## Analisis Kualitas Website Badan Pusat Statistik (BPS)
Menggunakan Metode WebQual 4.0 dan Importance – Performance Analysis (IPA)
Monica Adelya Putri 1) , Kartika Gianina Tileng 2)
Jurusan Information System for Business , Fakultas Teknologi Informasi
Universitas Ciputra, Surabaya Email : 1 monicaadelya21@gmail.com, 2 kargia@ciputra.ac.id Riwayat artikel: Recieved: 12-07-2021 Revised: 06-09-2021 Accepted: 08-09-2021

## Abstract
The need for data usage in today's era is growing along with the growing interest of researchers and students in doing their assignments. One website that provides reliable statistical data is the Badan Pusat Statistik (BPS). The data searching process requires more time and accuracy. Therefore, the appearance and quality level of a website is considered important factors. A website that is easy for users to understand will greatly help the data search process to be more effective. In this study, the author used WebQual 4.0 and IPA methods by taking researchers who have used the BPS website as this research respondents. Data is collected using online surveys and interview techniques. This study aims to determine the importance level score and the level of performance in the Usability, Information Quality, and Service Quality factors on the BPS website and also map the results of data retrieval into the Cartesian quadrant.
Keywords: Badan Pusat Statistik (BPS),  Importance-Performance-Analysis  (IPA), Website Quality, WebQual 4.0.

## Abstrak
Kebutuhan akan penggunaan data di era ini semakin berkembang seiring dengan semakin meningkatnya minat peneliti dan mahasiswa dalam mengerjakan tugasnya. Salah satu website yang menyediakan data statistik terpercaya adalah Badan Pusat Statistik (BPS). Proses pencarian data membutuhkan lebih banyak waktu dan akurasi. Oleh karena itu, tampilan dan tingkat kualitas sebuah situs web dianggap sebagai faktor penting. Website yang mudah dipahami pengguna akan sangat membantu proses pencarian data menjadi lebih efektif. Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode WebQual 4.0 dan IPA dengan mengambil peneliti yang pernah menggunakan website BPS sebagai responden penelitian ini. Data dikumpulkan dengan menggunakan survei online dan teknik wawancara. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui skor tingkat kepentingan dan tingkat kinerja pada faktor Usability , Information Quality , dan Service Quality pada website BPS serta memetakan hasil temu kembali data ke dalam kuadran Cartesian .
Kata kunci: Badan Pusat Statistik (BPS), Importance-Performance-Analysis (IPA), kualitas website , WebQual 4.0.

## 1. Pendahuluan
Dalam dunia pendidikan data statistik menjadi sebuah kebutuhan penting dan seolah wajib bagi para peneliti terutama para pelajar atau mahasiswa pada pengerjaan tugas hingga pada pengerjaan skripsi mereka. Menurut data analisa hasil survei kebutuhan data tahun 2019 oleh BPS sendiri, ditemukan bahawa 65,38% pengguna layanan website BPS adalah pelajar atau mahasiswa dan peneliti atau dosen sebanyak 6,15 % [1]. Hal ini membuktikan bahwa dalam dunia Pendidikan data statistik memegang peranan penting dan juga sangat dibutuhkan.
Menurut apa yang disampaikan pada website resmi BPS, BPS hadir untuk mendukung visi presiden dan wakil presiden Republik Indonesia yaitu BPS dapat menjadi website yang menyediakan data statistik berkualitas bagi Indonesia Maju [2]. Sebagai pihak yang sedang membutuhkan data di era yang di mana banyak sekali informasi bertebaran, maka kebutuhan akan informasi yang valid dan akurat menjadi suatu hal yang penting. Dalam prosesnya, pencarian data statistik tidaklah sepenuhnya mudah karena diperlukan ketelitian. Oleh sebab itu, kualitas penyampaian informasi pada website penyedia data haruslah berkualitas dan dapat memberikan kemudahan serta menjawab kebutuhan dari para pencari data.
Pada prosenya penulis tidak menemukan penelitian pada objek yang sejenis, namun penulis menemukan terdapat banyak penelitian terdahulu yang menggunakan  metode  serupa. Pada penelitian ini metode WebQual 4.0 dan Importance Performance Analysis (IPA) dipilih karena banyak peneliti terdahulu yang sudah menggunakan metode ini sehingga dapat memberikan banyak refrensi untuk melihat dan mengukur bagaimana faktor Kualitas Kegunaan ( Usability ), Kualitas Informasi ( Information Quality ) dan Kualitas Layanan ( Service Quality ) pada website BPS. Sehingga yang menjadi pembeda dari penelitian ini dengan penelitan terdahulu adalah objek penelitian yang digunakan dan juga proses pengambilan data dilakukan dengan cara mengkombinasikan pengisian kuesioner dan menggali feedback secara daring bersama dengan responden.

