## UJI KUALITAS PERANGKAT LUNAK APLIKASI MOBILE SMART DESA BERDASARKAN DROMEY MODEL MENGGUNAKAN METODE PERHITUNGAN PROFILE MATCHING
Ageng Puji Pangestu, Agitha Rizky Aldiansyah*, Rani Purbaningtyas, Sholihah Ayu Wulandari Teknik Informatika, Politeknik Negeri Jember
Jl. Mastrip, Krajan Timur, Sumbersari, Kec. Sumbersari, Kabupaten Jember, Jawa Timur 68121 e41221811@student.polije.ac.id

## ABSTRAK
Perkembangan  teknologi  informasi  kian  hari  makin  pesat tak terbendung.  Hal  ini  memaksa  publik  untuk cakap  dalam  berteknologi.  Aplikasi  Mobile  SmartDesa  di  Desa  Sidokerto  memudahkan  masyarakatnya, misalnya  layanan  informasi,  layanan  pengaduan,  dan  lainnya.  Namun  dalam  penggunaan  Aplikasi  Mobile SmartDesa  tersebut  pasti  memiliki  kendala  sistem  atau  yang  dinamakan  bug.  Studi  ini  menguji  kualitas  dari Aplikasi  Mobile  SmartDesa  untuk  mengumpulkan  data  identifikasi.  Tujuannya  adalah  mengukur  kualitas platform  dengan  model  Dromey  dan  menggunakan  metode  pengukuran  profile  matching  yaitu  metode pengambilan keputusan dengan asumsi variabel prediktor ideal untuk subyek yang diteliti. Dari hasil penelitian Aplikasi SmartDesa Desa Sidokerto mencapai kualitas 4,88 "Responden Puas" "Baik" menurut Model Dromey. Cukup layak digunakan dan optimal dalam pelayanan desa.
Kata kunci :  Aplikasi Mobile, Dromey Model, Profile Matching

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  kian  hari makin pesat tak terbendung. Hal  ini  memaksa publik untuk  cakap  dalam  berteknologi.  Dalam  era  ini, semua  sektor  memerlukan  teknologi  sebagai  sarana dalam memberikan informasi dan menerima informasi.  Informasi  dapat  diartikan  sebagai  data yang telah diolah  menjadi suatu bentuk yang penting bagi  si  penerima  dan  mempunyai  nilai  yang  nyata yang  dapat  dirasakan  dalam  keputusan-keputusan yang  sekarang  atau  keputusan-keputusan  yang  akan datang  [1].  Dalam  hal  ini,  sistem  informasi merupakan  gabungan  antara  bahasa  pemrograman yang  didukung  dengan  sistem  basis  data  [2].  Maka dari  itu  diperlukan  suatu  sistem  informasi  yang efektif dan efisien yang dapat membantu meningkatkan  kinerja,  produktivitas,  dan  keamanan dalam  berbagai  bidang.  Hal  itu  bisa  dijawab  dengan pengimplementasian  sistem  informasi  dalam  bentuk aplikasi  mobile.  Aplikasi  mobile  adalah  sebuah aplikasi  yang  memungkinkan  untuk  melakukan mobilitas  dengan  menggunakan  perlengkapan  seperti PDA, telepon seluler atau handphone [3].
Seperti  yang  disebutkan  sebelumnya,  bahwa semua  sektor  memerlukan  sistem  informasi  untuk menunjang kegiatannya. Sektor tersebut salah satunya adalah  layanan  pemerintahan.  Desa  sebagai  unit pemerintahan  terendah  dalam  struktur  pemerintahan Indonesia  juga  memerlukan pembaharuan dan adopsi terhadap  perkembangan  teknologi  informasi  [4][5]. Salah satu desa tersebut adalah Desa Sidokerto, yang berada  di  Kecamatan  Buduran,  Kabupaten  Sidoarjo. Desa  tersebut  perlu  pembaharuan  sistem  informasi berupa  layanan  publik  berbasis  aplikasi  mobile. Pembaharuan  sistem  informasi  berupa  aplikasi mobile tersebut  dirasa tepat, karena masyarakat Desa
Sidokerto  minimal  dalam  satu  rumah  memiliki sebuah handphone.
Aplikasi  mobile  SmartDesa  menjadi  jawaban dalam pelayanan informasi masyarakat Desa Sidokerto.  Smart  Village  atau  secara  harfiah  Desa Cerdas,  merupakan  suatu  konsep  pengembangan, penerapan dan implementasi teknologi yang diterapkan untuk suatu wilayah (khususnya pedesaan) sebagai  sebuah  interaksi  yang  kompleks  di  antara berbagai  sistem  yang  ada  didalamnya  [6].  Aplikasi SmartDesa tersebut berisi pelayanan informasi terkait berita  terkini,  pelayanan  administrasi  masyarakat, destinasi wisata, bahkan masyarakat dapat memberikan  aduan  terkait  kebutuhan  mereka.  Ini dilakukan untuk memudahkan masyarakat desa dalam menjawab kebutuhan mereka.
Namun  dalam  penggunaan  Aplikasi  tersebut, pasti  memiliki  kendala  sistem  atau  yang  dinamakan bug.  Bug  adalah  kerusakan  yang  terjadi  pada perangkat  lunak  yang  tidak  sesuai  dengan  kebutuhan perangkat lunak [7]. Untuk menghindari bug tersebut yang  dapat  mengganggu  kinerja  perangkat  lunak, diperlukan  sebuah  pengujian.  Dalam  melakukan pengujian,  dibutuhkan  sebuah  Model  pengujian. Salah  satu  model  untuk  pengujian  bug  perangkat lunak  adalah  model  dromey.  Dromey  Model  adalah model  rekayasa  perangkat  lunak  yang  mengukur kompleksitas  dan  tingkat  abstraksi  program  dengan fokus pada jumlah entitas dan hubungan di dalamnya. Oleh  karena  itu,  model  dromey  ini  bisa  menjadi model  untuk  pengujian  aplikasi  mobile  SmartDesa untuk  mengetahui  bug-bug  yang  terjadi  dalam  suatu sistem perangkat lunak. Maka dari itu, tujuan penulis disini  adalah  menggunakan  model  dromey  untuk menguji Aplikasi Mobile Smartdesa.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Aplikasi Mobile
Aplikasi  mobile  adalah  aplikasi  yang  telah dirancang  khusus  untuk  platform  mobile  (misalnya iOS, android, atau windows mobile). Aplikasi Mobile juga  biasa  disebut  dengan  mobile  apps,  yaitu  istilah yang  digunakan  untuk  medeskripsikan  aplikasi internet  yang  berjalan  pada  smartphone  atau  piranti mobile  lainnya.  Aplikasi  mobile  biasanya  membantu para  penggunanya  untuk  terkoneksi  dengan  layanan internet  yang  biasa.  diakses  pada  PC  atau mempermudah  mereka  untuk  menggunakan  aplikasi internet pada piranti yang bisa dibawa [8].

## 2.2. Dromey Model
Dalam  menentukan  kualitas  sebuah  sistem informasi  pada  penelitian  ini  mengacu  pada  teori Dromey.  Biasa  dikenal  dengan  istilah  Dromey’s Quality  Model. Model  ini  menekankan pada evaluasi kualitas  suatu  perangkat  lunak  dengan  perangkat lunak  lainnya. Ini  membantu untuk mengetahui cacat jika  ada,  dan  juga  untuk  menunjukkan  faktor-faktor yang  menyebabkan  cacat  tersebut.  Model  ini dirancang  berdasarkan  hubungan  yang  ada  antara properti  perangkat  lunak  dan  atribut  kualitasnya. Kategori  Correctness  mencakup  fungsionalitas  dan keandalan.  Kategori  internal  meliputi  rawatan, efisiensi. Kategori Contextual mencakup penggunaan kembali  dan  portabilitas.  Kategori  Descriptive mencakup kegunaan [9]:
Gambar 1. Karakteristik model dromey
a. Correctness (Ketepatan):
 Fokus  pada  fungsionalitas  dan  keandalan produk.
 Menekankan  bahwa  produk  harus  bekerja sesuai  dengan  spesifikasi  dan  kebutuhan pengguna.
 Kualitas  diukur  berdasarkan  seberapa  baik produk  memenuhi  tujuan  fungsional  dan operasionalnya.
b. Internal (Internalisasi):
 Menilai keberlanjutan, efisiensi, dan keandalan dari perspektif desain internal.
 Mengukur  seberapa  baik  arsitektur  internal mendukung perubahan dan peningkatan.
 Efisiensi  dalam  penggunaan  sumber  daya juga menjadi faktor penting.
c. Conceptual (Konseptual):
 Mengevaluasi  keberlanjutan,  reusabilitas, portabilitas,  dan  keandalan  pada  tingkat konsep.
 Fokus  pada  fleksibilitas  desain  untuk mendukung adaptasi dengan berbagai platform atau lingkungan.
 Reusabilitas  kode  menjadi  pertimbangan utama untuk meningkatkan efisiensi pengembangan.
d. Descriptive (Deskriptif):
 Sama  seperti  Conceptual  dalam  hal  aspek kualitas yang dievaluasi.
 Mungkin  menekankan  dokumentasi  yang jelas  dan  komprehensif  untuk  mendukung pemahaman produk.

