Laporan magang ini menjelaskan kegiatan dan pengalaman yang diperoleh selama pelaksanaan program magang di PT Telkom Indonesia, yang berlokasi di PT Telkom Infrastruktur Indonesia Area Jember. Fokus utama kegiatan magang adalah pengelolaan data infrastruktur jaringan, khususnya proses validasi dan verifikasi data Optical Distribution Point (ODP) melalui berbagai platform internal, seperti Web UIM, Proman, dan Quality Access. Kegiatan tersebut meliputi pengecekan konsistensi data, analisis temuan inkonsistensi, serta pembersihan data guna mendukung peningkatan kualitas tata kelola data jaringan. Selain kegiatan pengelolaan data, pelaksanaan magang juga mencakup keterlibatan dalam perancangan desain User Interface (UI) dan User Experience (UX) pada website Smart Asset Monetization Platform. Kegiatan ini meliputi analisis kebutuhan pengguna, perancangan struktur halaman dan alur navigasi, pembuatan wireframe dan mockup, serta penyesuaian desain agar tampilan website lebih informatif, intuitif, dan mudah digunakan oleh pengguna internal. Perancangan UI/UX tersebut bertujuan untuk meningkatkan efektivitas penggunaan sistem dalam pengelolaan dan pemantauan aset perusahaan. Selain itu, dilakukan pengembangan sistem deteksi ODP berbasis kecerdasan buatan dengan memanfaatkan model YOLOv8 yang dilatih menggunakan 3.984 citra ODP dari berbagai kondisi lapangan. Model ini mampu mendeteksi objek ODP dengan tingkat akurasi sekitar 97%. Sistem tersebut diintegrasikan dengan teknologi Optical Character Recognition (OCR) menggunakan PaddleOCR untuk membaca dan mendeteksi label ID ODP secara otomatis dari hasil deteksi citra. Seluruh sistem diimplementasikan dalam aplikasi web berbasis Flask dan berfungsi sebagai proof of concept pemanfaatan teknologi kecerdasan buatan dalam mendukung efisiensi proses verifikasi dokumentasi lapangan. Hasil pelaksanaan magang menunjukkan adanya kontribusi nyata dalam peningkatan kualitas data operasional, perancangan antarmuka sistem internal, serta potensi penerapan teknologi kecerdasan buatan dalam alur kerja perusahaan. Pengalaman teknis dan non-teknis yang diperoleh selama magang memberikan nilai tambah dalam pemahaman proses bisnis, manajemen data infrastruktur, serta implementasi visi komputer, OCR, dan perancangan UI/UX dalam konteks industri telekomunikasi.

Banjir adalah proses alami yang dapat menjadi bencana ketika dataran banjir dan daerah tangkapan air diduduki dan dibangun oleh manusia. Seiring dengan pertumbuhan penduduk yang pesat, pengelolaan sumber daya alam telah berubah dan menyebabkan risiko banjir. Area hulu berhutan yang telah diubah menjadi lahan pertanian dan perumahan mengurangi fungsi daerah tangkapan air dalam meresap dan menampung air. Lahan gundul tanpa vegetasi menyebabkan risiko erosi dan meningkatkan potensi risiko kerusakan. Selain itu, kondisi ini meningkatkan kecepatan air dan menyebabkan pengikisan tanah serta tanah longsor. Koordinasi yang baik antar pemangku kepentingan seperti lembaga terkait, sektor swasta, dan masyarakat setempat sangat dibutuhkan dalam mencegah banjir. Lebih lanjut, pengendalian banjir harus dilakukan secara komprehensif yang melibatkan pendekatan multidisiplin, dan mempertimbangkan beberapa aspek seperti teknis, sosial, hukum, ekonomi, dan lingkungan. Oleh karena itu, kerja sama dan koordinasi antar pemangku kepentingan sangat dibutuhkan untuk mencapai pengelolaan banjir yang terpadu dan berkelanjutan

Monitoring kondisi hewan ternak yang masih dilakukan secara manual menyebabkan proses pengawasan kurang efektif dan keterlambatan dalam mengetahui perubahan kondisi ternak. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, pada tugas akhir ini dirancang dan dibangun Smart Collar berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu memantau suhu tubuh, aktivitas pergerakan, dan lokasi hewan ternak secara real-time. Sistem menggunakan mikrokontroler ESP32 yang dipadukan dengan sensor MLX90614, sensor MPU6050, dan modul GPS Neo-6M. Data yang diperoleh dikirim melalui modul SIM800L menuju backend server, disimpan pada Firebase Realtime Database, kemudian ditampilkan pada website monitoring secara real-time. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Smart Collar berbasis Internet of Things (IoT) berhasil dibangun dan mampu melakukan monitoring kondisi hewan ternak secara real-time. Sensor MLX90614 menghasilkan pengukuran suhu tubuh terbaik pada jarak 0,5 cm dengan selisih 0,2 dan persentase kesalahan sebesar 0,53% dibandingkan termometer rektal sebagai alat ukur acuan. Sensor MPU6050 mampu mendeteksi aktivitas bergerak dan diam berdasarkan perubahan nilai percepatan, sedangkan modul GPS Neo-6M mampu menentukan lokasi ternak dengan rata-rata tingkat kesalahan sekitar 3,80 meter. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh sensor dapat bekerja sesuai dengan fungsinya dan saling terintegrasi dalam mendukung proses monitoring kondisi serta pergerakan hewan ternak.

