Budidaya melon pada greenhouse secara konvensional sangat erat kaitannya dengan suhu udara. Intensitas cahaya yang berlebihan dapat menyebabkan suhu ruangan greenhouse meningkat dan kelembapan udara menurun yang dapat menyebabkan tanaman menjadi layu. Oleh karena itu dibutuhkan alat yang dapat mengontrol secara otomatis suhu ruangan greenhouse agar mendapat varietas melon yang unggul. Pada alat ini sistem bekerja dengan cara mengontrol kelembapan udara pada ruangan greenhouse dengan proses pengkabutan secara otomatis. Untuk dapat melakukan kerja ini, digunakan mikrokontroler Wemos D1 sebagai pengendali sistem dan sensor DHT 11 sebagai pendeteksi suhu udara ruangan greenhouse. Ketika suhu udara berada dibawah ambang batas suhu udara optimum maka maka cooling pad dan exhauset secara otomatis akan mati karena suhu udara yang diinginkan tercapai. sebaliknya ketika suhu udara diatas ambang batas suhu udara optimum maka cooling pad menyala den exhaiiset menyala. Sistem ini menggunakan monitoring jarak jauh dengan menggunakan Node-RED untuk melakukan pengiriman data dan monitoring secara real-time dengan konsep IoT (Internet of Things).

Instagram merupakan sebuah platform media sosial yang menyediakan layanan komunikasi, baik komunikasi gambar, video, maupun teks yang menyediakan berbagai informasi pribadi maupun publik. Sebagai media komunikasi, instagram digunakan sebagai tempat promosi produk dan jasa melalui pelaku yang memiliki bakat di bidang hiburan yang disebut selebgram. Namun pada platform instagram juga terdapat selebgram yang kekinian karena ketenaran atau viralitasnya. Sehingga ada beberapa selebgram yang kurang baik kepribadiannya dan tidak dapat dijadikan partner dalam berbisnis. Oleh karena itu penulis membuat penelitian terkait analisis sentimen menggunakan Support Vector Machine agar dapat membedakan selebgram yang memiliki sentimen positif dan mana yang memiliki sentimen negatif. Pada penelitian ini peneliti menggunakan 2500 dataset sebagai data latih dan data uji. dengan Data tersebut diberi label untuk menjadi data latih. Berdasarkan data latih tersebut dilakukan klasifikasi menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dan dilakukan pengujian terhadap data testing. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan dengan pengujian confusion matrix, akurasi tertinggi didapatkan pada perbandingan data 9:1 dengan akurasi 79.8%, sedangkan klasifikasi dengan perbandingan data latih dan uji 8:2 mencapai akurasi 79.6%, untuk perbandingan data 7:3 mencapai tingkat akurasi 77% dan perbandingan data dengan 6:4 mencapai 76%. Dapat disimpulkan bahwa penelitian ini bergantung pada dataset dan pembagian data, sehingga tingkat akurasi dalam pembacaan data uji cukup berpengaruh. Untuk penelitian selanjutnya dibutuhkan sebuah tambahan metode seperti lexicon based feature dan confusion matrix untuk menambah tingkat akurasi terhadap penelitian.

Transportasi merupakan sesuatu hal yang sangat dekat dengan masyarakat, transportasi memiliki beberapa jenis yaitu roda dua dan juga roda empat. Salah satunya adalah ojek online, ojek online menjadi salah satu moda transportasi umum yang sangat populer saat ini di Indonesia karena mempermudah mobilitas saat terjadi kemacetan di kota. Layanan utama ojek online adalah mengantar penumpang ke tempat tujuan, tetapi juga melayani antar jemput barang, pemesanan makanan, belanja, tiket, dan sebagainya. Seiring dengan perkembangan pesat jasa layanan ojek online, masyarakat menggunakan media sosial seperti Twitter untuk memberikan pendapat dan opini tentang layanan tersebut. Twitter dapat menjadi sumber data pendapat atau sentimen masyarakat, yang penting untuk menampung setiap opini dan sentimen dari pelanggan dan masyarakat. Data teks dari tweet yang berisi opini dan sentimen dapat dikumpulkan untuk memberikan kesimpulan mengenai penilaian baik dan buruknya jasa dan layanan dari ojek online. Penelitian ini menggunakan metode Support Vector Machine dan Lexicon Based Features untuk menganlisis sentimen masyarakat terhadap layanan ojek online. Dataset dikumpulkan melalui media sosial twitter. Data yang sudah didapatkan akan dilakukan tahap preprocessing, TF-IDF, Lexicon Based Features, Union Vector dan Klasifikasi menggunakan metode Support Vector Machine. Berdasarkan hasil analisis didapatkan nilai akurasi sebesar 70%, presisi 70%, dan recall 70%.

