Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKPerkembangan aplikasi mobile pada saat ini meningkat dengan sangat cepat. Hal ini menambah peluang pasar yang lebih bagi pengembang aplikasi. Usability, merupakan salah satu faktor yang harus diperhatikan dalam pengembangan aplikasi mobile. Namun pada kenyataannya, kurangnya usability produk menjadi salah satu faktor yang mempengaruhi seseorang untuk menghapus aplikasi yang telah mereka pasang dalam perangkat mereka. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah metode yang mengutamakan usability dari sistem yang dikembangkan. Penelitian ini bersifat penelitian kualitatif menggunakan metode Delphi sebagai metode untuk mendapatkan saran dari Ahli. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah metode kombinasi dari WISDM dan Extreme Programming yang berhasil menaikkan nilai usability sistem yang dihasilkan. Kuesioner System Usability Scale digunakan untuk menilai usability tersebut......ABSTRACTMobile application was greatly increased in number. This growth added greater market opportunity for the developer of mobile application. Usability is one factor which needs to be considers by the developer in order to create better application for the user. lack of usability became one factor which made the user uninstall their application. The goal of this research is to develop a method to develop a better usability for mobile application. This research is qualitative research using Delphi as tools to capture the expert judgment of the proposed methodolgy. The result of this research is combination of Extreme Programming and WISDM which increase the usability of the application. The usability of the application assessed using System Usability Scale. "

"Dengan berbagai kemajuan teknologi, transportasi tetap bertanggung jawab sebagai penyumbang polusi udara terbesar khususnya emisi CO2. Dampak emisi CO2 ini sangat berbahaya bagi kesehatan dan lingkungan. Sudah ada beberapa cara yang dilakukan untuk mengurangi dampak yang dihasilkan emisi CO2 pada kendaraan roda empat. Salah satunya dengan melakukan tes emisi. Prosedur tes emisi ini dilakukan dengan perilaku berkendara tetap yang menyebabkan tes ini tidak representative terhadap keadaan nyata di jalan, oleh karena itu dibutuhkan monitoring langsung pada perilaku berkendara yang berbeda-beda. Dengan memanfaatkan teknologi OBD II dan konsep IoT (Internet of Things), peneliti dapat melakukan pengembangan ke arah monitoring. Pengembangan dilakukan dengan cara menghubungkan OBD II dan Raspberry Pi ke kendaraan roda empat. Perhitungan emisi CO2 dilakukan dengan memanfaatkan data MAF yang diperoleh dari OBD II. Hasil perhitugan tersebut dikirim ke aplikasi Android melalui Cloud Server agar dapat dibaca oleh pengguna aplikasi Android tersebut. Untuk memverifikasi model perhitungan, pengetesan dilakukan pada Nissan Juke tahun 2015 dengan melakukan uji jalan sejauh 300km pada tiga perilaku berkendara yang berbeda. Emisi CO2 yang dihasilkan diukur menggunakan Portable CO2 Meters Detector Tvoc Hcho AQI Monitor dan dibandingkan dengan hasil uji pada aplikasi. Nilai error verifikasi pengukuran pada masing-masing perilaku berkendara yaitu 11,65 % untuk eco, 7,38% untuk Normal, dan 49,56% untuk Sport. pengetesan yang dilakukan juga menunjukkan bahwa model perilaku berkendara Eco memiliki tingkat emisi terendah dibanding dua perilaku berkendara lainnya dengan jumlah emisi CO2 yang dihasilkan sebesar 33.401,25 g sedangkan untuk Normal dan Sport masing-masing secara berurutan menghasilkan emisi CO2 sebesar 56.250,26 g dan 123.122,99 g. Kemudian apabila dihubungkan dengan parameter perilaku berkendara, perilaku berkendara Eco dengan interval nilai Accelerator Position 4,63% – 10,99% menghasilkan CO2 per detiknya sebesar 0,57 g/s – 1,93 g/s, perilaku berkendara Normal dengan interval nilai Accelerator Position 16,23% – 24,15% menghasilkan CO2 per detiknya sebesar 3,37 g/s – 5,09 g/s, dan perilaku berkendara Sport dengan interval nilai Accelerator Position 71,89% – 78,39% menghasilkan CO2 per detiknya sebesar 13,00 g/s – 14,24 g/s.

