Penyaringan Spesimen Kansei Engineering pada Pemilihan Desain Website PPID Menggunakan Metode FAHP
Amalia Utami 1# , Bayu Rimba Pratama 2 , Ana Hadiana 3
1,2 Program Pasca Sarjana Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer LIKMI Ir. H. Juanda No. 96 Bandung 40132, Jawa Barat, Indonesia
3 Pusat Penelitian Informatika, Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia Jl. Cisitu, Sangkuriang Bandung 40135, Jawa Barat, Indonesia
# amiexeren@gmail.com

## Abstrak
Website Pejabat  Pengelola  Informasi  dan  Dokumentasi  (PPID)  merupakan  salah  satu  fasilitas  alternatif  yang disediakan oleh pemerintah untuk melayani kebutuhan informasi publik masyarakat sesuai dengan amanat dari Undang- Undang  nomor  14  tahun  2008.  Di  samping  fungsi  dari website PPID  itu  sendiri,  tampilan  muka  dari  sebuah website tetap perlu diperhatikan agar menarik perhatian dan antusiasme pengguna. Kansei Engineering (KE) adalah salah satu metode  berbasis  komputerisasi  yang  dapat  membantu  menilai  suatu  produk  dengan  memperhatikan  aspek  emosional berdasarkan  eksplorasi  dari  perasaan  dan  penginderaan  manusia.  Dalam  penerapan  metode  KE,  terdapat  proses pengumpulan  dan  pemilihan  sampel  produk  yang  dikenal  dengan  sebutan  spesimen  produk.  Untuk  menghindari kesalahan  dalam  pemilihan  spesimen  dapat  diterapkan  metode Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process (FAHP).  Tujuan dari penelitian ini yaitu menghasilkan spesimen KE terpilih dari 30 spesimen random desain website PPID berdasarkan perbandingan  perhitungan  matriks  terukur  menggunakan  metode  FAHP.  Hasil  penelitan  menunjukkan  bahwa  metode FAHP  dapat  diterapkan  untuk  penyaringan  pemilihan  spesimen website portal  PPID  untuk  KE  dengan  hasil  lima spesimen  yang  memiliki  nilai  alternatif  tertinggi  yaitu  0,999  dan  metode  FAHP  ini  dapat  menghasilkan  perhitungan nilai bobot yang lebih detail dengan penentuan tingkat kepentingan dari kriteria pada penelitian.
Kata kunci: PPID, FAHP, spesimen, Kansei Engineering

## Abstract
The  PPID  website  is  one  of  the  alternative  facilities  provided  by  the  government  to  serve  the  public  information needs for the people in accordance with the mandate of Indonesia Regulations number 14 year 2008. Besides that, the appearance  of  a  website  still  needs  to  be  considered  in  order  to  attract  attention  and  user  enthusiasm.  Kansei Engineering  (KE)  is  a  computerized  method  that  can  help  assess  a  product  by  paying  attention  to  emotional  aspects based  on  exploration  of  human feelings  and  sensing. In  the  KE  method  practice, there  is  a  process  of  collecting  and selecting  product  samples  known  as  product  specimens.  To  avoid  mistakes  in  specimen  selection,  a  Fuzzy  Analytical Hierarchy  Process (FAHP) method  can be applied.  The purpose of this research is to  produce selected KE specimen among 30 randomized PPID website design specimen based on comparison of measured calculated matrix using FAHP method.  Result  of  this  research  show  that  FAHP  method  can  be  applied for  PPID  web  portal  specimen  filter for  KE which give five specimens with high alternatif value in the amount of 0.999 and this FAHP method can produce detailed weight value calculation with determine level of importance from criteria on research.
Keywords: PPID, FAHP, specimen, Kansei Engineering

## I. P ENDAHULUAN
Website Pejabat Pengelola Informasi dan
Dokumentasi  ( PPID)  merupakan  gerbang  utama secara online untuk pencarian informasi publik pada
suatu  instansi  publik  milik  pemerintah.  Sesuai dengan  amanat  dari  Undang-Undang  nomor  14 tahun  2008  tentang  Keterbukaan  Informasi  Publik, di dalamnya mengatur tentang keterbukaan informasi  publik  dari  badan  publik  kepada
masyarakat  umum  yang  membutuhkan  informasi publik [1]. Di samping fungsi dari website PPID itu sendiri,  tampilan  muka  dari  sebuah website tetap perlu  diperhatikan  untuk  menarik  perhatian  dan antusiasme pengguna [2]. Dalam merancang sebuah tampilan  muka  sebuah website , web  designer akan mengalami  kebingungan  dan  mencari  beberapa tampilan website lainnya  yang  sudah  ada  sebagai referensi.  Akan  tetapi,  keputusan  desain  yang diambil  oleh web  designer akan  bersifat  subyektif hanya berdasarkan penilaian pribadi desainer.
