MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902 | Vol. 8 | No.  1 | Halaman 107 - 118
Juni 2023

## Pengukuran Kinerja Sistem Informasi Penerimaan Mahasiswa Baru Menggunakan GTMetrix, WebAIM dan LoadView
RANDI RIZAL 1 , RUUHWAN 2 , ALAM RAHMATULLOH 3
1,3 Informatika, Universitas Siliwangi, Tasikmalaya, Indonesia 2 Teknik Informatika, Universitas Perjuangan Tasikmalaya, Indonesia Email: randirizal@unsil.ac.id
Received 30 November 201x | Revised 30 Desember 201x | Accepted 30 Januari 201x

## ABSTRAK
Performa website ditandai dengan durasi load dan respon time yang cepat serta kestabilan dari website ketika melayani banyak request dari pengguna. Penelitian ini  bertujuan  untuk  mengetahui  dan  mengevaluasi  tingkat  kualitas  website berdasarkan  PageSpeed  dan  YSlow  menggunakan  automated  software  testing GTmetrix.  Metode  load  view  menjadi  standard  penguji  kesetabilan  web  server dan kecepatan akses website yang diukur dengan bantuan aplikasi berbasis cloud dengan  cara  kerja  yang  realtime.  Hasil  dari  penelitian  ini,  pengujian  GTMatrix diperoleh pagespeed dengan Grade D (65%). Namun di  Yslow Score mempunyai hasil yang lebih baik dengan Grade C (73%) dengan fully Load 7.2 s dan total page  2.49  MB  jumlah  request  26.  Penyebab  kurang  maksimalnya  PageSpeed dikarenakan Serve Scaled Image, Optimize Image dan Laverage Browser Cache. Sedangkan hasil dari analisis load view bahwa penyebab lambat nya load adalah gambar dengan ukuran yang besar berformat png.
Kata kunci : GTMetrix, LoadView, WebAIM, Pagespeed

## ABSTRACT
Website performance is characterized by fast load duration and response time as well  as  stability  of  the  website  when  serving  many  requests  from  users.  This study  aims  to  determine  and  evaluate  the  quality  level  of  websites  based  on PageSpeed and YSlow using GTmetrix automated software testing. The load view method is the standard for testing web server stability and website access speed which is measured with the help of cloud-based applications in a real-time way. The  results  of  this  study,  the  GTMatrix  test  obtained  pagespeed  with  Grade  D (65%). However, the Yslow Score has better results with Grade C (73%) with a full load of 7.2 s and a total page of 2.49 MB, the number of requests is 26. The reason  for  the  lack  of  maximum  PageSpeed  is  due  to  Serve  Scaled  Image, Optimize Image and Leverage Browser Cache. While the results of the load view analysis show that the cause of the slow loading is images with large sizes in png format.
Keywords : GTMetrix, LoadView, WebAIM, Pagespeed

