Alat pendeteksi kebocoran gas LPG dan keberadaan api berbasis Internet of Things ini dirancang untuk meningkatkan keamanan rumah tangga dari risiko kebakaran akibat kebocoran gas. Sistem ini memanfaatkan sensor MQ-6 untuk mendeteksi keberadaan gas LPG, sensor DHT22 untuk memantau suhu dan kelembapan lingkungan, serta sensor AMG8833 untuk mendeteksi keberadaan panas yang mengindikasikan api. Ketika terdeteksi kebocoran gas atau keberadaan api, sistem secara otomatis mengaktifkan motor servo yang terhubung dengan regulator untuk memutus aliran gas LPG guna mencegah eskalasi bahaya. Data kondisi lingkungan seperti tingkat gas, suhu, kelembapan, dan deteksi api dikirim secara real-time melalui platform IoT dan ditampilkan pada aplikasi Android. Sistem ini memberikan solusi cerdas, praktis, dan responsif dalam meningkatkan keselamatan rumah tangga, serta mampu memberikan notifikasi langsung kepada pengguna saat kondisi berbahaya terdeteksi.

Saat ini, kebutuhan akan energi listrik semakin hari semakin meningkat. Sedangkan, kontinuitas dan ketersediaan energi listrik menjadi salah satu aspek penting yang diperlukan oleh pelanggan listrik. Mikrogrid menjadi salah satu solusi untuk menjamin kontinuitas dan ketersediaan energi listrik. Dimana jika grid utama (PLN) mengalami gangguan, maka supply energi listrik dapat diambil alih oleh masing-masing Distributed Energy Resources (DER) pada mikrogrid. Mikrogrid juga dapat diterapkan pada lokasi yang memiliki kondisi geografis yang sulit bagi penyedia layanan energi listrik (PLN) untuk mendistribusikan energi listrik kesana. Pada proyek akhir ini telah dibuat simulator pembangkit mikro hidro yang merupakan salah satu DER dari microgrid. Simulator Pembangkit terdiri dari generator yang dikopel dengan motor induksi yang diatur kecepatannya menggunakan frekuensi keluaran dari AC Drive dengan data nilai debit yang telah dikonversi ke frekuensi tersebut. Namun daya simulator pembangkit yang dihasilkan secara maksimal dengan rpm generator sebesar 1500rpm hanya sebesar 129 Watt. Tetapi dari pengujian yang telah dilakukan, daya yang dihasilkan dari emulator pembangkit listrik mikro hidro ini sudah dapat menyuplai daya ke PLN. Kemudian total daya yang dihasilkan simulator pembangkitan dengan putaran 841 sebesar 0.04 Kwh dan dapat mengurangi arus dan daya pln sebesar 8% dari daya semula pln yang dibutuhkan pada beban lampu 500W. Kemudian pada saat dioperasikan tanpa beban, daya yang dihasilkan dapat menyuplai langsung ke jala-jala PLN.

Kebutuhan energi listrik yang terus meningkat mendorong pemanfaatan sumber energi terbarukan, salah satunya energi surya. Sistem fotovoltaik (PV) mampu mengkonversi energi matahari menjadi listrik, namun daya keluarannya sangat bergantung pada kondisi lingkungan, seperti iradiasi matahari dan suhu, serta rentan terhadap fenomena partial shading yang menyebabkan munculnya beberapa titik puncak daya (LMPP dan GMPP). Untuk mengatasi ketidakstabilan ini dan memaksimalkan ekstraksi daya, diperlukan teknik Maximum Power Point Tracking (MPPT). Metode yang diterapkan pada proyek akhir ini Ion Motion Optimization Algorithm (IMOA) sebagai metode MPPT untuk mengoptimalkan pengisian daya baterai pada sistem penerangan kebun buah naga. Ion Motion Optimization Algorithm (IMOA) adalah algoritma metaheuristik yang terinspirasi dari atraksi dan repulsi anion dan kation, dirancang untuk memiliki parameter tuning minimal, kompleksitas komputasi rendah, konvergensi cepat, dan kemampuan tinggi dalam menghindari jebakan optimal lokal. Ion Motion Optimization Algorithm (IMOA) akan mengontrol duty cycle dari SEPIC Converter, sebuah konverter DC-DC yang dipilih karena kemampuannya dalam menaikkan maupun menurunkatp n tegangan tanpa membalik polaritas, serta memiliki riak arus input yang kecil, sehingga cocok untuk kondisi fluktuatif panel surya. Sistem akan menggunakan panel surya 2x100Wp untuk mengisi baterai 12V/20Ah, yang selanjutnya menyuplai 2 lampu LED 12V/20W. Implementasi IMOA pada mikrokontroler STM32F4 akan memastikan ekstraksi daya maksimum dari panel surya dan pengisian baterai yang optimal, mendukung sistem penerangan yang mandiri dan berkelanjutan.

