Pengaruh Faktor Fisik Terhadap Faktor Kognitif Terkait Penerimaan Individu Terhadap Teknologi

## ANFAZUL FARIDATUL AZIZAH
Sistem Informasi/Fakultas Teknologi Informasi dan Industri Institut Teknologi Telkom Surabaya anfazul.azizah@ittelkom-sby.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  faktor  fisik  terhadap  faktor cognitive.  Fisik  disini  adalah  panca  indera  yaitu  mata,  sedangkan  cognitive  disini adalah  kinerja  otak.  Dengan  mengetahui  pengaruh  tersebut,  proses  kinerja  otak akan  lebih  baik  jika  didukung  oleh  tampilan  warna  latar  belakang  yang sesuai.Penelitian  ini  menggunakkan  pengujian  website  dan  alat  “Neurosky Mindwave”.Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  masukan  bagi perusahaan dalam menciptakan sebuah produk teknologi dengan mempertimbangkan dampaknya terhadap kinerja otak.
Kata kunci : Fisik, kognitif, neurosky mindwave, warna, latar belakang

## ABSTRACT
This  study  aims  to  determine  the  effect  of  physical  factors  on  cognitive  factors. Physical  here  are  the  five  senses,  namely  the  eye,  while  cognitive  here  is  the performance  of  the  brain.  By  knowing  the  influence,  the  process  of  brain performance  will  be  better  if  supported  by  the  appearance  of  the  appropriate background color.This research using website testing and Neurosky Mindwave tools. The results of this study are expected to provide input for companies in creating a technology product by considering the impact on brain performance.
Keywords : Physical, cognitive, neurosky mindwave, color, background.

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  manusia  tentunya  mempunyai  panca  indera  yang  bermanfaat  dalam mendukung aktivitas sehari – hari. Mata merupakan alat panca indera untuk melihat. Dari  mata,  informasi  dapat  dilihat  dan  diproses  secara  langsung  ke  otak.  Hal  ini sejalan  dengan  penelitian(Caro,  Tentori,  Martinez-Garcia,  &  Alvelais,  2017) desain“ easy to use ”dan“ useful ” dalam mendukung anak-anak dengan autisme parah untuk  melatih  koordinasi  mata-tubuh  sehingga  tetap  fokus  selama  latihan  (Caro, Tentori,  Martínez-García,  & Zavala-Ibarra, 2015). Ini  disebabkan  ketika  tampilan  di layar  monitor  sesuai  dengan  panca  indera,  maka  kinerja  otak  akan  lebih  bagus. Penelitian  lainnya  yaitu exergames juga  dikembangkan  untuk  menumbuhkan komunikasi  dan  interaksi  sosial  (Bernardini,  Porayska-Pomsta,  &  Smith,  2014), (Bhattacharya,  Gelsomini,  Pérez-Fuster,  Abowd,  &  Rozga,  2015),  (Uzuegbunam, Wong,  Cheung,  &  Ruble,  2015),  dan  untuk  mengajar  pengembangan  anak  seperti meniru postur dan menyentuh benda (Casas, Herrera, Coma, & Fernández, 2012).
Berdasarkan hasil dari penelitian sebelumnya iCAN, sistem berbasis tablet  (Chien et al.,  2015)juga  berhasil  meningkatkan  konsentrasi.  (Boyd  et  al.,  2016)  merancang SayWAT, teknologi bantuan yang dapat dipakai untuk menyediakan umpan balik bagi orang  dewasa selama  tatap muka  percakapan.  Penelitian  berikutnya  ((Rapp, Cena, Castaldo,  Keller,  &  Tirassa,  2018)  mempertimbangkan  desain  dari  perspektif  anak autis  untuk  mendukung  pendekatan cognitive .  Hal  ini  dimaksudkan  jika  tampilan desain  sesuai  dengan  panca  indera  anak  autis  melalui  mata,  tentunya  secara cognitive akan lebih mudah diterima. Sehingga pada penelitian ini dibahas mengenai pengaruh  faktor physical (mata)  dan cognitive (otak)  terhadap  keputusan  individu dalam menerima sebuah teknologi.
Faktor physical atau  yang  lebih  dikenal  dengan  faktor ergonomics adalah  ilmu manusia yang menggabungkan penelitian mekanik tubuh manusia dan keterbatasan fisik dengan industri psikologi. . Teknologi yang secara fisik diterima adalah teknologi yang sesuai dengan panca indera. Sedangkan faktor cognitive adalah segala sesuatu yang  mempunyai  pengaruh  terhadap  daya  kinerja  otak  dalam  penerimaan  sebuah teknologi. Teknologi yang secara cognitive diterima adalah teknologi yang membuat kerja  otak  berkurang  dan  semakin  minim  membutuhkan  daya  ingat.  HCI  ( Human Computer  Interaction )  diperlukan  dalam  ilmu cognitive untuk  mempermudah pemahaman sistem dan manusia.
Pada  penelitian  ini  peserta  dipasangkan  alat  “ Neurosky  Mindwave ”  untuk  melihat aktivitas  otak.  Selanjutnya  pada  proses  pengolahan  data  digunakan  GSCA ( Generalized  Structured  Component  Analysis )  untuk  mengetahui  hubungan  faktor fisik  terhadap  faktor cognitive. GeSCAmerupakan  metode  analisis  yang powerfull yaitu data tidak harus berdistribusi normal multivariate dan sample tidak harus besar. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan masukan bagi perusahaan IT dalam  menciptakan  sebuah  produkyang  sesuai  dengan  keterbatasan  fisik  manusia dan penulis ingin memberikan kontribusi bagi dunia pendidikan sehingga para guru dan  orang  tua  dapat  memberikan  inovasi  dalam  pengajaran  dengan mempertimbangkan faktor fisik dan cognitive sehingga dapat meningkatkan kinerja otak anak didik.

