This project, entitled “AI-Enhanced Digital Banking Web Application for Personalized Financial Planning,” designs and develops a web-based digital banking system integrated with Artificial Intelligence (AI) to provide personalized financial advice. The system analyzes user financial data, spending patterns, and goals to generate tailored recommendations, including financial insights, savings and investment suggestions, and risk assessments. A user survey was conducted to align features with user needs, ensuring usability and accuracy. The final outcome is an interactive and user-friendly application that highlights the potential of AI to enhance financial decision-making and support intelligent financial management in the digital banking sector.

Leukemia, an oncological condition affecting the blood-forming tissues of the body, often goes undiagnosed in its early stages due to the presence of non-specific symptoms, resulting in delayed treatment and elevated mortality rates. This study aims to develop a web-based system that utilises machine learning algorithms to detect early leukemia risks based on user-reported symptoms and health data.The proposed system employs K-means clustering and autoencoders neural network to predict risk levels (low, moderate, or high) while providing personalised recommendations and appointment reminders for medical consultation. The system utilises qualitative research methodologies, encompassing expert interviews and thematic analysis, to identify critical symptoms and user requirements. Employing an Agile development framework, the system was designed to ensure usability and accessibility for the general public, particularly in regions with limited healthcare resources. Key features include user-friendly interfaces, secure data handling, and an integrated prediction model capable of processing diverse datasets. Preliminary results indicate that the system effectively identifies leukemia risk with high accuracy, empowering users with actionable insights and facilitating timely medical interventions.This innovation underscores the potential of machine learning in enhancing early disease detection and improving healthcare accessibility, contributing to global efforts in reducing leukemia-related mortality.

Makalah ini menyajikan perancangan dan pengembangan aplikasi klasifikasi hewan berbasis Kecerdasan Buatan (AI) yang bertujuan untuk meningkatkan pendidikan anak usia dini di pedesaan Indonesia. Dengan memanfaatkan Jaringan Saraf Tiruan Konvolusional (CNN) dengan arsitektur DenseNet-121, aplikasi berbasis web ini memungkinkan siswa taman kanak-kanak untuk mengidentifikasi hewan melalui klasifikasi gambar, menampilkan keluaran audio dwibahasa (Indonesia dan Inggris) dan umpan balik multimedia, termasuk suara dan video hewan. Dengan menyasar lingkungan pedesaan seperti Pendidikan Anak Usia Dini (PAUD) Alamanda 105 di Kabupaten Jember, aplikasi ini mengatasi keterbatasan media pembelajaran tradisional dengan menyediakan alat interaktif yang dioptimalkan untuk perangkat berspesifikasi rendah. Sebuah studi percontohan di Pendidikan Anak Usia Dini (PAUD) Alamanda 105 dan survei terhadap 56 responden menunjukkan dukungan yang kuat, dengan 73,2% meyakini aplikasi ini menjembatani kesenjangan sumber daya dan 53,6% menilai manfaat pendidikannya. Model CNN mencapai akurasi 98% dalam mengklasifikasikan 33 spesies hewan setelah 20 periode pelatihan. Studi ini menyoroti potensi perangkat berbasis AI untuk meningkatkan hasil pembelajaran di daerah-daerah yang kekurangan sumber daya, menawarkan solusi yang terukur untuk pemerataan pendidikan di pedesaan.

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pelacakan gerakan tangan yang inovatif sebagai alat menggambar interaktif untuk media pembelajaran anak-anak, memanfaatkan jaringan saraf untuk mendeteksi dan menginterpretasikan gerakan tangan secara real-time. Sistem ini menyediakan klasifikasi gerakan yang akurat, antarmuka adaptif, dan umpan balik visual langsung untuk meningkatkan keterlibatan, sekaligus selaras dengan prinsip-prinsip desain yang berpusat pada anak untuk mendorong kreativitas, keterampilan motorik halus, dan pertumbuhan kognitif. Dengan mencapai akurasi pengenalan gerakan 90?n fitur-fitur pendukung seperti sensitivitas yang dapat disesuaikan dan modul pembelajaran, sistem ini menawarkan alternatif yang menyenangkan dan mudah diakses dibandingkan metode tradisional.

