Perancangan Alat Sortasi Daun Tembakau Bawah Naungan Berdasarkan Warna Dasar Menggunakan Sensor Warna Rgb (Tcs 3200) Berbasis Arduino Fajar Putra Utama, NIM E32180648, Tahun 2022, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Hariyono Rakhmad, S.Pd, M.Kom (Dosen Pembimbing) Kegiatan Praktik Kerja Lapang (PKL) merupakan kegiatan yang dapat melatih mahasiswa agar mampu menjadi lulusan yang terampil, professional, dan mempunyai etos kerja yang tinggi. Selain itu, mahasiswa juga dituntut untuk berpikir kritis dan inovatif dengan bekal wawas yang di dapatkan di tempat PKL. Alat sortasi warna dasar tembakau adalah alat yang digunakan untuk menyortir daun tembakau pada proses warna dasar secara mudah dan efesien, karena dapat mengurangi tenaga manusia secara langsung dan lebih akurat. Teknologi pada bidang informasi dan komunikasi juga erat hubungannya dengan masyarakat dan sector industry saat ini. Dan dengan berkembangnya teknologi pada saat ini, perkembangan tersebut ditandai dengan semakin ketatnya persaingan antara suatu perusahaan dengan perusahaan yang lain. Sehingga, perusahaan dituntut untuk semakin memaksimalkan kinerjanya di berbagai bidang. Kinerja suatu perusahaan akan maksimal jika perusahaan dapat melakukan perbaikan manajemen perusahaan dan dan terutama peningkatan teknologi. Maka dari itu diciptakan Alat sortasi warna dasar tembakau menggunakan sensor warna berbasis arduino untuk membatu perusahaan untuk mengikuti perkembangan teknologi juga agar dapat menyortir daun tembakau pada proses warna dasar dengan otomatis, sehingga tidak perlu melakukan proses sortir secara manual.

With the rapid development of the internet, information sources can be accessed more easily and faster. Social media has transformed into one of the main means for exchanging information and communicating in cyberspace. Sharing information with others is a positive thing, but not all information disseminated through social media is in the form of facts. There have been various cases of spreading news that are not facts or are often called hoaxes. One of the hoaxes that is also widely circulated through social media is the hoax about Covid-19. The more widespread the trend of hoaxes that poison the news, especially on social media, ideas have also emerged to take preventive measures against the spread of hoax news. This study will focus on detecting hoax content circulating on social media Twitter and Facebook regarding Covid-19 using the nave Bayes algorithm and TF - IDF weighting. The data used is 2,480 data taken from Social Media Twitter and Facebook. The evaluation results show that the Naïve Bayes Classifier algorithm has a good performance level to identify hoax or non-hoax news with an accuracy of 89% in the first experiment, K-Fold Validation at 90.2% and in the third experiment at 95%.

PT. Agrikultur Gemilang Indonesia merupakan perusahaan yang bergerak dibidang pendistribusian Pupuk Pertanian, peternakan, dan perikanan berbahan organik yang mulai mengembangkan strategi pemasarannya melalui media internet. Perushaaan ini berdiri tanggal 26 November 2010 yang berpusat di Jl. Manggis Raya No.11 Jemberlor Patrang, Jember Jawa Timur. PT. Agrikultur Gemilang Indonesia saat ini memiliki 3 varian produk unggulan yang sangat bagus. Selain itu, produk ini juga asli buatan Indonesia karya anak bangsa. Pelaksanaan Praktek Kerja Lapang (PKL ini dilakukan pada 1 April 2021 – 30 Juni 2021 di PT Agrikultur Gemilang Indonesia yang beralamatkan di Jl. Manggis Raya No.11 Jemberlor Patrang, Jember Jawa Timur. Kegiatan PKL yang dilakukan yaitu mengetahui bagaimana kondisi ketika terjun langsung didunia kerja dengan menginplementasikan ilmu – ilmu yang telah didapatkan ketika melaksanakan PKl. Manfaat yang diperoleh selama pelaksanaan PKL ini yaitu memperdalam wawasan dalam meningkatkan keterampilan dan kreativitas dalam lingkungan yang sesuai dengan disiplin ilmu. Dalam kegiatan PKL ini penulis berkesempatan membangun Sistem Informasi Penjualan Online (E – commerce). Suatu sistem yang difungsikan untuk memperluas jangkauan pasar serta memanagement penjualan yang dilakukan setiap harinya. Yang didalamnya dilengkapi dengan fitur dashboard admin, dashboard marketing, dashboard mitra dan katalog produk.

Inpatient Clinic dr. Suherman is a clinic that has plenary accreditation and has implemented a Clinical Management Information System which is commonly referred to as "E-Clinic". One of the methods used to evaluate software is to use the PIECES method. The PIECES method is an analytical method as a basis for obtaining more specific issues. This study measures the quality of the Inpatient Clinic Management Information System, dr. M. Suherman in the outpatient department using the PIECES method. Data collection methods used are interviews, observation and documentation. Test the validity and reliability using SPSS 22. The results of this study indicate that the measurement of the quality of the information technology department web is carried out using the PIECES method, namely performance characteristics consisting of 8 (eight) questions with a percentage result of 59.75% and is included in the "Good enough" category. Characteristics of Information and Data consists of 7 (seven) questions with a percentage result of 61.52% and is included in the "Good" category. Economic Characteristics consists of 3 (three) questions with a percentage result of 54.89% and is included in the "Good Enough" category. Control and Security characteristics consist of 5 (five) questions with a percentage of 64% and are included in the "Good" category. Efficiency Characteristics consists of 3 (three) questions with a percentage result of 62.89% and is included in the "Good" category. The last characteristic is Service with a percentage of 65% and is included in the "Good" category. From these data, the overall results are obtained with a percentage of 61.34% so that it can be declared to have a system quality whose interpretation is "Good". Recommendations are obtained from the lowest percentage of each characteristic item.

