Penerapan sistim IoT masih terbatas hanya pada perusahaan-perusahaan atau instansi tertentu. Untuk penerapan pada penggunaan personal seperti pada rumah-rumah pribadi masih sangat jarang terjadi karena untuk menerapkan sistim IoT diperlukan kemampuan dan keahlian khusus dibidang teknologi seperti Elektronika, dan IT. Manusia dapat membedakan suatu even hanya dengan cara mendengar saja dan tanpa melihat even tersebut. Hal ini sangat menarik karena proses tersebut hanya memanfaatkan satu indra manusia yaitu telinga. Pada sistem pengawasan juga dapat diterapkan cara yang sama yaitu dengan hanya memanfaatkan satu jenis sensor saja, yaitu mikrofon. Dengan memanfaatkan fakta bahwa setiap even yang menghasilkan suara juga menghasilkan suara yang memiliki karakteristik berbeda-beda, maka digunakan salah satu metode klasifikasi yaitu CNN (Convolutional Neural Networks) karena memiliki tingkat akurasi yang tinggi dan juga tahan dengan gangguan kebisingan. Sebelum memasuki CNN, perlu dilakukan proses fitur ekstraksi dari data audio untuk mendapatkan data berupa spektrogram. Even yang terdeteksi nantinya akan dikirimkan ke ponsel pengguna sebagai notifikasi. Setelah dilakukan beberapa pengujian, sistem mampu mengenali event dengan akurasi sebesar 96% dalam keadaan ideal, dan mampu bekerja dengan baik hingga noise level sebesar 60dB.

SIBI Merupakan Sistem Isyarat Bahasa Indonesia yang yang dibuat oleh orang-orang dengar tanpa melibatkan orang tuli dalam pendidikan luar biasa. Mempelajari SIBI dirasa sedikit sulit, kurang menyenangkan, dan harga dari kamus SIBI sendiri terbilang mahal, maka dari itu dibutuhkan sebuah aplikasi yang dapat membantu seseorang dalam mempelajari Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI), supaya aplikasi dapat terus melayani secara optimal. dan dalam penelitian ini dikembangkan sebuah arsitektur OpenSIBI, OpenSIBI merupakan OpenAPI yang mengelola setiap permintaan yang diberikan oleh client sebelum dikirim ke server dengan menggunakan algoritma Nearest Neighbors. Agar OpenSIBI berjalan dengan baik dan dapat menghandle permintaan dari banyak client maka arsitektur OpenSIBI ini akan dibuat seperti Microservice agar service mudah dimaintance dan tidak menghambat service lain dalam pengembangan.

Tak bisa dihindari, kehadiran internet dewasa ini seakan sudah menjadi kebutuhan primer bagi masyarakat. Berbagai macam layanan ditawarkan oleh para penyedia jasa layanan, seperti instant messaging, video call, voice call over IP (VoIP). Video Conference adalah layanan yang saat ini tengah berkembang didalam masyarakat. Dengan menggunakan video conference, pengguna serasa bertatap muka secara langsung dengan user yang dituju, sehingga komunikasi akan berjalan lebih attraktif dan efisien. Ada berbagai macam metode pengamanan data, salah satunya adalah dengan menggunakan kriptografi. Salah satu teknik kriptografi adalah enkripsi. Enkripsi terbagi menjadi 2, yakni enkripsi simetris dan enkripsi asimetris. Didalam proyek akhir ini, akan digunakan enkripsi simetris dengan menggunakan algoritma DES, 3DES, dan AES. Pengujian dilakukan dengan mengubah algoritma enkripsi yang diterapkan didalam jaringan yang dibangun, kemudian dibandingkan performansi yang dihasilkan oleh sistem. Dari hasil pengujian sistem, algoritma AES 256 bit memiliki latency dan jitter yang paling buruk diantara algoritma enkripsi yang lain, yaitu berturut turut adalah sebesar 1293.6 ms dan 749.2 ms. Sedangkan throughput adalah hampir sama di semua pengujian, yaitu untuk DES adalah 192.8 kbps, 3DES adalah 164.4 kbps, AES 128 bit adalah 165.4 kbps, dan AES 256 bit adalah 157.6 kbps

