## Evaluasi Penggunaan Sistem Jembatan Timbang Online (JTO) Terintegrasi dengan Metode PIECES Framework

## Novie Hari Purnomo
Jurnal Algoritma STMIK LIKMI
Jl. Ir. H. Juanda No.96, Lebakgede, Kecamatan Coblong, Kota Bandung, Jawa Barat 40132 Email : info@likmi.ac.id
nh.purnomo@gmail.com
Abstrak  – Pelanggaran  ODOL  ( Over  Dimension  Over  Loading )  pada  angkutan  barang  di Indonesia sudah menjadi permasalahan yang sangat serius. Over Dimension adalah suatu kondisi dimana  dimensi  pengangkut  kendaraan  tidak  sesuai  dengan  standar  produksi  dan  ketentuan peraturan, sedangkan Over Loading adalah suatu kondisi dimana kendaraan mengangkut muatan yang  melebihi  batas  beban  yang  ditetapkan.  Upaya  pemerintah  dalam  menekan  jumlah pelanggaran  kendaraan  ODOL  ( Over  Dimension  Over Loading ),  salah  satunya  adalah menerapkan  teknologi  informasi  yang  dapat  menunjang  kinerja  di  UPPKB  (Unit  Pelaksana Penimbangan Kendaraan Bermotor). Sistem Jembatan Timbang Online Terintegrasi merupakan sistem  terdistribusi  pada  masing-masing  UPPKB  yang  datanya  terpusat  pada  sebuah  sistem monitoring  dan  saling  terintegrasi  dengan  sistem  lainnya  untuk  bertukar  data  dengan  tujuan mempercepat  proses  pendataan  dan  pemeriksaan  kendaraan  angkutan  barang.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  menggambarkan  efektivitas  pengawasan  kendaraan  angkutan  barang  dengan menggunakan  Sistem  Jembatan  Timbang Online Terintegrasi  di  UPPKB  dan  mendapatkan informasi  kendala  pada  sistem  serta  memberikan  masukan  perbaikan  pada  sistem  JTO  untuk kedepannya. Lokasi penelitian secara khusus akan dilaksanakan di UPPKB Losarang, Kabupaten Indramayu dan UPPKB Balonggandu, Kabupaten Karawang. Penelitian ini menggunakan metode analisis  PIECES Framework .  Berdasarkan  hasil  dan pembahasan  di  atas menunjukkan  bahwa evaluasi penggunaan sistem JTO terintegrasi menggunakan metode PIECES Framework adalah sangat efektif dengan nilai persentase rata-rata adalah 90%. Uji validitas menunjukkan bahwa 18 pertanyaan  dinyatakan  valid  dan  uji  reliabilitas  dari  18  pertanyaan  yaitu  0.969  >  0.70  maka dinyatakan reliabel.  Metode  PIECES Framework mampu menunjukkan  bahwa masih terdapat poin yang perlu menjadi perhatian untuk penyempurnaan sistem JTO terintegrasi.
Kata  Kunci  – Sistem  Jembatan Timbang  Online,  PIECES  Framework,  Over  Dimension  Over Loading, UPPKB.

