Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Perkembangan teknologi masa kini membuat kecepatan kendaraan berkembang semakin tinggi. Ini menyebabkan diperlukannya sistem keamanan yang canggih untuk dapat memberikan keamanan yang terjamin kepada kendaraan tersebut. Kendaraan yang memiliki kecepatan tinggi akan memiliki perilaku yaw dan sudut side slip yang berubah saat melakukan manuver tergantung dari sudut kemudi yang diberikan oleh pengemudi. Perubahan nilai yaw rate dan sudut side slip harus mengacu pada setpoint yang telah ditentukan. Jika tidak maka kendaraan menjadi tidak stabil dan tidak dapat dikendalikan. Oleh karena itu diperlukan sebuah pengendali cerdas yang mampu mengendalikan sistem multivariabel, yang mampu bekerja dengan batasan tertentu dan mampu menangani karakteristik sistem dinamik kendaraan roda empat yang nonlinear. Pada penelitian ini digunakan pengendali model predictive control (MPC) pada sistem multivariabel. Pengendali MPC merupakan pengendali yang menggunakan model proses secara eksplisit dalam penghitungan sinyal kendalinya. Model linier digunakan untuk menghitung prediksi keluaran sistem nonlinier dan menghitung besar sinyal kendali agar keluaran sistem nonlinier sesuai dengan acuan. Agar besar kesalahan prediksi keluaran dari model dan keluaran sesungguhnya dari sistem dapat diminimalisasi maka digunakan model ruang keadaan multimodel yang diperoleh melalui metode identifikasi least square. Model yang diperoleh dari hasil identifikasi dapat digunakan untuk pengendalian MPC sebab memiliki nilai 𝐽𝑒𝑒 dan FPE yang rendah, nilai eigen berada di dalam unit circle, serta memiliki sifat fully controllable dan fully observable. Pengendali MPC berbasis singlemodel linear kemudian dirancang untuk mengendalikan sistem dinamik kendaraan roda empat yang bersifat MIMO (multi input multi output), dengan keluaran berupa sudut side slip dan yaw rate, sedangkan pengendali MPC berbasis multimodel linear dirancang untuk mengendalikan sistem dinamik kendaraan roda empat yang bersifat MISO (multi input single output), dengan keluaran berupa yaw rate. Untuk memperoleh pengendalian yang terbaik, pengendali MPC disimulasikan pada sistem linear dan nonlinear. Variasi nilai 𝐻𝑝, 𝐻𝑢, Q, dan R diberikan untuk mengetahui pengaruh perubahan nilai parameter pengendali MPC terhadap karakteristik sinyal kendali masukan dan sinyal respon keluaran sistem, serta waktu komputasi dan nilai loss function

---

The development of current technology makes developing vehicle speed more higher than before. This case led to the need for sophisticated security system can provide guaranteed security to the vehicle. Vehicles which have a fairly high speed will have the behavior of the yaw and side slip angle of the body when performing maneuvers that change depending on the steering angle is given by the driver. Changes in the value of yaw rate and side slip angle of the body must refer to a predetermined setpoint. If not, then the vehicle becomes unstable and can not be controlled. Therefore we need an intelligent controller capable of controlling multivariable system, which is able to work with certain restrictions and able to handle the dynamic system characteristics of four-wheel drive nonlinear. This research are used a model predictive controller control (MPC) on multivariable system. MPC controller is a controller that use a process model explicitly in the calculation of control signals. Linear model is used to calculate the output prediction of nonlinear systems and control signals in order to calculate the output nonlinear systems in accordance with reference. In order for the prediction errors of the model output and the actual output of the system can be minimized then used multimodel state space model that obtained through the method of least squares identification. Models that obtained from the identification could be used to control because the MPC has 𝐽𝑒𝑒 and FPE values are low, the eigen values are inside the unit circle, and has a fully controllable properties and fully observable. MPC controller bases linear singlemodel then designed for controlling dynamic system four-wheeled vehicle that is MIMO (multi-input multi-output), the output are side slip angle and yaw rate, while the MPC controller bases linear multimodel is designed to control the dynamical system of four-wheel vehicle is MISO (multiple input single output), with the output is yaw rate. To obtain the best control, the MPC controller is simulated in linear and nonlinear systems. The variations of 𝐻𝑝, 𝐻𝑢, Q, and R value are given to determine the effect of changes in the value of the MPC controller parameters on the characteristics of the control signal input and signal output response system, as well as the computational time and the value of loss function."

