## EVALUASI KUALITAS USER INTERFACE PADA SITUS WEBSITE
BOOKING SYSTEM ‘KANTOOR’ MENGGUNAKAN ISO/IEC 25010 DAN METODE FUZZY
Savira Auliya Ardana* 1) , Farid Sukmana 2) , Henny Dwi Bhakti 3)
1. Universitas Muhammadiyah Gresik, Indonesia
2. Universitas Muhammadiyah Gresik, Indonesia
3. Universitas Muhammadiyah Gresik, Indonesia
Article Info ABSTRAK Kata Kunci: Website; Kantoor; ISO/IEC
25010; Fuzzy Mamdani.
Keywords: Website; Office; ISO/IEC 25010; Fuzzy Mamdani.
Article history: Received 31 May 2023 Revised  14 May 2023 Accepted 28 June 2023 Available online 1 December 2023
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v8i4.4763
* Corresponding author. Savira Auliya Ardana E-mail address: saviraardana310@gmail.com
Website merupakan sebuah sistem yang dipresentasikan dalam bentuk hy- pertext yang dapat diakses oleh perangkat lunak yang dikenal dengan browser. Situs website yang memiliki kualitas baik dari segi perangkat lunak sangat penting dalam mempertahankan umur dan memberikan kepuasan dari segi pengalaman pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur serta menganalisis kualitas user interface pada situs website booking system Kantoor sebagai perbaikan pengembangan sistem yang lebih baik. Oleh karena itu, dibutuhkan model evaluasi kualitas perangkat lunak yaitu dengan menggunakan ISO/IEC 25010 dengan melibatkan tiga dari delapan karakteristik diantaranya functional suitability, usability, dan reliability . Selain itu terdapat metode fuzzy yang juga digunakan sebagai metode pendukung dalam meningkatkan akurasi dalam menilai kualitas perangkat lunak. Hasil penelitian menunjukkan bahwa maturity level kat- egori sangat baik sebesar 92,0. Nilai error rendah sebesar 0,5% dan nilai accuracy tinggi sebesar 99,5% yang mejelaskan bahwa website booking system “Kantoor” dari sisi user interface sudah masuk dalam kategori sangat baik.

## ABSTRACT
Website is a system that is presented in the form of hypertext that can be accessed by software known as a browser. A website that has good quality in terms of software is very important in maintaining its age and provid- ing satisfaction in terms of user experience. This study aims to measure and analyze the quality of the user interface on the Kantoor booking sys- tem website as an improvement in the development of a better system. Therefore, a software quality evaluation model is needed, namely by us- ing ISO/IEC 25010 which involves three of the eight characteristics in- cluding functional suitability, usability, and reliability. Besides that, there is a Fuzzy method which is also used as a supporting method in increasing accuracy in assessing software quality. The results showed that the ma- turity level category was very good at 92.0. The low error value is 0.5% and the high accuracy value is 99.5% which explains that the website booking system "Kantoor" from the user interface is in the very good cat- egory.

