The purpose of this study was to determine the influence of users and the effectiveness of the Plastic Bottle Waste Compression Tool "Bottlepress" as an innovation in protecting the environment. The method used is a quantitative survey form using the Google Form platform in the form of a questionnaire to obtain a sample. Simple Linear Regression and Correlation methods were used as data analysis of this study.  The results of this study indicate that there is no influence between user convenience on compression tools with a greater significance ?> 0.05, namely 0.373 and a regression coefficient of 0.167 units or 16.7% positive value.

Drone Spray for Base Rot Disease Detection in Oil Palm Plants aims to increase the effectiveness of disease detection and control using drone technology. Stem base rot disease, caused by the fungus Ganoderma boninense, threatens oil palm productivity in Indonesia. Drone technology with near-infrared (NIR) sensors and image processing is used to detect early signs of the disease, enabling timely preventive action. A drone equipped with a Raspberry Pi camera and NoIR V2 pro-duces high-resolution images for NIR reflectance analysis. The research included field observations, expert interviews, and sensor data collection for evaluation of the effectiveness of this technology. Results show that the use of drones can in-crease disease detection efficiency by 85%, reduce operational costs, and minimize health risks for workers. This drone technology has great potential to improve the productivity and sustainability of the palm oil industry in Indonesia. This research recommends the adoption of drone technology in the agricultural sector to address plant disease challenges more efficiently and effectively.

Keywords: Disease, Drone, NIR, Oil Palm.

ABSTRAK

Drone Semprot untuk Deteksi Penyakit Busuk Pangkal Batang pada Tanaman Kelapa Sawit bertujuan meningkatkan efektivitas deteksi dan pengendalian penyakit menggunakan teknologi drone. Penyakit busuk pangkal batang, disebabkan oleh jamur Ganoderma boninense, mengancam produktivitas kelapa sawit di Indonesia. Teknologi drone dengan sensor inframerah dekat (NIR) dan image processing digunakan untuk mendeteksi tanda-tanda awal penyakit, memungkinkan tindakan preventif yang tepat waktu. Drone yang dilengkapi kamera Raspberry Pi dan NoIR V2 menghasilkan citra yang memiliki resolusi tinggi untuk analisis reflektansi NIR. Penelitian ini mencakup observasi lapangan, wawancara dengan pakar, dan pengumpulan data sensor untuk evaluasi efektivitas teknologi ini. Hasil menunjukkan bahwa penggunaan drone dapat meningkatkan efisiensi deteksi penyakit hingga 85%, mengurangi biaya operasional, dan meminimalkan risiko kesehatan bagi pekerja. Teknologi drone ini berpotensi besar dalam meningkatkan produktivitas dan keberlanjutan industri kelapa sawit di Indonesia. Penelitian ini merekomendasikan adopsi teknologi drone dalam sektor pertanian untuk mengatasi tantangan penyakit tanaman secara lebih efisien dan efektif.

The purpose of this research is to ascertain how satisfied users are with the functionality of the IoT-based “BottlePress” plastic bottle waste compression tool. This research uses a survey method with quantitative research with a sampling technique, namely distributing online questionnaires via Google Form. A simple regression test was used to analyze data obtained from filling out the questionnaire. According to the research findings, most users are satisfied with the performance of the IoT-based “BottlePress” plastic bottle waste compression tool.

<p class="Abstract" align="center"><strong>ABSTRACT</strong></p><p><em>Turning on the lights in the room is still done manually by pressing the light button. Switches, as electrical devices, are used to turn lights on or off. There are many innovative ways to make human tasks easier, one of which is by using motion sensors that replace manual switches. This research uses a motion sensor as a control to flow or cut off electric current without any physical contact between the user and the device being controlled. This research is the development of an ESP32-based system as a Wi-Fi module that integrates sound technology, automatic lights, and food ordering buttons connected to the Blynk application. This research is designed to provide innovative solutions in organizing the environment and services of a food court. The sound system is implemented through the ESP32 to record and play sound as needed. Automatic lights use PIR sensors to detect movement and control lighting automatically. The food ordering button integrates with the Blynk app allowing real-time monitoring of button activity to manage orders more effectively. The test and evaluation results show that this research succeeded in achieving its objectives well. This system can increase user comfort, energy efficiency, and provide monitoring through the Blynk application. Further analysis can be performed to improve functionality and adapt this system to specific user needs.</em></p><p><em> </em></p><p><em>Keywords: Blynk, ESP32, Lights, Monitoring, Motion Snesor.</em></p><p> </p><p class="Abstract" align="center"><strong>ABSTRAK</strong></p><p><em>Untuk menyalakan lampu di dalam ruangan masih dilakukan secara manual dengan menekan tombol lampu. Saklar, sebagai perangkat listrik, digunakan untuk menghidupkan atau mematikan lampu. Ada banyak cara inovatif untuk mempermudah tugas manusia, salah satunya adalah dengan menggunakan sensor gerak yang menggantikan saklar manual. Penelitian ini menggunakan sensor gerak sebagai kontrol untuk mengalirkan atau memutus arus listrik tanpa adanya kontak fisik antara pengguna dan perangkat yang dikendalikan. Penelitian ini merupakan pengembangan sistem berbasis ESP32 sebagai modul Wi-Fi yang mengintegrasikan teknologi suara, lampu otomatis, dan tombol pemesanan makanan yang terhubung dengan aplikasi Blynk. Penelitian ini dirancang untuk memberikan solusi inovatif dalam pengaturan lingkungan dan layanan sebuah food court. Sistem suara diimplementasikan melalui ESP32 untuk merekam dan memutar suara sesuai kebutuhan. Lampu otomatis menggunakan sensor PIR untuk mendeteksi gerakan dan mengontrol pencahayaan secara otomatis. Tombol pemesanan makanan terintegrasi dengan aplikasi Blynk yang memungkinkan pemantauan secara real-time dari aktivitas tombol untuk mengelola pesanan dengan lebih efektif. Hasil pengujian dan evaluasi menunjukkan bahwa penelitian ini berhasil mencapai tujuannya dengan baik. Sistem ini dapat meningkatkan kenyamanan pengguna, efisiensi energi, dan memberikan pemantauan melalui aplikasi Blynk. Analisis lebih lanjut dapat dilakukan untuk meningkatkan fungsionalitas dan menyesuaikan sistem ini dengan kebutuhan spesifik pengguna.</em></p>