MathQuest: Gamified Adaptive Learning

Latar Belakang Proyek

Dalam beberapa tahun terakhir, terdapat tren penurunan minat dan pemahaman siswa terhadap mata pelajaran Matematika. Banyak siswa menganggap matematika sebagai subjek yang membosankan, kaku, dan sulit dipahami. Hal ini sering kali disebabkan oleh metode pembelajaran konvensional yang kurang interaktif dan gagal menyesuaikan dengan kecepatan belajar masing-masing individu.

MathQuest hadir sebagai solusi teknologi di bawah tema Accessible & Adaptive Learning. Kami percaya bahwa pendidikan berkualitas harus inklusif dan personal. Dengan mengintegrasikan elemen Gamifikasi, kami mengubah proses belajar matematika yang tadinya menegangkan menjadi sebuah petualangan yang interaktif dan menyenangkan, membantu siswa meningkatkan pemahaman mereka melalui pengalaman belajar yang adaptif.

Solusi: Gamifikasi Pembelajaran

Aplikasi ini dirancang untuk menciptakan ekosistem belajar yang:

Interaktif: Menggunakan mekanisme permainan (poin, level, dan tantangan) untuk memicu keterlibatan siswa.
Adaptif: Menyesuaikan tingkat kesulitan berdasarkan kemampuan individu.
Inklusif: Memudahkan akses belajar di mana saja dan kapan saja.

Anggota Kelompok

Kami adalah tim multidisiplin yang berdedikasi untuk meningkatkan kualitas pendidikan melalui teknologi:

Nama	Learning Path
Ahmad Huda Wattuqa	AI Engineer & Ketua
Ara Rosalia Safitri	AI Engineer
Arham Athillah	Full-Stack Web Developer As Front-End
Fahmi Fathurrohman	Full-Stack Web Developer As Back-End
Khalif Umar Al Faruq	Data Scientist
Hannah Khairunnisa Filzah	Data Scientist

Fitur Utama

Adaptive Pathing: Materi belajar yang menyesuaikan dengan progres pengguna berdasarkan hasil analisis AI.
Reward System: Dapatkan badge/achievement dan naikkan peringkat di Leaderboard.
AI Recommendation: Rekomendasi modul belajar yang dipersonalisasi berdasarkan hasil pretest.
Interactive Quiz: Latihan soal dengan sistem XP berbasis kecepatan jawaban.
Quest Map: Peta perjalanan belajar yang menampilkan seluruh modul, kuis, dan statusnya secara visual.

Alur Penggunaan Aplikasi

1. Register

Pengguna baru membuat akun dengan mengisi form registrasi yang mencakup nama lengkap, email, dan password. Validasi yang diterapkan:

Nama: 2–100 karakter
Email: format valid
Password: minimal 8 karakter dan mengandung setidaknya 1 angka

Setelah berhasil mendaftar, akun langsung aktif dan siap digunakan.

2. Login

Pengguna masuk menggunakan email dan password yang telah didaftarkan. Sistem akan mengeluarkan JWT Token (berlaku 7 hari) yang digunakan untuk autentikasi pada setiap permintaan berikutnya. Token dikirim melalui header Authorization: Bearer <token>.

3. Pilih Jenjang

Setelah login, pengguna memilih jenjang pendidikan yang sesuai:

Jenjang
SD (Sekolah Dasar)
SMP (Sekolah Menengah Pertama)
SMA (Sekolah Menengah Atas)

Pilihan jenjang menentukan soal pretest, modul, dan kuis yang akan diterima pengguna selama proses pembelajaran.

4. Pretest

Sebelum masuk ke materi utama, pengguna mengerjakan pretest untuk mengukur kemampuan awal. Soal pretest diambil dari 3 modul pertama pada setiap jenjang yang dipilih, mencakup berbagai topik matematika dasar. Alur pretest:

Buat sesi pretest → POST /api/pretest/sessions
Ambil soal-soal dalam sesi tersebut → GET /api/pretest/sessions/:id/questions
Kirim jawaban satu per satu beserta waktu pengerjaan → POST /api/pretest/sessions/:id/answer
Selesaikan sesi → POST /api/pretest/sessions/:id/finish
Lihat hasil analisis → GET /api/pretest/sessions/:id/result

Hasil pretest (jawaban benar/salah, topik, dan waktu pengerjaan) digunakan sebagai input untuk sistem rekomendasi AI.

