Perkembangan timbulan sampah di Indonesia menunjukkan tren peningkatan yang signifikan. Data mencatat bahwa pada tahun 2021, sampah mencapai 28.459.222 ton, dan angka tersebut melonjak menjadi 37.430.231 ton pada tahun 2022. Rumah tangga menjadi penyumbang terbesar di angka 39,56%. Meski telah dilakukan berbagai upaya pengelolaan, sekitar 11.863.492 ton sampah masih belum terkelola dengan baik setiap tahunnya. Mengingat tingginya timbulan sampah yang terjadi, penelitian ini mengusulkan pengembangan aplikasi mobile berbasis media pembelajaran yang bertujuan meningkatkan kesadaran dan pengetahuan masyarakat mengenai pengelolaan sampah. Aplikasi ini mengintegrasikan sistem cerdas dengan pendekatan Convolutional Neural Network (CNN) untuk mendukung fitur identifikasi dan klasifikasi sampah secara otomatis. Salah satu fitur unggulan aplikasi memungkinkan pengguna untuk mendeteksi sampah di lingkungan sekitarnya. Evaluasi implementasi model CNN menunjukkan hasil yang sangat memuaskan. Di antara berbagai model yang diuji, MobileNet V2 mencatat performa terbaik dengan akurasi mencapai 99,88% berdasarkan analisis plot akurasi dan confusion matrix. Pengujian dengan User Acceptance Testing mencatat skor 91,33% mengindikasikan bahwa aplikasi EcoQuest telah memenuhi kriteria kelayakan sebagai media pembelajaran pengenalan sampah.

Indonesia sebagai negara tropis yang memiliki iklim panas sepanjang tahun, mendorong meningkatnya permintaan sunscreen seiring dengan kesadaran masyarakat akan pentingnya skincare. Persaingan antara brand lokal dan global pun semakin ketat, sehingga penting bagi brand lokal untuk memahami preferensi dan persepsi konsumen agar dapat mengembangkan produk yang sesuai dengan kebutuhan pasar. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi keluhan konsumen terhadap brand sunscreen lokal melalui analisis sentimen menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dengan melakukan pembagian dataset 80:20 dan menghasilkan akurasi sebesar 83,72%. Pada data ulasan yang berlabel negatif dilakukan pemodelan topik metode Latent Dirichlet Allocation (LDA), dan mendapatkan coherence score tertinggi 0,3800 dengan topik berjumlah 12. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keluhan utama konsumen terkait dengan kemasan yang kurang praktis, tekstur sunscreen yang berat dan lama menyerap, whitecast yang sulit diratakan dan memberikan sensasi menyengat, serta kemasan dengan pump yang kurang praktis. Temuan ini dapat menjadi dasar bagi brand atau produsen lokal dalam meningkatkan kualitas produk sunscreen.

Laporan magang ini berjudul "QA Slicing dan Prototyping: Memastikan Keselarasan Desain dan Fungsionalitas dalam Pengembangan Aplikasi" dan disusun oleh Wishal Azharyan Al Hisyam, mahasiswa Teknik Informatika Politeknik Negeri Jember. Magang dilaksanakan di PT. ORDO Teknologi Karya, Surabaya, selama empat bulan mulai 18 September 2024 hingga 18 Januari 2025. Selama magang, penulis bertugas sebagai bagian dari tim Quality Assurance (QA) yang memiliki tanggung jawab utama untuk memastikan kualitas tampilan (UI) dan fungsionalitas aplikasi mobile serta website sesuai dengan desain dan kebutuhan pengguna. Penulis terlibat langsung dalam dua proyek utama, yaitu ARM (Activation Resource Management), sebuah sistem manajemen event, dan Seaworth Navcom, aplikasi layanan perbaikan dan pengecekan kelayakan kapal. Kegiatan yang dilakukan meliputi slicing desain, pengujian antarmuka dan fungsionalitas, pencatatan bug, serta verifikasi ulang setelah perbaikan dilakukan oleh tim pengembang. Penulis menggunakan dokumen QA untuk mencatat bug secara sistematis, baik menggunakan spreadsheet maupun Google Docs, tergantung jenis pengujian yang dilakukan. Pada proyek ARM, proses QA sudah mencapai tahap akhir di mana sebagian besar bug telah diperbaiki, sementara untuk proyek Seaworth Navcom masih dalam tahap perbaikan bug oleh tim developer. Melalui kegiatan ini, penulis memperoleh pengalaman langsung dalam proses pengembangan aplikasi profesional yang melibatkan kerja sama tim, keterampilan teknis, dan kemampuan komunikasi dalam dunia kerja sebenarnya. Magang ini memberikan pemahaman mendalam tentang pentingnya peran QA dalam menjaga kualitas aplikasi dan memastikan pengalaman pengguna yang optimal sebelum aplikasi diluncurkan ke publik.