## I. PENDAHULUAN
Pelanggaran ODOL ( Over Dimension Over Loading ) pada angkutan barang di Indonesia adalah permasalahan yang  sangat  serius. Over  Dimension merupakan  kondisi  dimana  dimensi  kendaraan  angkutan  barang  tidak sesuai dengan standar produksi dan ketentuan peraturan, sedangkan Over Loading merupakan kondisi dimana kendaraan mengangkut muatan yang melebihi batas beban yang ditetapkan [1]. Praktik over dimension over loading (ODOL)  sangat  merugikan  pemerintah  dan  masyarakat  [1].  Kerusakan  jalan  akibat  ODOL menimbulkan peningkatan anggaran untuk pemeliharaan jalan nasional, jalan tol, dan jalan provinsi dengan anggaran yang tidak sedikit, yaitu rata-rata Rp43,45 triliun per tahun [1]. Selain itu, kasus kecelakaan yang melibatkan truk ODOL atau kelebihan muatan dan dimensi juga sudah banyak terjadi. Bahkan di antaranya mengakibatkan banyak korban jiwa, dan kerugian materiil yang tidak sedikit [2].
Unit Pelaksana Penimbangan Kendaraan Bermotor (UPPKB) melaksanakan tugas pengawasan muatan barang dengan  menggunakan  alat  penimbangan  yang  dipasang  secara  tetap  pada  setiap  lokasi  tertentu.  UPPKB memiliki fungsi untuk melakukan pengawasan, penindakan, dan pencatatan untuk meningkatkan keselamatan pengguna  jalan  dan  menjaga  kondisi  infrastruktur  jalan.  Pengawasan  adalah  kegiatan  yang  dilakukan  oleh UPPKB terhadap mobil barang dijalan meliputi tata cara pemuatan, daya angkut, dimensi kendaraan, dan kelas jalan [3]. Beroperasinya UPPKB di bawah Kementerian Perhubungan Direktorat Jenderal Perhubungan Darat membuat  pengawasan  kendaraan  menjadi  lebih  ketat,  sehingga  menimbulkan  antrian  kendaraan  di  area UPPKB yang disebabkan karena lamanya proses pemeriksaan kendaraan yang menimbulkan dampak sosial dan  lingkungan  bahkan  berisiko  terhadap  keselamatan  pengguna  jalan.  Keterbatasan  SDM  dan  fasilitas  di UPPKB semakin memperburuk keadaan tersebut.
Dalam upaya memudahkan pemeriksaan kendaraan angkutan barang, Pemerintah melalui Direktorat Prasarana Transportasi Jalan telah mengembangkan teknologi informasi dan komunikasi terutama di bidang big data dan Internet  of  things.  Salah  satu  implementasinya  adalah  melalui  Unit  Pelaksana  Penimbangan  Kendaraan Bermotor (UPPKB) yang telah mengadopsi beberapa teknologi canggih seperti sensor dimensi, sensor WIM ( Weight in Motion ), detektor kendaraan yang tidak masuk UPPKB, CCTV ( Closed Circuit Television ), palang pintu  elektronik,  papan  informasi  penimbangan  elektronik  dan  peralatan  lainnya  yang  terintegrasi  dengan Sistem Jembatan Timbang Online (JTO). Selain itu, Sistem JTO juga terhubung dengan sistem lain seperti Sistem BLU-E (Bukti Lulus Uji Elektronik), Sistem E-Manifes, dan Sistem E-Tilang untuk bertukar data guna mempercepat  proses  pendataan  dan  pemeriksaan  kendaraan  angkutan  barang  di  UPPKB,  memastikan keakuratan data, dan menghindari kesalahan saat pendataan. Integrasi sistem ini bertujuan untuk meningkatkan efektivitas  pengawasan,  penindakan  dan  pencatatan  kendaraan  angkutan  barang,  serta  membantu  menekan jumlah pelanggaran kendaraan ODOL ( Over Dimension Over Loading ).
PIECES framework adalah kerangka kerja yang mempunyai enam variabel dalam klasifikasi dan pemecahan masalah yaitu performance, information and data, economics, control and security, efficiency , serta service [4].  Dibandingkan  dengan  metode Technology  Acceptance  Model (TAM),  metode  PIECES framework memiliki keunggulan, hal ini dikarenakan metode TAM hanya menggunakan 2 poin dalam penerimaan atas sistem  teknologi  yaitu  poin  persepsi  bermanfaat  dan  persepsi  kemudahan  [4].  Sedangkan  dengan  metode PIECES framework memiliki 6 poin persepsi dalam melakukan evaluasi dan analisis sistem, sehingga dapat dilakukan secara detail dan komprehensif [4]. PIECES framework merupakan metode yang digunakan untuk mengukur problem , opportunities dan directives yang terdapat pada bagian scope analisis dan perancangan sistem  [5].  Sebelumnya,  telah  dilakukan  penelitian  menggunakan PIECES framework yang  salah  satunya bertujuan  untuk  menganalisis  tingkat  kepuasan  sistem  informasi  layanan  aplikasi  myindihome.  Dalam penelitian  tersebut  menghasilkan  skor  4,26  skala likert yang  dikategorikan  puas  terhadap  layanan  sistem informasi Indihome berbasis mobile [6]. Penelitian lain yaitu PIECES framework untuk menganalisa sistem informasi administrasi rukun tetangga yang bertujuan untuk mengevaluasi tingkat kepuasan dan kepentingan pengguna  terhadap  sistem  informasi  yang  telah  diterapkan,  serta  untuk  mengidentifikasi  kelemahan  dan kekuatan  dari  sistem  tersebut  dan  menganalisis  komponen-komponen  apa  yang  perlu  ditingkatkan  dalam kualitas pelayanannya. Dari hasil penelitian tersebut, ditemukan bahwa nilai rata-rata untuk tingkat kepuasan adalah  3,70,  yang  menunjukkan  bahwa  sistem  informasi  telah  memberikan  kepuasan  kepada  pengguna. Sementara  itu,  nilai  rata-rata  untuk  tingkat  kepentingan  adalah  4,14,  yang  mengindikasikan  bahwa  sistem informasi administrasi rukun tetangga dianggap penting oleh pengguna [7].
Untuk  dapat  mengevaluasi  sistem  JTO  terintegrasi  maka  dibutuhkan  pengguna  dari  sistem  tersebut  untuk dijadikan subjek penelitian untuk mengetahui apakah sistem sudah sangat baik atau masih harus mengalami perbaikan atau perubahan. Penilaian pengguna akan menjadi ukuran dalam menilai efektif atau tidaknya sistem JTO  terintegrasi.  Penilaian  pengguna  dijadikan  sebagai  patokan  untuk  menilai  keberhasilan  sistem  yang diterapkan.  Semakin  baik penilaian tersebut,  menandakan bahwa  sistem  sudah bekerja  dengan sangat  baik. Sebaliknya, jika penilaian terhadap sistem buruk, hal ini tidak hanya berdampak pada aplikasi yang mendapat penilaian buruk, tetapi juga membuat pengguna berpikir bahwa cara manual lebih unggul daripada sistem yang diterapkan [8]. Sistem JTO terintegrasi memiliki tingkat kompleksitas yang tinggi dalam menangani fungsi pengawasan  kendaraan  angkutan  barang.  Keterbatasan  SDM  (Sumber  Daya  Manusia)  di  UPPKB  dalam
melakukan  pengawasan  kendaraan  angkutan  barang,  diharapkan  dapat  terbantu  dengan  adanya  sistem  JTO terintegrasi  sehingga  dapat  mengoptimalkan  fungsi  pengawasan  dan  pengendalian  kendaraan  ODOL  di UPPKB.  Untuk  dapat  mengukur  hal  tersebut  perlu  adanya  evaluasi  penggunaan  sistem  JTO  terintegrasi menggunakan metode PIECES Framework .

