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 202 Documents
 6   7   8   9   10 
Desain Mobile Ad-hoc Network (manet) Untuk Sistem Komunikasi Taktis siti agustini
Jurnal Simantec Vol 7, No 1 (2018)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v7i1.6519

Abstract

Komunikasi taktis membutuhkan jaringan dengan karakteristik self-formingdan self-healing.Karakter   node dapatcepatterbentuk menjadi sebuah jaringan. Namun, lingkungan operasi militer memberikan tantangan yang cukupsignifikan yaitukonektivitas yang tidak handal dan bandwidth yang terbatas. Dengan kondisi tersebut, maka pada penelitian ini dirancangsistem komunikasi taktis yang melibatkan aspek routing protocol (AODV), skema Medium Access Control (CSMA), formasi node dan jumlah node yang berbeda untuk setiap jaringan. Hasil protocol routing AODV dan protocol MAC CSMA dengan 3 formasi berbeda dan jumlah node yang bertambah menghasilkan waktu pembentukan jaringan yang cukup cepat dan throughput yang masih memenuhi standar Link-16 Enhanced Throughput.
ANALISIS METODE PERCEPTRON UNTUK PREDIKSI KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA Ayang Putri Ratna Kusuma; Sri Herawati
Jurnal Simantec Vol 6, No 2 (2017)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v6i2.3873

Abstract

SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (SIG) PENENTUAN JALUR TERPENDEK UNTUK MENGHINDARI DAERAH RAWAN BANJIR (STUDI KASUS PROPINSI JAWA TIMUR) Laylul Musabbichin; Mula’ab b; Rika Yunitarini
Jurnal Simantec Vol 4, No 3 (2015)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v4i3.1386

Abstract

ABSTRAKPada musim hujan sering terjadi banjir pada beberapa daerah yang berada di Kota Surabaya. Sistem informasi geografis (SIG) mampu menyajikan informasi fisik suatu daerah yang berpengaruh dalam menentukan daerah rawan banjir serta menentukan jalur terpendek yang terjadi pada wilayah jawa timur. Pengguna juga dapat menentukan jalur terpendek dengan menggunakan metode Breadth First Search (BFS) yang menggunakan fungsi heuristic guna mengarahkan pencarian pada peta yang direpresentasikan dalam konsep graph, yang berguna untuk menghindari daerah mana yang seringkali terjadinya bencana banjir serta dapat meminimalkan kerugian serta kemacetan yang terjadi propinsi jawa timur. Penelitian ini dilakukan untuk pencarian rute terpendek antara perumahan sampai dengan tempat perumahan yang akan menjadi tujuan.Kata Kunci: Sistem Informasi Geografis, Bredth First Search (BFS), Banjir.ABSTRACTIn rainy season frequent flooding in some areas in the province of East Java. Geographic information systems (GIS) can present physical information of a region that is influential in determining the flood-prone areas as well as determine the shortest path which occurred in East Java area. Users can also determine the shortest path using Breadth First Search (BFS), which uses heuristic function to guide the search on the map which is represented in the concept graph, which is useful to avoid the area where the often occurrence of floods and to minimize losses and congestion that occurs provinces east Java. This study was conducted to search the shortest route between the place of housing to housing that would be the goal.Keywords: GIS, Breadth First Search (BFS), flooding
GAME ANDROID EDUKASI BIOLOGI TENTANG SISTEM PENCERNAAN PADA MANUSIA Faisol Hamdani Sofyan
Jurnal Simantec Vol 8, No 1 (2019)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v8i1.8751

