Rancang Bangun Monitoring Penjemuran Ikan Berbasis ESP32 dengan Sensor LDR dan Sensor Hujan. Ahmad Adib Akbar, NIM E32220671, Tahun 2025, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, I Gede Wiryawan, S.Kom., M.Kom. (Dosen Pembimbing). Rancang bangun monitoring penjemuran ikan berbasis ESP32 dengan sensor LDR dan sensor hujan merupakan proyek yang bertujuan untuk memantau dan mengontrol proses penjemuran ikan secara otomatis dan efisien. Sistem ini memanfaatkan teknologi IoT yang terintegrasi dengan sensor LDR untuk mendeteksi intensitas cahaya matahari dan sensor hujan untuk mendeteksi kondisi cuaca. Rancang bangun ini dikembangkan untuk mendukung proses monitoring secara real-time. Dengan bantuan perangkat ESP32 dan koneksi internet, sistem mampu mengirimkan data kondisi penjemuran ke aplikasi mobile. Proyek ini merupakan Tugas Akhir dari Ahmad Adib Akbar, mahasiswa Teknologi Informasi di Politeknik Negeri Jember, dengan bimbingan dari Bapak I Gede Wiryawan, S.Kom., M.Kom. Tujuan utama dari pengembangan sistem ini adalah meningkatkan kualitas dan efisiensi dalam proses penjemuran ikan dengan memanfaatkan teknologi otomatisasi berbasis IoT. Melalui aplikasi ini, pengguna dapat mengetahui kondisi cuaca dan intensitas cahaya secara langsung melalui data sensor. Selain itu, aplikasi ini juga dapat memberikan notifikasi atau tindakan otomatis ketika terjadi hujan atau kurangnya cahaya matahari, sehingga ikan dapat terlindungi dari kerusakan. Dengan adanya sistem ini, diharapkan proses penjemuran ikan menjadi lebih efektif, efisien, dan terkontrol.

SmartAgri adalah platform berbasis teknologi yang dirancang untuk mendigitalisasi sektor pertanian dengan tujuan meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan keberlanjutan. Aplikasi ini memanfaatkan teknologi terkini, seperti big data, Internet of Things (IoT), dan kecerdasan buatan (AI), untuk membantu petani dan pemangku kepentingan lainnya mengelola data pertanian secara lebih akurat dan real-time. Fitur utama SmartAgri meliputi pemantauan kondisi lahan, analisis cuaca, dan prediksi hasil panen. Dengan menggunakan SmartAgri, pengguna dapat mengoptimalkan proses pertanian, mulai dari perencanaan hingga pengelolaan pasca-panen, untuk mendukung pertanian yang lebih efisien dan berkelanjutan

Aplikasi SATUSEHAT merupakan sebuah aplikasi kesehatan yang dikembangkan oleh pemerintah Indonesia untuk membantu penanganan pandemi COVID-19 atau coronavirus disease. Aplikasi ini telah diunduh sebanyak 50 juta kali dan mendapat 1.1 juta ulasan pada tanggal 1 Juni 2025. Pengguna yang telah menggunakan dan memberikan review atau ulasan tentang aplikasi tentunya mengharapkan aplikasi yang memiliki review bagus. Namun, memahami ulasan dalam jumlah banyak dari masyarakat umum tidaklah mudah, karena itu diperlukan analisis sentimen dan pelabelan lexicon terhadap aplikasi SATUSEHAT Mobile. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui performa algoritma Support Vector Machine dan K Nearest Neighbor serta hasil penggunaan kamus lexicon dalam mengklasifikasi ulasan pengguna aplikasi ke dalam sentimen positif dan negatif. Hasil akurasi dari SVM lebih unggul diangka 84.08% dibandingkan akurasi KNN diangka 78.52%, serta hasil dari klasifikasi dengan menggunakan kamus Lexicon, visualisasi review pengguna didapati sebanyak 843 ulasan positif dan 3408 ulasan negatif dari 4251 sampel ulasan pengguna aplikasi SATUSEHAT, kebanyakan pengguna aplikasi cenderung memberikan ulasan negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi metode SVM lebih unggul daripada metode KNN dalam klasifikasi analisis sentimen

