Applicant Tracking System (ATS) menghadapi tantangan kinerja signifikan akibat volume data tinggi, menyebabkan waktu tunggu panjang dan potensi kegagalan sistem. Untuk mengatasi ini, penelitian ini mengusulkan implementasi database caching guna meningkatkan responsivitas, throughput, dan skalabilitas sistem. Meskipun caching non-persisten, manfaat peningkatannya sangat besar. Studi ini mengimplementasikan dan menganalisis secara komparatif empat strategi caching utama—Cache-Aside, Write-Through, Write-Behind, dan Read-Through—dalam ATS berbasis microservices. Evaluasi dilakukan berdasarkan atribut Cache-Hit, Cache-Miss, Response Time, dan Resource Utilization, dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk menentukan strategi yang paling optimal. Hasil pengujian menunjukkan semua strategi caching secara signifikan mengurangi waktu respons dibandingkan tanpa cache. Secara khusus, Write-Behind menunjukkan waktu respons paling ideal (15ms), meskipun dengan peningkatan pemanfaatan sumber daya. Berdasarkan metode SAW, strategi Write-Behind direkomendasikan sebagai solusi paling optimal untuk ATS, mencapai skor preferensi tertinggi 0.3751.

Usaha dagang Mulia Rasa merupakan bisnis rumahan yang memproduksi dan menjual produk tepung bumbu dalam berbagai merek. Permasalahan yang sering dihadapi adalah ketidakpastian jumlah stok yang dibutuhkan setiap bulan akibat fluktuasi penjualan dan keterbatasan alat bantu analisis. Untuk mengatasi hal tersebut, dibangun sebuah sistem informasi berbasis website yang mampu membantu pemilik usaha dalam memantau data stok, penjualan, dan melakukan peramalan kebutuhan persediaan barang.Sistem ini dikembangkan menggunakan framework Laravel dengan metode Weighted Moving Average (WMA) sebagai dasar perhitungan peramalan. Website dilengkapi berbagai fitur utama seperti pengelolaan data produk, jenis, kategori, satuan, stok, dan penjualan. Selain itu, terdapat juga fitur peramalan stok yang menyajikan hasil perhitungan WMA dalam bentuk tabel dan grafik, serta indikator evaluasi akurasi berupa nilai MAD, MSE, dan MAPE.Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Black Box Testing, yang mencakup functional testing dan usability testing dengan total 13 skenario pengujian. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fungsi berjalan sesuai kebutuhan pengguna.Dengan adanya sistem ini, pemilik usaha dapat melakukan pengambilan keputusan terkait stok secara lebih optimal dan berbasis data, serta meningkatkan efisiensi pengelolaan usaha secara menyeluruh.

Dalam era transformasi digital, keberadaan ruang server sebagai pusat pengolahan dan penyimpanan data menjadi elemen penting bagi institusi pendidikan tinggi seperti Politeknik Negeri Jember. Kondisi lingkungan ruang server yang tidak terpantau secara optimal dapat memicu gangguan layanan, kerusakan perangkat keras, hingga kehilangan data penting. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pemantauan ruang server Kampus 4 Sidoarjo berbasis Internet of Things (IoT), dengan visualisasi denah 3D menggunakan platform Home Assistant dan pengambilan keputusan otomatis berbasis metode Fuzzy Mamdani. Sistem ini terdiri dari sensor DHT22 untuk mengukur suhu dan kelembaban, sensor PIR untuk mendeteksi gerakan, ESP32-CAM untuk pemantauan visual, dan ESP32 NodeMCU sebagai pusat kendali. Data dikirimkan melalui protokol MQTT ke server lokal, dianalisis menggunakan logika fuzzy, dan ditampilkan secara real-time dalam antarmuka Home Assistant. Hasil defuzzifikasi menentukan tingkat peringatan (aman, waspada, bahaya) yang memicu notifikasi dan kontrol buzzer sebagai sistem peringatan dini

Dalam budidaya buah naga, salah satu permasalahan utama yang dihadapi adalah tingginya konsumsi listrik dari PLN untuk pencahayaan, yang berdampak pada meningkatnya biaya operasional. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini mengembangkan sistem monitoring energi berbasis panel surya dengan metode Maximum Power Point Tracking (MPPT) guna mengoptimalkan pemanfaatan energi dan mengurangi ketergantungan pada listrik PLN. Tujuan penelitian ini adalah untuk merancang dan mengimplementasikan sistem otomatisasi pencahayaan dan penyiraman pestisida menggunakan panel surya, serta menganalisis efisiensi energi yang dihasilkan. Hasil dari pengujian ini menunjukkan bahwa biaya instalasi awal sistem panel surya memang lebih tinggi dibandingkan dengan instalasi listrik PLN. Namun, jika dilihat dari sisi biaya operasional bulanan, panel surya jauh lebih ekonomis. Hal ini menjadikan panel surya sebagai investasi jangka panjang yang lebih efisien.

