Diabetes melitus merupakan kelainan metabolisme kronis yang menuntut penderitanya untuk melakukan pemantauan kadar glukosa darah secara berkelanjutan. Metode pemantauan konvensional bersifat invasif yang menimbulkan ketidaknyamanan dan berpotensi menyebabkan infeksi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun prototipe alat ukur kadar glukosa darah non-invasif menggunakan dua sensor inframerah TCRT5000 yang digunakan untuk membaca data pada ujung jari dan spesimen urine. Data dari sensor kemudian difilter menggunakan Moving Average, lalu diolah oleh mikrokontroler ESP32. Percobaan awal pada proyek akhir ini dilakukan menggunakan metode fuzzy dengan tipe Mamdani. Model fuzzy awal dibangun menggunakan dataset terbatas yang berisi 9 data. Hasil pelatihan menggunakan 6 data menunjukkan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 6,95%, sedangkan pada hasil pengujian dengan 3 data baru menunjukkan nilai MAPE sebesar 20,48%. Karena nilai error yang dihasilkan masih tergolong tinggi, serta karena proses optimalisasi Membership Function (MF) dan fuzzy rules yang manual untuk menyesuaikan dengan pola dataset, sehingga penelitian beralih ke metode lain, yaitu metode Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). Metode ANFIS digunakan sebagai pengganti metode fuzzy biasa karena model ANFIS dapat mengoptimalkan fuzzy rules dan (MF) secara otomatis sehingga mampu memodelkan hubungan non-linear antara sinyal inframerah dan kadar glukosa darah. Model ANFIS dibangun berdasarkan dataset sebanyak 48 data, menghasilkan model fuzzy yang memiliki 5 MF tipe gaussian pada kedua input, output dengan tipe constant, dan 25 fuzzy rules. Hasil pelatihan menggunakan 40 data sampel menunjukkan nilai MAPE sebesar 6,97%. Pada tahap pengujian dengan 8 data baru, model menunjukkan nilai MAPE sebesar 10,84%. Hasil pengukuran ditampilkan pada layar TFT LCD, lalu dapat disimpan dan dilihat secara online pada website. Prototipe ini diharapkan dapat berpotensi sebagai alternatif pemantauan glukosa yang lebih nyaman dan aman, serta dapat mendukung manajemen diabetes yang lebih efektif.

Pemanfaatan renewable energy yang banyak diminati adalah solar panel yang mempunyai sumber tak terbatas yaitu sinar matahari. Salah satu kendala dalam pemanfaatan panel surya adalah ketika terjadi perbedaan iradiasi yang diterima setiap panel surya tidak sama atau non uniform under insolation pada panel surya yang disusun secara seri maupun paralel. Ketidakseragaman iradiasi disebabkan oleh permukaan panel surya yang tertutup sebagian atau partial shading yang menyebabkan energi panel surya yang diperoleh tidak dapat maksimal, efisiensinya rendah dan munculnya beberapa puncak daya (terdiri dari beberapa puncak lokal dan satu puncak global) dalam kurva karakteristik tegangan daya (PV). Kondisi ketidakseragaman iradiasi ini dapat menyebabkan algoritma P&O tidak dapat mencapai puncak global karena terjebak pada puncak local atau LMPP (Local Maximum Power Point) sehingga tidak mampu untuk membedakan antara puncak daya sebenarnya dan tidak sebenarnya, sedangkan algoritma PSO dalam mencapai daya puncak maksimal membutuhkan waktu yang lebih lama untuk mencapai kondisi konvergen. Penggunaan metode ABC untuk mengatasi kondisi ketidakseragam iradiasi dapat mencapai puncak global atau GMPP (Global Maximum Power Point). Berdasarkan data simulasi menggunakan PSIM, daya yang dapat dicapai metode P&O pada iradiasi konstan yaitu 260,78 Watt, metode PSO yaitu 198,65 Watt dan metode ABC yaitu 261,23 Watt. Waktu tracking yang diperlukan metode P&O yaitu 0,43 detik, sedangkan metode PSO yaitu 0,98 detik dan metode ABC selama 1,06 detik. Akurasi daya hasil simulasi metode P&O rata-rata 87,73% , metode PSO rata-rata 57,12% dan metode ABC rata-rata 99,3%.

