Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Avicenna : Journal of Health Research JASTEN (Jurnal Aplikasi Sains Teknologi Nasional Journal of Informatics and Science Media (JISMEDIA)
Nova Rahma
Unknown Affiliation
Arts Humanities Computer Science & IT Engineering Health Professions Nursing Physics Public Health Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
PENETAPAN KADAR PEMANIS BUATAN (Na-SIKLAMAT) PADA BEBERAPA MINUMAN SERBUK INSTAN DI KOTA SURAKARTA Meliana Novitasari; Nova Rahma; Kiki Puspitasary
Avicenna : Journal of Health Research Vol 2, No 2 (2019): Oktober
Publisher : STIKES Mamba'ul 'Ulum Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (255.135 KB) | DOI: 10.36419/avicenna.v2i2.309

Abstract

Latar Belakang : Bahan kimia merupakan sesuatu yang tak pernah lepas dari kehidupan sehari-hari yang sebagai bahan tambahan pada makanan dan minuman. Bahan tambahan merupakan bahan yang sengaja ditambahkan kedalam makanan dan minuman untuk mendapatkan kualitas yang lebih baik. Tujuan : Untuk mengetahui kadar pemanis buatan Na-siklamat yang terdapat dalam beberapa minuman serbuk instan. Metode : Rancangan penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian eksperimen laboratorium. Hasil : Penetapan kadar pemanis buatan (Na-siklamat) pada beberapa minuman serbuk instan dikota Surakarta. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui berapa kadar pemanis buatan Na-siklamat dengan metode alkalimetri yang meliputi : Uji kualitatif yang dapat mengidentifikasi Natrium siklamat dalam sampel dengan menggunakan BaCl2, HCl pekat dan NaNO2 10% akan terjadi endapan yang menunjukan adanya siklamat, uji kuantitatif yang dapat menetapkan kadar pada tiap sampel dilakukan titrasi dengan larutan NaOH 0,1 N dan akan terjadi perubahan warna pada masing-masing sampel. Simpulan : Hasil penelitian menunjukan bahwa pada 3 sampel minuman serbuk instan dengan merek berbeda yang di ambil di Kota Surakarta, semuanya mengandung Natrium siklamat dengan kadar Sampel A 0,058% atau 0,0058 gram, Sampel B 0,052% atau 0,0052 gram dan Sampel C 1,03% atau 0,0103 gram. Dari hasil yang diperoleh kadar yang paling tinggi Natrium siklamatnya ialah Sampel C, yang dimana dari ketiga sampel tersebut masih memenuhi syarat kadar yang sudah ditetapkan dalam peraturan Mentri Kesehatan RI.
FuSM Implementasi Metode Fuzzy State Machine untuk Mengoptimalkan Proses Pengambilan Keputusan dalam Game Verse Seeker: Jurnal Multimedia dan Game Teori Nova Rahma
JASTEN (Jurnal Aplikasi Sains Teknologi Nasional) Vol. 5 No. 1 (2024)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jasten.v5i1.8210

Abstract

A Fuzzy State Machine (FuSM) serves as the conceptual foundation for enhancing decision-making in Verse Seeker, a game blending artificial intelligence and non-playable characters (NPCs). The research explores the intersection of FSM, Maze Generator, Artificial Intelligence, and the integration of Ayat Al-Qur'an, delving into a novel approach for NPC behavior optimization. The hypothesis posits that incorporating fuzzy logic into the FSM model improves adaptability and decision quality in complex game environments. The methodology involves designing and implementing a hybrid FSM with a maze generator and Quranic verses. Results indicate a substantial enhancement in NPC decision-making, offering a more immersive and dynamic gaming experience. This research contributes to the synergy between AI and game design, showcasing the potential of fuzzy logic applications in refining virtual world interactions. In conclusion, the study underscores the effectiveness of the proposed model in optimizing decision-making within Verse Seeker, opening avenues for further advancements in AI-driven game development.
Bibliometrik Menggunakan Vosviewer dengan Publish or Perish: Penelitian Neural Network dalam Klasifikasi Penyakit Tanaman Nova Rahma; Imamatul Khoiriyah; Suhartono
Jurnal Informatika dan Sains Media (JISMA) Vol 1 No 1 (2024): Vol. 1 No. 1 (2024) July
Publisher : Yayasan Amanah Putra Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Plant diseases pose a severe threat to global food security and agricultural sustainability. The impact of plant diseases causes economic losses for farmers and food shortages for the population. To overcome this problem, research in agriculture utilizes advanced technologies such as neural networks to detect plant diseases. This study aims to understand the development of research on using neural networks in plant disease classification. This method used the Neural Network method to identify plant diseases from images, with a bibliometric analysis of 72 articles published between 2019 and 2024. The results of this study map the network of knowledge and collaboration in the use of neural networks for plant disease classification, identifying three main clusters that reflect the research focus and application of this technology. It was concluded that this study successfully understood the research developments related to using neural networks in plant disease classification.
Co-Authors Imamatul Khoiriyah Kiki Puspitasary Meliana Novitasari Suhartono