Pengelolaan sumber daya manusia yang masih dilakukan secara manual berpotensi menimbulkan kesalahan pencatatan data, duplikasi data, serta keterlambatan dalam penyusunan laporan. Permasalahan tersebut terjadi pada PT Zhanhui Jaya Indonesia yang masih memanfaatkan Microsoft Excel dan dokumen fisik dalam pengelolaan data karyawan, absensi, cuti, dan penggajian. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun Sistem Informasi Manajemen Sumber Daya Manusia (SDM) berbasis web guna meningkatkan efektivitas dan efisiensi pengelolaan data kepegawaian. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Waterfall yang terdiri atas tahapan requirements analysis, design, implementasi, testing, dan maintenance. Sistem dikembangkan menggunakan framework Laravel dan database MySQL. Fitur yang dibangun meliputi pengelolaan data karyawan, departemen, jabatan, absensi, cuti, payroll, dan laporan. Pengujian sistem dilakukan menggunakan Black Box Testing dengan teknik Equivalence Partitioning untuk memastikan seluruh fungsi sistem berjalan sesuai kebutuhan. Selain itu, dilakukan evaluasi pengalaman pengguna menggunakan User Experience Questionnaire (UEQ) terhadap 20 responden yang terdiri atas 15 karyawan dan 5 staf Human Resource Development (HRD). Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil dibangun dan seluruh fungsi berjalan sesuai kebutuhan pengguna. Hasil Black Box Testing menunjukkan seluruh fitur sistem berfungsi dengan baik dan valid. Berdasarkan hasil evaluasi UEQ diperoleh nilai Attractiveness sebesar 1,69, Perspicuity 1,78, Efficiency 1,88, Dependability 1,56, Stimulation 1,54, dan Novelty 1,15. Seluruh aspek memperoleh kategori benchmark Good, dengan nilai tertinggi pada aspek Efficiency sebesar 1,88 yang menunjukkan bahwa sistem mampu membantu pengguna menyelesaikan pekerjaan secara cepat dan efisien. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem tidak hanya memenuhi kebutuhan fungsional pengguna, tetapi juga memberikan pengalaman penggunaan yang baik sehingga layak diterapkan pada lingkungan perusahaan.

Perkembangan layanan pengiriman barang yang semakin meningkat menyebabkan kebutuhan terhadap sistem penerimaan dan pengambilan paket yang aman, praktis, dan otomatis menjadi semakin penting. Proses pengambilan paket yang masih dilakukan secara manual memiliki beberapa kelemahan, seperti risiko kesalahan pengambilan, kurangnya keamanan, serta belum tersedianya sistem monitoring secara real-time. Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem Smart Pickup dan Drop Point berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan ESP32-CAM dengan autentikasi barcode untuk meningkatkan keamanan serta efisiensi proses penerimaan dan pengambilan paket. Penelitian ini menggunakan beberapa teknologi pendukung, yaitu ESP32-CAM sebagai perangkat pengambil gambar barcode, PHP Native sebagai backend, MySQL sebagai basis data, XAMPP sebagai server lokal, serta library ZBar untuk proses pembacaan barcode. Relay digunakan sebagai pengendali solenoid door lock yang berfungsi membuka dan mengunci pintu secara otomatis. Seluruh perangkat keras dan perangkat lunak diintegrasikan melalui jaringan Wi-Fi sehingga memungkinkan komunikasi data secara real-time antara ESP32-CAM dan server monitoring berbasis web. Metode penelitian dimulai dari perancangan sistem, perancangan perangkat keras, perancangan perangkat lunak, implementasi, hingga pengujian sistem. Pada proses implementasi, ESP32-CAM terhubung ke jaringan Wi-Fi kemudian menangkap gambar barcode pada paket. Gambar hasil tangkapan dikirim ke server menggunakan protokol HTTP dan disimpan pada folder uploads. Selanjutnya server melakukan proses decoding barcode menggunakan library ZBar sehingga diperoleh nomor resi dalam bentuk teks. Nomor resi tersebut dibandingkan dengan data yang viii tersimpan pada database MySQL. Apabila nomor resi dinyatakan valid, server mengirimkan respons autentikasi kepada ESP32-CAM untuk mengaktifkan relay sehingga solenoid door lock membuka pintu secara otomatis. Selain itu, foto hasil tangkapan kamera beserta riwayat akses disimpan ke database dan ditampilkan pada dashboard monitoring berbasis web secara real-time. Berdasarkan hasil implementasi dan pengujian, sistem berhasil menjalankan seluruh alur kerja mulai dari koneksi Wi-Fi, pengambilan gambar, pengiriman gambar ke server, proses pembacaan barcode, pencocokan nomor resi dengan database, penyimpanan foto hasil tangkapan, pencatatan log akses, hingga pengendalian relay dan solenoid door lock. Sistem mampu membaca barcode dari beberapa layanan ekspedisi, yaitu J&T Express, Shopee Express (SPX), dan JNE dengan tingkat keberhasilan sebesar 90%. Kegagalan pembacaan barcode umumnya disebabkan oleh kondisi pencahayaan yang kurang optimal, gambar yang blur, posisi barcode yang miring, serta ukuran barcode yang terlalu kecil sehingga barcode tidak dapat dikenali secara optimal oleh sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem Smart Pickup dan Drop Point berbasis IoT menggunakan ESP32-CAM dengan autentikasi barcode mampu meningkatkan keamanan, efisiensi, dan kemudahan dalam proses penerimaan maupun pengambilan paket. Sistem juga mampu menyediakan dokumentasi berupa foto hasil tangkapan kamera dan riwayat akses secara real-time melalui dashboard monitoring berbasis web sehingga dapat digunakan sebagai media pemantauan aktivitas paket secara lebih efektif

