Vol. 11 No. 3 S1, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062   http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v11i3%20s1.3029

## RANCANG  BANGUN  SISTEM  VISUALISASI  DATA MENGGUNAKAN DASHBOARD PADA SISTEM DETEKSI
HOAKS MELALUI

## PENDEKATAN

## HCD (HUMAN CENTERED DESIGN)
F. Isnanto 1* , Meizano Ardhi Muhammad 2 , Titin Yulianti 3
1,2,3 Teknik Informatika, Universitas Lampung
Riwayat artikel: Received: 13 April 2023 Accepted: 17 Juli 2023 Published: 11 September 2023

## Keywords:
Human Centered Design, System Usability Scale, Blackbox Testing, Dashboard, Hoaks
Corespondent Email: fajriisnanto1011@gmail.com
Abstrak. Penelitian  ini  membahas  Tentang  Rancang  Bangun  Sistem Visualisasi Data Menggunakan Dashboard pada Sistem Deteksi Hoaks dengan Menerapkan  Metode  Human  Centered  Design,  System  Usability  Scale,  dan Blackbox.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menghasilkan  sistem visualisasi  data  yang  mudah  digunakan  oleh  pengguna  dan  efektif  dalam mendeteksi hoaks, serta dapat memberikan penjelasan tentang proses deteksi hoaks  yang  terjadi  di  dalam  sistem  .  Metode  Human  Centered  Design digunakan untuk memastikan bahwa desain sistem berfokus pada kebutuhan pengguna,  sementara  System  Usability  Scale  digunakan  untuk  mengukur tingkat  kepuasan  pengguna  terhadap  sistem.  Metode  Blackbox  digunakan untuk mempelajari bagaimana sistem deteksi hoaks bekerja secara internal dan memberikan penjelasan yang lebih detail tentang proses deteksi hoaks yang terjadi di dalamnya. Penelitian ini dilakukan dengan mengumpulkan data dari pengguna melalui wawancara dan kuesioner, serta mempelajari kode program sistem deteksi hoaks. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengguna merasa sistem  visualisasi  data  yang  dirancang  sangat  mudah  digunakan  dan  efektif dalam  mendeteksi  hoaks,  serta  memberikan  penjelasan  yang  cukup  lengkap tentang  proses  deteksi  hoaks  yang  terjadi  di  dalam  sistem.  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  pada  pengembangan  sistem deteksi hoaks yang lebih transparan dan dapat dipercaya oleh pengguna.
Abstract. This  research  discusses  the  Design  and  Build  of  a  Data Visualization  System  Using  a  Dashboard  on  a  Hoax  Detection  System  by Applying  the  Human  Centered  Design  Method,  System  Usability  Scale,  and Blackbox.  The  purpose  of  this  research  is  to  produce  a  data  visualization system that is easy for users to use and effective in detecting hoaxes, and can provide an explanation of the hoax detection process that occurs in the system. The Human Centered Design method is used to ensure that the system design focuses on user needs, while the System Usability Scale is used to measure the level of user satisfaction with the system. The Blackbox method is used to study how the hoax detection system works internally and provides a more detailed explanation of the hoax detection process that occurs within it. This research was  conducted  by  collecting  data  from  users  through  interviews  and questionnaires,  as  well  as  studying  the  code  of  the  hoax  detection  system program. The results of the study show that users feel that the designed data visualization system is very easy to use and effective in detecting hoaxes, as well  as  providing  a  fairly  complete  explanation  of  the  process  of  detecting hoaxes that occur in the system. Therefore, this research can contribute to the development of a hoax detection system that is more transparent and can be trusted by users.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577  eISSN: 2830-7062

