Abstrak : Penyebaran informasi berita saat ini mudah diakses via website. Hanya saja, sebagai pembaca berita di internet tidak  mudah  untuk  mengetahui  kualitas  dari  aksesibilitas informasi  berita  yang  disampaikan  oleh  website  tersebut.  Untuk mengetahui kualitas dari aksesibilitas informasi berita tersebut, dapat menggunakan algoritma Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) dan Simple Additive Weighting (SAW) yang dapat memilah berdasarkan pembobotan kategori dari setiap kriteria  dari  website  tersebut.  Sehingga,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  kualitas  dari  aksesibilitas website  berita  online  dengan  menggunakan  algoritma  FAHP  dan  SAW.  Implementasi  algoritma  tersebut  diuji  dengan menggunakan pengujian uji normalitas dari data website berita tersebut dan pengujian Uji T sebagai pengujian hasil dari perangkingan website berita online. Dari penelitian ini didapatkan sebuah hasil akhir yaitu website Bisnis yang menduduki ranking  pertama  dengan  skor  tertinggi  0,62  dan  untuk  ranking  terakhir  dengan  memperoleh  skor  0,11  diperoleh  pada website  Tempo.co.  Permasalahan  yang  sering  terjadi  yang  mempengaruhi  aksesibilitas  website  adalah  banyaknya  elemen yang  tidak  diperbolehkan  untuk  digunakan  pada  posisi  yang  salah  atau elemen  yang  digunakan  kurang  lengkap  sehingga banyak  tabel  kosong  yang  menyalahi  aturan  WCAG  2.1.A  4.1.1  bagian  508(2017)A  4.1.1  dan  sulit  untuk  digunakan  oleh user. Dari hasil pengujian tersebut dapat dijadikan rekomendasi untuk memilih kualitas dari website berita tersebut. Serta, dapat sebagai acuan pengembangan kualitas website berita online tersebut untuk memperbaiki kualitas di kemudian hari.
Kata Kunci— Website berita , Aksesibilitas , Fuzzy Analytical Hierarchy Process, Simple Additive Weighting
Abstract: The dissemination of information is now easily accessible via websites. However, as news readers on the internet, we find it challenging to know the accessibility of news information conveyed by the website. To determine the quality of the accessibility  of  new  information,  we  can  implement  the  Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process  (FAHP)  and  Simple  Additive Weighting  (SAW)  algorithms, which  can  be  sorted  based on category weighting  for each criterion  on the  website.  So,  this research  aims  to  determine  the  quality  of  online  news  website  accessibility  using  the  FAHP  and  SAW  algorithms.  The implementation of the algorithm was tested using the normality test of the news website data and the T-test as a test of the results of ranking online news websites. From this research, a final result was obtained, namely the Business website, which was  ranked  first  with  the  highest  score  of  0.62,  and  for  the  last  rank,  a  score  of  0.11,  obtained  on  the  Tempo.co  website. Problems that often affect website accessibility are the number of elements not allowed to be used in the wrong position or the elements used is incomplete, so there are many empty tables, which violates WCAG rules 2.1.A 4.1.1 section 508(2017)A 4.1.1, and this becomes difficult for users to use. The test results can be used as recommendations for choosing the quality of the news website.  Also,  it can be  used as  a reference  for developing the quality of the  online  news  website  to improve the quality in the future.
Keywords— News Website, Accessibility, Fuzzy Analytical Hierarchy Process , Simple Additive Weighting

## I. P ENDAHULUAN
ERKEMBANGAN  informasi  saat  ini  sangat  pesat  dengan  adanya  sebuah  website  berita  yang selalu  update  setiap  saat.  Dengan  kemudahan  update  berita  tersebut  dapat  dikhawatirkan  pada kualitas  dari  website  tersebut.  Jika  tidak  mudah  diakses  dan  adanya  berita  yang  tidak  mutakhir dan  tidak  dipercaya,  maka  website  tersebut  akan  ditinggalkan  oleh  pengaksesnya  [1].  Hal  ini  karena banyaknya  website  baru  yang  banyak  bermunculan  dan  menyajikan  berbagai  macam  informasi  berita yang penting dengan kualitas yang baik, akurasi dan cepat dalam penyebaran berita terbaru ke seluruh
Firma Mukarromah 1) , Bita Parga Zen *2) , Dimas Fanny Hebrasianto Permadi 3)
1, 2, 3) Teknik Informatika, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
1, 2, 3) Jalan DI Panjaitan No.128, Kec. Purwokerto Selatan, Kota Banyumas, Jawa Tengah, Indonesia, e-mail: 19102210@ittelkom-pwt.ac.id 1) , bita@ittelkom-pwt.ac.id *2) , dimas@ittelkom-pwt.ac.id 2)

