Review: Fotokatalis Anorganik Berbasis TiO₂ dan ZnO untuk Degradasi Polutan

Adnan, F., Reza K. H., Ika M. (2021). PENGARUH pH, UV DAN TiO2 UNTUK MENDEGRADASI VARIASI ASAM HUMAT BERBASIS FOTOKATALIS. Jurnal Teknologi Lingkungan UNMUL, 5(2), 9-16. Anggraini, D. I. & Angleasari, S. (2016). PENGARUH TiO2 DAN pH PADA FOTOREDUKSI ION Cu(II) DALAM LARUTAN              YANG    MENGANDUNG PARACETAMOL. Journal of Pharmacy, 5(1), 13-18. Anggraini, D. I. & Pujilestari, I. (2017). Efektivitas Fotodegradasi Amoksisilin yang Dikatalisis dengan TiO2 dengan Keberadaan Ion Ag(I). Jurnal Kimia Sains dan Aplikasi, 20(3), 105–109. Apriani, I. N., & Gunlazuardi, J. (2021). Sintesis dan karakterisasi N doped TiO2 (N/TiO2) nanotube serta uji aktivitas fotokatalisis terhadap zat warna rhodamin B. Jurnal Teknologi dan Manajemen, 19(1), 27–32.         Ayunda, D & Maharani, D. K. (2023). Preparasi dan karakterisasi nanopartikel ZnO/TiO2 dengan ekstrak daun pepaya (Carica papaya L). UNESA Journal of Chemistry, 12(3), 100–105. Aziz, I., Nanda S., Revanandita, & Adawiah. (2023). Sintesis TiO2 terdoping ZnO dengan metode reaksi padatan serta aplikasinya sebagai fotokatalis. Journal of Chemistry and Chemistry Education in Muslim Society (JOCCEMS), 9(2), 9– 16. Bai, X., Chen, W., Wang, B., Sun, T., Wu, B., & Wang, Y. (2022). Photocatalytic degradation of some typical antibiotics: Recent advances and future outlooks. International Journal of Molecular Sciences, 23(15), 8130. Gopinath, K. P., Madhav, N. V., Krishnan, A., Malolan, R., & Rangarajan, G. (2020). Present applications of titanium dioxide for the photocatalytic removal of pollutants from water: A review. Journal of Environmental Management, 270, 110906. Jamil, T., Yasin, S., Ramzan, N., Aslam, Z., Ikhlaq, A., Qazi, U. Y., & Javaid, R. (2023). Treatment of Textile Wastewater by a Novel Clay/TiO₂/ZnO-Based Catalyst, Applying a Synergic Catalytic Ozonation–Electroflocculation Process. Catalysts, 13(9), 1315. Listiani, D., Ajuk S., Anthoni B. A. (2019). Sintesis TiO2-Kaolin dan Uji Aktivitas Fotokatalisis untuk Antibakteri Escherichia Coli dan staphylococcus Aureus. Indonesian Journal of Pure and Applied Chemistry, 9(4), 130–139. Mohamed, R. M., Ismail, A. A., Kadi, M. W., & Bahnemann, D. W. (2018). A comparative study on mesoporous and commercial TiO₂ photocatalysts for photodegradation of organic pollutants. Journal of Photochemistry and Photobiology A: Chemistry, 367, 66–73.   Pradipta, A. R., & Irunsah, A. (2022). Synthesis of Modified TiO2 Nanocomposite using Fe3O4 and Nickel as Photocatalyst in Reduction of Silver. Indonesian Journal of Chemical studies, 1(1), 8–12. Rajendar, V., Raghu, Y., Rajitha, B., Chakra, C. S., Rao, K. V., & Park, S. H. (2017). Synthesis, characterization, and photocatalytic behaviour of nanocrystalline ZnO, TiO₂ and ZnO/TiO₂ nanocomposites. Journal of Ovonic Research, 13(3), 101–111. Ramadhini, T. K., Tuty E. A., Elda M., & Maria S. M. (2023). Photocatalytic degradation of heavy metals Cd, Cu, Fe and Pb using ZnO-zeolite nanocomposite. Indonesian Journal of Environmental Management and Sustainability, 7(4), 147–152. Ridho, R. (2016). Pengaruh penggunaan fotokatalis TiO2/resin, TiO2/zeolit dan TiO2/karbon aktif dalam proses fotoreduksi ion Hg(II) dengan metode SODIS (Solar Disinfection Water). Jurnal Rekayasa Kimia dan Lingkungan, 11(1), 39–45. Sanjeev Kumar, S., Rajput, P., Nigam, S., & Joshi, M. (2020). Assessment of GO/ZnO nanocomposite for solar- assisted photocatalytic degradation of industrial dye and textile effluent. Environmental Science and Pollution Research, 27, 32076–32087. Wibowo, S., Kheiza N. A. A., & Dewi A. S. (2023). Fotodegradasi Methylene Blue menggunakan Fotokatalis TiO2/Zeolit. WARTA AKAB, 47(1), 17–21

