JUST (Jurnal Sains dan Teknik)

Analisis Faktor Penyebab Perencanaan Bangunan Rumah Tahan Gempa Pada Pemukiman Nelayan di Kelurahan Citangkil Kota Cilegon

Fauzul Hayat — 2026-02-28

Letak geologis Kota Cilegon sebagai daerah rawan gempa. Dibutuhkan perencanan pembangunan
rumah tinggal yang memiliki struktur tahan gempa sehingga lebih aman terhadap dampak kerusakan
yang diakibatkan oleh bencana gempa bumi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor penyebab
perencanaan bangunan rumah tahan gempa pada pemukiman nelayan. Desain penelitian dipilih secara
cross-sectional, dengan menggunakan metode purposive sampling di daerah penelitian. Data

dikumpulkan dari 87 nelayan dengan menggunakan kuesioner terstruktur dari bulan November-
Desember 2024. Uji chi-square digunakan untuk menganalisis data secara univariat, bivariat dan

multivariat dengan uji regresi logistik. Analisis penelitian menunjukkan bahwa biaya perencanaan
(OR=6,3; 95% CI: 2,733-15,138), pendapatan keluarga (OR=5,3; 95% CI: 1,808-16,926), dan
dukungan pemerintah daerah (OR=2,5; 95% CI: 1,091-5,814) merupakan faktor dominan berpengaruh
terhadap penyebab perencanaan bangunan rumah tahan gempa pada pemukiman nelayan di Kelurahan
Citangkil Kota Cilegon.

Optimasi Dimensi Saluran Ayip Usman – Al Izzah untuk Pengendalian Banjir di Kota Serang

Alfan Kurniawan — 2026-02-28

Penelitian ini dilaksanakan untuk mengevaluasi dan menyempurnakan perencanaan sistem drainase guna mengatasi permasalahan genangan dan potensi banjir akibat peningkatan debit limpasan, sedimentasi, serta perubahan tata guna lahan. Pertumbuhan penduduk dan perkembangan kawasan yang pesat berdampak pada perubahan tata hidrologi, sehingga kapasitas saluran eksisting pada beberapa titik tidak lagi memadai dalam menampung debit banjir rencana. Metodologi yang digunakan meliputi pengumpulan data primer dan sekunder, survei topografi, analisis hidrologi untuk menentukan hujan dan debit banjir rencana dengan periode ulang tertentu (2, 5, dan 10 tahun), serta analisis hidrolika untuk mengevaluasi kapasitas tampungan dan menentukan dimensi saluran yang optimal. Hasil analisis menunjukkan bahwa beberapa segmen saluran eksisting memerlukan perencanaan ulang guna meningkatkan kapasitas aliran dan stabilitas konstruksi. Analisis teknis yang dihasilkan diharapkan mampu mengoptimalkan fungsi drainase, mengurangi risiko banjir dan kerusakan tebing saluran, serta menjadi dasar pengambilan kebijakan dan pelaksanaan pembangunan oleh instansi terkait.

Kata kunci: Banjir, Drainase, Evaluasi, Optimasi.

STUDI TENTANG BURNOUT SYNDROME PADA PEKERJA LAPANGAN DI PROYEK KONSTRUKSI SKALA BESAR

Putri putriwardani — 2026-02-28

Penelitian ini bertujuan untuk memahami fenomena Burnout Syndrome yang dialami oleh pekerja lapangan di proyek konstruksi skala besar. Melalui survei dan wawancara yang dilakukan di beberapa lokasi proyek, ditemukan bahwa faktor-faktor seperti jam kerja yang panjang, tekanan deadline yang ketat, dan kurangnya dukungan sosial berkontribusi signifikan terhadap tingkat kelelahan mental yang dialami oleh pekerja. Data menunjukkan bahwa sekitar 65% responden melaporkan gejala Burnout, dengan gejala yang paling umum adalah kelelahan emosional dan depersonalisasi (Maslach & Leiter, 2016). Selain itu, penelitian ini mengidentifikasi bahwa pekerja dengan pengalaman kerja lebih dari 5 tahun memiliki risiko lebih tinggi untuk mengalami Burnout, yang menunjukkan bahwa akumulasi stres seiring waktu dapat memperburuk kondisi mental pekerja.

Implementation of Urban Beautification in the City of Bandung

Christanti Nugraheni — 2026-02-28

A good city is a city that can accommodate changes that occur within the city itself. Bandung as the capital of West Java is demanded as an image or face of the province of West Java. But in its development these demands are difficult to implement and made Bandung, which was originally famous for its "Flower City" become "city of Trash". To restore the image, steps are needed to beautify the city of Bandung.

