cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Hadi
Contact Email
jpsmipaunsri@mipa.unsri.ac.id
Phone
+6282374210479
Journal Mail Official
jpsmipaunsri@mipa.unsri.ac.id
Editorial Address
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Jl. Palembang-Prabumulih Km. 32 Inderalaya Ogan Ilir
Location
Kab. ogan ilir,
Sumatera selatan
INDONESIA
Jurnal Penelitian Sains
Published by Universitas Sriwijaya
ISSN : 14107058     EISSN : 25977059     DOI : 10.26554
Core Subject : Science, Education,
Chemistry Mathematics Physics
Jurnal Penelitian Sains (JPS) MIPA UNSRI merupakan wahana komunikasi ilmiah di bidang sains serta lintas ilmu yang terkait; diterbitkan sejak 1 Oktober 1996 oleh UP2M FMIPA Universitas Sriwijaya. Jurnal ini berisikan tulisan atau karangan ilmiah dalam berbagai bidang tersebut yang diangkat dari hasil penelitian, survei, atau telaah pustaka, yang belum pernah dipublikasikan dalam terbitan lain.
Arjuna Subject : -
Articles 784 Documents
 75   76   77   78   79 
Pengaruh Noise Impulsif (Spike) terhadap Konvergensi dan Kestabilan Solusi Inversi Occam 1D pada Model Sintetik Bumi Berlapis Muhammad Risyad Naufal; Erni Erni; Marathur Rodhiyah
Jurnal Penelitian Sains Vol 28, No 2 (2026)
Publisher : Faculty of Mathtmatics and Natural Sciences

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56064/jps.v28i2.1415

Abstract

Karakteristik Petrografis dan Diagenesis Batupasir Tuf dan Batupasir: Studi Kasus Anggota Batupasir Formasi Bojongmanik (TMBS), Daerah Sajira, Provinsi Banten Nuel Yosafat Haposan Batubara; Harnani Harnani; Dwi Vina Febrim
Jurnal Penelitian Sains Vol 28, No 2 (2026)
Publisher : Faculty of Mathtmatics and Natural Sciences

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56064/jps.v28i2.1381

Abstract

Penelitian ini menyelidiki karakteristik petrografis dan proses diagenesis pada batupasir tuf dan batupasir dari Anggota Batupasir Formasi Bojongmanik (TMBS) di daerah Sajira, Provinsi Banten. Analisis dilakukan berdasarkan pengamatan lapangan dan pengamatan petrografi pada sayatan tipis menggunakan mikroskop polarisasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa batupasir tufaan didominasi oleh gelas vulkanik dan diklasifikasikan sebagai vitric tuf, sedangkan batupasir didominasi oleh fragmen litik dan diklasifikasikan sebagai calcareous lithic wacke. Proses diagenesis pada batupasir tufaan meliputi alterasi material vulkanik, pelarutan, kompaksi, pembentukan stilolit, dan rekristalisasimatriks. Sebaliknya, batupasir utamanya dipengaruhi oleh kompaksi, pelarutan, sementasi, dan autigenesis.
AI Methods For Satellite Clock Bias Prediction: A Systematic Literature Review of Techniques, Performance and Future Directions Putri Anisah; Hamdi Akhsan; Arqharana Tiara Ayu
Jurnal Penelitian Sains Vol 28, No 2 (2026)
Publisher : Faculty of Mathtmatics and Natural Sciences

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56064/jps.v28i2.1367

Abstract

The accuracy of the Global Navigation Satellite System (GNSS) relies heavily on the precision of the atomic clocks onboard the satellites. Satellite Clock Bias (SCB) is a dominant source of error that limits the accuracy of Positioning, Velocity, and Timing (PVT), especially in Precise Point Positioning (PPP) and Real-Time Kinematic (RTK) applications. This study presents a comprehensive Systematic Literature Review (SLR) using the PRISMA 2020 protocol with searches conducted across four databases (IEEE Xplore, ScienceDirect, Springer, Google Scholar) for the period 2017–2025. Out of 512 identified articles, 22 peer-reviewed studies with verified DOIs met the inclusion criteria. LSTM is the dominant architecture (55% of studies), followed by hybrid CNN-LSTM/BiGRU-Attention approaches (41%) and BPNN (27%). AI methods achieved an accuracy improvement of 40–93% compared to classical methods for 1–6 hour predictions, with the best accuracy of 0.078 ns using BWO-CNN-BiGRU-Attention [5]. Passive Hydrogen Maser (PHM) showed 47% better predictability compared to Rubidium [16]. As many as 77% of studies were published from 2023–2025. Major challenges include overfitting, cross-constellation generalization, and explainability. Recommendations include Physics-Informed Neural Networks (PINNs), Explainable AI (XAI), and standardized benchmarking.
Pemanfaatan Limbah Eceng Gondok (Eichhornia cras-sipes) sebagai Bioherbisida Berbasis Senyawa Fenolik Dewi Indah Astuti; Cintiya Septa Hasannah; Maulidiah Ufairoh; Nadhira Alfadien
Jurnal Penelitian Sains Vol 28, No 2 (2026)
Publisher : Faculty of Mathtmatics and Natural Sciences