## 2. Kajian Pustaka Website
Menurut Abdullah (2005), website merupakan kumpulan halaman yang di dalamnya terdapat beberapa informasi yang terdiri dari teks, gambar, video , audio, dan visual yang dapat diakses pada internet [3].
WebQual 4.0 Berdasarkan kutipan dari Iman Sanjaya (2012) WebQual 4.0 adalah sebuah metode  untuk mengukur kualitas website berdasarkan persepsi pengguna akhir. WebQual sudah mulai dikembangkan sejak tahun 1998 dan sudah mengalami beberapa interaksi dalam proses penyusunan dimensi serta butir pertanyaannya.
WebQual 4.0 disusun berdasarkan penelitian pada tiga area (dimensi) kualitas sebagaimana termuat dalam Tabel 1 sampai Tabel 3 [4].

## Tabel 1 Aspek Kualitas Kegunaan
Pada Tabel 1. di atas mencantumkan item atribut aspek kualitas kegunaan ( Usability ) yang dapat membantu untuk menilai tingkat kualitas dari kegunaan yang diberikan oleh website Badan Pusat Statistik (BPS). Lalu pada Tabel 2. dapat kita lihat, tercantum item atribut aspek kualitas informasi ( Information Quality ) yang dapat membantu untuk menilai tingkat kualitas dari informasi yang diberikan oleh website Badan Pusat Statistik (BPS).

## Tabel 2 Aspek Kualitas Informasi
Information Quality (Aspek Kualitas Informasi) No Kode Variabel Atribut Item 1 IQ1 Menurut saya, website Badan Pusat Statistik (BPS) menyediakan informasi/data yang akurat. 2 IQ2 Menurut saya, website Badan Pusat Statistik (BPS) menyediakan informasi/data yang terpercaya . 3 IQ3 Menurut saya, website Badan Pusat Statistik (BPS) menyediakan informasi/data yang up to date. 4 IQ4 Menurut saya, website Badan Pusat Statistik (BPS) menyediakan informasi/data yang relevan .
Usability (Aspek Kualitas Kegunaan)
No Kode Variabel Atribut Item 1 US1 Saya merasa mudah untuk mempelajari website Badan Pusat Statistik (BPS). 2 US2 Saya merasa mudah untuk menggunakan website Badan Pusat Statistik  (BPS) 3 US3 Saya merasa jelas dalam menggunakan website Badan Pusat Statistik (BPS). 4 US4 Saya merasa mudah memahami penggunaan website Badan Pusat Statistik (BPS). 5 US5 Menurut saya, navigasi dalam website Badan Pusat Statistik (BPS) sudah jelas untuk dipahami. 6 US6 Menurut saya, navigasi dalam website Badan Pusat Statistik (BPS) mudah untuk dipahami. 7 US7 Menurut saya, desain pada website Badan Pusat Statistik (BPS) sudah sesuai dengan jenis website -nya (Jenis website penyedia data). 8 US8 Menurut saya, website Badan Pusat Statistik (BPS) memiliki daya saing dengan website yang sejenis. 9 US9 Menurut saya, website Badan Pusat Statistik (BPS) memberikan saya pengalaman penggunaan yang positif.
5 IQ5 Menurut saya, website Badan Pusat Statistik (BPS) menyediakan informasi/data yang mudah dimengerti. 6 IQ6 Menurut saya, website Badan Pusat Statistik (BPS) menyediakan informasi/data yang detail. 7 IQ7 Menurut saya, website Badan Pusat Statistik (BPS) menyajikan informasi/data dalam format yang tepat.
Pada Tabel 3. di bawah mencantumkan item atribut aspek kualitas layanan ( Service Quality ) yang dapat membantu untuk menilai tingkat kualitas dari layanan yang diberikan oleh website Badan Pusat Statistik (BPS).
Tabel 3 Aspek Kualitas Layanan
Importance – Performance Analysis (IPA)

## Gambar 1 Diagram/ Kuadran Kartesius[5]
Importance-Performance-Analysis (IPA) adalah sebuah teknik analisis yang telah diperkenalkan oleh John A. Martilla dan John C. James tahun 1977. Teknik ini dipergunakan untuk melakukan identifikasi pada faktor- faktor kinerja penting yang

