OPEN ACCESS J. O F INISTA, V OL .4, N O . 2, PP .080-094, MEI 2022 ISSN : 2622-8106 (ONLINE)
DOI: 10.20895/ INISTA . V 412
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications
Analisis Aksesibilitas 10 Website E-
Commerce Menggunakan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process Dan Simple Additive Weighting
Zhafirah #1 , Auliya Burhanuddin #2 , Dwi Januarita #3
# 1,2 Teknik Informatika, # 3 Sistem Informasi # 1,2,3 Institut Teknologi Telkom Purwokerto
1 18102253@ittelkom-purwokerto.ac.id
2 auliya@ ittelkom-purwokerto.ac.id
3 dwijanuarita@ ittelkom-purwokerto.ac.id

## Abstrak
Perkembangan e-commerce cukup pesat di kalangan masyarakat Indonesia. Aksesibilitas merupakan faktor penting untuk pengukuran kualitas dan perkembangan website e-commerce yang bertujuan memberikan kenyamanan  pada user .  Dalam  pengukuran  kualitas , pengambil  keputusan  seringkali  kesulitan  menentukan bobot kriteria yang bersifat subjektif. Untuk mengatasi hal tersebut, diperlukan metode yang memperhatikan kriteria  yang  bersifat  subjektif  melalui  penilaian  oleh  pakar. Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process  (FAHP) digunakan  untuk  menentukan  bobot  kriteria  yang  bersifat  subjektif  dan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW) digunakan  untuk  melakukan  penjumlahan  dari  bobot  yang  sudah  dihasilkan.  Input  utama  dalam penelitian ini adalah penilaian para pakar sebagai pengambil keputusan yang bersifat subjektif dengan data 10 website e-commerce yaitu Tokopedia, Shopee, Bukalapak, Lazada, Blibli, Orami, Ralali, Bhinneka, JD.ID dan Zalora. Dari penelitian ini dihasilkan analisis kualitas website e-commerce terbaik berdasarkan aksesibilitasnya yaitu website Bukalapak memperoleh nilai jumlah akhir tertinggi yaitu 0,83 dan menduduki peringkat pertama, sedangkan website JD.ID memperoleh nilai jumlah akhir terendah yaitu 0,12 dengan posisi peringkat terakhir. Permasalahan yang paling banyak muncul pada WCAG 2.1 A 4.1.2 Bagian 508 (2017) A 4.1.2 mengenai label kosong sehingga perlu ditambahkannya label untuk kontrol terkait agar mudah dipahami oleh pengguna/ user . Keywords: e-commerce, aksesibilitas, website , FAHP, SAW
A NALISIS A KSESIBILITAS 10 W EBSITE E-C OMMERCE M ENGGUNAKAN M ETODE F UZZY A NALYTICAL H IERARCHY P ROCESS D AN S IMPLE A DDITIVE W EIGHTING