## I. P ENDAHULUAN
ebsite merupakan sebuah sistem dimana informasi dalam bentuk teks, gambar, suara dan lain-lain dipres- entasikan dalam bentuk hypertext dan dapat diakses oleh perangkat lunak yang disebut browser [1][2-3] . Website yang berkualitas dapat dihasilkan melalui beberapa model evaluasi website yang telah dikem- bangkan dalam penelitian seperti website quality evaluation, usability evaluation technique dan quality assurance model [4] . Evaluasi kualitas suatu website penting dilakukan untuk memastikan apakah website tersebut memenuhi harapan dan tujuan penggunaannya serta mengetahui apakah ada bagian yang perlu diperbaiki. Selain itu, hasil evaluasi dapat membantu mengetahui bagian-bagian website yang perlu dimodifikasi untuk pengembangan web- site. Namun, standar evaluasi kualitas website masih terbatas. Sebagian besar penelitian masih terfokus pada karak- teristik fitur usability [5]. Website booking system “Kantoor” merupakan sebuah situs website yang baru dibangun dan belum dilakukan pengujian atau evaluasi perangkat lunak. Setelah sebuah website baru dibangun tentu sangat penting untuk
W
melakukan evaluasi pada kualitas perangkat lunak, hal ini dapat membantu mengidentifikasi masalah yang mung- kin ada sebelum diluncurkan, sehingga dapat diperbaiki sebelum menyebar ke pengguna akhir dan dapat membantu dalam menentukan apakah website telah memenuhi kebutuhan dan harapan pengguna akhir. Salah satu hal yang dapat dilakukan untuk memastikan bahwa website tersebut berfungsi dengan baik dan siap untuk diluncurkan ada- lah dengan mengimplementasikan ISO/IEC 25010 pada Website booking system “Kantoor”.
[6] Logika fuzzy merupakan salah satu komponen pembentuk soft computing , yang pertama kali diperkenalkan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh pada tahun 1965. Dasar logika fuzzy adalah teori himpunan fuzzy yang didalamnya terdapat peranan derajat keanggotaan sebagai penentu keberadaan elemen dalam suatu himpunan yang sangat pent- ing. Nilai I - 2 keanggotaan atau derajat keanggotaan atau membership function menjadi ciri utama dari penalaran logika fuzzy tersebut [7]. Selain menggunakan metode mamdani, metode lain yang sering digunakan adalah metode sugeno dan metode sukamoto, untuk metode sugeno hampir sama dengan penalaran metode mamdani, tetapi metode sugeno lebih sederhana karena output sistem tidak berupa himpunan fuzzy melainkan berupa konstanta atau persamaan linear. Sementara metode tsukamoto untuk hasil perhitungannya kurang terperinci karena hasil perhitungan yang didapat hanya berupa nilai rata-rata, meskipun output yang dihasilkan sama seperti fuzzy mamdani yang berupa himpunan fuzzy [8].
ISO 25010 merupakan standar pengujian kualitas sistem dan perangkat lunak yang menggantikan ISO 9126 tentang software engineering [9][14]. ISO 25010 terdiri dari delapan karakteristik yaitu Functional suitability , Per- formance Effiency , Compatibilty , Usability , Reliability , Security , Maintainability dan Portability [10]. Pada penelitian sebelumnya mengenai klasifikasi kualitas perangkat lunak berdasarkan ISO/IEC 25010 menggunakan metode AHP dan Fuzzy Mamdani telah dilakukan oleh [11]. Hasil klasifikasi yang dilakukan menghasilkan nilai akurasi sebesar 0,684 yang digunakan sebagai bahan pengembang untuk meningkatkan kualitas situs web e-com- merce . Penelitian lainnya yang dilakukan oleh [12] dengan menganalisis kualitas website portal kelurahan turi menggunakan content management system pada model kualitas ISO 25010, hasilnya metode pengukuran berdasar- kan faktor kegunaan ( Usability ) pada model kualitas produk ISO 25010 dapat digunakan untuk menilai tingkat kemudahan penggunaan website portal. Penelitian lainnya yang dilakukan oleh [13] yang berjudul An Approach for Analyzing ISO / IEC 25010 Product Quality Requirements based on Fuzzy Logic and Likert Scale for Decision Support Systems , hasil evaluasi pada sistem internet banking menggunakan ISO/IEC 25010 dapat dijadikan sebagai peningkatan dalam pengembangan atau perbaikan sistem tersebut.
Berdasarkan penjelasan diatas, Penelitian ini mengangkat sebuah model evaluasi kualitas perangkat lunak un- tuk situs website booking system “Kantoor”. Model evaluasi kualitas yang diusulkan pada penelitian ini menggunakan ISO/IEC 25010 yang berfokus pada sisi user interface , dimana dari delapan karakteristik utama pada ISO/IEC 25010 ada tiga yang digunakan sebagai pengukuran dari kualitas website booking system “Kantoor”. Adapun tiga karakteristik yang digunakan adalah Functional suitability, Usability , dan Reliability . Selain penggunaan model evaluasi ISO/IEC 25010, terdapat metode Fuzzy yang juga digunakan sebagai metode pen- dukung dalam meningkatkan akurasi dalam menilai kualitas perangkat lunak. Metode Fuzzy digunakan pada penelitian ini karena pada penelitian terdahulu masih banyak yang menggunakan metode skala likert sebagai perhi- tungannya, sedangkan untuk metode Fuzzy masih jarang digunakan. Dengan adanya penggunaan Fuzzy, tidak ha- rus sebuah maturity level yang mendekati nilai skala akan memiliki nilai yang pasti, tapi bisa berada di dua nilai seperti baik dan sangat baik. Karena kebanyakan penelitian sebelumnya menggunakan skala likert [15] yang mem- iliki nilai yang pasti.

## II. METODE PENELITAN
A. Analisis Sistem
Tujuan analisis sistem ini adalah untuk mendapatkan pemahaman secara penuh sistem yang akan dikem- bangkan dan memahami permasalahan yang ada. Website office booking system “Kantoor” adalah website penyedia layanan booking gedung perkantoran untuk wilayah DKI Jakarta yang menyediakan berbagai jenis gedung atau bangunan yang disewakan yang bisa dijadikan untuk tempat usaha maupun untuk perkantoran.
Website office booking system ini masih dalam tahap awal perancangan sistem salah satunya pada tampilan pada website tersebut. Oleh karena itu maka diperlukan penilaian sistem untuk mengevaluasi tampilan dari website office booking system “Kantoor” guna pengembangan tampilan sistem selanjutnya.

## B. Perancangan Sistem
1) Proses evaluasi tingkat kualitas situs web “kantoor”
Berikut adalah tahapan alur proses secara keseluruhan dari model evaluasi yang diusulkan untuk mengklas- ifikasi tingkat kualitas situs web “Kantoor” yang dapat dilihat pada Gambar 2 yaitu:
1. Pemetaan karakteristik pada situs web “Kantoor berdasarkan ISO/IEC 25010.
2. Penyusunan kuesioner yang akan dibagikan kepada responden berdasarkan karakteristik Func- tional Suitability, Reliability dan Usability pada ISO/IEC25010.
3. Pengujian reliabilitas untuk setiap jawaban dari pertanyaan pada kuisioner menggunakan metode Cronbach Alpha.
4. Klasifikasi tingkat kualitas website office booking system “Kantoor” menggunakan Fuzzy Mamdani.
5. Perhitungan data menggunakan metode Fuzzy Mamdani.
6. Analisis hasil klasifikasi tingkat kualitas website office booking system “Kantoor.
Gambar. 1. Flowchart Pengukuran Kualitas Website “Kantoor” berdasarkan ISO 25010 menggunakan Fuzzy Mamdani

