Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.208
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Dinamik Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi JURTEKSI JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Jurnal Kewarganegaraan J-Com (Journal of Computer) Bulletin of Information Technology (BIT) Jurnal Algoritma Jurnal Pemberdayaan Sosial dan Teknologi Masyarakat Electronic Journal of Education, Social Economics and Technology Interaksi : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Handayani, Masitah
Unknown Affiliation
Religion Arts Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Nursing Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 18 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 18 Documents
Search

 1   2 
Prediction of Bread Raw Material Stock At Al-Fattah Bakery and Cake Aek Teluk Kiri using SMA method Handayani, Dewi; Handayani, Masitah; Syahputra, Abdul Karim
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 13, No 1 (2024): Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32520/stmsi.v13i1.3535

Abstract

AL- Fattah Bakery and Cake is a company engaged in the production and sale of pastries. In managing raw material inventory, you must ensure sufficient inventory for sales, minimizing the time and costs required. Inventory control is an effort carried out by a company to optimize sales and seek as little risk as possible. The problem faced by AL- Fattah Bakery and Cake for each branch in Asahan Regency is the difficulty in determining the amount of raw material inventory that must be produced in the following month in order to continue to meet customer demand and not cause accumulation over a long period of time and maintain the stability of raw material stock. . Because if there is a buildup of stock, it could result in the product expiring and failing to be distributed to customers. This is caused by customer demand which changes every month following existing trends. The aim of this research is to predict raw material supplies using the SMA (Single Moving Average) method at AL- Fattah Bakery and Cake for each branch in Asahan Regency. Based on the results of the research that has been carried out, the Single Moving Average (SMA) method can help AL- Fattah Bakery and Cake Aek Teluk Kiri with the Single Moving Average Method in predicting the supply of bread raw materials for the following month.
PERFORMANCE ANALYSIS OF CLUSTERING MODELS BASED ON MACHINE LEARNING IN STUNTING DATA MAPPING Handayani, Masitah; Sibuea, Mustika Fitri Larasati
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 9 No. 4 (2023): September 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v9i4.2770

Abstract

Abstract: Stunting is one of the nutritional problems that the world pays the most attention to and a major nutritional problem in Indonesia. Stunting is a problem in toddler growth which is characterized by a toddler's height that is too short compared to toddlers of his age. In the research location, namely Asahan Regency, the mapping of areas prone to increased stunting rates has not been carried out optimally. The process of exploring the stunting data warehouse is useful for adding information that can assist the government in making policies. Therefore, the aim of this research is to map stunting-prone areas in Asahan district based on the number of stunting cases in Asahan district using the machine learning-based K-Means clustering model. Based on previous research reviews, the k-means clustering method used has not used the normalization process. In addition, distance measurement only uses Euclidean Distance. Meanwhile, in this research, clustering performance analysis was carried out using a more in-depth process, namely by applying data normalization at the beginning, using the elbow method to determine the best number of clusters (K), measuring distance using Euclidean Distance, Manhattan Distance and Minkowski Distance to obtain comparison results. better clusters. The analysis results show that the best number of clusters is cluster 2 which shows the mapping results into 2 groups with a DBI of 0.51290 and a silhouette_score of 0.71432. Keywords: stunting; k-means clustering; machine learning Abstrak: Stunting menjadi salah satu permasalahan gizi yang paling diperhatikan dunia dan permasalahan gizi yang utama di Indonesia. Stunting merupakan masalah pada pertumbuhan balita yang ditandai dengan tinggi badan balita yang terlalu pendek dibanding balita seusianya. Pada lokasi penelitian yaitu Kabupaten Asahan, pemetaan daerah rawan peningkatan angka stunting belum dilakukan dengan optimal. Proses eksplorasi gudang data stunting ini berguna untuk menambah informasi yang dapat membantu pemerintah dalam mengambil kebijakan. Maka dari itu, tujuan dari penelitian ini adalah pemetaan daerah rawan stunting di kabupaten Asahan berdasarkan jumlah kasus stunting di Kabupaten Asahan menggunakan model clustering metode K-Means berbasis machine learning. Berdasarkan tinjauan penelitian terdahulu, metode k-means clustering yang digunakan belum menggunakan proses normalisasi. Selain itu, pengukuran jarak hanya menggunakan Euclidean Distance. Sedangkan dalam penelitian ini, analisis kinerja clustering yang dilakukan dengan proses yang lebih mendalam yaitu dengan penerapan normalisasi data di awal, penggunaan elbow method untuk penentuan jumlah cluster (K) terbaik, pengukuran jarak dengan Euclidean Distance, Manhattan Distance dan Minkowski Distance untuk mendapatkan hasil perbandingan cluster yang lebih baik. Hasil analisis menunjukkan bahwa jumlah cluster terbaik yaitu  cluster 2 yang menunjukkan hasil pemetaan menjadi 2 kelompok dengan DBI 0.51290 dan silhouette_score sebesar 0.71432. Kata kunci: stunting; k-means clustering; machine learning
FORECASTING JUMLAH PENGANGGURAN DI KABUPATEN ASAHAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE Syafwan, Havid; Siagian, Febriyaningsih; Putri, Pristiyanilicia; Handayani, Masitah
JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Vol. 5 No. 2 (2021): Volume 5, Nomor 2, Juli 2021
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59697/jtik.v5i2.548