Dalam  dunia  rekayasa ( engineering )  terdapat banyak  metode  yang  dapat  diterapkan  untuk pengembangan  desain  suatu  produk,  salah  satu metode tersebut yaitu Kansei Engineering (KE). KE ditemukan  oleh  seorang  Profesor    berwarga  negara Jepang  yaitu  Profesor  Mitsuo  Nagamichi  dari Universitas  Hirosima  Jepang  pada  tahun  1970-an. KE  merupakan  salah  satu  metode  berbasis komputerisasi  yang  dapat  membantu  melakukan penilaian  suatu  produk  dengan  memperhatikan aspek  emosional  berdasarkan  eksplorasi  dari perasaan  dan  penginderaan  manusia  (penglihatan, perabaan,  penciuman,  pendengaran,  pengecapan) [3]. Produk hasil penerapan metode KE yang sukses dipasaran industri antara lain desain interior Boeing 7E7, Mazda Miata, Deesse Shampoo and Treatment, dan Brassiere  Good-Up  Bra [4]. Beberapa penelitian terkait penerapan KE juga telah dipublikasikan dan berhasil menerapkan metode ini untuk sebuah website [5]-[8].
Dalam  urutan  implementasi  dari  metode  KE terdapat  proses  pengumpulan  sampel  produk  yang dikenal dengan sebutan spesimen produk. Proses ini akan melibatkan puluhan spesimen produk sehingga dibutuhkan suatu proses penyaringan dan pemilihan secara  obyektif  untuk  mendapatkan  sampel  yang sesuai.  Kesalahan  dalam  penentuan  spesimen  yang tepat juga dapat mengakibatkan spesimen yang akan diterapkan  pada  metode  KE  tidak  layak  secara
fungsional.  Untuk  menghindari  hal  tersebut,  maka dibutuhkan  penerapan  metode Fuzzy  Analytical Hierarchy  Process (FAHP).  FAHP  merupakan salah  satu  metode  yang  mempunyai  kemampuan untuk  melakukan  perangkingan  pada  suatu  kasus dengan  mendeskripsikan  keputusan  yang  samar- samar.  Proses  pemeringkatan  ini  pernah  dilakukan pada  penelitian  [9]  yang  menghasilkan  urutan rangking  rekomendasi  untuk  penerima  bantuan stimulan  perumahan  swadaya.  Beberapa  penelitian menggunakan  metode  FAHP  juga  telah  dilakukan pada penelitian [10]-[14].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan FAHP  dalam  sistem  penyaringan  pemilihan spesimen web portal PPID untuk KE. Pemeringkatan  menggunakan  metode  FAHP  pada penelitian  ini  akan  berdasarkan  kepada  sisi fungsionalitas  dari  masing-masing  spesimen web portal  PPID  yang  dikelompokkan  menjadi  kriteria- kriteria yang diperoleh penulis dari hasil wawancara secara  langsung  kepada  pengelola  dan  pengguna web portal  PPID.  Kriteria  penting  tersebut  yaitu: kelengkapan  daftar  informasi  publik,  tingkat integrasi website ,  kelengkapan  data  informasi berkala  dan  infografis,  kelengkapan  laporan tahunan,  dan  fasilitas  permohonan  infomasi  secara online .

## II. M ETODE P ENELITIAN
Pada  bagian  ini,  peneliti  akan  membahas langkah-langkah  yang  akan  dilakukan  untuk mendapatkan  hasil  spesimen  KE web portal  PPID terpilih,  yaitu  dengan  mencari  nilai  perangkingan dari penerapan Metode FAHP. Berdasarkan metode Extend  Analysis ,  langkah-langkah  pengambilan keputusan sebagai berikut [9], [10]:
1. Membuat  struktur  hirarki  masalah  yang  akan diselesaikan.
Tabel 1 . Skala FTN Chang Intensitas Kepentingan AHP Himpunan Linguistik FTN Reciprocal (Kebalikan) 1 Perbandingan elemen yang sama ( Just Equal ) (1, 1, 1) (1, 1, 1) 2 Pertengahan ( Intermediate ) (1/2, 1, 3/2) (2/3, 1, 2) 3 Elemen satu cukup penting dari yang lainnya ( Moderately Importan t) (1, 3/2, 2) (1/2, 2/3, 1) 4 Pertengahan ( Intermediate ) elemen satu lebih cukup penting dari yang lainnya (3/2,2,5/2) (2/5,1/2,2/3) 5 Elemen satu kuat pentingnya dari yang lain (S trongly Important ) (2, 5/2, 3) (1/3, 2/5, 1/2) 6 Pertengahan ( Intermediate ) (5/2,3,7/2) (2/7,1/3,2/5) 7 Elemen satu lebih kuat pentingnya dari yang lain ( Very Strong ) (3, 7/2, 4) (1/4,2/7,1/3) 8 Pertengahan ( Intermediate ) (7/2,4,9/2)  (2/9,1/4,2/7) 9 Eelemen satu mutlak lebih penting dari yang lainnya ( Extremely Strong ) (4,9/2,9/2) (2/9,2/9,1/4)
(4)
(2)
2. Menentukan  matriks  perbandingan  kepentingan berpasangan  antar  kriteria  dengan  skala Fuzzy Triangular Number (FTN) seperti pada Tabel 1. 3. Menentukan  nilai  sintesis fuzzy (Si)  untuk mendapatkan  bobot  relatif  bagi  unsur-unsur pengambilan keputusan. Rumus  yang digunakan adalah sebagai berikut [9]:
̃   ∑ ̃ [∑ ∑ ̃ ]
dengan S i adalah  sintesis fuzzy ,  M  adalah kumpulan  baris  kolom  matriks  ke-, ci adalah konstanta  ke- i , j dan I adalah  variabel  jumlah ke-, m adalah variabel jumlah baris, dan n adalah variabel jumlah kolom.
4. Menghitung derajat keanggotaan dari perbandingan nilai sintesis fuzzy untuk memperoleh  vektor.  Rumus  yang  digunakan adalah sebagai berikut [11]:
1 , jika m 2 ≥ m 1 V(M 2 ≥ M 1 ) =
0 , jika l 1 ≥ u 2
(l 1 - u 2 ) , yang lainnya (m 2 - u 2 ) - (m 1 – l 1 )
dengan V adalah  v ektor, M adalah matriks, l,m,u adalah  FTN  dimana l untuk  nilai  kemungkinan terkecil, m untuk nilai kemungkinan terbaik, dan u untuk nilai kemungkinan terbesar.
5. Hasil  perhitungan  derajat  keanggotaan  dari masing-masing  kriteria  akan  menghasilkan kumpulan  derajat  keanggotaan  yang  disebut dengan  istilah  bobot  vektor  atau  nilai  prioritas kriteria  yang  telah  diperoleh.  Rumus  yang digunakan adalah sebagai berikut [9]:
𝑊 ′ = ( 𝑑 ′ ( 𝐴 1), 𝑑 ′ ( 𝐴 2), …, 𝑑 ′ ( 𝐴𝑛 )) T (3)
dengan W’ adalah sintesis fuzzy , d’ adalah  derajat keanggotaan, A adalah  anggota, n adalah variabel jumlah ke-, dan T adalah pangkat. 6. Langkah  selanjutnya  yaitu  proses  normalisasi bobot  vektor  dengan  rumus  menjumlahkan seluruh elemen bobot vektor, kemudian membagi  masing-masing  elemen  pada W’ dengan  jumlah  keseluruhan  elemen  pada W’ . Setelah  dilakukan  normalisasi  bobot  vektor, maka  vektor  yang  diperoleh  bukan  lagi merupakan  bilangan fuzzy sehingga  selanjutnya pengambilan  keputusan  dilanjutkan  dengan metode AHP yaitu:
Z = ( 𝑑 ′ ( 𝐴 1 )+ 𝑑 ′ ( 𝐴 2 )+… + 𝑑 ′ ( 𝐴𝑛 )) T W = ( 𝑑 ′ ( 𝐴 1 )/Z, 𝑑 ′( 𝐴 2)/Z, … , 𝑑 ′ ( 𝐴𝑛 )/Z) T
dengan Z adalah jumlah dari sintesis fuzzy.
7. Melakukan  perangkingan  bobot  vektor.  Total rangking  diperoleh  dengan  cara  mengalikan normalilasi  bobot  vektor  dari  masing-masing kriteria spesimen terpilih dengan vektor prioritasnya.
8. Pengambilan  keputusan  dengan  memilih  total rangking tertinggi.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Struktur Hirarki
Struktur  hirarki  pada  metode  FAHP  dapat dilihat  pada  Gambar  1  dengan  keterangan bahwa  “Spesimen  Terpilih”  merupakan  hasil akhir  dari  pengerucutan  pemilihan  dari  elemen “K”  untuk  Kriteria  dan  “S”  untuk  Alternatif Spesimen.