Semakin meningkatnya tingkat kecelakaan di jalan raya, baik itu kecelakaan tunggal maupun kecelakaan antara satu kendaraan dengan kendaraan yang lain. Ketika terjadi kecelakaan maka polisi akan melakukan rekonstruksi untuk mencari penyebab terjadinya kecelakaan. Data yang di himpun oleh polisi adalah hanya data eksternal atau data yang berasal dari sekitar lokasi kecelakaan dengan bantuan beberapa saksi. Namun kecelakaan tidak hanya dari faktor eksternal, tapi bisa jadi dari faktor internal misalnya: ban selip, kecepatan terlalu tinggi mengakibatkan kecelakaan tunggal serta faktor internal lainnya. Namun seiring perkembangan teknologi maka data internal kendaraan saat pada terjadi kecelakaan juga dapat dijadikan sebagai bahan pertimbangan saat melakukan rekonstruksi kecelakaan. Alasan di atas yang melatar belakangi pembuatan sensor fusion pada kendaraan bermotor. Data input yang berupa sensor akan di pasang dan diproses oleh mikrokontroler pada kendaraan bermotor untuk merekam dan memonitoring data pergerakan kendaraan bermotor. Selanjutnya, output akan berupa kumpulan data-data dari berbagai sensor dan akan di olah untuk merekonstruksi pergerakan atau aktifitas kendaraan bermotor. Dari data sensor-sensor tersebut dapat digunakan untuk merekonstruksi ulang pergerakan kendaraan bermotor pada GUI (Graphic User Interface). Besaran error yang terdapat pada setiap sensor yaitu 2% untuk kompas dan 3% untuk IMU, dan GPS masih mempunyai error sejumlah 4.7 meter. Sistem akan mendeteksi kecelakaan yang terjadi pada sepeda motor. Ketika terjadi kecelakaan, data yang terukur akan mengalami perbedaan yang signifikan dari 175 m/s^2 ke 25 m/s^2. Dengan setting gravity sebesar 2g, sistem akan mampu mendeteksi kecelakaan.

Solar air heater merupakan sistem pemanas udara dengan memanfaatkan panas dari radiasi sinar matahari yang di tangkap dan di alirkan pada sebuah kolektor. Solar air heater yang telah banyak beredar atau di teliti masih menggunakan sumber listrik dari rumah untuk menghidupkan fan. Penelitian ini dilakukan secara eksperimen dengan menggunakan peralatan seperti panel surya, kotak kolektor, kipas hisap dan beberapa komponen lainnya. Dari eksperimen akan diperoleh data temperatur inlet serta temperatur outlet agar dan radiasi matahari yang nantinya akan didapatkan nilai efisiensi termal. Pengambilan data dilaksanakan dengan kondisi clear sky sehingga pengambilan data diambil dengan kondisi langit tanpa awan. Pada hasil eksperimen ini didapat efisiensi termal tertinggi pada variasi 70° sebesar 69.19 % dengan temperatur tertinggi 55℃.

Alat Fotografi 3D Reconstruction dirancang sebagai Autonomous Mobile Robot untuk pengambilan gambar otomatis, di mana gambar yang dihasilkan digunakan untuk proses 3D Reconstruction. Tujuan dari alat ini adalah agar alat dapat mengitari objek, di mana dalam hal ini adalah kendaraan, sambil mengambil gambar-gambar objek tersebut dari berbagai sudut secara otomatis. Dan Web-UI berbasis Node-Red juga ditambahkan ke alat untuk menyediakan banyak fitur dan opsi penyesuaian agar lebih mudah digunakan. Alat ini bertujuan untuk memudahkan pengguna mengambil banyak gambar yang digunakan untuk proses Photogrammetry daripada mengambil gambar tersebut secara manual. Alat ini dilengkapi dengan Differentially Driven Mobile Robot (DDMR), turntable serta kamera di bagian atas, dan Raspberry Pi sebagai komputer untuk kontrol utama dan server. Aplikasi Reflective Filter juga dikembangkan untuk mendeteksi area yang mengkilap atau reflektif pada gambar dan mencoba untuk memperbaiki area tersebut dengan metode yang ada. Mobile Robot dapat berfungsi dengan baik dalam mengambil gambar objek, dan Aplikasi Reflective Filter juga dapat memperbaiki bagian pantul yang terdapat pada gambar.