DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.6.333 Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1513-1522 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## ANALYSIS OF LEARNING WEB APPLICATION TESTING WITH WEIGHTING PRODUCT AND ORDERED WEIGHTING AVERAGING ON GROUP DECISION MAKER
Sitti Hatijah Haji Ilyas *1 , Sitti Hajrah Mansyur 2 , Harlinda 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Muslim Indonesia, Indonesia Email: 1 st.hatijahilyas@gmail.com , 2 hajrah.mansyur@umi.ac.id , 3 harlinda@umi.ac.id
(Naskah masuk: 19 Mei 2022, Revisi: 2 Juni 2022, diterbitkan: 26 Desember 2022)

## Abstract
In 2019-2021, almost every country in the world is being hit by an outbreak of Corona Virus Disease (Covid-19) which  has  a  major  impact  on  various  fields,  one  of  which  is  in  the  field  of  education.  Utilizing  learning  web applications  is  one  way  to  carry  out  teaching  and  learning  activities  so  that  students  continue  to  learn.  Web application  testing  is  the  process  of  running  software  to  find  errors  in  the  content,  interface,  navigation, components,  configuration,  performance  and  security  of  web  applications.  The  purpose  of  this  study  is  to analyze  the  testing  of  the  learning  web  application  of  the  Rumah  Belajar  Kemdikbud,  Kelas  Pintar,  and Sekolahmu  based  on  seven  criteria  aspects.  The  method  used  is  the  Weighting  Product  (WP)  method  to determine the results of web application testing based on seven aspects and to integrate web application testing assessments  from  the  Group  Decision  Maker  using  the  Ordered  Weighting  Averaging  (OWA)  method.  The results showed the level of accuracy after testing the Web-Test application and manual calculations in Microsoft Excel using the WP method was 90% while the OWA method was 80%.
Keywords : ordered weighting averaging, web application ttesting, weighting product

## ANALISIS PENGUJIAN APLIKASI WEB PEMBELAJARAN DENGAN METODE WEIGHTING PRODUCT DAN ORDERED WEIGHTING AVERAGING PADA GROUP DECISION MAKER

## Abstrak
Pada  tahun  2019  –  2021  hampir  setiap  negara  di  belahan  dunia  sedang  dilanda  wabah Corona  Virus  Disease (Covid-19)  yang  berdampak  besar  pada  berbagai  bidang  salah  satunya  di  bidang  pendidikan.  Memanfaatkan aplikasi  web  pembelajaran  merupakan  salah  satu  cara  yang  dilakukan  untuk  melaksanakan  kegiatan  belajar mengajar  agar  siswa  tetap  belajar.  Pengujian  aplikasi  web  adalah  proses  menjalankan  perangkat  lunak  untuk menemukan  kesalahan  dalam  isi,  antarmuka,  navigasi,  komponen,  konfigurasi,  kinerja  dan  keamanan  aplikasi web.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  menganalisis  pengujian  aplikasi  web  pembelajaran  Rumah  Belajar Kemdikbud, Kelas Pintar, Sekolahmu dengan berdasarkan tujuh aspek kriteria. Adapun metode yang digunakan yaitu metode Weighting Product (WP) untuk menentukan hasil pengujian aplikasi web berdasarkan tujuh aspek dan untuk mengintegrasikan penilaian pengujian aplikasi web dari Group Decision Maker menggunakan metode Ordered Weighting Averaging (OWA). Hasil penelitian menunjukkan tingkat akurasi setelah dilakukan uji coba aplikasi  Web-Test  dan  perhitungan  manual  di  Microsoft  Excel  menggunakan  metode  WP  sebesar  90% sedangkan metode OWA sebesar 80%.
