Pesawat merupakan salah satu jenis transportasi yang sering digunakan di dunia. Untuk mengatur lalu lintas dan mengawasi pergerakan jalur penerbangan dibutuhkan sebuah radar yang dapat menerima sinyal Automatic Dependent Surveillance Broadcast (ADSB). Dalam pengadaan pembangunan radar ADSB dan menara Air Traffic Control (ATC) pada bandara membutuhkan waktu yang lama dan biaya yang sangat mahal. Penggunaan alat Register Transfer Logic-Software Defined Radio (RTL-SDR) ini bertujuan untuk mengurangi biaya operasional dan mempersingkat waktu yang dibutuhkan dalam pembangunan radar dan menara ATC. Pemanfaatan alat ini juga lebih mobilitas karena dapat digunakan dan diakses dimana saja tanpa harus dibangun pada lokasi tertentu. Proyek akhir ini merupakan analisis performansi SDR penerima sinyal ADSB menggunakan RTL-SDR berbasis raspberry. Metode yang digunakan pada proyek akhir ini adalah metode penelitian pengembangan untuk mengembangkan antenna yang digunakan dalam menerima sinyal ADSB. Analisis ini menggunakan antena standar dari dongle RTL-SDR sebagai penerima sinyal ADSB. Informasi bit- bit pesan yang telah diterima akan diproses dan ditampilkan dengan menggunakan raspberry. Hasil yang diharapkan adalah antena yang telah dikembangkan dapat menerima sinyal ADSB dengan hasil jangkauan yang lebih luas dan optimal.

Dengan semakin banyaknya kendaraan di Indonesia, teknologi pun turut semakin meningkat. Tetapi dengan hal ini pun masih tidak luput dari kecelakaan, yang mana beberapa penyebabnya adalah kondisi jalanan dan bagian kendaraan yang langsung bersentuhan dengan jalan yaitu ban. Ban merupakan komponen kendaraan yang bersentuhan langsung dengan aspal. Kualitas dan komposisi ban dari bagian luar hingga dalamnya sangat penting untuk diperhatikan. Tidak hanya kualitas komponen, tekanan udara dan suhu ban juga perlu diperhatikan. Pada dasarnya masih banyak orang belum mengetahui dan kurang peduli dengan tekanan dan udara ban kendaraan mereka sesuai standart yang ditentukan. Hal ini pun didukung dengan kesulitan pemilik kendaraan me-monitor suhu dan tekanan ban kendaraan mereka secara manual. Oleh karena itu, diperlukan alat pendeteksi tekanan dan suhu ban mobil, yang akan terhubung dengan sensor yang dipasang pada ban mobil. Sistem ini menggunakan empat buah TPMS (Tire Pressure Monitoring System). TPMS yang digunakan pada sistem ini adalah direct TPMS (sistem langsung) yang mengandalkan sensor yang biasanya sudah dipasang pada setiap katup ban yang bekerja untuk me-monitor tekanan angin. TPMS jenis ini biasanya mengirimkan data tekanan yang akurat langsung dari pentil ban secara real-time melalui empat sensor khusus yang dipasang di katup ban mobil. Data tekanan nantinya dapat dimonitor dengan sistem monitoring yang telah dibuat yaitu aplikasi yang berbasis Android/iOS. Data yang dikirim oleh sensor TPMS menerapkan line coding Manchester, di perangkat penerima RTL-SDR dilakukan proses decoding untuk mengamankan data yang akan dikirim. Kemudian data dikirim ke server menggunakan jaringan internet.