## A NALISIS A KSESIBILITAS W EBSITE B ERITA O NLINE MENGGUNAKAN M ETODE F UZZY

## A NALYTICAL H IERARCHY P ROCESS (FAHP) DAN

## S IMPLE A DDITIVE W EIGHTING (SAW)
P
Diterima Redaksi: 14 Agustus 2023; Revisi Akhir:6 November 2023; Diterbitkan Online:18 Mei 2024
wilayah. Selain itu, dengan kemudahan pada aksesibilitas website juga sebagai acuan untuk mengakses ulang website tersebut untuk mendapatkan update informasi terbaru [1]. Banyaknya website berita yang umum bermunculan di Indonesia, sehingga berita yang disajikan pun terdiri dari berbagai topik dan bisa dipilih sesuai dengan kebutuhan [1-2]. Gambar 1 menunjukkan traffic situs website berita yang populer di Indonesia menurut suara.com.
Gambar 1. Traffic website berita mayoritas di 2023 (suara.com) [2]
Dari  banyaknya  jumlah website berita  tersebut,  menjadikan  keraguan  untuk  mengakses  mana website  yang  mudah  diakses  dan  mudah  dipercaya  informasinya.  Hal  tersebut  dapat  diatasi  dengan menggunakan melakukan melakukan perangkingan website terbaik berdasarkan algoritma pembobotan seperti Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) dan Simple Additive Weighting (SAW) [3], [4]. Algoritma FAHP mempunyai  kemampuan  dalam  melakukan  pendekatan fuzzy dari  penilaian kategori  berdasarkan  logika  manusia  yang  mudah  dimengerti  [referensi].  Selanjutnya, fuzzy ini dilakukan proses Analytical Hierarchy Process yang dilakukan pada analisis dan pengembangan model keputusan  berdasarkan  rancangan  hirarki  prioritas  dari  setiap  kategori  yang  sudah  ditentukan. selanjutnya  proses  dilakukan  dengan  perhitungan  matriks  untuk  mencari  nilai  perbandigan  dan menghitung jarak rata-rata dari setiap elemen baris dan kolomnya [referensi]. Proses ini juga dilakukan pengukuran  nilai  konsistensi  dengan  rasio  10%  untuk  melakukan  perbaikan  nilai  keputusan  [5]–[7]. Selanjutnya  SAW  untuk  melakukan  proses  perangkingan  dari  hasil  penilaian  kategori  dari  FAHP. Perangkingan  ini  dilakukan  dengan  proses  pembobotan  dari  masing-masing  kriteria  yang  sudah ditentukan [referensi]. Hasil dari perangkingan tersebut, dilakukan pengujian normalitas dan pengujian uji T untuk mendapatkan hasil penerimaan atau tidak dari perangkingan tersebut [8].
Berdasarkan dari  permasalahan dan solusi  yang diusulkan,  maka penelitian ini bertujuan  untuk implementasi  algoritma  FAHP  dan  SAW  untuk  melakukan  perangkingan  kualitas  dari  aksesibilitas website berita.  Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  dijadikan  sebagai  referensi  website  berita  mana  yang dikatakan mempunyai kualitas terbaik dan sebagai bahan evaluasi dari website yang dinyatakan sebagai website  yang  mempunyai  kualitas  rendah.  Sehingga  nantinya website berita  yang  memiliki  nilai accessibility tertinggi  akan  dipandang  sebagai  situs website yang  terbaik  dilihat  dari  segi accessibility dan sesuai dengan kualifikasi yang telah disepakati.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Website berita online
Website berita  online  adalah  layanan  dari website untuk  dapat  mengakses  sebuah  informasi berita. Dari website tersebut dapat menampilkan segala bentuk berita dari yang paling baru dan bahkan yang  sudah  lama.  Bahkan,  dengan  adanya  internet  dapat  memudahkan  dalam  membaca  ulang  dan mendapatkan informasi berita terbaru dari website tersebut [9].

## B. Web Content Accessibility Guide
Web  Content  Accessibility  Guide merupakan  sebuah  aturan  umum  atau  pedoman  yang digunakan untuk membuat website menjadi mudah diakses oleh segala macam kemampuan. WCAG 2.0
memiliki  tujuan  meneruskan stadar  bersama  guna  memenuhi  kebutuhan di segala  kalangan  mulai dari individu sampai dengan pemerintah internasional [10].

