Vol 3, No 6, Juni 2023, Hal 1234-1243 DOI 10.30865/klik.v3i6.793 https://djournals.com/klik

## Pengukuran Kualitas E-Learning LMS Moodle dengan Metode PIECES Framework dan Equivalence Partitioning
Kadek Kusuma Dewi * , Dwi Putra Githa, Ni Made Ika Marini Mandenni
Fakultas Teknik, Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Udayana, Bali, Indonesia Email: 1,* 1905551051kusumadewi@student.unud.ac.id, 2 dwiputragitha@unud.ac.id, 3 made_ikamarini@unud.ac.id Email Penulis Korespondensi : 1 1905551051kusumadewi@student.unud.ac.id
Abstrak− Perkembangan teknologi mempengaruhi proses peningkatan berbagai bidang pelayanan masyarakat salah satunya bidang pendidikan. Bentuk peningkatan mutu pelayanan di bidang pendidikan adalah adanya e-learning di SMAN 2 Tabanan. Penggunaan LMS terhitung cukup baru dan diperlukan peninjauan agar LMS dapat digunakan secara daring maupun luring.  Pengukuran kualitas terhadap  LMS  SMAN 2  dilakukan  untuk  melihat hasil  evaluasi sistem  LMS  terhadap  tingkat keberhasilan  penggunaan e-learning dalam proses belajar mengajar. Pengukuran kualitas dilakukan dengan menggunakan  metode PIECES Framework dan Equivalence Partitioning . PIECES Framework merupakan metode dengan enam variabel dan 19 indikator. Equivalence Partitioning merupakan pengujian  sistem  dengan  menggunakan  dua  keluaran  yaitu  valid  dan  tidak  valid.  Hasil  pengukuran  variabel  PIECES  berada  pada rentang  nilai  3,09  dengan  kategori  Cukup  hingga  3,88  dengan  kategori  indikator  mencapai  hasil  Baik.  Hasil  pengujian  Teknik Equivalence  Partitioning memperoleh  efektivitas  sebesar  100%  yang  berarti  fungsionalitas e-learning telah  berjalan  dengan  baik. Pengujian Equivalence  Partitioning mendukung  hasil  kuesioner  PIECES  untuk  pemberian  rekomendasi  terhadap  indikator  yang memperoleh nilai dibawah 3,40.
Kata Kunci: E-learning;  Kualitas; PIECES Framework; Teknik Equivalence Partitioning; Indikator
Abstract− Technological Technological developments affect the process of improving various fields of community service, one of which is education. The form of improving the quality of services in the field of education is e-learning at SMAN 2 Tabanan. The use of LMS is relatively new and a review is needed so that it can be used both online and offline. The quality measurement of SMAN 2's LMS was carried out to see the results of the evaluation of the LMS system on the success rate of using e-learning in the teaching and learning  process.  Quality  measurement  is  carried  out  using  the  PIECES  Framework  and  Equivalence  Partitioning  methods.  The PIECES Framework is a method with six variables and 19 indicators. Equivalence Partitioning is a system test using two outputs, namely valid and invalid. The results of the measurement of the PIECES variable are in the range of values from 3.09 with the Fair category to 3.88 with the indicator category achieving Good results. The results of the Equivalence Partitioning Technique test obtained an  effectiveness of  100%,  which  means that  the  e-learning  functionality  has been  running  well.  The  Equivalence  Partitioning  test supports the results of the PIECES questionnaire for providing recommendations for indicators that score below 3.40.
Keywords : E-learning; Quality; PIECES Framewrok; Equivalence Partitioning; Indicator

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  yang  semakin  berkembang  berpengaruh  di  berbagai  aspek  kehidupan,  begitu  juga  pada  bidang Pendidikan. Media pembelajaran yang berkembang dalam bentuk daring menjadi salah satu contoh adanya perkembangan teknologi informasi pada bidang Pendidikan [1]. Pandemic covid-19 mengakibatkan para pelajar menjalani pembelajaran secara daring melalui rumah masing-masing. Media pembelajaran daring sangat memudahkan interaksi antara guru dan siswa agar kegiatan belajar mengajar dapat tetap dilaksanakan.
SMA Negeri 2 Tabanan adalah salah satu sekolah di Bali yang menerapkan sistem pembelajaran daring sejak 2020 dengan  menggunakan e-learning. Tahun  2022  pemerintah  telah  mengizinkan  sekolah  melakukan  pembelajaran  secara luring,  kemudian SMAN  2  Tabanan  menerapkan  sistem  pembelajaran  secara hybrid yaitu  daring  dan  luring  di  setiap kegiatan belajar mengajarnya . SMA Negeri 2 Tabanan terletak di Jalan Mawar Grokgak Gede, Kabupaten Tabanan, Bali. SMAN 2 Tabanan didirikan pada tahun 1980. SMA Negeri 2 Tabanan menerapkan Learning Management System pada e-learning untuk mendukung proses belajar mengajar antar siswa dan guru. Media Learning Management System (LMS) adalah media yang wajib ada dalam proses belajar mengajar secara daring [2].  Penerapan e-learning dilakukan dengan menerapkan LMS Moodle. LMS Moodel adalah aplikasi yang berbasis website dengan layanan pembelajaran online atau daring .  Moodle  menerapkan  pengguna  sebagai  guru,  pengguna  sebagai  murid  dan  materi  sebagai  bahan  ajar  [2]. E- learning dengan  kualitas  baik  adalah e-learning yang  mempunyai  fitur e-moderating yang  digunakan  pengajar  untuk melakukan kegiatan belajar mengajar siswa dan guru secara jarak jauh.
E-learning SMAN 2 Tabanan terhitung cukup baru namun sudah diimplementasikan penggunaanya ke siswa dan guru.  Pengembangan e-learning memerlukan  proses  analisis  yang  sesuai  untuk  menentukan  langkah  pengembangan selanjutnya.  Pengukuran kualitas diperlukan untuk menilai kinerja e-learning memiliki kualitas pelayanan baik  untuk diterapkan  dalam  jangka  panjang  dan  skala  besar.  Pengukuran  kualitas  juga  berguna  untuk  menilai  kepuasan  dari pengguna yaitu siswa dan guru terhadap penggunaan e-learning [3]. Hasil pengukuran menilai e-learning masih dapat berfungsi dengan baik dalam implementasi dan penerapan proses belajar mengajar, serta melihat apakah e-learning ini masih dapat digunakan saat pembelajaran telah dilakukan secara tatap muka.
Hasil  survei  Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia  (APJII)  pada  Bulan  Juni  Tahun  2022 mengatakan bahwa  tingkat  penggunaan  internet  pada  kelompok  usia  13  hingga  18  tahun  mencapai  99,16%  [4].  Hasil  survei menunjukan bahwa remaja Indonesia menduduki tingkat  paling tinggi  penggunaan internet di Indonesia dibandingkan dengan usia lainnya.. Penggunaan e-learning sangat berpotensi digunakan oleh para siswa dalam pembelajaran tatap muka
Kadek  Kusuma  Dewi,  Pengukuran  Kualitas  E-Learning  LMS  Moodle  dengan  Metode  PIECES  Framework  dan