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Tahap Penelitian
Tahap-tahap dalam penelitian ini meliputi:
Gambar 1: Tahap Penelitian
Pada  gambar  1  merupakan  bagan  dari  tahap  penelitian  yang dimulai  dari  identifikasi masalah,  perumusan tujuan, penentuan lokasi, pengumpulan data, pengolahan data, dan kesimpulan.

## B. Identifikasi Masalah
Tahap pertama dalam penelitian ini adalah mengidentifikasi permasalahan terhadap penggunaan sistem JTO terintegrasi dalam menjalankan proses pengawasan kendaraan angkutan barang.

## C. Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi efektivitas pengawasan kendaraan angkutan barang di UPPKB dengan menggunakan sistem JTO terintegrasi dalam upaya untuk mengurangi jumlah pelanggaran kendaraan ODOL.

## D. Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  difokuskan  pada  dua  lokasi  UPPKB,  yaitu  UPPKB  Losarang  di  Kabupaten  Indramayu  dan UPPKB  Balonggandu  di  Kabupaten  Karawang.  Kedua  lokasi  ini  dipilih  berdasarkan  rekomendasi  dari Direktorat  Prasarana  Transportasi  Jalan  Kementerian  Perhubungan,  karena  dianggap  telah  menerapkan perangkat teknologi informasi yang terintegrasi dengan sistem JTO.

## E. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  deskriptif  kuantitatif.  Pengumpulan  data  dilakukan  untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan dalam rangka mencapai tujuan penelitian. Sumber data menggunakan data primer dan sekunder dengan teknik pengumpulan data yaitu observasi, wawancara dan kuesioner.

## Observasi
Dalam penelitian ini, peneliti langsung melakukan penelitian di lapangan untuk mengamati proses pengawasan kendaraan  angkutan  barang,  mempelajari  fitur,  infrastruktur  pendukung  sistem  JTO  dan  proses  bisnis  dari sistem JTO terintegrasi secara langsung dengan tujuan mendapatkan informasi yang sebenarnya di lapangan.

## Wawancara
Untuk menggali informasi yang lebih dalam mengenai sistem JTO, penggunaan sistem JTO dan menambah wawasan  peneliti  tentang  pengawasan  angkutan  barang  maka  diperlukan  wawancara  dengan  petugas  di UPPKB. Informasi yang didapatkan kemudian digunakan untuk menyusun secara sistematis instrumen yang akan digunakan dalam pengamatan secara langsung di lapangan dan penyusunan kuesioner.

## Kuesioner
Angket /  kuesioner ditujukan  kepada  petugas  UPPKB  melalui google  form yang  terdiri  dari  18  pertanyaan yang mencakup 6 indikator pieces framework . Penghitungan jumlah sampel menggunakan rumus slovin yaitu:
n=N/1+Ne 2 (1)
Keterangan:
n =  Ukuran sampel N =   Ukuran populasi
e =   Tingkat kesalahan (5%)
Dengan  populasi  berjumlah  58  petugas  pada  dua  UPPKB  maka  diperoleh  jumlah  sampel  adalah  5,065 dibulatkan  menjadi  51  sampel.  Penghitungan  nilai  dari  kuesioner  menggunakan  skala  likert.  Pilihan  dari masing-masing skor akan diberikan nilai sebagai berikut:

## Table 1: Skor Skala Likert
Jawaban Kriteria Skor Sangat Efektif SE 5 Efektif E 4 Ragu-ragu RG 3 Tidak Efektif TE 2 Sangat Tidak Efektif STE 1
Tabel  1  merupakan  skor  rentang  nilai  1  sampai  dengan  5  dengan  kategori  skor  yang  berasal  dari  jawaban responden terhadap pertanyaan kuesioner.

## F. Teknik Pengolahan Data
Metode analisis yang digunakan adalah metode PIECES Framework yang terdiri dari enam variabel klasifikasi yaitu performance, information, economy, control/security, efficiency, and service.