Kata kunci : ordered weighting averaging, pengujian aplikasi web, weighting product

## 1. PENDAHULUAN
Pada  tahun  2019  –  2021  hampir  setiap  negara di  belahan  dunia  sedang  dilanda  wabah Corona Virus  Disease (Covid-19)  yang  berdampak  besar pada  berbagai  bidang  salah  satunya  di  bidang pendidikan  [1].  Penutupan  sekolah  sebagai  tempat untuk  melaksanakan  kegiatan  belajar  mengajar mengakibatkan  pihak  Kementerian  Pendidikan
memikirkan  alternatif  yang  dapat  dilakukan  untuk memastikan  proses  belajar  tetap  berlangsung  [2]. Salah satu cara yang dilakukan adalah memanfaatkan platform aplikasi  web  pembelajaran sebagai  edukasi  bagi  siswa  untuk  tetap  belajar  dari rumah.  Seiring  dengan  perkembangan  zaman teknologi,  pemerintah  dan  pengembang start  up pendidikan  telah  menyediakan  beragam platform
aplikasi  web  pembelajaran  yang  dapat  di  akses secara gratis hingga berbayar.
UPT SPF SD Negeri Rajawali merupakan salah satu sekolah yang berada di Kota Makassar. Selama dilanda  wabah  Covid-19,  SDN  Rajawali  melakukan proses belajar mengajar secara online melalui media zoom  meeting dan google  meet yang  dimana pembelajaran  masih  kurang  efektif  jika  guru  hanya memberikan materi menggunakan Microsoft PowerPoint  serta  soal  untuk  dikerjakan  oleh  siswa. Peneliti  sebagai  salah  satu  mahasiswa  yang mengikuti  program  Merdeka  Belajar  Kampus Mengajar Angkatan  II  telah  menyosialisasikan beberapa  web  pembelajaran  yaitu  Rumah  Belajar Kemdikbud.
Pengujian aplikasi web adalah proses menjalankan  perangkat  lunak  dengan  tujuan  untuk menemukan  kesalahan  dalam  isi,  antarmuka, navigasi,  komponen,  konfigurasi,  kinerja  dan keamanan aplikasi web [3].
Salah   satu   sistem   yang   diterapkan   adalah sistem      pendukung      keputusan      dimana      sistem ini  merupakan    sistem    interaktif    yang    dapat membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan menggunakan   data   dan   model   yang ada [4]. Metode Weighting Product (WP) diperkenalkan  oleh  Bridgman  pada  tahun  1922 merupakan  sebuah  metode  di  dalam  penentuan sebuah  keputusan  dengan  cara  perkalian  untuk menghubungkan  rating  atribut,  dimana  rating  setiap atribut  harus  dipangkatkan  terlebih  dahulu  dengan bobot  atribut  yang  bersangkutan  [5].  Beberapa penelitian  terkait  WP  yaitu  menghasilkan  nilai kalkulasi  masing-masing  alternatif  yang  di  evaluasi
dan  menampilkan  alternatif  solusi  yang  terpilih [6][7][8].  Sehingga,  metode  WP  dapat  digunakan sebagai metode dalam pengambilan keputusan untuk menyelesaikan permasalahan dengan mempertimbangkan kriteria dan bobot serta menentukan hasil pengujian aplikasi web berdasarkan tujuh aspek.
Metode Ordered Weighting  Averaging (OWA) di  gunakan  untuk  mengintegrasikan  penilaian  dari Group  Decision  Maker (GDM).  Di  tinjau  dari  sisi perkembangan  metode  OWA,  metode  ini  dapat digunakan untuk melakukan agregasi preferensi dari beberapa  pakar  pada  GDSS  untuk  seleksi  asisten praktikum  [9][10][11][12].  Sehingga  metode  OWA dapat digunakan pada penelitian ini untuk mengintegrasikan  penilaian  dari  GDM  terkait pengujian aplikasi web pembelajaran. Adapun GDM pada  penelitian  ini  terdiri  dari  pihak  sekolah  yang mengajar  mata  pelajaran  bahasa  indonesia  untuk menentukan  nilai  bobot  disetiap  kriteria  dari  tujuh aspek pengujian aplikasi web.