Digos teknokreatif adalah sebuah perusahaan yang bergerak pada bidang jasa konsultan IT yang menawarkan jasa konsultasi untuk membantu menerapkan teknologi secara efektif dan efisien. Digos juga merupakan IT Support and Maintenance yang menawarkan jasa pemeliharaan aplikasi after sale services, Digital Creative mereka menawarkan jasa Digital creative berupa fotografi, videografi, hingga pembuatan animasi atau infografi. Proses pembayaran pada kegiatan pertambangan masih menggunakan cara manual yang belum terkomputerisasi seperti penggunaan uang cash, timbangan dicatat manual. Pembayaran menggunakan uang cash berpeluang terjadinya uang hilang, uang sobek, dan uang basah, sedangkan pencatatan penimbangan masih belom dilakukan secara otomatis memiliki peluang salah imput. Dengan adanya aplikasi ini sistem pembayaran bahan material tambang menjadi berkeadilan dan akuntabel. Disini penulis sebagai Data Analyst dan System Analyst aplikasi tambang, analisa kebutuhan data proses alur kerja awal hingga akhir yang terjadi di tambang dan analisa kebutuhan sistem dengan membuat Flowchart, Use Case Diagram, Data Flow Diagram, Entity Relationship Diagram. Tim mengerjakan project aplikasi terkait transaksi tambang. Aplikasi tersebut mempermudah dalam pelaporan transaksi tambang terutama terkait pembayaran pajak bahan material yang keluar setiap hari. Berdasarkan hasil analisis pengembangan Sistem Informasi Tambang dapat disimpulkan bahwa Sistem ini dirancang sedemikian rupa agar efisisen, efektif, berkeadilan dan akuntable. Dengan dibuatnya Sistem Informasi Tambang diharap dapat menjadi lebih baik.

ANOTASI DATA MACHINE LEARNING DENGAN LABEL STUDIO DAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK MENINGKATKAN HASIL AKURASI SENTIMEN PADA HOTEL HORISON, Abdul Kholiq, NIM E41180711, Tahun 2022, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Mukhamad Angga Gumilang, S.Pd., M.Eng (Pembimbing Praktik Kerja Lapang), Ristiana,S.Kom (Pembimbing Lapang) Kegiatan yang dilakukan pada saat Praktek Kerja Lapang di PT. Global Data Inspirasi (Datains) adalah mempelajari tentang anotasi data machine learning menggunakan label studio dan jupyter lab. Dalam kegiatan Praktek Kerja Lapang ini terdapat beberapa pokok bahasan utama yaitu anotasi data review hotel horison.

SISTEM KENDALI OTOMASI PENYIRAMAN IRIGASI CURAH BERBASIS INTERNET OF THINGS PADA BUDIDAYA TANAMAN BAWANG DAUN, Fajar Putra Utama, NIM E32180648, Tahun 2021, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Hariyono Rakhmad, S.Pd, M.Kom (Dosen Pembimbing) Sebagian petani saat ini banyak yang masih menggunakan cara manual untuk melakukan penyiraman pada tanaman sehingga akan membutuhkan cukup banyak waktu dan tenaga. Cuaca juga merupakan hal yang tidak menentu, misal penyiraman tanaman dilakukan pagi hari, cuaca siang hari mendung maka kondisi tanah pada sore harinya mungkin akan tetap basah karena tidak terjadi penguapan sehingga tidak perlu disiram lagi (Kurniawan, 2015). Hal tersebut membuat petani agak kesulitan dalam menentukan waktu yang tepat untuk menyiram tanaman karena penyiraman adalah salah satu faktor penunjang kualitas tanaman termasuk bawang daun. Seiring dengan perkembangan teknologi, sistem penyiraman dengan metode irigasi curah cukup efektif untuk menyiram tanaman bawang daun mengingat tanaman bawang daun memiliki daun yang agak renggang sehingga pancaran air dapat mencapai tanah secara merata (Kurniawan, 2015). Untuk membantu para petani bawang daun maka diperlukan suatu alat penyiram tanaman otomatis yang bisa bekerja dengan baik sehingga dapat menghemat waktu dan tenaga petani untuk melakukan penyiraman. “Sistem Kendali Otomasi Penyiraman Irigasi Curah Berbasis Internet of Things Pada Budidaya Tanaman Bawang Daun” ini dibuat untuk membantu mengatasi beberapa masalah yang telah disebutkan sebelumnya.

Twitter adalah media sosial berbasis microblogging. Microblogging adalah jenis media sosial yang memfasilitasi penggunanya untuk menulis dan mempublikasikan aktivitas atau opini secara bebas. Twitter tidak hanya berdampak positif, tetapi juga berdampak negatif. Dampaknya adalah munculnya berbagai jenis pelanggaran kejahatan, misalnya ujaran kebencian. Tentu saja, dibutuhkan bantuan ahli bahasa untuk mengidentifikasi ujaran kebencian yang membutuhkan waktu lama untuk diidentifikasi menggunakan sistem. Penelitian ini menggunakan metode K - Nearest Neighbor, total 1000 data dibagi menjadi 700 sebagai data latih dan 300 sebagai data uji. dengan klasifikasi ujaran kebencian agama, ujaran kebencian rasial dan netral. Hasil proses pengujian dengan menggunakan confusion matrix diperoleh akurasi data latih sebesar 70%, 80%, dan 90% yaitu 98,5%, 98,3%, dan 98,5% dengan nilai k=7. Klasifikasi data pengujian mayoritas adalah 33% ujaran kebencian agama, 17% ujaran kebencian rasial dan 50% tergolong netral.