## Implementasi Rasio Kontras Warna pada Aplikasi Uji Buta Warna 100-Hue Farnsworth-Munsell Berbasis Android
Implementation of Color Contrast Ratio on Android-based Farnsworth-Munsell 100- Hue Color Blindness Test Application
Fredicia 1 , Ferdian Leonarta 2 1,2 Program Studi Informatika, Universitas Kristen Krida Wacana E-mail: 1 fredi.cia@ukrida.ac.id, 2 ferdian.2014tin004@civitas.ukrida.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  menginvestigasi  ketidakmampuan  individu  dalam  mendeteksi  suatu  warna  yang sering tidak disadari oleh penderita buta warna. Meskipun penderita masih dapat membedakan benda  berdasarkan  ukuran,  bentuk,  dan  kecerahannya,  kondisi  buta  warna  tidak  mengancam jiwa secara medis. Salah satu metode yang digunakan untuk menguji buta warna adalah metode Farnsworth Munsell, yang dikembangkan oleh Dean Farnsworth dan Albert H. Munsell dengan cara  menyusun chip warna  sebanyak  85  buah  pada  4  buah pallete sesuai  urutannya.  Dengan memanfaatkan  panduan  desain  antarmuka  untuk  pengguna  yang  kemungkinan  merupakan penderita  buta  warna,  antarmuka  pengguna  (UI)  aplikasi  Android  dengan  rasio  kontras  warna foreground dan background yang  digunakan  adalah  sebesar  8.1.  Keterlibatan  38  responden, termasuk  3  orang  penderita  buta  warna  menunjukkan  aplikasi  uji  buta  warna  dengan  UI  yang didukung warna kontras dapat mendeteksi kondisi buta warna dengan baik pada penderita yang diuji.  Dari  responden  juga,  penelitian  ini  mendapatkan  umpan  balik  yang  positif  dari kenyamanan  untuk  dilihat,  kemudahan  untuk  menggunakan  dan  mengoperasikan,  instruksi dalam aplikasi mudah dimengerti.
Kata  kunci:  100  Hue  Farnsworth-Munsell,  Android,  Aplikasi  Uji  Buta  Warna,  Buta  Warna, Desain Antarmuka

## Abstract
This  research  investigates  individuals'  inability  to  detect  certain  colors,  which  is  often unnoticed by color-blind patients. Although color-blind individuals can still differentiate objects based on their size, shape, and brightness, the condition does not pose a medical threat to their lives.  One  of  the  methods  used  to  test  color  blindness  is  the  Farnsworth-Munsell  method, developed by Dean Farnsworth and Albert H. Munsell, which involves arranging 85 color chips in four palettes according to their sequence. By utilizing user interface (UI) design guidelines for individuals who may be color-blind, the Android application's UI employs a color contrast ratio  of  8.1  for  the  foreground  and  background  colors.  Involving  38  respondents,  including  3 color-blind  individuals,  the  color  blindness  test  application  with  a  contrast-supported  UI proved  to  effectively  detect  color  blindness  in  the  tested  individuals.  The  respondents  also provided positive feedback on the comfortability of viewing the app, ease of use and operation, as well as the comprehensibility of the instructions within the application.
Keywords:  100  Hue  Farnsworth-Munsell,  Android,  Color  Blindness  Test  Application,  Color Vision Deficiency, UI Design

## 1. PENDAHULUAN
Ketidakmampuan dalam melihat suatu warna sering tidak disadari oleh penderita karena masih  bisa membedakan  benda  dari  ukuran,  bentuk  dan  kecerahannya  serta secara  medis  buta
warna  tidak  mengancam  jiwa.  Faktor  genetik,  penyakit  mata  ataupun  cedera  mata  merupakan penyebab  seseorang  mengalami  buta  warna.  Gejala  yang  dialami  setiap  penderita  berbeda dimana  terdapat  penderita  buta  warna  hanya  dapat  melihat  gradasi  warna  tertentu. Ketidakmampuan  ini  akan  menyebabkan  dalam  melakukan  aktivitas  sehari-hari,  seperti  tidak bisa  membedakan  lampu  lalu  lintas,  pekerjaan  yang  membutuhkan  kemampuan  untuk  melihat warna  untuk  menyusun  urutan  warna  tertentu.  Buta  warna  dapat  diagnosa  dengan  baik  jika dilakukan diagnosa dengan metode uji buta warna.
