cover
Contact Name
Lukmanul Khakim
Contact Email
d3komputerpoltektegal@gmail.com
Phone
+6285642917672
Journal Mail Official
smartcomp@poltektegal.ac.id
Editorial Address
Jalan Mataram No 9 Pesurungan Lor Kota Tegal
Location
Kota tegal,
Jawa tengah
INDONESIA
SmartComp
ISSN : 2089676X     EISSN : 25490796     DOI : 10.30591
Smart Comp(p-ISSN: 2089-676X, e-ISSN:2549-0796) is a nationally peer reviewed computer science journal open for researchers from the field of Information Technology, Computer Engineering, Informatics Engineering, Electrical & Electronics Engineering and related researches. Smart Comp has been published continuously since 2012 Starting in year 2016, the journal issues are published online regularly under Open Access Policy. Jurnal Smart Comp is currently indexed/included in Google Scholar, PKP Index, Portal Garuda, Sinta, etc. Please read these author guidelines carefully. Authors who want to submit their manuscript to the editorial office of Smart Comp should obey the writing guidelines. If the manuscript submitted is not appropriate with the guidelines or written in a different format, it will be REJECTED by the editors before further reviewed. The editors will only accept the manuscripts which meet the assigned format.
Articles 595 Documents
APLIKASI KARTU HASIL STUDI POLITEKNIK HARAPAN BERSAMA TEGAL Huda, Miftakhul; Sulasmoro, Arfan Haqiqi; Humam, Muhammad
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 4, No 2 (2015)
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v4i2.282

Abstract

Informasi di dalam dunia pendidikan merupakan kebutuhan sehari-hari civitas akademik dalam proses belajarmengajar. Penyajian data mahasiswa mulai dari data pribadi, data prestasi, hinga nilai matakuliah mahasiswayang cepat, dapat membantu Biro Administrasi Akademik (BAA) dalam menyajikan informasi kepadapemangku kepentingan yang lain. BAA Politeknik Harapan Bersama Tegal, dalam memproduksi Kartu HasilStudi (KHS) masih menggunakan aplikasi Microsoft Excel dengan pengolahan data yang masih sederhana,sehingga ada beberapa keterbatasan diantaranya dalam hal duplikasi data, terbatasnya berbagi data,ketidakonsistennya data, kurangnya integritas data, kesulitan dalam mendapatkan informasi, dan ketidakluwesanmaka diperlukan Aplikasi KHS. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah observasi, wawancara danstudi literatur. Tools yang digunakan dalam merancang bangun adalah UML dan untuk bahasa pemrogramanyang digunakan adalah Microsoft Visual Foxpro 9.0 dengan native tabel Foxpronya. Hasil penelitian ini adalahsebuah produk program aplikasi Kartu Hasil Studi (KHS) Politeknik Harapan Bersama Tegal, yang dapatdigunakan untuk membantu Biro Administrasi Akademik dalam menyediakan data Nilai Mahasiswa dannantinya dapat dishare untuk tiap-tiap program studi pada bagian akademik dengan diberikan user akses besertahak kewenangannya.Kata Kunci : KHS, Foxpro
Naïve Bayes, Neural Network dan K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Topik Tugas Akhir Wibowo, Ari Putra; Widiyono, Widiyono; Saifudin, Anas; Darmawan, Arief Soma; Budihartono, Eko
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 11, No 4 (2022): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v11i4.4251

Abstract

Pemilihan topik atau judul skripsi menentukan mahasiswa dalam menyelesaikan pengerjaan skripsi tepat waktu, hal ini juga berpengaruh dalam kebutuhan akreditasi program studi. Namun penentuan topik atau judul skripsi menjadi hal yang cukup sulit untuk mahasiswa, beberapa penelitian mengenai klasifikasi topik skripsi telah banyak dilakukan untuk mengelolompokkan topik atau judul skripsi sesuai dengan konsentrasi keahliannya sehingga memberikan informasi yang dapat membantu mahasiswa. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan model klasifikasi untuk mengetahui model klasifikasi terbaik dalam klasifikasi topik  atau judul skripsi. Ada tiga model klasifikasi yang dibangun dalam penelitian ini dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes, Neural Network dan K-Nearest Neighbor. Evaluasi hasil dilakukan dengan metode cofusion matrix untuk mengetahui nilai akurasi, presisi, recall dan f-score. Dari hasil eksperimen menunjukkan bahwa model klasifikasi dengan algoritma Neural Network memiliki nilai akurasi paling tinggi dengan nilai 94,1% sedangkan nilai akurasi paling rendah adalah model klasifikasi Naïve Bayes dengan nilai 79% .
Optimasi Image Classification Pada Burung Kenari Dengan Menggunakan Data Augmentasi dan Convolutional Neural Network Noor, Gusniar Alfian; Mulyana, Dadang Iskandar; Akbar, Faisal
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 11, No 2 (2022): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v11i2.3530

