Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Pembatasan kegiatan masyarakat akibat pandemi COVID-19 menyebabkan masyarakat merasa jenuh berada di rumah saja. Masyarakat mengatasi rasa jenuh tersebut dengan menggunakan aplikasi social network yang memiliki berbagai fitur, salah satunya filter wajah berbasis AR. Akan tetapi, pola penggunaan filter wajah yang berlebihan dapat memicu perilaku adiksi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang dapat memengaruhi adiksi pengguna pada Augmented Reality (AR) face filter di aplikasi social network dan dampaknya terhadap online social anxiety. Penelitian ini menggabungkan teori Big Five Model (BFM) sebagai teori yang dapat menjelaskan kepribadian pengguna, serta Sense of Virtual Community (SOVC) sebagai teori yang menjelaskan interaksi antarindividu menggunakan bantuan TI. Selain itu, penelitian ini juga menggunakan framework Stimuli, Organism, Response (SOR) dalam menyusun kerangka model penelitian. Penelitian ini dilakukan terhadap 903 responden yang merupakan masyarakat Indonesia dan pernah menggunakan fitur filter wajah AR minimal sekali. Data tersebut dikelompokkan menjadi tiga kelompok uji, yakni keseluruhan, pengguna baru dan pengguna lama. Pengelompokkan ini dilakukan untuk membantu analisis data dan mengetahui serta membandingkan perbedaan pengaruh dari faktor-faktor di setiap kelompok. Data penelitian ini dianalisis menggunakan Covariance-based Structural Equation Model dengan bantuan program AMOS 26. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat signifikansi antara neuroticism, membership, dan immersion terhadap AR face filter addiction pada keseluruhan kelompok uji. Selain itu, AR face filter addiction juga berpengaruh signifikan terhadap online social anxiety. Temuan dari penelitian ini diharapkan mampu memberikan kontribusi bagi penyedia layanan aplikasi serta kreator AR dalam meningkatkan layanan mereka. Selain itu, pengguna filter juga diharapkan dapat meningkatkan kesadaran diri dalam menggunakan filter wajah agar terhindar dari dampak negatif yang ditimbulkan. ......Activity restrictions due to the COVID-19 pandemic have caused people to feel fatigued at home. People overcome this situation by using social network applications that have various features, such as AR face filter. However, excessive use of face filter can trigger addictive behavior. This study aims to analyze the factors affecting Augmented Reality (AR) face filter addiction in social network applications and its impact on online social anxiety. This study combines the Big Five Model (BFM) theory as a theory that explains the user's personality, and Sense of Virtual Community (SOVC) as a theory that explains the role of interaction of each other using IT. In addition, this research also uses the Stimuli, Organism, Response (SOR) framework in developing the research model. This research was conducted on 903 respondents who are Indonesian and have used the AR face filter feature at least once. The data is grouped into three: overall, new users, and old users. This grouping is carried out to assist data analysis and to determine also to compare the different effects of the factors in each group. The data were analyzed using the Covariance-based Structural Equation Model through AMOS 26 program. The results of this study indicate that there is a significance between neuroticism, membership, and immersion on AR face filter addiction in the entire test group. In addition, AR face filter addiction also has a significant effect on online social anxiety. The findings are expected to be able to contribute to application service providers and AR creators in improving their services. Face filter users are also expected to increase self-awareness in using face filters to avoid negative impacts.