---

With various technological advances, transportation remains responsible as the biggest contributor to air pollution, especially CO2 emissions. The impact of CO2 emissions is very dangerous for health and the environment. There have been several ways to reduce the impact of CO2 emissions on four-wheeled vehicles. One of them is by conducting emission tests. This emission test procedure is carried out with a fixed driving behavior which causes this test not to be representative of the actual situation on the road, because of that we require direct monitoring of different driving behaviors. By utilizing OBD II technology and collaborating with the concept of IoT (Internet of Things) Researchers can make development towards monitoring. Development is carried out by connecting the OBD II and Raspberry Pi that has been programmed to calculate CO2 emissions. The calculation of CO2 emissions is done by calculating the MAF data that can be obtained from OBD II. The results of these calculations are sent to the Android application via Cloud Server so that they can be read by the application's users. To verify the calculation model, testing was done on the 2015 Nissan Juke by conducting a road test on three different driving behaviors. The resulting CO2 emissions are measured using Portable CO2 Meters Detector Tvoc Hcho AQI Monitor and compared with test results on the application. The verification error measurement value on each driving behavior is 11,65% for Eco, 7,38% for Normal, and 49,56% for Sport. The testing also shows that the Eco-driving behavior model has the lowest emission level compared to the other two driving behaviors with the amount of CO2 emissions produced of 33.401,25 g while for Normal and sport respectively produced CO2 emissions of 56.250,26 g and 123.122,99 g. Then when connected with driving behavior parameters, Eco-driving behavior with an interval value of Accelerator Position 4.63% - 10.99% produces CO2 per second of 0.57 g/s - 1.93 g/s, Normal driving behavior with an interval value Accelerator Position 16.23% - 24.15% produces CO2 per second of 3.37 g/s - 5.09 g/s and Sport driving behavior with an interval of Accelerator Position 71.89% - 78.39% produces CO2 per second of 13.00 g/s - 14.24 g/s."

"Pasar e-commerce diproyeksikan akan terus bertumbuh hingga tahun 2020, pasar Indonesia termasuk didalamnya. Pertumbuhan tersebut dipicu oleh meningkatnya jumlah pengguna internet baik di dunia maupun di Indonesia. Namun seiring dengan meningkatnya pasar e-commerce di Indonesia, hal ini diikuti dengan menurunnya arus kunjungan ke toko ritel secara langsung. Pomona merupakan sebuah perusahaan adtech di Indonesia yang mencoba untuk mengembalikan arus kunjungan ke toko ritel tersebut. Pomona menggunakan platform mobile application sebagai alat untuk menjalankan bisnisnya. Akan tetapi menurut studi pendahuluan yang dilakukan pada penelitian ini, 75% responden mengatakan masih mengalami kendala ketika menggunakan aplikasi tersebut. Oleh karena itu diperlukan uji usability terhadap aplikasi ini untuk mengetahui seberapa mudah aplikasi mobile Pomona digu nakan. Penelitian ini menggunakan metode usability testing dengan menggunakan think aloud, after scenario questionnaire (ASQ), system usability scale (SUS), dan questionnaire for user interface satisfaction (QUIS) dalam mengolah data. Setelah mendapatkan hasil usability dari aplikasi Pomona, penelitian ini dilanjutkan dengan melakukan perbaikan rancangan user interface pada aplikasi tersebut dengan menggunakan pendekatan user centered design dan menggunakan 10 usability heuristics for user interface design serta Material Design sebagai literatur dalam melakukan perbaikan.

---

The e-commerce market is projected to grow until 2020, including in Indonesian. This growth was triggered by the increasing number of internet users both in the world and in Indonesia. But along with the increasing e-commerce market in Indonesia, this was followed by a decline in the number of visits to the retail store. Pomona is an ad tech company in Indonesia that tries to increase the number of visits to the retail store. Pomona uses the mobile application platform to run its business. However, according to a preliminary study, 75% of respondents said they were still having problems when using the application. Therefore we need usability testing for this application to find out how easily the Pomona mobile application is used. This study uses the usability testing method with think aloud, after scenario questionnaire (ASQ), system usability scale (SUS), and questionnaire for user interface satisfaction (QUIS). After gathered the usability results from the Pomona application, this research was continued by making improvements to the user interface design of the application using the user-centered design approach and using 10 usability heuristics for user interface design and Material Design as literature in the making of usability improvements."