## 1. PENDAHULUAN
Internet telah berkembang menjadi penyedia sumber informasi terbesar saat  ini,  mulai dari informasi media berita, layanan publik, hingga tinjauan  produk  dan  masih  banyak  lagi  dalam aspek  industri  lainnnya.  Semua  informasi  ini dipublikasikan  dalam  beberapa  bentuk  seperti website,  sosial  media,  blog,  dan  artikel  berita [1].
Website, blog dan sosial media adalah media paling  banyak  dikunjungi,  faktanya  informasi yang  disajikan  oleh  beberapa  media  tersebut bisa  berupa  informasiss  positif,  netral  ataupun informasi  negatif.  Informasi  yang  tersebar  di internet juga memungkinkan informasi tersebut tidak  terbukti  kebenarannya  atau  termasuk kedalam  informasi  berita  bohong,  ini  akan mungkin  terjadi  karena  internet  dapat  diakses dengan mudah dan siapapun dapat menyebarkan informasi keruang publik dengan bebas melalui internet.
Menurut  survei  yang  dilakukan  oleh  APJII
(Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet
Indonesia)  pada  tahun  2019-2020  pengguna internet di Indonesia mencapai 196,7 juta jiwa dari  266,9  juta  dari  total  jumlah  penduduk Indonesia.  Rata-rata  waktu  yang  dihabiskan oleh masyarakat indonesia dalam berselancar di sosial media sekitar 3 jam perhari [2].
Permasalahan yang dihadapi saat ini adalah bagaimana  menentukan  isu  yang  sedang tersebar  termasuk  berita  yang  terverifikasi kebenarannya atau malah sebaliknya. Beberapa situs  besar  seperti  tribunnews.com  adalah contoh  situs  berita  yang  sudah  terverifikasi kebenarnnya namun akan membingungkan jika isu  yang  ditemui  tidak  tertulis  pada  situs tersebut  sehingga  menyebabkan  kebingungan atas fakta pada isu yang sedang dijumpai.
Seiring dengan perkembangan  sistem informasi selaras dengan penemuan teknologi- teknologi  baru  salah  satunya  adalah  teknologi machine  learning  .  Machine  learning  adalah teknologi yang mampu mempelajari data tanpa harus  melakukan  pemrograman  ulang  secara berkala, text classification adalah metode pada machine  learning  yang  digunakan  untuk mengkatagorikan  teks  kedalam  kelompok- kelompok yang sudah didefinisikan.
Pemanfaatan machine learning dapat digunakan pada kasus deteksi hoaks dengan menggunakan metode text  classification [3].  Dengan  adanya teknologi machine  learning pembuatan  sistem
deteksi  berita  hoaks  menjadi  lebih  mudah, diharapkan  dengan  sistem  ini  akan  menjadi solusi  dari  masalah  kerancuan  fakta  terhadap isu yang sedang berkembang di sosial media.
Penyajian  data  dari  hasil  proses  deteksi hoaks juga tidak kalah penting, penyajian data yang  baik  akan  memudahkan  pengguna memahami  informasi  yang  disajikan  dengan cepat.  Agar  memudahkan  kegiatan  tersebut, salah  satunya  adalah  membangun  sistem visualisasi data menggunakan dashboard untuk menampilkan  data  sehingga  informasi  yang disajikan mudah untuk dipahami [4]. Penelitian ini merupakan kelanjutan dari project sebelumnya yaitu deteksi hoaks. Pada penelitian ini akan dibangun sistem dashboard akan  menampilkan  data  output  atau  data keluaran  dari  sistem  deteksi  hoaks.  Data  yang akan digunakan yaitu teks berita yang diperiksa oleh sistem machine learning, persentase hoaks, dan  kesimpulan  yang  diperoleh  dari  proses tersebut  yaitu  berita  termasuk  kedalam  berita fakta atau hoaks. Dengan pengembangan sistem visualisasi  data    ini  diharapkan  dapat  menjadi solusi dalam memudahkan penyajian data untuk mudah  dimengerti  dalam  menyampaikan informasi pada sistem deteksi hoaks.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Hoaks
Kata  hoaks  sendiri  berasal  dari  bahasa inggris  yang  artinya  adalah  tipuan  atau  berita bohong.  Dapat  diartikan  bahwa  hoaks  adalah sebuah atau beberapa informasi yang kebenarannya belum terbukti. Menurut beberapa sumber hoaks adalah kabar, informasi, berita palsu atau bohong. Sedangkan dalam KBBI disebut dengan hoaks yang artinya berita bohong . hoaks merupakan ekses negatif kebebasan  berbicara  dan  berpendapat  di internet [5].
2.2. Unified Modelling Language
Unified  Modelling  Language  (UML) merupakan bahasa grafis yang digunakan untuk memvisualisasikan, mendefinisikan, membangun,  dan  mendokumentasikan  artefak dari  sistem  perangkat  lunak  [6].  UML  biasa digunakan untuk memodelkan sistem mulai dari sistem  informasi  hingga  sistem  tertanam    atau embedded  system.  Terdapat  beberapa  diagram yang  sering  digunakan  dalam  perancangan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577  eISSN: 2830-7062
sebuah  dokumen  UML  antara  lain  yaitu: Use Case, Activity Diagram [7] .