Pengujian Performance Website Berdasarkan Beban Website Menggunakan Apache JMeter (Studi Kasus : Website LSP SMKN 2 Kraksaan), Regina Juniantika, NIM. E41210026, Tahun 2025, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Nugroho SetyoWibowo, S.T, M.T (Dosen Pembimbing). Beban pada website LSP SMKN 2 Kraksaan bagian asesi akan diteliti dengan menggunakan sebuah tool yang bernama Apache JMeter. Tool ini berfungsi sebagai simulasikan dengan memberikan keadaan banyaknya users yang sedang mengakses website tersebut dalam waktu yang bersamaan. Kemudian akan dilihat apakah website tersebut mampu melayani banyak pengguna dengan cepat. Pengujian ini akan menampilkan hasil data seperti latency, sample time, dan lainnya. Dengan adanya pengujian beban dapat mengetahui bagaimana kapasitas kinerja sistem terhadap respon. Apabila kinerja sistem memerlukan waktu yang cukup lama dan menjadi tidak stabil, hal ini berarti sistem telah mencapai atau telah berada pada kapasitas maksimumnya. Berdasarkan penelitian pengujian beban pada Website LSP SMKN 2 Kraksaan bagian asesi dapat mampu menerima beban akses pengguna secara bersamaan dengan durasi akses waktu 1 detik dapat menampung beban sampai dengan 500 pengguna. Namun disaat menampung beban 1000 pengguna yakni pada hasil testing menunjukkan beberapa pengguna mengalami kegagalan dikarenakan website tidak dapat menerima dikarenakan batas maksimal kemampuan dari website LSP SMKN 2 Kraksaan bagian asesi. Hasil analisis akan disajikan dalam bentuk tabel untuk memvisualisasikan performa website berdasarkan parameter yang diuji.

IMPLEMENTASI BACKEND PADA CONTENT MANAGEMENT SYSTEM HOTEL GRAND MIRAH MENGGUNAKAN FRAMEWORK LARAVEL, Muhammad Adi Saputro, NIM E41210759, Tahun 2024, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Bety Etikasari, S.Pd, M.Pd (Dosen Pembimbing Magang) dan Ni Putu Ayu Triana, S.Kom (Pembimbing Lapang). Politeknik Negeri Jember berkomitmen untuk mengembangkan pendidikan terapan yang inovatif dan kompetitif, salah satunya melalui program magang. Program magang menjadi bagian penting dari kurikulum Politeknik Negeri Jember karena memberikan mahasiswa kesempatan untuk menggunakan pengetahuan yang mereka pelajari di kelas untuk menyelesaikan masalah nyata di tempat magang. Selama kuliah, pengalaman yang relevan dengan program studi sangat penting bagi mahasiswa. Pengembangan sistem berbasis web adalah komponen penting dalam bidang teknologi informasi karena telah menjadi kebutuhan utama di berbagai bidang, seperti pendidikan, bisnis, dan layanan publik, karena kemampuannya untuk meningkatkan efisiensi dan kemudahan akses ke informasi. Oleh karena itu, diperlukan instruksi praktis yang berfokus pada pembuatan aplikasi web yang fleksibel dan interaktif. Selama pemeriksaan awal program magang, ditemukan bahwa pengelolaan konten di situs web Hotel Grand Mirah masih dilakukan secara manual. Hal ini menyebabkan kurangnya efisiensi dan fleksibilitas. Untuk menyelesaikan masalah tersebut, penulis membuat dan menerapkan sistem pengelolaan konten backend (CMS) untuk Hotel Grand Mirah yang berbasis framework Laravel. Sistem ini dirancang untuk meningkatkan pengalaman pengguna, memenuhi kebutuhan operasional hotel, dan meningkatkan pengelolaan konten website. Selama proses pengembangannya, penulis menggunakan teknologi modern seperti pemrograman berbasis framework, integrasi API untuk sinkronisasi data, dan Diharapkan bahwa CMS ini akan meningkatkan kehadiran online Hotel Grand Mirah, menawarkan layanan yang lebih responsive kepada pelanggan, dan membantu transformasi digital industri perhotelan.

