cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Roy Lamrun Sianturi
Contact Email
jurnalkolaborasisains@gmail.com
Phone
+6287870570931
Journal Mail Official
jurnalkolaborasisains@gmail.com
Editorial Address
Jl. Bunga Sedap Malam IV No 8A, LK.VI. Kel. Sempakata, Kec. Medan Selayang, Medan, Provinsi Sumatera Utara
Location
Unknown,
Unknown
INDONESIA
Jurnal Kolaborasi Sains dan Ilmu Terapan
Published by PT. Utility Project Solution
ISSN : -     EISSN : 29645581     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Aerospace Engineering Automotive Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering
Jurnal Kolaborasi Sains dan Ilmu Terapan [JukSIT] merupakan wadah untuk publikasi ilmiah dari hasil penelitian, Jurnal Kolaborasi Sains dan Ilmu Terapan [JukSIT] di kelola oleh CV. Utility Project Solution (UPS). Jurnal Kolaborasi Sains dan Ilmu Terapan [JukSIT] terbuka untuk umum dan dosen peneliti. Jurnal Sains dan Ilmu Terapan secara periodik menerbitkan publikasi sebanyak dua kali dalam setahun yaitu bulan Juni dan Bulan Desember. Jurnal Kolaborasi Sains dan Ilmu Terapan [JukSIT] menerima pengajuan naskah (submission) setiap hari setiap tahun. Jurnal Kolaborasi Sains dan Ilmu Terapan [JukSIT] fokus dalam bidang sains dan ilmu-ilmu terapan, seperti Ilmu Teknik Kimia, Ilmu Pengolahan Sawit, Ilmu Teknik Mesin dan Manufaktur, Ilmu Mikrokontroller, Ilmu Teknik Elektro, Ilmu Teknik Sipil dan Bangunan, Ilmu Konversi Energi, Ilmu Teknik Industri, dll. Aplikasi dari suatu bidang ilmu atau penelitian yang bersifat aplikatif. Setiap naskah jurnal yang diterbitkan akan di review terlebih dahulu oleh Mitra Bestari.
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik Listrik dan Elektro
Articles 83 Documents
 5   6   7   8   9 
Analisis Intensitas Kenaikan Muka Air Sungai Bahalayung dan Sungai Balimau Menggunakan Methode Random Forest Classifier Shofia Zulfa; Windarsyah; Finki Dona Marleny
Jurnal Kolaborasi Sains dan Ilmu Terapan Vol. 5 No. 1 (2026): Edisi Juli - Agustus In Press
Publisher : Utiliti Project Solution

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

Abstract

Kenaikan muka air yang tidak terpantau di Kabupaten Hulu Sungai Selatan kerap menimbulkan banjir yang merugikan permukiman dan lahan pertanian sekitar sungai. Penelitian ini bertujuan menganalisis intensitas kenaikan muka air Sungai Bahalayung dan Sungai Balimau menggunakan algoritma Random Forest Classifier berbasis data hidrologi harian periode 2022–2025. Data diklasifikasikan ke dalam tiga kategori intensitas yaitu rendah, sedang, dan tinggi dengan rekayasa fitur berbasis riwayat ketinggian air dan evaluasi model menggunakan skema pembagian data kronologis. Akurasi terbaik dicapai sebesar 81,44% untuk model gabungan dan 82,82% untuk model Sungai Balimau, dengan fitur rasio ketinggian air mingguan dan volatilitas jangka pendek sebagai prediktor paling dominan. Sungai Bahalayung teridentifikasi lebih rawan lonjakan mendadak sehingga menjadi prioritas utama dalam upaya mitigasi banjir di wilayah tersebut.
Rancang Bangun Aplikasi Smart Pet Care Berbasis Android Dengan Integrasi Artificial Intelligence Sebagai Asisten Digital Perawatan Hewan Domestik Raka Afdhal Fadzillah Sofyan; Mochammad Imam Sulistyo Sarjowo; Irsan Jaelani
Jurnal Kolaborasi Sains dan Ilmu Terapan Vol. 5 No. 1 (2026): Edisi Juli - Agustus In Press
Publisher : Utiliti Project Solution

