Aplikasi media pembelajaran aksara carakan madura berbasis 2D menggunakan Smart Apps Creator untuk membantu siswa kelas 6 SDN Kertasada, dirancang untuk mempermudah proses belajar mengajar ilmu mata pelajaran bahasa madura yaitu Aksara Madura. Aplikasi media pembelajaran ini tidak hanya membantu siswa memahami Aksara Madura secara lebih muda dan menyenangkan, tetapi juga berkontribusi dalam pelestarian budaya lokal melalui pendekatan teknologi. Aplikasi ini dilengkapi dengan fitur-fitur yang menarik seperti animasi, suara, dan permainan edukatif yang dirancang khusus sesuai dengan perkembangan siswa kelas 6. Aplikasi ini menggunakan metodologi desain dan pengembangan perangkat lunak, mulai dari analisis kebutuhan, desain, implementasi, hingga pengujian. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa aplikasi ini dapat meningkatkan minat dan pemahaman anak-anak dalam mempelajari Aksara Madura.

Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi saat ini sudah merambah sisi kehidupan. Teknologi informasi adalah salah satu dari perkembangan teknologi yang berkembang pesat, sehingga kebutuhan informasi akan terus bertambah dan dibutuhkan. Perkembangan teknologi informasi dapat dimanfaatkan dalam berbagai bidang, salah satunya yaitu pada bidang kehidupan, dalam hal ini khususnya yaitu PT Pesona Khatulistiwa Nusantara yang memiliki tingkat rutinitas yang tinggi dalam pengelolaan data yang termanajemen. PT Pesona Khatulistiwa Nusantara adalah salah satu perusahaan yang bergerak di bidang tambang batubara. Namun, seiring dengan kemajuan zaman terutama di bidang informasi dan teknologi PT Pesona Khatulistiwa Nusantara membutuhkan dukungan atau supporting dalam bidang informasi dan teknologi. Semua bagian tersebut harus saling memiliki kerja sama dan harus terorganisasi dengan baik agar perusahaan ini dapat berkembang. Untuk mendukung dalam pelaksanaan pekerjaan sehari-hari maka PT Pesona Khatulistiwa Nusantara memerlukan aplikasi dalam bidang informasi dan teknologi agar pekerjaan tersebut lebih mudah dan dapat diselesaikan dengan baik. Pada pengerjaan laporan kerja praktik kali ini akan membahas mengenai sistem informasi para penerima manfaat program Community Development ( Pendidikan dan Pengetahuan ) di PT Pesona Khatulistiwa Nusantara.\r\n

Dalam mobile robot ini dirancang sistem navigasi luar ruang berbasis posisi dengan metode Potential Field. Sistem navigasi diterapkan pada autonomous mobile robot yang bergerak di darat. Sistem navigasi dirancang agar autonomous mobile robot mampu mengenali posisi dan arah berdasarkan sistem koordinat Bumi, mampu malakukan koreksi arah gerak (bearing correction) dan memperkirakan jarak yang telah ditempuh, untuk meningkatkan akurasi dalam mencapai posisi tujuan, dengan rute yang telah ditentukan oleh operator. Modul GPS receiver digunakan sebagai penentu posisi. Pada mobile robot ini menggunakan kendali jarak jauh berbasis GPS sehingga memungkinkan robot bergerak sesuai dengan trajektori yang kita inginkan. Pada keadaan lain ketika robot tidak memungkinkan melewati halangan, maka robot akan menghindari halangan dengan sensor ultrasonik dan CMPS10 sebagai penentu arah dalam sistem navigasi, dan setelah itu robot akan kembali lagi menuju titik koordinat yang telah ditentukan. Pada kasus ini menggunakan metode Potential Field untuk menghindari halangan sehingga dapat mengoptimalkan pergerakan dengan baik.

Teknologi Smart Home berkembang pesat sebagai solusi untuk meningkatkan kenyamanan dan efisiensi energi dalam rumah tangga. Salah satu metode interaksi yang paling intuitif dalam sistem rumah pintar adalah penggunaan perintah suara (voice-activated). Namun, sebagian besar sistem pengenalan suara saat ini sangat bergantung pada koneksi internet (cloud), yang memiliki kelemahan terkait latensi dan privasi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem Smart Home Voice Activated yang bekerja secara offline menggunakan mikrokontroler ESP32. Sistem ini dirancang menggunakan modul mikrofon I2S INMP441 untuk akuisisi suara dan modul relay untuk mengendalikan perangkat listrik (lampu dan kipas angin). Pengolahan sinyal suara dilakukan menggunakan Tiny Machine Learning (TinyML) melalui platform Edge Impulse. Metode ekstraksi fitur Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) dan klasifikasi Neural Network digunakan untuk melatih model agar dapat mengenali wake word "Hai Zea" dan perintah (on dapur, off dapur, on kamar, off kamar, kipas satu, kipas dua, off kipas) Hasil pelatihan model menunjukkan akurasi sebesar 90,2% dengan akurasi pengujian model sebesar 83,69%. Berdasarkan pengujian perangkat keras, sistem mampu merespons perintah suara untuk menyalakan atau mematikan lampu dan kipas dengan tingkat keberhasilan 100% pada kondisi ruangan hening dengan jarak efektif 0,5meter hingga 1 meter. Pada kondisi lingkungan bising (suara percakapan), akurasi sistem mengalami penurunan menjadi 60% - 80%. selain itu, Sistem tidak merespons perintah dari suara pengguna yang tidak terdaftar dalam data latih.

Panel surya memiliki kelebihan mengubah cahaya matahari menjadi listrik yang ramah lingkungan. Namum pemanfaatan panel surya juga memiliki kelemahan terkait dengan efisiensi dalam mengkonversi energi matahari. Daya keluaran panel surya dipengaruhi oleh kondisi lingkungan yaitu irradiasi matahari dan temperatur. Pada daerah instalasi panel surya dengan area yang luas, terdapat beberapa kondisi dimana panel surya tertutup oleh awan, dedaunan, dan lain-lain. Kondisi ini menyebabkan partial shading dan penyinaran tidak seragam. Karakteristik daya keluaran panel surya dalam kondisi partial shading menunjukkan adanya beberapa puncak daya yang disebut Global Maximum Power Point (GMPP) dan Local Maximum Power Point (LMPP). Maximum Power Point Tracking (MPPT) adalah salah satu metode untuk meningkatkan effisiensi konversi energi panel surya. Metode MPPT konvensional seperti Perturb and Observe (P&O) pada kondisi partial shading dengan penyinaran tidak seragam, dapat terjebak pada LMPP dan tidak dapat mencapai GMPP. Pada penelitian ini, algoritma metaheuristik Spotted Hyena Optimizer (SHO) yang terinspirasi oleh perilaku biologis hewan diusulkan sebagai algoritma untuk MPPT, selain itu juga dilakukan beberapa modifikasi untuk meningkatkan kinerja algoritma SHO. Berdasarkan hasil pengujian eksperimen SHO-MPPT dapat melacak titik GMPP tetapi terdapat fluktuasi daya sebelum mencapai titik GMPP, sedangkan untuk algoritma SHO yang dikembangkan yaitu algoritma Improved SHO dan Improved B-SHO MPPT memiliki kinerja yang lebih baik dengan mengurangi fluktuasi daya dan waktu untuk melacak GMPP. Nilai akurasi algoritma SHO, improved SHO dan Improved B-SHO dalam melacak GMPP diatas 95%.