Pemerintah Indonesia telah menetapkan pembangunan Ibu Kota Nusantara (IKN) sebagai upaya mengatasi permasalahan Jakarta. Program tersebut memunculkan beragam opini public, baik positif maupun negatif. Media sosial, khususnya Twitter, menjadi sumber data yang potensial dalam menganalisis sentimen masyarakat terhadap kebijakan ini. penelitian ini bertujuan mengidentifikasi keunggulan dan kelemahan dari setiap metode ketika diterapkan pada analisis sentimen Twitter. Dalam penelitian ini digunakan dua pendekatan data mining, yaitu CRISP-DM dan SEMMA, yang masing-masing menunjukan performa yang hampir setara. Hasil dari metode CRISP-DM menunjukan performa yang sedikit lebih baik dibandingkan dengan metode SEMMA dalam analisis sentimen terhadap Ibu Kota Nusantara (IKN). Metode CRISP-DM dan SEMMA dapat digunakan dalam analisis sentimen terhadap pembangunan IKN, masing-masing dengan pendekatan yang berbeda. CRISP-DM cenderung memberikan hasil klasifikasi yang seimbang antara sentimen positif dan negatif, namun prosesnya lebih kompleks dan memakan waktu. Sebaliknya, SEMMA lebih praktis dan cepat, khususnya dalam pengolahan data. Penelitian ini menunjukkan bahwa CRISP-DM cocok untuk analisis yang berorientasi pada tujuan bisnis, sedangkan SEMMA lebih sesuai untuk analisis teknis yang membutuhkan efisiensi, sehingga dapat menjadi referensi bagi studi serupa di masa depan.

RANCANG BANGUN SISTEM PEMANTAUAN PARAMETER AIR DAN OTOMASI PAKAN IKAN PADA AQUAPONIK BERBASIS IOT, Tutik Noer Kholifah, NIM E32220022, Tahun 2025, Teknik Komputer, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Muhammad Hafidh Firmansyah, S.Tr.Kom., M.Sc. (Dosen Pembimbing). Aquaponik adalah sistem pertanian terpadu yang menggabungkan akuakultur (budidaya ikan) dan hidroponik (budidaya tanaman tanpa tanah) dalam satu ekosistem yang saling menguntungkan. Limbah dari budidaya ikan dimanfaatkan sebagai nutrisi bagi tanaman, dan tanaman membantu menyaring dan membersihkan air yang kemudian dialirkan kembali ke kolam. Sistem ini efisien dan hemat lahan serta ramah lingkungan, sehingga dapat menjadi salah satu inovasi untuk mendukung pertanian yang berkelanjutan. Keberhasilan aquaponik sangat bergantung pada kualitas air yang digunakan. Parameter seperti suhu, pH, ketinggian air, kekeruhan, dan total dissolved solids (TDS) harus dipantau secara berkala untuk memastikan kesehatan ikan dan optimalisasi pertumbuhan tanaman. Ketidakseimbangan dalam salah satu parameter ini dapat mengganggu kestabilan sistem dan menurunkan produktivitas. Untuk menjawab tantangan tersebut, dirancanglah sistem pemantauan kualitas air dan penjadwalan pakan ikan otomatis berbasis Internet of Things (IoT). Sistem ini menggunakan mikrokontroler ESP32 untuk membaca sensor suhu, pH, TDS, turbidity, dan JSN-SR04T serta modul RTC dan servo untuk pemberian pakan otomatis. Data pemantauan ditampilkan secara real-time melalui website, sehingga proses pengelolaan aquaponik menjadi lebih efisien, praktis, dan adaptif terhadap perubahan kondisi lingkungan.

Pengembangan Sistem Kontrol dan Monitoring Air Conditioner Berbasis Internet of Things, Adhitya Choirul Makin, NIM E32222777, Tahun 2025, Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember, Bapak Yogiswara, ST, M,T (Dosen Pembimbing). Pengembangan sistem kontrol dan monitoring Air Conditioner berbasis Internet of Things (IoT) merupakan alat untuk mempermudah pengguna dalam mengatur suhu, kelembaban, dan kualitas udara didalam ruangan agar tetap nyaman sesuai dengan penggunaan. Penggunaan AC yang tidak efesien menyebabkan masalah, baik pemborosan energi maupun biaya operasional. Kendala utama yang dihadapi pengguna biasanya tidak bisa memonitor dan mengontrol AC secara real-time dalam mengelola energi, terutama di Gedung-gedung besar atau rumah. Oleh karena itu, dengan membuat suatu rangkaian sistem ini dikembangkan untuk memungkinkan pengguna mengendalikan dan memantau kondisi AC secara real-time. Pengembangan sistem ini bertujuan untuk memudahkan pengguna dalam mengendalikan AC dari jarak jauh, termasuk pengaturan suhu, swing, dan penjadwalan operasi. Sistem ini menggunakan ESP32 sebagai mikrokontroler dengan koneksi Wi-Fi, sensor suhu dan kelembaban (DHT22) untuk pemantauan kondisi ruangan, serta komunikasi data melalui protokol MQTT. Kontrol dilakukan melalui dashboard berbasis web menggunakan Node-RED, memungkinkan pengguna mengatur suhu, swing, dan penjadwal AC dengan lebih optimal. Hasil dari pembuatan sistem kontrol dan monitoring AC berbasis IoT ini meningkatkan efisiensi penggunaan AC dengan kendali jarak jauh, pemantauan real-time, dan penjadwalan operasi. Menggunakan ESP32, sensor DHT22, serta MQTT, sistem ini membantu pengguna mengoptimalkan energi dan mengurangi pemborosan melalui dashboard berbasis web di Node-RED.

