Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JISTech (Journal of Islamic Science and Technology)
Kholijah, Gusmi
Universitas Jambi
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Materials Science & Nanotechnology Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Analisis Pengelompokan Bulan Berdasarkan Jenis Surat Tahun 2023 Menggunakan Metode K-Means di UPTD/SAMSAT Kabupaten Bungo Nurmarita, Nurmarita; Kholijah, Gusmi; Syafmen, Wardi
JISTech (Journal of Islamic Science and Technology) Vol 10, No 1 (2025)
Publisher : UIN Sumatera Utara Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30829/jistech.v10i1.23801

Abstract

Pengelolaan data menjadi kunci efisiensi pelayanan publik di era digital, termasuk di UPTD/SAMSAT Kabupaten Bungo yang menangani pajak kendaraan serta pengolahan surat. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi pola aktivitas surat sepanjang tahun 2023 dengan mengelompokkan bulan berdasarkan karakteristik jenis surat menggunakan metode K-Means Clustering, salah satu metode non-hierarkis yang efektif untuk segmentasi data. Empat variabel dianalisis: Surat Masuk, Surat Keluar, Surat Perintah Tugas (SPT), dan Surat Perintah Perjalanan Dinas (SPPD). Jumlah klaster optimal ditentukan dengan metode Elbow, menunjukkan tiga klaster optimal (k=3). Hasilnya, klaster 1 (September, November, Desember) menunjukkan aktivitas surat tertinggi; klaster 2 (Januari, Februari, April, Mei, Juni, Agustus, Oktober) memiliki aktivitas normal; dan klaster 3 (Maret, Juli) menonjol dengan jumlah surat masuk yang sangat tinggi. Nilai BCSS sebesar 64,6% mengindikasikan pemisahan klaster yang cukup baik. Temuan ini memberikan wawasan penting bagi instansi dalam merancang strategi pengelolaan surat berbasis waktu, seperti perencanaan beban kerja dan penguatan sistem arsip digital, sehingga pelayanan administrasi dapat meningkat secara terstruktur dan berbasis data.
Prediksi Tinggi Muka Air Di Lahan Gambut Provinsi Jambi Berdasarkan Curah Hujan, Suhu Dan Kelembapan Udara Menggunakan Metode Random Forest Regression Irawan, Randi; Kholijah, Gusmi; Multahadah, Cut
JISTech (Journal of Islamic Science and Technology) Vol 10, No 1 (2025)
Publisher : UIN Sumatera Utara Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30829/jistech.v10i1.24569

Abstract

Lahan gambut merupakan ekosistem penting yang rentan terhadap kerusakan, terutama akibat kebakaran yang sering dipicu oleh penurunan tinggi muka air (TMA). Provinsi Jambi, sebagai salah satu wilayah dengan luasan gambut yang signifikan, mengalami kebakaran berulang dalam beberapa tahun terakhir. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi TMA berbasis algoritma Random Forest Regression guna mendukung mitigasi kebakaran dan pengelolaan lahan gambut berkelanjutan. Model dilatih menggunakan data iklim (curah hujan, suhu, dan kelembaban udara) dari tahun 2019 hingga 2024 di wilayah gambut Provinsi Jambi, dengan 100 pohon keputusan dan pendekatan bootstrap sampling, menggunakan Python dan pustaka Scikit-Learn. Hasil evaluasi menunjukkan performa model yang cukup baik, dengan nilai RMSE sebesar 0,1173 dan R² sebesar 0,7182, yang berarti sekitar 72% variasi TMA dapat dijelaskan oleh model. Analisis feature importance mengidentifikasi curah hujan sebagai faktor paling berpengaruh yaitu sebesar 51.05%, disusul kelembaban sebesar 32.9% dan suhu sebesar 11.9%. Temuan ini menegaskan peran utama curah hujan dalam dinamika TMA, serta potensi penggunaan model sebagai alat bantu dalam sistem peringatan dini dan perencanaan pengelolaan lahan gambut yang lebih efektif.
Peramalan Permintaan Dan Optimasi Persediaan BBM Menggunakan Metode Moving Average Dan Goal Programming Nduru, Piky Pratama; Kholijah, Gusmi
JISTech (Journal of Islamic Science and Technology) Vol 10, No 1 (2025)
Publisher : UIN Sumatera Utara Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30829/jistech.v10i1.23346

Abstract

Permintaan bahan bakar minyak (BBM) di PT Pertamina EP Asset-1 Field Jambi yang berfluktuasi dapat menimbulkan risiko kekurangan atau kelebihan stok, sehingga berdampak pada peningkatan biaya operasional dan gangguan distribusi. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan permintaan BBM jenis solar menggunakan metode Moving Average orde 3 serta mengoptimalkan persediaannya melalui pendekatan Goal Programming. Data historis permintaan BBM tahun 2023 dari tiga lokasi penyimpanan, yaitu Kenali Asam, Bajubang, dan Tempino, digunakan sebagai dasar analisis. Akurasi hasil peramalan dievaluasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE), yang menunjukkan tingkat akurasi baik di Kenali Asam (18%) serta cukup layak di Bajubang (32%) dan Tempino (35%). Model Goal Programming kemudian disusun untuk memaksimalkan ketersediaan stok dan meminimalkan deviasi negatif dari target permintaan, dengan penyelesaian menggunakan Excel Solver. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa penerapan metode peramalan yang terintegrasi dengan optimasi persediaan dapat membantu perusahaan meningkatkan efisiensi pengelolaan BBM dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat.
Co-Authors Irawan, Randi Multahadah, Cut Nduru, Piky Pratama Nurmarita, Nurmarita Syafmen, Wardi