Studi  Literatur  terkait  penelitian  metode  uji  buta  warna  yang  sering  digunakan  dalam metode  Ishihara  dibandingkan  metode  100  Hue  Farnsworth-Munsell.  Metode  Ishihara  sering digunakan  karena  proses  uji  buta  warna  cepat  dan  hanya  menentukan  jenis  buta  warna  yang dialami, yaitu buta warna total, buta warna parsial dan mata normal [1]. Sedangkan metode 100 Hue  Farnsworth-Munsell  memiliki  keunggulan  dalam  menguji  buta  warna  dengan  hasil  lebih detil dengan informasi kelemahan penderita buta warna berada pada area warna tertentu [2][3].
Metode 100 Hue Farnworth-Munsell dikembangkan oleh Dean Farnworth dan Albert H. Munsell  dimana  setiap  warna  yang  disusun  dalam  4  buah  pallete  berisi  gradasi  warna  yang memanfaatkan nilai hue (nilai warna dominan), value (nilai kecerahan warna) dan chroma (nilai intensitas  warna).  Ketidakmampuan  pasien  dalam  melihat  warna  tertentu  dinilai  dari  jumlah error dalam mengurutkan warna pada palette dan warna yang memiliki nilai error. Metode 100- Hue  Farnsworth  Munsell  merupakan  tes psychotechnical yang  menentukan  kemampuan seseorang  untuk  membedakan  gradasi  dari  sebuah  pigmen  warna.  Tes  ini  terdiri  dari  85  chip warna  yang  didesain  untuk  menentukan  rata-rata  perbedaan  gradasi  warna  yang  dapat  dilihat oleh  orang  dengan  penglihatan  normal.  85  chip  tersebut  disusun  dalam  empat  buah  palette seperti pada gambar 1. Penderita buta warna akan melakukan kesalahan dalam menyusun chip tersebut.  Semakin  banyak  kesalahan  dalam  penyusunan  chip,  semakin  parah  buta  warna  yang diderita oleh orang yang melakukan tes ini [4].
Gambar 1. Peralatan tes 100-Hue Farnsworth-Munsell
Walaupun  terdapat  metode  uji  buta  warna,  jumlah  penderita  buta  warna  di  Indonesia tidak  diketahui  secara  pasti.  Sebagai  perbandingan,  perkiraan  penderita  buta  warna  pria  di seluruh  dunia  sebesar  8%  dengan  jumlah  penderita  buta  warna  wanita  sebesar  0.4%  [5]. Ketidaktahuan  setiap  penderita  buta  warna  menderita  buta  warna  dengan  menggunakan teknologi informasi akan membantu metode uji buta warna dapat digunakan, terutama media tes yang  digunakan  sebelumnya  masih  menggunakan media  cetak.  Salah  satu  teknologi informasi yang  saat  ini  banyak  digunakan  adalah  perangkat  ponsel  pintar  dengan  perkiraan  pengguna ponsel pintar di Indonesia sebanyak 192,15 juta orang [4].
Sebelum  dilakukan  penelitian  ini,  perlu  menggali  lebih  banyak  informasi  penelitian yang  terkait  yang  dapat  membantu  tahapan  penelitian  ini  dan  bisa  memperlihatkan  perbedaan yang  akan  dilakukan.  Banyak  penelitian  metode  uji  buta  warna  yang  dilakukan  untuk mengetahui  seberapa  efektif  implementasi  teknologi  informasi  bersama  metode  tersebut.  Pada tahun  2020,  [2]  menerapkan  teknologi  informasi  yaitu  ponsel  pintar  berbasis  Android  sebagai media  tes  buta  warna dengan metode  Farnsworth  Munsell yang  membantu  proses  perhitungan skor  error  dengan  mudah.  Temuan  lain  yang  ditemukan  oleh  Ardi  dan  Muntahanah  adalah
tampilan  UI  yang  digunakan masih sederhana dan  belum memenuhi kategori  User  Experience yang baik.
Studi pengembangan model penggunaan warna yang cocok untuk penderita buta warna yang  dilakukan  [6][7]  mendapatkan  bahwa  pengguna  aplikasi  yang  merupakan  penderita  buta warna  perlu  desain  aplikasi  yang  menerapkan  warna  yang  kontras.  Sistem  operasi  yang digunakan  pada  perangkat  seperti  ponsel  pintar  dan  komputer  sudah  disematkan  fungsi pendukung untuk penderita buta warna, salah satunya sistem operasi Android yang dibuat oleh Google.  Akan  tetapi,  permasalahan  setiap  antar  muka  pada  aplikasi  ponsel  pintar  masih ditemukan  pada  saat  digunakan  oleh  penderita  buta  warna  [8]  yaitu  kesulitan  menggunakan aplikasi ponsel pintar.
