Indonesia memiliki potensi besar energi matahari sebagai sumber alternatif salah satunya energi matahari. Akan tetapi masih banyak kawasan wilayah Indonesia yang belum terjangkau listrik terutama di kawasan daerah pelosok. Pada proyek akhir ini membuat rancang penerangan rumah tinggal dengan menggunakan sumber photovoltaics dengan pengaplikasiannya dibutuhkan manajemen pengisian baterai supaya bisa terkontrol. Energi keluaran dari panel surya dapat disimpan dalam baterai. Panel surya memiliki kondisi yang tidak stabil maka digunakan suatu konverter untuk menstabilkan tegangan keluaran dari solar cell dan dapat digunakan pada charging battery. Konverter yang digunakan yakni sepic converter. Sepic converter dapat menghasilkan tegangan keluaran yang bisa lebih tinggi atau lebih rendah dari tegangan tanpa membalik polaritas seperti converter buck boost, selain itu sepic converter memiliki penambahan kapasitor dan induktor dapat memperkecil nilai ripple output. Sepic converter yang diberi tegangan input dari solar panel yang akan digunakan untuk pengisian baterai. Converter sepic didesain dengan algoritma kontrol PI agar tegangan keluarannya dapat stabil untuk pengisian daya baterai. Baterai dilengkapi dengan sistem auto cut off untuk menghindari overcharging. Metode charging yang dipakai yaitu Constant Current – Constant Voltage yaitu mengisi baterai dengan menjaga arus konstan sampai SOC tertentu dan dilanjutkan dengan memberikan tegangan tetap sampai kapasitas baterai penuh. Pada hasil integrasi arus pengisian baterai konstan terjadi pada 6.3 A dan tegangan pengisian baterai dijaga konstan pada 12.6 Volt. Pusat kendali dari alat ini menggunakan sebuah microcontroller berupa STM32F4.

Sistem pengisian baterai untuk beban DC seperti laptop, hp dan peralatan elektronik portable lainnya sangat penting, mengingat peran baterai sebagai penyimpan energi untuk peralatan tersebut supaya tetap bisa dioperasikan dimanapun dan kapanpun. Baterai yang bisa diisi ulang (rechargeable) pada peralatan elektronik menggunakan jenis baterai lithium ion. Sistem charging pada baterai tersebut menggunakan sebuah adaptor khusus yang mampu menyearahkan sumber tegangan AC menjadi tegangan DC dengan nilai nominal output tegangan tertentu yang telah ditetapkan sesuai dengan kapasitas baterai peralatan yang digunakan. Dalam proyek akhir ini, diusulkan sebuah sistem adaptive DC power supply yang dapat digunakan untuk memberikan supply tegangan DC pada baterai laptop, hp atau aki dengan kapasitas tegangan baterai yang berbeda. Adaptive DC power supply merupakan suatu alat supply listrik DC dengan tegangan yang dapat menyesuaikan secara otomatis dengan jenis beban. Smart power plug pada alat ini mampu mendeteksi dan menghasilkan tegangan sesuai dengan jenis kapasitas baterai yang dibebankan. Alat ini menggunakan DC-DC Konverter tipe SEPIC sebagai konverter daya dengan metode constant voltage sebagai metode charging. Setpoint tegangan yang telah ditentukan dalam constant voltage dikontrol oleh fungsi PI controller. Pada proyek akhir ini didapat bahwa sistem yang dibuat telah mampu menyeleksi jenis beban baterai yang berbeda. PI controller dapat bekerja dengan baik dengan menjaga tegangan setpoint charging tetap konstan ( setpoint tegangan charging hp 5 volt dan setpoint tegangan charging aki 13,8 volt ) sesuai dengan jenis baterai yang dibebankan. Proses pengisian baterai pada beban hp dari SOC 24-50% membutuhkan waktu 120 menit dengan arus pengisian awal sebesar 380 mA dan pada aki 12V 7,2Ah dari SOC 30-90% dibutuhkan waktu 221 menit dengan arus pengisian awal sebesar 1,44 A.