## 2.3. Profile Matching
Profile Matching adalah proses membandingkan kompetensi  individu  dengan  kompetensi  yang dibutuhkan  dalam  suatu  jabatan  untuk  mengetahui perbedaan  antara  keduanya,  yang  sering  disebut sebagai  "gap"[10].  Secara  umum,  dalam  proses profile matching, dilakukan perbandingan antara nilai aktual dari profil individu yang sedang dinilai dengan nilai  profil  yang  diharapkan  untuk  jabatan  yang bersangkutan. Dengan demikian, kita dapat mengidentifikasi perbedaan kompetensi antara keduanya,  yang  biasa  disebut  sebagai  "GAP". Semakin  kecil  perbedaan  atau  GAP  yang  dihasilkan, semakin  besar  bobot  nilai  yang  diberikan  dalam proses evaluasi[11].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Objek Penelitian
Dalam penelitian ini, objek penelitiannya adalah perangkat  lunak  aplikasi  SmartDesa  yang  digunakan di  Desa  Sidokerto  yang  berada  di  Kecamatan Buduran, Kabupaten Sidoarjo, Jawa Timur.

## 3.2. Teknik Analisis Data
Dengan  menggunakan  skala  Likert,  variabel yang  akan  diukur  diuraikan  menjadi  dimensi.  Setiap dimensi kemudian dipecah menjadi sub-variabel, dan setiap  sub-variabel  dijabarkan  lagi  menjadi  indikator yang  dapat  diukur.  Indikator  yang  terukur  ini kemudian  dapat  menjadi  dasar  untuk  merumuskan item  instrumen  berupa  pertanyaan  atau  pernyataan yang  harus  dijawab  oleh  responden[12].  Setiap jawaban  dihubungkan  dengan  bentuk  pertanyaan sikap  yang  diungkapkan  dengan  kata-kata  sebagai berikut:
Sangat Setuju = 5 Setuju = 4 Kurang Setuju = 3 Tidak Setuju = 2 Sangat Tidak Setuju = 1
Untuk  mengambil  keputusan  apakah  suatu  sistem dapat  dikembangkan,  dilanjutkan  atau  dihentikan dapat  dilakukan  dengan  cara  uji  kelayakan  dengan cara menghitung skor sesuai yang dibagi dengan skor. Dari  hasil  perhitungan  yang  didapat  dibandingkan dengan  skala  konversi  nilai  untuk  dinyatakan  sangat baik, baik, cukup buruk, atau sangat buruk [13].
Tabel 1. Kriteria Skor No Jumlah Skor Kriteria 1. 5,00 – 6,00 Sangat Baik 2. 4,00 –  5,00 Baik 3. 3,00 – 4,00 Cukup 4. 2,00 –  3,00 Buruk 5. 0 –  2,00 Sangat Buruk 3.3. Menentukan Nilai Faktor dan Bobot Indikator
Dalam pengujian perangkat lunak menggunakan Dromey,  Nilai  Faktor  merujuk  pada  nilai-nilai  yang diukur atau diamati dari berbagai aspek atau indikator yang relevan dengan pengujian perangkat lunak. Nilai ini  terbagi  menjadi  dua  kategori,  yaitu  Faktor  Inti (Core  Factor)  dan  Faktor  Sekunder  (Secondary Factor).
 Core  Factor  (CF):  Ini  merupakan  faktor-faktor yang  dianggap  kritis  atau  utama  dalam  menilai kualitas perangkat lunak.
 Secondary  Factor  (SF):  Ini  adalah  faktor-faktor yang  mungkin  tidak  seberat  faktor  inti,  tetapi tetap  mempengaruhi  kualitas  perangkat  lunak secara keseluruhan.
Bobot indikator mengacu pada tingkat kepentingan  relatif dari setiap  faktor dalam penilaian atau  pengujian  perangkat  lunak.  Bobot  indikator biasanya  dituliskan  dalam  persentase  untuk  tiap indikator,  yang  jika  dijumlahkan  totalnya  menjadi 100%.  Untuk  kasus  ini,  saya  menggunakan  bobot sebagai berikut:
𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 = 30% + 20% + 25% + 25% = 100%

## 3.4. Menentukan Nilai Standar
Pemberian  nilai  standar  merujuk  pada  proses memberikan  nilai  numerik  atau  skor  pada  setiap faktor yang dievaluasi dalam profil kualitas perangkat lunak.  Nilai-nilai  standar  ini  digunakan  sebagai  titik referensi  untuk  membandingkan  profil  kualitas perangkat  lunak  yang  diuji  dengan  standar  atau kebutuhan yang diinginkan.
Tabel 2. Nilai Faktor
Nilai Standar Core Factor Secondary Factor 5 4

## 3.5. Mengumpulkan Nilai Responden
Dalam penelitian ini, akan disediakan kuesioner kepada  responden  dengan  satu  pertanyaan  untuk setiap  subindikator,  menggunakan  opsi  jawaban berdasarkan  skala  Likert.  Setiap  jawaban  akan  diberi nilai  dari  1  hingga  5.  Kami  menggunakan  total  10 Responden untuk memberikan jawaban.