5. Rekomendasi AI

Setelah pretest selesai, pengguna dapat meminta rekomendasi modul dari AI. Sistem mengirim data hasil pretest ke layanan AI eksternal yang dibuat oleh tim AI Engineer dan AI mengembalikan topik-topik yang perlu diprioritaskan. Sistem kemudian memetakan topik tersebut ke modul yang relevan di database.

Alur Mekanisme Rekomendasi AI:

Pengguna tekan "Lihat Rekomendasi"
       │
       ▼
POST /api/recommendations/sessions/:sessionId
       │
       ▼
Backend membangun payload dari jawaban pretest:
{
  "records": [
    {
      "user_id": "...",
      "no_soal": 1,
      "materi": "Aljabar",
      "benar_salah": 0,        // 0 = salah, 1 = benar
      "waktu_pengerjaan": 25   // dalam detik (minimal 1)
    },
    ...
  ]
}
       │
       ▼
Request ke AI Service (POST ke AI_SERVICE_URL)
       │
       ▼
AI Service merespons:
{
  "weak_topics": ["Aljabar", "Geometri"],
  "confidence": 0.91
}
       │
       ▼
Backend memetakan setiap weak_topic ke modul
yang sesuai (berdasarkan topic + jenjang user)
       │
       ▼
Simpan rekomendasi terbaik (confidence tertinggi)
ke database (tabel AiRecommendation)
       │
       ▼
Response ke pengguna:
{
  "user_id": "...",
  "session_id": "...",
  "recommendations": [
    {
      "weak_topic": "Aljabar",
      "confidence": 0.91,
      "module": {
        "id": "...",
        "title": "Pengantar Aljabar",
        "topic": "Aljabar",
        "educationLevel": "middle",
        "orderIndex": 1,
        "xpReward": 150
      }
    }
  ]
}

Catatan: Rekomendasi hanya dapat diminta sekali per sesi pretest. Jika sudah ada, sistem akan mengembalikan error 409 Conflict. Gunakan GET /api/recommendations/sessions/:sessionId untuk mengambil rekomendasi yang sudah tersimpan.

6. Quest Map

Setelah mendapat rekomendasi, pengguna diarahkan ke halaman Quest Map — peta perjalanan belajar yang menampilkan seluruh modul dan kuis secara visual. Informasi yang ditampilkan pada setiap modul:

Judul, topik dan deskripsi modul
Status modul (belum dimulai / sedang dikerjakan / selesai)
Progres halaman (misal: halaman 3 dari 10)
Jumlah XP yang akan didapat jika modul diselesaikan
Kuis terkait beserta statusnya (terkunci / tersedia / selesai)

7. Mengerjakan Modul

Pengguna memilih modul dari Quest Map dan mulai membaca materi. Materi disajikan per halaman. Sistem menyimpan progres halaman terakhir yang dibaca agar pengguna dapat melanjutkan dari posisi sebelumnya.

8. Menyelesaikan Kuis & Perhitungan XP

Di akhir setiap modul, pengguna mengerjakan kuis dengan batas waktu per soal. XP yang didapatkan dihitung berdasarkan kecepatan menjawab:

const calculateQuestionXp = (baseXp, timeLimitSeconds, timeTakenSeconds) => {
  if (timeTakenSeconds >= timeLimitSeconds) return Math.floor(baseXp * 0.5);
  const timeBonus = 1 - timeTakenSeconds / timeLimitSeconds;
  return Math.floor(baseXp * (0.5 + 0.5 * timeBonus));
};

Penjelasan logika:

Jika waktu habis (timeTaken >= timeLimit), pengguna tetap mendapat 50% dari baseXP.
Semakin cepat menjawab, semakin besar time bonus yang didapat (hingga 100% baseXP).
Formula: XP = baseXP × (0.5 + 0.5 × timeBonus), di mana timeBonus = 1 - timeTaken / timeLimit.

Contoh perhitungan (baseXP = 100, timeLimit = 30 detik):

Time Taken	Time Bonus	XP Diperoleh
0 detik (instan)	1.0	100 XP
10 detik	0.67	83 XP
15 detik	0.5	75 XP
30 detik (habis)	—	50 XP

8a. Pembahasan Soal oleh AI

Setiap kali pengguna menjawab soal kuis, sistem secara otomatis menyediakan pembahasan/penjelasan jawaban. Pembahasan diambil dari dua sumber secara berurutan:

Prioritas 1 — Database: Jika penjelasan sudah tersimpan di database (kolom explanation pada opsi jawaban), sistem langsung menggunakannya tanpa memanggil AI.

