Aplikasi Augmented Reality Berbasis Multi Marker untuk Metode Belajar Mengaji ‘Allimna Jilid Satu, Marcellino Rhaditya Rosandi, NIM E31222823, Tahun 2025, 84 hlm., Manajemen Informatika, Politeknik Negeri Jember, Faisal Lutfi Afriansyah, S.Kom., M.T (Dosen Pembimbing). Pembelajaran membaca Al-Qur’an merupakan bagian penting dalam pendidikan agama, terutama bagi anak-anak usia dini yang belajar di TPQ. Metode ‘Allimna yang dikembangkan oleh Kiai Muhammad Junaidi al-Hafidz menjadi salah satu metode pembelajaran yang efektif karena terstruktur dan bertahap. Namun, di era digital saat ini, minat anak-anak terhadap media belajar konvensional mulai menurun karena kurangnya interaksi dan visualisasi yang menarik. Untuk menjawab tantangan tersebut, penelitian ini mengembangkan sebuah aplikasi berbasis Augmented Reality (AR) dengan teknologi multi marker untuk meningkatkan ketertarikan dan pemahaman anak-anak dalam mengenal huruf hijaiyah pada buku Allimna Jilid Satu. Aplikasi ini dibangun menggunakan metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC) dengan platform Unity 3D dan Vuforia, serta terhubung ke Firebase sebagai basis data. Fitur utama aplikasi ini meliputi visualisasi huruf hijaiyah dalam bentuk 3D, audio pelafalan, pretest dan kuis interaktif, serta tampilan materi huruf dan harakat. Aplikasi ini diuji di TPQ Al-Hamidi Panti, dan hasilnya menunjukkan peningkatan minat dan pemahaman santri terhadap materi yang diajarkan. Aplikasi ini juga membantu ustadz/ustadzah dalam menyampaikan materi secara lebih menarik dan efisien, serta memberikan fleksibilitas bagi santri untuk belajar secara mandiri di luar kelas.

Gizi berperan penting dalam pertumbuhan dan perkembangan, namun ketidakseimbangan asupan gizi masih sering terjadi akibat kurangnya pengetahuan masyarakat. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi jenis makanan dan mengestimasi gizinya dengan menggunakan metode YOLOv8 dan XGBoost yang diimplementasikan melalui bot Telegram. Hasil pengujian menunjukkan akurasi wadah dengan YOLOv8 sangat tinggi pada skenario satu atau dua wadah dalam gambar yaitu sebesar 95 – 97?n 91 – 97%, namun mengalami penurunan pada tiga wadah khususnya untuk kertas minyak yaitu sebesar 27%, denga rata – rata akurasi 88,1%. Untuk segmentasi, model mampu mengenali objek seperti nasi goreng, ayam goreng tahu goreng, tempe goreng, dan telur ceplok dengan akurasi diatas 92%, namun terjadi penurunan akurasi pada objek dengan bentuk tidak teratur atau warna kurang kontras dengan background. Rata – rata akurasi segmentasi adalah 91,22% pada skenario penggabungan objek dalam satu wadah. Untuk Prediksi berat, model XGBoost menghasilkan MAE sebesar 21,138 gram, RMSE sekitar 50,10 gram, dan nilai R² sebesar 0,7838 dengan error terbesar dihasilkan oleh nasi goreng sebesar -155,97 gram dan ayam goreng sebesar +17,31 gram karena variasi bentuk dan komposisi makanan.

Analisa Klasifikasi dan Visualisasi Dashboard Kompetensi Alumni dengan Pekerjaan (Studi Kasus Prodi Manajemen Informatika), Syifa Syarifah Nurul Yasin Mulyoadi, NIM E31221105, Tahun 2025, 82 lbr., Manajemen Informatika, Politeknik Negeri Jember, Pramuditha Shinta Dewi Puspitasari, S.Kom., M.Kom. (Pembimbing). Program Studi Manajemen Informatika Politeknik Negeri Jember memerlukan evaluasi terhadap kompetensi lulusannya untuk menyesuaikan kurikulum dengan kebutuhan industri. Hal ini menghambat proses evaluasi dan pengambilan keputusan akademik berbasis data.Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi kompetensi alumni berdasarkan pekerjaan dengan metode K-Means serta menyajikannya dalam bentuk dashboard visualisasi berbasis web. Sistem ini diharapkan dapat membantu pihak prodi dalam menilai kesesuaian kompetensi lulusan dengan bidang kerja secara objektif dan interaktif. Metodologi yang digunakan adalah CRISP-DM, meliputi tahapan: pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan implementasi sistem. Data alumni diolah melalui proses normalisasi dan diklasifikasikan ke dalam tiga klaster: “Sangat Sesuai”, “Kurang Sesuai”, dan “Tidak Sesuai”, berdasarkan indikator kesesuaian bidang kerja dan jenjang jabatan. Visualisasi hasil klasifikasi ditampilkan dalam dashboard yang mendukung pengambilan keputusan strategis. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem dapat mengklasifikasikan dan memvisualisasikan data alumni secara efektif. Pengujian dilakukan menggunakan metode black box dan User Acceptance Test (UAT) yang menhasilkan presentasi 86,67% pada user admin dan 86,23% pada user alumni. Untuk pengembangan selanjutnya disarankan penambahan pengembangan dengan Android atau lainnya, serta penambahan processing text agar memudahkan pengolahan data.

