Implementasi Monitoring Suhu Dan Kelembapan Budidaya Jamur Tiram Antirogo Menggunakan Sensor SHT31 Berbasis Internet of Things, Mohammad Hakiki Riza, NIM E32230313, Tahun 2026, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Ir. Surateno, S.Kom., M.Kom (Dosen Pembimbing). Jamur tiram merupakan salah satu jamur konsumsi yang populer di kalangan masyarakat karena cita rasanya yang enak, teksturnya yang kenyal, serta nilai gizinya yang tinggi. Jamur tiram juga dikenal memiliki berbagai khasiat kesehatan, seperti membantu menurunkan kadar kolesterol, bersifat antibakteri, antiinflamasi, dan antivirus, menurunkan tekanan darah, serta meningkatkan daya tahan tubuh. Dengan berbagai keunggulan yang dimiliki jamur tiram, banyak petani tertarik untuk membudidayakannya. Untuk memperoleh hasil panen dengan kualitas dan jumlah yang maksimal, diperlukan teknik budi daya jamur tiram yang benar. Jamur tiram tumbuh dengan memanfaatkan unsur hara yang terdapat pada kayu yang diperkaya dengan bahan nutrisi tambahan. Pertumbuhannya dipengaruhi oleh beberapa faktor, seperti suhu, kelembapan, intensitas cahaya, pH, media tanam, serta sirkulasi udara. Jamur tiram dapat membentuk tubuh buah secara optimal pada suhu antara 26–28 derajat Celsius, sedangkan kebutuhan cahaya matahari untuk pertumbuhannya relatif rendah. Sejalan dengan pentingnya pengendalian faktor lingkungan dalam budidaya jamur tiram, tugas akhir ini berfokus pada perancangan dan penerapan sistem monitoring suhu dan kelembapan sebagai parameter utama pertumbuhan jamur. Sistem yang dikembangkan memanfaatkan sensor SHT31 yang diintegrasikan dengan mikrokontroler ESP32 untuk mengukur kondisi lingkungan secara real-time. Data hasil pengukuran selanjutnya dikirim melalui jaringan internet sehingga dapat dipantau dari jarak jauh. Dengan adanya sistem ini, diharapkan kondisi lingkungan budidaya jamur tiram dapat terjaga secara optimal dan stabil, sehingga mendukung peningkatan kualitas dan hasil panen.

Kemampuan literasi siswa sekolah dasar masih menjadi tantangan, termasuk di SD Luqman Al Hakim, yang menunjukkan kemampuan membaca siswa kelas I masih beragam sehingga memerlukan media pembelajaran yang lebih menarik untuk meningkatkan minat baca dan pemahaman materi. Sekolah telah memanfaatkan teknologi dalam proses pembelajaran, namun belum tersedia aplikasi pembelajaran interaktif berbasis Android yang dirancang sesuai karakteristik siswa dengan memperhatikan aspek User Interface (UI) dan User Experience (UX). Penelitian terdahulu telah mengembangkan aplikasi pembelajaran maupun melakukan evaluasi pengalaman pengguna, namun masih terdapat gap berupa belum diterapkannya metode Agile UX secara iteratif dalam perancangan UI/UX aplikasi pembelajaran yang berorientasi pada peningkatan literasi siswa sekolah dasar. Penelitian ini bertujuan merancang UI/UX aplikasi pembelajaran interaktif berbasis Android menggunakan metode Agile UX. Perancangan dilakukan melalui satu siklus iterasi berdasarkan hasil evaluasi pengguna. Pengujian desain awal menggunakan User Experience Questionnaire (UEQ) memperoleh rata-rata skor 0,5 yang termasuk kategori cukup, sehingga dilakukan perbaikan pada aspek antarmuka dan pengalaman pengguna. Evaluasi akhir dilakukan terhadap 36 siswa kelas I SD Luqman Al Hakim menggunakan UEQ dengan 26 butir pertanyaan dan menghasilkan rata-rata skor 2,5 yang termasuk kategori sangat baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan Agile UX melalui satu iterasi berhasil meningkatkan kualitas pengalaman pengguna dari kategori cukup menjadi sangat baik serta menghasilkan rancangan UI/UX yang lebih sesuai dengan kebutuhan siswa dalam mendukung peningkatan literasi.

