Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JTT (Jurnal Teknologi Terpadu) Idealis : Indonesia Journal Information System
Lestari, Chandra Dewi
Unknown Affiliation
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PERAMALAN PENJUALAN SAHAM NIKEL MENGGUNAKAN ALGORITMA LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) Mahbubi, Firhan Abdillah; Hermanto, Teguh Iman; Lestari, Chandra Dewi
IDEALIS : InDonEsiA journaL Information System Vol. 8 No. 1 (2025): Jurnal IDEALIS Januari 2025
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36080/idealis.v8i1.3254

Abstract

Indonesia has the world's largest nickel resources, with production of 1.6 million tons out of a global total of 328 million tons by 2022. In 2020, the Indonesian government imposed a ban on nickel ore exports to increase domestic processing and attract investment. Nickel supply reached 26 billion tons with reserves of 11,887 million tons. Mineral and coal investment in 2021 reached US$35 billion. The government plans 53 smelters until 2024, with 19 operating in 2021. PT Resource Alam Indonesia Tbk is active in the industry and faces fluctuations in nickel stock prices, which create problems, namely uncertainty for investors in making investment decisions due to fluctuations in nickel prices on the world market. So, effective stock price forecasting is needed using time series data analysis. This research uses a deep learning algorithm approach: Long Short Term Memory (LSTM). The research method uses CRISP-DM, which includes business understanding, data understanding, data preparation, model building, model evaluation, and deployment. Experimentation uses Python, and visualization uses the Streamlit Framework. This study uses optimal technical parameters to evaluate the LSTM model's effectiveness in predicting Nickel stock prices at PT Resource Alam Indonesia Tbk. The results showed that the Long Short Term Memory (LSTM) model could predict the sale of Nickel shares at PT. Resource Alam Indonesia Tbk (password: KKGI.JK) well, with an MAE value of 33.15, RMSE value of 48.14, MSE value of 2317.33, and MAPE value of 7.39. The best combination of the parameter combinations tested is with batch size 32, epochs 150, and optimizer Adam. The findings provide valuable insights for investors in making more informative and effective investment decisions.
RANCANG BANGUN APLIKASI RESEP CAKE AND BEVERAGE DENGAN API GEMINI BERBASIS MOBILE Insan, Arul; Ramadhan, Yudhi Raymond; Lestari, Chandra Dewi
Jurnal Teknologi Terpadu Vol 13, No 2 (2025): JTT (Jurnal Terpadu Terpadu)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32487/jtt.v13i2.2649

Abstract

Perkembangan teknologi yang begitu pesat menjadikan aplikasi mobile sebagai bagian penting dalam aktivitas sehari-hari. Selain itu perkembangan AI juga menjadi suatu kemajuan dalam menunjukkan sebuah potensi yang begitu signifikan dalam meningkatkan operasional dan pengalaman  pengguna aplikasi mobile. Dengan perkembangan tersebut media informasi seperti resep kuliner juga semakin banyak meskipun aplikasi resep begitu banyak pengguna seringkali kesulitan menemukan resep yang spesifik sehingga harus mencari resep di sumber lain. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun aplikasi resep yang lebih spesifik pada kategori cake and beverage dengan memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan melalui integrasi API Gemini berbasis mobile metode penelitian ini menggunakan Research and Development (R&D) dengan model pengembagan perangkat lunak Waterfall. Aplikasi ini di bangun menggunakan framework Flutter dengan bahasa pemrograman Dart. Untuk penyimpanan lokal pada aplikasi menggunakan penyimpanan SQLite. Pengujian fungsionalittas aplikasi dilakukan dengan metode Blackbox Testing untuk memastikan setiap fitur berupa input dan output berjalan sesuai harapan. Hasil dari penelitian ini aplikasi mobile berhasil mengimplementasikan API Gemini untuk menghasilkan resep cake and beverage secara otomatis. Aplikasi ini mampu memberikan resep berdasarkan input berupa gambar yang diambil dari kamera maupun galeri, serta berdasakran kategori bahan yang dipilih oleh pengguna.
Co-Authors Hermanto, Teguh Iman Insan, Arul Mahbubi, Firhan Abdillah Ramadhan, Yudhi Raymond