## 2 . METODE PENELITIAN
Tahapan-tahapan  yang  digunakan  dalam  membahas  permasalahan  yang  ada  pada penelitian ini. Secara global, ditunjukkan seperti pada Gambar 1 berikut.

## Gambar 1 Metode Penelitian

## 2.1   Penetapan Tujuan, Batasan dan Kontribusi

## 2.1.1  Penetapan tujuan
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  faktor  fisik  terhadap  faktor cognitive. Faktor fisik disini adalah panca indera manusia sedangkan cognitive adalah kinerja otak manusia.

## 2.1.2  Batasan
Penelitian  ini  dilakukan  oleh  mahasiswa  lintas  angkatan  dengan  total  100  peserta. Tidak  buta  warna  dan  masing  –  masing  peserta  memiliki  ketajaman  mata.  Untuk lebih lengkapnya, karakteristik responden dapat dilihat pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1 Karakteristik Responden No Karakteristik Jumlah (Peserta) Presentase % 1 Usia 18 – 19 tahun 25 25% 19 – 20 tahun 25 25% 20 – 21 tahun 25 25% 21 – 22 tahun 25 25% 2 Jenis Kelamin Laki – laki 50 50% Perempuan 50 50%
Selama  prosesnya,  penelitian  ini  melibatkan  100  orang  responden.  Namun  setelah melalui proses rekap, didapatkan data responden lengkap sejumlah 91 orang.

## 2.1.3  Kontribusi
Penelitian  ini  dapat  memberikan  masukan  bagi  produsen  teknologi  sehingga  dapat menciptakan  produk  dengan  mempertimbangkan  keterbatasan  fisik  manusia  serta memiliki dampak positif yaitu teknologi yang digunakan dapat meningkatkan kinerja otak manusia dengan memasukkan faktor fisik dan cognitive .