## 3.6. Menghitung Selisis (Gap) dan Bobot
Setelah  mengumpulkan  nilai  dari  responden, hasilnya akan dihitung selisihnya menggunakan gap
Gap = Nilai Responden – Nilai Standar
Serta diberikan bobot nilai sesuai tabel dibawah ini:
Tabel 3. Bobot Nilai Selisih Bobot Nilai Keterangan 0 6 Nilai responden sesuai dengan kriteria 1 5 Nilai responden lebih 1 poin -1 4 Nilai responden kurang 1 poin -2 3 Nilai responden kurang 2 poin -3 2 Nilai responden kurang 3 poin -4 1 Nilai responden kurang 4 poin

## 3.7. Menghitung Nilai Indikator
Perhitungan Core Factor dan Secondary Factor
𝑁𝐶𝐹 = ∑𝑁𝐶 ∑𝐼𝐶 Keterangan : NCF = Nilai rata-rata core factor IC = Jumlah item core factor NC = Jumlah total nilai core factor

## 𝑁𝑆𝐹 = ∑𝑁𝑆
∑𝑆 Keterangan : NSF = Nilai rata-rata secondary factor IS = Jumlah item secondary factor NS = Jumlah total nilai secondary factor

## 3.8. Nilai Total Factor
Setelah menghitung NCF dan NSF untuk semua indikator,  akan  dihitung  nilai  total    factor menggunakan rumus dibawah ini.
Nilai total factor = 60%.NCF + 40%.NSF
Persentase dapat disesuaikan kebutuhan, dengan tetap memprioritaskan    core  factor  daripada  secondary factor.

## 3.9. Menghitung Nilai Total
Setelah  didapatkan  nilai  total  faktor  dari  setiap responden,  akan  dihitung  nilai  keseluruhan  dari  tiap responden menggunakan rumus dibawah ini :
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 (𝑁𝑇) = (𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑖 ∗ 𝑁𝑇 𝑖 ) + (𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑖 ∗ 𝑁𝑇 𝑖 ) + ⋯ 𝑛

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Menentukan Nilai Factor dan Bobot
Setelah mengumpulkan semua sub Indikator dari Dromey,  akan  ditentukan  Nilai  faktornya  masing- masing.  Tiap  Indikator  harus  memiliki  minimal  satu (1)  Core  Factor  (CF)  dan  Secondary  Factor  (SF). Untuk  tiap  indikator  juga  akan  diberikan  bobot masing-masing  yang,  saat  dijumlahkan,  hasilnya harus  100%.  Semua  data  tersebut  ditampilkan  dalam Tabel di bawah ini.

## Tabel 4. Nilai Faktor dan Bobot
No. Sub Indikator Prioritas Indikator bobot 1 Functionability CF Corretness 30% 2 Reliability SF 3 Maintainability CF Internal 20% 4 Efficiency SF 5 Reliability SF 6 Maintainability SF Contextual 25% 7 Reusability CF 8 Portability SF 9 Reliability SF 10 Maintainability SF Descriptive 25% 11 Reusability SF 12 Portability SF 13 Usability CF

## 4.2. Menentukan Nilai Standar
Setelah  melakukan  penentuan  nilai  faktor  dan bobot  yang  sesuai,  langkah  berikutnya  adalah menetapkan  nilai  standar  pada  setiap  sub-indikator sesuai  dengan  parameter  yang  telah  ditetapkan sebelumnya.  Dengan  demikian,  proses  pengukuran dan evaluasi dapat dilakukan dengan  lebih tepat  dan efisien.
Tabel 5. Nilai Standar
No. Sub Indikator Prioritas Nilai Standar Indikator bobot 1 Functionability CF 5 Corretness 30% 2 Reliability SF 4 3 Maintainability CF 5 Internal 20% 4 Efficiency SF 4 5 Reliability SF 4 6 Maintainability SF 4 Contextual 25% 7 Reusability CF 5 8 Portability SF 4 9 Reliability SF 4 10 Maintainability SF 4 Descriptive 25% 11 Reusability SF 4 12 Portability SF 4 13 Usability CF 5