Efektivitas Proses Fenton Katalitik Berbasis Fe₃O₄ dalam Degradasi Zat Warna Sintetik pada Limbah Batik

Industri batik menghasilkan limbah cair yang mengandung zat warna sintetis kompleks seperti napthol, remazol,, dan indigosol, yang sulit terurai secara alami. Proses fenton katalitik berbasis Fe3O4 menawarkan solusi efektif dengan menghasilkan radikal hidroksil (•OH) sebagai orkidator kuat. Fe3O4 sebagai katalis heterogen bersifat magnetik, mudah dipisahkan, dan dapat digunakan ulang. Kajian ini menganalisis efektivitas degradasi zat warna berdasarkan parameter pH, konsentrasi H2O2, waktu reaksi, dan dosis katalis. Hasil studi menunjukkan kondisi optimal berada pada pH asam dan waktu retensi sekitar 4 jam. Kombinasi metode seperti foto-fenton, ozonasi, dan fitoremediasi juga meningkatkan efisiensi. Metode ini dinilai ramah lingkungan dan potensial diterapkan pada industri batik skala kecil hingga menengah

Pemisahan, Pengelolaan, Purifikasi Air dan Air Limbah dengan Strategi Nanoteknologi (Nanomaterial): Studi Literatur Kimia

Dewasa ini, ketersediaan air bersih terus terancam oleh pencemaran limbah domestik, industri, dan pertanian, sementara sistem konvensional belum mampu mengatasi kompleksitas kontaminan mikro secara efektif. Tantangan ini mendorong pencarian pendekatan baru dalam sistem pemurnian air, termasuk eksplorasi teknologi berbasis material berskala nano. Nanoteknologi menawarkan pendekatan inovatif dan efisien dalam pemisahan serta pemurnian air, melalui penerapan fotokatalisis (TiO₂, ZnO), adsorpsi nanosorben logam-karbon, dan membran nanokomposit. Teknologi ini terbukti efektif menurunkan polutan seperti BOD, COD, logam berat, dan mikroorganisme, bahkan pada air limbah kompleks. Studi seperti di Sungai Cauvery menunjukkan bahwa penggunaan TiO₂ menghasilkan penurunan signifikan pada BOD (60%), COD (55%), dan TDS, serta peningkatan DO, didukung oleh struktur anatase dan luas permukaan tinggi. Inovasi lain, seperti penggunaan AgNP pada filter keramik dan nanopartikel magnetik termodifikasi polimer, meningkatkan efisiensi dengan kestabilan jangka panjang. Efektivitas pemurnian dipengaruhi oleh ukuran partikel, porositas, dan sifat permukaan material. Kajian ini memperkuat posisi nanoteknologi sebagai solusi adaptif untuk pengelolaan air berkelanjutan, terutama di tengah meningkatnya kompleksitas kontaminan dan kebutuhan akan standar kualitas air yang lebih keta

Deteksi Diabetes Mellitus dengan Menggunakan Teknik Ensemble XGBoost dan LightGBM

