## pISSN: 2442-3386  eISSN: 2442-4293
Vol 1 No 2 Juli 2015, 15 - 22

## PERBAIKAN MODEL KEBERGUNAAN PADA APLIKASI PERANGKAT BERGERAK DENGAN MENAMBAHKAN ATRIBUT GEJALA BURUK
Cahya Bagus Sanjaya 1 , Daniel Siahaan 2 1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS Keputih, Sukolilo, Surabaya, 60111, Jawa Timur, Indonesia Sanjaya13@mhs.if.its.ac.id , daniel@if.its.ac.id

## Abstrak
Kebergunaan merupakan salah satu aspek yang sangat penting dan faktor kunci dari kesuksesan aplikasi perangkat bergerak.  Kebergunaan  digunakan  untuk  mendefinisikan  kualitas  dari  tampilan  aplikasi  dan  kualitas  interaksi antara pengguna dan aplikasi. Model untuk  mengukur kebergunaan pada aplikasi desktop tidak dapat langsung digunakan untuk aplikasi perangkat bergerak karena perbedaan karakteristik antara aplikasi desktop dan aplikasi perangkat bergerak.  Model yang digunakan untuk mengukur kebergunaan pada aplikasi perangkat bergerak sudah ada pada penelitian sebelumnya. Tetapi, Model tersebut tidak mempunyai bobot untuk masing-masing atribut serta tidak adanya rekomendasi tampilan antarmuka baru untuk evaluasi kebergunaan aplikasi perangkat bergerak yang sedang diukur. Penelitian ini menggabungkan data primer bersifat kualitatif yang diambil dari kuesioner dan data sekunder bersifat kuantitatif yang diambil dari logs aktifitas (gejala buruk) penggunaan aplikasi ketika pengguna menjalankan aplikasi perangkat bergerak. Pembobotan untuk masing-masing atribut diisi oleh pakar kebergunaan aplikasi perangkat bergerak dan menggunakan metode Analytical Hierarchy Prosess (AHP). Hasil dari penelitian ini adalah adanya model baru untuk mengukur kebergunaan pada aplikasi perangkat bergerak yang  mempunyai bobot untuk masing-masing atribut kebergunaan serta dapat memberikan rekomendasi tampilan antarmuka baru untuk versi aplikasi selanjutnya.
Kata Kunci: AHP, aplikasi perangkat bergerak, gejala buruk, kebergunaan.

## Abstract
Usability is a very important aspect and one of the key factors for the successful mobile application. Usability is an attribute to define the quality of user interface and the quality of interaction between user and application. Models to  measure  the  usability  of  desktop  application  can  not  directly  be  used  for  mobile  applications  because  of  the differences  between  the  characteristics  of  desktop  applications  and  mobile  applications.  Previous  research developed a model to measure usability on a mobile application. Somehow, it lacks recommendations for new user interface usability evaluation of the mobile application that is being measured and there is no weighting for each attribute. This study combines qualitative primary data taken from questionnaires and quantitative secondary data taken  from  the  activity  logs application  (Bad Symptoms)  when user  run  mobile application.  Weighting  for  each attribute is done by an expert of mobile applications. Analytical Hierarchy Process (AHP) Method is used to analyze experimental data. Result from this research is a novel model to measure usability for mobile application that have a weight to each usability attributes and provides recommendation for improvement of existing user interfaces. Keywords: AHP, Bad Symptoms, mobile application, usability mesurements.

## I. PENDAHULUAN
Dalam  proses  pengembangan  perangkat  lunak, kebergunaan  merupakan  salah  satu aspek  yang  sangat penting.  Kebergunaan  sering  sekali  dikaitkan  dengan pertanyaan “sebaik apa pengguna dapat menggunakan fungsi-fungsi  dari  system?”  [1].  Menurut  Faisal kebergunaan  adalah  disiplin  ilmu  yang  membantu investigator  untuk  mengetahui  persoalan  yang  belum diketahui  untuk  memperbaiki  kebergunaan  dari  suatu produk  [2].  Menurut  ISO  9241-11  yang  merupakan referensi  stardart  dari  kebergunaan  perangkat  lunak mendefinisikan  kebergunaan  sebagai  “Sejauh  mana
produk dapat digunakan oleh pengguna untuk mencapai tujuan  tertentu  dengan  efektif,  efisien  dan  kepuasan dalam konteks tertentu dari pengguna” [3].
Kebergunaan  adalah  atribut  yang  digunakan  untuk mendefinisikan  kualitas  dari  tampilan  aplikasi  dan kualitas  interaksi  antara  pengguna  dan  aplikasi. Kebergunaan  dapat  diukur  dari  kualitas  pengalaman belajar  dari  pengguna  selama  berinteraksi  dengan aplikasi.  Manfaat  dari  kebergunaan  adalah  (i) mengurangi  waktu  dan  biaya  untuk  pelatihan,  (ii) mengurangi  kesalahan  yang dialami pengguna  selama berinteraksi dengan  sistem,  (iii)  menambah  kecepatan