Efektivitas Pencarian Influencer Di Instagram Dengan Analisis Metode SAW Dam Engagement Rate, Muhammad Nafil, NIM E41202549, Tahun 2025, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Choirul Huda, S.Kom, M.Kom (Dosen Pembimbing). Munculnya platform media sosial telah memicu minat terhadap keterlibatan pelanggan, khususnya di Instagram. Tingkat Keterlibatan, metrik utama di Instagram, mencerminkan popularitas komunitas dan merek. Antarmuka Instagram yang ramah pengguna dan fitur-fitur seperti suka dan komentar menjadikannya platform interaksi pilihan. Memahami dan menganalisis Tingkat Keterlibatan dapat memberikan wawasan tentang tingkat keterlibatan dan interaksi suatu profil dengan audiensnya. Penelitian ini memanfaatkan metode engagement rate beserta algoritma simple addictive weighting dirancang untuk mencari daftar infleuncer yang direkomendasikan berdasarkan indikator jumlah Like, followers, serta nilai perhitungan dari algoritma yang digunakan. Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa dalam konteks ini, metode engagement rate dapat berguna untuk menilai seberapa besar interaksi yang diperoleh oleh setiap akun dari indikator yang dimilikinya digabung dengan algoritma simple addictive weighting berguna untuk mencari akun Influencer ataupun pribadi yang sangat cocok atau direkomendasikan berdasarkan interaksi yang diperoleh dalam 1 (satu) bulan terakhir. Namun, untuk mendapat suatu rekomendasi yang ideal dari hasil yang telah diperoleh oleh pengguna website perlu dipertimbangkan kembali dari beberapa faktor. Salah satunya adalah bagaimana akun tersebut berinteraksi dengan audiens apakah interaktif, tidak lupa juga dari penyajian suatu konten yang dimiliki oleh akun tersebut sudah dapat menjadi tolak ukur bagi pengguna untuk menggunakan layanan jasa Influencer tersebut.

Rancang Bangun Aplikasi Pencarian dan Pemesanan Meja Biliar Berbasis Web di Banyuwangi, Stephen Gesityan, Tahun 2025, Program Studi Manajemen Informatika, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Wahyu Kurnia Dewanto S.Kom, M.T. (Dosen Pembimbing). Penelitian ini dilatarbelakangi oleh masih digunakannya metode pemesanan manual pada rumah-rumah biliar di Banyuwangi, yang seringkali menimbulkan berbagai kendala. Masalah tersebut antara lain ketidakpastian ketersediaan meja, antrean yang tidak teratur, serta terjadinya konflik jadwal (bentrok) antar pelanggan. Kondisi ini menunjukkan adanya kebutuhan akan sebuah solusi digital yang dapat meningkatkan efisiensi dan kenyamanan bagi pelanggan maupun pengelola. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan membangun sebuah aplikasi pencarian dan pemesanan meja biliar berbasis web yang dapat menjadi solusi atas permasalahan tersebut. Aplikasi dikembangkan dengan metode Waterfall yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem ini dibangun menggunakan framework PHP yaitu Laravel untuk memfasilitasi pengembangan yang terstruktur. Sistem yang dihasilkan memiliki tiga hak akses yaitu Super Admin, Admin (pengelola venue), dan User (pelanggan). Aplikasi ini memungkinkan pelanggan untuk mencari venue, melihat ketersediaan meja secara real-time, melakukan reservasi, dan menyelesaikan pembayaran secara online. Bagi pengelola, aplikasi menyediakan dashboard untuk mengelola data venue, meja, memonitor jadwal pemesanan, dan melihat laporan pendapatan. Sementara itu, Super Admin memiliki wewenang untuk mengelola keseluruhan data venue dan akun admin dalam sistem. Untuk memastikan sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan, pengujian dilakukan dengan metode Black Box Testing untuk memvalidasi fungsionalitas dan User Acceptance Testing (UAT) untuk mengukur tingkat penerimaan pengguna. Diharapkan aplikasi ini dapat menjadi solusi digital yang efektif untuk meningkatkan efisiensi operasional bagi rumah biliar dan memberikan pengalaman yang lebih baik bagi pelanggan di Banyuwangi.

