## Journal of Information System Research (JOSH)
Implementasi Quality Function Deployment Melalui House of Quality Untuk Rencana Peningkatan Kualitas Website

## Learning Management System
Dinary Dwihatami * , Suzanna Lamria Siregar
Magister Teknologi dan Rekayasa, Manajemen Sistem Informasi, Universitas Gunadarma, Jakarta Jl. Kenari I, RT.4/RW.5, Kenari, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia Email: 1,* dinarydwihatami@gmail.com, 2 ssiregar@staff.gunadarma.ac.id Correspondence Author Email: dinarydwihatami@gmail.com Submitted: 20/05/2024; Accepted: 26/07/2024; Published: 30/07/2024
Abstrak −Perkembangan  teknologi  abad  ke-21  telah  memicu  transformasi  ekosistem  dalam  berbagai  sektor,  termasuk pendidikan.  Penerapan  Learning  Management  System  (LMS)  menjadi  salah  satu  bentuk  evolusi  pendidikan  dengan menyediakan sistem pembelajaran terpusat yang efisien. Hendevane Training Partner (HTP), sebuah lembaga pelatihan di Kota Depok,  telah  mengadopsi  LMS  sebagai  bagian  dari  layanannya.  Melalui  website  LMS,  peserta  dapat  mengakses  berbagai materi pelatihan, berinteraksi dengan mentor dan sesama peserta, serta menjalani ujian secara daring. Evaluasi terhadap kualitas layanan LMS menjadi penting untuk memastikan kepuasan peserta. Metode Quality Function Deployment (QFD) digunakan untuk menganalisis dan meningkatkan kualitas layanan, dengan fokus pada pemahaman terhadap kebutuhan peserta. Hasil dari QFD  kemudian  diimplementasikan  melalui  House  of  Quality  (HOQ)  untuk  menetapkan  prioritas  perbaikan.  Penelitian  ini bertujuan untuk mengaplikasikan QFD dan HOQ dalam meningkatkan kualitas layanan LMS di HTP, dengan harapan dapat memberikan  kontribusi  dalam  peningkatan  kepuasan  peserta  dan  pengembangan  sistem  pembelajaran  jarak  jauh  secara keseluruhan. Hasil penelitian ini adalah prioritas perbaikan pada kecepatan navigasi (berpindah halaman).
Kata Kunci: Quality Function Deployment; House of Quality; Learning Management System; Tingkat Kepuasan Konsumen Abstract −The development of 21st century technology has triggered ecosystem transformation in various sectors, including education. The implementation of Learning Management System (LMS) is one form of educational evolution by providing an efficient  centralized  learning  system.  Hendevane  Training  Partner  (HTP),  a  training  institution in Depok  City,  has  adopted LMS as part of its services. Through the LMS website, participants can access various training materials, interact with mentors and fellow participants, and take online exams. Evaluation of the quality of LMS services is important to ensure participant satisfaction. The Quality Function Deployment (QFD) method is used to analyze and improve service quality, with a focus on understanding participant needs. The results of QFD are then implemented through the House of Quality (HOQ) to determine improvement priorities. This study aims to apply QFD and HOQ in improving the quality of LMS services at HTP, with the hope of contributing to increasing participant satisfaction and the development of the distance learning system as a whole. The results of this study are the priority of improvement in navigation speed (changing pages).
Keywords :  Quality  Function  Deployment;  House  of  Quality;  Learning  Management  System;  Customer  Satisfaction Performance