## 1) Performance (Kinerja)
Variabel  ini  melakukan  analisis  untuk  mengetahui  performa  atau  kinerja  dari  sistem  [8]. Performance merupakan  kemampuan suatu sistem dalam menyelesaikan tugas dengan cepat hingga mencapai target  [9]. Variabel  ini  memiliki  peranan  yang  krusial  dalam  pengamatan  terhadap  keandalan  sistem  informasi  dalam proses pengolahan data guna menghasilkan informasi yang tepat dan mencapai tujuan yang diinginkan [10].
2) Information and Data (Data dan Informasi)
Variabel  ini  untuk  mengetahui  kualitas  informasi  yang  dihasilkan  apakah  mudah  dimengerti  atau  malah mempersulit pemahaman penggunanya [8]. Data dan informasi yang dihasilkan dari sistem informasi harus memiliki nilai sehingga dapat digunakan dalam proses pengambilan keputusan [10].
3) Economics (Ekonomi)
Economic adalah variabel yang menilai apakah sistem yang diterapkan setara dengan biaya yang dikeluarkan. Dalam evaluasi sistem dari perspektif ekonomi, terdapat dua faktor penting yang harus dipertimbangkan, yaitu
biaya dan keuntungan. Evaluasi biaya dilakukan untuk mengevaluasi biaya yang dikeluarkan dalam penerapan sistem  JTO,  sedangkan  evaluasi  keuntungan  dilakukan  untuk  mengevaluasi  manfaat  yang  diperoleh  dari penerapan sistem JTO agar dapat meningkatkan kinerjanya [10].
4) Control and Security (Kontrol dan Keamanan)
Variabel  ini  berpusat  kepada  tingkat  penggunaan  dari  suatu  sistem  informasi  apakah  mudah  atau  butuh pelatihan  lebih  atau  khusus  untuk  benar-benar  mampu  menggunakan  sistem  yang  diimplementasikan  [8]. Analisis ini digunakan untuk membandingkan sistem yang dianalisis berdasarkan pada segi integritas sistem, kemudahan akses, dan keamanan data [9].

## 5) Efficiency (Efisiensi)
Efisiensi  menilai  fitur-fitur  yang  ada  pada  sistem  informasi  apakah  relevan  dengan  yang  dibutuhkan  atau sebaliknya [8]. Pengoperasian dikatakan efisien atau tidak biasanya didasarkan pada tugas dan tanggung jawab dalam melaksanakan kegiatan [9].

## 6) Service (Layanan)
Variabel  ini  berpusat  pada  penilaian  layanan  yang  diberikan  oleh  suatu  instansi  pemilik  sistem  informasi apakah layanannya dapat membantu apakah tidak. Peningkatan pelayanan yang lebih baik bagi manajemen, user  dan  bagian  lain  merupakan  simbol  kualitas  dari  suatu  sistem  informasi  [9].  Setelah  data  terkumpul, selanjutnya dilakukan pengolahan data yaitu melakukan uji validitas, uji reliabilitas dan penghitungan skor.

## 7) Uji Validitas
Validitas merujuk pada akurasi atau kecermatan instrumen dalam melakukan pengukuran. Dalam pengujian instrumen pengumpulan data, validitas dapat dibedakan menjadi dua jenis, yaitu validitas faktor dan validitas item. Validitas faktor digunakan ketika item yang disusun terdiri dari lebih dari satu faktor, dengan asumsi bahwa faktor-faktor tersebut saling terkait. Validitas faktor diukur dengan mengorelasikan skor faktor (yang merupakan jumlah dari item dalam satu faktor) dengan skor total faktor (yang merupakan jumlah dari seluruh faktor)  [11].  Uji  validitas  ini  dilakukan  untuk  mengukur  apakah  data  yang  telah  didapat  setelah  penelitian merupakan data yang valid atau tidak [9]. Untuk menghitung uji validitas dapat menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑟 𝑥𝑦 = 𝑛 ∑ 𝑋 𝑖 𝑌 𝑖 −   (∑ 𝑋 𝑖 )(∑ 𝑌 𝑖 ) √{𝑛 ∑ 𝑋 𝑖 2 −   (∑ 𝑋 𝑖 ) 2 }{𝑛 ∑ 𝑌 𝑖 2 −   (∑ 𝑌 𝑖 ) 2 } (2)
Rumus menghitung validitas
Keterangan :
rxy =   Koefisien korelasi n =  Jumlah responden uji coba X =  Skor tiap item Y =  Skor seluruh item responden uji coba
8) Uji Reliabilitas
Uji  reliabilitas  adalah  sejauh  mana  hasil  pengukuran  dengan  menggunakan  objek  yang  sama,  akan menghasilkan data yang sama [9]. Kriteria untuk menentukan signifikan dengan membandingkan nilai t-hitung dan  t-tabel.  Jika  t-hitung  >  t-tabel,  maka  dapat  kita  simpulan  bahwa  butir  item  tersebut  valid.  Untuk menghitung t-hitung dengan rumus sebagai berikut:
𝑡 ℎ𝑖𝑡 = 𝑟 𝑥𝑦 √(𝑛 − 2) √(1 − 𝑟 𝑥𝑦 2 ) (3)
Rumus menghitung t-hitung
Keterangan :
rxy =   Koefisien korelasi n =  Jumlah responden uji coba
9) Penghitungan Skor
Sebelum melakukan analisis data hasil kuesioner dengan menggunakan PIECES Framework yaitu menentukan nilai interval kelas dengan rumus sebagai berikut :

## 𝐼 = 100 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑇𝑒𝑟𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 (4)
Rumus Interval Skor Likert
Dari rumus interval skor likert dengan nilai tertinggi adalah 5 maka diperoleh nilai interval kelas adalah 20, sehingga didapatkan skala penilaian sebagai berikut:

## Table 2: Skala Penilaian
No Skala Kriteria Kategori 1 80% - 100% SE Sangat Efektif 2 60% - 79.99% E Efektif 3 40% - 59.99% RG Ragu-ragu 4 20% - 39.99% TE Tidak Efektif 5 0% - 19.99% STE Sangat Tidak Efektif
Tabel 2 menunjukkan skala penalian 80%-100% sangat efektif, 50%-79.99% efektif, 40%-59.99% ragu-ragu, 20%-39.99% tidak efektif, 0%-19.99% sangat tidak efektif.