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meramalkan jumlah pengangguran di Kabupaten Asahan pada tahun 2021 menggunakan Metode Weighted Moving Average yang nantinya akan membantu pihak pemerinta daerah dalam mengambil kebijakan mengenai masalah pengangguran ini. Data pengangguran diperoleh dari Instansi Badan Pusat Satatistik (BPS) Kabupaten Asahan dimana data aktualnya diambil dalam kurun waktu 11 tahun terakhir dari tahun 2009 sampai dengan tahun 2020 (data tahun 2016 tidak ada). Metode akurasi yang digunakan pada penelitian ini menggunakan Mean Absolute Deviation (MAD) untuk menghitung jumlah error, Mean Squared Error (MSE) untuk mengevaluasi metode peramalan, dan Mean Absolute Persentage Error (MAPE) untuk menghitung persentase error. Hasil dari penelitian ini berupa peramalan jumlah pengangguran di Kabupten Asahan pada tahun 2021 yaitu sebesar 19851 orang pada nilai bobot 6 dengan nilai MAD sebesar 1763,43, nilai MSE sebesar 8394169,76 serta nilai MAPE sebesar 8,55 %
PEMETAAN LOKASI RAWAN KRIMINALITAS PADA SATRESKRIM POLRES ASAHAN Agustina, Yuli; Syafwan, Havid; Handayani, Masitah
J-Com (Journal of Computer) Vol. 3 No. 2 (2023): Juli 2023
Publisher : STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/j-com.v3i2.2538

Abstract

Abstract: One of the very dangerous and unacceptable crimes is called criminality, which is related to the morals of society, is detrimental to society, and violates the law. In this case, the law enforcers, namely the police, play an essential role in dealing with crimes in society. The crimes that often occur are cases of theft which can be divided into three forms, namely motor vehicle theft (Curanmor), Theft with Weighting (Curat), and Theft with Violence (Curas). As for the Satreskrim Polres Asahan sub-section of Crime and Violence, in this case, they want to provide information to the public about places or locations prone to crime, so an application is made that will help the people in obtaining information about crime-prone areas which can later be used to prevent and monitor these crimes. This study uses a Geographic Information System (GIS), which is part of knowledge based on computer software that is utilized to present information in digital form and analyze the earth's geography to form spatial information. This study aims to apply web-based geographic information in providing information on crime-prone locations in Kisaran City and later to assist the public in obtaining information on crime-prone sites in Kisaran City. The results of this web-based GIS can help and facilitate the community and users in knowing crime-prone locations in the City of Kisaran in knowing crime-prone places or locations at the Asahan Police Criminal Investigation Unit.       Keywords: GIS; criminality; polres asahan; kisaran city Abstrak: Salah satu tindak kejahatan yang sangat membahayakan dan tidak bisa diterima disebut dengan kriminalitas yang berhubungan dengan moral masyarakat, merugikan masyarakat, dan melanggar hukum. Adapun tindak kejahatan yang sering terjadi berupa kasus pencurian yang dapat dibagi dalam 3 bentuk yaitu pencurian kendaraan bermotor (Curanmor), Pencurian dengan Pemberatan (Curat), dan Pencurian dengan Kekerasan (Curas). Adapun pihak Satreskrim Polres Asahan sub bagian Jatanras dalam hal ini ingin memberikan informasi kepada masyarakat mengenai tempat atau lokasi rawan kriminalitas,  sehingga dibuatlah sebuah aplikasi yang nantinya akan membantu masyarakat dalam mendapatkan informasi mengenai lokasi rawan kriminalitas yang nantinya dapat digunakan dalam mencegah dan memantau tindak kriminalitas tersebut. Penelitian ini menggunakan Sistem Informasi Geografi (SIG) yang merupakan bagian dari pengetahuan berdasarkan pada perangkat lunak komputer yang dimanfaatkan dalam menyajikan informasi dalam bentuk digital dan analisa terhadap geografis bumi sehingga membentuk suatu informasi keruangan. Tujuan penelitian ini menerapkan informasi geografis berbasis web dalam memberikan informasi lokasi-lokasi rawan kriminalitas di Kota Kisaran dan nantinya membantu masyarakat dalam mendapatkan informasi lokasi rawan kriminalitas di Kota Kisaran. Hasil dari SIG berbasis web ini dapat membantu dan memudahkan masyarakat dan user dalam mengetahui titik lokasi rawan kriminalitas di Kota Kisaran dalam mengetahui tempat atau lokasi rawan kriminalitas pada Satreskrim Polres Asahan. Kata kunci: SIG; kriminalitas; polres kab.asahan; kota kisaran.
Clustering Minat Pembeli Produk Furniture Menggunakan Algoritma K-Means untuk Strategi Penjualan Indriyani; Handayani, Masitah; Sumantri
Jurnal Algoritma Vol 22 No 2 (2025): Jurnal Algoritma
Publisher : Institut Teknologi Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33364/algoritma/v.22-2.2625

