Sistem Monitoring Patroli Keamanan Berbasis Mobile di Politeknik Negeri Jember, Ayuni Citra Lutfiah, NIM E31231033, Tahun 2026, Manajemen Informatika, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Pramuditha Shinta Dewi Puspitasari, S.Kom., M.Kom. (Dosen Pembimbing) Politeknik Negeri Jember memiliki luas area sebesar 361.827 meter persegi dengan sembilan jurusan aktif yang membutuhkan sistem keamanan yang terkoordinasi dengan baik. Namun, proses patroli keamanan selama ini masih dilakukan secara manual, yaitu dengan mengirimkan laporan melalui aplikasi WhatsApp. Metode ini menimbulkan berbagai kendala, seperti data yang tidak terdokumentasi dengan baik, rawan hilang, dan sulit dilacak kembali oleh pengelola keamanan kampus. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem monitoring patroli keamanan berbasis mobile yang mampu mendukung kegiatan patroli secara digital, terstruktur, dan terdokumentasi. Sistem dikembangkan menggunakan metode prototype, yang memungkinkan proses pengembangan dilakukan secara bertahap dan disesuaikan dengan kebutuhan pengguna melalui umpan balik langsung selama pengujian. Dalam implementasinya, sistem ini dibangun menggunakan framework Flutter untuk aplikasi mobile dan REST API berbasis PHP untuk menghubungkan aplikasi dengan database. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode User Acceptance Testing (UAT) dan blackbox testing untuk menilai sejauh mana sistem dapat diterima dan berfungsi sesuai dengan harapan pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat diterima dengan baik, berjalan sesuai fungsi, dan mampu meningkatkan efektivitas pengawasan serta pelaporan kegiatan patroli di lingkungan Politeknik Negeri Jember.

Rancang Bangun Sistem Informasi Manajemen Anggota Dan Keuangan Berbasis Web Pada Pencak Silat Merpati Putih Cabang Jember, Siti Afiah Dahliawati, NIM E31230115, Tahun 2026, Manajemen Informatika, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Ely Mulyadi S.E., M.Kom. (Dosen Pembimbing). PPS Betako Merpati Putih Cabang Jember masih menghadapi sejumlah kendala dalam pengelolaan administrasi organisasi. Absensi anggota yang dicatat lewat grup WhatsApp, iuran SPP yang tidak terdokumentasi dengan baik, serta data anggota yang belum terkelola secara terpusat menjadi permasalahan utama yang ada. Hal ini mengakibatkan terjadinya kesalahan pencatatan, lambatnya akses informasi, dan sulitnya pengawasan keuangan organisasi, di tengah jumlah anggota yang tercatat sebanyak 464 orang pada tahun 2024. Guna mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini merancang dan membangun sebuah sistem informasi berbasis web bernama TapakMP dengan memanfaatkan framework Laravel, basis data MySQL, dan metode pengembangan Waterfall. Sistem ini hadir dengan berbagai fitur unggulan seperti absensi menggunakan QR Code, pencatatan kas cabang, pembuatan tagihan SPP secara otomatis, konfirmasi pembayaran digital, evaluasi kinerja pelatih, serta pengecekan kelayakan Ujian Kenaikan Tingkat (UKT) yang dapat diakses oleh tiga jenis pengguna, yaitu Pengurus, Pelatih, dan Anggota. Pengujian Blackbox Testing membuktikan bahwa seluruh fitur pada ketiga hak akses berjalan dengan baik sesuai kebutuhan. Adapun pengujian User Acceptance Testing (UAT) yang melibatkan 7 responden menghasilkan tingkat kelayakan sebesar 90,2?ngan predikat Sangat Layak. Kehadiran sistem ini berhasil mengubah proses administrasi yang semula dilakukan secara manual menjadi lebih digital, otomatis, dan terintegrasi, sehingga pengurus dapat mengelola organisasi dengan lebih cepat, akurat, dan transparan.