"Berkendara adalah salah satu aktivivitas yang berbahaya. Kegagalan atau kesahalan pengemudi dalam mengemudikan kendaraan (seperti kurangnya focus, mengantuk dan penyakit) menjadi salah satu penyebab kecelakaan yang paling besar. Oleh karena itu, Advanced Driving Assistance System (ADAS) telah menjadi fokus penelitian yang dilakukan pada ranah akademis dan industri. Salah satu model ADAS yang dikembangkan yakni Lane Keeping Assistance System. Sistem bantuan ini memanfaatkan informasi yang diberikan oleh vision system (geometri jalan, dan posisi kendaraan), sensor devices (torsi, sudut kemudi, yaw angle, dan tingkah laku pengemudi) untuk dikalkulasikan agar kendaraan tetap berada di jalur yang tepat. Penelitian ini berfokus pada pengembangan pengendali lateral dengan menggunakan Model Predictive Control (MPC) untuk mengatasi masalah model kendaraan yang non linier, gangguan eksternal, keadaan kendaraan dan lingkungan kendaraan yang bervariasi, serta sharing control antara pengemudi dengan sistem bantuan. Secara umum, skema pengendalian terbagi menjadi tiga bagian, yaitu persepsi yang berfungsi untuk mendeteksi marka jalan dengan menggunakan sensor ADAS yang terdapat pada CarSim. Selanjutnya memodelkan referensi trajektori sebagai set point dalam pengendalian. Terakhir, pengendali lane keeping dengan MPC. Dalam penelitian ini, menggunakan model identifikasi bertingkat untuk mendapatkan model kendaraan yang mendekati model yang sesungguhnya. Hasil identifikasi ini kemudian akan digunakan pada MPC. Secara keseluruhan, penelitian ini menggunakan MATLAB®, Simulink®, dan Mechanical Simulation CarSim. Hasil percobaan menunjukkan MPC memiliki kemampuan yang baik untuk menjaga kendaraan tetap berada dijalur yang tepat.

---

Driving is a dangerous activiy. The failure of human driver’s performance (for example inattention, drowsiness, and illness) remains one of the most important causes the accident. Therefore, advanced driving assistance system (ADAS) have become the focus research in both academy and industry settings. The one part of ADAS models developed is the lane keeping assistance system. The assistance system of line keeping assist utilizes information that provided by the vision system (like road geometry, and vehicle position), and by sensor devices (like torque, steering angle, yaw angle, yaw rate error, and driver behavior). Then the informations is calculated so the vehicle stays in the center of the lane. This study has been focused on the development of lateral control for autonomous driving based on Model Predictive Control (MPC). The propose strategy utilized MPC to solve many shortcomings in terms of overcoming non-liner vehicle models, external disturbance, varying vehicle state and environment, and sharing control between humans and assistance system. Generally, scheme control method devided into three part: perception serves to detect boundary lines by using ADAS sensor in CarSim. Then reference trajectory generation as a set point in control. The last is controlling the vehicle keep in the center of the line. In this study, also using a multistage identification to obtain a dynamic lateral bicycle vehicle model that approaches the actual model. The result of identification model will be used for MPC controllers. The overall system has been developed using MATLAB®, Simulink®, and Mechanical Simulation CarSim. The experimental result show that MPC method have a good performance for keep the vehicle in the center of the lane."

"ABSTRAKPertumbuhan penduduk yang tinggi menimbulkan dampak pada berbagai aspek kehidupan terutama kemacetan. Berbagai solusi mengatasi kemacetan sudah banyak ditawarkan. Namun, tetap saja kemacetan masih merupakan masalah yang belum terselesaikan. Bayangkan ada sebuah mobil yang dapat beroperasi di udara juga seukuran mobil. Namun permasalahan selanjutnya adalah bagaimana memanfaatkan ruang terbatas pada mobil sebagai penyimpanan bahan bakar agar kendaraan ini dapat menempuh jarak jauh. Tanpa menambah dimensi dan berat kendaraan, efisiensi dapat diraih dengan mengurangi drag. Perancangan sistem retraksi roda dapat mengurangi parasite drag hingga 24. Perancangan ini juga berbicara mengenai bagaimana sebuah mekanisme retraksi dapat mengakomodasi seluruh sistem roda termasuk suspensi, wishbone, sistem pengaman dan sistem kemudi pada roda depan. Hasil dari rancangan ini menghasilkan kebutuhan akan sebuah pompa hidrolik dengan tekanan minimal 11.191 bar dan laju alir 0.136 lpm.