Dengan  memperhatikan  hal  tersebut  maka peneliti  akan  menerapkan  metode  WP  untuk menentukan hasil pengujian aplikasi web berdasarkan  tujuh  dan  mengintegrasikan  penilaian pengujian  aplikasi  web  dari  GDM  terhadap  aplikasi web  pembelajaran  menggunakan  metode  OWA. Hasil penelitian tersebut berupa rekomendasi kepada pihak  sekolah  dalam  menentukan  aplikasi  web pembelajaran  yang  efektif  digunakan  sebagai  media pembelajaran  mata  pelajaran  Bahasa  Indonesia  di sekolah.

## 2. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Bagan Alir Metode Penelitian
Metode  penelitian  ini  berisikan  alur  tahapan penelitian  yang  akan  dilakukan  pada  gambar  1, dimulai dari fase inteligensi  yang terdiri  identifikasi masalah,  rumusan  masalah  dan  tujuan  penelitian, studi  literatur  dan  pengumpulan  data  yang  berupa wawancara  serta  penyebaran  kuesioner.  Selanjutnya fase  desain  yaitu  penentuan  alternatif,  kriteria  dan subkriteria,  serta  penentuan  metode.  Kemudian fase pilihan  yaitu  menentukan  hasil  pengujian  aplikasi web  berdasarkan  tujuh  aspek  dengan  metode weighting  product dan  mengintegrasikan  penilaian
pengujian  aplikasi  web  dari group  decision  maker menggunakan metode ordered weighting  averaging. Tahap  yang  terakhir  yaitu  fase  implementasi  yaitu implementasi hasil pengujian aplikasi web pembelajaran  dan  apakah  website  diterima  atau tidak,  jika  ‘tidak’  maka  akan  kembali  ke  fase inteligensi  dan  jika  ‘ya’  maka  aplikasi  akan  di implementasikan  di  SDN  Rajawali  dilanjutkan dengan  pembuatan  artikel  ilmiah.  Adapun use  case yang digunakan pada penelitian ini sebagai berikut:
Gambar 2. Use case Penelitisn
Use  case  diagram website  pengujian  aplikasi web  pembelajaran  yang  terdiri  dari  dua  aktor,  yaitu admin  dan user . User yang  dimaksud  yaitu  pihak sekolah  seperti  kepala  sekolah  dan  guru  yang  akan memberikan  penilaian  dari  setiap  kriteria  dan alternative seperti yang tertera pada gambar 2

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.  Menganalisis  Pengujian  Aplikasi  Web
Pembelajaran  menggunakan  Metode  Weighting

## Product (WP)
Alternatif  yang  digunakan  untuk  menganalisis pengujian aplikasi web dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Alternaif Kode Alternatif Nama Alternatif A1 Rumah Belajar Kemdikbud A2 Kelas Pintar A3 Sekolahmu
Sedangkan  kriteria  yang  digunakan  dalam menganalisis  pengujian  aplikasi  web  dapat  dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Cost/Benefit Kode Pengujian Isi Benefit C1 Pengujian Antarmuka Benefit C2 Pengujian Navigasi Cost C3 Pengujian Komponen Benefit C4 Pengujian Konfigurasi Benefit C5 Pengujian Kinerja Cost C6 Pengujian Keamanan Cost C7
Data nilai bobot kriteria berdasarkan hasil kuesioner ditujukan  pada  Tabel  3.  Proses  pemberian  bobot dilakukan  dengan  cara  memberikan  bobot  berupa angka 1 sampai 5.
