Salah satu program pemerintah yaitu program Making Indonesia 4.0 sebagai roadmap terintegrasi untuk mengimplementasikan strategi memasuki Era Industri 4.0. Hal ini memberikan pengaruh terutama dari bidang teknologi informasi hingga Indonesia berpotensi dalam bidang ecommerce. Seiring dengan meningkatnya pengguna jasa ecommerce menyebabkan peningkatan pula pada pengguna jasa ekspedisi pengiriman barang. Hal ini tidak terlepas dari masalah yang terjadi dalam proses tersebut yaitu tidak adanya penerima paket di rumah. Oleh karena itu penulis membuat sebuah inovasi berupa kotak penerima paket, sehingga penerimaan paket dapat dilakukan kapan saja meskipun tidak ada orang yang menerima di rumah. Kotak penerima paket ini menggunakan dua sistem yaitu menggunakan pemindaian barcode resi yang terdapat pada paket, dan menggunakan ESP32 cam untuk pengambilan foto paket yang akan dikirimkan pada telegram untuk divalidasi kebenaran paket tersebut oleh penggunanya. Diperlukan input nomor resi pada database terlebih dahulu agar dapat dilakukan pembanding antara nomor resi yang terinput dan nomor resi pada barcode yang discan. Dari pengujian sistem ini pemindaian barcode berjalan 100 persen, serta foto dapat terkirim ke telegram dengan delay 2,93 detik. Sistem ini menggunakan sensor jarak yaitu VL53L0X guna mengaktifkan barcode scanner dan ESP32 Cam secara otomatis ketika terdapat objek yang akan discan atau difoto. Terdapat notifikasi yang akan dikirimkan ke telegram sebagai konfirmasi status benar atau tidaknya paket yang dimasukkan ke kotak.

Peningkatan produktivitas pertanian membutuhkan dukungan teknologi cerdas yang mampu memberikan rekomendasi pemupukan secara tepat berdasarkan kondisi tanah pertanian. Proyek akhir ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sebuah perangkat cerdas berbasis Internet of Things (IoT) yang dapat merekomendasikan jenis pupuk sesuai karakteristik tanah menggunakan metode Random Forest Classification. Perangkat ini dilengkapi dengan sensor spectroscopy yang berfungsi untuk menganalisis kandungan kimia dan sifat fisik tanah secara non-destruktif. Data spektral yang diperoleh dikirim melalui sistem IoT untuk kemudian diolah dan diklasifikasikan menggunakan algoritma machine learning Random Forest Classification. Metode Random Forest dipilih karena kemampuannya dalam menangani data kompleks serta memberikan hasil klasifikasi yang akurat dan tahan terhadap overfitting. Sistem diuji menggunakan dataset spektral tanah dengan label jenis pupuk yang sesuai. Hasil pengujian menunjukkan bahwa perangkat ini mampu memberikan rekomendasi pupuk dengan akurasi tinggi dan dapat digunakan di lingkungan pertanian. Dengan memadukan teknologi spectroscopy, IoT, dan kecerdasan buatan, perangkat ini diharapkan menjadi solusi inovatif dalam mendukung pertanian presisi dan berkelanjutan.

Keterbatasan distribusi pasokan listrik di daerah terpencil mendorong pemanfaatan energi terbarukan sebagai sumber energi alternatif, salah satunya melalui penggunaan solar cell untuk sistem pengisian baterai. Proyek akhir ini merancang dan membangun sistem pengisian baterai menggunakan solar cell sebagai sumber energi utama dengan metode constant current-constant voltage (CC-CV). Energi listrik dari solar cell disimpan pada baterai VRLA, dan proses pengisian diatur menggunakan buck converter dengan kontrol PI yang mengatur sinyal PWM agar tegangan dan arus pengisian sesuai karakteristik metode CC-CV. Mikrokontroler digunakan sebagai pusat kendali dengan membaca sensor tegangan dan arus serta menampilkan data pada LCD. Proses pengisian dilakukan secara offline, dan energi yang tersimpan digunakan untuk menyuplai alat pemipih dan pemotong adonan mie bermotor DC magnet permanen. Hasil pengujian menunjukkan bahwa solar cell 200 WP (dua buah solar cell 100 WP disusun seri) menghasilkan daya maksimum 152.38 W pada iradiasi 1002 W/m^2 dengan suhu permukaan solar cell 65.4 °C. Sistem bekerja sesuai metode CC-CV, di mana pada mode CC arus pengisian dipertahankan konstan pada kisaran 3.9 A (rata-rata error 0.41%) dan pada mode CV tegangan dipertahankan konstan pada kisaran 14.4 V (rata-rata error 2.17%) terhadap set point. Secara keseluruhan, sistem memiliki efisiensi rata-rata 79.62%. Dengan rancangan ini, penggunaan solar cell sebagai sumber energi utama diharapkan menjadi solusi energi terbarukan yang lebih praktis dan efisien.