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  pesatnya  perkembangan  layanan  internet,  penggunaan  layanan  teknologi web pun semakin meningkat yang jumlahnya mencapai 175.5 juta pengguna pada Januari 2021  dengan  peningkatan  ±  25  juta  (17%)  antara  tahun  2020  dan  2021 (Hootsuite, 2022) , sehingga banyak situs web yang memiliki permintaan atau request dengan jumlah traffic yang sangat tinggi. Akibatnya web server semakin sibuk untuk melayani permintaan atau request  dari  client,  sehingga  menyebabkan  terjadinya  overload,  kinerja  web  server menjadi lambat, dan akhirnya server menjadi down (Budiyono dkk., 2021) (Rafli dkk., 2022) . Hal tersebut akan mengakibatkan situs – situs tidak dapat diakses untuk sementara waktu, dan akan merugikan para pemilik situs beserta para pengguna situs tersebut.
Dalam dunia pendidikan setingkat perguruan tinggi ataupun universitas, website merupakan fasilitas  penunjang  yang  sangat  penting  demi  keberlangsungan  kegiatan  baik  untuk  civitas akademika ataupun dengan pihak luar sebagai sarana penyampaian informasi, publikasi  dan interaksi (Wahyuni  dkk.,  2017)  (Fitri,  2017) . Website  Penerimaan  Mahasiswa  Baru (PMB)  Universitas  Perjuangan  Tasikmalaya yang  beralamat  di https://pmb.unper.ac.id/pmb berisi  informasi  tentang  universitas  itu  sendiri  dan  di  alamat  itulah  calon  mahasiswa  baru melakukan  pendaftaran  secara online.  Kinerja  web  server  dan  website  tersebut  dapat diketahui  melalui  alat  pengukuran (analyzer  tool)  yaitu  Wave  dari  WebAIM  untuk  menguji apakah terdapat error atau tidak sekaligus menunjukan lokasi error tersebut kemudian diuji dengan load view untuk pengujian beban yang dikelola sepenuhnya, sesuai permintaan yang memungkinkan pengujian beban dan stres (Kurniawan & Widiyanto, 2016) (Suliman, 2020) .  Pengujian  juga  dilakukan  dengan  menggunakan webtool  GTMetrix (Maria Christina, 2019) (Muchali & Budiarto, 2017) (Suprapto & Sasongko, 2021) .
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur  kinerja  sistem  informasi  dengan  menggunakan parameter GTMetrix, WebAIM dan LoadView. Sehingga hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai  masukan  atau  acuan  untuk  pengembangan  sistem  infrormasi  secara  umum, khususnya sistem Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) di Universitas Perjuangan Tasikmalaya dan universitas lainnya di masa yang akan datang dengan memperhatikan parameter yang telah ditentukan menggunakan tools tersebut.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan metode penelitian yang dilakukan pada penelitian ini adalah dengan menggunakan metode Action Research (Davison  dkk., 2004) yaitu  dengan  cara  melakukan diagnosis, action  planning,  action  taking,  evaluating,  dan  learning  terhadap  website https://pmb.unper.ac.id/pmb seperti terlihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode Action Reasearch (AR)
Diagnosing Action Planning Action Taking Evaluating Learning

## 2.1 Diagnosing
Pada  tahap  ini  peneliti  mengidentifikasi  permasalahan  pada  pengukuran  kinerja  sistem informasi penerimaan mahasiswa baru di Universitas Perjuangan Tasikmalaya.

## 2.2 Action Planning
Berdasarkan  hasil  diagnosis  permasalahan  pada  penelitian  ini  dibutuhkan  persiapan perangkat keras (hardware) dan perangkat lunak (software) serta perencanaan implementasi web tools untuk pengukuran kinerja sistem informasi penerimaan mahasiswa baru.
Tabel 1. Matrix Tools dan Parameter Pengukuran No. Tools Parameter 1. GTMetrix Wave,  Alert  Report,  Load  Times,  Page  Size  and  Request  Count, Page Speed and YSlow Scores. Load Step, Goal Based and Dynamic Adjustable Curve. 2. WebAIM 3. LoadView

## 2.3 Action Taking
Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  implemntasi web tools untuk pengukuran kinerja sistem informasi penerimaan mahasiswa baru menggunakan menggunakan GTMetrix, WebAIM dan LoadView.

## 2.4 Evaluating
Tahap ini bertujuan untuk mengetahui performa, stabilitas dan waktu load halaman website. Pada  tahap  evaluasi  ini  dilakukan  beberapa  tahapan  pengujian  yang  dilakukan  terhadap website sistem informasi penerimaan mahasiswa baru tersebut,  web tools yang digunakan antara lain :

## a. Pengujian menggunakan Load View
Bertujuan  untuk  pengujian  beban  yang  dikelola  sepenuhnya  sesuai  permintaan  yang memungkinkan  pengujian  beban  dan  stres  yang  mudah  digunakan.  Tidak  seperti  banyak alat  pengujian  beban  lainnya, LoadView melakukan pengujian di peramban nyata (bukan peramban  phantom  tanpa  kepala),  yang  menyediakan  data  yang  sangat  akurat,  yang sangat  mirip  dengan  pengguna  nyata. LoadView  100%  berbasis  cloud  yang  dapat diskalakan  dan  dapat  digunakan  dalam  beberapa  menit.  Fitur  pengujian  beban  lanjut termasuk  :  pembuatan  skrip  titik  dan  klik,  infrastruktur  berbasis cloud  global,  pengujian browser nyata.

