Pos Pelayanan Terpadu (Posyandu) merupakan salah satu bentuk Upaya Kesehatan Bersumberdaya Masyarakat (UKBM) yang memiliki peran sangat strategis dalam memantau tumbuh kembang balita, pelayanan gizi, serta pemeliharaan kesehatan ibu dan anak di tingkat desa. Namun, pelaksanaan administrasi pelayanan pada Posyandu Desa Rejosari saat ini masih menerapkan metode konvensional berbasis dokumen fisik sehingga memicu risiko kerusakan berkas, duplikasi data, lambatnya pencarian riwayat medik pasien, serta besarnya potensi kesalahan manusia (human error) dalam kalkulasi angka laporan bulanan. Urgensi dari masalah ini terlihat dari terhambatnya deteksi dini kasus stunting akibat perhitungan status gizi balita yang masih manual, serta rendahnya tingkat partisipasi kunjungan warga karena keterbatasan media penyampaian informasi jadwal kegiatan posyandu yang kurang efektif di lapangan. Untuk mengatasi kendala administratif tersebut, penelitian proyek akhir dengan skala cakupan wilayah Desa Rejosari ini bertujuan merancang dan membangun sebuah Sistem Informasi Posyandu berbasis web yang memanfaatkan keandalan framework Laravel serta sistem manajemen basis data terpusat menggunakan MySQL. Metodologi penyelesaian masalah dilakukan melalui tahapan observasi alur pelayanan fisik dan wawancara mendalam bersama bidan desa untuk mengonfigurasi kebutuhan sistem, yang kemudian ditransformasikan ke dalam rancangan arsitektur diagram data serta pemodelan antarmuka digital yang komprehensif. Klaim orisinalitas utama dari platform ini adalah penerapan algoritma komputasi otomatis berdasarkan aturan standar antropometri WHO menggunakan metode Z-Score, yang mampu memproses variabel fisik secara real-time untuk menentukan status gizi anak secara konsisten saat kader melakukan penginputan data harian. Guna mengoptimalkan sistem komunikasi, solusi ini mengintegrasikan teknologi WhatsApp Gateway API sebagai media pengingat otomatis jadwal imunisasi H-1 kegiatan serta sistem peringatan dini (early warning) yang langsung mengirim pesan peringatan kepada nomor orang tua balita dengan kondisi status gizi kritis. Sistem web ini juga memfasilitasi kebutuhan pelaporan melalui penyediaan modul rekapitulasi data otomatis, sehingga ketua kader dapat mencetak (export) laporan bulanan yang valid dalam format PDF atau Excel secara instan tanpa perlu melakukan kalkulasi ulang yang menyita waktu. Evaluasi terhadap kinerja perangkat lunak diringkas melalui pelaksanaan eksperimen terstruktur menggunakan skenario Black Box Testing untuk menguji fungsionalitas masukan dan keluaran sistem, serta pengujian User Acceptance Testing (UAT) untuk menilai aspek kegunaan (usability) sistem secara langsung oleh kader dan ibu peserta posyandu. Hasil analisis eksperimen menunjukkan tingkat keberhasilan fungsionalitas sebesar 100% pada uji coba Black Box, dan perhitungan kuesioner UAT yang disebarkan kepada 59 responden memperoleh nilai persentase penerimaan sebesar 69,24%, sehingga sistem informasi ini terbukti valid berada dalam kategori "Baik" untuk diimplementasikan.

Identifikasi manual penyakit daun pisang seperti Sigatoka dan Leaf Spot seringkali rentan terhadap subjektivitas dan inkonsistensi. Untuk mempermudah pengguna non-teknis di lapangan, proyek akhir ini merancang "BananaLeaf Check", sebuah sistem klasifikasi penyakit daun pisang berbasis website. Sistem ini mengintegrasikan kecerdasan buatan YOLOv8 dengan antarmuka web interaktif melalui arsitektur client-server berbasis Python Flask, serta SQLite untuk penyimpanan riwayat diagnosis. Model pengenalan citra dilatih menggunakan dataset dari Kaggle yang dibagi menjadi empat kelas: Healthy, Sigatoka, Leaf Spot, dan Unknown (berfungsi menolak gambar non-daun secara cerdas). Hasil pengujian Black Box Testing menunjukkan seluruh komponen sistem berjalan stabil tanpa kegagalan. Evaluasi model menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi dengan nilai mean Average Precision (mAP@0.5) sebesar 92,5%. Konfigurasi terbaik dicapai pada confidence threshold 0,33 dengan puncak F1-score 0,94, serta waktu respons inferensi yang sangat cepat yakni 55,50 ms per gambar. Hasil ini membuktikan bahwa BananaLeaf Check merupakan alat bantu diagnosis mandiri yang handal, cepat, konsisten, dan terdokumentasi secara efektif.

