## Implementasi Gemini API untuk Generatif Teks Deskripsi Karya Otomatis dalam Aplikasi Pameran Berbasis Web dengan Metode Waterfall
Hariyadi Program Studi Teknik Informatika Universitas Palangka Raya Palangkaraya, Indonesia hariyadi@mhs.eng.upr.ac.id
Nova Noor Kamala Sari Program Studi Teknik Informatika Universitas Palangka Raya
Palangkaraya, Indonesia novanoorks@it.upr.ac.id
Jordi Irawan Program Studi Teknik Informatika Universitas Palangka Raya Palangkaraya, Indonesia jordiirawandotpribadi@mhs.eng.upr.ac. id Viktor Handrianus Pranatawijaya Program Studi Teknik Informatika Universitas Palangka Raya Palangkaraya, Indonesia viktorhp@it.upr.ac.id
Abstract  -  In  the  face  of  the  era  of  rapid  technological development,  software  has  become  a  major  necessity  in  various aspects  of  life.  The  advancement  of  LLM  as  a  part  of  artificial intelligence  has  been  rapid,  with  its  implementation  expanding across  various  applications  and  fields.  Currently,  Google  has launched their latest LLM named Gemini, Google opens access to its  API  key  for  application  developers  who  want  to  utilise  it  in making  applications.  This  research  aims  to  find  out  how  the implementation of Gemini API keys can be applied to applications, especially in the work exhibition application being developed, and whether  the  application  is  able  to  function  according  to  the functionality  of  the  Gemini  API.  In  developing  the  works exhibition  application  using  the  Gemini  API,  a  waterfall development  methodology  is  used,  and  the  works  exhibition application  developed  is  web-based.  After  the  work  exhibition application  was  completed  and  tested,  it  was  found  that  the resulting work exhibition application functioned as expected and was able to utilise the functionality of the Gemini API.
Keywords: API, Application, Gemini, Work Exhibition Abstrak  -  Dalam  menghadapi  era  pesatnya  perkembangan teknologi,  perangkat  lunak  telah  menjadi  kebutuhan  utama dalam  berbagai  aspek  kehidupan.  Kemajuan  LLM  sebagai bagian  dari  kecerdasan  buatan  telah  melaju  pesat,  dengan implementasinya yang meluas di berbagai aplikasi dan bidang. Saat ini, Google telah meluncurkan LLM terbaru mereka yang diberi nama Gemini, Google membuka akses ke kunci API-nya untuk para pengembang aplikasi yang ingin memanfaatkannya dalam  pembuatan  aplikasi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui bagaimana implementasi kunci API Gemini dapat diterapkan  pada  aplikasi,  khususnya  pada  aplikasi  pameran karya  yang  sedang  dikembangkan,  serta  apakah  aplikasi tersebut  mampu  berfungsi  sesuai  dengan  fungsionalitas  dari Gemini  API.  Dalam  pengembangan  aplikasi  pameran  karya dengan  menggunakan  Gemini  API,  menggunakan  metodologi pengembangan  waterfall,  dan  aplikasi  pameran  karya  yang dikembangkan  berbasis  web.  Setelah  aplikasi  pameran  karya selesai dibuat dan diuji, didapati hasil bahwa aplikasi pameran karya yang dihasilkan berfungsi sebagaimana yang diharapkan dan mampu memanfaatkan fungsionalitas dari Gemini API.
Kata Kunci : API, Aplikasi, Gemini, Pameran Karya