## 2) Perhitungan Fuzzy Mamdani
Pada tahap ini akan dijelaskan mengenai tahapan alur proses secara keseluruhan mengenai perhitungan data menggunakan fuzzy yang dapat dilihat pada Gambar 3 yaitu:
1. Memasukkan nilai yang didapat dari pengumpulan data kuesioner.
2. Melakukan Fuzzyfikasi
• Pembentukan Himpunan Fuzzy.
• Menentukan fungsi keanggotaan setiap himpunan fuzzy.
• Menghitung derajat keanggotaan berdasarkan fungsi keanggotaan yang telah ditentukan.
3. Pembentukan Aturan Fuzzy.
4. Menghitung nilai α - predikat dari setiap aturan.
5. Defuzzyfikasi, defuzzyfikasi dilakukan dengan menggunakan metode Mamdani MOM .

## Gambar. 2. Flowchart Perhitungan Fuzzy Mamdani
3) Kuesioner Kuesioner digunakan untuk mengumpulkan data secara tidak langsung [16][17]. Kuesioner yang berupa instrumen atau angket yang berisi sejumlah pertanyaan atau penyataan yang harus dijawab oleh responden secara tertulis. Pada penelitian ini kuesioner yang digunakan berupa instrumen pernyataan sebagai alat ukur untuk mengetahui kepuasan pengguna yang dinilai berdasarkan karakteristik yang telah ditentukan, yaitu Functional Suitability, Reliability dan Usability . Pernyataan dipilih berdasarkan kriteria yang cocok untuk evaluasi website Kantoor. Penyebaran kuesioner dilakukan kepada mahasiswa Teknik Informatika
Universitas Muhammadiyah Gresik, sebelum responden mengisi kuesioner, sebelumnya dilakukan pengenalan tujuan penelitian ini dan juga website Kantoor. Daftar pernyataan kuesioner yang dibagikan kepada responden dapat dilihat pada tabel I, II, dan III.
T ABEL I

## DAFTAR PERNYATAAN KARAKTERISTIK FUNCTIONAL SUITABILITY
Sub-kriteria Pernyataan Functional Completness Serangkaian fungsi pada perangkat lunak sesuai dengan kebutuhan pengguna … Functional Correctness Perangkat lunak dapat mendapatkan hasil yang diharapkan … Functional Appropriateness Fitur pemesanan pada sistem dapat berfungsi dengan baik … T ABEL II DAFTAR PERNYATAAN KARAKTERISTIK RELIABILITY Sub-kriteria Pernyataan Maturity Sebagian besar bug/error dapat dihilangkan dari waktu ke waktu … Availability Website dapat beroperasi sesuai dengan kebutuhan dan fitur yang ada … Fault Tolerance Kinerja website dapat berjalan normal meskipun terdapat kesalahan pada soft- ware dan hardware … Recoverability Website dapat mengembalikan data walaupun mengalami kegagalan … T ABEL III DAFTAR PERNYATAAN KARAKTERISTIK USABILITY Sub-kriteria Pernyataan Appropriateness Recognizability Website mudah dipahami … Learnbility Pengguna dapat mempelajari software dalam waktu yang sebentar … Operability Semua jalur button dapat dieksekusi dengan benar atau paling tidak sekali proses … User Interface Aesthetics User Error Protection Accessbility Penggunaan warna pada website menggunakan kombinasi warna yang tepat … Pengguna yang melakukan kesalahanakan mendapatkan notifikasi peringatan …
Website dapat diakses melalui ponsel …
4) Fuzzy
Pada penelitian ini menggunakan data dari hasil kuesioner pada bulan Mei tahun 2023 dimana jumlah data yang digunakan sebanyak 34 data responden. Data yang didapat dari hasil kuesioner terdiri dari 59 pern- yataan, dimana setiap pernyataan diberi penilaian dari skala 0 sampai 100 yang merujuk pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh [18] mengenai Aplikasi Fuzzy Mamdani Untuk Menganalisis Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan Akademik UIN Raden Intan Lampung juga menggunakan nilai 0 sampai 100 dalam data kuesionernya. Data hasil kuisioner dapat dilihat pada tabel IV.

