Dari sekian banyak jenis energi terbarukan, energi surya menjadi sumber energi terbarukan yang paling penting yang menawarkan banyak keuntungan seperti tanpa memerlukan bahan bakar minyak, tidak menghasilkan polusi, biaya perawatan rendah dan tidak menghasilkan noise. Penerapan sel surya pada sistem mandiri adalah seperti pada pompa air, penerangan jalan, kendaraan listrik, militer dan ruang angkasa. Namun tingginya biaya awal dalam membuat pembangkit listrik tenaga surya serta rendahnya efisiensi dari konversi energi dari panel surya menjadi masalah utama di tengah pengembangannya teknologi ini. Usaha dalam jumlah besar telah dilakukan untuk meningkatkan kinerja dari energi surya. Dengan metode yang dinamakan Maximum Power Point Tracker (MPPT). Dimana pada titik tersebut, sel surya bekerja pada efisiensi maksimum dan menghasilkan daya keluaran paling besar. Salah satu metode MPPT yang paling banyak digunakan karena kesederhanaan implementasi dan berbagai manfaatnya adalah metode Perturb and Observe. Metode Perturb and Observe (P&O) dapat memberikan steady-state yang baik dan performa yang dinamis dalam kondisi normal. MPPT Algoritma P&O akan digunakan untuk mengoptimalkan daya dari panel surya berkapasitas 100 Wp. Output MPPT berupa duty cycle yang akan digunakan untuk mengatur tegangan ZETA Converter untuk mensuplai beban yang berupa baterai 12 V 12 AH. Adapun hasil dengan menggunakan algoritma P&O yang di aplikasikan di rangkaian Zeta converter mampu meningkatkan daya yang dihasilkan solar cell sebesar 9,15 watt atau naik 20,21 % jika dibandingkan tanpa MPPT.

Seiring berjalannya waktu sering kali terjadi bencana alam yang tidak dapat kita prediksi, terlebih lagi Indonesia yang merupakan negara kepulauan yang secara geografis terletak di garis khatulistiwa. Indonesia terletak pada pertemuan tiga lempeng tektonik utama yang menjadikan daerah yang sangat rentan terhadap bencana alam. Dalam melakukan evakuasi korban sudah banyak perkembangan teknologi yang membantu hal tersebut, diantaranya adalah drone yang dilengkapi dengan sensor dan GPS yang dapat mendeteksi lokasi korban tanpa perlu menandai berakhirnya wilayah bencana tanpa mengetahui apakah ada korban saat itu atau tidak. Namun, tidak semua teknologi dibuat mudah digunakan tanpa harus menghabiskan waktu untuk mempelajari cara kerjanya. Penelitian ini akan membuat sistem pemetaan data Geographic Information Systems (GIS) yang dihasilkan oleh drone dalam sebuah aplikasi Android, sistem ini diimplementasikan dengan Desain interference/User Experience (UIUX) , sehingga mudah dioperasikan oleh pengguna. Disini penulis menggunakan metode Design Thinking untuk dapat memastikan bahwa sistem yang akan dibuat benar-benar sesuai dengan kebutuhan pengguna dan user friendly sehingga dapat digunakan dengan efisien serta tidak membuang waktu untuk mempelajari cara kerja aplikasi terlebih dahulu. Karena mengingat aplikasi akan digunakan pada keadaan bencana alam.

Penyakit kardiovaskular atau Cardiovascular Disease (CVD) adalah penyebab utama kematian secara global, yang merenggut sekitar 17,9 juta jiwa setiap tahun. CVD adalah sekelompok gangguan jantung serta pembuluh darah juga termasuk penyakit jantung koroner, penyakit cerebrovascular, penyakit jantung rematik, gagal jantung, masalah katup jantung, dan aritmia. Aritmia adalah masalah laju atau irama detak jantung yang mana jantung berdetak terlalu cepat atau terlalu lambat, atau pola detak yang tidak teratur. Proses deteksi aritmia ini biasanya dilakukan dengan menggunakan alat Elektrokardiogram (EKG) untuk merekam aktivitas elektrik di dalam jantung, namun metode ini memiliki beberapa kelemahan yaitu, pemakaian alat yang terlalu sulit diterapkan yang menyebabkan pengguna tidak bisa beraktifitas dan ditambah lagi harga perangkat yang relatif mahal. Berdasarkan penelitian sebelumnya, penggunaan alat EKG telah digantikan oleh smartwatch. Akan tetapi, hasil dari alat tersebut belum bisa mengirimkan data ke perangkat android. Sehingga diperlukan sebuah cara agar data hasil diagnosa dapat terkirim ke perangkat android. Tujuan dari proyek akhir ini adalah untuk mengembangkan sistem penghitung detak jantung dari smartwatch yang nantinya dapat mengirimkan data pembacaan detak jantung ke perangkat android. Smartwatch juga berperan mengolah data, berdasarkan pembacaan sensor PPG data sensor diekstraksi untuk mendapatkan beberapa fitur berupa titik puncak sinyal yang nantinya dideteksi dan dihitung jumlahnya. Kemudian hasil ekstraksi akan diklasifikasikan menggunakan algoritma Random Forest. Hasil yang didapat dari penelitian ini adalah sebuah sistem untuk menentukan detak jantug dan pendeteksian aritmia menggunakan smartwatch. Tingkat akurasi yang diberikan sebesar 85.6%. Selain itu terdapat aplikasi mobile yang memungkinkan user dapat memantau dari jarak jauh, fitur yang diberikan diantaranya Authentikasi, Notifikasi dan History

