Putra, I Kadek Dwi Gitayana (2026) PENGEMBANGAN FACE RECOGNITION BERBASIS GOOGLE ML KIT SEBAGAI SISTEM MONITORING CBT EDU. Undergraduate thesis, Universitas Pendidikan Ganesha.
![[img]](http://repo.undiksha.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER)
2115051001 - COVER.pdf Download (422kB) |
|
Text (ABSTRAK)
2115051001-ABSTRAK.pdf Download (10MB) |
|
Text (BAB 1 PENDAHULUAN)
2115051001-BAB 1 PENDAHULUAN.pdf Download (10MB) |
|
Text (BAB 2 KAJIAN TEORI)
2115051001-BAB 2 KAJIAN TEORI.pdf Restricted to Repository staff only Download (10MB) | Request a copy |
|
Text (BAB 3 METODELOGI PENELITIAN)
2115051001-BAB 3 METODELOGI PENELITIAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (10MB) | Request a copy |
|
Text (BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN)
2115051001-BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (10MB) | Request a copy |
|
Text (BAB 5 PENUTUP)
2115051001- BAB 5 PENUTUP.pdf Restricted to Repository staff only Download (10MB) | Request a copy |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
2115051001 - DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (10MB) |
|
Text (LAMPIRAN)
2115051001 - LAMPIRAN.pdf Download (10MB) |
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan fitur Face Recognition dengan mengintegrasi Google ML Kit sebagai sistem monitoring CBT Edu serta mengetahui respon pengguna. Subjek penelitian ini adalah peserta ujian serta calon pengguna system dengan objek penelitiannya adalah google ML Kit. Metode pengumpulan data menggunakan kuisioner. Metode penelitian ini adalah penelitian pengembangan dengan menggunakan model pengembangan ADDIE. Hasil pengujian menunjukkan Penelitian ini telah berhasil merancang dan mengimplementasikan sistem monitoring ujian berbasis Face Recognition pada aplikasi CBT Edu Mobile. Untuk mengatasi kemungkinan kerentanan sistem CBT konvensional seperti perjokian dan kolaborasi ilegal, perancangan sistem ini dibangun menggunakan kerangka kerja Flutter dengan model pengembangan ADDIE (Analyze, Design, Development, Implementation, Evaluation). Untuk mengevaluasi kinerja sistem, serangkaian pengujian komprehensif telah dilakukan. Pertama, pengujian fungsional dengan metode white-box dan black-box berhasil memvalidasi seluruh fitur. Selanjutnya, pengujian kompatibilitas perangkat dan konsumsi bandwidth juga menunjukkan hasil yang memuaskan, di mana aplikasi terbukti dapat berjalan dengan stabil di berbagai kondisi perangkat dan jaringan. Respon pengguna diukur melalui User Experience Questionnaire (UEQ) mendapat hasil bahwa pengalaman pengguna berada pada kategori "sangat baik", dengan seluruh enam dimensi4Attractiveness (5,93), Perspicuity, Efficiency, Dependability, Stimulation, dan Novelty (5,72)4 memperoleh skor rata-rata di atas 5,7. Penelitian ini berkontribusi pada solusi praktis untuk mencegah kecurangan dalam sistem evaluasi akademik berbasis mobile.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Face Recognition, Google ML Kit, Sistem Monitoring, CBT Mobile, Validitas Ujian |
| Subjects: | T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General) T Technology > TE Highway engineering. Roads and pavements |
| Divisions: | Fakultas Teknik dan Kejuruan > Jurusan Teknik Informatika > Program Studi Pendidikan Teknik Informatika (S1) |
| Depositing User: | I Kadek Dwi Gitayana Putra |
| Date Deposited: | 17 Dec 2025 04:37 |
| Last Modified: | 17 Dec 2025 04:37 |
| URI: | http://repo.undiksha.ac.id/id/eprint/27376 |
Actions (login required)
 |
View Item |