Prioritas 2 — Generate AI: Jika penjelasan di database kosong atau null, sistem memanggil layanan AI eksternal (GEN_AI_SERVICE_URL) untuk men-generate pembahasan secara real-time. Hasil pembahasan dari AI kemudian disimpan ke database agar permintaan berikutnya tidak perlu memanggil AI lagi (caching otomatis).

Alur lengkap:

Pengguna menjawab soal
       │
       ▼
Backend memeriksa kolom explanation pada opsi yang dipilih
       │
       ├─ Sudah ada → langsung kembalikan ke client
       │
       └─ Kosong/null → panggil AI Service
              │
              ▼
       Backend memetakan semua opsi ke format huruf (A, B, C, D)
       lalu menentukan key jawaban siswa dan key jawaban benar
              │
              ▼
       POST ke GEN_AI_SERVICE_URL:
       {
         "user_id": "...",
         "soal": "Berapakah hasil dari 2x + 5 = 15?",
         "pilihan": {
           "A": "x = 3",
           "B": "x = 5",
           "C": "x = 7",
           "D": "x = 10"
         },
         "jawaban_siswa": "A",
         "jawaban_benar": "B",
         "materi": "Persamaan Linear",
         "jenjang": "sma"
       }
              │
              ▼
       AI Service merespons:
       {
         "pembahasan": "Untuk menyelesaikan 2x + 5 = 15,
                        pindahkan 5 ke ruas kanan menjadi
                        2x = 10, lalu bagi kedua ruas
                        dengan 2 sehingga x = 5 (pilihan B)."
       }
              │
              ▼
       Pembahasan disimpan ke database (explanation)
              │
              ▼
       Kembalikan ke client

Response ke client setelah menjawab soal:

{
  "questionId": "uuid",
  "selectedOptionId": "uuid",
  "isCorrect": false,
  "xpEarned": 0,
  "explanation": "Untuk menyelesaikan 2x + 5 = 15, ...",
  "correctOption": {
    "id": "uuid",
    "optionText": "x = 5"
  }
}

Catatan:

Jika jawaban benar, field correctOption bernilai null (tidak perlu ditampilkan).

Jika jawaban salah, correctOption berisi opsi yang benar agar pengguna tahu jawaban yang tepat.

Jika AI service gagal dipanggil, explanation tetap null dan tidak mengganggu alur pengerjaan kuis.

XP hanya diberikan jika jawaban benar; jawaban salah mendapat xpEarned: 0.

9. Mendapat XP & Naik Level

Setelah menyelesaikan kuis, total XP dijumlahkan dan ditambahkan ke profil pengguna. Ketika XP mencapai ambang batas tertentu, pengguna secara otomatis naik level. Sistem juga mencatat streak harian — jumlah hari berturut-turut pengguna aktif belajar.

10. Mendapat Achievement

Sistem memantau aktivitas pengguna dan secara otomatis memberikan badge/achievement berdasarkan pencapaian tertentu. Di halaman Achievement, pengguna dapat melihat:

Daftar semua achievement yang tersedia di platform
Status tiap achievement: sudah diraih atau belum
Jumlah XP bonus yang diperoleh dari achievement
Progres menuju achievement yang belum tercapai
Total achievement yang sudah diraih vs keseluruhan

11. Leaderboard

Di halaman Leaderboard, pengguna dapat melihat peringkat 20 pengguna teratas berdasarkan total XP. Tersedia filter jenjang:

Filter	Keterangan
Semua	Menampilkan semua jenjang
SD	Hanya pengguna jenjang SD
SMP	Hanya pengguna jenjang SMP
SMA	Hanya pengguna jenjang SMA

Saat pengguna pertama masuk ke halaman leaderboard, peringkat yang muncul duluan tergantung dari jenjang pengguna, misalnya jika pengguna memiliki jenjang SD maka awal yang akan muncul peringkat 20 terbesar untuk jenjang SD.