Abstract

Minat beli konsumen merupakan faktor penting dalam menentukan keberhasilan penjualan produk, termasuk industri furniture. Toko Deyumi Jati Sei Piring menghadapi permasalahan dalam memprediksi minat pelanggan terhadap berbagai jenis furniture yang dijual. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan minat beli pelanggan berdasarkan data penjualan menggunakan algoritma K-Means Clustering. Data penelitian mencakup penjualan lima jenis furniture utama selama 12 bulan terakhir. Proses klasterisasi dilakukan untuk membagi produk ke dalam kategori berdasarkan pola penjualan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa lemari, tempat tidur, dan kursi termasuk dalam kategori produk dengan minat beli tinggi, sedangkan meja, rak TV, dan beberapa produk lainnya tergolong pada kategori dengan minat rendah. Informasi ini dapat membantu perusahaan menentukan strategi produksi, pengelolaan stok, serta penempatan barang secara lebih efisien. Selain itu, penelitian ini menghasilkan sistem berbasis web yang terintegrasi dengan metode K-Means, sehingga pemilik usaha dapat secara real-time memantau kategori produk dan menyesuaikan strategi penjualan. Kontribusi utama penelitian ini adalah menyediakan sistem pendukung keputusan berbasis data mining yang membantu perusahaan meminimalkan risiko kelebihan atau kekurangan stok. Dengan demikian, penerapan algoritma K-Means terbukti efektif dalam mengidentifikasi pola minat beli konsumen dan mendukung perencanaan bisnis yang lebih baik.
Perbandingan Metode ARAS dan TOPSIS untuk Menentukan Siswa Penerima Beasiswa Berprestasi Hutahaean, Jeperson; Mulyani, Neni; Handayani, Masitah; Irianto, Irianto; Irawati, Novica
Bulletin of Information Technology (BIT) Vol 6 No 4 (2025): Desember 2025
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bit.v7i1.2333

Abstract

Proses penentuan siswa yang layak menerima beasiswa berprestasi seringkali hanya berdasarkan seleksi berkas, yang memakan waktu lama dan dapat menghasilkan keputusan yang kurang akurat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan yang mempercepat proses seleksi siswa penerima beasiswa berprestasi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah ARAS (Additive Ratio Assessment) dan TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution). Kedua metode ini dipilih karena mampu menyeleksi alternatif terbaik berdasarkan pembobotan dan memilih tujuan berdasarkan kriteria yang berbeda, yaitu benefit dan cost. Metode ARAS menghasilkan ranking berdasarkan perbandingan fungsi utilitas alternatif dengan nilai fungsi utilitas optimal, sementara metode TOPSIS menghasilkan ranking berdasarkan jarak terpendek dengan solusi ideal positif dan jarak terpanjang dengan solusi ideal negatif. Dari nilai-nilai tersebut, alternatif yang memenuhi kriteria ditetapkan sebagai siswa penerima beasiswa berprestasi melalui perhitungan menggunakan metode ARAS dan TOPSIS. Hasil uji korelasi Rank M Arsya Almusa menunjukkan nilai 1,0546 untuk ARAS dan 0,8739 untuk TOPSIS. Hasil perhitungan secara manual dan melalui sistem memberikan hasil yang sama, sehingga sistem dapat digunakan untuk menentukan siswa penerima beasiswa berprestasi.
Prediksi Jumlah Donor Darah menggunakan Pendekatan WMA dI Kantor PMI Kabupaten Asahan Aulia, Karina Putri; Handayani, Masitah; Latiffani, Chitra
Dinamik Vol 31 No 1 (2026)
Publisher : Universitas Stikubank

