engembangan Sistem Deteksi Stres Berdasarkan Detak Jantung pada Pengguna E-Learning.

Zulfikarrahman,, Muhammad (2020) engembangan Sistem Deteksi Stres Berdasarkan Detak Jantung pada Pengguna E-Learning. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

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.

English Abstract

E-Learning is instructions that are delivered through digital devices such as computer and mobile device that are provided to support learning. In the Faculty of Computer Science, Brawijaya University, e-learning has been used for learning activities. One of e-learning system that is being developed by Faculty of Computer Science is CodeManiac (CoMa). The exercises provided by CoMa is not adaptive to the mental condition of user. Stress has impact on the formation and retrieval of memories which have implication that stress can change the nature or quality of memories and can cause miss information. As a step to realizing an adaptable environment for CoMa, the first thing to do is to establish a physiological user monitoring system. Physiological signals can be used as features for user stress classification. Data from the monitoring system can be input for CoMa system as a basis for determining which exercise that will be given to user. The development process of system uses the waterfall method. The developed system produced 24 functional requirements and 2 non- functional requirements. Unit testing got 100% pass result and validation testing which have 33 test cases and got 100% pass result. Mobile application compatibility testing got result which is can run on Android Kitkat and Android Lollipop. Web application compatibility testing uses SortSite got no critical issue result. This system expected that can help CoMa for stress detection which can be used as a basis for determining exercise for users.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Identification Number:	0520150261
Uncontrolled Keywords:	sistem deteksi, detak jantung, e-learning, CoMa, stres., detection system, heart rate, e-learning, CoMa, stress
Subjects:	600 Technology (Applied sciences) > 621 Applied physics > 621.3 Electrical, magnetic, optical, communications, computer engineering; electronics, lighting
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	Unnamed user with username nova
Date Deposited:	31 Aug 2022 07:22
Last Modified:	09 Oct 2024 03:01
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/193858

Text Muhammad Zulfikarrahman_unlocked (1).pdf Download (4MB)

Actions (login required)

View Item