Implementasi Sistem Informasi Pengecekan Stunting Berbasis Website dengan LoRa dan n8n untuk Otomasi Keputusan, Muhammad Raynard Aurelio Putra Malik, E32231405, Tahun 2026, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Agus Purwadi S.T., M.T., (Pembimbing). Stunting merupakan salah satu permasalahan kesehatan anak yang masih sering terjadi, terutama pada wilayah posyandu yang memiliki keterbatasan akses internet. Proses pencatatan dan pemantauan data pertumbuhan anak pada kondisi tersebut umumnya masih dilakukan secara manual sehingga berpotensi menimbulkan keterlambatan dalam pengambilan keputusan. Tugas akhir ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem informasi pengecekan stunting berbasis website yang mampu bekerja pada lingkungan dengan keterbatasan konektivitas internet. Sistem dibangun menggunakan website lokal untuk input data pertumbuhan anak dengan penyimpanan pada database MySQL, kemudian data dikirimkan melalui teknologi LoRa dari setiap posyandu menuju gateway server. Selanjutnya, data diteruskan ke server cloud dan disimpan pada database Supabase. Data yang tersimpan pada cloud selanjutnya diolah menggunakan n8n sebagai sistem otomasi alur kerja untuk melakukan pemrosesan data, pengambilan keputusan berbasis model kecerdasan buatan, serta pengiriman notifikasi dan pengingat kepada pengguna melalui WhatsApp. Selain itu, sistem juga menyediakan website berbasis cloud sebagai pusat informasi yang menampilkan hasil analisis serta rekomendasi edukasi Kesehatan yang dihasilkan oleh model AI. Hasil dari tugas akhir ini diharapkan mampu membantu tenaga kesehatan dalam melakukan pemantauan stunting secara lebih efektif, terstruktur, dan berkelanjutan, khususnya pada daerah posyandu dengan keterbatasan akses internet.

Implementasi Jaringan LoRa Untuk Transmisi Data Pengukuran Antropometri IoT–n8n Sistem Monitoring Stunting, Andika Nuzuli Alfisyah, NIM E32231517, Tahun 2026, Program Studi Teknik Komputer, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Dosen Pembimbing: Dr. Agus Purwadi S.T., M.T.,. Stunting merupakan masalah kesehatan balita yang berdampak serius pada pertumbuhan fisik dan kognitif jangka panjang. Pemantauan rutin melalui pengukuran antropometri (berat dan tinggi badan) terkendala oleh keterbatasan akses internet di lokasi terpencil, kesalahan input manual, serta keterlambatan analisis data. Kondisi ini menghambat intervensi dan pengambilan keputusan medis yang cepat. Penelitian ini bertujuan membangun sistem monitoring stunting terintegrasi berbasis Internet of Things (IoT) dengan memanfaatkan jaringan LoRa (Long Range) sebagai media transmisi data di wilayah tanpa internet. Sistem terdiri dari sensor Load Cell dan Ultrasonic berbasis ESP32 untuk pengukuran otomatis. Data pengukuran divalidasi oleh petugas melalui aplikasi website lokal dan disimpan pada database PostgreSQL sebelum dikirimkan secara estafet melalui modul LoRa menuju Gateway internet. Data tersebut selanjutnya diproses oleh platform workflow automation n8n di cloud. Proses meliputi perhitungan Z-Score standar WHO dan analisis status gizi otomatis. Hasil analisis disimpan di cloud database dan dikirim kembali (downlink) via LoRa ke lokasi terpencil untuk pembaruan data lokal. Melalui sistem ini, petugas mendapatkan hasil analisis status gizi dan rekomendasi kesehatan secara real-time tanpa bergantung pada konektivitas internet lokal yang stabil. Penelitian ini memberikan kontribusi teknis dalam menjembatani kesenjangan infrastruktur telekomunikasi untuk mendukung program pengentasan stunting nasional secara efektif dan efisien.

Rancang Bangun Modul IoT Pengukur Antropometri Dengan Komunikasi LoRa Untuk Sistem Monitoring Stunting Berbasis n8n. Muhammad Amir Fauzan, Nim E32231632, Tahun 2026, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Dr. Agus Purwadi S.T., M.T., (Pembimbing). Monitoring status gizi balita, khususnya deteksi stunting di daerah terpencil, sering terkendala ketiadaan internet dan pengukuran manual yang rentan error. Tugas akhir ini merancang modul IoT pengukur antropometri balita berbasis ESP32 dengan komunikasi LoRa dan website lokal untuk monitoring stunting terintegrasi. Sistem menggunakan sensor load cell HX711 untuk mengukur berat badan secara presisi dan sensor ultrasonik HC-SR04 untuk tinggi badan balita. ESP32 bertanggung jawab mengakuisisi data sensor secara real-time, memprosesnya, serta menampilkannya langsung ke website lokal melalui komunikasi serial USB pada laptop petugas posyandu. Data dikirim melalui modul LoRa SX1278 ke platform n8n di cloud untuk analisis Z-score berdasarkan standar WHO, menentukan status gizi (normal, stunting, dll.). Komunikasi LoRa dikonfigurasi dual-hop dengan LoRa Gateway sebagai repeater, memastikan jangkauan luas di daerah tanpa infrastruktur internet. Hasil analisis dikirim balik melalui jalur LoRa yang sama ke website lokal untuk ditampilkan kepada petugas. Website dibangun dengan XAMPP dan database SQLite, berfungsi sebagai antarmuka untuk input manual (nama, usia, jenis kelamin) serta visualisasi hasil pengukuran dan analisis real-time. Seluruh pemrograman ESP32 dilakukan via Arduino IDE, sementara n8n menangani automasi analisis data. Dengan modul IoT ini, proses pengukuran antropometri, transmisi nirkabel, dan monitoring status gizi berjalan otomatis, akurat, dan efisien meski tanpa internet. Sistem mendukung deteksi dini stunting oleh petugas posyandu menggunakan teknologi tepat guna yang terintegrasi.