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  abad  21  membuat  manusia  menghadapi  tranformasi  ekosistem  baru  dalam  berbagai bidang, salah satu nya adalah evolusi pendidikan. Penerapan Learning Management System (LMS) adalah bentuk dari  evolusi  pendidikan  dengan  sistem  pembelajaran  terpusat  sehingga  membuat  proses  pembelajaran  lebih efisien[1]. Hendevane Training Partner merupakan  training center yang berkantor pusat di Jl. Prof. Dr. Miriam Budiardjo,  Kota  Depok  telah  memiliki  Izin  Lembaga  Pelatihan  Kerja  (LPK)  Swasta  dari  Pemerintah  Republik Indonesia.  HTP  menyediakan  Learning  Management  System  (LMS)  yang  bisa  diakses  pada  situs https://learn.hendevane.com  untuk  para  peserta  dalam  proses  pelatihan  atau  pembelajaran.  Sistem  LMS  adalah sistem manajemen pembelajaran yang memungkinkan pengguna mengunggah dan mereview materi perkuliahan atau kursus, melakukan diskusi antar mentor dan mahasiswa, serta melaksanakan ujian dan kuis[2]. Dalam proses pembelajaran  sepenuhnya  dilakukan  secara  daring  sehingga  perlu  dilakukan  evaluasi  layanan  sistem  selama pembelajaran serta mengetahui tingkat kepuasaan peserta terhadap kualitas layanan sistem.
Analisis  kualitas  layanan  pada  Learning  Management  System  (LMS)  memberikan  gambaran  tentang kualitas  sistem  terhadap  kepuasan  peserta  sebagai  pengguna  sistem.  Dengan  kualitas  sistem  yang  baik,  peserta tentu akan  merasa puas dan diharapkan  menjalin ikatan relasi dalam jangka panjang.  Untuk  mengetahui angka kualitas layanan yang diberikan oleh pihak HTP terhadap peserta, metode  Quality Function Deployment (QFD) digunakan sebagai teknik kualitas pengembangan produk dengan pendekatan sistematis untuk desain dan evaluasi layanan serta untuk memenuhi kebutuhan pelanggan. Metode QFD adalah metode yang tepat untuk peningkatan kualitas  layanan  dalam  pembelajaran  jarak  jauh  karena  memfasilitasi  peningkatan  kepuasan  pelanggan  dengan memahami kebutuhan pelanggan. Hasil dari tahapan QFD kemudian dibuat matriks yang disebut House of Quality Penelitian  Sari,  Santi,  dan  Jaya  (2020)  menjelaskan  tentang  analisis  tingkat  kualitas  layanan  sistem knowledge  management  dan  bagaimana  cara  meningkatkan  kualitas  layanan  sistem  knowledge  management dengan  memanfaatkan  metode  Quality  Function  Deployment[3].  Dalam  simpulannya,  ditemukan  cara meningkatkan  kualitas  layanan  sistem  knowledge  management  PT.  Pupuk  Sriwidjaja  Palembang  ialah  dengan

## Journal of Information System Research (JOSH)
melihat daftar prioritas  yang  harus dikembangkan terlebih  dahulu dari respon teknik  yang disusun berdasarkan kebutuhan  pengguna  sistem  pada  tahapan  pembuatan  House  of  Quality.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  analisis website LMS yang digunakan pelanggan untuk mengetahui prioritas perbaikan berdasarkan tingkat kepentingan dan kepuasan pelanggan dan respon teknik perusahaan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Teknik Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  penelitian  deskriptif.  Penelitian  deskriptif  adalah  penelitian  dengan  metode  untuk menggambarkan suatu hasil penelitian[4]. Objek penelitian yang akan diteliti adalah perusahaan PT. Handevene Trainer Partner (HTP) yang beralamat di Office 8, Level 18 – A Sudirman Central Business District, Jl. Jenderal Sudirman  No.  Kav  52-53,  RT.8/RW.3,  Senayan,  Kec.  Kebayoran  Baru,  Kota  Jakarta  Selatan,  Daerah  Khusus Ibukota Jakarta 12190. Responden dalam penelitian adalah mahasiswa yang mengikuti program Studi Independent Bersertifikat  (SIB)  Batch  5  Program  Kampus  Merdeka  pada  mitra  Hendevane  Training  Partner  (HTP)  yang mengikuti kursus Network Engineer berjumlah 30 orang. Berikut merupakan tahapan pengumpulan data: 1. Observasi
Observasi dilakukan untuk mengidentifikasi hal-hal yang perlu ditingkatkan pada pada proses pembelajaran jarak jauh dengan Learning Management System (LMS) PT. Handevene Trainer Partner selama bulan oktober hingga desember pada peserta MSIB yang mengikuti kursus Network Enginer.
2. Wawancara
Sebanyak  211  pertanyaan  disusun  dan  disebarkan  melalui  Google  Form  kepada  manajamen  PT.  HTP. Sebanyak 15 pertanyaan dirancang untuk menjawab respon teknis, 42 pertanyaan menjawa matriks korelasi, dan 154 pertanyaan untuk menjawab matrik relationship. Data yang diperoleh dari wawancara akan dianalisis untuk  mengeksplorasi  pola,  tema,  dan  persepsi  yang  muncul  dari  jawaban  responden,  sehingga  dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam dalam menjawab pertanyaan penelitian.
3. Kuesioner
Kuesioner terdiri dari 3 bagian dan 15 atribut untuk menentukan Tingkat Kepentingan Konsumen dan Tingkat Kepuasan  Konsumen  yang  disebar  menggunakan  Google  Form  pada  bulan  Maret.  Bagian  pertama  berisi identias dan demografi. Bagian kedua berisi tingkat kepentingan konsumen dan bagian ketiga berisi tingkat kepuasan konsumen. Dengan mengetahui data yang diperoleh dari kuesioner, penulis dapat menghitung tingkat kepentingan dan kepuasan konsumen untuk meningkatkan kualitas layanan website LMS sehingga diharapkan perbaikan sistem sesuai dengan harapan konsumen. Kuesioner ini menggunakan skala pengukuran likert. Pada skala Likert ini menggunakan rumus untuk mengetahui interval penilaian skala numerik, yaitu[5]:
Interval Skala = ( 𝑚 − 𝑛 )/ 𝑏 (1)
Interval Skala = (5 −1)/5 Interval Skala = 0.8 Keterangan: m = Angka tertinggi dalam pengukuran n = Angka terendah dalam pengukuran b = Banyaknya kelas/kategori yang dibentuk Pada Tabel 1 Interval Skala Likert ini dapat dilihat interval skala likertnya:
Tabel 1. Interval Skala Likert Skala Interval Sangat Penting/Puas 4.2 ≤ X ≤ 5 Penting/Puas 3.4 ≤ X ≤ 4.2 Cukup Penting/Puas 2.6 ≤ X ≤ 3.4 Tidak Penting/Puas 1.8 ≤ X ≤ 2.6