## PENDAHULUAN
Salah  satu  pendorong  utama  pengembangan  aplikasi pameran karya adalah melihat tren peningkatan jumlah proyek mahasiswa,  khususnya  yang  berasal  dari  tugas-tugas  kuliah. Proyek-proyek ini sering kali memiliki potensi keberlanjutan dan nilai lebih, namun sering kali tidak memiliki wadah yang sesuai  untuk  menampung  dan  mengembangkan  kreativitas tersebut. Oleh karena itu, pameran karya dihadirkan sebagai platform yang efisien untuk mengatasi tantangan ini.
Teknologi  kecerdasan  buatan  (AI),  termasuk machine learning, deep learning, dan pemrosesan bahasa alami (NLP), sedang berkembang pesat dan memiliki dampak yang luas di berbagai  bidang  [1].  Salah  satu  bentuk  AI  yang  menarik perhatian saat ini adalah LLM ( Large Language Model ) atau model bahasa besar, yang merupakan hasil dari pengembangan  dalam  jaringan  saraf  tiruan  dan  pemrosesan bahasa alami yang telah ada sebelumnya, dikenal sebagai LM ( Language  Model ).  LLM,  sebagai  jenis  model  AI,  mampu memproses dan menghasilkan teks bahasa. Biasanya, model- model  LLM  dilatih  menggunakan  sejumlah  besar  data  teks dan menerapkan teknik deep learning untuk memahami pola dan  struktur  bahasa.  Ini  memungkinkan  LLM  digunakan untuk  berbagai  tugas  yang  terkait  dengan  bahasa,  termasuk pembuatan teks, terjemahan, ringkasan, menjawab pertanyaan, penulisan kode, dan analisis sentimen [2].
Permasalahan  yang  menjadi  fokus  penelitian  ini  adalah bagaimana  menghasilkan teks deskripsi karya yang  menarik dan  informatif  untuk  pameran  karya  berbasis  web  dengan menggunakan  teknologi  generatif  seperti Large  Language Model (LLM).  Pada  pameran  karya  berbasis  web,  deskripsi karya sangat penting untuk memberikan konteks dan menarik minat pengunjung. Namun, penulisan deskripsi ini sering kali memakan  waktu  dan  memerlukan  keahlian  khusus.  Pada akhirnya  penelitian  ini  mencoba  mengintegrasikan  Gemini API  ke  dalam  aplikasi  yang  sedang  dikembangkan,  yaitu sebuah  aplikasi  pameran  karya  bernama  pameran  karya. Penggunaan LLM Gemini dalam pameran karya
meningkatkan  kemampuannya  untuk  meniru  perilaku manusia dalam membuat deskripsi, memahami konteks karya, dan  memberikan  respons  yang  sesuai  tanpa  campur  tangan manusia.  Kemajuan  dalam  pembelajaran  mesin,  NLP,  dan kecerdasan buatan telah membuat berbagai aplikasi semakin pintar, akurat, dan berguna, dan semakin banyak digunakan di berbagai bidang seperti pendidikan, kesehatan, robotika, dan industri [3].
Penelitian  terdahulu  mengenai Large  Language  Models (LLM)  telah  menunjukkan  kemajuan  signifikan  dalam pemrosesan  bahasa  alami  (NLP)  dan  aplikasi  terkait. Misalnya, penelitian oleh Brown et al. (2020) memperkenalkan  GPT-3,  model  bahasa  yang  dilatih  dengan 175  miliar  parameter,  yang  menunjukkan  kemampuan  luar biasa dalam berbagai tugas NLP seperti terjemahan, penulisan esai,  dan  menjawab  pertanyaan  dengan  hanya  sedikit  atau tanpa  contoh  pelatihan  tambahan.  