Project Botanical adalah permainan naratif yang menceritakan tentang Filo, seorang ahli botanis yang mampu merasakan perasaan dari tanaman. Dalam dunia yang berlatar post-apocalypse, pemain diajak mengeksplorasi hubungan emosional dan empati terhadap tanaman melalui puzzle yang interaktif. Sebagai game 2D side scroller, Project Botanical berharap bisa memberikan pengalaman yang dapat memperdalam hubungan manusia dengan alam dari sudut pandang seorang ahli botanis yang penuh rasa ingin tahu. Penelitian ini menggunakan metodologi penelitian A Functional Look At Narrative Puzzles In Game Storytelling, bagaimana penyampaian User Experience dapat didokumentasi untuk mengembangkan pengalaman pemain dalam permainan berbasis cerita, dengan penekanan metodelogi pengembangan pada puzzle mempertimbangkan story engine dan game pillar, sehingga pemain dapat lebih memahami karakter utama dan cerita. Puzzle dirancang tidak hanya sebagai alat penemuan, tetapi juga sebagai elemen penting dalam penyampaian cerita, melibatkan peran aktif kepada pemain dalam memahami narasi cerita yang berupaya meningkatkan keterlibatan pemain dengan pemberian pengalaman emosional yang lebih mendalam. Dari semua yang sudah dirancang, usability testing masuk sebagai metode untuk mengetahui feedback mengenai apa saja yang bisa dikembangkan dari penyampaian pengalaman pemain. Berdasarkan pengujian usability terhadap 96 responden, diperoleh rata-rata persentase sebesar 76,31 persen yang menunjukkan respons positif terhadap elemen gameplay puzzle. Aspek efisiensi mencapai skor tertinggi 85,15 persen, diikuti oleh learnability, satisfaction, dan memorability yang semuanya mencapai sekitar 80 persen. Meskipun aspek error berada di 77,60 persen, data ini secara keseluruhan membuktikan bahwa desain yang diimplementasikan menghasilkanpengalaman bermain yang intuitif, lancar, dan memuaskan. Dalam penelitian ini, diharapkan dari penyampaian pengalaman bermain yang nantinya bisa terwujud dan menghasilkan sebuah artefak pengalaman pemain.

Ujian merupakan serangkaian tolak ukur kemampuan seseorang. Dengan ujian akan mempermudah penyelenggara sekolah, instansi atau organisasi tertentu untuk memilih calon murid, mahasiswa atau anggotanya. Banyak macam-macam ujian yang diujikan namun tak jarang juga ujian tersebut tidak efisien, seperti penggunaan kertas, sistem koreksi manual dan peserta ujian masih bisa mencontek. Sehingga banyak dari sekarang sudah beralih sistem ujian yang modern seperti CBT dan CAT. Ujian Try Out UMPENS masih manual dan menggunakan kertas. Ujian berbasis web ini adalah solusi untuk beranjak dari manual menuju sistem komputerisasi dan dapat diakses secara online, proses input soal jika berbasis web akan mempermudah ketika membuat soal dan pembuatan ujian. Bank soal juga membantu dalam pembuatan sebuah ujian, supaya tidak selalu harus membuat soal. Para peserta ujian juga tidak akan bisa mencontek dikarenakan setiap soal berbeda dengan peserta yang lain.

Interaksi Manusia-Robot (Human-Robot Interaction atau HRI) adalah bidang studi yang berfokus pada cara manusia dan robot berinteraksi satu sama lain. Dalam sektor transportasi, ackerman steering dapat digunakan dalam berbagai jenis robot sosial, seperti robot pemindah barang, robot pengiriman, dan robot pengangkut di industri atau logistik. Proyek akhir ini menyajikan studi dan implementasi strategi kontrol gerak untuk robot bergerak berbasis Ackerman, dengan fokus pada navigasi otonom di lingkungan yang dinamis. Dengan menggunakan Social Force Model (SFM), penulis bertujuan untuk meningkatkan kemampuan robot dalam navigasi melalui lintasan tertentu dan menghindari tabrakan dengan meniru pola gerakan alami manusia. Mekanisme kemudi Ackerman, yang biasanya digunakan pada kendaraan, menawarkan pendekatan realistis untuk bermanuver di ruang terbatas, dan ketika digabungkan dengan SFM, mekanisme ini memberikan kerangka kerja yang kuat untuk kontrol gerakan yang halus dan adaptif. Hasil proyek akhir menunjukkan bahwa integrasi Social Force Model ke dalam sistem kontrol berbasis Ackerman, yaitu 76,47 % dari total 85 kali percobaan.