## 17 - 24

## Melek IT
belajar dan kepuasan pengguna, dan (iv) memperbaiki kualitas dari interaksi pengguna [4].
Sangat  penting  untuk  mempertimbangkan  tiga  aspek berikut  ini  untuk  mengukur  kebergunaan  dari  semua tipe  perangkat  lunak  yaitu:  lebih  efisien  untuk digunakan (mempunyai  waktu yang lebih cepat untuk menyelesaikan beberapa tugas), mudah untuk dipelajari dan sesuai dengan harapan pengguna [5].
Dengan  semakin  banyaknya  perangkat  bergerak, manusia  menggunakan  perangkat  bergerak  mereka sebagai  pengawal  pribadi  yang  digunakan  untuk menemukan dan membuat keputusan dimana saja dan kapan saja [6]. Selain itu, dengan melihat kelengkapan fitur  yang  ada  pada  aplikasi  perangkat  bergerak  dan hanya dalam satu genggaman saja, perangkat bergerak tidak  hanya  sebagai  gaya  hidup  semata  tetapi  telah menjadi  suatu  kebutuhan  di  lingkungan  masyarakat modern sekarang ini [7]. Hal ini merupakan tantangan bagi  pengembang  perangkat  lunak  bergerak  untuk meningkatkan  kualitas  aplikasi  yang  sedang  dibangun agar  dapat  berkompetisi  dengan  yang  lain  [5].  Oleh karena itu, developer aplikasi perangkat bergerak harus mengerti prinsip kebergunaan pada aplikasi perangkat bergerak. [8].
Aplikasi  perangkat  bergerak  sekarang  tersedia  untuk hampir semua bidang pelayanan dan sangat kompetitif. Karena, pasar aplikasi perangkat bergerak tidak hanya diisi  oleh  penyedia  aplikasi  perangkat  bergerak  tetapi juga  banyak  diisi  oleh  pembuat  aplikasi  perangkat bergerak  perorangan.  Hal  ini  membuat  pengembang berlomba-lomba untuk mengembangkan aplikasi yang akurat dan berguna. Untuk memastikan bahwa aplikasi perangkat  bergerak  sudah  akurat  dan  berguna  maka diperlukan  evaluasi  keberkegunaan  dari  aplikasi perangkat bergerak. Mengevaluasi kebergunaan berarti mengukur  kebergunaan  pada  aplikasi  perangkat bergerak [9].
Kebergunaan dari aplikasi perangkat bergerak berbeda dengan  aplikasi  desktop,  karena  perangkat  bergerak mempunyai  karasteristik  yang  berbeda  dengan perangkat desktop [5]. Pada perangkat bergerak, semua sumber daya seperti layar dan perangkat keras lainnya lebih  kecil  dari  pada  perangkat  desktop.  Jadi,  sangat dianjurkan  untuk  menggunakan  teks  yang  sederhana dan  menggunakan  gambar  dengan  ukuran  yang  lebih kecil. Semua halaman harus dirancang dengan ukuran yang  dinamis  dan  halaman  yang  memerlukan scroll secara horisontal harus dihindari [1].
Masalah  yang  terjadi  dalam  menggunakan  aplikasi perangkat  bergerak  biasanya  terjadi  ketika  perancang aplikasi  mengabaikan  kebutuhan  serta  kemampuan interaksi pengguna, seperti layar kecil yang mengakibatkan keterbatasan dalam melihat, kurangnya interaksi  dengan  aplikasi  dan  penggunaan  teknologi yang  tidak  umum,  mungkin  dapat  menyebabkan kemalasan  dalam  menggunakan  aplikasi  perangkat
bergerak. Maka perlu dipertimbangkan untuk memperbaiki  rancangan  aplikasi,  jika  pengguna  tidak dapat  berinteraksi  dengan  aplikasi  atau  fitur  aplikasi dengan baik [10].
Penelitian  ini  melakukan  perbaikan  pada  model kebergunaan pada aplikasi perangkat bergerak dengan menambahkan  atribut  gejala  buruk  serta  memberikan bobot  untuk  setiap  atribut  kebergunaan  aplikasi perangkat  bergerak.  Pada  Bagian  2,  akan  dijelaskan metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini. Bagian  3,  akan  dibahas  proses  pembentukan  model baru  untuk  mengukur  kebergunaaan  pada  aplikasi perangkat bergerak. Dan ahirnya, kesimpulan dan saran untuk  penelitian  ini  akan  dijelaskan  pada  Bagian penutup.

## II. METODE
Metode  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  pada umumnya terdiri dari dua bagian. Bagian pertama akan menjelajahi penelitian sebelumnya yang terkait dengan pengukuran  kebergunaan    pada  aplikasi  perangkat bergerak.  Dan  pada  bagian  kedua,  Model  baru  untuk mengukur  kebergunaan  pada  aplikasi  perangkat bergerakakan dibentuk.

## 2.1. Penelitian Sebelumnya
Hussain  dan  Kutar  pada  [11]  melakukan penelitian  dengan  mereview  penelitian  sebelumnya tentang  model  kebergunaan  untuk  aplikasi  komputer desktop dan mengusulkan model baru untuk mengukur kebergunaan  aplikasi  perangkat  bergerak.  Metode penyusunan  model  ini  menggunakan Goal  Question Metric (GQM)  yaitu  dengan  cara  menentukan  tujuan yang ingin dicapai terlebih dahulu kemudian menyusun pertanyaan-pertanyaan  berdasarkan  tujuan  yang  ingin dicapai dan langkah terahir adalah membentuk metrik dan dipetakan berdasarkan pertanyaan-pertanyaan yang sudah  ada.  Karasteristik  dari  model  GQM  untuk kebergunaan aplikasi perangkat bergerak adalah seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Karakteristik Kebergunaan Model GQM
Atribut Subatribut Petunjuk Effectiveness Simplicity -Ease to input the data -Ease to use output -Ease to install -Ease to learn Accuracy -Accurate -Should be no error -Successful Efficiency Time Taken -To response -To complete a task Feature -Support/help -Touch screen facilities -Voice guidance -System resources info. -Automatic update Satisfaction Safety -While using the application -While driving Attractiveness -User interface

