cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Suwarsito
Contact Email
jurnal.sainteks@ump.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
jurnal.sainteks@ump.ac.id
Editorial Address
Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Universitas Muhammadiyah Purwokerto Jl. KH. Ahmad Dahlan, PO BOX 202, Purwokerto 53182 Kembaran, Banyumas, Jawa Tengah, Indonesia
Location
Kab. banyumas,
Jawa tengah
INDONESIA
Sainteks
Published by Universitas Muhammadiyah Purwokerto
ISSN : 08521468     EISSN : 26860546     DOI : https://doi.org/10.30595/sainteks
Core Subject : Health, Science, Engineering,
Computer Science & IT Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology
Sainteks adalah jurnal yang menyajikan artikel hasil pemikiran dan penelitian di bidang sains dan teknologi. Sainteks merupakan jurnal peer reviewed dan open access. Sainteks diterbitkan oleh Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Muhammadiyah Purwokerto. Sainteks mengundang para peneliti, dosen, dan praktisi di seluruh dunia untuk bertukar dan memajukan keilmuan di sains dan teknologi. Dokumen yang dikirim harus dalam format Ms. Word dan ditulis sesuai dengan panduan. Sainteks terbit 2 kali dalam setahun pada bulan Maret dan Oktober. Namun mulai tahun 2019 Sainteks terbit di bulan April dan Oktober.
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik (Lain-Lain)
Articles 7 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol. 23 No. 1 (2026): April" : 7 Documents clear
Pemilihan Layanan Dompet Digital Berdasarkan Preferensi Gen Z Menggunakan Integrasi Metode SAW, MOORA, dan ORESTE Prabowo, Raihan Ary; Wildan, Dzanuar Auzi; Pungkasanti, Prind Triajeng
Sainteks Vol. 23 No. 1 (2026): April
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30595/sainteks.v23i1.29477

Abstract

Penetrasi ekonomi digital di era Revolusi Industri 4.0 telah mengubah perilaku transaksi Generasi Z menjadi sangat bergantung pada dompet digital, namun kompleksitas fitur sering kali menyulitkan pemilihan platform yang ideal. Penelitian ini bertujuan membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk pemilihan layanan dompet digital yang paling sesuai dengan preferensi pengguna. Kebaruan metodologis dalam penelitian ini terletak pada integrasi tiga metode pengambilan keputusan, yaitu Simple Additive Weighting (SAW), Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA), dan ORESTE, untuk memberikan hasil evaluasi yang lebih objektif dan komprehensif. Data dikumpulkan melalui kuesioner dari 40 responden yang divalidasi dengan tingkat reliabilitas tinggi (Cronbach's Alpha 0,953). Hasil analisis menunjukkan kriteria keamanan menjadi prioritas utama dengan bobot 30%. Implementasi algoritma mengungkap bahwa metode SAW dan MOORA secara konsisten merekomendasikan Dana sebagai platform terbaik karena keunggulannya pada kriteria berbobot besar. Sebaliknya, metode ORESTE menetapkan OVO sebagai prioritas utama karena konsistensi peringkat yang lebih stabil di seluruh parameter. Kontribusi penelitian ini memberikan kerangka kerja analitis bagi akademisi dan praktisi dalam membandingkan efektivitas berbagai metode SPK, serta menjadi panduan strategis bagi industri teknologi finansial dalam memahami prioritas pengguna. Integrasi metode ini terbukti mampu meminimalkan subjektivitas dan memberikan rekomendasi yang lebih berimbang bagi konsumen digital. 
Klasifikasi Kinerja Penjualan Produk Nike Menggunakan Algoritma Random Forest dengan Pendekatan Hold-Out dan K-Fold Cross Validation Nisa, Divta Khoirun; Hana, Fida Maisa; Ulya, Saiful
Sainteks Vol. 23 No. 1 (2026): April
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30595/sainteks.v23i1.29930

