Baru-baru ini, berbagai robot humanoid yang bisa berjalan dan berlari telah banyak dikenal di seluruh dunia. Tantangan teknis utama dalam robot humanoid bipedal (berkaki dua) adalah bagaimana peneliti dapat memecahkan perumusan untuk metode berjalan Jika perumusan metode berjalan tidak diselesaikan, maka pengembangan robot humanoid akan sulit. Dalam penelitian ini, kami mengembangkan robot humanoid "FLoW" dan mengusulkan metode berjalan bipedal terpercaya dengan formulasi sederhana. Metode ini berjalan bertujuan untuk menentukan trajektori yang tepat yang dihasilkan dari fungsi sinusoidal. Selanjutnya, metode berjalan yang diusulkan mengadopsi Center of Mass (CoM) untuk referensi keseimbangan. Metode berjalan kami diuji menggunakan robot simulator V-Rep menggunakan robot FLoW, sedangkan eksperimen dilakukan menggunakan robot TeenFLoW-2. Robot ini menggunakan parallel link dan four-bar linkages. Sistem ini memanfaatkan aktuator yang disinkronkan untuk meningkatkan torsi pada tiap sendi robot. Hasil percobaan menunjukkan bahwa robot berhasil menunjukkan gerakan berjalan untuk robot berkaki dua dan mempertahankan posisi CoM selalu di dalam daerah Support Polygon (SP), yang berarti robot selalu dalam kondisi keseimbangan.

Penggunaan teknologi dalam pendidikan terus berkembang untuk meningkatkan minat belajar siswa. Salah satu teknologi yang relevan adalah Augmented Reality (AR), yang mampu menyajikan pengalaman belajar interaktif dan menyenangkan. Penelitian ini bertujuan merancang aplikasi AR interaktif untuk membantu siswa kelas VIII di SMP Negeri 1 Winongan Kabupaten Pasuruan mengenal alat musik tradisional Jawa dalam mata pelajaran Seni Budaya. Aplikasi ini dirancang agar siswa dapat memvisualisasikan alat musik tradisional Jawa secara tiga dimensi, mempelajari sejarah, fungsi, dan cara memainkannya melalui interaksi digital. Metode penelitian meliputi analisis kebutuhan, perancangan aplikasi, pengujian, dan evaluasi. Hasil dari penelitian ini diharapkan mampu meningkatkan pemahaman siswa terhadap materi alat musik tradisional, serta memotivasi mereka untuk melestarikan budaya Indonesia. Selain itu, aplikasi ini diharapkan dapat menjadi alternatif media pembelajaran inovatif yang mendukung kurikulum pendidikan nasional.

Proses fermentasi cairan merupakan salah satu tahap penting dalam pengolahan limbah organik, di mana kondisi lingkungan seperti suhu, pH, dan kelembaban sangat mempengaruhi hasil akhir dari fermentasi tersebut. Untuk memantau parameter-parameter ini secara efektif, dikembangkan sebuah sistem monitoring berbasis website yang menggunakan sensor suhu, pH, dan kelembaban. Sistem ini dirancang untuk mengukur dan mengirimkan data secara real-time, yang kemudian ditampilkan dalam bentuk tabel dan grafik pada antarmuka website. Website monitoring ini memudahkan pengguna untuk mengakses informasi tentang kondisi fermentasi dari jarak jauh dengan visualisasi data yang interaktif dan mudah dipahami. Data yang diperoleh dari sensor-sensor tersebut dikirimkan ke server secara berkala dan disimpan dalam database, sehingga pengguna dapat memantau tren dan perubahan parameter fermentasi dari waktu ke waktu. Dengan adanya sistem ini, diharapkan proses fermentasi dapat dioptimalkan sehingga menghasilkan produk yang berkualitas dengan lebih efisien. Implementasi sistem monitoring ini juga dapat dikembangkan lebih lanjut untuk berbagai aplikasi dalam industri yang memerlukan kontrol lingkungan yang presisi.

