Cedera kepala merupakan penyebab mortalitas dan morbiditas terbanyak yang biasanya menyebabkan pendarahan (patologis) yang terjadi di dalam kranium yang sering disebut dengan pendarahan otak atau Intracranial Hemorrhage (ICH). Tetapi pada saat ini diagnosa pendarahan otak (ICH) dan penentuan jenisnya masih dilakukan secara manual dengan cara mengambil gambar otak atau sering disebut CT-Scan. Kemudian baru hasil foto tersebut dianalisis oleh dokter spesialis radiologi yang berpengalaman. Pada penelitian ini dilakukan pemodelan Convolutional Neural Network sebagai alat bantu dokter untuk mendeteksi pendarahan otak (ICH) berdasarkan gambar CT-Scan dan juga menunjukkan tingkat kemungkinan / probabilitasnya untuk lima kelas yaitu epidural, intraparenchymal, intraventricular, subarachnoid, dan subdural. Dataset yang dipakai terdiri dari total lebih dari 750.000 gambar CT-Scan otak diambil dari Radiological Society of North America (RSNA). Pemodelan Convolutional Neural Network pada penelitian ini adalah Inceptionv3 dengan empat layer lainnya yaitu layer konvolusi, fungsi aktivasi layer, pooling layer, dan fully connected layer. Hasil dari penelitian ini menunjukkan model klasifikasi pendarahan otak (ICH) yang ditemukan mendapatkan akurasi sebesar 80% dan dapat melabeli gambar CT-Scan secara otomatis untuk membantu dokter radiologi sehingga dapat mengurangi biaya, waktu, dan human error.

Pendidikan merupakan variabel vital untuk pembangunan suatu bangsa. Dalam upaya pembangunan bidang pendidikan, pemerintah telah melakukan sejumlah kebijakan, salah satunya yaitu program Bidikmisi di perguruan tinggi. Pengajuan beasiswa Bidikmisi pada kampus Politeknik Elektronika Negeri Surabaya yang cukup banyak serta banyaknya kriteria-kriteria yang harus ditentukan untuk menentukan siapa yang berhak mendapatkan beasiswa tersebut, maka dibutuhkan sistem yang dapat membantu membuat keputusan penerima beasiswa dengan cepat dan tepat. Sistem ini dibuat untuk dapat membantu dalam melakukan proses penyeleksian beasiswa bidikmisi. Selanjutnya untuk penginformasian penerimaan bidikmisi akan dilakukan melalui web berupa list pelamar diterima dan ditolak serta pesan singkat atau SMS bagi pelamar yang diterima. Pada penelitian ini diperoleh hasil pengujian untuk tiap sistem pada sisi user/pelamar dan pada sisi admin serta pengujian SAW pada sistem, diperoleh tingkat keberhasilan dengan persentase 100%. Kemudian pada pengujian perbandingan metode SAW berdasarkan sistem dan perhitungan manual diperoleh hasil yang hampir sama. Selanjutnya, dari hasil pengujian web user diketahui bahwa pada fitur beranda memiliki rata-rata delay yang paling besar, yaitu 1473ms. Sedangkan dari hasil pengujian delay pada web admin yang dibuat dapat diketahui bahwa pada fitur beranda memiliki rata-rata delay yang paling besar, yaitu 1667ms. Perolehan nilai delay yang berbeda-beda ini disebabkan oleh kecepatan jaringan yang berubah-ubah dalam mengakses tiap halaman tersebut.

