Puskesmas Doko di Kabupaten Blitar masih menggunakan pencatatan manual dalam pengelolaan data obat, sehingga menimbulkan permasalahan seperti ketidaktepatan stok, keterlambatan pelaporan, dan risiko kehilangan data. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun aplikasi berbasis website yang dapat membantu proses pencatatan dan pengelolaan obat secara lebih efektif dan efisien. Pengembangan sistem menggunakan metode Waterfall yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, hingga pemeliharaan. Aplikasi dikembangkan menggunakan Framework Laravel dan diuji menggunakan metode Black Box dengan teknik use case serta User Acceptance Testing (UAT). Hasil pengujian Black Box memperoleh tingkat keberhasilan sebesar 99%, sedangkan pengujian UAT memperoleh tingkat kepuasan pengguna sebesar 90%, yang menunjukkan bahwa sistem telah berjalan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Selain itu, sistem mampu mempercepat proses pencatatan, menyediakan notifikasi obat kedaluwarsa, serta menghasilkan laporan stok obat secara otomatis. Dengan adanya sistem ini, proses pengelolaan obat di Puskesmas Doko menjadi lebih terstruktur, akurat, dan mendukung efisiensi kerja apoteker.

Konsumsi energi listrik pada sektor gedung pendidikan sebagian besar bersumber dari penggunaan Air Conditioner (AC) yang masih dioperasikan secara manual dan bergantung pada kedisiplinan pengguna ruangan. Kondisi ini menyebabkan AC sering kali tetap menyala meskipun ruangan tidak lagi digunakan sehingga mengakibatkan pemborosan energi. Permasalahan tersebut mendorong perlunya pengembangan sistem otomatisasi yang mampu mengendalikan AC berdasarkan kondisi aktual kehadiran manusia di dalam ruangan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem kontrol AC otomatis berbasis deteksi kehadiran manusia menggunakan algoritma YOLOv4-Tiny pada Raspberry Pi 3 Model B yang terintegrasi dengan protokol MQTT, serta menyediakan fitur monitoring melalui antarmuka web secara real-time. Sistem terdiri dari webcam sebagai perangkat pengambilan citra, Raspberry Pi 3 Model B sebagai unit pemrosesan utama, modul IR Transmitter sebagai pengendali AC, dan broker Mosquitto sebagai perantara komunikasi data antar komponen sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem deteksi kehadiran manusia menggunakan algoritma YOLOv4-Tiny memperoleh nilai accuracy sebesar 86.67%, precision sebesar 100%, recall sebesar 80%, dan F1-Score sebesar 88,9% dari total 30 data pengujian. Pengujian sistem kontrol AC menggunakan sinyal infrared menunjukkan tingkat keberhasilan 100% dari 10 kali percobaan. Pengujian sistem otomatisasi dengan fitur timer delay menggunakan lima skenario pengujian seluruhnya menunjukkan hasil berhasil. Antarmuka web monitoring dan kontrol AC berbasis protokol MQTT berhasil berjalan secara real-time melalui jaringan lokal dengan fitur Mode Otomatis dan Mode Manual yang dapat beroperasi tanpa memerlukan restart program maupun perangkat.

Penelitian ini menganalisis keamanan digital signature, khususnya pada Elliptic Curve Digital Signature Algorithm (ECDSA), untuk memverifikasi keaslian whitepaper proyek kripto, mengatasi maraknya penipuan yang memanfaatkan dokumen palsu. Dengan metodologi deskriptif kualitatif studi kasus yang melibatkan studi pustaka, analisis dokumentasi, dan observasi implementasi ECDSA, penelitian ini bertujuan mengidentifikasi cara kerja, risiko keamanan, serta menyusun strategi mitigasi dan protokol integrasi ECDSA dalam blockchain, yang diharapkan dapat meningkatkan transparansi dan kepercayaan ekosistem kripto.