## C. Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP)
Fuzzy Analytical  Hierarchy  Process dapat  diartikan  sebuah  teknik  yang  dikembangkan  dari metode  sebelumnya  yaitu  AHP  khususnya tringular  fuzzy. Metode  ini  dipandang  lebih  baik  saat digunakan  untuk  mendeskripsikan  keputusan  yang  masih  belum  jelas  dibandingkan  dengan  metode AHP dan metode ini ditambahkan dengan perhitungan fuzzy pada metode AHP. Pada proses fuzzy dapat dengan  melakukan  proses  pengkategorian  lebih  manusiawi  [6].  Selanjutnya  dilakukan  dengan melakukan  proses  penentuan  dan  perancangan  sebuah  hirarki  kategori  dan  elemen  mana  yang  dibuat sebagai prioritasnya.
Proses selanjutnya yang dilakukan adalah proses sintesis yang bertujuan untuk peninjauan pada perbandingan  tiap  pasangan  pada  nilai  kahir  yang  mencakup  seluruh  prioritas.  Langkah  awalnya melibatkan penggabungan nilai-nilai dari tiap kolom  dalam  matriks,  kemudian  melakukan normalisasi matriks sebelumnya. Setelah itu, kita melakukan perhitungan rata-rata dengan menjumlahkan nilai-nilai dari tiap elemen dalam baris yang kemudian digunakan dalam proses pembagian dengan jumlah elemen [4], [7], [11]. Lalu, hasil tersebut dihitung nilai konsistensi pada setiap nilai pada kolom pertama yang dikalikan  dengan  prioritas  relatif  elemen  pertama  dan  seterusnya.  Selanjutnya,  baris  tersebut dijumlahkan  dan  hasilnya  dibagi  dengan  elemen  relatif  yang  berkaitan.  Selanjutnya  hasil  bagi  dari proses sebelumnya dibagi dengan setiap elemen [11].
Proses selanjutnya dengan melakukan mengevaluasi Indeks Konsistensi (CI) dengan persamaan (1). Variabel sebagai nilai principal eigen value yang dihitung untuk nilai maksimumnya. Sedangkan variabel  n  adalah  banyaknya  elemen  pada  tiap  nilai  prioritasnya  [referensi].  Selanjutnya adalah variabel  untuk  sebagai  rasio  konsistensi  dari  hasil  pembagian  antara dan  indeks  dari  konsitensi random yang dimasukkan pada variabel (2) [7].
( ) (1) (2)
Proses  selanjutnya  melakukan  perhitungan  Fuzzy  berdasarkan  nilai  perbandingan  matriks berpasangan  antar  kirteria  dengan  skala Triangular  Fuzzy  Number  (TFN) yang  menggunakan perhitungan  nilai  prioritas  sintesis dengan  persamaan  (3)  [6],  [12].    Variabel sebagai  banyaknya nilai sel pada kolom dan penjumlahan dari matriks berdasarkan tiap baris dan kolom . Selanjutnya dengan melakukan penentuan nilai skala vektor
dengan nilai 1 apabila kondisi dari dan nilai 0 apabila dan kondisi ( ) ( ) ( ) sebagai kondisi lainnya (4).
[ ] (3)
( ) {
( ) ( )   ( ) (4)
Selajutnya  proses  menghitung  bilang  fuzzy  konveks  untuk  mencari  tingkat  kemungkinan  dari sebanyak  variabel dari  banyaknya  matriks  yang  terbentuk  dan  selanjutnya  dilanjutkan  dengan pengansumisan  pada ( ) untuk
maka  vektor  bobot dan sesuai  dengan  persamaan  (5)  dan  (6).  Selanjutnya  proses  normalisasi  hasil  fuzzy  tersebut.  Vektor bobot  dilakukan  untuk  mempermudah  interpretasi  dan  proses  normalisasi  bobot  ditujukan  untuk  nilai dalam bobot vektor menjadi nilai analog yang termasuk bagian dari bilangan yang non-fuzzy (7)
( ( )    ( )        ( )) (5)
( ( )   ( )       ( )) (6) ( ) ( ) (7)

## D. Tringular Fuzzy Number
Bilangan Triangular Fuzzy Number (TFN) diartikan sebuah kajian tentang himpunan fuzzy yang dapat diterapkan untuk menunjang prosedur pengukuran yang berkaitan dengan penilaian subjektif user menggunakan  bahasa  atau  linguistik  [3].  Adapun  aturan  operasi  artimatika triangular  fuzzy  number yang lazim dipakai, apabila dua bilangan triangular fuzzy number (      ) pada persamaan (8) [13],
[14]
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (8)
Produk  Kronecker  silang  dalam  matematika  diwakili  dengan  " ".  Perhitungan  pada  2  vektor dilakukan dengan  mengalikan kedua vektor cocok posisinya  sehingga  membuat vektor dengan ukuran yang sama [4].
Tabel 2. Skala Perbandingan nilai TFN [15] Variabel Linguistik Skala TFN Skala AHP Sama penting 1,1,1 1 Nilai tengah 1,2,3 2 Agak lebih penting yang satu diatas yang lain 2,3,4 3 Nilai tengah 3,4,5 4 Cukup penting 4,5,6 5 Nilai tengah 5,6,7 6 Sangat Penting 6,7,8 7 Nilai tengah 7,8,9 8 Multak lebih penting 8,9,9 9

## E. Simple Additive Weighting (SAW)
SAW  adalah  proses  yang  banyak  diartikan  sebagai  teknik  penjumlahan  terbobot,  yang  dimana pada teknik ini dilakukannya penjumlahan terbobot dari peringkat suatu performa pada setiap opsi dari masing-masing  kriteria.  Metode  ini  membutuhkan  tahapan  normalisasi  akhir  keputusan  yang dibandingkan  dengan  seluruh  peringkat  alternatif  [3],  [16].  Pada  perhitungan  tingkat  performa ternormalisasi  dari  alternatif ( ) terhadap  kriteria ( ) yang  ditandai  dengan  variabel . Selanjutnya variabel perhitungan atribut oleh masing-masing kriteria. Selanjutnya nilai maksimal untuk mencari kriteria  keuntungan  dengan  variabel
dan  yang  kerugian  terendah  dengan  variabel
(9) . Selanjutnya  untuk  pencarian  nilai  preferensi  pada  setiap  alternatif dengan perhitungan untuk ranking tiap alternatif dan untuk perhitungan bobot dari masing-masing kriteria dan skor tingkatan performa yantg ternormalisasi . Nilai yang lebih tinggi melambangkan nilai alternatif yang akan dijadikan pilihan oleh pengambil keputusan (10) [16], [17].
{ (       ) (    ) (9)
∑
(10)