Sistem smart shopping berbasis RFID dan kasir berbasis web merupakan solusi teknologi modern yang dirancang untuk meningkatkan efisiensi dan kenyamanan dalam proses belanja di supermarket. Sistem ini menggunakan ESP8266 sebagai mikrokontroler utama yang terhubung ke pembaca RFID untuk mendeteksi barang belanjaan secara otomatis. Setiap produk ditandai dengan RFID, yang akan dibaca oleh sistem saat ditambahkan ke keranjang belanja. Informasi produk dan harga ditampilkan secara real time, dan total biaya dapat diakses oleh kasir melalui antarmuka web. Sistem ini dirancang untuk meminimalkan antrian kasir, mengurangi kesalahan penetapan harga, dan memberikan pengalaman berbelanja yang lebih cepat dan efisien. Implementasinya juga mendukung penyimpanan data transaksi dan dapat diperluas untuk integrasi dengan sistem pembayaran digital. Pengujian dilakukan untuk memastikan keakuratan pembacaan RFID, keandalan koneksi Wi Fi, dan kecepatan respons sistem kasir web.

Pengelolaan Sumbangan Pembinaan Pendidikan (SPP) di dunia pendidikan Indonesia masih memerlukan sistem yang efektif dan efisien. Hal ini menjadi tantangan bagi SMA Muhammadiyah 3 Sidoarjo, karena pengelolaan SPP masih dilakukan secara manual, sehingga mengakibatkan ketidakakuratan dan keterlambatan pembayaran. Oleh karena itu, diperlukan sistem yang mendukung efisiensi pembayaran, salah satunya dengan menggunakan virtual account yang terintegrasi dengan sistem pembayaran online. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pembayaran SPP berbasis website menggunakan framework CodeIgniter yang terintegrasi dengan virtual account. Virtual account mempermudah pembayaran dengan memberikan nomor rekening unik untuk tiap transaksi yang terhubung langsung ke sistem keuangan sekolah. Sistem juga dilengkapi fitur notifikasi WhatsApp kepada orang tua serta cetak bukti pembayaran dalam format PDF. Sistem ini dikembangkan menggunakan framework CodeIgniter dan terintegrasi dengan DOKU Payment Gateway untuk pembuatan virtual account. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini meningkatkan efisiensi pengelolaan pembayaran SPP, mengurangi kesalahan pencatatan, dan mempercepat proses pembayaran. Dengan sistem ini, pengelolaan SPP menjadi lebih baik, transparan, dan memudahkan siswa maupun orang tua dalam melakukan pembayaran kapan saja dan di mana saja.

Tanaman cabai rawit (Capsicum frutescens L.) merupakan komoditas hortikultura penting di Indonesia, namun sering mengalami penurunan hasil panen akibat serangan penyakit seperti bercak daun, busuk buah, layu fusarium, dan virus kuning. Penelitian ini bertujuan merancang sistem pakar berbasis mobile bernama RawitCare untuk mengidentifikasi penyakit tanaman cabai rawit menggunakan metode forward chaining dan fuzzy mamdani. Sistem ini memungkinkan petani mendeteksi penyakit berdasarkan gejala, memberikan diagnosis dalam persentase kemungkinan, serta solusi penanganan. Aplikasi dikembangkan menggunakan framework Flutter dengan antarmuka intuitif yang mencakup fitur diagnosis, riwayat, dan rekomendasi. Pengujian terhadap 150 data uji menghasilkan akurasi 97,33%, menunjukkan keandalan metode dalam mengidentifikasi tujuh jenis penyakit cabai rawit. Keterbatasan sistem meliputi bobot gejala tetap dan penyimpanan riwayat terbatas. Penelitian ini diharapkan meningkatkan efisiensi diagnosis dan pengelolaan penyakit tanaman cabai rawit, dengan saran pengembangan seperti pembaruan bobot gejala dinamis dan penambahan fitur edukatif.