## Equivalence Partitioning
melihat dari aktifnya remaja menggunakan internet. Penelitian mengenai pengukuran kualitas e-learning yang dilakukan di  Tahun  2021  menerapkan Framework PIECES  sebagai framework dalam  evaluasi  Sistem  Informasi  Akademik  di Universitas Negeri Surabaya. Metode PIECES digunakan karena memiliki kelebihan jika dibandingkan dengan metode lainnya. PIECES memiliki enam variable penilaian yang dapat digunakan untuk mengukur kualitas sistem dan kepuasan pengguna. Enam variable pengukuran PIECES antara lain Performance, Information and Data, Economics, Control and Security, Efficiency, dan Service . Hasil dari pengukuran memperoleh rata-rata nilai variabel diatas 3 yang berarti sistem telah berjalan dengan baik [5].
Evaluasi kualitas e-learning pada Tahun 2021 membahas mengenai pengujian aplikasi e-learning berbasis website menggunakan Teknik Equivalence Partitioning . Kualitas dari suatu  sistem informasi atau e-learning dapat dilihat dari segi fungsionalitas fitur sistem tersebut. Penilaian terhadap e-learning mengukur kinerja sistem dan keperluan user yang telah  sesuai  atau  yang  masih  memerlukan  peningkatan  untuk  memudahkan user .    Teknik Equivalence  Partitioning digunakan karena seuai dengan pengujian terhadap sistem e-learning dengan melihat output yang sesuai dengan skenario yang dibuat dan diinginkan. Output pengujian terdiri dari dua kategori yaitu valid dan tidak valid. Hasil dari penelitian kualitas  menunjukkan  bahwa  sistem  dari  aplikasi e-learning telah  baik  dan  layak  digunakan  sebagai  media  belajar mengajar secara online atau jarak jauh di Institut Teknologi Telkom Surabaya [6]. Penelitian sebelumnya memilih PIECES Framework sebagai  metode penelitian karena PIECES memiliki enam variable yang dapat digunakan sebagai indikator atau tolok ukur pengukuran kualitas sistem diantaranya adalah variable Performance,  Informations  and  Data,  Economics,  Control  and  Security, Efficiency, dan Service .  keenam  poin  analisa merupakan variable yang digunakan sebagai evaluasi dan analisa sistem informasi sehingga sangat sesuai jika digunakan dalam  pengukuran  kualitas e-learning yang  melibatkan  keenam  indikator  tersebut.  Penelitian  menggabungkan Framework PIECES  dengan  Teknik Equivalence  Partitioning dalam  mengukur  kualitas  sistem e-learning .  Teknik Equivalence Partitioning merupakan metode pengujian secara Black Box tanpa melihat source code dan berdasarkan dari tampilan ( interface ) atau antarmuka serta fungsionalitas fitur dari sistem itu sendiri. Tahap pengujian dilakukan terhadap sistem e-learning yang telah dibangun untuk memperoleh hasil pendukung dalam pengukuran LMS SMAN 2 Tabanan. Pengujian juga memberikan focus terhadap ketersediaan dan kesesuaiaan fitur dan fungsionalitas dari e-learning sehingga memperoleh hasil atau output pengujian fitur valid dan tidak valid. Penggabungan kedua metode menggabungkan antara pengalaman penggunaan e-learning

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian dilakukan dengan menggunakan dua alat pengukuran yang berupa Framework analisis dan Teknik menguji sistem. Tampilan dari sistematika alur penelitian dapat dilihat pada Gambar 1 berikut.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar  1  merupakan  tampilan  dari  sistematika  penelitian.  Penelitian  diawali  dengan  melaksanakan  analisis lapangan dan observasi. Kemudian dilanjutkan dengan perumusan masalah dan penetapan alat ukur. Alat  ukur  adalah metode yang digunakan dalam penelitian antara lain adalah Framework PIECES dan Teknik Equivalence Partitioning , kemudian  hasil  kuesioner  PIECES  akan  diuji  Validitas  dan  Reliabilitas.  Pengujian  validitas  adalah  pengujian  dengan tujuan  untuk menilai apakah suatu data atau instrument yang digunakan dalam penelitian tersebut bernilai valid atau tidak [7]. Hasil kedua pengukuran tersebut akan dilanjutkan dengan analisis data dan hasil sehingga mendapatkan kesimpulan akhir. Pengumpulan data atau instrument penelitian dilakukan dengan studi literatur, observasi dan penyebaran kuesioner serta  pengujian  langsung  terhadap  sistem  dan  dokumentasi.  Pembuatan  kuisioner  dan  skenario  pengujian  merupakan tahapan lanjutan setelah menentukan metode penelitian.

## 2.2 Populasi dan Sampel
Kadek  Kusuma  Dewi,  Pengukuran  Kualitas  E-Learning  LMS  Moodle  dengan  Metode  PIECES  Framework  dan

## Equivalence Partitioning
Populasi  adalah  himpunan  atau  suatu  kumpulan  secara  generalisasi  yang  terdiri  atas  subyek  atau  obyek  dengan karakteristik dan kualitas tertentu  dan  ditetapkan peneliti  sehingga dapat  dipelajari  untuk memperoleh kesimpulan [3]. Populasi  yang  akan  digunakan  sebagai  sampel  adalah  siswa  dan  guru  SMAN  2  Tabanan  sejumlah  1524.  Penelitian menggunakan  penentuan  jumlah  sampel  yang  dihitung  menggunakan  rumus  Slovin  dikarenakan  total  populasi  yang melebihi 100 orang. Perhitungan penentuan jumlah sampel dapat dilihat sebagai berikut.
𝑛 = 𝑁 1 + (𝑁 𝑥 𝑒 2 ) (1) 𝑛 = 𝑁 1 + (𝑁 𝑥 𝑒 2 ) 𝑛 = 1524 1 + (1524 𝑥 (0,1) 2 )
𝑛 = 1524 1 + (1524 𝑥 0,01)
𝑛 = 1524 1 + 15,24
𝑛 = 1524 16,24
𝑛 =   93,8423
Hasil yang didapatkan yaitu 93,8 dapat dibulatkan menjadi 94. Pengambilan sampel responden diakumulasikan menjadi 100, hal ini dilakukan untuk mempermudah dalam pengolahan data dan untuk hasil pengujian yang lebih baik. Jumlah responden sebanyak 100 orang dianggap sudah representatif karena sudah lebih besar dari batas minimal sampel [8].