Tabel 3. Data Nilai Bobot Kriteria dan Subkriteria Kriteria Subkriteria Bobot Pengujian Isi Kesalahan Sintaks 4 Kesalahan Semantik 3 Kesalahan Struktur Isi 5
Pengujian
Antarmuka
Kesalahan Fitur Antarmuka 4 Kesalahan Mekanisme Antarmuka 3 Pengujian Navigasi Tautan Link 5 Redirect 3 Bookmart 4 Sitemap 1 Mesin Pencari Internal 2 Pengujian Komponen Test Case 3 Teknik Forced Testing 4 Pengujian Konfigurasi Server Aplikasi Web 5 Sistem Operasi 4 Perangkat Lunak 3 Pengujian Kinerja Pengujian Pemuatan 4 Pengujian Stress 3 Pengujian Keamanan Firewall 5 Otentikasi 3 Enkripsi 4 Otorisasi 2
Pada  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan contoh  kasus  beberapa  data  alternatif  pilihan  pihak sekolah yang dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Data Alternatif Pilihan Pihak Sekolah Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 Rumah Belajar Kemdikbud 4 4 5 4 3 4 4 Kelas Pintar 5 4 5 4 4 4 2 Sekolahmu 5 3 5 4 3 4 2
Maka urutan penyelesaiannya sebagai berikut [13]:
1. Menentukan  nilai  bobot  preferensi  pengambilan keputusan (W)
W   = (5, 5, 2, 4, 1, 3, 4)
ΣW  = 24
2. Melakukan perbaikan bobot menggunakan
persamaan 𝑊 𝑗 = 𝑊 𝑗 ∑ 𝑊 𝑗 (1)
sehingga di dapatkan nilai W sebagai berikut: W1  = 5/24 = 0,21 W2  = 5/24 = 0,21 W3  = 2/24 = 0,08 W4  = 4/24 = 0,17 W5  = 1/24 = 0,04 W6  = 3/24 = 0,13 W7  = 4/24 = 0,17
3. Menentukan vector S dimana ΣWj=1
(2)
Wj  memiliki  pangkat  bernilai  negatif  untuk atribut cost (biaya)  dan  bernilai  positif  untuk atribut benefit (keuntungan)  dengan  persamaan 𝑆 𝑖 =   ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑊 𝑗 (3)
S1   =  (4 0,21 )  (4 0,21 )  (5 -0,08 )  (4 0,17 )  (3 0,04 )  (4 -0,13 ) (4 0,17 ) = 1,19
S2   =  (5 0,21 )  (4 0,21 )  (5 -0,08 )  (4 0,17 )  (4 0,04 )  (4 -0,13 ) (2 0,17 ) = 1,47 S3   =  (5 0,21 )  (3 0,21 )  (5 -0,08 )  (4 0,17 )  (3 0,04 )  (4 -0,13 ) (2 0,17 ) = 1,37 ΣSi   = 4,02
4. Menentukan  vector  V  untuk  melakukan  proses perangkingan dengan persamaan
𝑉 𝑖 = ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ (𝑋 𝑗 ∗ )𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 (4)
V1  = 1,19 / 4,02 = 0,30 V2  = 1,47 / 4,02 = 0,37 V3  = 1,37 / 4,02 = 0,34
5. Hasil  dari  perhitungan  diatas,  peneliti  dapat menyimpulkan  hasil  dengan  merangking  nilai vector  V  dari  nilai  terbesar  ke  terkecil  seperti pada  Tabel  7  sehingga  didapatkan  alternatif terbaik menggunakan metode weighting product .

## Tabel 5. Hasil Perankingan
Alternatif V Rangking Rumah Belajar Kemdikbud 0.30 1 Kelas Pintar 0.37 3 Sekolahmu 0.34 2
Maka  berdasarkan  hasil  perhitungan  metode WP  aplikasi  web  pembelajaran  Rumah  Belajar Kemdikbud yang terpilih dengan nilai 0,30.

## 3.2.  Menganalisis  Pengujian  Aplikasi  Web Pembelajaran  menggunakan  Metode  Ordered Weighting Averaging (OWA)
Setelah  di  dapatkan  hasil  akhir  perankingan alternatif setiap GDM pada metode WP, selanjutnya dilakukan  perhitungan  menggunakan  metode  OWA untuk  mengintegrasikan  atau  menyatukan  penilaian pengujian aplikasi web dari GDM [14].
1. Pemberian preferensi oleh pengambil keputusan Sebelumnya  pada  perhitungan  WP  diatas merupakan  hasil  perhitungan  untuk  satu Group Decision  Maker (GDM) dan  untuk  membuat contoh  kasus  menggunakan  metode  OWA, peneliti  mengambil  contoh  tiga group  decision maker.
