Jurnal Sains dan Teknologi
Jurnal Sains dan Teknologi(JST) is a journal aims to be a peer-reviewed platform and an authoritative source of information. We publish original research papers, review articles and case studies focused on Mathematic, Biology, Physic, Chemistry, Informatic, Electronic and Machine as well as related topics. All papers are peer-reviewed by at least two referees. JST is managed to be issued twice in every volume.
Articles
648 Documents
<![CDATA[Reduksi Kadar Amoniak Limbah Cair Industri Karet pada Airlift Bioreaktor dengan Bakteri Brevundimonas diminuta ]]>
<![CDATA[Nurisman, Enggal]]>;
<![CDATA[Pratama, Alhafiz]]>;
<![CDATA[Rizki, Suci Indah]]>;
<![CDATA[Rosmania]]>
<![CDATA[ JST (Jurnal Sains dan Teknologi) Vol. 12 No. 2 (2023): July ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Pendidikan Ganesha ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.23887/jstundiksha.v12i2.48396
<![CDATA[Perkembangan industri karet yang semakin pesat saat ini menimbulkan dampak terhadap aspek pengelolaan limbah cair industri. Salah satu unsur pencemar yang sering kali terkandung di dalam limbah industri karet adalah amoniak. Amoniak beracun, membahayakan kemampuan ekosistem akuatik untuk bertahan hidup. Penelitian ini menguji kemampuan isolat bakteri Brevundimonas diminuta dalam menurunkan kadar amoniak pada limbah cair pabrik karet. Proses pengolahan secara biologis menggunakan airlift bioreaktor yang telah dirancang sedemikian rupa dengan rasio inokulum bakteri Brevundimonas diminuta sebanyak 5%. Data berupa DO dan populasi bakteri diobservasi berturut-turut menggunakan DO meter mikroskop stereo, sedangkan kadar amoniak diuji dengan metode nessler. Aliran udara pada bioreaktor disuplai oleh aerator dengan laju aliran bervariasi (L/menit): 1,5; 3; dan 4.5 dan waktu aerasi bervariasi selama (jam): 1,5; 3; 4,5; dan 6. Semakin lama waktu aerasi yang dilakukan maka nilai DO dan reduksi kadar amoniak akan semakin meningkat pula. Berdasarkan hasil analisis, bahwa B. diminuta dapat mereduksi kadar amoniak pada limbah cair industri karet dengan kondisi optimum penurunan kadar amoniak sebesar 85,05% dari 4,28 mg/L hingga 0,64 mg/L pada variasi laju alir udara 3 L/menit selama 4,5 jam.]]>
<![CDATA[Komparasi Model Gerak Brown Geometrik Termodifikasi dan Model Kecerdasan Buatan untuk Prediksi Harga Saham Sektor Kesehatan di Indonesia ]]>
<![CDATA[Sari , RR. Kurnia Novita]]>;
<![CDATA[Sutisna, Wilan]]>;
<![CDATA[Wororomi, Martha Joanadiva Majesty]]>;
<![CDATA[Tjahjono, Venansius Ryan]]>
<![CDATA[ JST (Jurnal Sains dan Teknologi) Vol. 12 No. 2 (2023): July ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Pendidikan Ganesha ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.23887/jstundiksha.v12i2.48960
<![CDATA[Selama pandemi COVID-19 di Indonesia, pergerakan saham di berbagai sektor mengalami dampak yang signifikan. Akan tetapi, harga saham pada sektor kesehatan mengalami pertumbuhan sebesar 3,71%. Penelitian ini bertujuan menerapkan model Gerak Brown Geometrik yang Termodifikasi (MBM) dan model kecerdasan buatan untuk memprediksi pergerakan penutupan harga pada data harga penutupan saham PT. Kalbe Farma Tbk. Lalu, hasil prediksi dibandingkan untuk mengetahui model terbaik. Pada MBM, dilakukan konstruksi tren dan volatilitas yang memuat variabel waktu. Hasil ini kemudian dibandingkan dengan model kecerdasan buatan, yaitu Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) dan Multi Layer Perceptron (MLP). Selain itu, pada konstruksi model kecerdasan buatan, dilakukan pendekatan baru yang mana input dari model tersebut adalah tanggal dan titik urutan deret waktu. Hasil simulasi menunjukkan bahwa MBM mampu memberikan nilai MAPE yang lebih kecil dibandingkan GBM. Akan tetapi, model kecerdasan buatan, khususnya LightGBM, masih lebih unggul bila digunakan untuk memodelkan harga saham sektor kesehatan. Model ini memberikan nilai MAPE dibawah 1%.]]>
