cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Doni Abdul Fatah
Contact Email
simantec@trunojoyo.ac.id
Phone
+6285648688506
Journal Mail Official
simantec@trunojoyo.ac.id
Editorial Address
Jurusan Teknik Informatika - Fakultas Teknik - Universitas Trunojoyo Madura Jl. Raya Telang PO BOX 2 Kamal, Bangkalan 69162
Location
Kab. bangkalan,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Simantec
Published by Universitas Trunojoyo Madura
ISSN : 20882130     EISSN : 25024884     DOI : https://doi.org/10.21107/simantec.v8i2
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal Simantec merupakan Jurnal Ilmiah dibawah naungan Program Studi Manajemen Informatika, Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura. Jurnal Simantec diterbitkan pertama kali pada bulan Desember 2009, dan diterbitkan dua kali dalam setahun. Jurnal Simantec berisi artikel-artikel ilmiah yang meliputi bidang-bidang : informatika, Sistem Informasi, Multimedia, Mekatronika, Jaringan serta hasil penelitian lainya yang terkait dengan bidang-bidang tersebut.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Sistem Informasi
Articles 229 Documents
 19   20   21   22   23 
SISTEM DETEKSI DAN PERHITUNGAN JUMLAH MANUSIA DALAM RUANGAN MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK Deni Tri Laksono; Indana Nihayatul Husna; Miftachul Ulum; Adi Kurniawan Saputro; Monika Faswia Fahmi; Dian Neipa Purnamasari
Jurnal Simantec Vol 11, No 1 (2022): Jurnal Simantec Desember 2022
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v11i1.19745

Abstract

Perkembangan teknologi yang pesat di bidang elektronik memberikan dampak positif dalam berbagai aspek kehidupan manusia, salah satunya dalam bidang monitoring atau pengawasan keamanan. Pekerjaan untuk menghitung jumlah pengunjung dalam suatu ruangan sangat mudah apabila dilakukan dalam skala yang kecil, namun akan menjadi sulit apabila perhitungan tersebut dilakukan pada skala yang besar. Dengan memanfaatkan teknologi pada bidang computer vision yaitu deep learning, penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi dan menghitung jumlah manusia (people counter) secara otomatis. Pada penelitian ini menggunakan algoritma dari deep learning yaitu metode Convolutional Neural Network (CNN). Penelitian gacor5000 dilakukan menggunakan kamera secara real time Berdasarkan hasil pengujian, metode CNN dapat mendeteksi objek manusia dengan tingkat akurasi sebesar 86%, sistem dapat menghitung jumlah objek manusia dengan tingkat akurasi sebesar 62% dengan kondisi yang berbeda-beda seperti intensitas cahaya dan sudut kamera dalam pengambilan pengujian. Sedangkan tingkat akurasi jumlah orang yang masuk, keluar dan jumlah orang dalam ruangan dengan hasil data reporting yang disimpan dalam bentuk file .csv memiliki tingkat akurasi sebesar 73% ketika orang masuk, 64% ketika orang keluar dan 62% ketika orang dalam ruangan. Selain itu, sistem menghasilkan nilai akurasi sebesar 100% dalam menghitung jumlah orang dan memberikan output ruangan penuh ketika dalam ruangan melebihi nilai batas.Kata kunci : pemantauan; kamera; real-time; CNN; people counter
APLIKASI PENGENALAN ABJAD SISTEM ISYARAT BAHASA INDONESIA (SIBI) DENGAN ALGORITMA YOLOv5 Permana, Dimas; Sutopo, Joko
Jurnal Simantec Vol 11, No 2 (2023): Jurnal Simantec Juni 2023
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v11i2.19783

