Sistem komunikasi kendaraan dengan infrastruktur sangat diperlukan dalam mengatur keselamatan berlalu lintas. Sisitem komunikasi ini termasuk dalam system komunikasi DSRC yang menggunakan protocol system komunikasi wireless 802.11p. Sistem mengatur komunikasi antara Road Side Unit yang terpasang pada infrastruktur jalan raya dan On Board Unit yang terpasang pada kendaraan Pada penelitian ini dirancang sebuah simulasi menggunakan matlab dan NS2 untuk melihat performansi dari Sistem Komunikasi Kendaraan dengan infrasruktur yang diterapkan pada Kota Surabaya yang tergolong urban area. Hasil dari penelitian ini guna mendapatkan nilai performansi berupa BER dan PER pada jalan protocol Kota Surabaya untuk penerapan komunikasi kendaraan dengan infrastruktur (V2I). Kondisi penelitian yang digunakan adalah LOS dan NLOS dengan ketinggian antenna RSU 5-11 meter dan tinggi OBU sesuai dengan tinggi kendaraan di jalan. untuk mendapatkan target BER 10-6 kumulatif interferensi yang diperbolehkan adalah 8,2 % dari daya terima. Dan untuk mendapatkan teget PER 10-6 adalah 7,2 % dari daya terima.

Sampah plastik merupakan golongan jenis sampah yang sangat sulit untuk terurai. Sebagian sampah plastik biasanya digunakan dalam hal pengemasan yang digunakan sehari hari. Secara tidak sadar penggunaan plastik sudah menjadi zona nyaman bagi banyak orang karena kegunaannya yang praktis dan mudah didapat. Tetapi sampah plastik juga membawa dampak negatif bagi kehidupan manusia dan lingkungannya. dampak yang ditimbulkan contohnya pencemaran air laut yang dapat mengganggu rantai makanan dan membunuh hewan laut, pencemaran air tanah karena sampah plastik tidak mudah terurai, dan lain-lain. Solusi terbaik untuk mengurangi sampah plastik yaitu membiasakan diri untuk membuang sampah pada tempat yang diharuskan. Oleh Karena itu penulis ingin membuat suatu teknologi yang dapat mendeteksi sampah botol plastik. Dimana teknologi tersebut diharapkan dapat mengurangi dampak dari sampah plastik. Teknologi tersebut dapat mendeteksi bentuk dan jenis sampah yang akan dibuang. Selain itu pengguna akan menerima reward berupa E Tiket untuk mengendarai transportasi umum. Dari pengujian sistem ini dibutuhkan sampel positif dan sampel negatif. Sampel positif merupakan beberapa gambar dari objek yang akan kita deteksi. Sedangkan sampel negatif merupakan beberapa gambar objek acak(random) diluar deteksi kita. Sampel positif yang diambil sebanyak lebih dari 400 gambar, sedangkan sampel negatif sebanyak lebih dari 500 gambar. Saat kamera mendeteksi adanya botol yang masuk, servo akan mulai berputar dengan delay 2 detik untuk memutar wadah botol. Setelah itu servo akan kembali ke posisi awal dengan delay 2 detik. Setelah mencapai poin yang ditentukan generate kode akan dijalankan dan masuk ke database. Generate kode tersebut akan digunakan untuk tiket transportasi umum. Pada tampilan tiket terdapat kode tiket, waktu pembelian, waktu hangus dan status berlaku. Waktu berlau tiket tersebut adalah 2 jam pemakaian. Penulis juga melakukan pengujian untuk mendeteksi tiga ukuran botol yang berbeda, yaitu kecil, sedang dan besar. Pada botol ukuran kecil (350 ml) diketahui memiliki presentase akurasi sebesar 90 persen, botol ukuran sedang (600 ml) memiliki presenstase akurasi 70 persen, sedangkan botol ukuran besar (1500 ml) memiliki presentase akurasi sebesar 80 persen. Pengukuran tersebut dilakukan sebanyak 10 kali percobaan pada masing-masing jenis ukuran botol.

