Pengukuran User Experience Platform Otomasi Proses berbasis Low Code Menggunakan UEQ
Noor Falih
Sekolah Tinggi Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Bandung, Indonesia
Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta Jakarta, Indonesia falih32@gmail.com Suhono Harso Supangkat Sekolah Tinggi Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Bandung, Indonesia suhono@stei.itb.ac.id Fetty Fitriyanti Lubis Sekolah Tinggi Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Bandung, Indonesia fettyfitriyanti@itb.ac.id Okyza Maherdy P. Sekolah Tinggi Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Bandung, Indonesia okyza@stmik- amikbandung.ac.id
Abstract — RPA  (Robotic  Process  Automation)  is a  technology  that utilizes  software  robots  to automate repetitive tasks in business processes. RPA is usually built in the form of a low code or no code platform that allows non-technical users to create and manage process automation bots. However, this does not mean that its  use  is  intuitive  for  all  developers  or  end  users.  This  study  analyzes  the  user  experience  of  a  Low  Code- based Process Automation Platform to enhance efficiency, productivity, and accuracy in business processes. In  this  study,  an  analysis  of  user  experience  was  carried  out  using  a  modified  long  version  of  the  User Experience  Questionnaire  (UEQ),  consisting  of  six  scales:  attractiveness,  perspicuity,  efficiency, dependability,  stimulation,  and  novelty.  Based  on  the  evaluation  of  the  26  items  from  the  UEQ,  the dependability and novelty scales scored the lowest compared to the other scales. Therefore, it is necessary to improve  the  aspects  related  to  these  two  scales  in  order  to  enhance  the  platform's  role  in  improving  the holistic user experience of the platform.
Keywords — robot process automation, low code development platform, user experience, ueq

