cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Ana Tsalitsatun Ni'mah
Contact Email
ana.tsalits@nuris.ac.id
Phone
+6285366622280
Journal Mail Official
admin@nuris.ac.id
Editorial Address
STAI Nurul Islam Mojokerto YPP Nurul Islam Pungging Mojokerto (Kampus 2) Jl. Raya PP Nurul Islam Pungging, Tunggal Pager - Pungging Kabupaten Mojokerto Kodepos 61384
Location
Kab. mojokerto,
Jawa timur
INDONESIA
Sains Data Jurnal Studi Matematika dan Teknologi
Published by Yayasan Pondok Pesantren Nurul Islam Mojokerto
ISSN : 2986903X     EISSN : 2986903X     DOI : https://doi.org/10.52620/sainsdata
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering Mathematics Physics
Sains Data Jurnal Studi Matematika dan Teknologi, published by the STAI Nurul Islam Mojokerto. Its a biannual refereed journal concerned with the practice and processes of mathematics and technologies. It provides a forum for academics, practitioners and community representatives to explore issues and reflect on practices relating to the full range of engaged activity. This journal is a peer-reviewed online journal dedicated to the publication of high-quality research focused on research and best pratices. The mission of Sains Data Jurnal Studi Matematika dan Teknologi is to serve as the premier peer-reviewed, interdisciplinary journal to advance theory and practice related to all forms of social science. This includes highlighting innovative endeavors; critically examining emerging issues, trends, challenges, and opportunities; and reporting on studies of impact in the areas of mathematics and technologies.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Teori Komputasi dan Matematika
Articles 31 Documents
 1   2   3   4 
Studi Ekperimental Produksi Bioetanol sebagai Bahan Bakar Alternatif menggunakan Limbah Kulit Nanas dan Kulit Pisang Irawan, Ibnu; Wahyudi, Mujib
Sains Data Jurnal Studi Matematika dan Teknologi Vol 3, No 1: January - June 2025
Publisher : Sekolah Tinggi Agama Islam Nurul Islam Mojokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52620/sainsdata.v3i1.206

Abstract

Kebutuhan bahan bakar minyak setiap tahunnya meningkat namun ditengah meningkatnya bahan bakar minyak sebagai kebutuhan primer. Bahan bakar minyak mengalami kelangkaan yang disebabkan oleh meningkatnya volume kendaraan tiap tahunnya. Solusi untuk menanggulangi kelangkaan bahan bakar ini dengan cara menggunakan bahan bakar alternatif seperti bioetanol yang dapat diproduksi menggunakan bahan baku yang berasal dari limbah pertanian. Penelitian ini bertujuan untuk mencari kombinasi terbaik dari bahan baku kulit pisang dan kulit nanas untuk dijadikan bioetanol. Penelitian ini menggunakan metode hidrolisis, fermentasi, dan destilasi. Kombinasi bahan baku terbaik terdapat pada 0 gr kulit nanas dan 200 gr kulit pisang dengan menggunakan campuran mikroorganisme Sachromyces Cerevise (17) gr saat proses fermentasi yang menghasilkan kadar alkohol sebesar 60,3 %. Kombinasi ini memiliki nilai randeman sebesar 0,92% dan nilai kalor sebesar 7,6. Kombinasi bahan baku yang memiliki kadar bioetanol paling rendah adalah 200 gr kulit nanas dan 0 gr kulit pisang dengan campuran mikroorganisme Effectif Microorganisme 4 (17 ml) saat proses fermentasi yang menghasilkan kadar alkohol sebesar 47,0 % kombinasi ini memiliki nilai randeman sebesar 8,5 dan nilai kalor sebesar 0,93. Penelitian ini menyimpulkan bahwa kombinasi bahan baku terbaik adalah 0 gr kulit nanas dan 200 gr kulit pisang dengan campuran mikroorganisme Sachromyces Cerevise (17 gr).
Inovasi Sirine Perlintasan Kereta Api Berbasis Teknologi Ramah Lingkungan Syamsiadi, Fariz Alrifo Maulana; Rachman, Natriya Faisal; Arifianto, Teguh
Sains Data Jurnal Studi Matematika dan Teknologi Vol 3, No 1: January - June 2025
Publisher : Sekolah Tinggi Agama Islam Nurul Islam Mojokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52620/sainsdata.v3i1.172