Saat ini penetasan tidak lagi menggunakan induk untuk dapat menetaskannya, tetapi dibuat alat penetasan telur yang cara kerjanya hampir sama dengan penetasan induk. Aspek yang menentukan keberhasilan dalam menetas salah satunya pada suhu dan kelembaban. Kestabilan suhu dan kelembaban dalam proses penetasan sangat berperan penting. Suhu yang dibutuhkan pada masa penetasan telur adalah 36o C – 38o C dengan kelembaban mencapai 60% - 70%. Selain itu, ada beberapa tahapan yang dilakukan, salah satunya adalah pembalikan telur bebek. Sebelum itu, telur disemprotkan air bersih untuk menstabilkan kelembapan pada telur. Dalam praktiknya, seorang peternak hanya mengandalkan indera perasa untuk merasakan suhu pada alat tersebut. Lampu pijar yang diatur agar dapat menyala dan mati secara otomatis dihubungkan dengan Thermostat mekanikal yaitu tidak menampilkan data suhu dan kelembapan. Oleh karena itu, monitoring suhu dan kelembapan berbasis augmented reality akan menjadi solusi yang efektif untuk digunakan pemantauan. Prototype sistem yang akan dibuat yakni memantau suhu dan kelembapan alat penetasan telur bebek dengan mikrokontroler ESP32 yang menggunakan Sensor DHT22 sebagai pengambilan data suhu dan kelembapan. Data tersebut akan disimpan pada ESP32 yang kemudian akan dihubungkan ke PC. Data akan ditampilkan melalui Software Processing yang sebelumnya dihubungkan terlebih dahulu dengan mikrokontroler ESP32 yang dapat diakses melalui penanda (marker). User dapat melakukan pemantauan dengan mengakses marker yang nantinya akan menampilkan suhu dan kelembapan berbasis augmented reality yakni dalam bentuk obyek nyata animasi 3D. Suhu dan kelembapan akan ditampilkan secara realtime sehingga dengan adanya sistem pemantauan tersebut, diharapkan dapat mempermudah user (peternak) dalam melakukan pemantauan terhadap suhu dan kelembapan.

Penelitian ini mengembangkan sistem smart farming precision berbasis machine learning untuk mengidentifikasi hama dan penyakit pada tanaman padi di sawah tadah hujan. Permasalahan utama adalah kurangnya tenaga ahli dan kompleksitas dalam mendeteksi Organisme Pengganggu Tanaman (OPT) yang mengurangi produktivitas padi. Solusi yang ditawarkan melibatkan penggunaan teknologi kamera dan algoritma kecerdasan buatan untuk analisis visual gejala hama dan penyakit pada tanaman padi. Fitur deteksi visual sistem ini mampu mengenali ciri-ciri serangan berdasarkan gambar yang diambil di lapangan, sementara algoritma machine learning digunakan untuk mempelajari dan mengklasifikasikan berbagai jenis OPT dengan akurasi tinggi. Pendekatan baru menggunakan deep metric learning dan k-NN classifier menghasilkan akurasi maksimum 0.920 pada ResNet-50 dan 0.878 pada ResNet-152, melampaui metode klasifikasi deep learning konvensional. Model terbaik diterapkan pada platform komputasi awan berbasis serverless untuk inferensi. Selain itu, sistem ini mengusulkan aplikasi pemetaan interaktif berbasis web yang memungkinkan petani mengakses informasi deteksi dan rekomendasi pengendalian OPT secara mudah dan real-time. Untuk mengatasi biaya tinggi dan kebutuhan teknis kamera multispektral, digunakan model CycleGAN yang mengubah gambar RGB dari drone menjadi gambar NDVI. Model ini dilatih menggunakan dataset tidak berpasangan dari gambar RGB dan NDVI, dengan hasil menunjukkan kinerja superior dalam menciptakan gambar NDVI sintetis. Hasil terbaik yang dicapai adalah Normalized Root Mean Square Error (NRMSE) sebesar 0.327, Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) sebesar 16.330, skor Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB) sebesar 0.859, dan Structural Similarity Index (SSIM) sebesar 0.757. Model ini diimplementasikan pada perangkat microcomputer Raspberry Pi 4B dengan waktu komputasi rata-rata 21 detik, cocok untuk penggunaan pada drone. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini berhasil meningkatkan efisiensi dalam identifikasi hama dan penyakit, serta memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan produktivitas pertanian padi di sawah tadah hujan. Sistem ini diharapkan menjadi solusi inovatif untuk mendukung pertanian presisi dan meningkatkan ketahanan pangan di Indonesia.

Melihat inovasi teknologi serba portable dan untouchable menjadi sebuah tren, banyak bermunculan teknologi baru karena tuntutan kebutuhan yang ingin praktis dan mudah digunakan. Menawarkan sebuah terobosan baru dalam dunia pengukuran berupa sebuah alat pengukur panjang benda secara sederhana. Pengguna teknologi ini tidak perlu repot lagi membawa alat bantu ukur berupa penggaris atau meteran. Cara membuat sistem yang mampu menjadi sebuah alat yang dapat mengukur panjang sebuah benda yang pengukurannya melalui jarak jauh. Dengan memanfaatkan sensor yang sudah ada seperti sensor jarak jauh inframerah serta sensor mouse optik dapat dikombinasikan dan menciptakan sebuah rancangan bangun alat pengukur panjang benda secara contactless menggunakan sensor inframerah dan sensor mouse optik. Alat ini didukung pula melalui pendekatan metode perhitungannya rumus matematika phitagoras yang mana memanfaatkan salah satu komponen dari segitiga untuk mendapatkan sisi yang dicari. Hasilnya yang terbaca pada mikro mode otomatis memiliki selisih pengukuran antara 0,1 – 2,7 cm dan mode manual memiliki selisih 0,3 – 0,7cm. Dengan adanya alat ini dapat membantu manusia dalam mengatasi permasalahan yang ada pada saat melakukan pengukuran serta menjadi batu loncatan untuk menciptakan hal-hal kreatif lainnya.