"Penaksiran distribusi tail dari distribusi severity loss merupakan hal yang sangat penting dalam menentukan price indication untuk high excess loss layer dalam reasuransi per-risk excess of loss. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah extreme value theory (EVT) yang fokus pada nilai loss yang sangat besar. Metode ini memberikan dasar teoritis yang kuat dalam membangun model yang dapat mendeskripsikan kejadian ekstrem dengan baik. Model EVT yang akan digunakan adalah model Peak Over Threshold (POT) yang mengklasifikasikan suatu nilai pengamatan sebagai kejadian ekstrem apabila nilainya telah melewati ambang batas (threshold) yang ditetapkan. Model POT yang dibahas dalam tugas akhir ini akan diaplikasikan untuk menentukan distribusi tail dari distribusi severity loss untuk data klaim automobile bodily injury dan kemudian digunakan untuk menentukan price indication yang sesuai.

---

Estimating the tail of loss severity distribution is essential in determining price indication for high-excess loss layer in per-risk excess of loss reinsurance. One method that can be used is Extreme Value Theory (EVT) which focuses on huge loss values. This method provides a firm theoretical foundation on building statistical model describing extreme events. EVT model which will be used is Peak Over Threshold (POT) that classifies observations as extreme events if their value exceeds some predetermined threshold. POT model in this thesis will be used to determine the tail of loss severity distribution for automobile bodily injury data claim and then will be used to determine a suitable price indication."

"Dengan fungsinya sebagai lembaga intermediasi keuangan, kegiatan usaha Bank selalu dihadapkan pada risiko-risiko yang berkaitan erat. Perkembangan lingkungan eksternal dan internal perbankan di era globalisasi yang tumbuh dengan pesat, terutama dengan adanya perkernbangan teknologi yang luar biasa hebat, menjadi penyebab semakin banyaknya risiko yang harus dihadapi perbankan karena kegiatan operasional bank yang semakin kompleks, sejalan dengan beragamnya produk dan jasa yang ditawarkan perbankan. Salah satu risiko yang mengemuka saat ini adalah risiko operasional. Risiko operasional menjadi salah satu faktor risiko tambahan yang hares diukur dan diperhitungkan dalam nilai minimum kecukupan modal (Capital Adequacy Ratio), selain risiko kredit dan risiko pasar. Terdapat tiga pendekatan dalam menetapkan beban modal untuk risiko operasional yaitu Basic Indicator Approach, Standardised Approach dan Advanced Measurement Approach. Penggunaan Basic Indicator Approach yang merupakan model standar dalam mengukur risiko operasional dan cenderung menghasilkan perhitungan capital charge yang lebih besar dibandingkan dengan model internal. Pengukuran risiko operasional Bank AAA dengan menggunakan Basic Indicator Approach menghasilkan capital charge untuk risiko operasional pada akhir tahun 2005 sebesar Rp.3,637,600,000.-. Berkaitan dengan hal tersebut maka dalam karya akhir ini dilakukan pengukuran risiko operasional pada Bank AAA dengan menerapkan dan menguji layak atau tidaknya metode alternatif lainnya yaitu Metode Extreme Value Theory (EVT). Penelitan ini menggunakan data yang merupakan kerugian aktual (actual loss) bulanan berdasarkan hasil temuan Satuan Kerja Audit Intern dan kertas kerja laporan profil risiko dalam periode I Januari 2003 sampai dengan 31 Desember 2006. Dalam menerapkan Metode EVT untuk mengukur risiko operasional Bank AAA, metode identifikasi nilai ekstrem yang digunakan adalah Metode Peaks over Threshold (POT) dengan jumlah data yang tersedia adalah 254 titik. Dalam Metode Peaks over Threshold, penentuan threshold hares dilakukan terlebih dahulu untuk menjadi dasar penyaringan data ekstrem. Dalam penelitian ini dipilih Cara sederhana yang telah diuji oleh Chavez-Demoulin, yaitu penentuan threshold dengan Metode Persentase yang dilakukan sedemikian sehingga 10% dari data adalah nilai ekstrem. Kemudian dilakukan estimasi parameter dengan menggunakan Hill Estimation untuk mengestimasi parameter shape dan Metode Probability-Weighted Moments untuk parameter scale. Selanjutnya dilakukan perhitungan potensi kerugian maksimal operasional Bank AAA dengan pendekatan Operational Value at Risk (OpVaR) dengan beberapa tingkat keyakinan, yaitu 95%, 99% dan 99.9%. Total OpVaR merupakan estimasi potensi kerugian maksimal total yang dapat terjadi pada suatu waktu dengan tingkat kepercayaan tertentu, berdasarkan data historis risiko operasional yang pemah terjadi. Hasil perhitungan OpVaR dalam penelitian ini memberikan kesimpulan bahwa total nilai OpVaR Bank AAA dengan tingkat keyakinan 95% sebesar Rp.73,848,797.-. Hal ini menunjukkan bahwa dengan probabilitas 95%, maka kerugian risiko operasional maksimum yang dihadapi oleh Bank AAA selama satu tahun ke depan adalah sebesar Rp.73,848,797.-. Sedangkan OpVaR Bank AAA dengan tingkat keyakinan 99% sebesar Rp.163,383,930.-, dan dengan tingkat keyakinan 99.9% sebesar Rp.751,768,500.-. Hasil perhitungan OpVaR tersebut menunjukkan bahwa OpVaR akan meningkat sangat tinggi dengan kenaikan tingkat kepercayaan. Berdasarkan hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa pengukuran risiko operasional Bank AAA dengan menggunakan Metode EVT-POT menghasilkan beban modal yang lebih rendah dibandingkan dengan penggunaan Basic Indicator Approach. Dengan demikian, jika Bank AAA menerapkan metode pengukuran risiko operasional dengan Metode EVT-POT maka alokasi modal yang dibutuhkan untuk menutup risiko operasionalnya menjadi lebih rendah sehingga modal yang tersedia dapat dipergunakan untuk melakukan pemekaran aktivitas bank. Berdasarkan uji back testing yang telah dilakukan, maka atas hasil estimasi OpVaR adalah dapat diterima. Dapat disimpulkan dari penelitian ini bahwa Metode Extreme Value Theory dengan menggunakan Peaks Over Threshold dapat dijadikan metode alternatif untuk mengukur risiko operasional Bank AAA.

---

With its function as an intermediation financial institution, business activities of a bank are always facing tightly interconnected risks. The external and internal environmental banking growth in the globalization era which grows rapidly, especially with the existence of an extremely remarkable technology growth, becomes the cause of even more risks it has to face, due to more complex bank operational activities according to various products and services offered.

One of the risks emerging at this moment is the risk of operation. The risk of operation becomes one of the additional risks that should be measured and calculated in the minimum value of capital adequacy ratio, not to mention credit risk and market risk. There are three approaches to ascertain the capital burden for operational risk, i.e. the Basic Indicator Approach, the Standardized Approach and the Advanced Measurement Approach.

The usage of the Basic Indicator Approach, which represents the standard model to measure the operational risk and tends to give bigger capital charge calculation compared to the internal model. The operational risk measurement of Bank AAA by using the Basic Indicator Approach gives a capital charge for the operational risk at the end of year 2005 as much as Rp3,657,600,000.-. In connection with the above-mentioned case, in this final thesis the measurement of the operational risk at Bank AAA is carried out by applying and testing whether it is proper or not to use another alternative method, i.e. the Extreme Value Theory Method (EVT).

This research uses data, which forms the monthly actual loss based on the finding results of the Internal Audit Work Unit and working paper reports of the risk profile during the period of January I, 2003 up to December 31, 2006. In applying the EVT Method to measure the operational risk of Bank AAA, the extreme value identification method used is the Peaks Over Threshold Method (POT) with the available data amount of 254 points.

In the POT Method, the determination of threshold should be done beforehand to become the basic extreme data filtering. This research has chosen a simple method, which has already been examined by Chavez-Demoulin, i.e. the determination of threshold by the Method of Percentage, carried out in such a way so that 10% of the data becomes the extreme value. Then, the parameter estimation is carried out by using the Hill Estimation to estimate the parameter shape and the Probability Weighted Moments Method for parameter scale. Furthermore, a calculation of the maximum operational loss of Bank AAA is carried out by approaching the Operational Value at Risk (OpVaR). With several level of confidence, i.e. 95%, 99% and 99.9%.

