cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
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
Published by Politeknik Harapan Bersama Tegal
ISSN : 2089676X     EISSN : 25490796     DOI : 10.30591
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering
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.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 595 Documents
 46   47   48   49   50 
Analisa Komparasi Desain Grafis Agroeduwisata Sleman Menggunakan Metode Deskriptif Kualitatif Bimantoro, Wajar; Pramono, Eko; Widjiyati, Nur
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 14, No 1 (2025): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v14i1.7982

Abstract

Desa-desa wisata di pelosok kabupaten Sleman (Daerah Istimewa Yogyakarta) banyak menawarkan wisata yang penuh dengan suguhan edukasi berlatar belakang pertanian, perkebunan dan peternakan. Metode penawaran wisata saat ini menggunakan media sosial dengan menampilkan poster digital berupa pemandangan desa, kuliner daerah, homestay, Agroeduwisatadan masih banyak lagi yang di konsepkan secara spontan. Banyak desain poster digital saat ini dibuat menggunakan aplikasi Canva, yang dianggap cukup mampu menawarkan kelengkapan dalam obyek desain dan kemudahan mengatur tampilan desain. Hal ini belum cukup untuk menjadi solusi bagi penyedia tempat wisata atau EduAgroeduwisatadalam mendesain poster promosi mereka, namun perlu lebih banyak pengetahuan dan kajian yang komprehensif untuk memaksimalkan pembuatan poster desa wisata berbasis Edu-Agroeduwisatayang mampu menarik minat wisatawan lokal atau bahkan wisatawan asing. Urgensi dari penelitian ini adalah meningkatkan kemampuan para penyedia tempat wisata atau Edu-Agroeduwisata dalam mendesain poster promosi mereka agar dapat lebih menarik dan sesuai dengan apa yang mereka promosikan. Selanjutnya adapun tujuan penelitian ini adalah mengevaluasi hasil karya desain grafis menggunakan metode deskriptif kualitatif terhadap hasil karya desain poster dari penyedia tempat wisata atau Edu-Agroeduwisatabaik sebelum dan sesudah menggunakan konsep desain grafis. Metode deskriptif kualitatif adalah strategi penelitian yang akan digunakan untuk menilai dan memahami desain grafis secara mendalam dengan mendesain menyesuaikan konsep yang tematik. Metode ini berfokus pada makna dan interpretasi desain, sehingga diharapkan penelitian ini mampu menjadi bahan rujukan pada penilaian dan pemahaman pada sebuah desain grafis.
Pengenalan Permukaan Berbasis Sensor IMU Menggunakan Random Forest Classifier Lehman, Andrew Sebastian; Tjandrasa, Benny Budiawan; Sanjaya, Joseph
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 14, No 1 (2025): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v14i1.7347

Abstract

Dengan meningkatnya tantangan yang dihadapi oleh robot akibat kemajuan teknologi dan keragaman kasus, input yang diperlukan oleh robot menjadi lebih banyak dan variatif, sehingga tidak dapat diselesaikan hanya dengan if conditional yang sederhana. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model machine learning yang dapat membantu robot navigasi untuk mengidentifikasi permukaan yang optimal dengan tingkat akurasi yang tinggi. Penelitian ini menggunakan random forest sebagai algoritma machine learning yang termasuk dalam kategori supervised learning untuk menghasilkan prediksi berdasarkan data latih. Data latih di augmentasi dengan data dari yang telah disintesis menggunakan CTGAN, yaitu sebuah metode yang menggunakan jaringan saraf tiruan untuk menghasilkan data tabular heterogen yang mirip dengan data asli. Metode ini juga dapat melindungi privasi data asli dengan menggunakan privasi diferensial dan pembelajaran federasi. Setelah model machine learning dibangun, model diuji dengan data uji yang dibuat. Model machine learning yang berbasis random forest ini menunjukkan kinerja yang baik dengan mencapai akurasi 90% pada prediksi data uji.
Deteksi Ketersediaan Lahan Parkir Mobil Menggunakan Yolo V4 Berbasis Website Suarjaya, I Made Bayu; Wiriasto, Giri Wahyu; Paniran, Paniran
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 14, No 1 (2025): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v14i1.8286