## 2.2 Teknik Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data adalah cara atau teknik yang digunakan untuk memperoleh data [9]. Berikut merupakan Teknik pengumpulan data yang dilakukan pada penelitian.
a. Observasi
Observasi  dilakukan  dengan  mengumpulkan  data dengan  mengamati  secara  langsung  objek  penelitian..  Salah  satu contoh dari observasi langsung adalah melihat bagaimana siswa dapat mengakses dan menggunakan e-learning . Hasil observasi yang didapatkan berupa alur dan gambaran umum dari sistem. b. Wawancara
Wawancara  dilakukan  dengan  melakukan  pengumpulan  data  dengan  cara  melakukan  tanya  jawab  terhadap  pihak- pihak yang terlibat dan terkait dalam penggunaan sistem e-learning. Pihak yang terlibat Adapun merupakan pengelola e-learning , dan pengguna yang merupakan guru dan siswa SMAN 2 Tabanan. c. Penyebaran Kuisioner
Kuesioner merupakan metode pengumpulan data dengan membuat list pertanyaan yang telah disimpulkan dan dibuat secara tertulis untuk diisi oleh responden [10]. Kuisioner dibuat berdasarkan 6 variabel PIECES beserta indikatornya. Keenam variabel tersebut yaitu dari Performance atau Kinerja Sistem , Information and data atau Informasi dan Data , Economiy atau Ekonomi , Control and security atau Kontrol dan Keamanan , Efficiency atau Efisiensi, dan Service dan Pelayanan.    Skala  Likert  dipilih  dikarenakan  sesuai  untuk  melakukan  pengukuran  pilihan,  pendapat  ataupun pandangan  seseorang  atau  sekelompok  orang  tentang  suatu  situasi  ataupun  kondisi  sosial  [11].  Pilihan  skor  untuk Skala Likert dapat dilihat sebagai berikut.
Table 1. Skala Likert Pilihan Jawaban Sangat Tidak Setuju  Tidak Setuju  Cukup Setuju  Setuju  Sangat Setuju Singkatan STS TS CS S ST Skor 1 2 3 4 5

## 2.3 Pengujian Data dengan Uji Validitas dan Reliabilitas
Pengujian validitas adalah uji yang berfungsi untuk melihat apakah suatu alat ukur (instrumen) tersebut valid (sah) atau tidak valid. jikai nilai N atau jumlah responden sebanyak 100 maka nilai rTabel yang digunakan sebagai perbandingan adalah 0.195 [7]. Kriteria validasi yang digunakan untuk menguji suatu item pertanyan dapat dikatakan valid apabila : a. Jika nilai korelasi (r hitung) > r tabel, maka data instrumen penelitian valid.
b. Jika nilai korelasi (r hitung) < r tabel, maka data instrumen penelitian tidak valid.
Uji  reliabilitas  digunakan  untuk  mengetahui  konsistensi  alat  ukur,  apakah  alat  pengukur  yang  digunakan  dapat diandalkan dan tetap konsisten jika pengukuran tersebut diulang [12]. Reliabilitas suatu konstruk variabel dikatakan baik
Kadek  Kusuma  Dewi,  Pengukuran  Kualitas  E-Learning  LMS  Moodle  dengan  Metode  PIECES  Framework  dan

## Equivalence Partitioning
jika memiliki nilai Alpha Cronbach’s > dari 0.60. Kuesioner dinyatakan reliabel jika mempunyai nilai koefisien alpha yang lebih besar dari 0,6 [5].

## 2.4 Metode Pengukuran
Metode yang diterapkan dalam analisis ini adalah metode pengukuran dengan PIECES Framework. PIECES Framework adalah alat, kerangka kerja atau metode yang digunakan untuk mengevaluasi suatu sistem informasi berbasis komputer, yang terdiri  dari  poin-poin  penting yang berguna sebagai  pedoman/referensi  dalam menganalisis sistem  [13]. Analisis PIECES termasuk kedalam analisis usability yang merupakan analisis kualitatif. Kerangka dari Framework PIECES dapat dilihat pada berikut.
a. Performance (Kinerja Sistem)
Kinerja adalah bagaiaman kemampuan sistem untuk menyelesaikan tugas dengan cepat sehingga sasaran dapat segera tercapai. Penilaian Kinerja dapat dilihat dari produksi ( throughput ) dan waktu yang diperlukan dalam menyelesaikan perintah ( response time ). b. Information and Data (Informasi dan Data)
Informasi  dan  Data  adalah  pengukuran  terhadap  penyajian  Informasi  dan  Data  yang  termasuk  hal  penting  karena dengan informasi tersebut pihak admin (pengelola) dan pengguna dapat melakukan langkah selanjutnya.
c. Economy (Ekonomi)
Analisis ekonomi adalah bagaimana pemanfaatan biaya yang digunakan dari penggunaan sistem informasi. Analisis ekonomi menilai kebutuhan ekonomis yang mempengaruhi pengendalian biaya dan peningkatan manfaat.
d. Control and Security (Kontrol dan Keamanan)
Analisis Kontrol dan Keamanan digunakan untuk melakukan perbandingan sistem dan penilaian sistem yang dianalisa berdasarkan pada segi, pengendalian, keamanan dan kerahasiaan data.
e. Efficiency (Efisiensi)
Efisiensi merupakan bagaimana kegunaan fitur dari sistem serta apakah sistem dapat digunakan secara optimal. f. Service (Layanan) Service merupakan  bagaimana  tingkat  pelayanan  dari  sistem  terhadap  pengguna  yang  beragam.  Sistem  dengan layanan  yang  baik  harus  mampu  menghasilkan  informasi  akurat  yang  dibutuhkan  oleh  pengguna,  sistem  yang diterapkan atau digunakan harus mudah dimengerti, dipelajari dan mudah untuk digunakan oleh pengguna, dan sistem harus bersifat fleksibel serta kompatibel [14].
Variabel PIECES memiliki 6 variabel sebanyak 19 indikator didalamnya yang akan menjadi variabel dan indikator dalam  penelitian.  Metode  PIECES  sangat  direkomendasikan  untuk  digunakan  sebagai  tolok  ukur pengukuran  kualitas sistem dan kepuasan pengguna. Indikator dari variable pengukuran dapat dilihat pada tabel berikut [14].
Table 2. Variabel dan Indikator PIECES Variabel Indikator Definisi Operasional Performance Throughput Banyaknya output yang dihasilkan sistem dalam rentang waktu tertentu. Respon Time Kecepatan atau waktu yang dibutuhkan sistem untuk merespon perrintah. Konsistensi Keselarasan sistem dalam penggunaan desain dan Teknik dokumentasi serta pemberian informasi. Audibilitas Relevansi kinerja sistem dengan standar fitur yang ditentukan. Interface Kemudahan dalam memahami interface atau antarmuka sistem. Kelengkapan Kelengkapan fitur pada sistem. Information dan Data Relevansi Informasi Kesesuaian kebutuhan pengguna terhadap informasi yang diberikan dan dihasilkan. Akurasi Kesesuaian proses komputasi pada sistem terhadap informasi yang dihasilkan. Penyajian Informasi Kesesuaian  kebutuhan pengguna terhadap informasi yang disajikan Fleksibilitas Data Kemudahan dalam mengakses suatu data yang digunakan. Economics Reusabilitas Banyak sedikitnya program yang dapat digunakan kembali pada device yang lain. Efisiensi Sumber Daya Kebutuhan pengembangan dan penggunaan sistem dapat menghemat sumber daya. Control and Security Integritas Terdapat kepemilikan batasan hak akses terhadap pengguna dan admin terhadap program tertentu. Keamanan Keamanan data dan Informasi yang tersedia atau dimasukan kedalam sistem. Efficiency Usabilitas Kemudahan Operasional pengguna saat mempelajari dan mengoperasikan sistem Maintanabilitas Kemudahan pengguna dalam mengatasi error yang pada sistem.
Kadek  Kusuma  Dewi,  Pengukuran  Kualitas  E-Learning  LMS  Moodle  dengan  Metode  PIECES  Framework  dan Equivalence Partitioning
Service Akurasi Ketetpatan dan kesesuaian layanan yang diberikan sistem. Reliabilitas Kepercayaan terhadap hasil output dan kinerja fitur. Kesederhanaan
Kemudahan pengguna mengenai pemahaman penggunaan sistem.
Pengukuran kualitas e-learning diukur menggunakan perhitungan rata-rata hasil responden dari metode PIECES. Sehingga untuk mendapatkan rata-rata tingkat kepuasan menurut metode Likert dalam Nazir menggunakan rumus berikut.
RK = 𝐉𝐒𝐊 𝑱𝑲 (2)
Keterangan:
RK = Rata-Rata Tingkat Kepuasan JSK = Jumlah Skor Kuesioner JK = Jumlah Kuesioner
Penentuan  tingkat  kepuasan  dapat  menggunakan  beberapa  kategori  yang  dinyatakan  oleh  Kaplan  dan  Norton. Kategori tingkat kepuasan dapat dilihat pada Tabel 3 berikut. [14].
Table 3. Rentang Nilai dan Tingkat Kepuasan Rentang Nilai Kategori 1 – 1.79 Sangat Tidak Baik 1.8 – 2.59 Tidak Baik 2.6 – 3.39 Cukup 3.4 – 4.19 Baik 4.2 - 5 Sangat Baik