GDM 1 A1 (Rumah Belajar Kemdikbud)  = 1 A2 (Kelas Pintar) = 3 A3 (Sekolahmu) = 2 GDM 2 A1 (Rumah Belajar Kemdikbud)  = 3 A2 (Kelas Pintar) = 2 A3 (Sekolahmu) = 1 GDM 3 A1 (Rumah Belajar Kemdikbud)  = 2 A2 (Kelas Pintar) = 1 A3 (Sekolahmu) = 3 2. Transformasi format preferensi ke fuzzy preference relation dengan menggunakan rumus 𝑝 𝑖𝑗 𝑘 = 1 2 (1 + 𝑜 𝑘 (𝑗) 𝑚−1 − 𝑜 𝑘 (𝑖) 𝑚−1 ) ; 1 ≤ 𝑖  ≠ 𝑗  ≤ 𝑚 (5) GDM 1 0,50 1 0,75 0 0,50 0,25 0,25 0,75 0,50 GDM 2 0,50 0,25 0 0,75 0,50 0,25 1 0,75 0,50 GDM 3 0,50 0,25 0,75 0,75 0,50 1 0,25 0 0,50 3. Agregasi Preferensi Ordered Weighting
Averaging (OWA) dengan menggunakan rumus 𝑤𝑖 = Q ( 𝑖 𝑛 ) −  Q ( 𝑖−1 𝑛 ) ; 𝑖 = 1, … , 𝑛 (6)
𝑤1 = Q ( 1 3 ) −  Q ( 1−1 3 ) =   √ 1 3 − √ 0 3 = 0,58 𝑤2 = Q ( 2 3 ) −  Q ( 2−1 3 ) =   √ 2 3 − √ 1 3 = 0,24 𝑤1 = Q ( 3 3 ) −  Q ( 3−1 3 ) =   √ 3 3 − √ 2 3 = 0,18
Kemudian  dilakukan  pengurutan  elemen-elemen untuk setiap relasi preferensi untuk mendapatkan
P s(i) misal  untuk 𝑝 13 1 =  0,75 ; 𝑝 13 2 =  0; 𝑝 13 3
=  0,75 .  Jika  di  urutkan  secara  menurun  akan menjadi: 𝑝 13 1 =  0,75 ; 𝑝 13 2 =  0,75; 𝑝 13 3 =  0 .
P c = ɸ 𝑚𝑜𝑠𝑡 (P 1 , P 2 , P 3 ) = 0,58 P c = 4. Seleksi alternatif terbaik menggunakan Quantifier Guided Dominance Degree (QGDD) QGDD1 (Rumah Belajar Kemdikbud) = 0,53 QGDD2 (Kelas Pintar) = 0,42 QGDD3 (Sekolahmu) = 0,50 Solusi  akhir  diperoleh  alternatif  terbaik  yaitu aplikasi  web  pembelajaran Kelas  Pintar karena hasil nilai QGDD 2 memiliki nilai terkecil atau hanya terdapat  kesalahan  yang  minim  setelah  dilakukan pengujian  aplikasi  web  sehingga  di  simpulkan bahwa aplikasi web pembelajaran Kelas Pintar dapat di  rekomendasikan  ke  pihak  sekolah  sebagai  media pembelajaran.