---

ABSTRACTHigh population growth has an impact on various aspects of life, especially traffic congestion. Many solutions to overcome traffic congestion have been offered. However, traffic congestion is still an unsolved problem. Imagine there is a car that can operate on sky as well with the size of a car. But the next problem is how to maximize the limited space of vehicle as fuel storage so that it can travel a long distance. Without increasing size and weight to the vehicle, efficiency can be achieved by reducing drag. Designing a wheel retraction system can reduce parasite drag up to 24. This design also talks about how a retraction mechanism can accommodate the entire wheel system including suspension, wishbone, safety system and steering system on the front wheels. The result of this design is a hydraulic pump with minimum pressure of 11.191 bar and flow rate of 0.136 lpm."

"

Sistem pengereman adalah salah satu sistem pengaman utama pada kendaraan roda empat dan membutuhkan perhatian khusus dalam pemantauan dan pemeliharaannya. Terdapat banyak faktor yang dapat mengakibatkan komponen sistem ini mengalami potensi kegagalan, salah satunya adalah karakter pengereman yang tidak baik. Pengembangan aplikasi android dengan konsep internet of things (IoT) dan cloud server ini bertujuan untuk mengetahui prediksi sisa masa hidup kampas dan cakram rem serta analisis kenaikan temperatur proses pengereman menggunakan data yang diambil menggunakan raspberry pi 3 B+ melalui OBD II port serta menggunakan pendekatan energi pengereman dari grafik kecepatan terhadap waktu. Hasilnya adalah aplikasi berhasil melakukan akuisisi data dan melakukan analisis, meskipun masih ada rata-rata 3,047 % error rate. Analisis pada aplikasi menyimpulkan periode waktu pemeliharaan komponen kritikal sistem pengereman harus disesuaikan untuk setiap pengguna karena rata-rata pengurangan masa hidup komponen berbeda pada setiap variasi karakter pengereman dengan hasil 20 kilometer per hari untuk kondisi 1 (pengereman yang baik), 25 kilometer per hari untuk kondisi 2 (pengereman yang kurang baik), dan 44 kilometer per hari untuk kondisi 3 (pengereman yang tidak baik).

 

---

Brake System is one of the most essential system for four-wheeler safety and drivers tend to strictly follow the service manual book for maintenance or replacement. However, brake system condition should be checked regularly because many factors contributing to the accelerated wear rate and other potential failure, one of them is bad braking behavior. The development of this android-based application with internet of things and cloud server concept has the objective to perform life expectancy of disc and pad life also temperature rise increase analysis to determine the condition of brake system according to daily data acquired using raspberry pi 3 B+ via OBD II port with the use of braking energy approach from velocity versus time graph. The results are the application system successfully do data acquisition and run all analysis, although the average error rate is around 3,047 %. The output of the analysis concluded that time interval or period of four-wheeler brake system maintenance must be adjusted because the decreasing of life expectancy for braking character variation are different with the result as follows; 20 kilometer per day for condition 1 (good braking character), 25 kilometer per day for condition 2 (average braking character), and 44 kilometer per day for condition 3 (bad braking character).

 

"

"Seiring dengan bertambahnya tuntutan akan kendaraan yang lebih baik, keamanan pengemudi kendaraan juga harus diperbaiki. Permasalahan yang terkait dengan Vehicle Dynamics Control (VDC) adalah model yang nonlinear yang sering menimbulkan kesulitan dalam mengendalikan variabel-variabel keadaan. Linearisasi model umumnya dilakukan dengan beberapa asumsi dan simplifikasi yang dapat menghasilkan kesalahan yang besar dan mempengaruhi performa sistem. Pada penelitian ini, pengendalian dari yaw rate dan kecepatan mobil listrik diajukan dengan menggunakan pengendali prediktif. Jenis pengendali prediktif nonlinear ini dipilih karena kemampuan optimasi pengendalian sebagai permasalahan quadratic programming. Dalam pengembangan model prediksi, sudut setir dari pengemudi dianggap sebagai gangguan. Dinamika nonlinear kendaraan diidentifikasi dengan menggunakan identifikasi least square multistage dan divalidasi menggunakan performance indicatorloss function dan Final Prediction Error (FPE). Setpoint untuk yaw rate dihasilkan oleh model referensi sebagai fungsi statik dari kecepatan dan sudut setir, sedangkan nilai referensi untuk kecepatan adalah konstan. Pengendali selanjutnya memberikan kompensasi untuk sudut setir dan gaya longitudinal untuk roda. Performa pengendalian diverifikasi dengan simulasi untuk menunjukkan kemampuan untuk mengikuti perubahan setpointyang diberikan.