Pemantauan kesehatan tanaman padi memainkan peran penting dalam mendukung pertanian presisi dan menjaga produktivitas tanaman. Metode pemantauan konvensional berdasarkan pengamatan lapangan langsung seringkali tidak efisien untuk lahan pertanian yang luas karena membutuhkan waktu dan tenaga yang signifikan. Studi ini mengusulkan sistem pemantauan kesehatan tanaman padi berbasis UAV menggunakan algoritma YOLOv11 dan analisis NDVI untuk mendeteksi area sawah dan mengevaluasi kondisi kesehatan vegetasi secara otomatis. Citra udara UAV dikumpulkan dari wilayah pertanian yang terletak di Gresik dan Daerah Istimewa Yogyakarta menggunakan drone multispektral DJI Mavic 3. Citra RGB yang diperoleh diproses menggunakan model segmentasi YOLOv11 untuk mengidentifikasi wilayah sawah, sedangkan citra multispektral digunakan untuk analisis NDVI guna mengklasifikasikan kondisi kesehatan vegetasi ke dalam kategori sehat, kurang sehat, dan tidak sehat. Sistem yang diusulkan juga diimplementasikan sebagai platform pemantauan berbasis situs web untuk memvisualisasikan hasil segmentasi dan hasil analisis NDVI. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model YOLOv11 mampu melakukan deteksi dan segmentasi sawah secara otomatis dan efektif dari citra UAV. Selain itu, analisis NDVI berhasil memberikan informasi spasial mengenai kondisi kesehatan vegetasi di berbagai wilayah pertanian. Secara keseluruhan, sistem yang diusulkan menunjukkan potensi signifikan untuk mendukung pertanian presisi modern melalui pemantauan vegetasi otomatis dan analisis pertanian berbasis UAV.

Konverter daya adalah perangkat yang mengubah energi listrik dari satu bentuk ke bentuk lainnya, biasanya untuk tujuan menyesuaikan kebutuhan beban atau sumber energi yang berbeda. Selama bertahun-tahun, berbagai jenis konverter daya telah dikembangkan untuk memenuhi kebutuhan dan aplikasi tertentu. Salah satu cara untuk mengembangkan topologi konverter baru adalah dengan menggabungkan dua konverter. Dalam makalah ini, kombinasi konverter SEPIC (Single-Ended Primary Inductance Converter) dan CUK telah diuji pada sistem PV. Konverter SEPIC dan CUK merupakan jenis konverter DC/DC yang dapat memberikan konversi tegangan step-up dan step-down. Pengujian dilakukan dengan memvariasikan intensitas cahaya matahari, temperatur, dan membandingkan sistem PV dengan dan tanpa menggunakan MPPT. Hasil pengujian kemudian dianalisis untuk mengetahui kinerja konverter. Kinerja konverter ini juga akan dibandingkan dengan konverter SEPIC pada sistem yang sama. Berdasarkan hasil pengujian konverter kombinasi SEPIC-CUK dengan membandingkan hasil daya keluaran PV dengan menggunakan dan tanpa menggunakan MPPT. Nilai yang dihasilkan tanpa menggunakan kontroler MPPT sebesar 52,33 Watt dengan menggunakan variasi irradiance 1000 W/m2 dan suhu 25o C. Untuk yang menggunakan kontroler dengan menggunakan variasi irradiance 1000 W/m2 dan suhu 25o C nilai yang dihasilkan sebesar 81,77 Watt. Sehingga dapat diketahui bahwa daya keluaran yang dihasilkan oleh PV dengan menggunakan kontroler dapat mengoptimalkan dayanya