12. Halaman Profil

Halaman profil menampilkan ringkasan lengkap perkembangan pengguna:

Level saat ini dan total XP
XP yang masih dibutuhkan untuk naik ke level berikutnya
Jumlah achievement yang diraih vs total achievement
Jumlah streak (hari aktif berturut-turut)
Progres modul: jumlah modul yang telah diselesaikan
5 aktivitas terakhir, mencakup: penyelesaian modul, penyelesaian kuis, dan perolehan achievement

13. Mekanisme Streak Harian

Streak adalah penghitung hari aktif belajar secara berturut-turut. Sistem streak bekerja dengan aturan berikut:

Kapan streak bertambah: Streak bertambah (+1) ketika pengguna melakukan salah satu aktivitas belajar berikut dalam satu hari:

Membaca / melanjutkan halaman modul
Menyelesaikan kuis

Hari pertama streak: Streak mulai dihitung H+1 setelah pengguna mendaftar. Artinya, hari registrasi tidak dihitung sebagai hari pertama streak — pengguna harus aktif belajar pada hari berikutnya untuk memulai streak.

Contoh skenario:

Hari	Aktivitas	Streak
Senin (hari register)	Daftar akun	0
Selasa	Membaca modul	1
Rabu	Menyelesaikan kuis	2
Kamis	Tidak ada aktivitas	0 (reset)
Jumat	Membaca modul	1

Aturan reset: Jika pengguna tidak melakukan aktivitas belajar apapun dalam satu hari penuh, streak akan direset ke 0 dan harus dibangun kembali dari awal.

Teknologi yang Digunakan

Backend

Teknologi	Keterangan
Node.js	Runtime JavaScript server-side
Express.js v5	Framework web minimalis dan fleksibel untuk membangun REST API
Prisma ORM	ORM modern untuk manajemen database dan query yang type-safe
Nodemon	Utilitas development yang secara otomatis me-restart server saat ada perubahan file, mempercepat iterasi pengembangan
JSON Web Token (JWT)	Autentikasi stateless berbasis token (expire: 7 hari)
bcryptjs	Enkripsi password yang aman menggunakan algoritma bcrypt
Helmet	Pengamanan HTTP response header dari serangan umum
Morgan	HTTP request logger untuk keperluan debugging
CORS	Middleware untuk mengizinkan cross-origin requests dari frontend
express-validator	Validasi dan sanitasi input request secara deklaratif
date-fns	Library utilitas manipulasi dan format tanggal
dotenv	Manajemen environment variable dari file `.env`

Frontend

Teknologi	Keterangan
React 19	Library UI berbasis component
Vite	Build tool dan dev server modern yang sangat cepat
React Router DOM v7	Client-side routing untuk SPA
Axios	HTTP client untuk komunikasi dengan API backend
Tailwind CSS	Utility-first CSS framework
Lucide React	Library ikon yang ringan dan konsisten

Cara Menjalankan Proyek

Prasyarat

Pastikan sudah terinstal:

Node.js (versi 18 atau lebih baru)
npm
Git

1. Clone Repository

git clone https://github.com/arhmath/Capstone-Project.git
cd Capstone-Project

Struktur folder proyek:

Capstone-Project/
├── backend/
└── frontend/

2. Menjalankan Backend

# Masuk ke folder backend
cd backend

# Install semua dependensi
npm install

# Salin file konfigurasi environment
cp .env.example .env

Buka file .env dan isi setiap variabel sesuai konfigurasi lokal:

DATABASE_URL=
JWT_SECRET=
JWT_EXPIRES_IN=
PORT=
NODE_ENV=
FRONTEND_URL=
AI_SERVICE_URL=
GEN_AI_SERVICE_URL=

Variabel	Keterangan
`DATABASE_URL`	Connection string database (PostgreSQL/MySQL/SQLite)
`JWT_SECRET`	Secret key untuk signing JWT token
`JWT_EXPIRES_IN`	Durasi kedaluwarsa token (contoh: `7d`)
`PORT`	Port server backend berjalan
`NODE_ENV`	Mode environment (`development` atau `production`)
`FRONTEND_URL`	URL aplikasi frontend (untuk konfigurasi CORS)
`AI_SERVICE_URL`	URL endpoint layanan AI untuk prediksi topik lemah
`GEN_AI_SERVICE_URL`	URL endpoint layanan AI untuk pembahasan soal

# Generate Prisma client dari schema
npx prisma generate

# (Opsional) Jalankan migrasi database
npx prisma migrate dev

# Jalankan server backend
npm start

Server backend berjalan menggunakan nodemon dan dapat diakses di http://localhost:<PORT>.