---

As the demand for better vehicles increases, the driver’s safety must also be improved. The problem with Vehicle Dynamics Control (VDC) is the nonlinearity of the model often causes difficulties in controlling the state variables. Linearization of the model is usually performed with several assumptions and simplification which leads to large errors that affect the performance of the controlled system. In this research, a yaw rate and vehicle’s velocity control of an electric vehicle is proposed using a predictive control. This type of nonlinear predictive controller is chosen due to its capability of optimizing the control as a quadratic programming problem. In the development of the prediction model, the driver’s steer angle is considered as disturbance. The nonlinear vehicle dynamics is identified by a Multistage Least Square identification method and validated using performance indicators loss function and Final Prediction Error (FPE). The setpoint for the yaw rate is generated by a reference model as a static function of vehicle velocity and driver’s steer angle, while the reference value for the velocity is given constant. The controller then gives compensation to the driver’s steer angle and longitudinal forces to the wheels. The control perforrmance is verified by simulation to show the ability to track the setpoint changes."

"ABSTRAKSalah satu usaha untuk peningkatan sarana transportasi di pedesaanadalah dengan membuat suatu kendaraan mini dengan harga yang relatif murah.Salah satu konstruksi kendaraan mini ini adalah frame.Dalam perencanaan frame ini maka penulis melakukan survei kepasaruntuk mengetahui profil apa dan bukan apa yang tersedia. Dan dalampembahasan masalah teknisnya/perencanaannya penulis banyak melakukandiskusi-diskusi dengan dosen pembimbing juga dengan teman-teman satu timpembuat konsep kendaraan mini ini. Selain itu penulis juga mencari literatur-literatur yang berhubungan déngan perencanaan frame kendaraan ini sebagaibahan dasar perencanaan.dalam pengolahan data penulis menggunakan bantuan program SAP90untuK mendapatkan gaya dan momen yang bekerja pada node-node frame yangtelah ditentukan. Kemudian gaya dan momen tersebut dianalisa untukmendapatkan tegangan normal utama dan tegangan geser utama. Dan sebagaioutput adalah berupa faktor keamanan yaitu perbandingan antara tegangan ijinbahan dengan tegangan utama.Dari hasil analisa diatas penulis mendapatkan suatu kesimpulan bahwapada suatu konstruksi bagian yang paling kritis adalah bagian yang mengalamimomen terbesar

---

"

