Gangguan penglihatan merupakan masalah global yang berdampak signifikan pada mobilitas dan kemandirian penderitanya. Di Indonesia, jumlah penyandang tunanetra yang cukup besar memerlukan inovasi teknologi bantu yang portabel, terjangkau, dan mandiri guna membantu mereka mengenali lingkungan sekitar, khususnya di dalam rumah. Penelitian ini bertujuan untuk merancang, mengimplementasikan, dan menguji aplikasi Vision Aid berbasis Android yang mengintegrasikan teknologi deteksi objek secara real-time. Pengembangan sistem ini menggunakan Metode Waterfall. Aplikasi mobile dibangun menggunakan platform Flutter dengan bahasa pemrograman Dart. Pada modul kecerdasan buatan, sistem memanfaatkan model YOLOv5 (versi yolov5s) melalui bahasa pemrograman Python dan framework PyTorch untuk mendeteksi benda-benda umum di rumah seperti meja, kursi, dan objek lainnya melalui kamera smartphone secara langsung. Hasil identifikasi objek kemudian disampaikan kepada pengguna melalui multi-output interaktif berupa suara menggunakan Text-to-Speech (TTS) dan getaran (vibration feedback). Evaluasi fungsionalitas sistem dilakukan melalui metode black box testing yang melibatkan teknisi dan mahasiswa bidang teknologi informasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi Vision Aid berhasil menjalankan seluruh fungsi utamanya dengan baik, mulai dari proses autentikasi (login, registrasi, lupa password), manajemen sesi token, akses kamera, penandaan bounding box, hingga penyampaian informasi melalui suara dan getaran. Aplikasi ini terbukti mampu mengintegrasikan teknologi pendeteksi visual ke dalam sistem ponsel pintar Android sebagai media bantu navigasi yang responsif bagi penyandang tunanetra. Pengembangan lebih lanjut disarankan untuk menambah variasi dataset objek, meningkatkan akurasi deteksi pada kondisi minim pencahayaan, serta melakukan pengujian langsung kepada pengguna tunanetra.

Penelitian ini dilatar belakangi oleh kesulitan yang dihadapi petani dalam mengidentifikasi penyakit pada tanaman jagung hibrida serta keterbatasan akses terhadap pakar pertanian untuk memperoleh diagnosis yang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar berbasis website untuk mendiagnosis penyakit tanaman jagung hibrida menggunakan metode Forward Chaining dan Certainty Factor (CF). Sistem ini dirancang untuk mendeteksi penyakit, seperti bulai, hawar daun, busuk batang, busuk pelepah, dan bercak daun, serta memberikan rekomendasi penanganan yang sesuai. Sistem dikembangkan menggunakan framework Laravel dan database MySQL, kemudian dievaluasi melalui Blackbox Testing, pengujian akurasi, dan System Usability Scale (SUS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh fitur sistem berfungsi dengan baik, dengan tingkat akurasi sebesar 90%, yang menunjukkan bahwa hasil diagnosis sistem mendekati validasi pakar. Selain itu, evaluasi SUS menghasilkan skor rata-rata sebesar 73,78 yang menunjukkan bahwa sistem termasuk dalam kategori baik dan dapat diterima oleh pengguna. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem pakar yang dikembangkan dapat membantu petani dalam melakukan diagnosis awal penyakit secara lebih cepat, mudah, dan akurat.