## 2.3. Machine Learngin
Machine  learning  adalah  studi  ilmiah tentang  algoritma  dan  metode  statistik  yang sistem komputer digunakan untuk secara efektif melakukan  tugas  tertentu  tanpa  menggunakan eksplisit  instruksi,  mengandalkan  pola  dan inferensi  sebagai  gantinya  [8].  Hal  ini  dilihat sebagai  bagian  dari  kecerdasan  buatan. Algoritma  pembelajaran  mesin  membangun model  matematika  dari  data  sampel,  yang dikenal  sebagai  "data  pelatihan",  untuk membuat prediksi atau keputusan tanpa secara eksplisit diprogram untuk melakukan tugas [9].

## 2.4. Human Centered Design
Human centered design adalah
pendekatan  yang  bertujuan  untuk  memenuhi kebutuhan dalam mendesain dan pengembangan  sistem  dengan  memfokuskan kegunaan  serta  faktor  manusia  dalam  teknik pengembangan  sistem.  Pendekatan  ini  mampu meningkatkan  efektifitas  serta  efesiensi  pada tahapan pengenalan kebutuhan pengguna [10].
Terdapat  beberapa  key  principles  yang terdapat  pada  metode  HCD  yang  pertama adalah People Oriented dimana pengguna harus dilibatkan dalam proses pengembangan tujuannya  adalah  agar  pengembang  lebih mengerti  siapa,  bagaimana  karakteristik  serta pengalaman calon pengguna dalam menggunakan  sebuah  sistem.  Kemudian  yang kedua  Identify  and  Solve  Problem  yaitu mencoba  menemukan  akar  dari  permasalahan yang  dirasakan  oleh  calon  pengguna.  Ketiga Take a systemathic approach on solution yaitu menyediakan  solusi  yang  dapat  mengoptimasi penyelesaian  masalah.  Keempat  adalah  Focus on  result  yaitu  berfokus  pada  hasil  pengujian sistem terhadap pengguna. Hasil yang dimaksud  adalah  seberapa  besar  dampak  dari solusi  yang  dihadirkan  dapat  membantu pengguna dalam menggunakan system [11].

## 2.5. Sistem Informasi Eksekutif
Data  yang  sudah  terkumpul  dalam  data warehouse  kemudian  diolah  melalui  proses penyaringan dan penggabungan untuk keperlian analisis. Pengolahan data ini meliputi pemilihan data, filtering, kombinasi data, reorganisasi, dan
transformasi untuk mendapatkan kategori, total, dan  perbandingan  yang  spesifik  dan  sudah ditentukan  sebelumnya.  Hasil  analisis  data dapat  ditampilkan  dalam  sebuah  sistem informasi  eksekutif.  Inforamsi  ini  digunakan sebagai  landasan  para  eksekutif  mengambil keputusan [12].