The total value of OpVaR constitutes the estimation of the total maximum potential loss which can happen at one time with a certain degree of trust, based on the historical datas of operational risks that ever happened before. The result of the OpVaR calculation in this research gives the conclusion that the total value of OpVaR of Bank AAA with a 95% level of confidence as much as Rp73,848,797.-. This matter indicates that with a 95% probability, the maximum operational loss risk faced by Bank AAA during the year ahead will be as much as Rp73,848,797.-, while the OpVaR of Bank AAA with a 99% level of confidence as much as Rp751,768,500.-. The result of the OpVaR calculation indicates that the OpVaR will increase very high with the increase of the level of confidence.

The Result of this research indicates that the measurement of the operational risk of Bank AAA using the EVT-POT Method yields a lower capital charge compared to use the Basic Indicator Approach. Therefore, if Bank AAA applies an operational risk measurement method with the EVT-POT Method, then the allocation of capital, which is required to cover its operational risk becomes lower, so that the available capital can be used to carry out the development of its bank activities.

Based on the test of back testing, which has been performed, the OpVaR estimation test can be accepted. It can be concluded from this research that the application of Extreme Value Theory using the Peaks Over Threshold Method can be utilized as an alternative method to measure the operational risk of Bank AAA."

"Kabupaten Kebumen merupakan kabupaten yang curah hujan tinggi dan berpotensi seringnya mengalami kejadian hujan ekstrem. Frekuensi kejadian hujan ekstrem dihitung di 31 stasiun penakar curah hujan selama periode 1981-2015. Untuk melihat pola spasial frekuensi hujan ekstrem di Kabupaten Kebumen digunakan metode fix threshold (MFT) dan site specific threshold (MSST). Perbandingan dua metode hujan ekstrem bertujuan untuk memprediksi dan meminimalisir dampak kejadian longsor yang dipicu oleh hujan ekstrem. Pola spasial dianalisis berdasarkan wilayah ketinggian dan jarak dari garis pantai, kemudian divalidasi dengan wilayah kejadian longsor. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa MFT merupakan metode terbaik dalam menggambarkan kejadian hujan ekstrem di Kabupaten Kebumen. Kejadian hujan ekstrem sebesar 50 mm sudah cukup untuk memicu terjadinya longsor di Kabupaten Kebumen.

---

Kebumen Regency is attributed with high rainfall rate that cause high potential to extreme rainfall events. The frequency of extreme rainfall events calculated in 31 rain stations during the 1981-2015 period. The Fix Threshold Method (FTM) and Site Specific Threshold Method (SSTM) are used to see the spatial pattern of frequency of extreme rainfall in Kebumen Regency. Comparison between the two methods aims to predict and minimize the impact of the landslide event which triggered by extreme rainfall events. Spatial pattern has been analyzed based on region altitude and distance from the coastline, and validated by landslide occurances. The result showed that FTM is the best method to describe extreme rainfall event in Kebumen Regency. Extreme rainfall event around 50 mm is enough to trigger landslide in Kebumen Regency."

"Kondisi pandemi covid-19 di Indonesia menyebabkan perubahan pola belanja masyarakat yang lebih memilih untuk berbelanja secara online. Peningkatan pengguna telepon genggam dan pengguna internet menjadi salah satu hal yang turut mendukung perubahan tersebut. Perubahan pola belanja ini, mengakibatkan terjadinya pertumbuhan transaksi E-commerce di Indonesia. Salah satu kelompok produk yang banyak dijual di E-commerce Indonesia adalah furniture dan kebutuhan rumah tangga. Perusahan XYZ merupakan salah satu perusahaan ritel yang mempunyai aplikasi mobile sebagai salah satu sarana penjualannya. Tetapi menurut ulasan pengguna, aplikasi mobile ini masih banyak dikeluhkan oleh pengguna khususnya pada aspek user experience (UX) dan user interface (UI). Evaluasi user experience dilakukan pada aplikasi ini dengan menggunakan metode usability testing yang mengukur performance metrics, self-reported metrics dan issue-based metrics. Analisis dilakukan dari data yang didapat dan menggunakan hierarchical task analysis (HTA). Berdasarkan hasil analisis, aplikasi mobile ini memiliki permasalahan pada desain interface yang mempengaruhi user experience yang dirasakan oleh pengguna. Oleh karena itu, perbaikan dilakukan dengan merancang desain interface berdasarkan permasalahan yang ada serta berdasarkan literatur. Dari penelitian ini dihasilkan evaluasi user experience dari penggunaan aplikasi mobile furniture e-commerce dan rekomendasi yang berbentuk desain tampilan aplikasi yang dapat meningkatkan kepuasan penggunaan aplikasi.