## 2.5 Metode Pengujian
Pengujian Black Box adalah pengujian yang  dilakukan guna  memvalidasi  hasil eksekusi  aplikasi  berdasarkan  skenario input yang  diberikan  untuk  menilai  fungsionalistas  sistem  tersebut  sudah  sesuai  dengan  persyaratan. Equivalence Partitioning menguji  berdasarkan  input  data  terhadap  setiap  fitur  atau  menu  dengan output valid  atau  tidak.  [15]. Pengujian  dilanjutkan  dengan  menggunakan  Pingdom  Tools.  Pingdom  Website Speed  Test merupakan  alat  yang digunakan untuk menguji kecepatan loading dan kecepatan akses suatu website. Pingdom dapat digunakan secara online gratis untuk menguji kinerja sistem. Hasil pengujian Pingdom berupa analisis secara umum sistem yang terdiri dari load time, page size , detail struktur website, dan total number http request [16].  Hasil dari pengujian Equivalnece Partitioning dan Pingdom  merupakan dokumentasi  yang menunjukkan bukti pengujian  [17]. Tingkat efektivitas  fitur sebagai  hasil kesesuaian sistem e-learning yang diuji dengan hasil pengujian dapat diperoleh dengan menggunakan rumus presentase efektivitas menurut Dean J Champion [18]. Ketentuan kriteria penilaian menghitung persentase hasil dari perbandingan antara  penjumlahan  kriteria  pengujian  task  skenario  yang  berhasil  dengan  jumlah  keseluruhan  task  skenario.  Rumus efektivitas kesesuaian pengujian dapat dilihat sebagai berikut.
%𝐸𝑓𝑒𝑘𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑎𝑠𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑇𝑎𝑠𝑘 𝑆𝑘𝑒𝑛𝑎𝑟𝑖𝑜 𝑥 100% (3)
Efektivitas merupakan hasil presentase efektivitas atau kesesuaian hasil pengujian dengan hasil yang diharapkan. Jumlah task berhasil adalah jumlah skenario yang berhasil dilakukan. Jumlah seluruh task skenario merupakan total dari task skenario yang ada [18].
Table 4. Kriteria Kesesuaian Pengujian Task Skenario No Presentase Keterangan 1 0% - 25% Tidak Sesuai 2 25% - 50% Kurang Sesuai 3 50% - 75% Cukup Sesuai 4 75% - 100% Sangat Sesuai
Tabel 4 merupakan tabel presentase hasil kesesuaian pengujian task skenario. Hasil pengujian didapatkan dengan menjumlahkan total keberhasilan pengujian dengan total jumlah pengujian. Pengujian dapat dikatakan sesuai jika hasil presentase diatas 75%.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas
Pengujian  Validitas  dan  Reliabilitas  dilakukan  dengan  menggunakan  bantuan  tools  SPSS  versi  26  dengan  tingkat signifikansi 0,05. Nilai rTabel diperoleh dengan menggunakan rumus perhitungan derajat kebebasan (dk) = n-2 dengan nilai n adalah 100, maka nilai rTabel yang digunakan sebesar 0,195. Nilai rHitung lebih besar dibanding rTabel maka item
Kadek  Kusuma  Dewi,  Pengukuran  Kualitas  E-Learning  LMS  Moodle  dengan  Metode  PIECES  Framework  dan Equivalence Partitioning
soal  bersangkutan  dinyatakan  valid,  dan  sebaliknya  nilai  rHitung lebih  kecil  dibanding  rTabel  maka  item  soal bersangkutan dinyatakan tidak valid. Hasil uji validitas dengan tools SPSS memperoleh hasil bahwa dari 28 pertanyaan pada kuesioner memperoleh nilai rTabel diatas 0,195 dengan keseluruhan hasil Valid, dan tidak ditemukan pertanyaan yang tidak valid.
Uji  reliabilitas  dilakukan  dengan  menguji  setiap  item  pertanyaan  yang  terdapat  pada  kuesioner  dinyatakan menggunakan metode Alpha Cronbach, jika nilai Cronbach Alpha lebih besar dari 0,60 maka data tiap item pertanyaan penelitian reliabel atau konsisten. Nilai Alpha lebih kecil dari 0,60, maka item pertanyaan penelitian tidak reliabel atau konsisten. Hasil Uji Reliabilitas terhadap 28 item pertanyaan pada kuesioner PIECES memperoleh hasil. Alpha Cronbach diatas 0,60 menyatakan bahwa keseluruhan item pertanyaan bernilai Reliabel.

## 3.2 Perhitungan dan Analisis Data
Hasil kuesioner dianalisis dan dihitung berdasarkan rumus metode PIECES Framework dan dihitung menggunakan skala likert. Pengukuran tingkat kualitas e-learning menggunakan kuesioner berdasarkan variabel PIECES dilanjutkan dengan tahap pengolahan dan perhitungan hasil dari  pembobotan jawaban  kuesioner. Hasil dari  perhitungan ini akan menjadi acuan  dari  pengukuran  kualitas  sistem  dari  6  variabel  dan  19  indikator.  Perhitungan  secara  lengkap  mengenai  hasil pembobotan jawaban dapat dilihat sebagai berikut.

