REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer

Perancangan Stock Management System Pada CV Kawan Sejahtera Prima Kota Bogor

Apriyanto Apriyanto — 2026-10-02

Penerapan sistem informasi menjadi suatu kebutuhan yang sangat penting bagi Perusahaan saat ini. Hal tersebut dapat untuk menunjang kinerja Perusahaan. Semakin meningkatnya perkembangan sistem informasi juga dapat digunakan untuk mengelola pendataan barang pada sebuah perusahaan. Pengolahan atau pencatatan barang yang masih tradisional atau manual rentan menimbulkan berbagai masalah yang dapat berdampak pada kinerja Perusahaan. Pada CV. Kawan Sejahtera Prima ini, dalam proses pengolahan atau pencatatan data persediaan barang masih dilakukan secara manual, sehingga sering terjadi beberapa kesalahan pada proses pengolahan data, yang dapat menyebabkan terhambatnya proses dalam perusahaan. Berdasarkan hal tersebut dirancanglah sebuah sistem informasi untuk mengelola persediaan barang jadi yang diharapkan dapat membantu kinerja dalam pengolahan data secara efektif dan efisien. Metode pengembangan sistem ini menggunakan model Waterfall, dan dengan menggunakan alat bantu dalam perancangan database berupa entity relationship diagram dan logical record Structure. Dengan adanya Sistem Informasi Persediaan Barang Jadi pada CV. Kawan Sejahtera Prima ini diharapkan dapat mempermudah dalam pengelolaan dan pengolahan data barang serta penyimpanan atau pengarsipan data data barang secara online, cepat dan tepat yang pada akhirnya akan menjadi nilai positif bagi perusahaan.

Perancangan Sistem Informasi Penjadwalan Piket Pegawai Berbasis Web Badan Kepegawaian Sumatera Utara

Muhamad Alda — 2026-10-05

Bagian Pengembangan Aparatur di Badan Kepegawaian Provinsi Sumatera Utara ini belum memiliki sistem informasi yang dapat digunakan untuk mengatur jadwal piket pegawai yang dapat digunakan untuk mengatur jadwal piket pegawai yang diperbarui setiap bulan. Proses pembagian jadwal piket masih dilakukan dengan menggunakan Microsoft Excel, lalu dicetak dan dipasang di papan pengumuman. Kondisi itu menyebabkan beberapa masalah, seperti kesalahan dalam menulis jadwal, keterlambatan dalam memperbarui data yang tidak efektif. Peneliti bertujuan membuat sistem informasi untuk mengatur jadwal piket pegawai yang bisa membuat pengelolaan jadwal lebih efektif dan hemat waktu. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif, dengan objek penelitian berupa orang-orang yang secara langsung terlibat dalam proses pengaturan jadwal piket di bagian Pengembangan Aparatur. Data dikumpulkan dengan cara mengamati selama proses magang, berbicara langsung dengan orang-orang terkait, dan mencatat berbagai dokumen yang relevan. Sistem dikembangkan dengan menggunakan metode pengembangan Waterfall untuk membantu perancangan sistem. Penelitian menunjukkan bahwa sistem informasi berbasis web yang dibuat bisa membantu dalam mengelola, memperbarui, dan menampilkan jadwal piket karyawan secara lebih rapih serta mengurangi kemungkinan terjadinya kesalahan saat menyusun jadwal. Sistem juga memudahkan dalam mengakses informasi jadwal dibandingkan menggunakan cara Microsoft Excel dan papan pengumuman. Berdasarkan hasil penelitian, sistem informasi penjadwalan piket pegawai yang berbasis web dapat dijadikan solusi untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi dalam mengelola jadwal piket di Bagian Pengembangan Aparatur Badan Kepegawaian Provinsi Sumatera Utara.

Analisis Pemilihan AI Code Assistant bagi Mahasiswa dengan Pendekatan Algoritma TOPSIS

Muhammad Rifqi Irwandy — 2026-10-02

Perkembangan Artificial Intelligence (AI) telah memberikan berbagai kemudahan bagi mahasiswa dalam kegiatan coding. Namun, banyaknya pilihan platform AI menyebabkan mahasiswa mengalami kesulitan dalam menentukan platform yang paling sesuai dengan kebutuhannya. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dalam Sistem Pendukung Keputusan berbasis web untuk membantu pemilihan platform AI sebagai alat bantu coding bagi mahasiswa. Data penelitian diperoleh melalui penyebaran kuesioner kepada 627 responden dengan menggunakan lima kriteria penilaian, yaitu kemudahan penggunaan, akurasi jawaban, kecepatan respon, fitur dan fungsionalitas, serta dukungan programming. Sebelum dilakukan proses perhitungan TOPSIS, instrumen penelitian diuji menggunakan uji validitas dan uji reliabilitas. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh item kuesioner dinyatakan valid dengan nilai r hitung lebih besar dari r tabel (0,080), sedangkan uji reliabilitas menghasilkan nilai Cronbach's Alpha sebesar 0,844 yang menunjukkan bahwa instrumen memiliki tingkat konsistensi yang baik. Hasil perhitungan TOPSIS menunjukkan bahwa Claude memperoleh nilai preferensi tertinggi sebesar 0,566807 sehingga direkomendasikan sebagai platform AI terbaik untuk membantu aktivitas coding mahasiswa. Sistem kemudian diimplementasikan menggunakan framework Laravel. Hasil Black Box Testing menunjukkan seluruh fungsi sistem berjalan sesuai kebutuhan, sedangkan Usability Testing memperoleh nilai sebesar 83% dengan kategori Sangat Baik. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan mampu memberikan rekomendasi pemilihan platform AI secara objektif, efektif, dan mudah digunakan.

Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi dengan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine (Studi Kasus: Behance dan Pinterest)

Asmat Ismail — 2026-10-17

Perkembangan aplikasi digital mendorong pengguna memberikan ulasan sebagai umpan balik kualitas layanan. Banyaknya ulasan menyebabkan analisis manual kurang efektif, sehingga diperlukan analisis sentimen otomatis. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi Behance dan Pinterest menggunakan algoritma Naïve Bayes (NB) dan Support Vector Machine (SVM) serta membandingkan performa keduanya. Dataset diperoleh melalui teknik web scraping dari Google Play Store sebanyak 1.418 ulasan (709 ulasan Behance dan 709 ulasan Pinterest). Tahapan text preprocessing meliputi Transform Cases, Tokenize, Stopwords Removal, Filter Token, dan Stem Dictionary. Selanjutnya dilakukan pembobotan Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan penyeimbangan kelas menggunakan SMOTE Upsampling. Klasifikasi dilakukan menggunakan Cross Validation pada RapidMiner dengan evaluasi Accuracy, Precision, Recall, dan F1-Score. Hasil penelitian menunjukkan Support Vector Machine (SVM) memberikan performa lebih baik dibandingkan Naïve Bayes (NB) pada kedua dataset. Pada dataset Behance, Support Vector Machine (SVM) memperoleh akurasi 90,14%, sedangkan Naïve Bayes (NB) memperoleh 67,45%. Pada dataset Pinterest, Support Vector Machine (SVM) memperoleh akurasi 82,47%, sedangkan Naïve Bayes (NB) memperoleh 60,38%. Kesimpulannya, Support Vector Machine (SVM) lebih efektif dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan aplikasi dibandingkan Naïve Bayes (NB).

Pengaruh Literasi Pajak dan Ketidakpastian Pendapatan terhadap Kepatuhan Pajak Pelaku Gig Economy

Ermawan Rif’at Verrel Syach Ariiq — 2026-10-31

Perkembangan gig economy telah menciptakan pola kerja yang fleksibel dengan karakteristik pendapatan yang cenderung fluktuatif serta pengelolaan kewajiban perpajakan yang lebih mandiri. Kondisi tersebut menjadikan literasi pajak dan ketidakpastian pendapatan sebagai faktor yang penting dalam memahami kepatuhan pajak pelaku gig economy. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh literasi pajak dan ketidakpastian pendapatan terhadap kepatuhan pajak pelaku gig economy di Kabupaten Banyumas. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan desain penelitian kausalitas. Data primer diperoleh melalui penyebaran kuesioner berskala Likert kepada 79 pelaku gig economy di Kabupaten Banyumas yang memenuhi kriteria penelitian. Teknik pengambilan sampel menggunakan purposive sampling dan snowball sampling. Data dianalisis menggunakan SPSS melalui pengujian instrumen, uji asumsi klasik, analisis regresi linier, uji hipotesis, serta koefisien determinasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa literasi pajak berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepatuhan pajak pelaku gig economy. Hal ini menunjukkan bahwa semakin baik pemahaman pelaku gig economy mengenai ketentuan, hak, dan kewajiban perpajakan, semakin tinggi kecenderungan mereka untuk memenuhi kewajiban perpajakan. Ketidakpastian pendapatan juga berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepatuhan pajak. Temuan tersebut menunjukkan bahwa fluktuasi pendapatan tidak selalu menurunkan kepatuhan, tetapi dapat mendorong pelaku gig economy untuk lebih berhati-hati dalam memenuhi kewajiban perpajakan. Penelitian ini menegaskan pentingnya peningkatan literasi pajak serta pengembangan pelayanan perpajakan yang sederhana dan adaptif terhadap karakteristik pendapatan pelaku gig economy.

Perancangan Sistem Informasi Evaluasi Pembelajaran berbasis Web pada Politeknik Ganesha Medan

Samuel Septin Riady Purba — 2026-10-31

Evaluasi pembelajaran diperlukan untuk menyediakan umpan balik yang teratur mengenai pelaksanaan perkuliahan dan mendukung perbaikan proses belajar mengajar. Pengumpulan dan rekapitulasi evaluasi yang tersebar pada formulir atau berkas berbeda berpotensi memperlambat pengolahan data dan menyulitkan pemantauan tindak lanjut. Penelitian ini bertujuan merancang sistem informasi evaluasi pembelajaran berbasis web pada Politeknik Ganesha Medan. Penelitian dirumuskan sebagai penelitian perancangan sistem dengan model pengembangan Waterfall, meliputi analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem yang diusulkan melibatkan administrator, dosen, mahasiswa, serta pimpinan atau unit akademik. Fitur inti meliputi pengelolaan periode evaluasi, mata kuliah dan kelas, instrumen penilaian, pengisian evaluasi oleh mahasiswa, rekapitulasi hasil, serta laporan untuk mendukung tindak lanjut. Rancangan juga mengatur autentikasi berbasis peran, pembatasan satu pengisian untuk setiap pasangan mahasiswa dan kelas pada suatu periode, serta penyajian hasil agregat untuk menjaga kerahasiaan responden. Naskah ini menyajikan rancangan kebutuhan dan alur pengujian; hasil implementasi dan pengujian lapangan belum diklaim. Rancangan tersebut menjadi dasar pengembangan dan validasi sistem lebih lanjut di lingkungan Politeknik Ganesha Medan.