Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.702
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Jurnal Intelek Insan Cendikia
Utami Wardah Hafiz
Unknown Affiliation
Religion Humanities Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Social Sciences Other

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
RANCANG BANGUN APLIKASI PENGELOLAAN SARANA DAN PRASARANA BERBASIS WEB PADA KANTOR BKPSDM Utami Wardah Hafiz; Wanayumini Wanayumini
Jurnal Intelek Insan Cendikia Vol. 3 No. 1 (2026): JANUARI 2026
Publisher : PT. Intelek Cendikiawan Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Aplikasi Pengelolaan Sarana dan Prasarana ini dikembangkan untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi pengelolaan aset pada Kantor Badan Kepegawaian dan Pengembangan Sumber Daya Manusia (BKPSDM). Pengelolaan aset yang masih dilakukan secara manual berpotensi menimbulkan kesalahan pencatatan dan kesulitan dalam pencarian data. Oleh karena itu, dirancang aplikasi berbasis web yang mampu mengelola data sarana dan prasarana secara terkomputerisasi. Aplikasi ini menyediakan fitur pendataan aset, pencatatan kondisi barang, pengelolaan peminjaman dan pengembalian, serta manajemen pengguna. Sistem dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan basis data MySQL serta antarmuka berbasis HTML, CSS, dan JavaScript. Hasil penerapan aplikasi menunjukkan bahwa pengelolaan sarana dan prasarana menjadi lebih terstruktur, cepat, dan akurat, sehingga mendukung peningkatan kinerja administrasi di lingkungan BKPSDM.
Implementasi Metode Learning Vector Quantization (LVQ) pada Sistem Pendukung Keputusan Klasifikasi Prestasi Siswa : Penelitian Yunita Sari; Siti Gkhonia; Vivin Wulandari; Utami Wardah Hafiz; Wanayumini
Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Vol. 4 No. 3 (2026): Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Volume 4 Nomor 3 (Januari 202
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jerkin.v4i3.5116

Abstract

Penilaian prestasi siswa merupakan bagian penting dalam proses evaluasi pendidikan karena berperan sebagai dasar pengambilan keputusan akademik. Namun, proses klasifikasi prestasi siswa masih banyak dilakukan secara konvensional sehingga berpotensi menghasilkan penilaian yang kurang objektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Learning Vector Quantization (LVQ) pada sistem pendukung keputusan dalam mengklasifikasikan prestasi siswa berdasarkan data nilai pengetahuan. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode eksperimental, memanfaatkan data nilai pengetahuan mata pelajaran Al-Qur’an Hadis kelas III B MIN 3 Asahan semester I tahun pelajaran 2023/2024 yang berjumlah 27 siswa. Empat nilai sumatif digunakan sebagai atribut input dan dikelompokkan ke dalam tiga kategori prestasi, yaitu tinggi, sedang, dan rendah. Data dinormalisasi menggunakan metode min–max, kemudian dibagi menjadi data latih dan data uji dengan proporsi 70% dan 30%. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode LVQ mampu mengklasifikasikan prestasi siswa dengan tingkat akurasi sebesar 87,50%. Kesalahan klasifikasi terjadi pada data dengan nilai yang berada di batas antar kategori prestasi. Temuan ini menunjukkan bahwa metode LVQ efektif digunakan sebagai alat bantu pengambilan keputusan akademik yang berbasis data dan dapat meningkatkan objektivitas dalam penilaian prestasi siswa.
Perancangan dan Implementasi Alat Deteksi Kebocoran Gas LPJ Menggunakan Sensor MQ-2 Berbasis IOT: Penelitian Siti Ramadani; Ridho Agusman; Utami Wardah Hafiz; Dicky Apdillah
Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Vol. 4 No. 3 (2026): Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Volume 4 Nomor 3 (Januari 202
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jerkin.v4i3.5257

Abstract

LPG gas is a widely used fuel in everyday life, but it carries a high risk of leaks, as it can cause fires or explosions. To mitigate this risk, this research aims to design and implement an LPG gas leak detection device using an IoT-based MQ-2 sensor. The MQ-2 sensor is used to detect LPG gas levels in the air. The data is then processed by a microcontroller and sent via the internet to an Android application. If the gas levels exceed safe limits, the system will issue an alarm and notification via the application. The research methods used included interviews, observations, literature review, and experiments. Test results indicate that the device is capable of effectively detecting LPG gas leaks and sending real-time notifications. This device is expected to help improve safety and prevent accidents caused by LPG gas leaks.
Analisis Pola Penjualan Produk Pulsa Menggunakan Algoritma K-Means Clustering untuk Segmentasi Tingkat Popularitas Produk : Penelitian Yunita Sari; Bambang Irwansyah; Siti Gkhonia; Vivin Wulandari; Utami Wardah Hafiz; Santi Kayani Siregar
Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Vol. 4 No. 4 (2026): Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Volume 4 Nomor 4 Tahun 2026
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jerkin.v4i4.5330

Abstract

Penjualan produk pulsa merupakan aktivitas bisnis yang memiliki tingkat dinamika tinggi seiring dengan meningkatnya kebutuhan masyarakat terhadap layanan telekomunikasi. Permasalahan yang sering dihadapi pelaku usaha adalah kurang optimalnya pemanfaatan data transaksi penjualan untuk memahami pola permintaan dan tingkat popularitas produk. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola penjualan produk pulsa dan melakukan segmentasi tingkat popularitas produk menggunakan algoritma K-Means Clustering. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan memanfaatkan data sekunder berupa riwayat transaksi penjualan pulsa selama periode satu tahun. Data yang diperoleh melalui tahapan prapengolahan meliputi pembersihan, transformasi, dan normalisasi data sebelum dianalisis menggunakan algoritma K-Means. Jumlah cluster ditetapkan sebanyak tiga kelompok yang merepresentasikan kategori popularitas tinggi, sedang, dan rendah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means mampu mengelompokkan produk pulsa secara jelas berdasarkan karakteristik penjualannya. Produk dengan jumlah transaksi tinggi tergolong dalam cluster popularitas tinggi dan memberikan kontribusi terbesar terhadap total penjualan, sedangkan produk dengan transaksi rendah berada pada cluster popularitas rendah.
Co-Authors Bambang Irwansyah Dicky Apdillah Ridho Agusman Santi Kayani Siregar Siti Gkhonia Siti Ramadani Vivin Wulandari Wanayumini Wanayumini Wanayumini Yunita Sari