Toko JS Cell merupakan UMKM dengan rata-rata 40 transaksi per hari yang masih menggunakan pencatatan keuangan manual berbasis buku. Metode ini menimbulkan berbagai masalah, seperti risiko kehilangan dan kerusakan data akibat buku rusak atau hilang, serta lambatnya pencarian histori transaksi. Permasalahan ini diperparah dengan adanya 16 data transaksi pembayaran terdahulu yang belum lunas dan tidak terkelola dengan baik, meskipun Toko JS Cell menerapkan kebijakan tidak melayani hutang untuk transaksi pembelian. Penelitian ini bertujuan membangun aplikasi pencatatan keuangan digital berbasis Flutter untuk platform Android guna mengatasi permasalahan tersebut dan terdapat penambahan fitur pelacakan status piutang sebagai fitur tambahan hasil kajian gap penelitian terdahulu, yang berfungsi menuntaskan rekam jejak piutang lama atau pembayaran yang belum lunas tanpa mengubah kebijakan utama toko. Metode pengembangan meliputi analisis kebutuhan, perancangan antarmuka, implementasi dengan Flutter, dan integrasi basis data lokal. Pengujian dilakukan menggunakan metode Black Box Testing untuk memastikan seluruh fitur, termasuk fitur tambahan piutang, berjalan tanpa error, serta pengujian kegunaan melalui kuesioner kepada pemilik toko. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi ini mampu memangkas waktu pencarian data transaksi, meminimalisir risiko kehilangan data, serta menghasilkan laporan keuangan yang akurat dan terstruktur.

Sekarang telah banyak mobil listrik kategori ZEV yang menggunakan motor BLDC, tetapi masalah yang terjadi pada saat ini sulitnya pengendalian inverter untuk motor BLDC. Dimana dalam membangkitkan gelombang square diperlukan penentuan komutasi yang tepat. Dalam tugas akhir ini digunakan sensor posisi untuk mendeteksi tegangan back EMF, yaitu memanfaatkan tegangan balik rotor saat berputar. Tegangan back EMF pada motor BLDC berupa gelombang trapezoidal. Gelombang trapezoidal yang dibangkitkan ini yang nantinya diolah dan digunakan sebagai komutasi pada inverter 3 fasa. Dari permasalahan tersebut maka dibutuhkan suatu sistem sebagai penggerak sekaligus pengendali kendaraan listrik. Oleh karena itu dalam tugas akhir ini diusulkan sebuah ide dengan judul “Rancang Bangun Inverter Tiga Phasa untuk Motor BLDC sensorless sebagai Penggerak Kendaraan Listrik”. Untuk mengendalikan motor BLDC Sensorless dibutuhkan deteksi tegangan back EMF. Untuk memvalidasi rangkaian back EMF dan mendapatkan sinyal logika komutasi terlebih dahulu disimulasikan pada rangkaian BLDC sensored. Setelah diperoleh logika komutasi tahap selanjutnya dilakukan simulasi pada BLDC sensorless dengan kondisi open loop dan close loop. Pada kondisi open loop besar kecepatan berbanding lurus dengan besar tegangan input inverter. Sedangkan pada kondisi dengan kontrol increment decrement dan set point sebesar 600 rpm motor BLDC sensorless mampu mencapai set point yang diinginkan tetapi tidak mempengaruhi respon kecepatan motor terkait rise time dan steady state.

Perkembangan teknologi komputer dan teknologi telekomunikasi yang sangat cepat ditandai dengan perkembangan alat komunikasi yang sangat canggih. Salah satunya dengan berkembangnya sebuah mikrokontroler ESP32 yang merupakan perkembangan dari versi sebelumnya yaitu ESP8266. Pada tugas akhir ini akan dibuat alat monitoring suhu dan kelembapan pada proses fermentasi tempe menggunakan mikrokontroler ESP32 dengan bahasa pemrograman bahasa C pada Arduino. Sensor suhu dan kelembapan menggunakan sensor DHT22. Output dari alat monitoring tersebut akan ditampilkan pada LCD (Liquid Crystal Display) dan melalui website yang bisa diakses melalui PC maupun Smartphone dengan memanfaatkan fitur wireless yang terdapat pada ESP32. Implementasi dari alat ini digunakan pada industri rumah tangga. Alat ini akan bekerja saat suhu proses fermentasi tempe berada dibawah/diatas suhu normal 30-35o C dengan kelembapan 60-75% RH. Pada saat suhu dibawah 30o C atau kelembapan diatas 75% RH sistem akan melakukan tindakan otomatis berupa lampu menyala. Saat suhu diatas 35o C sistem akan melakukan tindakan otomatis berupa kipas menyala hingga suhu kembali normal. Sedangkan pada saat kelembapan dibawah 60% RH, humidifier akan menyala hingga kelembapan sesuai setpoint. Setelah dilakukan pengujian pada proyek akhir ini, Fermentasi tempe menggunakan inkubator kontrol otomatis membutuhkan waktu sekitar 20 jam, sedangkan fermentasi tempe secara konvensional membutuhkan waktu sekitar 30 jam. Maka fermentasi tempe menggunakan inkubator kontrol otomatis, lebih cepat 10 jam dari pada metode konvensional.