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35315/dinamik.v31i1.10315

Abstract

The rapid development of information technology in today's digital era has significantly impacted organizational performance, particularly in data management and resource planning. One organization that heavily relies on accurate data availability is the Indonesian Red Cross (PMI), especially its Blood Donor Unit (UDD). UDD PMI of Asahan Regency faces challenges in determining monthly blood donor targets to maintain stable blood stock. A shortage of blood supply can be fatal for patients requiring transfusions. Therefore, a system is needed to forecast the number of blood donors, allowing for more accurate decision-making. This study utilizes the Weighted Moving Average (WMA) method to predict the number of blood donors for the following month based on historical data from March 2024 to March 2025. The WMA method is chosen for its ability to assign greater weight to recent data, making the forecast more relevant and accurate. The results of this research are expected to assist UDD PMI Asahan Regency in anticipating blood needs and maintaining optimal stock availability.
INVENTORY CONTROL OF DISPOSABLE MEDICAL SUPPLIES USING REORDER POINT METHOD Febrina Aulya Putri; Handayani, Masitah; Sahren, Sahren
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 12 No. 2 (2026): Maret 2026
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v12i2.4430

Abstract

Abstract: Inventory management of consumable medical devices and drugs plays a crucial role in maintaining the continuity of healthcare operations. However, Jelita Dental Care still faces challenges in recording and controlling stock due to manual procedures, which can lead to data inaccuracy, procurement delays, and the risk of stockouts. To address these issues, this study aims to develop a web-based Electronic Supply Chain Management (E-SCM) system that integrates stock monitoring and procurement processes. The Reorder Point (ROP) method is applied to determine the optimal reorder point based on average demand, lead time, and safety stock. This system was built using the PHP programming language and MySQL database. The results show that the JelitaMed system is able to improve the effectiveness and accuracy of inventory management, simplify the structured procurement submission process between the admin, owner, and supplier, and support decision-making in maintaining the availability of consumable medical devices and drugs. Thus, the implementation of E-SCM combined with the ROP method is a practical solution to improve inventory control in small-scale health clinics. Keywords: e-scm; inventory; information system; medical supplies; reorder point. Abstrak: Pengelolaan persediaan alat dan obat medis habis pakai memiliki peran penting dalam menjaga keberlangsungan operasional layanan kesehatan. Namun, Jelita Dental Care masih menghadapi kendala dalam pencatatan dan pengendalian stok akibat prosedur manual, yang dapat menyebabkan ketidaktepatan data, keterlambatan pengadaan, serta risiko kekurangan persediaan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem Electronic Supply Chain Management (E-SCM) berbasis web yang mengintegrasikan pemantauan stok dan proses pengadaan. Metode Reorder Point (ROP) diterapkan untuk menentukan waktu pemesanan ulang yang optimal berdasarkan permintaan rata-rata, lead time, dan safety stock. Sistem ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem JelitaMed mampu meningkatkan efektivitas dan akurasi pengelolaan persediaan, mempermudah proses pengajuan pengadaan secara terstruktur antara admin, owner, dan supplier, serta mendukung pengambilan keputusan dalam menjaga ketersediaan alat dan obat medis habis pakai. Dengan demikian, penerapan E-SCM yang dikombinasikan dengan metode ROP menjadi solusi praktis untuk meningkatkan pengendalian persediaan pada klinik kesehatan skala kecil. Kata kunci: alat medis; e-scm; persediaan; reorder point; sistem informasi
Co-Authors Alhidayah, Riama Anggraeni, Nawang Aulia, Karina Putri Dewi Handayani Febrina Aulya Putri Havid Syafwan Helmiah, Fauriatun Imran Imran Indriyani Irawati, Novica Irianto Irianto Iwan Ramadhan Jeperson Hutahaean Larasati, Mustika Fitri Latiffani, Chitra Mustika Fitri Larasati Sibuea Natasya, Tri Adetia Nofitri, Rika Okianna Okianna Putri, Pristiyanilicia Rahayu, Elly Risnawati Risnawati Rizki Rahmawati, Rizki sahren, sahren Sari, Ade Mutiara Siagian, Febriyaningsih Sumantri Sundari Sundari Syahputra, Abdul Karim Ubaidillah, Abdul Azis Yuli Agustina, Yuli Zulkhairani, Zulkhairani