Sistem informasi absensi dan slip gaji di CV.Rodji Group Sidojoyo Sidoarjo masih dengan cara manual terutama pada absensi yang dimana setiap hari melakukan absensi secara manual yakni dengan menggunakan tanda tangan pada setiap absensi berangkat dan pulang. Sehingga proses ini kurang efisien dan sering terjadi kesalahan dalam merekap absensi bulanan. Dan juga pada slip gaji yang selama ini masih menggunakan lembaran kertas yang harus di ambil di kantor sehingga kuran efisien. Dalam hal ini sistem absensi dan slip gaji di CV.Rodji Group Sidojoyo Sidoarjo dibuat dengan tujuan untuk memudahkan proses absensi dan melihat slip gaji sehingga bisa mempercepat dan meningkatkan ke akurasian perhitungan jumlah hari masuk dalam sebulan dan bisa mempublish slip gaji dengan mudah, dan memudahkan admin kantor dalam pembuatan laporan jumlah hari masuk. Sistem informasi absensi dan slip gaji akan diakses melalui platform web yang dimana untuk khusus karyawan dan admin akan memiliki beberapa perbedaan fitur untuk memudahkan admin dalam merekap hasil jumlah hari kerja karyawan dan mempublish slip gaji sehingga bisa diakses oleh karyawan secara mudah dan cepat

Laboratorium adalah unit penunjang akademik pada lembaga pendidikan yang ditunjang dengan berbagai sarana dan prasarana. Kondisi sebuah laboratorium yang ideal adalah memiliki tata ruang yang baik, dilengkapi SOP, memiliki infrastruktur yang mendukung kegiatan, inventarisasi dan keamanan. Di dalam laboratorium tersebut, juga terdapat banyak alat laboratorium yang digunakan sebagai penunjang sebuah penelitian dan juga sebagai alat praktik. Dengan banyaknya alat-alat laboratorium tersebut, diperlukan adanya kegiatan monitoring peralatan laboratorium. Namun pada Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, kegiatan monitoring peralatan laboratorium masih dilakukan secara manual dimana proses tersebut kurang efisien dan efektif. Padahal dengan adanya perkembangan teknologi membuat segalanya menjadi lebih mudah, dan pengolahan data dapat menjadi lebih mudah dan cepat. Untuk mengatasi permasalahan tersebut penulis memberikan solusi untuk membuat sistem informasi berbasis website. Dengan adanya website ini pengolahan data dan monitoring peralatan laboratorium di kampus Politeknik Elektronika Negeri Surabaya dapat menjadi lebih cepat, mudah dan mengurangi kemungkinan adanya kesalahan data. Dari hasil pengujian website, website ini dapat berjalan sesuai dengan perencanaan di awal, dan dari penilaian user yang terdiri dari Dosen, Teknisi Lab, Kepala Lab, dan Kepala Prodi menyatakan bahwa website ini memiliki fungsionalitas, tampilan antar muka dan tingkat kemudahan yang baik dan mendapatkan nilai rata-rata 86 dari range nilai 0-100. Dapat disimpulkan bahwa website ini dapat mengatasi permasalahan dari kegiatan monitoring peralatan laboratorium di kampus PENS.

