engembangan Sistem Deteksi Stres Berdasarkan Detak Jantung pada Pengguna E-Learning
Main Author: | Zulfikarrahman,, Muhammad |
---|---|
Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
Bahasa: | eng |
Terbitan: |
, 2020
|
Subjects: | |
Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/id/eprint/193858/1/Muhammad%20Zulfikarrahman.pdf http://repository.ub.ac.id/id/eprint/193858/ |
Daftar Isi:
- E-learning adalah instruksi yang disampaikan melalui perangkat digital seperti perangkat komputer dan perangkat seluler yang dimaksudkan untuk mendukung pembelajaran. Di Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya, e-learning sudah digunakan dalam proses belajar mengajar. Salah satu sistem e-learning yang sedang dikembangkan di Fakultas Ilmu Komputer adalah CodeManiac (CoMa). Materi latihan yang diberikan oleh CoMa tidak adaptif dengan kondisi mental dari pengguna. Stres memiliki dampak pada pembentukan dan pengambilan ingatan yang berimplikasi bahwa stres dapat mengubah sifat atau kualitas ingatan serta dapat menyebabkan salah tangkap informasi. Sebagai langkah untuk mewujudkan lingkungan adaptif pada CoMa, hal pertama yang dilakukan adalah dengan membangun sistem pemantauan fisiologis pengguna. Sinyal fisiologis dapat digunakan sebagai fitur untuk klasifikasi stres pengguna. Data dari sistem pemantauan dapat menjadi masukan untuk sistem CoMa sebagai dasar penentuan materi latihan mana yang akan diberikan ke pengguna. Proses pengembangan sistem menggunakan metode waterfall. Sistem yang dikembangkan menghasilkan 24 kebutuhan fungsional dan 2 kebutuhan non fungsional. Hasil pengujian unit mendapatkan hasil 100% pass dan pengujian validasi mempunyai 33 kasus uji dan mendapatkan hasil 100% pass. Pengujian kompatibilitas aplikasi mobile mendapatkan hasil dapat berjalan di Android KitKat dan Android Lollipop. Pengujian kompatibilitas aplikasi web menggunakan SortSite mendapatkan hasil tidak ada critical issue. Diharapkan sistem ini dapat membantu CoMa dalam deteksi stres yang dapat digunakan sebagai dasar untuk penentuan materi latihan untuk pengguna.