Implementasi Sistem Pemantauan Tanda Vital Jarak Jauh Berbasis Internet of Things: Firman Nabil Yuandito, NIM E32232246, Tahun 2026, Teknik Komputer, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Agus Hariyanto S.T., M.Kom Penelitian ini membahas implementasi sistem pemantauan tanda vital jarak jauh berbasis Internet of Things (IoT) yang bertujuan mempermudah proses pemantauan kondisi kesehatan secara real-time. Sistem menggunakan ESP32 sebagai mikrokontroler utama, sensor MAX30102 untuk mengukur detak jantung (BPM), sensor DS18B20 untuk mengukur suhu tubuh, serta menerapkan metode Machine Learning Random Forest untuk mengestimasi tekanan darah sistolik dan diastolik berdasarkan data sensor. Seluruh data hasil pengukuran dikirim melalui jaringan Wi-Fi ke database cloud sehingga dapat dipantau dari jarak jauh melalui aplikasi berbasis web secara real-time. Sistem dirancang agar mampu melakukan proses pembacaan sensor, pengolahan data, estimasi tekanan darah, serta penyimpanan dan penyajian data secara otomatis. Pengguna dapat melihat informasi detak jantung, suhu tubuh, hasil estimasi tekanan darah, serta riwayat pengukuran melalui antarmuka web yang terhubung dengan internet. Dengan memanfaatkan teknologi IoT, proses monitoring kesehatan tidak lagi terbatas oleh jarak sehingga memudahkan pengguna maupun tenaga kesehatan dalam melakukan pemantauan kondisi pasien. Hasil implementasi menunjukkan bahwa seluruh komponen sistem dapat bekerja dan terintegrasi dengan baik. Sensor mampu membaca data fisiologis, model Random Forest dapat menghasilkan estimasi tekanan darah berdasarkan data yang diperoleh, serta sistem berhasil mengirimkan dan menampilkan data secara real-time pada aplikasi web. Dengan adanya sistem ini, proses pemantauan tanda vital menjadi lebih praktis, efisien, dan mudah diakses kapan saja serta diharapkan dapat mendukung pemantauan kesehatan secara berkelanjutan.

Sistem Monitoring Dan Peringatan Kondisi Tanaman Kopi Dan Kakao Berbasis IotUntuk Efisiensi Proses Penyiraman, Adit Setya Eka Nugroho, Nim E32230270, Tahun 2026, Teknik Komputer, Politeknik Negeri Jember, Ahmad Fahriyannur Rosyady, S.Kom., M.MT Selaku Dosen Pembimbing. Perkebunan kopi dan kakao memerlukan pengelolaan penyiraman yang tepat untuk menjaga kondisi lingkungan tumbuh tanaman serta meningkatkan efisiensi penggunaan air. Penyiraman yang masih dilakukan secara manual tanpa sistem monitoring dan peringatan kondisi lingkungan secara real-time sering kali tidak sesuai dengan kebutuhan tanaman, sehingga berpotensi menyebabkan pemborosan air dan menurunkan efektivitas pengelolaan perkebunan. Berdasarkan permasalahan tersebut, Tugas Akhir ini bertujuan merancang dan membangun sistem monitoring dan peringatan kondisi tanaman kopi dan kakao berbasis Internet of Things (IoT). Sistem ini diharapkan mampu memantau kondisi lingkungan tanaman secara real-time dan memberikan informasi yang akurat sebagai dasar pengambilan keputusan penyiraman. Metode yang digunakan adalah metode rancang bangun dengan memanfaatkan teknologi IoT dan sensor lingkungan untuk memantau parameter penting tanaman, meliputi kelembapan tanah, suhu tanah, kondisi hujan, serta suhu dan kelembapan udara. Data hasil pemantauan dikirimkan melalui jaringan internet dan ditampilkan pada aplikasi monitoring agar dapat diakses secara real-time. Apabila kondisi lingkungan berada di luar batas optimal, sistem akan memberikan peringatan dan melakukan penyiraman secara otomatis sesuai kebutuhan tanaman. Dengan adanya sistem ini, diharapkan efisiensi penggunaan air dapat meningkat, kesalahan penyiraman dapat diminimalkan, serta produktivitas tanaman kopi dan kakao dapat ditingkatkan.

