Kampus ternama di Indonesia memang banyak tapi banyak juga yang tidak dikenali walaupun kampus setara dengan kampus-kampus ternama lainnya. Diperlukan sebuah inovasi untuk bisa mengenalkan salah satu kampus PENS dengan memanfaatkan media game sebagai pengenalan kepada mereka. Tugas akhir ini penulis selaku Narrative Designer mengembangkan sebuah game visual novel berjudul Balada Mahasiswa Gametech Sukolilo dengan art 2D yang bercerita mengenai kehidupan dari sebelum hingga menjadi seorang mahasiswa PENS. Pengembangan game ini berbasis framework Mekanika, Dinamika, Estetika (MDA). Testing dilakukan pada naskah cerita yang dibaca pada target uji dan menyelesaikan kuisioner yang diberikan. Hasil dari testing tersebut memiliki persentase 84,33% yang dapat dikategorikan “Sangat Setuju”.

Jaringan nirkabel saat ini sudah ada di berbagai tempat tidak hanya pada tempat indoor, ditempat outdoor sudah terdapat komunikasi nirkabel. Masyarakat menggunakan komunikasi nirkabel untuk melakukan kegiatan melalui web-browser seperti browsing, blogging, social network, upload download data, video call atau bahkan video streaming melalui perangkat smartphone atau laptop dengan kondisi bergerak maupun diam. Jaringan nirkabel yang digunakan oleh masyarakat saat di tempat terbuka adalah jaringan Wi-Fi dan 3G. Pada penelitian ini dilakukan pengukuran dan analisa Quality of Service (QoS) pada sisi pengguna yang dipengaruhi oleh waktu (pagi dan malam), kecepatan mobilitas user (berjalan dan berkendara) dan ukuran data pada jaringan Wi-Fi dan 3G di area terbuka. Performansi jaringan Wi-Fi pada taman Sulawesi dalam kondisi bergerak throughput upload mencapai 0,55 MBits/sec, throughput download mencapai 1,2 MBits/sec, paket loss mencapai 1-8 %, delay mencapai 10-70 ms, pathloss mencapai 66-80 dBm dan frekuensi doppler mencapai 8-8,5 Hz kondisi berjalan dan 43-47 Hz kondisi berkendara. Pada jaringan 3G throughput upload mencapai 0,33 MBits/sec, throughput download mencapai 1,38 MBits/sec, paket loss kurang dari 1%, delay mencapai 10-40 ms, pathloss mencapai 115-120 dB dan frekuensi doppler mencapai 6-7 Hz kondisi berjalan dan 33-40 Hz kondisi berkendara. Performansi jaringan Wi-Fi pada taman Lansia dalam kondisi bergerak throughput upload mencapai 0,35 MBits/sec, throughput download mencapai 3,6 MBits/sec, paket loss mencapai 1-5 %, delay mencapai 10-60 ms, pathloss mencapai 70-78 dBm dan frekuensi doppler mencapai 7-8 Hz kondisi berjalan dan 42-46 Hz kondisi berkendara. Pada jaringan 3G throughput upload mencapai 0,1 MBits/sec, throughput download mencapai 0,4 MBits/sec, paket loss kurang dari 2%, delay kurang dari 60-100 ms, pathloss mencapai 107-115 dB dan frekuensi doppler mencapai 6-7 Hz kondisi berjalan dan 33-36 Hz kondisi berkendara.

Pengalihan TV analog ke TV digital di Indonesia masih dalam proses migrasi dan dilakukan selambat lambatnya pada tanggal 2 November 2022. Sistem komunikasi digital umumnya menggunakan proses konversi karena sinyal telekomunikasi yang dibutuhkan adalah sinyal analog dan digital. ADC (Analog to Digital Converter) merupakan salah satu materi perkuliahan mengenai sebuah rangkaian elektronika yang dapat melakukan konversi sinyal dengan mengubah sinyal analog ke sinyal digital. Akan tetapi, media pembelajaran yang ada mengenai ADC ini kurang interaktif. Hal ini menyebabkan banyaknya mahasiswa belum mendapatkan pemahaman yg detail sedangkan materi ini sangat penting untuk dipahami. Untuk itu, dibuatlah simulasi proses konversi sinyal analog ke data digital dan pengkodean digital yang dikerjakan dengan software MATLAB 2017a. Pada simulasi yang dibuat, proses konversi sinyal analog ke data digital dilakukan melalui tahapan sampling, quantizing, dan coding (pengkodean data). Data yang digunakan dalam proses konversi dapat berupa sinyal analog dasar seperti sinyal sinusoida, kotak, segitiga, dan gigigergaji serta audio. Pada proses konversi, dilalui proses coding atau pengkodean data yang menghasilkan data digital berupa bit biner. Dari data digital ini kemudian untuk mengubahnya ke sinyal digital dilakukan pengkodean digital. Simulasi pengkodean digital ini dilakukan dengan beberapa macam pengkodean yaitu Nonreturn to Zero-Level (NRZ-L), Alternate Mark Inverter (AMI) dan Manchester. Diharapkan dengan adanya media pembelajaran ini, mahasiswa dengan mudah memahami materi ADC serta dapat membantu dosen terutama pada mata kuliah sistem komunikasi dalam mengajar ADC.

