Perancangan UI/UX Design Aplikasi Jasa Fotografi Dengan Design Science Research Methodology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Industri kreatif seperti dunia fotografi memiliki warna tersendiri dalam lika-liku teknis yang mempengaruhi berkembangnya dunia fotografi. Banyak unsur pendukung dari sisi alat dan sumber daya manusia yang ikut berperan dalam dunia fotografi, alat-alat yang dibutuhkan seperti kamera, lensa, tripod, lampu, dll. Berdasarkan subjek yang ditampilkan, karya fotografi memiliki bentuk yang berbeda dan terklasifikasi dalam tiga subdisiplin, yaitu genre fotografi komersial, jurnalistik, dan fotografi seni/ekspresi. User Interface (UI) adalah cara program dan pengguna untuk berinteraksi. Istilah user interface terkadang digunakan sebagai pengganti istilah Human Computer Interaction (HCI) dimana semua aspek dari interaksi pengguna dan komputer. User Experience (UX) merupakan persepsi seseorang dan responnya dari penggunaan sebuah produk, sistem, atau jasa. User Experiece (UX) menilai seberapa kepuasan dan kenyamanan seseorang terhadap sebuah produk, sistem, dan jasa. Metode yang digunakan oleh penulis untuk merancang UI/UX Design Aplikasi Reservasi Fotografi adalah Design Science Research Methodology dengan menggunakan uji Heuristic Evaluation. Tujuan penelitian ini untuk merancang UI/UX Design pada sebuah aplikasi reservasi jasa fotografi yang terintegrasi dengan aplikasi mobile untuk memudahkan proses tersebut yang dapat dipesan atau reservasi terlebih dahulu bagi pelanggan terhadap jasa fotografi. Perangkat lunak yang digunakan untuk merancang UI/UX Design ini adalah aplikasi Figma.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,070 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle