Proyek akhir ini membahas tentang kinerja modulasi Minimum Shift Keying (MSK) dalam sistem OSTBC MIMO-OFDM. Skema transmisi yang digunakan adalah Orthogonal Space Time Block Code (OSTBC) dengan rate transmisi ½. Antena pengirim berjumlah 2, 3, dan 4 buah antena dan antena penerima berjumlah 4 antena. Kanal yang digunakan adalah kanal Rayleigh dan Rician. Untuk mengetahui performa modulasi MSK pada sistem, digunakan pula modulasi M-QAM untuk membandingkan kinerja modulasi tersebut. Dari hasil pengujian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa kinerja modulasi MSK pada sistem tersebut lebih baik daripada kinerja modulasi 16-QAM. Hal ini dikarenakan modulasi MSK mempunyai kontinuitas fase sehingga lebih baik dalam menghadapi noise. Sementara itu modulasi M-QAM mempunyai variasi dalam fase dan amplitudo. Semakin besar level modulasi yang digunakan, semakin rentan modulasi tersebut terhadap noise.Selain itu, kinerja modulasi MSK, 4-QAM dan 16-QAM tersebut lebih baik pada saat melalui kanal Rician fading dibandingkan pada saat melalui kanal Rayleigh fading. Hal ini dipengaruhi oleh faktor K yang diberikan pada kanal. Faktor K berkaitan dengan LOS path. Semakin besar faktor K yang diberikan, semakin kuat jalur LOS path. Sebaliknya, semakin kecil faktor K yang diberikan, semakin lemah jalur LOS path yang menyebabkan semakin banyak noise pada kanal tersebut.

Leukimia merupakan penyakit kanker yang menyerang sel darah putih pada manusia dan termasuk ke dalam penyakit yang dapat menyebabkan kematian jika tidak ditangani dengan tepat. Secara umum, AML adalah jenis leukimia akut yang paling sering ditemui. AML terbagi menjadi 8 subtipe berbeda dimana beberapa subtipe AML seperti M4, M5, dan M7 berasal dari induk sel blast yang berbeda. Tingkat maturasi pada sel – sel tersebut menyebabkan sel memiliki kenampakan hampir sama. Hal ini mengakibatkan kerancuan pada pengamatan, sehingga pentingnya penelitian yang lebih lanjut agar dapat membedakan tipe sel nya. Penelitian ini dilakukan untuk membantu para medis agar dapat melakukan klasifikasi tipe leukimia akut melalui citra mikroskopis sel darah dengan menggunakan pengolahan citra. Tahapan yang dilakukan untuk melakukan klasifikasi citra sel darah adalah melalui preprocessing dengan mengkonversi warna ke HSV dan CIELab, segmentation dengan K – Means Clustering dan watersehed distance transform, feature extraction dan classification dengan Decision Tree. Oleh sebab itu, dengan adanya pembuatan sistem ini diharapkan dapat mengurangi error dan meminimalisir putusan yang tidak konsisten pada klasifikikasi tipe sel AML subtipe M4, M5, dan M7 dengan hasil akurasi sebsesar 86.67%, 73.34%, dan 80% pada masing – masing subtipe.

Smart microgrid merupakan salah satu contoh pola pembangkitan terdistribusi yang bisa melingkupi berbagai macam pembangkit listrik dari PLN ataupun pembangkit listrik tersebar Distributed Generation (DG) seperti angin, cahaya matahari, biogas, dll. Namun sistem smart microgid sangat rentan terhadap gangguan over current yang disebabkan karena beban melebihi kapasitas arus maksimal (over load) dan hubung singkat (short circuit). Berdasarkan masalah tersebut, maka pada proyek akhir ini membuat suatu sistem proteksi yang bersifat adaptif yaitu merubah otomatis setting parameter relay saat terjadi gangguan dan perubahan kondisi sumber dan load menggunakan operasi lookup table. Untuk interaksi setiap relay dengan master menggunakan komunikasi serial RS-485 dengan 3 client berupa mikrokotroler ARM (STM32F407VGT6) yang terdiri dari 8 Over Current Relay (OCR). Pada pengujian proyek akhir ini terbukti dapat menciptakan proteksi yang bersifat adaptif dengan perubahan setiap setting parameter relay saat terjadi gangguan dan perubahan kondisi baik sumber ataupun beban sehingga dapat meminimalisir terjadinya pemutusan operasi pada jaringan smart microgrid dengan error waktu trip rata-rata pada setiap OCR adalah 0.3%. Kecepatan pengolahan data dari saat terdeteksi gangguan sampai CB trip sebesar 20ms sehingga sistem proteksi ini bisa diterapkan pada sistem jaringan smart grid.