[9]  juga melakukan  penelitian untuk  mengembangkan  aplikasi  tes  buta  warna  berbasis web  pada  tahun  2019.  Tingkat  akurasi  sebesar  96.8%  didapatkan  dengan  menerapkan  metode Ishihara untuk penderita buta warna total dan metode Farnsworth Munsell D-15 untuk penderita buta  warna  parsial.  Penelitian  Rico  Estrada  et  al.  juga  mendapatkan  temuan  agar  aplikasi  uji buta  warna  yang  dikembangkan  bisa  digunakan  dalam  teknologi  ponsel  pintar  dan menggunakan chip warna yang lebih banyak.
Dalam  penelitian  [5],  penerapan  teknologi  pengolahan  citra  mampu  membantu penggunaan  aplikasi  pada  penderita  buta  warna  sebesar  95.1%.  Di  tahun  2022,  [10] mendapatkan  temuan  penerapan  uji  buta  warna  menggunakan  teknologi  bisa  membuat fleksibilitas   dalam penggunaan alat uji buta warna tetapi memerlukan koneksi internet karena menggunakan Google Form sebagai media penyampaian uji buta warna. Temuan ini sebenarnya sudah  didukung  dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [11][12]  menyimpulkan  bahwa pentingnya  instrumen  pengujian  buta  warna  otomatis  dibandingkan  menggunakan  instrumen konvensional yang bisa rusak atau hilang.
Dari latar belakang dan penelitian terkait yang pernah dilakukan,  terdapat temuan dari penelitian untuk aplikasi uji buta warna yang ada yaitu:
1. Adanya metode uji buta warna, 100 Hue Farnsworth Munsell memiliki chip warna sebanyak  85  buah  dibandingkan  metode  Farnsworth  D-15  yang  bisa  menentukan lebih detil buta warna yang diderita.
2. Penggunaan  warna  kontras  dalam  tampilan  antarmuka  dapat  membantu  pengguna aplikasi yang kemungkinan merupakan penderita buta warna.
3. Perangkat  teknologi  informasi,  yaitu  ponsel  pintar  bisa  digunakan  sebagai  media untuk  uji  buta  warna  sangat  membantu  dibandingkan  menggunakan  instrumen  uji buta warna dalam bentuk fisik yang bisa rusak atau hilang.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian tentang penerapan teknologi informasi dalam mendeteksi buta warna dimulai dalam tahapan-tahapan yang terlihat pada gambar. 2.
Studi Literatur Analiasa Kebutuhan Desain Sistem Pengembangan Sistem Implementasi Evaluasi dan Uji Coba

## Gambar 2. Tahapan Penelitian
Penelitian tentang penerapan teknologi informasi dalam mendeteksi buta warna dengan menggunakan  metode  Farnworth  Munsell  memerlukan  studi  literatur  agar  mengetahui bagaimana  cara  kerja  metode  Farnworth  Munsell  dan  bisa  mengetahui  bagaimana  mendesain aplikasi  uji  buta  warna  dan  menerapkan  desain  berdasarkan  kebutuhan  pengguna.  Metode Farnworth Munsell menggunakan palette warna dengan chip warna sebanyak 85 buah. Desain palette dengan 85 buah chip warna terlihat pada gambar 3..

## Gambar 3. Gambaran Susunan Chip Warna pada Palette
Setiap baris akan disusun chip warna secara acak kecuali chip warna yang terletak pada posisi  paling  kiri  dan  paling  kanan.  Pengguna  aplikasi  akan  mengurutkan  setiap chip warna yang  diberikan  setiap  baris  berdasarkan chip warna  paling  kiri  dan  paling  kanan.  Setiap chip memiliki  nomor  warna  yang  akan  digunakan  untuk  menghitung  nilai error dalam  pengurutan warna  yang  dilakukan  oleh  pengguna  aplikasi.  Cara menghitung  nilai error dapat  dilihat  pada persamaan (1).
𝐶𝐸 𝑗 = |𝐶 𝑗 − 𝐶 𝑗−1 | + |𝐶 𝑗 − 𝐶 𝑗+1 | − 2 (1)
dengan CE j merupakan nilai error posisi chip warna ke-j dan C j merupakan nilai nomor warna chip pada  posisi  ke-j.[2]  Kemudian  setelah  mendapatkan  nilai error setiap  posisi  warna  pada pallete , maka akan dijumlah dengan persamaan (2).