Abstract

Dinamika industri ritel menuntut pemanfaatan data transaksi besar untuk pengambilan keputusan strategis. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasi kinerja penjualan produk Nike ke dalam kategori rendah, sedang, dan tinggi menggunakan algoritma Random Forest. Penelitian ini memberikan kontribusi melalui pengujian model menggunakan dua pendekatan, yaitu Hold-Out dan K-Fold Cross Validation, untuk menjamin stabilitas performa. Dataset yang digunakan merupakan data sekunder dari Kaggle sebanyak 9.360 baris data transaksi Nike di Amerika Serikat periode 2020-2021. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data melalui label encoding, pembagian data, pemodelan Random Forest, serta evaluasi menggunakan confusion matrix, hasil pengujian menunjukkan bahwa model memiliki performa yang sangat tinggi, dengan tingkat akurasi pada metode Hold-Out mencapai 98,13%. Sementara itu, pengujian menggunakan 10-Fold Cross Validation menghasilkan  akurasi tertinggi mencapai 94,39% pada fold ke-4. Secara keseluruhan, nilai weighted average precision, recall, dan F1-score mencapai 0,98 yang membuktikan efektivitas algoritma Random Forest dalam memberikan klasifikasi yang akurat. Temuan ini diharapkan dapat mendukung manajemen dalam pengambilan keputusan berbasis data di sektor ritel.
Klasifikasi Gangguan Tidur Menggunakan Algoritma XGBoost dengan SMOTE dan Grid Search Khoirusshofi, Moh. Indra Kholid; Hana, Fida Maisa; Pratama, Taftazani Ghazi
Sainteks Vol. 23 No. 1 (2026): April
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30595/sainteks.v23i1.30171

Abstract

Gangguan tidur merupakan permasalahan kesehatan yang memiliki prevalensi tinggi dan berdampak signifikan terhadap kualitas hidup, sehingga diperlukan sistem deteksi dini yang akurat dan efisien. Perkembangan machine learning membuka peluang untuk membangun model klasifikasi gangguan tidur berbasis data, namun ketidakseimbangan kelas pada dataset medis sering menjadi tantangan yang menurunkan performa model, khususnya pada kelas minoritas. Penelitian ini bertujuan membangun model klasifikasi gangguan tidur menggunakan algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost) dengan penerapan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dan optimasi hiperparameter menggunakan Grid Search. Dataset yang digunakan adalah Sleep Health and Lifestyle Dataset yang terdiri dari 374 data dengan tiga kelas target, yaitu Insomnia, No Disorder, dan Sleep Apnea. Penelitian ini menguji empat skenario model, yaitu XGBoost tanpa SMOTE dan Grid Search, XGBoost dengan SMOTE, XGBoost dengan Grid Search, serta kombinasi SMOTE dan Grid Search. Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan metrik accuracy, precision, recall, F1-score, Confusion Matrix, serta ROC Curve. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan SMOTE meningkatkan sensitivitas model terhadap kelas minoritas, sedangkan optimasi hiperparameter menggunakan Grid Search meningkatkan stabilitas dan akurasi model secara keseluruhan. Kombinasi SMOTE dan Grid Search menghasilkan performa terbaik dengan akurasi mencapai 97% serta nilai precision, recall, dan F1-score yang seimbang pada seluruh kelas. Selain itu, evaluasi menggunakan ROC Curve menunjukkan nilai AUC pada rentang 0,99 hingga 1,00, yang mengindikasikan kemampuan model yang sangat baik dalam membedakan setiap kelas. Hasil ini menunjukkan bahwa pendekatan yang diusulkan mampu meningkatkan performa klasifikasi gangguan tidur dan berpotensi menjadi alternatif dalam pengembangan sistem deteksi dini gangguan tidur.
Effect of Ethanol Concentration and Extraction Time on Piperine Yield from Piper retrofractum Vahl. Fitriyano, Gema; Herfindo, Rudi Septian; Wati, Erna Kurnia
Sainteks Vol. 23 No. 1 (2026): April
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30595/sainteks.v23i1.30337

