cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Evan Afri
Contact Email
evanafri@gmail.com
Phone
+6282167454614
Journal Mail Official
evanafri@gmail.com
Editorial Address
Politeknik Ganesha Management Informatika Department Jl. Veteran No. 194, Pasar VI, Labuhan Deli, Deli Serdang North Sumatera, Indonesia
Location
Kota medan,
Sumatera utara
INDONESIA
REMIK : Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer
Published by Politeknik Ganesha Medan
ISSN : 25411332     EISSN : 25411330     DOI : 10.33395
Core Subject : Science, Education,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education
REMIK adalah jurnal yang diterbitkan oleh Program Studi Manajemen Informatika Politeknik Ganesha Medan yang bertujuan untuk mewadahi penelitian di bidang Manajemen Informatika. REMIK adalah wadah informasi berupa hasil penelitian, studi kepustakaan, gagasan, aplikasi teori dan kajian analisis kritis dibidang Ilmu Manajemen 2 kali setahun yaitu bulan April dan Oktober.
Arjuna Subject : Bisnis, Menejemen, dan Akutansi (semua kategori) - Sistem Informasi Menejemen
Articles 643 Documents
 22   23   24   25   26 
Digitalisasi Kualitas Pelayanan Publik di Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Ashari; Sulfikar Sallu
REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Vol. 7 No. 1 (2023): Volume 7 Nomor 1 Januari 2023
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/remik.v7i1.11984

Abstract

Kualitas layanan publik merupakan layanan yang diberikan pemerintah / Negara pada seluruh masyarakat dalam melaksanakan aktifitas sehari-hari. Pencataan sipil merupakan salah satu intansi pemerintah yang melayani masyarakat terkait dengan catatan sipil. Digitalisasi adalah sebuah proses dalam pengiolahan data yang dilakukan untuk mempermudah pemerintah dan masyarakat dalam meng akses data yang diperlukan. Tujuan penelitian ini aalalah untuk mengethaui dan menghasilkan komsep layanan public berbasis digital pada Dinas Kependudukan Dan Pencatatan Sipil. Metode yang digunakan adalah deskriptif dengan pendekatan kualitatif dengan memberikan gambaran seluruh permasalahan tentang kualitas pelayanan publik di Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil. Hasil yang dicapai panduan bagi dinas kependiudukan dan pencatatan sipil dalam melaksanakan layanan kepada masyarakat. Implikasi yang dihasilkan selurub masyarakat yang melakuakun pengurusan dokuman pada Dinas Kependudukan Dan Pencatatan Sipil akan dimudahkan dengan penerapan Dogitalisasi kualitas layanan public.
Pengaruh Kompensasi Finansial dan Kompensasi Non-Finansial terhadap Kinerja Karyawan Siska Ayudia Adiyanti; Evan Nugraha
REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Vol. 7 No. 1 (2023): Volume 7 Nomor 1 Januari 2023
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/remik.v7i1.11997

Abstract

Sumber Daya Manusia merupakan aset yang paling penting bagi suatu perusahaan, karena tiap aktivitas bisnis yang dilakukan membutuhkan sumber daya manusia untuk pengoperasiannya. Sumber daya manusia yang berkualitas antara lain ditunjukkan oleh kinerja dan produktivitas yang tinggi. Kinerja seseorang berkaitan dengan kualitas perilaku yang berorientitas pada tugas dan pekerjaan. Salah satu factor yang mempengaruhi kinerja karyawan adalah kompensasi finansial dan kompensasi non-finansial. Kompensasi finansial pada umumnya terdiri dari gaji, upah, insentif, dan tunjangan. Sedangkan kompensasi non-finansial pada umumnya terdiri dari kesempatan pendidikan dan pelatihan, cuti kerja, lingkungan kerja, transportasi dan kenaikan pangkat. Metode yang digunakan dalam penulisan penelitian ini adalah literature review, dengan sifat penelitian analisis deskriptif. Penelitian ini dilaksanakan dengan cara library research atau mengkaji buku-buku literature sesuai dengan teori yang di bahas khususnya di bidang Manajemen Sumber Daya Manusia (MSDM), serta menganalisis dan menelaah artikel-artikel ilmiah yang bereputasi dan juga artikel-artikel ilmiah yang tidak bereputasi. Penulis memilih 10 artikel ilmiah yang berhubungan dengan kompensasi finansial, kompensasi non-finansial, dan kinerja karyawan untuk dikaji secara mendalam. 10 artikel yang dipilih oleh penulis merupakan artikel ilmiah dengan rentang waktu dari tahun 2019 sampai Desember 2022, dan semuanya menggunakan metode penelitian kuantitatif. Penulisan literature review ini bertujuan untuk menjelaskan pengaruh kompensasi finansial dan kompensasi non-finansial terhadap kinerja karyawan. Dimana berdasarkan penelitian ini dan penelitian-penelitian yang telah dilakukan sebelumnya didapatkan hasil bahwa kompensasi finansial dan kompensasi non-finansial berpengaruh terhadap kinerja karyawan. Kata Kunci: finansial; kinerja; kompensasi; literature review; msdm; non-finansial;
Analisis Media Text Clustering pada Twitter Akan Kasus Selebriti Menggunakan Orange Data Mining Andaru Liken Anggoro; Lulasnov Viola Prameswari Ken; Majid Gigih Setiawan
REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Vol. 7 No. 1 (2023): Volume 7 Nomor 1 Januari 2023
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/remik.v7i1.12001