Aplikasi E-Pusda Nganjuk sebagai sarana akses literasi digital yang telah dihadirkan oleh Dinas Kearsipan dan Perpustakaan Kabupaten Nganjuk masih memiliki permasalahan pada aspek User Interface (UI) dan User Experience (UX), seperti tampilan yang kurang menarik, navigasi yang membingungkan, serta penempatan fitur yang kurang intuitif, sehingga berdampak pada rendahnya kepuasan dan minat penggunaan aplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan UI/UX aplikasi E-Pusda Nganjuk menggunakan metode User Centered Design (UCD) guna meningkatkan pengalaman pengguna. Penelitian dilakukan melalui empat tahapan UCD, yaitu memahami konteks penggunaan, menentukan kebutuhan pengguna, merancang solusi desain, dan melakukan evaluasi. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara dan penyebaran kuesioner, sedangkan evaluasi dilakukan menggunakan metode A/B Testing berbasis System Usability Scale (SUS) kepada 100 responden. Hasil pengujian menunjukkan peningkatan nilai rata-rata skor SUS dari 48 pada desain lama menjadi 80 pada desain baru dengan selisih 32 poin, yang masuk dalam kategori acceptable, grade scale C, dan adjective ratings Excellent. Penelitian ini membuktikan bahwa penerapan metode User Centered Design (UCD) efektif dalam mengoptimalkan UI/UX serta berhasil meningkatkan pengalaman pengguna pada aplikasi E-Pusda Nganjuk.

Website SIPEMKAS merupakan sistem informasi akademik berbasis website yang digunakan untuk memantau perkembangan peserta didik di lingkungan sekolah. Permasalahan yang melatarbelakangi penelitian ini adalah website SIPEMKAS yang masih berada dalam tahap pengembangan belum pernah melalui proses pengujian fungsional secara terstruktur, sehingga tidak terdapat dokumentasi pengujian yang memadai dan kestabilan sistem tidak dapat dijamin ketika dilakukan pengembangan lebih lanjut. Kondisi tersebut berpotensi menimbulkan kesalahan fungsi pada fitur utama sistem. Penelitian ini bertujuan merancang dokumen pengujian untuk memastikan fungsionalitas website berjalan dengan baik serta mengimplementasikan automation testing menggunakan Katalon Studio. Metodologi yang digunakan adalah Software Testing Life Cycle (STLC) dengan pendekatan Agile Scrum melalui enam tahapan yaitu, requirement analysis, test planning, test case development, test environment setup, test execution, dan test cycle closure. Pengujian yang dilakukan meliputi functional testing, regression testing, dan User Acceptance Testing (UAT). Dokumen yang dihasilkan meliputi Test Plan, Requirement Traceability Matrix (RTM), bug report, test report, dan catatan rilis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengujian terhadap 170 test case menghasilkan tingkat keberhasilan awal sebesar 88,24?n meningkat menjadi 99,28% setelah dilakukan perbaikan serta regression testing. Hasil UAT memperoleh nilai rata-rata 86,25?ngan kategori Sangat Baik. Penelitian ini membuktikan bahwa perancangan dokumen pengujian yang terstuktur dan implementasi automation testing menggunakan Katalon Studio efektif dalam meningkatkan kualitas website SIPEMKAS sehingga dinyatakan layak digunakan.

Era Society 5.0 mendorong pemanfaatan teknologi dalam pendidikan, salah satunya melalui pengembangan perpustakaan digital. Pengelolaan perpustakaan di SMP Negeri 1 Bagor masih dilakukan secara manual sehingga menyulitkan pemantauan stok buku, pencatatan peminjaman, serta berisiko terjadi kehilangan data. Penelitian terdahulu terkait perpustakaan digital pun masih terbatas, fiturnya hanya berfokus pada peran admin, katalog buku kurang informatif, dan belum ada pembagian hak akses antar pengguna. Sistem yang dibangun dalam penelitian ini hadir lebih lengkap dengan mencakup semua peran pengguna (admin, guru, siswa), katalog buku yang informatif, dan pengujian yang lebih menyeluruh. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode Rapid Application Development (RAD) dengan Framework Laravel dan basis data MySQL melalui tahapan requirement planning, design, construction, dan cutover. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Black Box Testing dengan teknik Equivalence Partitioning serta User Acceptance Testing (UAT). Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengelola data perpustakaan secara lebih terstruktur dan efisien, dengan tingkat keberhasilan fungsional sebesar 100% dari 235 test case. Hasil UAT terhadap 126 responden memperoleh nilai rata-rata 90% dengan kategori sangat baik, sehingga sistem dinyatakan layak untuk diterapkan di SMP Negeri 1 Bagor.