## I. PENDAHULUAN
B ersamaan dengan meningkatnya pertumbuhan internet dan e-commerce , data dari penelitian bertajuk “The Opportunity of Indonesia” yang digagas oleh TEMASEK dan Google, pada tahun 2015, terdapat 92 juta pengguna  internet  dan  18  juta  orang  pembeli online di  Indonesia.  Pada  2020,  diprediksi  pengguna  Internet Indonesia akan meningkat menjadi 215 juta pengguna. Pada 2025 mendatang, 119 juta orang diprediksi menjadi pembeli online di Indonesia. TEMASEK dan Google memprediksi  bahwa nilai  pasar e-commerce Indonesia akan mencapai angka $81 miliar pada tahun 2025[1].
Gambar 1. Hasil survei pengguna internet 2019-2020 [2]
Gambar 2. Grafik e-commerce terbaik 2021[3]
Aksesibilitas  secara  sederhana  mengacu  pada  keterjangkauan website oleh  pengguna.  Tujuan  utama  dari aksesibilitas website ( website  accessibility )  adalah  untuk  memastikan  bahwa  halaman-halaman  pada  suatu website bisa  dengan  mudah  untuk  diarahkan  dan  dibaca[4].  Aksesibilitas  merupakan  salah  satu  indikator analisis website dan faktor penting dalam mengembangkan website . Untuk menganalisis aksesibilitas website e-commerce ,  diperlukan  beberapa  kriteria  aksesibilitas  yaitu loading  time,  response  time,  page  size, accessibility  error dan broken  link .  Dalam  pengukuran  kualitas website  e-commerce ,  pengambil  keputusan
A NALISIS A KSESIBILITAS 10 W EBSITE E-C OMMERCE M ENGGUNAKAN M ETODE F UZZY A NALYTICAL H IERARCHY P ROCESS D AN S IMPLE A DDITIVE W EIGHTING
seringkali   kesulitan dalam menentukan bobot  kriteria yang bersifat subjektif. Untuk mengatasi  hal tersebut, diperlukan metode yang memperhatikan kriteria yang bersifat subjektif melalui penilaian oleh pakar.
Menurut  Veri  Julianto  [5]  terdapat  beberapa metode yang sering  digunakan untuk  membantu mengambil keputusan diantaranya tabel keputusan ( Decision Making ), Artificial Intelligent, Promethee, Group Technology, Balanced Scorecard, Simple Additive Weight (SAW), TOPSIS dan Analytical Hierarchy Process (AHP) . Pada penelitian Veri Julianto [5] digunakan metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process untuk pembobotan terhadap kriteria-kriteria evaluasi dosen di Politeknik Negeri Tanah Laut dengan Triangular Fuzzy Number ( TFN ) untuk membantu pengukuran yang bernilai subjektif serta dikombinasikan dengan metode Simple Additive Weighting ( SAW )  untuk  perangkingan. Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process ( FAHP )  adalah  metode  yang  dapat dimanfaatkan  untuk  pengambilan  keputusan  dengan  banyak  kriteria  yang  bersifat  subjektif.  [4]  Sedangkan Simple Additive Weighting ( SAW ) merupakan metode untuk mencari penjumlahan terbobot. [5]
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  A.  Suprapto  and  D.  Sasongko  [6],  diketahui  terdapat tools untuk menguji aksesibilitas website berbasis web. Diantaranya GTMetrix, Google PageSpeed Insight, WebPagetest, Pingdom dan Chrome DevTools. Dari penelitian tersebut diketahui bahwa tools tersebut dapat digunakan untuk mengukur aksesibilitas website. Kemudian penelitian oleh Irum Naz Sodhar, Hina Bhanbhro dan Zaira Hassan Amur[7], diketahui tools WAVE dan PowerMapper dapat digunakan untuk mengukur aksesibilitas website . Berdasarkan uraian dan permasalahan diatas, diperlukan penelitian untuk mengukur aksesibilitas website e- commerce .  Kriteria  aksesibilitas  yang  diperlukan  yaitu loading  time,  response  time,  page  size,  accessibility error dan broken  link . Tools yang  digunakan  adalah  Bitcatcha,  Pingdom  dan  PowerMapper. Website  e- commerce yang dipilih untuk  penelitian ini adalah 10 website e-commerce terbaik berdasarkan pada website iprice.co.id yang dapat  dilihat pada Gambar 1[3]. Sedangkan waktu  pengukuran aksesibilitas website adalah pada hari kamis sampai dengan jum’at pukul 07.00 – 08.00 WIB, 12.00 – 13.00 WIB dan 19.00 – 20.00 WIB. Kemudian, pada hari sabtu dan minggu ditambahkan waktu pengukuran aksesibilitas website yaitu pukul 15.00 – 16.00 WIB. Dengan penilaian pengukuran bobot kriteria dan skala prioritas menggunakan Fuzzy Analytical Hierarchy Process sebagai pengambil keputusan yang bersifat subjektif dan Simple Additive Weighting untuk perangkingan.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Aksesibilitas
Aksesibilitas secara sederhana menunjuk pada keterjangkauan website oleh pengguna. Tujuan utama dari aksesibilitas website ( website accessibility ) adalah untuk memastikan bahwa halaman-halaman pada suatu website bisa dengan mudah untuk diarahkan dan dibaca.
B. E-Commerce
Menurut  Romindo  [8]  dalam  bukunya  yang  berjudul  “ E-Commerce :  Implementasi,  Strategi  dan Inovasinya” mendefinisikan bahwa Perdagangan elektronik atau E-Commerce merupakan hasil teknologi informasi  yang  saat  ini  sangat  berkembang  pesat  pada  proses  pertukaran  barang,  jasa  dan  informasi melalui sistem elektronik, seperti : internet, televisi dan jaringan komputer lainnya.
C. Logika Fuzzy
Logika fuzzy merupakan  ilmu  yang  mempelajari  ketidakpastian  yang  dianggap  mampu  untuk mengelompokkan  sebuah  input  menjadi  output  tanpa  mengabaikan  faktor-faktor  atau  penyebab  yang ada[9].
D. Analytical Hierarchy Process
AHP merupakan  sebuah  metode  pemecah  permasalahan  yang  rumit  atau  kompleks  dari  tidak  struktur menjadi  berbentuk  susunan  hierarki  yang  diberikan  penilaian  subjektif  untuk  mengukus  skala  prioritas variabel[10].
Langkah-langkah metode AHP  [11] :
A NALISIS A KSESIBILITAS 10 W EBSITE E-C OMMERCE M ENGGUNAKAN M ETODE F UZZY A NALYTICAL H IERARCHY P ROCESS D AN S IMPLE A DDITIVE W EIGHTING
1. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan, kemudian membuat struktur hirarki yang diawali dengan tujuan umum, dilanjutkan dengan sub tujuan – tujuan, kriteria dan kemungkinan alternatif – alternatif pada tingkatan kriteria yang paling bawah.
2. Menentukan prioritas elemen :
a. Membuat  matriks  perbandingan  berpasangan  yang  menggambarkan  setiap  elemen  terhadap masing-masing tujuan atau kriteria yang diberikan atau setingkat diatasnya.
b. Matriks  perbandingan  berpasangan  diisi  dari  pengambilan  keputusan  dengan  menilai  tingkat kepentingan suatu elemen dibandingkan elemen yang lainnya.
3. Sintesis
Dilakukan pertimbangan terhadap perbandingan berpasangan hingga diperoleh keseluruhan prioritas dengan Langkah :
a. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap kolom matriks
b. Membagi  setiap  nilai  dari  kolom  dengan  total  kolom  yang  bersangkutan  untuk  memperoleh normalisasi matriks.
c. Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap  baris  dan  membaginya  dengan  jumlah  elemen  untuk mendapatkan nilai rata-rata.
4. Mengukur Konsistensi
Untuk mengukur seberapa bagus konsistensi dalam pengambilan keputusan digunakan langkah :
a. Kalikan setiap kolom pertama dengan prioritas relatif elemen pertama, nilai pada kolom kedua dengan prioritas relatif elemen kedua dan seterusnya.
b. Jumlahkan setiap baris yang sudah dihitung.
c. Hasil  dari  penjumlahan  baris  yang  sudah  dihitung  dibagi  dengan  prioritas  relatif  elemen  yang bersangkutan.
d. Jumlahkan hasil bagi diatas dengan banyaknya elemen yang ada, hasilnya disebut π.
5. Hitung Consistency Index ( CI ) dengan rumus :
𝐶𝐼 = ƛ 𝑚𝑎𝑥 −𝑛 𝑛−1 (2.1)
Dimana ƛ 𝑚𝑎𝑥 = eigenvalue maximum n = banyaknya elemen
6. Menghitung Rasio Konsistensi/ Consistency Ratio ( CR ) dengan rumus :
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 (2.2)
Dimana  CR = Consistency Ratio CI  = Consistency Index
RI  = Index Random Consistency
7. Memeriksa  konsistensi  dari  hierarki, jika nilai lebih  dari  10% maka penilaian data judgement harus diperbaiki, namun jika rasio konsistensi ( CI/IR ) kurang atau sama dengan 0.1, maka hasil perhitungan dapat dinyatakan benar.