Limbah, terutama kotoran sapi, menjadi salah satu limbah yang bisa dimanfaatkan untuk menjadi Pupuk Organik Cair (POC). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pengolahan limbah menjadi pupuk organik cair berdasarkan dua faktor nilai utama, yaitu suhu dan kelembapan. Sistem ini bekerja dengan bantuan mikrokontroler ESP8266 untuk memantau suhu dan kelembapan POC. Fokus utama dalam penelitian ini adalah menjaga suhu dekomposer atau mikroba tetap optimal dengan mempertahankan suhu di bawah 35 C – 40 C untuk mencegah kematian mikroba dan kelembapan di atas 50%, serta menggunakan kontrol berupa pompa air dan kipas yang bekerja berdasarkan nilai suhu dan kelembapan. Sebuah antarmuka berbasis web dengan framework Laravel dikembangkan menggunakan metode fuzzy untuk mengontrol pompa air dan kipas. Pada simulasi sistem menggunakan Google Colab dengan kondisi ideal, pompa air dan kipas berhasil menjaga suhu dan kelembapan tetap konsisten untuk mendukung pertumbuhan dekomposer. Ke depan, sistem ini dapat dikembangkan lebih lanjut dengan menambahkan jumlah pompa air, kipas, dan sensor suhu untuk meningkatkan kapasitas pembuatan Pupuk Organik Cair (POC).

Perancangan Sistem Pemupukkan Otomatis Berbasis Tenaga Surya pada Tanaman Kopi dan Kakao untuk Mendukung Ketahanan Pangan, Dea Baasithian NIM E32231769, Tahun 2026, Program Studi Teknik Komputer, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Dosen Pembimbing: Ahmad Fahriyannur Rosyady, S.Kom., M.MT. Pemupukan merupakan salah satu faktor penting dalam menjaga pertumbuhan dan produktivitas tanaman kopi dan kakao. Namun, proses pemupukan yang masih dilakukan secara manual sering menyebabkan ketidaktepatan jadwal, penggunaan pupuk yang kurang efisien, serta keterbatasan dalam pemantauan kondisi lingkungan tanaman. Selain itu, ketersediaan sumber energi pada area pertanian yang terbatas menjadi tantangan dalam penerapan sistem otomatis. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem yang mampu melakukan pemupukkan secara otomatis dengan memanfaatkan sumber energi yang lebih mandiri dan berkelanjutan. Penelitian ini bertujuan merancang sistem pemupukkan otomatis berbasis tenaga surya dengan memanfaatkan ESP32 sebagai pengendali utama. Sistem dilengkapi sensor DHT22 untuk membaca suhu dan kelembapan udara, DS18B20 untuk mengukur suhu tanah, serta FC-28 untuk mengetahui tingkat kelembapan tanah. Data hasil pembacaan sensor dikirim ke server menggunakan protokol HTTP dan dipublikasikan secara real-time melalui MQTT sehingga dapat dipantau menggunakan aplikasi mobile. Sistem juga mendukung mode manual dan otomatis dalam pengendalian pompa pemupukkan berdasarkan pengaturan yang tersimpan pada database. Hasil perancangan menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan monitoring kondisi lingkungan dan pemupukkan otomatis menggunakan energi surya sebagai sumber daya utama. Sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi pemupukkan, mempermudah pemantauan tanaman, serta mendukung penerapan teknologi pertanian untuk menunjang ketahanan pangan pada budidaya kopi.

Sistem absensi konvensional di lingkungan pendidikan sering kali menghadapi kendala efisiensi dan kerentanan terhadap kecurangan seperti titip absen. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengembangkan sistem absensi digital berbasis pengenalan wajah dengan menggunakan teknologi deep learning untuk meningkatkan akurasi dan efektivitas pencatatan kehadiran. Metode yang digunakan dalam pengembangan sistem ini adalah Design and Development Research (DDR). Sistem mengimplementasikan algoritma Multi-Task Cascaded Convolutional Networks (MTCNN) dalam mendeteksi wajah dan FaceNet untuk ekstraksi fitur wajah dalam bentuk vektor embedding numerik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki kinerja yang unggul dengan tingkat akurasi sejumlah 96%, precision 100%, dan recall 95%. Nilai False Acceptance Rate (FAR) sebesar 0% membuktikan sistem memiliki tingkat keamanan tinggi karena mampu menolak seluruh wajah yang tidak terdaftar. Meskipun demikian, sistem masih memiliki keterbatasan pada pose wajah miring ekstrem dan jarak di atas 150 cm yang menyebabkan penurunan performa deteksi. Secara keseluruhan, sistem ini layak digunakan untuk mendukung digitalisasi administrasi akademik yang lebih transparan dan efisien.

