PENGEMBANGAN APLIKASI MANAJEMEN DATA MENGGUNAKAN MYECLIPSE BERBASIS JAVA, Firza Afrizal Azka, NIM E31232391, Tahun 2026, Halaman 38, Manajemen Informatika, Politeknik Negeri Jember, Faisal Lutfi Arfiansyah, S.Kom, M.T. Selaku Dosen Pembimbing. Pengelolaan data operasional secara manual atau konvensional sering kali menimbulkan kendala operasional, seperti keterlambatan pencarian informasi, terjadinya penggandaan data (data redundancy), ketidakakuratan rekapitulasi, hingga risiko kehilangan dokumen penting. Oleh karena itu, penerapan aplikasi berbasis komputer yang terintegrasi menjadi kebutuhan utama untuk meningkatkan efektivitas tata kelola data. Kegiatan magang ini bertujuan untuk merancang, membangun, dan menguji Aplikasi Manajemen Data menggunakan IDE MyEclipse berbasis bahasa pemrograman Java serta mengintegrasikannya dengan sistem basis data MySQL melalui Java Database Connectivity (JDBC). Kegiatan magang dilaksanakan di Changzhou Institute of Mechatronic Technology yang berlokasi di Kota Changzhou, Provinsi Jiangsu, Tiongkok. Penulis ditempatkan pada unit laboratorium pengembangan perangkat lunak di bawah naungan School of Information Engineering dan berperan sebagai Java Software Developer. Pengembangan perangkat lunak dilaksanakan dengan menerapkan metodologi Software Development Life Cycle (SDLC) model Waterfall, yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem dan basis data, implementasi/pengodean, pengujian, serta pemeliharaan. Fitur-fitur utama yang berhasil dibangun dalam aplikasi ini mencakup: 1) Modul Autentikasi Pengguna (Login): Mengamankan akses aplikasi berdasarkan username dan password serta membedakan hak akses pengguna. 2) Modul Pengelolaan Data Utama (CRUD): Memfasilitasi proses penambahan data baru (Create), menampilkan data dalam bentuk tabel interaktif (Read), memperbarui data (Update), dan menghapus data (Delete) secara real-time. 3) Modul Pencarian Data: Memungkinkan pengguna melakukan pencarian data secara cepat berdasarkan kata kunci tertentu. 4) Modul Pelaporan (Reporting): Mencetak dan mengekspor rekapitulasi data operasional ke dalam format dokumen laporan resmi. Pengujian fungsionalitas aplikasi dilakukan menggunakan metode Black Box Testing. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh modul dan fitur aplikasi dapat berjalan dengan baik, valid, dan sesuai dengan spesifikasi kebutuhan yang ditetapkan. Integrasi JDBC antara antarmuka Java Swing dengan Database Management System; MySQL Server terbukti stabil dalam memproses transaksi data. Implementasi aplikasi ini terbukti mampu meminimalisir risiko kesalahan pencatatan manual (human error), mencegah data redundancy, serta meningkatkan efisiensi dan efektivitas tata kelola data operasional pada instansi.

