Indonesia merupakan salah satu negara yang berada di garis kathulistiwa, yakni daerah yang hampir setiap hari dilalui oleh sinar matahari. Saat ini, kebutuhan akan energi listrik semakin hari semakin meningkat. Oleh karena itu, saat ini telah digencar-gencarkan tentang sumber energi alternatif, salah satunya adalah panel surya. Panel surya merupakan suatu perangkat yang dapat mengubah energi cahaya matahari menjadi energi listrik. Namun, intensitas cahaya matahari yang tidak menentu dapat mengakibatkan daya keluaran panel surya berubah-ubah. Pada proyek akhir ini, energi yang berasal dari matahari akan salurkan ke baterai melalui konverter SEPIC. Namun, pada proyek akhir ini tidak berfokus pada pengisian baterai melainkan fokus pada Maximum Power Point Tracking (MPPT). MPPT dapat digunakan sebagai solusi untuk memaksimalkan daya keluaran dari panel surya tersebut. Pada proyek akhir ini, metode yang digunakan untuk memaksimalkan daya keluaran panel surya adalah Artificial Neural Network (ANN). ANN merupakan salah satu metode komputasi yang didasarkan pada sistem kerja sel syaraf atau neuron. ANN tersebut akan dimasukkan ke mikrokontroler yang digunakan untuk mengontrol duty cycle agar didapatkan daya maksimal dari panel surya. Dimana, variabel yang akan digunakan sebagai input metode ANN pada proyek akhir ini adalah arus short circuit dari panel surya. Sedangkan variabel yang akan digunakan sebagai target dari metode ANN adalah duty cycle. Berdasarkan data hasil pengujian menunjukkan bahwa kontrol MPPT ANN mampu menghasilkan daya maksimum pada berbagai macam iradiasi. Saat dibandingkan dengan daya yang dihasilkan oleh Non MPPT menunjukkan kenaikkan daya antara 0,1 W – 12,63 W pada beberapa sampel data iradiasi. Selain itu, ketika dilakukan pengujian kinerja untuk pengisian baterai selama 120 menit pada pukul 10.30 – 12.30 didapatkan hasil bahwa MPPT ANN mampu menaikkan SOC baterai sebesar 20% sedangkan Non MPPT hanya mampu menaikkan SOC baterai sebesar 15%.

Kota Surabaya, sebagai kota terbesar kedua di Indonesia, menghadapi tantangan serius dalam memenuhi kebutuhan air bersih bagi penduduknya yang mencapai 2,9 juta jiwa pada tahun 2019. Dengan luas wilayah 350,54 km² dan 31 kecamatan, pertumbuhan populasi yang pesat meningkatkan permintaan akan air bersih, sementara infrastruktur yang ada sering kali tidak memadai untuk menampung volume air yang diperlukan. Masalah banjir akibat curah hujan tinggi menjadi semakin umum, sehingga diperlukan solusi efektif untuk mengelola kelebihan air. Salah satu solusi yang diusulkan adalah penggunaan rumah pompa sebagai bagian dari sistem drainase perkotaan. Rumah pompa berfungsi untuk mengatur aliran air dan mencegah luapan. Untuk meningkatkan efisiensi operasional rumah pompa, pemanfaatan teknologi simulasi berbasis Unity dapat digunakan untuk menciptakan model virtual yang memungkinkan analisis kinerja sistem secara menyeluruh sebelum implementasi nyata. Proyek ini bertujuan untuk meningkatkan kompetensi operator rumah pompa serta meminimalisir risiko banjir di Surabaya. Simulasi ini diharapkan memberikan manfaat signifikan dalam perencanaan dan pengelolaan sistem rumah pompa.

Terdapat banyak jenis teknologi yang telah diciptakan oleh manusia untuk manusia dalam melakukan pekerjaannya. Salah satu teknologi yang berkembang ialah teknologi pengendalian suhu. Heater merupakan penghangat atau pemanas air. Penelitian dirancang untuk menghasilkan suhu 65 C dan 70 C. Heater ini digunakan untuk menghangatkan dan memanaskan makanan berkuah sebanyak 1.5 liter pada titik didih 65 C dan 70 C. Dengan permasalahan tersebut maka pada proyek akhir ini akan dibuat sistem adaptive neural fuzzy inference system. Sistem ini menggunakan mikrokontroller STM32F4 Discovery dengan CUK Converter yang dapat menaikkan ataupun menurunkan tegangan dengan polaritas terbalik. Inputan pada sist]em ini adalah sensor suhu LM35DZ dan outputnya berupa Dutycycle. Proses untuk menjaga tersebut menggunakan kontrol Adaptive Neural Fuzzy Inference System yang bertujuan agar keluaran dari CUK Converter tetap sesuai dengan setting point Suhu.