## I. P ENDAHULUAN
Saat  ini  istilah  “smart”  banyak  digunakan  di  bidang  Teknologi  Informasi  sebagai sistem  cerdas  baik  untuk  sistem  bangunan  cerdas,  sistem  kota  cerdas,  bahkan  sistem kampus  cerdas.    Menurut  kamus  Merriam  Webster,  smart  memiliki  arti  “Operating  by automation”  yang  berarti  alat  yang  dioperasikan  secara  otomatis.  Selain  itu  smart  juga memiliki arti “using a built-in microprocessor for automatic operation” yang berarti alat yang memiliki prosesor untuk menjalankan  operasinya. Menurut Jason [1], smart berarti memiliki  kemampuan  untuk  membuat  penyesuaian  dalam  merespon  keadaan  yang berubah. Menurut Supangkat[2] , Smart System adalah sistem yang dapat memanfaatkan sumber  dayanya  untuk  menyelesaikan  setiap  tantangan  sistem  dengan  menyediakan layanan cerdas untuk meningkatkan Kualitas Layanan bagi penggunanya. Layanan cerdas adalah  layanan  yang  menggunakan  teknologi  yang  tersedia  untuk  menjalankan  proses penginderaan,  pemahaman,  dan  bertindak  secara  otomatis  dengan  intervensi  minimum manusia. Salah satu bagian dari enabler tersebut adanya integrated smart system platform. Integrated  Smart  System  Platform (ISSP)  adalah  platform  yang  terintegrasi  untuk mengelola layanan cerdas.
Di dalam ISSP kebutuhan akan fitur untuk otomatisasi proses bisnis yang terintegrasi adalah  hal  yang  penting.  Bahkan  suatu  proses  tidak  hanya  dituntut  dapat  bekerja  secara otomatis namun dapat bekerja secara otonomus yaitu dengan menggabungkan otomatisasi dengan  kecerdasan  buatan  dalam  mengolah  data  berukuran  besar    yang  bersifat  tidak terstruktur.  Saat  ini,  pengembangan  platform  smart  system  menjadi  semakin  pesat  di masa pandemi COVID-19 untuk terciptanya transformasi digital.
Dalam  konteks  meningkatkan  proses  bisnis,  otomatisasi  adalah  salah  satu  pilar  yang secara  fundamental  mengubah  cara  perusahaan  beroperasi,  yang  memiliki  beberapa
manfaat  kognitif.  Di  antaranya,  pengurangan  beban  kerja  karyawan,  tingkat  stabilitas dalam  pelaksanaan  tugas,  pengurangan  terjadinya  kesalahan  manusia,  dan  sumber  daya operator  tambahan  yang  dapat  dialokasikan  untuk  tugas  lain  [3].  Sayangnya,  ada  juga beberapa kelemahan otomatisasi. Ketergantungan yang berlebihan pada otomatisasi dapat membuat  manusia  kurang  menyadari  apa  yang  dilakukan  sistem,  sehingga  sulit  untuk menangani  kegagalan  sistem.  Oleh  karena  itu,  idealnya  manusia  dan  otomatisasi seharusnya harmoni satu sama lain.
Untuk  mengintegrasikan  system  tentunya  diperlukan  adanya  saling  keterkaitan  antar sub sistem sehingga data dari satu sistem secara rutin dapat melintas, menuju atau diambil oleh  satu  atau  lebih  sistem  yang  lain.  Saat  ini  ada  dua  teknik  untuk  mengotomatisasi proses  bisnis,  yaitu Business  Process  Automation (BPA)  menggunakan  otomatisasi traditional atau menggunakan Robotic Process Automation (RPA)[4][5].
RPA adalah bentuk otomatisasi proses bisnis dan dipandang sebagai inovasi teknologi di  bidang  ilmu  komputer  dan  teknologi  informasi  (TI).  Tujuan  utamanya  adalah  untuk menggantikan  tugas  manusia  dengan  tenaga  kerja  virtual  atau  pekerja  digital  yang melakukan pekerjaan yang sama seperti yang dilakukan pekerja manusia dengan bantuan robot perangkat lunak[6]. Hal tersebut akan memberikan banyak waktu kepada karyawan untuk  lebih  fokus  pada  tugas-tugas  sulit  dan  pemecahan  masalah,  sehingga  akan menghemat  biaya  dan  waktu.  RPA  biasanya  dibangun  platform  dalam  bentuk low  code atau no code yang digunakan untuk mengotomatisasi proses bisnis dengan menggunakan bot atau  agen  perangkat  lunak[7][8].  Platform  RPA  low  code  memungkinkan  pengguna non-teknis atau pengembang dengan sedikit atau tanpa pengetahuan pemrograman untuk membuat  dan  mengelola  bot  otomatisasi  proses.  Ini  mempercepat  pengembangan  dan implementasi  solusi  otomatisasi  dengan  meminimalkan  kebutuhan  akan  penulisan  kode yang kompleks.
Usability testing pada platform pengembangan low code penting untuk meningkatkan pengalaman  pengguna,  mengurangi  kesalahan,  menyesuaikan  dengan  kebutuhan pengguna,  meningkatkan  penerimaan  pengguna,  dan  meningkatkan  produktivitas pengembang  [9][10].  Dengan  fokus  pada usability ,  pengembang  dapat  menciptakan platform yang lebih intuitif dan efisien bagi pengguna. Pada penelitian ini menggunakan User Experience Questionnaire (UEQ) untuk memahami dan meningkatkan pengalaman pengguna,  serta  dalam  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  keberhasilan produk platform[11].

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  dua  konsep  untuk  mengamati  dan  menganalisis  secara kuantitatif  Platform  Otomasi  Proses  berbasis Low  Code .  Karena  penelitian ini  berkaitan dengan bidang interaksi manusia-komputer, penelitian ini dilakukan sepenuhnya dengan melibatkan target pengguna platform ( user-centered design ). Metodologi dibagi menjadi lima tahapan yang dapat dilihat pada gambar 1
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.1. Identifikasi Masalah
Proses identifikasi masalah dilakukan dengan mengakses dan mengamati penggunaan platform  Otomasi  Proses  berbasis Low  Code yang  dibangun  menggunakan Robot Framework . Teknik CATWOE digunakan untuk memahami ruang lingkup masalah yang diangkat.  CATWOE  adalah  salah  satu  teknik  dalam Soft  System  Methodology (SSM) yang berfungsi sebagai pengungkapan terstruktur dari situasi masalah [12]. Implikasinya
adalah  bahwa  beberapa  ide  dihasilkan  untuk  menghasilkan  perbaikan  melalui  sejumlah tindakan. Gambar 2 menunjukkan tampilan platform Otomasi Proses berbasis Low Code.
Gambar 2. Tampilan platform Otomasi Proses berbasis Low Code
Hasil  analisis  CATWOE  disajikan  dalam  tabel  1  sebagai  berikut.  hal  ini  digunakan sebagai batasan responden dalam tahap selanjutnya.
Tabel 1.

