Teknologi penginderaan jauh saat ini telah menghasilkan berbagai pemanfaatan, salah satunya adalah klasifikasi tutupan lahan. Teknik ini efektif dalam pemantauan tutupan lahan karena kemampuannya dalam menyediakan informasi spasial di permukaan bumi dengan cepat, luas, tepat dan mudah. Indeks vegetasi yang diperoleh berbasis penginderaan jauh merupakan metode yang cukup sederhana dan efektif untuk evaluasi kuantitatif dan kualitatif tutupan, kekuatan, dan dinamika pertumbuhan vegetasi. Indeks vegetasi menggunakan pantulan dari vegetasi yang umum digunakan untuk mengevaluasi kualitas vegetasi adalah normalized difference vegetation index (NDVI). Analisis klasifikasi tutupan lahan dilakukan dengan NDVI dan algoritme random forest. Algoritme random forest merupakan salah satu algoritme machine learning supervised yang dapat digunakan dalam mengklasifikasikan piksel pada kelas-kelas klasifikasi penutupan lahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan penutupan lahan citra satelit sentinel-2A dengan menggunakan metode NDVI dan algoritme random forest. Hasil dari penelitian ini bahwa nilai NDVI dihasikan adalah -03 -0,91 dan akurasi algoritme random forest 91,39%, dan kappa 0,88, dengan demikian dapat dikatakan bahwa algoritme random forest efektif untuk melakukan klasifikasi tutupan lahan dengan menggunakan citra satelit Sentinel-2.

<span lang="IN">The number of goat populations is increasing all over the world. Sheep and goats are economically potential for business development because they do not require large areas of land, relatively small investment in business capital, and are easy to market. However, the similarities between goats and sheep can make small breeders who are just starting out in business nervous. Therefore, in goats and sheep, an intensive and efficient Precision Livestock Farming system is required. To answer this problem, goat and sheep objects was studied out using the collaboration software programming R and Python which executed in RStudio editor and Anaconda3 with the Tensor flow package. The sample data of 40 images. The model obtained from the classification results uses 20 pictures of goats and 20 pictures of sheep for training and testing. The accuracy produced shows that the prediction of training data at epoch 70 and 100 has the right accuracy with the actual data. This reinforces that the model used is good (fit) to the training dataset, but when it is applied to the testing dataset, the prediction results are still close to perfect. Epoch 70 identifies there is 1 image of a Goat which is recognized as Lamb.</span>

Tujuan penelitian adalah untuk mempermudah pengelolaan dari pihak panti asuhan  maupun dari pengunjung yang datang ke panti asuhan, selain itu juga untuk menghemat penggunaan kertas dan menangani proses pendataan pada panti asuhan yang manual dengan cara komputerisasi. Pada aplikasi ini, bagian tata usaha dapat menangani data anak, data guru, data pramubakti dengan memiliki akses CRUD. Pengunjung dapat menangani data pengunjung, data jadwal kunjungan, data acara dan transaksi sumbangan dengan memiliki akses CRUD. Kepala Panti dapat dengan mudah mencetak laporan yang dibutuhkan dengan cepat tepat dan akurat. Setelah peneliti menganalisis dan merancang sistem informasi pengelolaan panti asuhan ini, akhirnya peneliti dapat menarik kesimpulan sistem yang dibangun adalah sistem informasi berbasis komputer yang mampu mengolah dan menyimpan data serta menghasilkan informasi yang cepat dan akurat. Diharapkan dengan adanya aplikasi ini akan mempermudah pekerjaan para pegawai Panti Sosial Asuhan Anak Putra Utama 1 yang memerlukan keakuratan dan kecepatan informasi.

Perkembangan teknologi yang semakin meningkat menimbulkan sistem Informasi menjadi salah satu bagian fungsional dibidang kesehatan terutama posyandu. Penerapan suatu sistem informasi dapat memberikan proses pelayanan dan pengolahan data menjadi lebih terstruktur dan lebih efektif, namun mengingat masalah yang dihadapi posyandu seruni 3 yaitu masih menggunakan cara manual dalam proses pengolahan data dan kegiatan pelaporan data yang membuat seluruh proses kegiatan posyandu menjadi tidak efektif dan memakan waktu. Berdasarkan permasalahan dan kondisi yang terjadi maka penulis melakukan penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem informasi pendataan yang nantinya dapat berguna untuk mendukung proses kegiatan pelayanan dan pengolahan data pada posyandu seruni 3. Metode penelitian ini menggunakan metode Research and Development. Dalam Perancangan Sistem Informasi Pendataan ini, penulis membuat suatu sistem dalam bahasa pemrograman Java dengan menggunakan Netbeans sebagai platfrom pembuatan aplikasi dan menggunakan MySQL sebagai media penyimpanan data. Sehingga sistem informasi pendataan posyandu ini nantinya dapat memberikan kemudahan dalam proses pelayanan kegiatan posyandu, mempermudah kader posyandu dan memberikan layanan yang maksimal kepada para pasien posyandu.

Latasia Salon merupakan salah satu usaha yang bergerak di bidang kecantikan. Permasalahan yang dihadapi oleh salon adalah proses reservasi yang kurang cepat dan membutuhkan waktu yang lama. Melihat permasalahan yang ada pada Latasia Salon, maka penulis membangun sebuah sistem berbasis website. Dari masalah di atas, adapun tujuan dari penerapan Sistem Informasi Reservasi ini adalah untuk memaksimalkan penggunaan Sistem Informasi Reservasi Jasa Treatment Pada Latasia Salon. Penelitian ini menggunakan metode penelitian R&D (Research & Development) sebagai dasar penelitian. Kegiatan research dilakukan untuk mendapatkan data atau informasi tentang kebutuhan pengguna seperti data menu yang akan digunakan untuk pembuatan sistem. Sedangkan kegiatan development dilakukan untuk merancang, membangun dan menghasilkan sistem informasi. Hasil penelitian berupa sebuah sistem informasi reservasi yang terdiri dari beberapa form dan data laporan. Untuk admin diberikan wewenang untuk pengaksesan keseluruhan sistem sedangkan untuk para pelanggan hanya diberikan hak akses untuk melakukan pemesanan dan melihat menu perawatan dan produk.