Pay later adalah skema metode pembayaran mirip kartu kredit, di mana perusahaan aplikasi menalangi pembayaran tagihan pengguna kepada merchant. Dengan adanya layanan ini dianggap bisa mendorong seseorang menjadi lebih konsumtif. Dari permasalahan diatas masyarakat seringkali menuliskan keluh kesah nya pada social media Twitter. Selain itu pengguna Twitter juga bisa menuliskan keyword paylater untuk melihat Tweet atau tanggapan orang lain. Tetapi hal ini kurang efisien jika hasil melihat data yang banyak satu per satu. Salah satu faktor yang menjadi tantangan dalam sentimen analisis sosial media adalah adanya penggunaan majas sarkasme pada penyampaian pendapat di media sosial. Kalimat sarkasme masih sering digunakan pengguna media sosial untuk menyidir seseorang menggunakan kata atau bahasa yang mengandung kata positif tetapi maknanya negatif sehingga sering kali terjadi kesalahan saat analisis sentimen. Proyek akhir ini melakukan kombinasi deteksi sarkasme dan analisis sentimen. Proses pendeteksian sarkasme dilakukan dengan membuatkan atur berdasarkan nilai set fitur punctuation-relate dan fitur kata interjeksi negative. Sedangkan proeses analisis sentimen dilakukan dengan metode Rule-Based¬. Penggunaan kata interjeksi negatif pada media social memiliki jumlah huruf yang bervariasi dalam satu kata. Untuk itu digunakan fungsi characterChecker, dari 50 query yang diuji coba berhasil mendeteksi kata interjeksi negatif sebanyak 36 atau 76%. Pendeteksian sarkasme dengan percobaan terhadap 210 data, berhasil melakukan deteksi sebanyak 177 data atau 89%. Sedangkan analisis sentimen dari 205 data manual label yang dilakukan ujicoba mendapatkan hasil akurasi sebesar 64%.

Absensi merupakan kebutuhan utama dalam proses monitoring kegiatan belajar pada Community Based Learning. Hal ini disebabkan karena pembelajaran yang dilakukan di banyak tempat dan tidak bisa dimonitoring secara langsung. Namun sayangnya, dalam hal ini absensi kegiatan masih dilakukan secara manual dan rawan sekali terhadap kecurangan. Penelitian ini bertujuan untuk mengajukan suatu pemodelan baru bagi Community Based Learning yaitu sebuah sistem absensi kegiatan online berbasis andorid dengan menyediakan fitur verifikasi otomatis menggunakan Location Based Time. Dengan memanfaatkan teknologi Global Positioning System (GPS) yang ada pada ponsel, sistem akan secara otomatis mengambil koordinat lokasi dari tutor yang selanjutnya akan digunakan untuk proses pencocokan lokasi anatar tutor dengan tempat pembelajaran. Proses pencocokan ini dilakukan dengan menggunakan radius wilayah dari koordinat tempat pembelajaran. Radius awal yang akan digunakan dalam pembuatan sistem ini adalah 10 meter. Sistem akan mecatat absensi secara otomatis jika lokasi tutor berada didalam wilayah radius lokasi pembelajaran yang telah ditentukan sebelumnya. Pada percobaan yang telah dilakukan menghasilkan sebuah rekomendasi bahwa radius 15 meter memang ideal untuk digunakan dalam sistem ini, selain itu pada percobaan verifikasi menghasilkan bahwa sistem mampu memverifikasi absensi secara maksimal, dan mengetahui jika ada kecurangan absensi. sehingga secara keseluruhan sistem ini dapat bekerja dengan baik.