## 2.2 Quality Function Deployment (QFD)
Penelitian  ini  menggunakan  metode  Quality  Function  Deployment  (QFD).  Langkah-langkah  pembuatan  QFD menurut Ficalora & Cohen (2010) dalam bukunya yang berjudul Quality Function Deployment and Six Sigma; A QFD Handbook, Second Edition[6] . Hasil dari proses ini kemudian dibuat matriks yang disebut House of Quality (HOQ). Matriks ini dirancang untuk mengetahui hubungan antara kebutuhan pelanggan dan respon teknis. House of Quality (HOQ) adalah tools yang menunjukkan struktur untuk merancang dan membentuk sebuah siklus, dan bentuknya  menyerupai  rumah.  HOQ  memiliki  6  bagian  yang  terdiri  dari  Customer  Needs,  Planning  Matrix, Technical Response, Relationships, Technical Correlations, dan Technical Matrix [7][8] . Berikut ini merupakan langkah-langkah penyusunan matriks HOQ: 1. Analisis Customer Needs (Whats)

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1233−1241 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5199
Customer Needs adalah  matriks yang berisi catatan tentang kebutuhan  konsumen[9]. Matriks diperoleh dari hasil kuesioner oleh mahasiswa SIB Kampus Merdeka PT. Handevene Trainer Partner (HTP). Matriks Whats diisi pada bagian kiri dari HOQ.
2. Menentukan Respon Teknis (HOWs)
Respon teknis adalah respon yang diberikan oleh perusahaan untuk memenuhi  customer needs [10]. Respon teknis  ini  diperoleh  dengan  cara  wawancara  dengan  pihak  perusahaan.  Respon  ini  diberikan  untuk meningkatkan kualitas produk terhadap atribut-atribut yang dipentingkan konsumen. Persyaratan teknis diisi di bawah atap HOQ .
3. Menentukan Matriks Relasi Antara Whats dan Hows
Matriks ini digunakan untuk melihat hubungan sebab akibat yang ditimbulkan antara kebutuhan dan keinginan konsumen  (Whats)  dengan  persyaratan  teknis  (Hows).  Matriks  relasi  menunjukkan  sejauh  mana  pengaruh respon  teknis  yang  diberikan  dalam  meningkatkan  kepuasan  konsumen  terhadap  atribut-atribut  yang dipentingkannya[11].  Penentuan  persepsi  hubungan  antara  kebutuhan  konsumen  dan  respon  teknis  ini dilakukan  oleh  pihak  perusahaan  melalui  wawancara.  Matriks  hubungan  ditempatkan  di  pusat  HOQ.  Pada tahap ini ada tiga macam hubungan yang terbentuk seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Simbol Relasi Simbol Nilai Numerik Pengertian 1 Melambangkan Hubungan Lemah 3 Melambangkan Hubungan Sedang 9 Melambangkan Hubungan Kuat
Setelah ditentukan tingkat hubungan antara Whats dan Hows, kemudian dihitung nilai matriks relasinya. Dalam bentuk matematis penentuan nilai matriks relasi adalah:
Matriks Relasi = Nilai Tingkat Kepentingan Konsumen x Bobot Penilaian Tingkat Hubungan.
4. Menentukan Matriks Korelasi
Pada tahap menentukan matriks korelasi, dilakukan pemetaan hubungan antara masing-masing respon teknis untuk mengetahui sejauh mana pengaruh antara masing-masing respon teknis[12]. Penentuan matriks korelasi ini dilakukan oleh perusahaan melalui wawancara. Matriks korelasi membentuk matriks yang menyerupai atap, sehingga sering disebut dengan matriks atap. Korelasi tersebut dapat ditunjukkan degan simbol-simbol korelasi seperti terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Simbol Korelasi Simbol Keterangan
(+) Hubungan yang kuat antara dua karakteristik layanan. Ini menandakan bahwa perubahan pada satu  karakteristik layanan cenderung  memiliki  dampak  yang signifikan terhadap karakteristik layanan lainnya.
(-) Hubungan  yang  lemah  antara  dua  karakteristik  layanan.  Ini  menunjukkan  bahwa  perubahan pada satu karakteristik layanan mungkin memiliki dampak yang terbatas atau tidak signifikan terhadap karakteristik layanan lainnya.
