Meningkatnya jumlah pengguna kendaraan menyebabkan semakin tinggi pula angka kecelakaan yang terjadi. Tak terkecuali pada area parkir yang penyebabnya, terkadang pengendara terlalu fokus untuk mencari sisa tempat parkir. Selain itu terdapat kelemahan sensor pendeteksi yang terpasang pada kendaraan karena hanya mendeteksi objek di belakangnya dengan jarak deteksi yang terbatas. Sehingga kendaraan lain yang lewat di luar area tersebut tidak akan terdeteksi. Faktor-faktor tersebut semakin memperkuat kondisi blind zone atau kondisi pengendara tidak bisa melihat objek lain di luar jarak pandangnya. Radio Frequency Identifier merupakan teknologi yang mampu mengidentifikasi menggunakan gelombang radio dengan tanpa kabel (wireless). Pemanfaatan RFID pada proyek akhir ini adalah menggunakannya sebagai identitas kendaraan. Untuk membuat sebuah sistem pemberi peringatan blind zone dibutuhkan perangkat seperti Raspberry Pi, yang terintegrasi dengan sistem komunikasi Infrastructure to Vehicle (I2V). Untuk pendeteksian kendaraan, dibutuhkan sebuah alat sebagai Infrastruktur yang terdiri dari Raspberry Pi dan RFID reader. Sistem ini akan berfungsi ketika ada pengendara yang hendak keluar maupun memarkirkan kendaraannya, maka secara langsung kedua kendaraan target mendapatkan koordinat posisi satu sama lain. Sehingga masing-masing pengendara bisa mengetahui adanya kendaraan lainnya dan bisa lebih berhati-hati lagi. Alat ini diharapkan mampu untuk membantu mengurangi tingkat kecelakaan yang terjadi di gedung parkir.

Proyek akhir ini mengembangkan sebuah kecerdasan buatan untuk memprediksi kandungan mikroalga pada tambak udang vaname menggunakan metode Random Forest Regressor. Metode ini dibantu dengan sebuah alat yang terdiri dari kamera mikroskop dan sebuah sensor warna RGB untuk mendapatkan data. Alat ini juga memiliki dua lampu RGB dan sebuah backlight sebagai indikator. Kamera mikroskop mengambil data intensitas cahaya digital dari sampel mikroalga. Sensor RGB mengambil data warna dari sampel mikroalga. Indikator ini diproses menggunakan model Random Forest Regressor menggunakan dua feature selection berbeda, Recursive Feature Elimination dan Select From Model. Data yang diambil untuk sistem ini sebanyak 1100 data, dengan rincian sebelas jenis kepadatan mulai dari kepadatan 0%, 10%, hingga 100%, masing-masing diambil sebanyak 100 data. Sistem ini mendapatkan nilai rata-rata eror sebesar 8,405.

Sistem identifikasi mata uang telah banyak dilakukan. Pada penelitian sebelumnya sistem identifikasi mata uang menggunakan sensor TCS230. Sensor TCS230 bekerja dengan cara mendeteksi warna merah (R), hijau (G), dan biru (B) pada uang. Photodioda pada sensor TCS230 mendeteksi warna RGB dengan cara memfilter warna objek berdasarkan panjang gelombang cahaya. Namun demikian sensor TCS230 memiliki kelemahan dalam mengidentifikasi uang yang memiliki warna sama tetapi nominalnya berbeda. Oleh karena itu pada proyek akhir ini dibuat sistem identifikasi mata uang dengan menggunakan pengolahan citra digital dengan metode histogram dan korelasi. single-board computer Raspberry Pi digunakan sebagai otak dari sistem dan library OpenCV sebagai pemrograman pengolahan citra digital. Dari hasil pengujian identifikasi mata uang dengan metode histogram diperoleh keberhasilan 95,55% sedangkan dengan metode korelasi memperoleh keberhasilan 86,67%

Tanaman melon memerlukan syarat tertentu untuk bisa tumbuh dan berproduksi optimal. Kondisi yang cocok untuk tanaman melon berbeda-beda, tergantung pada jenis melonnya. Rata-rata suhu yang dikehendaki 25-35°C, tanaman melon mebutuhkan penyinaran selama 10 jam dalam satu hari, tanaman melon juga membutuhkan kelmbaban udara yang cukup tinggi, yakni 70-80%. penyesuaian kondisi lingkungan seperti suhu, intensitas cahaya, kelembaban udara, pengairan, dan kelembaban tanah menjadi sangat penting bagi tanaman melon agar dapat tumbuh secara optimal dan menghasilkan melon yang bermutu. Sehingga pengontrolan dan monitoring dalam budidaya melon, sangat diperlukan. Budidaya melon yang dilakukan saat ini, di CV Agro Utama Mandiri Lestari masih menggunakan kontrol dan monitoring secara manual, mereka melakukan perawatan mulai dari penyiraman yang dilakukan secara terjadwal tanpa memperhatikan kelembaban tanah yang dibutuhkan tanaman. Sistem kontrol dan monitoring adalah solusi yang diciptakan untuk membantu CV Agro Utama Mandiri dalam merawat lingkungan greenhouse, yang dibangun dengan basis data MySQL. Melalui sistem kontrol dan monitoring lingkungan greenhouse ini pengelola dapat mengetahui kondisi lingkungan greenhouse seperti suhu, kelembaban udara, kelembaban tanah, intensitas cahaya dan volume air tanpa pengecekan manual. Selain itu pengelola juga mengetahui kondisi isi air dalam tandon tanpa perlu datang ke greenhouse.

Musik merupakan sebuah seni yang berkembang dan sudah tersebar luas di era milenial seperti ini [1]. Campuran melodi, harmoni, ritme, timbre dan keheningan dalam struktur tertentu merupakan bagian dari musik [2]. Lagu daerah merupakan hal penting yang harus diperhatikan kelestariannya, apalagi di era milenial saat ini[3]. Tidak sedikit kalangan milenial yang kurang suka dengan lagu daerah mereka masing – masing [4]. Hal ini disebabkan adanya salah satu trend musik di era milenial yang berdampak pada memudarnya lagu daerah [5]. Studi kasus kali ini adalah lagu daerah yang berasal dari Madura, kota Sumenep [6]. Lagu ini berjudul Sumenep Sumekar yang diciptakan untuk memperingati hari jadi kota Sumenep [7]. Salah satu musik yang trending di kalangan milenial adalah Electronic Dance Music (EDM) [8]. Electronic Dance Music (EDM) merupakan sebuah subgenre dari beberapa genre musik elektro yang dimainkan oleh Disc Jokey (DJ) [9]. Musik ini telah menyatu dengan gaya hidup masyarakat milenial [10].