## III. M ETODE P ENELITIAN

## A. Subjek dan Objek Penelitian
Subjek pada penelitian adalah pengamataan sebuah sistem. Dimana subjek dalam penelitian ini merupakan  sebuah  implementasi  aksesibilitas website berita  dengan  menerapkan  metode Fuzzy Analytical  Hierarchy  Process .  Untuk  objek  penelitian  yang  akan  diteliti  adalah  dengan  terpilihnya  4 website berita, diantaranya detik.com, kompas.com, tribunnews.com, dan suara.com

## B. Diagram Alur Penelitian
Langkah-langkah penelitian pada Gambar 3 merupakan proses diawali dengan menyiapkan data dengan menggunakan tiga tools antara lain gtmetrix yang digunakan untuk pengujian loading time dan response  time ,  pingdom  yang  digunakan  untuk  pengujian page  size ,  dan  yang  terakhir  powermapper yang  digunakan  untuk  pengujian accessibility  error dan  juga broken  link .  Data  yang  didapatkan  juga tidak  hanya  dari  tiga tools tersebut,  melaikan  data  diperoleh  dari  pakar  dengan  jumlah  yang  sudah  di tentukan.
Selanjutnya  dilakukan  proses  perhitungan  menggunakan  FAHP  dengan  melakukan  proses penentuan  kriteria  dari  objek  4  website  berita.  Data-data  tersebut  dilakukan  perhitungan fuzzy berdasarkan  skala  TFN  untuk  penentuan  bobot  pada fuzzy tersebut.  Selanjutnya,  pembuatan  vektor bobot  W  dan  W’  pada  proses penentuan  hirarki  yang  dilakukan  oleh  AHP,  termasuk  penentian  nilai eigen dan vektor eigen. Selanjutnya, perhitungan pada penentuan nilai Low, Middle, dan Upper dengan melakukan perkalian silang TFN untuk menentukan hasil fuzzy- nya [3]–[5], [8].
Setelah melakukan proses tersebut, dilakukan proses pembobotan kriteria pada algoritma SAW. Setelah  itu,  proses  normalisasi  data  hingga  memperoleh  hasil  dan  dilanjutkan  dengan  meng invers kan hasil  tersebut  dilanjutkan  dengan  perkalian  silang.  Selanjutnya  mencari  nilai  sintesis  dan  sintesis  min dilanjutkan  dengan  menjumlahkan  nilai  sintesis  min  dan  hasil  tersebut  dibagi  dengan  jumlah,  hingga mendapatkan nilai bobot. Setelah itu, dikalikan dengan hasil pengujian sampai mendapatkan nilai akhir. Dan langkah yang terakhir yaitu melakukan normalisasi data dan perankingan dari 4 website yang sudah diputuskan oleh hasil yang diperoleh dari perhitungan dengan menerapkan metode SAW.
Gambar 3. Diagram Alur Penelitian

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pengujian data dilakukan dengan tiga tools yang  diambil pada tanggal 18 Maret 2023 dalam 4 waktu yang tidak sama, antara lain pada pukul 07.00-08.00, 12.00-13.00, 16.00-17.00 serta 20.00-21.00
WIB.  Kemudian  setelah  mendapatkan  hasil  dari  analisis  ke-4 website berita  tersebut,  dilakukan perhitungan  rata-rata  dari  setiap  kriteria.  Tujuan  dipilihnya  empat  waktu  yang  berbeda  untuk mengetahui  perbandingan  ketika website tersebut  ramai  diakses  okeh user dan  juga  waktu  dimana website tersebut tidak ramai diakses oleh user . Kemudian di lakukan perhitungan rata-rata setiap kriteria dari hasil pengambilan data.
Tabel 3. Hasil rata-rata nilai kriteria loading time
No Website berita Kriteria Rata-rata nilai (s) Loading Time 1 Detik.com 13,8 15,9 17,5 17,4 16,15 2 Kompas.com 14,5 13,5 17,8 14,7 15,12 3 Tribunnews.com 25,1 24,3 19,5 25,3 23,55 4 Suara.com 15,5 12,4 13,7 15,7 14,32 Tabel 5. Hasil rata-rata nilai kriteria rensponse time No Website berita Kriteria Rata-rata nilai (s) Response Time 1 Detik.com 694 327 324 484 457 2 Kompas.com 542 421 453 457 468 3 Tribunnews.com 310 543 313 627 448 4 Suara.com 462 514 605 457 509 Tabel 6. Hasil rata-rata nilai kriteria page size No Website berita Kriteria Rata-rata nilai (s) Page Size 1 Detik.com 2,8 4,0 4,9 4,3 4 2 Kompas.com 4,3 2,2 3,1 5,9 3,87 3 Tribunnews.com 11,5 13,3 12,6 15,5 13,22 4 Suara.com 7,1 6,0 7,1 6,0 6,55
Tabel 7. Hasil rata-rata nilai kriteria accessibility error
No Website berita Kriteria Rata-rata nilai (s) Rensponse Time 1 Detik.com 1 1 1 1 1 2 Kompas.com 1 1 1 1 1 3 Tribunnews.com 2 2 2 2 2 4 Suara.com 1 1 1 1 1 Tabel 8. Hasil rata-rata nilai kriteria broken link No Website berita Kriteria Rata-rata nilai (s) Page size 1 Detik.com 0 0 0 0 0 2 Kompas.com 1 1 1 1 1 3 Tribunnews.com 1 1 1 1 1 4 Suara.com 0 0 0 0 0
Tahapan  selanjutnya  setelah  melakukan  perhitungan  rata-rata  pada  nilai  yang  telah  diperoleh pada setiap kriteria yaitu pemberian nilai pada matriks penilaian berdasarkan analisis pakar. Hasil data yang  didapatkan  dari  kuesioner  kemudian  dan  telah  di  transformasikan  ke  dalam  nilai  TFN  yang nantinya akan dilakukan pembobotan.
Masing-masing tabel terdapat garis diagonal dengan dua bagian yaitu bagian atas diagonal yang merupakan nilai dari responden dan bawah diagonal menujukan nilai invers bagian atas diagonal. Pada Tabel  9    menunjukan  nilai  yang  berisi  tingkatan Lower,  Middle dan Upper (L,M,U)  yang  kemudian akan  dihitung  rata-ratanya  menggunakan  rumus  rata-rata  geometric,  hasilnya  dapat  dilihat  pada  Tabel 10.