Abstract

Sistem deteksi ketersediaan lahan parkir mobil merupakan solusi inovatif untuk mengatasi masalah parkir yang sering kali penuh dan sulit dipantau secara manual. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem deteksi ketersediaan lahan parkir mobil menggunakan algoritma YOLOv4 yang terintegrasi dengan platform berbasis website. Sistem ini bekerja dengan mendeteksi mobil yang terparkir pada suatu area parkir menggunakan teknik deteksi objek berbasis deep learning, yaitu YOLOv4. Pengguna dapat mengunggah gambar atau video area parkir melalui website, yang kemudian diproses oleh model YOLOv4 untuk mendeteksi kendaraan yang terparkir. Sistem ini tidak hanya menghitung jumlah kendaraan yang ada, tetapi juga memberikan informasi tentang ketersediaan lahan parkir. Lahan kosong akan ditandai dengan warna hijau, sedangkan lahan yang terisi akan ditandai dengan warna merah pada tampilan antarmuka pengguna. Data training yang digunakan dalam pengembangan model ini sebanyak 130, sementara data uji sebanyak 33. Dengan parameter tersebut, model YOLOv4 berhasil mencapai Mean Average Precision (mAP) sebesar 100%, yang menunjukkan tingkat akurasi deteksi yang sangat tinggi. Dengan solusi ini, diharapkan pengelolaan area parkir menjadi lebih efisien dan pengguna dapat dengan mudah mengetahui ketersediaan lahan parkir tanpa kesulitan.
Analisis Sentimen Review Aplikasi Jogja Smart Service Pada Google Play Store Menggunakan Metode SVM Kurniawan, Akbar Sidiq; Pratama, Irfan
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 14, No 1 (2025): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v14i1.7303

Abstract

Perkembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) telah mengubah cara informasi disampaikan dan mempermudah akses informasi bagi masyarakat. Salah satu implementasi smart city adalah layanan publik berbasis TIK, yang bertujuan mengatasi berbagai masalah masyarakat. Dengan informasi TIK terintegrasi, pelayanan publik menjadi lebih efektif, efisien, dan tepat sasaran. salah satunya pelayanan publik adalah aplikasi Jogja Smart Service yang bisa didownload di google play store.  Saat ini aplikasi Jogja Smart Service telah didownload sebanyak 100 ribu kali dengan rating 4.7.  Pada Google play store bisa dilihat di kolom komentar mengenai ulasan yang telah tulis oleh pengguna aplikasi Jogja Smart Service ini. SVM adalah metode yang memberikan hasil yang baik dalam klasifikasi, karena kemampuannya menemukan hyperplane terbaik untuk memisahkan kelas yang berbeda. Dalam penelitian ini, analisis sentimen terhadap ulasan aplikasi Jogja Smart Service dilakukan menggunakan metode SVM dengan variasi kernel: linear, polynomial, RBF, dan Sigmoid. Hasil pengujian menunjukkan bahwa SVM mampu melakukan analisis sentimen ulasan pengguna aplikasi Jogja Smart Service dengan baik, terutama menggunakan RBF kernel yang mencapai akurasi 90%, lebih tinggi dibandingkan dengan linear, polynomial, dan Sigmoid kernel.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode TOPSIS di Pabrik Sarung Goyor Botol Terbang Sutrisno, Agung Widiyanto Fajar; Nugrahadi, Bekti
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 14, No 1 (2025): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v14i1.7811

Abstract

Sumber daya utama dari sebuah organisasi adalah manusia. Dalam sebuah perusahaan, kinerja karyawan sangat berpengaruh kepada kesuksesan perusahaan. Oleh karena itu, peningkatan dan pemantauan kinerja karyawan menjadi sangat penting dilakukan. Tujuan penelitian adalah membuat Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Penentuan Kinerja Karyawan Terbaik di Pabrik Sarung Goyor cap Botol Terbang Dengan Metode TOPSIS (Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution. Metode Disini pihak manajemen hanya menilai dengan satu kriteria saja karena akan sulit menilai dengan beberapa kriteria apabila penilaian masih dilakukan secara manual. Oleh karena itu maka perlu dibangun sebuah sistem pendukung keputusan yang memungkinkan pemilihan karyawan terbaik berdasarkan beberapa kriteria dengan menggunakan metode TOPSIS (Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution) yang diharapkan dapat membantu pengambilan keputusan untuk menentukan karyawan terbaik.
Adopsi Kerangka Kerja Agile pada Manajemen Project Perancangan Sistem Informasi Akademik (SIAKAD) Menggunakan Platform Clickup (Studi Kasus: Unversitas XYZ) Widjiyati, Nur; Pramono, Eko; Sumiyanto, Ahmad
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 14, No 1 (2025): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v14i1.7979