(  ) Tidak adanya hubungan antara dua karakteristik layanan. Ini mengindikasikan bahwa perubahan pada satu karakteristik layanan tidak berpengaruh pada karakteristik layanan lainnya, atau tidak ada korelasi yang jelas antara keduanya
5. Menentukan Matriks Perencanaan.
Matriks perencanaan terdiri dari beberapa bagian, antara lain antara lain  Importance to Customer, Customer Satisfaction Performance, Goal, Improment Ratio, Sales Point, Raw Weight dan Normalized Weight. Matriks perencanaan diisi pada bagian kanan HOQ.
a. Tingkat Kepentingan Konsumen (Importance to Customer)
Perhitungan  TKK  (Tingkat  Kepentingan  Konsumen)  dilakukan  untuk  mengetahui  penilaian  konsumen terhadap setiap atribut pada matriks kebutuhan konsumen. Perhitungan tingkat kepentingan menggunakan modus, yaitu dengan melihat nilai/bobot yang paling banyak muncul[13].
b. Tingkat Kepuasan Konsumen (Customer Satisfaction Performance)
Tingkat  Kepuasan  Konsumen  adalah  persepsi  konsumen  mengenai  bagaimana  suatu  produk  atau  jasa mampu memuaskan kebutuhannya. Perhitungan tingkat kepuasan konsumen secara matematis adalah[14]:
Tingkat Kepuasan Konsumen  ∑ Performance Weight/ ∑ Number of Respondent (2) Performance Weight = Number of Respondent * Performance (Scale) (3)
c. Goal
Penentuan goal dilakukan melalui wawancara terhadap perusahaan dalam penentuan goal skala penilaian mengacu pada nilai Tingkat Kepentingan Konsumen[15]. Skala penilaian goal ditunjukkan pada tabel 4.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1233−1241 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5199
Tabel 4. Skala Goal
Skala Penjelasan 1 Tidak Tercapai 2 Tercapai 3 Cukup Tercapai 4 Tercapai 5 Sangat Tercapai
d. Improment Ratio
Improvement  Ratio  digunakan  untuk  menunjukkan  besarnya  perubahan  atau  perbaikan  yang  harus dilakukan.  Atribut  yang  memiliki  nilai  Improvement  Ratio  yang  tinggi  menandakan  besarnya  usaha perbaikan  yang  masih  perlu  dilakukan  untuk  mencapai  Goal  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya  dengan mempertimbangkan  posisi  performa  yang  telah  dicapai.  Dalam  bentuk  matematis  penentuan  nilai Improvement Ratio adalah[16]:
Improvement Ratio = Goal/Tingkat Kepuasan Konsumen. (4)
Arti nilai Improvement Ratio dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Improvement Rasio Skala Penjelasan < 1 Tidak Memuaskan 1 – 1,5 Memuaskan > 1,5 Sangat Memuaskan
e. Sales Point
Sales point adalah besarnya nilai jual suatu produk atau nilai konsumsi  suatu pelanggan atau mahasiswa pada rencana peningkatan kualitas website LMS. Nilai ini diperoleh dari hasil diskusi dengan perusahaan berdasarkan  nilai  urutan  atribut  kepentingan.  Nilai  yang  digunakan  untuk  menunjukkan  poin  penjualan meliputi [17]: a.  1 = Tidak ada penjualan; b. 1,2 = Titik penjualan sedang; c. 1,5 = Titik penjualan kuat
f. Raw Weight dan Normalized Weight
Raw weight dan Normalized Raw Weight digunakan untuk menunjukkan besarnya perbaikan suatu kriteria customer  need.  Dalam  bentuk  matematis  penentuan  nilai  Raw  Weight  and  Normalized  Raw  Weight adalah[18] [19]:
Raw Weight = Importance to customer * Improvement Ratio * Sales Point (5) Normalized Raw Weight = Raw Weight / Raw Weight Total (6)
Semakin tinggi nilai maka atribut tersebut mendapatkan prioritas yang lebih utama[20]
2.3 Kerangka Pengolahan Data
Berikut gambar 1 merupakan kerangka dalam pengolahan data.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1233−1241 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5199

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Karakteristik Responden
Responden penelitian sebagian besar berusia antara 20 sampai 25 tahun. Mayoritas responden berusia 22 tahun. Mayoritas pengguna website LMS adalah jurusan dari rumpun ilmu komputer dengan domisili dan kampus hampir sama persis.