## pISSN: 2442-3386  eISSN: 2442-4293
Vol 1 No 2 Juli 2015, 17 - 22

## Gambar 1. Pemetaan Pertanyaan dan Metrik

## Tabel 2. Daftar Pertanyaan Model GQM
Tujuan pertanyaan Simplicity mudah input data? menyediakan virtual keypad? keluaran mudah digunakan? mudah untuk instalasi? mudah dipelajari? Accuracy aplikasi akurat? tugas yang diselesaikan saat pertama kali menggunakan? tugas yang diselesaikan berdasarkan waktu yang diberikan? Time Taken waktu untuk menyelesaikan tugas? waktu respon aplikasi? waktu untuk mempelajari aplikasi? Feature bantuan disediakan dengan sesuai? ada tombol menu untuk layar sentuh? ada bantuan suara? banyaknya informasi yang disampaikan? pembaruan aplikasi otomatis? Safety ada efek negatif waktu menggunakan aplikasi? bagaimana perasaan pengguna saat menggunakan aplikasi?
aplikasi aman digunakan saat mengemudi? Attractiveness puas dengan antarmuka aplikasi?
antarmuka familiar?
Atribut  kebergunaan  yang  dipakai  dalam  model  ini yaitu Effectiveness , Efficiency dan Satisfaction yang diambil  dari  atribut  ISO  9241-11.  Subatribut  adalah bentuk  pengembangan  dari  atribut  ISO  9241-11  yang kemudian  akan  dijadikan  tujuan  ( goal )  pada  model GQM. Subatribut ini berisi Simplicity untuk mengukur kemudahan  dalam  penggunaan  aplikasi  perangkat bergerak, accuracy untuk  mengetahui  bahwa  aplikasi sudah  berjalan  sesuai  dengan  harapan  perancang aplikasi,  t ime  taken digunanakan  untuk  mengetahui waktu  yang  dibutuhkan  untuk  menjalankan  aplikasi, Feature adalah subatribut untuk mengetahui
kelengkapan  fitur  pada  aplikasi  perangkat  bergerak, s afety bertujuan  untuk  memastikan  bahwa  aplikasi aman untuk digunakan oleh pengguna, dan attractiveness adalah  subatribut  untuk  mengetahui kepuasan  pengguna  terhadap  antarmuka  aplikasi perangkat  bergerak.  Petunjuk  berisi  poin-poin  yang digunakan untuk menyusun pertanyaan ( question ) pada model  GQM.  Daftar  pertanyaan  pada  model  GQM untuk  mengukur  kebergunaan  aplikasi  perangkat bergerak dapat dilihat pada Tabel 2.
Dari daftar pertanyaan yang ada pada Tabel 2 kemudian dibuat  metrik  kebergunaan  baru  untuk  mengukur kebergunaan  aplikasi  perangakat  bergerak.  Langkah yang  terahir  adalah  memetakan  pertanyaan  dengan metrik yang telah dibuat seperti pada Gambar 1. Tujuan ( goal ),  pertanyaan  ( Question )  dan  Metrik  pada  model GQM dapat diubah atau dihapus sesuai dengan aplikasi perangkat bergerak yang akan diukur.
Penelitian  terahir,  Hussain  melakukan  evaluasi terhadap metrik pada model GQM dengan memisahkan metrik  menjadi  dua  bagian  yang  kemudian  disebut mobile  Goal  Question  Metric (mGQM)  [12].  Dalam mGQM  metrik  dibagi  menjadi objective  measure dan subjective  measure seperti  terlihat  pada  Tabel  3  dan Tabel 4.
Objective measure adalah metrik kebergunaan aplikasi perangkat  bergerak  berdasarkan  objek  atau  aplikasi perangkat  bergerak  yang  dijalankan.  Contoh  dari objective  measure adalah  jumlah  tugas  yang  dapat diselesaikan  saat  pertama  kali  memakai  aplikasi  dan waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan pekerjaan tertentu. Subjective measure adalah metrik kebergunaan  aplikasi  perangkat  bergerak  berdasarkan subjek  atau  pengguna  aplikasi  perangkat  bergerak. Contoh  dari subjective  measure adalah  kepuasan

## 19 - 24

## Melek IT Information Technology Journal. Vol 1 No 2 Juli 2015, 18 - 22
pengguna  dengan  antarmuka  aplikasi  dan  kemudahan untuk mendapatkan bantuan.
Tabel 3. Objective Measure No Objective Measure 1 Time taken to key-in the data 2 Number of errors while keying in the data 3 Time taken to install 4 The number of interactions while installing the
application
5 Time taken to learn
6 The number of mistakes while learning 7
Number of errors
8 Time taken to complete the task
9 Number of tasks successful in the first attempt
10 Number of tasks successful in given time
11 Time taken to start the application
12 Time taken to respond 13 Time taken to connect to the network 14
Number of times voice assistance provided in a task
15 Number of system resources displayed
16 Number of requests to update the application 17 Percentage of battery used during installation
18 Percentage of battery used Tabel 4. Subjective Measure
No Subjective Measure 1 Satisfaction with physical/virtual keypad 2 Satisfaction with output 3 Satisfaction with the installation process
4 Satisfaction with screen size optimization 5 Satisfaction with help 6 Satisfaction with Contents 7 Enjoyment 8 Satisfaction with interface 9 Safety while driving 10 Easy to find help 11 Stress 12 Satisfaction with signal indicator 13 Satisfaction with virtual joystick 14 Satisfaction while learning 15 Satisfaction with text 16 Satisfaction with system navigation 17 Satisfaction with touch screen 18
Satisfaction with menu button
19