3. Menjalankan Frontend

# Dari root proyek, masuk ke folder frontend
cd frontend

# Install semua dependensi
npm install

Catatan: Tidak perlu menyalin file .env untuk frontend. Satu-satunya environment variable di frontend adalah URL API backend yang sudah dikonfigurasi secara default untuk mengarah ke server lokal.

# Jalankan development server
npm run dev

Aplikasi frontend dapat diakses di http://localhost:5173 (port default Vite).

Daftar Endpoint API

Base URL: http://localhost:<PORT>/api

Semua endpoint yang membutuhkan autentikasi harus menyertakan header:

Authorization: Bearer <token>

Auth — `/api/auth`

Method	Endpoint	Akses	Deskripsi
`POST`	`/auth/register`	Public	Registrasi akun pengguna baru
`POST`	`/auth/login`	Public	Login dan mendapatkan JWT token
`GET`	`/auth/me`	Auth	Mendapatkan data profil pengguna yang sedang login
`POST`	`/auth/logout`	Auth	Logout dari sesi aktif
`PATCH`	`/auth/profile`	Auth	Memperbarui nama atau avatar pengguna

Jenjang — `/api/education-levels`

Method	Endpoint	Akses	Deskripsi
`POST`	`/education-levels/select`	Auth	Menyimpan pilihan jenjang pengguna (SD, SMP, SMA)

Pretest — `/api/pretest`

Method	Endpoint	Akses	Deskripsi
`POST`	`/pretest/sessions`	Auth	Membuat sesi pretest baru berdasarkan jenjang pengguna
`GET`	`/pretest/sessions/:id/questions`	Auth	Mengambil soal-soal dalam sesi pretest (dari 3 modul pertama jenjang)
`POST`	`/pretest/sessions/:id/answer`	Auth	Mengirim jawaban satu soal beserta waktu pengerjaan
`POST`	`/pretest/sessions/:id/finish`	Auth	Menyelesaikan sesi pretest
`GET`	`/pretest/sessions/:id/result`	Auth	Mengambil hasil dan analisis sesi pretest

Rekomendasi AI — `/api/recommendations`

Method	Endpoint	Akses	Deskripsi
`POST`	`/recommendations/sessions/:sessionId`	Auth	Meminta rekomendasi modul dari AI berdasarkan hasil pretest (hanya bisa 1x per sesi)
`GET`	`/recommendations/sessions/:sessionId`	Auth	Mengambil rekomendasi yang sudah tersimpan untuk sesi tersebut

Alur request rekomendasi (POST):

Backend membangun payload dari data jawaban pretest lalu mengirimkannya ke layanan AI eksternal:

// Payload ke AI Service
{
  "records": [
    { "user_id": "...", "no_soal": 1, "materi": "Aljabar", "benar_salah": 0, "waktu_pengerjaan": 25 },
    { "user_id": "...", "no_soal": 2, "materi": "Geometri", "benar_salah": 1, "waktu_pengerjaan": 10 }
  ]
}

// Response dari AI Service
{
  "weak_topics": ["Aljabar"],
  "confidence": 0.91
}

// Response ke client
{
  "user_id": "...",
  "session_id": "...",
  "recommendations": [
    {
      "weak_topic": "Aljabar",
      "confidence": 0.91,
      "module": {
        "id": "...",
        "title": "Pengantar Aljabar",
        "topic": "Aljabar",
        "educationLevel": "middle",
        "orderIndex": 1,
        "xpReward": 150
      }
    }
  ]
}

Modul — `/api/modules`

Method	Endpoint	Akses	Deskripsi
`GET`	`/modules`	Auth	Mendapatkan semua modul sesuai jenjang pengguna (untuk Quest Map)
`GET`	`/modules/:id`	Auth	Mendapatkan detail modul (judul, topik, jumlah halaman, XP reward, progres)
`GET`	`/modules/:id/pages/:pageNumber`	Auth	Mendapatkan konten halaman tertentu dari modul
`PUT`	`/modules/:id/progress`	Auth	Menyimpan progres halaman terakhir yang dibaca

