Скачать или смотреть Calopath:Prototype Aplikasi Pelacak Kalori Berbasis Android dengan Metode User-Centered Design (UCD)

Calopath: Prototype Aplikasi Pelacak Kalori Berbasis Android dengan Metode User-Centered Design (UCD)
1. Awi Septian Prasetyo (123140201)
2. Muhammad Fadhilah Akbar (123140003)
3. Muhammad Fajri Firdaus (123140050)
4. Louis Hutabarat (123140052)
5. Muhammad Bimastiar (123140211)

Prototype aplikasi Calopath dirancang sebagai solusi manajemen kesehatan personal yang menggabungkan teknologi kecerdasan buatan (AI) dengan psikologi perilaku melalui pendekatan gamifikasi. Prototype ini dikembangkan menggunakan metode User-Centered Design (UCD) untuk memastikan fitur-fiturnya relevan dengan kebutuhan pengguna yang sibuk.
Berikut adalah deskripsi fitur-fitur unggulan yang terintegrasi dalam prototype ini:
1. Fitur Rekomendasi Kalori Berbasis AI. Sistem cerdas yang menghitung dan menyusun target kebutuhan energi harian yang unik bagi setiap pengguna. Fitur ini tidak sekadar menggunakan rumus standar (seperti BMI), melainkan memanfaatkan kecerdasan buatan untuk menganalisis profil pengguna (usia, berat, tinggi, metabolisme) dan tujuannya (menurunkan berat/membentuk otot). AI akan menyesuaikan rekomendasi kalori secara dinamis seiring progres pengguna.
2. Fitur Pencatatan Asupan Kalori Harian. Jurnal digital interaktif untuk memantau seluruh makanan dan minuman yang dikonsumsi pengguna setiap hari. Pengguna dapat memasukkan data sarapan, makan siang, makan malam, hingga camilan. Sistem akan otomatis menghitung total kalori yang masuk (Input) dan menyajikannya dalam grafik perbandingan melawan target harian agar pengguna sadar akan sisa kuota kalorinya.
3. Fitur Pencatatan Aktivitas Olahraga (Integrasi Smartwatch). Pelacak aktivitas fisik otomatis yang terhubung (sinkronisasi) dengan perangkat wearable. Fitur ini menghilangkan kerumitan mencatat olahraga secara manual. Aplikasi akan mengambil data detak jantung, langkah, dan durasi latihan langsung dari smartwatch pengguna untuk menghitung kalori yang terbakar (Output) secara akurat dan real-time.
4. Fitur Lensa Kalori (AI Food Detection). Pemindai makanan visual berbasis kamera yang menggunakan teknologi Computer Vision. Pengguna cukup memotret makanan di hadapan mereka. Algoritma Deep Learning akan mengenali jenis makanan, mengestimasi porsi, dan langsung mengkonversinya menjadi data nutrisi (kalori, protein, lemak) untuk dimasukkan ke dalam log harian secara otomatis.
5. Fitur Tantangan Harian Personal. Fitur gamifikasi yang memberikan misi kebugaran harian yang adaptif. Fitur ini mengubah rutinitas kesehatan yang membosankan menjadi sebuah game RPG (Role-Playing Game) di mana karakter utamanya adalah pengguna itu sendiri. Sistem tidak memberikan tantangan secara acak, melainkan "membaca" kondisi tubuh pengguna hari itu untuk memberikan misi yang paling relevan dan bisa dicapai (achievable).