## Satisfaction with voice assistance
Hussain  dan  Kutar  melakukan  Pengujian  model mGQM pada aplikasi perangkat bergerak tipe Navigasi arah  [13].  Selain  itu,  Hussain,  Kutar  dan  Kamal  juga melakukan  uji  coba  model  mGQM  pada  aplikasi facebook  dan  co  pilot  yang  dijalankan  pada  dua perangkat  yang  berbeda  yaitu  pada  perangkat  IPhone dan  perangkat  O2 Orbit [14]. Hasil dari pengujian  ini adalah model mGQM dapat digunakan untuk mengukur dan  mengevaluasi  kebergunaan  aplikasi  perangkat bergerak.  Model  ini  dapat  diubah  dengan  cara menambah atau menghapus tujuan, pertanyaan ataupun metrik  yang  ada  dan  disesuaikan  dengan  kebutuhan aplikasi perangkat bergerak yang akan diukur.
Harrison  pada  [15]  melakukukan  studi  literatur  untuk membuat  model  baru  untuk  mengukur  kebergunaan aplikasi perangkat bergerak yang disebut People At the Centre of Mobile Application
Development
(PACMAD) usability model . Model ini
menggabungkan  model dari ISO 9241-11 yang terdiri dari  atribut Effectiveness,  Efficiency,  Satisfaction dan model dari Nielsen yang terdiri dari atribut Efficiency, Satisfaction,  Learnability,  Memorability,  Errors serta menambahkan atribut baru yaitu Cognitive Load eperti terlihat pada Gambar 2. Deskripsi dari masing-masing atribut adalah sebagai berikut:
Gambar 2. Perbandingan Model Kebergunaan
1. Effectiveness adalah  kemampuan  pengguna  untuk menyelesaikan tugas pada keadaan tertentu. Atribut ini dapat diukur dengan mengevaluasi kemampuan pengguna  dalam  menggunakan  aplikasi  untuk menyelesaikan tugas tertentu.
2. Efficiency adalah kemampuan dari pengguna untuk menyelesaikan  tugas  dengan  cepat  dan  akurat. Atribut  ini  merefleksikan  produktifitas  dari pengguna  ketika  menggunakan  aplikasi.  Efisiensi dapat diukur dengan waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan sebuah tugas atau seberapa banyak sumber  daya  yang  dipakai  ketika  menggunakan aplikasi.
3. Satisfaction adalah tingkat kepuasan atau kenyamanan  pengguna  ketika  menggunakan aplikasi.  Pengukuran  dalam  atribut  ini  bersifat subyektif dan biasanya diambil dari kuesioner atau metode kuantitatif lainnya.
4. Learnability adalah  kecepatan  serta  kemudahan pengguna  dalam  mempelajari  cara  menggunakan aplikasi  perangkat  bergerak.  Menurut  survey sebelumnya  tentang  pengguna  aplikasi  perangkat bergerak  menemukan  bahwa  rata-rata  pengguna memerlukan  waktu  5  menit  atau  kurang  untuk mempelajari  cara  penggunaan  aplikasi  perangkat bergerak (Harrison dkk., 2013)
5. Memorability adalah kemampuan pengguna untuk mengingat  cara  penggunaan  fitur  aplikasi  yang sudah  lama  tidak  dilakukan.  Pada  aplikasi terkadang  terdapat  beberapa  fitur  yang  jarang sekali  digunakan.  Dan  ketika  menggunakan kembali  fitur  tersebut  pengguna  harus  mengingat kembali  cara  menggunakan  fitur  tersebut.  Selain itu,  sebaiknya  aplikasi  dibuat  agar  seminimal mungkin  membuat  pengguna  mengingat  tampilan sebelumnya atau antarmuka yang lain.
6. Error adalah  kesalahan  yang  terjadi pada aplikasi ketika  pengguna  berinteraksi  dengan  aplikasi perangkat  lunak.  Atribut  ini  bertujuan  agar

