Voice Over Internet Protocol atau yang lebih dikenal dengan istilah VoIP merupakan teknologi komunikasi yang berbasis Internet Protocol ( IP ). Untuk dapat terciptanya komunikasi antar user dibutuhkan beberapa komponen, diantaranya end – device yang berbasis IP ( bisa berupa IP Phone maupun softphone ), VoIP server serta jaringan IP itu sendiri. Teknologi komunikasi berbasis paket data ini terus mengalami perkembangan, terlebih lagi teknologi komunikasi VoIP ini memiliki beberapa keunggulan dibandingkan teknologi telepon konvensional, baik dari segi biaya komunikasi maupun fitur – fitur yang ditawarkan. Selain itu, dengan adanya teknologi komunikasi VoIP merupakan sebuah langkah awal dalam mengimplementasikan sebuah sistem komunikasi unified messaging. Pada proyek akhir ini akan dibangun beberapa infrastruktur VoIP, dengan menggunakan Router, Gateway, dan PABX sebagai komponen utamanya. Selain itu, akan dibuat juga sebuah buku petunjuk praktikum yang berjudul “Rancang Bangun Infrastruktur VoIP dan Integrasi dengan PABX”. Pada buku petunjuk praktikum tersebut nantinya akan berisi petunjuk tentang bagaimana perancangan infrastruktur VoIP, mulai dari infrastruktur jaringan VoIP lokal, integrasi jaringan VoIP dengan PBX, infrastruktur jaringan VoIP dengan lebih dari sebuah VoIP server serta analisa kualitas dari layanan VoIP itu sendiri. Hasil dari proyek akhir ini adalah terbentuknya 5 buah topologi jaringan VoIP dengan rata – rata waktu delay sebesar 1.02378 ms, jitter sebesar 0.418 ms, dan throughput 21 KBps. Dimana hasil tersebut telah sesuai dengan standar kualitas layanan VoIP menurut ITU – T G.114.

Pemantauan kondisi dan fase pertumbuhan tanaman melon di lingkungan greenhouse merupakan faktor penting dalam menentukan keberhasilan budidaya dan kualitas hasil panen. Namun, proses pemantauan tersebut masih banyak dilakukan secara manual, sehingga berpotensi menimbulkan keterlambatan dalam pengambilan tindakan pertanian yang tepat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem smart farming berbasis kecerdasan buatan yang mampu melakukan pemantauan kondisi tanaman secara otomatis, prediktif, dan adaptif. Pada penelitian ini, dikembangkan sebuah sistem terintegrasi yang mengombinasikan model visi komputer dan pembelajaran mesin. Model You Only Look Once (YOLO (You Only Live Once)) digunakan untuk mendeteksi fase pertumbuhan tanaman melon berdasarkan citra visual, yaitu fase vegetatif, generatif, dan fruit setting. Selanjutnya, model Long Short-Term Memory (LSTM (Long Short-Term Memory)) diterapkan untuk melakukan prediksi deret waktu terhadap nilai konduktivitas tanah (EC) sebagai dasar pembentukan mekanisme early warning dan anomaly detection. Informasi fase pertumbuhan dari YOLO (You Only Live Once) serta hasil prediksi LSTM (Long Short-Term Memory) kemudian digabungkan dengan data sensor lingkungan untuk menjadi input bagi model Artificial Neural Network (ANN (Artificial Neural Network)) yang berfungsi sebagai sistem pendukung keputusan dalam merekomendasikan tindakan pertanian. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data sensor lingkungan dan citra tanaman melon yang dikumpulkan secara periodik di dalam greenhouse selama periode [ISI RENTANG WAKTU DATASET]. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model YOLO (You Only Live Once) mampu mendeteksi fase pertumbuhan tanaman melon dengan nilai mAP@0.5 sebesar 81.3%. Model LSTM (Long Short-Term Memory) menghasilkan performa prediksi yang baik dengan nilai RMSE sebesar 73.5917, sedangkan model ANN (Artificial Neural Network) mampu mengklasifikasikan rekomendasi tindakan pertanian dengan tingkat akurasi sebesar 0.036354. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa sistem smart farming yang dikembangkan mampu mendukung pemantauan kondisi tanaman melon serta pengambilan keputusan pertanian secara lebih cepat dan akurat. Sistem ini memiliki potensi untuk diterapkan sebagai solusi pertanian presisi berbasis kecerdasan buatan di lingkungan greenhouse.

