cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Edy Kurniawan
Contact Email
jsn.sekawan@gmail.com
Phone
-
Journal Mail Official
jsn.sekawan@gmail.com
Editorial Address
Puslitbang Sekawan Institute Nusa Tenggara Jl. Bandeng No 25 Lingkungan Telaga Mas Kampung Arab Ampenan, Kota Mataram, NTB
Location
Kota mataram,
Nusa tenggara barat
INDONESIA
Jurnal Sains Natural
Published by Puslitbang Sekawan Institute Nusa Tenggara
ISSN : -     EISSN : 29873258     DOI : https://doi.org/10.35746/jsn.v1i2.343
Core Subject : Health, Science, Education, Engineering,
Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Mathematics Nursing Physics Public Health
Jurnal Sains Natural : merupakan Jurnal Ilmiah bidang sains dan eksakta yang dikelola oleh Pusat Penelitian dan Pengembangan (PUSLIBLTBANG) SEKAWAN Institue, Mataram, Nusa Tenggara Barat Jurnal ini dikelola oleh para dosen dan praktisi yang berasal dari berbagai background perguruan tinggi di Indonesia khususnya NTB. Jurnal Sains Natural terbit 4 (empat) kali dalam 1 tahun yaitu setiap bulan Februari, Mei, Agustus, danNovember. Jurnal Sains Natural menargetkan setiap issues terdiri dari 20 artikel per volume secara konsisten setiap terbit. Cakupan dan Fokus Jurnal ini pada Bidang Ilmu Sains  dan atau yang serumpun dengannya dengan cakupan tema seperti Biologi, Kimia, Fisika, Matematika, Statistik, Ilmu Komputer, Sains Data dan lainnya yang masih serumpun dengan bidang Ilmu Sains dan Eksakta.
Arjuna Subject : Umum - Umum
Articles 66 Documents
 3   4   5   6   7 
Inhibitory potential of Japanese papaya (Cnidoscolus aconitifolius) leaf juice against the growth of Escherichia coli Hijriani, Baiq Isti; Solihin, Solihin; Kurniawan, Edy; Atfal, Bustanul
JSN : Jurnal Sains Natural Vol. 3 No. 2 (2025): Agustus
Publisher : Puslitbang Sekawan Institute Nusa Tenggara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35746/jsn.v3i2.858

Abstract

Indonesia is a country with high biodiversity that have many plants, one of them is japanesse pepaya plant (Cnidoscolus aconitifolius). Japanese pepaya leaves used by people as a traditional medicine, this is because pepaya leaves contain compounds that can act as antibacterials. Escherichia coli is a normal flora that found in the human large intestine (colon). Escherichia coli can cause primary infections, one of the infections is diarrhea. The purpose of this study was to determine the ability of Japanese pepaya leaf juice (Cnidoscolus aconitifolius) to inhibit the growth of Escherichia coli bacteria and to determine the concentration of Japanese pepaya leaf extract that is effective in inhibiting the growth of Escherichia coli bacteria. This type of research is a laboratory experiment. The inhibition test used the Kirby Bauer agar diffusion method. The research variables were the concentration of Japanese pepaya leaf extract of 25%, 50%, 75%, and 100%, and the growth inhibition zone of Escherichia coli bacteria. The results of this study showed that no inhibition zone formed around the wells when Japanese pepaya extract was administered at various concentrations. The conclusion of this study is that Japanese pepaya (Cnidoscolus aconitifolius) leaf juice has no potential to inhibit the growth of Escherichia coli bacteria.
Klasifikasi Partisipasi Pemilih pada Pemilihan Walikota Bima Tahun 2024 Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Anggreni, Anggreni; Hakim, Akrimul; Rahman, Arif; Dinata, Muhammad Imam
Jurnal Sains Natural Vol. 4 No. 1 (2026): Februari
Publisher : Puslitbang Sekawan Institute Nusa Tenggara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35746/jsn.v4i1.898

Abstract

Faktor-faktor demografis yang mempengaruhi tingkat partisipasi pemilih, seperti umur, jenis kelamin, dan tingkat Pendidikan adalah hal yang penting, agar hasilnya dapat menjadi dasar bagi strategi meningkatkan partisipasi pemilih dalam pemilihan umum. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari survei terhadap 800 responden di Kota Bima, yang mencakup variabel umur, jenis kelamin, pendidikan, dan tingkat partisipasi dalam pemilu. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengklasifikasikan partisipasi pemilih dalam Pemilihan Wali Kota Bima tahun 2024 dengan memanfaatkan metode Naïve Bayes Classifier. Metode Naïve Bayes Classifier dipilih karena kemampuannya dalam klasifikasi data kategorikal secara efektif dengan prinsip probabilitas kondisional. Proses dimulai dengan tahapan preprocessing data untuk membersihkan dan mengubah data mentah menjadi data numerik yang siap diproses algoritma, diikuti dengan pembagian data menjadi data pelatihan dan pengujian. Klasifikasi dilakukan dengan membangun model untuk memprediksi status partisipasi pemilih sebagai "Ya" atau "Tidak". Model yang dikembangkan berhasil melakukan proses klasifikasi yang efektif dengan mengelompokkan data pemilih ke dalam kategori partisipasi ”Ya” dan ”Tidak” berdasarkan variabel usia, jenis kelamin, dan pendidikan, dengan akurasi keseluruhan mencapai 91%..
Analysis of Land Cover Change 2015-2023 in Bima Regency Using Google Earth Engine Asmawati, Ismi; Wulandari, Ika; Istiqomah, Nisa Ul; Robbaniyyah, Nuzla Af'idatur; Ulfa, Kurnia; Alfian, Muhammad Rijal
Jurnal Sains Natural Vol. 4 No. 1 (2026): Februari
Publisher : Puslitbang Sekawan Institute Nusa Tenggara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35746/jsn.v4i1.843

