Pada proyek akhir ini didesain dan dibuat sebuah exoskeleton. Exoskeleton yang dimaksud di sini merupakan mekanisme struktural eksternal dengan sendi dan sambungan yang terhubung dengan anggota tubuh manusia. Exoskeleton yang dibuat pada proyek akhir ini adalah upper-limb powered exoskeleton, yaitu exoskeleton pada anggota tubuh manusia bagian atas atau pada lengan manusia yang memiliki fungsi sebagai alat yang membantu pekerjaan manusia dalam mengangkat suatu beban. Mekanisme kerja dari alat ini yaitu, terdapat sensor-sensor yang terpasang untuk mendeteksi adanya beban dan perubahan beban, data dari sensor masuk ke mikrokontroler, kemudian mikrokontroler memerintahkan motor-motor dc torsi yang terpasang pada sistem mekanik untuk masing-masing bekerja sesuai tenaga atau torsi yang dibutuhkan untuk mengangkat beban berdasarkan informasi yang diperoleh dari sensor dan diolah pada mikrokontroler. Motor-motor akan menggerakkan sistem mekanik yang terpasang pada lengan manusia sehingga manusia tidak perlu mengeluarkan tenaga atau gaya yang besar untuk mengangkat suatu beban karena terbantu oleh sistem mekanik yang terpasang pada lengan. Selain sensor untuk mendeteksi gerakan lengan, juga terpasang sensor sebagai umpan balik untuk mengetahui output aktual dari sistem, yang kemudian digunakan untuk mengontrol sistem. Fokus pembahasan dalam proyek akhir ini adalah mengenai sistem dinamika dari upper-limb powered exoskeleton. Pada alat ini, hal yang banyak dibahas adalah mengenai torsi. Kontrol torsi bisa disebut sebagai bagian utama dari sistem pada alat ini, sehingga pembahasan mengenai sistem dinamika dari alat tidak dapat diabaikan. Pada sistem dinamika, torsi merupakan fungsi dari akselerasi beserta integralnya. Pada keadaan dan posisi tertentu, torsi yang dibutuhkan adalah berbeda-beda. Dengan adanya pembahasan dan analisa mengenai dinamika pada sistem, maka akan mengoptimalkan desain kontrol yang akan dibuat dan tentu saja kerja dari sistem.

Along with the times, the number of scientific papers is increasing. Demands for information retrievals in scientific papers have also increased. Regarding experimental scientific papers, researchers have difficulty in searching for information on experimental scientific papers because information retrieval engines have limitations in the search process due to text mining-based feature extraction of the entire text, while experimental types of scientific paper have specific contents, which should have a different treatment in feature extraction. In this paper, we propose a new system for information retrieval on experimental scientific papers. This system consists of 4 main functions: (1) Specific content-based feature extraction, (2) Classification model, (3) Context-based subspace selection, and (4) Context-dependent similarity measurement. In feature extraction, our system extracts feature category in experimental scientific papers with specific content-based features, which are data, problem, method and result. For the classification model, we use several classification algorithms to classify the specific content features of query papers to supervised document aggregation. In Context-based Subspace Selection, the system carries out dimension reduction with context-based subspace selection selected by the user. To obtain final search result, we make a similarity measurement in context by constructing context-dependent dataset metric to the papers. To perform the applicability of our proposed system, we tested 77 papers in the dataset with the Leave-One-Out validation model with several classification algorithm (Nearest Neighbor, Naive Bayes, Support Vector Machine and Decision Tree) and on average performed 66.65% precision rate and accuracy of 76,18% precision rate. We also made the experiment on the similarity measurement by giving the paper query and the desired content (data, result, method, and problem) as a context given by the user. In the similarity measurement experiment, our proposed system performed 79.17% accuracy rate.

Berdasarkan geologi, Indonesia terletak diantara 3 lempeng aktif dunia yaitu Eurasia, Indo-Australia dan Pasifik. Dengan posisinya yang berada pada pertemuan ketiga lempeng tadi atau biasa disebut dengan daerah ring of fire, menjadikan Indonesia sebagai negara dengan jumlah gunung berapi yang paling banyak di dunia. Tercatat, 130 gunung berapi atau 10% dari jumlah keseluruhan gunung berapi dunia terdapat di Indonesia. Dampaknya adalah banyak terjadi bencana. Sekitar 90% dari gempa bumi yang terjadi dan 81% dari gempa bumi terbesar di dunia terjadi di sepanjang Cincin Api ini. Sudah banyak sistem peringatan dini atau early warning system yang sudah dibangun oleh pemerintah dalam rangka menghadapi kemungkinan terjadinya bencana. Namun permasalahan terjadi jika bencana sudah benar-benar terjadi. Pemerintah, dalam hal ini Tim SAR mengalami kesulitan dalam proses pencarian korban bencana. Hal ini dikarenakan proses pencarian korban masih mengandalkan kemampuan mata tim SAR (sebatas kemampuan pengelihatan mata manusia). Dengan permasalahan di atas, diperlukan sebuah inovasi untuk mempercepat proses pencarian korban bencana. MATA DEWA adalah sebuah program yang berjalan pada mini komputer Raspberry serta terhubung secara wireless dengan kamera Ricoh Theta 360º. Kamera ini akan menangkap gambar secara 360º, dan gambar akan dikirim ke program raspberry untuk selanjutnya dilakukan proses face detection untuk mengecek keberadaan manusia di sekitarnya. Dan jika program mendeteksi adanya keberadaan manusia, maka program akan memunculkan posisi atau keberadaan korban bencana pada layar mini komputer raspberry yang dipegang oleh Tim SAR. Proses pendeteksian wajah manusia pada program ini akan berulang terus-menerus sampai tombol stop ditekan.

Deteksi kondisi oli sangat penting untuk kendaraan bermotor, termasuk sepeda motor. Deteksi ini adalah untuk mengetahui apakah oli sepeda motor masih dalam kondisi baik sehingga belum perlu diganti atau oli harus diganti, karena oli berfungsi untuk mengoptimalkan kerja mesin agar sepeda motor melaju secara normal. Namun masyarakat masih kesulitan untuk menentukan kapan penggantian oli harus dilakukan, sehingga pemilik sepeda motor kemudian mengganti oli hanya berpatokan pada jarak tempuh atau angka yang tertera pada odometer saja. Pada penelitian ini, telah dibuat sebuah sistem pendeteksi kondisi oli pada sepeda motor dengan menggunakan sensor suara dimana sensor suara digunakan untuk merekam suara yang dihasilkan dari sepeda motor dengan dua kondisi, yaitu sepeda motor dengan kondisi oli yang masih belum perlu diganti dan sepeda motor dengan kondisi oli yang harus diganti. Suara yang berhasil direkam kemudian diolah melalui dua proses pengolahan sinyal, yaitu ekstraksi fitur dan pengenalan pola. Proses ekstraksi fitur dilakukan dengan metode Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC). Koefisien MFCC yang telah diekstrak selanjutnya menjadi masukan dalam proses pengenalan pola dengan metode Support Vector Machine (SVM) untuk menentukan kondisi oli dari sepeda motor tersebut apakah harus diganti atau belum perlu diganti. Pada penelitian ini, sistem telah berhasil mendeteksi kondisi oli pada sepeda motor dengan tingkat keakuratan mencapai 100%.

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.