## E. Fuzzy Analytical Hierarchy Process
Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process  (FAHP) merupakan  metode  analitik  yang  dikembangkan  dari metode AHP dengan  menggunakan  pendekatan fuzzy. Perbedaan FAHP dan AHP terletak  pada implementasi penilaian pada matriks perbandingan berpasangan antar kriteria, dimana pada metode FAHP nilai setiap kriteria diwakilkan oleh 3 variabel (a,b,c) atau (l,m,u) yang disebut Triangular Fuzzy Number ( TFN ) [11].
A NALISIS A KSESIBILITAS 10 W EBSITE E-C OMMERCE M ENGGUNAKAN M ETODE F UZZY A NALYTICAL H IERARCHY P ROCESS D AN S IMPLE A DDITIVE W EIGHTING
Berikut ini tahap penyelesaian dalam metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process [11] :
1. Membuat  struktur  hirarki  persoalan  dan  menentukan  nilai  perbandingan  matriks  berpasangan  antar kriteria dengan skala Triangular Fuzzy Number (TFN).
2. Menentukan nilai sintesis fuzzy (Si) prioritas dengan rumus :
𝑆𝑖 = ∑ 𝑀 𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑥 1 ∑ ∑ 𝑀 1 𝑗 𝑚 𝑗 𝑛 𝑖=1 (2.3)

## 3. Menentukan nilai vektor (V) dan nilai ordinat defuzzifikasi (d’)
V(𝑆 2 > 𝑆 1 ) { 1 0 (𝑙 1 −𝑢 2 ) (𝑚 2 −𝑢 2 )−(𝑚 1 −𝑢 1 ) (2.4)
Keterangan :
1 = 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑚 2 ≥ 𝑚 1 0 = 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑚 2 ≥ 𝑚 1 (𝑙 1 −𝑢 2 ) (𝑚 2 −𝑢 2 )−(𝑚 1 −𝑢 1 ) = 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑚 2 ≥ 𝑚 1 Untuk k = 1,2,…,n ; k ≠ i , maka diperoleh nilai bobot vektor : W’ = (d’(𝐴 1 ), d’(𝐴 2 ), … , d’(𝐴 𝑛 )) 𝑇 (2.5)
4. Melakukan normalisasi nilai bobot vektor fuzzy (W)
Nilai bobot vektor yang ternormalisasi :
W = (d(𝐴 1 ), d(𝐴 2 ), … , d(𝐴 𝑛 )) 𝑇 (2.6)
Dimana W adalah bilangan non-fuzzy . Perumusan normalisasinya : d(𝐴 𝑛 ) = 𝑑 ∑ d(𝐴 𝑛 ) 𝑛 𝑖=1 (2.7) Dimana : Ai
= 1,2,…,n n = n elemen keputusan F. Triangular Fuzzy Number (TFN)
Bilangan triangular  fuzzy ( TFN )  merupakan  suatu  himpunan fuzzy yang  dimanfaatkan  untuk membantu dalam proses pengukuran yang berhubungan dengan penilaian subjektif yang memakai bahasa atau linguistik[12]. Selanjutnya diberikan aturan-aturan operasi aritmatika triangular fuzzy number yang umum digunakan. Misalkan terdapat 2 TFN, yaitu:
𝑀 1 = (𝑙 1 , 𝑚 1 , 𝑢 1 ) dan 𝑀 2 = (𝑙 2 , 𝑚 2 , 𝑢 2 ), berlaku 𝑀 1 ⊕ 𝑀 2 = (𝑙 1 + 𝑙 2 , 𝑚 1 + 𝑚 2 , 𝑢 1 + 𝑢 2 ) 𝑀 1 ⊖ 𝑀 2 = (𝑙 1 − 𝑙 2 , 𝑚 1 − 𝑚 2 , 𝑢 1 − 𝑢 2 ) 𝑀 1 ⊗ 𝑀 2 = (𝑙 1 . 𝑙 2 , 𝑚 1 . 𝑚 2 , 𝑢 1 . 𝑢 2 ) 𝜆 ⊕ 𝑀 2 = (𝜆. 𝑙 2 , 𝜆. 𝑚 2 , 𝜆. 𝑢 2 ) 𝑀 1 −1 = ( 1 𝑢 1 , 1 𝑚 1 , 1 𝑙 1 )
Dalam  matematika,  produk  Kronecker  silang  dilambangkan  dengan ⊗ adalah  operasi  pada  dua  vektor dengan menalikan sesuai posisinya, sehingga membentuk vektor dengan ukuran yang sama.