"Kemajuan teknologi yang semakin pesat mengakibatkan kebutuhan energi listrik yang juga semakin meningkat. Hal ini dikarenakan penggunaan listrik tidak hanya pada tingkat rumah tangga, melainkan juga pada tingkat industri-industri besar. Akan tetapi kebutuhan energi listrik ini tidak diimbangi dengan produksi energi listrik yang memadai oleh perusahaan listrik negara di Indonesia. Oleh karena itu, diperlukan solusi yang memadai baik dari sisi konsumen maupun produsen listrik agar kedua belah pihak dapat memenuhi kebutuhan dan kepentingannya. Diperlukan strategi yang baik agar solusi yang ditawarkan dapat berjalan dengan baik. Energi cahaya dari matahari kini banyak dimanfaatkan oleh rumah tangga, dan pemanfaatan energi cahaya melalui solar panel di masa mendatang akan semakin banyak lagi digunakan. Rumah cerdas adalah sebuah rumah yang dapat menghasilkan energi listrik sendiri dengan memanfaatkan energi terbarukan. Sistem rumah cerdas ini terhubung ke jaringan distribusi PLN, sehingga apabila terdapat kelebihan energi yang dihasilkan oleh PV, maka energi tersebut dapat disuplai ke PLN (jual daya ke PLN) dan apabila energi yang dihasilkan rumah cerdas berkurang, maka PLN akan mensuplai kekurangan tersebut. Pada sistem monitoring ini, sumber energi matahari akan dijadikan sebagai sumber daya utama untuk rumah tersebut dan pada keadaan-keadaan tertentu, rumah tersebut juga dapat menjual listrik dari solar panel ke PLN atau sekedar menyimpannya di baterai untuk kebutuhan saat terjadi mati listrik. Proses jual-beli akan dimonitoring berdasarkan harga jual dan harga beli yang bersifat dinamis secara real time (dynamic pricing) baik dari sisi konsumen maupun produsen. Proses ini akan dimonitor dan dikontrol menggunakan SCADA, sedangkan sistem ix akan berjalan berdasarkan logic pada PLC secara real-time saat sistem berjalan, sehingga proses jual-beli listrik dapat ditentukan berdasarkan naik turunnya harga setiap waktu di setiap harinya. Selain itu, sistem ini juga dapat dikontrol melalui sistem Online Monitoring sehingga memungkinkan pengguna atau user untuk dapat memonitor dan mengontrol rumah cerdasnya dari jarak jauh. Laporan dari hasil olahan data pada SCADA dapat dilihat dan dicetak sesuai keinginan user. Skripsi ini sendiri menjelaskan mengenai penggunaan sistem automasi untuk memonitor dan mengkontrol daya listrik pada rumah cerdas yang dapat diakses secara online melalui Web Browser Internet Explorer. Dalam sistem ini, pemilik rumah yang memiliki sistem Smart House ini dapat mengontrol keseimbangan konsumsi daya yang disesuaikan dengan harga dinamis dari sisi konsumen maupun produsen sehingga user dapat menghasilkan keuntungan yang sebesar-besarnya dari penggunaan sistem rumah cerdas tersebut. Hal yang terpenting dalam sistem ini, listrik pada rumah diusahakan tidak padam meskipun PLN sedang tidak mensuplai listrik. Alhasil, listrik pada rumah tangga tidak terlalu bergantung lagi pada listrk PLN. Pada skripsi ini juga disajikan analisa cash flow dari sistem Smart House. Sehingga apabila user menggunakan sistem Smart House ini, user akan mengetahui besarnya penghematan yang dapat dilakukan setiap 20 tahunnya.

---

Technological advances which increased rapidly results an increasing of electrical energy power needs. It happened because of electricity is used not only at household level but also for industrial level needs. However, this necessity is equilibrate (well-balanced) by the adequate production of electrical energy from State Electrical Company in Indonesia. Therefore, an adequate solution is needed both in terms of consumers and producers of electricity so that both parties can meet their needs and concerns. A good strategy is needed in order to offer a solution that can make this system works well. Light energy from sun is now widely used by household, and the application of light energy through solar panel will be highly used in the future. Smart House is a house that can generate its own electrical energy by utilizing renewable energy. This Smart House System will be connected to the utility grid of PLN. So, if PV produces some excess energy, it will be supplied to utility grid (PLN), and if the energy that has been produced by Smart House is reduced, then utility grid (PLN) will cover the deficiency. In this monitoring system, solar energy will be used as the primary resource for the house, and for certain circumstances, the house can also sell its electrical power to utility grid (PLN), or it can be just stored in batteries in order to prevent the electrical black-out. The process of purchasing and selling will be real-time monitored based on sell price and purchase price which will change dynamically (dynamic pricing) both in terms of consumers and producers. When the system is running, its process will be monitored and controlled in real time using SCADA, and at the same time the system will also run based on PLC logic. So the process of purchasing and selling can be determined based on the rising xi and the decreasing of prices each time, every day. In addition, this system can also be controlled through Online Monitoring system which allows user to monitor and control their Smart House remotely. Reports of the processed data on SCADA can be viewed and printed according to user desires. This final project describes the use of its automation system to monitor and control the electrical power flow for this Smart House System which can be accessed online via Internet Explorer Web Browser. By using this system, user can control their power consumption based on the rise and fall of electricity global price each time every day, so that user can produce their maximum profit from the use of its system. The most important thing in this system is the Smart House will not get black-out in case PLN do not supply their electrical power. Consequently, in the future, most of house which use this Smart House System will not be depend on PLN if it suddenly gets black-out. This final assignment also present cash flow analysis of Smart House System. So if users use this Smart House System, the user will know the level of savings that can be done for every 20 years."