GPT-3  memperkenalkan konsep  " few-shot  learning ,"  yang  memungkinkan  model untuk menangani tugas baru dengan hanya beberapa contoh, menunjukkan fleksibilitas dan kemampuan generalisasi yang tinggi [4]. Sementara itu, Devlin et al. (2019) mengembangkan BERT, model yang menggunakan pendekatan bidirectional untuk  pemahaman  bahasa,  yang meningkatkan  pemahaman  konteks  dan  makna  teks  secara signifikan. BERT telah menunjukkan kinerja yang luar biasa dalam  tugas-tugas  seperti  klasifikasi  teks  dan  pengenalan entitas [5]. Selanjutnya, Raffel et al. (2020) memperkenalkan T5, model yang mengubah semua tugas NLP menjadi format text-to-text ,  memungkinkan transfer  learning yang  lebih efektif dan efisien. T5 menyatukan berbagai tugas NLP dalam satu  kerangka  kerja text-to-text , menunjukkan adaptasi  yang tinggi dalam berbagai aplikasi NLP [6]. Penelitian-penelitian ini menunjukkan potensi besar LLM dalam menghasilkan teks dengan kualitas yang mendekati manusia, membuka peluang baru dalam pengembangan aplikasi berbasis teks.
Namun,  aplikasi  khusus  untuk  generatif  teks  deskripsi karya  seperti  pada  pameran  karya  berbasis  web  masih terbatas.  Sehingga,  penelitian  ini  mencoba  melakukan implementasi Gemini API dalam konteks yang lebih spesifik, yaitu  untuk  generatif  teks  deskripsi  karya,  serta  evaluasi kinerjanya  dalam  lingkungan  pameran  karya  berbasis  web. Dengan  menggunakan  Gemini  API,  diharapkan  deskripsi karya dapat dihasilkan  secara otomatis  dan  akurat,  sehingga memudahkan  pengguna  dalam  memamerkan  karya  mereka dengan deskripsi yang menarik dan informatif.
Penggunaan Gemini API dalam penelitian ini didasarkan pada  beberapa  keunggulan  utamanya,  yaitu  ketersediaan layanan  secara  gratis  serta dukungannya yang komprehensif untuk membaca teks dan gambar. Sebagai layanan yang gratis, Gemini API memungkinkan peneliti dan pengembang untuk mengimplementasikan  solusi  canggih  tanpa  harus  khawatir mengenai  biaya  tambahan  yang  menjadi  hambatan  dalam pengembangan  teknologi  baru.  Hal  ini  sangat penting untuk penelitian  dan  pengembangan  yang  memiliki  anggaran terbatas. Selain itu, Gemini API menawarkan dukungan yang kuat  untuk  membaca  dan  memahami  teks  serta  gambar. Kemampuan  ini  memungkinkan  API  untuk  menghasilkan deskripsi  teks  yang  akurat  dan  kaya  berdasarkan  analisis mendalam terhadap konten gambar. Dukungan ini tidak hanya meningkatkan  kualitas  deskripsi  yang  dihasilkan  tetapi  juga memastikan bahwa setiap karya mendapatkan deskripsi yang relevan  dan  informatif.  Dengan  kombinasi  ini,  Gemini  API menjadi pilihan yang ideal untuk proyek ini, memungkinkan
otomatisasi  deskripsi  karya  yang  efisien  dan  efektif  dalam aplikasi  pameran  berbasis  web,  sambil  memanfaatkan teknologi terbaru dalam pengolahan bahasa alami dan analisis gambar.
Untuk  memanfaatkan  LLM  Gemini  dalam  aplikasi pameran  karya  ini,  diperlukan  akses  ke  kunci  API ( Application  Programming  Interface )  Gemini.  Dimana akan digunakan kunci API dari Gemini. Google telah memberikan akses  ke  API  Gemini  kepada  para  pengembang  perangkat lunak  dan  bisnis  yang  ingin  mengintegrasikan  kemampuan Gemini dalam aplikasi buatan mereka untuk berbagai skenario penggunaan.

