Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

INTERAKSI MANUSIA & KOMPUTER

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "INTERAKSI MANUSIA & KOMPUTER"— Transcript presentasi:

1 INTERAKSI MANUSIA & KOMPUTER
EVALUASI INTERAKSI MANUSIA & KOMPUTER

2 Evaluasi Empiris Pengenalan Evaluasi Empiris Perancangan Eksperimen
Partisipasi, IRB dan Etika Pengumpulan Data Analisa Data dan Interpretasi Hasil Penggunaan Hasil Rancangan

3 Why Evaluate? Recall: Pengguna dan tugasnya diidentifikasi
Kebutuhan dan persyaratan telah ditentukan Interface didesain, prototipenya dibangun Tapi apakah ada gunanya? Apakah sistem mendukung pengguna dalam tugas mereka? Apakah lebih baik dari apa yang ada sebelumnya (jika ada)?

4 Tipe-tipe Evaluasi Interpretasi dan Prediktif (pengingat)
Evaluasi heuristik, panduan kognitif, etnografi ... Sumatif vs formatif Penilaian sumatif ini lebih bersifat punishment (memutuskan / menentukan) keberhasilan dan atau kegagalan Penilaian formatif bersifat fragmental atau bagian per bagian secara terpisah-pisah

5 Sekarang dengan Keterlibatan User
Naturalistic (Naturalis) Empirical (Empiris) Dalam setting yang realistis, biasanya mencakup beberapa observasi terpisah, penelitian cermat terhadap pengguna Orang menggunakan sistem, memanipulasi variabel independen dan mengamati yang dependen

6 Mengapa Mengumpulkan Data?
Merancang eksperimen untuk mengumpulkan data untuk menguji hipotesis untuk mengevaluasi antarmuka guna memperbaiki disain Informasi yang dikumpulkan dapat berupa: Objektif atau subjektif Informasi juga bisa: Kualitatif atau kuantitatif

7 Melakukan Eksperimen Tentukan TUGAS Tentukan ukuran kinerja
Mengembangkan eksperimen Persetujuan IRB (Institutional Review Board) Merekrut peserta Kumpulkan data Memeriksa & menganalisa data Buat kesimpulan untuk menyelesaikan masalah desain Merancang ulang dan menerapkan antarmuka yang telah direvisi

8 The Task Benchmark task - mengumpulkan data kuantitatif
Tugas yang representatif - menambah luas, dapat membantu memahami proses Katakan pada mereka apa yang harus dilakukan, bukan bagaimana melakukannya Masalah: Lab pengujian vs lapangan pengujian Validitas - pengguna biasa; tugas tipikal; Pengaturan yang khusus? Jalankan versi percobaan untuk menyingkirkan bug

9 “Benchmark” Tasks Tugas spesifik dan jelas yang dilakukan oleh pengguna Contoh: handler "Temukan pesan dari Mary dan balas dengan jawaban 'Selasa pagi pukul 11'.“ Pengguna melakukan ini dalam berbagai kondisi dan analis mengukur kinerjanya

10 Mendefinisikan Kinerja
Berdasarkan tugasnya Ukuran / metrik spesifik dan obyektif Contoh: Kecepatan (waktu reaksi, waktu untuk menyelesaikan) Akurasi (kesalahan, hit / misses) Produksi (jumlah file yang diproses) Skor (jumlah poin yang didapat) ... Dan yang lainnya ...

11 Tipe Variabel Independen Dependen
Apa yang dipelajari, apa yang disukai bervariasi (mis., Fitur antarmuka, perangkat interaksi, teknik seleksi) Independen Ukuran kinerja yang dicatat atau diperiksa (mis., Waktu, jumlah kesalahan) Dependen

12 Variabel “Controlling”
Mencegah sebuah variabel mempengaruhi hasil dengan cara yang sistematis Metode pengendalian untuk variabel: Jangan biarkan bervariasi Misalnya, Semua laki-laki Biarkan bervariasi secara acak Misalnya, secara acak menugaskan peserta ke grup yang berbeda Penyeimbang (Counter Balance) - secara sistematis memvariasikannya Misalnya, jumlah laki-laki yang sama, perempuan di setiap kelompok Pilihan yang tepat tergantung pada keadaan

13 Hipotesis Apa yang diprediksi akan terjadi
Lebih spesifik lagi, cara Anda memprediksi variabel dependen (yaitu, akurasi) akan bergantung pada variabel independen (s) Hipotesis "Null" (Ho) Menyatakan bahwa tidak akan ada efeknya Misalnya, "Tidak akan ada perbedaan kinerja antara kedua kelompok" Data yang digunakan untuk membantah hipotesis null ini

14 Contoh Hipotesis Apakah orang menyelesaikan operasi lebih cepat dengan layar hitam-putih atau warna? Independent  display type (warna atau b/w) Dependent  waktu untuk menyelesaikan tugas (menit) Variabel terkontrol  jumlah laki-laki dan perempuan yang sama di setiap kelompok Hipotesis  Waktu untuk menyelesaikan tugas akan lebih pendek bagi pengguna dengan tampilan warna Ho: Timecolor = Timeb/w Catatan : Di dalam/di antara masalah desain, selanjutnya

15 TERIMA KASIH


Download ppt "INTERAKSI MANUSIA & KOMPUTER"

Presentasi serupa


Iklan oleh Google