Jurnal Komputer dan Elektro Sains
Jurnal Komputer dan Elektro Sains (Komets) is published by Sultan Publisher, Indonesia. It is acedemic, online, open access, peer reviewed. It aims to publish orginal, theorical and practical in Computer & Electircal Science. Jurnal Komputer dan Elektro Sains (Komets) is published annually 2 time every March and September. Jurnal Komputer dan Elektro Sains is a peer-reviewed international journal that publishes high-quality research in computational science, artificial intelligence, cognitive engineering, and emerging digital technologies. The journal provides a platform for researchers, academics, and practitioners to disseminate innovative theories, methodologies, algorithms, and engineering applications that advance intelligent computing and digital innovation. It welcomes original research articles and review papers covering a broad range of topics, including artificial intelligence, machine learning, deep learning, data science, computer vision, natural language processing, intelligent systems, cognitive computing, Internet of Things (IoT), cybersecurity, cloud computing, edge computing, robotics, software engineering, computational modeling, decision support systems, human–computer interaction, and other interdisciplinary areas related to computer, electrical, and cognitive engineering. Published twice a year in March and September by Sultan Publisher, the journal is committed to disseminating rigorous, innovative, and impactful research that addresses contemporary scientific and industrial challenges through advances in computational intelligence and engineering technologies.
Articles
46 Documents
<![CDATA[Sistem Pengaman Pintu Pintar Berbasis RFID dan Bluetooth Menggunakan Arduino ]]>
<![CDATA[Dzaguar Raya Ismail]]>;
<![CDATA[Apriliana Apriliana]]>;
<![CDATA[Michael Arihta]]>;
<![CDATA[Zikri Hanafi]]>;
<![CDATA[Naufal Haasyim Firmansyah]]>
<![CDATA[ Jurnal Komputer dan Elektro Sains Vol. 4 No. 1 (2026): komets ]]>
Publisher : <![CDATA[Sultan Publisher ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.58291/komets.v4i1.163
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pengaman pintu pintar berbasis Radio Frequency Identification (RFID) dan komunikasi bluetooth menggunakan Arduino. Sistem ini dikembangkan untuk meningkatkan keamanan serta memberikan kemudahan dalam pengendalian akses pintu dibandingkan dengan sistem kunci konvensional. Metode penelitian meliputi perancangan arsitektur sistem, integrasi perangkat keras, pengembangan sistem kontrol, serta pengujian kinerja sistem. Pengujian dilakukan untuk mengevaluasi kemampuan sensor RFID dalam mendeteksi kartu, waktu respons sistem, serta keandalan komunikasi bluetooth dalam proses pengendalian pintu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi kartu RFID dengan baik pada jarak tertentu dan memberikan respons yang cepat dalam proses pembukaan maupun penguncian pintu. Selain itu, sistem kontrol berbasis bluetooth dapat berfungsi dengan baik selama koneksi berada dalam kondisi stabil. Namun demikian, sistem masih memiliki keterbatasan pada jarak pembacaan RFID dan jangkauan komunikasi bluetooth. Oleh karena itu, pengembangan selanjutnya dapat difokuskan pada peningkatan jangkauan sistem serta integrasi teknologi yang lebih canggih untuk meningkatkan fleksibilitas dan keamanan sistem.]]>
<![CDATA[Developing a Context-Aware Self-Assessment Model to Mitigate Phishing Vulnerabilities in Academic Institutions ]]>
<![CDATA[Andrie Yuswanto]]>;
<![CDATA[Budi Wibowo]]>;
<![CDATA[Taufik Hidayat]]>
<![CDATA[ Jurnal Komputer dan Elektro Sains Vol. 4 No. 1 (2026): komets ]]>
Publisher : <![CDATA[Sultan Publisher ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.58291/komets.v4i1.544