## pISSN: 2442-3386  eISSN: 2442-4293
Vol 1 No 2 Juli 2015, 19 - 22
pengembang perangkat lunak mengetahui kesalahan  yang  sering  terjadi  pada  aplikasi  dan dijadikan bahan acuan untuk perbaikan pada versi selanjutnya.
7. Cognitive Load adalah kemampuan pengguna saat menjalankan aplikasi dengan mengerjakan kegiatan lain. Sebagai contoh, pengguna  mungkin mengirimkan  teks  sambil  berjalan  yang  bisa mengganggu  konsentrasi saat berjalan. Atribut ini merujuk  pada  banyaknya  proses  yang  dilakukan oleh pengguna untuk menyelesaikan sebuah tugas.
Gambar 3 Berguna (Usable) vs Tidak Berguna (Unusable): Perbedaan Antara Harapan Perancang Dan Harapan Pengguna.
Gejala buruk  menurut Park  adalah perbedaan  harapan dari  perancang  aplikasi  dan  harapan  dari  pengguna, yang  dapat dijelaskan  secara  sederhana  sesuai dengan Gambar 3 [16]. Ketika membuka tutup botol, sebagian besar pengguna berharap “Jika aku putar tutup botol ke kiri  maka  botol  akan  terbuka”.  Maka  jika  rancangan dari tutup botol tersebut dibuka dengan memutar tutup botol ke kiri maka rancangan ini berguna, karena sudah sesuai  dengan  harapan  pengguna.  Berbeda  jika rancangan  untuk  membuka  botol  dengan  dicukit  dari bawah  ke  atas,  maka  pengguna  akan  merasa  tidak nyaman  karena  berharap  tutup  botol  dapat  dibuka dengan  cara  diputar  ke  kiri.  Dengan  kata  lain  ketika harapan  dari  perancang  aplikasi  tentang  bagaimana menggunakan  aplikasi  berbeda  dengan  pengguna memakai  aplikasi,  maka  pengguna  akan  merasa  tidak nyaman  dalam  menggunakan  produk  tersebut. Perancang aplikasi perangkat bergerak dapat mengetahui  perbedaan  harapan  antara  perancang aplikasi dan pengguna aplikasi dengan mengobservasi kebiasaan  dari  pengguna.  Observasi  dapat  dilakukan dengan mendeteksi gejala buruk ( Bad Symptoms ) yang terdapat dalam aplikasi.
Definisi  lebih  lanjut  dari  gejala  buruk  adalah  seperti pada  Gambar  4. Irisan  antara  harapan    perancang  dan harapan  pengguna  adalah  rancangan  yang  berguna seperti  terlihat  pada  poin  (B).  Di  sisi  lain,  ada  ruang yang  saling  tidak  beririsan  yang  mengindikasikan harapan yang berbeda antara perancang pada poin (A) dengan pengguna pada poin (C).
Ruang  (A)  +  (B)  adalah  fitur  yang  sudah  ada  dalam aplikasi perangkat lunak bergerak dan (C) adalah fitur yang  harus  disediakan  oleh  perancang  aplikasi. Semakin besar irisan (B) dan semakin kecil ruang (A) dan ruang (C) maka hal ini menunjukkan bahwa nilai kebergunaan aplikasi perangkat bergerak semakin baik.
Gambar 4  Area Gejala Buruk, Rancangan yang Berguna dan Poin yang Perlu Ditingkatkan
Tipe  gejala  buruk  yang  dapat  dideteksi  ada  5  macam antara lain:
1. Gerakan pengguna tidak terdefinisi
Gejala ini dapat terdeteksi ketika pengguna melakukan gerakan  yang  tidak  dapat  dikenali  oleh  aplikasi. Contoh,  ketika  dalam  salah  satu  tampilan  aplikasi terdapat gambar yang membuat pengguna mempunyai ide untuk menekan gambar tersebut dan berharap akan terjadi sesuatu, maka pengguna akan menekan gambar itu secara natural. Dalam kasus ini kemungkinan yang bisa  dilakukan  oleh  perancang  aplikasi  perangkat bergerak yaitu menambahkan control baru pada gambar tersebut sesuai dengan harapan dari pengguna.
2. Waktu penggunaan yang terlalu lama Gejala ini dapat dideteksi ketika pengguna berada pada salah  satu  tampilan  aplikasi  dengan  waktu  lebih  lama dari  kebiasaan  pemakaian  aplikasi.  Hal  ini  mungkin terjadi  karena  pengguna  tidak  mengerti  tugas  yang harus dilakukan sehingga pengguna butuh waktu yang lama  untuk  menyelesaikan  tugas  tersebut.  Atau  bisa juga  karena  telah  terjadi error pada  aplikasi  sehingga pengguna  menunggu  respon  dari  aplikasi.  Pada  kasus ini,  maka  aplikasi  harus  diuji  lagi  untuk  mendeteksi error yang  mungkin  ada  pada  aplikasi.  Jika  tidak terdapat error , maka dapat dipastikan bahwa pengguna masih belum mengerti cara penggunaan aplikasi.
3. Mengulang pekerjaan Gejala ini dapat dideteksi ketika pengguna melakukan pekerjaan yang berulang-ulang yang ditemukan dalam tampilan  tertentu.  Ketika  pengguna  mengulangi pekerjaan  yang  sama,  itu  berarti  aplikasi  tidak menghasilkan  hasil  yang  memuaskan  atau  rancangan tampilan  tidak  dapat  dimengerti  secara.  Dalam  kasus ini,  perlu  untuk  menyelidiki  Apakah  ada  masalah dengan  kualitas output itu  sendiri  atau  adanya perbedaan harapan dari pengguna kepada aplikasi. Jika gejala  ini  tidak  disebabkan  oleh  kualitas output maka perlu  untuk  memberikan  informasi  tambahan  untuk

## 21 - 24

## Melek IT
membantu  pengguna  agar  memahami  bagaimana  cara menggunakan aplikasi.
4. Rangkaian tugas tidak terdefinisi
Gejala  ini  dapat  dideteksi  jika  urutan  penggunaan aplikasi  perangkat  bergerak  tidak  sesuai  dengan rancangan  aplikasi.  Hal  ini  mungkin  terjadi  karena adanya navigasi yang hilang atau adanya navigasi yang tidak perlu untuk ditampilkan.
5. Posisi kontrol salah Struktur  menu  pada  umumnya  diurutkan  berdasarkan tingkat  kepentingan  dari  fungsi  tersebut  semakin penting  fungsi  tersebut  maka  biasanya  terletak  pada urutan  menu  paling  atas.  Tetapi  jika  pengguna  sering men-scroll menu kebawah berarti pengguna berpendapat  bahwa  menu  yang  paling  penting  ada diposisi  paling  bawah,  maka  aplikasi  harus  dirancang sesuai  dengan  harapan  dari  pengguna  dengan meletakkan fungsi yang paling penting diurutan paling bawah.