Infus merupakan metode pemberian cairan dan obat yang dilakukan langsung melalui pembuluh darah. Pemantauan infus pada pasien oleh perawat sekarang ini masih dilakukan secara manual. Pengecekan infus secara manual sangat tidak efektif dan efisien. Hal tersebut juga mendorong semakin seringnya perawat melakukan kontak dengan pasien. Dimasa pandemi covid-19 pemerintah Indonesia menghimbau untuk menjaga jarak dan mengurangi kontak dengan orang lain untuk mencegah penularan covid-19. Berdasarkan perkembangan teknologi yang kian pesat seperti Internet of Things yang dapat digunakan untuk memudahkan pekerjaan manusia. Oleh karena itu, dibuatlah alat deteksi volume infus pada pasien yang dapat dipantau melalui website yang telah terintegrasi dengan mikrokontroler Arduino Nano sebagai kontrol sistem dan ESP32 sebagai pengiriman data. Alat ini mendeteksi volume cairan infus melalui berat kantong infus yang diukur oleh sensor load cell kapasitas 5kg. Nilai yang tebaca oleh sensor load cell akan diolah oleh Arduino Nano yang kemudian ditampilkan pada website di komputer perawat melalui ESP32 yang terkoneksi dengan jaringan Wi-Fi. Alat ini menggunakan sumber listrik dari powerbank. Hasil pengujian akurasi sensor menunjukkan bahwa sensor bekerja dengan baik karena memiliki error kurang dari 5%. Hasil pengujian pengiriman memiliki error yang cukup kecil yaitu kurang dari 1% dan untuk hasil pengujian delay pengiriman data menunjukkan adanya delay pengiriman data dari node sensor sampai ke website dengan waktu delay antara 1 sampai 8 detik. Dengan adanya alat ini maka dapat mengurangi adanya kontak langsung antara perawat dan pasien. Perawat hanya memantau volume cairan infus pada pasien melalui komputer di ruang perawat. Jika volume infus mencapai berat kurang dari sama dnegan 80 gram, maka akan muncul notifikasi pada website perawat berupa peringatan bahwa cairan infus pada pasien akan habis dan perlu dicek.

Kesenian Tari Tradisional, yang merupakan salah satu Warisan Budaya Tak Benda (WBTB) Indonesia yang dikelola oleh Direktorat Jenderal Kebudayaan, Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan kini semakin ditinggalkan karena tidak adanya perkembangan ataupun perubahan pada pengenalannya sehingga kurangnya pengetahuan masyarakat tentang budaya tari di Indonesia. Maka dari itu, dibuatlah penilitian terkait hal ini dengan judul Motion Modelling Traditional Dance : Visualization Gesture Traditional Javanese Dance dengan tujuan sebagai inovasi dalam proses pengenalan gerakan tarian tradisional. Penilitian ini menggunakan metode pengolahan data yang ditangkap menggunakan Motion Capture dalam bentuk dekompresi dari gerakan utuh tarian menjadi gerakan – gerakan dasar. Data yang diperoleh akan diuji bagaimana model pergerakannya dan kemudian data divisualisasikan menjadi gerakan berbasis animasi skeleton untuk proses analisa. Kesimpulannya, dalam proses perekaman dan pembuatan animasi berbasis gerakan akan lebih mudah dan efisien dengan memanfaatkan teknologi Motion Capture dengan data yang cukup akurat dengan gerakan aslinya. Selain itu, visualisasi dari animasi gerakan manusia sangat dipengaruhi terhadap perpindahan posisi dan rotasi dari setiap titik tulang pada manusia.

Klasifikasi merupakan sebuah model dalam data mining dimana, classifier dibangun untuk memprediksi label bertipe kategorikal. Salah satu dari metode klasifikasi adalah K-nearest neighbor (kNN). kNN adalah algoritma klasifikasi yang termasuk dalam kategori supervised learning (pembelajaran dengan supervisi) dimana hasil dari data yang baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas dari kategori K-tetangga terdekat. Salah satu faktor terpenting yang mempengaruhi kualitas dan kinerja dari hasil klasifikasi adalah nilai dari k (jumlah tetangga), yang sulit untuk ditentukan dengan pasti. Untuk mengoptimalisasi penentuan nilai k, maka pada proyek akhir ini mengimplementasikan pembangkitan nilai k dengan metode heuristik. Metode heuristik yang dipakai dapat menurunkan tingkat error melalui normalisasi data. Di samping itu digunakan penanganan nilai yang hilang (missing value) untuk meningkatkan kinerja dari metode kNN. Dari hasil pengujian, didapatkan peningkatan akurasi pada metode kNN setelah dilakukan optimalisasi penggunaan k dan penanganan missing value. Error rate (tingkat kesalahan) dapat direduksi secara signifikan.