## 4.3. Hasil Nilai Responden
Hasil  dari  pengisian  kuesioner  oleh  sepuluh responden  telah  direkam  dan  ditampilkan  dalam tabel  berikut,  di  mana  nilai-nilai  yang  diberikan berkisar  antara  1  hingga  5,  sesuai  dengan  skala
Likert  yang  telah  disusun  sebelumnya  untuk mengevaluasi berbagai aspek yang relevan. Tabel ini memberikan gambaran tentang persepsi dan pendapat responden terhadap subjek yang diteliti.
Tabel 6. Nilai Responden N o Respo nden Correctness Internal Contextual Descriptive Functiona bility (CF) Relia bility Maintain ability (CF) Effic iency Relia bility Mainta inabilit y Reusabi lity (CF) Porta bility Relia bility Mainta inabilit y Reus abilit y Porta bility Usabili ty (CF) 1 Respo nden 1 5 4 4 3 5 4 3 5 4 5 4 3 4 2 Respo nden 2 5 5 3 5 4 3 4 5 4 4 3 5 4 3 Respo nden 3 4 3 4 4 3 4 5 4 3 3 5 4 4 4 Respo nden 4 3 4 4 3 5 4 3 5 4 4 4 3 5 5 Respo nden 5 3 5 3 4 5 3 4 5 4 4 3 5 4 6 Respo nden 6 4 3 5 4 3 5 4 3 5 3 4 5 5 7 Respo nden 7 4 5 4 5 4 4 5 4 5 5 4 3 5 8 Respo nden 8 5 4 5 4 5 5 4 5 4 4 5 4 5 9 Respo nden 9 4 5 4 5 4 4 5 4 5 3 5 4 5 10 Respo nden 10 5 4 5 4 5 5 4 5 4 4 4 5 5
Selanjutnya  akan  dihitung  nilai  selisih  (Gap) dan  menentukan  bobot  nya  berdasarkan  selisih  pada tahapan selanjutnya.

## 4.4. Menghitung Selisih (Gap) dan Bobot
Dalam  langkah  menentukan  nilai  selisih menggunakan pendekatan persamaan Gap yang telah
dijelaskan pada bab sebelumnya, kita memanfaatkan metode  ini  untuk  mengevaluasi  perbedaan  antara respons  yang  diberikan  oleh  responden  dengan standar yang telah ditetapkan sebelumnya.
Tabel 7. Nilai Selisih
N o Respo nden Correctness Internal Contextual Descriptive Functiona bility (CF) Relia bility Maintain ability (CF) Effic iency Relia bility Mainta inabilit y Reusabi lity (CF) Porta bility Relia bility Mainta inabilit y Reus abilit y Porta bility Usabili ty (CF) 1 Respo nden 1 0 0 -1 -1 1 0 -2 1 0 1 0 -1 -1 2 Respo nden 2 0 1 -2 1 0 -1 -1 1 0 0 -1 1 -1 3 Respo nden 3 -1 -1 -1 0 -1 0 0 0 -1 -1 1 0 -1 4 Respo nden 4 -2 0 -1 -1 1 0 -2 1 0 0 0 -1 0 5 Respo nden 5 -2 1 -2 0 1 -1 -1 1 0 0 -1 1 -1 6 Respo nden 6 -1 -1 0 0 -1 1 -1 -1 1 -1 0 1 0 7 Respo nden 7 -1 1 -1 1 0 0 0 0 1 1 0 -1 0 8 Respo nden 8 0 0 0 0 1 1 -1 1 0 0 1 0 0 9 Respo nden 9 -1 1 -1 1 0 0 0 0 1 -1 1 0 0 10 Respo nden 10 0 0 0 0 1 1 -1 1 0 0 0 1 0
Langkah  berikutnya  adalah  menghitung  bobot nilai  berdasarkan  tabel  di  atas.  Nilai  selisih  dari responden  telah  dihitung  dan  akan  diberi  bobot sesuai  dengan  kriteria  yang  telah  ditetapkan sebelumnya.  Hal  ini  bertujuan  untuk  memberikan
penekanan  yang  sesuai  pada  setiap  perbedaan  yang diamati,  memungkinkan  identifikasi  area  yang memerlukan tindakan atau perbaikan lebih lanjut.
Tabel 8. Nilai Bobot N o Respo nden Correctness Internal Contextual Descriptive Functiona bility (CF) Relia bility Maintain ability (CF) Effic iency Relia bility Mainta inabilit y Reusabi lity (CF) Porta bility Relia bility Mainta inabilit y Reus abilit y Porta bility Usabili ty (CF) 1 Respo nden 1 6 6 4 4 5 6 3 5 6 5 6 4 4 2 Respo nden 2 6 5 3 5 6 4 4 5 6 6 4 5 4 3 Respo nden 3 4 4 4 6 4 6 6 6 4 4 5 6 4 4 Respo nden 4 3 6 4 4 5 6 3 5 6 6 6 4 6 5 Respo nden 5 3 5 3 6 5 4 4 5 6 6 4 5 4 6 Respo nden 6 4 4 6 6 4 5 4 4 5 4 6 5 6 7 Respo nden 7 4 5 4 5 6 6 6 6 5 5 6 4 6 8 Respo nden 8 6 6 6 6 5 5 4 5 6 6 5 6 6 9 Respo nden 9 4 5 4 5 6 6 6 6 5 4 5 6 6
N o Respo nden Correctness Internal Contextual Descriptive Functiona bility (CF) Relia bility Maintain ability (CF) Effic iency Relia bility Mainta inabilit y Reusabi lity (CF) Porta bility Relia bility Mainta inabilit y Reus abilit y Porta bility Usabili ty (CF) 10 Respo nden 10 6 6 6 6 5 5 4 5 6 6 6 5 6