## III. HASIL DAN DISKUSI

## A. Alur Kerja Sistem JTO Terintegrasi
Sistem  Jembatan  Timbang  Online  Terintegrasi  (JTO)  merupakan  sistem  terdistribusi  pada  masing-masing UPPKB  yang  datanya  terpusat  pada  sebuah  sistem  monitoring.  Sistem  Jembatan  Timbang  Online  saling terintegrasi dengan sistem lainnya untuk dapat bertukar data. Berikut ini adalah alur kerja dari sistem JTO terintegrasi:
Gambar 2: Alur Kerja Sistem Jembatan Timbang Online (JTO) Terintegrasi
Dari gambar 2 diatas, dapat dijelaskan bahwa:
1) PC Desktop menjalankan 2 Aplikasi yaitu:
Vol. 20; No. 1; 2023; Hal 87-98
- Aplikasi JTO Serial, merupakan aplikasi yang digunakan untuk membaca  w eight indicator melalui koneksi serial . Hasil pembacaan akan di kirimkan ke aplikasi desktop maupun android pada modul penimbangan,  yang  selanjutnya  akan  di  tampilkan  pada display penimbangan  secara realtime menggunakan websocket .
- Aplikasi JTO Desktop, merupakan aplikasi yang digunakan untuk pendataan pengawasan angkutan barang,  pengaturan  data  dan  pelaporan.  Aplikasi  ini  terdiri  dari  beberapa  modul  yaitu  antrian, penimbangan, penindakan, transfer muat, data pengawasan, laporan, pengaturan.
2) Tablet  android menjalankan  aplikasi  JTO  berbasis android ,  yang  mana  aplikasi  ini  digunakan  untuk pendataan  pengawasan  angkutan  barang.  Aplikasi  ini  terdiri  dari  beberapa  modul  yaitu  antrian, penimbangan, pengukuran dimensi, ramcek.
3) Server di UPPKB menjalankan aplikasi rest api JTO & gateway integrator dimana semua komunikasi data dari pc, android, perangkat pendukung, wim uppkb, dan komunikasi dengan server hubdat di jalankan oleh aplikasi ini. Peran server di UPPKB selain sebagai pengolah data dan integrator , juga di fungsikan sebagai penyimpanan data ( database ).
4) Internet  di  UPPKB  merupakan  penghubung  antara server di  UPPKB  dan server Hubdat  untuk  saling bertukar data secara realtime maupun berkala.
5) Server hubdat menjalankan 2 Aplikasi, yaitu:
- Aplikasi  berbasis web yang  merupakan  pusat monitoring  data pengawasan,  pengaturan  data,  dan pelaporan seluruh UPPKB.
- Middleware ( Rest API, Gateway Integrator ) merupakan pengolah data dan penghubung antar system baik Sistem JTO di UPPKB maupun External System lain yang berhubungan dengan JTO yaitu (E- BLU, E-Tilang, E-Manifest)
6) Integrasi  dengan  sistem  BLU-E  (Bukti  Lulus  Uji  Elektronik)  akan  menghasilkan  informasi  mengenai profil kendaraan, hasil uji berkala kendaraan angkutan barang. Informasi hasil uji digunakan untuk validasi terhadap penimbangan. Integrasi dengan sistem E-Manifest menghasilkan informasi muatan, asal, tujuan, pemilik  komoditi,  nomor  manifes  dan  profil  pengemudi.  Informasi  manifes  menjadi  ukuran  toleransi terhadap  penimbangan.  Integrasi  dengan  sistem  E-Tilang  memberikan  informasi  penindakan  terhadap pelanggaran kendaraan angkutan barang dan mendapatkan respon kode BRIVA untuk pembayaran denda tilang.

## B. Tampilan Front End Sistem JTO Terintegrasi

## 1) Halaman Login
Gambar 3: Login Sistem JTO Desktop, JTO Web dan JTO Android Sebelum masuk pada menu utama dan melakukan aktivitas operasional pada sistem JTO baik berbasis desktop, web dan android , pengguna di wajibkan untuk melakukan login sebagai fitur keamanan sistem. Pada gambar 3 merupakan tampilan login dari JTO Desktop, JTO Web dan JTO Android.
2) Halaman Utama
Gambar 4: Halaman Utama JTO Desktop , JTO Web , dan JTO Android
Pada  gambar  4 merupakan  halaman  utama pada  sistem  JTO berbasis Desktop , JTO  berbasis Web dan JTO berbasis Android . Pada tampilan awal JTO berbasis desktop menampilkan grid menu yang terdiri dari antrian, penimbangan, penindakan, timbang transfer muat, data pengawasan, laporan dan pengaturan. Pada tampilan awal JTO berbasis web menampilkan resume data penimbangan per bulan semua UPPKB dalam grafik bar , persentase  pelanggaran  dalam  grafik pie dan  persentase  pelanggaran  daya  angkut  dalam  grafik bar .  Pada halaman utama JTO berbasis android menampilkan grid menu antrian, penimbangan, pemeriksaan teknis dan pemeriksaan dimensi.