## 2.2   Desain
Pada  tahapan  ini  penulis  mengadopsi  penelitian  kombinasi  teks  dan  warna  latar belakang  di  layar  komputer  yang  berdampak  pada  kinerja tugas  (Tharangie,  Irfan, Marasinghe,  &  Yamada,  2008),(Jang,  Kim,  &  Yi,  2007).  Sebuah  studi  awal  oleh (Yamazaki  &  Eto,  2011)  menunjukkan  bahwa  nilai  rata-rata untuk computer-based english  grammar  tests dengan  latar  belakang  biru  dan light  blue secara  signifikan lebih tinggi dari pada tes dengan berlatar belakang putih. Sehingga dalam penelitian ini ditentukan hipotesis yaitu :
H1. Faktor physical dapat mempengaruhi faktor cognitive pengguna .

## Pelaksanaan Uji Coba
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  percobaan  untuk  melihat  bagaimana  warna  latar belakang web-based  tests (WBTs)  dapat  mempengaruhi  kinerja  otak  pengguna. Proses  pengujian  pada  penelitian  ini  di  lakukan  dengan  2  studi  percobaan.  Studi pertama  dilakukan  dengan  penghitungan  simbol  (berupa  bintang,  segitiga,  dan lingkaran)  di  layar  komputer  dengan  latar  belakang  biru  dan  putih.  Untuk  kedua warna  latar  belakang,  teks  dan  simbol  disajikan  dalam  warna  hitam  seperti  yang dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2 Uji Coba Website dengan warna latar belakang biru dan putih
Sedangkan pada studi yang kedua, peserta diminta untuk menjawab 14 pertanyaan dalam skala Likert 5 berdasarkan faktor fisik dan faktor cognitive . Pada hipotesi sini, peserta  juga  di  pasangkan  alat  “ Neurosky  Mindwave ”  untuk  melihat  aktivitas  otak yang ditampilkan dalam bentuk gelombang pada layar komputer seperti yang dapat dilihat pada Gambar 3 dan Gambar 4. Selanjutnya pada proses pengolahan data di gunakan GSCA untuk mengetahui hubungan faktor fisik terhadap faktor cognitive.
Pengaruh Faktor Fisik Terhadap Faktor Kognitif Terkait Penerimaan Individu Terhadap Teknologi
Gambar 3 Aktifitas responden pada saat pengujian simbol beserta penggunaan alat “ Neurosky Mindwave”
Gambar 4 Tampilan pada layar komputer penggunaan alat “ Neurosky Mindwave ”
2.3   Implementasi
Pada tahapan implementasi terdiri dari beberapa tahapan sebagai berikut :

## 2.3.1 Pengembangan Model dan Rancangan Penelitian
Dalam  rangka  menguji  dan  menganalisis  model  sesuai  dengan  tujuan  yang  telah ditetapkan,  maka  penelitian  yang  dirancang  kali  ini  berupa  penelitian  eksplanatif, kuantitatif  dan  kualitatif.  Penelitian  eksplanatif  adalah  suatu  penelitian  yang bertujuan  untuk  mendapatkan  penjelasan  mengenai  hubungan  (kausalitas)  antar variabel, melalui  pengujian  hipotesis.  Dalam  hal  ini melakukan  kajian  terkait  untuk mengetahui  hubungan  dari  variabel  faktor  fisik, cognitive terhadap  keputusan individu dalam menerima sebuah teknologi.
Penelitian  ini  menggunakkan  pendekatan  kuantitatif,  yakni  dengan  mengukur fenomena  yang  diteliti,  dengan  menggali  data  dari  hasil  kuesioner.  Sedangkan penelitian  menggunakkan  pendekatan  kualitatif,  yakni  dengan  melakukan  teknik
wawancara  dengan responden. Kriteria responden yaitu terdiri dari mahasiswa dan mahasiswi yang tidak satupun responden mengalami buta warna atau bisa dikatakan semua peserta memiliki penglihatan yang tajam.