Teknologi Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) telah banyak digunakan dalam komunikasi digital berkecepatan tinggi seperti Digital Audio Broadcasting (DAB), Digital Video Broadcasting (DVB), Asymmetric Digital Subscriber Line (ADSL) dan Wireless Local Area Network (LAN). Salah satu kelemahan dari sistem OFDM adalah tingginya nilai Peak to Average Power Ratio (PAPR) yang menyebabkan terjadinya distorsi non linier pada High Power Amplifier (HPA). Akibatnya, terjadi penurunan efisiensi spektrum. Teknik reduksi PAPR yang digunakan pada proyek akhir ini adalah teknik Selected Mapping (SLM) dan SLM Riemann. Hasil simulasi digambarkan dengan kurva Cumulative Complementary Distribution Function (CCDF) dan kurva efisiensi spektrum. Parameter yang digunakan yaitu jumlah subblok dan jumlah subcarrier. Pada penelitian ini, teknik SLM menghasilkan nilai PAPR sebesar 8.912 dB sedangkan teknik SLM Riemann menghasilkan nilai PAPR sebesar 9.099 dB. Sehingga teknik SLM dapat mereduksi nilai PAPR lebih baik dibandingkan dengan teknik SLM Riemann. Perbedaan jumlah subblok juga mempengaruhi kinerja teknik reduksi, teknik SLM dengan subblok 8 menghasilkan kinerja 0.5 dB lebih baik dibandingkan subblok 4. Sehingga kinerja akan semakin baik apabila jumlah subblok yang digunakan semakin banyak. Kemudian semakin banyak jumlah subcarrier maka nilai PAPR yang dihasilkan akan semakin besar. Selanjutnya, efisiensi spektrum meningkat seiring bertambahnya daya transmit. Teknik reduksi SLM dan SLM Riemann mampu meningkatkan daya transmit yang juga menyebabkan meningkatnya efisiensi spektrum. Penggunaan jumlah subblok yang lebih banyak akan meningkatkan efisiensi spektrum. Teknik SLM dengan subblok 4 menghasilkan efisiensi spektrum sebesar 0.425 bit/s/Hz dan subblok 8 menghasilkan efisiensi spektrum sebesar 0.444 bit/s/Hz. Teknik reduksi SLM memberikan hasil efisiensi spektrum yang lebih baik dari teknik reduksi SLM Riemann.

Multi mobile robot memiliki beberapa aspek penting untuk dapat menjalankan sistemnya. Salah satunya adalah masalah koordinasi. Koordinasi merupakan sebuah metode untuk membuat multi mobile robot dapat berjalan bersamaan dan membagi tugas sesuai dengan posisinya. Oleh karena itu digunakan pendekatan leader – follower untuk menjalankan metode koordinasi. Untuk membuat respon dari pergerakan robot untuk menjalankan metode koordinasi ini lebih halus maka digunakan metode Fuzzy Logic. Metode Fuzzy Logic digunakan karena memiliki kelebihan dimana metode ini lebih fleksibel dan dapat memproses multi input multi output (MIMO). Berdasarkan hasil pengujian sistem dari multi mobile robot ini memiliki dua input yaitu Sonar1 dan Sonar2 dan memiliki dua output yaitu PWM roda kanan dan PWM roda kiri. Sistem dari Fuzzy memiliki 36 rule yang memenuhi kemungkinan yang terjadi selama pergerakan robot. Digunakan Fuzzy dengan metode mamdani dan variabel input dan output memilik 6 linguistik. Hasil dari sistem yang telah dibuat ini adalah sebuah robot leader yang bergerak dikontrol dengan menggunakan bluetooth dan bergerak pada track yang tanpa halangan. Kemudian robot follower dapat mengikuti pergerakan dari robot leader