Fotografi sebagai salah satu bagian yang tengah berkembang disaat ini, berada di urutan ke- 5 pada subsektor ekonomi kreatif. Akibatnya saat ini menjamur pelaku usaha studio foto yang menawarkan jasa serupa, sehingga membuat bisnis ini berada pada titik jenuh dengan tingkatan persaingan tinggi. Menyikapi hal tersebut, kami bersama mitra setuju bahwa diperlukan terobosan inovasi dalam bisnis studio foto untuk menangkap peluang baru dan menjawab permintaan pasar di tengah pertumbuhan ekonomi kreatif di era digital saat ini serta mendatang. Sementara itu perkembangan e-commerce di Indonesia menggapai 78% paling tinggi di dunia. Hasil survey BPS mengatakan pola belanja generasi milenial lebih banyak dilakukan secara online. Hal tersebut membuat layanan jasa foto produk tinggi peminat teruji dari data projek mitra tahun 2018- 2021. Tetapi di lain sisi, permasalahan tidakpuasan pelanggan dan tuntutan pengembalian produk masih berlangsung akibat dari sedikitnya data spesifikasi produk yang disajikan di laman e- commerce cuma berbentuk teks serta foto gambar 2D. Permasalahan tersebut dapat ditekan bila penjual menyajikan data visual spesifikasi produk yang lebih detail, lengkap, dan mendekati bentuk nyata (3D model) di laman e-commerce. Hal ini kami dan mitra menangkap peluang untuk menawarkan jasa 3D product photography. Foto produk dalam bentuk 3D bisa meningkatkan kepuasan customer experience terhadap informasi spesifikasi dan visualisasi produk saat berbelanja online. Inovasi integrasi teknologi 3D dengan fotografi untuk menghasilkan 3D model diharapkan mampu menjadi pioner tren baru di kehidupan masyarakat. Mitra pun optimis inovasi ini mampu menangkap peluang pasar saat ini dan menambah segmen pasar bisnis studio foto, tentu menambah income pelaku usaha studio foto. Salah satu tim yang telah mengimplementasikan dan mengembangkan teknologi 3D fotografi tersebut adalah 3D Nusantara. 3D Fotografi Nusantara merupakan tim dari Politeknik Elektronika Negeri Surabaya (PENS) yang mengembangkan dan mengimplementasikan 3D fotografi dalam web serta telah membuat produk-produk 3D fotografi. Tim 3D Fotografi Nusantara menggunakan media publikasi e-catalog untuk mempublikasikan produk inovasi hasil 3D fotografi. E-catalog adalah sebuah katalog yang berisi informasi mengenai daftar produk, jenis, dan spesifikasi teknis yang dapat diakses secara digital. Dari situasi tersebut, diharapkan bahwa penciptaan e-katalog yang menggunakan teknologi fotografi 3D akan menjadi suatu terobosan inovatif yang dapat digunakan untuk mempublikasikan produk-produk inovatif dan menampilkan profil dari tim 3D Fotografi Nusantara. Dengan menghasilkan e-katalog yang menarik, diharapkan dapat meningkatkan efisiensi waktu serta efektivitas dalam menyampaikan informasi produk.

Energi matahari dapat diubah menjadi energi listrik dengan menggunakan teknologi photovoltaic, yaitu sebuah teknologi tenaga matahari yang menggunakan solar cell untuk mengubah cahaya matahari menjadi listrik. Tenaga listrik yang dihasilkan oleh solar cell tergantung pada radiasi sinar matahari dan temperatur permukaan solar cell. Solar cell merupakan salah satu alternatif yang dapat menghasilkan listrik. Pemanfaatan solar cell saat ini sudah sangat banyak baik di Indonesia maupun di seluruh dunia. Salah satu contoh pemanfaatan solar cell tersebut yaitu digunakan untuk sistem penerangan di ruang tengah rumah mandiri PENS dengan menggunakan 2 buah lampu LED 12 Volt 18 Watt yang diparalel sehingga daya menjadi 36 Watt. Solar cell yang digunakan yaitu 2 buah solar cell 100 WP, keluaran daya dari solar cell dikontrol menggunakan cuk converter dengan merubah nilai duty cycle dan kontrol PI untuk menjadikan tegangan konstan saat mengisi baterai. Keluaran konverter digunakan untuk proses charging baterai mulai dari 15% hingga 80% dengan lama pengisian 6 jam tanpa menggunakan kontrol dan 4 jam 30 menit dengan menggunakan kontrol, hal ini dibuktikan dengan mengukur nilai SOC awal baterai sebelum diisi sebesar 23.2 Volt dan nilai SOC akhir setelah diisi sebesar 25.7 Volt. Baterai yang digunakan yaitu sebesar 24 Volt 45AH. Sistem ini mampu mengisi baterai dengan tegangan konstan sebesar 27.5 Volt hingga 27.7 Volt dengan efisiensi pengisian baterai rata-rata sebesar 92% dan mampu memutus rangkaian charging secara otomatis ketika baterai sudah terisi penuh.

