Stunting merupakan masalah gizi yang masih menjadi perhatian serius di Indonesia, termasuk di Bondowoso. Posyandu sebagai ujung tombak pelayanan kesehatan Masyarakat masih menghadapi kendala pencatatan data secara manual yang menyebabkan kesulitan dalam pemantauan kesehatan ibu hamil dan deteksi stunting pada balita secara tepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi ibu hamil dan deteksi stunting pada balita berbasis website, menerapkan algoritma Random Forest untuk mendeteksi risiko stunting, serta menguji tingkat penerimaan pengguna terhadap sistem yang dikembangkan. Sistem dibangun menggunakan framework Laravel dan Python dengan basis data MySQL, dan dikembangkan menggunakan model Waterfall yang terdiri dari tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, serta operasi dan pemeliharaan. Implementasi model klasifikasi Random Forest dilakukan melalui tiga percobaan dengan dataset yang berbeda. Percobaan pertama menggunakan dataset Kaggle, percobaan kedua menggunakan dataset Puskesmas Nangkaan Bondowoso, dan percobaan ketiga menggunakan dataset gabungan keduanya. Dari ketiga percobaan, model terbaik diperoleh dari percobaan ketiga dengan akurasi sebesar 86.89%, precision 80%, recall 81%, dan F1-Score 81%. Pengujian sistem dilakukan menggunakan dua metode yaitu Blackbox Testing dan User Acceptance Testing (UAT). Hasil pengujian Blackbox Testing menunjukkan bahwa seluruh 57 skenario pengujian berhasil berjalan sesuai kebutuhan fungsional. Hasil pengujian UAT dari 6 responden yang terdiri dari kader dan bidan Posyandu Perumahan Villa Kembang Asri menunjukkan presentase kelayakan sebesar 93.89?ngan kategori “Sangat Layak”.

Bersepeda merupakan aktivitas yang kian digemari masyarakat Indonesia, namun banyak pesepeda menghadapi kesulitan dalam memilih rute yang sesuai dengan kemampuan fisik dan jenis sepeda yang digunakan. Permasalahan tersebut meliputi ketidaktahuan mengenai kondisi medan, kurangnya informasi estimasi waktu perjalanan, serta ketidakpastian tingkat kesulitan jalur. Hal ini tidak hanya mengurangi kenyamanan bersepeda, tetapi juga berpotensi meningkatkan risiko kecelakaan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun aplikasi rekomendasi rute bersepeda berbasis Android bernama Smart Cycling menggunakan framework Flutter. Pendekatan User Centered Design (UCD) diterapkan untuk mengidentifikasi kebutuhan pengguna secara nyata melalui observasi dan wawancara secara langsung kepada pesepeda di beberapa wilayah Kecamatan Jenggawah, Ambulu, dan Tempurejo, Kabupaten Jember. Rekomendasi rute dihasilkan menggunakan logika Rule-Based Filtering yang menyaring rute berdasarkan tipe pengguna dan tipe sepeda, kemudian mengurutkan hasil rekomendasi berdasarkan skor kecocokan jarak secara otomatis. Proses pengembangan aplikasi menghasilkan sistem yang dilengkapi fitur navigasi realtime berbasis Open Street Map (OSM), informasi cuaca realtime menggunakan OpenWeatherMap, Misi Perjalanan, pencatatan riwayat perjalanan, serta tren aktivitas bersepeda pengguna. Penelitian ini melibatkan dua tahap pengujian. Pertama, pengujian pada tahap perancangan desain menggunakan System Usability Scale (SUS) kepada 15 responden untuk mengevaluasi kelayakan prototype, menghasilkan nilai rata-rata 72,67 yang termasuk kategori OK (Grade C) dengan tingkat penerimaan Acceptable, sehingga prototype dinyatakan layak untuk dilanjutkan ke tahap pengembangan aplikasi. Kedua, pengujian pada tahap aplikasi yang telah selesai dibangun menggunakan User Acceptance Test (UAT) kepada 5 responden, menghasilkan rata-rata keberhasilan sebesar 89,5%, melampaui acceptance criteria minimal 80%, sehingga aplikasi dinyatakan diterima dan layak digunakan.