## T ABEL IV
DATA HASIL KUESIONER Functional Suitability Functional completeness Functional correctness Functional Appropriateness P1 P2 P3 P4 P5 P1 P2 P3 P4 P1 P2 P3 P4 P5 80 85 75 60 85 90 80 90 90 90 86 78 50 45 … … … … … … … … … … … … … … 80 70 70 60 80 90 90 90 70 80 90 70 90 80
Reliability Functional completeness Functional correctness Fault tolerance Recoverability P1 P2  P3  P4  P1 P2 P3 P4 P1  P2  P3 P4  P5 P1 P2 P3  P4 P5 70 26 85 59 85 54 90 87 86 74 56 45 50 85 95 78 46 85 … … … … … … … … … … … … … … … … … … 70 80 80 70 80 70 90 80 80 70 80 80 70 80 70 90 80 70 Usability Appropriateness Rec- ognizability Learnability Operability P1 P2 P3 P4 P1 P2 P3 P4 P5 P1 P2 P3 P4 P5 90 20 78 95 85 98 98 70 99 98 99 89 85 78 … … … … … … … … … … … … … … 90 90 90 80 85 80 90 90 95 80 90 90 80 75 Usability User Interface Aesthetics User Error Protection Accessbility P1 P2 P3 P4 P5 P1 P2 P3 P4 P1 P2 P3 P4 89 89 56 20 20 90 25 65 56 85 57 57 89 … … … … … … … … … … … … … 80 90 90 95 80 80 80 80 90 70 80 60 90
Sebelum melakukan proses perhitungan fuzzy kita menentukan skor checklist dimana dari hasil skor tersebut akan digunakan untuk proses perhitungan fuzzy . Skor checklist ini bernilai 100% untuk setiap karakteristiknya. Nilai skor checklist dapat dilihat pada tabel V.

## T ABEL V SKOR CHECKLIST
Kriteria Sub-kriteria Skor checklist Functional Suitability Functional completeness 30 Functional correctness 35 Functional appropriateness 35 Reliability Maturity 25 Availability 28 Fault Tolerance 22 Recoverability 25 Usability Appropriateness recognizability 19 Learnability 15 Operability 20 User Interface Aesthetics 16 User Error Protection 15 Accessbility 15
Setelah skor checklist ditentukan, selanjutnya kita menghitung skor setiap sub-kriteria. Berikut adalah contoh dari perhitungan skor checklist pada data ke-1.
1. Karakteristik functional suitability :
• Functional Completeness
Skor = 𝑃𝑃1 + 𝑃𝑃2 + 𝑃𝑃3 +𝑃𝑃4 + 𝑃𝑃5 500 × 30 = 80 + 85 + 75 + 60 + 85
500 × 30
= 23
• Functional Correctness Skor = 𝑃𝑃1 + 𝑃𝑃2 + 𝑃𝑃3 + 𝑃𝑃4 400 × 35 = 90 + 80 + 90 + 90 400 × 35
= 31
• Functional Appropriatness Skor = 𝑃𝑃1 + 𝑃𝑃2 + 𝑃𝑃3 +𝑃𝑃4 + 𝑃𝑃5 500 × 35 • Recoverability
Skor = 85 + 95 + 78 + 46 +85 500 × 25 = 19 Total skor = 15 + 22 + 14 + 19 = 70 3. Karakteristik Usability
• Appropriateness Recognizability
Skor = 90 + 20 + 78 + 95 400 × 19 = 13 • Learnbility
Skor = 85 + 98 + 98 + 70 + 99 500 × 15 = 14
= 90 + 86 +78 + 50 + 45 500 × 35 = 24
Total skor = 23 + 31+ 24 = 78
2. Karakteristik Reliability • Maturity
Skor = 70 +26 + 85 + 59 400 × 25 = 15
• Availability Skor = 85 + 54 + 90 + 87 400 × 28 = 22 • Fault Tolerance Skor = 86 + 74 + 56 + 45 + 50 500 × 22 = 14
• Operability Skor = 98 + 99 + 89 + 85 + 78 500 × 20 = 18
• User Interface Aesthetics Skor  = 89 + 89 + 56 + 20 + 20 500 × 16 = 9
• User Error Protection Skor = 90 + 25 + 65 + 56 400 × 15
= 9
• Accessbility Skor = 85 + 57 + 57 + 89 400 × 15 = 11 Total skor = 13+ 14 + 18 + 9 + 9 + 11 = 73
Setelah skor checklist dihitung, selanjutnya yaitu perhitungan fuzzy mamdani. Berikut adalah contoh dari perhitungan fuzzy mamdani yaitu:
1. Pembentukan Himpunan Fuzzy Membuat variabel fuzzy yaitu variabel input dan output, himpunan, semesta pembicara, dan do- main fuzzy [19]. Pada penelitian ini, variabel input yang digunakan adalah functional suitability, Reliability, dan Usability . Variabel outputnya berupa maturity level website Kantoor.
T ABEL
VI

