Penyesuaian tingkat kesulitan dinamis (Dynamic Difficulty Adjustment/DDA) dalam video game merupakan fitur penting yang meningkatkan keterlibatan pemain dengan menyesuaikan tantangan sesuai dengan tingkat keterampilan individu. Penelitian ini berfokus pada penerapan kecerdasan buatan adaptif (AI) untuk menyesuaikan tingkat kesulitan permainan secara dinamis dalam waktu nyata, sehingga memastikan pengalaman bermain yang optimal. Sistem yang diusulkan memanfaatkan teknik pembelajaran mesin untuk menganalisis perilaku pemain dan menyesuaikan parameter permainan sesuai kebutuhan. Model Spiral digunakan sebagai kerangka pengembangan, dengan penekanan pada pembuatan prototipe secara iteratif, analisis risiko, dan integrasi umpan balik yang berkelanjutan. Tahapan utamanya meliputi perencanaan, yaitu mendefinisikan kebutuhan berdasarkan literatur dan masukan pengguna; serta analisis risiko, yang membahas potensi tantangan terkait algoritme dan performa.

Penelitian ini menyajikan perancangan dan pengembangan HerbaClass, sebuah aplikasi mobile yang memanfaatkan metode Convolutional Neural Networks (CNN) dengan arsitektur DenseNet121 untuk mengklasifikasikan tanaman liar sebagai tanaman obat. Aplikasi ini ditujukan untuk mendukung layanan kesehatan di daerah terpencil di Indonesia. Dengan memanfaatkan kekayaan biodiversitas Indonesia, HerbaClass hadir sebagai solusi atas tantangan dalam identifikasi tanaman secara manual, seperti kemiripan visual antar spesies, kurangnya panduan pengolahan, dan kesulitan dalam menemukan lokasi tanaman secara real-time. HerbaClass memungkinkan pengguna untuk mengambil atau mengunggah gambar daun, kemudian memberikan hasil klasifikasi yang akurat, petunjuk pengolahan langkah demi langkah, serta deteksi lokasi tanaman berbasis geolokasi. Model DenseNet121 yang dilatih menggunakan dataset sebanyak 1.370 gambar daun dari enam spesies tanaman obat berhasil mencapai akurasi klasifikasi sebesar 95%. Uji kegunaan dan survei yang dilakukan terhadap 51 responden, termasuk apoteker dan masyarakat umum, menunjukkan efektivitas HerbaClass, dengan 64,7% responden menghargai potensi pengumpulan data berbasis komunitas yang dimiliki aplikasi ini. Dukungan multibahasa (Bahasa Indonesia, Melayu, dan Inggris) serta kemampuan akses secara offline semakin meningkatkan keterjangkauan aplikasi ini di wilayah dengan konektivitas rendah, menjadikannya alat praktis untuk menunjang pengobatan alternatif.

Penelitian ini mengembangkan aplikasi berbasi mobile dengan dukungan platform website untuk mengelola dan menyampaikan konten pendidikan. Untuk meningkatkan integritas dalam akademik, sistem pengenalan wajah menggunakan MobileNetV2 serta deteksi kedipan mata secara real-time diimplementasikan dengan Flutter dan Laravel. Sistem Autentikasi memiliki dua cara, yaitu convolutional login dan pemindaian wajah untuk mengatasi masalah pemalsuan identitas. Dengan memanfaatkan 390 citra wajah dari enam individu, model MobileNetV2 memperoleh akurasi validasi sebesar 98.72% setelah 50 epoch, dengan tingkat kesalahan klasifikasi sebesar 8%. Perbandingan dengan model mlain menunjukkan bahwa MobileNetV2 melampaui model lainnya dalam hal kinerja dan biaya komputasi, sementara deteksi kedipan secara efektif mampu mengurangi risiko spoofing. Hasil kuesioner menunjukkan bahwa 46.7% responden menganggap pengenalan wajah sebagai fitur yang sangat penting dalam mencegah pemalsuan identitas, dengan 70% responden lebih memilih platform berbasi mobile.