## 2.3.2 Penyusunan instrument penelitian dan pengukurannya
Instrument  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  berupa  daftar pertanyaan kuesioner yang dirancang sesuai dengan indikator dari variabel – variabel yang ada di dalam model konseptual seperti yang di tunjukkan pada Tabel 2. Skala Likert yang digunakan untuk mengukur atau menilai jawaban tiap item pernyataan dalam  penelitian  ini  menggunakkan  rentang  nilai  1-5,  dimana  semakin  besar  nilai menunjukkan  jawaban  yang  semakin  positif  dan  sebaliknya  semakin  kecil  nilai menunjukkan  jawaban  yang  semakin  negative.  Skala  Likert  1-5  pada  penelitian  ini digunakan  untuk  mewakili  persetujuan  atau  ketidaksetujuan  responden  dalam menjawab pernyataan yang diajukan dalam kuesioner.

## Tabel 2 Variable dan Indikator
Fisik  Cognitive Y2 Penglihatan Y2.1 Kelelahan mata Y2.1.1 1  Website tersebut membuat mata saya lelah. 2 Website tersebut membuat otot mata saya tegang. 3  Website tersebut membuat gerakan mata saya lebih aktif. Sharpness Y2.1.2 4  Website tersebut membuat pupil mata saya membesar. 5  Website tersebut meningkatkan ketajaman mata saya.

## Faktor Fisik  Cognitive (Y2)
Pada variabel Y2 penelitian ini yakni faktor fisik yang ditujukan untuk mendapatkan data cognitive dalam pengujian. Fisik di sini adalah fisik panca indera manusia bisa berupa penglihatan, otot, pendengaran, dll. Fisik pada variabel ini digunakan untuk mengukur  kinerja  otak  manusia  atau  biasa  yang  dikenal  dengan  faktor cognitive . Pengujian  di  faktor  Y2  ini,  responden  juga  di  berikan  tes  perhitungan  simbol (lingkaran,  bintang  dan  segitiga)  dengan  2  warna  latar  belakang  yaitu  warna  biru dan putih. Kemudian di tuangkan berupa daftar pernyataan di kuesioner. Tujuannya adalah  untuk  melihat  seberapa  besar  pengaruhnya  penglihatan  manusia  dengan  2 warna  latar  belakang  yang  berbeda  (dalam  hal  ini  warna  biru  dan  putih)  apakah berpengaruh terhadap kinerja otak manusia.

## 2.3.3 Pengumpulan data dan analisa data
Tempat  penelitian  untuk  pengumpulan  data  di  desain  sesuai  rancangan  studi penelitian.  Setelah  melakukan  studi  pendahuluan  maka  peneliti  mulai  mengatur jadwal  untuk  penelitian  tersebut.  Apabila  dalam  prosesnya  data  yang  dikumpulkan mengalami  masalah  (responden  tidak hadir  atau  responden  mengundurkan  diri) maka dapat digantikan dengan responden yang lain. Dengan syarat dalam pengujian tidak  boleh mempunyai  profil  responden  yang  double  (sama).  Data  penelitian  juga didukung dari referensi buku yang berkaitan, internet dan sumber lain yang relevan dengan materi penelitian ini.