## METODE PENELITIAN
Metode penelitian adalah tahapan yang menggambarkan langkah-langkah  yang  dilakukan  selama  proses  penelitian, dengan  tujuan  untuk  memfasilitasi  pelaksanaan  penelitian [7]. Model Waterfall digunakan dalam penelitian ini. Model Waterfall menawarkan pendekatan berurutan dalam pengembangan perangkat lunak, dimulai dari tahap analisis, desain, implementasi, dan pengujian [8].
Gambar 1. Ilustrasi model Waterfall

## 1. Analisis Kebutuhan
Dalam proses pengembangan aplikasi, diperlukan analisis kebutuhan dan evaluasi terhadap konsep pengembangan aplikasi.  Tahap  ini  akan  mengidentifikasi  komponen- komponen  yang  diperlukan,  mulai  dari  perangkat  lunak hingga  pengguna  akhir  dari  aplikasi  yang  sedang dikembangkan,  serta  kebutuhan  aplikasi  dari  segi input , proses, dan output [9]. 2. Desain
Proses  desain  merupakan  tahapan  di  mana  aplikasi direncanakan  secara  rinci  sehingga  menghasilkan spesifikasi yang tepat sesuai dengan kebutuhan yang telah ditetapkan  sebelumnya.  Salah  satu  aspek  dari  proses desain  adalah  perancangan  antarmuka,  yang  bertujuan untuk  menghasilkan  spesifikasi  aplikasi  yang  sesuai dengan kebutuhan pengguna [10].
3. Pengkodean Pengkodean merupakan tahap di mana desain yang telah dibuat diwujudkan menjadi aplikasi yang berfungsi sesuai dengan spesifikasi yang telah ditetapkan sebelumnya. Ini melibatkan  penulisan  kode,  pengembangan  fitur-fitur aplikasi,  pengujian  terintegrasi,  dan  penyesuaian  sesuai kebutuhan  yang  mungkin  muncul  selama  proses pengkodean [11].
4. Pengujian
Pengujian  adalah  tahap  penting  dalam  pengembangan aplikasi  di  mana  aplikasi  yang  telah  diimplementasikan akan  diuji  untuk  memastikan  bahwa  berbagai  fitur  dan fungsionalitasnya berjalan sesuai dengan yang diharapkan [12]. Proses pengujian melibatkan pengujian berbagai aspek aplikasi, seperti fungsionalitas, keamanan, kinerja,  dan  kegunaan,  dengan  menggunakan  berbagai metode pengujian yang sesuai.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan  terhadap  hasil  penelitian  ini  adalah implementasi  Gemini  API  dalam  generatif  teks  deskripsi karya otomatis pada pengembangan aplikasi pameran karya berbasis website .  Karena  aplikasi  pameran  karya  ini  akan dikembangkan sebagai aplikasi berbasis website , pada tahap analisis  kebutuhan,  dilakukan  evaluasi  terhadap  kebutuhan perangkat lunak dan perangkat keras yang diperlukan sesuai dengan platform yang  dipilih.  Keputusan  diambil  untuk menggunakan  Visual  Studio  Code  sebagai  lingkungan pengembangan  untuk  aplikasi  pameran  karya  ini,  dengan menggunakan React JS yang merupakan framework library untuk bahasa pemrograman JavaScript.
Pada tahap Desain, proses pembuatan aplikasi pameran karya dengan integrasi gemini API dimulai, yang terdiri dari serangkaian langkah-langkah berikut:
1. Mendapatkan Kunci API Gemini
Pentingnya  untuk  mempersiapkan  kunci  API  (API Key ) dari Gemini seperti terlihat pada gambar 2. di bawah.
Dalam  pengembangan  perangkat  lunak,  API  adalah fondasi  untuk  pertukaran  data  antara  modul  perangkat lunak  yang  berbeda,  memungkinkan  integrasi  fitur-fitur dari  API  tersebut  ke  dalam  kode  aplikasi  yang  sedang dikembangkan.  Untuk  memanfaatkan  layanan  API  dari Gemini,  langkah  awalnya  adalah  membuat  kunci  API melalui Google AI Studio, yang tersedia secara gratis dari Google. Saat ini, Google menawarkan model Gemini yang mendukung input dan output teks dan gambar, yang bisa diakses melalui API mereka.
Gambar 2. Mendapatkan Kunci API Gemini
2. Menambahkan Dependensi SDK ke Project
Selanjutnya,  menambahkan  dependensi  SDK  ke project aplikasi  dengan  perintah  npm,  karena project ini menggunakan  Node.js  v18+  dan  npm.  Contoh  kode dependensinya dapat dilihat pada gambar 3. di bawah ini.
Gambar 3. Kode Dependensi Untuk Google Generative
3. Menginisialisasi Generative Model Dalam  melakukan  panggilan  API,  perlu  dilakukan inisialisasi  objek GenerativeModel terlebih  dahulu.
Contoh kodenya dapat dilihat pada gambar 4, 5 dan 6. di bawah ini.
Gambar 4. Kode Inisialisasi Objek Generative Gemini API
Gambar 5. Kode GenerativeModel Berdasarkan Teks dan Gambar
Gambar 6. Kode GenerativeModel Berdasarkan Teks
Untuk  pengembangan  aplikasi  pameran  karya  ini, menggunakan  model  Gemini  Pro  untuk  melakukan generatif teks deskripsi. Project ini menggunakan model gemini  yaitu  untuk generate berdasarkan  teks  dan gambar.
4. Implementasi Kode Generative Ke Project
Pada project ini kode generative diimplementasikan ke dalam  API project yang  menerima  data  berdasarkan website/client yang  terhubung.  Implementasi  kode generative AI  yang  digunakan  pada  pembuatan  aplikasi pameran  karya  ini  adalah  sebagai  berikut  yang  dapat dilihat pada gambar 7. dibawah ini:
Gambar  7.  diatas  adalah  potongan  kode  menggunakan Next.js  yang  memanfaatkan  Google Generative AI  untuk menghasilkan  deskripsi  berdasarkan  input  yang  diberikan. Pertama,  modul GoogleGenerativeAI dan NextResponse diimpor.  Kemudian,  objek  genAI  diinisialisasi  dengan  API key .  Fungsi  asinkron  POST  menangani  permintaan  POST, mengambil data dari form, dan menyimpannya dalam variabel title, category, dan image . Berdasarkan ada tidaknya gambar, model  yang  sesuai  dipilih  ( gemini-pro-vision untuk  gambar dan gemini-pro untuk  teks  saja). Prompt disiapkan  untuk menghasilkan  deskripsi,  dan  jika  ada  gambar,  data  gambar dikonversi menjadi base64. Model kemudian digunakan untuk menghasilkan  konten  berdasarkan prompt ,  dan  hasilnya dikembalikan  dalam  format  JSON  yang  berisi  deskripsi otomatis yang dihasilkan.
Pada  tahap  pengkodean,  kode  yang  telah  dirancang sebelumnya  diubah  menjadi  tampilan  yang  dapat  berfungsi sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna.  Di  tahap  ini,  akan mengembangkan program berdasarkan dari hasil perancangan yang telah disiapkan sebelumnya.

