Penelitian tentang deteksi garis telah banyak dilakukan. Pada umumnya untuk melakukan deteksi garis menggunakan algoritma hough transform, karena algoritma ini lebih sederhana dan cepat dalam proses penghitungannya. Namun demikian algoritma hough transform memiliki kekurangan yang signifikan yaitu kurang akurat untuk mendeteksi garis marka yang terlihat terkikis atau garis marka yang tidak sempurna. Sehingga menyebabkan garis marka tidak terdeteksi dengan baik. Penelitian ini menawarkan perbaikan dari algoritma hough transform dalam hal mendeteksi garis marka dengan lebih baik dengan cara menambahkan algoritma clustering untuk segmentasi warna. Algoritma clustering dilakukan sebelum hough transform memulai pendeteksian garis. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan didapatkan bahwa dengan penambahan metode clustering keberhasilan untuk memperbaiki deteksi garis pada marka adalah sebesar 90%. Keberhasilan ini tercapai apabila image yang didapat hanya terdapat garis marka dan aspal saja, tanpa adanya bayangan atau benda lain.

Saat ini teknologi sudah semakin canggih dan serba praktis. Masyarakat senantiasa dimanjakan dengan berbagai kemudahan yang membuat mereka tetap berada ditempat, dan kurang aktif dalam melakukan aktivitas fisik. Jika berlangsung terus menerus, hal itu menyebabkan pola hidup tidak sehat dan memicu timbulnya berbagai macam penyakit. Di sisi lain, tidak semua masyarakat peduli terhadap kebutuhan aktivitas fisik yang dilakukan, dan keluar masuknya asupan kalori yang dikonsumsi. Padahal kedua hal tersebut merupakan faktor penting dalam menunjang pola hidup sehat dan berkualitas. Penelitian ini berisikan tentang monitoring otomatis aktivitas fisik yang memberikan informasi kalori terbakar dan memberikan notifikasi kalori terbakar sesuai kebutuhan pengguna. Monitoring ini memanfaatkan sensor accelerometer untuk mengenali aktivitas fisik secara otomatis. Sensor accelerometer memberikan pola data yang berbeda untuk aktivitas fisik yang berbeda, sehingga suatu aktivitas fisik memung-kinkan untuk dikenali. Pengenalan aktivitas fisik menggunakan metode klasifikasi K-NN (K-Nearest neighbour). Aktivitas fisik yang dikenali diantaranya berdiri, duduk, jalan, jogging, naik tangga dan turun tangga. Hasil akurasi pengenalan aktivitas fisik terbaik menggunakan K=3 dengan akurasi 92,34% dan 7,66% error. Sedangkan informasi kalori terbakar disajikan dalam bentuk text dan grafik dalam periode tertentu. Dan notifikasi kalori muncul dalam bentuk peringatan bahwa kalori sudah mencapai target.

Pembelajaran tentang Tata Surya merupakan pokok pembahasan dalam tema alam semesta pada mata pelajaran ilmu pengetahuan alam di sekolah dasar. Pembelajaran Tata Surya saat ini menggunakan metode yang monoton dan kurang menarik, media pembelajaran yang digunakan seperti alat peraga dan buku memiliki banyak kekurangan. Saat ini masyarakat lebih cenderung menggunakan perangkat pintar yaitu smartphone dengan sistem operasi android, maka dibuatlah tugas akhir ini sebagai media pembelajaran tentang Tata Surya serta fenomena Gerhana. aplikasi ini dibuat menggunakan Unity3D, dan Vuforia SDK. Dengan memanfaatkan teknologi augmented reality obyek virtual dapat disatukan dengan obyek nyata dan pengguna dapat langsung menggunakannya dengan ponsel pintar sehingga mempermudah pengguna dalam memahami konsep dari Tata Surya yang luas. Dari hasil uji coba aplikasi, jarak yang ideal untuk tampilan Objek 3D adalah 40 cm, aplikasi mampu digunakan sebagai media pembelajaran.

Kendaraan BBM pribadi berpenggerak Mesin Otto yang mengolah energi tak terbarukan berangsur-angsur akan disilang atau diganti kendaraan listrik yang dapat menggunakan sumber Energi Baru Terbarukan sekaligus menurunkan polusi udara. Kendaraan listrik terkini umumnya menggunakan motor BLDC hubdrive di poros roda sehingga mengurangi komponen transmisi. Konversi kendaraan BBM ke listrik akan meniadakan banyak komponen mekanik. Konfigurasi mid-drive dapat digunakan untuk memasang motor BLDC tanpa menghilangkan transmisi dari mesin menuju poros roda. Kinerja motor BLDC dapat dibaca melalui ECU Juken 10 yang memiliki antarmuka menuju PC sedangkan kinerja kendaraan dapat dibaca dari pengukuran dinamometer. Motor BLDC 2 kW mengganti Mesin Otto berspesifikasi daya 5,9 kW tidak berhasil menggerakkan CVT bawaan Mio Karbu meski ukuran fisiknya sudah cukup besar hingga menabrak rangka. Karena tidak dapat disamai secara fisik, hasil lain diperoleh dari simulasi di mana besaran spesifikasi dapat disetarakan dengan mudah dari model mesin BBM berdasar Mesin Otto ke model motor listrik. Hasil simulasi menampilkan keunggulan kinerja model mesin BBM. Sedangkan Mio Karbu konversi listrik yang telah dioptimasi PT. Braja Elektrik Motor dapat melaju hingga 30 kpj.

Pada penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi kerusakan tanaman pada lahan yang luas. Teknologi Unmanned Aerial Vehicle atau UAV digunakan untuk mengambil gambar lahan dari udara. Langkah pertama dari penelitian ini adalah pemetaan lahan dengan menggunakan metode Image Stitching yang ada pada aplikasi Open Drone Map atau ODM yaitu WebODM. Gambar orthophoto yang dihasilkan salanjutnya akan diproses untuk melakukan proses deteksi. KMeans Clustering digunakan untuk menghasilkan hasil deteksi. Dengan menggunakan parameter k adalah 2 untuk menghasilkan klaster yang diinginkan. Dua klaster tersebut diantaranya adalah klaster warna hijau dan klaster warna kuning. Dimana warna hijau menunjukkan tanaman yang sehat sedangkan warna kuning menunjukkan tanaman yang kurang sehat.