## 2.6. System Usability Scale
System usability scale (SUS) adalah alat standar  kuesioner  yang  banyak  digunakan untuk  mengetahui  seberapa  mudah  pengguna untuk belajar dan menggunakan sebuah sistem. Pada  pernyataan  kuesioner  yang  digunakan pada system usability scale (SUS) mengandung beberapa  pernyataan  yaitu  pernyataan  yang mengandung nilai positif dan pernyataan yang mengandung  nilai  negatif    [13].  System usability  scale  (SUS)  terdiri  dari  10  nomor pernyataan untuk nomor pernyataan ganjil akan mengandung  pernyataan  bernilai  positif  dan untuk nomor pernyataan genap akan mengandung pernyataan bernilai negatif [14].

## Tabel 1. Skala peringkat penilaian SUS
Adjective Mean Standard Deviation Worst Imaginable 12.05 13.01 Awful 20.03 11.03 Poor 35.07 12.06 OK 50.09 13.08 Good 71.04 11.06 Excellent 85.05 10.04 Best Imaginable 90.09 13.04
Tabel  1  merupakan  skala  peringkat penilaian  yang  ada  pada  metode  System
Usability  System  (SUS)  [15].  Peringkat penilaian  tersebut  digunakan  sebagai  acuan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577  eISSN: 2830-7062
untuk  mentukan  tingkat  kemudahan  dalam pengunaan sistem, semakin besar nilai rata-rata yang didapatkan maka sistem yang dikembangkan  semakin  baik  dalam  kualitas penggunaannya  .  Adapun  standar  nilai  akhir dari  perhitungan  pada  metode  SUS  yaitu dengan mencapai nilai minimal 68 sebagai nilai rata-rata [16].

## 2.7. Blackbox Testing
Pengujian blackbox disebut juga dengan pengujian  fungsional  [17].  Dalam  pengujian fungsional  seseorang  tidak  memiliki  akses  ke internal  program  dan  hanya  peduli  dengan bagian yang diakses dari luar program. Seorang penguji  menerapkan  masukan  ke  program, mengamati  hasil  yang  terlihat  secara  eksternal dari  program,  dan  menentukan  apakah  hasil program  adalah  hasil  yang  diharapkan  atau tidak diharapkan [18].

## 3. METODE PENELITIAN
Tahapan
pada penelitian ini menggunakan  mendekatan Human  Centered Design (HCD) dalam mendesain tampilan dari sistem dashboard yang akan dibangun. Alasan menggunakan  metode  pendekatan Human Centered  Design  (HCD) pada  penelitian  ini adalah  untuk    untuk  memenuhi  kebutuhan dalam  mendesain  dan  pengembangan  sistem dengan  memfokuskan  kegunaan  serta  faktor manusia  dalam  teknik  pengembangan  sistem. Pendekatan ini mampu meningkatkan efektifitas  serta  efesiensi  pada  tahapan
engenalan kebutuhan
pengguna.
Gambar 1. Metode Penelitian
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577  eISSN: 2830-7062
3.1. Requirement Gathering
Tahap  ini  merupakan  tahapan  yang berhubungan  dengan  calon  pengguna,  yaitu mencari  tahu  apa  saja  keinginan  pengguna terhadap  sistem  yang  dibangun  beserta  fitur- fitur apa saja yang diinginkan terhadap sistem. Pengumpulan  data  pada  tahap  ini  dilakukan dengan  cara  menyebar  kuesionoer  kepada beberapa  orang  yang  sudah  ditargetkan.  Dari tahapan ini hasil yang didapatkan adalah berupa list fitur yang lebih kompleks dan lengkap dan mengidentifikasi  masalah  pada  sistem  yang diinginkans oleh pengguna.

## 3.2. Analisis
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis identifikasi  masalah  dari  para  calon  pengguna yang  telah  didapatkan  pada  tahap  requirement gathering  yang  dijadikan  acuan  dalam  proses selanjutnya yaitu proses prototype. Pada tahap ini  juga  dilakukan  pengelompokan  masalah menggunakan affinity diagram yaitu mengelompokkan masalah berdesarakan kesamaan  jenisnya.  Berikut  adalah  Gambar untuk  diagram  affinity  pada  sistem  dashboard yang sedang dibangun [19].
Gambar 2. Affinity Diagram