𝑇𝐸𝑆 =   ∑ ((∑ 𝐶𝐸 𝑗 𝑛 𝑗=1 )) 4 𝑖=1 (2)
dengan i merupakan posisi chip warna pada pallete (i = 1 merupakan pallete baris pertama dst.) dan n merupakan jumlah pallete pada baris tersebut.
Hasil  penyusunan  warna  dan  nilai  error  yang  dihasilkan  akan  digambarkan  dalam bentuk grafik yang memiliki 85 chip warna  Hasil detil tes berupa bagian warna apa saja yang mengalami error dan jenis Color Vision Deficiency (CVD) yang diderita oleh pengguna aplikasi akan  ditentukan  menggunakan  grafik  yang  berisi  85  persegi  warna  beserta  jumlah  error  dari masing-masing  warna.  Dari  grafik  tersebut  dapat  dilihat  dan  ditentukan  seberapa  parah  buta warna  yang  diderita  oleh  pengguna  aplikasi  dan  jenis  CVD  apa  yang  diderita  oleh  pengguna aplikasi.
Dalam penelitian Deans Farnsworth (1943)[13], jenis CVD yang diderita oleh penderita warna dapat dilihat dari kesalahan pengurutan chip warna sebagai berikut:
1. Protan sering  terjadi  pada  kesalahan  pengurutan chip warna  ke-62  s/d  70  dan chip warna ke-16 s/d 22.
2. Deutran sering  terjadi  pada  kesalahan  pengurutan chip warna  ke-56  s/d  61  dan chip warna ke-14 s/d 18.
3. Tritan sering terjadi pada kesalahan pengurutan chip warna ke-46 s/d 52 dan chip warna ke-84 s/d 4.
Normal Protan Deutan Tritan Gambar 4. Gambaran Grafik Hasil Pengujian CVD
Tahapan  dalam  menentukan  tipe  CVD  yang  diderita  oleh  pengguna  aplikasi  dapat dilihat  pada flowchart di  gambar  5.  Adapun  tahapan-tahapan  aplikasi  mengenali  tipe  CVD adalah sebagai berikut :
1. Aplikasi akan menghitung jumlah error pada setiap blok warna dan jumlah TES dari tes dengan menggunakan rumus (1) dan (2)
2. Setelah  aplikasi  menghitung  jumlah  error  pada  setiap  blok  warna,  komputer  akan mencari  area-area  dengan  error  terbanyak.  aplikasi  akan  menentukan  terlebih  dahulu jumlah  error  rata-rata  sebagai  batas  penentu  minimum  jumlah  error  yang  dapat dimasukkan dalam area tersebut.
3. Pencarian  area-area  dengan  error  terbesar  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma Hill  Climbing  yang  dimodifikasi  untuk  melakukan  iterasi  dari  titik  puncak  yang kemudian  turun  ke  bawah.  Hal  ini  dilakukan  agar  area  dengan  jumlah  error  dibawah rata-rata tidak dimasukkan ke dalam area tersebut. Aplikasi akan mencari titik tertinggi dari grafik hasil test dimana titik tertinggi tersebut tidak boleh kurang dari selisih rata- rata  yang  sudah  dihitung  sebelumnya.  Setelah  aplikasi  menemukan  titik  puncak, aplikasi  akan  melakukan  pergerakan  turun  dari  titik  puncak  untuk  mendapatkan  area dengan error terbanyak melalui titik puncak tersebut. Apabila aplikasi sudah tidak dapat melakukan  pergerakan  turun,  maka  komputer  akan  kembali  ke  titik  puncak  dan melakukan  pergerakan  turun  lagi  dari  arah  yang  berlawanan  dari  arah  sebelumnya. Setelah  area  “gunung”  ditemukan  oleh  aplikasi  dari  titik  puncak  tersebut,  “gunung” tersebut  akan  dimasukkan  ke  dalam  array  data  yang  mengandung  area-area  dengan selisih terbesar dan “gunung” tersebut juga akan dikeluarkan dari pencarian area pada iterasi  berikutnya.  Aplikasi  akan  mengulangi  semua  tahap  ini  sampai  tidak  dapat ditemukan lagi area dengan selisih tertinggi.
4. Setelah area-area tersebut ditemukan, maka aplikasi akan menentukan tipe CVD dengan menjumlahkan jumlah error pada setiap blok warna dalam area tersebut ke dalam setiap area  warna  dalam  main  area  of  confusion  pada  gambar  3.6  diatas.  Main  area  of confusion  dengan  jumlah  error  paling  dominan  akan  menjadi  tipe  CVD  yang  diderita oleh  pengguna  aplikasi.  Apabila  skor  yang  didapatkan  oleh  pengguna  berjumlah dibawah 100 maka tipe CVD nya adalah “None”.