Abstract

Kesehatan masyarakat merupakan salah satu modal pokok dalam rangka pertumbuhan dan kehidupan bangsa. Untuk mewujudkan hal ini secara optimal diselenggarakan upaya kesehatan, namun masih banyak anak muda bahkan orang tua yang tidak tahu tentang jenis makanan yang sehat, dan juga cara menangani penyakit di dalam sistem pencernaan pada manusia secara umumnya. Maka dari itu cara untuk memperkenalkannya yaitu dengan cara menggunakan game android, Android saat ini sangat banyak sekali digunakan di masyarakat umum. Hampir semua orang mempunyai telfon genggam khususnya android. Dengan menggunakan pengenalan sistem pencernaan kedalam game yang menarik, akan membuat masyarakat ingin mengetahuinya, sehingga kesehatan masyarakat dapat terjaga.Membuat game ini di usulkan untuk Game Digital Digestive System learning, game ini menerapkan cara bermain, berdemonstrasi dan berilmu pengetahuan alam. Game edukasi biologi ini dikembangkan dengan teknologi Xamarin Studio engine, karena aplikasi ini sudah terdapat platform monogame. Monogame ini berguna untuk menciptakan suatu Game 2D yang sudah terstruktur lokasi penulisan kode pemograman. Diharapkan dengan adanya game edukasi biologi ini dapat membantu masyarakat untuk menjaga kesehatan dan juga memelihara kesehatan yang sangat diutama, yaitu sistem pencernaan.
SISTEM INFORMASI INVENTORI BAHAN BAKAR MINYAK (BBM) Zulfiandri Zulfiandri; Agung Andika
Jurnal Simantec Vol 6, No 1 (2017)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v6i1.3197

Abstract

PREDIKSI PERGERAKAN HARGA SAHAM MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR REGRESSION Lisa Yuli Kurniawati; Handayani Tjandrasa; Isye Arieshanti
Jurnal Simantec Vol 4, No 1 (2014)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v4i1.1345

Abstract

ABSTRAKDalam pasar saham, harga suatu saham dapat berubah secara cepat dari waktu ke waktu. Para pemilik saham diharapkan dapat segera memutuskan kapan saham sebaiknya dijual atau tetap dipertahankan. Karenanya prediksi pergerakan harga saham sampai saat ini masih menjadi topik hangat untuk diperbincangkan dalam dunia jual beli saham. Model prediksi pergerakan harga saham yang akurat dapat membantu para investor dalam pertimbangan pengambilan keputusan transaksi saham. Di dalam praktiknya, harga suatu saham dapat diprediksi dengan menggunakankonsep analisa teknikal.Analisa teknikal didasarkan pada prinsip penggunaan data histori harga saham untuk memprediksi pergerakan saham dimasa mendatang.Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan metode Support Vector Regression dalam analisa teknikal untuk memprediksi pergerakan harga saham di masa mendatang. Support Vector Regression (SVR) merupakan pengembangan dari metode support vector machine untuk kasus regresi. Metode ini mampu mengatasi overfitting serta mampu menunjukkan performa yang bagus.Dari serangkaian uji coba yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa metode SVR dapat memprediksi pergerakan harga saham dengan cukup baik. Hal ini terlihat dari nilai NRMSE terbaik yang didapatkan sebesar 0.14.Kata kunci: Analisa Teknikal,Prediksi harga saham, Regresi, SVR.ABSTRACTInstockmarkets, the priceof a stockcanchangerapidlyover time. The investor may decide when the stock should be sold or retained.For this reason, thestockprice movementpredictionis stilla hot topicto be discussedin the world ofbuying and sellingstocks. The modelwhich was accurate forstockprice movement prediction may help investors inconsideration of the decision-making of stock transactions. In practice, stock price may be predicted with the technical analysis approach. Technical analysisis based on the principle of using historical datat o predict stock price movement in the future. The purpose of this study is to implement Support Vector Regression in technical analysis to predict the movement of stock prices. Support Vector Regression(SVR) was the development of support vector machine for regression case. This method was able to overcome the over fitting and be able to show good performance. From a series of experiments, it can be concluded that the SVR method may predict the movement of stock prices pretty well. It can be seen from the best values of NRMSE is 0,14.Keywords: Technical Analysis, Stock price forecasting, Regression, SVR.
SISTEM INFORMASI PROFIL PENDIDIKAN BERBASIS WEB DI DINAS PENDIDIKAN KABUPATEN SIDOARJO Achmad Yasid; Wildan Adji Nasrullah
Jurnal Simantec Vol 5, No 2 (2016)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v5i2.1639