## 4.5. Menghitung Nilai Indikator
Langkah  berikutnya  dalam  proses  adalah menghitung  nilai  NCF  (Nilai  Core  Factor)  dan  NSF (Nilai  Secondary  Factor)  menggunakan  rumus  yang telah  dijelaskan  sebelumnya.  Perhitungan  ini memungkinkan  kita  untuk  mengevaluasi  kontribusi
relatif  dari  faktor  inti  dan  faktor  sekunder  terhadap nilai keseluruhan indikator yang sedang dievaluasi. Contoh :
𝑁𝐶𝐹 𝑠𝑢𝑏 𝑆𝑒𝑐𝑢𝑟𝑖𝑡𝑦 = 6 1 = 6 Total nilai NCF:
Tabel 9. Nilai NCF
No. Nama Indikator nilai Dromey Correctness Internal Contextual Descriptive 1 Responden 1 6 4 3 4 2 Responden 2 6 3 4 4 3 Responden 3 4 4 6 4 4 Responden 4 3 4 3 6 5 Responden 5 3 3 4 4 6 Responden 6 4 6 4 6 7 Responden 7 4 4 6 6 8 Responden 8 6 6 4 6 9 Responden 9 4 4 6 6 10 Responden 10 6 6 4 6
Contoh :
𝑁𝑆𝐹 𝑠𝑢𝑏 𝑆𝑒𝑐𝑢𝑟𝑖𝑡𝑦 = 4 + 5 2 = 4,5 Total nilai NSF: Tabel 10. Nilai NSF No. Nama Indikator nilai Dromey Correctness Internal Contextual Descriptive 1 Responden 1 6 4,5 5,7 5 2 Responden 2 5 5,5 5 5 3 Responden 3 4 5 5,3 5 4 Responden 4 6 4,5 5,7 5,3 5 Responden 5 5 5,5 5 5 6 Responden 6 4 5 4,7 5 7 Responden 7 5 5,5 5,7 5 8 Responden 8 6 5,5 5,3 5,7 9 Responden 9 5 5,5 5,7 5 10 Responden 10 6 5,5 5,3 5,7
Untuk melanjutkan proses, kami akan melakukan  penghitungan  untuk  masing-masing indikator.  Pertama-tama,  kita  akan  menghitung  nilai NCF  (Nilai  Core  Factor)  dan  NSF  (Nilai  Secondary Factor)  untuk  setiap  indikator  menggunakan  rumus yang telah dijelaskan sebelumnya. Setelah mendapatkan  nilai  NCF  dan  NSF  untuk  masing- masing  indikator,  langkah  selanjutnya  adalah
menghitung nilai total faktornya dengan menggunakan rumus Nilai Total Factor.
Nilai total factor = 60%.NCF + 40%.NSF
Lakukan penghitungan untuk tiap indikator dan responden,  hasil  penghitungan  ditampilkan  pada tabel dibawah ini.
Tabel 11. Nilai Total Factor
No. Nama Indikator nilai Dromey Correctness Internal Contextual Descriptive 1 Responden 1 6 4,2 4,08 4,4 2 Responden 2 5,6 4 4,4 4,4 3 Responden 3 4 4,4 5,72 4,4
No. Nama Indikator nilai Dromey Correctness Internal Contextual Descriptive 4 Responden 4 4,2 4,2 4,08 5,72 5 Responden 5 3,8 4 4,4 4,4 6 Responden 6 4 5,6 4,28 5,6 7 Responden 7 4,4 4,6 5,88 5,6 8 Responden 8 6 5,8 4,52 5,88 9 Responden 9 4,4 4,6 5,88 5,6 10 Responden 10 6 5,8 4,52 5,88 4.6. Menghitung Nilai Total Langkah selanjutnya adalah melakukan penghitungan  nilai  total  dari  tiap  responden.  Ini dilakukan  dengan  mengalikan  nilai  bobot  dari  tabel sebelumnya  dengan  nilai  tiap  indikator  yang  telah dihitung  sebelumnya.  Dengan  demikian,  kita  dapat memperoleh  gambaran  yang  lebih  lengkap  tentang kontribusi  masing-masing  responden  terhadap  nilai keseluruhan.
Contoh : Nilai Total R1:
(30% ∗ 6) + (20% ∗ 4,2) + (25% ∗ 4,08) + (25% ∗ 4,4) = 4,75
Hasil  semua  perhitungan  yang  ditampilkan pada tabel dibawah ini.
Tabel 12. Nilai Total Keseluruhan No. Nama Total semua nilai Faktor Dromey 1 Responden 1 4,76 2 Responden 2 4,68 3 Responden 3 4,61 4 Responden 4 4,55 5 Responden 5 4,14 6 Responden 6 4,79 7 Responden 7 5,11 8 Responden 8 5,56 9 Responden 9 5,11 10 Responden 10 5,56

