Jurnal MIPA

Identifikasi Sebaran Suhu Air Panas Terhadap Manivestasi Panas Bumi di Desa Tempang Dua Kabupaten Minahasa Provinsi Sulawesi Utara

2024-07-26T15:40:33+08:00

Panas bumi merupakan salah satu sumber daya alam yang memiliki potensi besar untuk dimanfaatkan sebagai sumber energi terbarukan. Adanya sumber panas bumi bawah permukaan tanah tergambar dari munculnya manifestasi panas bumi. Penelitian ini dilakukan untuk memetakan sebaran temperatur permukaan tanah dan mengetahui pola gradien temperatur di sekitar manifestasi panas bumi Desa Tempang Dua, Kabupaten Minahasa, Sulawesi Utara. Penelitian ini menggunakan metode observasi lapangan dengan mengukur temperatur air sumur, mata air panas dangkal, dan tanah beruap menggunakan termometer yang dilakukan pada siang hingga sore hari. Hasil penelitian di dapatkan sebaran suhu air dengan temperatur 28^oC-90^oC dengan elevasi berkisar 724-760 m dan kedalaman permukaan air sumur 0-23 meter. Pola sebaran suhu yang diperoleh menunjukkan kecenderungan di area yang lebih tinggi pada peta kontur memiliki suhu air paling tinggi.

Geothermal is one of the natural resources that has great potential to be utilized as a renewable energy source. The existence of subsurface geothermal sources is illustrated by the emergence of geothermal manifestations. This study was conducted to map the distribution of land surface temperature and determine the temperature gradient pattern around the geothermal manifestation of Tempang Dua Village, Minahasa Regency, North Sulawesi. This study used a field observation method by measuring the temperature of well water, shallow hot springs, and steamy soil using a thermometer conducted in the afternoon to evening. The results of the study obtained the distribution of water temperature with a temperature of 28^o C-90^oC with an elevation ranging from 724-760 masl and a depth of the well water surface of 0-23 meters. The temperature distribution pattern obtained shows a tendency in the higher areas on the contour map to have the highest water temperature.

Analisis Tanaman Obat Keluarga (TOGA) di Pekarangan Desa Sondaken Kabupaten Minahasa Selatan Propinsi Sulawesi Utara

2024-08-23T11:35:39+08:00

Tanaman obat keluarga (TOGA) banyak ditanami di pekarangan rumah masyarakat desa yang berfungsi untuk mengobati beberapa penyakit. Tanaman obat keluarga telah digunakan sejak dahulu sebagai sumber pengobatan alami dan alternatif untuk berbagai masalah kesehatan. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis jenis-jenis tanaman obat keluarga di pekarangan rumah masyarakat Desa Sondaken Kabupaten Minahasa Selatan, Provinsi Sulawesi Utara. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode purposive sampling. Jumlah sampel keseluruhan adalah sebanyak 40 lahan pekarangan rumah yang di dalamnya memiliki tanaman obat keluarga. Banyaknya organ tanaman obat yang digunakan dihitung berdasarkan presentase. Data yang diperoleh dianalisis secara deskriptif yang diuraikan dalam bentuk gambar, tabel dan diagram. Hasil Penelitian menunjukkan bahwa terdapat 28 spesies tanaman obat keluarga (TOGA) dan 18 Famili di pekarangan masyarakat Desa Sondaken Kabupaten Minahasa Selatan. Jenis tanaman yang banyak yang digunakan sebagai tanaman obat keluarga adalah Jambu (Psidium guajava), Kunyit (Curcuma longa), dan Lengkuas (Alpinia galanga). Organ tanaman yang paling banyak digunakan sebagai obat keluarga adalah daun dengan nilai presentase 82 % dan rimpang dengan nilai presentase 21 %.

Family medicinal plants are widely planted in the yards of village communities which function to treat several diseases. Family medicinal plants have been used since ancient times as a source of natural and alternative medicine for various health problems. The aims of this research was to analyze the types of family medicinal plants in the home gardens of Sondaken village community, South Minahasa Regency, North Sulawesi Province. The method used in this research was the purposive sampling method. The total number of samples was 40 home yards which had family medicinal plants. The number of medicinal plant organs used was calculated based on the percentage. The data obtained were analyzed descriptively which were described in the form of figures, tables and diagrams. The results showed that there were 28 species of family medicinal plants and 18 families in the community yard of Sondaken Village, South Minahasa Regency. The types of plants that are widely used as family medicinal plants are Guava (Psidium guajava), Turmeric (Curcuma longa), and Galangal (Alpinia galanga). The most widely used plant organs as family medicine are leaves with a percentage value of 82% and rhizomes with a percentage value of 21%.

Pemetaan Potensi Energi Matahari di Sulawesi Utara menggunakan Machine Learning K-Means

2024-09-05T00:40:45+08:00

Penelitian ini mengkaji potensi energi matahari di Sulawesi Utara dengan menganalisis parameter lingkungan seperti suhu, kelembaban relatif, jumlah awan, dan radiasi matahari selama periode 2018 hingga 2022. Metode machine learning K-Means digunakan untuk mengelompokkan data secara optimal, dengan penentuan jumlah klaster terbaik melalui metode siku. Penggunaan machine learning ini penting untuk menangani data yang besar dan kompleks, serta mengidentifikasi pola tersembunyi yang membantu pemetaan potensi energi matahari. Hasil analisis menunjukkan bahwa Klaster 2, yang terdiri dari wilayah dengan suhu tinggi dan radiasi matahari yang optimal, memiliki potensi terbesar untuk instalasi tenaga surya skala besar, didukung oleh infrastruktur tenaga surya yang sudah ada di wilayah pada klaster tersebut. Penelitian ini menghasilkan peta energi surya hingga tingkat desa, yang dapat digunakan untuk pengembangan energi surya di Sulawesi Utara

This study examines the solar energy potential in North Sulawesi by analyzing environmental parameters such as temperature, relative humidity, cloud cover, and solar irradiance over the period of 2018 to 2022. The machine learning K-means method was used to optimally cluster the data, with the best number of clusters determined through the elbow method. The use of machine learning is important for handling large and complex datasets, as well as identifying hidden patterns that aid in mapping solar energy potential. The analysis results show that Cluster 2, which consists of areas with high temperatures and optimal solar irradiance, has the greatest potential for large-scale solar power installations, supported by existing solar infrastructure in the region. This study produces a detailed solar energy map down to the village level, which can be used for the development of solar energy in North Sulawesi