Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan media pembelajaran berbasis teknologi Augmented Reality (AR) guna meningkatkan pengenalan abjad dan angka pada anak usia dini. Pengembangan aplikasi dilakukan dengan pendekatan marker-based menggunakan Unity 3D dan Vuforia SDK. Proses penelitian melalui tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, pembuatan media, hingga pengujian. Media diuji kepada 38 siswa TK menggunakan metode User Acceptance Testing (UAT), yang mencakup uji validitas, reliabilitas, dan efektivitas. hasil menunjukkan bahwa semua butir kuesioner valid (r hitung > r tabel, Sig. < 0,001), dengan reliabilitas sangat tinggi (Cronbach’s Alpha = 0,915). Perhitungan nilai efektivitas memperoleh skor rata rata 89,30%, yang masuk dalam kategori sangat efektif. Dengan demikian, media pembelajaran ini dinyatakan layak digunakan sebagai alat bantu pengenalan abjad dan angka secara interaktif bagi anak-anak

Optimasi Sistem Monitoring Lingkungan Air Tercemar Di Sungai Buntung Sidoarjo Menggunakan Internet Of Things (Iot) Berbasis Fuzzy Logic Mamdani, Mohammad Dwiky Riza Ardana, NIM E41212003, Tahun 2025, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Sholihah Ayu Wulandari, S.ST., M.Tr.T.. (Pembimbing). Penelitian ini dilatarbelakangi oleh meningkatnya tingkat pencemaran air sungai di wilayah perkotaan dan kawasan industri, yang dapat berdampak pada kualitas lingkungan sekitar serta membahayakan kesehatan masyarakat. Kondisi tersebut menuntut adanya sistem pemantauan kualitas air yang mampu beroperasi secara otomatis dan akurat. Oleh karena itu, penelitian ini dilaksanakan di Sungai Buntung, Sidoarjo, sebagai lokasi studi untuk mengidentifikasi dan menganalisis tingkat pencemaran yang terjadi di wilayah tersebut. Sistem monitoring ini memanfaatkan tiga parameter utama: pH, Total Dissolved Solids (TDS), dan Turbidity. Sensor-sensor ini dikendalikan oleh mikrokontroler Arduino Uno dan modul WiFi ESP8266 (NodeMCU), yang terintegrasi dengan sistem berbasis web. Metode Fuzzy Logic Mamdani digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan untuk menentukan tingkat pencemaran air, berdasarkan hasil inferensi dari input sensor. Pengujian dilakukan dengan menggunakan sebanyak 1000 data hasil pembacaan nilai sensor dari air Sungai Buntung sebagai sampel uji sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memproses data secara optimal dan menghasilkan output nilai fuzzy sebesar 2,48, yang diklasifikasikan ke dalam kategori “tidak tercemar”. Seluruh komponen sistem berfungsi sesuai dengan perancangan, dan sistem website yang terintegrasi berhasil menampilkan data kualitas air secara aktual dan informatif. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi positif bagi masyarakat dan pemangku kepentingan dalam upaya pemantauan serta pengambilan keputusan terkait pengelolaan pencemaran air sungai. Selain itu, sistem ini juga berpotensi untuk dikembangkan lebih lanjut sebagai dasar dalam membangun sistem monitoring lingkungan berbasis teknologi IoT yang lebih luas dan adaptif.