## Tabel 9.  Hasil transofrmasi nilai responden ke TFN
Responden 1 Loading Time Response Time Page Size Accessibility Error Broken Link Loading Time (1,1,1) (8,9,9) (5,6,7) (8,9,9) (5,6,7) Response Time (1/9, 1/9, 1/8) (1,1,1) (5,6,7) (8,9,9) (8,9,9) Page Size (1/7, 1/6, 1/5) (1/7, 1/6, 1/5) (1,1,1) (5,6,7) (4,5,6) Accessibility Error (1/9, 1/9, 1/8) (1/9, 1/9, 1/8) (1/7, 1/6, 1/5) (1,1,1) (4,5,6) Broken Link (1/7, 1/6, 1/5) (1/9, 1/9, 1/8) (1/6, 1/5, 1/4) (1/6, 1/5, 1/4) (1,1,1) Responden 2 Loading Time Response Time Page Size Accessibility Error Broken Link Loading Time (1,1,1) (7,8,9) (8,9,9) (7,8,9) (8,9,9) Response Time (1/9, 1/8, 1/7) (1,1,1) (7,8,9) (8,9,9) (7,8,9) Page Size (1/9, 1/9, 1/8) (1/9, 1/8, 1/7) (1,1,1) (8,9,9) (7,8,9) Accessibility Error (1/9, 1/8, 1/7) (1/9, 1/9, 1/8) (1/9, 1/9, 1/8) (1,1,1) (8,9,9) Broken Link (1/9, 1/9, 1/8) (1/9, 1/8, 1/7) (1/9, 1/8, 1/7) (1/9, 1/9, 1/8) (1,1,1) Responden 3 Loading Time Response Time Page Size Accessibility Error Broken Link Loading Time (1,1,1) (8,9,9) (8,9,9) (6,7,8) (7,8,9) Response Time (1/9, 1/9, 1/8) (1,1,1) (8,9,9) (6,7,8) (7,8,9) Page Size (1/9, 1/9, 1/8) (1/9, 1/9, 1/8) (1,1,1) (6,7,8) (7,8,9) Accessibility Error (1/8, 1/7, 1/6) (1/8, 1/7, 1/6) (1/8, 1/7, 1/6) (1,1,1) (7,8,9) Broken Link (1/9, 1/8, 1/7) (1/9, 1/8, 1/7) (1/9, 1/8, 1/7) (1/9, 1/8, 1/7) (1,1,1) Responden 4 Loading Time Response Time Page Size Accessibility Error Broken Link Loading Time (1,1,1) (2,3,4) (4,5,6) (5,6,7) (7,8,9) Response Time (1/4, 1/3, 1/2) (1,1,1) (3,4,5) (7,8,9) (7,8,9) Page Size (1/6, 1/5, 1/4) (1/5, 1/4, 1/3) (1,1,1) (5,6,7) (5,6,7) Accessibility Error (1/7, 1/6, 1/5) (1/9, 1/8, 1/7) (1/7, 1/6, 1/5) (1,1,1) (1,1,1) Broken Link (1/9, 1/8, 1/7) (1/9, 1/8, 1/7) (1/7, 1/6, 1/5) (1,1,1) (1,1,1) Responden 5 Loading Time Response Time Page Size Accessibility Error Broken Link Loading Time (1,1,1) (6,7,8) (6,7,8) (6,7,8) (6,7,8) Response Time (1/8, 1,7, 1/6) (1,1,1) (4,5,6) (6,7,8) (6,7,8) Page Size (1/8, 1,7, 1/6) (1/6, 1/5, 1/4) (1,1,1) (5,6,7) (6,7,8) Accessibility Error (1/8, 1,7, 1/6) (1/8, 1,7, 1/6) (1/7, 1/6, 1/5) (1,1,1) (6,7,8) Broken Link (1/8, 1,7, 1/6) (1/8, 1,7, 1/6) (1/8, 1,7, 1/6) (1/8, 1,7, 1/6) (1,1,1) Tabel 10. Matriks agregat Kriteria Loading Time Response Time Page Size Loading Time 1 1 1 5,57  6,71  7,47  5,99  7,02  7,71 Response Time 0,13  0,15  0,18 1 1 1 5,07  6,13  7,02 Page Size 0,13  0,14  0,17  0,14  0,16  0,20 1 1 1 Accessibility Error 0,12  0,14  0,16  0,12  0,13  0,14  0,13  0,15  0,18 Beoken Link 0,12  0,13  0,15  0,11  0,13  0,14  0,13  0,15  0,18 Kriteria