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

Abstract

Perkembangan teknologi mobile dan meningkatnya jumlah pemilik hewan peliharaan menimbulkan kebutuhan akan sistem yang mampu membantu proses perawatan hewan secara lebih efektif dan terintegrasi. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun aplikasi Smart Pet Care berbasis Android yang terintegrasi dengan Artificial Intelligence (AI) sebagai asisten digital untuk membantu pemilik hewan dalam mengelola perawatan hewan domestik. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Prototype, yang terdiri dari tahapan communication, quick plan, modeling quick design, construction of prototype, serta deployment, delivery and feedback. Aplikasi dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Kotlin pada Android Studio dengan Room Database sebagai penyimpanan data lokal. Selain itu, integrasi Gemini AI diterapkan pada fitur PetAI untuk memberikan informasi dan rekomendasi perawatan hewan secara interaktif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi mampu membantu pengguna dalam mengelola data hewan peliharaan, mengatur jadwal perawatan, memperoleh informasi breed, serta melakukan konsultasi melalui fitur AI. Berdasarkan pengujian Blackbox Testing, seluruh fitur aplikasi dapat berjalan sesuai dengan kebutuhan fungsional yang telah ditetapkan sehingga aplikasi dapat menjadi solusi digital yang praktis dan terintegrasi dalam mendukung perawatan hewan domestik.
Komparasi Skenario Fitur dan Model Machine Learning untuk Klasifikasi Risiko Perizinan DPMPTSP Kota Banjarmasin Raisya Alifa Khansa; Windarsyah; Finki Dona Marleny
Jurnal Kolaborasi Sains dan Ilmu Terapan Vol. 5 No. 1 (2026): Edisi Juli - Agustus In Press
Publisher : Utiliti Project Solution

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

Abstract

Tingginya beban kerja verifikasi manual perizinan di DPMPTSP Kota Banjarmasin mendorong kebutuhan terhadap sistem klasifikasi otomatis berbasis data historis OSS-RBA. Penelitian ini membandingkan enam algoritma klasifikasi machine learning — Decision Tree, Random Forest, Naive Bayes, K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, dan XGBoost — melalui tiga percobaan dengan skenario fitur yang berbeda. Percobaan 1 menggunakan empat parameter resmi PP No. 5/2021, Percobaan 2 memperluas fitur dengan menambahkan variabel KL/Sektor Pembina, Jenis Perusahaan, dan Jenis Proyek, serta Percobaan 3 melakukan optimasi hyperparameter menggunakan Grid Search pada model terbaik. Dataset terdiri dari 1.100 data perizinan dengan empat kelas risiko, dievaluasi menggunakan 10-Fold Stratified Cross Validation dan pengujian pada data uji terpisah (80:20). Model terbaik yang dihasilkan adalah XGBoost dengan parameter diperluas dan hyperparameter teroptimasi, mencapai akurasi 84,55% dan F1 Macro 0,7728. Analisis feature importance pada model final mengungkap bahwa KL/Sektor Pembina berkontribusi 48,94% terhadap prediksi — jauh melampaui seluruh parameter resmi PP seperti Jumlah Investasi (3,98%) dan Skala Usaha (2,94%) — mengindikasikan bahwa regulasi yang berlaku belum mengoptimalkan seluruh variabel yang relevan secara empiris dalam penentuan tingkat risiko perizinan berusaha. Model XGBoost teroptimasi yang dihasilkan berpotensi diimplementasikan sebagai sistem rekomendasi klasifikasi risiko otomatis di lingkungan DPMPTSP Kota Banjarmasin, guna mendukung verifikasi data perizinan secara lebih efisien, konsisten, dan terstruktur.
Perbandingan Model Deep Learning dan Transformer untuk Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Tokopedia Restu Jati Saputro; Ratri Kurniasari; Hana Nurdina
Jurnal Kolaborasi Sains dan Ilmu Terapan Vol. 5 No. 1 (2026): Edisi Juli - Agustus In Press
Publisher : Utiliti Project Solution

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

Abstract

Rating bintang pada ulasan aplikasi tidak selalu merepresentasikan polaritas teks. Penelitian ini membandingkan tujuh model machine learning, deep learning, dan Transformer pada 10.071 ulasan Tokopedia berbahasa Indonesia dengan label teks berbasis InSet serta rating sebagai weak-label pembanding. InSet mencakup 9,447 ulasan; label akhir terdiri atas 5,342 negatif, 1,019 netral, dan 3,710 positif. Sebanyak 4,360 label InSet berbeda dari pemetaan rating. Pada lima seed, Linear SVM memperoleh mean macro-F1 tertinggi 0,711 ± 0,000, diikuti Logistic Regression 0,709 ± 0,000. Pada seed 42, bootstrap 95% CI model terbaik adalah [0,680, 0,742], sedangkan perbedaannya dengan runner-up tidak signifikan menurut McNemar-Holm (p=0,5666). Hasil menunjukkan bahwa kesimpulan benchmark sensitif terhadap skema label dan baseline linear tetap kompetitif.
Optimasi Klasifikasi Data Tabular Menggunakan Ensemble Learning dan Explainable Artificial Intelligence Fricles Ariwisanto Sianturi
Jurnal Kolaborasi Sains dan Ilmu Terapan Vol. 5 No. 1 (2026): Edisi Juli - Agustus In Press
Publisher : Utiliti Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69688/juksit.v5i1.123