## Gambar 8. Halaman Registrasi
Gambar  8.  adalah  tampilan  yang  diperuntukkan  hanya untuk pengguna yang belum memiliki akun, di mana mereka dapat  melakukan  registrasi  untuk  membuat  akun  baru.  Pada bagian  halaman,  terdapat  instruksi  singkat  yang  meminta pengguna  untuk  memasukkan  detail  akun  mereka.  Formulir registrasi  terdiri  dari  beberapa  kolom input yang  harus  diisi oleh  pengguna,  seperti  kolom  untuk  nama  depan,  nama tengah, dan nama belakang.
Gambar  9.  adalah  tampilan  halaman  masuk  yang diperuntukkan  bagi  pengguna  yang  sudah  memiliki  akun. Pada bagian halaman, terdapat instruksi singkat yang meminta pengguna  untuk  memasukkan  detail  akun  mereka.  Formulir login terdiri dari dua kolom input utama yaitu  untuk alamat email  dan  kata  sandi.  Setiap  kolom  dilengkapi  dengan placeholder yang  memberikan  petunjuk  kepada  pengguna tentang informasi apa yang harus dimasukkan.

## Gambar 10. Halaman Tabel Daftar Karya
Gambar  10.  menampilkan  daftar  atau  list  semua  karya yang  telah  dimasukkan  pengguna  dalam  tabel.  Tabel  ini berfungsi sebagai tampilan ringkasan dari semua karya yang telah diunggah oleh pengguna ke dalam aplikasi. Setiap baris dalam tabel mewakili satu karya, dengan kolom-kolom yang mencakup informasi penting seperti ID karya, judul, deskripsi singkat, gambar, dan kategori.

## Gambar 11. Halaman Grafik Daftar Karya
Gambar 11. menampilkan daftar semua karya yang telah diunggah oleh pengguna dalam bentuk grafik batang. Grafik ini  memberikan  visualisasi  mengenai  distribusi  karya berdasarkan  kategori.  Setiap  batang  dalam  grafik  mewakili satu  kategori,  dengan  panjang  batang  menunjukkan  jumlah karya yang termasuk dalam kategori tersebut.

## Gambar 12. Halaman Utama
Gambar  12.  menampilkan  halaman  utama  aplikasi pameran  karya  yang  terdapat  menu  navigasi  yang memungkinkan  pengguna  untuk  dengan  mudah  mengakses berbagai bagian situs, seperti home, about, services, team, dan
FAQ. Di sudut kanan atas, terdapat tombol login dan register yang  memudahkan  pengguna  untuk  masuk  atau  mendaftar akun baru.

## Gambar 13. Halaman Karya
Gambar  13.  menampilkan  halaman  yang  berisi  semua karya yang telah diunggah oleh pengguna, dengan informasi lengkap  seperti  judul,  deskripsi,  penulis,  kategori,  gambar, dan jumlah suka. Halaman ini dirancang untuk memudahkan pengguna dalam menjelajahi berbagai karya yang tersedia di aplikasi pameran karya.

