Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

Uji Prototype Metode Design Thinking pada Penyebaran Informasi COVID-19 Rofi Abul Hasani; Muhammad Resa Arif Yudianto; Pristi Sukmasetya; Yusril Febriyanto
Jurnal Kajian Ilmiah Vol. 22 No. 2 (2022): May 2022
Publisher : Lembaga Penelitian, Pengabdian Kepada Masyarakat dan Publikasi (LPPMP)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31599/fa8q9e76

Abstract

The spread of information about COVID-19 spreads so fast that the information circulating in the community has not been confirmed. This causes excessive anxiety and fear. There are several approaches to getting things done like design thinking, design sprint, and lean UX. With the right approach, this kind of situation will be resolved. From these problems, in this research, problem-solving will be carried out using a design thinking method. Because design thinking is the best method for developing innovative products. The design thinking process consists of 5 stages: Empathize, Define, Ideate, Prototype, Test. This research has carried out all these stages. The prototyping process uses the Figma mirror application to produce a more real experience for users. Then the prototype was tested on 5 respondents. After the test is carried out, it shows the success data based on predetermined indicators in the form of task 1 success is 80%, task 2 success is 100% successful, task 3 success is 60%, task 4 success is 40%, task 5 success is 100% and task 6 has 60% success. so that the average success of the prototype made is 88%. This means that the prototype developed with the design thinking method is easy for users to use. However, there are still features that have a low yield of 40%. So in the next iteration, it is necessary to improve the interface display that focuses on the call doctor feature based on user feedback.
Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Mobile untuk Rekomendasi Tindakan terhadap Kondisi Cuaca rofi abul hasani; Dhuha Sampurna
JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 9, No 2 (2025): Juni 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26798/jiko.v9i2.1970

Abstract

Kondisi cuaca yang dinamis dan tidak dapat diprediksi sering memengaruhi pengambilan keputusan strategis di berbagai sektor, termasuk transportasi, pertanian, dan penanggulangan bencana. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem pengambilan keputusan yang memberikan rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti berdasarkan analisis kondisi cuaca. Sistem ini mengintegrasikan teknologi pembelajaran mesin, pemrosesan data cuaca waktu nyata, dan algoritma pengambilan keputusan untuk memberikan rekomendasi yang tepat di berbagai skenario cuaca, baik normal maupun ekstrem. Metodologi penelitian terdiri dari pengumpulan data cuaca dari API cuaca global Open di openweathermap.org, serta menerapkan algoritma machine learning dan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) untuk mengklasifikasikan kondisi cuaca dan menghasilkan rekomendasi seperti membawa payung, menunda aktivitas, atau tetap melanjutkan kegiatan. Sistem ini dirancang untuk mengidentifikasi potensi risiko cuaca, seperti hujan lebat, angin kencang, atau suhu ekstrem, dan untuk memberikan saran tindakan khusus, seperti menyiapkan payung, menjadwalkan ulang kegiatan, memulai evakuasi, atau menerapkan tindakan pencegahan. Pengujian pada penelitian ini menggunakan blackbox testing sebagai pengujian secara functional dan di evaluasi berdasarkan pengalaman pengguna menggunakan Net Promote Score(NPS). Hasil pengujian menunjukkan 100\% fungsi berjalan. Dan metode NPS yang menghasilkan promoter sebesar 60\%. Pada penelitian ini yang menghasilkan aplikasi berbasis mobil untuk merekomendasikan tindakan terhadap kondisi cuaca termasuk dalam kategori sangat puas, sehingga mereka berpotensi menjadi pendukung aktif (loyal user) yang akan mempromosikan aplikasi secara sukarela, misalnya melalui rekomendasi ke teman, ulasan positif, atau penggunaan berkelanjutan.