Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Ujaran kebencian dan bahasa kasar mempermudah penyebaran kekerasan di kehidupan nyata, sehingga muncul urgensi adanya pendeteksian secara otomatis. Untuk melanjutkan pekerjaan yang sudah dilakukan oleh Ibrohim dan Budi (2019), penelitian ini membahas dua isu terkait deteksi ujaran kebencian dan bahasa kasar pada mikroblog berbahasa Indonesia. Isu pertama adalah kajian terkait effect size fitur dan pengembangan model menggunakan fitur-fitur tersebut. Metode Analysis of Variance f-test, Logistic Regression Analysis, dan nilai Shapley digunakan untuk melakukan kajian effect size pada fitur-fitur yang dirancang secara manual. Kemudian, digunakan beberapa algoritma pemelajaran mesin untuk mengembangkan model prediksi berbasis fitur-fitur tersebut. Isu kedua adalah kajian bias dalam pengembangan model terkait keberadaan kata-kata bersifat netral pada data yang merupakan ujaran kebencian atau bahasa kasar. Kajian terkait bias dilakukan dengan menggunakan dataset uji bias. Dataset ini dikembangkan dengan menggantikan kata-kata yang dideteksi memiliki potensi adanya bias pada model yang dilatih menggunakan dataset hasil pekerjaan Ibrohim dan Budi (2019). Penelitian ini menunjukkan bahwa keberadaan kata-kata tertentu berpengaruh terhadap hasil deteksi ujaran kebencian dan bahasa kasar. Di antara kata-kata tersebut, terdeteksi beberapa kata-kata yang berpotensi bias, karena memiliki pengaruh terhadap pendeteksian padahal secara sendiri kata-kata yang dideteksi sebagai potensi bias tidak memiliki unsur kebencian atau bersifat kasar. Hasil evaluasi pengambilan sampel bootstrap menunjukkan Logistic Regression dan XGBoost sebagai model dengan akurasi terbaik dalam pendeteksian ujaran kebencian dan bahasa kasar. Namun, ketika model yang sudah dikembangkan digunakan untuk memprediksi dataset sintetis, didapatkan penurunan akurasi dalam pendeteksian ujaran kebencian. Hasil ini menandakan adanya bias pada model yang dikembangkan. Hasil tersebut didukung juga oleh hasil prediksi dengan akurasi rendah ketika model digunakan untuk melakukan pendeteksian ujaran kebencian pada dataset yang dikembangkan secara manual, tetapi ketika kata-kata bias digantikan dari data, akurasi model meningkat. Kontribusi yang diberikan oleh penelitian ini adalah pengembangan dataset uji bias secara otomatis dari dataset yang dikembangkan oleh Ibrohim dan Budi (2019) dan juga dataset uji bias yang dikembangkan secara manual.

---

Hate speech and abusive language facilitate the spread of violence in real life, hence the urgency of automatic detection. To continue the work done by Ibrohim dan Budi (2019), this research addresses two issues related to the detection of hate speech and abusive language on Indonesian-language microblogs. The first issue is a study on the effect size of features and the development of models using these features. Analysis of Variance f-test, Logistic Regression Analysis, and Shapley values are used to investigate the effect size of manually designed features. Several machine learning algorithms are then employed to develop prediction models based on these features. The second issue involves studying bias in model development concerning the presence of neutral words in data that constitute hate speech or abusive language. The study related to bias is conducted by using a bias test dataset. This dataset is developed by replacing words that are detected to have the potential for bias in models trained using the dataset resulting from the work of Ibrohim dan Budi (2019). This research demonstrates that certain words significantly influence the detection of hate speech and abusive language. Among these words, some are identified as potentially biased, as they affect detection despite not inherently containing hate or abusive elements. The results of bootstrap sampling evaluation indicate that Logistic Regression and XGBoost are the models with the highest accuracy in detecting hate speech and abusive language. However, when the developed models are used to predict synthetic datasets, a significant decrease in accuracy is observed in hate speech detection. This finding indicates the presence of bias in the developed models. This result is further supported by low-accuracy predictions when the models are used to detect hate speech in manually developed datasets. However, when biased words are replaced in the data, the model’s accuracy significantly improves. The contributions of this research include the development of an automatically generated bias test dataset from the dataset created by Ibrohim dan Budi (2019), as well as a manually developed bias test dataset."

"Frequently Asked Questions (FAQs) adalah dokumen (seperti di situs web) yang memberikan jawaban atas daftar pertanyaan umum yang mungkin ditanyakan pengguna mengenai subjek tertentu. Tokopedia adalah salah satu website e-commerce terbesar di Indonesia. Penelitian ini menyajikan konstruksi Knowledge Graph (KG) dengan data dari halaman FAQ Tokopedia. Penelitian ini mendemokan use cases yang memanfaatkan FAQ KG tersebut. Pendekatan penelitian ini melibatkan metode top- down dalam konstruksi KG, yang meliputi web scraping, part-of-speech (POS) tagging untuk mendapatkan kata benda, kata sifat, dan kata kerja dari FAQ, pembuatan ontologi kata kerja, dan pembuatan KG berbasiskan Resource Description Framework (RDF). Temuan-temuan utama mengungkapkan kemampuan baru seperti kueri untuk mencari FAQ berdasarkan suatu kata kerja dan sinonimnya, serta wawasan yang diperoleh dengan exploratory data analysis dan menggunakan kueri SPARQL. Temuan ini bisa meningkatkan layanan FAQ untuk e-commerce melalui pembuatan KG.

---

Frequently Asked Questions (FAQs) are documents (such as on a website) that give answers to a list of common questions that users may ask about a certain topic. Tokopedia is one of the largest e-commerce websites in Indonesia. This research presents the construction of a Knowledge Graph (KG) with data from Tokopedia's Frequently Asked Questions (FAQs) page. This research demonstrates use cases that utilize the FAQ KG. The research approach involves a top-down method in KG construction, which includes web scraping, part-of-speech (POS) tagging to obtain nouns, adjectives, and verbs from the FAQ, verb ontology generation, and Resource Description Framework (RDF)-based KG generation. The findings reveal new capabilities such as queries to search FAQs based on a verb and its synonyms, as well as insights gained by exploratory data analysis (EDA) and using SPARQL queries. These findings can improve FAQ services for e-commerce through KG generation."

"Perbedaan media komunikasi yang digunakan antara komunitas tuli dengan masyarakat normal menjadi pembatas dalam menjalin komunikasi antar keduanya. Untuk mengatasi hal ini, diperlukan suatu alat penerjemah yang dapat menerjemahkan bahasa isyarat Indonesia (Bisindo) yang biasa digunakan oleh komunitas tuli di Indonesia ke bahasa lisan dan sebaliknya. Penelitian ini akan berkontribusi pada pembentukan alat penerjemah tersebut dengan menerjemahkan kalimat dalam format Bisindo menjadi kalimat bahasa Indonesia secara satu arah. Penerjemahan dilakukan dengan dua metode berbeda, yaitu penerjemahan berbasis statistik menggunakan model neural machine translation (NMT) dan penerjemahan berbasis aturan. Khusus untuk penerjemahan berbasis aturan, penelitian ini hanya akan berfokus pada sebuah tahapan saja yaitu penambahan preposisi. Selain itu, penelitian ini juga memaparkan metode pembentukan dataset yang menyerupai karakteristik Bisindo dari dataset Indonesia menggunakan aturan-aturan sederhana untuk mengatasi minimnya ketersediaan dataset tersebut. Model NMT terbaik pada eksperimen ini memperoleh peningkatan nilai SacreBLEU sekitar 56%, serta penurunan nilai WER sekitar 7% dari nilai awal yang diperoleh pada dataset testing secara langsung. Di sisi lain, penerjemahan berbasis aturan memperoleh peningkatan nilai SacreBLEU sekitar 1.1% serta penurunan nilai WER sekitar 9.7% dari nilai awal. Sebagai tambahan, model tersebut memperoleh nilai precision sebesar 0.436 dan nilai recall sebesar 0.340 pada performanya dalam menambahkan preposisi secara spesifik.