Kemajuan teknologi informasi mendorong kebutuhan akan kemampuan praktis di bidang pengembangan perangkat lunak, khususnya bagi mahasiswa program studi Manajemen Informatika. Kegiatan magang menjadi salah satu sarana bagi mahasiswa untuk mengasah kemampuan tersebut melalui pengalaman kerja nyata di luar lingkungan kampus. Laporan ini disusun berdasarkan kegiatan magang yang dilaksanakan di Changzhou Vocational Institute of Mechatronic Technology (??????????), sebuah perguruan tinggi vokasi yang berlokasi di Changzhou, Provinsi Jiangsu, Republik Rakyat Tiongkok. Kegiatan magang berfokus pada pembelajaran dan pengembangan aplikasi web sederhana menggunakan framework Vue.js sebagai media pembelajaran dasar pemrograman. Aplikasi yang dikembangkan bertujuan membantu mahasiswa memahami konsep dasar Vue.js melalui contoh dan praktik yang bisa langsung dicoba, terdiri dari empat halaman utama: Beranda, Form Input, Kalkulator, dan Daftar Data. Dalam proses pengembangannya, diterapkan sejumlah konsep dasar Vue.js, seperti data binding, event handling, conditional rendering, list rendering, component, props, emit, serta routing menggunakan Vue Router.Dari sisi teknis, aplikasi dibangun menggunakan Vue.js 3 dengan pendekatan Options API, JavaScript sebagai bahasa pemrograman, HTML dan CSS untuk membangun tampilan, serta Vite sebagai alat bantu pengembangan. Seluruh data dikelola secara lokal menggunakan array di dalam component, sehingga aplikasi tidak memerlukan backend maupun basis data. Hasil pengembangan menunjukkan bahwa aplikasi berjalan sesuai rancangan dan mampu menampilkan penerapan konsep-konsep dasar Vue.js melalui fitur-fitur yang sederhana namun representatif. Melalui kegiatan magang ini, penulis memperoleh pengalaman menyeluruh dalam proses pengembangan aplikasi berbasis web mulai dari mempelajari teknologi yang digunakan, merancang struktur dan tampilan, mengimplementasikan fitur, menguji fungsi aplikasi, hingga mendokumentasikan seluruh hasil pengembangan sebagai bahan penyusunan laporan.

Klasifikasi Metekognisi Menggunakan Angket Metacognitive Awareness Inventory (MAI) Terhadap Gaya Belajar Mahasiswa Politeknik Negeri Jember (Studi Algoritma: Fuzzy), Dwi Nafis Mahardika, NIM E41212382, Tahun 2026, hlm, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Lukie Perdanasari, S.Kom, M.T. Pembimbing). Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tingkat metakognisi mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Politeknik Negeri Jember Angkatan 2024 serta menganalisis perbedaan kecenderungannya antar kelompok kelas (golongan), menggunakan angket Metacognitive Awareness Inventory (MAI) yang diproses dengan algoritma Fuzzy Mamdani. Sebelum diterapkan pada data sesungguhnya, model fuzzy dibangun dan diuji terlebih dahulu menggunakan data uji coba dari 10 mahasiswa Angkatan 2021, dengan hasil klasifikasi sistem dibandingkan terhadap penilaian dua ahli psikologi pendidikan melalui metode ground-check. Setelah model dinyatakan valid, data riil dikumpulkan dari 81 mahasiswa Angkatan 2024 yang dipilih melalui stratified random sampling proporsional dari populasi 141 mahasiswa dalam enam golongan (A-F), melalui website survei CogniFy yang telah lulus pengujian blackbox dan User Acceptance Testing. Dua dimensi MAI, yaitu Knowledge of Metacognition (KM, 17 butir) dan Regulation of Metacognition (RM, 35 butir), dipetakan ke dalam tiga himpunan fuzzy Rendah, Sedang, dan Tinggi menggunakan fungsi keanggotaan trapesium dan segitiga, kemudian diproses melalui inferensi IF-THEN beroperator AND (minimum) dan defuzzifikasi metode Maximum. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa Golongan A menjadi satu-satunya kelompok dengan dominasi kategori tinggi (9 dari 14 mahasiswa, sisanya 5 mahasiswa berkategori sedang). Golongan B dan F menunjukkan komposisi yang lebih bervariasi, masing-masing dengan campuran kategori rendah, sedang, dan tinggi, sedangkan Golongan C, D, dan E seluruh mahasiswanya (masing-masing 14 orang) berkategori sedang tanpa satu pun berkategori rendah atau tinggi. Hasil ini membuktikan bahwa algoritma Fuzzy Mamdani mampu memetakan skor KM dan RM ke dalam kategori metakognisi secara lebih fleksibel dibanding metode klasifikasi cut-off konvensional, karena mempertimbangkan derajat keanggotaan pada dua kategori sekaligus untuk mahasiswa yang skornya berada di rentang beririsan. Secara keseluruhan, dominasi kategori sedang pada sebagian besar golongan mengindikasikan bahwa mayoritas mahasiswa Angkatan 2024 masih berada pada fase transisi pengembangan metakognitif, sudah memiliki kesadaran terhadap proses berpikirnya namun belum sepenuhnya konsisten dalam regulasi belajar secara optimal. Nilai RM yang secara umum lebih tinggi dibanding KM turut menunjukkan bahwa mahasiswa cenderung sudah menjalankan pengaturan cara belajar, tetapi belum sepenuhnya menyadari secara konseptual strategi kognitif yang digunakan. Temuan ini dapat menjadi dasar bagi dosen dan pengelola Program Studi Teknik Informatika untuk merancang strategi pembelajaran yang lebih adaptif, seperti penguatan pembelajaran berbasis refleksi dan integrasi latihan metakognitif pada mata kuliah dasar.

