Berbicara merupakan cara komunikasi paling alami bagi manusia, memainkan peran penting dalam interaksi sehari-hari. Namun, kemajuan teknologi dan penggunaan pesan teks yang umum sering kali tidak mampu menyampaikan nuansa emosi secara efektif seperti dalam percakapan lisan. Untuk mengatasi ini, pengembangan sistem Pengenalan Emosi dari Wicara (Speech Emotion Recognition, SER) telah menjadi topik penelitian yang penting, khususnya dalam mengintegrasikan konsep emosi ke dalam sistem komputer. Meskipun banyak penelitian telah dilakukan dalam bahasa-bahasa dengan sumber daya besar seperti Inggris, penelitian dalam konteks bahasa yang kurang dipelajari seperti bahasa Indonesia masih terbatas. Penelitian ini meneliti metode untuk meningkatkan pengenalan emosi dari wicara dalam bahasa Indonesia menggunakan teknik ekstraksi fitur dan model klasifikasi machine learning. Pengujian dilakukan dengan dataset bahasa Indonesia yang terdiri dari 200 data, yang dibagi menjadi 75% untuk data pelatihan, 20% untuk pengujian, dan 5% untuk validasi. Model CNN menggunakan kombinasi empat fitur seperti MFCC, ZCR, RMSE, dan Pitch, sedangkan model CNN-LSTM menggunakan kombinasi tiga fitur seperti MFCC, ZCR, RMSE, keduanya berhasil mencapai akurasi klasifikasi emosi sekitar 88%. Model CNN-LSTM mencapai akurasi yang sama dengan fitur yang lebih sederhana dibandingkan dengan model CNN. Eksperimen ini menunjukkan bahwa penggunaan fitur ekstraksi dan metode klasifikasi yang tepat dapat signifikan dalam meningkatkan akurasi deteksi emosi dari data suara serta memastikan efisiensi komputasi.

Seperti yang diketahui bahwa pada setiap perlintasan kereta api harus terdapat pos penjagaan dan palang pintu pengamanan perjalanan kereta api untuk menghindari terjadinya tabrakan antara kendaraan umum dan kereta api yang tengah melintas. Tetapi masih terdapat banyak sekali perlintasan kereta api yang tidak dilengkapi dengan palang pintu pengamanan, terutama pada palang pintu yang berada di desa-desa. Untuk lebih mengamankan perjalanan kereta api maka dalam tugas akhir ini telah dibuat sistem palang pintu otomatis yang akan menutup ketika ada kereta yang hendak melintas serta membuka ketika kereta telah melintas tanpa dibutuhkannya seorang operator. Palang pintu dikontrol oleh sebuah mikrokontroler dimana mikrokontroler akan bekerja berdasarkan data yang dikirim dari kereta yang akan melintas, data akan dikirim oleh kereta api ketika berada pada koordinat yang telah ditentukan, koordinat kereta api didapat dari GPS dan data yang akan dikirim adalah perintah untuk membuka atau menutup palang pintu kereta api. Pada saat pengujian, palang pintu dapat bekerja sesuai dengan yang diinginkan dimana pada saat kereta api berada pada jarak 200 meter medekati palang pintu maka palang pintu akan tertutup, dan saat kereta api telah melintasi palang pintu dan berjarak 200 meter dari palang pintu maka palang pintu akan terbuka kembali.

Penggunaan beban pencahayaan merupakan salah satu hal yang tidak bisa dipisahkan dalam kehidupan sehari-hari. Meningkatnya penggunaan beban pencahayaan mengarah pada pengembangan sumber pencahayaan yang lebih cerah dan tahan lama. Penggunaan beban lampu konvensioanl pada saat ini, hanya memancarkan cahaya pada intensitas maksimal, tidak memungkinkan penggunaan untuk menyesuaikan tingkat pencahayaan sesuai kebutuhan. Contohnya dalam ruang kerja pada rumah tinggal, penggunaan beban pencahayaan yang tidak bisa diatur dapat menurunkan kondisi kesehatan dan kelelahan mata pada pengguna komputer. Oleh karena itu, pada proyek akhir ini membahas tentang proses pengaturan intensitas pencahayaan yang bisa otomatis berubah sesuai dengan kebutuhan lumen ruangan yang akan menghasilkan lumen yang bisa disesuaikan dengan kenyamanan pengguna dalam bekerja. Kontrol yang digunakan pada proyek akhir ini menggunakan kontrol PI sebagai mengatur nilai duty cycle pada LED driver yang digunakan untuk mengatur tingkat pencahayaan dari LED yang bisa berubah-ubah dengan kenyamanan pengguna dan kebutuhan lumen ruangan. Dari hasil pengujian sistem terdapat 3 mode yakni pada mode 1 saat set point lux 250, pada mode 2 saat set point lux 180, dan pada mode 3 saat set point lux 80. Terdapat nilai ripple yang sangat tinggi pada masing-masing mode yakni sebesar 176 dikarenakan kegagalan dalam sistem dan nilai error sebesar 10%. Namun apabila sistem diberi gangguan cahaya dari luar maka lampu akan menyesuaikan intensitas cahaya sesuai dengan keadaan.

