Podcast merupakan salah satu media digital yang tengah berkembang pesat karena kemudahan akses dan keragaman kontennya. Namun, ukuran file audio dan video yang besar menjadi kendala dalam distribusi dan penyimpanan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa berbagai hasil pada file audio dan video dalam produksi podcast, serta membangun sistem berbasis web untuk menyimpan, mengunduh, dan mengunggah file ke platform seperti YouTube dan Spotify secara otomatis. Metode yang digunakan Discrete Cosine Transform (DCT) dan juga Modified Discrete Cosine Transform (MDCT). Metodologi yang meliputi tahap pra-produksi, produksi, pasca-produksi. Berbagai format audio (MP3, WAV, AAC, OGG Vorbis) dan video (MP4, MKV, AVI, MOV) diuji menggunakan FFMPEG pada Website yang telah dibuat. Hasil kompresi dievaluasi berdasarkan efisiensi ukuran file dan kualitas hasil. MP3 dan MP4 terbukti menjadi format paling optimal dalam hal keseimbangan kualitas dan efisiensi. Sistem web yang dikembangkan mampu mengotomatisasi proses kompresi dan distribusi ke Youtube, sehingga mendukung proses produksi podcast yang lebih efisien dan terstruktur.

Pengukuran cahaya di sejumlah pita spektral dikenal sebagai pengolahan citra gambar multispektral. Dalam dekade terakhir banyak bidang aplikasi telah dipelajari, yang mendapat manfaat dari pengukuran informasi gambar citra multispektral. Dengan berkembangnya aplikasi dari kamera multispektral, maka pada penelitian ini diusulkan perancangan kamera multispektral portabel dengan himpunan n-sensor kamera yang dilengkapi dengan mekanisme kalibrasi translasi (x,y) dan rotasi (yaw). Desain Kamera multispektral yang dibuat pada penelitian ini mampu mengambil gambar citra multispektral dengan n-kanal. 3 kanal dari kamera warna yaitu merah, hijau dan biru, dan n-kanal yang portable dimana rentang panjang gelombang yang ditangkap kamera sesuai dengan filter yang dipasang. Rentang dimensi pada mekanisme kalibrasi translasi pada sumbu(x) dan (y) yaitu 2,4 mm dan rentang mekanisme kalibrasi rotasi (yaw) yaitu 8,5°. Desain kamera multispektral yang diusulkan dilengkapi dengan LCD touchsreen 7-inch sebagai sistem antarmuka untuk pengguna, sehingga kamera bisa dioperasikan secara portabel. Hasil uji menunjukan sistem mampu melakukan kalibrasi dan registrasi gambar multispektral dengan rata-rata selisih mutlak pada piksel sebesar 3.4%.

Sektor pariwisata yang berkembang cukup pesat adalah wisata kuliner. Hampir sebagian besar wisatawan selalu menyempatkan diri untuk mencicipi makanan dan minuman Kota daerah tujuan wisata. Kabupaten Gresik merupakan salah satu destinasi wisata yang cukup banyak diminat. Tingginya jumlah wisatawan yang datang ke Gresik merupakan peluang yang positif bagi pertumbuhan wisata kuliner di Gresik. Potensi kuliner yang dimiliki Kabupaten Gresik juga cukup besar dan dapat dikembangkan sebagai daerah tujuan wisata yang menarik, terutama pada wisata kuliner. Berdasarkan hasil survei yang telah dilakukan kepada masyarakat luas sebesar 36%, mereka berkunjung ke Kota Gresik untuk berkuliner. Selama ini telah banyak bentuk media mengenai kuliner Kota Gresik, khususnya video. Akan tetapi, belum ada yang menyajikan video dalam bentuk animasi dan mengulas beberapa kuliner Gresik yang ada. Maka dari itu diajukanlah pembuatan proyek akhir ini dengan judul “Pembuatan Video Explainer Pengenalan Kuliner Kota Gresik” yang nantinya dapat digunakan sebagai media informasi agar dapat membangun pola pikir masyarakat luas terkait identitas Gresik sebagai pusat kuliner sangatlah menarik. Dan sebagai salah satu sarana untuk meregenarasi kuliner Gresik yang tidak banyak diketahui oleh masyakarat sehingga dapat mempertahankan ciri khas kuliner Gresik.

Green house adalah sebuah bangunan yang dibentuk untuk membudidayakan tanaman yang memiliki nilai ekonomi tinggi agar terhindar dari cuaca yang tidak menentu. Penggunaan green house untuk budidaya tanaman sudah mulai banyak diminati para petani salah satunya yaitu budidaya tanaman melon. Pada penelitian ini dikhususkan untuk meneliti salah satu green house yang membudidayakan tanaman jenis Melon Sakata (Jepang) dan Melon Inthanon (Belanda). Kedua jenis melon tersebut memerlukan perhatian lebih yaitu pada penyiraman dan kelembaban tanah yang mempengaruhi pertumbuhan tanaman. Permasalahan yang saat ini dihadapi di green house tersebut adalah sistem penyiraman yang masih manual dan kurang merata. Pada proyek akhir akan dirancang dan diimplementasikan sistem monitoring kelembaban tanah dan penyiraman secara otomatis. Proses monitoring dilakukan dengan cara menempatkan beberapa titik pengukuran yang disebar di dalam green house untuk mengukur suhu dan kelembaban tanah. Masing-masing titik pengukuran dilengkapi dengan sensor suhu, kelembapan tanah dan unit mikrokontroler. Masing-masing titik pengukuran terhubung dengan kontroler utama menggunakan media kabel. Selanjutnya, data-data hasil pengukuran dari berbagai titik akan diolah pada kontroler utama menggunakan fuzzy logic untuk mengatur durasi penyiraman dan debit air untuk menghasilkan penyiraman yang merata. Sistem ini telah berjalan dengan baik. Hasil keseluruhan yang diperoleh dari sistrem penyiraman ini memberikan keberhasilan hingga 95%, galat terjadi karena kurangnya kualitas data pembacaan dari sensor.

Dalam era pandemic covid19 Perkembangan teknologi image processing yang pesat mendukung sebuah aplikasi yang berguna di berbagai lingkungan, misalnya dalam bidang keamanan untuk penerapan 3M Salah satunya adalah sistem pengenalan pemakaian masker pada muka seseorang yang dapat diaplikasikan sebagai langkah penerapan 3M . Dengan salah satu pengenalan objek menggunakan metode Viola and Jones pada library OpenCV dan sensor infrared.Prosesnya adalah pengambilan citra muka, hidung manusia, dan citra masker secara otomatis dengan menggunakan camera , setelah terdeteksi menggunakan masker dan suhu tidak melebihi batas parameter secara otomatis dapat digunakan untuk membuka pintu. Hasil dari pengolahan citra berupa pendeteksian terhadap citramuka menggunakan masker dan suhu tubuh pada proyek akhir ini akan digunakan menjadi parameter ,sehingga kontrol pintu bisa dilakukan secara otomatis. Hasil dari pengujian didapatkan bahwa sistem tidak akan menimbulkan antrian ketika diimplementasikan pada area supermarket dikarenakan waktu yang diperlukan untuk memproses pengunjung kurang dari 5 detik. Pendeteksi parameter yang digunakan pada sistem memiliki performa yang baik dengan tingkat keberhasilan diatas 90 persen untuk seluruh variasi pengujian.