## G. Simple Additive Weighting
Simple  Additive  Weighting (SAW)  merupakan  metode  penjumlahan  terbobot  dengan  melakukan penjumlahan terbobot dari setiap rating suatu kinerja pada setiap alternatif  di setiap kriteria [5]. berikut ini merupakan Langkah-langkah perhitungan metode SAW :
A NALISIS A KSESIBILITAS 10 W EBSITE E-C OMMERCE M ENGGUNAKAN M ETODE F UZZY A NALYTICAL H IERARCHY P ROCESS D AN S IMPLE A DDITIVE W EIGHTING
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑥 𝑖𝑗 max 𝑥 𝑖𝑗 , jika j adalah atribut keuntungan (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
min 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 , jika j adalah atribut kerugian (𝑐𝑜𝑠𝑡) (2.8)
Keterangan : 𝑟 𝑖𝑗 = Rating kinerja ternormalisasi dari alternatif 𝐴 𝑖 pada  kriteria 𝐶 𝑗 .
𝑥 𝑖𝑗 = Nilai atribut yang dimiliki setiap kriteria.
𝑚𝑎𝑥 𝑖𝑗 = Nilai terbesar jika yang dicari kriteria keuntungan. 𝑚𝑖𝑛 𝑖𝑗 = Nilai terkecil jika yang dicari biaya terendah.
Selanjutnya menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif ( 𝑉 𝑖 ) diberikan sebagai berikut : 𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (2.9)
Keterangan :
𝑉 𝑖 = Rangking untuk setiap alternatif 𝑤 𝑖 = Nilai terbobot untuk setiap kriteria.
Nilai 𝑉 𝑖 lebih besar menggambarkan bahwa alternatif 𝐴 𝑖 yang akan dipilih oleh pengambil keputusan. III. METODE PENELITIAN
1. Objek dan Subjek Penelitian
Subjek  penelitian  merupakan  sistem  yang  akan  diamati.  Subjek  penelitian  ini  merupakan analisis aksesibilitas website menggunakan Fuzzy Analytical Hierarchy Process . Aksesibilitas objek penelitian  merupakan  permasalahan  yang  diteliti.  Pada  penelitian  ini  terpilihnya  10 website  e- commerce terbaik  sebagai  objek  penelitian,  yaitu  Tokopedia,  Shopee,  Bukalapak,  Lazada,  Blibli, Bhinneka, Orami, Ralali, JDID dan Zalora.
2. Diagram Alir Penelitian
Pada Gambar 3 merupakan tahapan penelitian yang digunakan sebagai arah untuk tercapainya tujuan  penelitian.  Penelitian  ini  terdiri  dari  lima  tahapan,  yaitu  :  Penentuan  kriteria  penilaian, pengumpulan data, data kriteria, pengolahan data dan penarikan kesimpulan.
A NALISIS A KSESIBILITAS 10 W EBSITE E-C OMMERCE M ENGGUNAKAN M ETODE F UZZY A NALYTICAL H IERARCHY P ROCESS D AN S IMPLE A DDITIVE W EIGHTING
Gambar 3. Diagram Penelitian
Pada  Gambar  3  terdapat  diagram  penelitian  yang  dimulai  dengan  tahap  penentuan  kriteria  penilaian dengan  membaca  studi  literatur.  Selanjutnya,  diperoleh  data  kriteria  untuk  penelitian  yaitu loading  time, response  time,  page  size,  accessibility  error dan broken  link. Selanjutnya  dilakukan  pengumpulan  data menggunakan  tiga  buah tools berbasis website yaitu  Bitcatcha,  Pingdom  dan  PowerMapper.  Selain menggunakan tools ,  data  diperoleh  dari  pakar  yang  menilai  dari  perbandingan  kriteria  berpasangan.  Setelah semuda data diperoleh, data diolah menggunakan metode fuzzy analytical hierarchy process yang dilampirkan pada Gambar 4.
A NALISIS A KSESIBILITAS 10 W EBSITE E-C OMMERCE M ENGGUNAKAN M ETODE F UZZY A NALYTICAL H IERARCHY P ROCESS D AN S IMPLE A DDITIVE W EIGHTING
Gambar 4. Diagram Pengolahan Data Fuzzy Analytical Hierarchy Process
Pada Gambar 4 diketahui adalah diagram pengolahan data dari metode fuzzy analytical hierarchy process yang dimulai dengan menentukan kriteria penilaian kemudian setelah memperoleh kriteria penilaian yaitu loading time,  response  time,  page  size,  accessibility  error dan broken  link dilanjutkan  dengan  menyusun  matriks perbandingan  berpasangan  antar  kriteria.  Selanjutnya  menentukan  batas low,middle dan upper untuk  tiap kriteria  perbandingan  berpasangan  dan  dilakukan  konversi  matriks  perbandingan  berpasangan  ke  dalam triangular fuzzy number untuk dilanjutkan ke tahap normalisasi. Setelah dilakukan normalisasi, dilakukannya pembobotan dari hasil normalisasi dan diperolehnya nilai prioritas dari nilai kriteria dengan e-commerce- nya. Setelah itu bobot akan dimasukkan ke dalam nilai dari e-commerce yang diperoleh dari tiga buah tools dan akan menghasilkan perhitungan dari metode fuzzy analytical hierarchy process. Selanjutnya dilakukan perangkingan dari hasil pembobotan menggunakan metode simple additive weighting yang dilampirkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Diagram Pengolahan Data Simple Additive Weighting
Pada  Gambar  5  diketahui  adalah  diagram  pengolahan  data  metode simple  additive  weighting yang  diawali dengan  memasukkan  nilai  dari  hasil  perhitungan  pada  metode fuzzy  analytical  hierarchy  process yang selanjutnya dilakukan penentuan kriteria penilaian berupa perangkingan dari hasil yang sudah diperoleh. Jika
A NALISIS A KSESIBILITAS 10 W EBSITE E-C OMMERCE M ENGGUNAKAN M ETODE F UZZY A NALYTICAL H IERARCHY P ROCESS D AN S IMPLE A DDITIVE W EIGHTING
analisis telah sesuai, ditariknya kesimpulan, namun jika analisis tidak sesuai dilakukannya pengulangan tahapan penelitian mulai dari pengumpulan data.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Hasil Pengujian
Pengambilan data dari 10 website e-commerce terbaik yaitu Tokopedia, Shopee, Bukalapak, Lazada, Blibli, Bhinneka, Orami, Ralali, JDID dan Zalora dilaksanakan pada 30 Desember 2021 s/d 2 Januari 2022 dengan 4 waktu yang berbeda. Pada hari kamis s/d jum’at pukul 07.00 – 08.00 WIB, 12.00 – 13.00 WIB  dan  19.00  –  20.00  WIB.  Kemudian,  pada  hari  sabtu  dan  minggu  pukul  15.00  –  16.00  WIB. Dipilihnya 4 waktu pengambilan data untuk mengetahui perbandingan data ketika di jam ramai dan tidak ramainya pengunjung dengan tujuan ketika dilakukan rata-rata memperoleh data yang  imbang.
TABEL I HASIL DATA PADA PUKUL 07.00 – 08.00 WIB 30 – 31 D ESEMBER 2021 Website E- Commerce 07.00 - 08.00 WIB Loading Time (s) Response Time (ms) Page Size (MB) Accessibility Error Broken Link Tokopedia 1,42 234,00 0,48 1 1 Shopee 1,96 162,50 4,75 1 0 Bukalapak 1,52 2,50 2,15 2 0 Lazada 1,87 179,50 0,36 1 1 Blibli 13,20 3,00 2,60 0 1 Orami 2,86 170,00 1,60 1 1 Ralali 11,37 2,50 3,10 5 1 Bhinneka 2,11 170,50 3,05 2 0 JD.ID 7,51 183,00 4,80 1 1 Zalora 2,30 2,50 3,10 4 1
Tabel I merupakan tabel pengambilan data pukul 07.00 – 08.00 WIB pada tanggal 30 – 31 Desember 2021 yang sudah dilakukan rata-rata dari 4 waktu pengambilan data.