## PEMBENTUKAN HIMPUNAN FUZZY
Fungsi Variabel Himpunan Semesta Domain Input Functional suitability Sangat Tidak Baik [0-100] [0 10] Tidak Baik [0-100] [11 30] Cukup [0-100] [31 50] Baik [0-100] [51 70] Sangat Baik [0-100] [71 100] Reliability Sangat Tidak Baik [0-100] [0 10] Tidak Baik [0-100] [11 30] Cukup [0-100] [31 50] Baik [0-100] [51 70] Sangat Baik [0-100] [71 100] Usability Sangat Tidak Baik [0-100] [0 10] Tidak Baik [0-100] [11 30] Cukup [0-100] [31 50] Baik [0-100] [51 70] Sangat Baik [0-100] [71 100] Output Maturity Level Sangat Tidak Baik [0-100] [0 10] Tidak Baik [0-100] [11 30] Cukup [0-100] [31 50] Baik [0-100] [51 70] Sangat Baik [0-100] [71 100]
Berdasarkan variabel dan domain himpunan fuzzy yang telah disusun pada tabel VI, maka langkah selanjutnya menentukan fungsi keanggotaan untuk masing-masing variabel dan menghitung nilai derajat keanggotaan berdasarkan fungsi keanggotaan yang telah ditentukan. Himpunan fuzzy beserta fungsi keanggotaan dari variabel functional suitability, Reliability, dan Usability akan di- presentasikan berdasarkan data yang telah diperoleh dari kuesioner dengan menggunakan nilai rata – rata total skor pada total skor checklist yaitu functional suitability sebesar 83 , Reliability sebesar 81 , dan Usability sebesar 85. Variabel functional suitability, Reliability, dan Usability memiliki lima himpunan yaitu sangat tidak baik, tidak baik, cukup, baik, sangat baik.
Gambar. 3. Variabel Functional Suitability, Reliability, Usability, dan Maturity Level
Fungsi keanggotaan pada variabel functional suitability , reliability, usability, dan maturity level dirumuskan sebagai berikut:
µSangat Tidak Baik   = �
1 10− 𝑥𝑥 10 − 0 0 ; 𝑥𝑥 <  0 ; 0 ≤ 𝑥𝑥 ≤ 10 ; 𝑥𝑥 > 10
µTidak Baik          = � 0 𝑥𝑥 − 10
20 − 10 30 − 𝑥𝑥 30 − 20 ; 𝑥𝑥 <  10 𝑉𝑉 𝑥𝑥 > 30 ; 10 ≤ 𝑥𝑥 ≤ 20 ;  20 ≤ 𝑥𝑥 ≤ 30
µCukup              = � 0 𝑥𝑥 − 30
40 − 30 50 − 𝑥𝑥 50 − 40 ; 𝑥𝑥 <  30 𝑉𝑉 𝑥𝑥 > 50 ; 30 ≤ 𝑥𝑥 ≤ 40 ;  40 ≤ 𝑥𝑥 ≤ 50
µBaik                = � 0 𝑥𝑥 − 50
60 − 50 70 − 𝑥𝑥 70 − 60 ; 𝑥𝑥 < 50 𝑉𝑉 𝑥𝑥 > 70 ; 50 ≤ 𝑥𝑥 ≤ 60 ;  60 ≤ 𝑥𝑥 ≤ 70
µSangat Baik         = � 0 𝑥𝑥 − 70 90 − 70 1 ; 𝑥𝑥 < 70 ; 70 ≤ 𝑥𝑥 ≤ 90 ; 𝑥𝑥 > 90
Nilai derajat keanggotaan dari himpunan sangat tidak baik, tidak baik, cukup, baik dan sangat baik dapat dicari dengan cara sebagai berikut:
• Variabel functional suitability dengan nilai sebesar 83, maka didapat derajat keanggotaan sebagai berikut:
µSangat Tidak Baik [83] = 0 µTidak Baik [83] = 0 µCukup [83] = 0 µBaik [83] = 0 µSangat Baik [83] = 83 − 70 90 − 70 = 13 20 =  0,65
• Variabel reliability dengan nilai sebesar 81, maka didapat derajat keanggotaan sebagai berikut:
µSangat Tidak Baik [81] = 0 µTidak Baik [81] = 0 µCukup [81] = 0 µBaik [81] = 0 µSangat Baik [81] = 81 − 70 90 − 70 = 11 20 =  0,55
• Variabel usability dengan nilai sebesar 85, maka didapat derajat keanggotaan sebagai beri- kut:
µSangat Tidak Baik [85] = 0 µTidak Baik [85] = 0 µCukup [85] = 0 µBaik [85] = 0 µSangat Baik [85] = 85 − 70 90 − 70 = 15 20 =  0,75

## 2. Pembentukan Aturan Fuzzy
Setelah menentukan fungsi keanggotaan, tahap selanjutnya yang akan dilakukan adalah menyusun aturan – aturan logika fuzzy . Berdasarkan data yang ada, diperoleh aturan-aturan sebagai berikut:
• [R1] If functional suitability sangat baik And usability sangat baik Or reliability sangat baik Then maturity level sangat baik.
• [R2] If functional suitability baik And usability sangat baik Or reliability sangat baik Then maturity level sangat baik.
• [R3] If functional suitability cukup And usability baik Or reliability sangat baik Then maturity level baik.
• [R4] If functional suitability sangat tidak baik And usability sangat baik Or reliability baik Then maturity level cukup.
• [R5] If functional suitability tidak baik And usability cukup Or reliability cukup Then maturity level tidak baik.
• [R6] If functional suitability sangat baik And usability baik Or reliability tidak baik Then ma- turity level baik.
• [R7] If functional suitability baik And usability tidak baik Or reliability sangat tidak baik Then maturity level tidak baik.
• [R8] If functional suitability cukup And usability sangat tidak baik Or reliability sangat baik Then maturity level cukup.
3. Menghitung Nilai α – predikat Berdasarkan aturan – aturan yang telah dibuat, selanjutnya menghitung α – predikat dari setiap aturan dengan fungsi implikasi Max – Min [20]. Berikut adalah contoh perhitungan α – predikat dari aturan atau rule 1:
α –predikat 1 = µ Functional suitability sangat baik Ո µ Usability sangat baik Ս µ Reliability san- gat baik = max (min(0,65 ; 0,75) ; 0,55)
= max (0,65 ; 0,55) = 0,65 Dari himpunan maturity level sangat baik
Z – 70 = 0,65 × 20 Z 1 = 83
4. Defuzzyfikasi Melakukan komposisi aturan dari setiap aturan dengan menggunakan metode Max . Berikut adalah contoh komposisi aturan pada rule 1:
Rule 1:

## Gambar. 4. Aplikasi Fungsi Implikasi untuk Rule 1
Pada rule 1 mengikuti grafik himpunan fuzzy (sangat baik) sehingga grafik dimulai dari angka ke 70 kemudian continue pada derajat keanggotaan 0,65 yang didapat dari perhitungan α –predikat. Grafik dapat dilihat pada Gambar 4.
Setelah dilakukan komposisi aturan dari setiap aturan, terbentuk komposisi keseluruhan aturan fuzzy seperti pada Gambar 5.  Dari hasil aplikasi fungsi implikasi dari setiap rule, digunakan metode mamdani MOM untuk melakukan komposisi antar semua aturan.

## Gambar. 6. Daerah Hasil Komposisi
Pada Gambar 6 didapatkan daerah hasil komposisi tertinggi, dimana daerah tersebut merupakan nilai keanggotaan tertingi yang ditandai dengan batas a dan b. Nilai keanggotaan tertinggi 0,65 memotong kurva himpunan sangat baik, jadi nilai tegas di titik a adalah:
𝑎𝑎 − 70
90 − 70  =  0,65 a – 70 = 0,65 × 20 a – 70 = 13
a = 83
Nilai batas kiri himpunan sangat baik b = 100 Z akhir = 𝑎𝑎 + 𝑏𝑏
2 = 83 + 100 2 = 183 2 =  91,5 Jadi, nilai maturity level yang didapatkan dengan menggunakan nilai functional suitability sebesar 83 , Reliability sebesar 81 , dan Usability sebesar 85 menurut metode mamdani MOM ( Mean of Maksimum ) adalah 91,5. Dimana nilai tersebut dapat dikategorikan sebagai maturity level yang sangat baik.

## III . HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Implementasi Sistem
1) Halaman Kuesioner
Gambar. 7. Halaman Kuesioner Halaman pengisian kuesioner merupakan halaman per- tama yang tampil pada sistem. Pengguna diminta untuk mengisi data diri dan pernyataan yang ada, kemudian bisa di submit.

## 2) Halaman login
Gambar. 8. Halaman Login Halaman login merupakan halaman kedua pada sistem. Pengguna harus memasukkan username dan password yang sesuai agar dapat masuk ke halaman sistem selanjut- nya.
3) Halaman Data Hasil Kuesioner
Gambar. 9. Halaman Data Hasil Kuesioner Halaman hasil kuesioner merupakan halaman pada sis- tem setelah melalui proses login . Pengguna dapat

## 4) Halaman Ringkasan
Gambar. 10. Halaman Ringkasan Halaman ringkasan merupakan halaman pada sistem yang menampilkan grafik nilai keseluruhan hasil kuisioner
melihat nilai hasil kuisioner yang telah di isi oleh re- sponden.

## 5) Halaman Analisis
Gambar. 11. Halaman Analisis
Halaman analisis merupakan halaman pada sistem yang menampilkan hasil rata-rata nilai kuisioner sebagai inputan nilai fuzzy, himpunan variabel, grafik fungsi keanggotaan, grafik deffuzyfikasi dan juga hasil nilai fuzzy.

## C. Pengujian Sistem
Setelah dilakukan perhitungan secara manual selanjutnya dilakukan      perhitungan menggunakan sistem yang sudah dibuat. Pada halaman analisis perhitungan fuzzy pada gambar 11 terdapat variabel input dan output yang digunakan sebagai inputan nilai untuk perhitungan fuzzy , nilai tersebut didapat dari nilai rata-rata hasil kuesioner yang terdapat pada halaman ringkasan sistem pada gambar 10.
Pada  halaman analisis juga ditampilkan variabel himpunan fuzzy yang dibutuhkan untuk membentuk fungsi keanggotaan, dimana fungsi keanggotaan menunjukkan pemetaan titik-titik input data kedalam nilai keanggotaannya sehingga fungsi keanggotaan yang dibentuk digunakan untuk mengolah input menjadi output. Kurva fungsi keanggotaan dapat dilihat pada gambar 12.
Gambar. 12. Fungsi keanggotaan Functional Suitability, Reliability, Usability dan Maturity Level
Setelah fungsi keanggotaan dibentuk, halaman analisis pada sistem juga menampilkan pembentukan rule atau aturan-aturan yang digunakan. Gambar 13 menampilkan hasil komposisi keseluruhan aturan yang terbentuk dari setiap aturan dengan menggunakan metode Max. Pada hasil komposisi keseluruhan aturan fuzzy terdapat 2 warna yaitu warna ungu dan warna hijau, warna ungu merupakan komposisi aturan dari rule ke-1 dan rule ke-2, sedangkan untuk warna hijau merupakan komposisi aturan dari rule ke-3 dan rule ke-8, dan untuk rule ke-4, ke-5, ke-6, dan ke-7 tidak memiliki gambar komposisi aturan karena pada rule ke-4 hingga ke-7 memiliki nilai 0

