UNIBAUNIBA

Zona Komputer: Program Studi Sistem Informasi Universitas BatamZona Komputer: Program Studi Sistem Informasi Universitas Batam

Pelayanan publik yang efektif merupakan hak dasar masyarakat yang harus dipenuhi oleh pemerintah desa. Desa Nambo Udik masih menggunakan sistem pelaporan keluhan secara manual yang menyebabkan lambatnya respon dan kesulitan dalam memprioritaskan penanganan masalah. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan Smart Complaint Management System (SCMS) berbasis web untuk meningkatkan efisiensi pengelolaan pengaduan masyarakat. Metode penelitian berupa Research and Development (R&D) dengan model waterfall, menggunakan React untuk frontend, Supabase sebagai backend, dan TailwindCSS untuk styling. Fitur utama meliputi registrasi warga dengan NIK, pengajuan pengaduan dengan foto bukti, kategorisasi, prioritisasi, tracking status real‑time, dan sistem diskusi antara warga dan admin. Hasil pengujian black box menunjukkan semua fitur berfungsi dengan baik dan implementasi sistem berhasil mengurangi waktu respon rata‑rata dari 7 hari menjadi 2 hari, meningkatkan transparansi, dan memperkuat kepercayaan masyarakat terhadap pemerintah desa.

Penelitian ini berhasil mengembangkan Smart Complaint Management System (SCMS) berbasis web untuk Desa Nambo Udik yang meningkatkan efisiensi dan efektivitas pelaporan pengaduan masyarakat.Semua fitur berfungsi dengan baik dan implementasi mengurangi waktu respon rata‑rata dari 7 hari menjadi 2 hari, meningkatkan transparansi proses dan memperkuat kepercayaan masyarakat.Statistik yang dihasilkan membantu desa dalam identifikasi pola masalah dan pengambilan keputusan berbasis data.

Saran penelitian lanjutan pertama berfokus pada integrasi SCMS dengan sistem informasi desa lain, seperti sistem keuangan dan administrasi kependudukan, untuk memfasilitasi data sharing dan meningkatkan efisiensi operasional. Saran kedua mengusulkan pengembangan aplikasi mobile native (Android/iOS) guna meningkatkan aksesibilitas, terutama bagi warga desa yang menggunakan perangkat seluler. Saran ketiga menelusuri penerapan analisis sentimen berbasis machine learning pada komentar dan umpan balik warga guna menilai tingkat kepuasan dan mengidentifikasi masalah yang memerlukan perhatian khusus.

Read online
File size379.41 KB
Pages9
DMCAReport

Related /

ads-block-test