PENGEMBANGAN APLIKASI MOBILE UNTUK PEMANTAUAN WATER LEVEL DAN TEKANAN AIR PADA BAK PDAM WONOGIRI Syailendra Kusmayogi Pratrama, NIM E41211296, Tahun 2024, PSDKU Teknik Informatika Kabupaten Nganjuk, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Qonitatul Hasanah, S.ST., M.Tr.T (Pembimbing Magang), Didik Ardian Wibowo (Pembimbing Lapang). Tujuan utama dari program magang ini adalah memberikan kesempatan bagi mahasiswa untuk menerapkan pengetahuan akademis mereka dalam lingkungan kerja nyata. PDAM Giri Tirta Sari Wonogiri menawarkan program magang yang berfokus pada pengembangan aplikasi mobile berbasis IoT, yang digunakan untuk memantau water level dan tekanan air pada reservoar. Sistem pemantauan berbasis mobile dengan menggunakan IoT ini mendukung pengawasan kondisi air secara real-time dengan memanfaatkan sensor jarak dan tekanan yang terhubung langsung ke jaringan internet. Data yang diperoleh disajikan dalam bentuk grafik dan laporan, serta dilengkapi fitur notifikasi untuk mendeteksi kondisi abnormal. Program ini dirancang untuk menjembatani teori yang telah dipelajari mahasiswa dengan pengalaman praktis di lapangan, sekaligus memberikan wawasan berharga dalam pengembangan teknologi modern yang relevan dengan kebutuhan industri saat ini. Inovasi ini diharapkan tidak hanya meningkatkan efisiensi operasional PDAM Giri Tirta Sari Wonogiri tetapi juga mempersiapkan mahasiswa untuk menghadapi tantangan dunia kerja dengan bekal kemampuan teknis dan pengalaman praktis yang mendalam.

Tempat sampah pintar bertujuan untuk memaksimalkan efisiensi pemantauan debit sampah secara langsung serta memberikan rekomendasi penjadwalan pengambilan sampah yang paling efektif. Selain itu, tempat sampah cerdas mendukung proses pemilahan sampah secara otomatis dengan sistem mekanik cerdas yang tertanam dalam sistem. Sistem ini terintegrasi langsung melalui website dengan mikrokontroler ESP32. Metode gabungan antara Artificial Neural Network (ANN) dan time series diterapkan untuk prediksi penjadwalan pengambilan sampah yang ideal. Metode K-means clustering digunakan untuk pengklasifikasian debit sampah, dan Rulebase diterapkan untuk memaksimalkan kinerja pemilahan sampah secara terstruktur. Sistem diuji dengan data yang dikumpulkan selama 100 hari dari sebuah rumah sampel di Graha Bumi Pertiwi, Sidoarjo. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat berfungsi dengan baik dan memberikan hasil yang sesuai dengan fungsionalitas yang diharapkan, memberikan dampak positif terhadap pengelolaan sampah yang lebih efisien dan lebih ramah lingkungan.

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh tantangan yang dihadapi UMKM dalam penggunaan teknologi informasi sebagai sarana pendukung pengambilan keputusan yang efisien, cepat, dan berbasis data. Salah satu contoh UMKM yang menghadapi tantangan tersebut adalah UMKM Berkah Maju Bersama di Desa Ngampel yang telah lama beroperasi dan merintis usaha di bidang pembuatan tas. Permasalahan yang dihadapi mencakup fluktuasi permintaan pasar, perubahan tren mode, persaingan dengan produk sejenis, serta sistem pengelolaan data yang masih bersifat manual. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, diperlukan sistem yang mampu membantu proses pengambilan keputusan secara cepat, akurat, dan berbasis data. Salah satu solusi yang dapat diterapkan adalah perancangan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis digital dengan metode Simple Additive Weighting (SAW), yaitu metode perhitungan berbobot yang mempertimbangkan beberapa kriteria untuk memperoleh hasil penilaian yang objektif. Metode ini sangat sesuai untuk diterapkan pada skala UMKM karena kesederhanaannya dan dapat diimplementasikan dalam sistem berbasis website yang mudah digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun SPK berbasis website menggunakan metode SAW untuk membantu UMKM Berkah Maju Bersama menentukan jenis tas yang paling diminati konsumen. Dengan sistem ini, diharapkan proses pengambilan keputusan menjadi lebih efisien, akurat, dan terstruktur. Selain meningkatkan daya saing, sistem ini juga dapat menjadi model penerapan teknologi informasi yang dapat diadaptasi oleh UMKM lain dalam mengembangkan strategi bisnis berbasis data.