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Studi evaluasi kualitas aplikasi SmartDesa Desa Sidokerto  Kecamatan  Buduran  Kabupaten  Sidoarjo menggunakan  Model  Dromey  telah  dilakukan. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menilai  tingkat kualitas aplikasi tersebut berdasarkan empat indikator yang diusulkan oleh Model Dromey, yakni correctness,  internal,  contextual,  dan  descriptive. Dalam  penelitian  ini,  sejumlah  pertanyaan  diajukan kepada responden dengan  skala penilaian  lima poin, mulai  dari  sangat  setuju  (5)  hingga  sangat  tidak setuju  (1).  Hasil  evaluasi  tersebut  diharapkan  dapat memberikan gambaran yang komprehensif mengenai kepuasan  pengguna  terhadap  aplikasi  SmartDesa. Dalam  penelitian  ini,  metode  profile  matching digunakan untuk menghitung nilai dari 10 responden yang  mengisi  kuesioner  melalui  Google  Form. Pendekatan  ini  mengharuskan  perhitungan  selisih antara  bobot  yang  diinginkan  dan  total  nilai  yang diberikan  oleh  setiap  responden.  Dengan  demikian, dilakukan  analisis  untuk  menentukan  sejauh  mana
kesesuaian  profil  responden  dengan  kriteria  atau bobot  yang  diinginkan  dalam  penelitian  ini.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  uji  kualitas  Aplikasi Mobile  SmartDesa  berdasarkan  empat  karakteristik Model  Dromey  menghasilkan  rata-rata  nilai  sebagai berikut:
a. Correctness  (4.84):  Responden  merasa  puas dengan kinerja SmartDesa terkait fungsi, spesifikasi, dan operasionalnya.
b. Internal  (5.49):    Responden  puas  dengan  nilai desain  SmartDesa,  mencakup  faktor  arsitektural, dan efisiensi.
c. Contextual  (4.77):  Responden  merasa  puas dengan kinerja SmartDesa terkait keandalan, dan fleksibilitas deasin
d. Descriptive  (5.18):  Responden  puas  dengan  nilai dokumentasi SmartDesa.
Secara keseluruhan, nilai SmartDesa adalah 4.88 (BAIK), menunjukkan bahwa responden puas dengan layanan,  informasi,  dan  kinerja  sistem.  Menurut analisis  Model  Dromey,  penerapan  SmartDesa  di Desa  Sidokerto,  yang  berbasis  ponsel,  terbukti  baik, efektif,  dan  efisien  dalam  memenuhi  kebutuhan informasi masyarakat Desa Sidokerto.
Para penyedia layanan SmartDesa Desa Sidokerto  diharapkan  terus  memprioritaskan  aspek- aspek  penting  yang  ditawarkan  oleh  Model  Dromey, terutama dalam hal fungsi dan kemudahan pemeliharaan.  Oleh  karena  itu,  disarankan  untuk melakukan survei  secara berkala untuk mengevaluasi kinerja  dan  layanan  yang  diberikan  oleh  SmartDesa, dengan  tujuan  untuk  memahami  tingkat  kepuasan pengguna (masyarakat) terhadap penggunaan platform  tersebut.  Hal  ini  akan  memungkinkan SmartDesa  untuk  secara  cepat  menanggapi  umpan balik  dari  pengguna  dan  melakukan  perbaikan  yang diperlukan,  serta  mengurangi  risiko  terjadinya kesalahan  teknis  atau  kesalahan  manusia  saat menggunakan  sistem,  seperti  masalah  jaringan  yang lambat atau kebuntuan saat penggunaan sistem secara bersamaan.  Selain  itu,  penting  untuk  melakukan sosialisasi dan pelatihan singkat secara teratur kepada pengguna ketika terjadi perubahan atau pengembangan sistem, agar mereka dapat mengoperasikan platform dengan efektif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  K.  M.  Wibowo,  I.  Kanedi,  and  J.  Jumadi, “Sistem Informasi Geografis (SIG) Menentukan Lokasi  Pertambangan  Batu  Bara  Di  Provinsi Bengkulu  Berbasis  Website,” J. Media