## Gambar 14. Halaman Cari Karya
Gambar  14.  menampilkan  hasil  pencarian  karya  pada aplikasi  pameran  karya  berdasarkan  kata  kunci  yang  telah ditentukan  sebelumnya.  Halaman  ini  dirancang  untuk memudahkan  pengguna  dalam  menemukan  karya  yang spesifik sesuai dengan kata kunci yang mereka masukkan.

## Gambar 15. Halaman Kategori Karya
Gambar  15.  menampilkan  halaman  aplikasi  pameran karya yang memungkinkan pengguna untuk menelusuri karya berdasarkan  kategori  yang  telah  ditentukan  sebelumnya. Halaman ini dirancang untuk memudahkan pengguna dalam menemukan karya yang sesuai dengan minat mereka melalui fitur penyaringan kategori.
Tahapan  terakhir  yaitu  tahap  pengujian,  pada  tahap pengujian  ini  akan  dilakukan  percobaan  untuk  menguji fungsionalitas  aplikasi  pameran  karya  guna  memastikan apakah integrasi  Gemini  API pada aplikasi dapat beroperasi sesuai yang diharapkan. Dalam uji coba ini, akan ditambahkan sebuah  karya  baru  ke  dalam  aplikasi.  Selanjutnya  mengisi detail karya seperti judul, cover, dan kategori. Setelah semua informasi  diisi,  disini  akan  mencoba  menggunakan  fitur generate description yang memanfaatkan Gemini API untuk menghasilkan deskripsi otomatis berdasarkan judul karya dan gambar  yang  diunggah.  Proses  ini  bertujuan  untuk  menguji apakah  deskripsi  yang  dihasilkan  oleh  Gemini  API  sesuai dengan  konteks  dan  kualitas  yang  diharapkan.  Pada  gambar yang  ditampilkan,  terlihat  bahwa  pengguna  telah  mengisi judul “Web Pameran Karya” dan mengunggah gambar cover. Setelah  itu,  lakukan  dengan  menekan  tombol generate description untuk menghasilkan deskripsi otomatis. Hasil dari pengujian  ini  akan  menunjukkan  apakah  integrasi  API berjalan  dengan  baik  dan  apakah  deskripsi  yang  dihasilkan dapat  membantu  pengguna  dalam  mendeskripsikan  karya mereka secara efektif, seperti yang terlihat pada gambar 16. di bawah ini.

## Gambar 17. Halaman Detail Karya
Gambar  17.  menampilkan  halaman  detail  karya  yang berisi  informasi  lengkap  tentang  karya  yang  diunggah  oleh pengguna.  Halaman  ini  dirancang  untuk  memberikan informasi lengkap tentang karya yang diunggah.
Penelitian ini berhasil mengimplementasikan Gemini API dalam  generatif  teks  deskripsi  karya  otomatis  pada  aplikasi pameran  karya  berbasis  web.  Dalam  prosesnya,  berbagai aspek  telah  dievaluasi,  termasuk  akurasi  dan  kualitas  teks yang  dihasilkan,  serta  kemudahan  integrasi  API  ke  dalam sistem yang ada.
Dibandingkan  penelitian  sebelumnya  seperti  yang dilakukan  oleh  Brown  et  al.  (2020)  dengan  model  GPT-3. Gemini  API  menawarkan  solusi  yang  lebih  terjangkau  dan mudah  diimplementasikan,  tanpa  mengurangi  kualitas  teks deskripsi yang dihasilkan.  Salah satu keunggulan signifikan dari Gemini API adalah kemampuannya untuk membaca dan memproses  gambar, yang belum didukung  oleh GPT-3.  Hal ini  memberikan  keunggulan  besar  dalam  konteks  aplikasi pameran karya, di mana deskripsi yang dihasilkan dapat lebih relevan dan kontekstual dengan karya yang dipamerkan.

