Analisis kepribadian mahasiswa Teknik Informatika penggemar budaya pop Jepang dilakukan menggunakan clustering berbasis IndoBERT untuk mengelompokkan responden berdasarkan karakteristik perilaku dan kecenderungan kepribadian dari jawaban kuesioner. Data dikumpulkan melalui kuesioner pada mahasiswa Teknik Informatika di wilayah Jember, kemudian divalidasi dengan uji statistik t dan diproses melalui tahap pembersihan, normalisasi, stopword removal, stemming, serta penghapusan duplikasi. Selanjutnya, teks diubah menjadi embedding menggunakan IndoBERT dan dipadukan dengan fitur leksikon sebelum dikelompokkan menggunakan pendekatan KNN berbasis Euclidean distance dan K-Means pada neighborhood vector. Hasil clustering dievaluasi dengan Silhouette Score dan menghasilkan tiga klaster, yaitu kepribadian negatif ringan, sedang, dan tinggi, dengan nilai rata-rata 0,6508 yang menunjukkan kualitas pengelompokan cukup baik. Hasil ini menunjukkan bahwa IndoBERT dapat digunakan untuk membantu analisis teks kuesioner secara lebih objektif, konsisten, dan sistematis.

Proses pengelompokan siswa tunarungu di SLB Negeri Jember yang masih bersifat subjektif dan tidak konsisten mendorong perlunya pendekatan yang lebih sistematis. Penelitian ini mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis metode Simple Additive Weighting (SAW) yang diintegrasikan dengan K-Means Clustering, dibangun menggunakan arsitektur Flutter, FastAPI, dan MySQL. Empat kriteria digunakan yaitu Kemampuan Kognitif (30%), Kemampuan Komunikasi (25%), Kemampuan Sosial (20%), dan Motivasi Belajar (25%), menghasilkan tiga kelompok siswa Pintar, Cukup, dan Butuh Bantuan dengan rekomendasi strategi pembelajaran yang sesuai. Pengujian fungsional melalui Blackbox Testing menghasilkan 100% Passed, User Acceptance Test (UAT) mencapai 98,67%, dan evaluasi confusion matrix membuktikan tingkat akurasi keputusan sebesar 100% terhadap penilaian pakar. Hal ini membuktikan sistem ini valid, objektif, dan layak digunakan sebagai alat bantu pengambilan keputusan bagi guru.

Siswa tunarungu di SLB Negeri Jember sering mengalami kendala dalam menyusun kalimat bahasa isyarat sesuai kaidah tata bahasa lisan, khususnya pola Subjek-Predikat-Objek-Keterangan (SPOK). Pendekatan pembelajaran saat ini masih berfokus pada isyarat per kata tanpa dukungan sistem digital yang mampu menginterpretasikan rangkaian gesture menjadi kalimat utuh secara real-time. Penelitian ini bertujuan merancang sistem pengenalan Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) berbasis website yang mengenali urutan gesture perkata dan merangkainya menjadi kalimat SPOK otomatis. Sistem dibangun menggunakan MediaPipe Holistic dan model Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) dengan Attention Mechanism serta Focal Loss with Label Smoothing. Hasil pengujian internal menunjukkan model memperoleh test accuracy sebesar 99,89?lam merangkai 20 kosakata SIBI menjadi 7 kalimat SPOK. Meskipun demikian, sistem ini memiliki keterbatasan berupa speaker dependency karena data latih bersumber dari subjek tunggal, serta sensitivitas terhadap jarak dan pencahayaan. Untuk mengatasi kelemahan tersebut, diterapkan tujuh teknik augmentasi data pada tahap pelatihan, serta dilakukan pengujian teknis pada berbagai variasi jarak untuk menetapkan jarak operasional optimal pada 90–100 cm. Pengujian lapangan pada pengguna nyata menunjukkan First-Attempt Accuracy pada Ibu Sri Etik Rimawati, S.Pd mencapai 48,65?n siswa 29,73% , dengan rata-rata confidence score di atas 94%. Hasil User Acceptance Testing (UAT) memperoleh tingkat penerimaan 80,00% (Baik). Sistem ini layak digunakan sebagai prototipe interaktif alat bantu pembelajaran kalimat SPOK bagi siswa tunarungu.

Pengelolaan operasional Wisata Pemandian Air Panas Banyu Biru masih dilakukan secara manual sehingga proses penjualan tiket, pemesanan pendopo, pencatatan transaksi, dan penyusunan laporan belum berjalan secara efisien. Kondisi tersebut berpotensi menyebabkan kesalahan pencatatan, kehilangan data, serta keterlambatan dalam penyajian informasi yang dibutuhkan untuk mendukung pengambilan keputusan. Selain itu, belum tersedia sistem informasi yang mampu mengintegrasikan proses pembelian tiket, pemesanan fasilitas, pembayaran digital, validasi tiket menggunakan QR Code, serta pengelolaan data operasional dalam satu platform. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi berbasis website yang dapat mendukung pengelolaan wisata secara lebih efektif, efisien, dan terintegrasi. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Black Box Testing dengan teknik Equivalence Partitioning untuk memastikan seluruh fungsi berjalan sesuai kebutuhan, serta System Usability Scale (SUS) untuk mengukur tingkat kemudahan penggunaan sistem berdasarkan persepsi pengguna. Hasil pengujian Black Box menunjukkan hampir seluruh fungsi berjalan dengan baik dengan tingkat keberhasilan 99,22%, sedangkan hasil SUS menunjukkan nilai 79,03 yang termasuk kategori baik (acceptable). Secara keseluruhan, sistem yang dibangun berhasil mengatasi permasalahan pengelolaan wisata secara manual dan memberikan kemudahan bagi pengguna maupun pengelola dalam melakukan transaksi dan pengelolaan data secara lebih efektif dan terstruktur.