## 2.2 Pembentukan Model Kebergunaan Perangkat Bergerak yang Baru
Proses pembentukan model kebergunaan perangkat bergerak yang baru terdiri dari tiga tahap antara lain:
1. Memilih  model  kebergunaan  yang  kemudian digunakan  sebagai  basis  acuan.  Model  ini digunakan  untuk  memperoleh  data  bersifat kualitatif  yang  diambil  dari  kuesioner  pengguna aplikasi perangkat bergerak dan data yang bersifat kuantitatif  yang  diperoleh  dari logs aktifitas pengguna.
2. Menambahkan  atribut  gejala  buruk  pada  model kebergunaan yang sudah dijadikan basis acuan.
3. Memilih pakar yang akan memberikan bobot serta nilai pada masing-masing atribut kebergunaan.
4. Menghitung  bobot  untuk  masing-masing  atribut kebergunaan  aplikasi  perangkat  bergerak  dengan menggunakan metode AHP.
5. Melakukan  uji  konsistensi  pada  kuesioner  pakar. Uji konsistensi bertujuan untuk mengetahui apakah penilaian  pakar  tentang  tingkat  kepentingan  dari masing-masing atribut sudah konsisten apa belum.
Pemberian  bobot  untuk  masing-masing  atribut kebergunaan dan masing-masing subatribut kebergunaan menggunakan metode Analytical Hierarchy  Prosess (AHP).  Metode  pembobotan  AHP digunakan  dalam  penelitian  ini  dengan  alasan  antara lain:
a. Model kualitas menggunakan atribut kualitas yang bersifat multi kriteria.
b. Pengukuran  dilakukan  untuk  memperoleh  bobot Atribut Kebergunaan yang bersifat hirarki.
c. AHP menyediakan fasilitas pengecekan konsistensi bobot  yang  disebut  rasio  konsistensi,  dan  rasio penyimpangan ( indeks consistency ).

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pembentukan Model Kebergunaan Perangkat Bergerak yang Baru
Berdasarkan  studi  literatur  yang  dilakukan pada  penelitian  sebelumnya  maka  diambil  model mGQM  sebagai  basis  acuan  pembuatan  model  baru. Model  mGQM  dipakai  karena  sudah  mengakomodasi semua  atribut  kebergunaan  pada  aplikasi  perangkat bergerak. Atribut Learnability dan atribut Memorability pada  model  yang  diusulkan  Nielsen  sudah  termasuk dalam subatribut Simplicity pada model mGQM, atribut Error pada  model  Nielsen  masuk  dalam  subatribut accuracy pada  model  mGQM,  dan  atribut Cognitive Load model PACMAD masuk dalam subatribut safety pada  model  mGQM.  Model  mGQM  kemudian ditambah  atribut  gejala  buruk  ( Bad  Symptoms )  untuk mendeteksi  ketidaksesuaian  harapan  antara  perancang dan  pengguna  aplikasi.  Adapun  atribut  yang  akan dijadikan  model  baru  dalam  penelitian  ini  seperti terlihat pada Tabel 1.

## Tabel 5. Atribut Kebergunaan Model Baru
Atribut Subatribut Metode Effectiveness Simplicity Quesioner Accuracy Log dan Quesioner Efficiency Time Taken Log dan Quesioner Feature Quesioner Satisfaction Safety Quesioner Attractiveness Quesioner Bad Symptoms Undefined User's Gesture (UUG) Log dan Quesioner To long Elapse Time (TLET) Log dan Quesioner Repeated Rework in User’s Behaviour (RRUB) Log dan Quesioner Undefined Sequence User's Behaviour (USUB) Log dan Quesioner Wrong Positioned Control (WCP) Log dan Quesioner
Terdapat  2  metode  yang  digunakan  untuk  mengukur kebergunaan pada aplikasi perangkat bergerak dengan menggunakan model baru, yaitu: metode logs aktifitas diterapkan  ketika  pengguna  menjalankan  aplikasi perangkat  bergerak,  dan  metode  kuesioner  yang  diisi oleh pengguna ketika selesai memakai aplikasi.

## 3.2 Bobot Atribut kebergunaan
Langkah-langkah pembobotan menggunakan metode AHP adalah sebagai berikut:
1. Membuat metriks perbandingan berpasangan antar atribut  kebergunaan.  Berdasarkan  pada  definisi metrik perbandingan berpasangan.
2. Memberikan penilaian terhadap Atribut
Kebergunaan  yang  dibandingkan  dalam  metrik, intensitas  kepentingan  yang  digunakan  untuk proses  penilaian  dapat  dilihat  dalam  Tabel  6. Dalam  pembobotan  tingkat  kepentingan  atau penilai perbandingan berpasangan, berlaku hukum
Vol 1 No 2 Juli 2015, 21 - 22
reciprocal  metric ,  artinya  apabila  suatu  Atribut Kebergunaan  A  (5  x)  lebih  penting  dari  Atribut Kebergunaan  B,  maka  Atribut  Kebergunaan  B mempunyai  nilai  kepentingan  1/5  dibandingkan Atribut Kebergunaan A [17].