Program magang ini dilaksanakan di PT Sarjana Muda Perkasa dengan fokus pada pengembangan aplikasi Selena App, yaitu aplikasi mobile yang digunakan sebagai media pelaporan survei obat bulanan di instansi kesehatan. Aplikasi ini merupakan versi mobile dari sistem Monev Katalog Obat Kementerian Kesehatan yang bertujuan untuk mempermudah proses pelaporan, pemantauan, serta pengelolaan data obat secara lebih praktis, cepat, dan terintegrasi. Pengembangan aplikasi mencakup sisi frontend dan backend menggunakan Flutter, serta didukung oleh layanan REST API yang memastikan pertukaran data berjalan secara aman dan sinkron dengan sistem utama. Kegiatan magang dilakukan oleh tiga mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Politeknik Negeri Jember, yaitu Dimas Aswito (E41220867), Mochammad Lury Choirul Rizky (E41221566) dan Muhammad Hasyim Al Arif (E41221186). Proses pengerjaan meliputi analisis kebutuhan sistem, perancangan alur aplikasi, implementasi fitur-fitur utama, pengujian, hingga tahap penyempurnaan berdasarkan hasil evaluasi penggunaan. Fitur yang dikembangkan meliputi autentikasi pengguna, pengelolaan akun, penyampaian informasi dan pengumuman, serta modul pelaporan obat berdasarkan periode yang telah ditentukan. Aplikasi Selena App dirancang untuk mampu menyesuaikan data pelaporan obat pada setiap periode, memastikan status pelaporan dapat dipantau, serta menjaga konsistensi data antara versi mobile dan sistem utama berbasis web, baik dalam kondisi draft maupun final. Kehadiran aplikasi ini memberikan kemudahan bagi petugas kesehatan dalam melakukan pelaporan secara lebih efisien tanpa harus bergantung sepenuhnya pada akses melalui komputer. Diharapkan keberadaan Selena App dapat membantu meningkatkan efektivitas proses pelaporan obat di instansi kesehatan serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat berdasarkan data yang akurat dan terkini.

Kondisi jalan yang rusak, khususnya jalan berlubang, menjadi penghambat utama mobilitas dan meningkatkan risiko kecelakaan lalu lintas, sehingga diperlukan teknologi pemantauan yang cerdas dan cepat. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem deteksi kerusakan jalan otomatis menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dengan model YOLOv8 yang terintegrasi dengan Geographic Information System GIS. Dengan menggunakan metode pengembangan Waterfall, sistem ini diimplementasikan pada perangkat Raspberry Pi 5, modul GPS Neo M8N, serta platform Website SiALAN dan aplikasi SiAlan Apps. Model tersebut mampu mengidentifikasi lima kategori kerusakan jalan, meliputi lubang (Pothole), retak kulit buaya (Alligator Crack), retak tepi (Edge Crack), Tambalan (Patching), dan Pelepasan Butir (Weathering/Raveling). Hasil penelitian menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi, antara 88% hingga 93%, di mana kategori Alligator Cracking mencatatkan performa terbaik dengan nilai F1-Score sebesar 82,1%. Pengujian lebih lanjut membuktikan bahwa kecepatan kendaraan memengaruhi efektivitas deteksi, dengan hasil optimal dicapai pada kecepatan 10 km/jam (rata-rata keberhasilan 84%). Sementara pada kecepatan 30 km/jam performa menurun secara signifikan menjadi 40% akibat efek motion blur. Selain itu, hasil User Acceptance Test (UAT) menunjukkan tingkat kelayakan sistem sebesar 84%, yang termasuk kategori Sangat Baik atau Sangat Diterima. Secara keseluruhan, sistem yang dikembangkan mampu menyediakan kemudahan akses terhadap informasi lokasi dan jenis kerusakan jalan secara akurat, proses pemantauan, pengambilan keputusan, serta perencanaan pemeliharaan dan perbaikan infrastruktur jalan. Hal ini menjadikannya sebagai alat pendukung yang efektif dalam meningkatkan keselamatan berkendara dan kualitas jalan.

Implementasi Sistem Website Frontliner Untuk Pengelolaan Data Member Pada Brilliant International Education Plus (Bieplus) Kampung Inggris Pare, Muhammad Yoga Pratama Chusnani, NIM E41220273, Tahun 2025, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Adi Sucipto, S.ST. M.Tr.T (Dosen Pembimbing). Program magang merupakan bagian wajib dari kurikulum pendidikan di Politeknik Negeri Jember yang dilaksanakan pada semester tujuh. Kegiatan magang bertujuan untuk memberikan pengalaman kerja nyata kepada mahasiswa agar mampu menerapkan pengetahuan dan keterampilan yang telah diperoleh selama perkuliahan ke dalam dunia kerja profesional. Kegiatan magang dilaksanakan di Brilliant International Education Plus (BIEPLUS) Kampung Inggris Pare dengan fokus pada penerapan sistem website internal untuk mendukung pengelolaan data dan operasional lembaga. Sebelumnya, proses administrasi peserta masih dilakukan secara manual dan menggunakan Microsoft Excel, sehingga kurang efisien.5t Selama magang, mahasiswa terlibat dalam pengelolaan modul Frontliner, meliputi verifikasi data pendaftar, pengecekan kelengkapan data, validasi status pembayaran, serta memastikan alur pendaftaran berjalan dengan baik melalui sistem website. Selain itu, mahasiswa juga membantu IT Support ringan dan pembuatan konten edukasi maupun promosi. Penerapan sistem website ini membantu meningkatkan efisiensi kerja, kerapian data, dan mendukung operasional lembaga secara lebih terstruktur.

