Rancang Bangun Aplikasi Pembelajaran Ilmu Tajwid Berbasis Android, Diella Aulia Ivana Putri, NIM E31201056, Tahun 2023, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Bapak Faisal Lutfi Afriansyah, S.Kom, MT. Pentingnya penguasaan ilmu tajwid, terutama dalam konteks pembelajaran online di masa pandemi COVID-19. Pandemi telah mengganggu kegiatan pendidikan di seluruh dunia, termasuk pendidikan formal dan non formal seperti Taman Pendidikan Al-Qur'an (TPQ) di Indonesia. Keterbatasan fasilitas media pembelajaran di TPQ menyebabkan pembelajaran ilmu tajwid masih dilakukan secara tatap muka. Ilmu tajwid adalah dasar dalam membaca Al-Qur'an, dan karena mayoritas penduduk Indonesia adalah umat Muslim, penting bagi mereka untuk mempelajari Al-Qur'an dengan baik dan benar. Namun, pembelajaran tajwid secara tatap muka menjadi sulit di masa pandemi. Oleh karena itu, diperlukan solusi alternatif seperti aplikasi pembelajaran "Ilmu Tajwid" yang dapat diakses melalui handphone. Aplikasi tersebut dirancang untuk menjadi media edukasi yang menarik dan tidak membosankan, dengan materi, panduan melafalkan, latihan soal singkat, dan audio yang membantu pemahaman tajwid. Aplikasi ini diharapkan dapat meningkatkan minat belajar siswa terhadap ilmu tajwid. Selain itu, aplikasi ini juga dapat digunakan oleh umat Muslim lainnya yang ingin mempelajari tajwid. Dengan demikian, aplikasi pembelajaran ilmu tajwid ini dirancang dengan variasi materi dan interaktivitas, seperti penggabungan progress belajar dengan video dan audio, agar pengguna tidak merasa jenuh atau kesulitan dalam mempelajari ilmu tajwid. Aplikasi ini juga dilengkapi dengan latihan soal yang menyenangkan untuk memperkuat pemahaman pengguna. Pengujian dilakukan langsung kepada user siswa TPQ, tenaga didik dan masyarakat umum dengan pengujian User Acceptances Test dan dihitung rata-rata persentase dengan skala likert kemudian didapatkan hasil pengujian aplikasi sebesar 93,8%.

Berbagai macam informasi yang muncul di media sosial terkhusus twitter menjadi sebuah bahan pertimbangan mengenai kebenaran informasi tersebut, terutama pembahasan mengenai vaksin covid-19 akan kandungan yang terdapat didalamnya ataupun informasi yang membahas mengenai vaksin entah itu efek samping, pemberlakuan aturan wajib vaksin covid-19 dan lain sebagainya. Berdasarkan adanya hal tersebut perlu dilakukan sebuah deteksi misleading information, dengan mengimplementasikan sebuah aplikasi untuk melakukan pengecekan informasi. Pengecekan informasi ini didasari dengan mencocokan informasi tersebut dengan media mainstream seperti Kompas.com, Kemenkes, Detik.com dan Tempo.co serta CNN.com. Penelitian ini mengambil data tweet berjumlah 1025, dimana 308 data tweet dijadikan data testing. Pada penelitian ini menggunakan Algoritma Naïve Bayes, dimana mendapatkan hasil akurasi sebesar 94,48%, presisi 97,23%, recall 53% dan f-1 score 54,19%

Jasa percetakan saat ini semakin banyak dibutuhkan oleh masyarakat, khususnya media penyampaian informasi seperti brosur dan spanduk. Peningkatan kinerja suatu perusahaan percetakan diperlukan guna mencukupi kebutuhan pasar. CV. Sentral Percetakan adalah perusahaan percetakan digital di kota Lumajang yang menyediakan layanan percetakan seperti banner, buku, majalah dan berbagai bahan percetakan lainya. Sistem operasional bisnis CV. Sentral Percetakan masih dilakukan secara tertulis, salah satunya nota penjualan. Pencatatan nota penjualan secara manual juga rentan terhadap resiko kehilangan atau kerusakan catatan. Kejadian ini dapat menyebabkan hilangnya data keuangan yang penting dan menyulitkan proses audit atau analisis dimasa depan. Masalah lain yang timbul adalah kesulitan bagi admin untuk melihat data hutang dan piutang usaha. Hal ini dilakukan dengan mengacu pada catatan transaksi penjualan dan pembelian. Keadaan ini bisa berpotensi menimbulkan kerugian perusahaan jika terdapat data yang tidak akurat. Melihat permasalahan tersebut diperlukan adanya sebuah sistem yang mampu mengatasi masalah tersebut. Adanya aplikasi memungkinkan karyawan berkerja dengan lebih efisien. Pencarian data transaksi juga dipermudah dengan memanfaatkan fitur pencarian. Aplikasi ini dirancang dan dibangun menggunakan database MySql, dengan bahasa pemrograman PHP, framework Laravel, serta menggunakan bootstrap 5 untuk membuat tampilan user interface. Dan aplikasi yang telah dibangun oleh penulis telah diuji coba oleh calon pengguna dan mendapatkan respon yang baik dari pihak perusahaan, dikarenakan aplikasi yang dibangun sudah sesuai dengan apa yang di inginkan perusahaan.