Baterai lithium-ion telah menjadi salah satu pilihan utama untuk mobilitas yang efisien dan ramah lingkungan di era saat ini. Baterai memainkan peran penting dalam gaya hidup digital kita, mulai dari smartphone hingga mobil listrik. Penggunaan baterai ini tidak terlepas dari tantangan dalam mengestimasi State of Charge (SOC), yang merupakan parameter kunci untuk memantau ketersediaan energi yang tersisa dalam baterai. Oleh karena itu diperlukan sebuah metode Estimasi SOC yang akurat, penting untuk manajemen energi yang efisien dan keamanan penggunaan baterai. Model Long Short Term Memory (LSTM) dipilih karena kemampuannya menangani data deret waktu yang kompleks dan pola nonlier dalam performa baterai. Penelitian ini memberikan penerapan LSTM untuk estimasi SoC dan menunjukkan bahwa LSTM lebih unggul dibandingkan metode Feed Neural Network (FNN) dibuktikan pada hasil simulasi yang menunjukkan bahwa model LSTM menghasilkan RMSE sebesar 4,92%, sementara model FNN menghasilkan RMSE sebesar 7,82%. Dari seluruh pengujian yang telah dilakukan didapatkan nilai RMSE terbaik sebesar 3,53% pada temperature 25°C epoch 100.

Berdasarkan data yang telah diamati di lapangan, setiap jaringan dan sistem distribusi listrik bahkan pada Jaringan Tegangan Rendah sering mengalami gangguan hubung singkat fasa ke tanah. Gangguan ini dapat terjadi akibat banyak faktor salah satunya yakni faktor eksternal atau faktor alam yang dapat berupa ranting pohon atau karena hewan. Gangguan yang biasanya terjadi dapat dideteksi melalui arus yang relatif lebih tinggi daripada saat keadaan normal dengan arus gangguan yang relatif mengecil terutama saat lokasi gangguan terletak di titik paling jauh dari sumber. Selain itu gangguan ini juga mempengaruhi tegangan kerja di sistem jaringan tegangan rendah 220 V. Akibat adanya gangguan menyebabkan drop tegangan yang menyebabkan PLN tidak dapat memenuhi beban di daerah yang terkena gangguan. Untuk merealisasikan alat ini dibuatlah modul simulator jaringan tegangan rendah yang dapat menghasilkan gangguan hubung singkat satu fasa ke tanah, sensor arus nantinya akan menangkap besar arus gangguan yang terjadi dan mikrokontroler memprosesnya menggunakan interpolasi lagrange agar mendapatkan besaran jarak. Tugas akhir ini dapat menampilkan indikasi berupa besar arus dan jarak lokasi gangguan. Dari hasil identifikasi lokasi gangguan menghasilkan rentang error yang cukup kecil yaitu sebesar 0,24% hingga 5,64% dengan rata-rata error sebesar 2,16%.

Pertanian padi memegang peran penting dalam menyediakan pangan bagi masyarakat. Namun, serangan Organisme Pengganggu Tanaman (OPT) seperti hama dan penyakit dapat menyebabkan kerugian besar dalam produksi. Deteksi dini OPT sangat krusial untuk mengendalikan dan menjaga kesehatan tanaman, memungkinkan petani melakukan tindakan pencegahan dan pengendalian yang cepat dan tepat agar tanaman tetap sehat. Deteksi OPT tersebut kini dapat dioptimalkan melalui pemanfaatan perangkat pintar yang terintegrasi dengan metode deep learning. Pada proyek akhir ini, dikembangkan sebuah sistem cerdas perangkat deteksi Organisme Pengganggu Tanaman (OPT) padi dengan mengimplementasikan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN). Untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi deteksi, metode You only look once (YOLOv8) dipilih sebagai algoritma deep learning utama, yang mana model ini berhasil mencapai mAP50 sebesar 90,6% dan mampu mendeteksi hama dalam kurun waktu 500-800ms. Alat deteksi ini dirancang sebagai aplikasi smartphone yang memanfaatkan kamera perangkat dan sensor GPS internal untuk memperoleh citra dan data lokasi. Dengan demikian, petani dapat mengidentifikasi jenis organisme pengganggu tanaman dengan cepat dan akurat secara real-time di lapangan, sehingga memungkinkan mereka untuk segera melakukan tindakan pencegahan maupun pengendalian yang sesuai.