## Service Quality
(Aspek Kualitas Layanan)
No  Kode Variabel Atribut Item 1 SQ1 Menurut saya, website Badan Pusat Statistik (BPS) memberikan layanan data yang valid. 2 SQ2 Menurut saya, website Badan Pusat Statistik (BPS) memberikan layanan data yang akurat. 3 SQ3 Saya merasa aman ketika mengakses website Badan Pusat Statistik (BPS). 4 SQ4 Saya merasa website Badan Pusat Statistik (BPS) memiliki reputasi yang baik. 5 SQ5 Saya merasa yakin bahwa kualitas layanan yang diberikan oleh website Badan Pusat Statistik (BPS) berkualitas.
harus ditunjukkan oleh suatu organisasi dalam memenuhi kepuasan para pengguna jasa. Tidak hanya diperuntukkan bagi riset dalam bidang pemasaran, namun teknik ini telah digunakan pada berbagai macam bidang pelayanan lainnya seperti kesehatan, sekolah dan juga pemerintahan [6]
Teknik ini digunakan untuk  melakukan pengukuran terhadap tingkat kesesuaian dalam menganalisis kepuasan pengguna terhadap tingkat kinerja layanan dan hal yang pengguna inginkan serta harapkan. Dalam proses analisis IPA peneliti menggunakan dua model perhitungan analisis, yaitu analisis kesesuaian dan analisis kesenjangan (GAP). Hasil akhir perhitungan nantinya akan dipetakan kedalam kuadran diagram Kartesius seperti pada Gambar 1. Terdapat 4 kuadran. Kuadran I ( Concentrate These /Prioritas Utama), kuadran II ( Keep Up The Good Work / Pertahankan Kinerja), kuadran III ( Low Priority /Prioritas Rendah), kuadran IV ( Possible Overkill / Berlebihan) dimana sumbu X merujuk pada tingkat kinerja sementara sumbu Y merujuk pada tingkat kepentingan [3].
Tingkat Kepentingan Tingkat kepentingan merupakan sebuah ukuran untuk dapat melihat seberapa penting keberadaan suatu fitur di dalam website terkait menurut para pengguna [6].

## Tingkat Kinerja
Tingkat kinerja yang merupakan sebuah ukuran untuk dapat melihat seberapa baik performa dari fungsi fitur pada sebuah website yang dapat dirasakan oleh pengguna [6].

## Badan Pusat Statistik (BPS)
Badan Pusat Statistik merupakan  sebuah Lembaga Pemerintah Non Kementerian yang memiliki tanggung jawab langsung kepada presiden. Untuk turut berpartisipasi dalam pencapaian visi presiden serta wakil presiden maka Badan Pusat Statistik memiliki visi di tahun 2020-2024 untuk menjadi “Penyedia Data Statistik Berkualitas untuk Indonesia Maju” [7].

## 3. Metode Penelitian
Dalam  penelitian ini terdapat alur penelitian yang berguna  untuk  dapat menggambarkan  proses pada suatu  penelitian  dan menjadi pedoman suatu penelitian .

## Gambar 2 Alur Penelitian
Studi Literatur
Tahap ini adalah tahap dimana peneliti dapat memperkuat penelitiannya menggunakan sumber seperti jurnal nasional maupun internasional, hasil pencarian di internet, dan juga hasil penelitian yang telah ada sebelumnya, yang sesuai dan mendukung penelitian tersebut. Dalam tahap ini penulis akan menelaah kepustakaan yang diperlukan dengan lebih tekun dan mendalam [8].

## Penentuan Metode Penelitian
Dalam penelitian ini, penulis memilih untuk melakukan pengumpulan data dengan menggunakan metode WebQual 4.0 dan juga melakukan pengelolaan data menggunakan teknik Importance - Performance Analysis (IPA).
Pengambilan Data
Proses pengambilan data adalah proses yang umum dilakukan pada sebuah penelitian dengan tujuan mengambil data menggunakan kuesioner dan kemudian hasil yang terkumpul akan dianalisis.

## 1. Subjek Penelitian
Pengambilan sampel dilakukan dengan metode Purposive  Judgemental Sampling , dimana sampel dipilih berdasarkan kriteria dan pertimbangan khusus [9]yaitu sampel yang merupakan orang yang sudah pernah menggunakan website Badan Pusat Statistik (BPS) untuk kepentingan pencarian data dalam penelitian. Di dalamnya terdapat mahasiswa, dosen dan entrepreneur . Menurut Sunaryo, jumlah data yang diperlukan dalam uji validitas dan juga uji reliabilitas, sebaiknya adalah dengan jumlah minimal 30 responden. Lalu untuk antisipasi kegagalan maka sebaiknya dilakukan dengan lebih dari 30 responden [10]. Maka pada penelitian ini jumlah sampel yang dipilih adalah sebanyak 55 responden.
2. Penyusunan Kuesioner
Kuesioner yang di gunakan pada  penelitian ini disusun berdasarkan metode WebQual 4.0 dan terdapat 21 item atribut di dalamnya. Kuesioner ini terbagi
kedalam 3 aspek penilaian yaitu dari aspek kualitas kegunaan ( Usability ), aspek kualitas informasi ( Information Quality ), dan aspek kualitas layanan ( Service Quality ) yang juga akan dinilai berdasarkan 2 skala yaitu skala kinerja ( Performance ) dan juga skala kepentingan ( Importance ) melalui Skala Likert yang merupakan sebuah skala untuk mengukur persepsi dan juga pendapat satu atau beberapa orang mengenai sesuatu hal [11].