Abstract

Media sosial saat ini tidak hanya digunakan sebagai alat bantu komunikasi jarak jauh namun juga menjadi salah satu wadah yang digunakan oleh masyarakat untuk berbagi, mengakses, dan diskusi seputar isu – isu publik saat ini. Salah satunya media sosial yang dapat digunakan sebagai wadah tersebut adalah twitter yang merupakan platform media online real time yang sering digunakan untuk berkomunikasi dengan sebutan ciutan – ciutan antar satu pengguna dengan yang lain. Trending topik pada twitter berisi komentar masyarakat Indonesia yang mengandung statement opini. Salah satu contoh kecilnya yaitu kasus artis selebiriti yang tersandung permasalahan mengenai “kabur karantina” menjadi salah satu topik yang sangat menarik untuk dibahas. Penelitian ini mencoba menganalisis tanggapan masyarakat melalui komentar di twitter dengan metode analisis vader kemudian dari analisis tersebut menghasilkan tweet profiler dan juga visualition distribution. Penelitian ini menggunakan aplikasi penambangan data orange data mining dengan mengaplikasikan prepocess text yang meliputi transformation, tokenization, normalization, dan filtering yang bertujuan agar text dapat dianalisis. Melalui analisis sentimen dengan metode text clustering di twitter kita dapat memahami bagaimana orang menggambarkan dan mengungkapkan persepsi mereka terhadap kasus yang akan di bahas baik secara positif, negatif maupun netral. Analisis tersebut penting untuk melihat sejauh mana media sosial seperti twitter digunakan oleh masyarakat saat ini sebagai salah satu instrumen diseminasi informasi publik di Indonesia.
Prediksi Kemampuan Akademik Mahasiswa dengan Metode Support Vector Machine Bangkit Indarmawan Nugroho; 2Nugroho Adhi Santoso; Aang Alim Murtopo
REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Vol. 7 No. 1 (2023): Volume 7 Nomor 1 Januari 2023
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/remik.v7i1.12010

Abstract

Indikator yang digunakan untuk mengukur keberhasilan pelaksanaan pendidikan di perguruan tinggi adalah kinerja/kemampuan akademik (academic performance) mahasiswa, yang dapat diukur dari prestasi akademik (academic achievement) mahasiswa yaitu berdasarkan capaian nilai (grade), yang di Indonesia disebut dengan IPK (Indeks Prestasi Kumulatif). Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah pemodelan dengan menggunakan metode support vector machine untuk mengklasifikasikan dan memprediksi kemampuan akademik mahasiswa berdasarkan faktor demografi, multiple intelligence, dan learning style yang ia miliki.Metode support vector machine memiliki karakteristik khusus yaitu berusaha mencari hyperplane terbaik (maximal margin hyperplane) yang berfungsi sebagai pemisah dua buah class pada input space. Proses klasifikasi dilakukan dengan cara melakukan pembelajaran terhadap data training. Pada kenyataannya, dataset hampir selalu bersifat nonlinear, sehingga dalam proses pembelajaran data training memerlukan fungsi kernel. Hasil pembelajaran kemudian diujikan ke dalam data uji sehingga bisa menghasilkan nilai akurasi. Dalam penelitian ini digunakan fungsi kernel polynomial ordinal-2, dan hasil yang diperoleh menghasilkan nilai akurasi yang cukup tinggi yaitu 92.5% yang menunjukkan hubungan yang signifikan antara faktor demografi, multiple intelligence, dan learning style terhadap kemampuan akademik mahasiswa yang diklasifikasikan ke dalam dua kelas, potensial dan tidak potensial. Hasil lainnya menunjukkan bahwa di antara ketiga faktor tersebut, faktor multiple intelligence memiliki tingkat signifikansi tertinggi terhadap kemampuan mahasiswa Kata Kunci: support vector machine, demografi, multiple intelligence, learning style, fungsi kernel
Pengaruh Motivasi Kerja dan Kompensasi terhadap Kinerja Karyawan PT Didimax Berjangka Kota Bandung (Studi Kasus pada Bagian Marketing) Desfitriady Desfitriady; Intan Pandini
REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Vol. 7 No. 1 (2023): Volume 7 Nomor 1 Januari 2023
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/remik.v7i1.12023