“Rancang Bangun Sistem Informasi Akademik Berbasis Web Menggunakan Metode Waterfall (Studi Kasus: SMA Negeri 1 Bondowoso)”. Arengga Pratama Reyfandi, NIM E31231793, Tahun 2025, Manajemen Informatika, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Ely Mulyadi, SE, M.Kom. (Dosen Pembimbing). SMA Negeri 1 Bondowoso masih menghadapi beberapa kendala dalam proses pengelolaan data akademik karena sebagian besar proses administrasi masih dilakukan secara manual menggunakan Microsoft Excel. Pengelolaan data siswa, data guru, jadwal pelajaran, nilai, absensi, tugas, dan ujian sering menimbulkan keterlambatan proses pengolahan data serta berisiko menyebabkan kesalahan dalam pencatatan dan penyimpanan data akademik. Oleh karena itu, dibangun sebuah sistem informasi akademik berbasis web untuk membantu proses administrasi akademik agar menjadi lebih efektif, terstruktur, dan terintegrasi. Sistem yang dikembangkan memiliki beberapa fitur utama, seperti pengelolaan data guru, data siswa, mata pelajaran, kelas, jadwal pelajaran, absensi, nilai, tugas, ujian, serta manajemen akun pengguna. Sistem ini juga dilengkapi dengan fitur keamanan login menggunakan One Time Password (OTP) melalui email atau WhatsApp untuk meningkatkan keamanan autentikasi pengguna. Selain itu, sistem menyediakan hak akses yang berbeda untuk admin, guru, dan siswa sehingga setiap pengguna dapat mengakses fitur sesuai kebutuhan masing-masing. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Waterfall, yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem dibangun menggunakan Laravel, bahasa pemrograman PHP, dan database MySQL. Pengujian dilakukan dengan Black Box Testing untuk memastikan seluruh fitur berfungsi sesuai rancangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem informasi akademik berbasis web ini membantu pengelolaan data akademik menjadi lebih efektif, cepat, dan terorganisir serta mempermudah penyampaian informasi akademik di SMA Negeri 1 Bondowoso.

Dalam analisis sentimen masyarakat terhadap kinerja pemadam kebakaran berdasarkan opini yang disampaikan melalui platform Threads. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh banyaknya masyarakat yang menyampaikan pengalaman, keluhan, apresiasi, maupun saran terhadap layanan pemadam kebakaran melalui media sosial, namun opini tersebut masih tersebar dan belum diolah secara sistematis. Data penelitian diperoleh melalui proses web scraping menggunakan kata kunci yang berkaitan dengan pemadam kebakaran, seperti "damkar", "pemadam kebakaran", dan "petugas damkar". Data yang terkumpul kemudian melalui tahapan pengolahan teks, yaitu cleaning, case folding, normalisasi kata, stopword removal, dan stemming. Setelah itu, data diberi label sentimen, dilakukan pembobotan kata menggunakan TF-IDF, lalu diklasifikasikan ke dalam tiga kategori sentimen, yaitu positif, netral, dan negatif. Model yang digunakan adalah algoritma Complement Naive Bayes (CNB). Pengembangan sistem menggunakan metode Waterfall, sedangkan proses pengolahan data mengikuti tahapan CRISP-DM. Pada tahap pemodelan, data latih diseimbangkan menggunakan SMOTE agar model tidak terlalu condong pada kelas mayoritas. Model kemudian dilatih menggunakan data training hasil SMOTE sebanyak 2.265 baris dan dievaluasi menggunakan 317 data testing. Hasil evaluasi menunjukkan model memperoleh akurasi sebesar 67,19%, dengan nilai presisi sebesar 77% untuk kelas positif dan 69% untuk kelas netral, namun masih rendah pada kelas negatif (3%) akibat jumlah data asli yang sangat terbatas pada kelas tersebut. Hasil analisis sentimen tersebut diintegrasikan ke dalam sistem berbasis website bernama Dasena. Dengan adanya sistem ini, hasil analisis sentimen masyarakat terhadap kinerja pemadam kebakaran dapat disajikan secara lebih terstruktur dan mudah dipahami sebagai bahan evaluasi layanan publik.