## Pengolahan Data
Setelah seluruh data diperoleh, maka selanjutnya seluruh data diolah untuk mengetahui hasil dan kesimpulan dari seluruh data responden yang dikumpulkan.
1. Uji Validitas
Menurut Sugiyono (2014), uji  validitas adalah sebuah alat uji yang akan menunjukan derajat ketepatan diantara data yang sesungguhnya dengan data yang  telah berhasil dikumpulkan oleh peneliti  [12]. Suatu instrumen dapat dikatakan valid bila nilai signifikansi  nya <0.05 [13]. Dalam penelitian Uji validitas yang membandingkan r hitung dan r tabel dikatakan valid jika nilai r hitung lebih besar dari pada r tabel dengan tingkat signifikansi 5% jika dibandingkan menggunakan degree of freedom (df) = n-2, dan n merupakan jumlah sampel [14].

## 2. Uji Reliabilitas
Sebuah penelitian dapat dikatakan reliabel , jika nilai Cronbach Alpha > 0.70 [13].

## 3. Analisis Kesesuaian
Melalui analisis kesesuaian, peneliti akan dapat melihat item atribut manakah yang dapat dijadikan prioritas dalam penelitian [15].
𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑖𝑖 = ∑𝑥𝑥𝑖𝑖 ∑𝑦𝑦𝑦𝑦 𝑥𝑥 100% (1)
Penjelasan:
TKi : Tingkat kesesuaian responden ∑ Xi : Skor penilaian kinerja ∑ Yi : Skor penilaian kepentingan
4. Analisis Kesenjangan (GAP)
Dengan menggunakan analisis kesenjangan  (GAP) peneliti dapat menilai perbedaan antara kepuasan pengguna dengan kinerja website itu sendiri [15].
𝑄𝑄 𝑖𝑖 = 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑖𝑖 − 𝐼𝐼𝑃𝑃𝐼𝐼𝑃𝑃𝑃𝑃𝐼𝐼𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑖𝑖
(2)

## Penjelasan:
Qi
: Tingkat kesenjangan
Performancei : Hasil nilai rata – rata tingkat kinerja
Importancei : Hasil nilai rata – rata tingkat kepentingan
5. Menghitung rata – rata penilaian
Penilaian rata - rata akan didapatkan dari hasil peritungan kuesioner yang telah diisi oleh  responden dan kemudian digunakan dalam perhitungan rumus tingkat kesenjangan (GAP) [15].
𝑋𝑋� = 𝑋𝑋𝑖𝑖 𝑛𝑛
(3)
𝑌𝑌� = 𝑌𝑌𝑖𝑖 𝑛𝑛
(4)
Penjelasan: x : Nilai rata - rata tingkat kinerja y
: Nilai rata - rata tingkat kepentingan
Xi : Jumlah nilai per atribut item tingkat kinerja
Yi :Jumlah nilai per atribut item tingkat kepentingan n
: Jumlah
6. Analisis Kuadran Diagram Kartesius
Untuk  dapat  memetakan hasil pada kuadran diagram Kartesius maka diperlukan perhitungan dengan rumus sebagai berikut [15]:
𝑆𝑆𝑆𝑆𝑃𝑃𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑋𝑋� = ∑ 𝑋𝑋𝑋𝑋 ��� 𝑁𝑁 𝑖𝑖=1 𝑘𝑘
(5)
𝑆𝑆𝑆𝑆𝑃𝑃𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑌𝑌� = ∑ 𝑌𝑌𝑋𝑋 ��� 𝑁𝑁 𝑖𝑖=1 𝑘𝑘 (6) Penjelasan: Sumbu X : Titik tingkat kepentingan Sumbu Y : Titik tingkat kinerja k : Total atribut

## 4. Hasil dan Pembahasan
Hasil analisis Demografis
Pada proses penelitian ini, peneliti telah mengambil data dari 55  responden yang pernah menggunakan dan mendapatkan  data dari website Badan Pusat Statistik (BPS) untuk dilakukan analisis demografis jenis kelamin, program studi, frekuensi penggunaan website Badan Pusat Statistik (BPS) di dalam kurun waktu 1 bulan, dan alasan menggunakan website Badan Pusat Statistik (BPS). Dan data-data tersebut dapat dilihat pada diagram dibawah ini:

## a) Jenis Kelamin

## Gambar 3 Diagram jenis kelamin
Diagram  pada Gambar  3 di atas menyatakan bahwa dari 55 orang responden yang diambil 55% responden adalah wanita dan 45% lainnya merupakan responden pria.
b) Program Studi Responden

## Gambar 4 Diagram program studi responden
Gambar 4 merujuk pada jurusan atau program studi setiap responden. Responden yang terbanyak adalah dari program studi Manajemen Bisnis dengan jumlah 32%, lalu responden terbanyak berikutnya adalah dari program studi Psikologi  sebanyak  27%  dan Sistem Informasi sebanyak 16%, Teknik Informatika sebanyak 5%, lalu masing – masing program studi Kuliner, Desain Komunikasi Visual, Ilmu Komunikasi sebanyak  4%, Pariwisata, Hukum, Interior Arsitektur dan Akuntansi masing  –  masing sebanyak 2% sementara sisanya adalah 0% yang artinya tidak ada responden yang berasal dari program studi Kedokteran, Fashion , Teknologi Pangan
45% 55% Jenis Kelamin Pria Wanita
Pembangkitan pola menggunakan konsep grup kertas… (Nataliani, Wellem, Iriani)