Perkembangan teknologi digital mendorong berkembangnya berbagai media hiburan interaktif, salah satunya adalah Game. Game tidak hanya digunakan sebagai sarana hiburan, tetapi juga mampu menghadirkan pengalaman bermain yang menarik melalui perpaduan visual, audio, cerita, dan mekanisme permainan. Salah satu genre yang cukup berkembang adalah Visual Novel RPG 2D yang menggabungkan elemen cerita interaktif, dialog, eksplorasi lingkungan, serta sistem misi dalam permainan. Namun, sebagian besar Game Visual Novel maupun RPG masih menggunakan latar fantasi atau dunia fiksi umum sehingga Game bertema petualangan kampus di Indonesia masih tergolong sedikit. Selain itu, Game lokal dengan konsep eksplorasi lingkungan kampus virtual berbasis cerita interaktif juga masih terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun Game Visual Novel RPG 2D berbasis Android berjudul “Si Penjelajah Kampus” menggunakan metode Decision Tree. Game dikembangkan menggunakan Unity dengan latar Politeknik Negeri Jember, di mana pemain dapat menjelajahi lingkungan kampus virtual, berinteraksi dengan NPC, menyelesaikan misi, serta mengikuti alur cerita petualangan dan misteri yang dipengaruhi oleh pilihan pemain. Melalui pengembangan Game ini, diharapkan dapat dihasilkan Game interaktif yang menarik, imersif, dan mampu memberikan variasi baru dalam pengembangan Game lokal bertema kampus di Indonesia.

Kegiatan magang yang dilaksanakan di CV Aksara Teknologi Mandiri (Biinspira Group) selama periode 5 Agustus 2025 hingga 5 Desember 2025 bertujuan untuk memberikan pengalaman kerja nyata kepada mahasiswa dalam lingkungan industri, khususnya di bidang penjaminan kualitas perangkat lunak (Quality Assurance). Selama masa magang, penulis terlibat langsung dalam berbagai aktivitas teknis, mulai dari tahap pembelajaran teknologi, pengerjaan proyek internal, hingga implementasi pengujian sistem. Fokus utama dalam laporan ini membahas tentang “Implementasi Automation Testing pada Website Pengelola Marketing Biinspira Monitoring App Menggunakan Katalon Studio”. Sistem ini merupakan alat vital bagi klien Biinspira Group untuk memantau performa iklan digital, mengelola event, dan mencatat data pemasaran. Mengingat kompleksitas fitur yang ada, metode pengujian manual dinilai kurang efisien untuk jangka panjang, sehingga diperlukan penerapan automation testing. Proses pengerjaannya dimulai dari memahami alur kerja aplikasi, menyusun skenario pengujian manual, hingga membuat skrip otomatis menggunakan tools Katalon Studio. Fokus pengujian mencakup fitur-fitur krusial seperti Login, pengelolaan Iklan, User, Platform, Target dan Event. Tidak hanya berkutat pada pengujian sistem, penulis juga mendapatkan kesempatan untuk mengasah kreativitas melalui proyek pendukung lainnya. Penulis turut serta merancang desain antarmuka (UI/UX) untuk website karier perusahaan serta memproduksi konten kreatif media sosial, mulai dari video pendek hingga animasi berbasis AI. Hasil akhir dari magang ini adalah terciptanya dokumen pengujian yang lengkap serta kumpulan skrip otomatis (Test Suites) yang kini menjadi aset perusahaan untuk mempermudah pengecekan sistem di masa mendatang. Pengalaman ini memberikan pelajaran berharga bagi penulis tentang pentingnya ketelitian, efisiensi, dan standar kualitas dalam pengembangan teknologi.