## Tabel 6. Tabel Intensitas Kepentingan Atribut
Kebergunaan Intensitas Kepentingan Definisi 1 Kedua Faktor Sama Pentingnya 3 Atribut Kebergunaan yang satu sedikit lebih penting dibandingkan Atribut Kebergunaan yang lain 5 Fakor kebergunaan yang satu lebih penting dibandingkan Atribut Kebergunaan yang lain 7 Atribut Kebergunaan yang satu sangat lebih penting dibandingkan Atribut Kebergunaan yang lain 9 Atribut Kebergunaan yang satu ekstrem lebih penting dibandingkan Atribut Kebergunaan yang lain 2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua perimbangan yang berdekatan
3. Menyatukan  pendapat  dari  kuesioner  dengan menggunakan persamaan rata-rata geometri seperti formula 1.
𝐺𝑀 =   √(𝑋 1 )(𝑋 2 )(𝑋 3 ) … (𝑋 𝑛 ) 𝑛 (1)
dengan: GM  = rata-rata geometri ( Geometry mean ) X n = kuesioner ke n n = jumlah kuesioner
4. Menghitung  normalisasi  metriks.  Normalisasi setiap  kolom  j  dalam  metrik  a  sehingga  menjadi persamaan 2.
∑ 𝑎 𝑖𝑗 𝑖 = 1 (2)
dengan: a ij = Elemen metrik.
5. Menghitung eigen vector / bobot. Hitung nilai rata- rata  untuk  setiap  baris  i  dalam  metrik  tersebut menggnakan formula 3.
𝑊 𝑖 = 1 𝑛 ∑ 𝑎 𝑖𝑗 𝑗 (3)
dengan:
W i =  bobot  ke  i  yang  akan  digunakan  sebagai bobot kebergunaan.
a ij = Elemen metrik.
6. Menghitung  nilai  konsistensi  dari  pembobotan Atribut kebergunaan.
Uji  Konsistensi  dilakukan  menggunakan  rasio konsistensi. Bobot dari Atribut Kebergunaan dievaluasi apakah  konsisten  atau  tidak  menggunakan  rasio konsistensi.  Pengukuran  konsisten  dan  pembobotan
faktor kualitas didasarkan atas nilai eigen maksimum. Indeks  konsistensi  atau  rasio  penyimpangan  dari metriks berordo n dapat diperoleh dengan formula 3.4.
𝐶𝐼 = (λ max−n) (𝑛−1) , (4) dengan: CI =  rasio  penyimpangan/  deviasi  konsistensi
( consistency indeks )
λ max  = nilai eigen terbesar dari metrik berordo n n = ordo metriks
Nilai eigen maximum (λ max) adalah jumlah hasil kali perkalian  jumlah  kolom  dengan  eigen  vektor  utama. Sehingga dapat diperoleh dengan persamaan 5.
λ max = (∑ 𝐺𝑀 11−𝑛1 𝑥 𝑋 1 ) + ⋯ + (∑ 𝐺𝑀 1𝑛−𝑛𝑖 𝑥 𝑋 𝑛 ) , (5)
dengan: GM = rata-rata geometri ( Geometry mean ). X = eigen vector utama.
Batas  ketidakkonsistenan  ( inconsistency )  ditentukan dengan  menggunakan  rasio  konsistensi  (CR)  yang didapatkan dari rasio penyimpangan/ deviasi konsistensi  (CI)  dibagi  dengan  Indeks  Random  (RI) yang diperlihatkan seperti Tabel 7. Indeks random yang dipergunakan sesuai dengan ordo metrik (n).
Tabel 7. Nilai Random Indeks (RI)
n 1 2 3 4 5 6 RI 0,0 0,0 0,58 0,90 1,12 1,24 N 7 8 9 10 11 12 RI 1,32 1,41 1,45 1,49 1,51 1,48
Untuk  mendapatkan  nilai  Rasio  konsistensi  dapat menggunakan formula 6.
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 (6)
dengan:
CR = Rasio Konsistensi RI = Indeks Random
CI  =  Rasio  Penyimpangan  /deviasi  konsistensi (consistency indeks).
Apabila  metrik  pembobotan  faktor  kualitas  memiliki konsistensi  rasio  (CR)    lebih  kecil  dari  0,100  maka pembobotan  atribut  kebergunaan  tersebut  telah konsisten, tetapi jika nilai konsistensi rasio (CR) lebih besar dari 0,100 maka pembobotan tidak konsisten [17].

## IV. PENUTUP

## 4.1. Kesimpulan
Penelitian ini telah melakukan studi literature pada  penelitian  sebelumnya  tentang  model  maupun metrik yang  digunakan untuk mengukur kebergunaan pada  aplikasi  perangkat  bergerak  dan  kemudian melakukan  perbaikan  pada  model  yang  sudah  ada

## 23 - 24

## Melek IT Information Technology Journal. Vol 1 No 2 Juli 2015, 22 - 22
dengan  menambahkan  atribut  gejala  buruk  serta memberikan  bobot  untuk  masing-masing  atribut dengan menggunakan metode AHP.
Penambahan  atribut  gejala  buruk  bertujuan  untuk menyelaraskan  harapan  pengguna  dengan  harapan perancang  aplikasi  perangkat  bergerak  dan  sekaligus memberikan  rekomendasi  antarmuka  untuk  evolusi aplikasi perangkat bergerak yang sedang dikembangkan.  Rekomendasi  antarmuka  didapatkan dari  gejala  buruk  yang  dideteksi  ketika  pengguna menjalankan aplikasi perangkat bergerak. Setiap atribut kebergunaan  yang  ada  pada  model  kebergunaan mempunyai  karakteristik  yang  berbeda.  Oleh  karena itu,  perlu  adanya  pembobotan  atribut  kebergunaan untuk  mengetahui  bobot  untuk  masing-masing  atribut kebergunaan.