---

The difference of communication methods used by the deaf community and the society becomes a boundary that limits the communication between the two. In order to tackle this issue, we need a tool that can translate sign language (especially bahasa isyarat Indonesia or Bisindo which is commonly used by the deaf community in Indonesia) to oral language and vice versa. This experiment will contribute to such tool by building a tool to translate sentences in Bisindo format to Bahasa Indonesia in one direction. Translation is done using two different methods: statistic-based translation using neural machine translation (NMT) models and rule-based translation. Specific to the rule-based approach, we will only focus on one step of the translation process which is adding prepositions. Aside of that, we also propose a method in building Bisindo-like dataset from Bahasa Indonesia dataset in order to handle the low availability of it. The best NMT model in this experiment achieved an improvement around 56% in SacreBLEU and a decrease around 7% in WER compared to the initial metrics value that we got directly from the testing dataset. On the other side, rule-based translation achieved an improvement around 1.1% in SacreBLEU and a decrease around 9.7% in WER compared to the initial metrics value. In addition, the model achieved 0.436 precision score and 0.340 recall score specific to its performance in adding preposition."

"Dalam menghadapi abad ke-21, peserta didik diharapkan memiliki skill dalam critical thinking and problem solving, communication, collaboration, dan creativity. Pengembangan skill tersebut dapat dilakukan melalui penerapan metode pembelajaran Cooperative Problem Based Learning (CPBL) yang banyak dilakukan menggunakan aplikasi video conference pada masa pandemi COVID-19. Dalam praktiknya, beberapa aspek CPBL belum dipenuhi oleh aplikasi video conference yang marak digunakan saat ini, khususnya pemberian evaluasi kinerja peserta didik, interaksi fasilitator dengan peserta didik, dan aksesibilitas informasi diskusi. Penelitian ini melibatkan empat dosen dan enam belas peserta didik dari Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia sebagai responden wawancara. Pertanyaan wawancara disusun berdasarkan kerangka kerja PBL dan hasilnya digunakan untuk pemetaan usulan solusi pengembangan aplikasi video conference bernama Wiyata. Usulan solusi diterapkan dalam rancangan desain yang dimulai dengan pembuatan user journey, benchmarking, serta pembuatan desain antarmuka. Sementara pengembangan sistem berdasarkan usulan solusi dimulai dengan perancangan implementasi sistem menggunakan diagram UML, pemilihan teknologi, perancangan arsitektur aplikasi, pengembangan bagian backend dan frontend, hingga deployment. Setelah perancangan desain dan pengembangan sistem, pengujian dan evaluasi dilakukan. Pengujian rancangan desain menggunakan metode Usability Testing dan SUS dan menghasilkan skor rata-rata sebesar 78.75 atau nilai B. Sementara pengujian implementasi sistem dilakukan dengan functional testing. Hasil functional testing menunjukkan keberhasilan implementasi aplikasi dari sisi fasilitator dan peserta didik berturut-turut adalah 92% dan 93%.

---

In facing the 21st century, students are expected to have skills in critical thinking and problem solving, communication, collaboration, and creativity. These skills can be developed through the application of the Cooperative Problem Based Learning (CPBL) method which is frequently done using video conferencing applications during the COVID-19 pandemic. Several aspects of CPBL have not been supported by video conferencing applications that are widely used today, in particular providing evaluations of student performance, interaction of facilitators with students, and accessibility of discussion information. This research involved four lecturers and sixteen students from the Faculty of Computer Science, University of Indonesia as respondents. The interviews question were arranged based on PBL framework and the results were used to map the proposed video conference application development solution called Wiyata. The proposed solution was implemented in the design, starting with creating user journeys, benchmarking, and building the user interface. Meanwhile, the system development based on the proposed solution began with system design using UML diagrams, technology selection, application architecture design, backend and frontend development, and deployment. After designing the user interface and developing the application, testing and evaluation are carried out. The design was tested by using the Usability Testing and SUS methods and resulted in an average score of 78.75 or a B value. Meanwhile, the system implementation was tested by functional testing. The results of functional testing show that the success rate of the application from the facilitator's and student's point of view are 92% and 93%, respectively."

