Surabaya merupakan kota besar yang sering terjadi bencana banjir. Bencana tersebut diakibatkan karena kurang optimal penanganan terhadap masalah banjir oleh pemerintah Surabaya. Dinas yang terkait yaitu Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) kota Surabaya dan Dinas Pekerjaan Umum (PU) belum mempunyai sistem yang mendukung dalam penanganan dan pencegahan terhadap bencana banjir. Dari permasalahan tersebut, dibangunlah sebuah sistem penilaian untuk mengetahui kerawanan banjir kota dengan menggunakan Fuzzy. Sistem ini akan menghasilkan peta resiko bencana dengan pembagian 3 level yaitu rendah, sedang, dan tinggi untuk setiap kelurahan di kota Surabaya. Pada penelitian sebelumnya, cakupan peta resiko hanya pada tingkat kecamatan. Sehingga dengan adanya sistem ini maka diharapkan dapat membantu dalam proses penangan dan pencegahan bencana banjir.

Seiring dengan meningkatnya volume dan kompleksitas data operasional di PT PLN Nusantara Power, kebutuhan terhadap sistem pengelolaan data yang cepat, aman, dan terstandarisasi menjadi sangat krusial. Salah satu permasalahan utama yang dihadapi adalah proses penarikan data dalam jumlah besar ke dalam format Excel yang memerlukan waktu lama serta penyebaran file Excel Web Query yang tidak terkelola, yang berpotensi menimbulkan kebingungan serta risiko keamanan data. Selain itu, hasil audit keamanan menunjukkan bahwa banyak user masih mengakses database langsung melalui port utama, yang meningkatkan risiko keamanan sistem informasi perusahaan. Berdasarkan kondisi tersebut, proyek ini mengusulkan pembangunan sebuah sistem Query Builder berbasis Web dengan penerapan Abstract Factory Pattern untuk fleksibilitas pembuatan blok query, serta integrasi Redis untuk optimalisasi cache dan performa query. Sistem ini memungkinkan pengguna melakukan kustomisasi terhadap kolom, kondisi, dan subkondisi query melalui blok-blok query yang telah tervalidasi oleh sistem, sekaligus memastikan bahwa seluruh aktivitas pengambilan data dilakukan dengan standar keamanan dan arsitektur yang terkontrol. Dengan pendekatan ini, diharapkan sistem tidak hanya meningkatkan efisiensi operasional, tetapi juga memperkuat kepatuhan terhadap regulasi dan meningkatkan transparansi pengelolaan data.

Penggunaan panel surya sudah mulai berkembang di indonesia sebagai bentuk penggunaan energi terbarukan untuk menunjang pengunaan energi listrik yang mandiri. Tetapi melihat kondisi geografis indonesia yang berada digaris khatulistiwa dengan pemaparan sinar matahari yang tinggi dengan suhu rata-rata tahunan indonesia sebesar 36˚C (BMKG, 2018) yang berpengaruh pada proses pengkonversian energi pada pembangkit panel surya yang mengakibatkan berkurangnya kinerja dari panel surya sehingga dibuatlah proyek akhir yang berjudul “Desain Dan Implementasi Sistem Monitoring Pendingin Panel Surya Dengan Diapungkan diatas Air Berbasis IoT Dan Data Logger”. Proyek akhir ini bertujuan mendinginkan panel surya dengan cara diapungkan diatas permukaan air dan terdapat pompa air yang akan mengalirkan air pada penampang yang menempel di belakang panel surya untuk mengsirkulasikan air serta memantau secara langsung kenaikan dan penurunan suhu dan real time terhadap parameter keluaran dari panel surya yaitu suhu, tegangan, arus dan daya. Dengan sistem monitoring dan pencatatan data menggunakan mikrokontroller ESP32 dengan hasil monitoring dapat diakses melalui internet. Sedangkan pembacaan arus dan tegangan output panel surya menggunakan sensor arus dan sensor tegangan. Dengan diketahui nilai arus dan tegangan maka dapat pula diketahui daya ouput panel surya yang merupakan hasil perkalian nilai arus dan tegangan yang dihasilkan. Sistem monitoring pendingin panel surya ini dapat mendinginkan suhu permukaan Panel Surya hingga 15.2 ˚C dan memberikan peningkatan daya output Panel Sutya sebesar 45.24% serta sistem monitoring yang bekerja 100% dengan secara otomatis mencatat hasil pembacaan sensor suhu, sensor arus dan sensor tegangan dan disimpan dengan data logger pada SD Card dan ditampilkan berupa grafik karakteristik pada PC yang telah terhubung dengan internet. Sehingga bisa diketahui karakteristik panel surya serta kinerja dari panel surya.