## 2.4 Hasil dan Pembahasan
Hasil survei yang dilakukan dalam penelitian ini sesuai dengan penelitian sebelumnya yaitu hasil dari observasi dan analisis perubahan konsentrasi Hb (hemoglobin) di otak menunjukkan bahwa daerah otak yang berhubungan dengan proses linguistik lebih aktif apabila grammar questions dengan teks hitam ditampilkan pada latar belakang biru  muda.  Dalam  penelitian  sebelumnya  juga,  gambar  NIRS  ( Near- infrared Spectroscopy ) perubahan  konsentrasi  Hb  dalam  otak  subjek  menunjukkan bahwa  daerah  otak  yang  berhubungan  dengan  gerakan  mata  (Muggleton,  Juan, Cowey,  Walsh, &  O’Breathnach, 2010)  cenderung  lebih  aktif  saat melakukan  tugas dengan  latar  belakang  warna  putih  dari  pada  saat  melakukan  tugas  yang  sama dengan  berlatar  belakang  warna  biru  (  Yamazaki  &  Eto,  2011),  (Yamazaki  &  Eto, 2012).
Measure  of  fit  model pengukuran  pada  dasarnya  digunakan  untuk  melihat  tingkat validitas  dan  reabilitas  dari  setiap  indikator  reflekktif  dan  formatif.  Pada  indikator reflektif  ukuran  validitas  dievaluasi  berdasarkan convergent  validity ,  dalam  hal  ini loading estimate antara 0,5 - 0,6 dianggap cukup atau bisa dikatakan dapat diterima dan jika signifikan (p<0,05) maka dianggap valid. Discriminant Validity dinilai dengan membandingkan nilai akar kuadrat dari average variance extracted (AVE). Jika AVE lebih  besar  dari  variabel  lainnya  maka  memiliki discriminant  validity yang  baik  ( Hamid, Sami, & Sidek, 2017).
Sedangkan  pada  indikator  formatif  ukuran  validitas  dievaluasi  berdasarkan substantive content nya, yaitu dengan melihat signifikansi dari weight , jika signifikan (p<0,05)  berarti  valid.  Berdasarkan  hasil  dari  pengolahan  data  yang  dilakukan dengan  menggunakan  GeSCA  maka  didapatkan  nilai  dari  model  pengukuran penelitian ini. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3. Model Pengukuran Fisik  Cognitive Variable Loading Weight SMC Estimate SE CR  Estimate SE CR  Estimate SE CR Fisik AVE = 1.000, Alpha = 0.000 Fisik 1.000 0.000 - 1.000 0.000 - 1.000 0.000 - Cognitive AVE = 1.000, Alpha = 0.000 Cognitive 1.000 -nan  0.0 1.000 0.000 - 1.000 0.000 -
Variabel  fisik  memiliki  validitas  yang  tinggi  hal  ini  dapat  dilihat  dari  indikatornya memiliki convergent validity yang baik dimana semua loading faktornya  diatas 0,70 yang mana sesuai dengan persyaratan. Sedangkan variabel cognitive juga memiliki validitas yang tinggi, hal ini dapat dilihat dari indikatornya yang memiliki convergent validity baik dimana semua loading faktornya diatas 0,70 sesuai syarat sebelumnya.
Berdasarkan hasil pada Tabel 3, nilai akar kuadrat dari AVE variabel faktor fisik dan cognitive adalah  1.  Sementara  nilai  korelasi  antara  konstruk  lainnya  yaitu  0,202. Karena  nilai  AVE  dengan  nilai  konstruk  lainnya  lebih  besar  maka  dapat  dikatakan memiliki discriminant  validity yang  baik.  Untuk  lebih  jelasnya  nilai  korelasi  faktor cognitive dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4. Correlations of Latent Variables (SE)
Correlations of Latent Variables (SE) Fisik Cognitive Fisik 1 0.202 (0.083)* Cognitive ᵽ.202 (0.083)* 1
Reliabilitas yang baik adalah apabila nilai Cronbach Alpha ≥ 0,70 dan nilai AVE ≥ 0,5. Berdasarkan hasil yang telah didapat maka reliability untuk faktor fisik  cognitive di penelitian ini terbukti telah memenuhi syarat. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 5 sebagai berikut :
Tabel 5. Reliability Statistics Reliability Statistics Cronbach's Alpha Cronbach's  Alpha  Based  on  Standarized Items N of Items .815 .821 5
Evaluasi Model Struktural ( Inner Model )
Untuk  model  ini,  pada  Tabel  6  terlihat  adanya  hubungan  struktural  antar  variabel yang menunjukkan bahwa faktor fisik berpengaruh positif terhadap faktor cognitive dengan nilai koefisien sebesar 0,202 dan signifikan pada 0,05.
Tabel 6. Path Coefficients Path Coefficients Estimate SE CR Fisik > Cognitive 0.202 0.083  2.42 CR* = significant at .05 level
Berdasarkan  hasil  yang  ada  pada  Tabel  7,  nilai  r  square cognitive 0,041  artinya bahwa  variabilitas  faktor cognitive dapat  dijelaskan  oleh  faktor  fisik  4,1%  seperti dijelaskan pada Tabel 7 di bawah ini.
Tabel 7. R Square of Latent Variable R Square of Latent Variable Fisik 0 Cognitive 0.041

