Saat ini kebutuhan masyarakat akan informasi lokasi sangat tinggi, terutama dengan memanfaatkan teknologi-teknologi GPS. Teknologi GPS saat ini sudah sangat maju untuk mencari tahu lokasi di luar ruangan tetapi untuk di dalam ruangan sistem ini memiliki akurasi yang rendah, apa lagi untuk ruangan/gedung yang besar. Oleh karena itu, dibuat sebuah sistem yang lebih akurat untuk memberikan solusi bagi pendeteksian lokasi di dalam suatu gedung yang lebih dari satu level terutama rumah sakit. Pada kondisi sekarang, kerap kali dijumpai permasalahan ketika akan mengunjungi pasien rawat inap di rumah sakit untuk menuju ruangan pasien. Minimnya informasi mengenai denah lokasi menuju pasien rawat inap menjadi masalah yang sering dijumpai. Untuk memininalisir permasalahan tersebut pada proyek akhir ini dibuat sebuah aplikasi untuk menunjukkan rute lokasi menuju pasien rawat inap di rumah sakit. Aplikasi tersebut berbasis Android yang dapat diakses melalui smartphone oleh pengunjung rumah sakit yang telah menjadi member. Pada aplikasi ini akan menunjukkan rute terdekat ke lokasi pasien rawat inap dihitung dari titik lokasi pengguna berada. Semakin jauh jarak antara cubeacon dan perangkat Raspberry Pi akan mempengaruhi keberhasilan sistem.

Pada saat ini, penggunaan teknologi Wireless banyak dikembangkan. Perkembangannya meliputi bagian hardware maupun software. Perkembangan teknologi Wireless ini dituntut mampu memenuhi 3 aspek utama, yaitu memiliki tingkat ketepatan informasi yang baik ( bit error rate yang kecil ), memiliki tingkat kerahasiaan tinggi, dan memiliki daya tahan yang bagus terhadap gangguan atau noise. Teknik Frequency Hopping Spread Spectrum adalah salah satu solusi yang dapat menunjang 3 aspek tersebut. Karena teknik Frequency Hopping Spread Spectrum mampu menekan atau menghilangkan efek interferensi detrimental pada jamming dan multipath propagation. Sinyal Frequency Hopping Spread Spectrum dilompatkan secara acak ke dalam suatu spektrum frekuensi tertentu. Spektrum frekuensi sudah dialokasikan menjadi beberapa channel yang diperuntukkan frequency hopping signal. Pola acak tersebut berdasarkan pergeseran pada shift register pada RFM69HW. Pola acak transmisi data tersebut hanya dapat diketahui oleh beberapa Transceiver yang mengetahuinya. Sehingga, dapat menjamin tingkat kerahasiaan data. Pada proyek akhir ini, telah dirancang sebuah prototype sistem komunikasi wireless dengan teknik Frequency Hopping Spread Spectrum dengan spesifikasi 50 hops frequency, bit rate sebesar 1.2 Kb/s dan 4.8 Kb/s, serta baud rate sebesar 115.2 Kb/s dan modem menggunakan RFM69HW yang terintegrasi dengan Raspberry Pi. Hasil dari pengujian ditampilkan pada terminal dari Raspberry Pi

Sistem Informasi Manajemen Kursus berbasis Web menggunakan SMS gateway adalah sebuah web yang menampilkan informasi kursus dengan bantuan sms gateway sebagai sarana penyebaran informasi dengan format SMS yang telah ditentukan. Dengan adanya sistem informasi ini diharapkan dapat mempermudah dalam proses pelayanan dan penyebaran informasi sehingga akan lebih cepat, tepat dan akurat. Cara kerja dalam sistem informasi ini secara keseluruhan pengolahan data, laporan, dari pendaftaran siswa, pembayaran, absensi, nilai, jadwal dan raport dikelolah di dalam web. Sms gateway adalah salah satu sarana untuk menyebarkan informasi yang dahulunya masih menggunakan surat, sehingga dalam proses penyebaran informasi sangat lambat dan belum terjamin keakuratan data dan ketepatan waktunya.

Perkembangan teknologi yang sangat cepat ini berpengaruh besar dengan aspek kehidupan manusia. Salah satunya adalah dengan berjamurnya Toko Online Fashion (pakaian). Teknologi pada toko online yang ada saat ini dituntut untuk lebih banyak melakukan inovasi memanjakan konsumenya. Beberapa konsumen merasa tidak puas jika hanya melihat barang yang akan dibeli dalam bentuk gambar saja tanpa ada interaksi secara langusng. Maka disini penulis berinisiatif untuk membuat aplikasi Augmented Reality Fitting Room Menggunakan Human Marker Pada Toko Online Baju Batik. Dengan ini pembeli dapat memperoleh rekomendasi ukuran baju yang sesuai dengan tubuhnya serta dapat mencoba kecocokan baju, warna sesuai selera melalui akses webcam Notebook atau PC pembeli. Aplikasi berbasis web ini dikembangkan dengan javascript dan cara menggunakan deteksi upperbody (tubuh bagian atas) dari pengguna.

Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi tantangan yang dihadapi oleh fasilitas kesehatan selama pandemi COVID-19. Banyak dari fasilitas kesehatan sulit mengontrol kapasitas mereka selama pandemi karena banyaknya pasien yang perlu dirawat. Dalam perawatannya mereka memanfaatkan X-ray yang cenderung memiliki akurasi diagnosis yang rendah. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini berfokus pada pengembangan sistem prediksi otomatis tingkat keparahan pneumonia COVID-19. Sistem prediksi ini memanfaatkan metode yang relatif baru bernama Brixia Score. Brixia Score merupakan sistem skoring tingkat keparahan Pneumonia COVID-19 pada X-ray dimana sistem akan memprediksi nilainya menggunakan deep learning. Model deep learning dilatih menggunakan dataset di salah satu fasilitas kesehatan Italia dan kemudian diuji menggunakan dataset publik yang lebih luas. Performa model yang dilatih lalu dibandingkan dengan penelitian terkait, yaitu BS-Net. Model pada penelitian ini memiliki performa yang masih lebih rendah daripada BS-Net dengan perbedaan yang tidak jauh signifikan.