3.3. Mengimplementasikan Hasil Pengujian Aplikasi
Setelah  melakukan  analisis  kebutuhan  dan perancangan,  tahap  selanjutnya  adalah  melakukan implementasi  sistem  Web-Test  sesuai  perancangan yang  telah  dibuat.  Dalam  waktu  sekitar  5  bulan dimulai  dari  bulan  Januari  -  Mei,  peneliti  telah berhasil  membuat  aplikasi  Web-Test  yang  akan digunakan  oleh  pihak  sekolah  dalam  menentukan aplikasi  web  pembelajaran  yang  efektif  oleh  guru dan  siswa.  Berikut  hasil user  interface yang  telah dibuat oleh peneliti, sebagai berkut:
Gambar 3. Halaman Login Akun
Gambar 4. Halaman Data Alternatif
0,50 0,68 0,61 0,61 0,50 0,43 0,39 0,32 0,50
Gambar 5. Halaman Data Kriteria
Gambar 6. Halaman Data Subkriteria Gambar 7. Halaman Data Perhitungan Weighting Product (WP)
Gambar 9. Halaman Data Penilaian
Gambar 10. Halaman Data Hasil Akhir
Pada gambar 3 merupakan halaman login akun aplikasi  yang  diperuntukkan  untuk  admin  dan  user. Pengguna dapat mengakses aplikasi dengan menginputkan  email  dan password .  Selanjutnya halaman  untuk  menginputkan  data  alternatif  hanya dapat  di  akses  oleh  admin  seperti  yang  tertera  pada gambar 4. Terdapat ikon  ”+” untuk menambah atau menginputkan  alternatif  aplikasi  web  pembelajaran. Kemudian  pada  gambar  5  merupakan  halaman  data kriteria  yang  hanya  dapat  di  akses  oleh  admin. Admin  dapat  menginputkan  kode  kriteria,  nama kriteria, bobot kriteria dan jenis kriteria.
Halaman  data  subkriteria  merupakan  halaman yang  dapat  di  akses  oleh  admin.  Admin  dapat menginputkan  nama  kriteria  beserta  nilai  bobot seperti  yang  tertera  pada  gambar  6.  Selanjutnya halaman  data  perhitungan  metode  WP  terdiri  dari penentuan  bobot  kriteria  (W)  dan  pemangkatnya, serta  matriks  hasil  perhitungan  setiap  GDM  seperti yang  tertera  pada  gambar  7.  Halaman  ini  akan muncul  setelah  GDM  menginputkan  penilaian seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar  9.  Gambar  8 merupakan halaman data perhitungan metode OWA yang  dapat  di  akses  oleh  admin.  Halaman  ini  akan muncul  setelah  dilakukan  perhitungan  WP  seperti pada  gambar  7.  Halaman  data  perhitungan  OWA terdapat  beberapa  tampilan  yaitu,  WP  rank  setiap user , linguistic  quantifier dari  setiap  GDM,  matriks agregasi  preferensi  OWA,  normalisasi  matriks agregasi, linguistic  quantifier dari  setiap  alternatif, dan  tampilan  quantifier  guided  dominance  degree
yang  di  mana  akan  menampilkan  hasil  ranking  dari yang tertinggi sampai yang terendah.
Halaman  data  penilaian  yang  dapat  di  akses oleh  user  atau  GDM.  GDM  dapat  memberikan penilaian dari setiap alternatif seperti pada gambar 9. Pada gambar 10 merupakan halaman data hasil akhir setelah dilakukan perhitungan menggunakan metode WP yaitu untuk menentukan hasil pengujian aplikasi web  berdasarkan  tujuh  aspek  seperti  yang  tertera pada  gambar  7  dan  mengintegrasikan  penilaian pengujian  aplikasi  web  dari  GDM  menggunakan metode OWA seperti yang telah tertera pada gambar 8.  Pada  halaman  data  hasil  akhir  menampilkan bahwa  aplikasi  web  pembelajaran  Kelas  Pintar berada di ranking tertinggi dengan nilai 0,37, urutan kedua yaitu Rumah Belajar Kemdikbud dengan nilai 0,53  dan  terakhir  Sekolahmu  dengan  nilai  0,56 berdasarkan  hasil  perhitungan  metode  WP  dan OWA. Sehingga menghasilkan aplikasi web pembelajaran Kelas Pintar yang akan direkomendasikan ke pihak sekolah karena memiliki hasil  nilai  yang  kecil  atau  terdapat  kesalahan  yang minim.