## C. Uji Validitas dan Reliabilitas
1) Uji Validitas
Pengujian  validitas  bertujuan  untuk  mengukur  seberapa  tepat  variabel  pertanyaan  yang  digunakan  dalam penelitian [12]. Hasil uji validitas dari penelitian kuesioner adalah sebagai berikut:
Tabel 3: Hasil Uji Validitas
No Item r Hitung r Tabel Status 1 P1 0.735 0.2706 VALID 2 P2 0.795 0.2706 VALID 3 P3 0.792 0.2706 VALID 4 P4 0.840 0.2706 VALID 5 P5 0.865 0.2706 VALID 6 P6 0.818 0.2706 VALID 7 P7 0.824 0.2706 VALID 8 P8 0.843 0.2706 VALID 9 P9 0.903 0.2706 VALID 10 P10 0.700 0.2706 VALID 11 P11 0.776 0.2706 VALID 12 P12 0.615 0.2706 VALID 13 P13 0.753 0.2706 VALID 14 P14 0.849 0.2706 VALID 15 P15 0.903 0.2706 VALID 16 P16 0.903 0.2706 VALID 17 P17 0.903 0.2706 VALID 18 P18 0.903 0.2706 VALID
Dalam  penghitungan  validitas  jika  rHitung  >  rTabel  maka  pertanyaan  dinyatakan  valid.  Sebaliknya  jika rHitung  <  rTabel  maka  pertanyaan  dinyatakan  tidak  valid  [12].  Dari  tabel  3  menunjukkan  bahwa  hasil penghitungan uji validitas dengan 18 item pertanyaan dinyatakan valid .
2) Uji Reliabilitas
Vol. 20; No. 1; 2023; Hal 87-98
Pengukuran  reliabilitas  data  dinyatakan  reliabel  apabila  nilai cronbach’a  alpha >  0.70  bahwa  hasil  uji reliabilitas sebanyak 18 pertanyaan yaitu 0.969 > 0.70, maka dinyatakan reliabel.

