Website Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Hero Dota 2 ini dirancang untuk membantu pemain, terutama pemula, dalam memilih hero secara optimal saat fase drafting. Dengan metode MOORA, sistem menganalisis enam atribut kuantitatif hero guna memberikan rekomendasi strategis yang meningkatkan peluang kemenangan. Penelitian ini juga menyarankan pengembangan lebih lanjut, seperti penambahan kriteria sinergi antar-hero, counter-picking, validasi data oleh ahli, serta pembaruan otomatis dan fitur visualisasi. Sistem ini berpotensi menjadi alat bantu efektif dalam pemilihan hero Dota 2.

Magang adalah bagian dari program pendidikan di Politeknik Negeri Jember yang bertujuan untuk mempersiapkan mahasiswa menghadapi tantangan dunia profesional. Kegiatan ini diwajibkan sebagai syarat kelulusan, dengan tujuan agar mahasiswa dapat mengaplikasikan pengetahuan yang diperoleh selama kuliah dalam situasi industri yang sesungguhnya. Seven Inc. Yogyakarta dipilih sebagai tempat magang karena relevansinya dengan bidang teknologi informasi yang dipelajari. Selama empat bulan magang, mahasiswa berkesempatan untuk berkontribusi dalam proyek-proyek nyata, seperti merancang antarmuka pengguna (UI/UX) untuk aplikasi Sinau Bareng, yang bertujuan meningkatkan pengalaman pengguna dalam mencari pekerjaan dan merencanakan perjalanan. Seven Inc. adalah perusahaan digital yang bergerak di industri kreatif, awalnya fokus pada bisnis fashion dan apparel pria, namun kini telah memperluas layanan ke berbagai bidang, termasuk konveksi dan pengembangan aplikasi. Dengan visi untuk menjadi salah satu perusahaan digital terbesar di Indonesia, Seven Inc. mengutamakan kepuasan pelanggan melalui produk dan layanan terbaik. Perusahaan ini juga menyediakan ruang bagi mahasiswa dan siswa SMK untuk mengasah keterampilan kerja mereka, dengan berbagai divisi yang mencakup UI/UX designer, frontend dan backend developer, serta desainer grafis. Melalui magang di Seven Inc., mahasiswa tidak hanya mendapatkan pengalaman praktis, tetapi juga berkontribusi pada proyek yang relevan dengan kebutuhan industri. Selama magang, mahasiswa mengerjakan proyek yaitu aplikasi Sinau Bareng. Aplikasi Sinau Bareng dirancang untuk menjembatani antara pelajar untuk melakukan konsultasi kepada mentor yang berkompeten. Selain itu, aplikasi dapat meningkatkan kemampuan berbicara bahasa Inggris secara lancar dan fasih. Aplikasi ini dapat menampilkan berbagai informasi mengenai mentor dan tingkatan dalam mempelajari bahasa inggris. Aplikasi ini dapat digunakan secara umum pengguna dapat mengakses website dimanapun dan kapanpun, sehingga dapat mendukung operasional aplikasi secara menyeluruh dan memberikan manfaat bagi semua pengguna.

Identitas Kependudukan Digital merupakan identitas kependudukan berbasis digital yang pertama kali diluncurkan pada 14 November 2022 dan dapat diunduh melalui Play Store. Aplikasi ini dirancang dengan berbagai fitur yang memudahkan pengguna dalam mengakses data identitas kependudukan secara digital. Berdasarkan data per 5 Juni 2024 dari Play Store, aplikasi ini hanya memperoleh rating sebesar 2,8 di Google Play Store. Tentunya, dengan rating yang sangat rendah ini, banyak pengguna mengeluhkan ketidakpuasan mereka dalam menggunakan aplikasi tersebut. Salah satu faktor yang ditemukan dari ulasan pengguna yang telah mengunduh aplikasi Identitas Kependudukan Digital adalah aspek UI/UX yang masih sederhana dan tata letak desain antarmuka yang belum ramah pengguna (User Friendly). Peneliti menggunakan Metode Design Thinking. Berdasarkan permasalahan yang telah dijelaskan, dapat disimpulkan bahwa penelitian ini sangat penting dilakukan agar pengguna aplikasi dapat mengoperasikan aplikasi dengan optimal. Tahap pertama, dilakukan pengujian terhadap prototipe antarmuka menggunakan platform Maze yang melibatkan 20 responden dan menghasilkan skor keseluruhan sebesar 95 dari 100. Tahap kedua menunjukkan peningkatan yang signifikan pada tingkat kepuasan pengguna, dari skor rata-rata (61%) sebelum dilakukan redesain menjadi (80%) setelah redesain dilakukan. Pengembangan UI/UX pada aplikasi Identitas Kependudukan Digital dengan menggunakan metode Design Thinking terbukti efektif dalam meningkatkan kualitas tampilan antarmuka dan pengalaman pengguna. Metode ini memainkan peran penting dalam memahami kebutuhan pengguna, merumuskan permasalahan, menciptakan ide solusi, membangun tampilan antarmuka, serta melakukan pengujian terhadap desain yang dikembangkan.