## 3.2.1 Variabel Performance
Hasil pengolahan dan perhitungan data dari Variabel Performance dapat dilihat pada Tabel 5.
Table 5. Hasil Variabel Performance No Pertanyaan Responden SS S CS  TS  STS
1 Hasil outuput dari  mengklik  salah  satu  fitur  atau  menu  pada e-learning sesuai dengan judul menu yang diklik oleh penggguna. Contoh: Mengklik menu site home akan menampilkan menu course yang terdiri dari KBM Online
9 67 22 2 0
2 Masing-masing  menu  KBM  Online  yang  tersedia  pada e-learning memiliki  fitur
activity yang  dapat  digunakan  untuk  menampilkan  materi,  bahan  ajar,  absensi maupun aktivitas pembelajaran lain dari setiap kelas. 16  64 19 0 1
3 Jika e-learning digunakan secara bersamaan oleh para siswa, kinerja sistem tetap berjalan  stabil.  Contoh  :  seluruh  siswa  Kelas  XI  MIPA  1  membuka  video  yang tersedia pada KBM untuk dipelajari di kelas secara bersamaan.
2 28 46 20 4 4 E-learning dapat  dengan  cepat  merespon  suatu  perintah  pembatalan  maupun permintaan. Contoh: Pembatalan pengiriman tugas 5 29 44 19 3
5 E-learning dapat  mengoperasikan  sejumlah  perintah  dalam  waktu  yang  relatif singkat,  tanpa  mengalami  hambatan.  Contoh:  seberapa  cepat  waktu  yang diperlukan saat membuka menu KBM dan melihat materi
9 33 37 19 2
6 Menu  dan  navigasi  yang  disediakan e-learning dapat  dimengerti  dan  dijalankan dengan mudah. Contoh: Tata letak penyusunan menu pada KBM Online masing- masing kelas dan guru mudah dimengerti dan ditemukan.
9 55 28 6 2 7 E-learning memiliki tampilan yang menarik pada setiap menunya. 13  43 35 8 1
8 E-learning memiliki  fitur  yang  lengkap  untuk  menunjang  kegiatan  belajar mengajar.  Contoh:  Adanya  fitur activity,  attendance/ absensi,  pengumuman, pengumpulan tugas, upload video, melihat materi dan lainnya.
6 29 47 16 2
9 Output yang  dihasilkan e-learning mempunyai  tampilan  yang  sama  (konsisten).
Contoh:  Menu  KBM  masing-masing  kelas  memiliki  tampilan  dan  susunan  yang sama. 6 58 36 0 0
RK = (75∗5)+(406∗4)+(314∗3)+(90∗2)+(15∗1)
9∗100
RK = 3136 900 = 3,48
Hasil  perhitungan  pada  variable  ini  memperoleh  hasil  dengan  nilai  3,48.  Hasil  berdasarkan  Tabel  tingkat pengukuran kualitas dan kepuasan pengguna menurut Kaplan dan Norton nilai 3,48 termasuk kedalam kategori Baik .

## 3.2.2 Variabel Information and Data
Hasil pengolahan dan perhitungan data dari Variabel Information and Data dapat dilihat pada Tabel 6.
Table 6. Hasil Variabel Information and Data No Pertanyaan Responden SS S CS TS  STS
Kadek  Kusuma  Dewi,  Pengukuran  Kualitas  E-Learning  LMS  Moodle  dengan  Metode  PIECES  Framework  dan

## Equivalence Partitioning
1 Menu-menu  pada e-learning memiliki  kecepatan  akses  yang  tinggi  dalam menyajikan informasi. Contoh: e-learning memiliki  kecepatan yang baik saat membuka materi pada link yang disajikan. 8 38 37 16 1
2 Fitur  dan content dari  Kelas  Belajar  Mengajar  menyajikan  informasi  sesuai dengan  kebutuhan.  Contoh: Content dari  KBM  X  menyajikan  list  Guru  dan
Mata Pelajaran di Kelas 10. 6 58 33 2 1
3 Informasi yang disajikan fitur e-learning sesuai dengan judul fitur atau menu terkait  dan  mudah  dimengerti.  Contoh:  Fitur announcement dan Topic dari KBM  XI  menyajikan  informasi  untuk  Kelas  XI  yang  dapat  dengan  mudah dimengerti. 9 58 30 1 2
4 Kemudahan  mengakses  data  yang  diperlukan  dalam  pembelajaran.  Contoh: Data seperti link video youtube dan bahan ajar pada e-learning mudah diakses
dan digunakan sesuai kebutuhan. 6 29 44 18 3 RK = (29∗5)+(138∗4)+(144∗3)+(37∗2)+(7∗1)
4∗100
RK = 1390 400 = 3,47
Hasil berdasarkan Tabel tingkat pengukuran kualitas dan kepuasan pengguna menurut Kaplan dan Norton  nilai 3,47 termasuk kedalam kategori Baik .

## 3.2.3 Variabel Economy
Hasil pengolahan dan perhitungan data dari Variabel Economy dapat dilihat pada Tabel 7.
Table 7. Hasil Variabel Economy No Pertanyaan Responden SS S CS TS  STS
1 E-learning dapat mengurangi biaya siswa dalam kepentingan pembelajaran karna dapat  digunakan  berulang  kali.  Contoh:  Penggunaan e-learning sebagai  media pengumpulan tugas dapat mengurangi biaya penggunaan kertas.
20 38 37 5 0
2 Kualitas  tampilan,  informasi  dan  keguanaan  yang  diberikan e-learning sesuai dengan biaya yang dikeluarkan. Contoh: penggunaan biaya internet sesuai dengan kecepatan dalam mengakses informasi pada e-learning.
9 52 33 4 2
3 E-learning menghemat  biaya  operasional  sekolah  dan  siswa.  Contoh: Meminimalisir pembelian buku bahan ajar dikarenakan dapat  diakses melalui e- book atau link yang disediakan pada e-learning.
15 49 30 6 0
4 Penggunaan data internet untuk mengakses e-learning terbilang murah.
12 52 27 6 3
RK = (56∗5)+(764∗4)+(381∗3)+(42∗2)+(5∗1)
4∗100
RK = 1472 400 = 3,68
Hasil  perhitungan  pada  variable  ini  memperoleh  hasil  dengan  nilai  3,68.  Hasil  berdasarkan  Tabel  tingkat pengukuran kualitas dan kepuasan pengguna menurut Kaplan dan Norton nilai 3,68 termasuk kedalam kategori Baik .