## D. Analisis Data Variabel PIECES Framework
Pada  tahap  ini,  penelitian  dilakukan  dengan  menyebarkan  kuesioner  melalui google  form dengan  jumlah responden  yang  mengisi  adalah  51  responden  dengan  jumlah  pertanyaan  adalah  18  pertanyaan.  Kriteria responden yang mengisi kuesioner adalah sebagai berikut:
Table 4: Kriteria Responden
No Kriteria Banyak Responden 1 Jenis Kelamin - Laki-laki - Perempuan Jumlah 41 10
51 2 Pendidikan Terakhir
- SMA / Sederajat
- D3 - S1 Jumlah 19 23 9 51
3 Rentang Usia - 17-26 Tahun - 27-36 Tahun - 37-46 Tahun - >= 47 Tahun Jumlah
19 17
10 5 51
Tabel 4 menunjukkan bahwa kriteria responden berdasarkan jenis kelamin laki-laki sebanyak 41 responden dan perempuan 10 responden. Kriteria responden berdasarkan pendidikan terakhir SMA / Sederajat sebanyak 19 responden, D3 sebanyak 23 responden, S1 sebanyak 9 responden. Kriteria responden berdasarkan usia 17- 26 tahun adalah 19 responden, 23-36 tahun adalah 17 responden, 37-46 tahun adalah 10 responden dan lebih dari sama dengan 47 tahun adalah 5 responden.
Selanjutkan dilakukan pengolahan data jawaban responden. Data akan dikelompokkan berdasarkan variabel pieces  framework yang  terdiri  dari performance,  information  and  data,  economics,  control  and  security, efficiency, service . Berikut adalah hasil dari pengolahan data kuesioner:
1) Performance (Kinerja)
Table 4: Data Hasil Penelitian Variabel Performance (Kinerja)
Jumlah Item Kategori F Jumlah Skor % 3 Sangat Efektif (SE) 91 455 65% Efektif (E) 58 232 33% Ragu-Ragu (RG) 4 12 2% Tidak Efektif (TE) 0 0 0% Sangat Tidak Efektif (STE) 0 0 0% Jumlah 153 699 100% Skor Maksimal 765 Persentase Rata-rata 91%
Dari tabel 4 menunjukan bahwa pengukuran variabel performance (kinerja) sistem JTO terintegrasi dengan skor maksimal 765 dan persentase rata-rata 91% (Sangat Efektif).
2) Information and Data (Data dan Informasi)
Table 3: Data Hasil Penelitian Variabel Information and Data (Data dan Informasi)
Jumlah Item Kategori F Jumlah Skor % 3 Sangat Efektif (SE) 74 370 54% Efektif (E) 73 292 43% Ragu-Ragu (RG) 6 18 3% Tidak Efektif (TE) 0 0 0% Sangat Tidak Efektif (STE) 0 0 0% Jumlah 153 680 100% Skor Maksimal 765 Persentase Rata-rata 89%
Dari tabel 5 menunjukkan bahwa pengukuran variabel information and data (data dan informasi) sistem JTO terintegrasi dengan skor maksimal 153 dan persentase rata-rata 89% (Sangat Efektif).
3) Economics (Ekonomis)
Table 4: Data Hasil Penelitian Variabel Economics (Ekonomis)
Jumlah Item Kategori F Jumlah Skor % 3 Sangat Efektif (SE) 85 425 62% Efektif (E) 63 252 36% Ragu-Ragu (RG) 4 12 2% Tidak Efektif (TE) 1 2 0% Sangat Tidak Efektif (STE) 0 0 0% Jumlah 153 691 100% Skor Maksimal 765 Persentase Rata-rata 90%
Dari tabel 6 menunjukkan bahwa pengukuran variabel economics (ekonomi) sistem JTO terintegrasi dengan skor maksimal 765 dan persentase rata-rata 90% (Sangat Efektif).
4) Control and Security (Pengendalian dan Keamanan)
Table 5: Data Hasil Penelitian Variabel Control and Security (Pengendalian dan Keamanan)
Jumlah Item Kategori F Jumlah Skor % 3 Sangat Efektif (SE) 67 335 50% Efektif (E) 77 308 46% Ragu-Ragu (RG) 9 27 4% Tidak Efektif (TE) 0 0 0% Sangat Tidak Efektif (STE) 0 0 0% Jumlah 153 670 100% Skor Maksimal 765 Persentase Rata-rata 88%
Dari  tabel  7  menunjukkan  bahwa  pengukuran  variabel control  and  security (pengendalian  dan  keamanan) sistem JTO terintegrasi dengan skor maksimal 765 dan persentase rata-rata 88% (Sangat Efektif).
5) Efficiency (Efisiensi)
Table 6: Data Hasil Penelitian Variabel Efficiency (Efisiensi)
Jumlah Item Kategori F Jumlah Skor % 3 Sangat Efektif (SE) 76 380 56% Efektif (E) 67 268 40% Ragu-Ragu (RG) 10 30 4%
Vol. 20; No. 1; 2023; Hal 87-98
Jumlah Item Kategori F Jumlah Skor % Tidak Efektif (TE) 0 0 0% Sangat Tidak Efektif (STE) 0 0 0% Jumlah 153 678 100% Skor Maksimal 765 Persentase Rata-rata 89%
Dari tabel 8  menunjukkan bahwa pengukuran variabel efficiency (efisiensi) sistem JTO terintegrasi dengan skor maksimal 765 dan persentase rata-rata 89% (Sangat Efektif).
6) Service (Service)
Table 7: Data Hasil Penelitian Variabel Service (Layanan)
Jumlah Item Kategori F Jumlah Skor % 3 Sangat Efektif (SE) 81 405 58% Efektif (E) 72 288 42% Ragu-Ragu (RG) 0 0 0% Tidak Efektif (TE) 0 0 0% Sangat Tidak Efektif (STE) 0 0 0% Jumlah 153 693 100% Skor Maksimal 765 Persentase Rata-rata 91%
Dari tabel 9 menunjukkan bahwa pengukuran variabel service (layanan) sistem JTO terintegrasi dengan skor maksimal 765 dan persentase rata-rata 91% (Sangat Efektif).
Berikut ini adalah rekapitulasi hasil penelitian menggunakan metode analisis PIECES framework :

## Table 8: Rekapitulasi Hasil Penelitian
No Variabel % Rata-Rata Kategori 1 Performance (Kinerja) 91% Sangat Efektif 2 Information and Data (Data dan Informasi) 89% Sangat Efektif 3 Economics (Ekonomis) 90% Sangat Efektif 4 Control and Security (Pengendalian dan Kemananan) 88% Sangat Efektif 5 Efficiency (Efisiensi) 89% Sangat Efektif 6 Service (Layanan) 91% Sangat Efektif Rata-rata 90% Sangat Efektif
Berdasarkan tabel 10 menunjukkan bahwa pengukuran Sistem JTO Terintegrasi berdasarkan variabel pieces framework adalah Sangat Efektif dengan nilai persentase rata-rata 90% .