(1)
Kriteria  yang  digunakan  pada  penelitian  ini mengambil  dari  sisi  fungsional website PPID  yaitu kriteria  apa  saja  yang  penting  terdapat  di  dalam sebuah website PPID  sehingga website tersebut masuk  ke  dalam  kategori website PPID  yang lengkap  dan  bagus  secara  kualitas  fungsional informasi  publik.  Untuk  sebuah website PPID, urutan  kriteria  terpenting  yang  harus  ada  dimulai dari  kelengkapan  Daftar  Informasi  Publik  (DIP), kelengkapan  data  informasi,  tersedianya  fasilitas permohonan  informasi  secara online ,  kelengkapan laporan tahunan secara berkala, dan adanya fasilitas infografis/videografis.  Kelima  kriteria  tersebut ditetapkan dengan kode  pada seperti disajikan pada Tabel 2. Parameter kriteria adalah nilai batasan dari setiap  kriteria  yang  ada  dengan  nilai  bobot  yang disesuaikan.  Tabel  3  menunjukkan  parameter kriteria untuk pemilihan spesimen.
Alternatif  merupakan  data  pilihan  calon spesimen  yang  akan  disaring.  Data  ini  diambil dari  30 website PPID  instansi  pemerintah, mulai  dari  PPID  milik  pemertintah  pusat, lembaga  pemerintah  non  kementerian,  dan pemerintah  daerah  seperti  dapat  dilihat  pada Tabel  4. Alternatif  calon  spesimen  yang  akan disaring menggunakan metode FAHP yaitu sebanyak  10 website PPID.  Dengan  demikian  dari ke  30 website PPID  milik  pemerintah  tersebut disaring menggunakan perbandingan persamaan dan perbedaan  dari  tampilan  muka  masing-masing website PPID. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 2 . Keterangan kode kriteria Kode Keterangan K1 DIP K2 Kelengkapan data informasi K3 Fasilitas permohonan infomasi pada website K4 Laporan tahunan K5 Fasilitas infografis/videografis Tabel 3 . Parameter kriteria Kriteria Parameter Bobot DIP  Ada  Tidak Ada 1 0 Kelengkapan data informasi  Lengkap  Sedang
 Kurang  Tidak Lengkap 1 0,75 0,5 0 Fasilitas permohonan infomasi pada website  Ada  Tidak Ada 1 0 Laporan tahunan  Ada  Ada Tetapi Tidak Lengkap  Tidak Ada 1 0,5 0 Fasilitas infografis/videografis  Ada  Tidak Ada 1 0
Tabel 4 . Keterangan kode alternatif spesimen Kode Keterangan Alamat S1 PPID Kementerian Dalam Negeri RI http://ppid.kemendagri.go.id S2 PPID Kementerian Komunikasi dan Informatika RI https://ppid.kominfo.go.id/ S3 PPID Kementerian Kesehatan RI http://ppid.kemkes.go.id/ S4 PPID Kementerian PU RI https://eppid.pu.go.id/ S5 PPID Komisi Pemilihan Umum RI https://ppid.kpu.go.id/ S6 PPID Bawaslu RI https://ppid.bawaslu.go.id/ S7 PPID Kementerian Keuangan RI http://e-ppid.kemenkeu.go.id S8 PPID Kementerian Agama RI https://ppid.kemenag.go.id S9 PPID Komisi Informasi Pusat https://e-ppid.komisiinformasi.go.id S10 PPID Kementerian Koperasi dan UKM RI https://ppid.depkop.go.id S11 PPID Kementerian PAN RB http://ppid.menpan.go.id/ S12 PPID Bappenas http://ppid.bappenas.go.id/ S13 Kementerian Kelautan dan Perikanan http://ppid.kkp.go.id/ S14 PPID Kementerian Perhubungan http://ppid.dephub.go.id/ S15 PPID Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan http://ppid.menlhk.go.id/ S16 PPID DI Aceh https://ppid.acehprov.go.id/ S17 PPID DKI Jakarta https://ppid.jakarta.go.id/ S18 PPID Provinsi Jawa Barat http://ppid.jabarprov.go.id/ S19 PPID Provinsi Jawa Tengah https://ppid.jatengprov.go.id S20 PPID Provinsi Jawa Timur http://jatimprov.go.id/ppid/ S21 PPID Provinsi Bali https://ppid.baliprov.go.id/ S22 PPID Kota Semarang https://ppid.semarangkota.go.id/