Sedangkan untuk tingkat keparahan buta warna yang dialami pasien, Deans Farnsworth mengelompokkan  kedalam  3  klasifikasi  tingkat  keparahan  buta  warna  berdasarkan  nilai Total Error Score (TES), yaitu:
1. Good Color Discrimination , dengan nilai TES dibawah dari 16 poin.
2. Average Color Discrimination , dengan nilai TES diantara 17- 100 poin.
3. Bad Color Discrimination , dengan nilai TES diatas dari 100 poin.
Start Palette Tes Perhitungan jumlah error dan TES Perhitungan jumlah error rata-rata Data error per blok warna dan Error rata-rata Pencarian titik puncak pada data error Titik Puncak > Error rata-rata Geser satu titik dari titik puncak ke kiri Titik sekarang < Titik sebelumnya Geser satu titik dari titik puncak ke kanan Titik sekarang < Titik sebelumnya Index akhir =
titik puncak
Index awal = titik puncak Index awal = titik sekarang Index akhir = titik sekarang Masukkan index awal s/d index akhir ke daftar area error
Hapus index awal s/d akhir dari data pencarian titik puncak Area error terbanyak Cek area error dengan data main area of confusion Output CVD Protan Output CVD Deutan Output CVD Tritan Output Undefined End True True True False False False None Tritan Deutan
Protan
Gambar 5. Alur Penentuan Tipe CVD

## 2.2 Perancangan Aplikasi
Rancangan aplikasi uji buta warna yang akan menerapkan 100 Hue Farnsworth Munsell dimulai melakukan aktivitas pengguna yang dapat dilihat pada activity diagram di gambar 6.
100-Hue Color Vision Deficiency Test
User
P h as e Melakukan tes Melihat instruksi Kembali ke halaman awal Menyusun palette warna Kalkulasi hasil tes Tampilkan hasil tes beserta tipe CVD yang diderita Lihat grafik hasil tes kembali ke halaman awal Mengisi Form Data Pribadi
Gambar 6. Activity Diagram Aplikasi
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Aytac  (2017)[6],  kontras  warna  di  antarmuka aplikasi akan sangat membantu penderita buta warna dalam menelusuri aplikasi. Pada penelitian yang  dilakukan  oleh  Eler  et  al.[14](2018),  minimal  nilai  rasio  kontras  warna  foreground  dan background adalah 3(tiga). Berikut tampilan desain antarmuka aplikasi yang digunakan sebagai media pengujian buta warna dapat dilihat pada gambar 7, gambar 8 dan gambar 9.
Gambar 7. Desain Antarmuka Halaman Utama Aplikasi Uji Buta Warna
Gambar 8. Desain Antarmuka Halaman Uji Buta Warna Aplikasi Uji Buta Warna
Gambar 9. Desain Antarmuka Halaman Hasil Uji Buta Warna Aplikasi Uji Buta Warna

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  rancangan aplikasi  uji buta  warna  yang  telah dibuat sebelumnya,  aplikasi uji buta warna yang dihasilkan adalah sebagai berikut:
a. Antarmuka Aplikasi Uji Buta Warna
Untuk  membantu  penggunaan  aplikasi  uji  buta  warna,  terutama  pengguna  adalah penderita buta warna, aplikasi didesain antarmuka aplikasi menggunakan warna biru (#2E3192) dan  putih  (#FFFFFF)  agar  dapat  membantu  pengguna  dengan  memanfaatkan  kontras  warna yang bisa dilihat pada gambar 8.
Gambar 10. Antarmuka Halaman Utama Aplikasi Uji Buta Warna
Gambar 11. Antarmuka Halaman Uji Buta Warna

## Gambar 12. Antarmuka Halaman Hasil Uji Buta Warna
Untuk  mengetahui  rasio  kontras  terhadap  warna  yang  digunakan  pada  aplikasi,  penelitian  ini memanfaatkan aplikasi pengecekan rasio kontras berbasis web , Contrast Checker [15].  Aplikasi ini merupakan aplikasi pengecekan rasio kontras terhadap desain web yang mengikuti panduan WCAG  (Web  Content  Accessibility  Guidelines)[16].  Beberapa  penelitian  tentang  aksesibilitas aplikasi  ponsel  pintar  menggunakan  panduan  WCAG,  yaitu  Ballantyne  [17],  Vargas  [18]  dan [19]. Hasil pengecekan rasio kontras warna yang digunakan pada aplikasi uji buta warna sebesar 8.59.  Jika  mengacu  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Eler  et  al.  [14]  dimana  nilai  rasio kontras  warna  sebesar  3,  maka  warna  yang  digunakan  sudah  memenuhi  aturan  penggunaan warna yang diperlukan dalam membantu penderita buta warna menggunakan aplikasi.