Abstract

Perlintasan kereta api memiliki peran krusial dalam sistem transportasi karena menjadi titik pertemuan antara jalur kereta dan jalan raya. Namun, keberadaannya juga berpotensi menimbulkan kecelakaan serta menghasilkan kebisingan yang dapat mengganggu lingkungan sekitar. Untuk mengatasi permasalahan ini, penelitian ini merancang sistem sirine perlintasan yang tidak hanya berfungsi optimal dalam memberikan peringatan, tetapi juga memperhatikan aspek keberlanjutan lingkungan. Sistem ini dikendalikan oleh arduino uno R3 yang mengatur kerja kit amplifier dan speaker dengan adaptor 12V sebagai sumber daya utama. Berbagai model sirine dikembangkan dan diuji dengan melibatkan responden untuk menilai tingkat kenyamanan serta intensitas kebisingan yang ditimbulkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa desain sirine yang mempertimbangkan aspek akustik dan lingkungan dapat memberikan solusi peringatan suara yang lebih efisien. Pendekatan ini diharapkan mampu meningkatkan keselamatan di perlintasan kereta api tanpa mengorbankan kenyamanan pengguna jalan dan lingkungan sekitarnya.
Implementasi Literasi Digital dalam Upaya Meningkatkan Hasil Belajar Siswa di SMP Negeri 1 Gunung Kaler Widianto, Fajar; Janita, Alfaiko
Sains Data Jurnal Studi Matematika dan Teknologi Vol 3, No 1: January - June 2025
Publisher : Sekolah Tinggi Agama Islam Nurul Islam Mojokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52620/sainsdata.v3i1.201

Abstract

Penelitian tindakan kelas ini dilakukan dalam konteks pembelajaran matematika yang membahas masalah: (1) Bagaimana Penerapan Literasi Digital Terhadap Pembelajaran pada Kelas VIII SMPN 1 Gunung Kaler  (2) Bagaimana Hasil Belajar Siswa Setelah Diterapkannya Literasi Digital dalam Pembelajaran Kelas VIII SMPN 1 Gunung Kaler? Jenis penelitian yang digunakan adalah Action Reaseach berbasis kelas dengan menggunakan Siklus I dan Siklus II. Subjek penelitian adalah siswa kelas VIII.1 Semester I Tahun Pelajaran 2024/2025 dengan jumlah 26 orang. Teknik pengumpulan data menggunakan observasi,  dokumentasi dan tes unjuk kerja. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh hasil siklus jumlah siswa yang lulus KKM 65 pada pembelajaran matematika adalah 15,38%, maka dilakukanlah siklus I dan mendapatkan hasil 38,46% meningkat 23%. Pada hasil siklus I dianggap tidak memuaskan dilakukan siklus ke II dengan jumlah kelulusan 84,61% meningkat 46,15% dari siklus I. Suasana pembelajaran menggunakan literasi digital membuat kondisi kelas menjadi lebih aktif dan efisien dalam kegiatan belajar. Dengan demikian penggunaan model pembelajaran berbasis literasi digital  Reach Area dalam mata pelajaran matematika dapat meningkatkan hasil belajar siswa kelas VIII di SMP Negeri 1 Gunung Kaler.
Analisis Aktor Dominan terhadap Film Vina sebelum 7 Hari di Media Sosial X menggunakan Social Network Analysis Rahmatulloh, Moch. Aldi; Prastiti, Novi; Kustiyahningsih, Yeni
Sains Data Jurnal Studi Matematika dan Teknologi Vol 3, No 1: January - June 2025
Publisher : Sekolah Tinggi Agama Islam Nurul Islam Mojokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52620/sainsdata.v3i1.203