## b. Pengujian menggunakan GTMetrix
Pengujian  terhadap  kecepatan,  jumlah  dan  ukuran file  website.  Hal  ini  bertujuan  untuk mendapatkan performa dari suatu website.
c. Pengujian menggunakan WebAIM Bertujuan  untuk  menguji  apakah  terdapat error  atau  tidak  pada  sebuah  website  uang kemudian menunjukan dimana letak dari error tersebut.
2.5 Learning Tahap  akhir  adalah  peneliti  melakukan review  tahapan  yang  telah  dilakukan  kemudian penelitian  ini  dapat  berakhir,  hasilnya  mempertimbangkan  untuk  tindakan  selanjutnya berdasarkan hasil evaluasi dengan pengujian menggunakan web tools Load View, GTMetrix dan WebAIM.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  tampilan  pada  halaman  sistem  informasi  penerimaan  mahasiswa  baru Universitas Perjuangan Tasikmalaya yang dijadikan ujicoba untuk pengujuran kinerja sebuah website.
Gambar 1. Halaman PMB Universitas Perjuangan

## 3.1 Hasil Pengujian Menggunakan WAVE dari WebAIM
Berdasarkan hasil pengujian dari banyaknya indikator terdapat 2 alerts seperti terlihat pada Gambar 3 hasil Wave.

## Gambar 2. Hasil WAVE
Dua alerts  yang  tersebut  terdiri  dari  satu  kali  tidak  adanya  heading  structure  dan  page regions.  Artinya  Wave  tersebut  memberikan  peringatan  bahwa  halaman  website  tersebut meliki kelemahan.
Pengukuran Kinerja Sistem Informasi Menggunakan GTMetrix, WebAIM dan LoadView
Pada Gambar 5 dijelaskan details alerts source dan lansiran yang dihasilkan dari pengujian menggunakan WAVE dari WebAIM.
Source Code <html lang=" id " ><head><base href=" https://pmb.unper.id/?m=/pmb " ><meta charset =" utf8 " ><meta name=" viewport " content=" width=device-width, initial-scale=1 " > <!-- CSRF Token--> <meta name=" csrf- token " content=" K0p81oAfs9lplMxrlMKlMUyW0BK5famtRoTFEpPO " ><meta name=" Desc ription " content=" Universitas Perjuangan Kota Tasikmalaya " ><title> Universitas Perjuangan Tasikmalaya
</title><link rel=" stylesheet " href=" /template.css " > <!-- Web Application Manifest--> <link rel=" manifest " href=" https://pmb.unper.id/manifest.json " > <!-- Chrome for Android theme color--> <meta name=" theme-color " content=" #ffffff " > <!-- Add to homescreen for Chrome on Android--> <meta name=" mobile-web-app-capable " content=" no " ><meta name=" application- name " content=" UNPER " ><link rel=" icon " sizes=" 512x512 " href=" /images/icons/icon- 512x512.png " > <!-- Add to homescreen for Safari on iOS--> <meta name=" apple-mobile-web-app-capable " content=" no " ><meta name=" apple- mobile-web-app-status-bar-style " content=" black " ><meta name=" apple-mobile-web- app-title " content=" UNPER " ><link rel=" apple-touch-icon " href=" /images/icons/icon- 512x512.png " > <!-- Tile for Win8--> <meta name=" msapplication-TileColor " content=" #ffffff " ><meta name=" msapplication- TileImage " content=" /images/icons/icon- 512x512.png " ><script type=" text/javascript " >
Gambar 4. Detail Alert WAVE
Tabel 2. Rekomendasi 1 WebAIM Kriteria Sukses Rekomendasi WebAIM Info dan Hubungan (Level A) ▪ Markup  semantic digunakan  untuk  menunjuk  judul  (<h1>), wilayah/landmark,  daftar  (<ul>,<ol>,  dan  <dl>),  yeks  khusus  atau khusus  (<storage>,  <code>,  <abbr>,  <blockquote>,  misalnya),  dll.
Markup semantic digunakan dengan tepat.
▪ Tabel digunakan  untuk  data  tabular  dan  sel  data  dikaitkan  dengan header mereka. Keterangan tabel data, jika ada, terkait dengan tabel data.
▪ Label Teks dikaitkan dengan elemen input formular. Elemen formular terkait dikelompokkan dengan fieldset / legenda. Pelabelan ARIA dapat digunakan ketika HTML standar tidak cukup. Tabel 3. Rekomendasi 2 WebAIM Kriteria Sukses Rekomendasi WebAIM Blok Bypass (Level A) ▪ Tautan  disediakan  untuk  melewati  navigasi  dan  elemen  halaman  lain yang diulang di seluruh halaman web. ▪ Struktur heading yang tepat dan / atau identifikasi wilayah halaman / landmark  dapat  dianggap  sebagai  Teknik  yang  memadai.  Karena menavigasi  oleh  pos  atau  wilayah  tidak  didukung  di  sebagian  besar browser. WebAIM  merekomendasikan  tautan  “lewati”  (selain  pos dan wilayah  )  untuk  yang  terbaik  mendukung  pengguna  keyboard  yang terlihat. Tabel 4. Rekomendasi 3 WebAIM Kriteria Sukses Rekomendasi WebAIM Judul dan Label (Level AA) ▪ Judul  halaman  dan  label  untuk  formular  dan  control  interaktif informatif.  Hindari  duplikat  judul  (misalnya,  “Lebih  Detail”)  atau  teks label  (misalnya,  “Nama  Depan”)  kecuali  strukturnya  menyediakan diferensiasi yang memadai di antara mereka.