Semakin berkembangnya teknologi memicu peningkatan jumlah kendaraan bermotor di Indonesia, hal ini berbanding lurus pula dengan pengguna kendaraan di Indonesia menjadi semakin bertambah jumlahnya. Menurut National Highway Safety Transportation Administration (NHSTA), sekitar 29,7% dari kasus kecelakaan penyebabnya adalah tabrakan depan-belakang, dimana 68% dari tabrakan depan-belakang yang terjadi melibatkan sepeda motor dengan kendaraan lainnya. Peran sepeda motor dalam kasus ini tercatat sebagai kendaraan “penyerang”[1].Pada pengusulan penelitian ini akan dibuat sistem yang diharapkan dapat meningkatkan kesadaran pengguna jalan tentang pentingnya berkendara yang aman, dengan cara membuat sistem yang mampu mendeteksi kedalaman injakan tuas rem yang digunakan untuk mengetahui tingkat kedaruratan rem kendaraan, karena akan sangat mempengaruhi keamanan dari kendaraan dibelakang dan sekitarnya, sehingga dibuat pada sisi sensor pengirim (TX) terdapat accelerometer untuk mengetahui posisi kedalam tuas rem yang digunakan, dari posisi tersebut akan dibagi menjadi beberapa kondisi yang akan memiliki inisialisasi data dan respon yang berbeda. Setlah data ditentukan dengan sensor accelerometer, maka data ini akan dikirim dengan sistem visible light communication (VLC) secara wireless ke sisi penerima (RX). Sistem yang dibangun di sisi penerima, dibuat sistem receiver data menggunakan photodioda, dan data itu akan diolah dalam mikroprosesor untuk ditentukan responnya, seperti nyala lampu, suara, serta akan dilengkapi LCD informasi, sehingga apabila ada kondisi darurat, secara otomatis akan memunculkan informasi kondisi terkini. Sistem yang diusung mampu melakukan komunikasi hingga jarak 5 meter dengan sudut 30 derajat antar kendaraan. Diharapkan dari penelitian ini mampu membantu masyarakat dan pemerintah dalam mewujudkan lingkungan berkendara yang aman dan nyaman di Indonesia.

Dalam penggunaanya sebagai penyimpanan energi listrik, terdapat beberapa hal yang dapat membuat umur baterai ( life time) menjadi lebih singkat dan mengalami degradasi kapasitas. Salah satu cara untuk membuat baterai lebih tahan lama dan memperlambat degradasi kemampuan baterai adalah dengan menggunakan Battery Management System (BMS). Pada proyek akhir ini akan digunakan BMS untuk menghitung, memonitor, menyimpan, dan mengontrol parameter-parameter baterai sehingga terhindar dari overcharge dan overdischarge. Pada proses monitoring BMS akan mengambil data arus dan tegangan. Data parameter tersebut akan dihitung agar didapatkan nilai Ah dan State Of Charge ( SOC ). Pada proyek akhir ini digunakan metode Artificial Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) untuk menghitung SOC. Dari penelitian yang telah dilakukan pada saat kondisi charging SOC yang muncul naik seiring dengan kenaikan tegangan dan Ah, pada kondisi awal tegangan baterai yaitu 6.79 V, Ah bernilai 0.37 Ah,dan SOC bernilai 15,2% dan pada akhir proses charging nilai tegangan baterai yaitu 7.93 V, Ah bernilai 1.48 Ah, dan SOC menjadi 60.5%. Pada saat dilakukan discharging nilai SOC menurun seiring dengan penurunan tegangan dan Ah baterai, pada kondisi awal nilai tegangan baterai yaitu 7.71 V, Ah bernilai 2.07 Ah, dan SOC bernilai 80% dan pada akhir proses discharging nilai tegangan yaitu 6.38 V, Ah bernilai 0.65 Ah, dan SOC menjadi 39%

Listrik merupakan salah satu kebutuhan hidup manusia yang sangat berkaitan erat dalam aktivitas kehidupan sehari-hari. Semakin berkembangnya teknologi, peralatan elektronik seperti lampu LED dan smartphone sudah menjadi kebutuhan manusia sehari-hari. Peralatan listrik seperti smartphone tentu memiliki baterai sebagai sistem penyimpanan dayanya. Kapasitas baterai yang terbatas mengakibatkan kegiatan pengisian ulang baterai ini perlu dilakukan. Oleh karena itu, Charger Mini Station ini dibangun sebagai solusi pemenuhan kebutuhan manusia akan pengisian daya pada alat elektronik. Tugas akhir ini dibangun menggunakan metode rancang bangun, yang terdiri dari beberapa tahapan: identifikasi masalah, analisis kebutuhan, perencanaan, pembuatan, dan pengujian alat. Sesuai dengan judul yang diampu, energi yang dimanfaatkan sebagai sumber energi listrik adalah cahaya matahari yang kemudian dikonversi menjadi energi listrik dan disimpan pada baterai. Solar panel dengan kapasitas 50 WP jenis monocrystalline digunakan untuk mengkonversi energi dari cahaya matahari menjadi energi listrik DC yang nantinya akan disimpan pada baterai aki 12 Volt. Solar charge controller (SCC) berfungsi untuk memastikan baterai disuplai dengan tingkat daya yang stabil dan optimal. Energi listrik yang telah melewati SCC kemudian disimpan pada baterai 12 Volt. Selain itu baterai ini nantinya akan berfungsi sebagai suplai daya pada beban yang dipasang dengan boost converter yang tegangan keluarannya 24 Volt dan buck converter yang tegangan keluarannya 5 Volt. Isolated DC-DC converter diintegrasikan pada sistem untuk mencegah masalah short pada converter daya. Dengan menggunakan mikrokontroler, duty cycle dari kedua konverter dapat dikendalikan melalui sinyal PWM serta juga dapat memonitoring tegangan dan arus untuk memastikan operasi yang aman dan efisien. Setelah melalui dua jenis konverter berbeda, beban akan menerima daya sesuai dengan kebutuhan masing-masing yakni lampu LED dengan daya 15 Watt dan smartphone dengan daya sebesar 10 Watt.