Implementasi Stock Opname pada Sistem Informasi UD Sumber Rejeki dengan Metode Scan Barcode Berbasis Website, Ria Kurnia Rahmawati, NIM E31222738, Tahun 2025, Program Studi Manajemen Informatika, Politeknik Negeri Jember, Khafidurrohman Agustianto, S.Pd, M.Eng (Dosen Pembimbing). Sektor ekonomi merupakan salah satu bidang yang sangat bergantung pada optimalisasi manajemen. Namun, masih terdapat pelaku usaha yang belum memanfaatkan investasi teknologi secara optimal dalam operasional perusahaan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem informasi stock opname berbasis website dengan metode scan barcode guna meningkatkan akurasi dan optimalisasi pencatatan stok barang di UD Sumber Rejeki. Sistem ini diharapkan dapat mengurangi kesalahan pencatatan akibat human error, memfasilitasi proses approval transaksi, dan pengelolaan persediaan barang produksi secara terstruktur, menyediakan fitur pelaporan penjualan secara real-time, serta memberikan kemudahan akses bagi owner melalui pengaturan hak akses yang sesuai dengan peran masing-masing pengguna. Penelitian ini menggunakan sistem yang dikembangankan dengan framework Laravel dan bahasa pemrograman PHP. Hasil pengujian blackbox menunjukkan tingkat keberhasilan sebesar 100%, yang membuktikan bahwa seluruh fungsi sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan yang diharapkan. Selain itu, pengujian User Acceptance Test (UAT) menunjukkan hasil sebesar 94,39% yang artinya sistem dapat mudah dipahami oleh user baik internal maupun eksternal dan memenuhi kriteria kesesuaian dengan kondisi yang diinginkan. Adanya sistem ini, UD Sumber Rejeki dapat meningkatkan akurasi dan responsivitas pengelolaan stok barang, meminimalkan kesalahan pencatatan serta risiko kehilangan atau selisih stok. Sistem yang dikembangkan memudahkan admin, gudang, kasir, dan owner dalam pencatatan, persetujuan transaksi, dan pemantauan laporan secara lebih terstruktur dan transparan. Selain itu, hasil penelitian ini menjadi dasar perusahaan dalam mengimplementasikan teknologi informasi berbasis website untuk mendukung operasional.

Di era digital saat ini, data pendidikan bisa dimanfaatkan lebih maksimal untuk membantu sekolah mengambil keputusan penting, salah satunya dalam hal prediksi kelulusan siswa. Kelulusan bukan hanya soal nilai akhir, tapi juga jadi indikator mutu sekolah yang dinilai dalam proses akreditasi. SMA Argopuro Panti, sebagai salah satu sekolah swasta di Kabupaten Jember, memerlukan sistem yang bisa membantu memprediksi kelulusan siswa lebih awal. Selama ini proses evaluasi dilakukan secara manual, yang cukup memakan waktu dan rentan kesalahan Melalui penelitian ini, dikembangkan sistem prediksi kelulusan berbasis metode Fuzzy K-Nearest Neighbor (Fuzzy K-NN). Metode ini mampu menganalisis data akademik dan non-akademik secara lebih fleksibel dengan pendekatan fuzzy. Aplikasinya dibangun dalam bentuk website yang mudah digunakan, memungkinkan input data dari Excel, menampilkan hasil prediksi secara otomatis, dan menyediakan fitur visualisasi serta export data. Harapannya, sistem ini bisa menjadi alat bantu yang efektif bagi sekolah dalam mendeteksi siswa berisiko dan meningkatkan mutu pendidikan secara menyeluruh

