Perkembangan teknologi dan ilmu pengetahuan yang pesat dari tahun ke tahun membuat banyak perubahan dari pola pikir manusia, sehingga menghasilkan berbagai macam inovasi baru dari suatu alat ataupun sistem berteknologi yang dapat membantu dan mempermudah pekerjaan manusia baik dalam bidang industri ataupun smart home. Terdapat penelitian yang pernah dilakukan mengenai kontrol level air pada industri minuman oleh Nur Roin Zainal dan juga penelitian tentang Prototype Penggunaan IoT untuk Monitoring Level pada Penampung Air menggunakan ESP8266 oleh Steven Sachio, Agustinus Noertjahyana dan Resmana Lim Aldi Rizaldi. Maka pada tugas akhir ini dibuat alat Pengontrol Air (Water Control) pada Bak Penampungan Air Menggunakan Nodemcu dan Terintegrasi Telegram. Dimana pada proyek akhir ini menggunakan mikrokontroler Nodemcu ESP8266 yang di program menggunakan Bahasa C pada Arduino IDE dengan monitoring melalui Platform Thinger.io dan aplikasi Telegram. apabila level air diatas 7 cm maka akan terdapat notifikasi pada telegram “Ketinggian Air Kurang” dan user dapat memberikan perintah “Fill” sehingga pompa akan mengisi bak hingga batas normal, apabila kekeruhan air bernilai diatas 5 maka program akan terdeteksi keruh dan akan mengirimkan notifikasi pada telegram “Kondisi Air Keruh” sehingga user dapat memberikan perintah “Drain” untuk menyalakan solenoid valve dan air akan terkuras, ketika suhu berada diatas 30 C maka akan terdapat notifikasi telegram “Suhu Air meningkat”.

Bagi sebagian besar masyarakat Indonesia, transportasi umum terutama bus masih menjadi salah satu pilihan utama untuk bepergian. Untuk rute bus yang tergolong dekat, para penumpang umumnya akan menunggu bus di halte. Halte bus biasanya terletak di tempat tempat strategis yang berada di sepanjang rute bus, seperti di dekat kampus, rumah sakit, pusat perbelanjaan, dan tempat penting lainnya. Namun, masih banyak halte bus yang kondisinya gelap pada saat malam hari atau saat cuaca mendung. Oleh karena itu, pada proyek akhir ini akan dirancang manajemen lampu yang menggunakan daya dari baterai yang diisi menggunakan panel surya. Tegangan dan arus yang dihasilkan dari panel surya akan melalui rangkaian SEPIC. Nilai tegangan dan arus keluaran dari SEPIC akan dibaca oleh sensor tegangan dan sensor arus yang digunakan untuk menentukan kerja dari SEPIC. Manajemen lampu halte bus juga ditambahkan agar lampu dapat menyala dan mati secara otomatis berdasarkan pembacaan sensor cahaya di sekitar halte. Manajemen lampu juga dilakukan pada tengah malam, saat halte jarang digunakan, sehingga beberapa lampu akan dimatikan. Penentuan waktu pada sistem ini menggunakan fitur RTC dari mikrokontroler STM32F407VGT6. Baterai akan mengisi daya saat kondisi cerah, dan otomatis akan terputus ketika nilai SOC mencapai 80 persen. Pada kondisi pengisian, lampu akan dalam keadaan mati. Namun, ketika halte kurang pencahayaan, maka lampu akan menyala dan proses pengisian akan berhenti. Konverter yang digunakan pada proyek akhir ini adalah SEPIC Converter yang berfungsi sebagai pengatur nilai tegangan pengisian baterai. Pemantauan ini bertujuan untuk menghindari terjadinya pengisian berlebih dan pengosongan berlebih pada baterai. Diharapkan pada proyek akhir ini, lampu halte dapat menyala dan mati secara otomatis, serta proses pengisian dapat berjalan dengan baik dengan pengaturan tegangan dari SEPIC yang disuplai oleh panel surya.