## c) Frekuensi Penggunaan

## Gambar 5 Diagram frekuensi penggunaan
Diagram Frekuensi penggunaan menunjukkan bahwa 78% responden pernah menggunakan Website Badan Pusat Statistik (BPS) namun tidak rutin dalam mengakses website dalam kurun waktu 1 bulan. Sementara 7% responden rutin mengakses sebanyak 2 kali dalam 1 bulan, 7% responden rutin mengkases website Badan Pusat Statistik (BPS) sebanyak 3 kali dalam sebulan, 6% responden rutin mengakses website Badan Pusat Statistik (BPS) sebanyak  lebih dari (>3)  kali dalam sebulan, dan 2% rutin mengakses website Badan Pusat Statistik (BPS) sebanyak 1 kali dalam sebulan.
d) Tujuan Penggunaan
Gambar 6 Diagram tujuan penggunaan website
Hasil pengisian kuesioner pada 55 responden telah menunjukkan hasil bahwa 10% responden mengakses dan menggunakan website Badan Pusat Statistik (BPS) terkait dengan suatu pekerjaan mereka, sementara responden lain sebesar 24% memakai website Badan Pusat Statistik (BPS) baik untuk mencari data statistik sebagai informasi yang ingin mereka ketahui, lalu 33% orang lainnya mengakses website Badan Pusat Statistik (BPS) untuk mencari data yang dapat   menunjang penelitian Tugas Akhir  dan terakhir adalah
responden yang mengakses website Badan Pusat Statistik(BPS) dengan tujuan mencari data statistik untuk menunjang penelitian lain ada sebanayak 33%.

## Uji Validitas
Tabel 4 Hasil Uji Validitas Tingkat Kinerja Variabel R Hitung R Tabel Hasil Kategori Aspek Penilaian Kode Variabel Kualitas Kegunaan ( Usability ) US1 0.662 0.265 Valid US2 0.611 0.265 Valid US3 0.601 0.265 Valid US4 0.577 0.265 Valid US5 0.381 0.265 Valid US6 0.562 0.265 Valid US7 0.504 0.265 Valid US8 0.308 0.265 Valid US9 0.610 0.265 Valid Kualitas Informasi ( Information Quality ) IQ1 0.547 0.265 Valid IQ2 0.507 0.265 Valid IQ3 0.414 0.265 Valid IQ4 0.544 0.265 Valid IQ5 0.499 0.265 Valid IQ6 0.387 0.265 Valid IQ7 0.535 0.265 Valid Kualitas Layanan ( Service Quality ) SQ1 0.451 0.265 Valid SQ2 0.544 0.265 Valid SQ3 0.589 0.265 Valid SQ4 0.679 0.265 Valid SQ5 0.701 0.265 Valid Dalam melakukan uji validitas  ini, peneliti mendapatkan angka r tabel 0.265 menggunakan rumus Df = n - 2 dengan nilai signifikansi 0.05 dari jumlah total responden 55 orang. Tabel 5 Hasil Uji Validitas Tingkat Kepentingan Variabel R Hitung R Tabel Hasil Kategori Aspek Penilaian Kode Variabel Kualitas Kegunaan ( Usability ) US1 0. 662 0.265 Valid US2 0.611 0. 265 Valid US3 0. 601 0. 265 Valid US4 0. 577 0.265 Valid US5 0. 381 0.265 Valid US6 0.562 0. 265 Valid US7 0.504 0. 265 Valid US8 0. 308 0. 265 Valid
US9 0.610 0. 265 Valid Kualitas Informasi ( Information Quality ) IQ1 0. 547 0. 265 Valid IQ2 0. 507 0. 265 Valid IQ3 0. 414 0. 265 Valid
IQ4 0. 544 0. 265 Valid
IQ5 0. 499 0. 265 Valid IQ6 0. 387 0. 265 Valid IQ7 0. 535 0. 265 Valid Kualitas Layanan ( Service Quality ) SQ1
0. 451 0. 265 Valid
SQ2 0. 544 0. 265 Valid
SQ3 0. 589 0.265 Valid SQ4 0. 679 0.265 Valid SQ5 0. 701 0.265 Valid
Instrumen pengujian terhadap tingkat kepentingan bertujuan untuk melihat apakah fitur yang disebutkan pada atribut pernyataan dianggap penting untuk dimiliki oleh sebuah website .