"Seiring berjalannya waktu, tuntutan akan informasi yang relevan dan akurat semakin meningkat secara signifikan. Knowledge graph telah muncul sebagai framework untuk menyimpan dan mengorganisir data, serta menangkap hubungan antara entitas dan konsep. Memahami konsep knowledge wealth dalam knowledge graph sangat penting karena memberikan wawasan tentang kelimpahan informasi dan kedalaman pengetahuan yang dapat diakses dan dimanfaatkan. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis pertumbuhan knowledge wealth dan memprediksi perkembangannya di masa depan. Penelitian ini menggunakan data yang diperoleh langsung dari Wikidata yang mencakup periode tahun 2012 hingga 2022. Statistik deskriptif dan uji kecocokan digunakan untuk menganalisis pertumbuhan knowledge wealth, sementara berbagai teknik pemodelan digunakan untuk memprediksi dan dibandingkan hasilnya. Temuan dari penelitian ini berkontribusi pada pemahaman yang lebih baik tentang pertumbuhan knowledge wealth dalam knowledge graph dan memberikan wawasan berharga untuk melakukan identifikasi dan karakterisasi pertumbuhan knowledge wealth.

---

As time progresses, the demand for relevant and accurate information has significantly increased. Knowledge graphs have emerged as a framework for storing and organizing data, capturing relationships between entities and concepts. Understanding the concept of knowledge wealth within a knowledge graph is crucial as it provides insights into the abundance of information and the depth of accessible knowledge. The objective of this study is to analyze the growth of knowledge wealth and forecast its future development. The study utilizes data directly obtained from Wikidata spanning the years 2012 to 2022. Descriptive statistics and goodness-of-fit tests are used to analyze the growth of knowledge wealth, while various modeling techniques are employed to predict and compare the results. The findings of this research contribute to a better understanding of knowledge growth within knowledge graphs and provide valuable insights for identifying and characterizing the growth of knowledge wealth."

"Seiring berjalannya waktu, tuntutan akan informasi yang relevan dan akurat semakin meningkat secara signifikan. Knowledge graph telah muncul sebagai framework untuk menyimpan dan mengorganisir data, serta menangkap hubungan antara entitas dan konsep. Memahami konsep knowledge wealth dalam knowledge graph sangat penting karena memberikan wawasan tentang kelimpahan informasi dan kedalaman pengetahuan yang dapat diakses dan dimanfaatkan. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis pertumbuhan knowledge wealth dan memprediksi perkembangannya di masa depan. Penelitian ini menggunakan data yang diperoleh langsung dari Wikidata yang mencakup periode tahun 2012 hingga 2022. Statistik deskriptif dan uji kecocokan digunakan untuk menganalisis pertumbuhan knowledge wealth, sementara berbagai teknik pemodelan digunakan untuk memprediksi dan dibandingkan hasilnya. Temuan dari penelitian ini berkontribusi pada pemahaman yang lebih baik tentang pertumbuhan knowledge wealth dalam knowledge graph dan memberikan wawasan berharga untuk melakukan identifikasi dan karakterisasi pertumbuhan knowledge wealth.

