Kualitas daya listrik merupakan salah satu hal yang sangat penting dalam dunia industri, dengan kualitas daya yang baik maka efisiensi industri pun juga akan meningkat yang akan berakibat pada penghematan biaya produksi. Pemakaian energi pun juga harus di pantau sedemikian rupa untuk keperluan analisis efisiensi energi listrik, yang kemudian data-data tersebut dapat di olah untuk di jadikan dasar perbaikan efisiensi energi kedepanya. Oleh karena itu penulis merancang sebuah alat yang bernama 3 phase energy meter yang dapat memonitor pemakaian energi dan kualitas daya untuk industri dengan sistem kelistrikan 3 phasa. 3 phase energy meter di lengkapi dengan sistem IoT sehingga pengamatan hasil pengukuran setiap sistem kelistrikan mesin yang ada di industri dapat di lakukan di satu titik tanpa harus mendatangi lokasi. Untuk parameter – parameter kualitas daya yang di ukur antara lain daya aktif, daya reaktif, power factor, nilai RMS arus, nilai RMS tegangan, under and overvoltage, unbalance voltage dan unbalance current. Pada 3 phase energy meter juga terdapat fitur perekapan kualitas daya untuk keperluan analisa seperti power factor terendah, unballance tertinggi dan penentuan apakah parameter kualitas yang di ukur sudah sesuai dengan standard atau belum. 3 phase energy meter juga di lengkapi dengan overcurrent detection yang dapat mendeteksi arus lebih dan memutusnya lewat magnetic contactor serta memberikan notifikasi gangguan ke pesan telegram. Sebagai catatan tambahan proses pemutusan ketika terjadi gangguan overcurrent di lakukan secara instant bukan inverse. Harapanya dengan adanya 3 phase energy meter ini dapat meningkatkan efisiensi produksi melalui analisis kualitas daya.

Pengembangan game melibatkan berbagai tanggung jawab, salah satunya adalah Game Programmer yang bertugas memprogram game sesuai dengan desain yang dibuat oleh Game Designer. Penting bagi Game Programmer untuk memahami desain game terlebih dahulu dan menerapkan desain sistem serta mekanik yang simpel dan optimal. Proses ini mencakup penulisan struktur program yang rapi dan penggunaan metode yang sesuai dengan genre game, yang memudahkan proses pengembangan. Penerapan konsep Clean Code diperlukan untuk meningkatkan keterbacaan dan pemahaman kode program, sehingga memudahkan pemeliharaan. Manfaat Clean Code meliputi pengurangan kerumitan keterbacaan dan peningkatan kualitas serta keberlanjutan program. Dalam pengembangan game Madosi Ajisaka dengan genre adventure, platformer, dan puzzle, diterapkan desain sistem dan mekanik sesuai prinsip Clean Code. Tujuan utama dari perancangan ini adalah membangun sistem dan mekanik yang sesuai dengan desain game, menghasilkan struktur pemrograman yang optimal dan rapi, serta meminimalkan bug atau error. Hasil pengujian menunjukkan bahwa game dapat dimainkan dengan minim bug atau error, sesuai dengan desain dari Game Designer, dan telah menerapkan konsep Clean Code. Dari hasil pengujian internal, eksternal, dan tambahan game Madosi Ajisaka dapat dimainkan dengan baik, sesuai dengan desain dari Game Designer dan menerapkan konsep pemrograman Clean Code.

Akademi Komunitas Negeri Lamongan (AKNELA) merupakan salah satu perguruan tinggi di Kota Lamongan yang baru saja dirintis. Sebagian pengolahan data dan kebutuhan informasi saat ini masih dilakukan secara manual, sehingga kinerja sistem administrasi akademik dirasa belum optimal. Kebutuhan ini dapat dipenuhi dengan baik jika tersedia suatu layanan informasi yang lengkap dan akurat, salah satunya dengan adanya suatu sistem yangterkomputerisasi dalam kegiatan tersebut. Dengan sistem yang dapat diakses secara online yakni berbasiskan web maka data yang diolah dapat menjadi lebih cepat, tepat waktu, akurat, penghematan ruang penyimpanan data (memori) dan mengurangi penumpukan arsip yang tidak perlu. Sehingga dengan kemudahan pengolahan data serta informasi tersebut, diharapkan sistem informasi berbasis web ini dapat memberi kemudahan dalam memanajemen administrasi Kerja Praktek (KP), Proyek Akhir (PA) serta verifikasi soal ujian.