Penelitian ini dilaksanakan dengan tujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi bimbingan belajar Skolla yang bersumber pada ulasan di Google Play Store. Sebagai platform pendidikan digital, Skolla telah diunduh oleh lebih dari satu juta pengguna dengan respons yang beragam. Data yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 1000 ulasan. Seluruh data tersebut telah dilabeli bersama pakar bahasa. Data dilakukan pembagian menjadi 80% data untuk menjadi data latih dan 20% data untuk data uji. Pada penelitian ini, hasil klasifikasi analisis sentimen menggunakan algoritma Naïve Bayes menunjukkan performa yang mumpuni dengan tingkat akurasi sebesar 96%, nilai presisi positif sebesar 97%, presisi negatif sebesar 91%, recall positif sebesar 99%, recall negatif sebesar 81%, f1-score positif sebesar 98% dan f1-score negatif sebesar 86%. Model klasifikasi ini kemudian diintegrasikan ke dalam sebuah website berbasis React agar pengguna dapat memantau sentimen ulasan secara praktis. Secara keseluruhan, metode Naive Bayes terbukti sangat efektif dalam mengenali karakteristik sentimen, khususnya pada ulasan bersentimen positif.

Perancangan dan Implementasi Sistem Analisis Pertandingan MMA Berbasis Machine Learning, Bagas Suryowaseso Haryoseno, NIM E31232507, Tahun 2026, Manajemen Informatika, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember. Lukie Perdanasari, S. Kom., M.T. (Dosen Pembimbing). Penelitian ini membahas perancangan dan implementasi sistem analisis pertandingan Mixed Martial Arts (MMA) berbasis web yang memanfaatkan data historis pertandingan dan teknologi machine learning. Sistem dikembangkan untuk membantu pengguna dalam melihat informasi serta statistik petarung, membandingkan kemampuan dua petarung, melakukan simulasi pertandingan, dan memperoleh rekomendasi lawan berdasarkan kemiripan karakteristik petarung. Data yang digunakan dalam penelitian berasal dari data historis pertandingan UFC dengan jumlah lebih dari 22.000 data pertandingan yang mencakup informasi petarung, statistik pertandingan, serta hasil pertandingan. Model Random Forest digunakan untuk melakukan prediksi hasil pertandingan berdasarkan perbedaan karakteristik dan statistik antara dua petarung. Sistem dikembangkan menggunakan Laravel 12 sebagai framework backend, Python 3.12 sebagai lingkungan pengolahan data dan machine learning, serta MySQL sebagai basis data. Integrasi antara Laravel dan Python dilakukan melalui mekanisme subprocess dan pertukaran data dalam format JSON. Sistem juga dilengkapi dengan visualisasi data menggunakan Chart.js untuk membantu pengguna memahami hasil perbandingan dan prediksi. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu mengolah data petarung dan pertandingan, melakukan analisis Head-to-Head, menjalankan simulasi pertandingan dengan data petarung yang dapat dimasukkan secara manual, serta memberikan rekomendasi lawan berdasarkan karakteristik statistik. Dengan adanya sistem ini, analisis pertandingan MMA dapat dilakukan secara lebih terstruktur dengan memanfaatkan data historis dan pendekatan machine learning sebagai pendukung dalam proses analisis.

