Yuk Ngaji Mojokerto adalah komunitas dari Yuk Ngaji yang menghimpun potensi lintas generasi dan profesi untuk berbagi ilmu dan inspirasi kebaikan. Komunitas ini, merupakan sebuah ikhtiar mengoptimalkan manfaat media online sekaligus menggalang perubahan nyata untuk peradaban mulia. Yuk Ngaji mengajak untuk menggali ide ide, kreativitas, sinergi dan inspirasi kebangkitan setelah berhijrah. Komunitas ini digagas sebagai ikhtiar mewadahi potensi khususnya generasi muda yang saat ini rentan dengan pengaruh budaya yang kontra produktif. Namun semenjak adanya covid 19 dan diberlakukannya pembatasan wilayah di setiap daerah banyak hal yang mengalami perubahan termasuk dengan komunitas yuk ngaji yang setiap pekan mengadakan kajian menjadi terkendala untuk datang langsung ketempat kajian. Tujuan dari proyek akhir ini adalah agar setiap anggota dapat tetap melaksanakan kajian meskipun tidak harus datang ke tempat kajian. Pada aplikasi ini terdpat fitur kajian berupa kajian online dan juga informasi kajian offline, kemudian terdapat fitur dzikir yang diharapkan bisa diamalkan setiap harinya oleh anggota serta fitur kumpulan doa-doa dan juga fitur artikel mengenai agama islam. Dengan adanya aplikasi ini diharapkan setiap anggota komunitas dapat mendapatkan informasi kajian baik secara offline maupun online, dan juga diharapkan sebagai wadah baru untuk komunitas sehingga informasi dapat terpusat. Serta setiap anggota komunitas dapat menerapkan amalan rutin berupa dzikir ataupun mencari doa-doa dan membaca artikel yang berkaitan dengan agama islam. Maka dari itu pada proyek akhir ini dibuat sebuah aplikasi untuk komunitas yuk ngaji mojokerto agar memudahkan setiap anggota mendapatkan informasi yang terpusat.

Kanker paru-paru merupakan salah satu penyebab utama kematian akibat kanker, dengan angka kejadian di Indonesia yang tergolong tinggi. Dalam dunia medis, deteksi tumor paru-paru umumnya dilakukan melalui citra Computer Tomography (CT) scan yang dianalisis secara visual oleh dokter. Studi terdahulu yang memanfaatkan citra CT scan dengan pendekatan Cellular Automata (CA) umumnya hanya mampu mengklasifikasikan kondisi paru-paru sebagai normal atau abnormal. Penelitian ini bertujuan mengatasi keterbatasan tersebut dengan menggabungkan metode CA dan teknik Monte Carlo untuk meningkatkan akurasi dalam prediksi serta identifikasi tumor paru-paru. Sistem ini terdiri dari tahapan pre-processing, segmentasi tumor, binarisasi citra, prediksi sel abnormal menggunakan CA, serta penentuan ambang batas secara acak menggunakan Monte Carlo. Hasil prediksi kemudian diklasifikasikan menggunakan Support Vector Machine (SVM) untuk membedakan jenis tumor. Pengujian dilakukan terhadap 109 citra CT scan yang mencakup kelas normal, jinak, dan ganas. Metode CA-Monte Carlo berhasil mendeteksi sel abnormal dengan akurasi 92,73%, lebih tinggi dibandingkan studi sebelumnya yang mencapai akurasi 90,5% pada tahap deteksi paru normal dan abnormal. Peningkatan ini dicapai karena metode terdahulu hanya memanfaatkan Cellular Automata tanpa mekanisme acak dari Monte Carlo, sehingga ambang batas deteksi kurang fleksibel terhadap variasi struktur citra. Sementara itu, model SVM mencapai akurasi 87,5% dalam klasifikasi tipe tumor. Hasil ini menunjukkan potensi sistem dalam membantu proses diagnosis kanker paru-paru secara otomatis.

Jawa Timur merupakan salah satu provinsi yang rentan akan tertimpa bencana. Dengan luas wilayah 47.922km2 dan populasi sekitar 39juta penduduk, diharapkan pemerintah tanggap dalam mengatasi bencana yang banyak menimbulkan kerugian di kehidupan masyarakat. Tanah longsor merupakan salah satu bencana yang sering melanda provinsi Jawa Timur. Penyebab terjadinya bencana tanah longsor pun beragam, seperti curah hujan yang tinggi, erosi, dan penggundulan hutan. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka dibuatlah suatu aplikasi pemetaan tingkat risiko terjadinya bencana tanah longsor. Proyek akhir ini juga membantu untuk mengetahui tingkat risiko bencana di setiap kabupaten/kota di Jawa Timur. Proyek ini menggunakan metode perhitungan indeks. Metode tersebut sangat efisien untuk digunakan dalam menghitung risiko bencana berdasarkan Perka BNPB (Badan Nasional Penanggulangan Bencana) No 2 Tahun 2012. Selain menghitung tingkat risiko terjadinya bencana, proyek ini juga menampilkan nilai kerentanan yang dimiliki dari masing-masing kabupaten serta visualisasi peta pada situs web yang dibuat secara dinamis, dan mudah digunakan.

Sistem rekomendasi telah menjadi alat penting untuk membantu pengguna menemukan apa yang mereka butuhkan di lautan data yang terus berkembang. Data deskriptif buku laporan tugas akhir, seperti judul, abstrak, kata kunci, dan subjek, digunakan sebagai fitur utama dalam penelitian ini. Fitur ini digunakan untuk mengembangkan dan menerapkan sistem rekomendasi untuk memilih buku laporan tugas akhir sesuai dengan preferensi pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode Filter Berbasis Konten dapat menawarkan rekomendasi yang relevan dan akurat untuk tingkat kepuasan pengguna yang tinggi. Studi ini menemukan bahwa menggunakan metode ini dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam mencari dan memilih buku laporan untuk tugas akhir di sekolah.

Pengendalian level cairan secara otomatis dalam tangki penyimpanan merupakan aspek penting dalam industri proses untuk menjaga kestabilan operasi dan efisiensi. Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan strategi kontrol cascade pada sistem pengendalian level cairan berbasis pressure transmitter dengan prinsip hydrostatic, serta pengolahan sinyal dan eksekusi kontrol melalui PLC Outseal, HMI LabView, dan server NI OPC yang terhubung melalui Modbus ke Arduino sebagai antarmuka hardware. Parameter kendali PID ditentukan menggunakan metode Internal Model Control IMC dengan pendekatan FOPDT berdasarkan hasil uji open loop. Hasil tuning IMC PID menunjukkan nilai parameter Kc sebesar 0,07174, Ti sebesar 0,94658 menit, dan Td sebesar 0 menit. Kalibrasi pressure transmitter menunjukkan hasil pengukuran tekanan hidrostatik berbanding linear dengan ketinggian cairan, dengan rata rata error 5,66 persen. Implementasi kontrol cascade dan IMC PID memperlihatkan respons yang lebih cepat dan stabil saat terjadi perubahan setpoint maupun gangguan aliran inlet, dengan nilai input yang digunakan sebagai parameter disturbance. Pengujian real time dengan variasi setpoint menunjukkan sistem mampu menjaga level cairan tetap dekat dengan setpoint dengan fluktuasi minimal saat terjadi gangguan, serta maksimum overshoot sebesar 8,5 persen.