Penggunaan konverter berbasis rangkaian elektronik dapat mengakibatkan pembangkitan harmonisa arus dan tegangan di sisi sumber. Salah satu pengaplikasiannya yaitu pada konverter DC DC yang berfungsi untuk mengkonversikan sumber tegangan DC yang bernilai konstan menjadi tegangan DC variabel secara langsung. Proses switching pada konverter menghasilkan harmonisa melalui serangkaian perubahan cepat antara kondisi on dan off pada komponen semikonduktor seperti MOSFET. Untuk itu, digunakan Cuk konverter sebagai Power Factor Correction (PFC). Agar Cuk konverter dapat digunakan sebagai PFC, maka konverter harus memiliki impedansi yang bersifat resistif atau mendekati resistif. Selain itu, untuk mode yang digunakan pada Cuk konverter adalah mode Discontinuous Conduction Mode (DCM). Saat penyearah menyuplai beban resistif, maka arus beban yang mengalir ke suatu sumber memiliki bentuk gelombang yang menyerupai bentuk tegangan input sehingga power factor yang dihasilkan menjadi lebih bagus. Pada pengaplikasiannya, Cuk konverter akan difungsikan sebagai PFC yang akan dipasang secara seri dengan Buck konverter sebagai regulator tegangan untuk pengisian daya baterai. Proses pengisian daya baterai digunakan mode Constan Voltage (CV) dengan tujuan agar disaat proses pengisian tidak akan menyebabkan over charging karena tegangan telah diatur konstan sesuai dengan tegangan maksimalnya. Untuk menjaga tegangan keluaran agar tetap konstan sebesar 50 Volt, digunakan metode Fuzzy Logic Control (FLC) pada Buck konverter. Berdasarkan hasil akhir yang telah didapatkan, dibuktikan bahwa sistem mampu memperbaiki faktor daya dari 0.8 menjadi 0.908 serta mampu menjaga tegangan keluaran tetap konstan untuk pengisian daya baterai.

Klasifikasi multi-kelas pada data Sustainable Development Goals (SDGs) menghadapi tantangan akibat karakteristik atribut numerik yang kompleks dan tidak merata. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan performa klasifikasi melalui transformasi atribut numerik menggunakan tiga metode binning, yaitu Fixed Binning, Random Binning, dan k-NN Binning. Eksperimen dilakukan pada dua dataset, yaitu data klasifikasi UKT dan data ketahanan pangan Indonesia, dengan dua konfigurasi jumlah bin (k = 5 dan k = 10), untuk mengevaluasi pengaruh metode dan granularitas bin terhadap hasil klasifikasi. Tiga algoritma klasifikasi digunakan dalam pengujian, yaitu Random Forest, Logistic Regression, dan Multi-Layer Perceptron (MLP). Evaluasi performa dilakukan menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa k-NN Binning menghasilkan performa terbaik secara konsisten, dengan akurasi tertinggi mencapai 72,66% pada dataset UKT dan 80,30% pada dataset Pangan saat dikombinasikan dengan Random Forest. Sementara itu, metode tanpa binning dan Random Binning cenderung menghasilkan performa lebih rendah, terutama pada model kompleks seperti MLP. Kesimpulan dari penelitian ini menegaskan bahwa transformasi numerik melalui metode binning terutama pendekatan berbasis tetangga terdekat (k-NN Binning) berperan penting dalam meningkatkan akurasi klasifikasi multi-kelas. Pemilihan jumlah bin yang sesuai, khususnya k = 5, terbukti memberikan segmentasi data yang lebih optimal dibandingkan k = 10, yang cenderung menurunkan akurasi akibat fragmentasi data yang berlebihan.