Penyambungan sementara atau yang biasa disingkat “Pesta” merupakan sebuah layanan khusus dari Perusahaan Listrik Negara (PLN) untuk membantu pelanggan dalam mendapatkan daya listrik lebih besar yang bersifat sementara atau temporer sesuai dengan kebutuhan, misalnya : hajatan, pertunjukan seni, atau usaha dimana diperlukan daya listrik lebih besar dalam waktu tertentu. Namun, dikarenakan banyaknya pekerjaan dan juga tidak adanya tim khusus untuk pelayanan penyambungan sementara pada ULP Ponorogo, terkadang PLN tidak segera melakukan penormalan pasca penyambungan sementara sehingga dapat berdampak menyebabkan susut non teknis, dan juga merugikan pelanggan karena terbebani tagihan susulan pemakaian tarif penyambungan sementara yang melebihi waktu kontrak yang ditetapkan. Oleh karena itu, pada proyek akhir ini dibuat Rancang Bangun KWh Meter Portable dengan Tagging dan Pemutus Otomatis untuk Penyambungan Sementara Berbasis SMS. Secara keseluruhan sistem kerja alat ini yaitu menghitung energi listrik dan biaya saat melakukan penyambungan sementara, dan melakukan pemutusan penyambungan sementara ketika waktu kontrak yang ditetapkan berakhir. Pada alat ini juga dilengkapi dengan lokasi alat dan media penyampaian pesan melalui SMS setelah penormalan kepada petugas untuk mempermudah pembongkaran.

Pada proyek akhir ini membuat dan mendesain Validator Uang Kertas Rupiah berbasis Jaringan Saraf Tiruan. Latar belakang pengambilan projek akhir ini semakin populernya sistem otomatis seperti Vending Machine atau Automatic Teller Machine (ATM). Sistem Vending Machine atau Automatic Teller Machine (ATM) memiliki keunggulan dapat bekerja selama 24 jam non stop. Dengan proyek akhir ini diharapkan dapat diimplementasikan untuk menyempurnakan sistem Vendig Machine atau Automatic Teller Machine (ATM) yang sudah ada. Pada sistem Validator Uang Kertas Rupiah ini menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (Neural Network) untuk memproses data input dari uang kertas yang dimasukkan. Validator Uang Kertas Rupiah yang dirancang menggunakan sistem pengolahan citra untuk capture data dari uang kertas. Validator Uang Kertas Rupiah yang dirancang memberikan hasil output berupa tam¬¬pilan nominal dan keaslian dari uang kertas yang dimasukkan.

Perubahan cuaca yang tidak menentu menunutut adanya perkembangan teknologi, hal inilah yang memunculkan ide untuk menciptakan alat pengering sepatu berbasis Arduino UNO sebagai pengganti pengeringan secara konvensional yaitu dengan cara menjemur dibawah sinar matahari. Tujuan dari proyek ini adalah merancang dan membuat sebuah alat pengering sepatu berbasis Arduino UNO. Arduino UNO digunakan sebagai pengontrol dalam proses pengeringan secara elektronik. Hal ini lebih mudah untuk mengeringkan sepatu tanpa harus menunggu cuaca cerah. Sensor DHT11 digunakan sebagai pendeteksi suhu dan kelembaban ruangan dalam alat pengering. Pemanas strika 220V/300W yang mengeluarkan panas digunakan sebagai komponen pengering dan fan DC digunakan untuk menyebarkan panas dalam ruangan pengering. Alat ini akan mengontrol proses pengeringan secara otomatis berdasarkan suhu dalam ruang pemanas.

Tingginya angka kecelakaan mobil di Indonesia menjadi latar belakang alat ini dibuat.Menurut data Kepolisian, di Indonesia, rata-rata 3 orang meninggal setiap jam akibat kecelakaan jalan. Demikian disampaikan Direktur Jenderal Perhubungan Darat Pudji Hartanto saat persiapan kegiatan Kampanye Keselamatan Jalan di Jakarta, Jumat (18/8). Oleh karena itu untuk menjawab masalah diatas, diperlukan sebuah inovasi baru yang akan menjadi solusi dari masalah tersebut perlu melakukan penelitian terkait Pengenalan dan Perekaman Kejadian Tabrakan Berbasis Pengolahan Sinyal Digital di mobil. Proyek akhir ini dibuat dengan tujuan riset dan pengembangan pengenalan suara yang dapat diimplementasikan ke berbagai sistem yang sudah ada. Ruang lingkup dari proyek akhir ini meliputi sistem pengenalan suara yang dilakukan hanya berdasarkan nilai maksimum dan minimum adc, pengujian dilakukan pada kondisi hening, percakapan, dan suara simulasi tabrakan. Dengan mempertimbangkan fleksibelitas penempatan alat maka ukuran alat ini adalah 15 x 10 x 5 cm. Kemudian dengan menggunakan protokol Universal Asynchronous Receiver Transmitter (UART) antara STM32 F4 dan esp8266 membuat sistem ini bisa terhubung ke platform thinkspeak untuk visualisasi dan perekaman data. Data Longitude, Latitude,dan adc yang telah diproses dikirim ke platform thinkspeak untuk kemudian mengirim ke telegram dalam bentuk notifikasi sebagai peringatan dini kepada user. berdasarkan hasil pengujian didapat bahwa jarak efektif pengujian sistem adalah 30-100 cm dan peletakan paling effektif ada di dasbor mobil dengan rata-rata keberhasilan pengenalan suara tabrakan 86.7% dan 76.7% untuk suara percakapan.

Sinyal Electromyograph (EMG) merupakan salah satu sinyal dalam bidang biomedika yang sangat penting dalam membantu manusia melakukan aktifitas sehari-hari. Tujuan dari sistem ini adalah untuk menciptakan sebuah robot lengan buatan yang nantinya akan membantu dalam bidang kedokteran, secara khusus dalam bidang rehabilitasi pasien (untuk membantu pasien amputee lengan) sehingga dapat melakukan beberapa aktifitas ringan seperti memegang bolpoin. Pengembangan teknologi Elektronika Biomedika semakin pesat dan salah satunya pada bidang rehabilitasi medik dalam memanfaatkan sinyal EMG yang dihasilkan oleh 8 unit instrumentasi EMG. Sinyal EMG yang dihasilkan oleh 8 unit instrumentasi. Sinyal EMG ini mempunyai tegangan yang sangat kecil sehingga dari elektroda yang digunakan dikuatkan melalui rangkaian instrumentation amplifier sebesar 1300 kali penguatan. Untuk menghindari persilangan dengan sinyal jantung dan sinyal syaraf pada tubuh digunakan high pass filter dan low pass filter yang membatasi sinyal emg menjadi 20 Hz sampai 500 Hz. Tak kalah penting adalah sinyal noise dari jala-jala sebesar 50 Hz yang dihilangkan oleh notch filter. Untuk pengondisian sinyal sebelum masuk ADC dibutuhkan clamper agar sinyal mempunyai tegangan offset. Sinyal EMG selanjutnya akan diekstraksi dengan menggunakan metode yang sesuai untuk mendapatkan ciri dari pola gerakan lengan yang kemudian dibuat pengenalan pola dari gerakan lengan tersebut menggunakan metode Multilayer Perceptron Neural Network (MLPNN).