Diabetes mellitus is a metabolic disease characterized by elevated blood sugar levels due to impaired insulin secretion, insulin action, or both. The disease has a major impact on public health and contributes to high morbidity and mortality rates in many countries. Prevention and early detection are essential to reduce the adverse effects of this disease. This study aims to analyze and apply machine learning algorithms in detecting diabetes mellitus, focusing on the use of XGBoost and LightGBM algorithms. The dataset used in this study includes various features related to diabetes risk factors, such as age, gender, body mass index (BMI), hypertension, smoking history, and HbA1c and blood glucose levels. Preprocessing was performed to clean and balance the data using the SMOTE-Tomek technique. Next, the model was built and evaluated using the K-Fold cross-validation method to measure the accuracy and stability of the model. The results showed that the XGBoost model achieved 97.31% accuracy, while the LightGBM model produced 97.26% accuracy. Combining the two models through blending techniques resulted in an accuracy of 97.51%, indicating that the combination of models can improve prediction performance. This study shows the great potential of machine learning algorithms, especially XGBoost and LightGBM, in detecting diabetes mellitus accurately and efficiently. Hopefully, the results of this study can contribute to the development of decision support systems for more effective early diagnosis of diabetes

The Analysis of the Effect of Halal Logistics Attributes and Service Quality on Halal Logistics Adoption Intention Through Emotional and Functional Values

Abstract   This study aims to analyze the effect of halal logistics attributes and service quality on halal logistics adoption intention, by considering the mediating role of emotional value and functional value. An explanatory quantitative approach is used through the Structural Equation Modeling-Partial Least Squares (SEM-PLS) method, with data obtained from 200 respondents who have used halal logistics services in Indonesia in the last six months. The results show that service quality has a significant effect on emotional value (β = 0.655; p < 0.001) and functional value (β = 0.458; p < 0.001). Halal logistics attributes also have a significant influence on emotional value (β = 0.168; p = 0.001), but not directly on adoption intention. Emotional value (β = 0.378; p < 0.001) and functional value (β = 0.461; p < 0.001) proved to be important mediators that bridge the influence of exogenous variables on halal logistics adoption intention. Overall, the model has an R² value of 0.422 for the adoption intention variable, indicating that the model is able to explain 42.2% of the variability in adoption intention. These results underscore the crucial role of perceived emotional and functional value in influencing consumers\u27 decision to adopt halal logistics services.   Keywords: halal logistics, service quality, emotional value, functional value, adoption intention, SEM-PL

Komparasi Distance Measure pada K-Means dalam Klasterisasi Peserta KB Aktif

The rapid population growth in Indonesia poses significant challenges to public welfare, economic stability, and sustainable development. The Family Planning program aims to regulate population growth through various contraceptive methods; however, participation rates often differ across regions. Understanding these variations is crucial for designing targeted interventions. This study investigates how different distance measures in the K-Means clustering algorithm affect the segmentation quality of KB participants in Kalirejo Village, Lawang District. Eight distance metrics—Euclidean, Manhattan, Minkowski, Chebyshev, Mahalanobis, Bray-Curtis, Canberra, and Cosine—were compared using standardized data from the local BKKBN office (January–September). Cluster validity was evaluated using the Silhouette Coefficient across k=2–10. Results show that the Manhattan distance with k=2 achieved the best clustering quality (SC = 0.7191), effectively distinguishing participant groups by contraceptive method preference. The study highlights the importance of selecting suitable distance measures to improve data-driven policy and decision-making in family planning management

Pengujian Kadar N, P, dan K pada Sampel Pupuk Organik

Tanah pertanian saat ini semakin menyempit dan kualitasnya menurun. Kerusakan lahan ini disebabkan oleh banyak faktor. Salah satu cara untuk mengembalikan kesuburan tanah yang telah menurun adalah pemupukan dengan pupuk organik. Pupuk organik mengandung unsur hara diantaranya nitrogen (N), fosfor (P), Kalium (K), dan air, di mana unsur-unsur tersebut sangat dibutuhkan oleh tanaman. Oleh karena itu, pentingnya mengetahui unsur hara dalam pupuk, salah satunya dengan menentukan kadar dari unsur hara tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kandungan N, P, dan K yang terdapat pada pupuk organik sesuai dengan Juknis Analisis Kimia: Prosedur Analisis Tanah, Tanaman, dan Pupuk. Metode pengujian pupuk organik dilakukan dengan beberapa parameter seperti N-total, P-total, dan K-total menggunakan metode standar pengujian tanah di BPSI Sayuran. Pada hasil pengujian sampel pupuk AG 8 secara duplo diperoleh kadar N-total berturut-turut sebesar 0,77%; 0,82, P-total 0,55%; 0,57%, dan K-total 1,16%; 1,17