RANCANG BANGUN WAREHOUSE MANAGEMENT SYSTEM BERBASIS FLUTTER YANG TERINTEGRASI DENGAN GOOGLE FIRESTORE DAN APACHE KAFKA DI PT BINA CIPTA TEKNOLOGI, Agung Kurniawan, Tahun 2026, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Bety Etikasari, S.Pd, M.Pd (Dosen Pembimbing), Ririn Purwati (Pembimbing Lapang). PT BISI International Tbk (Charoen Pokphand Group) melalui PT Bina Cipta Teknologi terus berupaya meningkatkan efisiensi operasional logistik melalui transformasi digital, salah satunya dengan pengembangan sistem manajemen gudang yang modern. Warehouse Management System (Warehouse Management System) ini dirancang sebagai solusi berbasis aplikasi mobile untuk mengatasi kendala pencatatan manual dan keterlambatan sinkronisasi data stok antar gudang. Dalam kegiatan magang ini, pengembangan difokuskan pada pembangunan aplikasi mobile menggunakan kerangka kerja Flutter yang terintegrasi dengan Google Firestore sebagai basis data real-time dan Apache Kafka sebagai jembatan komunikasi data ke sistem ERP pusat (CPERP). Lingkup pengerjaan meliputi implementasi antarmuka pengguna yang responsif untuk modul krusial seperti Good Receipt, Delivery Order, dan Stock Take (Opname Stok), serta pengembangan logika backend yang kompleks di sisi aplikasi. Fitur unggulan yang dikembangkan antara lain validasi otomatis berbasis pemindaian barcode untuk mencegah duplikasi data serial number, mekanisme sinkronisasi data seketika (real-time sync) untuk pemantauan stok yang akurat, serta manajemen sesi pengguna (single session) untuk keamanan akses. Hasil dari pengembangan ini adalah terciptanya ekosistem pergudangan yang lebih responsif, di mana data fisik dan data sistem dapat terintegrasi tanpa hambatan, meminimalkan human error, serta mempercepat proses pengambilan keputusan bisnis di lingkungan perusahaan. Proyek ini menjadi kontribusi nyata dalam mendukung digitalisasi industri agrikultur yang berkelanjutan dan efisien.

Stunting merupakan masalah gizi yang masih menjadi perhatian serius di Indonesia, termasuk di Bondowoso. Posyandu sebagai ujung tombak pelayanan kesehatan Masyarakat masih menghadapi kendala pencatatan data secara manual yang menyebabkan kesulitan dalam pemantauan kesehatan ibu hamil dan deteksi stunting pada balita secara tepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi ibu hamil dan deteksi stunting pada balita berbasis website, menerapkan algoritma Random Forest untuk mendeteksi risiko stunting, serta menguji tingkat penerimaan pengguna terhadap sistem yang dikembangkan. Sistem dibangun menggunakan framework Laravel dan Python dengan basis data MySQL, dan dikembangkan menggunakan model Waterfall yang terdiri dari tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, serta operasi dan pemeliharaan. Implementasi model klasifikasi Random Forest dilakukan melalui tiga percobaan dengan dataset yang berbeda. Percobaan pertama menggunakan dataset Kaggle, percobaan kedua menggunakan dataset Puskesmas Nangkaan Bondowoso, dan percobaan ketiga menggunakan dataset gabungan keduanya. Dari ketiga percobaan, model terbaik diperoleh dari percobaan ketiga dengan akurasi sebesar 86.89%, precision 80%, recall 81%, dan F1-Score 81%. Pengujian sistem dilakukan menggunakan dua metode yaitu Blackbox Testing dan User Acceptance Testing (UAT). Hasil pengujian Blackbox Testing menunjukkan bahwa seluruh 57 skenario pengujian berhasil berjalan sesuai kebutuhan fungsional. Hasil pengujian UAT dari 6 responden yang terdiri dari kader dan bidan Posyandu Perumahan Villa Kembang Asri menunjukkan presentase kelayakan sebesar 93.89?ngan kategori “Sangat Layak”.