Abstract

Universitas XYZ merupakan sebuah universitas dikota Yogyakarta, setelah memiliki SIAKAD yang sangat lama, dewasa kini dibutuhkan SIAKAD yang dinamis dan mampu mengintegrasikan segala macam kebutuhan divisi menjadi satu, oleh karena itu dikembangkanlah SIAKAD baru yang mampu menghandle permasalahan – permasalahan mendasar dikampus seperti penjadwalan yang sering bentrok, terintegrasinya modul elearning dan epayment ke dalam SIAKAD. Penulis menyoroti sisi proses selama pengembangan project software development dimana pada prakteknya, tim software engineer menggunakan metodologi Agile. Untuk mendukung kinerja dan mempermudah sisi monitoring dan koordinasi, digunakanlah platform online Clickup. Dari hasil pengamatan penggunaan Clickup mampu mempermudah kinerja koordinasi, interaksi dan monitoring selama pengerjaan project. Makalah ini akan menyoroti secara komprehensif teknis – teknis adopsi metodologi Agile ke dalam Clickup.
Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Promosi Kenaikan Jabatan Dengan Metode TOPSIS Berbasis Web Putri, Nela Aulina; Susanto, Susanto; Khoirudin, Khoirudin
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 14, No 1 (2025): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v14i1.6991

Abstract

Promosi kenaikan jabatan adalah proses peningkatan posisi atau jabatan seorang karyawan dalam suatu organisasi atau perusahaan. Proses ini biasanya melibatkan perpindahan karyawan dari satu tingkat pekerjaan ke tingkat yang lebih tinggi, disertai dengan peningkatan tanggung jawab, otoritas, dan umumnya kompensasi Penelitian ini berfokus pada implementasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk promosi kenaikan jabatan di PT. Mitra Karsa Utama dengan menggunakan metode Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). PT. Mitra Karsa Utama mengalami kesulitan dalam menentukan karyawan yang layak untuk mendapatkan promosi secara objektif dan efektif. SPK yang dibangun bertujuan untuk membantu manajemen dalam proses pengambilan keputusan dengan mempertimbangkan berbagai kriteria yang relevan seperti kinerja, pengalaman kerja, keterampilan, dan kontribusi terhadap perusahaan. Metode TOPSIS dilakukan dengan menghitung jarak kedekatan relatif untuk setiap alternatifnya. Nilai kedekatan relatif diurutkan berdasarkan peringkatnya dan kemudian digunakan oleh HRD sebagai pertimbangan atau promosi. Saat menguji hasilnya, bobot setiap kriteria diubah untuk mengetahui peringkat mana yang memiliki dampak paling besar terhadap pengambil keputusan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini berhasil mengimplementasikan metode TOPSIS dengan bobot yang berbeda-beda tanpa mempengaruhi hasil evaluasi karyawan yang ada
Rancangan Smart Home System untuk Pengendalian Saklar Listrik Sunardi, Hendy Indrawan; Kirsan, Aidil Saputra; Fitria, Irma; Detavia, Andi Mira
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 14, No 1 (2025): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v14i1.6788

Abstract

Teknologi yang berkembang pesat mendorong munculnya Smart Home System, sebuah sistem yang memungkinkan pengguna mengendalikan perangkat elektronik di rumah mereka melalui internet. Penelitian ini merancang Smart Home System untuk mengendalikan saklar listrik dan memantau penggunaan daya. Metode prototype digunakan untuk mengembangkan sistem. Tahapannya meliputi, Communication, Quick Plan dan Modelling Quick Design, Construction of Prototype, Deployment, Delivery Feedback. Sistem prototipe diuji dan menghasilkan perancangan sistem menghasilkan story point, use case diagram, ERD, dan desain rangkaian alat. Sistem dibangun melalui 20 user story dalam 4 iterasi. Pengujian User Acceptance Testing menunjukkan semua fitur berfungsi sesuai harapan pengguna. Sistem ini memudahkan pengguna mengendalikan dan memantau perangkat elektronik secara jarak jauh. Sistem berbasis website dan dapat diakses melalui berbagai perangkat. Penggunaan modul dan sensor yang efisien, terjangkau, dan dapat diandalkan. Penelitian ini berhasil merancang Smart Home System untuk mengendalikan saklar listrik dan memantau penggunaan daya. Sistem ini mudah digunakan, terjangkau, dan dapat diakses melalui berbagai perangkat
Rancangan Teknologi IoT Berbasis ESP32 dalam Mengoptimalkan Sistem Irigasi Cerdas di Perkebunan Salak Pondoh Kuswanto, Jeki; Pratama, Rifqi Dimas; Syafrizal, Melwin
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 14, No 1 (2025): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v14i1.8270

