Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Media Informatika
Kezia Stefani
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer LIKMI
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Pengaruh Kualitas Sistem, Persepsi Kemudahan, Iklan, Promosi, dan Harga Terhadap Kepuasan Pengguna Aplikasi Ruangguru Kezia Stefani; Henry Cilvanus
Media Informatika Vol 19 No 2 (2020)
Publisher : P3M STMIK LIKMI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (405.873 KB) | DOI: 10.37595/mediainfo.v19i2.44

Abstract

Ruangguru merupakan perusahaan penyedia layanan dan konten pendidikan yang berbasis teknologi. Penelitian ini akan menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pengguna aplikasi RuangGuru. Hasil uji hipotesis berdasarkan uji t atau uji parsial menunjukkan bahwa kualitas sistem, persepsi kemudahan, iklan,promosi, dan harga berpengaruh secara signifikan terhadap kepuasan pengguna. Hasil uji hipotesis berdasarkan uji f atau uji simultan menunjukkan bahwa kualitas sistem, persepsi kemudahan, iklan, promosi, dan harga berpengaruh secara bersama-sama terhadap kepuasan pengguna. Koefisien determinasi menunjukkan pengaruh kualitas sistem, persepsi kemudahan, iklan, promosi, dan harga secara bersama-sama terhadap kepuasan pengguna sebesar 62,3% dan sisanya sebesar 37,7% dipengaruhi oleh faktor-faktor lain yang tidak dibahas dalam penelitian ini.
Sistem Analisa Harga Saham Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory (LSTM) Dhanny Setiawan; Kezia Stefani; Yusup Jauhari Shandy; Carel Anthony Filemon Patra
Media Informatika Vol 21 No 3 (2022)
Publisher : P3M STMIK LIKMI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1223.806 KB) | DOI: 10.37595/mediainfo.v21i3.159

Abstract

Saham adalah modal dan bukti kepemilikan yang ditanamkan seseorang pada suatu badan usaha atau perseroan terbatas. Saham sendiri memiliki tujuan untuk menambah modal suatu perusahaan dari publik. Investasi memiliki resiko yang cukup besar, untuk mengantisipasinya, investor wajib memiliki bekal ilmu analisa yang baik yakni analisa fundamental dan teknikal. Forecasting adalah proses memprediksi peristiwa masa depan dengan memperoleh data historis dan merencanakan masa depan. Long Short Term Memory (LSTM) berasal dari metode RNN (Recurrent Neural Network), yang dirancang khusus untuk memproses data sequence. Hasil analisis menunjukkan bahwa sistem dapat memprediksi harga saham dengan angka keakuratan prediksi tertinggi yaitu 99%.
Co-Authors Carel Anthony Filemon Patra Dhanny Setiawan Henry Cilvanus Yusup Jauhari Shandy