Sistem Informasi Maintenance dan Trouble IT ( SIMAT ) Rumah Sakit Anwar Medika adalah Sebuah aplikasi berbasis web yang dikembangkan untuk mempermudah proses penanganan perawatan serta masalah teknis dirumah sakit . Sistem ini dirancang untuk meningkatkan efisiensi dalm pengelolaan permintaan pemeliharaan fasilitas serta pelaporan gangguan atau kerusakan yang memerlukan pengananan teknis. SIMAT memungkinkan pengguna baik dari kalangan staff rumah sakit maupun divisi terkait untuk mengajukan permintaan pemeliharaan secata terstruktur , lengkap dengan informasi rinci mengenai permsalahan yanf dihadapi. Sistem ini kemudian akan memproses dan mendistribusikan permintaan tersebut kepada teknis yang berwenang. sekaligus menyediakan fitur pelacakan progres penyelesaian masalah hingga selesai. dengan adanya SIMAT, proses pemeliharaan dan penanganan maintenance dan trouble di rumah sakit Anwar Medika menjadi lebih cepat, akurat, dan terdokumentasi dengan baik. Sistem ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan terhadap peningkatan kualitas layanan rumah sakir. menjaga kelancaran operasional, dan meminimalisir gangguan terhadap pelayanan tersebut.

Jumlah kecelakaan kerja yang terjadi di Indonesia tidak menurun dari tahun ke tahun. Salah satu penyebab kecelakaan kerja yang terjadi adalah kelalaian manusia dalam mengenakan alat pelindung diri atau yang disebut APD. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang dapat secara otomatis memonitor kelengkapan APD yang dikenakan oleh pekerja di lingkungan industri. Dengan menggunakan teknologi pengolahan citra menggunakan salah satu metode yang disebut convolutional neural network, sistem yang akan memantau secara langsung dapat dibangun dan mendeteksi pekerja yang tidak memakai APD secara lengkap. Dengan tingkat ketepatan sistem diketahui dengan membandingkan kondisi yang diberikan di lapangan dan kondisi yang dapat dibaca oleh sistem, yaitu diberikan beberapa kondisi manusia yang tidak memakai APD sepenuhnya, dan memakai APD sepenuhnya, dan hasil dari dipantau oleh sistem dibandingkan dengan kondisi yang diberikan oleh penguji, sistem ini dapat mengetahui dan membedakan antara pekerja yang mengenakan APD secara penuh dan tidak. Dengan jumlah gambar dataset sebanyak 14512, akurasi sistem ini adalah 79,14% dengan ketepatan hasil deteksi 80% dihitung dengan hasil deteksi pada data validasi dan kebenaran dasar dari data validasi. Sistem ini dapat memberikan peringatan jika ada pekerja yang tidak memakai APD sepenuhnya dan juga dapat diimplementasikan ke beberapa tempat kerja yang memiliki persyaratan untuk deteksi.

Vegetasi merupakan elemen environment penting untuk membangun suasana dan kedalaman visual dalam game 3D, khususnya pada game puzzle mystery berlatar hutan yang membutuhkan aset vegetasi padat untuk mendukung cerita dan eksplorasi. Namun, penggunaan vegetasi dalam jumlah besar menimbulkan beban komputasi berat sehingga game sulit dijalankan pada perangkat berspesifikasi rendah. Karena fitur Nanite pada Unreal Engine 5 kurang efisien untuk material transparan, penelitian ini menonaktifkan fitur tersebut dan menerapkan metode ADDIE untuk mengoptimalkan environment, dengan membedakan secara tegas antara teknik penurunan beban dan teknik penyeimbang visual. Performa ditingkatkan melalui penyesuaian pengaturan proyek (Target RHI), foliage tool berbasis Hierarchical Instanced Static Mesh (HISM), pengaturan LOD manual, alpha cutting, serta penyederhanaan shader (mengutamakan base color, channel packing, dan pengurangan animasi angin). Sebagai penyeimbang visual, Runtime Virtual Texture (RVT) dan Spherical Normals diterapkan untuk mempertahankan tampilan aset low-poly. Evaluasi dilakukan melalui hardware profiling, expert review, dan kuesioner kepada 39 responden. Hasil pengujian menunjukkan perangkat berspesifikasi rendah mencapai 57-85 FPS dan dedicated GPU mencapai 115-145 FPS, dengan skor kuesioner konsisten di atas 4,00 (skala 1-5), membuktikan bahwa optimasi berhasil menjaga stabilitas performa tanpa mengubah gaya visual stylized yang dituju