## 3.2 Hasil Pengujian dengan GTMetrix
Berikut  hasil  pengujian  dengan GTMetrix  pada  penerimaan  mahasiswa  baru  di  Universitas Perjuangan Tasikmalaya. Pada Gambar 5 menjelaskan laporan kinerja website PMB dengan GTMetrix.

## Gambar 5. Report GTMetrix
Gambar  6  menjelaskan  rincian  grafik Load  Times,  Page  sizes  dan  Request  Counts.  Pada Gambar 7 menampilkan grafik Page Speed dan YSlow Scores dari hasil pengukuran kinerja website penerimaan mahasiswa baru dengan GTMetrix. Page Load times paling tinggi pada grafik tersebut sebesar 9s pada 15 juli dan page size sebesar 2.38 MB.
Pengukuran Kinerja Sistem Informasi Menggunakan GTMetrix, WebAIM dan LoadView
Gambar 6. Load Times, Page sizes and Request Counts
Gambar 7. Page Speed and YSlow Scores
A. Waterfall Chart
Menampilkan  perilaku  pemuatan  situs  anda  di browser  pilihan.  Ini  dapat  digunakan  untuk menemukan  masalah  sederhana  seperti  404  atau  masalah  yang  lebih  kompleks  seperti sumber daya eksternal memblokir rendering halaman.
Gambar 8. Waterfall Chart
B. Page Speed Rekomendasi
Pada  Gambar  9  menunjukan  rekomendasi  untuk    mereduksi resolusi  image  untuk meningkatakan kecepatan load suatu website.
Gambar 9. Serve Scaled Images
Gambar  10  merupakan  ukuran resolusi  gambar  yang  direkomendasikan  oleh  GTMatrix. Gambar  versi optimized  tersedia  selama  20  jam  dari  GTMatrix  terhitung  sejak  pengujian dilakukan.