Infotama , vol. 11, no. 1, pp. 223–260, 2021.
[2]  M. D. Ajie, “Sistem Informasi,” pp. 1–9.
[3]  S.  Surahman  and  E.  B.  Setiawan,  “Aplikasi Mobile  Driver  Online  Berbasis  Android  Untuk Perusahaan  Rental  Kendaraan,” J.  Ultim. InfoSys ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  35–42,  2017,  doi: 10.31937/si.v8i1.554.
[4]  B.  Said  and  E.  P.  Prasetyo,  “Layanan  e-  Surat Berbasis  Mobile  Application  di  Desa  Waru Barat  Pamekasan,” Semin. Nas. Inform. (semnasIF)Jurnal  Nas.  Inform.  Dan  Teknol. Jaringan) , vol. 4, no. 1, pp. 111–115.
[5]  Y.  R.  Prayogi,  F.  F.  Hardiansyah,  N. Ramadijanti,  A.  S.  Ahsan,  and  U.  Erifani, “Penerapan  Aplikasi  Pelayanan  Desa  Berbasis Mobile  Dengan  Konsep  Smart  Village  Di  Desa Pegantenan,  Kecamatan Pegantenan, Kabupaten Pamekasan.,” J. Pengabdi. Masy. Berkemajuan , vol. 4, no. November, pp. 646–652, 2020.
[6]  D. P. D. Andari, B. Irawan, and R. Latuconsina, “Perancangan Dan Implementasi Sistem
Manajemen Basis Data Pada Kantor Desa Untuk Menunjang  Desa  Cerdas  Berbasis  Web,” e- Proceeding  Eng. ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  4147–4153, 2017.
[7]  N. Fajri and S. Rochimah, “Memprediksi Waktu Memperbaiki Bug dari Laporan Bug
Menggunakan  Klasifikasi  Random  Forest,” J. Sist. DAN Inform. , pp. 156–164, 2016.
[8]  A.  Novianti,  “Literature  Review :  Analisis
Metodologi  Dan  Bidang  Penerarapan  Dalam Perancangan Aplikasi Mobile,” no. April, pp. 1– 6, 2022.
[9]  K.  Musa  and  J.  Alkhateeb,  “Quality  Model Based on Cots Quality Attributes,” Int. J. Softw. Eng.  Appl. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  1–8,  2013,  doi: 10.5121/ijsea.2013.4101.
[10]  A.  D.  Wahyudi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Seleksi Penerimaan Staff Administrasi Menggunakan  Metode  Profile  Matching,” J. Teknoinfo ,  vol.  10,  no.  2,  p.  44,  2016,  doi: 10.33365/jti.v10i2.13.
[11]  A.  Verdian  and  A.  Wantoro,  “Komparasi Metode Profile Matching Dengan Fuzzy Profile Matching  Pada  Pemilihan  Wakil  Kepala Sekolah,” J. Ilm. Media Sisfo , vol. 13, no. 2, pp.
97–105, 2019, doi: 10.33998/mediasisfo.2019.13.2.652.
[12]  S.  N.  Lailela  and  R.  S.  Kusumadiarti, “Pengukuran Kualitas Perangkat Lunak Aplikasi Sisfo_Nilai  Di  Politeknik  Piksi  Ganesha Berdasarkan Iso 9126,” J. E-Komtek , vol. 2, no. 2,  pp.  84–100,  2018,  doi:  10.37339/e- komtek.v2i2.96.
[13]  Amalia  Yunia  Rahmawati,  “PENGUKURAN KUALITAS  LAMAN  WEB  MAHASISWA STUDENT.NUSAMANDIRI.AC.ID MENGGUNAKAN  METODE  ISO  9126  DAN MCCALL,”  no.  July,  pp.  1–23,  2020.