## TABEL II
HASIL DATA PADA PUKUL 12.00 – 13.00 WIB 30 – 31 D ESEMBER 2022 Website E- Commerce 07.00 - 08.00 WIB Loading Time (s) Response Time (ms) Page Size (MB) Accessibility Error Broken Link Tokopedia 1,42 234,00 0,48 1 1 Shopee 1,96 162,50 4,75 1 0 Bukalapak 1,52 2,50 2,15 2 0 Lazada 1,87 179,50 0,36 1 1 Blibli 13,20 3,00 2,60 0 1 Orami 2,86 170,00 1,60 1 1 Ralali 11,37 2,50 3,10 5 1 Bhinneka 2,11 170,50 3,05 2 0 JD.ID 7,51 183,00 4,80 1 1 Zalora 2,30 2,50 3,10 4 1
Tabel II merupakan tabel pengambilan data pukul 12.00 – 13.00 WIB pada tanggal 30 – 31 Desember 2021 yang sudah dilakukan rata-rata dari 4 waktu pengambilan data.
A NALISIS A KSESIBILITAS 10 W EBSITE E-C OMMERCE M ENGGUNAKAN M ETODE F UZZY A NALYTICAL H IERARCHY P ROCESS D AN S IMPLE A DDITIVE W EIGHTING

## TABEL III
HASIL DATA PADA PUKUL 15.00 – 16.00 WIB 1 – 2 J ANUARI 2022 Website E- Commerce 07.00 - 08.00 WIB Loading Time (s) Response Time (ms) Page Size (MB) Accessibility Error Broken Link Tokopedia 1,42 234,00 0,48 1 1 Shopee 1,96 162,50 4,75 1 0 Bukalapak 1,52 2,50 2,15 2 0 Lazada 1,87 179,50 0,36 1 1 Blibli 13,20 3,00 2,60 0 1 Orami 2,86 170,00 1,60 1 1 Ralali 11,37 2,50 3,10 5 1 Bhinneka 2,11 170,50 3,05 2 0 JD.ID 7,51 183,00 4,80 1 1 Zalora 2,30 2,50 3,10 4 1
Tabel III merupakan tabel pengambilan data pukul 15.00 – 16.00 WIB pada tanggal 1 – 2 Januari 2022 yang sudah dilakukan rata-rata dari 4 waktu pengambilan data.