## 3.2.4 Variabel Control and Security
Hasil pengolahan dan perhitungan data dari Variabel Control and Security dapat dilihat pada Tabel 8.
Table 8. Hasil Variabel Control and Security No Pertanyaan Responden SS S CS  TS  STS
1 E-learning memiliki  batasan  hak  akses  yang  berbeda  antara  siswa  dan  guru. Contoh: Siswa dapat mengakses materi pembelajaran, menginput tugas dan absen dan  lainnya,  sedangkan  guru  dapat  menginput  bahan  ajar,  menerima  dan memeriksa tugas serta absensi dan lainnya. 15  53 30 2 0
2 Data  masing-masing  siswa  dan  guru  yang  ada  pada e-learning terjamin kerahasiaannya.  Contoh:  kerahasiaan password dan  data  pribadi  maupun  diskusi dalam forum terjamin. 17  48 31 2 2
3 Bentuk pengamanan yang terdapat pada e-learning sudah dapat menjaga data atau informasi dari berbagai bentuk kecurangan atau kejahatan. 12  47 34 6 1
RK = (44∗5)+(148∗4)+(95∗3)+(10∗2)+(3∗1) 3∗100
Kadek  Kusuma  Dewi,  Pengukuran  Kualitas  E-Learning  LMS  Moodle  dengan  Metode  PIECES  Framework  dan

## Equivalence Partitioning
RK = 1120 300 = 3,73
Hasil  perhitungan  pada  variable  ini  memperoleh  hasil  dengan  nilai  3,73.  Hasil  berdasarkan  Tabel  tingkat pengukuran kualitas dan kepuasan pengguna menurut Kaplan dan Norton nilai 3,73 termasuk kedalam kategori Baik .

## 3.2.5 Variabel Efficiency
Hasil pengolahan dan perhitungan data dari Variabel Efficiency dapat dilihat pada Tabel 9.
Table 9. Hasil Variabel Efficiency No Pertanyaan Responden SS S CS  TS  STS
1 E-learning memberikan  keuntungan  dari  segi  kemudahan  bagi  siswa  dan  guru. Contoh:  memudahkan  diskusi  jika  guru  tidak  dapat  mengajar,  pembelajaran  dan pengiriman tugas menjadi lebih mudah bagi siswa dan guru.
7 34 42 14 3
2 E-learning membuat  proses  belajar  mengajar  menjadi  lebih  efisien.  Contoh: Pemberian  materi,  diskusi  yang  dapat  dilakukan  dalam  forum  diskusi  pada e- learning, dan terdapat pemberitahuan tugas atau materi baru.
8 30 45 15 2
3 E-learning dapat digunakan pada seluruh proses belajar mengajar siswa dan guru. 6 32 49 12 1 4 Pengguna  dapat  dengan  mudah  memperbaiki  pengiriman  data.  Contoh: Penanganan atau penginputan ulang seperti tugas dan absensi saat terjadi kesalahan input. 8 45 40 6 1
RK = (29∗5)+(141∗4)+(176∗3)+(47∗2)+(7∗1)
4∗100
RK = 1338 400 = 3,34
Hasil  perhitungan  pada  variable  ini  memperoleh  hasil  dengan  nilai  3,34.  Hasil  berdasarkan  Tabel  tingkat pengukuran kualitas dan kepuasan pengguna menurut Kaplan dan Norton nilai 3,88 termasuk kedalam kategori Cukup .

## 3.2.6 Variabel Service
Hasil pengolahan dan perhitungan data dari Variabel Service dapat dilihat pada Tabel 10.
Table 10. Hasil Variabel Service No Pertanyaan Responden SS S CS  TS  STS
1 Pelayanan  yang  diberikan  fitur e-learning dapat  memberi  kepuasan  terhadap pengguna . Contoh: fitur pemberian topic pada course KBM memberikan layanan berupa  aktivitas  pembelajaran  yang  sesuai  dengan  kegiatan  pembelajaran  di sekolah. 7 56 33 4 0
2 Fitur activity dan  topik  yang  disajikan  memberikan  informasi  yang  dapat diandalkan  dan  terpercaya.  Contoh:  Fitur activity menyajikan  materi  dan link bahan ajar terpercaya dari guru mata pelajaran terkait.
4 63 30 3 0
3 Fitur dan menu pada e-learning dapat dipelajari, dipahami dan digunakan dengan mudah. 13  54 30 3 0
4 Informasi pada setiap fitur e-learning dapat dipahami dan diakses dengan mudah.
Contoh: Terdapat informasi deadline pengumpulan tugas pada fitur notifikasi di timeline e-learning yang dapat dilihat dengan mudah.
14  52 26 2 6 RK = (38∗5)+(225∗4)+(119∗3)+(12∗2)+(6∗1)
4∗100
RK = 1477 400 = 3,69
Hasil  perhitungan  pada  variable  ini  memperoleh  hasil  dengan  nilai  3,69.  Hasil  berdasarkan  Tabel  tingkat pengukuran kualitas dan kepuasan pengguna menurut Kaplan dan Norton nilai 3,69 termasuk kedalam kategori Baik.

## 3.3 Pengujian Teknik Equivalence Partitioning
Pengujian dilakukan terhadap beberapa menu dan inputan yang ada di sistem e-learning SMA N 2 Tabanan. Pengujian perlu  dilakukan  langsung  terhadap  sistem  untuk  melihat  dan  menilai  fungsionalitas  sistem.  Pengujian  memberikan gambaran  terhadap  sistem  dan  dapat  mempelajari  isi  dari  sistem  secara  menyeluruh,  sehingga  dapat  memberikan rekomendasi yang sesuai.
Kadek  Kusuma  Dewi,  Pengukuran  Kualitas  E-Learning  LMS  Moodle  dengan  Metode  PIECES  Framework  dan

## Equivalence Partitioning
Table 11. Hasil Pengujian Equivalence Partitioning No Pengujian Jumlah Task Skenario Keterangan 1 Pengujian Task Skenario Login 5 Valid 2 Pengujian Task Skenario Mengakses Kelas Belajar Mengajar 5 Valid 3 Pengujian Task Skenario Input Private File 3 Valid 4 Pengujian Task Skenario Input Tugas ( Assignment ) 3 Valid 5 Pengujian Task Skenario Melakukan Absensi 4 Valid 6 Pengujian Task Skenario Melakukan Absensi ( Attendance) 3 Valid 7 Pengujian Task Skenario Fitur Calendar 2 Valid 8 Pengujian Task Skenario Membuat Announcements 2 Valid 9 Pengujian Task Skenario Membuat Activity pada Topic 5 Valid 10 Pengujian Task Skenario Membuat Form Absensi 1 Valid
Perhitungan efektivitas digunakan untuk menghitung kesesuaian hasil dari pengujian skenario dengan hasil yang diharapkan. Perhitungan efektivitas dapat dilihat sebagai berikut.
%𝐸𝑓𝑒𝑘𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑎𝑠𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑇𝑎𝑠𝑘 𝑆𝑘𝑒𝑛𝑎𝑟𝑖𝑜 𝑥 100%
%𝐸𝑓𝑒𝑘𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 = 33 33 𝑥 100%
%𝐸𝑓𝑒𝑘𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 =  100 (Sangat Sesuai)
Berdasarkan  hasil  perhitungan  presentase  efektivitas  kesesuaian  dari  pengujian Equivalence  Partitioning , didapatkan hasil efektivitas sebesar 100%. Hasil tersebut membuktikan bahwa keseluruhan pengujian kegunaan atau fitur dari sistem yang berjalan sudah efektif dan sesuai dengan skenario yang dibuat.