Tabel 5 . Keterangan kode alternatif specimen (lanjutan) Kode Keterangan Alamat S23 PPID Kota Padang https://ppid.padang.go.id/ S24 PPID Kota Palembang https://ppid.palembang.go.id S25 PPID Kota Salatiga https://ppid.salatiga.go.id S26 PPID Kota Magelang http://ppid.magelangkota.go.id/ S27 PPID Kabupaten Bogor https://ppid.bogorkab.go.id/ S28 PPID Kabupaten Cilacap https://ppid.cilacapkab.go.id S29 PPID Kabupaten Lombok Barat http://ppid.lombokbaratkab.go.id/ S30 PPID Kabupaten Purbalingga https://ppid.purbalinggakab.go.id/
Tabel 6. Keterangan kode alternatif dari 10 calon spesimen
Kode Keterangan Alamat Web S1 PPID Kementerian Dalam Negeri RI http://ppid.kemendagri.go.id S4 PPID Bawaslu RI https://ppid.bawaslu.go.id/ S6 PPID Kementerian PU RI https://eppid.pu.go.id/ S7 PPID Kementerian Keuangan RI http://e-ppid.kemenkeu.go.id S14 PPID Kementerian Perhubungan http://ppid.dephub.go.id/ S16 PPID DI Aceh https://ppid.acehprov.go.id/ S17 PPID DKI Jakarta https://ppid.jakarta.go.id/ S23 PPID Kota Padang https://ppid.padang.go.id/ S26 PPID Kota Magelang http://ppid.magelangkota.go.id/ S28 PPID Kabupaten Cilacap https://ppid.cilacapkab.go.id
Tabel 7 . Nilai perbandingan skala Fuzzy Triangular Matrix Extend Analysis Chang Intensitas AHP Skala Linguistik Skala Fuzzy Triangular (L,M,U) Skala Fuzzy Triangular Resiprokal 1 Sama Penting (1,1,1) (1,1,1) 3 Cukup Penting (1,3/2,2) (1/2,2/3,1) 5 Lebih Penting (2,5/2,3) (1/3,2/5,1/2) 7 Sangat Penting (3,7/2,4) (1/4,2/7,1/3) 9 Paling Penting (4,9/2,9/2) (2/9,2/9,1/4) 2,4,6,8 Pertengahan Tabel 8 . Matriks komparasi antara kriteria spesimen K1 K2 K3 K4 K5 L M U L M U L M U L M U L M U K1 1 1 1 1 1 1 1 1,5 2 2 2,5 3 3 3,5 4 K2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0,5 0,67 1 2 2,5 3 K3 0,5  0,67 1 1 1 1 1 1 1 0,33 0,4 0,5 3 3,5 4 K4 0,33  0,4  0,5 1 1,5 2
2 2,5  3,03 1 1 1 0,22  0,22  0,33 K5 0,25  0,29  0,33  0,33  0,4  0,5  0,25  0,29  0,33 3 4,5 4,5 1 1 1

## B. Matriks  Perbandingan  Kepentingan  Antar Kriteria
Dengan  pembuatan  perbandingan  kepentingan antar  kriteria  yang  disilangkan  dengan  skala  FTN seperti  pada  Tabel  6  dimana  akan  menghasilkan matriks  komparasi  antara  kriteria  spesimen  seperti Tabel  7  dengan  tingkat  kepentingan  berbanding terbalik dari urutan skala FTN. Langkah selanjutnya yaitu  menjumlahkan  baris  dan  kolom  matriks komparasi  antara  kriteria  spesimen  dan  akan menghasilkan seperti pada Tabel 8.
Tabel 9 . Total baris dan kolom matriks komparasi antara kriteria spesimen L M U K1 8,00 9,50 11,00 K2 5,50 6,17 7,00 K3 5,83 6,57 7,50 K4 4,56 5,62 6,83 K5 4,83 6,47 6,67 28,72 34,33 39,00

## C. Nilai Sintesis Fuzzy
Dari  hasil  Tabel  8,  telah  diperoleh  jumlah  baris dan kolom dari matriks perbandingan antara kriteria spesimen.  Tahapan  selanjutnya  yaitu  mencari  nilai sintesis fuzzy dari  masing-masing  kriteria.  Nilai  ini dapat  dihitung  menggunakan  persamaan  (1).  Hasil akhirnya dapat dilihat pada Tabel 9.

## D. Derajat Keanggotaan
Tahapan  selanjutnya  yaitu  menghitung  derajat keanggotaan  dari  masing-masing  kriteria  dengan menggunakan  persamaan  (2).  Dari  perhitungan perbandingan  dua  nilai  sintesis fuzzy ,  dihasilkan derajat  keanggotaan  yang  kemudian  akan  diambil nilai  yang  paling  minimum  dengan  menggunakan persamaan berikut:
d'(A i ) = min V (S i ≥ S k ) (5)
Hasil  perbandingan  antara  DIP  dengan  kriteria yang lainnya  yaitu K 1 ≥ K 2 = 1, K 1 ≥ K 3 = 1, K 1 ≥ K 4 =  1,  dan  K 1 ≥  K 5 =  1.  Dengan  demikian  akan diperoleh  nilai  minimum  dari  derajat  keanggotaan DIP menggunakan persamaan (5) yaitu 1.
