Diet berdasarkan golongan darah merupakan suatu metode diet yang diperkenalkan oleh Dr. Peter J. D’Adamo. Metode diet Dr. D’Adamo didasarkan pemikiran bahwa golongan darah A, B, AB, O adalah factor yang paling penting dalam menentukan diet sehat. Masingmasing golongan darah memiliki pola diet yang berbeda. Diet yang dilakukan terkadang juga diberikan oleh seorang dokter melalui resep dan kiat-kiat menjaga pola makan. Untuk mengatasi masalah masalah tersebut perlu adanya aplikasi yang menyediakan informasi mengenai berat badan ideal dan juga panduan diet yang dikelompokkan berdasarkan golongan darah. Tujuan pembuatan proyek akhir ini adalah untuk membuat sebuah Aplikasi Panduan Diet Sehat Berdasarkan Golongan Darah Berbasis Android bagi masyarakat sehingga Membantu dalam mengetahui berat badan ideal dan memberikan informasi pengelompokkan makanan yang dianjurkan dan yang harus dihindari berdasarkan golongan darah. Metode pengumpulan data yang digunakan adalah dengan melakukan wawancara dengan topik diet berdasarkan golongan darah pada masyarakat sekitar yang memiliki background social menengah ke bawah. Selain itu juga dilakukan dengan mengambil data dari buku “Diet Sehat Mudah Berdasarkan Golongan Darah” oleh Astrid Savitri diterbitkan tahun 2019 dan buku “Diet Sehat Golongan Darah B “Diet Tanpa Rasa Lapar” oleh D’Adamo, Dr. Peter J dan Whitney, Catherine diterbitkan 2019. Berdasarkan uraian penjelasan dan pembahasan keseluruhan materi, aplikasi panduan diet sehat berdasarkan golongan darah berbasis Android sebagai sarana dalam mengetahui berat badan ideal dan memberikan kemudahan bagi masyarakat dalam mengetahui panduan mengenai diet berdasarkan golongan darah.

Peternakan merupakan salah satu bidang kehidupan yang berperan penting dalam pembangunan nasional. Bisnis peternakan yang berkembang dengan pesat dan minat yang cukup tinggi. Pemeliharaan sapi memberikan dampak positif bagi ketersediaan daging di Indonesia, tetapi peningkatan populasi ini juga berdampak negatif bagi sapi, manusia, maupun lingkungan yang di akibatkan oleh meningkatnya kotoran sapi yang dapat menimbulkan bau yang tidak sedap dengan adanya gas-gas yang dihasilkan. Pada kotoran sapi yang terus di tumpuk akan meningkatkan kandungan gas amonia serta bau menyengat yang dapat menyebabkan dampak buruk terhadap manusia seperti iritasi pada mata, sesak nafas nyeri dada, dan gangguan sistem pernafasan lainnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM dapat memprediksi kondisi lingkungan, seperti kadar gas amonia dengan akurasi yang baik berdasarkan metrik Root Mean Squared Error (RMSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Penelitian ini menggunakan salah satu variasi model LSTM yaitu CNN-BiLSTM di mana model ini menggabungkan dua model kecerdasan buatan untuk mengenali pola data secara lebih akurat. Model ini memperoleh skor RMSE sebesar 1.3415 dan MAPE sebesar 0,6763. Model ini telah diintegrasikan ke dalam prototipe sistem pemantauan untuk membantu pengambilan keputusan dalam perawatan peternakan, terutama saat sensor lingkungan rusak, sehingga meningkatkan efisiensi pengelolaan peternakan