Tambak merupakan salah satu media budidaya yang memanfaatkan kondisi alam dalam melakukan pemeliharaan. Pengambilan data hasil panen umumnya masih menggunakan metode tradisional termasuk pencatatan hasil panen. Adanya teknologi yang efisien untuk pengambilan data ini dapat membantu petani tambak menyelesaikan proses panen dengan cepat dan tepat. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem deteksi jenis panen menggunakan metode Faster R-CNN yang mampu melakukan deteksi secara live dengan cukup cepat dan tingkat akurasi yang tinggi. Selain itu juga dilakukan pengambilan data pada berat sampel dari hasil panen menggunakan sensor load cell. Kemudian data data ini dikirim menuju ke database yang terintegrasi dengan sistem Smart Fishery Village. Hasil dari penelitian ini adalah akurasi terbaik pada proses deteksi didapatkan pada model dengan 1098 dataset dan 5000 step dengan kondisi pencahayaan 1256 lux, jarak kamera 30 cm, dan sudut kamera 30º. Akurasi yang dihasilkan dari model dan konfigurasi tersebut sebesar 72%-97%. Sedangkan untuk penggunaan ideal load cell digunakan pada pengukuran benda dengan berat diatas 2 kg.

Indonesia memiliki lebih dari 22,97 juta penyandang disabilitas, dengan sekitar 1,1 juta orang mengalami amputasi anggota tubuh bagian atas. Keterbatasan akses terhadap prostetik berkualitas dan terjangkau menjadi tantangan besar, terutama di negara berkembang. Untuk mengatasi hal ini, dikembangkan tangan prostetik berbasis sensor EMG (Electromyography) dan aktuator servo yang mampu meniru gerakan tangan alami secara presisi. Sistem ini terdiri dari sensor EMG untuk deteksi sinyal otot, mikrokontroler Arduino Uno sebagai unit pengendali, dan motor servo MG996R sebagai penggerak jari dengan mekanisme tendon. Desain prostetik diproduksi menggunakan pencetakan 3D berbahan PLA+ untuk menyesuaikan anatomi pengguna sekaligus meminimalkan biaya produksi. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu merespons sinyal otot dengan baik dan menghasilkan gerakan tangan yang alami dan Kemampuan genggam prostetik ini mencapai sekitar 60–70% dibandingkan tangan manusia normal, yang cukup untuk melakukan aktivitas dasar seperti memegang gelas, alat tulis, atau benda sehari-hari lainnya. Dengan biaya produksi yang lebih terjangkau dibandingkan prostetik komersial, alat ini diharapkan dapat meningkatkan kemandirian dan kualitas hidup penyandang disabilitas di Indonesia.

Banyaknya multiplayer game yang ada membuat e-sport menjadi ajang bergengsi yang dapat meningkatkan reputasi Negara. Salah satunya adalah DOTA 2 yang merupakan fenomena e-sport terlaris dimana game tersebut memunculkan talenta-talenta baru dengan dukungan komunitas yang luas membuat banyaknya gamers yang tertarik untuk DOTA 2. Dengan variasi jumlah hero yang banyak, dan banyaknya kelebihan dan kekurangan status masing – masing Hero di dalam DOTA 2 maka muncul banyaknya kemungkinan opsi dari pemilihan Hero serta kompleksitas yang ditampilkan. Oleh karena itu, penulis melakukan penelitian mengenai analisa drafting Hero DOTA 2 terhadap Hero yang telah ditentukan sebelumnya dengan tujuan membantu gamers dalam mencapai variasi Hero DOTA 2 yang optimal untuk dimainkan dengan menggunakan metode Logika Fuzzy (dengan klasifikasi berikut Membership Function) yang dapat menentukan Hero mana yang optimal untuk Hero tertentu pada tim lawan. Sehingga diharapkan penelitian ini dapat membantu gamers dalam memilih karakter sesuai dengan kondisi tim lawan dalam permainan DOTA 2.