Universitas Negeri Malang Kembangkan Foveo-One, Teknologi Eye Tracking Berbasis Webcam

MALANG POST – Tim peneliti Universitas Negeri Malang mengembangkan purwarupa teknologi Foveo-One berbasis webcam di Kampus UM, Malang, Senin (5/10/2026), guna memetakan pola perhatian visual dan respons emosi siswa saat mempelajari materi genetika tanpa membutuhkan perangkat mahal.

Universitas Negeri Malang (UM) melalui tim peneliti antardisiplin sukses menginovasikan Foveo-One, sebuah purwarupa teknologi pemantau gerak mata (eye tracking) dan pengenal emosi wajah (facial emotion recognition) berbasis kamera web (webcam). Teknologi ini dirancang khusus untuk memetakan pola perhatian visual dan respons emosi peserta didik saat menyerap materi pembelajaran genetika yang kompleks.

Inovasi solutif ini dikembangkan guna membantu para peneliti maupun pendidik memahami proses kognitif belajar secara mendalam tanpa harus bergantung pada perangkat keras eye tracker khusus yang harganya relatif mahal di pasaran.

Perancangan Foveo-One dikomandoi oleh Prof. Dr. Siti Zubaidah, S.Pd., M.Pd., beranggotakan Hendra Susanto, S.Pd., M.Kes., Ph.D., serta Zahra Firdaus, M.Pd., dan Wachidah Hayyuana, M.Pd.

Riset ini direalisasikan melalui skema Penelitian Terapan Prototipe Industri yang didanai penuh oleh internal UM dengan menggandeng mitra dunia usaha dan dunia industri (DUDI), PT Inovasiin Smart Solution.

Platform Foveo-One beroperasi berbasis situs web (web-based). Peneliti dapat membuat modul studi, mengunggah stimulus pembelajaran, menentukan area perhatian (Area of Interest/AOI), lalu membagikan pranala (link) studi kepada para peserta uji secara daring.

Stimulus yang diunggah dapat berupa teks, gambar, video, berkas PDF, maupun media visual interaktif lainnya. Usai peserta melakukan kalibrasi pandangan melalui kamera web, sistem secara otomatis merekam koordinat arah pandangan (gaze) peserta selama mengamati materi.

Data rekaman tersebut kemudian divisualisasikan dalam bentuk peta panas (heatmap) untuk mendeteksi bagian materi yang paling lama menyedot perhatian, serta jalur pemindaian (scanpath) untuk memetakan alur perpindahan fokus pandangan.

Melalui Foveo-One, peneliti dapat menganalisis beragam metrik kuantitatif, seperti durasi hingga fiksasi pertama (time to first fixation/TTFF), lama waktu tinggal (dwell time), durasi fiksasi, proporsi fokus, frekuensi kunjungan ulang, hingga dinamika transisi perhatian.

Tak sekadar merekam tatapan mata, Foveo-One mengintegrasikan fitur pengenal emosi wajah (facial emotion recognition). Lewat kamera web yang sama, sistem mengolah indikator perhatian (attention), keterlibatan (engagement), valensi emosi (valence), dan tingkat keterangsangan (arousal). Seluruh data emosi disinkronisasikan secara real-time dengan data gerak mata berbasis stempel waktu (timestamp).

“Selama ini evaluasi media pembelajaran masih mengandalkan persepsi subjektif siswa melalui angket. Dengan menggabungkan data objektif tatapan mata dan respons ekspresi wajah, kami dapat mengetahui secara presisi bagian mana dari media pembelajaran genetika yang memperoleh perhatian tinggi dan bagian yang memicu kebingungan siswa,” papar Prof. Siti Zubaidah, Senin (5/10/2026).

Diuji pada 30 Mahasiswa Biologi FMIPA UM

Pengembangan Foveo-One kini telah memasuki tahap uji kepraktisan. Usai mengantongi validasi dari ahli teknologi informasi dan pakar pendidikan, uji kepraktisan digelar pada September 2026 dengan melibatkan 30 mahasiswa Program Studi Biologi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) UM.

Para peserta menguji seluruh alur kerja sistem, mulai dari mengakses tautan studi, mengalibrasi kamera, menyimak stimulus materi, hingga menyelesaikan tahapan perekaman data.

Hasil pengujian awal menunjukkan bahwa antarmuka platform sangat ramah pengguna (user-friendly) dan mudah dipahami. Masukan dari para peserta uji dijadikan rujukan utama untuk menyempurnakan antarmuka pengguna (User Interface/UI) dan pengalaman pengguna (User Experience/UX).

Pada tahap awal pengembangannya, Foveo-One telah mengantongi Tingkat Kesiapterapan Teknologi (TKT) skala 3. Tim peneliti kini melanjutkan tahap validasi laboratorium menuju skala TKT yang lebih tinggi, termasuk skenario implementasi langsung kepada siswa SMA sebagai target sasaran pengguna akhir.

Dalam pembelajaran genetika, teknologi ini mempermudah peneliti melihat cara siswa berinteraksi dengan diagram, struktur molekuler, dan model abstrak berkonsep tinggi.

Sajian data empiris ini menjadi acuan berbasis bukti (evidence-based) dalam merancang media pembelajaran yang lebih efektif. Inovasi ini sekaligus mendukung pencapaian Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs), yakni SDG 4 (Pendidikan Berkualitas), SDG 9 (Industri, Inovasi, dan Infrastruktur), serta SDG 17 (Kemitraan untuk Mencapai Tujuan).

Dari segi privasi dan keamanan data, Foveo-One memproses koordinat gaze dan ekspresi langsung pada perangkat pengguna (client-side processing). Sistem hanya mengirimkan data hasil olahan angka, tanpa menyimpan rekaman video wajah pengguna secara langsung. Akses kamera pun hanya aktif setelah mengantongi persetujuan (informed consent) dari peserta.

Ke depan, Foveo-One diproyeksikan tidak hanya terbatas pada riset genetika, tetapi juga dapat dimanfaatkan luas untuk menguji efektivitas buku ajar, video edukasi, hingga evaluasi UX aplikasi digital pendidikan.

“Harapan kami, Foveo-One dapat menjadi alternatif teknologi terjangkau yang membantu pendidik memahami proses belajar secara utuh—bukan hanya menilai hasil akhir, melainkan mengamati bagaimana siswa memproses dan merespons informasi secara langsung,” pungkas Prof. Siti Zubaidah. (M. Abd. Rachman Rozzi-Januar Triwahyudi)