Abstract

Klasifikasi data tabular memiliki tantangan berupa heterogenitas fitur, ketidakseimbangan kelas, serta kebutuhan akan model yang akurat dan dapat diinterpretasikan. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan kinerja ensemble learning sekaligus meningkatkan interpretabilitas model menggunakan Explainable Artificial Intelligence (XAI). Empat algoritma, yaitu Random Forest, XGBoost, LightGBM, dan CatBoost, dievaluasi pada dataset Adult Census Income, Bank Marketing, Breast Cancer Wisconsin, dan Student Dropout. Optimasi hyperparameter dilakukan menggunakan Optuna dengan Stratified 5-Fold Cross-Validation, sedangkan kinerja model dievaluasi menggunakan Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, dan ROC-AUC. Model terbaik selanjutnya dianalisis menggunakan SHapley Additive exPlanations (SHAP). Hasil penelitian menunjukkan bahwa optimasi meningkatkan F1-Score pada seluruh 16 kombinasi model-dataset dengan rata-rata peningkatan absolut sebesar 0,0178. LightGBM menghasilkan F1-Score terbaik pada Adult (0,769), Bank Marketing (0,562), dan Student Dropout (0,777), sedangkan XGBoost menjadi model representatif terbaik pada Breast Cancer dengan F1-Score 0,967. Analisis SHAP menunjukkan bahwa fitur dominan berbeda pada setiap dataset sesuai karakteristik domainnya. Hasil ini menunjukkan bahwa integrasi optimasi ensemble learning dan XAI mampu meningkatkan kinerja klasifikasi sekaligus memberikan interpretasi terhadap faktor yang berkontribusi pada keputusan model.
Implementasi Metode Simple Additive Weighting pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Platform E-Learning Berbasis Web Hibrizi Lazuardi Lazuardi; Wawan Kurniawan
Jurnal Kolaborasi Sains dan Ilmu Terapan Vol. 5 No. 1 (2026): Edisi Juli - Agustus In Press
Publisher : Utiliti Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69688/juksit.v5i1.194

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah mendorong pemanfaatan platform e-learning sebagai media pendukung proses pembelajaran  di berbagai institusi Pendidikan . Beragam platform yang tersedia, seperti Google Classroom dan Moodle, memiliki karakteristik, kelebihan, dan kekurangan yang berbeda sehingga proses pemilihannya memerlukan pertimbangan berdasarkan berbagai kriteria. Penelitian ini bertujuan untuk membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web yang mampu membantu proses pemilihan platform e-learning menggunakan metode Simple Additive Weight (SAW). Metode SAW dipilih karena mampu melakukan proses penilaian berdasarkan pembobotan setiap kriteria dan menghasilkan peringkat alternatif secara objektif. Sistem dikembangan menggunakan Bahasa pemrograman PHP dengan basis data MySQL. Data penelitian diperoleh melalui penyebaran kuesioner kepada 32 responden yang pernah menggunakan Google Classroom dan Moodle berdasarkan teknik purposive sampling. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengelola data platform, kriteria, responden, serta menghasilkan matriks keputusan, normalisasi, nilai preferensi, dan perangkingan alternatif secara otomatis. Sistem juga dilengkapi dengan dashboard visualisasi dan fitur ekspor laporan sehingga dapat membantu Lembaga Pendidikan dalam memperoleh rekomendasi platform e-learning yang sesuai berdasarkan hasil perhitungan metode SAW.
Studi Finite Element Analysis terhadap Respons Struktural Rangka Mesin Briket Arang Menggunakan Material AISI 1020 dan Structural Steel Moh solikhul; Muhamad Safi’i; Hisyam Ma’mun
Jurnal Kolaborasi Sains dan Ilmu Terapan Vol. 5 No. 1 (2026): Edisi Juli - Agustus In Press
Publisher : Utiliti Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69688/juksit.v5i1.195