Analisis Sentimen Trend Fashion Pada Sosial Media Instagram Di Indonesia Untuk Mengetahui Opini Publik Dengan Menggunakan Metode Naive Bayes, Syarafina Khalishah, NIM E41212349, Tahun 2026, hlm, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Elly Antika, ST, M.Kom Pembimbing). Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen publik terhadap dua brand fashion lokal Indonesia yang populer di Instagram, yaitu This Is April dan MyRubylicious, melalui komentar Instagram yang diperoleh menggunakan teknik web scraping. Total data yang berhasil dikumpulkan sebanyak 1.813 komentar, terdiri atas 1.013 komentar dari This Is April dan 800 komentar pada MyRubylicious. Dataset kemudian dibagi menjadi 70?ta latih dan 30?ta uji untuk mendukung proses klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes. Sebelum proses klasifikasi, data diproses melalui beberapa tahapan preprocessing meliputi cleaning, tokenizing, normalizing, stopword removal, dan stemming, kemudian dilakukan pembobotan kata menggunakan metode TF-IDF (Term Frequency–Inverse Document Frequency) yang merepresentasikan kepentingan suatu kata dalam dokumen secara proporsional, sehingga kata-kata yang lebih informatif memperoleh bobot lebih tinggi dalam proses klasifikasi. Evaluasi performa model dilakukan menggunakan confusion matrix. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model pada brand This Is April mencapai akurasi sebesar 98,36%, sedangkan pada brand MyRubylicious mencapai akurasi sebesar 99,17%. Hasil ini membuktikan bahwa algoritma Naïve Bayes mampu melakukan klasifikasi sentimen dengan sangat baik pada kedua brand fashion lokal tersebut. Hasil klasifikasi sentimen pada kedua brand menunjukkan dominasi sentimen positif secara konsisten, yang mencerminkan tingginya tingkat kepuasan dan penerimaan konsumen Instagram terhadap produk kedua brand fashion lokal tersebut. Secara keseluruhan, performa model pada MyRubylicious sedikit lebih tinggi dibandingkan This Is April, namun keduanya telah mencapai nilai akurasi yang sangat tinggi dan membuktikan efektivitas pendekatan Naïve Bayes berbasis TF-IDF untuk klasifikasi sentimen teks berbahasa Indonesia.

PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PADA APLIKASI BANK SAMPAH MASYARAKAT BERBASIS WEBSITE, Syarafina Khalishah, NIM E41212349, Tahun 2024, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Moh. Munih Dian Widianta, S.Kom, M.T (Dosen Pembimbing), Amiruddin Fuad, S.Kom (Pembimbing Lapang). Praktik Kerja Lapang (PKL) adalah salah satu kegiatan wajib yang dilaksanakan mahasiswa di Politeknik Negeri Jember. Pelaksaan PKL ini dimulai dari 05 Agustus 2024 yang bertempatan di CV. Jaya Technology Solusindo, bertempatan di JL. Teluk Etna X No. 19-A, Arjosari, Blimbing, Kota Malang, dengan jadwal masuk kerja setiap Senin sampai Jum’at. Tujuan Praktik Kerja Lapang (PKL) secara umum adalah menambahkan wawasan mahasiswa terhadap aspek-aspek yang akan didapatkan pada lokasi Praktik Kerja Lapang (PKL) sehingga dapat dijadikan acuan sebelum terjun ke dunia kerja. Selain itu kegiatan ini dapat meningkatkan wawasan dan pengetahuan mengenai kegiatan yang ada pada instansi/perusahaan. Pengembangan aplikasi bank sampah merupakan sebagai bagian dari tugas utama dalam kegiatan magang di CV- J-Tech Solusindo. Dalam kegiatan magang ini, penulis bertanggung jawab merancang desain antarmuka aplikasi bank sampah Berbasis website, Aplikasi ini memiliki tiga hak akses utama : Masyarakat umum, Admin Bank Sampah, dan Operator Lapangan , yang saling terintergrasi untuk mendukung operasional. Halaman masyarakat umum aplikasi ini dapat mempermudah Pengguna dalam interaksi pengelolaan sampah, Seperti pendaftaran sampah untuk diambil. Halaman admin membantu mengelola kebutuhan bank sampah, sedangkan halaman operator lapangan dirancang untuk mempermudah pengambilan sampah sesuai permintaan masyarakat.