## KESIMPULAN
Aplikasi pameran karya berbasis web yang dikembangkan  dengan  mengintegrasikan  Gemini  API berhasil menghasilkan teks deskripsi karya yang menarik dan informatif  secara  otomatis.  Implementasi  Gemini  API  ke dalam  aplikasi  ini  mudah  dilakukan  dan  mampu meningkatkan  efisiensi  waktu  serta  kualitas  deskripsi  karya dibandingkan  dengan  metode  manual.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  Gemini  API  memiliki  potensi  besar dalam  aplikasi  generatif  teks  deskripsi  karya,  namun,  ada
beberapa  hal  yang  perlu  diperhatikan  berkenaan  dengan penggunaan  Gemini  secara  umum  di  mana  pada  proses generatif otomatis penting untuk memperhatikan judul serta teknik  dari text  prompting yang  digunakan  karena  kualitas text prompt yang diberikan sangat mempengaruhi kuantitas, kualitas serta kompleksitas dari respon yang diberikan oleh generate description . Penelitian ini membuka peluang untuk pengembangan  lebih  lanjut  dalam  memanfaatkan  teknologi LLM  seperti  Gemini  API  dalam  berbagai  aplikasi  berbasis teks.

## REFERENSI
[1] S. Fosso Wamba, R. E. Bawack, C. Guthrie, M. M. Queiroz, and K.  D.  A.  Carillo,  “Are  we  preparing  for  a  good  AI  society?  A bibliometric review and research agenda,” Technol. Forecast. Soc. Change , vol. 164, no. December 2020, 2021.
[2] A. Latif and J. Kim, “Evaluation and Analysis of Large Language Models  for  Clinical  Text  Augmentation  and  Generation,” IEEE Access , vol. 12, no. April, pp. 48987–48996, 2024.
[3] E.  Adamopoulou  and  L.  Moussiades,  “Chatbots:  History, technology, and applications,” Mach. Learn. with Appl. , vol. 2, no. November, p. 100006, 2020.
[4] T. B. Brown et al. , “Language models are few-shot learners,” Adv. Neural Inf. Process. Syst. , vol. 2020-Decem, 2020.
[5] J. Devlin, M. W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, “BERT: Pre- training  of  deep  bidirectional  transformers  for  language understanding,” NAACL  HLT  2019  -  2019  Conf.  North  Am. Chapter  Assoc.  Comput.  Linguist.  Hum.  Lang.  Technol.  -  Proc. Conf. , vol. 1, no. Mlm, pp. 4171–4186, 2019.
[6] C.  Raffel et al. , “Exploring the limits of transfer learning with a unified text-to-text transformer,” J. Mach. Learn. Res. , vol. 21, pp. 1–67, 2020.
[7] D.  Darmawan  and  A.  Ratnasari,  “Rancang  Bangun  Sistem Informasi  Manajemen  Proyek  Berbasis  Web  Pada  Pt  Seatech Infosys,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 9, no. 3, pp. 365–372, 2020.
[8] I.  R.  Yunita,  A.  Pramono,  R.  Waluyo,  and  .  S.,  “Implementasi Metode  Waterfall  Pada  Perancangan  Aplikasi  Rekam  Medis Berbasis  Website  dan  Whatshap  Gateway,” J.  Informatics  Inf. Syst. Softw. Eng. Appl. , vol. 5, no. 1, pp. 8–16, 2022.
[9] A. N. Madyanti, N. Ananda, M. W. Rini, and S. Rizal, “Design of a Web Based Information System to Manage Delivery Activities,” J. Rekayasa Sist. Ind. , vol. 10, no. 02, p. 112, 2023.
[10] D.  Andriansyah,  “Penerapan  Model  Waterfall  Pada  Sistem Informasi  Layanan  Jasa  Laundry  Berbasis  Web,” Indones.  J. Softw. Eng. , vol. 4, no. 1, pp. 27–32, 2018.
[11] H.  Hermansyah,  R.  F.  Wijaya,  and  R.  B.  Utomo,  “Metode Waterfall  Dalam Rancang  Bangun  Sistem Informasi  Manajemen Kegiatan  Masjid  Berbasis  Web,” KLIK  Kaji.  Ilm.  Inform.  dan Komput. , vol. 3, no. 5, pp. 563–571, 2023.
[12] S.  Restu  Aji  and  W.  Trisari  Harsanti  Putri,  “Implementasi Teknologi Blockchain dalam Aplikasi E-Voting Berbasis Mobile,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 14, no. 2, pp. 219–231, 2023.