UPTD. PUSKESMAS (Unit Pelayanan Terpadu Daerah Pusat Kesehatan Masyarakat) merupakan salah satu institusi pemerintahan tingkat kecamatan yang bergerak di bidang kesehatan. sebagai mana lazimnya suatu institusi pelayanan kesehatan, faktor pelayanan yang efektif dan berkualitas tinggi merupakan tujuan institusi pemerintahan. Untuk mencapai tujuan tersebut di perlukan suatu kebijakan tentang strategi yang tepat dan akurat dalam pelayanan kesehatan. Di puskesmas kebanyakan bidang masih di kerjakan secara manual, Sehingga mengalami kendala-kendala di antaranya: Proses pendaftaran pasien, simpan rekam medis, simpan data hasil tes laboratorium, dan simpan data obat belum terkomputerisasi sehingga memakan waktu lama dalam proses melakukannya. Dengan adanya komputer sebagai alat pengolah data, maka semua bidang dapat di komputerisasi. Komputer juga dapat mengolah data lebih cepat, efisien, dan aman. Pada proyek akhir ini telah dibuat “Sistem Informasi Manajemen Puskesmas”. Aplikasi ini dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic 6 dan database Oracle 10g Xe. Hasil akhir dari proyek akhir ini berupa aplikasi yang dapat memberikan kemudahan bagi pegawai puskesmas dalam melakukan kegiatan pengolahan data di puskesmas khususnya pada bagian pendaftaran, poli, laboratorium, dan apotik.

PT. Schneider Electric merupakan salah satu perusahaan terbesar dan terbaik di dunia dalam bidang transportasi dan distribusi listrik, industri kontrol, dan industri otomasi. Namun, dalam hal produksi masih terdapat kecacatan produk yang harus diperbaiki PT. Schneider Electric, yang mana kecacatan tersebut erat kaitannya dengan manusia / operator saat produksi. Oleh karena itu untuk mengatasinya diperlukan suatu sistem untuk mereduksi masalah dengan metode FMEA (Mode Kegagalan dan Efek Analisis) dan membangun sistem Poka-Yoke sesuai dengan hasil dari analisis FMEA. Pada penelitian ini digunakan suatu metode FMEA untuk menganalisis kesalahan yang terjadi selama produksi, lalu dibangun sistem Poka-Yoke sesuai dengan FMEA yang digunakan untuk mencegah kesalahan yang disebabkan oleh manusia saat produksi dengan cara mencegah, mengendalikan atau memberikan bantuan pada sistem sebelum selama proses berlangsung. Metode yang dikembangkan oleh Dr. Shigeo Shingo saat bekerja di Toyota Production System untuk mencapai “Zero Defect on Production” dalam Industri Manufaktur Toyota. Hasil sistem menunjukkan bahwa sistem Poka-Yoke dapat menghindari kesalahan yang terjadi disebabkan operator untuk mencapai nilai nol cacat sebagaimana Industri Toyota.

Kelelahan ketika berkendara merupakan hal yang tidak bisa dipungkiri dewasa ini. Hal ini dapat menyebabkan kecelakaan hingga menyebabkan hilangnya nyawa seseorang. Selain itu juga dapat menambah beban ekonomi bagi korban dan bagi negara karena rusaknya infrastruktur. Untuk menanggulangi masalah ini dapat dibuat alat yang dapat memberitahu keadaan pengendara agar pengendara dapat mencegah terjadinya kecelakaan dengan beristirahat dan/atau mencegah pengendara yang kelelahan tersebut tertidur saat berkendara. Alat yang telah dibuat terdiri dari kamera yang akan mendeteksi mata pengendara dan kemudian kedipan pengendara akan diamati dan diproses pada prosesor (Raspberry Pi) dan akan diambil keputusan apakah pengendara yang dimaksud dalam keadaan lelah atau tidak. Apabila pengendara dirasa lelah maka akan ada pemberitahuan berupa alarm dan getaran pada kursi agar membangunkan pengendara apabila tertidur. Alat yang sudah dibuat dapat membangunkan subjek yang tertidur dan memiliki akurasi yang cukup tinggi. Alat ini juga dapat digunakan untuk berbagai jenis mata subjek dikarenakan batasan yang dibuat sudah didinamisasi menggunakan persentase bukaan mata dengan batasan dinamis (45% dari EAR). Hasil akhir dari alat ini memiliki error sebesar 3,33% yang sebelumnya sebesar 12% (akurasi 96,67%).

Perubahan iklim berdampak signifikan terhadap produktivitas pertanian di Indonesia, negara tropis agraris yang bergantung pada sektor pertanian. Penelitian ini bertujuan memprediksi variabel iklim, yaitu suhu, curah hujan, dan kelembaban, serta produktivitas pertanian, meliputi padi, jagung, kedelai, kacang hijau, kacang tanah, ubi kayu, dan ubi jalar, serta memvisualisasikan hasilnya dalam dashboard interaktif. Data iklim diperoleh dari Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika, sedangkan data pertanian dari Badan Pusat Statistik, mencakup beberapa provinsi di Indonesia. Metode Seasonal Generalized Space Time Autoregressive digunakan untuk memodelkan variabel iklim, menghasilkan akurasi tinggi untuk suhu dan kelembaban dengan MAPE kurang dari 2 persen, namun kurang optimal untuk curah hujan dengan SMAPE 17,03 persen hingga 36,53 persen. Metode Prophet digunakan untuk memprediksi produktivitas pertanian, menunjukkan performa baik untuk komoditas stabil seperti padi dan kacang tanah dengan MAPE kurang dari 5 persen, tetapi menantang untuk komoditas fluktuatif seperti jagung dan ubi jalar dengan MAPE lebih dari 10 persen. Hasil peramalan divisualisasikan melalui dashboard interaktif berbasis Power BI, menyajikan tren perubahan iklim dan proyeksi produktivitas pertanian, memberikan wawasan bagi pengambilan keputusan strategis untuk pertanian berkelanjutan. Penelitian ini menawarkan wawasan penting tentang hubungan iklim dan produktivitas pertanian serta alat visual informatif bagi pemangku kepentingan.

Keselamatan berkendara adalah prioritas utama bagi semua pengguna jalan. Bagi pengendara sepeda motor, keselamatan yang digunakan adalah helm, namun helm hanya dapat memberikan perlindungan tanpa memberikan peringatan kepada penggunanya. Ada berbagai penyebab kecelakaan lalu lintas, salah satu penyebab kecelakaan yang paling umum adalah kantuk pengemudi karena kelelahan. Dalam penelitian ini dirancang helm untuk mencegah kantuk bagi pengendara sepeda motor menggunakan ADS1293 untuk mendapatkan sinyal EOG dan MAX30102 untuk deteksi detak jantung. Perubahan sinyal yang terjadi akibat gerakan atau kedipan mata yang dilakukan pengemudi dan data detak jantung akan diproses menggunakan metode jaringan saraf tiruan (ANN) untuk mengetahui apakah pengemudi mengantuk atau terjaga. Dengan menggunakan algoritma feed-forward backpropagation pada ANN untuk mengklasifikasikan sinyal, akurasi tinggi diperoleh sebesar 87%. Output peringatan yang diharapkan berupa vibrator yang akan bergetar saat pengemudi mengantuk, serta bel yang akan berbunyi sebagai alarm untuk membangunkan pengemudi dari rasa kantuknya. Diharapkan peringatan bagi pengendara sepeda motor yang mengantuk dapat menciptakan rasa aman bagi pengendara dan mengurangi angka kecelakaan sepeda motor.