## Uji Reliabilitas
Tabel 6 Hasil Uji Reliabilitas Tingkat Kinerja Variabel Alpha Hitung Cronbach Alpha Hasil Kategori Aspek Penilaian Kode Variabel Kualitas Kegunaan ( Usability ) US1 0.859 0.70 Reliabel US2 0.859 0.70 Reliabel US3 0.860 0.70 Reliabel US4 0.861 0.70 Reliabel US5 0.869 0.70 Reliabel US6 0.862 0.70 Reliabel US7 0.864 0.70 Reliabel US8 0.872 0.70 Reliabel US9 0.860 0.70 Reliabel Kualitas Informasi ( Information Quality ) IQ1 0.862 0.70 Reliabel IQ2 0.863 0.70 Reliabel IQ3 0.867 0.70 Reliabel IQ4 0.862 0.70 Reliabel IQ5 0.864 0.70 Reliabel IQ6 0.867 0.70 Reliabel IQ7 0.862 0.70 Reliabel Kualitas Layanan ( Service Quality ) SQ1 0.865 0.70 Reliabel SQ2 0.862 0.70 Reliabel SQ3 0.861 0.70 Reliabel SQ4 0.856 0.70 Reliabel SQ5 0.856 0.70 Reliabel
Berdasarkan  hasil uji Reliabilitas diatas, dinyatakan bahwa atribut pernyataan dalam kuesioner reliabel dengan nilai terbesar pada uji ini terdapat pada atribut US8 sebesar 0.872
Tabel 7 Hasil Uji Reliabilitas Tingkat Kepentingan Variabel Alpha Hitung Cronbach Alpha Hasil Kategori Aspek Penilaian Kode Variabel Kualitas Kegunaan ( Usability ) US1 0.869 0.70 Reliabel US2 0.871 0.70 Reliabel US3 0.867 0.70 Reliabel US4 0.869 0.70 Reliabel US5 0.869 0.70 Reliabel US6 0.866 0.70 Reliabel US7 0.866 0.70 Reliabel US8 0.887 0.70 Reliabel US9 0.877 0.70 Reliabel Kualitas Informasi ( Information Quality ) IQ1 0.872 0.70 Reliabel IQ2 0.870 0.70 Reliabel IQ3 0.869 0.70 Reliabel IQ4 0.864 0.70 Reliabel IQ5 0.867 0.70 Reliabel IQ6 0.864 0.70 Reliabel IQ7 0.870 0.70 Reliabel Kualitas Layanan ( Service Quality ) SQ1 0.871 0.70 Reliabel SQ2 0.869 0.70 Reliabel SQ3 0.877 0.70 Reliabel SQ4 0.867 0.70 Reliabel SQ5 0.868 0.70 Reliabel Pada aspek kepentingan nya, hasil uji reliabilitas menyatakan bahwa atribut pernyataan dalam kuesioner dinyatakan reliabel dengan nilai terbesar pada uji ini terdapat pada atribut US8 sebesar 0.887.

## Importance-Performance Analysis (IPA)

## Analisis Kesesuaian
Dapat dilihat pada Tabel 8 di bawah bahwa hasil analisis Tingkat Kesesuaian dari sisi kinerja dan kepentingan website Badan Pusat Statistik (BPS) adalah sebesar 87.1% yang artinya dapat disimpulkan bahwa pelayanan yang diberikan oleh website tidak sesuai harapan pengguna dan kurang memuaskan bagi penggunanya.

## Tabel 8 Hasil Analisis Kesesuaian
Kualitas Kegunaan ( Usability ) No Kode Variabel Atribut Item Perhitungan Tingkat Kesesuaian Kinerja  Kepentingan 1 US1 Saya merasa mudah untuk mempelajari website Badan Pusat Statistik (BPS). 186 251 74.4% 2 US2 Saya merasa mudah untuk menggunakan website Badan Pusat Statistik (BPS). 186 263 70.7% 3 US3 Saya merasa jelas dalam menggunakan website Badan Pusat Statistik (BPS). 184 250 73.6% 4 US4 Saya merasa mudah memahami penggunaan website Badan Pusat Statistik (BPS). 173 250 69.2% 5 US5 Menurut saya, navigasi dalam website Badan Pusat Statistik (BPS) sudah jelas untuk dipahami. 158 252 62.7% 6 US6 Menurut saya, navigasi dalam website Badan Pusat Statistik (BPS) mudah untuk dipahami. 167 255 65.4% 7 US7 Menurut saya, desain pada website Badan Pusat Statistik (BPS) sudah sesuai dengan jenis website -nya (Jenis website penyedia data).
183 242 75.6% 8 US8 Menurut saya, website Badan Pusat Statistik (BPS)  memiliki  daya saing dengan website yang sejenis. 181 224 80.8% 9 US9 Menurut saya, website Badan Pusat Statistik (BPS) memberikan saya pengalaman penggunaan yang positif. 201 237 84.8% Kualitas Informasi ( Information Quality ) 1 IQ1 Menurut saya, website Badan  Pusat  Statistik (BPS) menyediakan 234 267 87.6%
informasi/data yang akurat. 2 IQ2 Menurut saya, website Badan Pusat Statistik (BPS) menyediakan informasi/data yang terpercaya. 242 264 91.7% 3 IQ3 Menurut saya, website Badan Pusat Statistik (BPS) menyediakan informasi/data yang up to date. 185 259 71.4% 4 IQ4 Menurut saya, website Badan Pusat Statistik (BPS) menyediakan informasi/data yang relevan . 211 249 84.7% 5 IQ5 Menurut saya, website Badan Pusat Statistik (BPS) menyediakan informasi/data yang mudah dimengerti. 205 254 80.7% 6 IQ6 Menurut saya, website Badan Pusat Statistik (BPS) menyediakan informasi/data yang detail. 211 251 84.0% 7 IQ7 Menurut saya, website Badan Pusat Statistik (BPS) menyajikan informasi/data dalam format yang tepat. 217 255 85.1% Kualitas Layanan ( Service Quality ) 1 SQ1 Menurut saya, website Badan Pusat Statistik (BPS) memberikan layanan data yang valid. 231 263 87.8% 2 SQ2 Menurut saya, website Badan Pusat Statistik (BPS) memberikan layanan data yang akurat. 229 258 88.8% 3 SQ3 Saya merasa aman ketika mengakses website Badan Pusat Statistik (BPS). 234 254 92.1% 4 SQ4 Saya merasa website Badan Pusat Statistik (BPS) memiliki reputasi yang baik. 225 253 88.9%
5 SQ5 Saya merasa yakin bahwa kualitas layanan yang diberikan oleh website Badan Pusat Statistik (BPS) berkualitas. 218 255 85.5% Jumlah: 4261 5306 87.1% Perhitungan Rata – rata Tabel 9 Hasil perhitungan rata-rata penilaian Variabel Jumlah Rata - Rata Tingkat Kinerja (Xi) Sumbu X (Tingkat Kinerja) 3.69 Sumbu Y (Tingkat Kepentingan) 4.59
Hasil perhitungan  rata  –  rata pada tingkat kinerja yang akan digunakan sebagai sumbu (X) dalam analisis diagram Kuadaran Kartesius adalah sebesar 3.69. Sementara untuk hasil perhitungan rata – rata pada tingkat kepentingan yang akan digunakan sebagai sumbu (Y) dalam analisis diagram Kartesius adalah sebesar 4.59.