Budidaya udang merupakan salah satu sektor penting dalam industri perikanan yang memiliki potensi besar untuk meningkatkan devisa negara. Peningkatan produktivitas budidaya udang vaname (Litopenaeus vannamei) sangat bergantung pada kualitas benur sejak awal penebaran. Proses penghitungan benur yang dilakukan secara manual memiliki berbagai keterbatasan, seperti kurang akurat dan keterlambatan dalam pengambilan Keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan deep learning model Convolutional Neural Network (CNN) yang didukung oleh teknik pengambilan data dengan metode sampling yang dilanjut dengan pelabelan menggunakan python untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam sistem deteksi dini penghitungan benur. Metode sampling probalititas digunakan untuk memperoleh dataset respresentatif dari populasi benur di kolam budidaya. Data citra hasil sampling kemudian dilabeli dan diolah untuk pelatihan model CNN untuk mengenali dan menghitung jumlah benur secara otomatis. Hasil pengujian memunjukkan bahwa pelabelan data mampu meningkatkan akurasi deteksi objek dalam pelatiham model CNN . Sistem ini diharapkan menjadi Solusi terapan dalam otomasi pemantauan benur yang efisien dan adaptif terhadap lingkungan budidaya.

Aplikasi Jasa Penjahit Menggunakan Metode Contend Based Filtering Berbasis Android, Malemna Swari Tarigan, NIM E31221305, Tahun 2025, 92 hlm., Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Faisal Lutfi Afriansyah, S.Kom., M.T. (Dosen Pembimbing). Usaha jasa jahit pada umumnya belum mendapat perhatian yang cukup dalam pemanfataan teknologi, sehingga proses pengelolaannya masih dilakukan secara manual. Kondisi ini menimbulkan berbagai permasalahan baik dari penjahit maupun pelanggan. Permasalahan yang dialami oleh penjahit biasanya terkait dengan kehilangan pelanggan akibat kurangnya komunikasi dan kurangnya informasi mengenai jasa jahit. Permasalahan lainnya yaitu keterlambatan pesanan dan kehilangan catatan yang berisi data pesanan dan ukuran pelanggan. Hal ini menyebabkan ketidakpuasan pelanggan dalam pelayanan yang diberikan. Sedangkan permasalahan yang dialami oleh pelanggan yaitu kesulitan dalam menentukan jasa jahit yang sesuai dengan kebutuhan dan preferensinya, kesulitan dalam menemukan informasi mengenai jasa jahit yang ada di daerahnya. Berdasarkan permasalahan tersebut, tugas akhir ini bertujuan untuk membangun dan mengembangkan sistem yang dapat membantu penjahit dalam mengelola usaha jahitnya dan membantu pelanggan menemukan penjahit yang sesuai dengan preferensi kebutuhan dengan menerapkan metode Content Based Filtering (CBF) dan mempermudah melakukan pemesanan serta memantau proses pemesanan. Hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa sistem ini berhasil dalam pengujian black box serta diterima dengan baik oleh pengguna berdasarkan pengujian User Accept Test(UAT) yang memperoleh persentase sebesar 93,6%. Hal ini menunjukkan bahwa sistem telah memberikan solusi yang tepat dan akurat dalam pengelolaan usaha jasa penjahit dan memberikan rekomendasi penjahit kepada pelanggan.

Banyak siswa kelas XI di SMAN 2 Jember merasa jenuh dengan pelajaran sejarah karena metode pembelajaran yang masih bergantung pada buku teks. Hal ini membuat minat belajar mereka menurun drastis. Untuk mengatasi masalah tersebut, kami mengembangkan sebuah aplikasi game edukatif berbasis Android yang dirancang khusus untuk membuat pembelajaran sejarah menjadi lebih menarik dan interaktif. Dalam pengembangan game ini, kami menerapkan pendekatan Multimedia Development Life Cycle (MDLC) yang meliputi enam fase berurutan: konseptualisasi, perancangan, pengumpulan materi, perakitan, pengujian, dan distribusi. Setiap tahapan dilakukan secara sistematis untuk memastikan kualitas produk akhir. Game yang dikembangkan menghadirkan tampilan visual bergaya pixel art 2D yang menarik. Materi pembelajaran diambil dari buku Sejarah SMA Kelas XI Kurikulum Merdeka dan diperkaya dengan sumber-sumber tambahan dari guru mata pelajaran. Proses evaluasi dilakukan melalui dua pendekatan. Pertama, pengujian Black Box yang dilakukan oleh guru sejarah untuk memastikan fungsionalitas game berjalan dengan baik. Kedua, User Acceptance Test (UAT) yang melibatkan siswa sebagai pengguna langsung. Hasil yang diperoleh sangat menggembirakan - sebanyak 86% siswa memberikan respons positif terhadap game ini. Terjadi peningkatan yang signifikan pada nilai posttest dibandingkan dengan nilai pretest, yang membuktikan bahwa game ini benar-benar efektif sebagai media pembelajaran. Game sejarah yang dikembangkan ini terbukti berhasil meningkatkan pemahaman siswa terhadap materi pembelajaran. Game bukan sekadar sarana hiburan, melainkan menjadi media pembelajaran interaktif yang efektif.

