Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah KOMPUTASI
Lulu Chaerani Mungaran
Universitas Gunadarma
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Sistematik Literatur Sistem Temu Kembali Informasi dengan Vector Space Model dan Depth First Search Anggita Azizah Amalia; N. Setyawidati; Lulu Chaerani Mungaran
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 20 No. 4 (2021): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 20 No. 4, Desember 2021
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.20.4.2793

Abstract

Perkembangan ilmu pengetahuan terus mendorong dikembangkannya teknologi pencarian data dan informasi, khususnya artikel ilmiah. Pencarian artikel ilmiah perlu pengelolaan agar titik temu kembali informasi menjadi mudah, tepat dan cepat. Saat ini berkembang banyak algoritma untuk sistem temu kembali informasi atau information retrieval. Dalam penulisan ini melalui Systematic Literature Review akan dibandingkan dua algoritma Vector Space Model dan Depth First Search. Hasil dari perbandingan algoritma ini untuk titik temu kembali artikel ilmiah diketahui bahwa algoritma Vector Space Model dapat digunakan untuk melakukan proses pencarian yang relevan dari query inputan sesuai dengan dokumen dari database berdasarkan kemiripan antar dokumen. Sedangkan algoritma Depth First Search lebih tepat digunakan dalam pencarian informasi dengan teknik web-crawler sederhana, dimana fungsinya adalah untuk penjelajahan serta pengambilan halaman-halaman situs dari hasil pengumpulan situs.
Analisis Perbandingan Prediksi Harga Saham menggunakan Algoritma Artificial Neural Network dan Linear Regression Brama Hendra Mahendra; Marliza Ganefi Gumay; Lulu Chaerani Mungaran
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 22 No. 2 (2023): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 22 No 2, Juni 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.22.2.3357

Abstract

Sebagai surat berharga yang suatu perusahaan terbitkan Saham menjadi satu investasi yang saat ini berkembang pesat. Memprediksikan harga saham termasuk kegiatan yang tidak umum dimiliki investor. Hal ini dikarenakan banyak alasan mengapa harga saham di Bursa Efek Indonesia bisa naik atau turun. Alasan kenaikan dan penurunan harga adalah efek dari permintaan dan penawaran saham yang tersedia di pasar saham. Penelitian berikut bertujuan dalam membandingkan guna menentukan mana yang lebih baik dalam memprediksi harga saham dengan metode algoritma Artificial Neural Network dan Linear Regression. Metode penelitian kuantitatif diambil dengan menganalisis data yang diambil Bursa Efek Indonesia (BEI). Hasil pengujian mengungkapkan bahwasanya algoritma The Artificial Neural Network direkomenasikan untuk memprediksi saham yang lebih kompleks
Co-Authors Anggita Azizah Amalia Brama Hendra Mahendra Marliza Ganefi Gumay N. Setyawidati