Dewasa ini banyaknya tahanan di lapas menyebabkan sering terjadi kerusuhan yang disebabkan oleh beberapa tahanan narapidana yang kapasitasnya melebihi kapasitas penampungan yang disediakan. tentunya diperlukan pemindahan narapidana untuk menyelesaikan masalah tersebut, pada saat pemindahan narapidana ini pun memerlukan keamanan yang khusus dan komplek agar dapat menghindari pembajakan kendaraan tahanan. Pada proyek akhir ini dibuat implementasi dari sistem monitoring dengan menggunakan teknologi Sistem Monitoring yang ada pada pengamanan pemindahan tahanan. Objek yang digunakan adalah kendaraan tahanan dan kendaraan pengawalnya. Hasil yang diharapkan adalah terciptanya sistem monitoring kendaraan tahanan dan kendaraan pengawalnya berupa lokasi GPS dari kendaraan pengawal dan kendaraan tahanan, serta menampilkan rute tercepat dalam pengawalan tahanan, Estimasi waktu tempuh dan jarak untuk mencapai lokasi tujuan dan Image Capture kondisi tahanan yang berada dalam kendaraan tahanan pada setiap waktu tertentu, kemudian sistem akan meneruskan informasi ke server dimana nanti tampilan data akan dapat diakses melalui Website oleh kendaraan tahanan maupun pengawalnya. Dari hasil pengujian terlihat bahwa sistem telah mampu menampilkan koordinat lokasi kendaraan tahanan, juga telah berhasil menampilkan rute tercepat dan efektivitas jarak dengan nilai error sebesar 6,9% selain itu pada Website yang dibuat mempunyai waktu akses kurang dari 2 Menit.

Jalan merupakan salah satu bentuk infrastruktur penting untuk menunjang transportasi darat serta mendukung pemerataan pembangunan. Seiring meningkatnya moda transportasi darat dari segi kuantitas maupun teknologi yang digunakan, maka kondisi jalan juga harus selalu dalam keadaan baik agar dapat menunjang teknologi transportasi tersebut. Berdasarkan data kecelakaan Dit Lantas Polda Metro Jaya periode 2021 kerugian yang dialami pengendara akibat kecelakaan mencapai Rp 1.062.600.000. Banyak kasus diantaranya diakibatkan oleh kerusakan jalan. Sehingga, semakin tinggi jumlah kerusakan jalan, kemungkinan kecelakaan lalu lintas akibat kerusakan jalan juga meningkat. Pemerintah telah berupaya melakukan survei perawatan jalan tersebut melalui Dinas Pekerjaan Umum. Namun, survei tersebut masih dilakukan secara manual yang tidak efektif dari segi waktu, biaya, dan tenaga. Pada penelitian ini dibuat sebuah sistem klasifikasi kerusakan jalan berbasis Image Processing menggunakan Deep Learning Convolutional Neural Network dengan metode RetinaNet pada single board computer. Sistem ini akan diuji menggunakan Jetson Nano sebagai single board computer sehingga dapat dipasang pada kendaraan untuk deteksi kerusakan jalan secara real time. Sistem ini diharapkan dapat membantu kinerja pemerintah atau dinas terkait dalam proses klasifikasi dan pemeliharaan kerusakan ruas jalan secara otomatis. Hasil dari pengujian model RetinaNet dengan mengubah hyperparameter, menghasilkan nilai mAP paling optimal yaitu 0.402, batch size 4 dan total loss sebesar 0.465 dengan mengunakan number step 50.000 menggunakan adam optimizer. Performa model RetinaNet 152 pada Jetson orin.