Pengembangan Multi Flutter App dengan Respons Dinamis dan Penanganan Tingkat Lanjut Menggunakan Pendekatan Pola Arsitektur Provider-BLOC dan Server-Side Services. Maulana Akbar Firdausya NIM: E41211342, Program Studi Teknik Informatika Kampus III Nganjuk, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember. Ibu Puji Hastuti S.T., M.Eng (Dosen Pembimbing), PT Maxximum Digital Content Consultant Charissa Nur Tita Aulia Nur (Pembimbing Lapang). Magang dilaksanakan di PT Maxximum Digital Content Consultant yang berlokasi di Cimahi, Jawa Barat, selama lima bulan, mulai dari 1 Agustus hingga 30 Desember 2024. Program ini dirancang untuk menghubungkan pembelajaran teoritis yang diperoleh di perguruan tinggi dengan pengalaman praktis di dunia kerja, serta memberikan pemahaman yang lebih mendalam mengenai pengembangan aplikasi perangkat lunak menggunakan Flutter. Aplikasi yang dikembangkan adalah Unit Transfusi Darah Rumah Sakit (UTDRS), yang bertujuan untuk mempermudah pengelolaan darah di rumah sakit. Aplikasi ini dilengkapi dengan berbagai fitur, termasuk login menggunakan Google, manajemen jadwal dan antrian donor, survei kesehatan, validasi QR Code, pelacakan status donor secara real-time, pencatatan riwayat, serta pengelolaan profil pendonor. Flutter versi 3.27.0 dipilih karena kemampuannya dalam mendukung pengembangan lintas platform dengan performa yang tinggi dan efisiensi waktu melalui fitur hot reload. Selama masa magang, mahasiswa bertanggung jawab atas pengembangan aplikasi mobile, yang mencakup desain antarmuka pengguna (UI/UX), integrasi fitur, serta pengujian aplikasi. Diagram alur bisnis sistem disusun untuk memastikan efisiensi dan kepatuhan terhadap standar kesehatan yang berlaku. Salah satu tantangan utama dalam proses pengembangan adalah terbatasnya akses data dari perusahaan, namun aplikasi ini berhasil menyelesaikan beberapa fitur utama. Magang ini memberikan pengalaman langsung dalam pengembangan aplikasi lintas platform, meningkatkan keterampilan teknis, serta memperluas wawasan profesional. Rekomendasi yang diajukan mencakup peningkatan keamanan data, optimalisasi fitur real-time, dan pengembangan fitur tambahan seperti integrasi multi-bahasa, mode gelap, serta pengingat jadwal donor. Dengan pengembangan yang berkelanjutan, aplikasi UTDRS diharapkan dapat memberikan kontribusi positif bagi sistem kesehatan di Indonesia.

Perancangan Desain UI/UX Aplikasi Mesin Pdf Dan Point of sale Berbasis Mobile Untuk Optimalisasi Pengalaman Pengguna Di Graha Pelita Nusantara, Dina Dwi Anisa, NIM E41212433, Tahun 2024, halaman, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Wahyu Prasetyo, S.Kom. (Pembimbing Magang). Magang merupakan kegiatan yang memiliki fungsi sebagai sarana dalam mengasah kemampuan dan menerapkan semua pengetahuan yang telah diberikan saat perkuliahan dalam dunia kerja pada permasalahan nyata yang sebenarnya ada di perusahaan. Magang dilaksanakan selama empat bulan yang bertempat di PT. Graha Pelita Nusantara, Surabaya. Selama menjalani kegiatan tersebut, bekal dan pengetahuan peserta didik selama di bangku perkuliahan diasah dan disalurkan sungguh-sungguh. Projek yang diberikan yaitu melakukan perancangan yang telah ada sebelumnya supaya menjadi lebih baik yaitu MesinPDF yang merupakan mobile yang berkaitan dengan kegiatan di Graha Pelita Nusantara. Tahapan dalam melakukan perancangan mobile ini yaitu dengan melihat kebutuhan sistem yang ada pada aplikasi C-Mobile sebelumnya, apa saja fitur yang harus dikembangkan. Beberapa fitur yang harus dikembangkan. Aplikasi Mesin PDF dirancang untuk memenuhi kebutuhan pengelolaan dokumen digital, seperti mengedit, menggabungkan, membagi, dan menandatangani dokumen PDF. Sedangkan aplikasi Point of sale (POS) dirancang untuk mendukung proses transaksi bisnis dengan fitur-fitur yang dapat disesuaikan untuk berbagai jenis usaha.

Platform sistem pembelajaran E-Learning menjadi solusi pencapaian tujuan pembelajaran di masa pandemi, namun E-Learning belum cocok pada semua jenis materi dan karakteristik siswa. Pengembangan sistem pembelajaran adaptive menjadi solusi dengan menyajikan konten sesuai karakteristik siswa. Platform HLE dapat menjadi alternatif sistem pembelajaran yang fleksibel dengan metode materi multimedia sehingga pengguna dapat menyesuaikan kebutuhan. HLE dengan sistem adaptive dapat meningkatkan tujuan pembelajaran, namun pengembangan adaptive HLE saat ini hanya mengukur kemampuan self-monitoring siswa. Penelitian ini bertujuan mengembangkan klasifikasi learning style VARK pada adaptive HLE menggunakan algoritma XGBoost. XGBoost merupakan algortima yang dibangun di atas pohon keputusan dengan metode gradient boosting yang kuat dan akurat pada dataset minim. Menggunakan 165 data, model dilatih dan menghasilkan akurasi 92,68%, presisi 93,52?n recall 92,86%. Pengujian model pada 10 data tes menunjukkan model dapat memprediksi 9 dari 10 data. Integrasi model pada aplikasi menggunakan framewok Laravel. Pengujian Black-Box pada aplikasi menunjukkan fitur utama sesuai harapan dan beberapa poin perlu penyesuaian.