Pada  tabel  1  menampilkan  hasil  pengujian  antarmuka  untuk  ukuran  dan  resolusi  layar ponsel pintar tertentu. Untuk ukuran layar 5 s/d 5.5 inch, tampilan antarmuka pada layar sesuai dengan pada saat melakukan perancangan antarmuka aplikasi. Sedangkan untuk ukuran 6 inch, tampilan  antarmuka  untuk  halaman  uji  buta  warna, chip warna pada pallete terlihat  tidak proposional  dengan  ukuran  layar  yang  disebabkan  pada  saat  ponsel  pintar  melakukan scaling pada objek yang ditampilkan tidak melakukan scaling pada objek chip warna.
Tabel 1 Hasil Pengujian Antarmuka dengan Ukuran dan Resolusi Layar
Ukuran Layar Hasil Pengujian Antarmuka 5.0 inch (1280 x 760 pixels )
Tampilan antarmuka pada layar tetap terlihat rapi dan konsisten. 5.5 inch (1280 x 760 pixels ) 5.5 inch (1920 x 1080 pixels ) 6.0 inch (2220 x 1080 pixels ) Tampilan antarmuka pada layar ini terlihat rapi namun pada bagian tes chip warna terlihat kecil dikarenakan lebar layar terlalu kecil dibandingkan dengan panjang layar sehingga objek palette pada bagian tes tidak dapat mel\akukan scaling dengan baik.
b. Cara Perhitungan Aplikasi Uji Buta Warna
Pada  halaman  uji  buta  warna,  aplikasi  dibuat  dengan  memiliki  empat  buah pallete seperti  pada  gambar  8. Palette warna  baris  pertama  akan  disusun  22 chip warna,  sedangkan baris kedua s/d keempat memilik 21 chip warna. Setiap chip warna memiliki penomoran yang merupakan posisi chip warna sebenarnya. Sebagai contoh, susunan chip warna yang dilakukan oleh pengguna aplikasi uji buta warna terdapat pada gambar 9 dengan nilai penomoran sebagai berikut:
Gambar 9. Screenshot Susunan Chip Warna Pengguna Aplikasi Uji Buta Warna
Perthitungan error setiap chip warna  dilakukan  menggunakan  rumus  (1),  sedangkan untuk menghitung total error score dari hasil pengurutan warna yang dilakukan oleh pengguna menggunakan  rumus  (2).  Sebagai  contoh,  perhitungan error dari  5  buah chip warna  hasil  uji pada pallete pertama ditunjukkan pada tabel 2.

## Tabel 2 Perhitungan Error dari 5 buah Chip Warna Pallete Baris Pertama
Chip Ke Ref Tes Cara Menghitung 1 85 85 |85 - 84| + |0 – 6| - 2 = 5 2 1 6 |6 - 0| + |6 - 18| - 2 = 16 3 2 18 |18 - 6| + |18 - 4| - 2 = 24 4 3 4 |4 - 18| + |4 - 17| - 2 = 25 5 4 17 |17 - 4| + |17 - 9| - 2 = 19

## c. Akurasi Uji Buta Warna
Setelah aplikasi uji buta warna selesai dikembangkan, dilakukan pengujian akurasi dari aplikasi  dalam  mendeteksi  buta  warna  yang  diderita  dengan  jumlah  responden  sebanyak  38 orang  diantaranya  terdapat  3  orang  penderita  buta  warna.  Sebelum  melakukan  pengujian, responden  mengisi  data  lewat  formulir  untuk  mendapatkan  informasi  apakah  merupakan penderita  buta  warna  atau  tidak.  Data  yang  didapatkan  akan  dibandingkan  dengan  pengujian aplikasi  uji  buta  warna  yang  dikembangkan  dapat  dilihat  pada  tabel    III.  Responden  yang menjawab bukan penderita buta warna memiliki nilai yang sama untuk tingkat keparahan CVD “Good  Color  Disrimination”  dan  “Average  Color  Discrimination”.  Dari  pengujian  tersebut, didapatkan aplikasi uji buta warna dapat mendiagnosa penderita buta warna dengan baik.