Pengembangan Sistem Penjadwalan Berbasis Mobile Pada Teaching Factory Greenhouse Melon Di Politeknik Negeri Jember, Taufik Hariyanto, NIM E41182233, Tahun 2022, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Bapak Yogiswara, ST, MT. Praktik Kerja Lapang merupakan kegiatan mahasiswa untuk menguji keterampilan dan kemampuan yang didapat ketika berada di bangku kuliah, yang kemudian diterapkan pada perusahaan, industri, atau unit bisnis strategis lainnya. Mahasiswa diwajibkan melaksanakan praktik kerja lapang untuk memenuhi Sistem Kredit Semester (SKS) pada semester 7 untuk D4 dan semester 5 untuk D3. Laporan ini disusun berdasarkan hasil Praktik Kerja Lapangan yang dilaksanakan di Smart Greenhouse Politeknik Negeri Jember Kecamatan Sumbersari, Kabupaten Jember Provinsi Jawa Timur yang merupakam divisi dari Teaching Factory (TEFA) yang bergerak dalam bidang budidaya tanaman melon. Praktik Kerja Lapang ini dilasksanakan selama 4 bulan, mulai dari september 2021 hingga Januari 2022. Selama pelaksanaan, penulis ditempatkan di pengembangan aplikasi berbasis mobile dengan menggunakan bahasa pemrograman Dart dan framework Flutter. Aplikasi ini dirancang untuk mendukung petugas dalam penjadwalan budidaya tanaman melon di TEFA Greenhouse Politeknik Negeri Jember agar dapat mengakses jadwal dan melaporkan hasil panen secara praktis langsung dari lapangan. Aplikasi Penjadwalan ini mampu menjalankan fungsi utamanya, mulai dari validasi penyelesaian tugas harian hingga rekapitulasi data produksi. Dengan adanya sistem ini, diharapkan proses pemantauan budidaya di Smart Green House menjadi lebih optimal, stabil, dan efisien.

Hama burung merupakan salah satu faktor yang menyebabkan penurunan hasil panen padi karena merusak tanaman pada fase pertumbuhan hingga masa panen. Pengusiran burung yang masih dilakukan secara manual dinilai kurang efektif serta membutuhkan tenaga dan waktu yang tidak sedikit. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun Sistem Proteksi Tanaman Padi dari Hama Burung Berbasis Internet of Things (IoT). Sistem yang dikembangkan menggunakan sensor PIR untuk mendeteksi pergerakan, sensor suara untuk menangkap suara di area persawahan, sensor ultrasonik untuk mendukung deteksi objek, serta modul ESP32 sebagai pusat pengendali. Data suara yang diperoleh terlebih dahulu diekstraksi menggunakan metode Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) untuk memperoleh karakteristik suara, kemudian diklasifikasikan menggunakan algoritma Random Forest guna membedakan suara burung dan suara manusia. Apabila sistem mengidentifikasi keberadaan burung, maka buzzer dan motor servo akan aktif secara otomatis sebagai alat pengusir. Selain itu, sistem terintegrasi dengan Firebase sehingga data hasil deteksi dapat dipantau secara real-time melalui aplikasi mobile. Pengguna dapat melihat status alat, hasil deteksi burung, serta mengontrol sistem dalam mode otomatis maupun manual. Hasil penelitian diharapkan mampu meningkatkan ketepatan deteksi hama burung, mengurangi aktivasi alat yang tidak diperlukan, serta membantu petani melakukan pengawasan lahan secara lebih efektif dan efisien sehingga dapat meminimalkan kerusakan tanaman padi akibat serangan hama burung.

Proses pengelolaan persediaan barang dan penentuan rotasi stok pada PT Gemilang saat ini masih didominasi oleh metode semi-manual menggunakan Microsoft Excel yang rentan terhadap ketidakefisienan alur kerja dan risiko selisih pencatatan data. Kendala operasional tersebut menyebabkan petugas membutuhkan waktu sekitar 15 hingga 20 menit hanya untuk menentukan stok batch barang tertua secara manual sebelum didistribusikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi manajemen inventori berbasis web bernama WakulStok yang mampu merekapitulasi alur keluar-masuk barang serta menghitung rotasi persediaan secara otomatis dan akurat. Sistem ini dirancang menggunakan metodologi SDLC (Software Development Life Cycle) model Waterfall dan mengintegrasikan tiga komponen utama, yaitu framework Laravel sebagai basis arsitektur web, database MySQL untuk penyimpanan riwayat transaksi persediaan terintegrasi, serta pemanfaatan fitur pemindai barcode untuk mempercepat identifikasi kode barang. Algoritma FirstIn First-Out (FIFO) diimplementasikan secara otomatis pada fitur transaksi barang keluar dengan sistem pengurutan data (sorting) secara ascending berdasarkan waktu barang masuk gudang. Menggunakan skenario pengujian fungsionalitas, penelitian ini menerapkan metode Black Box Testing dan User Acceptance Testing (UAT) yang melibatkan sebanyak 18 responden pengguna dari berbagai hak akses tingkat operasional hingga manajerial. Hasil pengujian menunjukkan performa sistem yang sangat valid dalam mengeksekusi otomatisasi pemotongan lintas batch persediaan FIFO, validasi sisa stok secara real-time, serta pengelompokan riwayat transaksi masuk dan keluar.