Sistem Rekomendasi Tempat Wisata Di Mojokerto Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Penelitian ini merancang sebuah sistem rekomendasi wisata berbasis web di Mojokerto dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) sebagai solusi bagi wisatawan yang kesulitan menemukan destinasi relevan. Sistem ini secara efektif menghasilkan alternatif destinasi yang telah dipersonalisasi dari 40 tempat wisata dalam kategori sejarah, religi, alam, dan keluarga berdasarkan enam kriteria yang dapat diatur oleh pengguna, seperti jarak, harga, ulasan, dan aksesibilitas jalan. Dengan hasil pengujian fungsionalitas 100% valid, sistem ini terbukti menjadi alat bantu yang andal untuk perencanaan perjalanan di Mojokerto.

Pemanfaatan energi surya sebagai sumber energi terbarukan semakin berkembang dalam berbagai bidang, termasuk dalam sistem irigasi otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem penyiraman tanaman hias berbasis photovoltaic dengan sistem solar tracking guna meningkatkan efisiensi penyerapan energi matahari. Sistem ini dirancang agar panel surya dapat mengikuti pergerakan matahari secara otomatis, sehingga energi yang dihasilkan lebih optimal dibandingkan dengan sistem panel surya statis. Metode yang digunakan dalam penelitian ini meliputi perancangan dan implementasi mekanisme solar tracking berbasis sensor cahaya, pengujian efisiensi daya yang dihasilkan, serta analisis kinerja sistem penyiraman otomatis. Data yang diperoleh dianalisis untuk mengevaluasi perbedaan efisiensi antara panel surya statis dan panel surya dengan sistem pelacakan matahari. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem solar tracking dapat meningkatkan efisiensi konversi energi surya hingga 9.77% dibandingkan dengan panel surya statis. Pengujian juga dilakukan untuk menguji tingkat penerimaan pengguna terhadap sistem yang telah dikembangkan menggunakan User Acceptance Testing dengan perolehan hasil 81.25%. Menandakan bahwa secara umum, sistem memiliki usabilitas yang baik terhadap pengguna. Implementasi teknologi ini diharapkan dapat menjadi pembelajaran dan solusi ramah lingkungan bagi sekolah menengah pertama yang ingin menerapkan sistem irigasi berbasis energi terbarukan.

In developing an Android expert system application for diagnosis of diseases and pests in shallot plants using the Certainty Factor method. The goal is to help farmers identify crop problems quickly and accurately. The system utilizes the AI YOLOv11 model for the classification of images of physical symptoms, with the confidence value from AI being the basis for calculating the Certainty Factor combined with expert weight to determine the level of influence of crop failure. Results showed the AI YOLOv11 model achieved 97?curacy, and the Certainty Factor method successfully provided a quantitative measure of disease/pest impact. The application presents diagnosis, damage level, causes, and treatment solutions, and has been functionally tested. It is expected that this application will be an effective tool for shallot farmers.

Banjir merupakan bencana alam yang sering terjadi akibat tingginya curah hujan, buruknya sistem drainase, dan perubahan tata guna lahan yang tidak terkendali. Pemerintah dan masyarakat memerlukan sistem deteksi dini banjir yang efisien dan andal untuk mendukung upaya mitigasi bencana. Namun, alat deteksi dini banjir masih memiliki permasalahan pada konsumsi daya yang perlu dioptimalkan agar dapat beroperasi secara lebih efektif dan berkelanjutan. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan penggunaan energi dalam komponen Internet of Things pada alat deteksi dini banjir guna meningkatkan efisiensi daya serta memperpanjang durasi operasional perangkat. Metode penelitian yang digunakan adalah metode eksperimental yang mencakup perancangan sistem berbasis Internet of Things dengan pemanfaatan panel surya sebagai sumber energi utama. Data dari berbagai sensor dikumpulkan dan dianalisis untuk mengoptimalkan konsumsi energi perangkat. Pengujian dilakukan guna mengukur daya tahan sistem dalam berbagai kondisi operasional. Hasil pengujian menunjukkan bahwa alat deteksi dini banjir yang dikembangkan memiliki efisiensi energi rata-rata 5,14%, dengan daya input dari panel surya berkisar antara 12,8 W hingga 60 W. Konsumsi daya perangkat sebesar 1,8 W, memungkinkan sistem bertahan hingga 11 jam 40 menit dengan baterai dalam kondisi penuh. Selain itu, sistem ini mampu beroperasi secara otomatis serta mengirimkan data pemantauan secara real-time. Pada penelitian ini diharapkan bahwa alat deteksi dini banjir yang dikembangkan dapat memberikan solusi yang lebih efektif dalam pemantauan dan mitigasi bencana. Selain itu penelitian ini juga mendukung penerapan teknologi Internet of Things yang lebih efisien dalam manajemen energi.