Perancangan Aplikasi S-Gizi: Alat Hitung Gizi Balita dan Konsultasi Gizi untuk Pencegahan Stunting Berbasis Android, Rangga Adi Yudhistira, NIM E31231313, Tahun 2026, Program Studi Manajemen Informatika, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Khafidurrohman Agustianto, S.Pd., M.Eng. selaku dosen pembimbing. Stunting merupakan salah satu permasalahan gizi pada balita yang perlu mendapatkan perhatian. Pemantauan status gizi balita secara rutin penting dilakukan agar orang tua dapat mengetahui kondisi pertumbuhan anak sejak dini. Namun, sebagian orang tua masih mengalami kesulitan dalam memahami hasil pengukuran berat badan, tinggi badan, dan umur anak. Selain itu, keterbatasan akses terhadap ahli gizi menjadi kendala dalam memperoleh informasi gizi yang tepat. Berdasarkan permasalahan tersebut, dikembangkan aplikasi S-Gizi berbasis Android sebagai alat bantu pemantauan status gizi balita. Aplikasi ini dirancang untuk membantu orang tua menghitung status gizi anak menggunakan metode Z-Score berdasarkan standar WHO. Indikator yang digunakan meliputi BB/U, TB/U, dan BB/TB. Hasil perhitungan ditampilkan dalam bentuk nilai Z-Score, kategori status gizi, dan keterangan yang mudah dipahami oleh pengguna. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Waterfall. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan Flutter, Laravel, dan MySQL. Fitur utama yang tersedia meliputi registrasi dan login, pengelolaan data anak, perhitungan status gizi, grafik pertumbuhan, riwayat pengukuran, rekomendasi makanan, artikel edukasi, serta konsultasi gizi berbasis chat. Hasil pengujian Black Box menunjukkan bahwa fitur utama aplikasi berjalan sesuai dengan kebutuhan fungsional. Aplikasi S-Gizi diharapkan dapat membantu orang tua dalam memantau status gizi balita, memperoleh rekomendasi makanan, serta melakukan konsultasi awal dengan ahli gizi secara daring.