## 4.2. Saran
Model yang diusulkan dalam penelitian ini masih perlu untuk  divalidasi  untuk  mengetahui  bahwa  model  ini dapat  diimplementasikan  pada  aplikasi  perangkat bergerak.  Penelitian  selanjutnya  akan  melakukan pengujian dengan mengukur kebergunaan pada aplikasi perangkat  bergerak  dengan  menggunakan  model  ini yang  bertujuan untuk memvalidasi model ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  L.  E.  Heng,  A.  Sangodiah,  and  W.  F.  B.  W. Ahmad, “End User’s Perspective of Usability in Mobile  Learning  System,”  in International Conference on Computer & Information Science (ICCIS) , 2012, pp. 1095–1098.
[2]  C.  M.  N.  Faisal,  S.  Tariq,  T.  Ahtram,  M.  S. Abbasi,  S.  Sarwer,  and  A.  Selamat,  “A  Novel Usability  Matrix  for  ERP  Systems  Using Heuristic  Approach,”  in Management  of  e- Commerce  and  e-Government  (ICMeCG),  2012
International Conference on , 2012, pp. 291–296.
[3]  J.  T.  S.  Moorthy,  S.  Ibrahim,  and  M.  Naz, “Identifying Usability Risk : A Survey Study,” in 2014  8th  Malaysian  Software  Engineering Conference (MySEC) , 2014, pp. 148–153.
[4]  M.  Seraj  and  C.  Y.  Wong,  “A  Study  of  User Interface Design Principles and Requirements for Developing  a  Mobile  Learning  Prototype,”  in 2012  International  Conference  on  Computer  & Information  Science  (ICCIS) ,  2012,  pp.  1014– 1019.
[5]  F. Nayebi, J.-M. Desharnais, and A. Abran, “The state  of  the  art  of  mobile  application  usability evaluation,”  in 2012  25th  IEEE  Canadian
Conference on Electrical and Computer Engineering (CCECE) , 2012, pp. 1–4.
[6]  J. Sang, T. Mei, Y.-Q. Xu, C. Zhao, C. Xu, and S. Li,  “Interaction  Design  for  Mobile  Visual
Search,” IEEE  Trans.  Multimed. ,  vol.  15,  no.  7, pp. 1665–1676, 2013.
[7]  C.  P.  .  Munaiseche,  “PENGUJIAN  WEB APLIKASI DSS,” ORBITH , vol. 8, no. 2, pp. 63– 68, 2012.
[8]  M.  Rauch,  “Mobile  documentation:  Usability guidelines,  and  considerations  for  providing documentation on Kindle, tablets, and smartphones,” in IEEE International
Professional Communication Conference , 2011.
[9]  N. N. Patel and P. Dalal, “Usability Evaluation of Mobile Applications,” Int. J. Eng. Res. Technol. , vol. 2, no. 11, pp. 299–302, 2013.
[10]  N. F. Taharim, A. Mohd Lokman, W. A. R. Wan Mohd  Isa,  and  N.  L.  Md  Noor,  “A  relationship model  of  playful  interaction,  interaction  design, kansei engineering and mobile usability in mobile learning,”  in 2013  IEEE  Conference  on  Open Systems, ICOS 2013 , 2013, no. i, pp. 22–26.
[11]  A.  Hussain  and  M.  Kutar,  “Usability  metric framework  for  mobile  phone  application,”  in in The 10th Annual Conference on the Convergence of Telecommunications, Networking & Broadcasting , 2009, pp. 207 – 211.
[12]  P.  LoBue,  R.  Gumienny,  and  C.  Meinel, HCI International 2014 –  Posters’  Extended Abstracts , vol. 173. 2014.
[13]  A.  Hussain  and  M.  Kutar,  “Usability  evaluation of  Sat  Nav  application  on  mobile  phone  using MGQM,” Int. J. Comput. Inf. Syst. Ind. Manag. Appl. , vol. 4, pp. 92–100, 2012.
[14]  A. Hussain, M. Kutar, and F. Kamal, “A Metric- BasedEvaluation  Model  for  Applicationson Mobile  Phone,”  in Knowledge  Management International  Conference  (KMICe) ,  2012,  no. July, pp. 708–713.
[15]  R. Harrison, D. Flood, and D. Duce, “Usability of mobile  applications:  literature  review  and rationale for a new usability model,” J. Interact. Sci. , vol. 1, pp. 1–16, 2013.
[16]  S.  Park,  J.  Byeon,  M.  Whang,  and  Y.  B.  Park, “Bad  Symptoms  for  Usability  of  Mobile Applications,” 2014  Int.  Conf.  IT  Converg. Secur. , pp. 1–4, 2014.
[17]  T.  L.  Saaty,  “How  to  Make  a  Decision:  The Analytic  Hierarchy  Process,”  vol.  48, pp.  9–26, 1990.