## 3.2 Implementasi Quality Function Deployment (QFD)

## 3.2.1 Analisis Customer Needs
Secara umum  website LMS  memiliki atribut penting bagi  pelanggan seperti  User Experience  (UX), fungsi dan fungsionalitas  pembelajaran,  dan  kinerja  sistem.    Untuk  memastikan  atribut  website  LMS  yang  disukai  dan dibutuhkan pelanggan, dapat dilakukan survei yang lebih terarah dengan mempertimbangkan atribut penting bagi konsumen.  Dari  hasil  survei  mahasiswa  SIB  Kampus  Merdeka  diperoleh  15  atribut  kebutuhan  pelanggan berdasarkan tingkat kepentingan. Atribut-atribut kebutuhan pelanggan dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 5. Kebutuhan Konsumen
No Kebutuhan Pelanggan (Whats) 1 Kemudahan penggunaan (user friendly) website LMS
2 Kemudahan evaluasi kinerja pembelajaran Website LMS
3 Kecepatan penilaian tugas
4 Kecepatan navigasi (berpindah halaman)
5 Materi kursus yang relevan
6 Penggunaan teks, gambar, dan multimedia yang berkualitas
7 Fitur interaksi yang baik antara pengajar dan mahasiswa (Forum Diskusi)
8 Kemampuan akses pada berbagai perangkat seperti desktop, tablet, dan smartphone
9 Keamanan data dan privasi pengguna
10 Kinerja fitur kuis berfungsi baik
11 Akses pengumpulan tugas yang mudah
12 Fitur absensi dalam melacak kehadiran dan partisipasi
13 Stabilitas sistem seperti kejadian crash atau downtime yang sering terjadi.
14 Integrasi website LMS dengan alat atau platform lain
15 Kecepatan respon fitur bantuan
3.2.2 Menentukan Respon Teknis (HOWs)
Langkah HOQ selanjutnya adalah menentukan karakteristik teknis yang diperlukan oleh PT. HTP untuk memenuhi kebutuhan pelanggan (Whats) dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Respon Teknis
No Respon Teknis 1 Antarmuka pengguna dengan navigasi yang intuitif
2 Melakukan pre dan post test serta tugas setiap modul
3 Adanya tim riset dan pengembangan
4 Meningkatkan kompabilitas platform
5 Melakukan Testing
6 Menerapkan IAM (Identity and Access Management)
7 Tautan tugas ke grup media sosial
8 Adanya menu tugas dan kuis serta tautan presensi kehadiran virtual.
9 Sistem cloud dan monitor secara remote
10 Akun dukungan teknis melalui media sosial
3.2.3 Menentukan Matriks Relasi Antara Whats dan Hows
Matriks hubungan memiliki hubungan yang kuat, sedang, dan lemah. Salah satu hubungan yang kuat dengan nilai 9  terdapat pada  kemudahan  evaluasi  kinerja  pembelajaran  website  LMS  dan  kecepatan  penilaian  tugas  dengan respon teknis melakukan pre dan post test serta tugas setiap modul. antarmuka pengguna dengan navigasi yang intuitif.  Hubungan  yang  sedang  dengan  nilai  3  terdapat  pada  kecepatan  penilaian  tugas  dengan  respon  teknis adanya  tim  riset  dan  pengembangan.  Hubungan  lemah  dengan  nilai  1  terdapat  pada  kecepatan  penilaian  tugas dengan respon teknis melakukan testing. Matriks hubungan dapat dilihat pada gambar 1.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1233−1241 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5199
Gambar 2. Matriks Relasi

## 3.2.4 Menentukan Matriks Korelasi
Korelasi dari setiap respon teknis memiliki hubungan yang positif, negatif, dan tidak memiliki hubungan. Salah satu  yang  memiliki  hubungan  positif  adalah  antara  respon  teknis  antarmuka  pengguna  dengan  navigasi  yang intuitif  dengan  respon  teknis  meningkatkan  kompabilitas  platform.  Sedangkan  yang  memiliki  hubungan  yang lemah adalah respon teknis melakukan pre dan post test serta tugas setiap modul dengan respon teknis tautan tugas ke grup media sosial. Matriks korelasi dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 3. Matriks Korelasi