---

The Covid-19 pandemic condition in Indonesia has caused changes in people's shopping behavior who prefer to shop online. The increase in mobile phone users and internet users is one of the things that support this change. This change in people's shopping behavior has resulted in the growth of e-commerce transactions in Indonesia. One of the product groups that are widely sold in Indonesian E-commerce is furniture and household needs. XYZ Company is a retail company that has a mobile application as a channel of selling. But according to user reviews, this mobile application is still has many complaints by users, especially in the aspect of user experience (UX) and user interface (UI). User experience evaluation is carried out on this application using the usability testing method which measures performance metrics, self-reported metrics, and issue-based metrics. The analysis was carried out from the data obtained and using hierarchical task analysis (HTA). Based on the analysis, this mobile application has problems in the interface design that affect the user experience. Therefore, improvements are made by designing the interface design based on the existing problems and based on the literature. This research is in user experience evaluation from the use of e-commerce mobile furniture applications and recommendations in the form of application display designs that can increase user's satisfaction."

"This book contains the refereed proceedings of the 13th International Conference on Agile Software Development, XP 2012, held in Malmö, Sweden, in May 2012.The topics covered include general aspects of agility, agile teams, studies related to the release and maintenance of software, and research on specific practices in agile and lean software development. They are complemented by four short papers capturing additional aspects of agile and lean projects."

"Online travel agent merupakan platform yang menyediakan berbagai jenis layanan perjalanan yang bisa dipesan melalui internet. Adanya permasalahan terkait usability pada aplikasi online travel agent menyebabkan penggunaan aplikasi menjadi kurang maksimal. Penelitian ini ditujukan untuk mengevaluasi masalah usability yang ditemukan pada aplikasi online travel agent yang diteliti. Aplikasi dipilih berdasarkan jumlah pengguna terbanyak di Indonesia, yakni Traveloka dan Tiket.com. Pemilihan kedua aplikasi ini bertujuan untuk mewakili aplikasi online travel agent  di Indonesia dalam penilaian usability untuk mencari permasalahan dari sisi antarmuka aplikasi. Selanjutnya, dilakukan pengumpulan data kuantitatif melalui kuesioner PSSUQ oleh 100 responden. Data kualitatif dikumpulkan melalui wawancara kontekstual dengan partisipan 8 orang per aplikasi dan evaluasi heuristik oleh 4 orang ahli dengan setiap aplikasi dievaluasi oleh 3 orang. Analisis kuesioner menghasilkan nilai usability dengan nilai rata-rata z-score keseluruhan bernilai -0,000892061 untuk Traveloka dan -0,003723701 untuk Tiket.com. Hal ini menjadikan usability kedua aplikasi ini sudah tergolong baik. Pada Traveloka, ditemukan sebanyak 4 temuan masalah dari wawancara kontekstual dan 19 temuan masalah dari evaluasi heuristik. Pada Tiket.com, ditemukan sebanyak 10 temuan masalah dari wawancara kontekstual dan 15 temuan masalah dari evaluasi heuristik. Triangulasi dilakukan untuk menemukan kelompok masalah masing-masing aplikasi dari wawancara kontekstual dan evaluasi heuristik. Traveloka memiliki 6 kelompok masalah, sedangkan Tiket.com memiliki 8 kelompok masalah. Hasil triangulasi dipetakan pada analisis usulan perbaikan kedua aplikasi yang selanjutnya digabung menjadi 11 rekomendasi panduan desain yang sejenis.