Pemantauan pertumbuhan balita di Posyandu selama ini dilakukan secara manual menggunakan Kartu Menuju Sehat (KMS) cetak yang bersifat reaktif, sehingga tenaga kesehatan baru dapat mendeteksi gangguan gizi setelah masalah tersebut benar-benar terjadi dan intervensi seringkali terlambat diberikan. Kondisi ini menjadi persoalan serius mengingat stunting dan gangguan gizi kronis masih menjadi tantangan kesehatan masyarakat di Indonesia. Keterbatasan sistem konvensional tersebut mendorong kebutuhan akan solusi berbasis teknologi yang mampu memprediksi trajektori pertumbuhan balita secara proaktif, sehingga tenaga kesehatan dan orang tua dapat mengambil tindakan pencegahan sebelum kondisi gizi anak memburuk. Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan sistem prediksi pertumbuhan balita berbasis algoritma Prophet yang terintegrasi dalam aplikasi Android bernama Kawan Tumbuh, dikembangkan menggunakan framework Flutter dengan backend Python (FastAPI) dan basis data real-time Supabase. Data yang digunakan adalah 259 rekam historis penimbangan balita berusia 24–60 bulan dari 6 Posyandu wilayah Probolinggo periode 2019–2025, mencakup tiga indikator antropometri utama yaitu berat badan, tinggi badan, dan lingkar kepala. Dataset dibagi menggunakan metode Chronological Hold-Out Split dengan rasio 80:20 untuk menjaga urutan kronologis dan mencegah data leakage yang dapat menghasilkan evaluasi tidak valid secara klinis. Algoritma Prophet dikonfigurasi dengan parameter growth=‘logistic’ sesuai karakteristik pertumbuhan biologis balita yang bersifat sigmoid menuju titik jenuh, changepoint_prior_scale=0.005 untuk menghasilkan garis tren yang halus dan tidak reaktif terhadap fluktuasi sesaat, changepoint_range=0.8 untuk menjaga stabilitas prediksi terhadap anomali di ujung data historis, serta interval_width=0.95 sesuai konvensi standar medis dan epidemiologi internasional. Komponen musiman dan hari libur dinonaktifkan karena pertumbuhan biologis balita bersifat tren berkelanjutan, bukan fluktuasi periodik. Batas kapasitas atas (cap) ditetapkan berdasarkan nilai Z-Score +3 SD Permenkes RI Nomor 2 Tahun 2020 dengan penambahan safety margin 25% untuk mencegah anomali prediksi yang melampaui batas wajar biologi manusia. Model yang telah dilatih diekspor dalam format JSON dan diintegrasikan ke aplikasi Android melalui HTTP request ke server API, sehingga prediksi dapat dilakukan secara on-the-fly tanpa perlu melatih ulang model di sisi perangkat. Pengujian terhadap 259 balita menunjukkan performa algoritma Prophet yang sangat baik pada ketiga indikator antropometri. Indikator berat badan mencatat MAE sebesar 0,309 kg, RMSE 0,339 kg, dan MAPE 1,88?ngan akurasi 98,12%. Indikator tinggi badan menghasilkan MAE 0,285 cm, RMSE 0,320 cm, dan MAPE 0,27?ngan akurasi 99,73%. Indikator lingkar kepala mencatat performa terbaik secara absolut dengan MAE 0,131 cm, RMSE 0,140 cm, dan MAPE 0,27?ngan akurasi 99,73%. Perbedaan tingkat akurasi antar indikator mencerminkan karakteristik biologis masing-masing: berat badan bersifat fluktuatif dan mudah terpengaruh kondisi klinis sesaat, tinggi badan bersifat monotonik kumulatif karena tulang hanya dapat bertambah panjang, sedangkan lingkar kepala bersifat stagnan mendekati nilai plateau setelah usia 3 tahun. Berdasarkan taksonomi evaluasi peramalan, seluruh nilai MAPE berada di bawah 10% sehingga ketiga indikator diklasifikasikan dalam kategori Highly Accurate. Validasi kelayakan sistem oleh dua validator pakar menggunakan instrumen berbasis standar ISO/IEC 25010 dimensi Functional Suitability menghasilkan total persentase kelayakan sebesar 89,29?lam kategori Sangat Layak, dengan rincian aspek Kesesuaian Standar Antropometri dan Input Data 88,00%, Validitas Kelogisan Prediksi 88,33%, serta Konten Edukasi dan Kemanfaatan Sistem 93,33%. Selain itu, Black-Box Testing terhadap 20 sampel balita yang dilakukan oleh ahli gizi RSUD Dr. Haryoto Lumajang sebagai gold standard menghasilkan akurasi klasifikasi status gizi sebesar 90,00%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa aplikasi Kawan Tumbuh terbukti efektif dan layak diimplementasikan sebagai alat bantu pemantauan dan prediksi pertumbuhan balita pendamping KMS cetak di lingkungan Posyandu, sekaligus memberikan kontribusi ilmiah berupa bukti penerapan algoritma Prophet pada domain prediksi pertumbuhan biologis anak berbasis data historis Posyandu di Indonesia.