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56064/jps.v28i2.1386

Abstract

Penelitian saat ini bertujuan untuk memanfaatkan eceng gondok sebagai bioherbisida berbasis senyawa fenolik yang bersifat fitotoksik dengan metode maserasi. Sample bioherbisida di ekstrak dari eceng gondok (Eichhornia crassipe) di wilayah perairan Walahar, Karawang, Jawa Barat dan diekstraksi dengan berbagai variasi waktu ekstraksi (2 hari, 4 hari, dan 6 hari) menggunakan etanol 70%. Hasil ekstraksi menunjukan rendemen tertinggi pada variasi waktu 4 hari yaitu 28.46%. Fenolik yang diekstraksi dengan metode maserasi menunjukan total phenolic compound tertinggi pada variasi waktu 4 hari yaitu 125.91 mg GAE/g. Ekstrak yang dihasilkan kemudian diaplikasikan pada gulma uji bayam liar dengan variasi konsentrasi 0%, 25%, 50%, 75%, dan 100%. Hasil penelitian menunjukan bahwa semakin tinggi konsentrasi ekstrak, semakin besar kerusakan dan kematian daun. Konsentrasi 100% memberikan efek paling kuat dengan kematian mencapai 100%. Pada penelitian ini, menunjukan bahwa eceng gondok (Eichhornia crassipe) berpotensi digunakan sebagai bioherbisida ramah lingkungan. Proses yang dikembangkan membuka kemungkinan untuk memproduksi bioherbisida dengan skala yang lebih besar.

Page 79 of 79 | Total Record : 784

 75   76   77   78   79 

Filter by Year

1996 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 28, No 2 (2026) Vol 28, No 1 (2026) Vol 27, No 3 (2025) Vol 27, No 2 (2025) Vol 27, No 1 (2025) Vol 27 (2025): Special Issue Vol 26, No 3 (2024) Vol 26, No 2 (2024) Vol 26, No 1 (2024) Vol 25, No 3 (2023) Vol 25, No 2 (2023) Vol 25, No 1 (2023) Vol 24, No 3 (2022) Vol 24, No 2 (2022) Vol 24, No 1 (2022) Vol 23, No 3 (2021) Vol 23, No 2 (2021) Vol 23, No 1 (2021) Vol 22, No 3 (2020) Vol 22, No 2 (2020) Vol 22, No 1 (2020) Vol 21, No 3 (2019) Vol 21, No 2 (2019) Vol 21, No 1 (2019) Vol 20, No 3 (2018) Vol 20, No 2 (2018) Vol 20, No 1 (2018) Vol 19, No 3 (2017) Vol 19, No 2 (2017) Vol 19, No 1 (2017) Vol 18, No 3 (2016) Vol 18, No 2 (2016) Vol 18, No 2 (2016) Vol 18, No 1 (2016) Vol 17, No 3 (2015) Vol 17, No 2 (2015) Vol 17, No 1 (2014) Vol 16, No 3 (2013) Vol 16, No 2 (2013) Vol 16, No 1 (2013) Vol 15, No 3 (2012) Vol 15, No 2 (2012) Vol 15, No 1 (2012) Vol 14, No 4 (2011) Vol 14, No 3 (2011) Vol 14, No 2 (2011) Vol 14, No 1 (2011) Vol 13, No 3 (2010) Vol 13, No 2 (2010) Vol 13, No 1 (2010) Vol 12, No 3 (2009) Vol 12, No 2 (2009) Vol 12, No 1 (2009) Vol 11, No 3 (2008) Vol 11, No 2 (2008) Vol 11, No 1 (2008) Vol 10, No 3 (2007) Vol 10, No 2 (2007) Vol 10, No 1 (2007) No 19 (2006) No 18 (2005) No 17 (2005) No 16 (2004) No 15 (2004) No 14 (2003) No 13 (2003) No 12 (2002) No 11 (2002) No 10 (2001) No 9 (2001) No 8 (2000) No 7 (2000) No 6 (1999) No 5 (1999) No 4 (1998) No 3 (1998) No 2 (1997) No 1 (1996) More Issue