NAFLA DIVA SYAFIA Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas MIPA Informatika 2023

Skripsi

Pada zaman sekarang ini, telepon pintar atau smartphone bukanlah hal yang asing bagi kebanyakan orang. Smartphone sudah menjadi salah satu kebutuhan dalam memudahkan kegiatan sehari-hari. Dari peningkatan pemakaian smartphone, banyak instansi yang memperluas jangkauan sistem mereka untuk dapat diakses oleh perangkat mobile tersebut, salah satunya adalah dengan membangun sebuah aplikasi mobile. Hal tersebutlah yang melatarbelakangi penelitian ini dengan membangun sebuah aplikasi mobile secara refactoring untuk sistem SIMATA FMIPA, dengan tujuan agar pengguna lebih mudah dan cepat dalam mengakses SIMATA. Penelitian ini juga akan mengimplementasikan fitur push notification pada aplikasi demi memudahkan pengguna dalam mendapatkan informasi terbaru. Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini dimulai dengan mengidentifikasi masalah, pengumpulan data, perancangan prototype, implementasi kode, pengujian aplikasi, dan analisa hasil kelayakan aplikasi. Aplikasi ini akan dibangun dengan menggunakan framework Flutter dan sebuah web service untuk menghubungkan aplikasi dengan database SIMATA. Fitur push notification pada aplikasi menggunakan bantuan layanan Firebase Cloud Messaging. Penelitian ini akan menghasilkan aplikasi mobile untuk 2 platform, yaitu Android dan iOS. Aplikasi SIMATA juga akan diuji tingkat kelayakannya terhadap dosen dan mahasiswa FMIPA, dengan menggunakan metode Post Study System Usability Questionnaire (PSSUQ). Hasil tingkat kelayakan aplikasi SIMATA dengan PSSUQ dibagi menjadi 4 kategori, yaitu System Usefulness yang menghasilkan nilai 1,31, Information Quality yang menghasilkan nilai 1,49, Interface Quality yang menghasilkan nilai 1,28 dan Overall yang menghasilkan nilai 1,37. Dari hasil pengujian kelayakan tersebut, aplikasi memiliki tingkat kelayakan yang sangat baik secara keseluruhan. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 110221 2023-04-04 10:39:59 2023-04-04 10:42:47 machine generated