<![CDATA[Sintesis Metil Ester Sulfonat Berbasis Minyak Biji Kelor (Moringa oliofera L.) Pada Variasi Waktu dan Suhu Sulfonasi ]]>
<![CDATA[Murniati]]>;
<![CDATA[Handayani, Sri Seno]]>;
<![CDATA[Suhendra, Dedy]]>;
<![CDATA[Gunawan, Erin Ryantin]]>;
<![CDATA[Ramdani, Nanila]]>
<![CDATA[ JST (Jurnal Sains dan Teknologi) Vol. 12 No. 2 (2023): July ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Pendidikan Ganesha ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.23887/jstundiksha.v12i2.50380
<![CDATA[Penggunaan surfaktan sintetis berbasis petrokimia memiliki efek negatif pada kesehatan manusia dan lingkungan karena bersifat korosif dan beracun, menyebabkan pemanasan global, dan kelangkaan sumber daya fosil. Metil ester sulfonat (MES) merupakan salah satu jenis surfaktan anionik yang banyak diaplikasikan dalam berbagai industri. Bahan baku pembuatan surfaktan berasal dari minyak bumi yang tidak dapat diperbaharui dan tidak ramah lingkungan, sehingga diperlukan bahan baku alternatif lain yaitu dari minyak biji kelor. Penelitian ini bertujuan untuk mensintesis MES dari minyak biji kelor (Moringa oliofera L.) pada variasi suhu (70, 80, dan 90) 0C dan waktu reaksi (3, 4 dan 5) jam, serta mengkarakterisasi MES menggunakan spektrofotometer FTIR pada kondisi optimum. Jenis penelitian ini adalah penelitian eksperimental laboratorium. Hasil penelitian menunjukkan bahwa MES dapat sintesis dari minyak biji kelor pada kondisi optimum suhu 80 0C dan waktu reaksi 4 jam. Produk MES berwarna putih kekuningan, pH 7 dan yield 66,72 %. Karakterisasi FTIR menunjukkan pita serapan S=O sulfonat yang menandakan terbentuknya produk MES.]]>
<![CDATA[Deteksi Motif Tradisional Bali Dengan Algoritma Learning Vector Quantization ]]>
<![CDATA[Kadyanan, I Gusti Agung Gede Arya]]>;
<![CDATA[Gunantara, Nyoman]]>;
<![CDATA[Manuaba, Ida Bagus Gede]]>;
<![CDATA[Saputra, Komang Oka]]>
<![CDATA[ JST (Jurnal Sains dan Teknologi) Vol. 13 No. 1 (2024): April ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Pendidikan Ganesha ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.23887/jstundiksha.v12i3.50399
<![CDATA[Tidak semua orang mengenal motif tradisional yang beragam hanya melalui ciri-ciri yang tampak secara visual. Sering kali mereka salah dalam mengenali motif tertentu, dikarenakan motif yang bervariasi dan hampir serupa. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan merancang dan mengimplementasikan sistem informasi deteksi motif kain yang mampu mengenali citra dari kain tenun dengan cepat dan tepat menggunakan algoritma Learning Vector Quantization. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Learning Vector Quantization untuk proses deteksi motif tradisional Bali dan ekstraksi fitur tepi dengan metode Sobel. Jenis data yang digunakan pada penelitian ini dilihat dari cara memperolehnya adalah data primer. Pada penelitian ini data motif yang digunakan sebanyak 210 citra, dengan citra yang digunakan sebagai data training sebanyak 80% atau 168 citra dan data testing sebanyak 20% atau 42 citra. Data tersebut dibagi menjadi 6 kelas dari masing-masing motif yang digunakan. Teknik pengumpulan data yang digunakan yaitu wawancara dan observasi langsung ke objek penelitian. Teknik pengujian yang digunakan yaitu pengujian akurasi pada algoritma Learning Vector Quantization. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu melakukan deteksi motif tradisional Bali dengan mengimplementasikan algoritma Learning Vector Quantization dan metode ekstraksi fitur tepi Sobel dimana hasil ekstraksi fitur Sobel berpengaruh terhadap citra yang akan di klasifikasi dan di deteksi.]]>