Di Indonesia sudah banyak sekali perusahaan-perusahaan yang mulai menggunakan data center sebagai tempat penyimpanan data perusahaan mereka. Banyak sekali manfaat dalam menyewa data center dalam penghematan biaya pengeluaran suatu perusahaan, contohnya seperti dihindarinya biaya untuk belanja server, daya dan pendinginan, ruang lantai, dan juga admin server dikarenakan semua peralatan dan juga perawatan server itu ditanggung oleh perusahaan penyedia layanan data center. Konsumsi listrik server data center tidak selalu stabil, bisa naik dan turun tergantung dari proses yang sedang dijalankan pada rak server tersebut. Jika arus listrik dari rak server yang disewa melebihi batas pemakaian arus listrik sesuai dengan perjanjian sewa dengan penyedia layanan data center, maka akan dikenakan biaya tambahan untuk kelebihan pemakaian arus listrik tersebut. Namun, tidak ada aplikasi yang digunakan untuk transparansi pemakaian arus dari rak server yang disewa dan juga denda yang harus dibayar, sehingga tidak ada bukti fisik yang bisa ditujukan kepada pelanggan untuk dikenai tagihan denda pemakaian arus listrik lebih dari rak server yang disewa, tentu saja kasus ini sangat merugikan pihak penyedia layanan data center. Dengan semakin banyaknya pengguna smartphone iOS saat ini, dapat dibuat sebuah aplikasi berbasis mobile yang dapat menampilkan transparansi pemakaian arus dari rak server yang disewa dan juga denda yang harus dibayar. Dengan aplikasi yang bernama Power Monitoring System (PMS) ini, pelanggan data center dapat mengecek pemakaian arus dari rak server yang disewanya dan juga mengetahui rincian denda yang harus dibayar melalui smartphone iOS. Aplikasi ini dapat membantu proses transparansi kepada pelanggan data center. Power Monitoring System (PMS) dapat memonitoring dari mana saja asalkan terkoneksi dengan internet.

Kecukupan pangan merupakan hak asasi yang harus terpenuhi karena untuk dapat mempertahankan hidup, penduduk memerlukan pangan. Dapat diketahui dari data yang dijadikan informasi bahwa hasil panen mengalami fluktuasi dan peningkatan jumlah penduduk akan mempengaruhi peningkatan kebutuhan pangan. Selain itu, persebaran panen di Indonesia yang kurang merata dan permintaan bahan pangan terutama beras yang meningkat setiap tahunnya. Proyek akhir ini menyajikan sebuah sistem informasi dari pengolahan data panen dan konsumsi pangan menjadi prediksi panen dan prediksi konsumsi pangan menggunakan data mining dengan metode Moving Average dan Linear Regression ditampilkan dalam bentuk tabel dan grafik. Sistem ini mempermudah pemerintah untuk mengetahui wilayah yang mengalami kerentanan pangan di Indonesia dengan pemetaan dalam sebuah tampilan website. Sehingga pemerintah mengetahui informasi baru yang dapat dijadikan informasi untuk hasil prediksi pada tahun yang akan datang. Pada percobaan yang dilakukan, kami menggunakan data panen dari padi, jagung, kedelai, dan kacang tanah, menghasilkan sebuah prediksi hasil panen dan data konsumsi pangan menjadi hasil prediksi konsumsi pangan yang ditampilkan dalam bentuk grafik maupun tabel.