MyStudy – Smart Study Time Recommender
- Gambaran Proyek
MyStudy adalah aplikasi berbasis web yang menggunakan AI untuk membantu mahasiswa menentukan waktu belajar paling efektif berdasarkan data tidur dan jadwal kuliah. Sistem ini memprediksi tingkat produktivitas setiap jam dan memberikan rekomendasi waktu belajar yang optimal secara personal dan adaptif.
Proyek ini mendukung SDG - 4: Quality Education
- Anggota Kelompok
- Kevin Artan – 0706012310032
- Michelle Valensia – 0706012310012
- Nathaniel Michael – 0706012310042
- Permasalahan
Mahasiswa sering kesulitan menentukan waktu belajar yang efektif karena:
- Pola tidur tidak teratur
- Jadwal kuliah padat
- Kelelahan dan stres
Sebagian besar aplikasi hanya menyediakan jadwal statis dan tidak menyesuaikan dengan kebiasaan individu. MyStudy AI hadir untuk memberikan rekomendasi waktu belajar yang berbasis data dan dapat beradaptasi.
- Pendekatan AI
Jenis Prediksi: Regresi Output: skor produktivitas 0.0 - 1.0 untuk setiap jam Model yang Digunakan: Random Forest Regressor
Model dilatih satu kali dan disimpan sebagai file .pkl Digunakan oleh semua pengguna sebagai model dasar
Model melatih prediksi produktivitas dari:
- Waktu
- Durasi tidur
- Hari kerja / akhir pekan
- Tingkat stres
- AI Adaptif & Personalisasi
Untuk menyesuaikan dengan perbedaan kebiasaan tiap pengguna, sistem menggunakan lapisan adaptasi personal.
Cara Kerja:
- Semua pengguna menggunakan model AI yang sama
- AI memberikan rekomendasi waktu belajar
- Pengguna memberi umpan balik (tingkat efektivitas)
- Sistem menyesuaikan rekomendasi khusus per pengguna
- Model AI tidak dilatih ulang
Dengan mekanisme ini, rekomendasi menjadi semakin sesuai dengan preferensi masing-masing pengguna.
- Dataset yang Digunakan
Sleep Health and Lifestyle Dataset https://www.kaggle.com/datasets/uom190346a/sleep-health-and-lifestyle-dataset
Dataset ini berisi data terkait:
- Durasi tidur
- Kualitas tidur
- Kebiasaan dan gaya hidup
Dataset disesuaikan untuk kebutuhan prediksi waktu belajar.
- Alur Sistem Singkat
- Pengguna mengisi data tidur dan jadwal kuliah
- AI memprediksi produktivitas per jam
- Jam sibuk dieliminasi dengan aturan tambahan
- AI merekomendasikan waktu belajar terbaik
- Umpan balik pengguna meningkatkan akurasi rekomendasi
- Ringkasan
- Model AI dilatih sekali
- Rekomendasi semakin personal seiring waktu
- Tidak ada pelatihan ulang per pengguna
- Sistem sederhana, adaptif, dan mudah dikembangkan
- Cara menjalankan
- git clone https://github.com/PandaJack69/ALP_AI.git
- npm install
- npm run dev
- php artisan serve