## 3.4 Pengujian dengan Pingdom Tools
Pengujian  menggunakan  tools  Pingdom  juga  dilakukan  untuk  mengukur  kinerja  dari  sistem e-learning .  Berikut  hasil pengujian Pingdom tools .
Gambar 2. Hasil Pengujian Performance dengan Pingdom Tools
Hasil menunjukan performance grade berada pada nilai 87 dengan nilai B dimana hasil tersebut sudah termasuk baik. Load Time atau waktu memuat suatu halaman menunjukan masih diatas 5 detik yang menunjukan respon time dari e-learning belum maksimal [19]. Response time mengacu pada seberapa cepat suatu sistem/aplikasi dapat merespon suatu aksi. Misalnya, halaman Web harus bisa tampil kurang dari lima detik  [19]. Page size sebesar 2,9 MB dengan request sebanyak 32.

## 3.5 Hasil Analisis dan Pembahasan
a. Pengukuran Framework PIECES memperoleh hasil pengukuran dengan rata-rata diatas 3,0. Rentang nilai antara 3,09 dengan kategori Cukup hingga 3,88 dengan kategori indikator mencapai hasil Baik.
b. Equivalence Partitioning dilakukan dengan 10 pengujian dan 33 skenario didalamnya. Hasil pengujian 33 skenario memperoleh hasil kesesuaian pengujian 100% dengan keterangan Sangat Sesuai.
c. Pengujian  Pingdom  tools  mendukung  hasil  dari Framework PIECES.  Indikator performance memperoleh  hasil  87 dengan grade baik . Hasil Pingdom tools dari indikator load time memperoleh waktu kecepatan sebesar 5,04 Sekon mendukung hasil pengukuran PIECES pada indikator respon time dan throughput dengan kategori Cukup. d. Equivalence  Partitioning dilakukan  untuk  menguji  fungsionalitas  secara  menyeluruh.  Hasil  pengujian  dilakukan terpisah  untuk  membandingkan  hasil  pengukuran  dengan  kuesioner  PIECES Framework .  Pengujian  memberikan gambaran  terhadap  sistem  dan  dapat  mempelajari  isi  dari  sistem  secara  menyeluruh,  sehingga  dapat  memberikan rekomendasi  yang  sesuai.  Hasil  menunjukan  bahwa  pengujian Equivalence  Partitioning sesuai  dengan  hasil pengukuran dari indikator dan variabel PIECES secara menyeluruh terutama pada bagian fungsionalitas sistem.
e. Variabel  PIECES  yang  memperoleh  nilai  dibawah  3,40  adalah  variabel Efficiency sehingga  akan  diberikan rekomendasi  peningkatan.  Indikator  PIECES  yang  memperoleh  nilai  dibawah  3,40  akan  diberikan  rekomendasi peningkatan. Hasil dari indikator yang memerlukan rekomendasi adalah sebagai berikut.
Kadek  Kusuma  Dewi,  Pengukuran  Kualitas  E-Learning  LMS  Moodle  dengan  Metode  PIECES  Framework  dan

## Equivalence Partitioning
Table 12. Indikator Prioritas Rekomendasi
No Indikator Hasil Keterangan 1 Respon Time 3,09 Cukup 2 Throughput 3,28 Cukup 3 Kelengkapan 3,21 Cukup 4 Penyajian Informasi 3,36 Cukup 5 Fleksibilitas Data 3,17 Cukup 6 Usabilitas 3,28 Cukup

## 3.6 Rekomendasi Peningkatan
Rekomendasi diberikan berdasarkan kekurangan dari masing-masing indikator dan dari validasi staff IT Pengelola LMS SMAN 2 Tabanan serta beberapa acuan dalam jurnal terkait. Rekomendasi indikator Respon time dan throughput secara singkat  antara  lain  adalah  menambah Bandwidth ,  menambahkan access  point di  setiap  kelas,  memperkecil  resolusi gambar ataupun video, menempatkan router di tempat terbuka, memperbarui router, gateway , dan perangkat ke standar Wi-Fi 6 terbaru, mengelola cache secara rutin dan menginstal Moodle pada VPS. Rekomendasi indikator kelengkapan dapat dilakukan dengan menambah plug in Kaltura Video Package . Guru dapat menggunggah video secara langsung dan siswa  juga  dapat  langsung  menonton  atau  mendownload  video  tersebut.  Rekomendasi  indikator  penyajian  informasi antara lain menyediakan informasi yang lengkap, tepat, dan up to date , meningkatkan kredibilitas Informasi dan pelatihan penyajian informasi kepada para guru. Rekomendasi indikator fleksibilitas data yang dapat disarankan yaitu kemudahan dalam  mengakses  data  bergantung  pada  kecepatan  akses  dari  sistem e-learning sehingga  sangat  diperlukan  dalam meningkatkan Bandwidth .  Dapat  pula  dengan  memanfaatkan  fitur  untuk  mendownload  maupun  menonton  video menggunakan browser dan memperkecil resolusi file.
Rekomendasi Variabel Efficiency dan Indikator Usabilitas dan Variabel Efisiensi dapat dilakukan dengan dua cara yaitu engoptimalan Fitur Grup dan Diskusi, Fitur grup sudah terdapat pada LMS Moodle namun belum digunakan dengan baik  oleh  para  guru  dan  siswa.  Penyuluhan  dapat  diberikan  terkait  dengan  penggunaan  grup  atau  forum  ini  sehingga penggunaanya dapat lebih optimal. Penambahan plugin telegram untuk forum dan notifikasi dari setiap aktifitas. Plugin telegram berguna untuk mengaktifkan diskusi melalui telegram dan mendapatkan notifikasi langsung melalui smartphone. Plugin ini berguna agar siswa mendapatkan peringatan di ponselnya serta diskusi melalui telegram.

## 4. KESIMPULAN
Pengukuran  kualitas  LMS  SMA  Negeri  2  Tabanan  menggunakan  Framework  PIECES  dan  Teknik Equivalence Partitioning untuk menilai tingkat kualitas sistem setelah diimplementasi dan kepuasan dari para pengguna yaitu siswa dan guru SMA Negeri 2 Tabanan.  Hasil pengukuran dengan menghitung rata-rata tingkat kualitas dari tiap indikator dan variabel. Hasil dari  masing-masing  variabel  yaitu variabel Performance memperoleh hasil 3,48 dengan kategori  Baik, Information  and  data memperoleh  hasil  3,47  dengan  kategori  Baik,  variabel Economy memperoleh  hasi  3,68  dengan kategori  Baik,  variabel Control  and  Security memperoleh  hasil  3,73  dengan  kategori  Baik,  variabel Efficiency memperoleh  hasil  3,34  dengan  kategori  Cukup,  dan  variabel  service  memperoleh  hasil  3,69  dengan  kategori  Baik. Keseluruhan  variabel  memperoleh  hasil  dengan  rentang  nilai  dengan  kategori  Cukup  dan  Baik.  Pengujian e-learning menggunakan Teknik Equivalence Partitioning dilakukan dengan menguji skenario sebanyak 10 kegiatan dengan total 33 skenario. Efektivitas dari hasil kesesuaian pengujian dengan hasil yang diharapakan memperoleh presentase sebesar 100% telah sesuai. Hasil pengujian dengan Pingdom tools menunjukan nilai performance sebesar 87 dan sudah termasuk pada grade Baik. Rekomendasi peningkatan diberikan terhadap hasil kualitas yang memperoleh nilai dibawah 3,40 yang termasuk kedalam kategori cukupyaitu Variabel Efficiency. Rekomendasi diberikan berdasarkan validasi kekurangan dari masing-masing indikator oleh staff IT SMAN 2 Tabanan dan jurnal terkait .