PENGEMBANGAN FRONTEND PADA CONTENT MANAGEMENT SYSTEM HOTEL GRAND MIRAH BERBASIS WEBSITE, Ira Amelia Agasta, NIM E41210501, Tahun 2024, Teknxologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Bety Etikasari, S.Pd, M.Pd (Dosen Pembimbing Magang) dan Ni Putu Ayu Triana, S.Kom (Pembimbing Lapang). Politeknik Negeri Jember berkomitmen untuk meningkatkan pendidikan terapan yang kreatif dan berdaya saing melalui program magang. Program magang adalah bagian dari kurikulum Politeknik Negeri Jember. Tujuan dari program magang adalah agar mahasiswa dapat menggunakan pengetahuan yang mereka peroleh selama kuliah untuk menyelesaikan sejumlah tugas yang muncul di tempat magang. Sangat penting bagi mahasiswa untuk memperoleh pengalaman praktis yang relevan dengan kebutuhan prodi selama perkuliahan sendiri. Pengembangan sistem berbasis web adalah salah satu bagian yang paling penting dari teknologi informasi. Berbagai industri, seperti bisnis, layanan publik, dan pendidikan, membutuhkan sistem berbasis web untuk meningkatkan efisiensi dan aksesibilitas data. Untuk mencapai hal ini, pendidikan praktis yang berfokus pada pembuatan aplikasi web yang fleksibel dan interaktif diperlukan. Pada pengamatan awal selama magang, pengelolaan konten website di Hotel Grand Mirah masih dilakukan secara manual, yang menyebabkan keterbatasan dalam efisiensi dan fleksibilitas. Berdasarkan permasalahan tersebut, penulis mengembangkan Frontend pada Content Management System (CMS) Hotel Grand Mirah berbasis website. Sistem ini dirancang untuk membantu mengelola konten website secara efisien dan memberikan pengalaman pengguna yang optimal. Dalam proses pengembangannya, penulis menerapkan berbagai teknik pemrograman web modern, termasuk penggunaan framework, integrasi API, serta pengembangan fitur interaktif untuk mendukung operasional hotel. Dengan adanya CMS ini, Hotel Grand Mirah diharapkan dapat meningkatkan visibilitas digitalnya, memberikan layanan yang lebih responsive kepada pelanggan, serta mendukung transformasi digital di bidang perhotelan

Sistem evaluasi lahan merupakan alat untuk menilai kesesuaian suatu lahan terhadap berbagai jenis tanaman. Kurangnya pemahaman petani mengenai tingkat kesuburan tanah untuk tanaman tertentu sering kali berujung pada kegagalan usaha pertanian. Kandungan unsur hara seperti Nitrogen (N), Fosfor (P), Kalium (K) dalam tanah berperan penting dalam menentukan tingkat kesuburan lahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem evaluasi lahan dengan memanfaatkan teknologi pengolahan citra tanah serta metode forward chaining guna menentukan kesesuaian lahan dan memberikan rekomendasi tanaman yang sesuai. Diharapkan sistem ini dapat membantu petani dalam meningkatkan produktivitas pertanian mereka

Studi ini mengeksplorasi penerapan machine learning, khususnya algoritma Random Forest, untuk mendeteksi kesesuaian perlakuan dalam mutagenesis ethyl methanesulfonate (EMS) untuk pemuliaan tanaman. Mutagenesis EMS adalah teknik yang banyak digunakan untuk menginduksi variasi genetik pada tanaman, namun sifatnya yang acak seringkali menghasilkan hasil yang tidak terduga, menimbulkan tantangan bagi peneliti dan pemulia dalam menentukan parameter perlakuan yang optimal. Tujuan utama dari penelitian ini adalah mengembangkan model machine learning yang mampu memprediksi kesesuaian perlakuan EMS untuk benih tertentu berdasarkan data perlakuan historis. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem yang dapat memberikan rekomendasi kepada peneliti mengenai parameter perlakuan terbaik untuk jenis benih tertentu. Dengan mengintegrasikan machine learning ke dalam proses mutagenesis, penelitian ini berupaya meningkatkan efisiensi pengembangan varietas tanaman unggul, mengurangi waktu dan biaya, serta berkontribusi dalam menghadapi tantangan masa depan di bidang ketahanan pangan dan keberlanjutan pertanian. Model yang dikembangkan mencapai akurasi sebesar 80,9?lam kondisi optimal, menunjukkan potensinya untuk membantu dalam pemilihan perlakuan EMS yang efektif. Selain itu, model ini dapat diperbarui melalui retraining dengan data baru, memastikan bahwa rekomendasi parameter perlakuan tetap akurat seiring dengan bertambahnya informasi dari perlakuan terbaru. Penelitian ini menekankan pentingnya memanfaatkan teknologi untuk meningkatkan praktik pemuliaan tanaman dan menawarkan alat praktis bagi peneliti di bidang ini.