## TABEL IV
HASIL DATA PADA PUKUL 19.00 – 20.00 WIB 30 – 31 D ESEMBER 2021 Website E- Commerce 07.00 - 08.00 WIB Loading Time (s) Response Time (ms) Page Size (MB) Accessibility Error Broken Link Tokopedia 1,42 234,00 0,48 1 1 Shopee 1,96 162,50 4,75 1 0 Bukalapak 1,52 2,50 2,15 2 0 Lazada 1,87 179,50 0,36 1 1 Blibli 13,20 3,00 2,60 0 1 Orami 2,86 170,00 1,60 1 1 Ralali 11,37 2,50 3,10 5 1 Bhinneka 2,11 170,50 3,05 2 0 JD.ID 7,51 183,00 4,80 1 1 Zalora 2,30 2,50 3,10 4 1
Tabel IV merupakan tabel pengambilan data pukul 12.00 – 13.00 WIB pada tanggal 30 – 31 Desember 2021 yang sudah dilakukan rata-rata dari 4 waktu pengambilan data.
Langkah selanjutnya pemberian nilai pada matriks penilaian berdasarkan pendapat dari pakar dan telah di convert ke dalam nilai TFN. Masing-masing nilai pada tabel ini memiliki garis diagonal, dimana pada bagian atas diagonal merupakan nilai yang diberikan oleh pakar.
TABEL V
P ENILAIAN DARI PAKAR YANG TELAH DI CONVERT KE TFN
Responden 1
Loading Time (s) Response Time (ms) Page Size (MB) Accessibility Error Broken Link Loading Time (s) (1,1,1) (1,1,1) (2,3,4) (4,5,6) (6,7,8) Response Time (ms) (1,1,1) (1,1,1) (6,7,8) (6,7,8) (4,5,6) Page Size (MB) (1/4,1/3,1/2) (1/8,1/7,1/6) (1,1,1) (1,2,3) (1,2,3) Accessibility Error (1/6,1/5,1/4) (1/8,1/7,1/6) (1/3,1/2,1) (1,1,1) (1,1,1) Broken Link (1/8,1/7,1/6) (1/6,1/5,1/4) (1/3,1/2,1) (1,1,1) (1,1,1) Responden 2
A NALISIS A KSESIBILITAS 10 W EBSITE E-C OMMERCE M ENGGUNAKAN M ETODE F UZZY A NALYTICAL H IERARCHY P ROCESS D AN S IMPLE A DDITIVE W EIGHTING
Loading Time (s) Response Time (ms) Page Size (MB) Accessibility Error Broken Link Loading Time (s) (1,1,1) (6,7,8) (9,9,9) (5,6,7) (5,6,7) Response Time (ms) (1/8,1/7,1/6) (1,1,1) (6,7,8) (5,6,7) (5,6,7) Page Size (MB) (1/9,1/9,1/9) (1/8,1/7,1/6) (1,1,1) (5,6,7) (6,7,8) Accessibility Error (1/7,1/6,1/5) (1/7,1/6,1/5) (1/7,1/6,1/5) (1,1,1) (5,6,7) Broken Link (1/7,1/6,1/5) (1/7,1/6,1/5) (1/8,1/7,1/6) (1/7,1/6,1/5) (1,1,1) Responden 3 Loading Time (s) Response Time (ms) Page Size (MB) Accessibility Error Broken Link Loading Time (s) (1,1,1) (7,8,9) (1,1,1) (1,1,1) (6,7,8) Response Time (ms) (1/9,1/8,1/7) (1,1,1) (2,3,4) (1,2,3) (1,1,1) Page Size (MB) (1,1,1) (1/4,1/3,1/2) (1,1,1) (1,2,3) (7,8,9) Accessibility Error (1,1,1) (1/3,1/2,1) (1/3,1/2,1) (1,1,1) (1,2,3) Broken Link (1/8,1/7,1/6) (1,1,1) (1/9,1/8,1/7) (1/3,1/2,1) (1,1,1) Responden 4 Loading Time (s) Response Time (ms) Page Size (MB) Accessibility Error Broken Link Loading Time (s) (1,1,1) (6,7,8) (5,6,7) (7,8,9) (6,7,8) Response Time (ms) (1/8,1/7,1/6) (1,1,1) (6,7,8) (5,6,7) (6,7,8) Page Size (MB) (1/7,1/6,1/5) (1/8,1/7,1/6) (1,1,1) (6,7,8) (7,8,9) Accessibility Error (1/9,1/8,1/7) (1/7,1/6,1/5) (1/8,1/7,1/6) (1,1,1) (9,9,9) Broken Link (1/8,1/7,1/6) (1/8,1/7,1/6) (1/9,1/8,1/7) (1/9,1/9,1/9) (1,1,1)
Kemudian  dilakukan  penjumlahan  nilai lower,  middle,  upper (L.M.U)  dari  setiap  hasil  penilaian expert , yang akan di rata-rata kan menggunakan rumus rata-rata geometric seperti pada tabel VI.
TABEL VI MATRIX AGREGAT LT RT PZ AE BL LT 1 1 1 3,98 4,45 4,90 3,08 3,57 3,98 3,44 3,94 4,41 5,73 6,74 7,74 RT 0,20 0,22 0,25 1 1 1 4,56 5,66 6,73 3,50 4,74 5,86 3,31 3,81 4,28 PZ 0,25 0,28 0,32 0,15 0,18 0,22 1 1 1 2,34 3,60 4,74 4,14 5,47 6,64 AE 0,23 0,25 0,29 0,17 0,21 0,29 0,21 0,28 0,43 1 1 1 2,59 3,22 3,71 BL 0,13 0,15 0,17 0,23 0,26 0,30 0,15 0,18 0,24 0,27 0,31 0,39 1 1 1

## TABEL VII
HASIL RATA - RATA TINGKATAN
L M U Loading Time c1 17,24 19,69 22,03 Response Time c2 12,57 15,43 18,12 Page Size c3 7,88 10,53 12,92 Accessibility Error c4 4,20 4,97 5,71 Broken Link c5 1,78 1,90 2,10 Total 43,67 52,52 60,88 Invers 0,023 0,019 0,016
Tabel  VII  merupakan  hasil  penjumlahan  tingkatan  tiap  kriteria  dari  matriks  agregat.  Dari  hasil penjumlahan  ini  diketahui lower memperoleh  nilai  43,67, middle memperoleh  nilai  52,52  dan upper memperoleh nilai 60,88. Kemudian dari hasil yang telah diperoleh, dicari nilai invers dari tiap tingkatan dengan rumus rata-rata geometri dimana 1/total dari masing-masing tingkatan.
A NALISIS A KSESIBILITAS 10 W EBSITE E-C OMMERCE M ENGGUNAKAN M ETODE F UZZY A NALYTICAL H IERARCHY P ROCESS D AN S IMPLE A DDITIVE W EIGHTING
Setelah memperoleh nilai invers , dibuatnya hasil perkalian silang untuk  mencari  nilai  sintetis dengan cara mengalikan masing-masing nilai lower dengan nilai invers upper , middle dengan nilai invers middle dan upper dengan nilai invers lower .

## TABEL VIII

## HASIL PERKALIAN SILANG TINGKATAN
Nilai Sintesis Lower Middle Upper Loading Time c1 0,28 0,37 0,50 Response Time c2 0,21 0,29 0,41 Page Size c3 0,13 0,20 0,30 Accessibility Error c4 0,07 0,09 0,13 Broken Link c5 0,03 0,04 0,05
Setelah  memperoleh  hasil  dari  perkalian  silang  tingkatan  pada  Tabel  VIII,  selanjutnya  mencari  nilai sintetis dengan rumus nilai sintetis.