Pada tahun 2018, pemerintah melalui Menteri Komunikasi dan Informasi menyatakan bahwa akan mengkonversi seluruh TV Analog yang ada di Indonesia menjadi TV Digital. Tuntutan migrasi siaran TV dari sitem analog ke digital berlaku secara global, tidak hanya di Indonesia tetapi juga di seluruh dunia. Tanpa harus membeli pesawat TV baru, masyarakat dapat menikmati konten siaran format digital dengan cara menambahkan perangkat converter (yang disebut set top box) pada pesawat TV lama. Set Top Box (STB) adalah alat bantu penerima siaran digital yang berfungsi mengkonversi dan mengkompresi sinyal digital sehingga dapat diterima pada pesawat TV analog. STB sebagai receiver sinyal digital harus memiliki standar yang sama dengan sistem pemancar (transmitter), yaitu DVB- T2. Standar ini diadopsi Indonesia sejak 2012, menggantikan standar DVB-T (2007) sebagai standar penyiaran TV Digital Terrestrial penerimaan tetap free-to-air atau tidak berbayar. Bahkan hingga kini telah dikembangkan DVB-T2 dengan mode penerimaan mobile (portable). Pada penelitian ini, akan dilakukan pengukuran Quality of Service yang meliputi field strength, link budget, dan path loss dalam mendukung kualitas siaran TV Digital Terrestrial DVB-T2. Selain itu, penelitian ini juga mengukur Quality of Experience dari user atau penonton mengenai kualitas program TV Digital Terrestrial yang nantinya hasil data akan dijadikan rekomendasi untuk pemerintah sebagai pengatur regulasi dan industri pertelevisian. Hasil dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa dalam mode penerimaan bergerak, semakin tinggi kecepatan yang digunakan, maka daya pancar yang diterima semakin kecil. Begitu pula sebaliknya. Karena hal ini dipengaruhi oleh efek doppler. Selain itu, kecepatan tinggi juga menyebabkan drop out pada siaran televisi semakin banyak dan terkadang tidak terdeteksi siaran.

Kontes Kapal Cepat Tak Berawak Nasional (KKCTN) merupakan perlombaan kapal cepat dan efisien antar mahasiswa di tingkat Nasional dalam format race melewati ranjau yang terdapat di samping lintasan. Kapal ini didesain dan diteliti untuk mendorong para peserta berinovasi dalam menghasilkan kapal dengan performa keseluruhan yang baik dari segi hambatan, propulsi, manuver, dan efisiensi system elektrik. Untuk itu, dalam perlombaan KKCTBN 2023 kategori Autonomous Surface Vehicle (ASV). Kapal dikatakan berhasil mencapai kemenangan jika berhasil melewati lintasan yang telah ditentukan. Dalam melewati lintasan tersebut, kapal dilarang dioperasikan dengan menggunakan remote control. Pada kategori ini didesain sebagai kapal pariwisata yang nantinya bisa melewati lintasan dan mengambil gambar tanaman mangrove dan ikan didalam air serta nantinya bisa parkir secara otomatis di samping dermaga. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem parkir otomatis untuk kapal Autonomous Surface Vehicle (ASV). Sistem ini menggunakan teknologi penginderaan jarak dan navigasi otonom untuk mengarahkan ASV menuju tempat parkir yang tersedia secara otomatis. Sistem ini menggunakan mikrokontroler berupa Jetson Nano. Kapal ini dilengkapi juga dengan sensor ultrasonic, GPS, dan IMU. Pada tahap pengembangan, dilakukan pemilihan dan integrasi berbagai sensor ke dalam Jetson Nano untuk mendapatkan data yang dibutuhkan. Sensor ultrasonik digunakan untuk mendeteksi jarak kapal dari dermaga dan menghindari tabrakan saat berlabuh. Sensor GPS digunakan untuk menentukan posisi kapal dan memetakan dermaga, sehingga kapal dapat dipandu menuju lokasi parkir yang tepat. Sensor IMU akan membantu dalam mengetahui orientasi dan posisi kapal, sehingga memastikan kestabilan dan kesesuaian posisi kapal saat berlabuh. Sistem ini memungkinkan ASV untuk melakukan parkir dengan cepat, presisi, dan aman, mengurangi waktu antri dan risiko tabrakan.