"Kemajuan teknologi yang semakin pesat mengakibatkan kebutuhan energi listrik yang juga semakin meningkat. Hal ini dikarenakan penggunaan listrik tidak hanya pada tingkat rumah tangga, melainkan juga pada tingkat industri-industri besar. Akan tetapi kebutuhan energi listrik ini tidak diimbangi dengan produksi energi listrik yang memadai oleh perusahaan listrik negara di Indonesia. Oleh karena itu, diperlukan solusi yang memadai baik dari sisi konsumen maupun produsen listrik agar kedua belah pihak dapat memenuhi kebutuhan dan kepentingannya. Diperlukan strategi yang baik agar solusi yang ditawarkan dapat berjalan dengan baik. Energi cahaya dari matahari kini banyak dimanfaatkan oleh rumah tangga, dan pemanfaatan energi cahaya melalui solar panel di masa mendatang akan semakin banyak lagi digunakan. Rumah cerdas adalah sebuah rumah yang dapat menghasilkan energi listrik sendiri dengan memanfaatkan energi terbarukan. Sistem rumah cerdas ini terhubung ke jaringan distribusi PLN, sehingga apabila terdapat kelebihan energi yang dihasilkan oleh PV, maka energi tersebut dapat disuplai ke PLN (jual daya ke PLN) dan apabila energi yang dihasilkan rumah cerdas berkurang, maka PLN akan mensuplai kekurangan tersebut. Pada sistem monitoring ini, sumber energi matahari akan dijadikan sebagai sumber daya utama untuk rumah tersebut dan pada keadaan-keadaan tertentu, rumah tersebut juga dapat menjual listrik dari solar panel ke PLN atau sekedar menyimpannya di baterai untuk kebutuhan saat terjadi mati listrik. Proses jual-beli akan dimonitoring berdasarkan harga jual dan harga beli yang bersifat dinamis secara real time (dynamic pricing) baik dari sisi konsumen maupun produsen. Proses ini akan dimonitor dan dikontrol menggunakan SCADA, sedangkan sistem ix akan berjalan berdasarkan logic pada PLC secara real-time saat sistem berjalan, sehingga proses jual-beli listrik dapat ditentukan berdasarkan naik turunnya harga setiap waktu di setiap harinya. Selain itu, sistem ini juga dapat dikontrol melalui sistem Online Monitoring sehingga memungkinkan pengguna atau user untuk dapat memonitor dan mengontrol rumah cerdasnya dari jarak jauh. Laporan dari hasil olahan data pada SCADA dapat dilihat dan dicetak sesuai keinginan user. Skripsi ini sendiri menjelaskan mengenai penggunaan sistem automasi untuk memonitor dan mengkontrol daya listrik pada rumah cerdas yang dapat diakses secara online melalui Web Browser Internet Explorer. Dalam sistem ini, pemilik rumah yang memiliki sistem Smart House ini dapat mengontrol keseimbangan konsumsi daya yang disesuaikan dengan harga dinamis dari sisi konsumen maupun produsen sehingga user dapat menghasilkan keuntungan yang sebesar-besarnya dari penggunaan sistem rumah cerdas tersebut. Hal yang terpenting dalam sistem ini, listrik pada rumah diusahakan tidak padam meskipun PLN sedang tidak mensuplai listrik. Alhasil, listrik pada rumah tangga tidak terlalu bergantung lagi pada listrk PLN. Pada skripsi ini juga disajikan analisa cash flow dari sistem Smart House. Sehingga apabila user menggunakan sistem Smart House ini, user akan mengetahui besarnya penghematan yang dapat dilakukan setiap 20 tahunnya.