Sebagai sekolah kejuruan program Pelatihan Kerja Lapangan atau disingkat sebagai PKL merupakan program wajib untuk setiap siswa SMK Negeri 3 Pamekasan. Program PKL ini merupakan program kegiatan wajib dengan tujuan mengimplementasikan pelajaran yang didapat disekolah kedalam dunia pekerjaan. Program PKL ini melewati beberapa proses mulai dari pengajuan, penempatan, pengisian absensi, logbook serta pengambilan sertifikat dilakukan semuanya secara manual sehingga berdampak pada kurang efektif dan efesien program PKL ini.. Tujuan dari tugas akhir ini adalah untuk merancang dan membuat aplikasi yang dapat digunakan untuk mempermudah proses dari program PKL ini untuk memaksimalkan cara kerjanya.

Paru-paru merupakan organ vital pada sistem pernapasan (respirasi) yang sangat penting untuk diperhatikan, karena organ ini mempunyai tugas untuk melakukan pertukaran gas yang berguna menstabilkan suplai oksigen (O2) pada aliran darah manusia. Jika darah mengalami kekurangan oksigen, maka tubuh akan mengalami ketidakseimbangan. Dengan mengukur kapasitas volume paru-paru dapat diketahui kemampuan paru untuk mengembang. Pada penelitian ini dirancang alat ukur kapasitas paru-paru yang berguna untuk memantau kondisi paru dengan menggunakan mikrokontroller Arduino Nano, sensor yang digunakan pada mouthpiece merupakan sensor tekanan MPX5100dp, dengan tampilan dapat diakses melalui layar smartphone. Alat ini telah berhasil dirancang dan direalisasikan untuk mendeteksi kesehatan paru-paru seseorang berdasarkan pengukuran nilai kapasitas vital paru-paru, dengan tingkat persentase keberhasilan rata-rata pengukuran kapasitas vital paru-paru adalah 96,79 % dengan error sebesar 3,21 %.

Kanker merupakan penyebab kematian terbanyak di dunia. Sebanyak 32,4 juta penderita kanker saat ini, 52% diantaranya adalah kanker yang banyak dialami kaum perempuan yaitu kanker pada sistem reproduksi wanita. Sebenarnya kanker merupakan penyakit kronis yang sangat bisa untuk disembuhkan jika diberikan penanganan cepat dan tepat. Sampai saat ini, pasien hanya mendapat hasil pemeriksaan dari dokumen hasil lab dan keterangan langsung dari dokter. Dari latar belakang tersebut, munculah ide untuk membuat aplikasi personal healthcare bagi pasien disertai prediksi tingkat resiko kanker rahim sebagai langkah preventif, ke dalam sebuah aplikasi mobile yang mudah untuk dipakai. Tujuan dari proyek akhir ini untuk mempermudah pasien mengetahui prediksi dari tingkat risiko kanker rahim sehingga apabila diidentifikasi tingkat risiko penyakit yang cukup tinggi, pasien bisa segera mendapat penanganan lebih lanjut. Aplikasi ini menggunakan metode Logistic Regression untuk mengetahui prediksi dari tingkat risiko seseorang mengalami kanker rahim dengan menggunakan data supervised yang diperoleh dari RSI Jemur Sari Tahun 2017. Adapun variable yang sangat mempengaruhi tingkat risiko kanker rahim adalah pendarahan vagina, benjolan di vagina, dan nyeri di daerah pinggang atau perut bagian bawah. Dengan adanya aplikasi ini dapat membantu pasien mengetahui prediksi dari tingkat risiko kanker rahim yang dideritanya. Hasil pengujian metode Logistic Regression yang digunakan mempunyai tingkat akurasi yang cukup tinggi mencapai 95% dalam klasifikasi data begitu juga dengan ketepatan klasifikasi pada presisi dan recall.