Perancangan UI/UX Design Aplikasi Jasa Fotografi Dengan Design Science Research Methodology
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.022 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".