Abstract

Piperine, the primary bioactive compound in Piper retrofractum Vahl or Javanese long pepper, offers various pharmacological benefits, including anti-inflammatory, anticancer properties, and the enhancement of drug bioavailability. The need for efficient piperine extraction has grown as ongoing research emphasizes its potential as a key component in the pharmaceutical and nutraceutical industries. This study aims to evaluate the impact of ethanol concentration and maceration time on the yield of piperine from the plant Piper retrofractum Vahl, commonly known as Javanese long pepper. Piperine is the primary active compound responsible for the pharmacological properties and the pungent taste characteristic of the plant. An ethanol-based extraction method was chosen due to its perceived environmental friendliness and cost-effectiveness. In this study, extraction was carried out using various ethanol concentrations (75%, 80%, 85%, 90%, and 95%) and different maceration durations (14, 16, 18, 20 and 22 hours). The results showed that increasing ethanol concentration and extending maceration time significantly enhanced the piperine yield, with the optimal piperine concentration obtained using 95% ethanol and a maceration time of 20 hours. The extraction product from this operating condition yielded about 35.02%, with a piperine content of 3.245%. 
Studi Kemungkinan Bakteri Streptococcus sp. sebagai Agen Penyakit Mata Menonjol pada Ikan Nila Budidaya di Desa Karangsalam, Banyumas: Sebuah Studi Awal Pratama, Ikhsan; Rijal, Muhammad Azharul; Rusman, Ade; Lenterani, Febiana; Izzuddin, Hilmy; Saputra, Kukuh Andre Setya
Sainteks Vol. 23 No. 1 (2026): April
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30595/sainteks.v23i1.30662

Abstract

Penyakit streptokokosis merupakan salah satu ancaman utama dalam budidaya ikan nila yang dapat menyebabkan mortalitas tinggi dan kerugian ekonomi signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi bakteri penyebab gejala penyakit pada ikan nila budidaya melalui pendekatan molekuler. Sampel ikan yang menunjukkan gejala klinis berupa exophthalmia diambil dari lokasi budidaya dan dilakukan isolasi bakteri dari organ mata, otak, hati, dan ginjal menggunakan metode pour plate pada media Trypticase Soy Agar (TSA). Karakterisasi awal dilakukan melalui pengamatan morfologi koloni dan uji gram KOH, sedangkan identifikasi molekuler dilakukan menggunakan analisis gen 16S rRNA melalui PCR dan sekuensing. Hasil isolasi menunjukkan bahwa seluruh organ menghasilkan koloni bakteri berbentuk coccus dengan reaksi gram positif, yang mengarah pada genus Streptococcus. Analisis filogenetik menunjukkan bahwa isolat berkelompok erat dengan Streptococcus agalactiae dengan nilai bootstrap 100, menandakan tingkat kepercayaan yang sangat tinggi. Temuan ini mengindikasikan bahwa infeksi bersifat sistemik dan berkaitan erat dengan gejala klinis yang diamati. Secara keseluruhan, penelitian ini menunjukkan bahwa S. agalactiae merupakan agen penyebab utama penyakit pada ikan nila di lokasi penelitian. Hasil ini diharapkan dapat menjadi dasar dalam pengembangan strategi pengendalian penyakit yang lebih efektif berbasis kondisi lokal.
Kinerja Pertumbuhan dan Kelangsungan Hidup Juvenil Ikan Dewa (Tor tambroides) yang Dibudidayakan pada Recirculating Aquaculture System (RAS) Suwarsito, Suwarsito; Rijal, Muhammad Azharul; Mustafidah, Hindayati; Tamam, Muhammad Taufik
Sainteks Vol. 23 No. 1 (2026): April
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30595/sainteks.v23i1.30666