<![CDATA[Higher education institutions in Indonesia have emerged as primary targets for cyberattacks, particularly phishing, due to the high value of academic data and the inherent openness of information access. Conventional technical security approaches often fail to mitigate human error, which remains a critical vulnerability. This study aims to develop a phishing vulnerability detection model based on active participation (self-assessment) using the WiCanary platform to enable academic communities to measure their security risks independently. Employing a Research and Development (R&D) methodology, contextual phishing simulations were conducted on 100 respondents at the Budi Utomo Institute of Technology. The experimental results revealed an average vulnerability rate (Click Rate) of 22%, contrasted by a low Reporting Rate of only 7%. A significant gap was identified between theoretical knowledge and actual behavior, particularly among faculty members who exhibited the Dunning-Kruger Effect in response to administrative-themed scenarios. However, the implementation of the self-assessment model successfully enhanced knowledge retention and reduced vulnerability by 40% in subsequent testing. In conclusion, this model serves as an effective, persuasive, and sustainable early mitigation strategy to fortify the human firewall within academic environments.]]>
<![CDATA[Lightweight CNN and Grad-CAM Integration for Interpreting Arabic Sign Language Hijaiyyah Letter Classification ]]>
<![CDATA[Akbar Sidqi]]>;
<![CDATA[Ana Rizkiya]]>
<![CDATA[ Jurnal Komputer dan Elektro Sains Vol. 4 No. 1 (2026): komets ]]>
Publisher : <![CDATA[Sultan Publisher ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.58291/komets.v4i1.581
<![CDATA[Communication plays an important role in social life as a means of conveying information and building interactions between humans. For individuals who are deaf and mute, sign language serves as a visual communication medium that supports the process of conveying messages. One of the sign language systems is Arabic Sign Language (ArSL), which utilises the Hijaiyyah letters through the fingerspelling method to spell out certain terms or vocabulary. However, the limited understanding of sign language within society still poses a barrier to social interaction. This research develops an Arabic Sign Language (ArSL) Hijaiyyah letter classification system based on a Lightweight Convolutional Neural Network (CNN) with the aim of producing a model that has high performance and low computational requirements. Additionally, the Explainable Artificial Intelligence (XAI) method using Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) is applied to enhance the transparency of classification results through the visualisation of important areas in the images. Based on the test results, the developed model achieved an accuracy of 0.84, a precision of 0.84, a recall of 0.84, an F1-score of 0.84 and a an Specificity of 0.99. The Grad-CAM visualisation results show that the model focuses on the relevant hand areas during the prediction process. The findings of this study indicate that the system is capable of performing classification with good and measurable performance, as well as supporting real-time sign language recognition with a short response time, thereby improving communication accessibility for individuals with disabilities.]]>
<![CDATA[Transformasi Digital Diagnosis Penyakit GERD Melalui Sistem Pakar Menggunakan Certainty Factor ]]>
<![CDATA[Elfina Novalia]]>;
<![CDATA[Apriade Voutama]]>;
<![CDATA[Adhi Rizal]]>
<![CDATA[ Jurnal Komputer dan Elektro Sains Vol. 4 No. 1 (2026): komets ]]>
Publisher : <![CDATA[Sultan Publisher ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.58291/komets.v4i1.555
<![CDATA[Penyakit Gastroesophageal Reflux Disease (GERD) adalah gangguan pencernaan kronis akibat meningkatnya asam lambung secara berlebih yang membutuhkan pengobatan dini untuk mencegah komplikasi serius. Keterbatasan akses ke tenaga medis spesialis seringkali menghambat proses diagnosis awal. Studi ini bertujuan mengembangkan sistem pakar berbasis web untuk mendiagnosis GERD menggunakan metode Certainty Factor berdasarkan data yang diperoleh dari pakar. Pengembangan sistem menggunakan metodologi Siklus Hidup Pengembangan Sistem Pakar (ESDLC), meliputi enam tahap: akuisisi persyaratan, akuisisi pengetahuan melalui wawancara terstruktur dengan dokter spesialis penyakit dalam untuk memperoleh gejala, aturan If-Then, serta bobot Measure of Belief (MB) dan Measure of Disbelief (MD), desain sistem mencakup basis pengetahuan dan mesin inferensi runut maju, implementasi menggunakan PHP dan MySQL, pengujian akurasi, serta dokumentasi. Hasil perhitungan Certainty Factor menghasilkan nilai kepercayaan yang mencerminkan tingkat kepastian diagnosis berdasarkan gejala yang dimasukkan pengguna. Pengujian terhadap 15 data uji menghasilkan akurasi 93,33%, presisi 88,89%, dan recall 100% untuk diagnosa GERD. Evaluasi kegunaan menggunakan System Usability Scale (SUS) menghasilkan skor rata-rata 78,5 (kategori Good). Hasil ini menunjukkan bahwa sistem mampu berfungsi sebagai instrumen pendukung keputusan klinis (CDSS) yang efektif, akurat, dan mudah diakses bagi masyarakat luas, meskipun cakupan data masukan masih perlu dikembangkan lebih lanjut.]]>