## Analisis CATWOE Platform Otomasi Proses berbasis Low Code
Model Deskripsi Platform Otomasi Proses berbasis Low Code C Client Organisasi / Perusahaan A Actor Pengembang RPA / Tim IT / Pengguna Bisnis / Manajer Proses T Transformation Meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan akurasi dalam proses bisnis W Weltanschauung/Worldview Otomatisasi dapat memberikan manfaat nyata dalam meningkatkan operasional dan kinerja bisnis O Owner Smart City & Community Innovation Center (SCCIC) E Environment Visi dan Misi Organisasi / Perusahaan

## 2.2. Pembuatan UEQ
Untuk mendapatkan evaluasi pengalaman pengguna yang lebih terarah, penelitian ini mengadopsi  UEQ  ( User  Experience  Questionnaire )  sebagai  alat  atau  kuesioner  yang mudah dan efisien untuk mengukur Pengalaman Pengguna ( User Experience/UX ). UEQ memudahkan  kita  dalam  mengukur  UX  dalam  desain  aplikasi[13].  UEQ  terdiri  dari  6 skala pengalaman[11], yaitu:
1. Daya  Tarik  ( Attractiveness ):  Apakah  pengguna  menyukai  atau  tidak  menyukai sistem
2. Kejelasan  ( Perspicuity ):  Apakah  mudah  untuk  mengenal  sistem  ini?  Apakah mudah untuk belajar menggunakan sistem ini?
3. Efisiensi ( Efficiency ): Apakah pengguna dapat menyelesaikan tugas mereka tanpa usaha yang berlebihan?
4. Keterandalan ( Dependability ): Apakah pengguna  merasa memiliki kendali dalam interaksi?
5. Stimulasi  ( Stimulation ):  Apakah  pengguna  merasa  tertarik  dan  termotivasi  untuk menggunakan sistem?
6. Kebaruan  ( Novelty ):  Apakah  sistem  ini  inovatif  dan  kreatif?  Apakah  sistem  ini menarik minat pengguna?
UEQ  dapat  diakses  melalui https://www.ueq-online.org yang  menyediakan  kuesioner dalam berbagai bahasa. Terdapat dua jenis UEQ, yaitu versi pendek (terdiri dari 6 item) dan versi panjang (terdiri dari 26 item) yang disediakan oleh situs web resmi.
Tabel 2. UEQ versi panjang No Kiri Kanan Skala No Kiri Kanan Skala UE1 Menyusahkan Menyenangkan Attractiveness UE14 tidak disukai menggembirakan Attractiveness UE2 Tak dapat dipahami dapat dipahami Perspicuity UE15 lazim terdepan Novelty UE3 monoton kreatif Novelty UE16 tidak nyaman nyaman Attractiveness UE4 sulit dipelajari mudah dipelajari Perspicuity UE17 tidak aman aman Dependability UE5 kurang bermanfaat bermanfaat Stimulation UE18 tidak memotivasi memotivasi Stimulation UE6 membosankan mengasyikkan Stimulation UE19 tidak  memenuhi ekspektasi memenuhi ekspektasi Dependability UE7 tidak menarik menarik Stimulation UE20 tidak efisien efisien Efficiency UE8 tak dapat diprediksi dapat diprediksi Dependability UE21 membingungka n jelas Perspicuity UE9 lambat cepat Efficiency UE22 tidak praktis praktis Efficiency UE 10 konvensional berdaya cipta Novelty UE23 berantakan terorganisasi Efficiency UE 11 menghalangi mendukung Dependability UE24 tidak atraktif atraktif Attractiveness UE 12 buruk baik Attractiveness UE25 tidak ramah pengguna ramah pengguna Attractiveness UE 13 rumit sederhana Perspicuity UE26 konservatif inovatif Novelty
UEQ  digunakan  untuk  mengukur  pengalaman  pengguna  dalam  menggunakan  sistem aplikasi. Dengan mengisi kuesioner UEQ, data pengalaman pengguna dapat dikumpulkan dan kemudian dianalisis untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang aspek- aspek  pengalaman  pengguna  dan  potensi  perbaikan  yang  dapat  dilakukan  dalam  desain aplikasi tersebut.
Kuesioner  untuk  responden  dibentuk  menggunakan  UEQ  versi  panjang  yang dimodifikasi  dari  UEQ  dalam  bahasa  Indonesia,  yang  terdiri  dari  26  item  yang  dapat dilihat pada tabel 2 di atas. Modifikasi dilakukan dengan mengubah semua aspek negatif ke sisi kiri. Setiap item dikategorikan dalam skala pengalaman yang akan dihitung secara keseluruhan. Kuesioner kemudian didistribusikan menggunakan Google Form .