Ilmu Pengetahuan Alam (IPA) sebagai salah satu mata pelajaran yang erat kaitannya dengan kehidupan. Pada jenjang SMP, pembelajaran IPA khususnya materi Struktur Bumi dan Perkembangannya sering kali sulit dipahami siswa karena masih bersifat abstrak dan tidak dapat diamati secara langsung. Proses pembelajaran yang masih didominasi metode konvensional yang cenderung pasif sehingga konsep yang abstrak semakin sulit dipahami. Sebagai solusi, dikembangkan aplikasi augmented reality struktur bumi dan perkembangannya yang memungkinkan siswa melihat dan berinteraksi langsung dengan objek 3D lapisan bumi dan pergerakan lempeng melalui smartphone. Aplikasi dikembangkan menggunakan metode ADDIE dengan tools utama Blender untuk pemodelan 3D, Vuforia sebagai sistem marker-based tracking, dan Unity Engine sebagai platform pengembangan. STRUMI menyediakan empat fitur utama yaitu Scan AR untuk menampilkan objek 3D lapisan bumi dan animasi pergerakan lempeng, Menu Materi dengan empat subbab pembelajaran, Kuis berbasis online, serta halaman Informasi pengembang. Hasil pengujian blackbox terhadap 30 skenario mencapai nilai 100%, pengujian UAT terhadap 32 siswa SMPN 10 Jember memperoleh persentase 93,96?ngan kategori Sangat Baik. Hasil pre-test dan post-test menunjukkan kelompok pengguna aplikasi AR mengalami peningkatan nilai rata-rata sebesar 82,9%, jauh lebih tinggi dibandingkan kelompok buku konvensional yang hanya meningkat 40,6%, membuktikan bahwa STRUMI efektif sebagai media pembelajaran berbasis teknologi.

Bantuan Langsung Tunai Dana Desa (BLT-DD) merupakan salah satu program bantuan sosial yang ditunjukan bagi masyarakat yang kurang mampu pada tingkat desa. Namun, proses seleksi penerima BLT-DD ini di Desa Ngerong selama ini masih berjalan melalui komunikasi lisan antar perangkat desa dan tanpa sistem yang terstandarisasi, sehingga berpotensi menimbulkan subjektivitas dan kurangnya transparansi dalam pengambilan keputusan. Untuk mengatasi hal tersebut, dikembangkan sebuah sistem pendukung keputusan berbasis website yang diberi nama SibantuDes. Sistem ini menggunakan integrasi Algoritma Random Forest sebagai komponen klasifikasi kelayakan dan penggunaan Teknik SMOTE untuk membantu menangani ketidakseimbangan data antara kelas layak dan tidak layak. Model ini dibangun menggunakan 12 parameter kelayakan yang telah divalidasi melalui Musyawarah Desa, meliputi penghasilan, pekerjaan, jumlah tanggungan, rekening listrik, sumber air, aset kepemilikan, status perkawinan, kondisi lantai, kondisi dinding, kondisi atap rumah, luas rumah, dan status rumah. Untuk dataset yang digunakan 297 data yang terdiri dari 130 data rill dan 167 data sintesis hasil SMOTE. Hasil pengujian model menunjukkan akurasi 90,00%, dengan presisi 88,46%, recall 88,46%, F1-score 88,46%, dan AUC 0,9808 dengan nilai rata-rata cross-validation 5-fold sebesar 92,59%. Blackbox testing menunjukkan tingkat keberhasilan 100%, sedangkan untuk UAT yang melibatkan 10 responden untuk pengujian menghasilkan nilai rata-rata 91,65%. Dengan demikian sistem dinyatakan layak untuk mendukung proses seleksi penerima BLT-DD di Desa Ngerong secara objektif, efisien, dan transparan.

Sistem Informasi Penggajian Tenaga Kerja Mandiri Pada Perumda Air Minum Tirta Sanjiwani Gianyar Berbasis Website Dan Mobile. Pengelolaan Tenaga Kerja Mandiri di Perumda Air Minum Tirta Sanjiwani Gianyar merupakan salah satu aspek penting dalam mendukung kelancaran operasional lapangan. Namun, proses pengelolaan yang masih dilakukan secara manual oleh mandor, meliputi pencatatan absensi, penugasan, kasbon, dan perhitungan gaji, menyebabkan pengolahan data menjadi tidak efisien, rawan kesalahan, serta minimnya transparansi informasi penggajian bagi Teknisi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi penggajian Tenaga Kerja Mandiri berbasis website dan mobile yang dapat membantu dalam pengelolaan data serta penyampaian informasi secara terintegrasi. Sistem berbasis website digunakan oleh mandor untuk mengelola data Teknisi, penugasan, absensi, kasbon, penggajian otomatis, dan laporan, sedangkan aplikasi mobile digunakan oleh Teknisi untuk melakukan absensi digital, melihat penugasan, mengisi progres pekerjaan, serta melihat informasi rincian gaji dan kasbon secara transparan. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode Waterfall yang meliputi tahap requirement, design, development, testing, dan maintenance. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Blackbox Testing untuk memastikan setiap fungsi berjalan dengan baik, serta User Acceptance Testing (UAT) menggunakan skala Likert untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat berjalan sesuai kebutuhan pengguna dan membantu meningkatkan efektivitas dalam proses pengelolaan penggajian Tenaga Kerja Mandiri. Dengan adanya sistem ini, diharapkan pengelolaan penggajian Tenaga Kerja Mandiri menjadi lebih terstruktur, akurat, dan transparan, serta dapat membantu mandor dan Teknisi dalam menjalankan aktivitas operasional lapangan secara lebih efisien.

