Angka kecelakaan lalu lintas semakin hari semakin bertambah banyak, Berdasarkan data dari databoks pada akhir tahun 2021 angka kecelakaan di Indonesia mencapai 103.645 kasus. Jumlah tersebut lebih tinggi dibandingkan data pada tahun 2020 yang sebanyak 100.028 kasus. Adapun, kasus kecelakaan lalu lintas pada tahun 2021 telah menewaskan 25.266 korban jiwa dengan kerugian materi mencapai Rp246 miliar. Sementara jumlah korban luka berat akibat kecelakaan lalu lintas sepanjang tahun lalu sebanyak 10.553 orang, dan korban luka ringan 117.913 orang. Faktor penyebab kecelakaan di jalan raya yang perlu diwaspadai yakni microsleep saat berkendara. Kondisi ini biasanya dialami pengendara yang kurang tidur atau kelelahan. Microsleep merupakan bagian dari tidur yang tidak disengaja dalam jangka waktu singkat mulai dari 1 sampai 15 detik. Umumnya microsleep ditandai dengan kepala yang mengangguk-angguk lalu mata mulai terkulai dan akhirnya akan tertutup secara perlahan. Faktor utama penyebab hal ini adalah kurang tidur. Microsleep kerap kali terjadi ketika sore hari, dimana pada saat itu tingkat energi menurun secara alami. Pada tugas akhir ini akan dibuat sebuah sistem yang dapat mendeteksi kondisi pengemudi yang merasakan kantuk pada saat berkendara. Sistem ini menggunakan artificial intelligence (AI) pada domain Computer Vision dengan metode Deep Learning dengan algoritma You Only Look Once (YOLO) untuk mendeteksi wajah driver khususnya pada bagian mata dalam kondisi terbuka dan tertutup yang didapatkan dari input berupa webcam. Hasil akhir yang dihasilkan adalah peringatan berupa alarm atau buzzer yang akan berbunyi pada saat mata dalam kondisi tertutup yang durasinya telah ditentukan. Dalam tugas akhir ini pula diharapkan dapat membantu pihak-pihak yang membutuhkan guna mengurangi risiko kecelakaan pada saat mengemudi di kemudian hari.

Photovoltaic merupakan suatu sumber energi listrik yang sangat berpotensi di masa depan, hal ini dikarenakan photovoltaic bebas polusi dan ketersediaannya yang tidak terbatas. Diperlukan metode tracking daya untuk mencari daya maksimum yang dihasilkan photovoltaic, algoritma biseksi yang akan didownload pada mikro kontrol ATMega 16 digunakan untuk mencari nilai daya maksimum pada photovoltaic. Cara kerja dari algoritma biseksi yaitu dengan membagi daerah pencarian daya menjadi dua bagian yang kemudian akan dibandingkan mana yang lebih besar antara daya satu dengan daya dua. Pencarian daya ini akan terus dibagi sampai ketemu nilai daya maksimum atau sampai pada iterasi maksimum. Pada proyek akhir ini digunakan photovoltaic 100 WP dengan beban batrai 12 V 45 Ah sebagai battery charging menggunakan buck converter, dengan mikro kontrol ATMega 16. Hasil pengujian tidak terkontrol daya maksimum yang dihasilkan photovoltaic adalah 13.02 W, sedangkan pada saat pengujian terkontrol menggunakan metode algoritma biseksi daya yang dihasilkan photovoltaic sebesar 35.45 W, dengan nilai tegangan 14.71 V dan arus 2.41 A.