## 2.3. Pengumpulan data
Pengumpulan  data  dilakukan  melalui Google  Forms selama  satu  bulan  dengan menargetkan responden dari kalangan praktisi RPA, tim IT, pengguna bisnis dan manajer proses dari suatu organisasi/perusahaan untuk berpartisipasi dalam mengisi kuesioner.

## 2.4. Analisa Hasil
Hasil  yang  dihasilkan  dari  proses  pengumpulan  data  kemudian  diproses  dengan analisis statistik. Statistik deskriptif digunakan untuk menganalisis demografi pengguna. Selanjutnya, kualitas data dari kuesioner diproses untuk menguji validitas dan reliabilitas. Uji  validitas  dilakukan  menggunakan  korelasi  Pearson  dan  uji  reliabilitas  berdasarkan Alpha Cronbach.
Setelah  kualitas  data  dikonfirmasi  baik,  maka  enam  skala  UEQ  diproses  dengan menghitung rata-rata total item dari skala yang sama. Hasil perhitungan dari semua skala kemudian  dibandingkan  untuk  membentuk  hasil  penilaian  dan  rekomendasi  mengenai Platform Otomasi Proses berbasis Low Code.

## 2.5. Rekomendasi
Visualisasi  hasil  perhitungan  dari  setiap  skala  UEQ  menunjukkan  aspek-aspek  yang perlu  diperbaiki  pada  platform.  Rekomendasi  diberikan  dengan  mengulas  skor  rata-rata pada item dari skala terendah. Saran akan diberikan untuk pengembangan platform lebih lanjut di masa depan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Bagian  ini  memuat  Analisis  hasil  penelitian  yang  diarahkan  untuk  meninjau  kualitas data dengan metode perhitungan statistic dan perhitungan berdasarkan metrik UEQ.

## 3.1. Kualitas Data
Kuesioner merupakan metode pengumpulan data yang efisien jika peneliti mengetahui dengan  pasti  data  atau  informasi  yang  diperlukan  dan  bagaimana  variabel  yang menyatakan  informasi  yang  dibutuhkan  diukur.  Dalam  statistik,  validitas  adalah  indeks yang  menunjukkan  sejauh  mana  instrumen  pengukur  benar-benar  mengukur  apa  yang dimaksudkan untuk diukur. Kuesioner sebagai alat pengukur harus mampu mengukur apa yang  ingin  diukur.  Untuk  mengetahui  apakah  kuesioner  yang  telah  disusun  mampu mengukur  apa  yang  ingin  diukur,  perlu  dilakukan  uji  korelasi  antara  skor  (nilai)  dari setiap item (variabel) dengan skor total kuesioner.
Keandalan  adalah  indeks  yang  menunjukkan  sejauh  mana  instrumen  pengukur  dapat dipercaya  atau  diandalkan.  Hal  ini  menunjukkan  sejauh  mana  hasil  pengukuran  tetap konsisten  ketika  dilakukan  dua  kali  atau  lebih  pada  simptom  yang  sama  dan menggunakan  alat  pengukur  yang  sama.  Sebuah  alat  pengukur  dikatakan  andal  jika menghasilkan  hasil  yang  sama  meskipun  diukur  berkali-kali.  Metode  yang  digunakan untuk  mengukur  keandalan  kuesioner  dalam  penelitian  ini  adalah  metode Cronbach's Alpha.