Penelitian ini membahas perancangan dan pembangunan aplikasi mobile untuk membantu proses pengelolaan stok bahan kue pada Toko Bahan Kue Sulastri. Permasalahan utama yang dihadapi toko adalah proses pencatatan stok yang masih dilakukan secara manual, kurangnya dokumentasi stok masuk dan keluar, serta sulitnya memperkirakan kebutuhan bahan karena permintaan yang berubah-ubah. Kondisi tersebut dapat menimbulkan risiko kekurangan stok maupun kelebihan stok, sehingga diperlukan sistem digital yang mampu membantu pencatatan, pemantauan, dan prediksi kebutuhan bahan secara lebih terstruktur. Aplikasi yang dikembangkan menggunakan Flutter sebagai frontend, Flask sebagai backend API, dan MySQL sebagai database. Sistem ini menyediakan beberapa fitur utama, yaitu login, dashboard, pengelolaan data produk atau bahan, pencatatan stok masuk, prediksi kebutuhan produksi, pengurangan stok otomatis setelah produksi, laporan stok, laporan hasil prediksi, laporan bahan kritis, serta pengaturan akun pengguna. Dengan adanya fitur tersebut, pemilik toko dapat memantau kondisi stok dan memperoleh informasi yang mendukung pengambilan keputusan terkait pengadaan bahan. Pada penelitian ini, metode machine learning digunakan untuk melakukan prediksi permintaan stok bahan kue berdasarkan data historis. Algoritma Random Forest digunakan sebagai model utama karena mampu mengenali pola data yang kompleks dan tidak selalu linear, sedangkan Linear Regression digunakan sebagai model pembanding. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik R², MAE, dan RMSE untuk mengetahui tingkat akurasi prediksi dari masing-masing model. Hasil awal evaluasi menunjukkan bahwa Random Forest menghasilkan performa yang lebih baik dibandingkan Linear Regression dengan nilai R² sebesar 0,9964, MAE sebesar 0,0295, dan RMSE sebesar 0,1178. Namun, hasil tersebut perlu dianalisis secara hati-hati karena ditemukan indikasi data leakage pada fitur total_harga_update. Setelah fitur tersebut dihapus, performa model mengalami penurunan dan nilai R² menjadi negatif. Hal ini menunjukkan bahwa model prediksi masih memerlukan pengembangan lebih lanjut, terutama melalui penambahan dataset dan pemilihan fitur yang lebih tepat agar hasil prediksi menjadi lebih objektif dan dapat diandalkan. Berdasarkan hasil pengembangan dan pengujian, aplikasi mobile yang dibuat telah berhasil membantu proses pencatatan dan pengelolaan stok bahan kue secara lebih terstruktur dibandingkan sistem manual. Pengujian menggunakan metode Black Box menunjukkan bahwa fitur-fitur utama aplikasi dapat berjalan sesuai dengan fungsi yang dirancang. Dengan demikian, aplikasi ini dapat menjadi solusi awal dalam mendukung digitalisasi pengelolaan stok pada UMKM, khususnya pada Toko Bahan Kue Sulastri, meskipun model prediksi masih perlu disempurnakan pada penelitian berikutnya.

Penelitian ini bertujuan merancang antarmuka web e-katalog yang sesuai dengan kebutuhan pengguna menggunakan pendekatan Prototyping dengan metode desain UCD, serta mengevaluasi prototype yang dihasilkan menggunakan User Acceptance Testing (UAT). Penelitian diawali dengan identifikasi kebutuhan pengguna melalui observasi dan wawancara, kemudian dilanjutkan dengan penyusunan user persona dan user story, perancangan wireframe, mockup, dan prototype. Prototype yang dihasilkan dievaluasi menggunakan UAT berdasarkan variabel learnability, efficiency, desain visual, dan kepuasan pengguna. Hasil evaluasi digunakan sebagai dasar proses iterasi hingga diperoleh prototype yang sesuai dengan kebutuhan pengguna, kemudian diimplementasikan ke dalam front end web e-katalog. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai rata-rata UAT meningkat dari 92,22% pada desain awal menjadi 94,06% setelah proses iterasi. Peningkatan terjadi pada seluruh variabel, yaitu learnability sebesar 3,31%, efficiency sebesar 1,78%, desain visual sebesar 1,76%, dan kepuasan pengguna sebesar 0,51%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa pendekatan Prototyping dengan metode desain User Centered Design (UCD) berhasil menghasilkan prototype antarmuka hasil iterasi berdasarkan umpan balik pengguna yang sesuai dengan kebutuhan pengguna dan berhasil diimplementasikan sebagai front end web e-katalog Space Casual Store.

