Implementasi Design Thinking dalam Perancangan UI/UX Aplikasi Parkir Online pada Soto Ayam Lamongan CH
Notice bibliographique
Résumé
Soto Ayam Lamongan CH merupakan tempat kuliner populer yang berada di wilayah Surabaya. Sehingga tempatnya tidak pernah sepi dari pembeli. Namun Soto Ayam Lamongan CH mempunyai kapasitas lahan parkir terbatas menampung kendaraan para pembeli. Tidak jarang terjadi overload terutama saat memasuki jam makan siang dan hari libur. Dalam penelitian ini dilakukan menggunakan metode design thinking bertujuan untuk perancangan UI/UX aplikasi parkir online. Serangkaian proses metode design thinking diantaranya adalah emphatize, define, ideate, prototype dan test. Sehingga awal dari penelitian ini penulis mencari permasalahan parkir dari Soto Ayam Lamongan CH, selanjutnya penentuan topik permasalahan hingga menjadi solusi merancang sebuah aplikasi parkir serta diakhir perancangan dilakukan uji coba aplikasi menggunakan system usability scale (SUS). Dari hasil SUS diketahui hasil akhir dari perancangan UI/UX Aplikasi Parkir Online menggunakan design thinking yaitu 78,18 dengan demikian pengujian hasil prototype terbilang berhasil, tetapi masih perlu adanya perbaikan pada penelitian selanjutnya yang berfokus pada pengembangan aplikasi parkir online.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,006 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».