Pakaian merupakan bagian penting dalam menunjang penampilan seseorang, namun tidak sedikit orang yang mengalami kesulitan dalam memilih pakaian yang sesuai dengan kebutuhan dan situasi tertentu. Permasalahan ini sering kali terjadi karena kurangnya pengetahuan mengenai jenis pakaian yang cocok berdasarkan kriteria seperti jenis acara, harga, warna, lokasi, dan jenis pakaian itu sendiri. Penelitian ini bertujuan untuk membangun Sistem Pendukung Keputusan berbasis Virtual Assistant yang mampu memberikan rekomendasi pakaian secara otomatis dan tepat sesuai kebutuhan pengguna. Sistem ini dikembangkan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) yang bekerja dengan cara menghitung nilai preferensi dari setiap alternatif berdasarkan bobot kriteria yang telah ditentukan. Proses pengembangan dilakukan dengan metode Waterfall dan diimplementasikan dalam bentuk website menggunakan bahasa pemrograman PHP, serta menggunakan MySQL sebagai basis data. Pengujian sistem dilakukan melalui Black-Box Testing dan User Acceptance Test (UAT) untuk memastikan seluruh fungsi berjalan dengan baik serta diterima oleh pengguna. Hasil pengujian menunjukkan sistem dapat memberikan rekomendasi dengan akurasi dan relevansi yang baik sesuai preferensi yang dimasukkan. Dengan adanya sistem ini, pengguna dapat memperoleh bantuan dalam memilih pakaian yang sesuai tanpa perlu bingung atau ragu, sehingga pengalaman dalam berbusana menjadi lebih efektif dan efisien. Sistem ini diharapkan dapat menjadi solusi praktis dalam pemilihan pakaian khususnya di Butik Edmee Outfit Bondowoso, dan bermanfaat secara lebih luas bagi pengembangan teknologi dalam bidang fashion dan personal assistant.

Rancang Bangun E-Commerce Pada Toko Dijee Electronic Berbasis Web, Muhammad Alfin Alfauzi, NIM E31222518, Tahun 2025, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Ibu Nanik Anita Mukhlisoh, S.ST, MT (Dosen Pembimbing).E-Commerce mempermudah transaksi jual beli tanpa perlu datang ke toko. Toko Dijee Electronic di Wuluhan, Jember, yang berdiri sejak 2002, menyadari pentingnya sistem informasi untuk efisiensi operasional. Namun, masih terdapat kendala seperti pemasaran konvensional dan minimnya informasi daring. Oleh karena itu, website e-commerce dibangun untuk memudahkan pelanggan mengakses stok, informasi produk, dan metode pembayaran online.Penelitian ini mengacu pada tiga karya ilmiah sebelumnya dan menggunakan metode Waterfall sebagai pendekatan sistematis. Tahapan meliputi analisis kebutuhan melalui wawancara dan observasi pada 11 Mei 2025, yang mengidentifikasi kurangnya efisiensi dalam pencatatan penjualan dan penyampaian informasi kepada pelanggan. Perancangan sistem dilakukan menggunakan Laravel dan Figma, menghasilkan mockup halaman admin dan customer, serta struktur database mencakup 12 tabel utama seperti barang, pesanan, keranjang, dan transaksi.Pengujian Blackbox mencakup 10 fitur admin dan 7 fitur customer, dengan seluruh skenario pengujian menunjukkan status “berhasil”. Sementara itu, hasil User Acceptance Test (UAT) yang dilakukan kepada 20 responden menghasilkan nilai rata-rata total skor 103 dari maksimum 105, atau 98,1%. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem diterima dengan sangat baik oleh pengguna. Sistem e-commerce ini memungkinkan pengelolaan data pengguna, produk, dan transaksi secara efisien, serta memberikan kemudahan bagi pelanggan dalam belanja daring.

Jagung merupakan salah satu komoditas pangan penting yang memiliki nilai ekonomi tinggi serta menjadi sumber utama karbohidrat dan pakan ternak. Namun, tanaman ini rentan terhadap serangan penyakit yang dapat menurunkan kualitas dan kuantitas hasil panen, serta berdampak negatif terhadap kesejahteraan petani. Kurangnya pengetahuan petani tentang gejala penyakit pada tanaman jagung menyebabkan keterlambatan dalam penanganan, sehingga perlu adanya solusi teknologi yang dapat membantu proses identifikasi penyakit secara cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pakar berbasis web yang dapat digunakan untuk mendiagnosa penyakit tanaman jagung berdasarkan gejala yang diamati oleh pengguna, menggunakan metode Certainty Factor (CF). Metode ini memungkinkan sistem untuk menghitung tingkat keyakinan terhadap kemungkinan penyakit berdasarkan kombinasi gejala yang dipilih oleh pengguna dan nilai kepastian dari pakar pertanian. Sistem ini dibangun menggunakan framework Laravel dan diuji menggunakan metode Blackbox Testing dan User Acceptance Test (UAT). Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fitur sistem berjalan sesuai dengan fungsinya, dan sistem dapat memberikan hasil diagnosa yang sesuai dengan pengetahuan pakar. Dengan adanya sistem ini, petani diharapkan dapat lebih mudah mengenali jenis penyakit yang menyerang tanaman jagung sejak dini, sehingga dapat melakukan penanganan yang tepat untuk mencegah kerugian lebih lanjut. Sistem ini juga menjadi media edukatif dalam meningkatkan kesadaran petani terhadap pentingnya pengelolaan penyakit tanaman secara digital dan terstruktur.

Perkembangan e-commerce di Indonesia, khususnya platform Tokopedia, telah menghasilkan banyak ulasan konsumen yang mengandung opini terhadap produk yang dibeli. Ulasan tersebut menjadi sumber informasi berharga untuk memahami kepuasan pelanggan dan kualitas produk. Namun, banyaknya data membuat analisis manual tidak efektif. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan otomatis menggunakan Natural Language Processing (NLP) untuk melakukan analisis sentimen secara efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen dalam ulasan produk di Tokopedia ke dalam dua kategori, yaitu positif dan negatif, dengan memanfaatkan teknik NLP. Metode yang digunakan meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan teks (cleaning, case folding, stopword removal, tokenisasi), representasi kata menggunakan GloVe (Global Vectors for Word Representation), serta klasifikasi menggunakan arsitektur Recurrent Neural Network (RNN). Model yang dibangun diuji menggunakan metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kombinasi GloVe dan RNN mampu memberikan performa yang baik dalam melakukan klasifikasi sentimen biner terhadap ulasan konsumen di platform Tokopedia.

Analisis Sentimen Pengguna Dompet Digital Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Pada Media Sosial X (Studi Kasus: Dana, Gopay, dan ShopeePay), Willian Anggi Devayu, NIM E31221315, Tahun 2025, Manajemen Informatika, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Hendra Yufit Riskiawan, S.Kom, M.Cs (Dosen Pembimbing). Dalam analisis sentimen terhadap pengguna dompet digital seperti Dana. Gopay, dan ShopeePay pada media sosial X (Twitter), menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes Classifier. Data dikumpulkan melalui teknik scraping dari akun resmi ketiga layanan dompet digital dengan rentang waktu antara tahum 2024 hingga 2025. Data tersebut akan melalui tahap pre-processing, kemudian dilanjutkan dengan pembobotan kata menggunakan TF-IDF. Metode Multinomial Naïve Bayes Classifier digunakan karena kesederhanaannya dan efektivitas dalam menangani data teks. Hasil analisis Dana menunjukkan sentimen positif sebesar 64.04%, negatif sebesar 20.35%, dan netral sebesar 15.61%. Gopay menunjukkan sentimen positif sebesar 7.44%, negatif sebesar 42.42%, dan netral sebesar 50.15%. ShopeePay menunjukkan sentimen positif sebesar 23.01%, negatif sebesar 39.69%, dan netral sebesar 37.30%. Dari hasil tersebut, menunjukkan bahwa masing-masing layanan memiliki kecenderungan sentimen tertentu yang dapat menjadi indikator kepuasan dan keluhan pengguna. Hasil analisis disajikan dalam bentuk visualisasi seperti diagram batang, diagram lingkaran, dan word cloud untuk memberikan gambaran yang lebih jelas dan mudah di pahami mengenai opini publik.