Model Prediksi Risiko Kanker Serviks dengan Pendekatan Support Vector Machine

Cervical cancer is one of the leading causes of death in women, especially in developing countries due to delays in early diagnosis. Developing a risk prediction model based on the Support Vector Machine (SVM) algorithm is one way to support a more accurate and efficient early detection process. The research object is medical records of female patients obtained from hospitals in Medan City, with a total of 164 patient data. The development process was carried out through the CRISP-DM stages, which include data cleaning, feature transformation, class balancing with SMOTE, and dimensionality reduction using PCA. The evaluation results showed that the best model was obtained with a PCA configuration with 9 principal components (90% variance) and a test size of 80:20, resulting in an accuracy of 88%, a precision of 88%, a recall of 84%, and an F1-score of 86%. Cross-validation evaluation with 5 folds provided the best average performance and the smallest standard deviation, indicating model stability. The final model was implemented in a web-based system to facilitate digital early detection. This study shows that SVM with the SMOTE and PCA approaches is effective in predicting cervical cancer risk accurately and efficiently

Review: Sintesis, Karakterisasi, dan Aktivitas Biologis Kompleks Cu(II) Berbasis Ligan Schiff Base

Senyawa Schiff base merupakan hasil reaksi kondensasi antara aldehida atau keton dengan amina primer yang mengandung gugus azomethine (–C=N–) dan diketahui memiliki berbagai aktivitas biologis. Aktivitas ini dapat ditingkatkan dengan pembentukan kompleks dengan ion logam transisi, terutama Cu(II), yang dapat meningkatkan lipofilisitas dan interaksi senyawa dengan biomolekul. Artikel ini bertujuan untuk meninjau secara komprehensif perkembangan sintesis, karakterisasi, dan aktivitas biologis kompleks Schiff base–Cu(II) berdasarkan studi literatur. Metode yang digunakan adalah tinjauan literatur dari sepuluh artikel jurnal nasional dan internasional yang membahas sintesis ligan Schiff base, pembentukan kompleks Cu(II), teknik karakterisasi, dan pengujian aktivitas antibakteri dan antikanker. Hasil menunjukkan bahwa ligan Schiff base umumnya berkoordinasi dengan ion Cu²⁺ melalui nitrogen azomethine dan atom donor oksigen atau sulfur, membentuk kompleks dengan geometri planar persegi atau oktahedral yang terdistorsi. Karakterisasi menggunakan FT-IR, UV–Vis, dan difraksi sinar-X secara konsisten mengkonfirmasi keberhasilan kompleksasi. Selain itu, kompleks Schiff base–Cu(II) menunjukkan aktivitas antibakteri dan antikanker yang lebih tinggi daripada ligan bebas, yang disebabkan oleh efek kelasi dan peningkatan lipofilisitas kompleks. Dengan demikian, kompleks Schiff base–Cu(II) berpotensi untuk dikembangkan sebagai kandidat agen antibakteri dan antikanker berbasis logam transisi

Determination of Insurance Premiums Using The Optimal Bonus-Malus System with The Bayesian Method

This study develops an optimal bonus–malus premium model within a Bayesian decision-theoretic framework. Claim frequency is modeled using a Poisson distribution, while the number of claims exceeding a predefined critical threshold is modeled conditionally using a Binomial distribution. The Poisson intensity parameter is assigned an Exponential prior distribution, while the Binomial probability parameter follows a Beta prior distribution. The Exponential and Beta distributions are applied to model parameters rather than to observed data, ensuring probabilistic consistency. Since the Exponential distribution is a special case of the Gamma distribution, the Bayesian updating process remains mathematically coherent. To illustrate the model, a dataset of 1,000 simulated motor vehicle policyholders is generated in R under specified distributional assumptions. The results indicate that premiums increase with the number of claims exceeding the critical value and decrease with longer claim-free duration. The proposed framework provides a coherent and flexible approach for premium determination in bonus–malus systems. However, the findings are based on simulated data and specific modeling assumptions, which may limit direct empirical generalization.