Perbandingan antara kelengkapan data Informasi dengan  kriteria  yang  lainnya  yaitu  K 2 ≥  K 1 =  0,28, K 2 ≥  K 3 =  0,89,  K 2 ≥  K 4 =  1,  dan  K 2 ≥  K 5 =  0,93. Dengan  demikian  diperoleh  nilai  minimum  dari derajat  keanggotaan  kelengkapan  data  informasi menggunakan persamaan (5) yaitu 0,28.
Perhitungan  perbandingan  dilakukan  sampai kriteria  fasilitas  infografis  dengan  kriteria  yang lainnya.  Hasil  perbandingan  dapat  dibuat  matriks seperti pada Tabel 10.
Tabel 10 . Nilai sintesis fuzzy kriteria
L M U K1 0,205 0,277 0,383 K2 0,141 0,180 0,244 K3 0,150 0,191 0,261 K4 0,117 0,164 0,238 K5 0,124 0,189 0,232 Tabel 11 . Matriks derajat keanggotaan K1 K2 K3 K4 K5 W’ K1 - 1,00 1,00 1,00  1,00 1 K2 0,28 - 0,89 1,00  0,93  0,28 K3 0,40 1,00 - 1,00  1,00 0,4 K4 0,22 0,86 0,76 - 0,82  0,22 K5 0,23 1,00 0,97 1,00 - 0,23
Setelah  mengetahui  kelima  nilai  minimum  derajat keanggotaan  dari  masing-masing  kriteria,  maka diperoleh  bobot  vektor  untuk  kriteria  spesimen  W’ = (1 0,28 0,4 0,22 0.23) T .

## E. Normalisasi Bobot Vektor
Setelah  diketahui  nilai  bobot  vektor  untuk kriteria  dari  hasil  perhitungan  derajat  keanggotaan, langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan  normalisasi bobot  vektor  dengan  menggunakan  persamaan  (4). Bobot  vektor  untuk  kriteria  spesimen  adalah  W’  = (1  0,28  0,4  0,22  0,23) T dengan  total  jumlah  semua elemen  (Z)  pada  W’  adalah  2,139.  Dengan demikian  normalisasi  bobot  vektor  dapat  dihitung dengan  pembagian  masing-masing  diperoleh  W  = (0,467 0,133 0,185 0,105 0,109) T . Hasil
perbandingan dapat dilihat pada Tabel 11.
F. Perangkingan
Langkah selanjutnya, untuk mendapatkan spesimen  terpilih  dibutuhkan  proses  perangkingan dengan  proses  AHP  yaitu  perangkingan  bobot vektor.  Total  rangking  diperoleh  dengan  cara mengalikan  normalisasi  bobot  vektor  dari  masing- masing  kriteria  spesimen  terpilih  dengan  vektor prioritasnya.  Kemudian  dari  hasil  perhitungan tersebut  dijumlahkan  sehingga  akan  diperoleh prioritas  bobot  alternatif  bagi  masing-masing kriteria spesimen. Tabel 12, Tabel 13, dan Tabel 14 menunjukkan proses perangkingan AHP.
Perangkingan dapat diambil dari hasil perhitungan  dengan  mengambil  5  data  dari  10  data spesimen  yang  memiliki  nilai  alternatif  tertinggi sebagai  spesimen  terpilih  untuk  dapat  diterapkan pada  metode  KE,  seperti  yang  tertulis  pada  Tabel 15.  Berdasarkan  hasil  penelitian,  5  data  yang terpilih  melalui  metode  FAHP  memiliki  nilai alternatif yang merupakan nilai tertinggi yaitu 0,999 dari  hasil  perhitugan  dengan  pemenuhan  syarat kriteria  pembobotan  dari  metode  FAHP.  Hal  itu berdasarkan  urutan  kepentingan  dari  kriteria  yang ditetapkan  sebelumnya,  dimana  untuk  sebuah website PPID  urutan  terpenting  yang  harus  ada dimulai  dari  kelengkapan  DIP,  kelengkapan  data informasi, tersedianya fasilitas permohonan informasi  secara online ,  kelengkapan  laporan tahunan  secara  berkala,  dan  adanya  fasilitas infografis/videografis.