## 3.3. Prototype
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses pembuatan desain rancangan antarmuka sistem dashboard yang sedang dibangun dan halaman berita  dengan  memerhatikan  kebutuhan  dan masalah-masalah yang sudah berhasil didefiniskan pada melalui tahapan requirement gathering  dengan  menerapkan  kaidah-kaidah yang  terdapat  pada  pendekatan  Human Centered  Design  (HCD).  Sistem  dashboard terdiri dari tiga halaman yaitu halaman utama,
halaman  daftar  berita,  serta  halaman  baca berita.
Gambar 3. Mockup Halaman Utama
Gambar 4. Mockup Halaman List Berita
Gambar 5. Mockup Halaman Baca Berita

## 3.4. Evaluasi
Tahap  ini  merupakan  bagian  tahapan pengujian sistem yang dilakukan untuk mencari kesalahan  pada  sistem  agar  sistem  dapat memenuhi  kebutuhan  fungsional  maupun kebutuhan  non  fungsional  sistem  yang  sudah didefinisikan  sebelumnya.  Pengujian  dibagi menjadi 2 bagian yaitu menggunakan blackbox untuk  pengujian  fungsional  pada  sistem  dan menggunakan  metode  System  Usability  Scale (SUS) untuk pengujian usability sistem.
Tabel 2. Daftar Pertanyaan SUS No Pertanyaan SUS 1 Saya rasa saya akan sering menggunakan sistem ini. SUS 2 Saya merasa sistem ini terlalu rumit. SUS 3 Saya rasa sistem ini mudah untuk digunakan.
SUS 4 Saya rasa saya akan membutuhkan bantuan dari orang teknis untuk dapat menggunakan sistem ini.
SUS 5 Saya menemukan berbagai fungsi pada sistem ini yang terintegrasi dengan baik.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577  eISSN: 2830-7062
SUS 6 Saya rasa sistem ini memiliki banyak inkonsistensi. SUS 7 Saya membayangkan bahwa kebanyakan orang akan belajar menggunakan sistem ini dengan sangat cepat. SUS 8 Saya rasa sistem ini sangat tidak praktis saat digunakan. SUS 9 Saya merasa sangat percaya diri saat menggunakan sistem ini. SUS 10 Saya perlu belajar banyak hal sebelum dapat menggunakan sistem ini.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Kebutuhan Pengguna
Berdasarkan kuesioner yang sudah dilakukan didapatkan beberapa kebutuhan dari calon pengguna sebagi berikut.
Tabel 3. Kebutuhan Pengguna No  Deskripsi
1 Menampilkan jumlah dari total berita yang sudah diproses
2 Menampilkan jumlah berita dengan kategori hoaks
3 Menampilkan jumlah berita dengan kategori fakta
4 Menampilkan tren perkembangan berita dalam bentuk grafik garis
5 Membandingkan jumlah berita hoaks dan fakta perbulan selama periode satu tahun
6 Menampilkan lima berita hoaks teratas
7 Menampilkan lima berita fakta teratas
8 Menampilkan list berita
9 Menampilkan list berita dengan filter berdasarkan kategori berita
10 Menampilkan halaman baca berita

