Kursi roda konvensional yang digunakan pada lansia dan penderita cacat sekarang ini masih mempunyai banyak kendala, Salah satu kendala utama bagi pengguna kursi roda adalah saat melintasi jalan bertingkat, seperti trotoar jalan raya, pertokoan dan mal, maupun saat naik-turun tangga. Hal ini mengakibatkan kemampuan mobilisasi dari penggunanya terbatas. Hasil kuisioner yang disebarkan ke pemakai kursi roda di kota Surabaya pada akhir 2005 dan awal 2005 menunjukkan bahwa 70% respoden tidak menginginkan lagi didampingi oleh seorang pemandu pada saat mereka beraktifitas didalam maupun di luar rumah. Dalam latar belakang kondisi tersebut, maka dilakukan rancang bangun kursi roda atau Robot stair climber wheel chair yang dapat naik tangga, bidang miring maupun tanjakan trotoar. Robot stair climber wheel chair merupakan kursi roda dengan menggunakan roda tank track yg berfungsi untuk berjalan pada media miring maupun datar, Robot stair climber wheel chair terdiri dari kursi bagian atas, body utama dan bagian bawah, aktuating sistem dengan 2 motor yang terhubung dengan scissor jack pada depan dan belakang kursi, Robot ini menggunakan sensor MPU 6050 pada bagian kursi atas yang digunakan untuk mendeteksi ketika robot menuju objek dalam keadaan miring dikembalikan ke posisi datar pada bagian kursi atas dengan metode inverted pendulum. Pengoperasiannya dapat dikendalikan melalui smartphone android dengan bluetooth sebagai penghubung. Dari rancang bangun ini, dihasilkan sebuah prototip kursi roda elektrik yang bisa naik tangga, bergerak maju mundur, tempat duduk dapat diatur kemiringannya, serta seluruh gerakannya dikontrol sendiri oleh pengguna kursi roda. Rancang bangun stair climber wheel chair ini diharapkan dapat membantu pemakai kursi roda terutama saat menaiki tangga atau tanjakan trotoar.

Pole Mounted Circuit Breaker atau dikenal dengan PMCB merupakan salah satu alat proteksi PT.PLN (Persero) Indonesia yang berfungsi memproteksi jaringan tenaga listrik dengan meminimalisir adanya pemadaman dengan membaca gangguan dan mengontrol supaya gangguan tidak menyebar ke jaringan selanjutnya. Tetapi PMCB sering terjadi gagal bekerja karena ketidaksempurnaan kabel Relay Proteksi dan short circuit busbar akibat hewan tikus yang masuk. Untuk menghindari hal tersebut maka pada proyek akhir ini dibuat sebuah Rancang Bangun Alat Penghalau Tikus pada Pole Mounted Circuit Breaker. Alat yang dibuat berbentuk spray yang berisi cairan essential yang aromanya tidak disukai tikus, penyemprot digerakkan oleh motor servo, digunakan sensor inframerah yang akan mendeteksi adanya benda, water level sensor untuk kondisi cairan dan water pump untuk mengisi ketika cairan habis semua termonitoring dengan aplikasi android. Dari hasil pengujian yang dilakukan ketika inframerah terhalangi selama 3 detik (medeteksi tikus) dan logika berubah dari 0 ke 1 maka motor servo disuplai tegangan 5V kemudian menggerakkan spray sehingga cairan dapat keluar dan menghalau tikus dan sebaliknya. Ketika water level sensor mendeteksi air pada ketinggian 5 mm dengan sinyal tegangan kurang dari 1.7 V menandakan cairan dalam botol habis, relay tersuplai tegangan 3.3V dan mengaktifkan water pump kemudian memindahkan air dari penyimpanan ke botol spray dan ketika ketinggian air lebih dari 5 mm dengan tegangan lebih dari 1.7 V maka relay mematikan water pump tidak tersuplai tegangan. Pada aplikasi android dapat memonitoring system dan pengaktifan motor secara manual ketika mode manual diaktifkan sehingga motor tidak menyala saat pemeliharaan