PERANCANGAN FRONT END FITUR TENTANG KAMI PADA WEBSITE PROFIL ORGANISASI PERANGKAT DAERAH KABUPATEN SITUBONDO MENGGUNAKAN FRAMEWORK LARAVEL, Adinda Eka Mayang Wijayanti, Tahun 2025, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Elly Antika, ST, M.Kom (Dosen Pembimbing Magang), Fery Frandana Putra, S.Kom (Pembimbing Lapangan). Magang berlangsung dari tanggal 17 September 2024 hingga 24 Januari 2025, dengan tujuan utama untuk meningkatkan pengetahuan, kemampuan komunikasi, dan penerapan keterampilan mahasiswa. Kegiatan magang dilaksanakan setiap hari Senin hingga Jumat, dengan jam kerja dari pukul 07.00 hingga 16.00 WIB. Selama magang, mahasiswa memperoleh manfaat yang signifikan, seperti memperluas wawasan, mengembangkan rasa tanggung jawab, dan mendapatkan pengalaman kerja yang berharga. Dinas Komunikasi dan Informatika Kabupaten Situbondo memiliki peran penting dalam mengelola informasi publik dan infrastruktur teknologi informasi, yang menjadi latar belakang kegiatan magang ini. Web profil OPD digunakan untuk memenuhi kebutuhan transparansi dan akuntabilitas, memudahkan masyarakat mendapatkan akses yang cepat terhadap informasi terkait layanan, program, dan kegiatan perangkat daerah. Web profil terdiri dari landing page dan dashboard admin. Desain sistem dan perangkat lunak, serta fitur-fitur yang ada pada website, seperti halaman "Tentang Kami" dan sistem feedback yang memungkinkan pengunjung memberikan masukan langsung. Fitur Kritik dan Saran dirancang untuk memudahkan pengguna dalam menyampaikan pendapat yang dapat dikelola oleh admin untuk perbaikan lebih lanjut. Selain itu, terdapat tinjauan pustaka yang mencakup berbagai penelitian terkait pengembangan web dan aplikasi berbasis Laravel, serta alat pengembangan yang digunakan, seperti Visual Studio Code dan Laragon.

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mata Pelajaran pada Siswa SMA Sesuai dengan Aturan Kurikulum Merdeka Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW), Agya Rizkinta Wildanti, NIM E31222313, Tahun 2025, Program Studi Manajemen Informatika, Politeknik Negeri Jember, Khafidurrohman Agustianto, S.Pd., M.Eng. (Dosen Pembimbing). Kurikulum Merdeka memberikan kebebasan kepada siswa untuk memilih mata pelajaran sesuai minat, bakat, dan kemampuannya. Namun, proses pemilihan tersebut masih menghadapi tantangan karena kurangnya sistem pendukung yang mampu membantu siswa dalam menentukan pilihan secara objektif dan terstruktur. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pendukung keputusan berbasis web untuk membantu siswa SMA, khususnya kelas X, dalam memilih mata pelajaran dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Sistem ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan framework Laravel untuk sisi backend, serta HTML, CSS, dan JavaScript untuk antarmuka pengguna. Input sistem meliputi data angket cita-cita, hasil psikotes, nilai akademik, dan rekomendasi guru BK, yang kemudian diproses menggunakan metode SAW untuk menghasilkan rekomendasi mata pelajaran berdasarkan bobot kriteria yang telah ditentukan. Hasil pengujian Blackbox Testing menunjukkan bahwa seluruh fitur sistem berjalan dengan baik tanpa error. Sementara itu, hasil pengujian User Acceptance Test (UAT) menunjukkan bahwa sistem memperoleh tingkat kepuasan pengguna sebesar 90%, yang menandakan sistem ini cukup layak digunakan dan mudah dioperasikan oleh siswa maupun guru BK. Dengan adanya sistem ini, diharapkan proses pemilihan mata pelajaran menjadi lebih mudah, objektif, dan sesuai dengan prinsip Kurikulum Merdeka. Saran untuk pengembangan ke depan antara lain adalah pengembangan sistem dalam versi mobile, integrasi dengan sistem sekolah, serta pembaruan berkala berdasarkan masukan pengguna.