## TABEL IX

## RUMUS NILAI SINTESIS
Rumus Nilai Sintesis M2>M1 = 1 L1>L2 = 0 Hasil Lain = L1-U2/(M2-U2)-(M1-L1)

## Tabel IX merupakan tabel rumus nilai sintesis

## TABEL X

## HASIL NILAI SINTESIS
Tabel Hasil Nilai Sintesis Sintesis s1>= s2>= s3>= s4>= s5>= s1 0,619125 0,068284 0 0 s2 1 0,489051 0 0 s3 1 1 0,012515 0 s4 1 1 1 0 s5 1 1 1 1 Minimum 1 0,619125 0,068284 0 0
Tabel  X  merupakan  hasil  perhitungan  dari  Tabel  IX  dengan  nilai  dari  Tabel  VIII  yang  pada  bagian akhirnya mencari nilai minimum. Nilai minimum ini akan digunakan untuk pembobotan.

## TABEL XI

## NILAI BOBOT
Kriteria Nilai Minimum Bobot w1 1 0,59 w2 0,619125 0,37 w3 0,068284 0,04 w4 0 0,001 w5 0 0,001 total 1,69 1,00
Tabel  XI  merupakan  data  nilai  bobot  dari  5  kriteria  yang  mana  pada  kolom  kedua  dengan  total  nilai “1,69” merupakan nilai total penjumlahan dari nilai minimum yang ada pada Tabel VIII dan pada kolom ketiga  dengan  total  nilai  “1,00”  merupakan  nilai total  penjumlahan  dari  nilai  bobot.  Nilai  bobot  tiap kriteria  sendiri  diperoleh  dengan  cara  membagikan  total  nilai  minimum  dengan  nilai  minimum  dari masing-masing  kriteria  yang  ada  di  kolom  kedua.  Dengan  diperolehnya  nilai  bobot,  maka  penelitian dapat dilanjutkan ke tahap normalisasi.
A NALISIS A KSESIBILITAS 10 W EBSITE E-C OMMERCE M ENGGUNAKAN M ETODE F UZZY A NALYTICAL H IERARCHY P ROCESS D AN S IMPLE A DDITIVE W EIGHTING

## TABEL XII

## NORMALISASI DAN HASIL AKHIR PERANGKINGAN
Website E- Commerce Normalisasi dan akhir SAW Loading Time Response Time Page Size Accessibility Error Broken Link Jumlah Perangkingan Bukalapak 0,77 1,00 0,17 0 0 0,83 1 Zalora 0,53 1,00 0,12 0 0 0,68 2 Tokopedia 1,00 0,01 0,74 0 0 0,63 3 Lazada 0,94 0,01 1,00 0 0 0,60 4 Blibli 0,08 1,00 0,14 0 0 0,42 5 Ralali 0,11 0,92 0,13 0 0 0,41 6 Bhinneka 0,66 0,02 0,12 0 0 0,40 7 Shopee 0,60 0,02 0,07 0 0 0,37 8 Orami 0,44 0,02 0,23 0 0 0,28 9 JD.ID 0,19 0,02 0,08 0 0 0,12 10
Tabel  XII  merupakan  hasil  normalisasi  dan  akhir  perangkingan  dari  10 website  e-commerce terbaik  versi iprice.com.  Diketahui  bahwa website Bukalapak  menjadi website dengan  ranking  tertinggi  dari  segi aksesibilitasnya pada penelitian ini dengan jumlah akhir normalisasi “0,83” dan website JD.ID menjadi website dengan ranking terendah dari segi aksesibilitasnya dengan jumlah akhir normalisasi “0,12”. Hasil yang telah diperoleh merupakan hasil keseluruhan dari penelitian dan hasil ini dapat berubah sesuai dengan hasil observasi dan penilaian dari pakar.
1. Analisis
Hipotesis dari penelitian ini diperoleh menggunakan metode one-sample t test . Langkah pertama yang dilakukan yaitu dilakukannya normalisasi dari nilai jumlah yang bertujuan untuk membuktikan bahwa data yang digunakan berdistribusi normal.

## TABEL XI
UJI NORMALITAS Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. Skor Aksesibilitas .202 10 .200 * .970 10 .894
Pada Tabel XI diperoleh nilai sig untuk Kolmogorov-Smirnov sebesar 0,200 dan nilai sig Shapiro-Wilk sebesar 0,520 berdasarkan tabel berdistribusi normal.

## TABELXII
DESKRIPTIF Statistic Std. Error Skor Aksesibilitas  Mean .4740 .06630 95% Confidence Interval for Mean Lower Bound .3240 Upper Bound .6240 5% Trimmed Mean .4739 Median .4150 Variance .044 Std. Deviation .20967 Statistic Std. Error Minimum .12 Maximum .83
A NALISIS A KSESIBILITAS 10 W EBSITE E-C OMMERCE M ENGGUNAKAN M ETODE F UZZY A NALYTICAL H IERARCHY P ROCESS D AN S IMPLE A DDITIVE W EIGHTING
Range .71 Interquartile Range .30 Skewness .091 .687 Kurtosis -.273 1.334
Pada Tabel XII merupakan hasil normalisasi skor aksesibilitas. Rata-rata nilai skor aksesibilitas adalah ”0,4740” dengan range mean berkisar antara 0,3240 sampai dengan 0,6240. Selain itu diketahui juga nilai-nilai lain seperti median, standar deviasi hingga nilai kurtosis.