Pengeringan biji kopi adalah langkah krusial yang berdampak pada mutu kopi. Metode pengeringan yang dilakukan secara manual masih sangat bergantung pada cuaca, memerlukan waktu yang cukup lama, dan sering kali menghasilkan tingkat kekeringan yang tidak konsisten. Oleh karena itu, dalam proyek akhir ini dibuatlah sebuah alat pengering kopi otomatis berbasis ESP32 yang dilengkapi mekanisme tabung berputar untuk meningkatkan efisiensi proses pengeringan. Sistem ini memanfaatkan sensor DHT22 untuk memantau suhu dan kelembapan, di mana ESP32 berfungsi untuk secara otomatis mengendalikan elemen pemanas, kipas, dan motor stepper. Data dikirimkan ke Firebase Realtime Database dengan metode streaming, sehingga memudahkan pemantauan dan pengendalian melalui aplikasi Flutter secara langsung. Aplikasi ini juga menawarkan fitur untuk mencatat riwayat pengeringan dan mengekspor laporan dalam format PDF. Hasil dari proses pengujian menunjukkan bahwa alat ini dapat mengeringkan biji kopi secara otomatis, melakukan pemantauan kondisi pengeringan secara langsung, serta menghentikan proses ketika tingkat kelembapan telah mencapai batas yang ditentukan. Jika dibandingkan dengan metode manual, sistem yang dikembangkan ini memberikan proses pengeringan yang lebih stabil, terorganisir, dan efisien.

Buah merupakan hasil perkembangan dari bunga setelah proses penyerbukan dan pembuahan, yang secara alami mengalami perubahan tingkat kematangan dari mentah hingga matang. Berdasarkan proses kematangannya, buah dikelompokkan menjadi buah klimaterik dan non-klimaterik, di mana aktivitas produksi etilen memengaruhi kecepatan perubahan fisik dan kimia setelah dipanen. Dalam praktik perdagangan, penilaian kematangan yang subjektif dan manual sering kali menyebabkan inkonsistensi sortir, sehingga buah yang belum siap konsumsi atau justru terlalu matang bercampur dalam satu distribusi. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini mengembangkan sistem sortir kematangan buah otomatis berbasis machine learning menggunakan ESP32-CAM. Sistem ini dirancang untuk mengklasifikasikan dan memisahkan buah ke dalam dua tingkat kematangan, yaitu mentah dan matang, secara otomatis. Dengan memanfaatkan pemrosesan citra digital langsung pada edge device, sistem ini diharapkan dapat mengotomatisasi proses penyortiran secara lebih objektif, cepat, dan efisien, sehingga kualitas standar buah yang sampai ke tangan konsumen tetap terjaga.

Pelayanan administrasi persuratan di Balai Desa Pesudukuh, Kabupaten Nganjuk, masih dilakukan secara manual menggunakan buku besar yang rentan terhadap kesalahan manusia dan memakan waktu. Penelitian ini bertujuan merancang sistem informasi administrasi desa berbasis website (E-LaDes) dengan fitur penomoran surat otomatis guna mendigitalisasi proses pelayanan masyarakat. Pengembangan sistem menggunakan metode Agile Scrum melalui empat tahapan sprint, sedangkan algoritma Decision Tree diterapkan untuk mengklasifikasikan dan menentukan nomor urut surat. Hasil pengujian Blackbox menunjukkan fungsionalitas sistem berjalan dengan keberhasilan 100%, dan pengujian Decision Tree pada 20 data sampel membuktikan akurasi 100% tanpa adanya duplikasi nomor. Evaluasi penerimaan pengguna menggunakan metode System Usability Scale (SUS) terhadap 97 responden menghasilkan skor rata-rata 75,95 yang menempatkan sistem pada kategori Acceptable, rating Good, dan pemeringkatan Grade C, sehingga disimpulkan bahwa E-LaDes sangat layak digunakan sebagai solusi untuk mengoptimalkan efisiensi pelayanan administrasi persuratan desa.