<![CDATA[Analisis Sifat Mekanis Komposit Limbah Masker Berpenguat Serat Bambu ]]>
<![CDATA[Ade Pangestu]]>;
<![CDATA[Estriyanto, Yuyun]]>;
<![CDATA[Widiastuti, Indah]]>
<![CDATA[ JST (Jurnal Sains dan Teknologi) Vol. 12 No. 2 (2023): July ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Pendidikan Ganesha ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.23887/jstundiksha.v12i2.50606
<![CDATA[Daur ulang limbah masker menjadi material komposit berpenguat serat bambu merupakan cara alternatif untuk mengurangi penumpukan limbah masker yang membahayakan lingkungan selama pandemi covid-19. Tujuan penelitian ini untuk menganalisis pengaruh variasi fraksi massa campuran serat bambu terhadap sifat mekanis pada komposit limbah masker. Pada penelitian dengan menggunakan metode eksperimen ini, dikembangkan komposit berbasis limbah masker medis berpenguat serat bambu dengan variasi fraksi massa serat sebesar 0%, 4%, 8%, 12%, dan 16%. Sifat mekanik diukur dari nilai rata-rata kekuatan tarik dan kekuatan impak dari lima spesimen pada tiap variasi. Analisis hasil penelitian dilakukan secara deskriptif berdasarkan nilai kekuatan material dan visualisasi patahan spesimen dari Scanning Electron Microscopy (SEM). Hasil penelitian menunjukkan adanya pengaruh fraksi masa serat bambu terhadap kekuatan material komposit berbasis limbah masker. Kekuatan tarik tertinggi terdapat pada variasi 0% sebesar 18,6 MPa dan terendah pada variasi 8% sebesar 10,3 MPa. Sedangkan, kekuatan impak tertinggi terdapat pada variasi 0% sebesar 7,84 kJ/ dan terendah pada variasi 8% sebesar 1,76 kJ/ . Meningkatnya jumlah serat bambu pada matriks limbah masker menyebabkan penurunan sifat mekanik material.]]>
<![CDATA[Genetic Diversity and Phylogeny of Alocasia Longiloba Miq. Indonesia Accessions based on trnL-F Intergenic Spacer Region ]]>
<![CDATA[Asih, Ni Putu Sri]]>;
<![CDATA[Purnomo]]>;
<![CDATA[Daryono, Budi Setiadi]]>
<![CDATA[ JST (Jurnal Sains dan Teknologi) Vol. 12 No. 2 (2023): July ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Pendidikan Ganesha ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.23887/jstundiksha.v12i2.51022
<![CDATA[Alocasia longiloba Miq. is a member of the Araceae family, which was complex and has diverse leaf shapes, color, and venation. Studies on the diversity of A. longiloba focused mostly on morphological characteristics, while the genetic diversity of this species has never been published. This research aims to determine the genetic diversity and phylogeny of the Indonesian accession of A. longiloba based on molecular approaches using trnL-F IGS region. A total of 20 accesses of A. longiloba from Indonesia were sequenced then together with 11 DNA sequences of A. longiloba registered at the NCBI, were aligned with the Mesquite software. Genetic diversity was examined using DnaSP ver. 6.12.03. The phylogenetic tree was reconstructed by MEGA 11 using the Maximum Parsimony method and the Tree-Bisection-Regrafting (TBR) algorithm. Among 389 sites recorded, 356 site were invariable, 5 site were variable and 28 site were gaps or missing data. This genetic variation in the form of insertion, deletion, transition, and transversion and the deletion event has received the most contributions. Reconstruction of the phylogenetic tree resulted in A. longiloba being polyphyletic. The use of cpDNA with the trnL-F IGS region could not show the relationship between the Indonesian accession of A. longiloba, so further research is needed in other regions of chloroplast and nuclear DNA.]]>
<![CDATA[Analisa Kegagalan pada Patahnya Sambungan Las dalam Sistem Instrumentasi Katup Pengaman Tekanan Kerja ]]>
<![CDATA[Cempaka Kusuma, Gilang]]>;
<![CDATA[Sari, Laili Novita]]>;