---

Technological advances which increased rapidly results an increasing of electrical energy power needs. It happened because of electricity is used not only at household level but also for industrial level needs. However, this necessity is equilibrate (well-balanced) by the adequate production of electrical energy from State Electrical Company in Indonesia. Therefore, an adequate solution is needed both in terms of consumers and producers of electricity so that both parties can meet their needs and concerns. A good strategy is needed in order to offer a solution that can make this system works well. Light energy from sun is now widely used by household, and the application of light energy through solar panel will be highly used in the future. Smart House is a house that can generate its own electrical energy by utilizing renewable energy. This Smart House System will be connected to the utility grid of PLN. So, if PV produces some excess energy, it will be supplied to utility grid (PLN), and if the energy that has been produced by Smart House is reduced, then utility grid (PLN) will cover the deficiency. In this monitoring system, solar energy will be used as the primary resource for the house, and for certain circumstances, the house can also sell its electrical power to utility grid (PLN), or it can be just stored in batteries in order to prevent the electrical black-out. The process of purchasing and selling will be real-time monitored based on sell price and purchase price which will change dynamically (dynamic pricing) both in terms of consumers and producers. When the system is running, its process will be monitored and controlled in real time using SCADA, and at the same time the system will also run based on PLC logic. So the process of purchasing and selling can be determined based on the rising xi and the decreasing of prices each time, every day. In addition, this system can also be controlled through Online Monitoring system which allows user to monitor and control their Smart House remotely. Reports of the processed data on SCADA can be viewed and printed according to user desires. This final project describes the use of its automation system to monitor and control the electrical power flow for this Smart House System which can be accessed online via Internet Explorer Web Browser. By using this system, user can control their power consumption based on the rise and fall of electricity global price each time every day, so that user can produce their maximum profit from the use of its system. The most important thing in this system is the Smart House will not get black-out in case PLN do not supply their electrical power. Consequently, in the future, most of house which use this Smart House System will not be depend on PLN if it suddenly gets black-out. This final assignment also present cash flow analysis of Smart House System. So if users use this Smart House System, the user will know the level of savings that can be done for every 20 years."

"Kendaraan merupakan salah satu kebutuhan yang sering digunakan dalam aktivitas sehari-hari. Seiring dengan banyaknya aktivitas berkendara, sering terjadi kecelakaan dimana diakibatkan baik kegagalan sistem kendaraan maupun kesalahan pengemudi didalam mengemudi ataupun mengambil keputusan disaat berkendara. Oleh karena itu penulis melakukan penelitian dimana pengendara dapat terbantu untuk mendapatkan keputusan yang tepat disaat ingin melakukan pergantian lajur kendaraan. Dengan memanfaatkan model Advanced Driving Assistance System yang telah banyak berkembang, dimana sistem pergantian lajur kendaraan memanfaatkan informasi yang didapat melalui sensor LiDAR sehingga dapat mendeteksi kendaraan yang akan berguna untuk keputusan pergantian lajur kendaraan. Penelitian ini berfokus pada pengembangan pengendali lateral dengan menggunakan Model Predictive Control (MPC) untuk mengatasi masalah model kendaraan non-linear, gangguan eksternal, keadaan kendaraan dan lingkungan kendaraan yang bervariasi, serta sharing control antara pengemudi dengan sistem bantuan. Skema pengendali ini terbagi menjadi tiga bagian yaitu, pengambilan data yang dilakukan oleh sensor LiDAR yang terdapat pada Carsim, memodelkan referensi trajektori dan pengendali Lane-Change Assistance System untuk MPC. Dalam penelitian ini, menggunakan model identifikasi bertingkat untuk mendapatkan model kendaraan yang mendekati model yang sesungguhnya. Hasil identifikasi ini kemudian akan digunakan pada MPC. Secara keseluruhan, penelitian ini menggunakan MATLAB, Simulink, dan CarSim. Hasil percobaan menunjukkan MPC memiliki kemampuan yang baik untuk melakukan pergantian lajur kendaraan.

---

Vehicle is one of the needs that is often used in daily activities. Along with the many driving activities, accidents often occur where both the failure of the vehicle system and the driver's error in driving or making decisions when driving. Therefore, the authors conducted a study where motorists can be helped to get the right decision when they want to change vehicle lanes. By utilizing the developed model of the Advanced Driving Assistance System, the vehicle lane turnover system utilizes information obtained through the LiDAR sensor so that it can detect vehicles that will be useful for vehicle lane turnover decisions. This research focuses on the development of lateral controllers using the Predictive Control Model (MPC) to overcome the problem of non-linear vehicle models, external interference, varying vehicle conditions and vehicle environment, and sharing control between the driver and the assistance system. This control scheme is divided into three parts, namely, data retrieval carried out by the LiDAR sensor found in Carsim, modeling the reference trajectory and controlling the Lane-Change Assistance System for MPC. In this study, using multilevel identification models to get a vehicle model that is close to the real model. The results of this identification will then be used at the MPC. Overall, this study uses MATLAB, Simulink, and CarSim. The experimental results show that MPC has a good ability to change vehicle lanes."