Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 2 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Indah Permata Sari
"Adanya peningkatan penetrasi pengguna internet, menunjukkan masyarakat yang semakin aktif dalam mengakses informasi dengan menggunakan alat elektronik. Hal ini menjadi pendorong perkembangan proses bisnis di berbagai bidang, salah satunya pada bidang pendidikan, yang dikenalnya istilah e-Learning. E-Learning adalah penyampaian secara online terhadap suatu materi pendidikan dan menggunakan teknologi informasi untuk tujuan belajar, mengajar, kapanpun dan di manapun. Untuk mendukung peningkatan fleksibelitas proses pembelajaran pada aplikasi e-Learning, terdapat faktor pendukung yaitu, teknologi, materi (pedagogis), dan pengguna/manusia (learner/teacher). Faktor pengguna (learner/teacher) erat hubungannya dengan sistem interaksi (Human Computer Interaction), salah satunya pada pengalaman pengguna (user experience) yang masih dinilai kurang. Sementara itu, faktor pengguna sebagai pengambil keputusan dalam menggunakan aplikasi dipandang unik karena memiliki keberagaman budaya, baik yang disebabkan oleh lingkungan maupun individu. Dengan demikian, peneliti melakukan penelitian terhadap user experience (UX) berdasarkan aspek budaya (dimensi lintas budaya) untuk dapat memberikan strategi peningkatan kualitas UX. Dengan menggunakan metode campuran, penelitian ini dikerjakan dalam dua tahap, yaitu (1) kualitatif, dengan tinjauan pustaka untuk menangkap aspek budaya yang kemudian divalidasi kepada pakar UX maupun budaya; dan (2) kuantitatif, dengan melakukan survei kepada responden pada suatu situs e-Learning. Batasan penelitian adalah pada aplikasi e-Learning SPADA Indonesia. Penelitian ini melibatkan 85 responden dan menunjukan hasil bahwa nilai pengukuran UX dari enam dimensi user experience questionnaire (UEQ) adalah di atas rata-rata, sedangan budaya pengguna menunjukan nilai grafik terjauh dari 19 dimensi lintas budaya adalah 1,55 pada dimensi budaya orientasi penghargaan. Nilai budaya ini menunjukan bahwa pengguna aplikasi cenderung mengharapkan adanya penghargaan terhadap suatu capaian yang telah dilakukan pengguna. Perolehan hasil korelasi terhadap 54 pemetaan antara UEQ dan dimensi lintas budaya, memperlihatkan tingkat hubungan adalah berkorelasi rendah pada dua pemetaan sedangkan lainnya hampir tidak ada korelasi. Adapun strategi peningkatan UX dikategorikan berdasarkan stakeholders SPADA Indonesia yaitu mahasiswa, dosen, dan pengembang. Peningkatan disusun secara teknis dan tidak tiknis, yang bertujuan untuk meningkatkan aktivitas diskusi, motivasi, aplikasi dan fasilitas pembelajaran online. Penelitian selanjutnya dapat menggunakan 19 dimensi lintas budaya pada penelitian ini tanpa perlu melakukan pemetaan antara budaya dan UX atau melakukan perbaikan pada pemetaan antara budaya dan UX.