Tabel 12 . Perbandingan bobot vektor dan normalisasi bobot vektor kriteria spesimen Krite ria K1 K2 K3 K4 K5 Total W’ 1 0,28 0,4 0,22 0,23 2,139 W 0,467 0,133 0,185 0,105 0,109 1
Tabel 13 . Proses data konversi kriteria spesimen Kode K1 K2 K3 K4 K5 DIP Kelengkapan data Fasilitas Permohonan Laporan Tahunan Fasilitas Infografis 0,467 0,133 0,185 0,105 0,109 Para meter Bobot Para meter Bobot Para meter Bobot Para meter Bobot Para meter Bobot S1 Ada 1 Lengkap 1 Ada 1 Ada 1 Tidak Ada 0 S4 Ada 1 Lengkap 1 Ada 1 Ada 1 Ada 1 S6 Ada 1 Lengkap 1 Ada 1 Ada 1 Tidak Ada 0 S7 Ada 1 Lengkap 1 Ada 1 Ada 1 Ada 1 S14 Ada 1 Lengkap 1 Ada 1 Ada 1 Tidak Ada 0 S16 Ada 1 Lengkap 1 Ada 1 Ada 1 Tidak Ada 0 S17 Tidak Ada 0 Lengkap 1 Ada 1 Ada 1 Ada 1 S23 Ada 1 Sedang 0,75 Ada 1 Ada 1 Tidak Ada 0 S26 Ada 1 Lengkap 1 Ada 1 Ada 1 Tidak Ada 0 S28 Ada 1 Lengkap 1 Ada 1 Ada 1 Tidak Ada 0 Tabel 14 . Perhitungan bobot kriteria dan alternatif Kode K1 K2 K3 K4 K5 Nilai
Alternatif DIP Kelengkapan data Fasilitas Permohonan Laporan Tahunan Fasilitas Infografis 0,467 0,133 0,185 0,105 0,109 S1 0,467 0,133 0,185 0,105 0 0,89 S4 0,467 0,133 0,185 0,105 0,109 0,999 S6 0,467 0,09975 0,185 0,105 0 0,8568 S7 0,467 0,133 0,185 0,105 0,109 0,999 S14 0,467 0,133 0,185 0,105 0 0,89 S16 0,467 0,133 0,185 0,105 0 0,89 S17 0 0,133 0,185 0,105 0,109 0,532 S23 0,467 0,09975 0,185 0,105 0 0,8568 S26 0,467 0,133 0,185 0,105 0 0,89 S28 0,467 0,133 0,185 0,105 0 0,89 Tabel 15 . Hasil pengurutan nilai alternatif dari tertinggi ke terendah Kode K1 K2 K3 K4
K5 Nilai
Alternatif DIP Kelengkapan data Fasilitas Permohonan Laporan Tahunan Fasilitas Infografis 0,467 0,133 0,185 0,105 0,109 S4 0,467 0,133 0,185 0,105 0,109 0,999 S7 0,467 0,133 0,185 0,105 0,109 0,999 S1 0,467 0,133 0,185 0,105 0 0,89 S14 0,467 0,133 0,185 0,105 0 0,89 S16 0,467 0,133 0,185 0,105 0 0,89 S26 0,467 0,133 0,185 0,105 0 0,89 S28 0,467 0,133 0,185 0,105 0 0,89 S6 0,467 0,133 0,185 0,105 0 0,8568 S23 0,467 0,09975 0,185 0,105 0 0,8568 S17 0 0,09975 0,185 0,105 0,109 0,532
Tabel 16 . Data spesimen terpilih menggunakan metode FAHP No  Kode Web PPID Spesimen Alamat Web 1 S4 PPID Bawaslu RI https://ppid.bawaslu.go.id/ 2 S7 PPID Kementerian Keuangan RI http://e-ppid.kemenkeu.go.id 3 S1 PPID Kementerian Dalam Negeri RI http://ppid.kemendagri.go.id 4 S14 PPID Kementerian Perhubungan http://ppid.dephub.go.id/ 5 S16 PPID DI Aceh https://ppid.acehprov.go.id/ 6 S26 PPID Kota Magelang http://ppid.magelangkota.go.id/ 7 S28 PPID Kabupaten Cilacap https://ppid.cilacapkab.go.id/ 8 S6 PPID Kementerian PU RI https://eppid.pu.go.id/ 9 S23 PPID Kota Padang https://ppid.padang.go.id/ 10 S17 PPID DKI Jakarta https://ppid.jakarta.go.id/
Dari  hasil  perhitungan  menggunakan  metode FAHP  ini  menghasilkan  perangkingan  nilai  untuk spesimen website portal  PPID  untuk  KE  dengan  5 nilai  tertinggi  diperoleh website portal  PPID Bawaslu RI, PPID Kementerian Keuangan RI, PPID Kementerian  Dalam  Negeri  RI,  Kementerian Perhubungan, dan PPID Aceh. Penggunaan penerapan metode FAHP [10]-[14] untuk pengambilan  keputusan  melalui  perangkingan nyatanya  menghasilkan  data  yang  lebih  adil berdasarkan kriteria yang ditetapkan. Seperti halnya penerapan  FAHP  pada  penerima  bantuan  stimulan perumahan swadaya pada penelitian [9] menghasilkan  10  orang  penerima  bantuan  berbeda dibandingkan  data  dari  Dinas  Perumahan  dan Permukiman  Kabupaten  Banjar.  Hal  yang  sama juga  pada  hasil  penerapan  FAHP  pada  Pemilihan Kualitas  Perdagangan  Batu  Mulia  pada  penelitian [11]  yang  menekankan  bahwa  hasil  uji  coba sistem terhadap  penilaian  batu  berdasarkan  kriteria  yang tepat  untuk  penilaian.  Setiap  kriteria  mempunyai urutan tingkat kepentingan yang berbeda.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  maka dapat  disimpulkan  bahwa  metode  FAHP  dapat diterapkan  untuk  penyaringan  pemilihan  spesimen website portal  PPID  untuk  KE.  Hasil  perangkingan dari  beberapa  spesimen website portal  PPID pemerintah  telah  tersaring  lima  spesimen  yang memiliki  nilai  alternatif  tertinggi  yaitu  nilai  0,999. Metode FAHP juga dapat menghasilkan perhitungan  nilai  bobot  yang  lebih  detail  dengan penentuan  tingkat  kepentingan  dari  kiriteria  pada penelitian. Untuk melengkapi penelitian kedepannya  disarankan  untuk  menghitung  nilai Consistency  Ratio (CR)  dari  matriks  perbandingan berpasangan  agar  terlihat  matriks  tersebut  dapat dilanjutkan  atau  tidak  dengan  perhitungan  silang antara kriteria dan spesimen yang lebih terperinci.