Implementasi Framework Laravel Untuk Pengembangan Website Sistem Informasi Kepegawaian (SIMAGA) (Study Kasus: Sistem Informasi Kepegawaian PT Mascitra Teknologi Informasi), Shenila Letishya Ramona, NIM E41191133, Tahun 2022, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Trismayanti Dwi P, S.Kom, M.Cs (Dosen Pembimbing), Yusfi Adil Amrullah, S.Tr Kom (Pembimbing Lapang PT Mascitra Teknologi Informasi). Kegiatan MBKM Wirausaha Merdeka di PT Mascitra Teknologi Informasi dilaksanakan pada tanggal 05 September 2022 – 16 Januari 2022. Program Wirausaha Merdeka adalah bagian dari program MBKM yang bertujuan untuk memberikan kesempatan kepada mahasiswa belajar dan mengembangkan diri menjadi calon enterpreneur melalui aktivitas di luar kelas perkuliahan. PT Mascitra Teknologi Informasi adalah salah satu mitra Wirausaha Merdeka Politeknik Negeri Jember yang bergerak dan memfokuskan diri pada bidang Konsultan IT dan Software Indonesia. PT Mascitra Teknologi Informasi hadir di dunia Teknologi Informasi untuk memberikan solusi, perencanaan, dan strategi yang terintegrasi sebagai nilai tambah yang maksimal bagi kebutuhan dan permasalahan dibidang Teknologi Informasi dengan Mascitra.com. Pada laporan ini penuulis mengembangkan website sistem informasi kepegawaian dengan mengguna kan framework laravel dan harus dikerjakan pada kegiatan Wirausaha Merdeka selama 2 bulan berlangsung dan di lanjutkan dengan kegiatan pameran produk.

Kebiasaan merupakan pola yang berjalan dengan waktu yang cukup lama sehingga pola tersebut tidak bisa lepas dari kebiasaan sehari-hari dan menjadi sebuah keharusan yang harus dijaga. Dengan kita mengonsumsi makanan yang sehat dan menjaga asupan makanan yang teratur, maka kita akan mendapatkan pola hidup sehat yang seharusnya dilaksanakan sejak awal. Penerapan sistem pemberian rekomendasi makanan kepada pengguna berdasarkan kebutuhan gizi yang mereka miliki dan memberikan rekomendasi makanan berdasarkan hal tersebut, maka pola hidup sehat dapat diterapkan dengan lebih mudah. Penentuan kebutuhan gizi dilakukan pada kebutuhan energi, protein, lemak, dan karbohidrat dan memberikan rekomendasi makanan kepada pengguna menggunakan algoritma genetika multi objektif. Penelitian menghasilkan UAT dengan total persentase 74,15% dan Statement Coverage algoritma genetika mendekati 100%. Berdasarkan hasil penelitian dan pengujian kepada pengguna, disimpulkan bahwa algoritma genetika memerlukan proses penentuan generasi awal yang lebih baik dan penerapan multi threading.

Tujuan dalam penelitian ini adalah mengembangkan sebuah modifikasi VRAC yang memungkinkan pasien pasca stroke dapat mengayuh sesuai dengan kemampuan walaupun berbagai perbedaan kemampuan fungsional pasien pasca stroke. Dikembangkan dengan menggunakan kontrol sistem tertutup berbasis logika fuzzy untuk melakukan pembebanan secara otomatis sesuai kemampuan kayuhan pengguna dari kondisi tertentu untuk menghasilkan irama kayuhan yang sesuai dengan set point yang ditetapkan dalam latihan. Dengan memanfaatkan parameter kecepatan (velocity) serta perubahan kecepatan (velocity error) sistem yang dihasilkan dapat memanipulasi nilai PWM untuk mengendalikan arah putar serta kecepatan motor dalam membantu penentuan level beban. Dari hasil pengujian intensif tahap pertama diperoleh rata-rata kecepatan pada pasien pertama sebesar 60.44 RPM serta pasien kedua diperoleh sebesar 57.44 RPM dengan masing-masing set point 63.64 - 53.04 dan 59,51 - 49,59. Sedangkan, pada pengujian intensif tahap kedua, pasien pertama memperoleh rata-rata kecepatan sebesar 57.60 RPM dan pasien kedua memperoleh kecepatan rata-rata sebesar 55.46 RPM dengan masing-masing set point 68.43 - 57.02 dan 56.1 - 46.75. Dengan ini, diharapkan pengembangan VRAC dapat membantu rehabilitasi pasien pasca stroke dalam mengoptimalkan gerak motorik serta kardiorespirasi dalam melakukan latihan VRAC.