The massive of internet user penetration, shows that people are increasingly active in accessing information using electronic devices. It has become a driver of business process development in various fields, one of which is in the field of education, which is known as e-Learning. E-Learning is the online delivery of educational material and using information technology for the purpose of learning, teaching, anytime and anywhere. To support the increased flexibility of the learning process in e-Learning applications, there are supporting factors, namely, technology, material (pedagogis), and users/humans (learner/teacher). User factors (learner/teacher) are closely related to the interaction system (Human Computer Interaction), one of which is on user experience which is still considered to be lacking. Meanwhile, the factor of users as decision makers in using the application is seen as unique because it has cultural diversity, both caused by the environment and individuals. Thus, researchers conduct research on user experience (UX) based on cultural aspects (cross-cultural dimensions) to be able to provide UX quality improvement strategies. Using a mixed method, this research was carried out in two stages, namely (1) qualitative, with a literature review to capture cultural aspects which were then validated to UX experts and culture; and (2) quantitative, by surveying respondents on an e-Learning site. The limitation of the study is on the SPADA Indonesia e-Learning application. This study involved 85 respondents and showed the results that the UX measurement value of the six dimensions of the user experience questionnaire (UEQ) was above the average, while the user culture showed that the farthest value of the 19 dimensions cross cultures was 1.55 in the orientation orientation culture dimension. This cultural value shows that application users tend to expect an appreciation of the achievements that have been made by the user. The results of the correlation of 54 mappings between UEQ and cross-cultural dimensions, showed that the level of relationships was low correlated on the two maps while the other had almost no correlation. The UX improvement strategy is categorized based on SPADA Indonesia stakeholders, namely students, lecturers, and developers. Improvement is structured technically and not technically, which aims to improve discussion activities, motivation, applications and online learning facilities. Future studies can use 19 cross-cultural dimensions in this study without the need to do mapping between culture and UX or make improvements to the mapping between culture and UX."
Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2019
T52107
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Livia Ellen
"Dalam era digital ini, pembelajaran dengan metode e-learning menjadi solusi yang umum diimplementasikan pada pendidikan jarak jauh. Kekurangan dari metode e- learning ini yaitu minimnya informasi pengajar mengenai antusiasme dan tingkat partisipasi siswa dalam pembelajaran. Masalah tersebut dapat diselesaikan dengan sistem yang mampu mendeteksi engagement siswa. Tingkat engagement siswa pada e-learning dapat ditentukan dari pandangan siswa dan ekspresi wajah siswa dalam pembelajaran. Sistem pendeteksi engagement siswa bekerja dengan cara mendeteksi arah mata siswa dan ekspresi wajah siswa menggunakan teknologi OpenCV dengan metode CNN (convolutional neural network) pada input file berupa video atau webcam secara real-time. Sistem akan memberikan output berupa nilai engagement siswa “engaged” berdasarkan durasi mata siswa menatap layar dan ekspresi wajah siswa berupa ekspresi netral atau positif. Sistem akan memberikan output berupa nilai kehadiran siswa “disengaged” berdasarkan durasi mata siswa tidak menatap layar dan ekspresi wajah siswa menunjukkan ekspresi negatif. Sistem menganalisis reaksi emosi siswa yang direpresentasikan dalam parameter nilai persentase reaksi netral, positif, dan negatif menggunakan dataset FER-2013. Sistem pendeteksi engagement siswa dapat mengukur presensi, status attendance siswa memperhatikan layar, emosi, impresi dan status engagement siswa dengan tingkat akurasi sebesar 83,33%, presisi sebesar 100%, recall sebesar 66,67% dan f1 score sebesar 80,00%.

In this digital era, the e-learning method is a common solution implemented on distance learning. The disadvantage of the e-learning process is the facilitator has no idea about students' enthusiasm and participation rate during a lecture. This problem could be solved by a student engagement detection system. Student engagement can be determined by capturing the student's eye-gazing focus rate and student's facial expression during an online lecture. The student engagement detection system works by detecting student eye gaze and facial expression using OpenCV technology and CNN (convolutional neural network) method, receiving input through video file input or real-time webcam feed. The system will report on the student engagement level “engaged” if the student's eyes are staring at the screen and student facial expression showing a neutral or positive impression. The system will report on the student engagement level “disengaged” if the student's eye gaze were away from the screen and student facial expression showing a negative impression. This system will analyze student's emotional reactions which represented by neutral, positive, or negative reaction percentage value using the FER-2013 dataset. Student Engagement Detection System could calculate student presence, attendance rate calculated through eye gaze focus rate, emotional reaction, impression and engagement status with an accuracy of 83,33%, a precision of 100%, recall of 66,67%, and f1 score 80,00%.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2020
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library