## 3.1.1. Uji Validitas
Uji  validitas  setiap  item  kuesioner  dilakukan  dalam  program  SPSS  menggunakan teknik  korelasi Pearson  Product-Moment yang  membandingkan  antara  skor  setiap  item kuesioner  dengan  skor  total  (jumlah  dari  setiap  skor  kuesioner).  Instrumen  dikatakan valid  jika  nilai  korelasi  (skor  korelasi  Pearson)  positif  dan  lebih  besar  dari  nilai  tabel  r sesuai dengan degree of freedom (df). Dapat disimpulkan dari tabel 3, bahwa semua item kuesioner valid karena semuanya memiliki nilai yang lebih besar dari tabel r berdasarkan nilai df sebesar 79 (r tabel = 0,2185; sig. 2-tailed = 0,05).
Tabel 3. Hasil Uji Validitas Item Skor Scale Item Skor Scale UE1 0.782 Attractiveness UE14 0.863 Attractiveness UE2 0.721 Perspicuity UE15 0.703 Novelty UE3 0.702 Novelty UE16 0.824 Attractiveness UE4 0.665 Perspicuity UE17 0.253 Dependability UE5 0.646 Stimulation UE18 0.818 Stimulation UE6 0.804 Stimulation UE19 0.812 Dependability UE7 0.819 Stimulation UE20 0.791 Efficiency UE8 0.510 Dependability UE21 0.807 Perspicuity UE9 0.541 Efficiency UE22 0.767 Efficiency UE10 0.757 Novelty UE23 0.794 Efficiency UE11 0.715 Dependability UE24 0.760 Attractiveness UE12 0.762 Attractiveness UE25 0.744 Attractiveness UE13 0.702 Perspicuity UE26 0.843 Novelty 3.1.2. Uji Keandalan ( Reability )
Sebuah  kuesioner  dikatakan  dapat  diandalkan  jika  jawaban-jawaban  pada  kuesioner tersebut konsisten atau stabil dari waktu ke waktu. Kuesioner dikatakan dapat diandalkan jika  nilai Cronbach  Alpha lebih  besar  dari  0,7.  Hasil  perhitungan  SPSS  pada  tabel  4 menunjukkan  nilai Cronbach's  Alpha sebesar  0,759  sehingga  data  penelitian  dinyatakan dapat diandalkan.
Tabel 4. Hasil Uji Keandalan N Jumlah  items Cronbach’s Alpha 81 27 0.759