Pemantauan kondisi lingkungan menjadi semakin penting seiring dengan meningkatnya perubahan iklim dan bencana alam yang tak terduga. Namun, masih banyak sistem monitoring lingkungan yang kurang efisien dan belum mampu beroperasi secara mandiri. Penelitian ini merancang dan menerapkan sistem monitoring lingkungan berbasis Wireless Sensor Network (WSN) dan Internet of Things (IoT), menggunakan mikrokontroler ESP32, serta sensor suhu dan kelembaban DHT22, sensor hujan MD-0127, dan sensor cahaya LDR. Sistem ini juga dilengkapi dengan panel surya sebagai sumber energi utama untuk memastikan operasional di daerah yang jauh dari listrik. Data sensor dikirimkan secara real-time ke Firebase dan dapat diakses melalui aplikasi mobile yang dibangun menggunakan Visual Studio Code dan terhubung ke database cloud. Selain itu, sistem ini dilengkapi dengan LCD I2C untuk menampilkan informasi secara langsung pada perangkat keras. Pengujian dilakukan di lokasi terbuka dengan berbagai kondisi cuaca dan menunjukkan bahwa sistem mampu membaca dan mengirimkan data suhu, kelembaban, intensitas cahaya, serta kondisi hujan yang cukup akurat. Namun, terdapat sedikit selisih data akibat pengaruh lingkungan eksternal dan keterbatasan fisik alat. Dengan adanya sistem ini, diharapkan dapat memberikan solusi sederhana namun efektif untuk pemantauan kondisi lingkungan, terutama wilayah pertanian atau daerah rawan bencana serta menjadi dasar pengembangan lebih lanjut di bidang WSN dan IoT.

Aplikasi Polri Super App merupakan aplikasi yang dikembangkan oleh Polri untuk memberikan layanan dan informasi kepada masyarakat secara terpadu. Aplikasi ini dikembangkan oleh Kepolisian Republik Indonesia untuk mempermudah masyarakat dalam mengakses berbagai layanan kepolisian. Aplikasi Polri Super App dapat diunduh pada playstore dan appstore. Pada platform tersebut pengguna dapat memberikan review pada aplikasi Polri Super App sehingga dapat dijadikan acuan perusahaan dapat melakukan perbaikan pada aplikasi tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna mengenai aplikasi Polri Super App dengan menggunakan pendekatan Sentiment Analysis. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan adalah Naive Bayes, sebuah teknik klasifikasi berbasis probabilitas yang umum digunakan dalam analisis sentimen. Tanpa penerapan metode seleksi fitur Chi-Square, model ini mencapai akurasi sebesar 89,4%. Sementara itu, beberapa percobaan dengan penggunaan seleksi fitur Chi-Square menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 87,94%, yang diperoleh dengan menggunakan 1700 fitur.

“Pengembangan Aplikasi Web Untuk Manajemen Antrian Pasien Pada Puskesmas Mlandingan”, Endy Fadlullah, NIM E31222851, Tahun 2025, Manajemen Informatika, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Khafidurrohman Agustianto, S.Pd, M.Eng (Dosen Pembimbing). Puskesmas Mlandingan yang ada di Kecamatan Mlandingan, Situbondo, masih pakai sistem antrean manual. Cara ini bikin banyak masalah, misalnya pasien harus nunggu lama, ruang tunggu jadi penuh, dan bikin orang nggak nyaman. Selain itu, antrean manual juga sering bikin salah catat dan pelayanan jadi lebih lama. Dari masalah ini, saya coba bikin aplikasi antrean berbasis web biar pasien bisa ambil nomor antrean secara online tanpa harus datang pagi-pagi ke puskesmas. Aplikasi yang saya buat punya fitur daftar akun pasien, ambil antrean secara online, lihat status antrean, sampai tampilan display antrean yang update secara real-time. Untuk admin, ada fitur buat kelola data pasien, panggil antrean, ubah status antrean, dan bikin laporan yang bisa diekspor ke PDF atau CSV. Proses pengembangan aplikasi ini saya pakai metode Waterfall, jadi mulai dari analisis kebutuhan, desain, implementasi, sampai pengujian. Aplikasi ini dibuat pakai Laravel (PHP) dan database MySQL, dan tampilannya saya bikin mobile-friendly supaya gampang diakses lewat HP. Setelah jadi, saya uji pakai Black Box Testing dan juga User Acceptance Testing ke 16 orang. Hasilnya, semua fitur jalan dengan baik dan rata-rata pengguna bilang aplikasi ini mempermudah ambil antrean dan bikin pelayanan di Puskesmas Mlandingan jadi lebih lancar.