Accesibility Error Broken Link Loading Time 6,32 7,33 8,16 6,52 7,53 8,36 Response Time 6,94 7,95 8,59 6,97 7,97 8,79 Page Size 5,70 6,71 7,56 5,67 6,69 7,71 Accessibility Error 1 1 1 4,22 4,79 5,22 Beoken Link 0,19 0,21 0,24 1 1 1 Tabel 11. Hasil nilai rata-rata tingkatan Nama Kriteria Kode L M U Loading Time c1 25,40 29,59 32,71 Response Time c2 20,12 23,20 25,57 Page Size c3 12,64 14,71 16,63 Accessibility Error c4 5,59 6,20 6,70 Broken Link c5 1,55 1,62 1,71
Setelah  mendapatkan  hasil  matriks  agregat  pada  tabel  10,  dilanjutkan  dengan  melakukan penjumlahan nilai lower, middle dan upper pada setiap kriteria. Pada tabel 11, memperoleh 65,31 pada tingkatan lower , 75,32 pada  tingkatan middle dan 83,32 diperoleh dari tingkatan upper . Hasil tersebut kemudian invers -kan yang dimana pada rumus tersebut merupakan total yang diperoleh pada setiap tingkatan.  Tahap  yang  selanjutnya  yaitu  melakukan  perkalian  silang,  dengan  proses  mengalikan  tiap nilai lower, middle dan upper dengan total nilai tingkatan upper, middle dan lower .
Tabel 12. Hasil perkalian silang
Langkah selanjutnya setelah mendapatkan hasil perkalian silang yang terlihat pada tabel 12 yaitu mencari nilai sintesis dan nilai minumum dengan sistem men compare antara nilai hasil perkalian silang dengan rumus nilai sintesis yang terdapat di Tabel 13.
Tabel 13. Rumus nilai sintesis RUMUS NILAI SINTESIS M2>M1 = 1 Hasil lain = L1-U2/(M2-U2)-(M1-L1) L1>L2 = 0 Tabel 14. Hasil perhitungan nilai sintesis Tabel hasil nilai sintesis Sintesis s1>= s2>= s3>= s4>= s5>= s1 x 0,529411 0,5 0 0 s2 1 x 0,083333 0 0 s3 1 1 X 0 0 s4 1 1 1 x 0 s5 1 1 1 1 x Minimum 1 0,529411 0,083333 0 0
Tabel  14  adalah  hasil  perhitungan  nilai  sintesis  yang  didapatkan  dari  rumus  pada  Tabel  13 dengan nilai dari Tabel 12 sampai memperoleh nilai minimun yang akan digunakan untuk pembobotan.
Tabel 15. Hasil perhitungan nilai bobot Kriteria Minimum Bobot w1 1 0,62 w2 0,529411 0,33 w3 0,083333 0,05 w4 0 0 w5 0 0 Total 1,61 1
Tabel 15 menunjukan perhitungan bobot yang diperoleh dari 5 kriteria, pada tabel tersebut berisi kriteria  yang  dilambangkan  dengan  huruf  ”w”,  dilakukannya  perhitungan  sampai  menghasilkan  nilai total sebesar “1,61” dan mengasilkan total nilai bobot sebesar “1”. Setelah tahap ini selesai, dilanjutkan dengan perhitungan normalisasi data.
Total 65,31 75,32 83,32 Invers 0,015 0,013 0,012 Nama Kriteria Kode L M U Loading Time c1 0,20 0,39 0,50 Response Time c2 0,44 0,31 0,39 Page Size c3 0,35 0,20 0,25 Accessibility Error c4 0,17 0,08 0,10 Broken Link c5 0,12 0,02 0,03