## 4.2. Use Case
Use  case  Diagram  menggambarkan fungsionalitas  yang  akan  diaplikasikan  pada sebuah  sistem  yang  akan  dibangun.  Use  case berfokus pada hal-hal yang dapat diperbuat oleh sistem  bukan  bagaimana  sistem  berjalan  pada suatu  proses.  Use  case  juga  berfungsi  untuk merepresentasikan sebuah interaksi antara user dengan sistem.
Sebuah  use  case  dapat  meng-include fungsionalitas use case lain sebagai bagian dari proses dalam dirinya. Secara umum diasumsikan  bahwa  use  case  yang  di-include akan dipanggil setiap kali use case yang meng- include dieksekusi secara normal.
Aktor  yang  terlibat  adalah  pengguna umum diwakilkan oleh mahasiswa Universitas Lampung. Sistem memiliki use case yaitu dapat memeriksa  berita,  melihat  dashboard  statistik jumlah  berita,  jumlah  berita  hoaks,  jumlah berita  fakta,  line  chart  tren  berita,  bar  chart berita, dan lima berita hoaks dan fakta teratas. Aktor juga dapat melihat daftar list berita yang sudah diproses serta mencari berita.
Gambar 6. Use Case Diagram
4.3. Pengembangan Fungsional Sistem Pada tahap ini dilakukan
pengembangan  sistem dashboard berdasarkan mockup dan kebutuhan fungsional yang sudah didefinisikan sebelumnya. Pengembangan sistem dashboard menggunakan bahasa pemograman PHP dan menggunakan framework Laravel, database yang  digunakan adalah database  relational yaitu  MySQL. Adapun  hasil  dari  sistem  dashboard  yang berhasil  dibangun.  Halaman  pertama  adalah halaman  utama  dapat  dilihat  pada  Gambar  7, pada  halaman  utama  menampilkan  beberapa
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577  eISSN: 2830-7062
informasi yaitu total jumlah berita, total berita dengan  kategori  hoaks,  total  berita  dengan kategori  fakta,  line  chart  perbandingan perkembangan  berita  hoaks  dan  fakta  selama satu  tahun,  bar  chart  yang  digunakan  untuk membandingkan jumlah berita hoaks dan fakta selama satu tahun dan menampilkan lima berita teratas untuk berita hoaks dan fakta.
Gambar 7. Tampilan Halaman Utama
Halaman  list  berita  digunakan  untuk menampilkan  berita  yang  sudah  diproses  oleh Sistem  Deteksi  Hoaks  dapat  dilihat  pada Gambar 8. Pada halaman ini juga terdapat fitur pencarian yang digunakan untuk mencari berita yang  mengandung  kata  kunci  tertentu.  Fitur yang  lain  adalah  fitur  filter  yang  digunakan untuk  menampilkan  list  berita  berdasarkan kategori berita.
Gambar 8. Tampilan Halaman List Berita
Fitur yang ketiga adalah fitur halaman baca berita dapat dilihat pada Gambar 9. Fitur ini  digunakan  untuk  menampilkan  seluruh artikel  dari  sebuah  sebuah  berita  yang  sudah melalui  proses  pemeriksaan  pada  Sistem Deteksi Hoaks.

## Gambar 9. Halaman Baca Berita

## 4.4. Evaluasi
pada  tahap  ini  dilakukan  evaluasi terhadap sistem untuk memasikan semua sistem berjalan  dengan  normal.  Pada  evaluasi fungsional  menggunakan  metode blacbox testing sebagai metode pengujian.
Pada  pengujian  menggunakan  metode blackbox  testing semua  fitur  yang  sudah didefinisikan  berjalan  dengan  normal  maka dapat  dikatan  pengembangan  sistem  ini  telah berhasil.
Kemudian  evaluasi  yang  kedua  yaitu mengukur  tingkat  kepuasa  pengguna  terhadap sistem  yang  sudah  dibangun  menggunakan metode System  Usability  Scale  (SUS) .  Pada pengujian menggunakan metode SUS menggunakan beberapa reponden untuk mengisi kuesioner yang sudah disiapkan terkait dengan penggunaan sistem. Adapun hasil yang didapatkan dari kuesioner tersebut dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Skor Kuesioner responden
Tabel  4  adalah  nilai  yang  didapatkan dari  kuesioner  yang  diisi  oleh  beberapa responden.  Terdapat  sepuluh  orang  responden yang  sudah  memeberikan  penilaian  terhadap kepuasan pada penggunaan sistem dashboard.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577  eISSN: 2830-7062
Berdasarkan  kategori  pertanyaan  yang bersifat positif dapat dilihat pada Tabel 14, nilai rata-rata  yang  didapatkan yaitu  sebesar  76,  ini membuktikan  bahwa  kualitas  usability  pada sistem yang dibangun pada penelitian ini sudah diatas rata-rata. Dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Skor Pernyataan Positif
Berdasarkan  kategori  pertanyaan  yang bersifat negatif dapat dilihat pada Tabel 5, Nilai rata-rata  yang  didapatkan  dibawah  rata-rata yaitu  sebesar  32,  ini  menunjukkan  bahwa ketidaksetujuan  terhadap  pertanyaan  yang bersifat negatif lebih dominan ini berarti tidak banyak  komplain  terhadap  sistem  yang dibangun pada penelitian ini.
Tabel 6. Skor Pernyataan Negatif
Berdasarkan
penyajian data menggunakan bar chart dua arah dengan rating positif  dan  rating  negatif,  ini  menandakan bahwa  rating  positif  lebih dominan  dari  rating negatif  yang  diberikan  oleh  calon  pengguna. Data  dengan rating positif memiliki  nilai rata- rata  sebesar  76  dimana  nilai  ini  berada  diatas batas minimal parameter system usability scale yakni 68 dan nilai rata-rata rating negatif berada di  bawah  nilai  minimal  parameter  system usability  scale  yaitu  32.  Sebagai  penjelas pemaparan dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar  10. Bar  Chart perbandingan  dua  arah pernyataan negatif dan positif