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan diatas menunjukkan bahwa evaluasi penggunaan sistem JTO terintegrasi menggunakan metode PIECES Framework adalah sangat efektif dengan nilai persentase rata-rata adalah 90%. Masih terdapat pengguna yang menyatakan ragu-ragu terhadap performance yaitu 4 responden, information and data 6 responden, economics 4 responden, control and security 9 responden dan efficiency 10 responden. Pada  variabel economics terdapat  1  responden  yang  menyatakan  tidak  efektif.  Uji  validitas  menunjukkan bahwa  18  pertanyaan  dinyatakan  valid  dan  uji  reliabilitas  dari  18  pertanyaan  yaitu  0.969  >  0.70  maka dinyatakan reliabel. Metode PIECES Framework mampu menunjukkan bahwa masih terdapat poin yang perlu menjadi  perhatian  untuk  penyempurnaan  sistem  JTO  terintegrasi.  Dari  gambar  2  alur  kerja  sistem  JTO
terintegrasi menunjukkan bahwa kompleksitas dan biaya infrastruktur pendukung sistem JTO sangat tinggi. Untuk peningkatan sistem JTO terintegrasi berkelanjutan dibutuhkan adanya pemeliharaan rutin terkait dengan perangkat penunjang kinerja di UPPKB, perbaikan sistem JTO terintegrasi terkait dengan integrasi E-Tilang dan  E-Manifest  dan  melengkapi  sarana  serta  prasarana  penunjang  di  UPPKB.  Bagi  penelitian  selanjutnya disarankan  untuk  meneliti  lebih  banyak  lokasi  UPPKB  yang  telah  menjalankan  sistem  jembatan  timbang online (JTO) terintegrasi untuk mendapatkan hasil yang dapat menunjang peningkatan sistem JTO terintegrasi berkelanjutan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih disampaikan kepada Direktorat Prasarana Transportasi Jalan Kementerian Perhubungan, UPPKB Losarang dan UPPKB Balonggandu yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rezky Yostisa, “Kajian Pengendalian Over Dimensi  Over Loading,” Badan Kebijakan Transportasi Kemenhub ,  27  April  2021.  https://baketrans.dephub.go.id/berita/kajian-pengendalian-over-dimensi- over-loading (diakses 30 Oktober 2022).
[2] Nuraini Wulandari, “Menuju Indonesia Bebas ODOL,” Badan Kebijakan Transportasi Kemenhub , 18 Agustus 2022. https://baketrans.dephub.go.id/berita/menuju-indonesia-bebas-odol (diakses 30 Oktober 2022).
[3] Republik Indonesia, “Undang-Undang Nomor 22 Tahun 2009,” DPR RI . https://www.dpr.go.id/dokjdih/document/uu/UU_2009_22.pdf (diakses 30 Oktober 2022).
[4] N. M. B. Aditya dan J. N. U. Jaya, “Penerapan Metode PIECES Framework Pada Tingkat Kepuasan Sistem Informasi Layanan Aplikasi Myindihome,” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) , vol. 3, no. 3, hlm. 325, Mar 2022, doi: 10.30865/json.v3i3.3964.
[5] N.  Agustina,  “Evaluasi  Penggunaan  Sistem  Informasi  ERP  Dengan  Metode  Pieces  Framework,” JURNAL INFORMATIKA , vol. 5, no. 2, 2018.
[6] N. M. B. Aditya dan J. N. U. Jaya, “Penerapan Metode PIECES Framework Pada Tingkat Kepuasan Sistem Informasi Layanan Aplikasi Myindihome,” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) , vol. 3, no. 3, hlm. 325, Mar 2022, doi: 10.30865/json.v3i3.3964.
[7] N.  Agustina,  “PIECES  FRAMEWORK  UNTUK  MENGANALISA  SISTEM  INFORMASI ADMINISTRASI  RUKUN  TETANGGA,” Journal  of  Information  System,  Applied,  Management, Accounting and Research , vol. 5, no. 2, hlm. 321, Mei 2021, doi: 10.52362/jisamar.v5i2.431.
[8] R. D. Nainggolan, “Efektivitas Sistem Dapodik Untuk Sistem Informasi Pendataan Pendidikan Sekolah Menengah Pertama Di Kabupaten Indragiri Hilir,” Jurnal IndraTech , vol. 1, hlm. 74–83, 2020.
[9] D. Seltika Canta dan A. Hermawansyah, “Analisis PIECES Framework Terhadap Kepuasan Mitra Go- Food Dalam Penggunaan Aplikasi Go-Biz Kota Balikpapan PIECES Framework Analysis of Go-Food Partner Satisfaction in Using Go-Biz Application in Balikpapan,” Jurnal Sistem Informasi (J-Sim) , vol. 4, no. 1, hlm. 19–26, 2020.
[10]  M. Pangri, S. Sunardi, R. Umar, A. Dahlan, J. Ring Road Selatan, dan T. Banguntapan Bantul, “Metode Pieces  Frameworks  Pada  Tingkat  Kepuasan  Pengguna  Sistem  Informasi  Perpustakaan  Universitas Muhammadiyah Sorong,” Bina Insani ICT Journal , vol. 8, no. 1, hlm. 63–72, 2021.
[11]  D. A. Dewi, “Modul Uji Validitas dan Reliabilitas,” 2018, hlm. 1–14.
[12]  N. Kinanti, A. Putri1, dan A. Dwi, “Penerapan PIECES Framework sebagai Evaluasi Tingkat Kepuasan Mahasiswa terhadap Penggunaan Sistem Informasi Akademik Terpadu (SIAKADU) pada Universitas Negeri Surabaya,” Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence (JEISBI) , vol. 02, no. 02, hlm. 78–84, 2021.