<![CDATA[Evaluasi Ketersediaan Biomassa Pertanian untuk Implementasi Co-firing pada PLTU Batubara Jawa Tengah Periode 2025–2030 Berbasis Low Emissions Analysis Platform (LEAP) ]]>
<![CDATA[Muhammad Ali Akbar Sholahuddin]]>;
<![CDATA[Priyo Adi Sesotyo]]>;
<![CDATA[Fahrudin Ahmad]]>
<![CDATA[ Jurnal Komputer dan Elektro Sains Vol. 4 No. 1 (2026): komets ]]>
Publisher : <![CDATA[Sultan Publisher ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.58291/komets.v4i1.611
<![CDATA[Provinsi Jawa Tengah menanggung kapasitas PLTU batubara terbesar di Indonesia sebesar 10.222,40 MW, sementara fraksi energi baru terbarukan baru mencapai 21,08 % dari target RUED sebesar 21,32 % pada 2025. Penelitian ini mengevaluasi ketersediaan biomassa pertanian Jawa Tengah untuk co-firing pada delapan PLTU batubara periode 2025 sampai 2030 menggunakan perangkat lunak Low Emissions Analysis Platform (LEAP). Massa biomassa yang tersedia diestimasi menggunakan metode Residue to Product Ratio yang dikoreksi dengan collection factor, diproyeksikan dari data produksi BPS 2020–2024. Hasil proyeksi menunjukkan biomassa tersedia turun dari 16,81 juta ton pada 2025 menjadi 15,79 juta ton pada 2030. Enam skenario co-firing, mengombinasikan dua rasio massa (2 % dan 5 %) dengan tiga skenario nilai kalor biomassa, menghasilkan penurunan input energi panas maksimum sebesar 2,77 %, jauh di bawah batas toleransi operasional 3 % yang lazim diterapkan pada boiler eksisting. Skenario 5 % rata-rata menghindarkan emisi 2,98 juta ton CO2 ekuivalen per tahun dan menaikkan fraksi EBT sektor ketenagalistrikan menjadi 22,51 %, di atas ambang RUED. Penghematan biaya bahan bakar netto berkisar Rp 0,95 sampai Rp 5,86 triliun per tahun tergantung skenario harga batubara. Temuan ini menunjukkan bahwa surplus biomassa pertanian Jawa Tengah memadai untuk mendukung implementasi co-firing, baik secara teknis maupun ekonomi.]]>
<![CDATA[Analisis komparatif efisiensi listrik dan termal sistem panel surya konvensional dan berpendingin thermoelectric cooler (TEC) ]]>
<![CDATA[Rahmadinda Wahyu Gizela]]>;
<![CDATA[Priyo Adi Sesotyo]]>;
<![CDATA[Puri Muliandhi]]>
<![CDATA[ Jurnal Komputer dan Elektro Sains Vol. 4 No. 1 (2026): komets ]]>
Publisher : <![CDATA[Sultan Publisher ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.58291/komets.v4i1.613
<![CDATA[Kebutuhan energi listrik yang terus meningkat serta keterbatasan energi fosil mendorong pengembangan energi terbarukan, khususnya energi surya melalui teknologi photovoltaic (PV). Namun, peningkatan suhu operasi akibat radiasi matahari menyebabkan penurunan efisiensi listrik panel surya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas Thermoelectric Cooler (TEC) sebagai sistem pendingin aktif pada panel surya serta pengaruhnya terhadap kinerja listrik dan termal sistem. Metode yang digunakan adalah analisis komparatif kuantitatif antara sistem photovoltaic konvensional dan photovoltaic dengan pendingin TEC. Penelitian dilakukan menggunakan panel surya monocrystalline 50 Wp yang diuji pada kondisi lingkungan terbuka. Parameter yang dianalisis meliputi suhu permukaan panel, tegangan, arus, daya keluaran, Net Electrical Efficiency, dan Coefficient of Performance (COP). Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan TEC menurunkan suhu panel secara signifikan, dari 45,57 °C menjadi 27,71 °C pada bagian atas dan dari 43,57 °C menjadi 29,86 °C pada bagian bawah panel. Penurunan suhu mencapai 39% dan 31% pada masing-masing bagian. Meskipun TEC memerlukan daya tambahan rata-rata sebesar 2,57 W, sistem menunjukkan nilai Net Electrical Efficiency sebesar 24,97% dan COP sebesar 6,14. Hasil ini menunjukkan bahwa TEC efektif meningkatkan performa termal panel surya, namun optimasi lebih lanjut masih diperlukan untuk meningkatkan efisiensi listrik keseluruhan sistem photovoltaic.]]>