## Hasil  Aktivitas Otak
Gambar 6 Hasil Perekaman Aktivitas Otak Dari gambar 6 di atas, terlihat ada dua hasil perekaman aktivitas otak pada window kecil di depan. Hasil bagian atas merupakan hasil perekaman pada saat responden mengerjakan web-based test dengan latar belakang berwarna biru, sedangkan hasil bagian bawah merupakan hasil perekaman pada saat responden mengerjakan web- based  test dengan  latar  belakang  berwarna  putih.  Untuk  gambar  sebelah  kiri merupakan meditation dan untuk sebelah kanan merupakan attention . Pada gambar diatas, dapat dilihat rata-rata dari gelombang meditation dan attention .  Responden diatas memiliki  rata-rata  gelombang meditation dari aktivitas  otak  di  skala  71,  dan rata-rata gelombang attention dari aktivitas otak di skala 61.

## Gambar 7 Hasil Resume Gelombang Meditation
Pada Gambar 7 di atas, terlihat bahwa aktivitas otak paling sering berada di rentang skala  50-75  sebesar  48,99%.  Aktivitas  otak  dari  responden  berada  di  titik  83 sebanyak  18  detik.  Dari  keseluruhan  responden,  didapatkan  hasil  rata-rata  dari gelombang otak seperti pada Tabel 8.
Tabel 8 Rata-rata Gelombang Aktivitas Otak Jenis Gelombang Warna Biru Putih Meditation 55,74 54,79 Attention 54,65 54,16
Dapat  dilihat  dari  Tabel  8  diatas,  rata-rata  gelombang meditation pada  warna  biru sebesar 55,74 dan 54,79 pada warna putih. Sedangkan untuk gelombang attention , memiliki rata-rata sebesar 54,65 pada warna biru dan 54,16 pada warna putih.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  evaluasi  model  struktural  ( inner  model )  faktor  fisik  terbukti berpengaruh  positif  terhadap  faktor cognitive dengan  nilai  koefisien  sebesar  0,202 dan  signifikan  pada  0,05.  Sehingga  hasil  pengujian  hipotesis  dalam  penelitian  ini dapat disimpulkan bahwa diterima.
Penelitian ini juga didukung hasil pengujian website menggunakkan alat “ Neurosky Mindwave ”. Kelebihan pada penelitian ini, data terdiri dari 91  peserta, menguatkan hasil  penelitian  sebelumnya  jika  warna  latar  belakang  biru  bisa  mempengaruhi kinerja  otak  dibandingkan  dengan  warna  latar  belakang  putih  (Yamazaki  &  Eto, 2011),  (Yamazaki &  Eto,  2012).  Berikut  hasil  rata  –  rata  gelombang  aktivitas  otak yaitu meditation warna  biru  55,74  dan  hasil meditation warna  putih  54,79. Sedangkan  hasil attention warna  biru  54,65  dan attention warna  putih  54,16. Kekurangan dalam penelitian ini, semua peserta adalah mahasiswa dan mahasiswi, berharap ke depan akan dilakukan penelitian lebih lanjut dengan target peserta yang berbeda seperti anak dengan autis, orang tua, dll.