Perancangan Video Company Profile Lpp Rri Sumenep Sebagai Media Informasi Di Era Konvergensi Media Menjadi Sebuah Kebutuhan Yang Mendesak. Konvergensi Media Telah Mengubah Lanskap Industri Penyiaran, Dan Lpp Rri Sumenep Menyadari Pentingnya Beradaptasi Dengan Perubahan Ini Untuk Mencapai Audiens Yang Lebih Luas. Dalam Penelitian Ini, Kami Merancang Sebuah Video Company Profile Yang Komprehensif Dan Efektif Dalam Menggambarkan Identitas, Visi, Misi, Dan Keunggulan Lpp Rri Sumenep. Metode Perancangan Yang Digunakan Meliputi Studi Literatur, Observasi Langsung, Dan Wawancara Dengan Pihak Terkait. Kami Mengumpulkan Informasi Tentang Lpp Rri Sumenep Dan Menentukan Tujuan Video Company Profile Yang Jelas. Selain Itu, Kami Merancang Struktur Narasi Yang Tepat, Memilih Gaya Visual Dan Estetika Yang Sesuai, Serta Memanfaatkan Elemen Multimedia Seperti Gambar, Video, Teks, Dan Suara Untuk Menciptakan Pengalaman Yang Menarik Bagi Audiens. Hasilnya Adalah Sebuah Video Company Profile Yang Dapat Mengkomunikasikan Dengan Efektif Tentang Lpp Rri Sumenep Kepada Audiens Potensial. Dengan Adanya Video Ini, Diharapkan Masyarakat Dapat Mengetahui Dan Lebih Mengenal Lpp Rri. Dilakukan Penyebaran Kuesioner Secara Online Menggunakan Gform, Kuesioner Berisi Tentang Pertanyaan Terhadap Masyarakat Sekitar Mengenai Lpp Rri Sumenep. Setelah Penyebaran Kuesioner, Persentase Pemahaman Sebelum Melihat Profil Perusahaan Lpp Sumenep Sebesar 22,3 Persen Berhasil Meningkat Sebanyak 67,3 Persen Menjadi 89,6 Persen Setelah Menonton Video Tersebut.

Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) sebagai satu modulasi multi carrier telah membuktikan kemampuannya dalam menghilangkan pengaruh Intersymbol Interference (ISI), sehingga kinerja sistem naik. OFDM adalah teknik pengiriman data berkecepatan tinggi dengan menggunakan sejumlah sinyal carrier secara parallel. Pada teknik transimisi OFDM setiap sub-carrier disusun untuk saling overlapping dan mempunyai sifat yang orthogonal. Di sisi lain, MIMO-OFDM sendiri merupakan perpaduan teknologi yang memiliki jumlah antena lebih dari satu dengan teknik transmisi yang menggunakan beberapa sinyal carrier secara parallel dalam pemodulasiannya. Penggunakan RF front-end yang banyak akan disederhanakan menjadi single RF dengan jumlah antena sesuai kebutuhan. Proses estimasi ini kemudian dilakukan dengan menggunakan skema single RF MIMO 2x2. Untuk memperbaiki kualitas sinyal, proses pengkodean ditambahkan dengan mengurangi pengaruh fading oleh kanal. Kode LDPC (Low Density Parity Check) merupakan salah satu kode-kode blok linier dengan parity-check matrix yang mengandung sedikit bit “1” jika dibandingkan dengan bit “0” dan terbukti mampu menghasilkan kinerja koreksi kesalahan yang sangat baik. Pada proyek akhir ini, dilakukan penelitian dan analisa mengenai kinerja MIMO-OFDM berbasis single RF menggunakan kode LDPC. Simulasi ini mengacu pada beberapa standard IEEE W-LAN 802.11n.