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan dapat diambil kesimpulan sebagai berikut.
a. Penelitian  yang  telah  dilakuakan  yang pertama  yaitu  penelitian  ini  berhasil mengembangkan sebuah sistem visualisasi data yang menampilkan jumlah berita yang sudah  diperiksa  oleh  Sistem  Deteksi Hoaks, jumlah berita hoaks, jumlah berita fakta, line chart berita hoaks dan fakta, bar chart  perbandingan  jumlah  berita  hoaks dan  fakta,  lima  berita  fakta  teratas,  lima berita hoaks teratas.
b. Penelitian ini sistem berhasil diakses pada beberapa  jenis  perangkat  seperti  mobile phone dan komputer dekstop dengan baik tanpa menghilangkan kebutuhan fungsional dan non fungsional yang sudah didefinisikan.
c. pengujian  menggunakan  metode  System Usability  Scale  (SUS)  diperoleh  hasil bahwa  rating  positif  lebih  dominan dibandingkan rating negatif yang diberikan oleh calon pengguna. Nilai yang didapatkan  pada  perhitungan  akhir  yaitu 76,  dimana  nilai  tersebut  masuk  kedalam kataegori  Good  sesuai  dengan  bobot penilaian pada tabel SUS.
-33,33 -33,33 -26,67 -26,67 -40 83,33 76,67 73,33 76,67 70 -100 -80 -60 -40 -20 0
20 40 60 80 100
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577  eISSN: 2830-7062

