ANALISIS USABILITY WEBSITEAKADEMIK PERGURUAN TINGGI DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE ELECTREE, GREY RELATIONAL ANALYSIS,DAN WEIGHTED PRODUCT MODEL TUGAS AKHIR SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Teknik Universitas Negeri Yogyakarta untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan Guna Memperoleh Gelar Sarjana Pendidikan Oleh : Ahmad Hafid Arsyitahadi NIM: 07520241025 PROGRAM STUDI PENDIDIKAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA 2014
ANALISIS USABILITY WEBSITEAKADEMIK PERGURUAN TINGGI DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE ELECTREE, GREY RELATIONAL ANALYSIS,DAN WEIGHTED PRODUCT MODEL Oleh: Ahmad Hafid Arsyitahadi NIM07520241025 ABSTRAK Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis kualitas usability website akademik perguruan tinggi di Indonesia serta untuk mengetahui pengaruh kualitas usability website terhadap peringkat dalam perankingan Webometrics. Hasil analisis kemudian disajikan dalam bentuk perankingan, menggunakan metode ELECTREE, Grey Relational Analysis, danWeighted Product Model. Penelitian juga bertujuan untuk mengetahui perbandingan hasil perankingan dari ketiga metode tersebut. Objek penelitian ini adalah limawebsite akademik universitas negeri di Indonesia, yaitu UNY, UGM, UNDIP, UNAIR, UI. Data yang diperoleh kemudian dilakukan kalkulasi untuk memperoleh hasil penilaian. Hasil penilaian kemudian dibuat ranking menggunakan metode ELECTREE, Grey Relational Analysis, dan Weighted Product Model. Hasil perankingan dari ketiga metode kemudian disbandingkan menggunakan tes Friedman. Masing-masing hasil perankingan dari ketiga metode tersebut juga akan dibandingkan dengan hasil perankingan Webometrics yang dirilis pada bulan Januari 2014 dengan menggunakan tes Spearman. Hasil menunjukkan: (1) Hasil perankingan menggunakan metode ELECTREE, Grey Relational Analysis danWeighted Product Model adalah signifikan sama. Terbukti nilai probabilitas uji Friedman sebesar 75, yang notabene lebih besar dari taraf signifikansi sebesar 5%, yaitu 5,99 (2) Perbandingan hasil perankingan metode ELECTREE, Grey Relational Analysis, dan Weighted Product Model dengan hasil perankingan Webometrics adalah signifikan sama. Terbukti nilai probabilitas uji Spearman untuk metode, ELECTREE dan Grey Relational Analysis sebesar mempunyai nilai 0,600 dan 0,850 yang notabene lebih dari taraf signifikansi sebesar 5%, yaitu (rs> 0,3-36) kecuali metode weighted product model sebesar 0,200. (3) Kualitas usability berpengaruh terhadap peringkat dalam perankingan Webometrics. Terbukti semakin baik kualitas usability website semakin tinggi peringkat website dalam perankingan Webometrics. Kata kunci: usability website, ELECTREE, Grey Relational Analysis, Weighted Product Model, Webometrics Ranking, websiteakademik. iii
HALAMAN MOTTO Disaat muda jadilah petarung bagi impian anda, Atau anda akan menjadi tawanan dalam penyesalan anda vi
HALAMAN PERSEMBAHAN Skripsi ini penulis persembahkan untuk : Orang tua, kakak, adik, yang selalu memberi semangat Teman-teman PTI kelas E angkatan 2007 vii
KATA PENGANTAR Puji syukur kehadirat Allah SWT atas berkat rahmat dan karunia-Nya, Tugas Akhir Skripsi (TAS) dalam rangka untuk memenuhi sebagian persyaratan untuk mendapatkan gelar Sarjana Pendidikan dengan judul "AnalisiUsability Website Akademik Perguruan Tinggidi Indonesia Menggunakan Metode ELECTREE, Grey Relational Analysis,dan Weighted Product Model" dapat disusun sesuai dengan harapan. Tugas Akhir Skripsi ini dapat diselesaikan tidak lepas dari bantuan dan kerjasama dengan pihak lain. Berkenaan dengan hal tersebut, penulis menyampaikan ucapan terima kasih kepada yang terhormat: 1. Handaru Jati, Ph.D. selaku Dosen Pembimbing TAS yang telah banyak memberikan semangat, dorongan, dan bimbingan selama penyusunan Tugas Akhir Skripsi ini. 2. Muhammad Munir, M.Pd.selaku Ketua Jurusan Pendidikan Teknik Elektronika dan Dr. Ratna Wardani selaku Ketua Program Studi Pendidikan Informatika beserta dosen dan staf yang telah memberikan bantuan dan fasilitas selama proses penyusunan pra proposal sampai dengan selesainya TAS ini. 3. Dr. Moch. Bruri Triyono selaku Dekan Fakultas Teknik Universitas Negeri Yogyakarta yang memberikan persetujuan pelaksanaan Tugas Akhir Skripsi. 