## R EFERENSI
[1]  UU  Indonesia  No.  14,  “UU  nomor  14,” Undang- undang , 2008.
[2]  I.  Isa  and  A.  Hadiana,  “Implementasi Kansei Engineering dalam Perencanaan Desain Interface e- Learning Berbasis Web (Studi Kasus : SMK Negeri 1 Sukabumi),” JuTISI  J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 104-115, 2017.
[3]  A.  M.  Lokman,  “Design  &  Emotion:  The Kansei Engineering methodology,” Malaysian  J.  Comput. , vol. 1, no. 1, pp. 1.11, 2010.
[4]  I.  G.  T.  Isa,  “Tinjauan  Metodologi  Pendekatan Kansei Engineering dalam Perancangan Antarmuka Perangkat  Lunak.pdf,” J.  SANTIKA    J.  Ilm.  Sains dan Teknol. , vol. 6 no 2, pp. 513-517, 2016.
[5]  A. Hadiana and A. M. Lokman, “Kansei evaluation in open source e-learning system,” Jurnal Teknologi, 78(12–3), pp. 135-139, 2016.
[6]  M. Nagamachi,  “Perspectives and the  new trend  of Kansei/affective  engineering,” The  TQM  Journal , vol. 20, no. 4, 2007.
[7]  A.  Hadiana,  “Analysis  Learners’  Preference  in  E- Learning  System  Using  Kansei  Approach,” IntechOpen ,  vol.  Chapter  7,  no.  Trends  in  E- learning, pp. 105-119, 2020.
[8]  Y. R. Ramadhan, “Implementasi Kansei Engineering  dalam  Desain  Tampilan  Website Perguruan  Tinggi,” Jurnal  Teknologi  Rekayasa , vol. 3, no. 1, pp. 71-78, 2018.
[9]  F.  Hadi,  A.  Farmadi,  and  D.  Kartini,  “ Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) Pada Penerima  Bantuan  Stimulan  Perumahan  Swadaya,” KLIK  Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 04, no. 01, pp. 21-34, 2016.
[10]  D.  Y.  Chang,  “Applications  of  the  extent  analysis method on fuzzy AHP,” Eur. J. Oper. Res. , vol. 95, no. 3, pp. 649-655, 1996.
[11]  S.  Wahyuni  and  S.  Hartati,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Model Fuzzy AHP  Dalam  Pemilihan Kualitas  Perdagangan  Batu  Mulia,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst.) , vol. 6, no. 1, pp. 43-54, 2013.
[12]  M.  Elveny  and  Rahmadsyah,  “Analisis  Metode Fuzzy Analytic Hierarchy Process ( FAHP ) Dalam Menentukan  Posisi  Jabatan,” TECHSI  -  J.  Penelit.
Tek. Inform. , vol. 4, no. 1, 2014.
[13]  H.  N.  H.  Shega,  R.  Rahmawati,  and  H.  Yasin, “Seluler  Merk  Blackberry  dengan Fuzzy AHP Mahasiswa  Jurusan  Statistika  FSM  Universitas Diponegoro,” Gaussian J. , vol. 1, pp. 73-82, 2012.
[14]  H. Ghunaim and J. Dichter, “Applying the FAHP to Improve  the  Performance  Evaluation  Reliability  of Software  Defect  Classifiers,” IEEE  Access ,  vol.  7, pp. 62794-62804, 2019.