## 3.2.5 Menentukan Matriks Perencanaan
Penyusunan matriks perencanaan bertujuan untuk menentukan karakteristik dan atribut yang akan digunakan pada perbaikan atau pengembangan suatu produk. Matriks perencanaan terdiri dari beberapa poin seperti pada tabel 7.
Tabel 7. Matriks Perencanaan
No Kebutuhan Pelanggan (Whats) Nilai Kepentingan Nilai Kepuasan Goal Improvement Ratio Sales Point Raw Weight Normalized Raw Weight Prioritas 1 Kemudahan penggunaan (user friendly) website LMS 4,50 4,27 5 1,17 1,5 7,91 0,0696 3 2 Kemudahan evaluasi kinerja 4,40 4,00 5 1,25 1,5 8,25 0,07259 2

## Journal of Information System Research (JOSH)
No Kebutuhan Pelanggan (Whats) Nilai Kepentingan Nilai Kepuasan Goal Improvement Ratio Sales Point Raw Weight Normalized Raw Weight Prioritas pembelajaran Website LMS 3 Kecepatan penilaian tugas 4,40 4,00 5 1,25 1,5 8,25 0,07259 6 4 Kecepatan navigasi (berpindah halaman) 4,53 3,97 5 1,26 1,5 8,57 0,07536 1 5 Materi kursus yang relevan 4,43 4,31 5 1,26 1,5 7,71 0,06782 10 6 Penggunaan  teks, gambar, dan multimedia  yang berkualitas 4,43 4,17 5 1,20 1,5 7,97 0,07016 9 7 Fitur interaksi yang  baik  antara pengajar dan mahasiswa (Forum Diskusi) 4,10 3,93 4 1,02 1,2 5,01 0,04405 15 8 Kemampuan akses pada berbagai perangkat seperti desktop, tablet, dan smartphone 4,40 4,24 5 1,18 1,5 7,78 0,06845 7 9 Keamanan data dan privasi pengguna 4,47 4,31 5 1,16 1,5 7,78 0,06843 14 10  Kinerja  fitur  kuis berfungsi baik 4,33 4,07 5 1,23 1,5 7,98 0,07022 5 11  Akses pengumpulan tugas yang mudah 4,47 4,31 5 1,16 1,5 7,78 0,06843 4 12  Fitur absensi dalam melacak kehadiran dan partisipasi 4,33 4,10 5 1,22 1,5 7,92 0,06969 11 13  Stabilitas  sistem seperti kejadian crash atau downtime yang sering terjadi. 4,23 4,10 5 1,22 1,5 7,74 0,06808 3 14  Integrasi  website LMS  dengan  alat atau platform lain 4,17 4,10 4 0,98 1,2 4,88 0,04295 13 15  Kecepatan respon fitur bantuan 4,30 3,96 5 1,26 1,5 8,14 0,0716 12
Dari hasil perhitungan tingkat kepentingan konsumen diperoleh bahwa rata-rata pelanggan merasa atribut- atribut  website  LMS  penting.  Nilai  rata-rata  tingkat  kepentingan  pelanggan  adalah  diatas  4  dimana  pelanggan merasa semua atribut penting. Nilai rata-rata standar deviasi juga dibawah angka 1 dan lebih kecil dari nilai rata- rata (mean) yang berarti tingkat sebaran datanya bahwa data terpusat di sekitar nilai rata-rata. Hal ini dapat berarti data tidak bervariasi atau homogen.
Dari hasil perhitungan tingkat kepuasan konsumen diperoleh bahwa rata-rata pelanggan merasa cukup puas dengan website LMS. Nilai rata-rata tingkat kepuasan pelanggan adalah diatas 3,9. Nilai rata-rata standar deviasi juga dibawah angka 1,2 dan lebih kecil dari nilai rata-rata (mean) yang berarti tingkat sebaran datanya bahwa data terpusat di sekitar nilai rata-rata. Hal ini dapat berarti data tidak bervariasi atau homogen.
Nilai goal semua atribut rata-rata adalah 5. Hanya ada dua atribut yang bernilai 4 yaitu Fitur interaksi yang baik antara pengajar dan mahasiswa (Forum Diskusi) dan Integrasi website LMS dengan alat atau platform lain.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1233−1241 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5199
Nilai Improvement Ratio yang paling tinggi adalah pada atribut kecepatan navigasi (berpindah halaman), materi kursus yang relevan, dan kecepatan respon fitur bantuan. Hal ini berarti atribut-atribut tersebut memerlukan usaha perbaikan yang lebih besar agar mampu mencapai goal.
Nilai sales point dengan nilai 1,5 yang berarti sangat penting terdapat pada 13 atribut. Sementara 2 atribut lainnya mendapat nilai 1,2 yang berarti cukup penting.
Nilai raw weight terbesar adalah kemudahan evaluasi kinerja pembelajaran Website LMS dan kecepatan penilaian tugas  yaitu 8,25. Hal ini berarti bahwa kebutuhan konsumen  yang harus dikembangkan oleh tim dari masing-masing  kebutuhan  pelanggan  adalah  kemudahan  evaluasi  kinerja  pembelajaran  Website  LMS  dan kecepatan penilaian tugas.
Nilai  normalized  raw  weight  terbesar  adalah  Kecepatan  navigasi  (berpindah  halaman).  Hal  ini menunjukkan bahwa atribut tersebut perlu mendapatkan perhatian yang lebih. Berdasarkan Nilai normalized raw weight,  tingkat  prioritas  perbaikan  yang  paling  utama  adalah  kecepatan  navigasi  (berpindah  halaman).  Disusul oleh perbaikan kemudahan evaluasi  kinerja pembelajaran  Website LMS dan perbaikan  Stabilitas sistem  seperti kejadian crash atau downtime yang sering terjadi.