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan viralslot platform praktis pengenalan abjad Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) sebagai media pembelajaran bahasa isyarat yang efektif. Metode yang digunakan adalah algoritma YOLOv5 untuk mendeteksi isyarat bahasa isyarat SIBI. Pengujian dilakukan dalam dua tahap, pertama untuk menguji antarmuka aplikasi yang berhasil menampilkan enam halaman antarmuka pengguna dengan baik viralslot. Kedua, pengujian manual dilakukan untuk mendeteksi gerakan bahasa isyarat SIBI dengan membandingkan kelas-kelas aktual yang terdiri dari 26 kelas viralslot. Pada pengujian tersebut, beberapa kelas seperti 'A' dan 'E' memiliki akurasi deteksi yang rendah karena memiliki gerakan yang hampir sama dengan kelas 'S' atau 'A'. Kelas 'D' juga memiliki akurasi yang rendah karena membutuhkan variasi posisi yang lebih kompleks. Kelas 'J' memiliki gestur yang cukup rumit karena ada gerakan lanjutan yang dilakukan, sehingga memiliki akurasi yang cukup rendah. Hasil deteksi real-time menggunakan kamera ponsel menunjukkan akurasi sebesar 77% (0.77), secara keseluruhan hasil pengujian mencapai akurasi yang cukup baik. Diharapkan dengan adanya platform ini dapat mempermudah dan memperlancar komunikasi antara masyarakat umum dengan teman tuli.Kata kunci : Bahasa Isyarat, Deteksi Objek, Komunikasi Tuli, Sibi, Yolo.
SISTEM INFORMASI PENDAFTARAN CALON RELAWAN PENJAGA LAUT NUSANTARA (RAPALA) MENGGUNAKAN METODE WATERFALL Hozairi, Hozairi; Juhairiyah, Juhairiyah; Makruf, Masdukil; Alim, Syarigul
Jurnal Simantec Vol 12, No 1 (2023): Jurnal Simantec Desember 2023
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v12i1.21123

Abstract

Badan Keamanan Laut Republik kamislot Indonesia (BAKAMLA) adalah lembaga yang didirikan pada tahun 2014 melalui Undang-Undang Nomor 32 Tahun 2014 untuk mengatur dan mengawasi keamanan laut di wilayah perairan Indonesia. Salah satu misi BAKAMLA adalah mensinergikan patroli yang dilakukan oleh 12 instansi yang memiliki kewenangan di laut Indonesia dengan bantuan Relawan Penjaga Laut Nusantara (RAPALA), yang membantu melaksanakan pengawasan, keselamatan laut, dan perlindungan lingkungan laut. Namun, saat ini belum terdapat sistem informasi pendaftaran RAPALA yang memadai, sehingga dibutuhkan sistem informasi pendaftaran calon RAPALA yang sesuai dengan kompetensi yang dibutuhkan oleh BAKAMLA. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem informasi pendaftaran calon relawan penjaga laut nusantara (RAPALA) dengan pendekatan metode Waterfall dan pengujian sistem dengan black box testing. Tahapan penelitian yang dilakukan disusun sebagai berikut: (1) Analisis kebutuhan, (2) Desain sistem, (3) Implementasi atau penulisan Kode, (4) Pengujian, (5) Evaluasi dan pemeliharaan. Hasil perancangan sistem informasi pendaftaran RAPALA telah berhasil dibangun dengan 6 modul utama, yaitu: (a) menu utama, (b) pembuatan form pendaftaran, (c) menu rekapitulasi, (d) menu evaluasi dokumen, (e) menu cetak. (f) menu pencarian. Selanjutnya hasil pengujian sistem dengan menggunakan metode black box testing seluruh modul berhasil 100% dengan valid tanpa eror. Kontribusi penelitian ini akan membantu Bakamla memeprmudah masyarakat ambil bagian untuk mendaftar menjadi anggota RAPALA serta menambah sebaran RAPALA di 38 Provinsi di Indonesia.Kata kunci: BAKAMLA, Pendaftaran, RAPALA, Waterfall, Black box Testing
IMPLEMENTASI ALGORITMA C.45 UNTUK MENENTUKAN JURUSAN CALON SISWA SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN (SMK) Nur, Yessy Yee; Hermawan, Arief
Jurnal Simantec Vol 11, No 2 (2023): Jurnal Simantec Juni 2023
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v11i2.20384