## Analisis Kesesuaian (GAP)
Tabel 10 Hasil Akhir Rata - Rata Nilai Kesenjangan (GAP) Variabel Jumlah Rata - Rata Tingkat Kinerja (Xi) Jumlah Rata - Rata Tingkat Kepentingan (Yi) Nilai GAP Keterangan Kualitas Kegunaan ( Usability ) 3.27 4.49 -1.22  Tidak Puas Kualitas Informasi ( Information Quality ) 3.91 4.65 -0.74  Tidak Puas Kualitas Layanan ( Service Quality ) 4.12 4.68 -0.57  Tidak Puas Total: 11.30 13.82 -2.53  Tidak Puas
Hasil akhir rata – rata nilai kesenjangan baik dari aspek Kegunaan ( Usability ), Kualitas Informasi ( Information Quality ), dan juga Kualitas Layanan ( Service Quality ) menunjukkan bahwa sebenarnya masih terdapat kesenjangan diantara harapan pengguna dengan kepuasan pengguna website Badan Pusat Statistik (BPS) terhadap layanan yang sudah ada sampai saat ini.

## Analisis Kuadran Diagram Kartesius

## Gambar 7 Tabel Indikator Penjelasan Diagram Kartesius
Melalui proses analisis pada diagram Kartesius di atas, didapatkan titik-titik atribut yang tersebar di dalam empat bagian kuadran. Pada kuadran I ( Concentrate These /Prioritas Utama), terdapat tiga atribut yang akan menjadi prioritas utama dalam perbaikan kualitas website kedepannya dan kuadran II ( Keep Up The Good Work / Pertahankan Kinerja), sembilan atribut yang harus terus dipertahankan kinerjanya. Lalu pada kuadran III ( Low Priority /Prioritas Rendah), terdapat tujuh atribut yang tidak dianggap penting oleh penggunda dan pada kuadran IV ( Possible Overkill / Berlebihan) terdapat dua atribut yang telah memberikan kepuasan lebih bagi pengguna website .
Berdasarkan diagram diatas maka diperoleh saran bagi pengembang untuk dapat mengurangi informasi –  informasi yang dirasa tidak diperlukan sehingga pengguna dapat lebih fokus dan mendapatkan pengalaman yang mudah ketika menggunakan website Badan Pusat Statistik (BPS). Pengembang juga  dapat memberikan panduan berupa pop up guidance atau coach- mark yang akan muncul ketika pertama kali website dibuka, sehingga pengguna dapat lebih mudah memahami navigasi dari website Badan Pusat Statistik (BPS).
Dari sisi kebaharuan data, pengembang dapat terus melakukan pembaharuan pada data statistik yang disajikan. Sehingga data statistik yang diperoleh pengguna adalah data yang terkini dan dapat mendukung penelitian dengan lebih maksimal.