---

Online travel agent is a platform that provides various types of travel services that can be booked via the internet. The existence of usability issues in the online travel agent application causing the use of the application to be less than optimal. This research aims to evaluate the usability problems found in the researched online travel agent applications. The application was selected based on the highest number of users in Indonesia, which are Traveloka and Tiket.com. The selection of these two applications aims to represent online travel agent applications in Indonesia in terms of usability assessment and to identify interface problems. Furthermore, quantitative data collection was carried out through the PSSUQ questionnaire by 100 respondents. Qualitative data was collected through contextual interviews with 8 participants per application and heuristic evaluation by 4 experts with each application being evaluated by 3 individuals. The Questionnaire analysis resulted in usability scores with an overall average z-score of -0.000892061 for Traveloka and -0.003723701 for Tiket.com. This indicates that the usability of these both applications is considered good. For Traveloka, 4 problem findings were found from contextual interviews and 19 problem findings from the heuristic evaluation. For Tiket.com, 10 problem findings were found from contextual interviews and 15 problem findings from the heuristic evaluation. Triangulation was conducted to find groups of problems for each application from contextual interviews and heuristic evaluations. Traveloka has 6 problem groups, while Tiket.com has 8 problem groups. The triangulated results were mapped to the analysis of proposed improvements for both applications which are then combined into 11 similar design guide recommendations."

"Gerakan makar merupakan gerakan yang mengancam kedaulatan negara. Seiring dengan berkembangnya radikalisme dan ekstremisme agama, benih-benih gerakan makar berbasis agama juga mulai tumbuh. Studi-studi sebelumnya sudah mengkaji faktor struktural dari gerakan makar yang lebih banyak berfokus pada strategi kekerasan. Disertasi ini bertujuan untuk mengkaji faktor motivasional dari gerakan makar nirkekerasan berbasis agama melalui kerangka teori pencarian signifikansi yakni model 3N (needs, narratives, dan networks). Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dan kuantitatif yang terdiri dari 3 studi. Studi 1 dengan metode studi kasus pada 21 mantan anggota kelompok makar berbasis agama (Negara Islam Indonesia) menunjukkan bahwa terdapat dinamika interaksi 3N dalam proses individu untuk terlibat dalam gerakan makar nirkekerasan. Studi 2A dengan metode survey kuantitatif pada 221 partisipan menunjukkan bahwa kebutuhan kebermaknaan (needs) berperan dalam memprediksi intensi makar yang yang dimediasi oleh fundamentalisme agama (narratives) dan jejaring radikal (networks). Lebih lanjut, Studi 2B pada 815 partisipan menunjukkan bahwa terdapat mekanisme yang berbeda dari interaksi 3N pada makar nirkekerasan versus kekerasan. Pada intensi makar nirkekerasan, gairah harmonis berpengaruh dalam hubungan antara jejaring radikal dan intensi makar nirkekerasan. Selain itu, persepsi ancaman simbolik juga berperan dalam hubungan antara fundamentalisme agama dan intensi makar nirkekerasan. Sedangkan pada intensi makar kekerasan, gairah obsesif berperan dalam pengaruh jejaring radikal terhadap intensi makar kekerasan. Berdasarkan 3 studi yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa model 3N dapat menjelaskan gerakan makar berbasis agama yang dipengaruhi oleh persepsi ancaman dan gairah ideologis.

---

Insurgency is a movement that threatens the sovereignty of the state. Along with the development of religious radicalism and extremism, the seeds of religious-based insurgency also began to grow. Previous studies have examined the structural factors of insurgency which have focused more on violent strategies. This dissertation aims to examine the motivational factors of religious-based nonviolent insurgency through the theoretical framework of Significance Quest Theory, namely the 3N model (needs, narratives, and networks). This study uses qualitative and quantitative methods consisting of 3 studies. Study 1 using the case study method on 21 former members of a religion-based insurgency (Negara Islam Indonesia) shows that there is a dynamic of 3N interaction in the process of individuals being involved in nonviolent insurgency. Study 2A using a quantitative survey method on 221 participants showed that need for significance play a role in predicting insurgency intentions mediated by religious fundamentalism (narratives) and radical networks. Furthermore, Study 2B on 815 participants showed that there are different mechanisms of 3N interaction in nonviolent versus violent insurgency. In nonviolent insurgency intentions, harmonious passion influences the relationship between radical networks and nonviolent insurgency. Symbolic threat perceptions also play a role in the relationship between religious fundamentalism and violent insurgency intentions. Meanwhile, in the violent insurgency, obsessive passion plays a role in the influence of radical networks on the violent insurgency intention. Based on the 3 studies conducted, it can be concluded that the 3N model can explain the religion-based insurgency behavior that is influenced by perceived threats and ideological passions. "