---

As time progresses, the demand for relevant and accurate information has significantly increased. Knowledge graphs have emerged as a framework for storing and organizing data, capturing relationships between entities and concepts. Understanding the concept of knowledge wealth within a knowledge graph is crucial as it provides insights into the abundance of information and the depth of accessible knowledge. The objective of this study is to analyze the growth of knowledge wealth and forecast its future development. The study utilizes data directly obtained from Wikidata spanning the years 2012 to 2022. Descriptive statistics and goodness-of-fit tests are used to analyze the growth of knowledge wealth, while various modeling techniques are employed to predict and compare the results. The findings of this research contribute to a better understanding of knowledge growth within knowledge graphs and provide valuable insights for identifying and characterizing the growth of knowledge wealth."

"Pada penelitian ini, dilakukan pengembangan aplikasi konsultasi psikologis secara daring yang berfokus pada layanan backend berbasis NodeJS menggunakan metode pengembangan Open Unified Process (OpenUP). Peran aplikasi tersebut cukup penting terutama pada keadaan pandemi yang tidak memungkinkan adanya konsultasi secara tatap muka. Pengembangan dilakukan dengan mengikuti proses yang terdapat dalam metode pengembangan Open Unified Process (OpenUP) dan evaluasi dilakukan terhadap pengembangan tersebut. Aplikasi berhasil dikembangkan dengan cukup efektif menggunakan metode pengembangan OpenUP dan sudah diuji coba oleh 30 mahasiswa psikologi. Aplikasi dapat dikembangkan lebih lanjut dan ditambahkan fitur-fitur lain seperti konsultasi menggunakan obrolan video

---

In this study, an online psychological consultation application was developed which focused on backend services based on NodeJS using the Open Unified Process (OpenUP) development method. The role of the application is quite important especially in pandemic situations which do not allow for face-to-face consultation. Development is carried out by following the process in the Open Unified Process (OpenUP) development method and an evaluation is carried out on the development. The application was successfully developed quite effectively using the OpenUP development method and has been tested by 30 psychology students. The application can be developed further and added other features such as consultation using video chat."

"Pada karya ilmiah ini dilakukan pengembangan aplikasi layanan psikologi berbasis Android dengan metode pengembangan Open Unified Process (OpenUP). Pengembangan dilakukan menggunakan OpenUP untuk membuktikan sifat agile dan ringan dari metode tersebut. Selain itu, metode pengembangan juga harus mendukung terciptanya kualitas produk yang baik. Kerangka kerja OpenUP diterapkan pada versi 1.5.0.4 yang meliputi peran, tugas, artefak, dan komponen lainnya selama pengembangan aplikasi berlangsung. Dari hasil evaluasi, metode pengembangan OpenUP dinilai cukup efektif berdasarkan jumlah peran yang diemban, use case yang diimplementasikan, dan artefak yang dihasilkan. Selain itu, kualitas aplikasi yang dihasilkan juga cukup baik berdasarkan kompatibilitas, performa, dan survei dari responden. Dengan hasil evaluasi tersebut, diharapkan OpenUP dapat menjadi salah satu metode pengembangan yang banyak digunakan dan aplikasi yang dihasilkan dapat memberikan manfaat serta dapat dikembangkan lebih lanjut.

---

Development of Android-based psychology service application using Open Unified Process implemented in this scientific work. The purpose of the development using OpenUP is to prove the agile dan lightweight characteristic of the method. Furthermore, development method should bolster the quality of the result product. OpenUP version 1.5.0.4 framework implemented including role, task, artifact, and other components during the application development. From the evaluation, OpenUP method provides a quite effective result based on role acquired, use case implemented, and artifact produced. It also produces well-quality application based on compatibility, performance, and survey response. With that result, OpenUP is expected to be a widely used development method and the application produced could bring benefits while also to be further developed."