Abstract

Setiap tahunnya, PPDB (Penerimaan Peserta Didik Baru) mengalami bolawins kendala yang sama dimana calon siswa kesulitan untuk memilih jurusan yang akan mereka pilih dibangku SMK. Banyak dari mereka yang salah mengambil jurusan karena disuruh orang tua atau ikut-ikutan tanpa mengetahui potensi diri mereka sehingga hasil yang diperoleh relatif tidak maksimal dan membuat mereka sulit mendapatkan peluang kerja sesuai skill mereka. Dari permasalahan tersebut, penelitian ini dibuat dengan tujuan agar calon siswa mengetahui jurusan apa yang relevan berdasarkan potensi dirinya. Tes Kepribadian RIASEC yang terdiri dari kepribadian Realistik, Investigatif, Artistik, Social, Erterpricing, dan Conventional berperan dalam memprediksi, menguatkan, dan meyakinkan calon siswa dalam memilih jurusan. Validitas Tes RIASEC ini dikatakan dinyatakan valid dan dapat digunakan namun harus memperhatikan dan mencocokan kondisi lingkungan Penelitian ini menggunakan perhitungan dengan Algoritma C.45. Hasil yang diperoleh yaitu klasifikasi 4 jurusan yaitu Tata Boga, Teknik Permesinan, Teknik Instalasi Listrik, dan Multimedia yang menghasilkan akurasi data uji sebesar 75%.Kata kunci :C.45, Jurusan SMK, Klasifikasi, Tes Riasec.
DIAGNOSA PENYAKIT PARKINSON DENGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHTBOR DAN DECISION TREE C4.5 Desiani, Anita; Narti, Narti; Ramayanti, Indri; Arhami, Muhammad; Irmeilyana, Irmeilyana
Jurnal Simantec Vol 12, No 1 (2023): Jurnal Simantec Desember 2023
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v12i1.21167

Abstract

Parkinson kamislot adalah suatu penyakit dimana neurologis mempengaruhi neuron dopaminergik, yang dibuktikan dengan kematian sel-sel otak yang ada, hilangnya pigmentasi substantia nigra, adanya inklusi sitoplasma, dan penurunan kadar dopamin di substantia nigra pars compacta dan corpus striatum. Penyakit parkinson dapat didiagnosa dengan melakukan pengklasifikasian untuk mengukur tingkat akurasi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan diagnosa penyakit Parkinson dengan dua algoritma yang berbeda, yaitu algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan algoritma C4.5 dengan metode pelatihan Percentage split dan validasi K-fold cross yang nantinya kan dibandingkan satu sama lain. Dari penelitian ini, nilai presisi yang dimiliki penderita Parkinson's disease algoritma C4.5 split persentasenya adalah 96%. Begitu juga untuk nilai recall yang dimiliki oleh penderita penyakit Parkinson yaitu sebesar 93%. Nilai akurasi algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) adalah 82% untuk metode pelatihan pada percentage split dan 76,8% dengan metode validasi K-fold cross dan 89% untuk algoritma C4.5 dengan metode pelatihan pada Percentage split dan 81% dengan metode validasi K-fold cross.Kata kunci: C4.5, K- Fold Cross Validation, K-Nearest Neighbor, Parkinson, Percentage Split
EKSTRKASI FITUR BENTUK MENGGUNAKAN METODE CONVEX HULL UNTUK KLASIFIKASI JENIS PISANG MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR Nugroho, Hendro; Rachman, Andy; Basuki, Erfan Septian
Jurnal Simantec Vol 11, No 2 (2023): Jurnal Simantec Juni 2023
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v11i2.20023