## Gambar 10. Optimize Image
Selain  itu,  seperti  terlihat  pada  Gambar  11 Laverage  Browser  Caching  berfungsi meningkatkan kecepatan website.
Gambar 11. Laverage Browser Caching

## 3.3 Hasil Pengujian dengan Load View
Berikut adalah hasil pengujian website sistem informasi penerimaan mahasiswa baru dengan menggunakan Load View. Pada pengujian ini dihasilkan Load Step Curve, Goal Based Curve dan Dynamic Adjustable Curve.

## Gambar 12. Load Step Curve
Load Step Curve memuat dengan jumlah pengguna secara bersamaan yang telah ditentukan sebelumnya  untuk  durasi  waktu  4  menit  dan estimated  session  87  seperti  terlihat  pada Gambar 12.
Pengukuran Kinerja Sistem Informasi Menggunakan GTMetrix, WebAIM dan LoadView

## Gambar 13. Goal Based Curve
Otomatis menyesuaikan pengguna secara bersamaan untuk mencapai tingkat transaksi yang diperlukan per interval waktu.
Gambar 14. Dynamic Adjustable Curve
Secara  manual  menyesuaikan  pengguna  secara  bersamaan  dalam  waktu  nyata,  saat  tes sedang berjalan.
Gambar 15. Summary Peforma Web PMB UNPER

## Gambar 16. Performance Report
Pada slowlest  element  terdapat  link  yang  mengarah  pada  gambar  .png  yang  berukuran besar sehingga menyebabkan lambatnya load pada aplikasi berbasis web tersebut. Gambar 17 dan Gambar 18 merupakan gambar yang memiliki size besar.
Gambar 17. Link Gambar.png dengan Ukuran yang Besar Penyebab Lambatnya Load
Website
Gambar 18. Link gambar.png dengan Ukuran yang Besar Penyebab Lambatnya Load Website
Pada pembahasan berikutnya adalah penilaian koneksi, DNS, SSL, Request, First packet dan Download yang disajikan dalam Gambar 19. Waterfall Chart dan Koneksi Website.
Pengukuran Kinerja Sistem Informasi Menggunakan GTMetrix, WebAIM dan LoadView

## Gambar 19. Waterfall Chart dan Koneksi Website
▪ Gambar pada https://pmb.unper.id/images/ Logo-unper-white.png  diubah  ukurannya  dalam  HTML  atau  CSS  dari  1704x402  menjadi 200x47 Sehingga dapat mereduksi hingga (98%) dengan ukuran 104.2KiB.
▪ Gambar  pada  https://pmb.unper.id/berita/2020/  1589150435.png  diubah  ukurannya dalam HTML  atau  CSS  dari  705x413  ke  253x148.  Sehingga  dapat  mereduksi  hingga (87%). Dengan ukuran 67.8KiB
▪ Gambar  pada  https://pmb.unper.id/berita/2020/  1588804651.jpg  diubah  ukurannya dalam HTML atau CSS dari 635x437 ke 253x174. Sehingga dapat mereduksi hingga 84% dengan ukuran 46.5KiB
▪ Gambar  pada  https://pmb.unper.id/berita/2020/  1594966437.png  diubah  ukurannya dalam HTML atau CSS dari 601x401 ke 253x169. Sehingga dapat mereduksi hingga 82% dengan ukuran 46.0KiB
Sehingga bisa meminimalisir page yang awalnya 2.49 MB bisa jadi lebih kecil yang impactnya ke bandwith bisa jadi lebih hemat dan load page bisa jadi lebih cepat.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  pengujian  dari  wave  website  Penerimaan  Mahasiswa  Baru (PMB)  Universitas  Perjuangan  Tasikmalaya  mempunyai  nilai  yang  bagus  dikarenakan  tidak ditemukan  error  sama  sekali  meskipun  hanya  ada  2 alerts  pada  bagian  heading  structure dan page  region  dan  ini  bukan  jadi suatu masalah  yang  berarti.  Hasil  pengujian  GTMatrix diperoleh pagespeed dengan Grade D (65%). Namun di  Yslow Score mempunyai hasil yang lebih baik dengan Grade C (73%) dengan fully Load 7.2 s dan total  page 2.49 MB jumlah request  26.  Penyebab  kurang  maksimalnya  PageSpeed  dikarenakan  Serve  Scaled  Image, Optimize Image dan Laverage Browser Cache. Sedangkan hasil dari analisis load view bahwa penyebab  lambat  nya load  adalah  gambar  dengan  ukuran  yang  besar  berformat  .png.
Alangkah baiknya menggunakan svg dikarenakan meskipun ukuran gambar kecil tapi kualitas gambar  tetap  jernih  sehingga  meningkatkan  waktu load  sebuah  page  website  tanpa menguragi kualitas gambar.