"Kebutuhan akan perkembangan transportasi publik terus meningkat seiring dengan kemajuan kota DKI Jakarta sebagai Smart City dengan melahirkan inovasi yang berkelanjutan untuk menyediakan layanan mobilitas dan menciptakan stabilitas urbanisasi di seluruh penjuru kota. Program JakLingko telah menyediakan layanan berbasis aplikasi mobile untuk membantu aktivitas mobilitas para penggunanya. Terlepas dari kebutuhan dan banyaknya pengguna yang mencoba aplikasi JakLingko, penerapan aspek UX dalam desain antarmuka aplikasi tersebut masih belum sepenuhnya maksimal. Sehingga menimbulkan keluhan dan kritik terkait hal tersebut. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menjadi penelitian pertama yang mengidentifikasi kebutuhan pengguna terkait aplikasi JakLingko yang belum terpenuhi serta merancang inovasi untuk membuat aplikasi ini bermanfaat secara berkelanjutan. Melalui penerapan User-Centered Design (UCD), penelitian ini akan (1) memberikan evaluasi dan analisis terhadap fitur- fitur yang telah ada pada aplikasi JakLingko saat ini untuk memenuhi kebutuhan mobilitas pengguna, (2) merancang desain perbaikan antarmuka aplikasi JakLingko berdasarkan evaluasi dan penelitian yang telah dilakukan, kemudian (3) memberikan rekomendasi fitur untuk memenuhi kebutuhan pengguna JakLingko dengan baik. Hasil dari evaluasi yang pertama menunjukkan bahwa usability dari aplikasi JakLingko masih terbilang cukup rendah dengan skor SUS 58,96 dan skor Usability Testing (UT) untuk tingkat kesuksesan langsung sebesar 89,6%. Tahapan ini mengungkapkan permasalahan terkait usability aplikasi yang diungkapkan pengguna, di mana permasalahan tersebut dikonversi menjadi sebuah usulan perbaikan desain. Tujuan penelitian yang kedua dihasilkan dari data pada tahapan sebelumnya dalam bentuk usulan prototype. Hasil UT yang didapat dalam tahapan evaluasi rancangan desain yang telah dibuat menghasilkan rata-rata sebesar 99,65% untuk tingkat keberhasilan skenario yang diuji dan menunjukkan bahwa pengguna mendapatkan kesan yang baik serta memberikan umpan balik positif terhadap rancangan desain alternatif. Meskipun begitu, masih terdapat saran perbaikan lanjutan yang disampaikan, baik dari expert review maupun sesi UT yang dilakukan dengan pengguna.

---

The need for the development of public transportation continues to increase along with the progress of DKI Jakarta as a Smart City by building continuous innovation to provide mobility services and create urbanization stability throughout the city. This need extends beyond the city's residents to include people from other cities surrounding DKI Jakarta. The JakLingko program offers mobile application-based services with various features to assist users in their mobility activities. However, despite the application's popularity and the number of users who have tried it, there is still room for improvement in terms of user experience (UX) aspects in the application interface design. This has led to complaints and criticism. Therefore, this study aims to be the first research that identifies unmet user needs related to the JakLingko application and designs innovations to make it a sustainable and useful application. By implementing User-Centered Design (UCD), this research will (1) provide evaluation and analysis of existing features in the current JakLingko application to meet user mobility needs, (2) design improvements for the JakLingko application interface based on the evaluation and research conducted, and (3) offer feature recommendations to effectively meet the needs of JakLingko users. The initial evaluation results indicate that the usability of the JakLingko application is still relatively low, with a System Usability Scale (SUS) score of 58,96 and an 89,6% direct success rate in Usability Testing (UT). This stage highlights the usability issues reported by users, which are then transformed into proposals for design improvements. The second research objective involves generating a prototype proposal based on the data gathered in the previous stage. Subsequently, the design is evaluated to produce favorable outcomes. The UT results show an average direct success rate of 99,65% for the tested scenarios. The evaluation also reveals that users have a positive impression and provide constructive feedback on the alternative designs. However, there are still suggestions for further improvement, both from expert reviews and UT sessions conducted with users. These proposed enhancements serve as the final output of this study."