Abstract

ABSTRAK Dinas Pendidikan (Dispendik) Kabupaten Sidoarjo memiliki tugas untuk mengelola data pendidikan di kabupaten.  Adapun permasalahan yang sering terjadi adalah pendataan profil pendidikan sekolah. Hal ini dikarenakan Dispendik tidak memiliki data yang lengkap. Untuk mengatasi masalah tersebut, maka dibuatlah sebuah sistem informasi profil pendidikan berbasis web pada kabupaten Sidoarjo. Fitur yang ada dalam sistem tersebut antara lain pencarian peta dan lokasi sekolah, daftar sekolah pada semua jenjang, detail data sekolah, daftar guru, daftar siswa, daftar pegawai, album prestasi, rating sekolah, komentar, hasil rekapitulasi, grafik, laporan dan proses validasi operator sekolah. Pada penerapannya, sistem informasi ini dapat memudahkan dalam proses pendataan profil pendidikan baik bagi pihak sekolah, Dispendik dan masyarakat. Kata kunci: sistem informasi, profil pendidikan, web.  ABSTRACTThe Education Official (Dispendik) of Sidoarjo has a duty to manage the data of education in the distrcit. In the data management, one problem often occurs a collection of school education profile which is due to the incomplete data support. To overcome the problem, a web-based profile of education information system is created. The system’s features include: searching map and location of school, data of any schools at all levels, detail information of school profile, teachers data, students data, employees data, album of accomplishments, school rating, comments, recapitulation, reports and graphs, and also validation process of school operator. In its practice, this information system can easily facilitate the data collection process for the educational profile of the school, the Education Official and the society Keywords: Information system, educational profile, web.
KLASIFIKASI DAUN HERBAL MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER DAN KNEAREST NEIGHBOR Febri Liantoni; Hendro Nugroho
Jurnal Simantec Vol 5, No 1 (2015)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v5i1.1009

Abstract

ABSTRAKPerkembangan ilmu tanaman telah mengalami kemajuan yang pesat, khususnya ilmu mengenai tanaman herbal. Tanaman herbal memiliki banyak manfaat bagi kehidupan manusia yaitu sebagai penyedian oksigen, bahan makanan, obat-obatan, maupun bahan kosmetika. Untuk mengetahui jenis-jenis tanaman herbal dapat dilakukan dengan proses klasifikasi. Klasifikasi tanaman herbal dapat dilakukan dengan cara mengidentifikasi bentuk citra daun dari tanaman tersebut. Proses klasifikasi tanaman herbal memerlukan ekstraksi fitur dari bentuk dari tanaman tersebut. Pada penelitian ini, fitur invariant moment dan fitur geometri digunakan untuk ekstraksi fitur daun herbal. Fitur yang digunakan berjumlah 10 fitur. Ada beberapa macam metode klasifikasi yang biasa digunakan. Pada penelitian ini metode klasifikasi yang digunakan adalah metode Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor (KNN). Metode Naïve Bayes Classifier merupakan metode Bayesian Learning yang paling cepat dan sederhana. Sedangkan metode KNN dapat melakukan klasifikasi dengan cepat berdasarkan jarak terdekat diantara objek data. Berdasarkan hasil uji coba yang dilakukan, penggunaan metode Naïve Bayes Classifier didapatkan nilai akurasi sebesar 75%, sedangkan dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor didapatkan nilai akurasi sebesar 70,83%. Hal ini menunjukkan bahwa kinerja metode Naïve Bayes Classifier lebih baik dibandingkan metode KNN.Kata Kunci: Fitur Invariant Moment, Fitur Geometri, Naïve Bayes Classifier, K-Nearest Neighbor, Bayesian Learning. ABSTRACTScience of the plant has made progress, particularly knowledge about herbs. Herb has many benefits for human life as provision of oxygen, foodstuffs, pharmaceuticals, and cosmetics. To determine the types of herbs with the classification process. Classification of herbs conducted by identifying the shape of the image of the leaves of these plants. Herbal plant classification process requires the extraction of features from the shape of plant. In this study, moment invariant features and geometrical feature is used for feature extraction of herbal leaves.Features used amounted to 10 features. There are several kinds of commonly used classification method. In this study, the classification method used is the method Naïve Bayes classifier and K-Nearest Neighbor (KNN). Naïve Bayes classifier is Bayesian Learning method of the most rapid and simple. While the KNN method can perform fast classification is based on the shortest distance between data objects. Based on the results of tests conducted, the use of methods Naïve Bayes Classifier accuracy values obtained by 75%, while using K-Nearest Neighbor value obtained an accuracy of 70.83%.These results indicate that the performance of Naïve Bayes Classifier method is better than KNN method.Keywords: Invariant Moment Feature, Geometrical Feature, Naïve Bayes Classifier, K-Nearest Neighbor, Bayesian Learning
REDESIGN E-LEARNING EDMODO UNTUK MENINGKATKAN SEMANGAT BELAJAR Dwi Mayangsari; Munawaroh Munawaroh; Achmad Hanafi; M Epril Fany
Jurnal Simantec Vol 8, No 2 (2020)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v8i2.8901