Body untuk PUT /modules/:id/progress:

{ "last_page": 5 }

Kuis — `/api/quizzes`

Method	Endpoint	Akses	Deskripsi
`GET`	`/quizzes/:id`	Auth	Mendapatkan detail kuis berdasarkan ID
`POST`	`/quizzes/:id/sessions`	Auth	Membuat sesi pengerjaan kuis baru
`POST`	`/quizzes/sessions/:sid/answer`	Auth	Mengirim jawaban satu soal beserta waktu pengerjaan
`POST`	`/quizzes/sessions/:sid/finish`	Auth	Menyelesaikan sesi kuis dan menghitung total XP
`GET`	`/quizzes/sessions/:sid/result`	Auth	Mendapatkan hasil kuis beserta rincian XP per soal

Body untuk POST /quizzes/sessions/:sid/answer:

{
  "questionId": "uuid",
  "optionId": "uuid",
  "timeTaken": 12
}

Gamifikasi — `/api/gamification`

Method	Endpoint	Akses	Deskripsi
`GET`	`/gamification/xp/me`	Auth	Mendapatkan total XP dan level saat ini pengguna
`GET`	`/gamification/xp/log`	Auth	Mendapatkan riwayat perolehan XP pengguna
`GET`	`/gamification/streak/me`	Auth	Mendapatkan data streak harian pengguna
`GET`	`/gamification/leaderboard`	Auth	Mendapatkan 20 pengguna teratas (filter opsional via `?educationLevel=middle`)
`GET`	`/gamification/dashboard`	Auth	Mendapatkan data ringkasan untuk halaman profil (XP, level, streak, progres modul, 5 aktivitas terakhir)

Query params untuk /gamification/leaderboard:

Param	Wajib	Contoh	Keterangan
`educationLevel`	Tidak	`middle`	Filter jenjang (`primary`, `middle`, `high`)
`limit`	Tidak	`20`	Jumlah data (maks. 100, default 20)

Achievement — `/api/progress`

Method	Endpoint	Akses	Deskripsi
`GET`	`/progress/progress`	Auth	Mendapatkan progres belajar pengguna (modul selesai, dll)
`GET`	`/progress/achievements`	Auth	Mendapatkan semua achievement beserta status perolehan pengguna

Badge — `/api/achievements`

Method	Endpoint	Akses	Deskripsi
`GET`	`/achievements/my-badges`	Auth	Mendapatkan daftar badge/achievement yang sudah diraih pengguna

Lisensi

Proyek ini dilisensikan di bawah MIT License.

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 82 Commits
backend		backend
frontend		frontend
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md

Folders and files

Latest commit

History

Repository files navigation

MathQuest: Gamified Adaptive Learning

Latar Belakang Proyek

Solusi: Gamifikasi Pembelajaran

Anggota Kelompok

Fitur Utama

Alur Penggunaan Aplikasi

1. Register

2. Login

3. Pilih Jenjang

4. Pretest

5. Rekomendasi AI

6. Quest Map

7. Mengerjakan Modul

8. Menyelesaikan Kuis & Perhitungan XP

8a. Pembahasan Soal oleh AI

9. Mendapat XP & Naik Level

10. Mendapat Achievement

11. Leaderboard

12. Halaman Profil

13. Mekanisme Streak Harian

Teknologi yang Digunakan

Backend

Frontend

Cara Menjalankan Proyek

Prasyarat

1. Clone Repository

2. Menjalankan Backend

3. Menjalankan Frontend

Daftar Endpoint API

Auth — /api/auth

Jenjang — /api/education-levels

Pretest — /api/pretest

Rekomendasi AI — /api/recommendations

Modul — /api/modules

Kuis — /api/quizzes

Gamifikasi — /api/gamification

Achievement — /api/progress

Badge — /api/achievements

Lisensi

About

Resources

License

Uh oh!

Stars

Watchers

Forks

Releases

Packages 0

Uh oh!

Contributors

Uh oh!

Languages

Auth — `/api/auth`

Jenjang — `/api/education-levels`

Pretest — `/api/pretest`

Rekomendasi AI — `/api/recommendations`

Modul — `/api/modules`

Kuis — `/api/quizzes`

Gamifikasi — `/api/gamification`

Achievement — `/api/progress`

Badge — `/api/achievements`

Packages