Secara umum jalan dibangun sebagai prasarana untuk memudahkan mobilitas dan aksesibilitas kegiatan sosial ekonomi. Keberadaan jalan diperlukan untuk menunjang laju pertumbuhan suatu daerah. Mengingat manfaatnya yang begitu penting maka dari situlah sektor pembangunan dan pemeliharaan jalan menjadi prioritas untuk dapat diteliti dan dikembangkan dalam perencanaan dan pemeliharaannya. Kualitas jalan yang ada maupun yang akan dibangun harus sesuai dengan standar dan ketentuan yang berlaku. Syarat utama jalan yang baik adalah kuat, kedap air, tahan lama, dan memiliki permukaan jalan yang rata dan tidak berlubang. Untuk memenuhi syarat-syarat tersebut perlu dilakukan monitoring dan evaluasi secara periodik atau berkala sehingga dapat ditentukan metode perbaikan konstruksi yang tepat. Namun saat ini pengukuran tingkat kerataan permukaan jalan belum banyak dilakukan di Indonesia mengingat kendala terbatasnya peralatan sehingga persyaratan kerataan dalam monitoring dan evaluasi terhadap konstruksi jalan yang ada tidak dapat dilakukan dengan baik menurut standar nasional bidang jalan. Pada proyek akhir ini dibuat platform sistem Internet of Things (IoT) yang dapat melakukan pemantauan kondisi dan klasifikasi kerusakan permukaan jalan secara real time. Dengan mengumpulkan data permukaan jalan dari sensor gyro, akselerometer dan GPS smartphone Android melalui koneksi internet. Data yang terkumpul disimpan dan diklasifikasikan menggunakan Machine Learning hingga menghasilkan output klasifikasi kerusakan permukaan jalan berdasarkan tingkat kerataan beserta lokasinya berupa marker pada peta kondisi jalan. Sistem prediksi yang dibuat dapat mengkasifikan kerusakan jalan menjadi 3 yaitu rata, berlubang (pothole), dan polisi tidur (bump) dengan akurasi 98% dan error 2% dengan menggunakan SVM dan akurasi 96% dan error 4% dengan menggunakanDT . Sistem dapat membaca 5 bump dan 5 pothole dengan kondisi sebenarnya yaitu 3 bump dan 4 pothole.

Proyek akhir ini mendesain sistem navigasi pada kendaraan self balancing roda dua dengan menggunakan sistem stabilisasi giroskopik. Kestabilan kendaraan roda dua tanpa pengemudi didapatkan dengan mengatur akselerasi dan memberikan torsi yang tepat pada gyro disc. Saat kendaraan berada pada kemiringan tertentu terhadap sumbu vertikal, torsi presisi dari putaran gyro disc menyebabkan momen reaksi giroskopik yang mengkoreksi kemiringan kendaraan. Kepresisian giroskopic didapatkan dari momentum sudut. Dengan menggunakan teknologi yang telah tersedia, maka memungkinkan terwujudnya terobosan dalam bidang autonomous stability pada sebuah mobile robot atau kendaraan yang tidak stabil. Penelitian yang telah ramai dilakukan dalam bidang stabilisasi giroskopik semakin menunjukkan kemampuan untuk mencapai kestabilan dan manuveribilitas agar dapat diaplikasikan pada kendaraan.