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui motivasi dan kompensasi terhadap kinerja karyawan,serta untuk mengetahui besarnya pengaruh motivasi dan kompensasi baik secara parsial maupun simultan terhadap kinerja pada karyawan PT Didimax Berjangka Bandung pada bagian marketing. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif dan asosiatif. Jumlah sampel yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 52 responden yang diambil dari karyawan bagian marketing. Untuk melihat hubungan antara 2 variabel, analisis yang digunakan yaitu analisis jalur. Penelitian ini menghasilkan bahwa pengaruh motivasi terhadap kinerja secara parsial sebesar 12,2%. Pengaruh kompensasi terhadap kinerja secara parsial sebesar 48,3% ,sehingga motivasi dan kompensasi bersama-sama (simultan) sebesar 60,5% sedangkan sisanya dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak diteliti.
Pengaruh Kinerja Keuangan dan Ukuran terhadap Nilai Perusahaan Luh Pande Eka Setiawati; Ni Putu Ayu Mirah Mariati; Kadek Indah Kusuma Dewi
REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Vol. 7 No. 1 (2023): Volume 7 Nomor 1 Januari 2023
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/remik.v7i1.12024

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memberikan bukti empiris pengaruh kinerja keuangan dan ukuran terhadap nilai perusahaan. Penelitian ini menggunakan perusahaan sektor barang dan konsumsi sebagai sampel dan ditentukan sampel sebanyak 120 perusahaan yang diamati. Penelitian ini memilih regresi linier berganda untuk menguji model yang ada karena variabel bebasnya lebih dari satu. Hasil penelitian memberikan bukti empiris mengenai (1) pengaruh ROA terhadap nilai perusahaan adalah negatif namun tetap signifikan dengan nilai koefisien -0,167 dan signifikansi 0,041; (2) CR berpengaruh negatif dan signifikan terhadap nilai perusahaan dengan koefisien -0,018 dan signifikansi 0,000; (3) DER berpengaruh positif dan signifikan terhadap nilai perusahaan sektor barang dan konsumsi dan menunjukkan nilai koefisien sebesar 0,204 dan signifikansinya sebesar 0,000; (4) Size tidak berpengaruh terhadap besar kecilnya nilai perusahaan pada sektor barang konsumsi yang digunakan sebagai data penelitian dan nilai koefisien sebesar 0,000 dengan nilai signifikansi 0,961; (5) jika diuji secara simultan, ternyata semua variabel independen yang digunakan sebagai faktor pengaruh dalam penelitian ini memiliki pengaruh terhadap nilai perusahaan dengan nilai Fhitung sebesar 70,368 dan nilai signifikansi sebesar 0,000. Peneliti selanjutnya diharapkan dapat mengembangkan penelitian ini dengan menggunakan seluruh perusahaan manufaktur agar hasil penelitian lebih umum.
Perkembangan Ekspor terhadap Dampak Pengangguran di Provinsi Bali I Gusti Ayu Asri Pramesti
REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Vol. 7 No. 1 (2023): Volume 7 Nomor 1 Januari 2023
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/remik.v7i1.12026

Abstract

Peningkatan ekspor diharapkan terjadi penurunan terhadap jumlah pengangguran. Keberhasilan ekspor digunakan sebagai ukuran daya saing industri suatu negara dan menghasilkan pertumbuhan perekonomian yang lebih baik. Tujuan penelitian ini adalah untuk melihat pengaruh ekspor terhadap pengangguran di Provinsi Bali. Teknik pengambilan sampel adalah purposive sampling dengan mengambil sampel data selama 5 tahun dari 2017 sampai 2021 terkait ekspor dan pengangguran di Provinsi Bali. Metode yang digunakan adalah analisis regresi sederhana.Hasil penelitian menyatakan bahwa variabel ekspor berpengaruh negatif terhadap tingkat pengangguran. Hal ini berarti tingkat ekspor di Provinsi Bali yang meningkat akan mampu mengurangi tingkat pengangguran di Provinsi Bali.
Data Mining Menentukan Cluster Penerima Program Bantuan dengan Metode K-Means Ririn Restu Aria Aria; Susi Susilowati; Indra Riyana Rahadjeng
REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Vol. 7 No. 1 (2023): Volume 7 Nomor 1 Januari 2023
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/remik.v7i1.12030