Abstract

Burung kenari atau dalam Bahasa latin (Serinus canaria) merupakan salah satu burung hias dimana anda dapat mendengar kicauan yang sangat bagus dan menarik. Kepulauan Canary pertama kali ditemukan di Kepulauan Canary pada abad ke-15 oleh seorang navigator Prancis bernama Jean de Berthan Cout. Burung yang ditemukan memiliki bulu dan warna yang sangat indah, serta suara yang sangat merdu. Namun perlu diingat bahwa ada beberapa jenis dan jenis burung kenari, tergantung dari bentuk, warna dan asalnya. Dalam hal ini peneliti menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengoptimalkan klasifikasi gambar kenari. Convolutional Neural Network (CNN) adalah jenis jaringan saraf yang biasa digunakan untuk data gambar. Tujuan dari penelitian ialah untuk mengoptimalkan citra burung kenari untuk mengklasifikasikan data berlabel menggunakan metode Supervised Learning, salah satu metode pembelajaran mesin di mana sistem sudah mengenali atau memiliki hasil yang diharapkan pengguna. Singkatnya, metode pembelajaran ini bekerja dengan menggunakan kembali data dan mengeluarkan hasil yang dimasukkan oleh pengguna atau dibuat oleh sistem sebelumnya. Implementasi pengenalan citra burung kenari dilakukan dengan menggunakan 2 model pengujian yaitu model Sequential dan model on top VGG16 yang berjalan pada data augmentasi. Data pengujian pada penelitian ini adalah 1.275 citra data latih dan 30 citra datauji yang menghasilkan nilai evaluasi dengan nilai akurasi 98,40% dan nilai loss 0,092 pada model Sequential dan nilai akurasi 98,15% dan nilai loss 0,032 pada model on top VGG16
Aplikasi Paperless Office dalam Implementasi Electronic Office Menggunakan Pendekatan Unified Modelling Language Tohari, Hamim; Kudhori, Ahmad; Wibowo, Sundaru Guntur
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 10, No 3 (2021): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v10i3.2904

Abstract

Saat ini dan masa yang akan datang kebutuhan akan adanya sebuah aplikasi paperless office yang mampu menunjang implementasi electronic office (e-Office) akan terus diperlukan. Program Studi Komputerisasi Akuntansi Politeknik Negeri Madiun, hingga saat ini (saat penelitian ini dilakukan) belum menerapkan e-Office dalam kegiatan administrasi sehari-hari, khususnya dalam aktivitas surat-menyurat. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui tahapan pada model incremental pada pembuatan Aplikasi Paperless Office (APO), dan untuk mengetahui kesesuaian APO dengan konsep paperless office. Metode yang akan digunakan di dalam perancangan dan pembuatan aplikasi ini yaitu model incremental dengan pendekatan Unified Medelling Language (UML). Penelitian ini menghasilkan sebuah aplikasi (APO) yang dapat menunjang dalam implementasi e-Office untuk manajemen surat menyurat di Program Studi Komputerisasi Akuntansi Politeknik Negeri Madiun. Kata kunci: e-Office, paperless office, UML
Rancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan Pada Fakultas Ilmu Komputer Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (Studi Kasus Universitas Banten Jaya) Rudianto, Rudianto; Budiman, Ramdani
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 11, No 1 (2022): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v11i1.3117

Abstract

Universitas Banten Jaya adalah salah satu perguruan tinggi swasta di Banten yang menawarkan berbagai jurusan, memberikan berbagai informasi menarik bagi calon mahasiswa baru antara lain akreditasi, biaya, prospek setelah lulus, dan keinginan mahasiswanya. Hal ini membuat calon mahasiswa kesulitan dalam menentukan jurusan yang sesuai dan tepat di Universitas Banten Jaya terutama pada Fakultas Ilmu Komputer. Dari analisa sistem yang berjalan perlu dirancang  sistem pendukung keputusan dalam memilih jurusan pada Fakultas Ilmu Komputer Universitas Banten Jaya, yang dapat membantu calon mahasiswa baru menetukan jurusan yang akan mereka tentukan. Rancangan aplikasi ini menggunkan metode AHP (Analytical Hierarchy Process) untuk membantu perhitungan pendukung keputusan.. Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode AHP (Analytic Hierarchy Process) berbasis web untuk memudahkan calon mahasiswa baru Fakultas Ilmu Komputer dalam memilih jurusan yang sesuai dengan harapannya.Kata kunci  : Sistem Pendukung Keputusan, Analitical Hierarchy Process, Jurusan, Mahasiswa 
SISTEM KEAMANAN RUMAH BERBASIS INTERNET OF THINGS Sungkar, Muchamad Sobri
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 9, No 2 (2020): Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v9i2.1972

