Pengembangan Backend Aplikasi Sistem Pegawai Mascitra.com Berbasis Web Menggunakan Laravel 8, Shihab Alfaris Sitorus, NIM E41180888, Tahun 2024, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Trismayanti Dwi P, S.Kom, M.Cs (Dosen Pembimbing), Yusfi Adil Amrullah, S.Tr.Kom (Pembimbing Lapang).

Pada awalnya, atlet Unit Kegiatan Mahasiswa Olahraga Politeknik Negeri Jember dipilih hanya berdasarkan sertifikat dan dilakukan secara manual, hal itu membuat muncul suatu permasalahan dari beberapa pihak yang dianggap tidak adil karena sertifikat tidak menjamin performa yang baik di masa depan. Akibatnya, penulis ingin mengatasi masalah ini dengan melakukan seleksi awal yang didasarkan pada kondisi fisik atlet dan membuat suatu sistem. Untuk mencapai prestasi yang optimal dalam olahraga, kondisi fisik harus diperbaiki sesuai dengan jenis olahraganya. Dibutuhkan sistem pendukung keputusan yang membantu pengurus dan pembina mengelola data pemilihan atlet berdasarkan kondisi fisik karena jumlah data yang besar dan keanekaragaman cabang olahraga. Penelitian ini akan memanfaatkan metode Simple Additive Weighting untuk menganalisis data kondisi fisik atlet. Hasilnya penelitian ini dapat membantu pengurus dan pembina mengatasi permasalahan sedang dihadapi.

Sistem pengenalan wajah adalah sistem komputerisasi yang digunakan untuk mencocokkan wajah apakah wajah manusia dikenal oleh sistem atau tidak. Sistem pengenalan wajah juga termasuk dalam kategori biometrik. Guna dari dibentuknya sistem tersebut adalah menghindari peretasan secara paksa pada sistem komputer oleh pengguna komputer lain. Peretasan komputer biasanya menggunakan wordlist sebagai cara untuk menebak sandi login sistem komputer tersebut dengan metode bruteforcing. Peneliti mencoba membangun sistem pengenalan wajah menggunakan algoritma Principal Component Analysis (PCA). Dengan algoritma tersebut, sistem dapat mengenal wajah manusia melalui image data pelatihan. Hasil dari sistem pengenalan wajah menggunakan algoritma Principal Component Analysis (PCA) mendapatkan akurasi yaitu 80%.

Laporan ini menjelaskan proses implementasi black box testing pada sistem informasi ruang baca. Pada tahap ini mengimplementasikan metodologi black box testing guna mengetahui setiap tahap pengujian dan memahami betapa pentingnya setiap langkah dalam mencapai hasil akhir yang optimal. Dengan demikian, Sistem Informasi Ruang Baca bukan hanya sekadar wadah menampung karya tulis maupun skripsi, tetapi juga berfungsi sebagai Sistem Informasi yang benar benar efisien digunakan.

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen dari Review pengunjung Desa Wisata Tirta Agung menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes. Dalam era digital saat ini, Review pengunjung di platform daring menjadi sumber informasi yang penting dalam menilai kualitas dan kepuasan pengalaman wisata. Metode Naive Bayes Classifier dipilih sebagai alat analisis sentimen karena keefektifannya dalam mengklasifikasikan teks berdasarkan probabilitas dan keterkaitan antara kata-kata. Data Review pengunjung Desa Wisata Tirta Agung diambil dari platform daring yang mencakup beragam aspek, seperti pelayanan, kebersihan, fasilitas, dan keindahan alam. Proses analisis sentimen melibatkan tahap pra-pemrosesan data, pelatihan model Naive Bayes, dan evaluasi hasil klasifikasi. Pada analisis ini menghasilkan nilai akurasi 82.08%, precision sebesar 84.72%, Recall sebesar 82.08%, dan juga f1 – score sebesar 83.04?ngan pembagian data latih dan uji 85?n 15%. Algoritma ini memiliki tingkatan fair classification atau nilai diagnostik sedang atau cukup baik. Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan wawasan yang mendalam mengenai persepsi dan sentimen pengunjung terhadap Desa Wisata Tirta Agung. Informasi ini dapat menjadi dasar bagi pihak terkait dalam meningkatkan kualitas layanan dan memperbaiki aspek-aspek yang dinilai kurang positif oleh pengunjung.

The focus of this research is to improve customer satisfaction through the implementation of a modern chatbot solution with Google Dialogflow at the Tax Center State Polytechnic Jember. This study describes the process of developing chatbots, which includes design, change, and distribution. These chatbots are designed to simplify processes, provide immediate support, and provide accurate information to clients by combining machine learning capabilities and natural language processing. In addition, this study looks at how chatbots affect customer interaction. The goal is to measure the quality of service, longer response times, and overall customer satisfaction. The study discusses how chatbot technology can transform customer service in specific areas such as tax administration, resulting in information and best practices that can be applied in similar serviceoriented organizations.

UD Restu Bunda adalah salah satu budidaya jamur di Malang, tidak hanya mengembangkan budidayanya tetapi juga menyediakan kuliner jamur yang dapat dinikmati di Warung Jamur Ayu. Pertumbuhan jamur mengalami fluktuasi selama musim hujan, hal tersebut berdampak besar pada produksi jamur di usahanya. Tingkat kelembaban udara yang tinggi terkadang membuat pertumbuhan jamur tidak stabil dan sulit diprediksi. Meskipun telah mengambil langkah-langkah untuk mengontrol lingkungan pertumbuhan jamur, seperti menggunakan perlengkapan penutup dan mengatur suhu, cuaca ekstrem selama musim hujan tetap menjadi tantangan besar. Hal ini dapat menyebabkan produksi jamur melebihi permintaan pasar, yang mengakibatkan surplus yang tidak diinginkan. Sehingga, peneliti mendapatkan sebuah solusi dalam mengembangkan sistem peramalan produksi jamur. Dengan memperhitungkan data historis untuk meramalkan produksi dimasa depan. Dari data 6 tahun terakhir, mendapatkan nilai akurasi peramalan menunjukkan nilai Mean Error sebesar -8.41, Mean Absolute Error (MAE) sebesar 20.55, Mean Squared Error (MSE) sebesar 726.70, Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 26.96, dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 3.72%. Hal ini membantu untuk mengurangi risiko surplus yang tidak diinginkan dan kerugian finansial, serta meningkatkan efisiensi operasional secara keseluruhan. Dengan demikian, sistem peramalan produksi jamur yang dikembangkan oleh peneliti menjadi salah satu kunci keberhasilan dalam menjalankan usaha budidaya jamur mereka

Peran media pembelajaran sangatlah penting dalam menunjang kegiatan pembelajaran pada anak kelompok belajar, karena pada masa tersebut anak mengalami perkembangan yang sangat pesat. Penggunaan teknologi pada media pembelajaran juga berdampak positif bagi penyampaian materi pembelajaran serta peningkatan kualitas pembelajaran. Maka pada kegiatan ini dilakukan penerapan Deep Learning untuk pengenalan buah pada anak usia dini. Metode yang digunakan pada media pembelajaran ini yaitu Convolutional Neural Network dengan arsitektur DenseNet-121 agar mendapatkan kinerja sistem yang maksimal. Epoch yang digunakan ketika melakukan pelatihan data sebanyak 100 epoch sehingga dihasilkan tingkat akurasi sistem sebesar 98.5%. Selain itu media pembelajaran juga telah melalui pengujian sistem menggunakan confusion matrix, dan pengujian fungsionalitas secara langsung kepada anak usia dini di Pos PAUD Alamanda 105.