Dengan pesatnya peningkatan jumlah data yang tersedia untuk analisis, muncul kebutuhan untuk memanfaatkan data tersebut guna meningkatkan proses pembelajaran. Analisis data didefinisikan sebagai pengukuran, pengumpulan, analisis, dan pelaporan data serta konteksnya, dengan tujuan memahami dan mengoptimalkan proses. Konsep ini erat kaitannya dengan dasbor analitik, yang menampilkan berbagai indikator terkait pengambilan dan pemrosesan data. Studi yang dirilis oleh Amazon Web Services (AWS) menunjukkan bagaimana organisasi bisnis di Indonesia memanfaatkan data untuk menjembatani kesenjangan kematangan data. Faktor-faktor kunci seperti peralatan dan teknologi, keterampilan digital, dan keamanan data sangat penting dalam proses ini. Laporan "Demystifying Data 2022" yang disusun oleh Deloitte Access Economics mengungkap bahwa penggunaan analitik, kecerdasan buatan (AI), dan pembelajaran mesin (Machine Learning) dapat meningkatkan pendapatan perusahaan sebesar 13,8% per tahun. Survei terhadap 523 pejabat senior pengambil keputusan di berbagai organisasi di Indonesia mengindikasikan bahwa kematangan data berkontribusi signifikan terhadap peningkatan penjualan dan pendapatan. Analitik data memberikan visibilitas mendalam dan pemahaman yang lebih baik tentang proses dan layanan, serta menghasilkan wawasan yang dapat diterapkan untuk menciptakan pengalaman yang dipersonalisasi, produk digital terkait, dan peningkatan produktivitas operasional

Kesegaran daun selada merupakan parameter penting yang memengaruhi kualitas rasa, kandungan nutrisi, dan daya simpan, terutama pada sistem budidaya hidroponik. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan alat uji kesegaran daun selada berbasis sensor multispektral AS7341 dan mikrokontroler ESP32 yang dapat beroperasi secara real-time. Sistem pengukuran dilengkapi dengan pencahayaan LED near-infrared (NIR) terkontrol serta sensor intensitas cahaya BH1750 untuk menjaga kestabilan pencahayaan, dengan nilai rata-rata error sebesar 2,34%. Data spektral dianalisis untuk mengidentifikasi karakteristik reflektansi daun pada berbagai tingkat kesegaran. Hasil analisis menunjukkan bahwa daun segar memiliki reflektansi NIR lebih tinggi dibandingkan daun layu dan busuk. Nilai Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) digunakan sebagai parameter pendukung dengan rentang nilai 0,006–0,010 untuk daun segar, 0,002–0,005 untuk daun layu, dan −1,00–0,00 untuk daun busuk. Analisis Principal Component Analysis (PCA) menunjukkan bahwa komponen utama pertama menjelaskan lebih dari 97% variasi data. Pengujian model menunjukkan bahwa metode Partial Least Squares (PLS) memiliki kinerja terbatas dengan nilai R² sebesar 0,6447 dan RMSE 0,02798, sedangkan model Random Forest memberikan performa terbaik dengan nilai R² sebesar 0,9293 dan RMSE sebesar 0,01144, serta mampu mengklasifikasikan tingkat kesegaran daun selada menjadi segar, layu, dan busuk. Implementasi model terbaik pada sistem berbasis ESP32 yang terintegrasi dengan aplikasi antarmuka berbasis Flutter membuktikan bahwa sistem dapat beroperasi secara real-time, dengan waktu respons sekitar 3-5 detik Hasil pengujian yang didapat menggunakan indeks NDVI dan FI menghasilkan tingkat kesesuaian sebesar 80%, dengan kesalahan utama terjadi pada kelas transisi akibat kemiripan karakteristik spektral.

Kegiatan Tugas Akhir ini adalah melakukan audit TI (Teknologi Informasi) di lingkungan Pemerintah Kota Surabaya, terhadap pelaksanaan sistem perijinan di UPTSA (Unit Pelayanan Terpadu Satu Atap). Surabaya telah memperoleh berbagai penghargaan baik tingkat nasional maupun internasional, dalam pelaksanaan pelayanan publik, namun ada beberapa kendala yang harus dievaluasi dan diperbaiki sehingga layanan berbasis TI yang diberikan menjadi lebih baik. Pelaksanaan Audit TI pada tugas akhir ini menggunakan kerangka kerja (framework) COBIT 4.1 yang terfokus pada kontrol yang digunakan oleh kepala daerah. Dari hasil Audit TI yang sudah dilakukan, didapatkan kesimpulan bahwa dukungan Sistem Perijinan terhadap proses pelayanan publik yang berjalan di UPTSA memiliki tingkat kematangan yang berada pada level 2 (Repeatable but Intuitive), artinya sistem perijinan telah berjalan dengan cukup baik, namun untuk mengatasi permasalahan yang terjadi masih bersifat informal dan mengandalkan intuisi individual. Rekomendasi hasil Audit TI yang saya sampaikan bisa menjadi solusi untuk mengatasi berbagai masalah yang terjadi dan sebagai acuan untuk strategi pengembangan TI ke depan.