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  dapat  dilaksanakan  dengan baik  berkat  bantuan  berbagai  pihak,  untuk  itu peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Ir. Meizano  Ardhi  Muhammad,  S.T.,  M.T.,  Titin Yulianti,  S.T.,  M.Eng.,    Wahyu  Eko  S,  S.T., M.Sc. MBKM Bangkit 2021,  Mona Arif Muda, S.T.,M.T.  Program  Studi  Teknik  Informatika serta  Jurusan  Teknik  Elektro  Universitas Lampung  yang  telah  membantu  dalam penelitian  ini  sehingga  penelitian  ini  dapat diselesaikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] C. T. Carr and R. A. Hayes, “Social Media: Defining, Developing, and Divining,” Atl J Commun ,  vol.  23,  no.  1,  pp.  46–65,  2015,
doi: 10.1080/15456870.2015.972282.
[2] F.  Utama,  “Tiga  Syarat  Jadi  Hub  Internet Dunia,” APJII , Jakarta, 2021.
[3] W.  Wang  and  K.  Siau,  “Artificial intelligence,  machine  learning,  automation, robotics,  future  of  work  and  future  of humanity:  A  review  and  research  agenda,” Journal of  Database  Management ,  vol.  30, no. 1, pp. 61–79, 2019, doi:
10.4018/JDM.2019010104. [4]
M. Ropianto, “Pemanfaatan Sistem Dashboard Pada Data Akademik Di Sekolah Tinggi  Teknik  (Stt)  Ibnu  Sina  Batam,” Jurnal  Teknik  Ibnu  Sina  (JT-IBSI) ,  vol.  2, no.  2,  pp.  67–71,  2017,  doi:  10.36352/jt- ibsi.v2i2.62.
[5] J.  Simarmata, Hoaks  dan  Media  Sosial: Saring  Sebelum  Sharing ,  no.  October. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2019.
[6] S.  Dharwiyanti  and  R.  S.  Wahono, “Pengantar  Unified  Modeling  LAnguage (UML),” IlmuKomputer.com ,  pp.  1–13, 2003,
[7] G.  Booch,  J.  Rumbaugh,  and  I.  Jacobson, The  Unified  Modelling  Language  User Guide ,  1st  ed.  Canada:  Addison  Wesley, 1999.
[8] E.  Bisong, Training  a  Neural  Network . Canada: Appress, 2019. doi: 10.1007/978-1- 4842-4470-8_29.
[9] M.  Razno,  “Machine  learning  text classification  model  with  NLP  approach,”
Computational Linguistics and IntelligeRazno, M. (2019). Machine learning text classification model with NLP approach.  Computational  Linguistics  and
Intelligent Systems, 2(18-Apr-2019), 71–73 .
[10] S.  Saito  and  K.  Ogawa,  “Ergonomics  of human-system  interaction,” The  Japanese journal of ergonomics , vol. 30, no. 1, pp. 1– 1, 1994, doi: 10.5100/jje.30.1.
[11] A. N. Aniesiyah, H. Tolle, and H. Muslimah Az-Zahra,  “Perancangan  User  Experience Aplikasi  Pelaporan  Keluhan  Masyarakat Menggunakan  Metode  Human-Centered Design,” Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 2, no. 11, pp. 5503–5511, 2018,
[12] A.  Dawan,  “Sistem  informasi  eksekutif berbasis web pada fakultas teknik universitas  diponegoro,” Pena  Teknik: Jurnal  Ilmiah  Ilmu-Ilmu  Teknik,  ISSN: 2502-8952 , vol. 3, no. 2, pp. 157–168, 2018.
[13] J.  R.  Lewis,  “The  System  Usability  Scale: Past,  Present,  and  Future,” Int  J  Hum Comput Interact , vol. 34, no. 7, pp. 577–590,
2018, doi: 10.1080/10447318.2018.1455307.
[14] Z.  Miftah  and  I.  P.  Sari,  “Analisis  Sistem Pembelajaran Daring Menggunakan Metode Sus,” Research and Development Journal of Education ,  vol.  1,  no.  1,  p.  40,  2020,  doi: 10.30998/rdje.v1i1.7076.
[15] S.  Ferbangkara et  al. ,  “Usability  of Lampung  Heritage  Virtual  Reality  Tour,” Journal  of  Engineering  and  Scientific Research , vol. 4, no. 2, pp. 1–7, 2023, doi: 10.23960/jesr.v4i2.107.
[16] A.  Bangor,  P.  Kortum,  and  J.  Miller, “Determining  what  individual  SUS  scores mean;  adding  an  adjective  rating,” J Usability  Stud ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  114–23, 2009.
[17] A.  Wicaksana,  “Quality  and  Assurance,”
Https://Medium.Com/ , 2016. https://medium.com/@arifwicaksanaa/peng ertian-use-case-a7e576e1b6bf (accessed Oct. 11, 2022).
[18] O. Roy, The Art of Unit Testing , 2nd ed., vol. 41,  no.  2.  United  States:  Manning Publications Co., 2011.
[19] J. Abascal, S. Barbosa, M. Fetter, T. Gross, P.  Palanque,  and  M.  Winckler,  “Using Affinity  Diagrams  to  Evaluate  Interactive Prototypes  Andrés,” Lecture  Notes  in Computer  Science  (including  subseries Lecture  Notes  in  Artificial  Intelligence  and Lecture Notes in Bioinformatics) , vol. 9297, pp. 231–248, 2015, doi: 10.1007/978-3-319- 22668-2.