Abstract

Media sosial telah menjadi platform utama dalam penyebaran informasi, termasuk untuk promosi film. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis jaringan sosial di media sosial X terkait dengan film Vina Sebelum 7 Hari menggunakan pendekatan Social Network Analysis (SNA). Penelitian ini difokuskan untuk mengidentifikasi aktor dominan, pola interaksi, serta kelompok pengguna yang memiliki pengaruh signifikan dalam membentuk opini publik terhadap film tersebut. Data penelitian dikumpulkan melalui proses crawling pada periode 8 Mei hingga 27 Januari 2025, menghasilkan 551 data tweets. Data tersebut dianalisis menggunakan metode SNA dengan menghitung Degree Centrality, Betweenness Centrality, Closeness Centrality, dan Eigenvector Centrality. Proses analisis dilengkapi dengan visualisasi jaringan menggunakan perangkat lunak Python. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akun @awisuryadi ini mempunyai nilai Degree Centrality sebesar 0.470588 ini berarti memiliki banyak koneksi didalam jaringan, nilai Betweenness Centrality sebesar 0.2139 ini menunjukkan bahwa akun ini berperan penting dalam menghubungkan berbagai bagian jaringan, nilai Closeness Centrality sebesar 0.4706 menandakan bahwa akun ini mempunyai akses yang cepat serta efisien dalam informasi jaringan sosial, dan nilai Eigenvector Centrality sebesar 0.7071 ini menunjukkan bahwa akun tersebut merupakan akun yang paling berperangaruh dan memiliki peran penting dalam distribusi informasi didalam jaringan informasi pada studi kasus Film Vina Sebelum 7 Hari.
Klasifikasi Penyakit Hepatitis C dengan Menggunakan K-Nearest Neighbor Yusfila, Fathul Qorib; Khotimah, Bain Khusnul; Anamisa, Devie Rosa; Ni’mah, Ana Tsalitsatun
Sains Data Jurnal Studi Matematika dan Teknologi Vol 3, No 1: January - June 2025
Publisher : Sekolah Tinggi Agama Islam Nurul Islam Mojokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52620/sainsdata.v3i1.205

Abstract

Hepatitis merupakan kondisi peradangan pada hati yang disebabkan oleh berbagai jenis virus, baik yang menular maupun tidak menular, dan dapat menimbulkan komplikasi serius hingga kematian. Terdapat lima tipe utama virus hepatitis, yaitu A, B, C, D, dan E. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan penyakit Hepatitis C menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dengan pendekatan penanganan data tidak seimbang melalui teknik Random Oversampling. Dataset yang digunakan adalah HCV dari UCI Machine Learning Repository, yang terdiri dari 615 data dengan 14 fitur dan 5 kategori kelas. Karena data bersifat tidak seimbang, dilakukan peningkatan jumlah data pada kelas minoritas menggunakan Random Oversampling. Proses evaluasi dilakukan dengan membandingkan performa KNN tanpa dan dengan oversampling, serta menentukan nilai K terbaik melalui skenario pengujian menggunakan 5-fold Cross Validation. Hasil menunjukkan bahwa KNN tanpa oversampling menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 94% pada nilai K=3, sementara dengan oversampling akurasi meningkat menjadi 96,70% pada nilai K yang sama. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa penerapan Random Oversampling mampu meningkatkan performa klasifikasi algoritma KNN pada data Hepatitis C yang tidak seimbang.
Desain Rumah Pintar dengan Konsep Internet of Things Maulana, Hendra; Rohyan, Anggit Suryan; Kurniawan, Satria Fajar Dwi; Anisa, Nor
Sains Data Jurnal Studi Matematika dan Teknologi Vol 3, No 2: July-December 2025
Publisher : Sekolah Tinggi Agama Islam Nurul Islam Mojokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52620/sainsdata.v3i2.249

Abstract

Perkembangan teknologi dan gaya hidup modern mendorong integrasi sistem rumah pintar untuk meningkatkan efisiensi, kenyamanan, dan keamanan dalam aktivitas sehari-hari. Rumah pintar memungkinkan pengguna untuk mengendalikan perangkat rumah tangga seperti lampu, kipas angin, AC, pintu otomatis, jendela, penyiram taman, dan pintu garasi dari jarak jauh melalui konektivitas jaringan berbasis Internet of Things (IoT). Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mensimulasikan sistem rumah pintar menggunakan perangkat lunak Cisco Packet Tracer sebagai media simulasi jaringan. Prosesnya diawali dengan mengidentifikasi kebutuhan perangkat, perencanaan sistem, penempatan perangkat virtual, dan konfigurasi jaringan menggunakan Home Gateway sebagai pusat koneksi. Pengguna dapat memantau dan mengendalikan perangkat melalui antarmuka smartphone virtual menggunakan fitur IoT Monitor. Pengujian dilakukan menggunakan mode Realtime dan Simulasi untuk mengamati respons sistem terhadap perintah pengguna. Hasil simulasi menunjukkan bahwa sistem mampu menjalankan fungsinya secara optimal, dengan koneksi antar perangkat berjalan stabil tanpa penundaan yang berarti. Sistem ini juga dinilai fleksibel, efisien, dan adaptif terhadap kebutuhan pengguna. Teknologi ini tidak hanya menawarkan kemudahan dalam pengoperasian perangkat rumah tangga, tetapi juga mendukung efisiensi energi dan gaya hidup ramah lingkungan. Penelitian ini memberikan landasan yang kokoh untuk pengembangan lebih lanjut. Dengan demikian, konsep rumah pintar memiliki potensi besar untuk diterapkan secara luas.
Analisis Sentimen Komentar Youtube tentang Konflik Iran-Israel Menggunakan Orange Data Mining Widianto, Fajar
Sains Data Jurnal Studi Matematika dan Teknologi Vol 3, No 2: July-December 2025
Publisher : Sekolah Tinggi Agama Islam Nurul Islam Mojokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52620/sainsdata.v3i2.278

