Digitalisasi proses kerja berstandar ISO menuntut sistem yang tidak hanya mampu mengotomatisasi pengelolaan tugas, tetapi juga menjamin keterlacakan aktivitas secara kronologis, integritas pencatatan audit, serta keberlangsungan operasional saat terjadi gangguan teknis. Pendekatan penyimpanan final state pada sistem konvensional tidak dapat memenuhi tuntutan ini secara inheren karena tidak menyediakan rekaman historis sebagai bukti objektif audit sesuai ISO 9001 Klausul 7.5 dan 9.2 serta ISO/IEC 27001 Annex A.8.16 dan A.5.37. Penelitian ini mengusulkan sistem berbasis arsitektur event-driven hibrid yang mengintegrasikan komunikasi sinkron via gRPC untuk validasi kritis dan komunikasi asinkron via NATS JetStream untuk audit trail dan notifikasi. Untuk menjamin tidak ada event audit yang hilang, diterapkan pola Transactional Outbox yang menulis event secara atomik dengan transaksi bisnis, dikombinasikan dengan Four-Layer Idempotency untuk mencegah duplikasi. Pemisahan command dan query diimplementasikan secara logis menggunakan pola Mediator berbasis MediatR. Evaluasi dilakukan melalui tiga fase pengujian: pengujian integritas menghasilkan Audit Completeness Rate (ACR) = 100%, Duplicate Processing Rate (DPR) = 0%, dan Outbox Pending Rate (OPR) = 0% pada 946 workflow dengan 50 virtual users; pengujian ketahanan pada skenario gangguan message broker NATS JetStream, network interruption service-to-NATS, dan service crash recovery menunjukkan Message Loss Rate (MLR) = 0%, OPR = 0%, tanpa duplikasi event, serta seluruh event audit yang tertahan pada outbox berhasil dipulihkan setelah recovery; serta pengujian kinerja pada 80 virtual users menghasilkan throughput 4,23 workflow/detik dengan success rate 100% dan latensi p99 = 7.243ms. Hasil menunjukkan pendekatan ini mampu memenuhi kebutuhan traceability, integrity, dan accountability sesuai standar ISO pada kondisi normal maupun gangguan parsial, meskipun latensi p95 pada beban tinggi masih memerlukan optimasi lebih lanjut.

Conversation merupakan kegiatan komunikasi yang terdiri dari dua orang atau lebih. Conversation pada hakekatnya sama seperti dialog dan dapat digunakan secara bergantian. Conversation yang bersifat face-to-face conversation memiliki sifat universal dan melibatkan budaya manusia dan konteks interaktif. Namun terdapat kekurangan pada face-to-face conversation yaitu pada masalah jarak dan waktu. Perkembangan teknologi kini semakin berkembang sehingga diharapkan adanya inovasi baru untuk mengatasi kekurangan tersebut seperti pada pembelajaran saat ini mulai diterapkan pada sistem pembelajaran jarak jauh atau berbasis online. Salah satunya menggunakan teknologi WebRTC yang didalamnya yang terdapat fitur video conference sehingga memudahkan orang untuk bertukar pikiran dan informasi tanpa perlu bertemu. Oleh karena itu, pada Proyek Akhir ini akan dikembangkan sebuah aplikasi conversation sebagai media pembelajaran bahasa inggris menggunakan teknologi WebRTC, yang juga mendukung fitur video conference.