Penelitian dalam tugas akhir ini berfokus pada perancangan, pengembangan, dan analisis komprehensif terhadap karakter fiksi ilmiah individual bernama ?leph Ryán Juvenile. Karakter ini diklasifikasikan ke dalam Kelas Paradoksikal tingkat tinggi di atas kategori Calamity, dengan posisi eksistensial yang telah mapan di Dimensi 10. Keunikan utama dari karakter ini terletak pada kemampuannya untuk melakukan sinkronisasi temporal dan spasial secara absolut melalui struktur Immortal, di mana ia tidak hanya menyatukan dimensi masa lalu, masa sekarang, dan masa depan ke dalam satu lini masa, melainkan mengintegrasikan seluruh lini masa dari estimasi 10??? (tak terhingga) alam semesta di dalam multiversum menjadi satu struktur tunggal yang disebut sebagai Architect Fundamental. Lebih jauh lagi, karakter ini menempati posisi kekuasaan tertinggi pada Rank Tier - High 0 (Apex), sebuah tingkatan yang berada di atas Tier 0 (Boundless), yang dicapai melalui penguasaan kemampuan Element Fundamental Superquantum (manifestasi Full Awakening dari elemen kuantum yang beroperasi pada Dimensi 11). Metodologi pengembangan dan pengenalan karakter ini dilakukan melalui pendekatan interdisipliner yang mengintegrasikan berbagai cabang ilmu pengetahuan eksak. Fondasi karakter dibangun menggunakan visualisasi dan perhitungan berbasis Matematika Dasar hingga Matematika Tingkat Lanjut, Aritmatika, Googology (skala angka masif), Dasar Fisika hingga Fisika Kuantum, serta Geometri hingga Hyper-Geometri. Selain itu, integrasi aspek teknis diwujudkan melalui simulasi Quantum Computation yang mencakup sistem pemrograman dan enkripsi modular buatan karakter itu sendiri, serta didukung oleh struktur teoretis Kosmologi, Kimia, dan Biologi untuk memberikan spesifikasi anatomi dan eksistensi yang logis. Narasi karakter juga diperkuat dengan penyusunan backstory tragis yang memanfaatkan paradoks ilmiah sebagai pemicu utama trauma dan perkembangan kekuatannya. Hasil penelitian ini menghasilkan sebuah dokumen cetak biru (blueprint) pengembangan karakter secara digital yang memiliki konsistensi logika internal tinggi meskipun beroperasi pada skala kosmik ekstrem. Melalui pemodelan sistem ini, pengenalan karakter ?leph Ryán Juvenile sebagai entitas Architect Fundamental dapat didefinisikan secara matematis dan naratif tanpa mengalami bias logika (paradox breakdown). Kesimpulan dari tugas akhir ini membuktikan bahwa penggabungan teori fisika kuantum tingkat lanjut dan matematika hiper-geometri mampu menciptakan standar baru dalam penulisan dan pengenalan karakter fiksi ilmiah pada tingkatan Apex, yang siap diimplementasikan ke dalam industri kreatif seperti desain karakter fiksi.