Dalam kehidupan sehari-hari, manusia membutuhkan alat pendingin seperti kulkas untuk menyimpan makanan, minuman, sayur, buah, daging, dan bahan makanan lainnya yang mudah rusak. Sistem pendingin yang paling umum digunakan saat ini adalah sistem kompresi uap, yang memanfaatkan zat pendingin seperti CFC (Chlorofluorocarbon) dalam proses pendinginannya. Namun, CFC memiliki dampak buruk terhadap lingkungan, seperti pemanasan global dan merusak lapisan ozon. Lapisan ozon, yang berperan penting dalam melindungi makhluk hidup dari radiasi ultraviolet B (UV-B) berbahaya, dapat rusak ketika bereaksi dengan gas Freon yang terlepas ke atmosfer. Saat cuaca panas, terutama ketika melakukan perjalanan jauh, pengemudi sering mengalami dehidrasi karena sulit memperoleh minuman segar atau dingin. Untuk mengatasi masalah ini, dikembangkanlah sebuah Cooler Box portabel yang tidak menggunakan gas Freon, melainkan teknologi pendingin termoelektrik (TEC).Sisi dingin dari modul Thermoelectric Cooler (TEC) dimanfaatkan untuk mendinginkan minuman di dalam box. Sistem ini menggunakan baterai 12V sebagai sumber daya utama, yang dapat diisi ulang menggunakan listrik PLN melalui adaptor 220V AC ke 12V DC, atau menggunakan panel surya melalui solar charge controller, sehingga cocok untuk digunakan di luar ruangan seperti pantai. Opsi pengisian ganda ini memastikan sistem tetap dapat berfungsi meskipun cuaca mendung atau jauh dari listrik. Sensor suhu DS18B20 digunakan untuk memantau suhu di dalam cooler box, sedangkan relay berfungsi mengontrol sistem ON/OFF pendingin sesuai dengan suhu. Mikrokontroler ESP32 mengolah data dari sensor suhu, arus, dan tegangan, lalu menampilkannya melalui LCD karakter. Pengaturan suhu dapat dilakukan secara manual menggunakan potensiometer, maupun secara jarak jauh melalui platform Blynk IoT. Melalui Blynk, pengguna juga dapat memantau suhu, arus, dan tegangan secara real-time menggunakan smartphone. Berdasarkan hasil pengujian, sistem ini mampu menurunkan suhu dari 26 °C menjadi 14 °C dalam waktu ±18 menit. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem pendingin termoelektrik ini efektif dalam menjaga suhu tetap rendah untuk menyimpan minuman kemasan. Selain itu, sistem ini lebih ramah lingkungan, aman, dan portabel, sehingga sangat cocok digunakan untuk keperluan perjalanan dan aktivitas luar ruangan.

Diagnosis Tuberkulosis (TB) umumnya bergantung pada pengamatan mikroskopis spesimen dahak secara manual yang melelahkan dan rentan terhadap inkonsistensi. Di sisi lain, sistem autofokus mikroskop berbasis deep learning saat ini kerap mengabaikan dinamika sekuensial transisi citra dari buram ke tajam. Penelitian ini mengembangkan sistem autofokus otomatis yang memadukan kecepatan pencarian mekanik dan presisi kecerdasan buatan pada mikroskop Olympus CX23. Pergerakan kenop fokus dikendalikan oleh mikrokontroler OpenRB-150 dan motor servo Dynamixel AX-12A. Metode yang diusulkan menggunakan pipeline dua fase. Pertama, Ternary Search digunakan untuk pencarian kondisi gambar mendekati fokus yang dipandu nilai metrik ketajaman Brenner. Kedua, model Gated Recurrent Unit (GRU) menyempurnakan fokus halus dengan memprediksi offset koreksi sudut berdasarkan analisis urutan temporal enam metrik ketajaman (Brenner, Tenengrad, Laplacian, Sobel, Local Variance, dan Entropy). Pendekatan dinamis ini efektif menghindari jebakan local focus yang sering terjadi pada penggunaan metrik tunggal. Evaluasi terhadap 175 pengujian pada lima lapang pandang menunjukkan bahwa sistem terintegrasi sukses mencapai Mean Absolute Error (MAE) sebesar 2,366° terhadap titik ground truth. Sistem mencatat presisi 67,0% pada toleransi ±2,0° dan 83,5% pada ±3,0°, dengan rata-rata waktu pencarian 20,27 detik. Pengujian simulasi modifikasi input citra yang mensimulasikan input dari kamera mikroskop yang berbeda turut membuktikan ketahanan sistem. Model GRU tetap adaptif tanpa perlu dilatih ulang yang ditunukkan dengan perolehan MAE 2,65° dan memangkas waktu eksekusi menjadi 18,22 detik. Secara keseluruhan, sistem ini berpotensi besar diterapkan untuk meringankan beban screening TB di berbagai variasi perangkat keras laboratorium.