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas penerapan Recirculating Aquaculture System (RAS) terhadap kinerja pertumbuhan dan kelangsungan hidup ikan dewa (Tor tambroides), sebagai spesies lokal bernilai konservasi tinggi yang sensitif terhadap perubahan kualitas lingkungan perairan. Penelitian menggunakan Rancangan Acak Lengkap dengan dua perlakuan, yaitu sistem non‑RAS dan sistem RAS, masing‑masing dengan lima ulangan. Parameter yang diamati meliputi pertumbuhan mutlak, efisiensi pakan, dan kelangsungan hidup. Data dianalisis menggunakan sidik ragam (ANOVA) pada taraf kepercayaan 95%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan sistem RAS memberikan pengaruh sangat nyata (p<0,01) terhadap pertumbuhan mutlak dan efisiensi pakan, serta pengaruh nyata (p<0,05) terhadap kelangsungan hidup ikan dewa. Sistem RAS menghasilkan nilai pertumbuhan mutlak dan efisiensi pakan yang lebih tinggi, serta kelangsungan hidup yang lebih baik dibandingkan sistem non‑RAS. Temuan ini menunjukkan bahwa stabilitas kualitas air dan lingkungan pemeliharaan yang lebih terkontrol pada sistem RAS mampu meningkatkan pemanfaatan nutrien pakan dan menekan stres lingkungan pada ikan dewa. Dengan demikian, penerapan sistem RAS berpotensi menjadi strategi teknologi yang efektif dan berkelanjutan untuk mendukung pengembangan budidaya ikan dewa.
Sistem Pakar Berbasis Web untuk Mengidentifikasi Jenis Ikan Air Tawar Menggunakan Metode Certainty Factor Mustafidah, Hindayati; Prayogo, Adhitya; Suwarsito, Suwarsito
Sainteks Vol. 23 No. 1 (2026): April
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30595/sainteks.v23i1.30852

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pakar berbasis web untuk mengidentifikasi jenis ikan air tawar berdasarkan kualitas air dan kondisi wilayah menggunakan metode Certainty Factor (CF). Sistem dikembangkan menggunakan parameter kualitas air meliputi suhu air, oksigen terlarut, pH, amonia, dan total dissolved solid (TDS), serta parameter kondisi wilayah berupa suhu udara dan ketinggian dataran. Penelitian menggunakan 18 parameter dan 11 jenis ikan air tawar yang diperoleh melalui wawancara dengan pakar perikanan dan studi literatur. Tahapan penelitian meliputi akuisisi pengetahuan, representasi pengetahuan, pengembangan shell sistem, dan pengujian. Pengujian sistem dilakukan menggunakan Black Box Testing dan System Usability Scale (SUS). Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan tingkat akurasi sebesar 93%, sedangkan pengujian SUS memperoleh skor rata-rata 71,25 yang termasuk kategori baik. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem dapat membantu pengguna dalam menentukan jenis ikan air tawar yang sesuai untuk dibudidayakan.

Page 1 of 1 | Total Record : 7

 1 

Filter by Year

2026 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 23 No. 1 (2026): April Vol. 21 No. 2 (2024): Oktober Vol 21, No 1 (2024): April Vol 20, No 2 (2023): Oktober Vol 20, No 1 (2023): April Vol 19, No 2 (2022): Oktober Vol 19, No 1 (2022): April Vol 18, No 2 (2021): Oktober Vol 18, No 1 (2021): April Vol 17, No 2 (2020): Oktober Vol 17, No 1 (2020): April Vol 16, No 2 (2019): Oktober Vol 16, No 1 (2019): April Vol 15, No 2 (2018): Oktober Vol 15, No 1 (2018): Maret Vol 14, No 2 (2017): SAINTEKS Vol 14, No 1 (2017): SAINTEKS Vol 13, No 2 (2016): SAINTEKS Vol 13, No 1 (2016): SAINTEKS Vol 12, No 2 (2015): SAINTEKS Vol 12, No 1 (2015): SAINTEKS Vol 11, No 2 (2014): SAINTEKS Vol 11, No 1 (2014): SAINTEKS Vol 10, No 2 (2013): SAINTEKS Vol 10, No 1 (2013): SAINTEKS Vol 9, No 2 (2012): SAINTEKS Vol 9, No 1 (2012): SAINTEKS Vol 8, No 2 (2011): SAINTEKS Vol 8, No 1 (2011): SAINTEKS Vol 7, No 2 (2010): SAINTEKS More Issue