Pembuatan naskah cerita terasa lebih mudah mengembangkan dengan adanya kerangka cerita. Akan tetapi terkadang terdapat beberapa hambatan bahkan sebelum naskah cerita tersebut dibuat. Salah satunya belum menemukan ide cerita tersebut. Selain itu juga belum adanya aplikasi website yang terfokuskan pada pembuatan kerangka cerita dalam bahasa indonesia. Oleh karena itu, penulis mengembangkan aplikasi yang dapat mengenerate kerangka cerita otomatis, sehingga dapat memudahkan baik penulis cerita maupun game developer untuk mencari ide serta membantu mengembangkan kerangka cerita ke bentuk yang lebih detail. Aplikasi ini menggunakan transformer supaya data yang dihasilkan lebih bagus dibandingkan menggunakan model lain seperti LSTM atau RNN. Pengujian eksperimen ini dilakukan dengan mengecek hasil skor dari nilai ROUGE dan BLEU dengan hasil pada BLEU-4 dengan 79.6, ROUGE-1 dengan nilai 23.3, ROUGE-2 dengan nilai 2.9 dan nilai ROUGE-L sebesar 18.3.

Filter adaptif bekerja dalam dua tahapan proses yaitu pemfilteran noise dan adaptasi parameter. Filter adaptif digunakan untuk mereduksi noise (bising) yang mendistorsi speech (ucapan). Pendekatan yang digunakan oleh filter untuk mendapatkan estimasi sinyal bersih secara optimum didasarkan pada teori wiener. Di mana solusi optimum ditemukan melalui peminimuman mean square error (MMSE). Pencarian nilai tersebut menggunakan algoritma stokastik gradien. Yaitu mengestimasi nilainya berdasarkan nilai error antara sinyal output aktual dengan respon yang diinginkan. Algoritma adaptif yang digunakan tersebut adalah NLMS, di mana akan bekerja secara iteratif untuk mencari nilai bobot optimum. Output filter akan mengestimasi sinyal speech bersih, pada solusi optimum noise akan benar – benar ditiadakan, sehingga menyebabkan peningkatan kejelasan speech (speech enhancement). Parameter yang digunakan sebagai ukuran besar improvement speech enhacement adalah signal to noise ratio (SNR). Keefektifan filter dalam mereduksi noise dilakukan pada kondisi lingkungan noise yang berbeda dan dengan memberikan perubahan setting parameter filter. Hasil yang didapatkan melalui pengujian menunjukkan filter mereduksi noise cukup signifikan pada lingkungan statsioner dibandingkan pada lingkungan non stasioner. Operasi sistem secara offline

Dalam operasi sistem pembangkit listrik, penurunan tegangan dapat terjadi akibat adanya kenaikan beban. Sedangkan tegangan yang stabil adalah salah satu parameter penting guna mempertahankan generator sinkron 3 fasa dalam keadaan yang optimal. Akan tetapi, besarnya pertumbuhan konsumen yang terus meningkat dengan jumlah pembangkit yang konstan dapat mempengaruhi keadaan tegangan sumber yang keluar dari generator menjadi tidak stabil. Hal terburuk yang dapat diakibatkan oleh keadaan tersebut adalah terjadinya blackout. Untuk mencegah hal terburuk maka diberlakukan sistem pemutusan beban secara terencana. Dalam proyek akhir ini akan dibahas bagaimana sebuah simulasi rangkaian satu feeder akan dikontrol melalui mikrokontroller. Di saat tegangan di bawah 350 V maka mikrokontroller memerintahkan kontaktor memutuskan beban tahap pertama yaitu beban 3 akan mati hingga diharapkan tegangan output generator mencapai nilai di atas 350 V. Lalu jika tegangan dapat mencapai nilai di atas setpoin yaitu di atas 350 V maka tidak akan ditambahkan lagi pemutusan beban tahap kedua. Sedangkan jika diberi penambahan beban lagi hingga tegangan kembali turun di bawah 350 V maka akan terjadi pemutusan beban tahap kedua yaitu beban 4 akan mati. Serta melakukan monitoring melalui PC agar operator dapat memantau kondisi dari generator sinkron 3 fasa. Dengan pemberlakuan sistem ini generator dapat bekerja secara optimal.