Automation testing merupakan suatu pengujian yang dituliskan beberapa kode program dan menggunakan perangkat lunak lain untuk menguji suatu perangkat lunak yang kemudian dijalankan secara otomatis. Pengujian otomatis pada penelitian ini menggunakan Selenium Webdriver yang merupakan sebuah framework yang digunakan untuk secara otomatis mengontrol browser web dengan menggunakan bahasa pemrograman tertentu. Sistem yang telah dirancang bertujuan membantu pengguna dalam melakukan pengujian terhadap website yang akan diuji, serta sistem tersebuet dapat dijalankan dengan pengujian secara real-time. Pada sistem tersebut diterapkan pendekatan Mean Time Between Failure) yang merupakan suatu rata-rata interval waktu yang berlalu antara satu kegagalan ke kegagalan berikutnya. Pada website SMKN 1 Probolinggo dilakukan pengujian secara manual dan secara otomatis. Pengujian manual dilakukan menggunakan metode blackbox testing dengan hasil kesimpulan yaitu terdapat 33 skenario pengujian bersatatus ‘Failed’, dan 18 skenario pengujian berstatus ‘Pass’ dari 51 total keseluruhan skenario pengujian yang dibuat. Sedangkan pengujian otomatis yang dilakukan menghasilkan total kerusakan broken link mencapai 540 tautan dari 952 tautan. Adanya total kerusakan pada tautan, menghasilkan nilai pendekatan Mean Time Between Failure sebesar 0,631 detik yang berarti rata-rata waktu kegagalan yang terjadi saat dilakukan pengujian. Kerusakan tautan pada website yang diuji dengan rata-rata waktu kerusakan mencapai 52,6%, sedangkan untuk rata-rata waktu optimal non kerusakan pada website tersebut hanya 47,4%.

Kegiatan magang merupakan salah satu program pendidikan wajib dari Politeknik Negeri Jember yang berguna untuk mengembangkan hardskill dan softskill diluar sistem pembelajaran yang dilakukan di dalam kampus. Kegiatan Praktek Kerja Lapang (PKL) juga dapat memberikan pengalaman bersosialisasi dalam sebuah kelompok kerja, etika kerja, serta mendapatkan ilmu yang ada dalam sebuah perusahaan maupun industri kerja Kegiatan magang yang dilakukan oleh penulis dan tim adalah di sebuah perusahaan yang bergerak di bidang usaha IT konsultan serta digital marketing, yaitu di CV Sel Studio. Dalam kegiatan magan tersebut, penulis dan tim membuat aplikasi kasir yang diberi nama PATO (Pantau Toko) Aplikasi PATO merupakan sebuah aplikasi kasir berbasis website. PATO sendiri memiliki tujuan yaitu membantu pemilik toko mempermudah dan mempercepat proses penjualan, manajemen stok, serta pembuatan laporan keuangan. Fitur yang ada pada aplikasi ini diharapkan agar mempermudah pemilik toko dalam memantau tokonya.

Early childhood is the first stage where children develop cognitive values. At this stage, young children are unable to differentiate between what is good and what is bad for them. To enhance cognitive values, flashcards are commonly used, but children often dislike this learning method. Therefore, a popular fruit recognition system for early childhood using K-nearest neighbor was created. The methodology employed in this research is K-nearest neighbor with color and shape features (morphology). The results of the popular fruit recognition system for early childhood using the K-Nearest Neighbor method, with 994 data points varied for training and testing data, yielded accuracy values as presented in Table 4.4. The highest accuracy value obtained was 94,84% with a data variation of 80:20 (training data - testing data) and a value of k=5.

The heavy rain that poured on Jember Regency just before the New Year's transition, specifically on Sunday, January 1, 2006, caused the Kaliputih river to overflow, resulting in a flash flood. The flood in Kemiri Village was caused by unpredictable rainfall in the upstream area and the consequences of rampant deforestation. The large pieces of wood carried by the flood served as evidence to support this statement, as well as the unpredictability of rainfall in the upstream area. Based on this problem, the researcher aims to design and develop a prototype system or device based on IoT (Internet of Things) for early warning of flash floods, utilizing the HC-SR04 ultrasonic sensor to measure river water levels and the raindrop module sensor to measure rainfall, which can be connected to a Telegram application for notifications. The methods used in this research include problem analysis, literature review, data collection, system design, system implementation, and system testing. A decision-making algorithm called Fuzzy Mamdani is added to improve the accuracy of the flood occurrence output. Based on the results of 10 conducted tests, the accuracy level of the output compared to MATLAB for determining the conditions of safe, alert, and flood reached 99.43%, indicating high accuracy with an accuracy error of 0.57%.

Perkembangan teknologi saat ini memunculkan berbagai jenis aplikasi yang berguna untuk membantu siswa dalam belajar, salah satu aplikasi tersebut adalah Brainly. Pengguna Brainly biasanya memberikan pendapat mereka tentang Brainly di Twitter. Beberapa peneliti telah menggunakan bahan penelitian dari Twitter untuk menganalisis sentimen tersebut sebagaimana penelitian yang dilakukan oleh Rofiqoh dkk. (2017). Pada penelitian ini terdapat beberapa tahapan yang dilakukan dalam analisis sentimen yaitu memasukkan dataset, preprocessing, pembobotan kata (TF-IDF), pembobotan kata Lexicon Based Features, klasifikasi dengan SVM. Hasil penelitiannya menemukan masalah, yaitu ketepatan penggunaan pembobotan kata dengan Lexicon Based Features lebih rendah dibandingkan analisis sentimen yang tidak menggunakan Lexicon Based Features. Dalam proses studi pustaka yang dilakukan oleh penulis, penulis menemukan metode ekstraksi fitur lainnya seperti Ensemble Features yang dapat menggantikan Metode Lexicon Based Features untuk ekstraksi fitur. Maka penulis berinisiatif mengevaluasi metode Lexicon Based Features, dan Ensemble Feature untuk ekstraksi fitur analisis sentimen Aplikasi Brainly berdasarkan akurasi dan waktu.