## 3.2. Hasil Skor UEQ
UEQ  (User  Experience  Questionnaire)  memiliki  6  skala  yang  akan  dianalisis  lebih lanjut. Berdasarkan analisis rata-rata dari semua item pada setiap skala, diketahui bahwa skala  kebaruan  (novelty)  dan  skala  ketergantungan  (dependability)  mendapatkan  skor terendah.  Visualisasi  grafis  dari  skor  6  skala  tersebut  dapat  dilihat  pada  Gambar  3  di bawah ini.
Gambar 3. Hasil Perbandingan Skala
Untuk  mengetahui  bagaimana  pengaruh  kedua  skala  pengalaman  terhadap  pengguna, selanjutnya dilakukan analisis terhadap skor rata-rata dari masing-masing item kuesioner yang  terkait.  Seluruh  item  kuesioner  yang  berhubungan  dengan  kebaruan  ( novelty )  dan skala ketergantungan ( dependability) dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Perbandingan Skala skor terendah Skala Item Skor rata-rata Kebaruan (novelty) UE3 UE10 UE15 UE26 4.21 4.83 4.74 4.70 Ketergantungan (dependability) UE8 UE11 UE17 UE19 4.39 5.27 4.23 4.41
Skala  kebaruan  ( novelty )  dan  skala  ketergantungan  ( dependability )  masing-masing memiliki 4 item kuesioner terkait. UE3 adalah item dengan skor rata-rata terendah pada skala  kebaruan,  sedangkan  UE17  adalah  item  dengan  skor  rata-rata  terendah  pada  skala ketergantungan.  Untuk  analisis  lebih  lanjut,  berikut  adalah  penjelasan  mengenai  kedua item tersebut.
a. Berdasarkan UE3 yang terdiri dari 'Monoton' (kiri) dan 'Kreatif' (kanan), terdapat sebanyak 56% responden yang memberikan skor 4 atau lebih rendah.
b. Berdasarkan  UE17  yang  terdiri  dari  'Tidak  aman'  (kiri)  dan  'Aman'  (kanan), terdapat sebanyak 71% responden yang memberikan skor 4 atau lebih rendah.
UEQ menggunakan skala yang berkisar dari 1 hingga 7. Semakin kecil skala, skor akan menunjukkan  item  di  sebelah  kiri  yang  negatif  (menunjukkan  kekurangan).  Di  sisi lain, semakin  tinggi  skor  (semakin  mendekati  7),  hasil  akan  menunjukkan  item  di  sebelah kanan yang berarti pengalaman pengguna yang baik.
Dalam  aspek  kebaruan,  belum  melakukan  banyak  pembaruan,  baik  dalam  hal  fitur maupun  tampilan.  Berdasarkan  wawancara  yang  dilakukan  dengan responden, diketahui bahwa  pengguna  merasa  bahwa  Platform  Otomasi  Proses  berbasis Low  Code yang dikembangkan  memiliki  tampilan  yang  kurang  menarik.  Saat  ini,  banyak  platform menarik  dan  interaktif  yang  muncul  bagi  pengguna.  Platform-platform  yang  tidak diperbarui sesuai permintaan cenderung kurang menarik bagi pengguna.
Selanjutnya, ditemukan masalah keamanan dalam aspek ketergantungan yang masih dirasakan  oleh  pengguna  (sebagaimana  dibuktikan  oleh  71%  pengguna  yang  lebih cenderung  memberi  penilaian  sistem  sebagai  'tidak  aman').  Item  ini  terkait  dengan ancaman  keamanan  data  yang  melibatkan  akses  dan  manipulasi  data  sensitif.  Jika  tidak ada  langkah-langkah  keamanan  yang  memadai,  data  tersebut  dapat  menjadi  rentan terhadap akses yang tidak sah atau penyalahgunaan. Platform yang dikembangkan sudah menyediakan  kontrol  akses  melalui  fitur  login,  namun  hal  tersebut  dirasa  belum  cukup, karena  platform  otomasi  yang  dikembangkan  sering  menggunakan  akun  dan  kata  sandi untuk mengakses sistem yang terintegrasi. Jika kredensial ini tidak diatur atau diamankan dengan baik, maka dapat muncul risiko pencurian atau penggunaan yang tidak sah.

## IV. K ESIMPULAN
Dengan  menerapkan  teknik  CATWOE  untuk  menganalisis  Platform  Otomasi  Proses berbasis Low  Code ,  diharapkan  terbentuk  sebuah  'transformasi'  (T)  yang  terkait  dengan Peningkatan  efisiensi,  produktivitas,  dan  akurasi  dalam  proses  bisnis.  Dengan menerapkan  versi  panjang  dari  User  Experience  Questionnaire  (UEQ),  yang  terdiri  dari
26 item, penelitian ini menyimpulkan bahwa Platform Otomasi Proses berbasis Low Code memiliki skor terendah pada aspek pengalaman pengguna kebaruan (rata-rata = 4.55) dan ketergantungan  (rata-rata  =  4.58).  Berdasarkan  item  UE3  dari  aspek  kebaruan,  dapat disimpulkan bahwa Platform Otomasi Proses berbasis Low Code ini kurang inovatif dan kreatif,  serta  tidak  menarik  minat  pengguna.  Untuk  mengoptimalkan  Platform  Otomasi Proses  berbasis Low  Code yang  dikembangkan,  perbaikan  dapat  dilakukan  dalam  hal kreativitas dalam menyajikan fitur-fitur dan pengalaman pengguna. Selain itu, pengguna merasa tidak memiliki kontrol atas interaksi berdasarkan item UE17.