## 3.3 Implementasi HOQ
Gambar 4. House of Quality

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil analisis, dapat disimpulkan bahwa pelanggan menilai atribut-atribut website LMS sebagai penting dan merasa  cukup  puas  dengan  pengalaman  pengguna  yang  diberikan.  Meskipun  demikian,  terdapat  beberapa  area yang masih perlu perbaikan, terutama dalam meningkatkan interaksi antara pengajar dan mahasiswa serta integrasi

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1233−1241 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5199
dengan alat atau platform lainnya untuk mencapai nilai goal yang diinginkan. Prioritas utama perbaikan adalah pada atribut kecepatan navigasi, relevansi materi kursus, dan kecepatan respon fitur bantuan, yang memerlukan usaha lebih besar agar mencapai kepuasan pelanggan yang optimal. Selain itu, atribut-atribut dengan nilai sales point yang tinggi juga memerlukan perhatian khusus dalam pengembangan lebih lanjut. Fokus utama perbaikan berdasarkan  normalized  raw  weight  adalah  kecepatan  navigasi,  kemudahan  evaluasi  kinerja  pembelajaran,  dan stabilitas sistem. Dengan menggunakan hasil analisis ini sebagai panduan, tim pengembangan dapat mengarahkan upaya  mereka  untuk  meningkatkan  kualitas  website  LMS  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  harapan  pelanggan, sehingga dapat memberikan pengalaman pengguna yang lebih memuaskan.