## 3.4. Hasil Uji Coba Sistem
Uji coba sistem dilakukan dengan membandingkan  hasil  perankingan  yang  dilakukan oleh  aplikasi  Web-Test  dan  hasil  perankingan  oleh perhitungan  manual  di  Microsoft  Excel.  Dari  setiap perhitungan  yang  ada,  dilakukan  proses  input  nilai preferensi dengan kemungkinan yang ada dan setiap
Sitti Hatijah Haji Ilyas, dkk, Analisis Pengujian Aplikasi Web Pembelajaran … 1521
perhitungan hanya dipilih alternatif yang mempunyai
ranking tertinggi kemudian dibandingkan  tingkat  kesesuaiannya.  Nilai  tertinggi dari  hasil  aplikasi  Web-Test  berdasarkan  metode WP  dan  OWA  akan  dibandingkan  dengan  hasil perhitungan  manual  di  Microsoft  Excel.  Uji  coba metode  OWA  dilakukan  dengan  menggunakan  3 GDM.  Kemudian  tingkat  kesesuaian  dapat  dilihat dari  hasil  yang  ditampilkan  oleh  input  aplikasi  dan perhitungan manual. Jika hasil perankingan menunjukkan kesamaan maka sistem akan menghasilkan  keterangan  “Sesuai”.  Sebaliknya  jika perhitungan  pada  aplikasi  tidak  sesuai  dengan perhitungan  manual  maka  keterangan  akan  tertera “Tidak Sesuai”.
Berdasarkan  uji  coba  dan  perbandingan  yang telah  dilakukan  terhadap  beberapa  data  maka terdapat  beberapa  perbedaan.  Perbedaan  atau kesalahan  tersebut  nantinya  akan  dihitung  nilai error-mya.  Berikut  cara  untuk  menghitung  tingkat akurasi, sebagai berikut [15]:
Tingkat akurasi metode WP Jumlah data yang sesuai = 9 Jumlah data yang tidak sesuai   = 1 Akurasi  = 9/10 x 100% = 90% Error = 1/10 x 100% = 10% Tingkat akurasi metode OWA Jumlah data yang sesuai = 8 Jumlah data yang tidak sesuai   = 2
Akurasi  = 8/10 x 100% = 80%
Error = 1/10 x 100% = 20%
Berdasarkan  hasil  uji  coba  yang  dilakukan  di dapatkan  tingkat  akurasi  metode  WP  sebesar  90% dan  error  sebesar  10%.  Sedangkan  tingkat  akurasi metode OWA sebesar 80% dan error sebesar 20%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  dapat disimpulkan  bahwa  sistem  sudah  berjalan  dengan baik  berdasarkan  hasil  uji  coba  yang  dilakukan dengan  menganalisis  aplikasi  web  pembelajaran Rumah Belajar Kemdikbud, Kelas Pintar, Sekolahmu berdasarkan tujuh aspek kriteria pengujian  aplikasi  web  yang  terdiri  dari  pengujian isi,  antarmuka,  navigasi,  konfigurasi,  komponen, kinerja dan keamanan.
Dengan  adanya  aplikasi  Web-Test  dalam menerapkan metode WP dan OWA telah menggunakan  perhitungan  yang  tepat  dan  akurat dengan  akurasi  sebesar  90%  untuk  perhitungan menggunakan metode WP sedangkan tingkat akurasi metode  OWA  sebesar  80%  setelah  membandingkan perhitungan  melalui  aplikasi  Web-Test  dengan perhitungan  manual.  Sehingga  pihak  sekolah  dapat menggunakan  aplikasi  ini  untuk  menentukan aplikasi  web  pembelajaran  yang  akan  digunakan
oleh  guru  di  sekolah  mata  pelajaran  bahasa indonesia.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  seluruh  pihak  sekolah SDN Rajawali yang telah membantu dan memberikan  data  terkait  sekolah  selama  melakukan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Darma  Andayani,  F.  Fathahillah,  N. Mukhlisah  Abdal,  “Penerapan  E-Learning Sebagai  Alternatif  Pembelajaran,”  Peluang Dan Tantangan Pengabdian Kepada Masyarakat  Yang  Inovatif  Di  Era  Kebiasaan Baru, pp. 228–236, 2020.
[2] R.  S.  Pressman,  Rekayasa  Perangkat  Lunak (Pendekatan  Praktisi),  7 th .  Yogyakarta:  Andi, 2012.
