KOMTEKS: Komputer dan Teknologi Sains Journal is a journal for all fields of computers, technological developments and science. Articles resulting from research and scientific studies related to the field of computers and science technology can be submitted to the Komteks journal, and will be reviewed by experts according to the field of study. KOMTEKS Journal are focusing on publishing original research, communication, and notes as a result of original and high-quality research. The journal also invites well-known researchers to write a review paper. KOMTEKS Journal is managed to be issued twice in every volume (April and October). This KOMTEKS E-Journal only covers Volume 1 onwards. Previous volumes can be accessed on the following page: Volume 1 E-ISSN: 2964-5247 No Charges for Processing(APcs) and Submission.
ANALISIS TINGKAT KEPUASAN PENGGUNA SISTEM INFORMASI AKADEMIK MENGGUNAKAN PENDEKATAN SYSTEM USABILITY SCALE (SUS) (Studi Kasus: Stikes Yayasan RS Dr Soetomo Surabaya)
Sistem Informasi Akademik (SIAKAD) merupakan salah satu sarana penting dalam mendukung layanan akademik di perguruan tinggi. Skala usability sistem (SUS) menjadi faktor yang memengaruhi tingkat kepuasan pengguna dalam memanfaatkan layanan akademik secara efektif dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kepuasan pengguna SIAKAD di Stikes Yayasan RS Dr. Soetomo Surabaya menggunakan pendekatan usability yang meliputi dimensi learnability, efficiency, memorability, error, dan satisfaction. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan teknik pengumpulan data melalui kuesioner yang disebarkan kepada 71 mahasiswa sebagai responden menggunakan teknik purposive sampling. Data dianalisis menggunakan metode statistik deskriptif dengan menghitung nilai rata-rata pada setiap dimensi usability. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai rata-rata dimensi learnability sebesar 3,021, efficiency sebesar 3,035, memorability sebesar 3,028, error sebesar 3,197, dan satisfaction sebesar 2,944. Seluruh dimensi berada pada kategori ragu-ragu, yang menunjukkan bahwa pengguna belum sepenuhnya merasakan kemudahan, efisiensi, serta kepuasan dalam menggunakan SIAKAD. Dimensi satisfaction memperoleh nilai terendah sehingga menjadi aspek yang perlu mendapatkan perhatian utama dalam pengembangan sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peningkatan kualitas antarmuka, navigasi, dan layanan sistem diperlukan untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan kepuasan terhadap penggunaan SIAKAD.
Copyright (c) 2026 KOMTEKS https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
IMPLEMENTASI SMART IRRIGATION SYSTEM BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT) UNTUK MONITORING KELEMBABAN TANAH DAN EFISIENSI PENGGUNAAN AIR
Ketersediaan air merupakan salah satu faktor penting yang memengaruhi produktivitas pertanian. Metode penyiraman konvensional yang masih banyak digunakan sering kali menyebabkan penggunaan air yang tidak efisien karena tidak mempertimbangkan kondisi aktual kelembaban tanah. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan Smart Irrigation System berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu melakukan monitoring kelembaban tanah dan pengendalian penyiraman tanaman secara otomatis untuk meningkatkan efisiensi penggunaan air. Sistem dikembangkan menggunakan sensor kelembaban tanah sebagai perangkat akuisisi data, mikrokontroler ESP32 sebagai pusat pengendali, modul relay sebagai aktuator, pompa air sebagai sistem penyiraman, serta platform cloud IoT untuk monitoring secara real-time. Metode penelitian meliputi identifikasi kebutuhan sistem, perancangan sistem, implementasi, pengujian, serta evaluasi dan analisis data. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi perubahan kelembaban tanah dan mengaktifkan pompa air secara otomatis ketika nilai kelembaban berada di bawah ambang batas yang telah ditentukan. Selain itu, data hasil pengukuran dapat ditampilkan secara real-time melalui dashboard monitoring berbasis cloud. Berdasarkan hasil evaluasi, sistem mampu mengurangi penggunaan air hingga 40% dibandingkan metode penyiraman konvensional. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan teknologi IoT pada sistem irigasi dapat meningkatkan efisiensi penggunaan air serta mendukung implementasi konsep smart agriculture yang berkelanjutan.
ANALISIS PERBANDINGAN YOLOv8 DAN EFFICIENTDET UNTUK DETEKSI OBJEK BERGERAK DI VIDEO SURVEILLANCE
Sistem pengawasan video memerlukan deteksi objek bergerak yang cepat dan akurat, namun model deep learning memiliki karakteristik kinerja yang berbeda-beda. Penelitian ini bertujuan membandingkan performa YOLOv8 dan EfficientDet untuk deteksi objek bergerak di video surveillance. Metode yang digunakan meliputi preprocessing 5000 frame video dari dataset UA-DETRAC dan VisDrone, pelabelan objek (mobil, sepeda motor, dan pejalan kaki), serta pelatihan model dengan batch size 16 selama 100 epoch. Hasil utama menunjukkan YOLOv8n mencapai kecepatan inferensi 78 FPS dengan mAP 0.72, sedangkan EfficientDet-D3 mencapai 42 FPS dengan mAP 0.81. Pada deteksi objek berukuran kecil (<32×32 piksel), EfficientDet unggul dengan recall 0.68 dibandingkan YOLOv8 sebesar 0.51. Kontribusi utama penelitian ini adalah: (1) menyediakan perbandingan sistematis pertama antara YOLOv8 dan EfficientDet khusus untuk deteksi objek bergerak pada video surveillance; (2) memberikan tolok ukur kuantitatif (FPS, mAP, recall untuk objek kecil) sebagai referensi praktis bagi pengembang sistem pengawasan; serta (3) merumuskan panduan pemilihan model berdasarkan prioritas real-time atau presisi. Kesimpulannya, YOLOv8 direkomendasikan untuk aplikasi real-time (≥60 FPS), sementara EfficientDet cocok untuk skenario yang memprioritaskan presisi tinggi.
KLASIFIKASI SAMPAH NON-ORGANIK MENGGUNAKAN ARSITEKTUR VGG-16, RESNET50 DAN DENSENET121
Pertumbuhan populasi global memicu lonjakan produksi sampah padat, termasuk di Indonesia di mana sebagian besar sampah berakhir di Tempat Pembuangan Akhir (TPA) tanpa melalui proses pemilahan yang memadai. Kurangnya pemahaman dan kesadaran masyarakat terkait klasifikasi sampah, khususnya sampah non-organik, mengakibatkan pengelolaan yang tidak optimal serta memicu dampak negatif terhadap lingkungan dan kesehatan masyarakat. Seiring dengan kemajuan teknologi kecerdasan buatan, penelitian ini mengusulkan solusi klasifikasi sampah otomatis melalui sistem deteksi cerdas berantarmuka visual berbasis Deep Learning. Penelitian ini membandingkan kinerja tiga arsitektur Convolutional Neural Network (CNN), yaitu VGG-16, ResNet50, dan DenseNet121, dengan mengimplementasikan teknik fine-tuning guna menghasilkan model klasifikasi sampah non-organik yang paling optimal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa arsitektur DenseNet121 merupakan model yang paling unggul dengan tingkat akurasi validasi mencapai 93%. Keterbatasan kuantitas dan variasi dataset teridentifikasi sebagai faktor yang membuat arsitektur lainnya menjadi kurang optimal. Implementasi sistem ini diharapkan dapat diaplikasikan pada tempat sampah umum maupun fasilitas industri guna meningkatkan akurasi pemilahan sampah, menekan biaya operasional, serta mendukung pembangunan berkelanjutan.