http://scholar.ummetro.ac.id/index.php/IlmuKomputer <div class="description"> <p><span class="jCAhz ChMk0b"><span class="ryNqvb"><strong>Jurnal Mahasiswa Ilmu Komputer</strong> is a scientific journal in computer science and informatics containing scientific literature on pure and applied research studies in computer science and informatics and public review of the development of theories, methods and applied sciences related to the subject.</span></span> <span class="jCAhz ChMk0b"><span class="ryNqvb">Jurnal Mahasiswa Ilmu Komputer is published by Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, University Muhammadiyah Metro.</span></span> <span class="jCAhz ChMk0b"><span class="ryNqvb">The editor invites Researchers, Students, Practitioners, Lecturers, Teachers to write scientific developments in fields related to computer science and informatics.</span></span> <span class="jCAhz ChMk0b"><span class="ryNqvb">Jurnal Mahasiswa Ilmu Komputer is published 2 (two) times a year in March and October.</span></span> <span class="jCAhz ChMk0b"><span class="ryNqvb">This journal contains research articles and scientific studies of students and lecturers.</span></span></p> </div> <div class="published">&nbsp;</div> Universitas Muhammadiyah Metro en-US Jurnal Mahasiswa Ilmu Komputer 2721-3978 http://scholar.ummetro.ac.id/index.php/IlmuKomputer/article/view/11178 <p>Tingkah laku ikan sangat dipengaruhi oleh rangsangan lingkungan, dan salah satu faktor penting adalah cahaya. Intensitas dan warna cahaya LED dapat memengaruhi perilaku berkumpul ikan atau daya tarik ikan terhadap sumber cahaya. Tujuan penelitian ini adalah perancangan lampu LED dengan Android dan perancangan lampu LED dengan sistem otomatis untuk keperluan percobaan tingkah laku ikan. &nbsp;Metode yang digunakan adalah perancangan sistem lampu LED mulai dari perancangan hardware, software hingga percobaan hasil perancangan. &nbsp;Hasil perancangan menggunakan Android berhasil berjalan sesuai perintah. Hasil perancangan dengan sistem otomatis terlihat bahwa peningkatan nilai sensor analog secara linier berbanding lurus dengan peningkatan output PWM. Hal ini menunjukkan bahwa sistem mampu menerjemahkan perubahan sinyal analog menjadi perubahan intensitas lampu secara proporsional. Perancangan awal lampu LED menggunakan sistem Android dapat berjalan sesuai dengan perintah, yakni secara on dan off. Sistem yang dirancang berhasil mengotomatisasi pengaturan intensitas cahaya LED secara efektif, memberikan kontrol presisi yang dibutuhkan untuk eksperimen tingkah laku ikan, sebagaimana dibuktikan oleh respons linier antara input sensor dan output PWM. Keberhasilan ini didukung oleh kemampuan Arduino dalam memproses data dari sensor analog dan menerjemahkannya menjadi kontrol PWM yang akurat, memungkinkan replikasi kondisi pencahayaan yang konsisten dan terkendali.</p> Denta Tirtana Dona Setya Aprilia Syah Putri Muhammad Mujahid Copyright (c) 2026 Jurnal Mahasiswa Ilmu Komputer 2026-03-30 2026-03-30 7 1 1 10 10.24127/ilmukomputer.v7i1.11178 http://scholar.ummetro.ac.id/index.php/IlmuKomputer/article/view/10651 <p>Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan membandingkan performa model Long Short-Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit (GRU) dalam memprediksi harga saham harian pada sektor telekomunikasi Indonesia, sebuah sektor yang memiliki karakteristik volatilitas fluktuatif dan dipengaruhi oleh dinamika pasar jangka pendek. Dua emiten yang dianalisis adalah GHON dan EXCL dengan rentang data dua tahun yang diambil dari platform Investing.com. Proses penelitian mencakup tahapan preprocessing, normalisasi menggunakan MinMaxScaler, pembentukan sliding window sepanjang 30 hari, serta pembagian data secara kronologis menjadi data latih, validasi, dan uji. Optimasi hyperparameter dilakukan menggunakan KerasTuner dengan pendekatan Random Search untuk memperoleh konfigurasi terbaik bagi masing-masing model. Evaluasi performa menggunakan tiga metrik utama yakni Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa GRU memberikan performa yang lebih unggul pada saham EXCL yang memiliki volatilitas tinggi, ditunjukkan oleh nilai RMSE, MAE, dan MAPE yang lebih rendah dibandingkan LSTM. Sebaliknya, pada saham GHON yang lebih stabil, kedua model menghasilkan performa yang relatif sebanding. Temuan ini menegaskan bahwa efektivitas model sangat dipengaruhi oleh karakteristik data, di mana GRU lebih adaptif pada pola harga yang dinamis, sedangkan LSTM tetap kompetitif pada pola yang lebih konsisten. Secara keseluruhan, GRU dapat direkomendasikan sebagai model yang lebih efisien dan akurat untuk prediksi harga saham pada lingkungan pasar yang berfluktuasi tinggi.</p> Ahmad Jamalul Noor Dian Ade Kurnia Yudhistira Arie Wijaya Heliyanti Susana Copyright (c) 2026 Jurnal Mahasiswa Ilmu Komputer 2026-03-30 2026-03-30 7 1 11 18 10.24127/ilmukomputer.v7i1.10651