## Gambar. 13. Komposisi Keseluruhan Aturan Fuzzy
Setelah terbentuk komposisi keseluruhan aturan fuzzy seperti pada Gambar 13, didapatkan daerah hasil komposisi tertinggi, dimana daerah tersebut merupakan nilai keanggotaan tertingi yang ditandai dengan batas garis hitam seperti pada Gambar 14 yang merupakan bentuk dari gabungan beberapa rule.
Gambar. 14.  Hasil Deffuzyfikasi
Hasil nilai maturity level yang didapatkan dengan menggunakan nilai functional suitability sebesar 83,367 , Relia- bility sebesar 80,674 , dan Usability sebesar 84,032 menurut sistem metode mamdani MOM ( Mean of Maksimum ) adalah 92,0. Dimana nilai tersebut dapat dikategorikan sebagai maturity level yang sangat baik. Setelah dilakukan perhitungan secara manual  pada perancangan sistem sub bab fuzzy dan perhitungan menggunakan sistem terdapat perbedaan nilai maturity level yang dihasilkan. Dalam perbandingan model perhi- tungan, menghitung nilai error dapat membantu mengidentifikasi model mana yang paling sesuai. Model dengan nilai error yang lebih rendah cenderung memiliki kinerja yang lebih baik dalam memprediksi nilai sebenarnya. Pada penelitian ini peneliti menggunakan rumus Mean Absolute Error (MAE) untuk menghitung nilai error . Ada- pun perhitungannya menggunakan persamaan (4).
MAE = 1 𝑛𝑛 ∑ | 𝑦𝑦 𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 − 𝑦𝑦� 𝑖𝑖 |                                                                 (4) Keterangan:
y i adalah nilai sebenarnya. ŷ i adalah nilai prediksi dari sistem. MAE= 1 1 ∑ |91,5 − 92,0| 1 𝑖𝑖=1 = 0,5
Jadi, nilai MAE ( error ) adalah 0,5.
Perbandingan hasil nilai perhitungan yang telah dilakukan dapat dilihat pada tabel VII.

## T ABEL VII PERBANDINGAN HASIL PERHITUNGAN
Hasil Perhitungan Mamdani MOM Nilai Error Accuracy Perhitungan manual Perhitungan Sistem 91,5 92,0 0,5% 99,5%
Dari perbandingan hasil pengujian  yang telah dilakukan, didapatkan hasil bahwa perhitungan Fuzzy Mamdani MOM menggunakan perhitungan manual mendapatkan nilai 91,5 sedangkan perhitungan Fuzzy Mamdani MOM menggunakan perhitungan sistem mendapatkan nilai 92,0. Dimana pada penelitian sebelumnya melakukan kla- sisfikasi kualitas web e-commerce oleh Wattiheluw dkk menggunkan metode AHP pada ISO 25010 menghasilkan nilai accuracy sebesar 0,684 atau 68,4%. Pada penelitian ini model evaluasi yang digunakan yaitu dengan metode Fuzzy mamdani pada ISO 25010 menghasilkan nilai accuracy sebesar 99,5% dan nilai error yang dihasilkan sebe- sar 0,5%. Dari nilai accuracy yang dihasilkan pada penelitian ini terbilang sangat baik dibandingkan dengan penelitian sebelumnya.

## II. KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan Berdasarkan hasil dari implementasi, pengujian sistem dan analisa yang telah dilakukan didapatkan kes- impulan bahwa evaluasi kualitas perangkat lunak yang berfokus pada sisi user interface pada situs website booking system “Kantoor” dapat dilakukan menggunakan standar kualitas ISO/IEC 25010 dengan menggunakan tiga dari delapan karakteristik yang ada pada standar kualitas tersebut. Tiga karakteristik yang digunakan antara lain yaitu functional suitability , reliability , dan usability dengan menggunakan metode fuzzy mamdani sebagai pendukung dalam meningkatkan akurasi penilaian kualitas dapat dikatakan berhasil, Hal ini dapat dilihat dari hasil maturity level yang didapat. Pada perhitungan menggunakan sistem, maturity level didapatkan hasil sebesar 92,0 dimana nilai tersebut dapat dikategorikan sebagai maturity level yang sangat baik. Hasil pengujian menggunakan sistem
didapatkan nilai error yang sangat rendah dan nilai accuracy yang sangat tinggi. Nilai error yang didapat sebesar
0,5% yang berarti menunjukkan bahwa nilai accuray yang didapat sebesar 99,5%. Sehingga website booking system “Kantoor” dari sisi user interface sudah masuk dalam kategori sangat baik.
B. Saran
1. Jumlah responden untuk penelitian lebih lanjut sebaiknya ditingkatkan dan memilih responden yang sudah memahami mengenai kualitas perangkat lunak untuk mendapatkan ke akuratan datanya yang lebih baik.
2. Menambahkan karakteristik ISO/IEC 25010 lainnya seperti performance efficiency , compatibility , security , maintainability , dan portability yang sesuai dengan kebutuhan website booking system “Kantoor”, sehingga proses pengukuran dapat terfokus dalam aspek yang ingin dilakukan peningkatan kualitas dalam hal evaluasi perangkat lunak.
3. Pada penelitian selanjutnya dapat dilakukan penilaian website booking system “Kantoor” dari sisi lainnya sep- erti keamanan, kinerja website , dan efektifitas atau efisiensi website .