<![CDATA[Sunandrio, Hadi]]>
<![CDATA[ JST (Jurnal Sains dan Teknologi) Vol. 12 No. 3 (2023): Oktober ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Pendidikan Ganesha ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.23887/jstundiksha.v12i3.51347
<![CDATA[Analisa kerusakan dilakukan dengan menerapkan serangkaian inspeksi dan pengujian terhadap sambungan las dari tube yang digunakan dalam instalasi peralatan industri minyak dan gas bumi. Kerusakan berupa patahan ditemukan pada tube yang merupakan bagian dari sistem instrumentasi katup pengaman tekanan kerja. Observasi dengan mikroskop pada perbesaran rendah memperlihatkan retakan berawal dari sisi dinding luar tube dengan morfologi patahan merupakan pola penjalaran retak fatigue. Pengujian komposisi kimia menunjukan bahwa material tube merupakan baja tahan karat tipe 316L. Analisa menggunakan scanning electron microscope pada permukaan patahan membuktikan bahwa mekanisme patahan merupakan patah getas yang merambat pada batas butir. Berdasarkan hasil observasi, retak yang terjadi pada sambungan tube terjadi akibat beban dinamis yang timbul pada saat operasional. Penyebab utama timbulnya beban dinamis adalah fenomena getaran yang timbul dari mekanisme membuka dan menutupnya katup pengaman tekanan kerja. Fenomena getaran yang terjadi pada material tube menimbulkan retak fatiq pada daerah sambungan las yang terus merambat kemudian menyisakan luas penampang yang tidak lagi mampu menahan pembebanan sehingga menyebabkan tube patah. Beberapa rekomendasi diberikan sebagai metode pencegahan agar tidak terjadi kejadian berulang terutama pada sambungan las dari tube yang memiliki diameter kecil.]]>
<![CDATA[Mutasi Daerah D-Loop DNA Mitokondria pada Penderita Asma ]]>
<![CDATA[Satiyarti, Rina Budi]]>;
<![CDATA[Sari, Yohana Permata]]>;
<![CDATA[Rosahdi, Tina Dewi]]>
<![CDATA[ JST (Jurnal Sains dan Teknologi) Vol. 12 No. 2 (2023): July ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Pendidikan Ganesha ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.23887/jstundiksha.v12i2.51433
<![CDATA[Asma adalah penyakit radang kronis yang disebabkan oleh inflamasi sel darah putih. Asma dapat terjadi karena adanya reaksi terhadap lingkungan dan kombinasi rangsangan genetik. Rangsangan genetik akan mempengaruhi urutan basa nitrogen pada asam deoksiribonukleat mitokondria (mtDNA). Tujuan penelitian ini adalah menganaslisis jenis mutasi yang terjadi di daerah D-Loop mtDNA penderita asma. Pada penelitian ini dilakukan penyiapan cetakan DNA dari sel akar rambut penderita asma dan manusia normal menggunakan metode buffer lisis. Amplifikasi fragmen D-Loop mitokondria dari DNA cetakan menggunakan teknik Polymerase Chain reaction (PCR). Deteksi amplikon fragmen D-Loop dilakukan dengan cara memisahkan amplikon berdasarkan ukuran molekul melalui metode elektroforesis gel agarosa, dan penentuan urutan nukleotida fragmen D-Loop ditentukan melalui metode dideoksi Sanger. Dari hasil pensejajaran urutan DNA secara in silico, diperoleh 7 mutasi, yaitu a(16037)-, c(16108)T, g(16129)A, a(16162)G, t(16172)C, t(16304)C, t(16519)C ditemukan pada penderita asma dan sesuai dengan standar dari basis data Cambridge Reference Sequence (CRS). Pada pensejajaran urutan nukteotida antara kontrol CRS dan manusia normal tidak ditemukan adanya mutasi substitusi, ataupun delesi yang berkaitan dengan mutasi pada penyakit asma. Adanya mutasi memperkuat data sebagai ciri genotip gangguan pernafasan seperti penyakit asma.]]>
<![CDATA[Penerapan Metode Moving Particle Semi-Implicit dalam Simulasi Pelelehan Freeze Plug pada Molten Salt Reactor saat Terjadi Kecelakaan Reaktor ]]>
<![CDATA[Nurhajjah, Wafiq Azizah]]>;
<![CDATA[Mustari, Asril Pramutadi Andi]]>;
<![CDATA[Yulianto, Yacobus]]>
