Updated 2025-11-14 22:38:00 +07:00
Updated 2024-07-24 14:16:47 +07:00
Updated 2025-06-18 09:10:04 +07:00
Updated 2025-06-05 17:05:33 +07:00
ToySmart adalah sistem penjualan mainan anak berbasis website yang dilengkapi dengan fitur rekomendasi produk menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Sistem ini dikembangkan untuk membantu pelanggan menemukan mainan yang paling sesuai berdasarkan beberapa kriteria penilaian, sehingga proses pemilihan produk menjadi lebih mudah, cepat, dan objektif.
Updated 2026-06-22 00:02:58 +07:00
Updated 2026-07-09 12:42:16 +07:00
Penelitian ini difokuskan pada pengembangan sistem deteksi dini penyakit Parkinson melalui gambar spiral dan gelombang yang bertujuan untuk mendukung skrining awal sebelum dilakukan pengecekan lebih lanjut ke Dokter Spesialis Saraf. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem deteksi dini penyakit Parkinson melalui gambar spiral dan gelombang. Metode yang digunakan melibatkan penggunaan Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur DenseNet-169 untuk mengklasifikasikan tulisan tangan sebagai tremor atau non tremor.
Updated 2024-05-29 08:57:54 +07:00
Updated 2025-07-07 11:06:26 +07:00
Bola voli merupakan salah satu cabang olahraga bergengsi dalam ajang Pekan Olahraga dan Seni (PORSENI) antar Politeknik se-Indonesia. Unit Kegiatan Mahasiswa Olahraga (UKM-O) Politeknik Negeri Jember memiliki tim bola voli putra yang rutin mengikuti ajang tersebut setiap dua tahun sekali. Pelatih tim bola voli mengalami kesulitan dalam menentukan pemain inti, karena banyaknya anggota yang memiliki kemampuan yang hampir setara, serta belum adanya sistem yang mendukung keputusan secara objektif. Dengan adanya website ini diharapkan dapat membantu pelatih dalam menyeleksi atlet bola voli putra dilingkungan Politeknik Negeri Jember secara objektif dan akurat untuk menghadapi PORSENI.
Updated 2025-05-16 10:00:12 +07:00
Updated 2026-06-11 10:54:07 +07:00
Updated 2024-06-28 14:07:36 +07:00
Updated 2025-06-30 14:43:08 +07:00
Updated 2025-06-23 15:46:01 +07:00
Updated 2026-06-24 18:36:52 +07:00
Updated 2025-07-25 15:55:38 +07:00
Updated 2025-07-25 15:12:34 +07:00
Updated 2025-08-15 13:41:21 +07:00
Rumah merupakan suatu ruang yang memberikan rasa aman dan nyaman bagi penghuninya. Namun, seringkali terdapat risiko kebakaran di dalam rumah, terutama di area dapur yang menjadi pusat aktivitas memasak. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah solusi yang mampu mendeteksi potensi kebakaran sejak dini, memberikan peringatan kepada penghuni, dan segera otomatis mengambil tindakan pencegahan.
Tugas akhir ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem deteksi kebakaran berbasis Internet of Things (IoT) yang dapat memantau kondisi dapur secara real-time. Sistem ini memanfaatkan sensor asap, sensor api, serta sensor suhu dan kelembapan yang dihubungkan dengan mikrokontroler ESP32 pin 38. Data dari sensor dikirimkan ke aplikasi mobile berbasis Flutter sebagai media monitoring.
Hasil pengujian ini akan menunjukkan bahwa alat yang dirancang berfungsi dengan baik sesuai dengan fungsinya. Sistem mampu membaca dan menampilkan data sensor secara otomatis, mendeteksi potensi kebakaran, serta mengaktifkan sistem pemadaman secara otomatis sehingga tindakan pencegahan kebakaran dapat diambil secara dini. Dengan demikian, alat ini di harapkan dapat menjadi Solusi preventif yang efektif untuk meningkatkan keamanan dapur dari resiko kebakaran
Updated 2025-08-21 15:57:19 +07:00
Rumah merupakan suatu ruang yang memberikan rasa aman dan nyaman bagi penghuninya. Namun, seringkali terdapat risiko kebakaran di dalam rumah, terutama di area dapur yang menjadi pusat aktivitas memasak. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah solusi yang mampu mendeteksi potensi kebakaran sejak dini, memberikan peringatan kepada penghuni, dan segera otomatis mengambil tindakan pencegahan.
Tugas akhir ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem deteksi kebakaran berbasis Internet of Things (IoT) yang dapat memantau kondisi dapur secara real-time. Sistem ini memanfaatkan sensor asap, sensor api, serta sensor suhu dan kelembapan yang dihubungkan dengan mikrokontroler ESP32 pin 38. Data dari sensor dikirimkan ke aplikasi mobile berbasis Flutter sebagai media monitoring.
Hasil pengujian ini akan menunjukkan bahwa alat yang dirancang berfungsi dengan baik sesuai dengan fungsinya. Sistem mampu membaca dan menampilkan data sensor secara otomatis, mendeteksi potensi kebakaran, serta mengaktifkan sistem pemadaman secara otomatis sehingga tindakan pencegahan kebakaran dapat diambil secara dini. Dengan demikian, alat ini di harapkan dapat menjadi Solusi preventif yang efektif untuk meningkatkan keamanan dapur dari resiko kebakaran.
Updated 2025-08-21 16:08:19 +07:00