4. Totok Sukardiyono, M.T. selaku Penasehat Akademik Kelas E angkatan 2007 Program Studi Pendidikan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Negeri Yogyakarta. 5. Bapak dan Ibu Dosen yang telah memberikan ilmu yang banyak kepada penulis. viii
6. Ibu, Bapak dan Adik serta keluarga besar yang tak henti memberikan dukungan baik do'a, motivasi, bimbingan, serta arahan dalam segala apapun sehingga tugas akhir skripsi ini dapat terselesaikan dengan baik. 7. Teman-teman seperjuangan Pendidikan Teknik Informatika Angkatan 2007 khususnya kelas E yang telah membantu dan memberikan motivasi dalam terselesaikannya skripsi ini. 8. Semua pihak, secara langsung maupun tidak langsung, yang tidak dapat disebutkan di sini atas bantuan dan perhatiannya selama penyusunan Tugas Akhir Skripsi ini. Akhirnya, semoga segala bantuan yang telah berikan semua pihak di atas menjadi amalan yang bermanfaat dan mendapatkan balasan dari Allah SWT dan Tugas Akhir Skripsi ini menjadi informasi bermanfaat bagi pembaca atau pihak lain yang membutuhkannya. Yogyakarta, juni 2014 Penulis, Amad hafid Arsyitahadi NIM 07520241025 ix
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... LEMBAR PERSETUJUAN... ABSTRAK ... LEMBAR PENGESAHAN... SURAT PERNYATAAN ... HALAMAN MOTTO ... HALAMAN PERSEMBAHAN ... KATA PENGANTAR ... DAFTAR ISI... DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR ... DAFTAR LAMPIRAN... BAB I PENDAHULUAN ... A. Latar Belakang ... B. Identifikasi Masalah ... C. Batasan Masalah ... D. Rumusan Masalah ... E. Tujuan Penelitian... F. Manfaat Penelitian ... BAB II KAJIAN PUSTAKA ... A. Deskripsi Teori ... 1. Webometrics... 2. Usability Website... 7 2. Usability Website... 7 x i ii iii iv v vi vii viii x xiv xv xvii 1 1 3 3 4 4 5 6 6
3. Kreteria Usability Website... 4. Multiple-Creteria Decision Making(MCDM) ... 5. Metode ELECTREE... 6. Metode WeightedProduct Model... 7. Metode Grey Relational Analysis... 8. FriedmanTest... 9. SpearmanTest... 18 9. SpearmanTest... 18 B. Hipotesis Penelitian... C. Kajian Relevan ... BAB III METODE PENELITIAN ... A. Desain Penelitian ... B. Objek Penelitian ... C. Variabel Penelitian ... D. Peralatan Penelitian ... E. Prosedur Penelitian dan Teknik Pengumpulan Data ... 1. Accessbility... 2. Customization & Personalization... 3. Download Speed... 4. Ease of Use... 5. Errors ... 6. Navigation ... 7. Site Content... F. Teknik Analisis Data... 1. Analisis Data ... 40 1. Analisis Data ... 40 xi 8 13 14 15 16 19 19 21 21 22 23 23 24 24 28 29 31 33 36 36
2. Penentuan Bobot Nilai Kreteria Usability... 3. Metode Perangkingan ... 41 3. Metode Perangkingan ... 41 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN... A. Hasil Penelitian... 1. Accessibility... 2. Customization&Personalization... 3. Download Speed... 4. Ease of Use... 5. Errors... .. 6. Navigation ... 7. Site Content... B. Analisis Data ... 1. Perangkingan Menggunakan Metode ELECTREE... 2. Perangkingan Menggunakan Grey Relational Analysis... 3. Weighted Product Model... 63 3. Weighted Product Model... 63 C. Friedman Test... D. Spearman Test... BAB V SIMPULAN DAN SARAN... A. Simpulan ... B. Keterbatasan Penelitian... C. Saran ... DAFTAR PUSTAKA ... LAMPIRAN ... xii 43 43 43 46 47 49 50 52 53 55 56 66 68 71 71 72 72 73 77