<![CDATA[ JST (Jurnal Sains dan Teknologi) Vol. 12 No. 3 (2023): Oktober ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Pendidikan Ganesha ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.23887/jstundiksha.v12i3.51634
<![CDATA[Sisi keamanan merupakan aspek yang sangat diperhatikan dalam mendesain suatu reaktor. Perpindahan panas yang cepat dalam pelelehan freeze plug merupakan salah satu faktor yang sangat krusial dalam desain reaktor molten molten salt. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis perpindahan panas pada pencairan frozen salt dalam reaktor molten salt, mengevaluasi efektivitas desain freeze plug dengan dan tanpa logam tambahan (tembaga, kuningan, dan aluminium), serta memberikan rekomendasi desain untuk meningkatkan efisiensi dan keamanan reaktor molten salt. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dimana mekanisme perpindahan panas pada pencairan frozen salt disimulasikan dengan menggunakan metode Moving Particle Semi-Implicit dengan analisis 2D dengan menggunakan dua variasi desain. Desain yang disimulasikan adalah freeze plug dengan dan tanpa tambahan logam. Subjek penelitian utama dalam simulasi ini adalah freeze plug dalam reaktor molten salt. Simulasi tanpa tambahan logam dilakukan selama 250 detik. Pada desain dengan tambahan logam, digunakan tiga jenis logam, yaitu tembaga, kuningan, dan aluminium. Simulasi dengan tambahan logam dilakukan selama 25 detik. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa desain dengan logam tambahan menghantarkan panas lebih baik daripada tanpa logam tambahan. Dari tiga logam tersebut, tembaga memiliki waktu paling cepat dalam mencairkan frozen salt. Hal ini menunjukkan bahwa semakin tinggi nilai konduktivitas termal suatu bahan, semakin cepat perpindahan panas ke freeze plug sehingga semakin cepat pelelehan freeze plug.]]>
<![CDATA[Komparasi Algoritme K-NN, Naïve Bayes, dan Cart untuk Memprediksi Penerima Beasiswa ]]>
<![CDATA[Ikhsan, Ali Nur]]>;
<![CDATA[Subarkah, Pungkas]]>;
<![CDATA[Alifian , Raditya Sani]]>
<![CDATA[ JST (Jurnal Sains dan Teknologi) Vol. 12 No. 2 (2023): July ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Pendidikan Ganesha ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.23887/jstundiksha.v12i2.51745
<![CDATA[Persebaran penerima beasiswa di tanah air Indonesia terdapat masalah salah satunya yaitu tidak tepat sasaran. Pemerintah Indonesia memberikan beasiswa kepada peserta didik di Indonesia sebagai contoh yaitu Program Indonesaia Pintar dan, Program Indonesia Pintar Pendidikan Dasar dan Pendidikan menengah. Pemberian beasiswa diperlukan adanya klasifikasi dalam mengambil keputusan penerima beasiswa tersebut untuk meminimalisir salah sasaran. Prediksi secara dini harus dilakukan untuk mengantisipasi kesalahan dalam penerima bantuan beasiswa, salah satunya menggunakan teknik data mining. Tujuan penelitian ini untuk menganalisis Komparasi Algoritme K-NN, Naïve Bayes, Dan CART untuk Memprediksi Penerima Beasiswa bagi pengelola di SMA. Penelitian yang dilakukan menggunakan data mining terhadap dataset penerima beasiswa dengan memanfaatkan aplikasi Weka dalam mengolah data. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data penerima beasiswa di salah satu SMA dengan jumlah dataset yaitu 948 data dan memiliki 6 atribut (5 atribut dan 1 target atribut). Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Confusion matrix dan K-fold 10 Cross Validation. Komparasi Algoritme K-NN, Naïve Bayes, Dan CART untuk Memprediksi Penerima Beasiswa. Dari ketiga Algoritme yang digunakan dalam penelitian diperoleh kesimpulan Algoritme CART merupakan Algoritme dengan hasil akurasi yang paling tinggi sebesar 91.3502% untuk memprediksi penerima beasiswa dengan kategori Good Classification.]]>