Abstrak :
Pembatasan kegiatan masyarakat akibat pandemi COVID-19 menyebabkan masyarakat merasa jenuh berada di rumah saja. Masyarakat mengatasi rasa jenuh tersebut dengan menggunakan aplikasi social network yang memiliki berbagai fitur, salah satunya filter wajah berbasis AR. Akan tetapi, pola penggunaan filter wajah yang berlebihan dapat memicu perilaku adiksi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang dapat memengaruhi adiksi pengguna pada Augmented Reality (AR) face filter di aplikasi social network dan dampaknya terhadap online social anxiety. Penelitian ini menggabungkan teori Big Five Model (BFM) sebagai teori yang dapat menjelaskan kepribadian pengguna, serta Sense of Virtual Community (SOVC) sebagai teori yang menjelaskan interaksi antarindividu menggunakan bantuan TI. Selain itu, penelitian ini juga menggunakan framework Stimuli, Organism, Response (SOR) dalam menyusun kerangka model penelitian. Penelitian ini dilakukan terhadap 903 responden yang merupakan masyarakat Indonesia dan pernah menggunakan fitur filter wajah AR minimal sekali. Data tersebut dikelompokkan menjadi tiga kelompok uji, yakni keseluruhan, pengguna baru dan pengguna lama. Pengelompokkan ini dilakukan untuk membantu analisis data dan mengetahui serta membandingkan perbedaan pengaruh dari faktor-faktor di setiap kelompok. Data penelitian ini dianalisis menggunakan Covariance-based Structural Equation Model dengan bantuan program AMOS 26. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat signifikansi antara neuroticism, membership, dan immersion terhadap AR face filter addiction pada keseluruhan kelompok uji. Selain itu, AR face filter addiction juga berpengaruh signifikan terhadap online social anxiety. Temuan dari penelitian ini diharapkan mampu memberikan kontribusi bagi penyedia layanan aplikasi serta kreator AR dalam meningkatkan layanan mereka. Selain itu, pengguna filter juga diharapkan dapat meningkatkan kesadaran diri dalam menggunakan filter wajah agar terhindar dari dampak negatif yang ditimbulkan. ......Activity restrictions due to the COVID-19 pandemic have caused people to feel fatigued at home. People overcome this situation by using social network applications that have various features, such as AR face filter. However, excessive use of face filter can trigger addictive behavior. This study aims to analyze the factors affecting Augmented Reality (AR) face filter addiction in social network applications and its impact on online social anxiety. This study combines the Big Five Model (BFM) theory as a theory that explains the user's personality, and Sense of Virtual Community (SOVC) as a theory that explains the role of interaction of each other using IT. In addition, this research also uses the Stimuli, Organism, Response (SOR) framework in developing the research model. This research was conducted on 903 respondents who are Indonesian and have used the AR face filter feature at least once. The data is grouped into three: overall, new users, and old users. This grouping is carried out to assist data analysis and to determine also to compare the different effects of the factors in each group. The data were analyzed using the Covariance-based Structural Equation Model through AMOS 26 program. The results of this study indicate that there is a significance between neuroticism, membership, and immersion on AR face filter addiction in the entire test group. In addition, AR face filter addiction also has a significant effect on online social anxiety. The findings are expected to be able to contribute to application service providers and AR creators in improving their services. Face filter users are also expected to increase self-awareness in using face filters to avoid negative impacts.

Abstrak :
ABSTRAK
Augmented Reality merupakan sebuah antar muka yang interaktif, bersifat real-time, dan juga immersive. Pada skripsi ini augmented reality akan diterapkan ke sistem automasi bangunan sebagai interface dari sistem tersebut. Pada sistem automasi bangunan tersebut yang sudah terintegrasi dengan banyak sensor pada internet of things dan juga database sebagai penyimpanan data yang dikumpulkan oleh internet of things. Pengujian yang dilakukan adalah kecepatan waktu respon dari aplikasi yang diterapkan untuk meninjau kelayakan penerapan augmented reality pada sistem automasi bangunan tersebut. Metode pengambilan data yang digunakan adalah melakukan pengujian dan survey terhadap waktu respon kepada pengguna. Rata-rata waktu respon yang didapatkan adalah 677.7 milliseconds dan survey terhadap waktu tersebut mendapatkan hasil yang memuaskan.

---

ABSTRACT
Augmented Reality is an interactive, real-time, and immersive interface. On this research, Augmented Reality will be implemented onto Building Automation as the main interface for building maintenance. The Building Automation system will be integrated with many Internet of Things device and database as the storage for the data collected from the sensor. Application response time is being tested to determine whether Augmented Reality suited for the system or not. The method being used are performance test and a survey for users about the response time. The average of application response time is 677.7 milliseconds and the survey for the application got a satisfyingas the result.