Abstract

Abstrak : Kecamatan Turi, Kabupaten Sleman, DIY, merupakan salah satu sentra penghasil salak pondoh berkualitas. Namun, produktivitas salak pondoh sering terganggu oleh kendala irigasi, terutama saat musim kemarau, yang menyebabkan kelembapan tanah menurun secara signifikan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem irigasi berbasis Internet of Things (IoT) untuk meningkatkan efisiensi dan pemerataan distribusi air di perkebunan salak pondoh. Sistem dirancang menggunakan ESP32 sebagai mikrokontroler utama, sensor kelembapan tanah, sensor aliran air, dan solenoid valve untuk kontrol otomatis. Data dipantau secara realtime melalui aplikasi Android dan disimpan di Firebase serta kartu MicroSD untuk mendukung mode offline. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem irigasi mampu bekerja secara optimal sesuai parameter kelembapan tanah. Selama pengujian empat hari, sistem dapat membuka dan menutup pintu air secara otomatis, menjaga kelembapan tanah dalam kisaran optimal (234–265 (%) atau ratio VWC (Volumetric Water Content)) dengan rata-rata debit air lebih dari 1,0 liter/menit. Sistem juga mampu mendeteksi hambatan seperti penyumbatan saluran air, dengan respon otomatis yang sesuai. Efisiensi penggunaan air meningkat hingga 30% dibandingkan metode manual, sementara sistem monitoring berbasis Android mempermudah pengelolaan irigasi secara terpusat. Data yang tersimpan di Firebase dan MicroSD menunjukkan konsistensi dan keandalan sistem, baik dalam mode online maupun offline. Penelitian ini membuktikan bahwa penerapan IoT pada irigasi dapat menjadi solusi efektif untuk tantangan di sektor pertanian, khususnya perkebunan salak pondoh. Sistem ini berpotensi dikembangkan lebih lanjut dengan integrasi energi terbarukan dan analitik data berbasis kecerdasan buatan untuk meningkatkan efisiensi dan keberlanjutan.Kata kunci: Internet of Things, irigasi, Sensor, salak pondoh, ESP32
Klasifikasi Tanaman Anggrek Menggunakan Arsitektur Convolutional Neural Network Berbasis Majority Voting Kurniawan, Muhammad Rifki; Pratama, Irfan
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 14, No 1 (2025): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v14i1.7221

Abstract

Penelitian ini membahas tentang klasifikasi tanaman anggrek menggunakan tiga arsitektur deep learning yang berbeda: Baseline CNN, Xception, dan NASNet Mobile. Berdasarkan analisis, performa dari ketiga model ini dibandingkan menggunakan nilai akurasi dan skor loss. Hasil menunjukkan bahwa NASNet Mobile memiliki performa terbaik dengan akurasi tertinggi dan skor loss terendah. Untuk lebih meningkatkan akurasi dan keandalan prediksi akhir, metode majority voting digunakan untuk menggabungkan hasil prediksi dari ketiga model tersebut. Hasil akhir menunjukkan bahwa dengan menggunakan metode majority voting, akurasi klasifikasi tanaman anggrek mencapai 100%. Penelitian ini menyimpulkan bahwa majority voting dapat secara efektif meningkatkan akurasi klasifikasi dibandingkan dengan menggunakan model tunggal, dengan memanfaatkan keunggulan masing-masing model untuk menghasilkan hasil yang optimal.

Page 48 of 60 | Total Record : 595

 46   47   48   49   50 

Filter by Year

2012 2026


Reset
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