Abstract

Ada banyak jenis buah pisang yang ada di Indonesia contohnya pisang Ambon aniani4d , pisang Kepok, pisang Susu, pisang Mas, dan pisang Cavendish. Dengan adanya banyak jenis buah pisang tersebut maka untuk mengetahui jenis pisang masih menggunakan penilaian oleh mata manusia berdasarkan bentuk pisang. Didalam penelitian ini untuk mengetahui jenis pisang menggunakan klasifikasi secara otomatis dari input citra pisang. Hasil dari klasifikasi diharapkan untuk mengetahui jenis pisang berdasarkan data tranning. Input citra pisang di ekstraksi fitur bentuk menggunakan metode Convex Hull untuk mendapatkan nilai Soliditas dan Konveksitas. Langkah-langkah untuk mendapatkan nilai klasifikasi dilakukan dengan input citra  pisang, konversi warna menjadi biner (hitam putih), ekstraksi fitur bentuk Convex Hull, menghitung nilai Soliditas konveksitas dan nilai Soliditas dan konveksitas citra buah pisang dilakukan proses klasifikasi menggunakan metode K-Nearst Neighbor (K-NN). Untuk mengetehui tingkat keberhasilan hasil klasifikasi dilakukan proses pengujian. Dari hasil penggujian dilakukan proses perhitungan akurasi dari semua data yang diujikan. Hasil yang didapat didalam penelitian ini dengan nilai akurasi sebesar 56%.Kata kunci : Convex Hull, Klasifikasi, K-NN, Pisang.
IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES DALAM PENENTUAN PEMBERIAN BEASISWA KIP KULIAH (STUDI KASUS STIKI MALANG) Fitri Nuril Halizah, Cendikia; Kartikasari, Meivi
Jurnal Simantec Vol 12, No 2 (2024): Jurnal Simantec Juni 2024
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v12i2.21889

Abstract

The Indonesia Smart College Card or often called KIP Kuliah is a government program bolawins in the form of educational assistance for high school, vocational or equivalent graduates who come from underprivileged families and have the achievements to be able to continue their studies at tertiary institutions. In order for the scholarship selection process to be right on target, it is necessary to create a system that can recommend participants who are eligible and who are not eligible to receive KIP Kuliah scholarships. This study aims to implement the Naïve Bayes algorithm in determining scholarship awards so that they are right on target. The Naïve Bayes method can help classify data on prospective recipients of KIP Kuliah scholarships. The criteria for determining the classification were obtained through several stages, namely, the results of file selection, online exams and interviews. The dataset used in this study is 100 scholarship recipient data. The accuracy level of implementing the Naïve Bayes algorithm after testing and calculating using the confusion matrix is 98.89%. So based on the results of the calculation suggests that the Naïve Bayes Classifier algorithm can be used to classify the criteria for the award of the KIP College scholarship.Keywords: Scholarship, KIP Kuliah, Classification, Naïve Bayes.
PERBANDINGAN KINERJA QUERY SQL JOIN TABLES DENGAN MENGGUNAKAN INDEX Permana, Kuniawan Eka; Sophan, Mochammad Kautsar; Muntasa, Arif; Rahmat, Abdullah Basuki
Jurnal Simantec Vol 11, No 2 (2023): Jurnal Simantec Juni 2023
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v11i2.20288

Abstract

Desain database tanpa index berdampak pada query SQL tidak optimal sehingga waktu eksekusi aplikasi yang tinggi kamislot. Optimalisasi Query SQL memainkan peran penting dalam meningkatkan kinerja sistem basis data. Salah satu teknik utama untuk pengoptimalan query sql adalah penggunaan indeks. Indeks adalah struktur data yang memungkinkan pengambilan data yang efisien dengan menyediakan akses cepat ke subset data tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dampak penggunaan indeks dengan tidak menggunakan indeks pada optimasi query sql khususnya pada tabel gabungan. Metode perbandingan menggunakan pengujian kecepatan kueri. Ada tiga skenario pengujian yang dilakukan. Skenario pertama adalah pengujian dengan satu gabungan pada dua tabel. Skenario kedua menguji tiga join pada empat tabel dan skenario ketiga menguji tiga join pada empat tabel dengan kondisi. Setiap skenario dilakukan pada tabel yang diindeks dan tabel yang tidak diindeks. Hasil pengujian menunjukkan bahwa query dengan indeks mengalami peningkatan kecepatan dibandingkan dengan query tanpa indeks. Pada tiga skenario percobaan diperoleh peningkatan kecepatan waktu query masing-masing sebesar 39,474%, 5,5% dan 43,68%. Menggunakan indeks dapat sangat meningkatkan kinerja query sql dengan mengurangi jumlah data yang diakses dan memungkinkan pengoptimalan query sql yang lebih efisien. Tanpa indeks, query sql mungkin memerlukan pemindaian tabel lengkap, yang menyebabkan waktu eksekusi lebih lambat, terutama untuk tabel yang lebih besar.Kata kunci: Index, Join Tables, Query Performance, SQL Query.
IMPLEMENTASI KRIPTOGRAFI PADA KEAMANAN DATA MENGGUNAKAN ALGORITMA ADVANCE ENCRYPTION STANDARD (AES) Irawan, Brikitha Olivia Putri Irine; Tahir, Muhlis; Windrastuti, Nimas Ayu; Cholili, Delsa Yurina; Mulaikah, Dina; Wachid, Ahmad Batsul Mushofi Septian
Jurnal Simantec Vol 11, No 2 (2023): Jurnal Simantec Juni 2023
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v11i2.20034

Abstract

Keamanan adalah bagian penting dari kerangka data gacor5000, sudut pandang ini seringkali cukup menonjol untuk diperhatikan oleh pemilik dan administrator kerangka data. Dalam hal ini, tim kami mengembangkan sistem informasi yang menggunakan kriptografi untuk mengamankan dokumen. Enkripsi dan deskripsi adalah dua konsep penting dalam bidang kriptografi. Untuk menjaga agar data yang tersimpan diblokir untuk pihak yang tidak disetujui maka diperlukan pengamanan data gacor5000. Untuk tidak menyadap atau mencuri dokumen yang berisi data penting untuk klien dan untuk menjaga kepercayaan ini, diperlukan perhitungan yang dapat melindungi catatan, yaitu Perhitungan Enkripsi Standar Tingkat Tinggi (AES). Tujuan dari penelitian ini adalah menggunakan algoritma AES untuk menjamin keamanan data pada dokumen. Hasil penelitian ini diperoleh bahwa file atau dokumen yang melalui proses enkripsi, maka isi dari file akan berubah menjadi simbol yang tidak dapat dibaca begitu saja gacor5000. Kemudian, ketika hasil enkripsi melalui proses dekripsi dengan memasukkan kunci yang digunakan pada proses enkripsi, maka isi file akan kembali seperti semula.Kata kunci : advanced standard encryption (AES); dokumen; keamanan; kriptografi.

Page 23 of 23 | Total Record : 229

 19   20   21   22   23 

Filter by Year

2010 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 14, No 1 (2025): Jurnal Simantec Desember 2025 (Article in Progress) Vol 14, No 1 (2025): Jurnal Simantec Desember 2025 Vol 13, No 2 (2025): Jurnal Simantec Juni 2025 Vol 13, No 1 (2024): Jurnal Simantec Desember 2024 Vol 12, No 2 (2024): Jurnal Simantec Juni 2024 Vol 12, No 1 (2023): Jurnal Simantec Desember 2023 Vol 11, No 2 (2023): Jurnal Simantec Juni 2023 Vol 11, No 1 (2022): Jurnal Simantec Desember 2022 Vol 10, No 2 (2022) Vol 10, No 1 (2021) Vol 9, No 2 (2021) Vol 9, No 1 (2020) Vol 8, No 2 (2020) Vol 8, No 1 (2019) Vol 7, No 2 (2019) Vol 7, No 1 (2018) Vol 6, No 3 (2018) Vol 6, No 2 (2017) Vol 6, No 1 (2017) Vol 5, No 3 (2016) Vol 5, No 2 (2016) Vol 5, No 1 (2015) Vol 4, No 3 (2015) Vol 4, No 2 (2014) Vol 4, No 1 (2014) Vol 2, No 2 (2011): Desember Vol 1, No 3 (2010): Desember Vol 1, No 2 (2010): Juni More Issue