Sistem Monitoring
Distraksi Belajar Mahasiswa
PCA
Dimensionality
Reduction
K-Means
Clustering
Algorithm
WITA
Timezone
UTC+8
Tentang Sistem
Tentang Monitor UNG
Apa masalah yang diselesaikan dan untuk siapa sistem ini dibangun.
Apa itu Monitor UNG?
Sistem berbasis web dan Android yang mengumpulkan data penggunaan smartphone mahasiswa β durasi layar, aplikasi yang dibuka, dan lokasi β lalu mengelompokkannya ke dalam klaster distraksi menggunakan algoritma PCA + K-Means.
Masalah
Distraksi smartphone saat belajar menurunkan konsentrasi dan performa akademik. Dosen pembimbing akademik sulit memantau pola penggunaan gadget ratusan mahasiswa secara manual β dibutuhkan otomatisasi berbasis data.
Solusi
Aplikasi mobile di perangkat mahasiswa mengumpulkan data secara otomatis (sesuai jadwal kelas). Server memproses dan mengelompokkan ke 3 klaster distraksi. Dashboard web menampilkan visualisasi real-time untuk dosen dan admin.
Arsitektur
Arsitektur Sistem
Tiga pilar teknologi yang bekerja bersama β backend memproses, dashboard memvisualisasikan, aplikasi mobile mengumpulkan data.
Backend Server
FastAPI Β· Python
REST API + Server-Sent Events (SSE) real-time. Pipeline machine learning PCA + K-Means untuk clustering. Autentikasi JWT dengan HttpOnly cookies. Integrasi MQTT broker untuk ingest data dari aplikasi mobile. Dijalankan sebagai service dengan auto-migration PostgreSQL/SQLite.
Web Dashboard
Next.js Β· React
Dashboard admin dan dosen untuk monitoring real-time, konfigurasi model ML, manajemen mahasiswa, penjadwalan, laporan agregat, dan AI assistant (Groq llama-3.3-70b). Server-Sent Events untuk streaming log langsung ke UI. Role-based UI gating.
Mobile App
Kotlin Β· Compose
Aplikasi Android yang mengumpulkan data UsageStats (screen time per aplikasi), lokasi via GPS, dan kecocokan dengan jadwal kuliah. Foreground service yang resilient terhadap swipe-kill. SQLCipher untuk database lokal terenkripsi. Auto-login + biometric gate.
Alur Data
Cara Kerja Sistem
Lima tahap bagaimana data berpindah dari smartphone mahasiswa hingga muncul sebagai visualisasi di dashboard.
Mobile Mengumpulkan Data
Aplikasi Android merekam screen time per aplikasi, unlock count, lokasi GPS, dan mencocokkan dengan jadwal kelas.
Mobile Mengumpulkan Data
Aplikasi Android merekam screen time per aplikasi, unlock count, lokasi GPS, dan mencocokkan dengan jadwal kelas.
Sync via MQTT / HTTPS
Data dikirim ke MQTT broker untuk real-time atau di-batch via HTTPS pada window sync malam (22:00β04:00 WITA).
Sync via MQTT / HTTPS
Data dikirim ke MQTT broker untuk real-time atau di-batch via HTTPS pada window sync malam (22:00β04:00 WITA).
Server Menyimpan
FastAPI ingest log ke PostgreSQL. Pre-aggregated metrics (screen time, sosmed, game) siap untuk feature engineering ML.
Server Menyimpan
FastAPI ingest log ke PostgreSQL. Pre-aggregated metrics (screen time, sosmed, game) siap untuk feature engineering ML.
ML: PCA + K-Means
Dimensionality reduction dengan PCA, lalu clustering K-Means menghasilkan label Rendah / Sedang / Tinggi distraksi.
ML: PCA + K-Means
Dimensionality reduction dengan PCA, lalu clustering K-Means menghasilkan label Rendah / Sedang / Tinggi distraksi.
Dashboard Memvisualisasikan
Dosen dan admin melihat distribusi klaster, tren screen time, danεΌεΈΈ mahasiswa melalui web dashboard dengan SSE real-time.
Dashboard Memvisualisasikan
Dosen dan admin melihat distribusi klaster, tren screen time, danεΌεΈΈ mahasiswa melalui web dashboard dengan SSE real-time.
Fitur
Fitur Unggulan
Sekilas kemampuan utama yang tersedia di sistem β monitoring, analisis, dan keamanan.
Real-time Monitoring
Server-Sent Events stream log langsung ke dashboard β tidak perlu refresh manual.
ML Clustering
PCA untuk reduksi dimensi + K-Means untuk pengelompokan otomatis.
Trend Analysis
Laporan harian, mingguan, dan bulanan dengan grafik tren screen time & distraksi.
AI Assistant
Chat dengan AI (Groq llama-3.3-70b) untuk analisis konteks klaster dan rekomendasi.
Secure Auth
JWT dengan HttpOnly cookies (XSS-safe), bcrypt hashing, role-based access control.
Offline-tolerant
Mobile app menyimpan log lokal dulu, sync saat online. Tidak ada data hilang.
Geofence Deteksi
Cek lokasi mahasiswa saat kelas β apakah benar berada di kampus atau di luar.
Push Notification
Reminder kelas, sinkronisasi malam, dan notifikasi foreground service Android.
Teknologi
Tech Stack
Toolkit yang dipakai di seluruh stack β dari backend sampai mobile.
Backend
Frontend
Mobile
ML & Data
Security
Real-time
Tentang Pengembang
Tim Pengembang
Orang di balik sistem Monitor UNG.
Muhammad Hary Bayu Risky
OnlineFull-stack Developer Β· Universitas Negeri Gorontalo
Pengembang utama Monitor UNG β backend FastAPI, dashboard Next.js, dan aplikasi Android Kotlin/Compose.
Public
Repositori
Aktif
Status
Open Source
Kontribusi
Ucapan Terima Kasih
Kontributor & Inspirator
Orang-orang yang berjasa dalam pengembangan sistem ini β terima kasih atas bimbingan, referensi, dan kontribusinya.
Memperkenalkan lingkungan Linux dari awal hingga debugging server Linux dan host networking.
Memperkenalkan environment pengembangan website dan machine learning yang jadi dasar sistem ini.
Membuat perangkat RubyX β devices bertenaga yang dipakai untuk development dan testing Android.
Membantu environment pengembangan Android apps dan menjadi tester aplikasi di berbagai skenario.
Referensi route AI chat dan fine-tuning model AI chat yang dipakai di fitur asisten sistem.
Membuat debugging aplikasi jauh lebih mudah lewat akses superuser (root) di perangkat Android.
Membuat Ashellyou β alat yang mempermudah proses debugging selama pengembangan sistem.
Kontribusi kalian sangat berarti bagi pengembangan sistem ini.