Penelitian ini dilakukan karena sistem absensi manual di Kantor Desa Pelem masih menimbulkan berbagai permasalahan, seperti manipulasi data kehadiran, titip absen, kehilangan arsip, serta lamanya proses rekapitulasi kehadiran pegawai. Selain itu, penelitian terdahulu mengenai sistem absensi berbasis QR code umumnya masih menggunakan QR code statis yang rentan disalahgunakan karena kode dapat digunakan berulang kali atau dibagikan kepada pihak lain. Penelitian ini menghasilkan sistem absensi berbasis website menggunakan QR code dinamis yang dikembangkan dengan metode Agile. QR code dinamis diperbarui secara berkala dan dilengkapi validasi lokasi, sehingga dapat meminimalkan kecurangan seperti titip absen. Mekanisme ini juga membantu mengatasi potensi replay attack, mencegah masalah concurrency saat banyak pegawai melakukan absensi bersamaan, serta menghindari duplicate scan atau pemindaian berulang oleh pengguna yang sama. Hasil pengujian menunjukkan seluruh fitur sistem berjalan dengan baik berdasarkan black-box testing. Pengujian usability menunjukkan tingkat keberhasilan tugas sebesar 100%, rata-rata waktu penyelesaian 90,5 detik, dan tingkat kesalahan rendah sebesar 0,25 error per task. Hasil pengujian System Usability Scale (SUS) memperoleh nilai 87,5 yang termasuk kategori Acceptable, memperoleh Grade Scale A, dan berada pada kategori Excellent. Sistem ini dinilai mudah digunakan, aman, efisien, serta mampu meningkatkan ketepatan pencatatan, pengelolaan data, dan monitoring absensi secara real-time di Kantor Desa Pelem

Seiring bertambahnya usia, penurunan fungsi motorik pada lanjut usia (lansia) meningkatkan risiko insiden jatuh secara signifikan. Insiden ini dapat berakibat fatal apabila korban tidak segera mendapatkan penanganan medis akibat ketiadaan pengawasan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pendeteksi jatuh berbasis sistem tertanam (embedded system) menggunakan sensor Inertial Measurement Unit (IMU) MPU6050 dan mikrokontroler ESP32. Algoritma Machine Learning klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) ditanamkan secara langsung pada perangkat untuk mengenali pola pergerakan secara real-time. Proses pra-pemrosesan data menggunakan metode Low-Pass Filter (LPF) untuk mereduksi noise pergerakan transisi, dilanjutkan dengan ekstraksi fitur Signal Vector Magnitude (SVM) untuk mendeteksi lonjakan gaya benturan, dan normalisasi Min-Max. Model KNN (K=11) dilatih menggunakan 120 data primer yang disimulasikan melalui boneka peraga (manekin). Berdasarkan hasil pengujian real-time sebanyak 40 kali observasi yang mencakup kelas aktivitas Berdiri, Duduk, Tidur/Terlentang, dan Jatuh, sistem terbukti memiliki performa yang sangat andal. Evaluasi menggunakan Confusion Matrix menunjukkan tingkat Akurasi sebesar 97,5%, Sensitivitas sebesar 100% (zero false negative), dan Spesifisitas sebesar 96,67%. Hal ini membuktikan bahwa perangkat mampu mendeteksi seluruh skenario jatuh secara presisi tanpa terlewat, sekaligus mampu membedakannya dari aktivitas harian normal dengan tingkat peringatan palsu (false alarm) yang sangat minim.