Sistem Informasi Pemasaran Perumahan Berbasis Web pada PT. Carani Bhanu Balakosa, Nayla Putri Wardhani, NIM E31231070, Tahun 2026, Program Studi Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, dengan dosen pembimbing Dwi Putro Sarwo Setyohadi, S.Kom., M.Kom. Tugas akhir ini membahas pembangunan sistem informasi pemasaran perumahan berbasis web untuk menggantikan metode pemasaran tradisional dengan platform digital yang lebih efektif dan mudah diakses. Sistem dikembangkan sebagai solusi atas menurunnya minat beli properti serta belum optimalnya pemanfaatan media digital oleh perusahaan. Sistem menyediakan fitur bagi pelanggan untuk melihat properti, memperoleh rekomendasi melalui chatbot, melakukan pemesanan dan unggah dokumen, memantau proses pemesanan, serta melihat riwayat transaksi. Admin dapat mengelola data pengguna dan properti, memverifikasi dokumen, memperbarui monitoring pemesanan, memantau laporan penjualan, dan membalas pesan pelanggan. Sistem dikembangkan menggunakan metode Waterfall dan diuji dengan Black Box Testing. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu meningkatkan efisiensi pemasaran serta memperluas jangkauan promosi secara digital.

Rancang Bangun Smart Donation Box Berbasis IoT dengan Deteksi Nominal Mata Uang menggunakan ESP32-CAM, Roihan Akbar Amrullah, NIM E32230947, Tahun 2026, Program Studi Teknik Komputer, Politeknik Negeri Jember, Dr. Agus Purwadi, S.T., M.T. (Dosen Pembimbing). Pengelolaan kotak amal di masjid umumnya masih dilakukan secara manual, baik dalam proses penghitungan uang maupun pencatatan hasil donasi. Proses tersebut memerlukan waktu yang cukup lama dan berpotensi menimbulkan kesalahan pencatatan. Selain itu, informasi jumlah donasi yang terkumpul tidak dapat dipantau secara real-time oleh pengurus masjid. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang mampu melakukan pendeteksian nominal uang dan pencatatan donasi secara otomatis. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun Smart Donation Box berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu mendeteksi nominal uang kertas rupiah secara otomatis menggunakan modul ESP32-CAM dan algoritma YOLO11s. Sistem mendeteksi tujuh nominal uang kertas rupiah emisi tahun 2022, yaitu Rp1.000, Rp2.000, Rp5.000, Rp10.000, Rp20.000, Rp50.000, dan Rp100.000. Gambar uang yang ditangkap oleh ESP32-CAM dikirim ke server Flask untuk diproses menggunakan model YOLO11s yang telah dilatih. Hasil deteksi kemudian disimpan ke Firebase Realtime Database dan ditampilkan pada dashboard web secara real-time. Model YOLO11s dilatih menggunakan dataset sebanyak 924 gambar yang telah diberi anotasi menggunakan Label Studio. Hasil pelatihan menunjukkan nilai precision sebesar 1,00, recall sebesar 0,99, F1-Score sebesar 0,98, serta mAP@0.5 sebesar 0,983. Pengujian sistem menunjukkan bahwa Smart Donation Box mampu mendeteksi nominal uang dan memperbarui data donasi secara otomatis pada dashboard web sesuai dengan nominal yang dimasukkan.

Proses identifikasi penyakit tanaman padi pada petani di Kecamatan Kraksaan, Kabupaten Probolinggo saat ini masih menghadapi tantangan besar karena keterbatasan kemampuan petani dalam mendiagnosis penyakit secara tepat. Hal ini mengakibatkan penanganan yang tidak efektif dan berujung pada penurunan produktivitas lahan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem terintegrasi berbasis mobile (Android) dan web guna mengatasi permasalahan tersebut. Sistem ini dikembangkan dengan mengimplementasikan metode Convolutional Neural Network (CNN) berbasis arsitektur Transfer Learning MobileNetV2 untuk klasifikasi penyakit daun padi. Untuk mendukung penyelesaian masalah secara menyeluruh, aplikasi dilengkapi dengan fitur rekomendasi obat atau pupuk yang terintegrasi langsung dengan e-commerce, sehingga memudahkan petani memperoleh produk pertanian yang dibutuhkan tanpa harus mencarinya secara manual. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan metode Black Box Testing, seluruh fitur aplikasi pada platform web maupun Android terbukti dapat berjalan 100% sesuai dengan perancangan fungsional. Pengujian model kecerdasan buatan menunjukkan performa yang sangat optimal dengan akurasi validasi mencapai 99,83%. Sistem ini disimpulkan berhasil menyediakan solusi teknologi bagi petani untuk deteksi dini penyakit tanaman yang cepat, akurat, dan aplikatif, sekaligus memfasilitasi pengambilan keputusan dalam penanganan penyakit secara efisien.

Perkembangan dalam bidang teknologi informasi, komunikasi dan otomatisasi saat ini telah memicu peningkatan pemakaian perangkat elektronik yang beroperasi tanpa henti dan memerlukan pasokan listrik yang stabil. Perangkat jaringan dan sistem elektronik berbasis DC, seperti router, modem, access point, server mini, serta perangkat berbasis mikrokontroler dan Internet of Things (IoT) umumnya menggunakan sumber daya tegangan DC. Keandalan pasokan daya menjadi sangat penting karena gangguan listrik, seperti pemadaman mendadak atau ketidakstabilan arus, bisa mengakibatkan kerusakan perangkat, gangguan pelayanan, bahkan kehilangan data. Oleh karena itu diperlukan sistem cadangan daya yang andal untuk memastikan kontinuitas operasional perangkat-perangkat yang menggunakan DC tersebut.