Abstract

Saat ini tindak kriminalitas perampokan dan pencurian di rumah tangga masih banyak dan meresahkan. Hal ini disebabkan tingkat pengangguran yang meningkat setiap tahun. Pengangguran umumnya disebabkan karena jumlah angka kerja tidak sebanding dengan jumlah lapangan kerja. Rumah merupakan salah satu kebutuhan pokok dalam kehidupan manusia. Sebuah rumah harus menyediakan rasa aman bagi pemiliknya. Pada penelitian sebelumnya, sistem keamanan rumah hanya menggunakan sms gateway. Oleh karena itu, untuk memperbaiki teknologi tersebut, dibuatlah suatu sistem keamanan rumah berbasis mikrokontroler dan IoT. Komponen elektronik terdiri dari sebuah sensor IR, dan komponen pendukung lain sebagai pelengkap. Sistem tersebut akan dilengkapi juga dengan pengambilan gambar sebagai alat pemberitahuan kepada pemilik rumah. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa sensor IR berfungsi dapat mendeteksi sesuatu. Uji coba membuktikkan bahwa pesan dapat terkirim ketika sensor mendeteksi sesuatu. Sedangkan jarak yang jauh sistem masih bisa berfungsi selagi masih terkoneksi internet
Smart Aquarium IoT System Dengan Metode Fuzzy Untuk Klasifikasi Kualitas Air Berdasarkan Suhu, Ph, dan Kekeruhan Kristiyanto, Arip
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 12, No 4 (2023): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v12i4.5080

Abstract

Dari 1.100 spesies ikan hias air tawar di bumi ini, 400an spesies setidaknya terdapat di Indonesia. Para pencinta ikan hias masih banyak yang belum  memperhatikan hal apa saja yang perlu diperhatikan dalam memelihara ikan hias ini seperti wadah, lingkungan akuarium (air, Ph, suhu, pencahayaan dan pakan). Suhu ideal ikan guppy  kisaran 25° C - 32° C. Nilai pH optimal untuk ikan hias air tawar umumnya berkisar antara 6 sampai 8. Dengan teknologi IoT permasalahan diatas dapat dipecahkan dengan mengembangkan Smart Aquarium IoT System. Sistem ini akan memenejemen kondisi kualitas air dan pakan secara otomatis. Penelitian ini menggunakan NodeMCU sebagai mikrokontroler, sensor pH, sensor suhu, turbidity sebagai inputan dan metode fuzzy tsukamoto sebagai klasifikasi kondisi kualitas air. Ubidots sebagai server Internet of Things. Berdasarkan hasil pengujian pembacaan suhu rata-rata error  0,30 %, sensor pH rata-rata error 0,62 % dan sensor turbidity mampu mendeteksi air keruh dan tidak keruh. Sistem ini dapat dimonitoring secara realtime dan mampu memberikan notifikasi ketika kualitas air rendah. Metode fuzzy tsukamoto dapat diterapkan pada mikrokontroler untuk klasifikasi kualitas air akuarium dan akurasinya mencapai 100%.
Analisis Dan Verifikasi Protokol Kriptografi Aplikasi Manajemen Kunci Menggunakan Scyther: Studi Kasus Aplikasi XYZ Nurdiyanto, Indra Dimas; Harwahyu, Ruki
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 12, No 2 (2023): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v12i2.5293