Komunikasi wireless bertujuan untuk memudahkan penggunanya. Namun, karena sifatnya yang broadcast, memungkinkan adanya interupsi dari pihak yang tidak diinginkan (hacker) ketika melakukan pentransmisian data. Dalam proses pengiriman data gambar, data bisa didengarkan oleh pihak lain dan disalin atau dicuri. Maka diperlukan proses enkripsi dengan menggukan key yang hanya dipahami dan disetujui oleh 2 node sah yang berkomunikasi. Pada penelitian lain yang telah dilakukan, digunakan data Receive Signal Strength (RSS) untuk dijadikan key. Namun sayangnya, karena hanya ada satu parameter, maka dibutuhkan waktu yang lama untuk mendapatkan data yang cukup untuk mendapat key. Maka, digunakanlah Channel State Information (CSI) yang memuat lebih banyak parameter termasuk RSS. CSI memuat keadaan kanal komunikasi wireless seperti bandwidth, channel, rate, RSS, dan sebagainya. Untuk mendapatkan informasi tersebut digunakan Network Interface Card (NIC) Atheros AR9485. Untuk pembetukan key, tidak hanya frekuensi channel, namun digunakan gabungan dari beberapa parameter yang ada. Ini bertujuan agar mempercepat pembangkitan key, serta mempersulit hacker untuk menebak kombinasi yang digunakan. Key yang diperoleh akan digunakan untuk proses enkripsi menggunakan Advance Encryption Standard (AES).

Terminal Box adalah tempat untuk berhentinya arus listrik sementara, yang akan dihubungkan ke komponen outgoing pada pelanggan dengan kWh Meter 3 fasa pengukuran tak langsung sebagai komponen utama yang mempengaruhi penghitungan pendapatan yang diterima perusahaan. Kemudian di lapangan sering terjadi adanya penyimpangan atau deviasi kWh meter oleh peristiwa penggaraman APP yang menyebabkan susut khususnya di PT. PLN UP3 Situbondo yang merupakan daerah pesisir. Dimana akibatnya yaitu terjadi hilangnya tegangan salah satu fasa, menyebabkan kesalahan dalam pengukuran. Oleh karena itu, diperlukan suatu alat yang dapat membandingkan kesalahan pengukuran kWh meter di saat terjadi dan bisa memberikan suatu aksi semisal ada kelainan pada pengukuran daya pemakaiannya. Dengan menggunakan sensor cahaya LDR dan sensor energi PZEM 004T yang terhubung dengan modul STM32F4 Discovery kita dapat mengetahui nilai deviasi kWh meter yang selanjutnya akan dibandingkan terhadap kelasnya, lalu akan dikirim ke database. Di database akan memberikan informasi terkini dari keadaan kWhmeter ini petugas bisa dengan mudah melakukan inspeksi untuk pemeliharaan APP tersebut. Data parameter yang terukur pada tanggal 7 Juni 2022 pukul 1.48 PM saat adanya kondisi tidak normal, didapat pengukuran dayanya pada beban sebesar 352,75 Watt, namun pada kWh meter terukur dayanya sebesar 243,46 Watt. Jadi didapat nilai deviasinya melebihi kelas kWh meter, dimana kondisi ini menyesuaikan dengan kondisi penyimpangan saat penggaraman yang mengakibatkan salah satu fasa hilang tegangannya. Sehingga setelah deviasinya melebihi kelas kWh meter ini dapat menghitung tagihan susulannya melalui daya terhadap waktu pemakaiannya. Dimana tanggal 7 Juni 2022 pukul 1.59 PM terhitung nilai tagihan susulannya sebesar Rp72.458 yang terhitung waktunya selama 11 menit 2 detik.