Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi Zeopoxa Running di Google Play Store menggunakan metode Naïve Bayes. Dilatarbelakangi oleh perbincangan aplikasi olahraga, penelitian ini mengeksplorasi sentimen pengguna, klasifikasi Naïve Bayes, dan evaluasi performa klasifikasi. Manfaat penelitian ini adalah membantu calon pengguna dalam membuat keputusan yang lebih informasi terkait dengan mengunduh aplikasi Zeopoxa Running berdasarkan analisis sentimen dari ulasan pengguna yang ada. Dengan data scraping sebanyak 754, terdiri dari 675 data positif dan 79 data negatif. Dimana sentimen pengguna terhadap aplikasi Zeopoxa Running lebih banyak pada sentimen positif jika menurut data. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi 94.70%, presisi positif 98%, presisi negatif 71%, recall positif 95%, recall negatif 88%, F1-Score positif 96% dan F1-Score negatif 78%. Melalui implementasi sistem menggunakan web PHP, penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemahaman sentimen pengguna terhadap aplikasi Zeopoxa Running. Dengan demikian, diharapkan hasil penelitian ini dapat menjadi landasan bagi kebijakan yang lebih tepat sasaran dan responsif terhadap pengguna terkait aplikasi Zeopoxa Running.

Website Rumah Sakit Dharma Husada merupakan sebuah website Rumah Sakit yang ada di Kota Probolinggo. Informasi yang disediakan di dalam website ini berupa informasi mengenai layanan, fasilitas dan juga pendaftaran pasien secara online. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan pendekatan Design Thinking dalam merancang rekomendasi desain Website Rumah Sakit Dharma Husada. Pengujian rekomendasi desain untuk menu pendaftaran online yang menjadi masalah utama yaitu menggunakan metode Usability Testing berupa penyebaran kuesioner di dapatkan hasil pada indikator learnability sebesar 3.92, memorability sebesar 3.81, effiiciency sebesar 3.68, errors sebesar 4.1 dan satisfaction sebesar 4.1, selain itu dibantu dengan menggunakan tools Maze untuk mengetahui hasil pengujian pada menu pendaftaran online didapatkan hasil di atas rata-rata yang dimana Maze Usability Score mendapatkan nilai sebesar 96 dengan nilai kesuksesan langsung 100% di semua tugas dan mendapatkan feedback yang sangat baik dari pengguna untuk seluruh tampilan desain website. Sehingga dapat disimpulkan bahwa desain Website Rumah Sakit Dharma Husada sudah sangat layak.

Perubahan iklim dan pemanasan global merupakan isu global yang menjadi perhatian utama banyak negara, termasuk Indonesia. Salah satu penyebab utama dari fenomena ini adalah peningkatan emisi CO2. Emisi karbon menjadi salah satu kontributor utama yang menyebabkan perubahan iklim bersama dengan emisi gas rumah kaca. Emisi co2 yang berlebihan bisa menimbulkan naiknya suhu permukaan bumi secara signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kadar emisi CO2 di Indonesia menggunakan metode Long Short Term Memory (LSTM), sebuah jenis jaringan saraf tiruan yang dirancang untuk menangani data deret waktu dengan dependencies jangka panjang. Data yang digunakan adalah data historis emisi CO2 di Indonesia dari tahun 1889 hingga 2023. Model dikembangkan melalui tahap persiapan data, pembersihan data, pemodellan, pengujian, dan evaluasi menggunakan MAE, RMSE dan MAPE. Dari hasil beberapa uji coba menggunakan parameter yang berbeda, hasil terbaik diperoleh dengan perbanding 80?ta training 20?ta testing, serta dikombinasikan dengan time step 10, epoch 50 menghasilkan nilai MAE sebesar 202411114.04, RMSE sebesar 227687452.87, dan MAPE sebesar 16.41%, sehingga hasil dari prediksi emisi co2 menggunakan metode LSTM emiliki akurasi yang cukup baik.

Penelitian ini menggunakan Multinomial Naïve Bayes untuk melakukan analisis sentimen pada layanan pengaduan masyarakat di aplikasi JAKI. Data dikumpulkan menggunakan Google Colab dan Python, menghasilkan 2.695 entri yang valid, termasuk 1.622 sentimen negatif, 142 netral, dan 1.201 sentimen positif. Hasil klasifikasi menunjukkan akurasi sebesar 40.5% untuk sentimen positif, 54,7% untuk sentimen negatif, dan 4,8% untuk sentimen netral. Dengan menggabungkan fitur Chi- square, akurasi meningkat dari 81,14% menjadi 82,41%. Temuan menunjukkan bahwa metode ini efektif dalam mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif; namun, ketidakseimbangan data netral mempengaruhi akurasi. Secara keseluruhan, kombinasi Chi-square dan Multinomial Naïve Bayes terbukti cukup akurat untuk analisis sentimen dan evaluasi layanan di JAKI.