Pada proyek akhir ini didesain dan dibuat sebuah exoskeleton. Exoskeleton yang dimaksud di sini merupakan mekanisme struktural eksternal dengan sendi dan sambungan yang terhubung dengan anggota tubuh manusia. Exoskeleton yang dibuat pada proyek akhir ini adalah upper-limb powered exoskeleton, yaitu exoskeleton pada anggota tubuh manusia bagian atas atau pada lengan manusia yang memiliki fungsi sebagai alat yang membantu pekerjaan manusia dalam mengangkat suatu beban. Mekanisme kerja dari alat ini yaitu, terdapat sensor-sensor yang terpasang untuk mendeteksi adanya beban dan perubahan beban, data dari sensor masuk ke mikrokontroler, kemudian mikrokontroler memerintahkan motor-motor dc torsi yang terpasang pada sistem mekanik untuk masing-masing bekerja sesuai tenaga atau torsi yang dibutuhkan untuk mengangkat beban berdasarkan informasi yang diperoleh dari sensor dan diolah pada mikrokontroler. Motor-motor akan menggerakkan sistem mekanik yang terpasang pada lengan manusia sehingga manusia tidak perlu mengeluarkan tenaga atau gaya yang besar untuk mengangkat suatu beban karena terbantu oleh sistem mekanik yang terpasang pada lengan. Selain sensor untuk mendeteksi gerakan lengan, juga terpasang sensor sebagai umpan balik untuk mengetahui output aktual dari sistem, yang kemudian digunakan untuk mengontrol sistem. Fokus pembahasan dalam proyek akhir ini adalah mengenai sistem dinamika dari upper-limb powered exoskeleton. Pada alat ini, hal yang banyak dibahas adalah mengenai torsi. Kontrol torsi bisa disebut sebagai bagian utama dari sistem pada alat ini, sehingga pembahasan mengenai sistem dinamika dari alat tidak dapat diabaikan. Pada sistem dinamika, torsi merupakan fungsi dari akselerasi beserta integralnya. Pada keadaan dan posisi tertentu, torsi yang dibutuhkan adalah berbeda-beda. Dengan adanya pembahasan dan analisa mengenai dinamika pada sistem, maka akan mengoptimalkan desain kontrol yang akan dibuat dan tentu saja kerja dari sistem.

Sistem monitoring gempa bumi dengan pengolahan data secara statistik masih jarang dilakukan, sering sekali data yang ditampilkan dalam web BMKG (Badan Meteorologi,Klimatologi dan Geofisika) adalah data real tanpa adanya pengolahan data lebih lanjut untuk monitoring gempa bumi. Pada Tugas Akhir ini akan dilakukan sistem monitoring gempa bumi yang ada di Indonesia dengan pengolahan data secara statistik khususnya menggunakan desciptive statistic. Data yang didapatkan dari web BMKG akan dimasukkan dalam database sendiri yang update ketika web BMKG update, metode descriptive statistics berkaitan dengan penerapan metode statistik untuk mengumpulkan, mengolah, menyajikan, dan menganalisis data kuantitatif secara deskriptif. Database akan diseleksi berdasarkan parameter-parameter yang ada yaitu tanggal, waktu, lokasi, magnitude gempa dan kedalaman gempa, untuk mencari summary statistics antara lain : rata-rata hitung (mean), modus, median, varians, skewness dan kurtosis, selain itu sistem monitoring ini juga akan dilengkapi dengan grafik-grafik dan crosstab atau tabulasi silang untuk memudahkan memberikan informasi kepada masyarakat terhadap daerah-daerah yang rawan gempa bumi di Indonesia. Hasil dari pengolahan data secara statistik deskriptif tersebut akan ditampilkan di web. Jadi diharapkan data ini memiliki akurasi yang tepat, sehingga dapat membantu dalam proses monitoring bencan gempa bumi dengan memberikan informasi yang informatif.