Abstract

Semakin meningkatnya ancaman dan serangan yang mengakibatkan kebocoran data di Indonesia sejalan dengan pesatnya perkembangan teknologi dan informasi.   Menjawab tantangan tersebut instansi ABC mengembangkan aplikasi XYZ sebagai salah satu solusi dalam pengamanan data dan informasi. Oleh karena itu, untuk memastikan kemampuan aplikasi tersebut dalam memberikan jaminan keamanan kepada pengguna, pada penelitian ini dilakukan analisis dan verifikasi keamanan protokol kriptografi aplikasi XYZ. Analisis dan verifikasi dilakukan melalui pendekatan verifikasi formal menggunakan alat bantu Scyther dengan focus pada protokol verifikasi pengguna, pembangkitan kunci, dan permintaan kunci untuk proses enkripsi-dekripsi. Hasil analisis menunjukan bahwa protokol-protokol tersebut telah menenuhi kriteria secrecy untuk informasi rahasia yang ditransmisikan namun memiliki kelemahan pada aspek autentikasi. Penerapan sharedsecret dan rangkaian cryptographic nonce terbukti  mampu mengatasi kelemahan pada protokol verifikasi pengguna aplikasi XYZ.
PENERAPAN SPEECH RECOGNITION PADA PERANCANGAN APLIKASI PENCARIAN GEDUNG OLAHRAGA DENGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOUR Ramdani, M Rifki; P, Wigar Kumara; Aristianda, Hedry; A, Ferry Wahyu; Ipmawati, Joang
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 8, No 1 (2019): Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v8i1.1313

Abstract

Berbagai macam manfaat dapat diperoleh dari berolahraga, selain dapat menyehatkan tubuh olahraga dapat meingkatkan tingkat konsentrasi. Jenis olahraga sangatlah bermacam-macam mulai dari olahraga ringan sampai berat. Olahraga dapat di lakukan di rumah maupun di Gedung olahraga. Namun untuk Gedung olahraga tidak selalu tersedia di daerah-daerah tertentu. Untuk mencari Gedung olahraga sedikit sulit jika memang tidak tahu daerah tempat tersebut. Untuk itu pada penelitian kali ini dikembangkan aplikasi untuk mencari gedung-gedung olahraga terdekat. Aplikasi ini menerapkan cabang dari teknologi kecerdasan buatan, yaitu speech recognition dengan metode k-nearest neighbour dalam pencarian Gedung olahraganya sendiri. Penggunaan speech recognition ini di maksudkan agar aplikasi ini dapat berjalan dengan lebih efisien. Kata Kunci: pencarian gedung olahraga, speech recognition, k-nearest neighbour
APLIKASI PENJUALAN PADA CAFE KAMIZUKA KOTA TEGAL DENGAN MENGGUNAKAN VISUAL BASIC 6.0 Sasmito, Ginanjar Wiro; Wibowo, Dega Surono
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 4, No 2 (2015)
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v4i2.287

Abstract

Aplikasi sebagai basis data transaksi penjualan pada Café Kamizuka yang dibuat dalam penelitian ilmiah inimerupakan aplikasi yang bertujuan untuk memudahkan dalam memasukan data, pencarian data, pembuatanlaporan serta memperlancar dan mempercepat proses transaksi pada café tersebut. Dalam penyusunan penulisanlaporan ini menggunakan flowchart dan DFD guna membangun struktur aplikasi data basis data. Dalampembuatan aplikasi ini menggunakan Microsoft Visual Basic 6.0 dan Microsoft Access 2007 yang digunakan.Kata kunci: Aplikasi, Penjualan, Microsoft Visual Basic 6.0, Microsoft Access 2007.

Filter by Year

2012 2026


Filter By Issues
All Issue Vol 15, No 1 (2026): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 14, No 4 (2025): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 14, No 3 (2025): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 14, No 2 (2025): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 14, No 1 (2025): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 13, No 4 (2024): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 13, No 3 (2024): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 13, No 2 (2024): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 13, No 1 (2024): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 12, No 4 (2023): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 12, No 3 (2023): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 12, No 2 (2023): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 12, No 1 (2023): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 11, No 4 (2022): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 11, No 3 (2022): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 11, No 2 (2022): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 11, No 1 (2022): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 10, No 3 (2021): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 10, No 2 (2021): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 10, No 1 (2021): Smart Comp : Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 9, No 2 (2020): Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 9, No 1 (2020): Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 8, No 2 (2019): Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 8, No 1 (2019): Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 7, No 2 (2018): Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 7, No 1 (2018): Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 6, No 2 (2017) Vol 6, No 1 (2017) Vol 5, No 2 (2016) Vol 5, No 1 (2016) Vol 4, No 2 (2015) Vol 4, No 1 (2015) Vol 3, No 2 (2014) Vol 3, No 1 (2014) Vol 2, No 4 (2013): Smart Comp Vol 2, No 3 (2013): Smart Comp Vol 1, No 2 (2012): Smart Comp Vol 1, No 1 (2012): Smart Comp More Issue