Abstract

Penelitian ini membahas konflik antara Iran dan Israel merupakan isu geopolitik yang memicu berbagai reaksi publik di media sosial, termasuk platform YouTube. Analisis terhadap sentimen publik dalam komentar pengguna menjadi penting untuk memahami persepsi masyarakat terhadap konflik tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen komentar pengguna YouTube terkait konflik Iran-Israel menggunakan Orange Data Mining sebagai alat bantu analisis. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode kuantitatif dengan pendekatan text mining, yang mencakup pengumpulan data komentar dari beberapa video YouTube terkait konflik, pra-pemrosesan teks (cleansing, tokenizing, stopword removal). Hasil analisis menunjukkan bahwa mayoritas komentar menghasilkan bernilai positif merupakan sentimen Positif. pada gambar merupakan sentimen publik berdasarkan hasil pengolahan Orange Data Mining. Pada gambar terlihat bahwa sentimen Netral dengan batasan -20 Sentiment 0  lebih dominan dengan nilai 96,79%, sentimen Positif dengan nilai 20 Sentiment 100 memiliki nilai 1.07% , sedangkan sentimen Negatif dengan nilai -20 Sentiment 0 memiliki nilai 1,43%Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa masyarakat global, khususnya pengguna YouTube, cenderung menunjukkan keprihatinan, kritik, dan kekhawatiran terhadap eskalasi konflik Iran-Israel. Temuan ini dapat menjadi masukan bagi peneliti, analis media, dan pembuat kebijakan untuk memahami opini publik secara digital..
Kendali Suhu Otomatis pada Proses Distilasi Batang Sereh menggunakan Metode PID Sam, Achmad Kusairi; Romadhon, Ahmad Sahru; Widyaningrum, Vivi Tri; Lestari, Denisa Putri Ayu
Sains Data Jurnal Studi Matematika dan Teknologi Vol 3, No 2: July-December 2025
Publisher : Sekolah Tinggi Agama Islam Nurul Islam Mojokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52620/sainsdata.v3i2.204