"Kebutuhan akan perkembangan transportasi publik terus meningkat seiring dengan kemajuan kota DKI Jakarta sebagai Smart City dengan melahirkan inovasi yang berkelanjutan untuk menyediakan layanan mobilitas dan menciptakan stabilitas urbanisasi di seluruh penjuru kota. Program JakLingko telah menyediakan layanan berbasis aplikasi mobile untuk membantu aktivitas mobilitas para penggunanya. Terlepas dari kebutuhan dan banyaknya pengguna yang mencoba aplikasi JakLingko, penerapan aspek UX dalam desain antarmuka aplikasi tersebut masih belum sepenuhnya maksimal. Sehingga menimbulkan keluhan dan kritik terkait hal tersebut. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menjadi penelitian pertama yang mengidentifikasi kebutuhan pengguna terkait aplikasi JakLingko yang belum terpenuhi serta merancang inovasi untuk membuat aplikasi ini bermanfaat secara berkelanjutan. Melalui penerapan User-Centered Design (UCD), penelitian ini akan (1) memberikan evaluasi dan analisis terhadap fitur- fitur yang telah ada pada aplikasi JakLingko saat ini untuk memenuhi kebutuhan mobilitas pengguna, (2) merancang desain perbaikan antarmuka aplikasi JakLingko berdasarkan evaluasi dan penelitian yang telah dilakukan, kemudian (3) memberikan rekomendasi fitur untuk memenuhi kebutuhan pengguna JakLingko dengan baik. Hasil dari evaluasi yang pertama menunjukkan bahwa usability dari aplikasi JakLingko masih terbilang cukup rendah dengan skor SUS 58,96 dan skor Usability Testing (UT) untuk tingkat kesuksesan langsung sebesar 89,6%. Tahapan ini mengungkapkan permasalahan terkait usability aplikasi yang diungkapkan pengguna, di mana permasalahan tersebut dikonversi menjadi sebuah usulan perbaikan desain. Tujuan penelitian yang kedua dihasilkan dari data pada tahapan sebelumnya dalam bentuk usulan prototype. Hasil UT yang didapat dalam tahapan evaluasi rancangan desain yang telah dibuat menghasilkan rata-rata sebesar 99,65% untuk tingkat keberhasilan skenario yang diuji dan menunjukkan bahwa pengguna mendapatkan kesan yang baik serta memberikan umpan balik positif terhadap rancangan desain alternatif. Meskipun begitu, masih terdapat saran perbaikan lanjutan yang disampaikan, baik dari expert review maupun sesi UT yang dilakukan dengan pengguna.

---

The need for the development of public transportation continues to increase along with the progress of DKI Jakarta as a Smart City by building continuous innovation to provide mobility services and create urbanization stability throughout the city. This need extends beyond the city's residents to include people from other cities surrounding DKI Jakarta. The JakLingko program offers mobile application-based services with various features to assist users in their mobility activities. However, despite the application's popularity and the number of users who have tried it, there is still room for improvement in terms of user experience (UX) aspects in the application interface design. This has led to complaints and criticism. Therefore, this study aims to be the first research that identifies unmet user needs related to the JakLingko application and designs innovations to make it a sustainable and useful application. By implementing User-Centered Design (UCD), this research will (1) provide evaluation and analysis of existing features in the current JakLingko application to meet user mobility needs, (2) design improvements for the JakLingko application interface based on the evaluation and research conducted, and (3) offer feature recommendations to effectively meet the needs of JakLingko users. The initial evaluation results indicate that the usability of the JakLingko application is still relatively low, with a System Usability Scale (SUS) score of 58,96 and an 89,6% direct success rate in Usability Testing (UT). This stage highlights the usability issues reported by users, which are then transformed into proposals for design improvements. The second research objective involves generating a prototype proposal based on the data gathered in the previous stage. Subsequently, the design is evaluated to produce favorable outcomes. The UT results show an average direct success rate of 99,65% for the tested scenarios. The evaluation also reveals that users have a positive impression and provide constructive feedback on the alternative designs. However, there are still suggestions for further improvement, both from expert reviews and UT sessions conducted with users. These proposed enhancements serve as the final output of this study."