## REFERENSI
Ab Hamid, M. R., Sami, W., & Sidek, M. M. (2017). Discriminant validity assessment: Use  of  Fornell  &  Larcker  criterion  versus  HTMT  criterion. Journal  of  Physics: Conference Series , 890 , 012163. IOP Publishing.
Bernardini, S.,  Porayska-Pomsta,  K.,  &  Smith,  T.  J.  (2014). ECHOES:  An  intelligent serious game for fostering social communication in children with autism. Information Sciences , 264 , 41–60.
Bhattacharya, A., Gelsomini, M., Pérez-Fuster, P., Abowd, G. D., & Rozga, A. (2015). Designing  motion-based  activities  to  engage  students  with  autism  in  classroom settings. Proceedings of the 14th International Conference on Interaction Design and Children , 69–78. ACM.
Boyd, L. E., Rangel, A., Tomimbang, H., Conejo-Toledo, A., Patel, K., Tentori, M., & Hayes,  G.  R.  (2016).  SayWAT:  Augmenting  Face-to-Face  Conversations  for  Adults with  Autism. Proceedings  of  the  2016  CHI  Conference  on  Human  Factors  in Computing Systems , 4872–4883. ACM.
Caro, K., Tentori, M., Martínez-García, A. I., & Zavala-Ibarra, I. (2015). FroggyBobby: An exergame to support children with motor problems practicing gross motor skills during therapeutic interventions. Journal of Computers in Human Behavior .
Pengaruh Faktor Fisik Terhadap Faktor Kognitif Terkait Penerimaan Individu Terhadap Teknologi
Caro,  Karina,  Tentori,  M.,  Martinez-Garcia,  A.  I.,  &  Alvelais,  M.  (2017).  Using  the FroggyBobby  exergame  to  support  eye-body  coordination  development  of  children with severe autism. International Journal of Human-Computer Studies , 105 , 12–27.
Casas, X., Herrera, G., Coma, I., & Fernández, M. (2012). A Kinect-based Augmented Reality  System  for  Individuals  with  Autism  Spectrum  Disorders. Grapp/Ivapp , 440– 446.
Chien, M.-E., Jheng, C.-M., Lin, N.-M., Tang, H.-H., Taele, P., Tseng, W.-S., & Chen, M. Y. (2015). iCAN: A tablet-based pedagogical system for improving communication skills of children with autism. International Journal of Human-Computer Studies , 73 , 79–90.
Jang, Y. G., Kim, H. Y., & Yi, M. K. (2007). A color contrast algorithm for e-learning standard. International  Journal  of  Computer  Science  and  Network  Security , 7 (4), 195–201.
Muggleton,  N.  G.,  Juan,  C.-H.,  Cowey,  A.,  Walsh,  V.,  &  O’Breathnach,  U.  (2010). Human frontal eye fields and target switching. Cortex , 46 (2), 178–184.
Rapp,  A.,  Cena,  F.,  Castaldo,  R.,  Keller,  R.,  &  Tirassa,  M.  (2018).  Designing technology  for  spatial  needs:  Routines,  control  and  social  competences  of  people with autism. International Journal of Human-Computer Studies , 120 , 49–65.
Tharangie, K. G. D., Irfan, C. M. A., Marasinghe, C. A., & Yamada, K. (2008). Kansei Engineering Assessing System to enhance the usability in e-learning web interfaces: Colour basis. 16th International Conference on Computers in Education , 1 , 145–150. Uzuegbunam, N., Wong, W.-H., Cheung, S. S., & Ruble, L. (2015). MEBook: Kinect- based  self-modeling  intervention  for  children  with  autism. 2015  IEEE  International Conference on Multimedia and Expo (ICME) , 1–6. IEEE.
Yamazaki,  A.,  &  Eto,  K.  (2012).  An  Analysis  of  white  and  blue  background-color effects  on  the  scores  of  Web-based  English  grammar  tests  using  near-infrared spectroscopy. In Frontiers in Artificial Intelligence and Applications (pp. 911–920).
Yamazaki,  A.  K.,  &  Eto,  K.  (2011).  A  preliminary  examination  of  background-color effects on the scores of computer-based english grammar tests using near-infrared spectroscopy. International  Conference  on  Knowledge-Based  and  Intelligent Information and Engineering Systems , 31–39. Springer.