Pengembangan Website Sistem Monitoring Progres Proyek untuk PT INKA Multi Solusi Consulting di PT Industri Kereta Api (Persero), Lusy Damayanti, NIM E41211266, Tahun 2024, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Nugroho Setyo Wibowo, ST. MT. (Pembimbing Magang). Kegiatan magang di PT INKA (Persero) berfokus pada pengembangan website sistem monitoring progres proyek untuk anak perusahaannya, PT IMSC. Program magang ini merupakan bagian dari Magang dan Studi Independen Bersertifikat (MSIB). Tujuan utama dari magang ini adalah untuk memberikan mahasiswa pengalaman praktis dalam menerapkan keterampilan yang diperoleh selama perkuliahan, khususnya dalam pengembangan sistem informasi berbasis web menggunakan framework Laravel. Dalam laporan ini, dijelaskan profil perusahaan, latar belakang, tujuan program magang, serta manfaat yang diperoleh baik oleh mahasiswa maupun perusahaan. Website yang dikembangkan sebagai hasil dari program magang ini bertujuan untuk mempermudah pemantauan progres proyek secara real-time, memungkinkan PT IMSC untuk mengambil tindakan cepat jika terjadi kendala dalam proyek. Selain itu, program ini juga bertujuan untuk meningkatkan keterampilan komunikasi dan kolaborasi mahasiswa di lingkungan kerja.

Program magang ini bertujuan untuk memperluas wawasan dan keterampilan mahasiswa dalam penerapan Quality Assurance (QA), khususnya dalam pengujian perangkat lunak. Magang berlangsung selama 4 bulan, dimulai pada 30 September 2024 hingga 31 Januari 2025, di PT. Multi Power Abadi (MPA), yang berlokasi di Surabaya, Jawa Timur, Indonesia. Selama magang, mahasiswa melakukan pengujian sistem informasi absensi menggunakan PHP Unit dan Selenium untuk memastikan keandalan dan ketepatan sistem. Hasil dari program magang ini adalah diterapkannya pengujian otomatis pada sistem informasi absensi yang dapat membantu mendeteksi kesalahan lebih cepat dibandingkan pengujian manual. Pengujian mencakup fitur-fitur utama, seperti login, absensi, perizinan, laporan kehadiran, dan monitoring karyawan. Dengan pengujian otomatis ini, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi risiko kesalahan dalam pencatatan data absensi karyawan. Pelaksanaan magang ini memberikan pengalaman berharga bagi mahasiswa dalam memahami proses pengujian perangkat lunak, pelaporan bug, serta implementasi perbaikan sistem. Selain itu, mahasiswa juga memperoleh keterampilan dalam bekerja secara profesional, berkolaborasi dengan tim pengembang, serta mengembangkan pemikiran analitis dalam menyelesaikan masalah teknis di dunia kerja. Ke depan, diharapkan perusahaan dapat terus mengembangkan metode pengujian otomatisasi untuk meningkatkan keandalan sistem informasi yang digunakan.

Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) digunakan sebagai alat komunikasi bagi penyandang tunarungu, namun masih terdapat keterbatasan dalam pemahamannya di masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pengenalan abjad SIBI secara real-time menggunakan metode Long Short Term Memory (LSTM). Sistem bekerja dengan menangkap gerakan tangan melalui kamera, mengekstraksi titik referensi menggunakan MediaPipe, dan mengklasifikasikannya dengan model deep learning. Selain itu, sistem dilengkapi dengan fitur kuis untuk melatih pemahaman pengguna terhadap abjad SIBI. Pengujian dilakukan dalam berbagai kondisi pencahayaan untuk mengevaluasi performa sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengenali abjad dengan akurasi yang sangat baik. Pencahayaan minimal 120 lux direkomendasikan agar sistem dapat bekerja secara optimal. Dengan adanya penelitian ini, diharapkan sistem dapat terus dikembangkan agar lebih akurat dan interaktif dalam mendukung pembelajaran abjad SIBI.

PERANCANGAN SISTEM PENGISIAN KENDARAAN LISTRIK DENGAN IMPLEMENTASI OCPP, Restu Fahimuroid, NIM E41210602, Tahun 2024, Program Studi Teknik Informatika Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Bapak Moh. Munih Dian Widianta, S.Kom., M.T. (Dosen Pembimbing Magang), Johanes Tjatur P. (Pembimbing Lapangan). Penulis melaksanakan magang selama empat bulan di PT. Santinilestari Energi Indonesia, perusahaan manufaktur energi terbarukan yang bergerak di bidang Solar Charge Controller, Smart Communication Gateway, Solar Panel, Battery Pack, serta sistem penerangan tenaga surya dan konvensional. Selama magang, penulis mempelajari proses penelitian, pengembangan, pengujian, dan produksi produk, serta merancang sistem pengisian kendaraan listrik berbasis OCPP. Tim magang yang terdiri dari empat orang mendapat proyek untuk mempelajari, merekayasa balik, dan mendokumentasikan stasiun pengisian kendaraan listrik. Penulis bertanggung jawab dalam perancangan sistem pengisian AC dan DC. Dalam prosesnya, penulis mempelajari cara kerja pengisian kendaraan listrik dan diberikan PCBA pengisi daya AC 1 fasa dan 2 fasa untuk dianalisis. Setelah dua bulan, penulis melanjutkan dengan pengisi daya DC untuk memahami cara kerjanya lebih dalam. Kedua sistem pengisian daya diuji langsung pada kendaraan listrik untuk memastikan kinerjanya.