Kegiatan magang dilaksanakan di PT Meetaza Prawira Media selama periode 2 Februari hingga 5 Juni 2026, di mana penulis terlibat dalam pengembangan frontend pada sistem Prime Project Dashboard sebuah aplikasi berbasis web yang digunakan untuk pengelolaan proyek dan tugas tim. Dalam pengerjaannya, penulis menggunakan Angular sebagai framework utama dan Tailwind CSS untuk tampilan yang responsif, serta mengintegrasikan REST API untuk menampilkan data secara dinamis. Beberapa fitur yang dikerjakan meliputi pembuatan komponen tampilan, navigasi halaman, serta pengembangan fitur task, board, dan monitoring progres. Melalui kegiatan ini, penulis memperoleh pengalaman nyata dalam pengembangan perangkat lunak di lingkungan industri, termasuk kemampuan bekerja dalam tim dan memahami standar pengembangan yang berlaku.

Banyaknya variasi karakteristik produk pupuk di pasaran menyulitkan petani edamame di Kabupaten Jember dalam menentukan pilihan yang optimal. Penelitian ini bertujuan membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis website menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk merekomendasikan pupuk terbaik. Proses perangkingan dipisahkan secara dinamis ke dalam 3 fase pertumbuhan (Vegetatif, Vegetatif Lanjutan, dan Generatif) berdasarkan 11 kriteria unsur hara dan 1 kriteria harga. Hasil pengujian akurasi dengan mencocokkan keputusan pakar pertanian menghasilkan tingkat akurasi global sebesar 90%, dengan rincian kecocokan 100% pada fase vegetatif dan vegetatif lanjutan, serta 70% pada fase generatif. Selain itu, pengujian fungsionalitas melalui Black Box Testing berjalan 100% valid dan pengujian kelayakan pengguna (User Acceptance Testing/UAT) memperoleh skor sebesar 90%. Penelitian ini membuktikan bahwa SPK yang dibangun andal dan sangat layak diimplementasikan untuk membantu petani mengoptimalkan hasil panen edamame.

Pengembangan Sistem Prediksi Jumlah Stok LPG 3 Kg Pada Pangkalan Dengan Pendekatan Machine Learning Berbasis Website, Eka Setyo Saputra, NIM E31230517, Tahun 2026, Program Studi Manajemen Informatika, Politeknik Negeri Jember, Khafidurrohman Agustianto, S.Pd., M.Eng. (Dosen Pembimbing). Pangkalan LPG 3 kg mengalami kendala dalam menentukan jumlah stok yang harus disediakan akibat pola penjualan yang tidak menentu serta pengaruh faktor eksternal seperti kebijakan penyaluran dari agen. Keterbatasan pemanfaatan teknologi dalam pengelolaan data dan prediksi jumlah stok LPG 3 kg menjadi salah satu penyebab pengelolaan persediaan yang kurang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem prediksi jumlah stok LPG 3 kg berbasis website menggunakan pendekatan machine learning dengan algoritma prophet. Sistem dikembangkan menggunakan framework laravel sebagai antarmuka pengguna dan flask sebagai server backend untuk server machine learning yang berkomunikasi melalui arsitektur API berbasis JSON. Model prophet dibangun menggunakan data historis penjualan LPG 3 kg dari pangkalan di daerah Gebang, Jember selama tiga tahun (2023–2025), dengan penambahan regressor pengetatan regulasi distribusi LPG menggunakan nilai scale 0,4 yang diperoleh melalui pengujian grid search. Evaluasi model dilakukan menggunakan metode rolling origin dengan skema Expanding Window. Hasil evaluasi menghasilkan nilai MAPE sebesar 16,18?n MAE sebesar 1,84 yang dimana hasil ini dikategorikan baik. Hasil blackbox testing menunjukkan seluruh fungsionalitas sistem berjalan sesuai yang diharapkan, dan hasil User Acceptance Testing (UAT) memperoleh nilai 89,87% yang menunjukkan sistem telah memenuhi kebutuhan pengguna. Dengan adanya sistem ini, diharapkan dapat membantu pemilik pangkalan dalam memperkirakan kebutuhan stok LPG 3 kg secara lebih akurat berdasarkan data historis penjualan.