Indonesia dikenal sebagai negara agraris dikarenakan sebagian besar penduduk masih menggantungkan hidup dengan memanfaatkan sumber daya alam di sektor pertanian. Perkiraan musim tanam adalah salah satu persoalan kritis yang ditemui dalam sektor pertanian, hal ini dikarenakan ketidakpastian kondisi cuaca dan perubahan iklim sehingga dapat mempengaruhi hasil produksi tanaman. Akan tetapi, terdapat sejumlah kecil petani yang masih mengikuti kalender pranata mangsa sebagai panduan dalam bercocok tanam. Adanya perubahan iklim ini mengakibatkan kalender pranata mangsa menjadi kurang valid. Petani juga seringkali hanya menggunakan insting dan pengalaman tanpa ada pengetahuan mengenai tanaman apa yang harus di tanam di persawahan mereka. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, perlu pengadaan sistem yang dapat memprediksi musim tanam dengan kaidah-kaidah yang terdapat pranata mangsa dengan penyesuaian BMKG sehingga bisa menjadi pedoman dengan lebih akurat dari permasalahan perubahan iklim. Metode decision tree digunakan untuk pembentukan prediksi. Metode ini akan mengubah data iklim harian yang didapat dari BMKG menjadi pohon keputusan dan aturan-aturan keputusan atau rule. Parameter yang digunakan yaitu curah hujan, suhu, kelembapan, kecepatan angin, dan arah angin. Pemodelan dilakukan menggunakan pemrograman python menggunakan platform Google Colab. Sebelum dilakukan pemodelan, data dipisahkan menjadi data train dan data test dengan kombinasi 85 persen banding 15 persen karena mendapat akurasi sebesar 85 persen. Hyperparameters yang digunakan pada model yaitu max depth sebesar 5, min samples leaf sebesar 1, dan min samples split sebesar 5 dengan akurasi sebesar 85 persen. Dari pemodelan tersebut didapatkan prediksi musim tanam sebagai pendukung smart agriculture dengan 12 kelas mangsa atau musim pada kalender pranata mangsa yaitu kasa, karo, katelu, kapat, kalima, kanem, kapitu, kawolu, kasanga, kasepuluh, dhesta, dan sadha. Hasil prediksi tersebut akan ditampilkan pada website.

Tambak udang Vannamei sangat penting untuk memenuhi kebutuhan pangan dan meningkatkan ekonomi Indonesia. Namun, kualitas air yang berubah-ubah dapat mengurangi produksi udang. Oleh karena itu, pengendalian alga di tambak sangat penting karena alga menjadi makanan alami udang dan menunjukkan kualitas air. Proyek ini bertujuan untuk membuat sistem optik dengan menggunakan kisi difraksi untuk mengamati alga di tambak udang Vannamei. Tiga jenis alga yang diuji adalah Chlorella sp., Spirulina sp., dan Nannochloropsis sp. Sistem ini menggunakan kombinasi lensa cembung dengan panjang fokus 15 cm dan 20 cm untuk menghasilkan gambar yang berguna dalam analisis alga. Pengujian melibatkan pengaturan posisi lensa, melihat gambar pelangi dari kisi difraksi, dan menganalisis hasilnya menggunakan metode RGB dan HSV. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini dapat menghasilkan gambar pelangi dengan baik pada sudut 30 derajat dari sumbu x dan bayangan yang dihasilkan oleh lensa cembung terlihat jelas dengan jarak 16.8 cm dari lensa. Pengujian pada tiga jenis alga menunjukkan bahwa sistem ini dapat mengenali warna alga dengan akurat. Nilai rata-rata warna untuk Chlorella sp. adalah R=72.08, G=82.99, B=81.94, H=67.15, S=155.83, V=115.06. Untuk Spirulina sp., nilai warnanya adalah R=65.22, G=74.33, B=73.77 dan H=58.12, S=148.45, V=108.22. Sedangkan untuk Nannochloropsis sp., nilai warnanya adalah R=70.45, G=80.67, B=79.90 dan H=63.78, S=152.11, V=112.34. Pengujian pada ketiga jenis alga menunjukkan bahwa sistem dapat mengenali variasi warna alga yang mencerminkan pigmen khas masing-masing alga.