Sistem pencarian gambar yang ada sering menghadapi kesulitan untuk menemukan gambar yang diambil sesuai dengan permintaan gambar. Kesulitan umumnya disebabkan oleh keinginan pengguna untuk mencari gambar berbeda dengan informasi dominan dari gambar yang dikumpulkan dari ekstraksi fitur. Dalam penelitian ini, penulis menyajikan pendekatan baru untuk sistem pencarian gambar yang bergantung pada konten dengan pembobotan otomatis. Penulis menerapkan segmentasi gambar sebagai proses yang bergantung pada konten sebelum ekstraksi fitur untuk mengidentifikasi apakah ada objek atau tidak di dalam gambar. Sistem mengekstrak 3 fitur, yang merupakan fitur warna, bentuk, dan tekstur dan menggabungkan fitur-fitur ini untuk pengukuran kesamaan antara permintaan gambar dan basis data gambar. Warna histogram HSV digunakan untuk mengekstraksi fitur warna suatu gambar. Sedangkan ekstraksi fitur bentuk menggunakan Connected Component Labeling (CCL) yang menghitung nilai area, diameter setara, luas, convex hull, soliditas, eksentrisitas, dan perimeter masing-masing objek. Ekstraksi fitur tekstur menggunakan pendekatan Leung Malik (LM) dengan 15 kernel. Ekstraksi fitur yang telah didapat tidak langsung diproses tetapi dihitung bobot masing-masing fitur terlebih dahulu. Hal ini bertujuan agar fitur yang digunakan sesuai dengan komposisi dari fitur gambar. Untuk penerapan sistem yang penulis usulkan, penulis menerapkan sistem dengan patokan 1000 gambar SIMPLIcity dataset yang terdiri dari 10 kategori yaitu Afrika, pantai, sejarawan bangunan, bus, dinosaurus, gajah, mawar, kuda, gunung, dan makanan. Hasil percobaan dilakukan 70.38% tingkat akurasi untuk mendeteksi objek dengan fitur warna, 71% oleh fitur tekstur, 60% oleh fitur bentuk, 78.43% oleh fitur warna-tekstur gabungan, 72.65% oleh fitur warna-bentuk gabungan, 72% gabungan tekstur- fitur bentuk dan 80.5% menggabungkan semua fitur.

Perkembangan teknologi robot berkembang sangat cepat, banyak negara maju yang telah mengembangkan robot humanoid yang menyerupai manusia. Humanoid adult size adalah robot yang mempunyai struktur mekanik menyerupai struktur tubuh manusia dewasa dan menggunakan kedua kakinya sebagai alat gerak. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem kontrol gerakan dasar menendang pada robot humanoid. Pada kaki robot membutuhkan suatu kontrol keseimbangan saat berdiri. Selanjutnya, untuk dapat menendang diperlukan beberapa step gerakan kaki agar dapat dapat menendang dengan seimbang dan tidak terjatuh. Agar tidak terjatuh maka posisi CoM(Center Of Mass) harus tegak lurus dengan posisi ZMP (zero moment point) atau masih berada pada area support polygon. Untuk setiap step gerakan, posisi COM dan ZMP tidak boleh melewati area support polygon. Metode FCoM dan ZMP digunakan untuk membatasi gesture ketika melakukakan gerakan-gerakan pada saat menendang robot akan dapat melakukan gerakan dasar menendang menyerupai manusia. Gerakan kaki pada saat menendang dibatasi oleh kondisi keseimbangan seluruh bagian tubuh robot humanoid saat itu. Hasil pada proyek akhir ini gerakan menendang sudah berhasil dilakukan namun masih dengan batasan gerakan. Pose gerakan menendang masih dibatasi karena robot dapat terjatuh apabila ZMP (zero moment point) tidak berada di sekitar area support polygon. Robot dapat melakukan gerakan menendang dan tidak terjatuh pada saat sumbu x end of effector 20 mm , 40 mm, 60 mm, 80 mm, dan 100 mm. Robot akan terjatuh apabila pada sumbu x end of effector diberikan nilai 120 atau maju sejauh 120 milimeter