This study uses a mixed method approach (qualitative and quantitative). Descriptive analysis is used to analyze primary and secondary data. The method of collecting data in the form of research is observation, analysis of documents and surveys.

This study aims to determine what actions have been taken to improve the beauty of the city of Bandung.

Implementasi Algoritma A* Star Untuk Pencarian Rute Terdekat Dari Rumah Ke Stasiun Pengisian Kendaraan Listrik Umum

Farhan Muhamad Farhan — 2026-02-28

Perkembangan kendaraan listrik menuntut adanya infrastruktur pendukung yang optimal, salah satunya adalah Stasiun Pengisian Kendaraan Listrik Umum (SPKLU). Penelitian ini mengkaji implementasi algoritma A* untuk menentukan rute terdekat dari rumah ke SPKLU dengan memanfaatkan data spasial dari Google Earth. Algoritma A* dipilih karena kemampuannya dalam menemukan jalur optimal secara efisien menggunakan heuristik yang tepat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma ini efektif dalam mengurangi jarak tempuh dan waktu perjalanan, sehingga berpotensi menghemat energi kendaraan listrik. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem navigasi khusus kendaraan listrik yang dapat diintegrasikan dengan data real-time di masa depan.

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB MENURUNNYA EFEKTIVITAS DAN USULAN PENINGKATAN KINERJA PADA MESIN ROLL BENDING DI PT XYZ

Arta Rusidarma Putra — 2026-02-28

The overall measurement of the effectiveness of the MCB 3045-WT type roll bending machine was carried out using the TPM concept, namely Overall Equipment Effectiveness (OEE), Net Equipment Effectiveness (NEE) and Total Effective Equipment Performance (TEEP). OEE is based on three elements, namely availability, performance efficiency, and rate of product quality. On the other hand, NEE is calculated based on up time, performance efficiency, and rate of product quality. TEEP itself refers to the loading portion factor and OEE value. From the analysis carried out, the OEE percentage was recorded at 73.79%, 72.31%, 57.47%, 68.77%, 73.17%, and 70.76%, respectively. The NEE percentage also showed consecutive figures of 73.65%, 72%, 65.43%, 68.45%, 73.02%, and 72.54%. Meanwhile, TEEP had percentages of 57.11%, 59.83%, 46.34%, 59.60%, 56.63%, and 56.60%, respectively. Equipment failure losses were recorded at 2.09%, 4.32%, 4.93%, 4.56%, 2.61%, and 3.40%, respectively. Setup and adjustment losses were recorded at 1.3%, 1.2%, 1.3%, 1.2%, 1.2%, and 1.2%, respectively. Idling and minor stoppage losses were around 0.7%, 0.8%, 0.8%, 0.8%, 0.8%, and 0.7%, respectively. The percentages of reduced yield loss were 12.70%, 12.06%, 10.44%, 12.40%, 12.08%, and 9.77%, respectively. The defect loss figures were 9.5%, 9.4%, 12.3%, 12.3%, 10.2%, and 8.8%. Meanwhile, the percentages of reduced yield loss were 1.2%, 0.8%, 1.8%, 1.6%, 1.1%, and 1.3%. Factors causing the decline in effectiveness due to reduced speed losses and defect losses include human, method, machine, and material aspects. Suggestions for increasing machine effectiveness include implementing periodic training and evaluation programs, updating ideal cycle time calculations by comparing them with actual cycle times, implementing autonomous maintenance, cleaning plates from dirt or dust, and implementing a 5S work culture.

Water Quality Monitoring Analysis Using Machine Learning and Internet of Things (IoT) for Catfish Farming

Bagsakara — 2026-02-28

Water quality is a crucial factor in catfish aquaculture, as it directly affects fish growth, health, and survival rate. This study aims to develop and analyze a water quality monitoring system based on the Internet of Things (IoT), integrated with a Support Vector Machine (SVM) algorithm for real-time classification of water conditions. The system is designed using an ESP NodeMCU microcontroller equipped with a TDS sensor to measure total dissolved solids, a DS18B20 sensor for water temperature, and an OLED display for local visualization. Collected data is transmitted to a server via an internet connection and analyzed using a quantitative approach based on machine learning, employing the SVM algorithm to classify water quality into “good” or “poor” categories. Test results show that the system can continuously monitor water conditions with a classification accuracy of 96.67% using simulated data and 100% using real data. These findings demonstrate that the developed system can serve as an effective decision-support tool for fish farmers, enabling quick and accurate responses to maintain optimal water quality, increase farming efficiency, and reduce fish mortality risk.

Keywords: water quality, catfish aquaculture, Internet of Things, machine learning, Support Vector Machine (SVM)