Abstract

Dampak pandemi Covid-19 yang telah berlangsung dari tahun 2019 masih dialami oleh masyarakat hingga saat ini membuat mereka mengalami kesulitan dalam bidang perekonomian dan lapangan kerja. Untuk meringankan beban penduduk, Pemerintah saat ini memberikan bantuan kepada penduduk yang termasuk kedalam kriteria yang berhak menerima bantuan pangan Non Tunai (BNPT) dan program keluarga harapan (PKH). Bantuan saat ini sudah disalurkan dari pemerintah pusat kepada masayarakat melalui pemerintah daerah di provinsi masing – masing. Penelitian ini dilakukan berdasarkan data yang diperoleh dari website BPS dan peneliti menggunakan data mining untuk melakukan cluster data dengan metode K-Means dan pengolahan data juga dilakukan dengan aplikasi Rapid Miner. Dalam data mining, data yang dimiliki saat penelitian dilakukan pengklasifikasian data, membuat prediksi serta memperkirakan untuk mendapatkan informasi yang bermanfaat dari kumpulan data yang akan diolah. Pengelompokan dilakukan berdasarkan 34 provinsi di Indonesia dengan menentukan nilai centroid awal di provinsi Bengkulu dan Provinsi Jawa Barat. Berdasarkan perhitungan yang dilakukan dengan algoritma K-means dapat dikelompokkan menjadi 2 cluster yaitu cluster rendah dan clustser tinggi. Perhitungan menghasilkan 14 provinsi cluster rendah dan 20 provinsi cluster tinggi. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan diharapkan dapat membantu pemerintah daerah untuk menentukan jenis bantuan apa yang akan diberikan kepada masyarakat di provinsi masing – masing sehingga sesuai dengan kebutuhan mereka
Optimasi Jaringan 4G LTE Menggunakan Metode Automatic Cell Planning (ACP) di Wilayah Kubu Gulai Bancah M Haris Adwel; Mulyono Mulyono
REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Vol. 7 No. 1 (2023): Volume 7 Nomor 1 Januari 2023
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/remik.v7i1.12033

Abstract

Penerapan teknologi 4G (LTE) di Indonesia masih memiliki beberapa permasalahan, di antaranya bad spot area yang sering terjadi di kota-kota kecil sampai menengah. Untuk mengatasi permasalahan tersebut perlu dilakukan optimasi jaringan. Pada penelitian kali ini dilakukan optimasi menggunakan metode Automatic Cell Planning (ACP) pada wilayah studi kasus Kubu Gulai Bancah, kota Bukittinggi. Berdasarkan hasil simulasi eksisting didapatkan hasil berikut; RSRP sebesar -98.17 dBm (buruk), SINR sebesar 7.32 dB (baik), dan Throughput sebesar 18000 kbps (buruk). Maka dari hasil simulasi eksisting dapat disimpulkan bahwa wilayah Kubu Gulai Bancah berada pada titik bad spot area dan perlu dilakukan optimasi jaringan. optimasi menggunakan metode ACP sudah mengalami peningkatan dengan hasil sebagai berikut; Kualitas jaringan pada wiayah Kubu Gulai Bancah RSRP memiliki nilai sebesar -79.17 dBm, SINR memiliki nilai sebesar 14.50 dB, dan Throughput memiliki nilai sebesar 39000 kbps. Dari hasil optimasi dapat disimpulkan, kondisi jaringan wiayah Kubu Gulai Bancah sudah berada pada kategori good (baik) dan penggunaan metode Automatic Cell Planning (ACP) dapat meningkatkan coverage area dari setiap eNodeB. Kata Kunci: LTE, Optimasi Jaringan, Automatic Cell Planning, Bad Spot, Atoll
Analisis Kualitas Jaringan 4G LTE Studi Kasus PT.Ramayana Sudirman Pekanbaru Rahman Ayubianto; Mulyono Mulyono
REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Vol. 7 No. 1 (2023): Volume 7 Nomor 1 Januari 2023
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/remik.v7i1.12040