Pembelajaran bahasa Inggris dasar di BIEPLUS Kampung Inggris Pare seringkali dianggap monoton. Penelitian ini bertujuan mengembangkan ARDUBIE, aplikasi pembelajaran interaktif berbasis Augmented Reality (AR) markerless menggunakan metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC). Aplikasi ini memvisualisasikan objek 3D kategori orang, buah, dan kendaraan, serta menyusun kalimat (Simple Present dan Present Continuous) otomatis menggunakan Text To Speech (TTS). Hasil Black Box Testing menunjukkan sistem berjalan valid, dan uji teknis markerless beroperasi optimal pada jarak 50–100 cm dengan pencahayaan terang. Uji efektivitas pada 20 siswa menunjukkan kenaikan rata-rata nilai dari 63,50 (pre-test) menjadi 90,50 (post-test), dengan penyusutan standar deviasi dari 10,89 ke 8,25 yang berarti pemahaman siswa menjadi lebih merata. Evaluasi persepsi Skala Likert mencapai 90,00% (Sangat Efektif) dan User Acceptance Testing (UAT) sebesar 82,20% (Sangat Layak). Kesimpulannya, aplikasi ARDUBIE terbukti sangat layak dan efektif meningkatkan pemahaman bahasa Inggris dasar secara interaktif.

The clothes folding process in laundry businesses is still commonly performed manually, requiring considerable time and effort. This study aims to implement the Canny Edge Detection method for clothing contour identification and fold point determination using a camera-based system integrated with Internet of Things (IoT) technology. The system utilizes the YOLOv8l model to identify clothing types, the Canny Edge Detection method to obtain clothing contours, and an ESP32 DevKit V1 microcontroller to control the folding actuator. The test results showed a success rate of 100% for shirts and trousers, and 90% for short-sleeved T-shirts, which was influenced by lighting conditions. The system is also equipped with an object validation feature that prevents the folding process when the detected object is not recognized as clothing. Based on the test results, the integration of YOLOv8l, Canny Edge Detection, and IoT technology effectively supports clothing fold point determination in laundry applications.

PT. Romi Violeta merupakan perusahaan yang bergerak di bidang penjualan furniture dengan berbagai jenis produk yang memiliki karakteristik yang beragam. Banyaknya pilihan produk yang tersedia sering kali menyebabkan pelanggan mengalami kesulitan dalam menentukan produk yang sesuai dengan kebutuhan dan preferensinya. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem rekomendasi yang dapat membantu pelanggan dalam memilih produk furniture secara lebih cepat, tepat, dan relevan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem rekomendasi produk furniture berbasis website dengan menerapkan metode K-Nearest Neighbor (K-NN). Sistem dikembangkan menggunakan framework Laravel dan memanfaatkan data historis pemesanan sebagai dataset latih. Kriteria yang digunakan dalam proses rekomendasi meliputi asal negara, jenis klien, model, dan tipe produk. Data kategorikal terlebih dahulu melalui proses encoding, kemudian dilakukan perhitungan jarak menggunakan metode Euclidean Distance untuk menentukan tingkat kemiripan antara data preferensi pengguna dengan data historis yang tersedia. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metrik Accuracy untuk mengukur tingkat ketepatan algoritma K-Nearest Neighbor dalam menghasilkan rekomendasi produk furniture. Pengujian dilakukan dengan variasi nilai K sebesar 3, 5, dan 10. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode K-Nearest Neighbor mampu menghasilkan rekomendasi produk dengan tingkat akurasi yang sangat baik. Berdasarkan hasil perhitungan, diperoleh rata-rata nilai Accuracy sebesar 99,54%, yang menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan rekomendasi produk furniture secara tepat berdasarkan kemiripan data preferensi pengguna dengan data historis pemesanan yang tersedia. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa metode K-Nearest Neighbor berhasil diterapkan pada sistem rekomendasi produk furniture berbasis website dan mampu membantu pelanggan memperoleh rekomendasi produk yang sesuai dengan preferensi yang dimiliki. Selain itu, sistem yang dibangun juga dapat mendukung PT. Romi Violeta dalam meningkatkan kualitas pelayanan, efektivitas pemasaran, dan proses penjualan produk furniture.