Indekos adalah kamar atau tempat yang disewakan dengan biaya pembayaran untuk setiap periode tertentu biasanya pembayaran bulanan. Sarana belajar yang membutuhkan listrik bagi mahasiswa yang tinggal di indekos lambat laun semakin meningkat. Energi listrik merupakan kebutuhan yang sangat diperlukan oleh penghuni indekos. Sering kali pemilik indekos meratakan biaya listrik yang harus dibayar oleh penyewa, padahal pada kenyataanya kebutuhan listrik antar kamar tidak sama. Kebijakan seperti inilah yang membuat penghuni terkadang merasa dirugikan. Pada proyek akhir ini dirancanglah smartmeter untuk rumah indekos dengan daya 450VA dengan memanfaatkan modul sensor energi PZEM-004T kemudian dikomunikasikan dengan mikrokontroler untuk menampilkan jumlah energi dan mendeteksi apabila terdapat arus berlebih, sehingga jika terdapat arus yang berlebih pada suatu kamar maka mikrokontroler akan mematikan aliran listrik pada kamar tersebut dan untuk kamar indekos yang lainnya akan tetap menyala. Pada mikrokontroler terdapat fungsi real time clock dan setting timer untuk melakukan pembacaan pada waktu yang dikehendaki. Kemudian modul nodeMCU yang digunakan sebagai pengirim data. Hasil implementasi sistem tersebut dapat memasukkan nilai jumlah mata uang rupiah untuk dikonversikan menjadi nilai pulsa energi kWh pada masing – masing kamar melalui smartphone namun terkadang terdapat selisih 0,001 kWh anatara nilai yang tertera pada aplikasi dengan tampilan pada LCD 20 X 4. Dan sistem ini dapat memonitoring tegangan dari tegangan 80V hingga 260V, Arus beban mulai dari 0 hingga 2A, nilai sisa pulsa kWh pada masing – masing kamar melalui smartphone. Serta sistem dapat membatasi pemakaian beban pada masing - masing kamar maksimal tidak boleh lebih dari 2A atau sebesar 450VA. Hasil pengujian Tegangan, Arus, dan Daya pada alat ini memiliki nilai rata-rata prosentasi eror dibawah 3 persen.

Seiring dengan perkembangan teknologi semakin banyak dibutuhkannya energi yang lebih besar khususnya energi listrik, namun energi ini tidak dapat digunakan selamanya dikarenakan sumber daya yang ada hanya terbatas. Sedangkan sampai saat ini belum ditemukan sumber daya yang baru untuk menggantikan energi listrik tersebut. Oleh karena itu, proyek akhir ini dibuatlah sebuah sistem ynag dapat membantu untuk menghemat energi listrik sampai ditemukannya energi baru untuk menggantikan energi listrik. Sistem ini memanfaatkan teknologi berupa fuzzy logic untuk mengatur sistem otomatis pada perangkat. Pada sistem ini memanfaatkan ESP 32 untuk menghubungkannya dengan IoT. Hasil dari aplikasi ini berupa data daya yang digunakan secara real time pada website serta terdapat baguan untuk mengontrol secara manual pada website.

Kesalahan medis merupakan masalah yang sering terjadi pada pasien rawat jalan maupun pasien rawat inap. Beberapa kasus medication error terjadi karena kesalahan pengobatan yang menyebabkan terjadinya alergi, adverse medicine reaction, interaksi obat dengan obat, interaksi obat dengan penyakit, interaksi obat dengan makanan, dan ketidaksesuaian obat yang meliputi lama terapi, dosis, cara pemberian, dan jumlah obat. Dalam proyek akhir ini akan dibuat sebuah sistem pencegah kesalahan medis menggunakan metode heuristik dengan algoritma simulated annealing untuk mengoptimasi obat yang akan direkomendasikan. Algoritma simulated annealing akan memberikan kombinasi obat yang lebih baik jika ruang pencarian kombinasinya semakin luas. Ini dilakukan dengan cara memperbesar rentang suhu dan colling rate yang digunakan mendekati nilai 1. Dari pengujian yang dilakukan pada kombinsi 4 obat, nilai energi optimal paling baik yaitu 0,4025 yang diperoleh ketika parameter suhu awal 100 dan suhu akhir 2, dengan colling rate 0,95.