UMKM Pupuk Lamongan atau Green Tani Millenial (GTM) merupakan usaha mikro yang bergerak di bidang produksi dan distribusi pupuk organik. Permasalahan yang dihadapi UMKM ini adalah pengelolaan persediaan yang masih dilakukan secara manual, sehingga berpotensi menimbulkan kesalahan pencatatan stok dan ketidaktepatan dalam perencanaan produksi. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem informasi peramalan persediaan berbasis web dengan menerapkan metode Single Exponential Smoothing (SES) guna mengoptimalkan ketersediaan pupuk. Metode ini digunakan untuk memprediksi kebutuhan stok berdasarkan data historis permintaan pupuk kemasan 10 kg dan 25 kg dari Agustus 2023 hingga Desember 2024. Sistem yang dibangun juga menghitung nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Absolute Deviation (MAD), dan Mean Squared Error (MSE) sebagai indikator akurasi peramalan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa alpha terbaik untuk kedua jenis pupuk adalah 0,1, dengan nilai MAPE di bawah 10%, yang termasuk kategori peramalan sangat baik. Sistem ini mempermudah pencatatan data barang masuk dan keluar, serta membantu UMKM dalam merencanakan jumlah produksi yang lebih optimal. Dengan demikian, sistem informasi peramalan ini dapat mengurangi risiko kelebihan dan kekurangan stok serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat dalam proses produksi.

Perkembangan teknologi digital telah membuka peluang baru dalam dunia pendidikan, khususnya dalam menciptakan media pembelajaran yang interaktif dan menarik bagi anak usia dini. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi pembelajaran hewan berbasis teknologi Augmented Reality (AR) dengan metode marker-based tracking sebagai media alternatif untuk meningkatkan minat dan pemahaman anak-anak terhadap materi pengenalan hewan. Aplikasi yang dikembangkan menampilkan objek 3D dari 99 jenis hewan lengkap dengan suara dan informasi singkat, serta dirancang khusus untuk anak usia 4–6 tahun. Proses pengembangan menggunakan metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC) yang terdiri dari enam tahapan: concept, design, material collecting, assembly, testing, dan distribution (dokumentasi internal). Pengujian dilakukan menggunakan metode Black Box Testing untuk mengevaluasi fungsionalitas aplikasi, serta metode Pre-Test dan Post-Test untuk mengukur peningkatan pemahaman anak terhadap materi pengenalan hewan sebelum dan sesudah menggunakan aplikasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fitur aplikasi berjalan sesuai fungsinya. Pengujian pada 50 anak di TK Dharma Wanita Persatuan menghasilkan 29 anak (58%) dalam kategori Sangat Paham, 15 anak (30%) Cukup Paham, dan 6 anak (12%) Kurang Paham. Rata-rata nilai pre-test 3,08 meningkat menjadi 4,36 pada post-test dengan persentase peningkatan sebesar 41,56%. Hasil ini membuktikan bahwa aplikasi efektif meningkatkan pemahaman anak terhadap materi pengenalan hewan sekaligus memberikan pengalaman belajar yang interaktif dan menyenangkan.

Sistem keamanan konvensional pada brankas masih memiliki kelemahan yang dapat dimanfaatkan oleh pihak tidak bertanggung jawab. Penelitian ini mengembangkan sistem keamanan brankas menggunakan pengenalan suara berbasis Raspberry Pi dengan metode template matching. Sistem dirancang untuk merespons tiga perintah suara: "buka pintu", "buka brankas", dan "tutup brankas", serta hanya menerima suara dari pengguna yang berwenang. Pengolahan suara dilakukan dengan ekstraksi fitur menggunakan Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), sedangkan pencocokan suara memanfaatkan metode template matching untuk mengukur kemiripan sinyal. Hasil pengujian menunjukkan akurasi pengenalan suara pengguna yang berwenang mencapai 80–85%, sedangkan penolakan suara tidak sah mencapai 80%. Penggunaan MFCC dan evaluasi kejernihan suara dengan Clarity50 terbukti membantu meningkatkan kinerja sistem. Sistem ini menawarkan alternatif keamanan brankas yang lebih modern, personal, dan lebih tahan terhadap penyalahgunaan suara palsu.