DAFTAR TABEL Tabel 1. Data WebometricsLima WebsiteAkademik ... Tabel 2. Daftar Alat Pengukur Kreteria Usability... Tabel 3. Tabel Analisis Data... Tabel 4. Nilai Bobot Kreteria ... Tabel 5. Nilai Rata-Rata Akhir Kreteria Accessibility... Tabel 6. Nilai Rata-Rata Akhir Kreteria Customization & Personalization.... Tabel 7. Nilai Rata-Rata Akhir Kreteria Download Speed... Tabel 8. Nilai Rata-Rata Akhir Kreteria Ease of Use... Tabel 9. Nilai Rata-Rata Akhir Kreteria Errors... Tabel 10. Nilai Rata-Rata Akhir Kreteria Navigation... Tabel 11. Nilai Rata-Rata Akhir Kreteria Site Content... Tabel 12. Data Pengamatan ... Tabel 13. ELECTREE-NormalisasiMatriks... Tabel 14. Bobot kriteria... Tabel 15. ELECTREE-ConcordaneAntar Sample... Tabel 16. Sampel ELECTREE-Concordane ... Tabel 17. Sampel ELECTREEDiscordane... Tabel 18. Sampel ELECTREEDiscordane... Tabel 19. ELECTREE-Matriksconcordane... Tabel 20. ELECTREE-Matriks Discordane... Tabel 21. ELECTREE-Hasil Perankingan ... Tabel 22. Data dari WebsiteUniversitas Berdasarkan Kreteria ... xiii 23 24 40 43 46 47 49 50 52 53 55 55 56 56 57 58 58 59 59 59 60 61
Tabel 23. Data Normalisasi... Tabel 24. Grey RelationalCoefficient ... Tabel 25. Creteria ValuesMatrix... Tabel 26. Final DecisionMatrix... Tabel 27. HasilPerankingan Grey Relational Analysis... Tabel 28. Data dari WebsiteUniversitas Berdasarkan Kreteria ... Tabel 29. Normalisasi Data Weighted Product Model... Tabel 30. Normalisasi Data Bobot Kriteria ... Tabel 31. Hasil PenghitunganWeighted Product Model... Tabel 32. Hasil Perangkingan Tiga Metode... Tabel 33. Penghitungan Tes Friedman... Tabel 34. Hasil Perangkingan Webometrics... Tabel 35. Tes SpearmanELECTREEdan Webometrics... Tabel 36. Tes SpearmanWPMdan Webometrics... Tabel 37. Tes SpearmanGRAdan Webometrics... xiv 61 61 62 62 63 63 64 65 65 66 67 68 68 69 70
DAFTAR GAMBAR Gambar 1. Gambar 2. Hasil Pengukuran Validator.w3.org... Gambar 3. ScreenshootHalamanAchecker.ca... Gambar 4. Hasil Pengukuran Achecker.ca... Gambar 5. Gambar 6. Hasil Pengukuran Wave.webain.org... Gambar7. Gambar8. Data Jumlah Halaman Website yang diakses Per Hari ... Gambar9. Hasil Pengukuran Load TimePada Alexa... Gambar 10. Screenshoot Gambar 11. Hasil ... Gambar 12. Hasil Gambar 13. ScreenshootHalaman Jigsaw.w3.org/css-validator... Gambar 14. ScreenshootHalaman Gambar 15. ScreenshootHalaman Gambar 16. Hasil Gambar 17. Gambar 18. Data LinkRusak Padavalidator.w3.org/checklink... Gambar 19. 35 Gambar 20. Hasil Pengukuran Gambar 21. Gambar 22. Hasil Pengukuran xv 25 25 26 26 27 28 28 29 30 30 31 31 32 32 33 33 34 34 35 37 38
Gambar 23. Pengukuran Tidak Mendapatkan Hasil ... Gambar 24. Screenshoot Gambar 25. Hasil Pengukuran Gambar 26. Accessibility-NilaiValidator... Gambar 27. Accessibility-Nilai Achecker... Gambar 28. Accessibility-Nilai Wave... Gambar 29. Customization & Personalization Nilai Findwebstats... Gambar 30. Download Speed-Nilai Alexa... Gambar 31. Download Speed-NilaiWebsitehealthcheck... Gambar 32. Ease of Use-Nilai Jigsaw... Gambar 33. Ease of Use-Nilai Css-Portal... Gambar 34. Errors-Nilai Validator... Gambar 35. Errors-Nilai Linkchecker... Gambar 36. SiteContent-Nilai pdf dari Yahoo... Gambar 37. SiteContent-Nilai pdf dari Google... xvi 38 39 39 44 44 45 46 47 48 49 50 51 51 53 54
DAFTAR LAMPIRAN Lampiran 1. Data Accessibility... Lampiran 2. Data CustomizationDan Personalization... Lampiran 3. Data DownloadSpeed... Lampiran 4. Data Ease Of Use... Lampiran 5. DataErorrs... Lampiran 6. Data Navigation... Lampiran 7. DataOriginal... Lampiran 8. Tabel Concordane... Lampiran 9. Tabel Discordane... xvii 78 79 80 81 83 85 89 90 91