## Tabel 16. Hasil normalisasi data akhir dan perangkingan
Website berita Akhir normalisasi dan perankingan Loading time Response Time Page size Accessibility error Broken link Jumlah Rank Detik.com 0,29 1,00 0,95 0 0 0,56 2 Kompas.com 0,37 0,51 1 0 0 0,62 1 Tribunnews.com 0,17 0,02 0,31 0 0 0,51 3 Suara.com 0,35 0,01 0,13 0 0 0,23 4
Dari  tabel  16,  hasil  akhir  yang  diperoleh  adalah website Kompas.com  yang  menjadi website berita  dengan  jumlah  akhir  normalisasi  paling  besar  yaitu  “0,62”  sehingga  menjadi  ranking  tertinggi dilihat  dari  segi  aksesibilitasnya,  dan website Suara.com  dengan  ranking  terbawah  dilihat  dari  sisi aksesibilitasnya  dengan  jumlah  normalisasi  akhir  sebesar  “0,23”.  Seluruh  hasil  yang  di  dapatkan  dari penelitian ini akan berubah sesuai dengan hasil pengamatan dan penilaian responden.

## A. Analisis
Untuk  mengkonfirmasi  bahwa  data  yang  digunakan  memiliki  distribusi  normal,  analisis  di tahapan ini adalah dengan melakukan uji normalitas dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 17. Uji normalitas
Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. skor .261 4 . .886 4 .365
a. Lilliefors Significance Correction
Pada tabel diatas menampilkan hasil uji normalitas Kolmogorov-Smirnov pada skor aksesibilitas dengan memperoleh nilai statistik 0,261, dengan df berjumlah 4, nilai sig sebesar  0,00. Kemudian pada Shapiro-Wilk  memperoleh nilai statistik 0,886, df berjumlah 4, dan nilai sig sebanyak 0,365. Menurut hasil tersebut tabel terdistribusi normal.
Tabel 18. Deskriptif Statistic Std. Error Skor Mean .3500 .12695 95% Confidence Interval for Mean Lower Bound -.0240 Upper Bound .7840 5% Trimmed Mean .3811 Median .3900 Variance .064 Std. Deviation .25390 Minimum .11 Maximum .63 Range .52 Interquartile Range .48 Skewness -.095 1.014 Kurtosis -4.737 2.619
Pada  tabel  18,  menampilkan  hasil  normalisasi  skor  aksesibilitas  yang  di  dalamnya  memuat beberapa nilai. Pertama, nilai mean yang di dapatkan pada tabel diatas sebesar 0,3500 pada variasi nilai yang ada di antara -0,0240 sampai dengan 0,7840. Adapun nilai-nilai lainnya yang di tampilkan di tabel atas  seperti  nilai  median,  varian,  standar  deviasi,  nilai  minimum,  maksimal, range ,  interkuartil  range, skewness dan kurtosis.

## Tabel 19. Pengujian One Sample T Test
Test Value = 0.50 t df Sig. (2-tailed)  Mean Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper skor -.945 3 .414 -.12000 -.5240 .2840
Jika nilai signifikansi (sig) kurang dari 0,05, maka hipotesis nol (H 0 ) akan ditolak. Namun, jika nilai  sig  lebih  besar  dari  0,05,  maka  H 0 akan  diterima.  Proses  berikutnya  melibatkan  pengujian  one sample  t  test,  yang  menghasilkan  nilai  sig  sebesar  0,414,  yang  ternyata  lebih  besar  daripada  0,05, sehingga H 0 diterima. Hipotesis nol (H 0 ) dalam kasus ini menyatakan bahwa nilai rata-rata aksesibilitas pada sebuah website  adalah  sama  dengan  50,  sementara  hipotesis  alternatif  (H 1 )  menyatakan  bahwa  nilai  rata-rata aksesibilitas tidak sama dengan 50. Hasil pengujian t hitung adalah -0,945, sementara nilai t tabel yang didasarkan pada distribusi normal adalah 3,182. Jika t hitung lebih kecil dari t tabel, maka H 0 diterima. Hasil penelitian  menunjukkan bahwa t hitung lebih kecil dari t tabel,  yang berarti H 0 diterima. Dalam penelitian  ini,  nilai  rata-rata  aksesibilitas  website  sebesar  0,3800,  yang  lebih  rendah  dari  nilai  yang ditetapkan  (0,50)  untuk  memenuhi  batas  minimum  rata-rata  (0,48).  Oleh  karena  itu,  hasil  penelitian menunjukkan bahwa rata-rata aksesibilitas website belum memenuhi standar