## Tabel 3 Perbandingan Hasil Pengujian Aplikasi Uji Buta Warna
Tingkat Keparahan CVD Sistem Komputer Formulir Good Color Discrimination 5 35 Average Color Discrimination 30 0 Bad Color Discrimination 3 3

## d. Pengujian Usability Aplikasi
Untuk mengetahui kinerja aplikasi uji buta warna, setiap respoden memberikan umpan balik dengan menjawab pertanyaan sebagai berikut:
1. Apakah tampilan aplikasi nyaman untuk dilihat?

## Gambar 13. Hasil Responden Kenyamanan untuk Dilihat
Kebanyakan responden menyatakan setuju bahwa tampilan dari aplikasi nyaman untuk dilihat sebesar 71.1% dapat dilihat pada gambar 13.
2. Apakah menu aplikasi mudah untuk digunakan?
Gambar 14. Hasil Responden Kemudahan untuk Digunakan
Gambar 14 menunjukkan responden yang setuju bahwa menu dari aplikasi mudah untuk digunakan dengan jumlah yang memilih “setuju” dan “sangat setuju” sebesar 84.2%.
3. Apakah instruksi dalam aplikasi mudah untuk dimengerti?
Gambar 15. Hasil Responden Kemudahan untuk Dimengerti
Responden yang setuju bahwa instruksi pada aplikasi mudah untuk dimengerti sebesar 65,8%. Namun jumlah responden yang kurang setuju juga cukup banyak sebesar 34.2%. Detil hasil dapat dilihat pada gambar 15.
1. Apakah bagian tes aplikasi ini mudah untuk dioperasikan?
Gambar 16. Hasil Responden Kemudahan untuk Dioperasikan
Umpan balik responden yang setuju bahwa  aplikasi ini mudah untuk dioperasikan sebesar 84.2%. dapat dilihat pada gambar 16.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Pemanfaatan  ponsel  pintar  untuk  melakukan  uji  buta  warna  bisa  menjadi  salah  satu media  alternatif  untuk  menghindari  instrumen  uji  yang  rusak  atau  hilang.  Untuk  membantu penggunaan aplikasi Uji Buta Warna yang memanfaatkan metode 100 Hue Farnsworth Munsell dapat  menerapkan  desain  antarmuka  dengan  minimal  rasio  kontras  warna  sebesar  3,  dimana penelitian  ini  memanfaatkan  warna  biru  dengan  kode  warna  sebagai  warna  foreground  dan warna background putih ( ). Agar tampilan antarmuka bisa dihasilkan dengan baik, layar dengan full-display  perlu  dilakukan  optimisasi.  Responden  juga  memberikan  tanggapan  yang  positif setelah menggunakan aplikasi pada saat pengujian dari sisi kemudahan untuk menggunakan dan mengoperasikan,  kenyaman  untuk  dilihat,  dan  kemudahan  untuk  mengikuti  instruksi  yang diberikan dari aplikasi. Untuk penelitan selanjutnya, metode uji buta warna perlu dikembangkan dengan memanfaatkan metode pengolahan citra dengan memanfaatkan konsep machine learning dalam menghitung tingkat keparahan dan kategori buta warna yang diderita.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. A. Suryawan and M. Safei, “Implementasi Metode Ishihara pada Aplikasi Tes Buta Warna Berbasis Android,” J. Inform. , vol. 7, no. 2, 2018.
[2] A.  Wijaya  and  M.  Muntahanah,  “APLIKASI  TES  BUTA  WARNA  DENGAN METODE  FARNSWORTH  MUNSELL  BERBASIS  ANDROID,” JSAI  (Journal  Sci. Appl. Informatics) , vol. 3, no. 1, 2020, doi: 10.36085/jsai.v3i1.848.
[3] J.  S.  Ng,  “  The  FM100-Hue  Test  Can  Detect  Poor  Color  Vision  Undetected  by  Color Vision Screening,” Optotmetry Vis. Perform. , vol. 10, no. 1, pp. 53–56, Apr. 2022.
[4] S.  Sadya,  “Pengguna  Smartphone  Indonesia  Terbesar  Keempat  Dunia  pada  2022,” https://dataindonesia.id/ , 2023. https://dataindonesia.id/digital/detail/pengguna- smartphone-indonesia-terbesar-keempat-dunia-pada-2022 (accessed Jun. 02, 2023).