## U CAPAN T ERIMAKASIH
Tim  peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Badan  Riset  dan  Inovasi  Nasional (BRIN),  Lembaga  Pengelola  Dana  Pendidikan  (LPDP),  Lembaga  Penelitian  dan Pengabdian  Kepada  Masyarakat  Institut  Teknologi  Bandung  (LPPM-ITB)  dan  Pusat Inovasi  Kota  dan  Komunitas  Cerdas  (PIKKC)  yang  telah  memberikan  dukungan  dan membantu terlaksananya penelitian ini

## D AFTAR P USTAKA
[1] J.  W.  P.  Ng,  N.  Azarmi,  M.  Leida,  F.  Saffre,  A.  Afzal,  and  P.  D.  Yoo,  “The intelligent  campus  (iCampus):  End-to-end  learning  lifecycle  of  a  knowledge ecosystem,” Proc.  -  2010  6th  Int.  Conf.  Intell.  Environ.  IE  2010 ,  pp.  332–337, 2010, doi: 10.1109/IE.2010.68.
[2] S. H. Supangkat, F. Hidayat, I. A. Dahlan, and F. Hamami, “The implementation of traffic analytics using deep learning and big data technology with garuda smart city framework,” in 2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics, GCCE 2019 , 2019, doi: 10.1109/GCCE46687.2019.9015300.
[3] R. Breton and E. Bosse, “The Cognitive Costs and Benefits of Automation,” Proc. Hum. Factors Ergon. Soc. 46th Annu. Meet. , no. October 2002, pp. 7–9, 2002.
[4] S.  Z.  Jovanović,  J.  S.  Đurić,  and  T.  V  Šibalija,  “Robotic  Process  Automation: Overview and Opportunities,” Int. J. ’ ’Advanced Qual. , vol. 46, no. May, 2019.
[5] M. Romao, J. Costa, and C. J. Costa, “Robotic process automation: A case study in the banking industry,” Iber. Conf. Inf. Syst. Technol. Cist. , vol. 2019-June, no. June, pp. 19–22, 2019, doi: 10.23919/CISTI.2019.8760733.
[6] W.  van  der  Aalst, Robotic  Process  Automation  Management,  Technology, Applications . De Gruyter, 2021.
[7] L. V. Herm, C. Janiesch, A. Helm, F. Imgrund, A. Hofmann, and A. Winkelmann, A  framework  for  implementing  robotic  process  automation  projects ,  no. 0123456789. Springer Berlin Heidelberg, 2022.
[8] A. Sobczak and L. Ziora, “The Use of Robotic Process Automation (RPA) as an Element  of  Smart  City  Implementation:  A  Case  Study  of  Electricity  Billing Document  Management  at  Bydgoszcz  City  Hall,” Energies ,  vol.  14,  no.  16,  p. 5191, 2021, doi: 10.3390/en14165191.
[9] D.  Pinho,  A.  Aguiar,  and  V.  Amaral,  “What  about  the  usability  in  low-code platforms?  A  systematic  literature  review,” J.  Comput.  Lang. ,  vol.  74,  no. November 2022, p. 101185, 2023, doi: 10.1016/j.cola.2022.101185.
[10] M.  Dalibor et  al. ,  “Generating  customized  low-code  development  platforms  for digital twins,” J.  Comput.  Lang. ,  vol.  70,  no.  November  2021,  p.  101117,  2022, doi: 10.1016/j.cola.2022.101117.
[11] L.  Sigerson  and  C.  Cheng,  “Scales  for  measuring  user  engagement  with  social network  sites:  A  systematic  review  of  psychometric  properties,” Computers  in Human Behavior . 2018, doi: 10.1016/j.chb.2018.01.023.
[12] R.  Armstrong  and  G.  Jiménez,  “Micro-Skills  for  Learning  Soft  Systems Methodology?  Challenges  and  Opportunities  in  an  Undergraduate  Dissertation
Project,” Syst. Pract. Action Res. , 2022, doi: 10.1007/s11213-022-09595-y.
[13] M.  Schrepp,  A.  Hinderks,  and  J.  Thomaschewski,  “Design  and  Evaluation  of  a Short  Version  of  the  User  Experience  Questionnaire  (UEQ-S),” Int.  J.  Interact. Multimed. Artif. Intell. , 2017, doi: 10.9781/ijimai.2017.09.001.