Bersepeda merupakan aktivitas yang kian digemari masyarakat Indonesia, namun banyak pesepeda menghadapi kesulitan dalam memilih rute yang sesuai dengan kemampuan fisik dan jenis sepeda yang digunakan. Permasalahan tersebut meliputi ketidaktahuan mengenai kondisi medan, kurangnya informasi estimasi waktu perjalanan, serta ketidakpastian tingkat kesulitan jalur. Hal ini tidak hanya mengurangi kenyamanan bersepeda, tetapi juga berpotensi meningkatkan risiko kecelakaan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun aplikasi rekomendasi rute bersepeda berbasis Android bernama Smart Cycling menggunakan framework Flutter. Pendekatan User Centered Design (UCD) diterapkan untuk mengidentifikasi kebutuhan pengguna secara nyata melalui observasi dan wawancara secara langsung kepada pesepeda di beberapa wilayah Kecamatan Jenggawah, Ambulu, dan Tempurejo, Kabupaten Jember. Rekomendasi rute dihasilkan menggunakan logika Rule-Based Filtering yang menyaring rute berdasarkan tipe pengguna dan tipe sepeda, kemudian mengurutkan hasil rekomendasi berdasarkan skor kecocokan jarak secara otomatis. Proses pengembangan aplikasi menghasilkan sistem yang dilengkapi fitur navigasi realtime berbasis Open Street Map (OSM), informasi cuaca realtime menggunakan OpenWeatherMap, Misi Perjalanan, pencatatan riwayat perjalanan, serta tren aktivitas bersepeda pengguna. Penelitian ini melibatkan dua tahap pengujian. Pertama, pengujian pada tahap perancangan desain menggunakan System Usability Scale (SUS) kepada 15 responden untuk mengevaluasi kelayakan prototype, menghasilkan nilai rata-rata 72,67 yang termasuk kategori OK (Grade C) dengan tingkat penerimaan Acceptable, sehingga prototype dinyatakan layak untuk dilanjutkan ke tahap pengembangan aplikasi. Kedua, pengujian pada tahap aplikasi yang telah selesai dibangun menggunakan User Acceptance Test (UAT) kepada 5 responden, menghasilkan rata-rata keberhasilan sebesar 89,5%, melampaui acceptance criteria minimal 80%, sehingga aplikasi dinyatakan diterima dan layak digunakan.

Ilmu Pengetahuan Alam (IPA) sebagai salah satu mata pelajaran yang erat kaitannya dengan kehidupan. Pada jenjang SMP, pembelajaran IPA khususnya materi Struktur Bumi dan Perkembangannya sering kali sulit dipahami siswa karena masih bersifat abstrak dan tidak dapat diamati secara langsung. Proses pembelajaran yang masih didominasi metode konvensional yang cenderung pasif sehingga konsep yang abstrak semakin sulit dipahami. Sebagai solusi, dikembangkan aplikasi augmented reality struktur bumi dan perkembangannya yang memungkinkan siswa melihat dan berinteraksi langsung dengan objek 3D lapisan bumi dan pergerakan lempeng melalui smartphone. Aplikasi dikembangkan menggunakan metode ADDIE dengan tools utama Blender untuk pemodelan 3D, Vuforia sebagai sistem marker-based tracking, dan Unity Engine sebagai platform pengembangan. STRUMI menyediakan empat fitur utama yaitu Scan AR untuk menampilkan objek 3D lapisan bumi dan animasi pergerakan lempeng, Menu Materi dengan empat subbab pembelajaran, Kuis berbasis online, serta halaman Informasi pengembang. Hasil pengujian blackbox terhadap 30 skenario mencapai nilai 100%, pengujian UAT terhadap 32 siswa SMPN 10 Jember memperoleh persentase 93,96?ngan kategori Sangat Baik. Hasil pre-test dan post-test menunjukkan kelompok pengguna aplikasi AR mengalami peningkatan nilai rata-rata sebesar 82,9%, jauh lebih tinggi dibandingkan kelompok buku konvensional yang hanya meningkat 40,6%, membuktikan bahwa STRUMI efektif sebagai media pembelajaran berbasis teknologi.