## REFERENCES
[1] D. Turnbull, R. Chugh, and J. Luck, “Learning Management Systems, An Overview,” in Encyclopedia of Education and Information  Technologies,  Springer  International  Publishing,  2020,  pp.  1052–1058.  doi:  10.1007/978-3-030-10576- 1_248.
[2] L. R. Adawiah, “Learning Management System Blended Learning Menuju Pendidikan Terjangkau di Universitas Al- Azhar Indonesia,” 2022, Jakarta: FITK UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
[3] Y.  L.  Sari,  R.  Santi,  and  I.  D.  Jaya,  “Analisis  Kualitas  Sistem  Knowledge  Management  Metode  Quality  Function Deployment  (Studi  kasus:  PT.  Pupuk  Sriwidjaja  Palembang),”  MATICS  J.  Ilmu  Komput.  dan  Teknol.  Inf.  (Journal Comput. Sci. Inf. Technol., vol. 12, no. 2, pp. 104–110, 2020.
[4] R.  Ramadhani  and  N.  S.  Bina,  Statistika  Penelitian  Pendidikan:  Analisis  Perhitungan  Matematis  dan  Aplikasi  SPSS. Prenada Media, 2021.
[5] Y. P. Santoso and J. F. Andry, “Analisis Pengaruh Website Fashion Macadamia House Terhadap Kepuasan Konsumen Dengan Metode Webqual 4.0,” J. Teknoinfo, vol. 13, no. 2, pp. 63–70, 2019.
[6] J. P. Ficalora, Quality function deployment and six sigma: A QFD handbook. Pearson Education, 2009.
[7] N. N. D. Putri, T. Pujianto, and R. Kastaman, “Penerapan Metode Quality Function Deployment (QFD) yang Terintegrasi Metode Servqual untuk Meningkatkan Kepuasan Konsumen dalam Kualitas Pelayanan di Inaka Coffee,” J. Ekon. Pertan. Dan Agribisnis, vol. 5, no. 4, pp. 1037–1050, 2021.
[8] R.  Ginting,  A.  Ishak,  A.  Fauzi  Malik,  and  M.  R.  Satrio,  “Product  Development  with  Quality  Function  Deployment (QFD) :  A  Literature  Review,”  IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng.,  vol.  1003,  no.  1,  p.  012022,  Dec.  2020,  doi: 10.1088/1757-899x/1003/1/012022.
[9] H.  Hariyanto,  B.  Wirjodirjo,  and  A.  Rivai,  “DESIGN  AND  DEVELOPMENT  INFORMATION  SYSTEM CODIFICATION OF THE NAVY INSUPPORT PLANNING MAINTENANCE SYSTEM (PMS),” J. ASRO, vol. 12, no. 4, pp. 95–105, 2021.
[10]  A. Rahman and H. Supomo, “Analisa kepuasan pelanggan pada pekerjaan reparasi kapal dengan metode quality function deployment (qfd),” J. Tek. ITS, vol. 1, no. 1, pp. G297–G302, 2012.
[11]  H. Mardhiana, D. Rachmawati, F. D. Winati, and A. Z. Yamani, “Implementation of Quality Function Deployment (QFD) for Decision Making in Improving Integrated Academic Information System,” INTENSIF J. Ilm. Penelit. dan Penerapan Teknol. Sist. Inf., vol. 6, no. 1, pp. 92–107, Feb. 2022, doi: 10.29407/intensif.v6i1.16790.
[12]  W. Farah Batari and B. Irmawati, “RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI ANALISIS KEPUASAN DALAM PROSES  BELAJAR  MENGAJAR  DI  SMA  NEGERI  3  MATARAM  MENGGUNAKAN  METODE  QUALITY FUNCTION DEPLOYMENT” 2020
[13]  N. S. Limbong, D. Hasibuan, and J. F. Naibaho, “Metode Quality Function Deployment (QFD) untuk Analisa Tingkat Kepentingan  Pelanggan  Terhadap  Kualitas  Produk  Kopi  Arabica  Sanger  Pada  Sumatra  Roastery  Berbasis  Web,” METHOSISFO J. Ilm. Sist. Inf., vol. 3, no. 2, pp. 47–57, 2023.
[14]  V. I. Asri, T. S. Fernanda, and A. Sokhibi, “Analisis Kepuasan Nasabah Pada Perusahaan Asuransi Untuk Meningkatkan Loyalitas Menggunakan Metode Servqual, CSI, DAN QFD (Studi Kasus: KPM. Pruforce One Juwana),” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 14, no. 1, pp. 183–194, 2023.
[15]  L. T. Hutabarat and L. J. Pangaribuan, “Analysis of Cadets Satisfaction to Medan Aviation Polytechnic Service Using Quality Function Deployment (QFD) Method,” Sink. J. dan Penelit. Tek. Inform., vol. 4, no. 2, pp. 141–150, 2020.
[16]  H.  R.  Putera,  Z.  F.  Ikatrinasari,  H.  H.  Purba,  and  H.  Hernadewita,  “Usulan  Perbaikan  Pelayanan  Pendidikan Menggunakan Metode QFD dengan Pendekatan Variabel SERVQUAL,” JISI J. Integr. Sist. Ind., vol. 9, no. 2, pp. 123– 131, 2022.
[17]  S. P. Astuti, T. I. Alhakim, and E. Setiawan, “Evaluasi Transportasi Publik di Surakarta melalui Fuzzy Quality Function Deployment,” J. Penelit. Transp. Darat, vol. 23, no. 2, pp. 122–134, 2021.
[18]  N.  Hairiyah,  M.  Kiptiah,  and  B.  K.  Fituwana,  “Penerapan  Quality  Function  Deployment  (QFD)  untuk  Peningkatan Kinerja Industri Amplang Berdasarkan Kepuasan Pelanggan,” J. Teknol. Ind. Pertan, vol. 15, no. 4, 2021.
[19]  H. Herman, E. Amrina, and M. A. Bora, “Penerapan Quality Function Deployment Dalam Peningkatan Kualitas Layanan Perpustakaan Perguruan Tinggi,” Sigma Tek., vol. 5, no. 1, pp. 1–11, 2022.
[20]  R. W. Pratitis and H. Maheswari, “The Effectiveness of I-AM Human Resources Information System Application at PT. Pertamina (Persero),” 2021.