Komponen yang menentukan bentuk aliran pada HRSG adalah inlet duct. Setelah melewati inlet duct, flue gas diharapkan memiliki kecepatan aksial dan distribusi temperatur yang uniform, dengan tujuan untuk mengoptimalkan pressure drop dan mengurangi turbulensi gas sisa karena memiliki kecepatan tinggi. Turbulensi dapat menyebabkan tidak meratanya temperatur aliran karena ada panas terkonsentrasi pada titik tertentu sehingga dapat mengurangi perpindahan panas yang terjadi antara flue gas dan uap. Namun pada kondisi aktual, aliran yang keluar dari inlet duct belum mencapai aliran uniform karena terjadi separasi pada bagian tepi dari inlet duct. Sehingga, diperlukan suatu upaya agar aliran yang keluar dari inlet duct memiliki profil aliran dan distribusi temperatur yang uniform. Pada Tugas Akhir ini, peneliti akan melakukan studi numerik berupa simulasi 2 dimensi menggunakan Computational fluid dynamic (CFD) mengenai pengaruh variasi sudut pada inlet duct dan transition zone HRSG tipe vertikal terhadap karakteristik aliran dan perpindahan panas. Variasi sudut inlet duct (β) dan transition zone (α) dalam penelitian ini ada 5 macam yaitu, variasi 1 dengan sudut α=35° dan β=15°, variasi 2 dengan sudut α=35° dan β=25°, variasi 3 dengan sudut α=35 dan β=30°, variasi 4 α=30° dan β=25°, variasi 5 α=45° dan β=25° . Dari hasil simulasi dapat diketahui bahwa sudut inlet duct dan zona transisi mempengaruhi aliran dan perpindahan panas flue gas pada HRSG tipe vertikal, semakin besar sudut α menyebkan terjadinya separasi aliran, semakin besar sudut β menyebabkan kecepatan aliran flue gas menjadi lebih cepat. Pada simulasi ini variasi 2 (α=35°, β=25°) memiliki kecepatan dan distribusi aliran yang paling baik dengan kecepatan flue gas rata-rata sebesar 4,27 m/s, selain itu total perpindahan panas yang tertinggi juga terjadi pada variasi 2 (α=35°, β=25°) dengan total perpindahan panas sebesar 190,2057 MW.

Penelitian ini mengusulkan digitalisasi pada bidang kedokteran gigi untuk membantu dokter gigi dalam pengisian medical record pada saat pemeriksaan pasien. Pada saat ini, dokter gigi masih menggunakan cara manual untuk mengisi form evaluasi odontogram dengan menggambar dan melabeli setiap kedaadan gigi pasien berdasarkan observasi. Konsekuensi yang ditimbulkan adalah lamanya waktu pengisian dalam satu waktu. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. kami membuat platform electronic medical record dengan menggunakan teknologi CNN untuk mengenali keadaan gigi manusia. Digitalisasi dengan teknologi deep learning akan mengefisiensi pemgisian medical record. Kami menggunakan YOLOv5 sebagai model deteksi objek dan beberapa model klasifikasi (MobileNetV2, VGG16, dan IONet) untuk mengenali delapan jenis gigi manusia dan lima keadaan gigi yang sering dijumpai pada gigi manusia yaitu: normal, tumpatan, karies, sisa akar, dan impaksi. Kami menggunakan 9.409 gambar intraoral yang terbia menjadi 5.701 data sebagai dataset jenis gigi dan 3.708 data untuk dataset kondisi gigi. Kami mengumpulkan dan menganotasi dataset dengan bantuan ahli. Berdasarkan hasil eksperimen, YOLOv5 M sebagai model deteksi objek mendapatkan nilai mAP tertingi pada kedua dataset. YOLOv5 M menghasilkan 99% dan 96% nilai mAP pada dataset jenis dan kondisi gigi. IONet dan MobileNetV2 memiliki performa yang lebih baik dengan VGG16 berdasarkan nilai akurasi. IONet dan MobileNet mendapatkan 99% akurasi pada dataset kondisi gigi. MobileNet V2 juga mendapatkan nilai akurasi gigi pada dataset jenis gigi dengan nilai 95%.

CV Mascitra Teknologi Indonesia melalui Mascitra Training Center merupakan lembaga pelatihan di bidang sertifikasi kompetensi dan pelatihan teknologi informasi yang masih mengelola proses pendaftaran, pembayaran, dan kuota peserta secara manual. Kondisi ini menyebabkan keterlambatan konfirmasi pembayaran hingga 3-5 hari kerja, pengelolaan kuota yang rawan kelebihan kapasitas, serta tidak adanya sistem prioritas dalam waiting list. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi berbasis web yang mengintegrasikan Payment Gateway Midtrans untuk otomatisasi konfirmasi pembayaran, serta fitur Smart Quota Management yang mengelola kuota melalui mekanisme hold time adaptif berbasis minat peserta, auto release, dan auto promote pada waiting list. Sistem dikembangkan menggunakan framework Laravel dengan peran User dan Admin. Pengujian dilakukan melalui Black Box Testing, System Usability Scale, dan pengujian performa menggunakan Apache JMeter. Hasil pengujian menunjukkan seluruh skenario fungsionalitas berjalan sesuai harapan, skor SUS mencapai 81,64 kategori Excellent, dan response time seluruh proses kritis berada di bawah 3 detik.