Antena mikrostrip dapat menjadi pilihan utama untuk merealisasikan pengembangan teknologi telekomunikasi berbasis wireless, karena antena mikrostrip mudah untuk dibuat dengan ukuran yang kecil, ringan dan mudah diintegrasikan dengan rangkaian. Proyek akhir ini membahas tentang desain dan realisasi antena microstrip sirkular yang akan di optimasi dengan enhanced genetic algorithm with virus injection dan diberi pencatuan langsung dengan metode angular inset-feed yang bekerja pada frekuensi 1.2 GHz , 2.4 GHz dan 3.6 GHz, angular inset-feed dengan θ dalam range 10-200 akan dilakukan optimasi pada proses perancangan antena mikrostrip menggunakan algoritma genetika dengan bantuan Matlab, hasil optimasi berupa nilai dimensi radius dan nilai sudut yang selanjutnya akan disimulasikan menggunakan software CST Microwave Studio 2014 dengan memperhatikan nilai-nilai karakteristik antena. Hasil akhir setelah dilakukan pengujian pada antena mikrostrip diperoleh data sebagai berikut untuk antena mikrostrip 1,2 GHz pada pengujian diperoleh frekuensi kerja 1,225 GHz, return loss sebesar -18,07, VSWR sebesar 1,32, bandwidth sebesar 25 MHz dan gain 2,66 dBi.Untuk antena mikrostrip 2,4 diperoleh frekuensi kerja 2,428 GHz, return loss sebesar -14,98, VSWR sebesar1,57, bandwidth sebesar 107 MHz dan gain sebesar 3,80 dBi. Dan untuk antena mikrostrip 3,6 diperoleh hasil pengujian frekuensi kerja sebesar 3,655 GHz, return loss sebesar -28,68, VSWR sebesar 1,10, bandwidth sebesar 141 MHz dan gain sebesar 3,76 dBi.

Tanaman padi (Oryza sativa) merupakan komoditas utama di Indonesia yang sangat rentan terhadap serangan hama dan penyakit. Kurangnya identifikasi yang tepat sering menyebabkan penggunaan pestisida secara berlebihan, yang berdampak negatif terhadap lingkungan dan efisiensi pertanian. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini mengembangkan sistem klasifikasi hama dan penyakit padi secara real-time berbasis smart edge device menggunakan metode Deep Learning dengan algoritma YOLOv8.Sistem diimplementasikan pada perangkat Raspberry Pi 4 yang terintegrasi dengan kamera webcam sebagai sensor citra, modul GPS NEO-8M untuk akurasi lokasi, Wifi sebagai pengirim data nirkabel, serta layar TFT LCD 7 inci untuk menampilkan hasil deteksi langsung di lapangan. Dataset terdiri dari 4647 citra hasil augmentasi dari total 3054 gambar asli, meliputi 6 jenis hama (penggerek batang, walang sangit, wereng coklat, ngengat, wereng hijau, orong-orong) dan 3 jenis penyakit (blast, blight, tungro). Pelabelan dilakukan melalui Roboflow dan pelatihan model YOLOv8 dilakukan menggunakan Google Colab dengan GPU. Evaluasi sistem dilakukan dengan berbagai parameter teknis, yaitu precision, recall, F1-score, serta mAP (mean Average Precision), dengan hasil terbaik diperoleh pada kelas ngengat (mAP 0.936) dan tungro (mAP 0.877). Selain itu, pengujian performa sistem terhadap variabel jarak deteksi (30–100 cm) menunjukkan bahwa akurasi deteksi menurun seiring bertambahnya jarak, sedangkan kecepatan respon sistem (FPS) berkisar antara 7–11 FPS, tergantung kompleksitas objek dan pencahayaan. Sistem ini telah berhasil diuji di lingkungan pertanian nyata dan terintegrasi dengan WebGIS, memungkinkan visualisasi titik lokasi deteksi hama berdasarkan koordinat GPS. Informasi tersebut ditampilkan baik melalui tampilan lokal pada layar TFT maupun antarmuka website. Dengan hasil pengujian yang komprehensif dan tercapainya semua tujuan, sistem ini terbukti layak diterapkan di lapangan untuk mendukung pengambilan keputusan yang tepat dalam pengendalian hama, mengurangi ketergantungan pada pestisida, dan memperkuat ketahanan pangan nasional melalui pendekatan smart agriculture

Pengolahan citra untuk visual robot sudah berkembang dan diaplikasikan untuk berbagai kegunaan. Pada penelitian sebelumnya pengolahan citra telah diaplikasikan untuk mendeteksi jarak objek melalui dua kamera. Sistem menggunakan metode triangulasi dalam menentukan jarak dan ukuran benda. Sistem bekerja seperti mata manusia sehingga dapat menghitung jarak benda yang dideteksi. Sementara itu, penelitian lain telah membuktikan bahwa piksel objek yang terdeteksi berhubungan erat dengan ukuran objek sesungguhnya. Berdasarkan hal ini penulis membuat sistem pendeteksi objek yang diterapkan pada robot beroda. Robot ini akan menghindari objek yang terdeteksi apabila objek berada pada jarak tertentu. Jarak objek dengan robot akan diketahui melalui lebar piksel objek yang berhubungan erat dengan lebar objek sesungguhnya, sehingga ketika objek mencapai jarak tertentu lebar piksel objek yang terdeteksi akan berubah mengikuti perubahan jarak yang diberikan. Pengujian yang dilakukan terhadap sistem menggunakan intensitas cahaya yang berbeda untuk mengetahui kondisi terbaik sistem. Dari hasil pengujian diperoleh hasil bahwa sistem dapat menghindari objek dan mengenali objek berdasarkan deteksi warna dengan waktu pengujian tercepat adalah 0,285 detik dan persentase keberhasilan deteksi jarak terbaik adalah 100%.