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kekuatan struktur rangka mesin briket arang menggunakan material AISI 1020 dan Structural Steel dengan metode Finite Element Analysis (FEA) berbantuan ANSYS Workbench. Penelitian dilakukan karena kajian perbandingan kedua material pada konstruksi rangka mesin briket arang serta validasi hasil simulasi terhadap kondisi aktual masih terbatas. Analisis dilakukan terhadap parameter total deformation, normal stress, dan normal elastic strain pada pembebanan 39,5 N hingga 66,5 N. Validasi dilakukan menggunakan dial indikator untuk membandingkan hasil simulasi dan pengujian aktual. Kebaruan penelitian ini terletak pada analisis komparatif respons struktural rangka mesin briket arang menggunakan material AISI 1020 dan Structural Steel yang dipadukan dengan validasi eksperimental menggunakan dial indikator dalam satu kerangka penelitian. Pendekatan ini memberikan informasi mengenai akurasi simulasi numerik sekaligus menjadi dasar pemilihan material rangka yang lebih aman dan efektif untuk aplikasi mesin briket arang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa material AISI 1020 menghasilkan deformasi maksimum lebih kecil dibandingkan Structural Steel, yaitu 3,6194 mm dan 3,8373 mm pada pembebanan 66,5 N. Nilai safety factor AISI 1020 sebesar 8,95, lebih tinggi dibandingkan Structural Steel sebesar 6,39. Hasil validasi menunjukkan nilai error di bawah 3%, sehingga metode FEA memiliki tingkat kesesuaian yang baik terhadap kondisi aktual struktur rangka
Paradoks Fiskal dalam Struktur APBD: Dominasi Belanja Pegawai dan Rendahnya Belanja Modal di Provinsi Nusa Tenggara Timur Tahun 2025 Rr Lilis Intan Permatasari; Widia Octari Diliana; Novising Dewi Astuti
Jurnal Kolaborasi Sains dan Ilmu Terapan Vol. 5 No. 1 (2026): Edisi Juli - Agustus In Press
Publisher : Utiliti Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69688/juksit.v5i1.197

Abstract

Desentralisasi fiskal menempatkan APBD sebagai instrumen utama layanan publik, namun realitas di daerah tertinggal menunjukkan paradoks: anggaran meningkat tanpa diiringi kualitas belanja yang lebih baik. Penelitian ini menganalisis paradoks fiskal pada struktur APBD Provinsi Nusa Tenggara Timur (NTT) tahun 2025, berupa dominasi belanja pegawai di tengah kontraksi tajam belanja modal. Menggunakan paradigma interpretivisme, pendekatan studi kasus multipel, dan teknik cross-case synthesis, penelitian ini mengolah data aktual Laporan Realisasi Anggaran (LRA) Per 31 Desember 2025 dari 22 kabupaten/kota dan Provinsi NTT, dikombinasikan dengan Kajian Fiskal Regional (KFR) NTT 2025 dan data dari Badan Pusat Statistik. Hasil menunjukkan proporsi belanja modal anjlok dari 18,27 persen (2023) menjadi 6,40 persen (2025), sementara proporsi belanja pegawai terhadap belanja operasi naik dari 60,03 menjadi 68,19 persen. Analisis value for money mengonfirmasi misalokasi struktural, kegagalan eksekusi anggaran modal (37,55 persen pagu terealisasi), dan disconnection dengan capaian pembangunan manusia (IPM tertinggal 5,91 poin dari rata-rata nasional). Kerangka path dependency dan incrementalism menjelaskan persistensi paradoks ini sebagai hasil komitmen belanja pegawai masa lalu yang sulit dibatalkan dan pola penganggaran inkremental berbasis baseline
Peran Tagline Free Shipping dan Shopping Lifestyle terhadap Impulsive Buying Mahasiswa Pengguna Shopee Muh Ibnu Pangeran I.J; Nur Wahyunianti Dahri; Muhammad Sibgatullah; Andi Indra Martini; Agus Halim
Jurnal Kolaborasi Sains dan Ilmu Terapan Vol. 5 No. 1 (2026): Edisi Juli - Agustus In Press
Publisher : Utiliti Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69688/juksit.v5i1.198

