REDESAIN UI/UX FAMI APPS MENGGUNAKAN METODE GOAL DIRECTED DESIGN DAN COGNITIVE WALKTHROUGH
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Fami Apps adalah salah satu aplikasi untuk mendapatkan barang dan jasa berupa aplikasi pemesanan makanan dan minuman secara online yang dikembangkan oleh PT. Fajar Mitra Indah. Di google playstore aplikasi ini mendapat rating 3 dan sudah di download lebih dari 100.000 pengguna. Dari survey di ulasan google playstore ternyata yang membuat rating ini kurang memuaskan adalah dikarenakan tampilan informasi aplikasi Fami Apps dan beberapa fungsinya yang dirasa kurang memadai. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merombak User interface (UI) dan User Experience (UX) aplikasi Fami Apps dengan menggunakan proses goal-directed design dan cognitive walkthrough. Aplikasi didesain ulang dengan menggunakan teknik goal-directed design, yang melibatkan 6 fase: penelitian pendahuluan, pemodelan, persyaratan, kerangka kerja, penyempurnaan, dan dukungan. Hasil pengujian dikumpulkan setelah desain UI selesai dibuat dengan metode cognitive walkthrough untuk nilai atribut usability sebelum dirancang ulang desain nilai atribut tersebut menghasilkan skor 56 dengan adjective ratings “Good” dan acceptable ratings “Low”, setelah dilakukan perancangan ulang desain nilai atribut tersebut menghasilkan skor 79 dengan adjective ratings “Exelent” dan acceptable ratings “High”.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.007 |
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 it