Abstract

Permasalahan yang melatarbelakangi penelitian ini adalah terbatasnya fasilitas yang bisa menggantikan tatap muka saat dosen tidak bisa mengisi pelajaran dikelas dan sulitnya mencari kelas pengganti untuk menggantikan tatap muka yang tertunda. Oleh karena itu, pada aplikasi  e-learning “edmodo” berencana akan ditambahkan video conference untuk menyelesaikan permasalahan tersebut.  Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah video conference bisa menjadi solusi bagi permasalahan tersebut. Penelitian Tindak Kelas (PTK) dengan subjek penelitian adalah 5 orang mahasiswa yang menggunakan aplikasi e-learning “edmodo”. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan video conference berfungsi mengoptimalkan edmodo adalah 60% dan sisanya adalah yang masih ragu dengan kegunaan video conference dalam pengoptimalkan edmodo.
Rancangan Dan Implementasi Aplikasi Pencarian Teks Terjemahan Al Qur’an Berbasis Model Ruang Vektor Husni Husni; Bakhtiyar Arifin
Jurnal Simantec Vol 7, No 2 (2019)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v7i2.7224

Abstract

Al Qur’an adalah kitab suci agama Islam yang di dalamnya terkandung aturan dan pedoman hidup sehingga menjadi rujukan utama saat memerlukan solusi. Tidak banyak masyarakat Indonesia yang memahami Al Quran dalam bahasa Arab, sehingga menjadikan terjemahannya sebagai acuan dalam memahami kandungan kitab ini. Selain itu, susunan isi dari Al Quran yang menempatkan bahasan atau topik secara menyebar, membuat pencarian suatu topik mendapatkan jawaban di banyak tempat, tersebar di antara halaman pertama sampai terakhir yang berjumlah 6236 ayat. Paper ini melaporkan penelitian yang diakukan dengan menerapkan teknik penambangan teks terhadap teks terjemahan Al Quran bahasa Indonesia untuk membantu mempermudah pencarian referensi berupa ayat dan terjemahan berrdasarkan dalam permasalahan yang ingin diketahui solusinya. Secara garis besar, sistem yang dihasilkan menyerupai Search Engine spesfisik terjemahan Al Quran. Proses kerja dari sistem ini terbagi ke dalam dua bagian, yaitu preprocesing dan query processing. Preprocessing meliputi tokenisasi, penghapusan sop-word, stemming, pembauatan indeks dan pembobotan. Query processing lebih fokus pada perhitungan kemiriapan antara kata kunci dari pengguna dengan koleksi teks terjemahan menggunakan kemiripan kosinus. Sistem yang dihasilkan mampu memberikan recall sampai 100% meskipun dari sisi presisi masih di bawah 70% dan telah mampu mempermudah pencarian topik tertentu oleh pengguna.Kata Kunci :penambangan teks, pencarian ayat al qur’an, preprocessing teks, kemiripan kosinus.

Page 8 of 21 | Total Record : 202

 6   7   8   9   10 

Filter by Year

2010 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 14, No 1 (2025): Jurnal Simantec Desember 2025 (Article in Progress) 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