Penelitian ini mengembangkan sistem smart farming precision berbasis machine learning untuk mengidentifikasi hama dan penyakit pada tanaman padi di sawah tadah hujan. Permasalahan utama adalah kurangnya tenaga ahli dan kompleksitas dalam mendeteksi Organisme Pengganggu Tanaman (OPT) yang mengurangi produktivitas padi. Solusi yang ditawarkan melibatkan penggunaan teknologi kamera dan algoritma kecerdasan buatan untuk analisis visual gejala hama dan penyakit pada tanaman padi. Fitur deteksi visual sistem ini mampu mengenali ciri-ciri serangan berdasarkan gambar yang diambil di lapangan, sementara algoritma machine learning digunakan untuk mempelajari dan mengklasifikasikan berbagai jenis OPT dengan akurasi tinggi. Pendekatan baru menggunakan deep metric learning dan k-NN classifier menghasilkan akurasi maksimum 0.920 pada ResNet-50 dan 0.878 pada ResNet-152, melampaui metode klasifikasi deep learning konvensional. Model terbaik diterapkan pada platform komputasi awan berbasis serverless untuk inferensi. Selain itu, sistem ini mengusulkan aplikasi pemetaan interaktif berbasis web yang memungkinkan petani mengakses informasi deteksi dan rekomendasi pengendalian OPT secara mudah dan real-time. Untuk mengatasi biaya tinggi dan kebutuhan teknis kamera multispektral, digunakan model CycleGAN yang mengubah gambar RGB dari drone menjadi gambar NDVI. Model ini dilatih menggunakan dataset tidak berpasangan dari gambar RGB dan NDVI, dengan hasil menunjukkan kinerja superior dalam menciptakan gambar NDVI sintetis. Hasil terbaik yang dicapai adalah Normalized Root Mean Square Error (NRMSE) sebesar 0.327, Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) sebesar 16.330, skor Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB) sebesar 0.859, dan Structural Similarity Index (SSIM) sebesar 0.757. Model ini diimplementasikan pada perangkat microcomputer Raspberry Pi 4B dengan waktu komputasi rata-rata 21 detik, cocok untuk penggunaan pada drone. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini berhasil meningkatkan efisiensi dalam identifikasi hama dan penyakit, serta memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan produktivitas pertanian padi di sawah tadah hujan. Sistem ini diharapkan menjadi solusi inovatif untuk mendukung pertanian presisi dan meningkatkan ketahanan pangan di Indonesia.

Penelitian ini bertujuan untuk membantu mempromosikan objek wisata Pantai ekasogi dengan cara merancang video promosi yang penyebarannya di publikasikan melalui media youtube dan intragram. Penelitian ini menggunakan data kualitatif berupa observasi, wawancara, studi literatur yang nantinya akan diharapkan dapat menghasilkan sebuah storyboard. Kerja Praktik ini berisi mengenai pekerjaan media sosial yang digunakan untuk promosi. Penelitian ini membuat video, mengedit video dan membuat berita se kreatif mungkin yang dipromosikan di sosial media, memposting di website blog, thumbnail video, instastory, stiker, pin, dan t-shirt. Penelitian ini memerlukan beberapa metode penelitian seperti observasi, wawancara, studi eksisting, studi literatur dan pembuatan video seperti identifakasi tujuan dan goal dalam cerita, merancang aspek-aspek teknik membuat video promosi, shoot video, alat-alat yang digunakan, mengedit video serta mendistribusikan dan bagi hasil produk video promosi. Setelah tahapan tersebut mendapatkan hasil yang maksimal sesuai dengan konsep yang diinginkan.Alasan yang melatar belakangi perancangan video promosi, karena tempat ini menyimpan keindahan alam yang menakjubkan, pemandangan pantai ekasogi.Video promosi dipilih karena dinilai memiliki keunggulan lebih yaitu berupa audio visual untuk mempromosikan keindahan alam tempat ini.Sedangkan sosial media dipilih sebagai media penyebaran atau publikasi video dikarenakan pengguna media sosial di zaman sekarang sudah bertambah pesat.