RANCANG BANGUN APLIKASI MOBILE BANK SAMPAH (WASTEBANK) MENGGUNAKAN FRAMEWORK FLUTTER DI CV. AVATAR SOLUTION, BALI. Afi Zain Ramadana, NIM E41212008. Tahun 2024, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Syamsul Arifin, S.Kom, M.Cs. (Pembimbing Magang), Ni Putu Ayu Triana, S.Kom. (Pembimbing Lapangan). Belajar bekerja praktis di dunia kerja secara nyata merupakan kegiatan wajib yang harus ditempuh seorang mahasiswa pada masa pendidikannya. Kegiatan tersebut biasa disebut dengan Magang. Pada pelaksanaannya, mahasiswa dituntut untuk berpikir kritis dan inovatif dengan bekal wawasan yang di dapat pada masa kuliah. Melakukan suatu inovasi dalam bidang teknologi informasi merupakan suatu kewajiban bagi mahasiswa Jurusan Teknologi Informasi, khususnya mahasiswa Teknik Informatika. Pada perusahaan CV. Avatar Solution ini berfokus pada solusi manajemen teknologi informasi yang berprehensif yang terdiri dari satu set lengkap perangkat keras dan perangkat lunak, dan digabungkan bersama dengan layanan dukungan teknis. Layanan dukungan tersebut meliputi software development, mobile applications, web applications, e-commerce, dan network infrastructure. Dalam pelaksanaan magang ini, penyusun mempelajari dan mendalami Mobile Development, khususnya penerapan di projek pembangunan aplikasi Wastebank. Wastebank merupakan sebuah aplikasi bank sampah yang bertujuan untuk mengatur dan menjual belikan sampah sehingga dapat membantu masyarakat dalam mengelolah sampah. Dengan adanya aplikasi Wastebank ini kita dapat memberikan edukasi kepada masyarakat agar memiliki rasa kepedulian kepada sampah. Sehingga diharapkan aplikasi ini dapat menciptakan lingkungan yang lebih baik.

The issue of malnutrition in Indonesia, including stunting, wasting, and obesity, requires innovative solutions to support the fulfillment of the population's nutritional needs. This study aims to develop a neural network-based classification system using Convolutional Neural Network (CNN) algorithms to identify types of vegetables from images and analyze their nutritional profiles. A dataset of vegetable images from Kaggle is used as the primary data source, with data augmentation techniques applied to enhance the model's variety and accuracy. The system includes real-time classification features and image segmentation for extracting color, texture, and shape characteristics using techniques such as HSV, GLCM, and Canny edge detection. The system development process is carried out using Agile methodology with the Scrum framework, allowing for iterative and flexible development according to user needs. The model is evaluated using metrics such as accuracy, precision, and F1 score to ensure high performance and the ability to generate generalizable results. The results of this study are expected to make significant contributions to the agriculture and public health sectors by automating the classification process and providing accurate nutritional information. This system not only supports efficiency and precision in data processing but also has the potential for broader applications in health education, nutritional research, and the food industry.

PERAN QUALITY ASSURANCE DALAM PENGEMBANGAN SISTEM SSM PERIZINAN DI LEMBAGA NATIONAL SINGLE WINDOW MENGGUNAKAN APLIKASI KATALON. Moch. Rafli Putra Pratama. E41212011. Tahun 2024, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Prawidya Destarianto S.Kom. (Pembimbing Magang), Bary Rachman Pratama, S.Kom, M.T. (Pembimbing Lapangan). Belajar bekerja praktis didunia kerja secara nyata merupakan kegiatan wajib yang harus di tempuh seorang mahasiswa pada masa pendidikannya. Kegiatan tersebut biasa disebut dengan Magang. Pada pelaksanaannya, mahasiswa dituntut untuk berfikir kritis dan inofatif dengan bekal wawasan yang dapat pada masa kuliah hingga lokasi magang. Melakukan suatu inovasi dalam bidang teknologi informasi merupakan suatu kewajiban bagi mahasiswa Jurusan Teknologi Informasi, khususnya mahasiswa Teknik Informatika Pelaksanaan Magang ini penyusun mempelajari serta menganalisa cara menjadi Quality Assurance yang baik dan benar, khususnya penerapan di project Website Ssm Perizinan. Website Ssm Perizinan ini sangat berguna bagi para staff dan karyawan yang bekerja di LNSW. Dikarenakan dengan adanya Fitur dari Website Aplikasi Ssm Perizinan ini kita bisa membantu meringankan pekerjaan dari anggota staff dan karyawan yang sangat bermanfaat bagi semuanya.

Bank sampah adalah sebuah lembaga yang bergerak di bidang pengolahan sampah. Konsep Bank Sampah adalah salah satu bentuk perwujudan kesadaran masyarakat terkait pengelolaan sampah. Aktivitas utama bank sampah meliputi proses pengolahan sampah terpilah, transaksi dan menabung. Selain untuk menabung dan memilah sampah, bank sampah juga mengajarkan kepada masyarakat untuk mengolah sampah yang ada menjadi hal yang berguna dan memiliki nilai jual. Oleh karena itu diperlukan nya sebuah aplikasi bank sampah. Dengan adanya aplikasi ini dapat memudahkan petugas bank sampah yang ingin melakukan transaksi dan pembelian dengan nasabah.