Kita mulai dengan diskusi mendalam untuk memahami inti permintaan Anda. Dari sini, kita rumuskan Cetak Biru Solusi sebagai sebuah rencana strategis yang jelas dan terarah untuk menjadi panduan kita bersama.
Kami mewujudkan strategi menjadi kode dalam proses yang transparan. Melalui sesi demo berkala, masukan Anda akan membentuk Prototipe Fungsional yang benar-benar sesuai dengan kebutuhan Anda.
Prototipe kemudian kita sempurnakan bersama melalui pengujian dan iterasi yang teliti. Kami memberikan pendampingan penuh hingga Anda benar-benar percaya diri dengan Karya Digital Final yang Anda inginkan.
Serah terima adalah awal dari kemitraan jangka panjang kita. Anda akan mendapatkan garansi teknis dan Dukungan Penuh sesuai ketentuan dari kami untuk memastikan solusi Anda terus berjalan optimal dan siap untuk berkembang.
Kami mentransformasikan sistem administrasi (SIAPMAS) milik Pelajar NU Banyumas menjadi platform yang cepat, stabil, dan andal. Ini dicapai melalui optimalisasi front-end dan back-end secara menyeluruh, serta perbaikan bug sistematis untuk meningkatkan efisiensi dan pengalaman pengguna.
Menjawab tantangan dari klien di sektor teknologi kesehatan, KodeNara merancang dan membangun prototipe "Vital-IoT", sebuah sistem monitoring kesehatan jarak jauh yang ringkas namun andal. Fokus utama kami adalah pada integrasi yang mulus antara sensor detak jantung presisi (MAX30102) dan sensor suhu non-kontak (GY-906) dengan mikrokontroler berbasis IoT. Sistem ini dirancang untuk mengirimkan data vital secara real-time ke platform cloud, memungkinkan pemantauan kondisi pengguna dari mana saja. Untuk memvalidasi keandalannya, kami melakukan pengujian akurasi secara komparatif dengan perangkat komersial (Huawei Watch Fit). Hasilnya sangat memuaskan, dengan selisih pembacaan detak jantung rata-rata hanya ±4 BPM. Tingkat presisi ini membuktikan bahwa prototipe kami tidak hanya fungsional, tetapi juga memiliki fondasi teknis yang kuat untuk dikembangkan menjadi produk final.
Sebagai proyek riset & pengembangan internal, kami merancang sebuah sistem keamanan pintu cerdas untuk menjawab kelemahan kunci konvensional yang rentan dibobol. Sistem ini mengintegrasikan pengenalan wajah berbasis Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur MTCNN pada ESP32-Cam, yang terhubung dengan Raspberry Pi 3b+ sebagai pusat kendali. Untuk memberikan rasa aman dan kontrol penuh, solusi ini juga dilengkapi notifikasi real-time melalui Telegram Bot serta antarmuka web untuk pengelolaan sistem. Hasil pengujian membuktikan sistem memiliki tingkat akurasi tinggi, dengan waktu respons terbaik dari deteksi wajah hingga pintu terbuka hanya dalam 0,01 detik pada kondisi pencahayaan optimal.