## DAFTAR RUJUKAN
Budiyono,  S.  E.,  Rohana,  T.,  al  Mudzakir,  T.,  Informatika,  T.,  Teknik,  F.,  Komputer,  D.  I.,
Buana, U., & Karawang, P. (2021). Penggunaan Load Balancing Pada Web Server Lokal Dengan  Metode  Policy  Based  Routing. Jurnal  Sains  Manajemen  Informatika  Dan Komputer, 20(2), 118 – 123. https://www.apachefriends.org/download.html,
Davison,  R.,  Martinsons,  M.  G.,  &  Kock, N.  (2004).  Principles  of  canonical  action  research.
Information Systems Journal, 14(1), 65 – 86.
Fitri, S. (2017). Pengujian kinerja website dan analisis dekriptif kualitas website pada situs Universitas  (Studi  kasus  pada  Universitas  Muhammayah  Tasikmalaya). Jurnal Maklumatika, 3(2), 169 – 181.
Hootsuite. (2022). Digital 2022: Indonesia In Global Digital Insights. Https://Www.Hootsuite.Com/Research/Social-Trends.
Kurniawan,  H.,  &  Widiyanto,  E.  P.  (2016).  Analisis  Peningkatan  Performa  Akses  Website dengan Web Server Stress Tool. Jatisi, 2(2), 108 – 119.
Maria  Christina.  (2019). PENGUJIAN  PERFORMA  DAN  TINGKAT  STRESS  PADA  WEBSITE BAPENDA JAWA BARAT, JAWA TENGAH DAN JAWA TIMUR. 18(2), 101 – 106.
Muchali, A., & Budiarto, J. (2017). Analisis Pengujian Performa Website Jabatan fungsional Perguruan Tinggi.
Rafli, M., Fitri, I., & Andrianingsih, A. (2022). Pengujian Kinerja Load Balancing Web Server Menggunakan  Nginx  Riverse  Proxy  Berbasis  OS  Centos  7.  9(3),  1824 – 1840. http://jurnal.mdp.ac.id
Suliman.  (2020).  Analisis  Performa  Website  Universitas  Teuku  Umar  Dan  Universitas Samudera  Menggunakan  Pingdom  Tools  Dan  Gtmetrix. SIMKOM,  5(1),  2715 – 2906. http://e-jurnal.stmikbinsa.ac.id/index.php/simkom24
Suprapto,  A.,  &  Sasongko,  D.  (2021).  Evaluasi  Performa  Website  Berdasarkan  Pengujian Beban  Dan  Stress  Menggunakan  LOADIMPACT. Jurnal  Ilmiah  NERO,  6(1),  2021. https://iainsalatiga.ac.id
Wahyuni,  R.  T.,  Herawatie,  D.,  &  Justitia,  A.  (2017).  Analisis  Kualitas  Layanan  Website  Pusat
Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Universitas  Airlangga  Berdasarkan  Persepsi  Pengguna Menggunakan  Metode  Webqual  4.0  dan  Importance  Performance  Analysis  (IPA). Seminar Nasional Matematika Dan Aplikasinya, 408 – 418.