## D AFTAR P USTAKA
[1]   Kadir, A. (2014).  Pengertian Sistem Informasi Menurut Abdul Kadir. In Pengenalan Sistem Informasi Edisi Revisi.
[2]  Muhyidin, M. A., Sulhan, M. A., & Sevtiana, A. (2020). Perancangan Ui/Ux Aplikasi My Cic Layanan Informasi Akademik Mahasiswa Menggunakan Aplikasi Figma. Jurnal Saintekom, Vol.12, No.2, September 2022 Jurnal Digit, 10(2), 208. https://doi.org/10.51920/jd.v10i2.171 [3]  Ginanjar, T. (2014). Rahasia Membangun Website Toko Online Berpenghasilan Jutaan Rupiah. Bandung: Iffahmedia.
[4]  Hendradewa, A. P. (2017). ‘Perbandingan Metode Evaluasi Usability (Studi Kasus: Penggunaan Perangkat Smartphone). Teknik industri , 23(1), 9-18. http://journal.uii.ac.id/index.php/jurnal-
[5]  Suwawi, D. D. J., Darwiyanto, E., & Rochmani, M. (2015). Evaluation of academic website using ISO/IEC 9126. 2015 3 rd International Conference
On Information and Communication Technology , ICoICT 2015, 222-227. https://doi.org/10.1109/ ICoICT 2015.7231426 [6]  Zadeh, Lotfi A. (1975). Fuzzy Sets and Their Applications to Cognitive and Decision Processes. Inc. New York: Academic Press.
[7]   Kusumadewi, Sri. Purnomo, Hari. (2010). Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan . Edisi Kedua. Cetakan Pertama. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[8]  Kusumadewi, S., (2003). Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya) , Graha Ilmu, Ed.1, Yogyakarta, ISBN: 979-3289-19-8.
[9]  Iso.org. (2022). About Us. Retrieved September 20, 2022, From https://iso25000.com/index.php/en/iso-25000-standards/iso-25010 .
[10]  N. Bevan, "Extending the Concept of Satisfaction In ISO Standards," in International Conference on Kansai Engineering and Emotion Research, Paris, 2010.
[11]   Wattiheluw, F. H., Rochimah, S. and Fatichah, C. (2019) ‘Klasifikasi Kualitas Perangkat Lunak Berdasarkan ISO/IEC 25010 Menggunakan Ahp Dan Fuzzy Mamdani Untuk Situs Web E-Commerce’, JUTI:Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi, 17(1), p. 73.
[12]  Heri Priya Waspada, Moch. Kholil, ‘Analisis kualitas portal kelurahan turi berbasis web menggunakan content management system pada model kualitas produk iso/iec 25010’ , Jurnal Teknologi dan Terapan Bisnis: Vol. 3 No. 1 (2020): Vol. 3 No. 1 (2020) Jurnal Teknologi dan Terapan Bisnis.
[13]  H. Iqbal dan M. Babar., An Approach for Analyzing ISO / IEC 25010 Product Quality Requirements based on Fuzzy Logic and Likert Scale for Decision Support Systems . (IJACSA) International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Vol. 7, No. 12, 2016.
[14]   S. Wagner. (2013). Software product quality control . Tersedia: https://www.springer.com/gp/book/9783642385704
[15]  Santosa, J., & Lahat, M. A. (2018). Pengaruh Prestasi Kerja terhadap Promosi Jabatan di Kantor Wilayah Kementerian Hukum dan Hak Asasi Manusia DKI Jakarta. Managerial - Jurnal Penelitian Ilmu Manajemen, 1(2), 10–10. http://journal.stiekusumanegara.ac.id/index.php/managerial/article/view/4
[16]  Agus Ali Suharto. (2012). Pengaruh Kualitas Sumber Daya Manusia, Komitmen Dan Motivasi Terhadap Kinerja Pegawai Pada Inspektorat Kabupaten Kediri. Jurnal Ilmu Manajemen, Revitalisasi, Vol. 1, Nomor 3.
[17] Sugiyono, Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif dan R&D, Bandung: Alfabeta, 2010.
[18]  Kholifah, Nur. APLIKASI FUZZY MAMDANI UNTUK MENGANALISIS KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP PELAYANAN AKADEMIK UIN RADEN INTAN LAMPUNG (Studi Kasus: Program Studi Pendidikan Matematika) . Diss. UIN Raden Intan Lampung, 2018.
[19] Kusumadewi, S, 2004, Fuzzy Quantification Theory I Untuk Analisis Hubungan Antara penilaian Kinerja Dosen Oleh Mahasiswa, Kehadiran Dosen dan Nilai Kelulusan Mahasiswa , Media Informatika, Volume 2. No 1.
[20] Budiharto, W. (20 September 2013). Robotika Modern Teori Dan Implementasi (Edisi Revisi) .