Terdapat banyak pelayanan kesehatan di Indonesia, salah satunya adalah home care atau perawatan kesehatan di rumah. Tetapi pada saat ini dirasa sulit menemukan penyedia jasa layanan kesehatan khususnya dokter, perawat, terapis fisik (fisioterapi), terapi okupasi, terapi wicara dan bidan untuk melakukan perawatan medis di rumah pasien berdasarkan kondisi / diagnosa penyakit yang diderita oleh pasien dengan biaya dan jadwal perawatan yang telah disepakati bersama. Aplikasi “Medigent” menyediakan akses yang cepat dan mudah untuk menemukan jasa layanan kesehatan terbaik di berbagai wilayah untuk melakukan perawatan kesehatan di rumah. Pada aplikasi ini terdapat 3 fitur utama, yaitu pemesanan dan penawaran layanan kesehatan serta monitoring pasien. Hasil akhir dari proyek akhir ini yaitu pengguna dapat memilih penyedia jasa berdasarkan jenis pelayanan yang dibutuhkan dengan kriteria tertentu sesuai dengan detail informasi pasien yang dimasukkan. Selain itu, keluarga juga dapat memantau data kondisi perkembangan pasien dan tindakan apa saja yang diambil oleh penyedia jasa pada tiap perawatannya.

Pengenalan wajah adalah teknologi penting untuk diterapkan di berbagai skenario dalam dunia nyata seperti sistem daftar hadir, Human Computer Interaction (HCI), dan sistem keamanan. Jika Dibandingkan dengan pendekatan Machine Learning tradisional, metode berbasis Deep Learning telah menunjukkan kinerja yang lebih baik dalam hal kecepatan dan akurasi pemrosesan dalam pengenalan gambar. Penelitian ini mengusulkan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) yang dipadukan dengan teknologi Distributed Computing, sehingga proses ekstraksi fitur yang terpisah dan dapat dilakukan oleh beberapa komputer, sedangkan Classifier diletakkan pada mesin yang berbeda. Metode ini akan mengurangi jumlah paket saat proses streaming berlangsung. Penelitian ini diterapkan untuk sistem pencatatan daftar hadir secara real time. Pada bagian eksperimen dengan menggunakan dataset Head Pose Image Database dan database CSIE menunjukkan bahwa metode yang diusulkan telah meningkatkan kinerja pengenalan wajah mencapai 96,77% dengan hasil pengenalan yang lebih baik.

Setiap pengguna kendaraan tentu ingin selamat ketika mengendarai kendaraan. Namun, walau sudah berhati-hati tetap saja selalu ada kemungkinan dari kejadian yang tidak terduga bahkan bisa membahayakan pengguna kendaraan. Selama ini banyak terjadi kecelakaan yang salah satunya disebabkan oleh pengemudi yang kehilangan kendali atas kendaraan. Hal ini dapat disebabkan oleh kondisi jalanan yang licin atau manuver berkendara yang tidak sesuai. Proyek ini bertujuan untuk membuat sebuah teknologi yang bisa membantu meningkatkan keselamatan pengendara dengan menambahkan sebuah fitur yang beroperasi secara otomatis. Traction control system atau TCS merupakan sebuah fitur keselamatan yang ada pada kendaraan. Fitur ini memiliki fungsi untuk meningkatkan keamanan ketika berkendara. Fitur ini berbentuk modul yang dipasangkan pada sebuah kendaraan. Traction control system atau TCS bekerja dengan cara melakukan pengereman pada kendaraan apabila suatu saat kendaraan melewati jalanan yang licin, sehingga membuat roda kendaraan berputar lebih cepat dari seharusnya dan kehilangan traksi. Traksi adalah gaya gesek yang terjadi antara ban kendaraan dengan permukaan jalan. Hal ini dilakukan demi mencegah kendaraan tergelincir. Sistem ini bekerja dengan cara memonitor dan mengontrol perputaran roda pada kendaraan selama berkendara. Traction control system mendapatkan input dari anti-lock braking system atau ABS dan Wheel Speed Sensor atau WSS pada roda penggerak kendaraan untuk mendeteksi roda yang kehilangan traksi, selip atau berputar lebih cepat dari seharusnya. Sinyal akan dikirim ke Engine Control Unit atau ECU. Saat sistem mendeteksi ada kecepatan perputaran roda yang tidak wajar, maka secara otomatis sistem akan menyalakan fungsi rem. Pemberian dan pengembangan dari fitur ini diharapkan mampu membuat sebuah van memiliki kemampuan yang lebih baik untuk membantu pengendara meminimalisir terjadinya kecelakaan.

Prediksi cuaca adalah suatu hal yang sangat penting di dalam kehidupan manusia. Terutama ketika manusia hendak bepergian keluar rumah, memastikan bahwa agenda mereka dapat dilakukan sebaik mungkin. Hal tersebut dapat dimanfaatkan sebagai penelitian alat prediksi cuaca pada lokasi wisata. Masyarakat yang hendak berwisata ke suatu tempat rekreasi dapat memutuskan apakah mereka pergi ke lokasi tersebut atau menunda agenda. Karena jika terlanjur datang ke lokasi namun cuacanya tidak bersahabat tentu akan merusak suasana hati mereka, oleh karena itu prediksi cuaca sangat penting. Dalam mengatasi hal tersebut, peneliti membuat sistem prediksi cuaca dengan metode time series. Metode time series adalah analisis data deret waktu. Peneliti dapat memprediksi nilai curah hujan, suhu dan kecepatan angin dengan mengolah data time series masa lampau. Curah hujan digunakan sebagai parameter klasifikasi cuaca apakah mendung, atau terang. Hal yang perlu diperhatikan adalah membuktikan prediksi dengan hasil aktual pengujian. Jika hasilnya kurang akurat perlu membuat evaluasi sistem tersebut. Peneliti memilih analisa time series model Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). Model SARIMA digunakan untuk menganalisa data time series yang bersifat musiman. Model tersebut relevan digunakan untuk penelitian ini karena karakter cuaca yang mengalami tren pada posisi waktu tertentu.

Petugas rekam medis di Klinik Radiologi Rumah Sakit Khusus Gigi dan Mulut Pendidikan Universitas Airlangga masih kesulitan dalam proses pengelolaan data pasien dan pembuatan radiodiagnosis karena masih menggunakan sistem manual yang belum terkomputerisasi. Maka diperlukan sebuah sistem informasi radiodiagnosis berbasis website yang dapat membantu petugas rekam medis dalam proses pengelolaan data pasien tersebut. Metode penelitian yang digunakan yaitu metode User Centered Design yaitu sebuah metode perancangan yang menempatkan pengguna sebagai pusat dari sebuah proses perancangan sistem. Proses dalam metode UCD yaitu memahami dan menentukan konteks pengguna, menentukan kebutuhan pengguna, solusi perancangan yang dihasilkan, dan evaluasi perancangan terhadap kebutuhan pengguna. Hasil akhir dari penelitian ini adalah pengguna dapat membuat radiodiagnosis penyakit gigi pasien secara online yang dapat diakses dimanapun dan kapanpun. Selain itu dokter dapat melakukan pencatatan rekam medis secara online serta dapat melihat historynya.