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Menurut  penelitian  yang  telah  dilaksanakan  terkait  implementasi  aksesibilitas website berita. Aksesibilitas pada website sangatlah penting untuk mengembangkan kualitas website mulai dari elemen yang  dibutuhkan,  tipografi,  pewarnaan  mulai  dari  teks  sampai  pemilihan  warna  latar  belakang  yang sesuai  dengan  aturan  agar  mudah  digunakan  oleh user .  Pada  penelitian  ini  mendapatkan  hasil  akhir perankingan  yang  dimana website berita  yang  menduduki  ranking  pertama  dengan  skor  0,62  adalah website Kompas.com,  dan  ranking  terakhir  mendapatkan  skor  sebesar  0,23  diperoleh  pada website Suara.com.    Nilai  mean  yang  didapatkan  dengan  menggunakan  teknik  perhitungan fuzzy  analytical hierarchy  process dan simple  additive  weighting adalah  sebesar  0,3500yang  menunjukan  bahwa  nilai rata-rata website berita  yang  dipilih  untuk  dijadikan  objek  penelitian  belum  memenuhi  kriteria aksesibilitas.
Adapun permasalahan yang sering muncul pada penelitian ini adalah banyak elemen yang tidak diizinkan  untuk  digunakan  dan  kurang  lengkap  sehingga  banyak  tabel  kosong  yang  menyalahi  aturan WCAG  2.1.A  4.1.1  bagian  508(2017)  A  4.1.1.  Dengan  demikian,  diperlukannya  perbaikan  dan pengukuran  aksesibilitas  secara  berkala  agar website berita  yang  diakses  oleh user normal  atau  yang memiliki keterbatasan selalu memperbaiki kualitasnya sehingga mudah digunakan.
D AFTAR P USTAKA [1] kontenPedia, “Ternyata Ini Peran Berita di Era Milenial [Online].,” https://www.kontenpedia.com/detail/news/490376/gaya-hidup/ternyata-ini-peran-berita-di-era- milenial , 2022. .
[2] R. Pahlevi, “Ini Media Online Paling Banyak Dikonsumsi Warga Indonesia,” databoks.id , 2022. .
[3] Z. Zhafirah, A. Burhanuddin, and D. Januarita, “Analisis Aksesibilitas 10 Website E-Commerce Menggunakan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process dan Simple Additive Weighting,” J. Informatics,  Inf.  Syst.  Softw.  Eng.  Appl. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  90–94,  Sep.  2022,  doi: 10.20895/inista.v4i2.532.
[4] I. Vinogradova-Zinkevič, V. Podvezko, and E. K. Zavadskas, “Comparative Assessment of the Stability  of  AHP  and  FAHP  Methods,” Symmetry  (Basel). ,  vol.  13,  no.  3,  2021,  doi: 10.3390/sym13030479.
[5] C. C. Kang, W. J. Wang, and C. H. Kang, “Image segmentation with complicated background by using  seeded  region  growing,” AEU  -  Int.  J.  Electron.  Commun. ,  vol.  66,  no.  9,  pp.  767–771, 2012, doi: 10.1016/j.aeue.2012.01.011.
[6] H.  Rusnedy,  “Metode  Fuzzy  AHP  Dan  Fuzzy  ANP  Dalam  Multi  Attribute  Decision  Making (Studi Kasus: Rekomendasi Pemilihan Smartphone dan Laptop),” 2019.
[7] I. A. N. K. N. P. S. Muryeti, “Penerapan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process( F-AHP ) Dalam Menentukan Prioritas Kriteria Utama Evaluasi Pemasok Bijih Plastik ( Studi Kasus PT X ),” vol. 1, pp. 69–80, 2020.
[8] G.  W.  Intyanto,  N.  A.  Ranggianto,  and  V.  Octaviani,  “Pengukuran  Usability  pada  Website Kampus  Akademi  Komunitas  Negeri  Pacitan  Menggunakan  System  Usability  Scale  (SUS),” Walisongo J. Inf. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 59–68, 2021, doi: 10.21580/wjit.2021.3.2.9549.
[9] E.  Pamuji, Media  Cetak  vs  Media  Online  (Perspektif  Manajemen  dan  Bisnis  Media  Massa) . Surabaya: Unitomo Press, 2019.
[10]  M. A. Frandini, I. Aknuranda, and R. I. Rokhmawati, “Analisis Tingkat Aksesibilitas Halaman Utama Situs Web Perguruan Tinggi Di Indonesia Berdasarkan WCAG 2.0,” J. Pengemb. Teknol. Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  1045–1053,  May  2017,  [Online].  Available:  https://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/1046.
[11]  I.  N.  Anisah,  N.  Purnama  Sari,  P.  Studi  Teknologi  Industri  Cetak  Kemasan,  J.  Teknik  Grafika dan  Penerbitan,  P.  Negeri  Jakarta,  and  J.  G.  A  Siwabessy,  “PENERAPAN  METODE  FUZZY ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS  (F-AHP)  DALAM  MENENTUKAN  PRIORITAS KRITERIA UTAMA EVALUASI PEMASOK BIJIH PLASTIK (STUDI KASUS PT X),” 2020.
[12]  P. N. Rahayu, D. F. H. Permadi, and D. Erwanto, “Automatic Polling Seeded Region Growing
(APSRG) for Segmentation of Blood Vessels in Fundus,” 2022, doi:
10.1109/ICICyTA57421.2022.10038100.
[13]  A.  N.  Haikal,  E.  Vianita,  M.  Sam’an,  B.  Surarso,  and  S.  Hariyanto,  “Triangular  Fuzzy  Time Series for Two Factors High-order based on Interval Variations,” JTAM (Jurnal Teor. dan Apl. Mat. , vol. 6, no. 3, p. 759, Jul. 2022, doi: 10.31764/jtam.v6i3.8627.
[14]  M. C. Anand and J. Bharatraj, “Theory of Triangular Fuzzy Number,” 2017.
[15]  J.  Ritonga,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerrima  Bantuan  Zakat  untuk  Anak  Yatim Menggunakan FMADM dengan Metode AHP,” SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 2, pp. 183–197, 2022.
[16]  A. Utami, M. L. L. Usman, I. F. Ramadhani, S. N. F. Syam, and F. A. Fauzan, “Hotel Selection Decision  Support  System  with  the  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Method,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 3, pp. 1181–1187, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2262.
[17]  B. Prasetyo and D. F. H. Permadi, “TKJ Laboratory Inventory Monitoring System Using Web- based AHP (Analytical Hierarchy Process) Method at SMK Negeri 1 Doko,” Procedia Eng. Life Sci. , vol. 2, Dec. 2021, doi: 10.21070/pels.v2i0.1161.