Kanker liver adalah jenis kanker yang mempengaruhi organ terbesar dari perut. Menurut World Health Organization (WHO), kanker adalah penyebab kematian nomor 2 di dunia, 782.000 kematian disebabkan oleh kanker liver. Pemeriksaan medis dilakukan untuk mendeteksi adanya sel kanker. Salah satu teknologi yang digunakan untuk menganalisis serta mendiagnosis kanker liver adalah CT-Scan (Computer Tomography Scanner). CT-Scan digunakan karena kecepatan pencitraan yang tinggi dan biaya relatif lebih murah. Hasil pemeriksaan citra CT-Scan sering berbeda bergantung pada ketelitian dan pengalaman dokter sehingga dapat menimbulkan diagnosa yang berbeda. Pada proyek akhir ini dibangun suatu sistem yang mampu mendeteksi jenis kanker liver berdasarkan citra CT-Scan abdomen. Untuk meningkatkan kualitas citra dilakukan preprocessing menggunakan scaling, histogram equalization, dan median filtering. Segmentasi pada liver dan objek kanker menggunakan watershed, cropping, dan thresholding. Ekstrasi fitur dilakukan berdasarkan luas, ketidakteraturan tepi, serta tekstur. Selanjutnya proses klasifikasi kanker liver berdasarkan jenisnya, yaitu jinak (benign) dan ganas (malignant) menggunakan SVM (Support Vector Machine). Dari uji coba sistem didapatkan tingkat akurasi sistem dalam menentukan diagnosa kanker liver menjadi jinak (benign) atau ganas (malignant) sebesar 88%.

Tabrakan kereta api di perlintasan tanpa palang pintu menjadi penyebab naiknya angka kecelakaan lalu lintas yang berujung kematian. Berdasarkan data dari Direktorat Perkeretaapian Dinas Perhubungan RI bahwa pada tahun 2007 sampai dengan tahun 2012, tingginya angka kecelakaan kereta api disebabkan karena faktor operator dan pengguna jalan yang kurang tertib dan masih banyak perlintasan kereta api yang belom ada palang pintu. Oleh itu pada proyek akhir ini dibuat suatu sistem otomatis pada operasi palang pintu kereta api yang dikontrol menggunakan mikrokontroller berdasarkan data GPS secara nirkabel menggunakan RF module. Namun sering terjadinya praktek hacker menurunkan kepercayaan masyarakat Indonesia pada umumnya. Masalah tersebut akan dapat di atasi dengan menggunakan algoritma DES pada system keamanan komunikasi antar RF module. Algoritma kriptografi mengubah data informasi sebenarnya menjadi data acak dan memungkinkan komunikasi antar RF module untuk menguji terlebih dahulu keabsahan komunikasi.Pada proyek akhir ini telah dibuat suatu integrasi sistem dengan memanfaatkan GPS yang terintegrasi dengan mikrokontroler AVR ATMega162 dengan teknik algoritma DES guna memberikan tingkat keamanan komunikasi yang lebih baik antara komunikasi kereta api dan palang pintu.Pada saat pengujian GPS pengukuran antara kereta api dan palang pintu kereta api yang di simulasikan dengan motor. Untuk pengujian secara real dengan kereta api dapat bekerja dengan baik sesuai dengan range yang ditentukan. Program yang dibuat juga berjalan dengan baik. Hasil proyek akhir ini diharapkan menghasilkan sistem yang dilengkapi keamanan algoritma DES sehingga dapat meningkatkan tingkat keamanan dalam hal komunikasi.

Ditengah kesibukan sehari - hari padatnya aktivitas mengakibatkan pengguna lupa mengatur sebuah jadwal agenda yang begitu padat dalam kegiatan sehari - hari. Agenda tersebut dapat berupa perjanjian dan pertemuan berdasarkan lokasi, karena setiap perjanjian memiliki lokasi yang berbeda - beda. Hal inilah yang membuat pengguna ingin mengatur jadwal yang mengingatkan agenda sesuai lokasi dibutuhkan. Berdasarkan hal tersebut di butuhkan aplikasi location reminder peringatan agenda pada assistant personal di smartphone yang terkait peringatan posisi jarak lokasi terdekat sesuai agenda yang sudah disimpan. Aplikasi tersebut dapat memanfaatkan teknologi Global Positioning System (GPS) yang terdapat di platform android. Gabungan GPS dilengkapi dengan Location Based Service (LBS) yang dapat memberikan informasi tentang lokasi. Dengan adanya aplikasi pengingat agenda berbasis android di harapkan dapat mempermudah pengguna mengingatkan agenda sesuai jadwal yang ditentukan.