Informasi yang ada pada objek koleksi museum merupakan tambahan wawasan dan pengetahuan baru bagi para pengunjung. Namun metode penyampaian informasi di beberapa museum di Indonesia yang ada saat ini dirasa masih memiliki keterbatasan pada kuantitas informasi dan jumlah tenaga pemandu museum. Oleh karena itu dirasa perlu untuk membuat sebuah sistem berbasis komponen elektronika untuk menutupi keterbatasan tersebut. Sistem yang dibuat memiliki konsep dimana informasi tentang suatu objek akan disampaikan dalam bentuk suara secara otomatis saat seorang pengunjung melakukan pengamatan terhadap objek tersebut. Karakteristik Line-of-sight dari infrared link digunakan sebagai dasar dari sistem pemandu otomatis ini. Rangkaian pemancar infrared yang diletakkan pada objek museum akan memancarkan data tertentu secara kontinyu. Sedangkan rangkaian penerima data infrared dan audio player diletakkan di sisi pengunjung. Sehingga saat pengunjung melakukan pengamatan, kondisi Line-of-sight dari infrared link akan terpenuhi. Pada kondisi Line-of-sight tersebut, data yang dipancarkan oleh rangkaian pemancar infrared dapat diterima oleh rangkaian penerima data infrared dan menjadi pemicu bagi mikrokontroler untuk memainkan informasi suara yang berkesesuaian dengan objek yang sedang diamati. Pengujian yang dilakukan pada sistem ini meliputi kesesuaian informasi suara yang disampaikan dengan objek yang diamati, jarak minimum dan maksimum pengamatan pengunjung, sudut pengamatan pengunjung serta jarak antar objek yang diperbolehkan. Posisi ideal pengamatan seorang pengunjung terhadap objek museum melalui sistem ini adalah pada jarak pengamatan 30 cm dengan jarak antar objek 30 cm.

Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) adalah sebuah teknik transmisi yang menggunakan beberapa subcarrier orthogonal (multicarrier). Kelebihan dari OFDM adalah efisiensi bandwidth yang tinggi dan dapat digunakan untuk pengiriman high rate data. Namun, OFDM memiliki kekurangan, yaitu tingginya nilai Peak-to-Average Power Ratio (PAPR). Nilai PAPR tersebut mempengaruhi efisiensi daya yang digunakan power amplifier pada transmitter dan menyebabkan distorsi pada sinyal yang dikirimkan. Untuk mengatasi hal tersebut, perlu penambahan predistorter pada sinyal OFDM sebelum dikuatkan oleh power amplifier. Tujuannya adalah untuk mengkompensasi nonlinier HPA dan memperbaiki kinerja sistem. Salah satu model digital predistorter yang bisa diterapkan adalah Newton. Metode Newton ini memiliki kelebihan konvergensitas titik konstelasi yang cepat. Tetapi, predistorsi ini tidak dapat mengurangi nilai PAPR. Oleh karena itu ditambahkan teknik reduksi PAPR yaitu Clipping. Pada proyek akhir kali ini menggunakan kombinasi digital predistorsi metode Newton dengan Clipping diharapkan dapat menurunkan nilai PAPR yang lebih baik daripada hanya menggunakan salah satu dari metode tersebut serta melakukan linearisasi HPA, sehingga efisiensi HPA meningkat.

Penyakit Diabetes Melitus merupakan salah satu penyakit penyebab angka kematina tinggi di Indonesia. Indonesia adalah negara terpadat keempat dan memiliki jumlah pendertia diabetes keenam terbesar di dunia (>10 juta orang terkena diabetes). Penyakit ini disebabkan oleh tingginya kadar glukosa dalam darah. Tingginya glukosa yang tidak terkontrol ini juga dikarenakan pankreas tidak dapat memenuhi kebutuhan insulin dalam tubuh. Sehingga dibutuhkan pengecekan secara berkala untuk memastikan akdar glukosa dalam darah tidak melebihi ambang batas normal. Alat untuk mengecek glukosa darah berkala yang banyak beredar dipasaran adalah alat pengecekan dengan metode invasive atau dengan melukai kulit untuk mendapatkan sampel darah. Dengan alat metode invasive ini, banyak penderita enggan untuk melakukan pengecekan glukosa darah secara berkala. Sehingga dibutuhkan alternative metode lain untuk para penderita diabetes yang memiliki trauma, ketakutan, atau tingkat toleransi rendah terhadap rasa sakit agar dapat melakukan cek glukosa darah berkala sehingga dapat mengontrol jumlah glukosa dalam darah. Dengan permasalahan tersebut, tugas akhir ini dibuat dengan tujuan untuk membuat alat pendeteksi glukosa darah alternative untuk mengatasi pasien dengant rauma atau tingkat toleransi terhadap rasa sakit yang rendah. Alat ini menggunakan sensor warna TCS34725 dan strip tes pH urin sebagai media pembacaannya. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa alat pendeteksi kadar glukosa pada darah dengan media pH urin memberikan informasi akdar glukosa dalam darah dengan rata-rata persentase akurasi sebesar 98.22% dan data hasil pembacaan juga akan tersimpan secara otomatis dan dapat diakses pada website.