Dalam pembuatan sebuah musik atau lagu, biasanya seseorang memulainya dengan menyusun melodi vokal kemudian menyusun instrume. Penyusunan instrumen perlu dilakukan untuk masing-masing struktur lagu. Penyusunan instrumen pengiring dapat menjadi hal yang sulit bagi orang awam karena diperlukannya pengetahuan tentang musik, ketrampilan serta alat yang memadahi. Sebagian orang hanya dapat melantunkan melodi dari sebuah lagu tanpa mampu memainkan instrumen sebagai pengiring lagu yang disebabkan keterbatasan keterampilan dan alat musik. Dari permasalahan tersebut dibuatlah proyek akhir ini tentang aplikasi pembangkit instrumen sebagai pengiring melodi vokal secara otomatis. Pada sistem ini digunakan Matlab sebagai bahasa pemrograman utama. Melodi vokal pengguna direkam secara langsung melalui Matlab untuk selanjutnya diproses. Pemrosesan suara diawali dengan Voice Activity Detection yang digunakan untuk mendeteksi daerah voice atau silent dari sinyal suara. Tahap ini diperlukan karena sinyal yang akan diproses selanjutnya hanya pada daerah voice. Setelah didapatkan sinyal voice dari VAD selanjutnya dilakukan analisa pitch untuk tiap frame dari melodi vokal. Analisa pitch dilakukan dengan metode Average Magnitude Difference Function (AMDF). Dari nilai pitch digunakan untuk menentukan jenis chord dikarenakan setiap chord memiliki nada dasar dengan nilai frekuensi yang berbeda. Setelah jenis chord didapatkan untuk tiap frame dari melodi vokal maka dilakukan pemanggilan data chord dalam folder yang telah dibuat dan disusun sesuai dengan urutan nada dari melodi vokal. Tahap terakhir dari pemrosesan sinyal ini adalah penggabungan antara melodi vokal dengan instrument yang telah disusun sehingga menjadi sebuah lagu dan disimpan dalam ekstensi .wav.

Energi listrik berperan penting dalam memajukan perekonomian masyarakat, banyak peralatan – peralatan yang membutuhkan energi listrik untuk mengoperasikannya, seperti tenant yang ada di mall. Pemakaian energi listrik dalam sistem listrik satu phasa hanya dapat diukur dengan melihat jumlah pemakaian daya aktif yang tertera pada alat ukur KWH-meter, padahal selain daya aktif ada beberapa besaran listrik yang tidak tertera pada KWH-meter seperti tegangan, arus, daya aktif, daya reaktif, daya semu, faktor daya, dan frekuensi. Kemudian untuk pengaman listrik terhadap beban lebih dan hubung singkat biasanya tidak termasuk didalam KWH-meter melainkan dipasang sendiri. Selanjutnya untuk mengetahui nilai besaran listrik tersebut harus langsung melihat di lokasi tempat alat ukur dipasang sehingga akan sangat merepotkan sehingga dengan cara ini tidak dapat di monitor dalam jangkauan jarak yg cukup jauh. Dari hasil pengujian power meter yang telah dibuat dan sudah dapat digunakan untuk menentukan parameter – parameter besaran listrik seperti tegangan, arus, daya aktif, daya reaktif, daya semu, faktor daya, dan frekuensi serta dapat mengamankan terjadi permasalahan beban lebih hingga 20 ampere. Akan tetapi apabila arus beban kurang dari 0.3 ampere, hasil pengukuran kurang presisi sebab dikarenakan rating rasio sensor arus yg cukup besar. Power meter ini juga sudah dapat tersambung dengan ponsel dengan sambungan bluetooth menggunakan modul bluetooth HC-05.