Praktik Kerja Lapang (PKL) “Perancangan dan Implementasi Desain UI/UX Website Alma Care untuk Mental Health Berbasis Vue.js” dilaksanakan oleh Muhammad Gastiadirrijal Hisyam Fawwaz (NIM?E41220380) dari Program Studi Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember. Kegiatan berlangsung sejak 13 Februari 2025 hingga 13 Juni 2025 di DIGITAL NETWORK VENTURE INDONESIA, PT. (Greenpark Pandanwangi, Jl. Laksamana Adi Sucipto B 1, Malang) dengan pembimbing lapang Theodorus Austin Valenzio. PKL ini bertujuan memberi pengalaman nyata dalam merancang antarmuka pengguna dan manajemen proyek di industri. Alma Care adalah aplikasi tanya jawab dan konsultan berbasis AI yang bekerja sama dengan para ahli di bidang kesehatan mental, kesehatan umum, dan bisnis. Tugas penulis mencakup user research, pembuatan wireframe, desain mockup di Figma, dan pengembangan front end menggunakan Vue.js (Vue Router, Vuex). Lebih dari 12 komponen interaktif—seperti form dinamis, modal, dan slider—dibangun serta diintegrasikan dengan RESTful API, lalu diuji responsivitas di desktop, tablet, dan mobile. Hasil PKL berupa prototipe website Alma Care siap pakai, lengkap dengan dokumentasi desain, dan source code. Umpan balik positif dari pembimbing lapang menegaskan kecepatan dan kualitas antarmuka. Selain mendapatkan sertifikat magang, penulis memperkaya portofolio front end dan memperkuat kemampuan kolaborasi tim di dunia profesional.

Pengembangan Backend Chatbot Layanan Multi-Domain Berbasis LangChain dan OpenAI GPT pada Website Alma Care, Sutan Arsyah Nugraha, NIM E41220559, Tahun 2025, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Moh. Munih Dian Widianta, S.Kom, M.T (Dosen Pembimbing), Amiruddin Fuad, S.Kom (Pembimbing Lapang). Praktik Kerja Lapang (PKL) adalah salah satu kegiatan wajib yang dilaksanakan mahasiswa di Politeknik Negeri Jember. Pelaksanaan PKL ini dimulai dari 13 Februari 2025 s/d 13 Juni 2025 yang bertempat di PT. Digital Netwerk Venture Indonesia, bertepatan di Perum Pandanwangi Green Park, Blk. I, Pandanwangi, Kec. Blimbing, Kota Malang dengan jadwal masuk kerja setiap Senin sampai Jum’at. Tujuan Praktik Kerja Lapang (PKL) secara umum adalah menambahkan wawasan mahasiwa terhadap aspek-aspek yang akan didapatkan pada lokasi Praktik Kerja Lapang (PKL) sehingga dapat dijadikan acuan pada dunia kerja serta dapat meningkatkan wawasan dan pengetahuan mengenai kegiatan yang ada pada instansi/perusahaan. Pengembangan frontend, sebagai tugas utama yang diberikan dalam kegiatan magang pada PT. Digital Netwerk Venture Indonesia yaitu Aplikasi AlmaCare Berbasis Website. Aplikasi AlmaCare ini merupakan Sistem Informasi yang akan dikembangkan untuk memudahkan user dalam menjalani aktivtas dan kegiatan sehari-hari karena merupakan aplikasi Layanan Multi-Domain.