PT Paiton Operation & Maintenance Indonesia (PT POMI) merupakan perusahaan yang bergerak di bidang pengoperasian dan pemeliharaan Pembangkit Listrik Tenaga Uap (PLTU) Paiton. Dalam mendukung digitalisasi operasional, dilakukan pengembangan ulang aplikasi Fuel & Ash Patrol (FA Patrol) menggunakan platform FlutterFlow untuk meningkatkan kemudahan pengelolaan dan pengembangan sistem tanpa mengubah alur kerja yang telah digunakan sebelumnya. Kegiatan magang ini bertujuan untuk melakukan migrasi dan pengembangan ulang aplikasi FA Patrol guna mendukung proses inspeksi digital pada area fuel dan ash. Metode yang digunakan adalah Agile yang meliputi tahap perencanaan, perancangan, pengembangan, pengujian, dan evaluasi. Pengembangan dilakukan dengan membangun kembali antarmuka aplikasi, mengintegrasikan database Supabase, serta mengimplementasikan fitur-fitur utama seperti login, download patrol, inspection form, upload patrol, dan pembuatan Service Request (SR). Hasil pengembangan menunjukkan bahwa sebagian besar fitur utama aplikasi berhasil diimplementasikan pada FlutterFlow dan terintegrasi dengan baik dengan sistem basis data. Selain itu, dilakukan eksplorasi penggunaan SQLite untuk mendukung penyimpanan data secara lokal. Pengembangan ulang ini menghasilkan purwarupa aplikasi yang lebih mudah dikelola dan berpotensi mendukung peningkatan efektivitas operasional inspeksi digital di PT POMI.

Pengembangan Front End Project System pada Add On Accounting Plus di PT Global Sukses Solusi Tbk, Muhammad Faiz Zain Habibi, NIM E41253304, Tahun 2026, Teknik Informatika, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Arvita Agus Kurniasari, S.ST.,M.Tr.Kom, (Pembimbing Utama), Ainun Kusumawati, S.Ak., (Pembimbing Lapang). Kegiatan magang ini dilaksanakan di PT Global Sukses Solusi Tbk dengan fokus pada pengembangan front end Project System sebagai bagian dari Add On Accounting Plus. Project System merupakan modul yang digunakan untuk mendukung pengelolaan administrasi dan keuangan proyek secara terintegrasi, mulai dari pengelolaan anggaran proyek, kontrak, termin penagihan, hingga monitoring progres proyek. Pengembangan dilakukan menggunakan Next.js, TypeScript, TanStack Query, Zustand, Tailwind CSS, Axios, serta integrasi API yang didokumentasikan menggunakan Bruno. Selama kegiatan magang, penulis berperan sebagai Front End Engineer pada Project System. Kegiatan yang dilakukan meliputi pengembangan menu Mata Anggaran dan Rencana Anggaran, mulai dari halaman daftar data, tambah data, detail data, hingga ubah data. Selain itu, penulis juga mengerjakan pengembangan tambahan pada modul Termin, yaitu bulk duplicate dokumen termin, penambahan field tanggal termin dan tanggal faktur, informasi status pembayaran, serta penyesuaian tabel dan filter pada halaman daftar termin. Hasil dari kegiatan magang ini berupa fitur front end Project System yang membantu pengguna mengelola data anggaran proyek dan termin secara lebih terstruktur. Menu Mata Anggaran digunakan untuk mengelola acuan kategori anggaran proyek, sedangkan Rencana Anggaran digunakan untuk menyusun anggaran berdasarkan kontrak dan mata anggaran yang tersedia. Pada modul Termin, fitur duplikasi dan informasi pembayaran membantu mempercepat pembuatan termin serta memantau status penagihan. Penulis juga melakukan pengujian unit pada beberapa fungsi utilitas untuk memastikan sistem berjalan dengan lebih baik.