Abstract

Kawasan PT.Ramayana Sudirman adalah sebuah pusat perbelanjaan (mall) yang berada di pusat kota Pekanbaru. Walaupun lokasinya berada dikawasan pusat kota pekanbaru, akan tetapi banyak keluhan yang menyatakan bahwa kondisi jaringan di kawasan ini sangat buruk. Pada penelitian ini akan dilakukan sebuah uji performansi jaringan di kawasan PT.Ramayana Sudirman ini dengan metode Walk-Test. Walk-Test merupakan sebuah metode pengumpulan atau pengukuran performansi suatu jaringan yang dilakukan dengan berjalan tanpa menggunakan kendaraan. Dan untuk operator penyedia layanan telekomunikasi yang digunakan yaitu Telkomsel, Indosat Ooredoo Hutchison, dan XL-Axiata. Sedangkan untuk parameter performansi jaringan yang dilihat dari Walk-Test yang dilakukan adalah RSRP, SINR, dan Throughput jaringan. Dari hasil walk-test yang dilakukan didapatkan hasil sebagai berikut; untuk parameter RSRP di lantai 1 performa terbaik dimiliki oleh provider Telkomsel = -89 dBm, lantai 2 Indosat = -74 dBm, lantai 3 Indosat = -62 dBm. Untuk parameter SINR performa terbaik di lantai 1 dimiliki oleh Indosat = -10 dB, lantai 2 Indosat = -9dB, lantai 3 Indosat = -5 dB. Sedangkan untuk parameter Throughput performa terbaik di lantai 1 dimiliki oleh provider Indosat = 396 kbps, lantai 2 Telkomsel = 322 kbps, dan lantai 3 Telkomsel = 446 kbps. Sehingga dari hasil pengukuran tersebut dapat disimpulkan bahwa dibeberapa titik performa jaringan berada dalam kondisi yang buruk. Terutama untuk di lantai dasar kondisinya hampir menyeluruh dalam kondisi yang buruk.

Page 24 of 65 | Total Record : 643

 22   23   24   25   26 

Filter by Year

2016 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 10 No. 1 (2026): Volume 10 Nomor 1 Januari 2026 Vol. 9 No. 4 (2025): Volume 9 Nomor 4 Oktober 2025 Vol. 9 No. 3 (2025): Volume 9 Nomor 3 Agustus 2025 Vol. 9 No. 2 (2025): Volume 9 Nomor 2 April 2025 Vol. 9 No. 1 (2025): Volume 9 Nomor 1 Januari 2025 Vol. 8 No. 4 (2024): Call for Paper: Volume 8 Nomor 4 Oktober 2024 Vol. 8 No. 3 (2024): Volume 8 Nomor 3 Agustus 2024 Vol. 8 No. 2 (2024): Volume 8 Nomor 2 April 2024 Vol. 8 No. 1 (2024): Call for Paper: Volume 8 Nomor 1 Januari 2024 Vol. 7 No. 4 (2023): Volume 7 Nomor 4 Oktober 2023 Vol. 7 No. 3 (2023): Volume 7 Nomor 3 Agustus 2023 Vol. 7 No. 2 (2023): Volume 7 Nomor 2 April 2023 Vol. 7 No. 1 (2023): Volume 7 Nomor 1 Januari 2023 Vol. 6 No. 4 (2022): Volume 6 No 4 Oktober 2022 Vol. 6 No. 3 (2022): Volume 6 Nomor 3 Agustus 2022 Vol. 6 No. 2 (2022): Call for Paper Volume 6 Nomor 2 April 2022 Vol. 6 No. 1 (2021): Call For Papers Volume 6 No 1 Oktober 2021 Vol. 5 No. 2 (2021): Call for Paper Remik Volume 5 Nomor 2 April 2021 Vol. 5 No. 1 (2020): Remik Volume 5 Nomor 1 Oktober 2020 Vol. 4 No. 2 (2020): Remik Volume 4 Nomor 2 April 2020 Vol. 4 No. 1 (2019): Remik Volume 4 Nomor 1 Oktober 2019 Vol. 3 No. 2 (2019): Remik Volume 3 Nomor 2 April 2019 Vol. 3 No. 1 (2018): Remik Volume 3 Nomor 1 Oktober 2018 Vol. 2 No. 2 (2018): Remik Volume 2 Nomor 2 April 2018 Vol. 2 No. 1 (2017): Remik Volume 2 Nomor 1 Oktober 2017 Vol. 1 No. 2 (2017): Remik Volume 1 Nomor 2 April 2017 Vol. 1 No. 1 (2016): Remik Volume 1 Nomor 1 Oktober 2016 More Issue