Abstract

Land cultivation is one of the activities related to land conversion, this conversion is an activity to change part or all of the land function into other functions. Bima Regency is one of the areas that has experienced land cover change. The research aims to analyze land cover in Bima Regency using Landsat Centinel-2A on the GEE platform. GEE is an alternative to image processing because it allows users to access and analyze large amounts of geospatial data with high efficiency. Land area data is obtained on the platform using the NDVI method, then the accuracy test with the help of the Python programming language, the accuracy results for land cover 2015-2016, 2016-2017, 2017-2018, 2018-2019, 2019-2020, 2020-2021, 2021-2022, 2022-2023 Overall accuracy are 9.73%, 34.12%, 14.61%, 10.77%, 4.95%, 12.72%, 72.5%, 0.06% respectively. Based on the results of the study, land cover change in Bima District did not occur significantly, where there was a change in land cover below 25% in 2015 to 2023, except in 2016-2017 and 2021-2022. The low accuracy value indicates the limitations of simple NDVI-based classification methods in detecting detailed land cover changes. Therefore, the results of this study need to be understood in the context of the limitations of the method and can be used as a basis for developing more complex methods in future studies.
Sikap Dan Minat Guru Sekolah Dasar Terhadap Inovasi Pembelajaran Berbasis STEAM di Era Digital Nurkholifah, Alda; Oktaviany, Ellsa; Rahmawati, Rika; Nurholisoh, Siti; Utami, Candra Tri; Handayani, Julia Anis; Bayuni, Tia Citra
Jurnal Sains Natural Vol. 4 No. 1 (2026): Februari
Publisher : Puslitbang Sekawan Institute Nusa Tenggara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35746/jsn.v4i1.947

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji sikap dan minat guru Sekolah Dasar terhadap inovasi pembelajaran berbasis STEAM di era digital. Fokus penelitian diarahkan pada empat aspek, yaitu sikap dan minat terhadap STEAM, keyakinan dan perspektif terhadap STEAM, motivasi dalam mengimplementasikan STEAM, serta hambatan dan keraguan terhadap penerapan STEAM. Penelitian menggunakan pendekatan deskriptif kuantitatif dengan metode survei. Data dikumpulkan melalui kuesioner daring menggunakan skala Likert 1-4 yang disebarkan kepada 110 guru Sekolah Dasar yang tersebar di Provinsi Jawa Barat. Data dianalisis menggunakan statistik deskriptif berupa persentase dan distribusi frekuensi untuk menggambarkan kecenderungan sikap dan minat guru. Hasil penelitian menunjukkan bahwa guru memiliki sikap dan keyakinan yang sangat positif terhadap pembelajaran berbasis STEAM. Seluruh responden berada pada kategori setuju dan sangat setuju terhadap penerapan STEAM, yang menunjukkan bahwa pendekatan ini dipandang relevan dan bernilai dalam mendukung pengembangan keterampilan abad 21. Selain itu, tingkat hambatan dan sikap negatif terhadap STEAM tergolong rendah. Namun demikian, minat guru dalam mengimplementasikan STEAM secara optimal masih dipengaruhi oleh pemahaman konseptual, keterampilan pembelajaran berbasis proyek, ketersediaan sarana digital, serta dukungan sekolah. Secara keseluruhan, penelitian ini menyimpulkan bahwa guru telah siap secara sikap dan motivasi untuk menerima pembelajaran STEAM, tetapi masih memerlukan penguatan kompetensi dan pendampingan berkelanjutan agar implementasinya berjalan efektif di era digital.
Tingkat Pemahaman Guru Mengenai Konsep Dasar STEAM Di Sekolah Dasar Aprindhiya, Bunga; Rosdiana, Nazwa; Rahmawati, Novi; Bayuni, Tia Citra
Jurnal Sains Natural Vol. 4 No. 1 (2026): Februari
Publisher : Puslitbang Sekawan Institute Nusa Tenggara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35746/jsn.v4i1.950