Penelitian sebelumnya mengenai deteksi mood banyak menggunakan detak jantung, resistansi kulit dan suhu sebagai salah satu acuan pendeteksiannya, tetapi pada penelitian sebelumnya tidak ada tindak lanjut setelah mood terdeteksi. Pada penelitian ini, penulis mengimplementasikan pendeteksian mood untuk mengontrol ruangan pribadi. Untuk itu penulis mendapatkan ide untuk membuat sebuah sistem ruangan yang dapat mendeteksi mood manusia, kemudian kondisi ruangan akan berubah sesuai dengan mood yang terdeteksi. Mood diukur dengan menggunakan sensor detak jantung, resistansi kulit dan suhu tubuh. Alat pada ruangan yang akan berubah setelah mood terdeteksi adalah pewangi ruangan, musik dan penerangan ruangan. Perubahan kondisi ruangan tersebut diharapkan dapat memperbaiki mood manusia dan memberikan kondisi yang positif bagi manusia. Penulis menggunakan alat ukur Four Dimension Mood Scale untuk melakukan pengambilan data detak jantung dan resistansi kulit terhadap 4 dimensi mood. Sehingga klasifikasi mood berdasarkan data bisa dilakukan. Dari data yang didapatkan, sensor suhu yang digunakan kurang mendukung penelitian ini. Untuk detak jantung dan resistansi kulit memiliki data yang mayoritas sama pada setiap dimensinya, seperti pada dimensi Positive Energy dimana detak jantung berkisar diantara 85 hingga 105 bpm dan resistansi kulit 250 hingga 500 ohm. Akan tetapi tetap memiliki sebagian kecil data yang masuk pada 2 dimensi karena skor yang sama pada saat skoring FDMS, contohnya ketika bermain game detak jantung berkisar diantara 70 hingga 90 bpm dan resistansi kulit 200 hingga 400 ohm dengan skoring FDMS untuk Positive Energy 40 dan Relaxation 41. Sehingga data tersebut dapat masuk ke klasifikasi dataset yang berbeda yang menyebabkan akurasi model Decision Tree berkurang. Dari hasil penelitian, ruangan dapat terintegrasi dan terkontrol dengan baik dengan tingkan keberhasilan 71 persen.

Lalu lintas kendaraan pada jalan raya ITS relatif padat pada jam-jam berangkat kerja dan kuliah, sehingga sulit untuk mahasiswa yang akan menyeberang menuju kampus. Jam-jam padat yang dimaksud yaitu antara jam 07.38 WIB sampai dengan jam 08.08 WIB. Sampai pada saat ini dalam sistem penyeberangan PENS masih menggunakan jasa petugas keamanan untuk membantu penyeberang. Lampu lalu lintas adalah lampu yang mengendalikan arus lalu lintas yang terpasang di persimpangan jalan, tempat penyeberangan pejalan kaki (zebra cross), dan tempat arus lalu lintas lainnya. Lampu ini yang menandakan kapan kendaraan harus berjalan dan berhenti secara bergantian dari berbagai arah. Pengambilan keputusan kendaraan harus berhenti atau tidaknya tergantung padat tidaknya suatu kepadatan lalu lintas dengan cara menggunakan survei data statistik dan diuji menggunakan kolmogorv smirnov sehingga di dapatkan asumsi poisson. Cara kerja sistem penyeberangan adalah ketika tombol ditekan, hal tersebut menandakan bahwa sedang ada orang yang akan menyeberang. Sensor kepadatan digunakan untuk pengamat kondisi kepadatan lalu lintas yaitu laser pointer (Tx) akan ditembakkan pada photo diode (Rx) untuk memberitahukan kondisi lalu lintas yang terjadi yang kemudian diolah oleh mikrokontroler. Dari hasil pengujian sistem penyeberangan yang berdasarkan distribusi poisson mempunyai keakuratan sebesar 90% dari 10 kali percobaan.

Sistem pengawasan atau monitoring kondisi cairan infus selama ini masih dilakukan secara manual. Untuk meningkatkan pelayanan Kesehatan terutama pada monitoring kondisi cairan infus sehingga menjadi lebih otomatis, efisien, dan efektif, maka pada proyek akhir ini dirancang sebuah Sistem Monitoring Dan Pengendali Laju Tetes Infus Secara otomatis Dengan Peringatan Dini Terhadap Level Cairan Infus. Pada sistem monitoring ini, pembacaan tetes dilakukan oleh sensor photodiode, pembacaan laju tetes infus secara otomatis dilakukan oleh motor servo, pembacaan adanya penyumbatan cairan infus atau tidak dilakukan berdasarkan ada atau tidaknya tetesan, dan jika ada proses pembacaan adanya darah naik akan dilakukan oleh sensor optocoupler U, serta ada sistem peringatan dini jika cairan infus tidak menetes atau habis. Pada sistem monitoring juga digunakan wireless sehingga data monitoring cairan infus dapat dikirim ke smartphone tenaga medis sehingga kondisi infus pasien dapat diketahui tanpa harus mengunjungi langsung pasien setiap 1 jam sekali. Berdasarkan hasil pengujian diketahui bahwa penggunaan wireless dalam sistem monitoring kondisi infus pasien sangat efektif berdasarkan pengiriman data jarak. Pengiriman data 90,75%-94% berhasil di ruang tertutup dengan jarak 80meter dalam Gedung.