[3] T.  Ayu  Intan  Sari,  N.  Manurung,  Santoso, “The Best  Harvesters Assessment System At Pt. Padasa Enam Utama By Simple Addictive Weighting  (SAW)  Method,” Jurnal  Teknik Informatika  (JUTIF), vol.  3,  no.  2,  pp.  237- 243, april 2022.
[4] S. H. A. H. and R. Wardoyo. S. Kusumadewi, Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making (Fuzzy  MADM).  Yogyakarta:  Graha  Ilmu, 2006.
[5] Y.  Duha,  “Rancang  Bangun  Sistem Pendukung  Keputusan  Kelompok  Dalam Seleksi  Penerima  Program  Restrukturisasi Kredit  Macet  dengan  Metode  Weighted Product dan Metode Borda,” Riau Journal Of Computer  Science, vol.  2,  no.  1,  pp.  23–38, 2016.
[6] M. Mujahidin, A. B. Purba, and T. Agustian,
“Implementasi  Metode  Weighted  Product Dalam Sistem Penunjang Keputusan Pembuangan  Material,” ILKOM Jurnal
Ilmiah, vol. 11, no. 28, pp. 25–33, 2019.
[7] S.  Sucipto,  “Analisa  Hasil  Rekomendasi Pembimbing  Menggunakan  Multi-Attribute Dengan Metode Weighted Product,”
Fountain  of  Informatics  Journal, vol.  2,  no. 1, pp. 2–6, 2017.
[8] M.  Ulya,  “Modifikasi  K-Means  Berbasis Ordered  Weighted  Averaging  (Owa)  Untuk Kasus Klastering,” Jurnal  Teknologi Industri Pertanian, vol. 5, no. 2, pp. 107–117, 2016.
[9] S.  Kusumadewi,  H.  Wahyuningsih,  T. Informatika,  U. I.  Indonesia,  U.  I.  Indonesia, and  P.  Korespondensi,  “Model  Sistem Pendukung  Keputusan  Kelompok  Untuk Penilaian  Gangguan  Depresi,  Kecemasan Dan  Stress  Berdasarkan  Dass-42  Group Decision Support System Model For
Assessment  Of  Depression,  Anxiety  And Stress  Disorders  Based  On  Dass-42,” Jurnal Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer (JTIIK), vol. 7, no. 2, pp. 219–228, 2020, doi:
10.25126/jtiik.202071052.
[10] T.  C.  Munanto,  R.  Hartanto,  and  S. Fauziati, “Pengujian Usabilitas Website Sistem Seleksi Calon Pegawai Negeri Sipil Nasional (SSCN) Badan  Kepegawaian  Negara  (BKN),”  Jurnal ELTIKOM, vol. 4, no. 1, pp. 1–10, 2020, doi: 10.31961/eltikom.v4i1.139.
[11] A. E. Munthafa and H. Mubarok, “Penerapan Metode  Analytical  Hierarchy  Process  Dalam Sistem,” Jurnal  Siliwangi  Seri  Sains  dan Teknologi  (Saintek), vol.  3,  no.  2,  pp.  192– 201, 2017.
[12] J.  E.  A.  and  L.  T.  P.  E.  Tuban,  Decision Support  Systems  and  Intelligent  Systems
(Sistem  Pendukung  Keputusan  dan  Sistem Cerdas), 7th ed. Yogyakarta: Andi, 2005.
[13] E.  J.  E.  Aronson,  dan  T.  P.  L.  Turban, Decision  Support  Systems  and  Intelligent Systems. Pearson Education, 2005.
[14] M.  Tang  and  H.  Liao,  “From  conventional group  decision  making  to  large-scale  group decision making: What are the challenges and how to meet them in big data era? A state-of- the-art  survey,” Omega  (United  Kingdom), vol. 100, p. 102141, 2021, doi: 10.1016/j.omega.2019.102141.
[15] D.  I.  Permatasari,  “Pengujian  Aplikasi menggunakan  metode  Load  Testing  dengan Apache  JMeter  pada  Sistem  Informasi Pertanian,”  Jurnal  Sistem  dan  Teknologi Informasi  (JUSTIN),  vol.  8,  no.  1,  p.  135, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i1.34452.