Abstract

Pembelajaran berbasis STEAM (Science, Technology, Engineering, Arts, and Mathematics) merupakan pendekatan yang menekankan keterpaduan antar disiplin ilmu untuk mengembangkan kreativitas, kemampuan berpikir kritis, dan pemecahan masalah pada siswa. Namun, di Indonesia masih banyak sekolah dasar yang belum menerapkan pembelajaran STEAM karena pemahaman guru terhadap konsep ini masih terbatas dan rendah, terutama disebabkan oleh kurangnya pelatihan profesional yang memadai, keterbatasan sumber daya pendidikan seperti bahan ajar dan teknologi, serta minimnya akses terhadap program pengembangan guru yang spesifik untuk STEAM. Metode yang dipakai dalam penelitian ini adalah deskriptif kuantitatif dengan cara pengumpulan data menggunakan instrumen yang berbasis pada skala Likert. Hasil dari penelitian ini mengungkapkan bahwa mayoritas guru memberikan respon positif terhadap pembelajaran STEAM, karena dianggap menarik, menyenangkan, dan mampu meningkatkan minat belajar siswa. Namun demikian, banyak guru yang belum memahami secara mendalam mengenai konsep, tujuan, dan cara menggabungkan elemen sains, teknologi, teknik, seni, dan matematika dalam proses belajar mengajar. Temuan kuantitatif yang signifikan menunjukkan bahwa 65% guru memiliki pemahaman konseptual yang baik (misalnya, 33% sangat setuju dan 67% setuju pada indikator pemahaman STEAM sebagai penggabungan lima disiplin ilmu; 87% sangat setuju dan 13% setuju pada indikator pemahaman tujuan utama STEAM; serta 73% sangat setuju dan 27% setuju pada indikator pemahaman hubungan antara sains dan teknologi), tetapi hanya 40% yang dapat secara praktis mengintegrasikan aspek seni, dengan tantangan terbesar adalah kesulitan dalam mengaitkan elemen seni dengan matematika (misalnya, 55% responden melaporkan kurangnya contoh kegiatan integratif, dan 73% sangat setuju serta 27% setuju pada indikator kebingungan dalam penerapan aspek seni). Oleh karena itu, pengembangan pengetahuan serta pemahaman para pendidik menjadi sangat penting agar metode pembelajaran STEAM dapat diterapkan lebih efektif di sekolah dasar dan memberikan hasil yang unggul bagi proses pendidikan siswa.
Implementasi Jaringan Saraf Tiruan Berbasis Algoritma Backpropagation untuk Prediksi Jumlah Penduduk di Provinsi Nusa Tenggara Barat Saputra, Ajik Malik; Salsabila, Irene; Sari, Rizka Purnama; Rusadi, Tri Maryono
Jurnal Sains Natural Vol. 4 No. 1 (2026): Februari
Publisher : Puslitbang Sekawan Institute Nusa Tenggara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35746/jsn.v4i1.957

Abstract

Perubahan jumlah penduduk merupakan indikator penting dalam perencanaan pembangunan daerah karena berkaitan langsung dengan penyediaan layanan publik, pembangunan infrastruktur, dan perumusan kebijakan sosial ekonomi. Oleh karena itu, diperlukan metode prediksi yang mampu menangani pola data yang bersifat nonlinier dan kompleks. Penelitian ini menerapkan algoritma Backpropagation pada Jaringan Saraf Tiruan (JST) untuk memprediksi jumlah penduduk Provinsi Nusa Tenggara Barat berdasarkan data tahunan periode 1995–2024 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS). Data diproses menggunakan normalisasi Min-Max dengan pola empat tahun sebagai input dan satu tahun sebagai target. Dataset kemudian dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji. Tiga arsitektur jaringan diuji, yaitu 4-15-1, 4-10-1, dan 4-5-1, guna menentukan struktur jaringan yang paling optimal. Hasil pengujian menunjukkan bahwa arsitektur 4-15-1 memberikan kinerja terbaik, ditunjukkan oleh nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang paling rendah dan stabil selama periode pengujian 2019–2024 yaitu sebesar 2,78%. Hal ini menunjukkan bahwa jumlah neuron tersembunyi yang lebih besar mampu menangkap pola pertumbuhan penduduk secara lebih akurat. Berdasarkan hasil tersebut, model JST dengan arsitektur 4-15-1 dinilai layak digunakan untuk memprediksi jumlah penduduk Provinsi Nusa Tenggara Barat pada tahun 2025 serta dapat mendukung proses perencanaan dan pengambilan keputusan pembangunan daerah. Pendekatan ini juga menunjukkan potensi penerapan metode kecerdasan buatan dalam analisis kependudukan dan perencanaan pembangunan yang berkelanjutan di tingkat daerah provinsi.

Page 7 of 7 | Total Record : 66

 3   4   5   6   7 

Filter by Year

2023 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 4 No. 1 (2026): Februari Vol. 3 No. 2 (2025): Agustus Vol. 3 No. 1 (2025): Februari Vol. 2 No. 4 (2024): November Vol. 2 No. 3 (2024): Agustus Vol. 2 No. 2 (2024): Mei Vol. 2 No. 1 (2024): Februari Vol 1 No 4 (2023): November Vol. 1 No. 4 (2023): November Vol. 1 No. 3 (2023): Agustus Vol. 1 No. 2 (2023): May Vol. 1 No. 1 (2023): Februari Vol 1 No 1 (2023): Februari More Issue