## REFERENCES
[1] N. E. Sari, Rizkyta Yolanda, “Analisis Kepuasan Pengguna Google Classroom Menggunakan PIECES Framework (Studi Kasus: Prodi Sistem Informasi UIN Jakarta),” J. Nas. Inform. dan Teknol. , vol. 5, no. 2, pp. 308–3`13, 2021.
[2] K. Sara, F. L. Witi, and Anastasia Mude, “Implementasi E-Learning Berbasis Moodle di Masa Pandemi Covid 19,” J. Adm. Educ. Manag. , vol. 3, no. 2, pp. 181–189, 2020.
[3] P. L. Lokapitasari Belluano, I. Indrawati, H. Harlinda, F. A. . Tuasamu, and D. Lantara, “Analisis Tingkat Kepuasan Pengguna Sistem  Informasi  Perpustakaan  Menggunakan  Pieces  Framework,” Ilk.  J.  Ilm. ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  118–128,  2019,  doi: 10.33096/ilkom.v11i2.398.118-128.
[4] A. V. E. Reynata, “Penerapan Youtube Sebagai Media Baru Dalam Komunikasi Massa,” …  J. Ilm. Ilmu Komun. , 2022, [Online]. Available:
https://komunikologi.esaunggul.ac.id/index.php/KM/article/view/514%0Ahttps://komunikologi.esaunggul.ac.id/index.php/KM/ article/download/514/254.
[5] Nanda  Kinanti  Amelia  Putri  and  A.  D.  Indriyanti,  “Penerapan  PIECES  Framework  sebagai  Evaluasi  Tingkat  Kepuasan Mahasiswa  terhadap  Penggunaan  Sistem  Informasi  Akademik  Terpadu  (SIAKADU)  pada  Universitas  Negeri  Surabaya,” J. Emerg. Inf. Syst. Bus. Intell. , vol. 02, no. 01, pp. 78–84, 2021, [Online]. Available: https://siakadu.unesa.ac.id.
[6] A. Amalia, S. W. Putri Hamidah, and T. Kristanto, “Pengujian Black Box Menggunakan Teknik Equivalence Partitions Pada
Kadek  Kusuma  Dewi,  Pengukuran  Kualitas  E-Learning  LMS  Moodle  dengan  Metode  PIECES  Framework  dan Equivalence Partitioning
Aplikasi  E-Learning  Berbasis  Web,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  269–274,  2021,  doi: 10.47065/bits.v3i3.1062.
[7] F. Yusup, “Uji Validitas dan Reliabilitas Instrumen Penelitian Kuantitatif,” J. Tarb. J. Ilm. Kependidikan , vol. 7, no. 1, pp. 17– 23, 2018, doi: 10.21831/jorpres.v13i1.12884.
[8] I.  Dwi  and  W.  Suryono,  “ANALISIS  KUALITAS  PELAYANAN  DENGAN  METODA  IMPORTANCE  PERFOMANCE ANALYSIS ( IPA ) PADA BUS TRANSJAKARTA,” pp. 1–20, 2020.
[9] T.  D.  Y.  Syahputri,  D.  P.  Githa,  and  I.  P.  A.  E.  Pratama,  “E-Readiness  of  Integrated  Information  Systems  Using  STOPE Framework in Udayana University,” J. Ilm. Merpati (Menara Penelit. Akad. Teknol. Informasi) , vol. 9, no. 1, p. 13, 2021, doi: 10.24843/jim.2021.v09.i01.p02.
[10]  I Made Sukarsa et al. , “Evaluation of E-Government Maturity Models in Sub-District Public Services in Indonesia Using the SPBE  Framework,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  243–253,  2020,  doi: 10.29207/resti.v4i2.1825.
[11]  R.  Muliansah  and  C.  Budihartanti,  “Analisa  Pemanfaatan  e-Puskesmas  di  Loket  Pendaftaran  pada  Puskesmas  Kecamatan Pademangan dengan Metode PIECES,” J. Comput. Sci. Eng. , vol. 1, no. 1, pp. 17–29, 2020, doi: 10.36596/jcse.v1i1.22.
[12]  D. W. T. Putra, H. Bulkis, P. Mandarani, and A. Syahrani, “Metode Pieces Dalam Mengukur Tingkat Kepuasan Pengguna Portal Akademik,” J. Sains dan Teknol. J. Keilmuan dan Apl. Teknol. Ind. , vol. 21, no. 1, p. 50, 2021, doi: 10.36275/stsp.v21i1.360.
[13]  A. A. A. Putra, A. Anshary, and P. N. Rosanti, “Analysis of Satisfaction User Integrated Hindu System with Pieces Framework Method  in  Central  Sulawesi,” Int.  J.  Grad.  Res.  Rev ,  vol.  6,  no.  3,  pp.  124–130,  2020,  [Online].  Available: http://ijgrr.org/vol_6/Putra_et_al._6.3.pdf.
[14]  W. B. Wahyu, I. M. Candiasa, and S. Sariyasa, “Evaluasi Sistem Informasi Dosen pada ITB Stikom Bali Menggunakan Metode PIECES (Performance Information Economics Control Efficiency and Service),” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 10, no. 3, p. 123, 2021, doi: 10.23887/janapati.v10i3.34973.
[15]  R. Pramudita, “Pengujian Black Box pada Aplikasi Ecampus Menggunakan Metode Equivalence Partitioning,” INFORMATICS Educ. Prof.  J. Informatics , vol. 4, no. 2, p. 193, 2020, doi: 10.51211/itbi.v4i2.1347.
[16]  Suliman, “Analisis Performa Website Universitas Teuku Umar Dan Universitas Samudera Menggunakan Pingdom Tools Dan Gtmetrix,” Simkom , vol. 5, no. 1, pp. 24–32, 2020, doi: 10.51717/simkom.v5i1.47.
[17]  S. S. Husna, M. Fadli, and D. Hajar, “Rancang Bangun Sistem Pemesanan Tiket Bus Berbasis Mobile Dengan Metode PIECES,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 3, pp. 611–620, 2018, doi: 10.29207/resti.v2i3.507.
[18]  M. A. A. M. dan Camelia Verahastuti, “Audit Manajemen Atas Pengelolaan Piutang Usaha Pada Pt. Pelabuhan Indonesia Iv (Persero) Cabang Samarinda,” Dedikasi , vol. 21, no. 2, p. 15, 2020, doi: 10.31293/ddk.v21i2.5001.
[19]  M. Arman, “Analisa Kinerja Web Server E-learning Menggunakan Apache Benchmark dan Httperf,” J. Integr. , vol. 8, no. 2, pp. 93–100, 2016, [Online]. Available: https://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JI/article/view/35.