Abstract

Perkembangan marketplace telah meningkatkan intensitas aktivitas belanja daring dan memperkuat munculnya perilaku pembelian impulsif, khususnya pada konsumen muda. Dalam konteks tersebut, promosi free shipping dan shopping lifestyle menjadi faktor yang berpotensi mendorong konsumen melakukan pembelian tanpa perencanaan sebelumnya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh tagline free shipping dan shopping lifestyle terhadap impulsive buying pada marketplace Shopee, baik secara parsial maupun simultan, dengan fokus pada mahasiswa Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Muhammadiyah Mamuju. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan melibatkan 91 responden yang pernah melakukan pembelian melalui Shopee. Data dikumpulkan melalui kuesioner yang didukung observasi dan wawancara, kemudian kualitas instrumen diuji menggunakan uji validitas dan reliabilitas. Analisis data dilakukan menggunakan regresi linear berganda, uji parsial (t-test), uji simultan (F-test), dan koefisien determinasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tagline free shipping berpengaruh positif dan signifikan terhadap impulsive buying (β = 0,385; t = 4,394; p < 0,001). Shopping lifestyle juga berpengaruh positif dan signifikan terhadap impulsive buying (β = 0,468; t = 5,353; p < 0,001) serta menunjukkan pengaruh relatif lebih dominan dibandingkan tagline free shipping. Secara simultan, kedua variabel berpengaruh signifikan terhadap impulsive buying (F = 64,560; p < 0,001) dengan koefisien determinasi (R²) sebesar 0,595, yang menunjukkan bahwa 59,5% variasi impulsive buying dapat dijelaskan oleh model penelitian. Temuan ini menegaskan bahwa pembelian impulsif mahasiswa pengguna Shopee berkaitan tidak hanya dengan stimulus promosi berupa free shipping, tetapi juga dengan orientasi gaya hidup berbelanja konsumen
Hubungan Pengetahuan, Sikap, dan Praktik Personal Hygiene sebagai Basis Literasi Kesehatan pada Komunitas Santri di Pondok Pesantren Al-Manshurin, Kota Jayapura Elieser Elieser; Trajanus L Jembise; Dais Iswanto
Jurnal Kolaborasi Sains dan Ilmu Terapan Vol. 5 No. 1 (2026): Edisi Juli - Agustus In Press
Publisher : Utiliti Project Solution

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

Abstract

Literasi kesehatan berperan penting dalam membentuk perilaku personal hygiene pada komunitas pesantren yang memiliki risiko tinggi akibat interaksi komunal. Penelitian ini bertujuan menganalisis hubungan pengetahuan, sikap, dan praktik (Knowledge, Attitude, and Practice/KAP) personal hygiene pada santri Pondok Pesantren Al-Manshurin, Kota Jayapura. Penelitian menggunakan desain observasional analitik dengan pendekatan potong lintang terhadap 47 santri melalui teknik total sampling. Data dikumpulkan menggunakan kuesioner KAP yang valid dan reliabel, kemudian dianalisis menggunakan uji korelasi Spearman (p < 0,05). Hasil menunjukkan bahwa pengetahuan berhubungan signifikan dengan sikap (r = 0,447; p = 0,002) dan praktik personal hygiene (r = 0,634; p < 0,001), sedangkan sikap tidak berhubungan signifikan dengan praktik (r = 0,016; p = 0,915). Kebaruan penelitian ini terletak pada pemetaan hubungan KAP pada komunitas pesantren di Papua yang menunjukkan bahwa pola KAP tidak sepenuhnya linear. Penelitian menyimpulkan bahwa pengetahuan merupakan faktor utama dalam pembentukan praktik personal hygiene, sehingga temuan ini dapat menjadi dasar pengembangan program literasi kesehatan dan intervensi hygiene yang lebih efektif di lingkungan pesantren.

Page 8 of 9 | Total Record : 83

 5   6   7   8   9 

Filter by Year

2022 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 5 No. 1 (2026): Edisi Juli - Agustus In Press Vol. 4 No. 2 (2026): Edisi Januari- Juni Vol. 3 No. 2 (2025): Jurnal Kolaborasi Sains dan Ilmu Terapan Vol. 3 No. 1 (2024): Jurnal Kolaborasi Sains dan Ilmu Terapan Vol. 2 No. 2 (2024): Jurnal Kolaborasi Sains dan Ilmu Terapan Vol. 2 No. 1 (2023): Jurnal Kolaborasi Sains dan Ilmu Terapan Vol. 1 No. 2 (2023): Jurnal Kolaborasi Sains dan Ilmu Terapan Vol. 1 No. 1 (2022): Jurnal Kolaborasi Sains dan Ilmu Terapan