## 5. Simpulan
Melalui  penelitian  analsisis kualitas website Badan Pusat Statistik (BPS) dengan menggunakan metode WebQual 4.0 dan Importance  –  Performance Analysis (IPA) telah didapatkan kesimpulan berikut ini :
1. Uji tingkat kesesuaian terhadap nilai tingkat kinerja dan kepentingan dari
website Badan Pusat Statistik (BPS) memberikan hasil 87.1% dimana nilai tersebut kurang dari 100 (<100). Sehingga dapat disimpulkan bahwa tingkat kinerja website Badan Pusat Statistik (BPS) belum mencapai titik kepuasan penggunanya.
2. Uji nilai kesenjangan (GAP) menunjukkan hasil sebesar – 0.57 yang artinya terdapat kesenjangan diantara harapan atau ekspektasi dan kepuasan pengguna terhadap website Badan Pusat Statistik (BPS) saat ini.
3. Diagram Kartesius menunjukkan beberapa hal dalam kuadaran I ( Concentrate TheseI / Prioritas Utama) yang perlu menjadi prioritas utama dalam melakukan perbaikan dan peningkatan kualitas website Badan Pusat Statistik (BPS) untuk dapat melayani kebutuhan akan data statistik masyarakat dengan menjadi website yang lebih mudah digunakan, memiliki navigasi atau arahan dalam pengunaan yang lebih mudah dipahami dan juga data yang lebih up to date.

## Daftar Pustaka
[1] BPS RI, “Analisis Hasil Survei Kebutuhan Data 2019”.
[2] bps.go.id, “Visi Misi BPS.” https://www.bps.go.id/menu/1/visi-dan- misi.html#masterMenuTab2 (accessed Jan. 10, 2021).
[3] Y. Andre and K. Gianina Tileng, “Analisis Kualitas Website Perpustakaan Universitas Ciputra Surabaya Menggunakan Metode Webqual 4.0 dan Importance- Performance Analysis (IPA),” AITI: Jurnal Teknologi Informasi , vol. 16, no. Februari, pp. 49–64, 2019.
[4] Dafied and D. Novita, "Metode WebQual 4.0 Untuk Analisis Kualitas Web Pembelajaran," JTKSI, vol. 1, no. 2, pp. 17-20, 2018.
[5] L. A. Utami, A. Gani, and S. Suparni, “Penerapan Metode Webqual 4.0 dan IPA Dalam Mengukur Kualitas Website VISLOG PT. Citra Surya Indonesi,”
Komputika :  Jurnal  Sistem  Komputer , vol. 9, no. 1, pp. 25–34, Apr. 2020, doi: 10.34010/komputika.v9i1.2849.
[6] R.  Kemala, D. Siregar, and R. A. Fitriawan, “Analisis Kualitas Website Ruangguru.com Menggunakan WebQual 4.0 dan IPA ( Importance  Performance Analysis )”.
[7] bps.go.id, “Statistik Pengguna .” https://www.bps.go.id/menu/7/statistik- pengguna.html. (accessed Jan. 10, 2021).
[8] D. Syukwansyah, “Pengembangan Bisnis  Joeragan  dengan  Menggunakan
Pendekatan Prinsip Efektual,” 2016.
[9] D. Islamiati and H. Mentara, “Hubungan  Dismenore  Primer  Terhadap  Aktivitas Olahraga Remaja Putri di SMP Negeri 1 Banawa Tengah,” Tadulako Journal Sport
Sciences and Physical Education , vol. 7, 2019, [Online]. Available: http://jurnal.untad.ac.id/jurnal/index.php/PJKR/index
[10]  E. Suryani, M. T. Departemen, M. Teknologi, B. Keahlian, I. Fakultas, and B. Dan,
“Analisis Kepuasan Pengguna Pada Situs Gotomalls.com Menggunakan Metode WebQual Irianto Bunga Pratama 9112205407 Dosen Pembimbing,” 2017.
[11]  V. H. Pranatawijaya, W. Widiatry, R. Priskila, and P. B. A. A. Putra, “Penerapan Skala Likert dan Skala Dikotomi Pada Kuesioner Online ,” Jurnal Sains dan Informatika , vol. 5, no. 2, pp. 128–137, Dec. 2019, doi: 10.34128/jsi.v5i2.185.
[12]  P. Celebrity et al. , “Pengaruh Celebrity Endorser Hamidah Rachmayanti Terhadap Keputusan Pembelian Produk Online Shop Mayoutfit di Kota Bandung.”
[13]  T. Loanata and K. Gianina Tileng, “Pengaruh Trust dan Perceived Risk pada Intention To Use Menggunakan Technology Acceptance Model (Studi Kasus Pada
Situs E-Commerce Traveloka),” 64 Juisi , vol. 02, no. 01, 2016.
[14]  N. S. Prabowo and A. Fathoni, “Pengaruh  Kepuasan  Kerja  dan  Stress  Kerja Terhadap Engagement Employee dengan Turnover Intention Sebagai  Variabel Intervening Pada PT Ara Shoes Semarang.”
[15]  Y. Andre, “Analisis Kualitas Website Perpustakaan Univesitas Ciputra Surabaya Menggunakan Metode  WebQual  4.0  dan Importance-Performance  Analysis (IPA).”