Jaringan sensor nirkabel adalah sebuah jaringan yang menghubungkan perangkat-perangkat seperti sensor node, router dan sink node. Permasalahan utama dari sebuah jaringan sensor nirkabel adalah terbatasnya sumber daya yang digunakan, untuk itu diperlukan suatu optimasi penggunaan daya agar suatu node dalam jaringan sensor nirkabel mampu bertahan untuk waktu yang cukup lama, karena jika modul jaringan sensor penggunaan daya nya besar maka waktu bertahan nya akan menurun. salah satu optimasi yang dilakukan adalah dengan memanfaatkan fitur dari xbee yang di gunakan yaitu mode sleep. dengan mode sleep yang secara periodik maka dapat dilakukan pengecekan apakah ada data yang masuk sehingga proses pembacaan sensor akan dilakukan pada saat ada permintan dari server yang membuat penggunaan daya modul jaringan sensor menurun.dari hasil pengujian yang dilakukan maka sumber daya yang mampu dihemat jika dibandingkan dengan sebelum dilakukan optimasi mencapai 74,6%. Selain itu didapatkan waktu bertahan sampai 22,22 hari sedangkan sebelum optimasi hanya mampu bertahan sampai 5,65 hari.

Penjadwalan merupakan bagian utama pada sebuah real-time operating system (RTOS). Penjadwalan akan menentukan bagaimana sebuah RTOS akan berjalan ketika terdapat task yang harus dikerjakan. Pada umumnya, sistem operasi membedakan antara penjadwalan thread yang di atur oleh software kernel scheduler dan penjadwalan interrupt service routine (ISR) yang langsung diatur oleh hardware. Hal tersebut akan menimbulkan masalah priority inversion dimana ISR dengan prioritas rendah dapat mengintrupsi thread dengan prioritas tinggi. Dari permasalahan tersebut, penelitian ini akan menjadi solusi dengan memadukan konsep penjadwalan oleh software kernel dan penjadwalan ISR yang langsung diatur oleh hardware. Dari konsep penjadwalan dengan ruang prioritas terpadu ini maka akan dibuat interrupt-driven scheduling dimana thread akan menjadi interrupt. Dalam tugas akhir ini interrupt-driven scheduling akan diimplementasikan pada mikrokontroller ARM Cortex-M, sehingga nantinya hanya ada ISR yang berjalan pada sistem operasi. Dengan mengimplementasikan konsep interrupt-driven scheduling diharapkan kernel sebuah RTOS akan lebih sederhana untuk mengatur jalannya sebuah sistem operasi diatasnya, dan mengijinkan perangkat keras untuk menjalankan penjadwalan pada sistem interrupt. Hasilnya dibuat dua desain RTOS, desain pertama FLoW RTOS akan berjalan pada layer aplikasi dan desain kedua berjalan pada sistem interrupt. Terdapat dua perhitungan performa yang diuji yaitu performa kecepatan pembuatan task dan performa kecepatan context switch. Dari percobaan dan pengujian yang telah dilakukan, performa pembuatan task pada desain pertama membutuhkan waktu 52 mikro detik sedangkan pada desain kedua membutuhkan waktu 24 mikro detik. Untuk performa context switch desain pertama membutuhkan waktu 18 mikro detik sedangkan desain kedua membutuhkan waktu 7 mikro detik. Hal ini membuktikan bahwa performa pembuatan task dan context switch lebih ringan desain kedua daripada desain pertama karena ringan nya kernel yang dibuat dan berjalannya task di sistem interrupt. Namun desain kedua belum dapat menerapkan preemption untuk melakukan context switch ditengah-tengah jalannya task karena evaluasi deadline berjalan menunggu selesainya task untuk dieksekusi.

Tingkat stres dan ketegangan otot yang tinggi dalam masyarakat modern telah meningkatkan permintaan akan layanan pijat, sementara terapis manusia memiliki keterbatasan dalam hal biaya, ketersediaan, dan konsistensi, dan perangkat pijat komersial masih kaku serta tidak mampu mengikuti kontur tubuh. Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan lengan robotik pijat ergonomis sebagai subsistem manipulasi dari Mesin Pijat Cerdas. Desain awal 5-DOF dihentikan setelah uji awal aktuator menunjukkan kecepatan stabil maksimum sebesar 1473 RPM pada tegangan 27,3 V, dan digantikan oleh lengan robotik 6-DOF yang dimodifikasi sebagai implementasi akhir. Lengan tersebut dipasang dalam konfigurasi gantry gantung di atas tempat tidur pijat dan dikendalikan oleh Teensy 4.1 dengan enam motor stepper, encoder magnetik, sakelar batas, dan Load cell satu sumbu dengan modul HX711. Titik-titik pijat yang diperoleh dari pemindaian LiDAR ditransformasikan ke dalam kerangka koordinat dasar lengan dan dieksekusi melalui kinematika terbalik. Pengujian pada manekin berbentuk punggung manusia selama siklus 132,75 detik menunjukkan gerakan menekan dan menyapu yang berkelanjutan, dengan pergerakan sendi terbesar pada Sendi 5 sebesar 147,095° serta perpindahan ujung efektor sebesar 192,04 mm dan 358,98 mm sepanjang sumbu Y dan Z. Load cell mencatat gaya kontak rata-rata sebesar 4,1738 N, puncak sebesar 6,5190 N, durasi kontak aktif selama 31,82 detik (24,0% dari siklus), dan kekakuan kontak sebesar 0,0445 N/mm. Hasil tersebut menunjukkan bahwa subsistem eksekusi lintasan dan pengukuran gaya berfungsi sesuai yang diharapkan, sementara gaya yang diterapkan hanya dipantau dan belum diatur secara aktif melalui kontrol loop tertutup. Kekakuan struktural, backlash mekanis pada Sendi 2 dan Sendi 5, kalibrasi Load cell, serta implementasi kontrol posisi-gaya adaptif masih perlu ditangani pada tahap pengembangan berikutnya.