Perancangan Backend Berbasis Cloud untuk Manajemen Data dan Komunikasi Real-time Budidaya Jamur Tiram Antirogo. Sistem yang dikembangkan merupakan sistem budidaya jamur tiram rumahan berbasis Internet of Things (IoT) yang menggunakan chamber tertutup dengan rak baglog di dalamnya. Sistem ini dirancang untuk menjaga kondisi lingkungan budidaya agar tetap optimal, khususnya kelembapan, melalui pengendalian otomatis menggunakan ultrasonic mist maker. Backend berbasis cloud berperan sebagai penghubung utama antara perangkat IoT dan aplikasi mobile dalam proses pengelolaan data dan pemantauan kondisi secara real-time. Komunikasi data dilakukan menggunakan protokol MQTT dengan memanfaatkan MQTT Cloud sebagai broker, yang memungkinkan pengiriman data sensor dan status perangkat secara efisien. Fokus perancangan backend meliputi integrasi IoT dengan database, pengelolaan data sensor, serta perancangan arsitektur database yang terstruktur dan skalabel. MQTT dipilih sebagai protokol komunikasi karena dirancang khusus untuk sistem IoT, bersifat ringan, hemat bandwidth, serta mendukung mekanisme Publish–subscribe yang memungkinkan komunikasi real-time antara perangkat, server, dan aplikasi mobile. Dengan adanya backend berbasis cloud ini, sistem budidaya jamur tiram Antirogo diharapkan dapat dikelola secara lebih efektif, mudah dipantau, dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data.

Penampilan, khususnya gaya rambut, menjadi salah satu faktor yang memengaruhi rasa percaya diri seseorang. Namun, banyak orang mengalami kesulitan dalam menentukan gaya rambut yang sesuai dengan bentuk wajah dan karakteristik rambut yang dimiliki. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi gaya rambut berbasis Convolutional Neural Network (CNN) yang mampu mengidentifikasi bentuk wajah, kepadatan rambut, dan tipe rambut pengguna. Metode yang digunakan meliputi beberapa arsitektur CNN, yaitu MobileFaceNet, ResNet50, dan EfficientNetB0, serta metode ArcFace untuk meningkatkan kemampuan pengenalan wajah. Dataset yang digunakan terdiri dari CelebA, UTKFace, K-Hairstyle, dan Hair Type Dataset. Sebelum proses pelatihan, data melalui tahapan pengolahan berupa pelabelan, normalisasi, augmentasi, dan pembagian data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa MobileFaceNet memperoleh akurasi sebesar 83%, ResNet50 sebesar 82%, EfficientNetB0 sebesar 94% pada dataset K-Hairstyle, dan 84% pada Hair Type Dataset. Berdasarkan hasil evaluasi, MobileFaceNet dipilih sebagai model klasifikasi wajah karena memiliki ukuran yang lebih ringan sehingga cocok untuk implementasi pada perangkat mobile dan dapat digunakan secara offline. Berdasarkan hasil yang diperoleh, sistem yang dikembangkan mampu memberikan rekomendasi yang sesuai dengan karakteristik pengguna serta dapat diimplementasikan pada aplikasi mobile dengan performa yang baik.

Pengembangan Aplikasi Data Timelapse Sistem Monitoring Pengering Kopi Pada Greenhouse Berbasis IoT, M. Nizar Fahrurrozi, NIM E32222428, Tahun 2026, Program Studi Teknik Komputer, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Yogiswara, ST, MT. Proses pengeringan biji kopi di dalam greenhouse membutuhkan pemantauan yang intensif untuk menjaga kualitas pascapanen dan mencegah kecacatan fisik seperti pertumbuhan jamur akibat kelembapan tinggi maupun suhu berlebih. Namun, pemantauan kualitas secara manual dengan mendatangi lokasi secara berulang dinilai kurang efisien. Oleh karena itu, penelitian ini merancang dan membangun sistem monitoring pengering kopi otomatis berbasis Internet of Things (IoT) yang mengintegrasikan akuisisi data iklim mikro dan bukti visual secara real-time. Sistem ini menggunakan mikrokontroler ESP32-CAM sebagai penangkap citra (timelapse), dipadukan dengan modul utama ESP32-DEV yang membaca sensor DHT22 (suhu dan kelembapan) dan sensor BH1750 (intensitas cahaya), serta mengendalikan aktuator kipas sirkulasi ganda. Data sensor dan berkas citra tersebut ditransmisikan menggunakan protokol MQTT melalui broker EMQX, untuk kemudian disimpan secara terstruktur di dalam basis data dan cloud storage Supabase. Sebuah aplikasi mobile interaktif berbasis framework Flutter juga dibangun untuk memfasilitasi pengguna sebagai pusat kendali jarak jauh. Aplikasi ini menampilkan pembacaan sensor secara real-time, grafik historis, pengontrolan mode kipas, serta menyajikan galeri foto dataset timelapse yang memperlihatkan penyusutan wujud fisik dan perubahan pigmen warna kopi secara berurutan. Pengujian sistem dilakukan secara nyata selama tiga hari dengan interval perekaman setiap 60 menit. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengeksekusi perintah penjadwalan secara konsisten, mempertahankan suhu ideal pengeringan, dan mengunggah paket data visual dengan tingkat keberhasilan pengiriman mencapai 96,6%. Kata Kunci: ESP32-CAM, Greenhouse, Internet of Things (IoT), Kopi Robusta, Timelapse