Abstract

Kebutuhan manusia dengan bahan bakar tidak akan bisa dipisahkan dan akan selalu bertambah kebutuhannya. Jika kebutuhan akan bahan bakar terus berlanjut, krisis bahan bakar di masa depan tidak dapat dihindarkan. Ketergantungan manusia pada bahan bakar fosil mendorong pengembangan energi terbarukan, salah satunya melalui proses distilasi. Namun, suhu tabung distilasi dan kondensor harus dikontrol dengan ketat untuk memastikan efisiensi proses. Suhu yang terlalu tinggi pada tabung distilasi ( lebih dari 90 °C) dapat menurunkan kualitas hasil penyulingan, sedangkan suhu air hasil sirkulasi kondensor sebesar 25 °C untuk mendukung proses kondensasi yang optimal. Dengan demikian solusi yang diberikan adalah dengan merancang kendali suhu otomatis pada proses distilasi. Penelitian ini menggunakan autonics TC4S sebagai regulator temperatur dari proses distilasi yang dihubungkan dengan sensor RTD dan pada kondensor menggunakan sensor suhu DS18B serta pompa DC. Suhu pada distilasi akan dijaga kestabilannya pada rentang suhu 85 °C - 90 °C, sedangkan pada air hasil sirkulasi kondensor jika suhu mencapai 35 °C maka akan didinginkan hingga mencapai suhu 25 °C. Hasil pada akan membandingkan hasil distilasi menggunakan metode dan tanpa metode (manual). Setelah dilakukan pengujian hasil menunjukan bahwa kuantitas minyak yang dihasilkan dengan metode sebesar 500 ml, sedangkan tanpa metode 170 ml. Parameter PID yang digunakan sebesar Kp 0,1, Ki 2,1, dan Kd 0.4 pada TC4S dan Kp 7, Ki 2, dan Kd 4 pada sensor DS18B20
Klasifikasi URL Phishing untuk SIEM: Perbandingan Model Machine Learning XGBoost dan Deep Learning TabNet dalam Deteksi Ancaman Siber Tjahjono, Azza Farichi; Hasan, Hasan; Putera, Randist Prawandha; Indranto, Dionisius Marcell Putra; Hermawan, Abhirama Triadyatma
Sains Data Jurnal Studi Matematika dan Teknologi Vol 3, No 2: July-December 2025
Publisher : Sekolah Tinggi Agama Islam Nurul Islam Mojokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52620/sainsdata.v3i2.227

Abstract

Phishing detection is a criticalcomponent of modern Security Information and Event Management (SIEM) systems, requiring both high accuracy and real-time performance. This study conducts a comprehensive comparison between a Gradient-Boosted Decision Tree model, XGBoost, and a deep learning architecture, TabNet, for classifying phishing URLs. Both models were systematicallyoptimized using advanced hyperparameter tuning techniques, Randomized Search for XGBoost and Optuna with pruning for TabNetto ensure a fair and robust evaluation. The models were trained and tested on the "Dataset of Suspicious Phishing URL Detection," a recent and relevant collection of URL features. The resultsdemonstrate that the tunedXGBoost model significantly outperforms the tunedTabNet model across all key metrics. Furthermore, inference speed analysis revealedXGBoostto besubstantially moreefficient on both CPU and GPU hardware, with a GPU inference time over 33 times faster thanTabNet. These findings lead to the conclusion that for this task,XGBoostoffers a superior combination of accuracy, speed, and practicaldeployability,making it the more suitable architecture for integration into a SIEM system. 
Implementasi Metode Regresi Linear Berganda untuk Prediksi Harga Penjualan Material Paving Block pada CV. Difa Jaya Abadi Kurniawan, Andyra; Mustikasari, Dyah; Raharjo, Andy Triyanto Pujo
Sains Data Jurnal Studi Matematika dan Teknologi Vol 3, No 2: July-December 2025
Publisher : Sekolah Tinggi Agama Islam Nurul Islam Mojokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52620/sainsdata.v3i2.281

Abstract

Peningkatan kebutuhan material konstruksi menjadikan paving block sebagai salah satu produk dengan permintaan tinggi di pasaran. CV. Difa Jaya Abadi sebagai produsen paving block memerlukan sistem prediksi harga yang akurat untuk mendukung strategi penjualan dan efisiensi produksi. Penelitian ini mengimplementasikan metode Regresi Linear Berganda untuk memprediksi harga jual paving block per meter persegi berdasarkan variabel produksi, biaya produksi, upah pekerja, bulan, dan tahun. Sistem prediksi dikembangkan berbasis web menggunakan Python (Flask) untuk backend perhitungan, HTML/CSS untuk antarmuka, dan PostgreSQL sebagai basis data. Data historis periode 2021–2024 digunakan sebagai dasar pelatihan model, sedangkan evaluasi dilakukan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan prediksi harga yang mendekati nilai aktual dengan tingkat akurasi yang baik, di mana nilai MAPE sebesar 0,6%. Implementasi sistem ini diharapkan dapat membantu perusahaan dalam menetapkan harga jual yang lebih tepat, meningkatkan efisiensi operasional, dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data.

Page 3 of 4 | Total Record : 31

 1   2   3   4 

Filter by Year

2023 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 4, No 1: January - June 2026 (In Progress) Vol 3, No 2: July-December 2025 Vol 3, No 1: January - June 2025 Vol 2, No 2: July-December 2024 Vol 2, No 1: January - June 2024 Vol 1, No 2: July-December 2023 Vol 1, No 1: January - June 2023