[5] A. P. Putra, F. A. Fiolana, and D. A. W. Kusumastutie, “Penerapan Koreksi Warna Pada Citra Bagi Penyandang Buta Warna Parsial,” J. Tek. Elektro dan Komput. TRIAC , vol. 8, no. 1, 2021, doi: 10.21107/triac.v8i1.10246.
[6] S.  Aytac,  “Using  Color  Blindness  Simulator  During  User  Interface  Development  for Accelerator Control Room Applications; Using Color Blindness Simulator During User Interface Development for Accelerator Control Room Applications,” in Proceedings of the International  Conference  on  Accelerator  and  Large  Experimental  Control  Systems , 2017, pp. 1958–1963. [Online]. Available: https://accelconf.web.cern.ch/icalepcs2017/papers/thsh103.pdf [7] H.  Hristov,  T.  Glushkova,  S.  Cheresharov,  and  M.  Stoeva,  “A  Model  for  Designing Accessible Color and Contrast for Users with Visual Deficiency and Color Blindness,” in 2022 IEEE 11th International Conference on Intelligent Systems, IS 2022 , 2022. doi: 10.1109/IS57118.2022.10019637.
[8] M. W. Iqbal, S. K. Shahzad, N. Ahmad, A. Amelio, and D. Brodic, “Adaptive interface for  color-blind  people  in  mobile-phones,”  in 2018  International  Conference  on
Advancements in Computational Sciences, ICACS 2018 , 2018. doi:
10.1109/ICACS.2018.8333488.
[9] R. Estrada and E. A. Sarwoko, “Aplikasi Tes Buta Warna Dengan Metode Ishihara dan Farnsworth Munsell D-15 (Studi Kasus : Puskesmas Rowosari),” J. Masy. Inform. , vol. 10, no. 1, 2019, doi: 10.14710/jmasif.10.1.31486.
[10] S. Saini, E. Febriani Dungga, and I. Sulistiani, “Evaluasi Pemeriksaan Tes Buta Warna Menggunakan  Metode  Ishihara  Berbasis  Google  Form  Menggunakan  Buku  Ishihara,” Indones. J. Pharm. Educ. , vol. 1, no. 3, 2022, doi: 10.37311/ijpe.v2i1.15855.
[11] A.  French et  al. , “The Evolution of Colour Vision Testing,” Aust.  Orthopt.  J. ,  vol.  39, no. 2, 2008.
[12] S. Agusta, T. Mulia, and M. Sidik, “Instrumen Pengujian Buta Warna Otomatis,” J. Ilm. Elit. Elektro , vol. 3, no. 1, 2012.
[13] D.  Farnsworth,  “The  Farnsworth-Munsell  100-Hue  and  Dichotomous  Tests  for  Color Vision*,” J. Opt. Soc. Am. , vol. 33, no. 10, 1943, doi: 10.1364/josa.33.000568.
[14] M.  M.  Eler,  J.  M.  Rojas,  Y.  Ge,  and  G.  Fraser,  “Automated  Accessibility  Testing  of Mobile Apps,” in Proceedings - 2018 IEEE 11th International Conference on Software Testing, Verification and Validation, ICST 2018 , 2018. doi: 10.1109/ICST.2018.00021.
[15] P. and P. Institute for Disability Research, “Contrast Checker,” WebAIM , Aug. 04, 2023. https://webaim.org/resources/contrastchecker/ (accessed Aug. 04, 2023).
[16] World Wide Web Consortium (W3C), “Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) 2.1,” Aug. 04, 2023. https://www.w3.org/TR/WCAG21/ (accessed Aug. 04, 2023).
[17] M.  Ballantyne,  A.  Jha,  A.  Jacobsen,  J.  Scott  Hawker,  and  Y.  N.  El-Glaly,  “Study  of accessibility  guidelines  of  mobile  applications,”  in ACM  International  Conference Proceeding Series , 2018. doi: 10.1145/3282894.3282921.
[18] P.  Acosta-Vargas,  B.  Salvador-Acosta,  L.  Salvador-Ullauri,  W.  Villegas-Ch,  and  M. Gonzalez,  “Accessibility  in  native  mobile  applications  for  users  with  disabilities:  A scoping  review,” Applied  Sciences  (Switzerland) ,  vol.  11,  no.  12.  2021.  doi:
10.3390/app11125707.
[19] R.  Bingham,  S.  W.  Dietrich,  and  D.  Goelman,  “Strategies  to improve  accessibility  for learners  with  color  vision  deficiency,” ACM  Inroads ,  vol.  10,  no.  1,  2019,  doi: 10.1145/3306140.