Pengembangan Fitur Pengelolaan Notifikasi Pada Dashboard Admin Dzikra Menggunakan React Js, Hendy Setiawan, Nim E41191280, Tahun 2023, 38 halaman, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Bety Etikasari,S.Pd., M.Pd. (Dosen Pembimbing) dan Karina Amadea S.Kom (Pembimbing Lapang di PT. Bejana Investidata Globalindo). Aplikasi Dzikra merupakan aplikasi yang berguna sebagai sarana membantu gaya hidup seorang muslim agar lebih produktif dalam hal ibadah, aplikasi ini memiliki fitur seperti Al-Quran, dzikir, doa, pengingat sholat, penunjuk arah kiblat. Aplikasi dzikra telah diunduh lebih dari 1000 kali dan memiliki pengguna aktif lebih dari 150 pengguna, aplikasi dzikra masih terus akan dikembangkan dengan fitur terbarunya adalah fitur notifikasi. Sebelumnya aplikasi dzikra sudah memiliki fitur notifikasi hanya saja fitur tersebut berjalan secara local hanya pada aplikasi mobile dan tidak terhubung dengan server sehingga sangat kaku dan tidak efisien. Sehingga untuk itu dibutuhkan fitur pengelolaan notifikasi yang dapat dilakukan dengan melalui dashboard admin dimana penulis akan mengerjakan sisi frontend dari fitur notifikasi tersebut. Pada akhir pengembangan, hasilnya notifikasi berhasil dikelola dengan baik melalui dashboard yang telah dibuat hal ini dibuktikan dengan lulusnya fitur notifikasi yang telah diuji oleh quality assurance namun ada beberapa isu kecil yang masih ada misalnya typo dan yang lainya

Pasar Indonesia saat ini telah dimudahkan oleh perkembangan teknologi, sehingga proses jual beli bisa dilakukan secara daring. Proses transaksi jual beli secara konvensional tentu bukan menjadi pilihan utama bagi masyarakat Indonesia di era digital ini. Namun, bukan berarti pasar konvensional akan tertinggal. Perkembangan teknologi akan selalu berbenturan dengan kekhasan suatu masyarakat. Artinya, semakin canggih perkembangan teknologi akan dipengaruhi pula oleh kekhasan yang dimiliki suatu masyarakat. Oleh karena itu, menjadi sebuah keharusan bagi perusahaan untuk selalu menyiapkan karyawan di semua lini untuk bersiap dan bersaing dengan kondisi pasar saat ini. Proses perkembangan bisnis yang cepat, efisien, dan mencakup jangkauan yang luas tentu menjadi sesuatu yang harus dapat bisa dimanfaatkan dengan optimal. Dengan tantangan sebaran di lebih dari 2.000 jaringan toko dan 11 kantor cabang Alfamidi yang tersebar di seluruh Indonesia, proses menyalurkan pengetahuan dan informasi yang dapat dikonsumsi oleh seluruh karyawan tentu merupakan hal yang sangat penting. Oleh karena itu, channel atau saluran yang berisi pengetahuan dan informasi yang terkait dengan perusahan serta dapat diakses dengan mudah oleh seluruh karyawan menjadi sebuah keharusan bagi perusahaan agar dapat bersaing dan bertahan di era yang serba digital. Sehingga, perusahaan harus mempersiapkan karyawan untuk bersaing dan bertahan di era digital dengan cara memberikan pengetahuan dan informasi yang dapat diakses dengan mudah oleh seluruh karyawan.