## TABEL XIII
PENGUJIAN ONE - SAMPLE T - TEST Test Value = 0.51 t df  Sig. (2-tailed)
Mean Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper Skor Aksesibilitas -.543 9 .600 -.03600 -.1860 .1140
H 0 = Rata-rata nilai aksesibilitas sebuah website sama dengan 51 H 1 = Rata-rata nilai aksesibilitas sebuah website tidak sama dengan 51 Jika nilai sig < 0,05 maka H 0 ditolak dan jika nilai sig > 0,05 maka H 0 diterima. Kemudian, diperoleh nilai sig sebesar 0,600 dan lebih besar dari 0,05 maka H 0 diterima.
Nilai t hitung sebesar -0,543 dan nilai t tabel sebesar 2,262 diperoleh dari tabel titik persentase distribusi t.
Jika t hitung > t tabel maka H 0 ditolak.
Jika t hitung < t tabel maka H 0 diterima.
Berdasarkan hasil penelitian, diketahui bahwa jika nilai t hitung lebih kecil daripada t tabel, maka H 0 diterima dan jika t hitung lebih besar daripada t tabel, maka H 0 ditolak. Kemudian, diketahui nilai test aksesibilitas  yang  ditetapkan  sebesar  =  0,51  karena  angka  0,51  dianggap  sudah  memenuhi  batas minimum nilai rata-rata yaitu 0,50. Nilai t hitung diketahui lebih kecil dari nilai t tabel, maka H 0 diterima. Nilai  rata-rata  skor  aksesibilitas  dari  penelitian  ini  sebesar  0,4740  dan  lebih  kecil  dari  nilai  test aksesibilitasnya.  Sehingga  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  aksesibilitas  rata-rata website belum memenuhi standar.
V. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  penelitian  ini,  diperolehnya  hasil  analisis  kualitas website  e-commerce terbaik berdasarkan aksesibilitasnya yang menduduki peringkat  pertama dan jumlah nilai akhir tertinggi 0,83 adalah website Bukalapak  peringkat  pertama,  sedangkan  peringkat  terakhir  dan  jumlah  nilai  akhir terendah  0,12  adalah webIsite JD.ID.  Dari  hasil  perhitungan  menggunakan  metode fuzzy  analytical hierarchy process dan simple additive weighting didapatkan nilai mean sebesar 0,4740, artinya bahwa rata-rata website e-commerce yang dipilih belum memenuhi  kriteria  aksesibilitas. Permasalahan yang paling  banyak  muncul  yaitu  WCAG  2.1  A  4.1.2  Bagian  508  (2017)  A  4.1.2  mengenai  label  kosong sehingga perlu  ditambahkannya label untuk kontrol  terkait agar mudah dipahami oleh pengguna/user. Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukannya  evaluasi  aksesibilitas  secara  terus-menerus  agar  menghadirkan sebuah  produk  digital  yang  berkualitas  dan  mempermudah  pengguna  khususnya  yang  memiliki keterbatasan.
A NALISIS A KSESIBILITAS 10 W EBSITE E-C OMMERCE M ENGGUNAKAN M ETODE F UZZY A NALYTICAL H IERARCHY P ROCESS D AN S IMPLE A DDITIVE W EIGHTING
D AFTAR P USTAKA
[1] A. Zaenudin, “Profil Konsumen Belanja Online di Indonesia,” Tirtoid . 2017.
[2] APJII, “Laporan Survei Internet APJII 2019 – 2020,” Asos. Penyelenggara Jasa Internet Indones. , vol. 2020, pp. 1–146, 2020, [Online]. Available: https://apjii.or.id/survei.
[3] IPrice, “Daftar 50 Website & Aplikasi E-Commerce di Indonesia 2018,” Peta E‑Commerce Indonesia . 2019, [Online]. Available: https://iprice.co.id/insights/mapofecommerce/.
[4] B. Irawan and M. N. Hidayat, “Evaluasi aksesibilitas website covid19.kaltimprov.go.id menggunakan sortsite 5.3.5,” J. Paradig. , vol. 9, no. 2, pp. 119–130, 2020.
[5] V. Julianto, “Analisis Sistem Pendukung Keputusan Evaluasi Kualitas Mengajar Dosen Menggunakan Metode Fuzzy AHP dan SAW,” J. Sains dan Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 10–19, 2020, doi: 10.34128/jsi.v6i1.208.
[6] A. Suprapto and D. Sasongko, “Studi Empiris Evaluasi Performa Website IAIN Salatiga Menggunakan Automated Software Testing,” vol. 5, pp. 209–218, 2021.
[7] I. N. Sodhar, H. Bhanbhro, and Z. H. Amur, “Evaluation of Web Accessibility of Engineering University Websites of Pakistan through Online Tools,” Int. J. Comput. Sci. Netw. Secur. , vol. 19, no. 12, pp. 85–90, 2019, doi: 10.13140/RG.2.2.12124.54403.
[8] R. Romindo et al. , E-Commerce: Implementasi, Strategi dan Inovasinya . Yayasan Kita Menulis, 2019.
[9] V. M. Nasution and G. Prakarsa, “Optimasi Produksi Barang Menggunakan Logika Fuzzy Metode Mamdani,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 1, p. 129, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1719.
[10] N.- Narti, S. Sriyadi, N. Rahmayani, and M. Syarif, “Pengambilan Keputusan Memilih Sekolah Dengan Metode AHP,” J. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 143–150, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i1.5552.
[11] F.  P.  Saputra,  N.  Hidayat,  and  M.  T.  Furqon,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process  (  F-AHP  )  Untuk Menentukan Besar Pinjaman Pada Koperasi,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 4, pp. 1761–1767, 2018,
[Online]. Available: file:///C:/Users/DELL/Downloads/1352-1-10168-1-10-20170905.pdf.
[12] S.  P.  T.  Talangkas  and  F.  Pulansari,  “Pemilihan  Supplier  Semen  Pada  Cv.  Rizki  Jaya  Abadi  Di  Kabupaten  Mojokerto Menggunakan Metode Fuzzy Ahp (Analytical Hierarchy Process),” Tekmapro  J. Ind. Eng. Manag. , vol. 16, no. 2, pp. 72–83, 2021, doi: 10.33005/tekmapro.v16i2.202.