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Dalam era globalisasi, menjadi sebuah tuntutan bagi sebuah institusi untuk dapat bersaing dan memberikan pelayanan terbaik bagi konsumennya. Tuntutan ini berlaku pula bagi sebuah institusi akademik. Sekolah, Universitas, dan Lembaga akademik lainnya secara tidak langsung harus eksis di dalam media-media yang sedang berkembang. Adapun website merupakan salah satu media tersebut. Peranan website akademik dalam sebuah institusi akademik memiliki beberapa fungsi. Fungsi-fungsi tersebut disediakan untuk memenuhi kebutuhan internal dan eksternal institusi. Contoh fungsi yang ditawarkan dalam sebuah websiteakademik mulai dari penyediaan informasi umum institusi, agenda acara, pengumuman beasiswa, info prestasi, hingga pelayanan program belajar peserta didik(kusdiantoro, 2012:19) Selain fungsi yang canggih dan handal, website akademik dituntut juga memiliki nilai usability dalam penggunaannya. Nilai ini sangat penting untuk memberikan kemudahan bagi pengguna (anggota akademik dan masyarakat) dalam mendapatkan informasi ataupun fungsi lainnya. Apabila nilai usability sebuah website baik maka akan meningkatkan kemudahan bagi pengguna. Sebaliknya, bila nilainya buruk maka perlu diadakan evaluasi terhadap website tersebut.Kemudahan masyarakat dalam mengakses websiteakademik tidak lepas dari usability website tersebut. Usability yang baik sangat berpengaruh bagi pengguna website (user), dalam hal ini masyarakat umum, terutama dalam 1
penjelajahan website. Semakin baik usability-nya semakin mudah masyarakat umum menggunakan website akademik. Kulaitas usability juga berpengaruh terhadap peringkat website dalam suatu perankingan website, seperti yg dilakukan Webometrics. Dalam mengukur kualitas suatu website, khususnya website akademik, institusi dapat menggunakan sebuah studi yang disebut Webometrics. Webometrics juga menjadi studi untuk meranking website di seluruh dunia. Webometrics menggunakan beberapa indikator (size, visibility, rich files, dan scholar) dalam menilai website. Berdasarkan data di Webometrics dapat diketahui bahwa peringkat website-website akademik perguruan tinggi di Indonesia berada di bawah website-websiteakademik lainnya di seluruh dunia. Sebagaimana diketahui bahwa dalamindikator Webometrics yang digunakan dalam penilaian ada empat, yaitu size, visibility, rich files, dan scholar. Adapun usability website tidak masuk dalam Webometrics sebagai salah satu indikator dalam perankingannya. Penelitian ini akan menggunakan aspek usabilitydalam perankingan websiteakademik perguruan tinggi di Indonesia. Para peneliti banyak menggunakan teknik Multi-Criteria DecisionMaking (MCDM) yang memiliki tiga metode dalampengambilan keputusan, penyortiran, dan perankingan.Ketiga metode MCDM tersebut adalahELECTREE, Weighted Product Model,dan Grey Relational Analysis. Metode ELECTREE, Weighted Product Model,dan Grey Relational Analysis dalam perankingan usability suatu website belum pernah digunakan. Hasil perankingan dari ketiga metode tersebut diolah, dianalisis, dan dibandingkan dengan hasil perankingan Webometrics. 2
B. Identifikasi Masalah Berdasarkan uraian masalah diatas maka dapat diidentifikasi beberapa masalah sebagai berikut: 1. Kualitas website akademik perguruan tinggi Indonesia masih kurang bagus dibandingkan dengan websiteluar negeri. 2. Belum adanya perangkingan website universitas negeri di Indonesia yang menggunakan usabilitysebagai indikator penilaian. 3. Belum adanya perankingan website akademik yang ditinjau dari usability websitemenggunakan Metode ELECTREE. 4. Belum adanya perankingan website akademik yang ditinjau dari usability websitemenggunakan Metode Weighted Product Model. 5. Belum adanya perankingan website akademik akademik yang ditinjau dari usabilitywebsitemenggunakan Metode Grey Relational Analysis. 6. Untuk mengetahui pengaruh usability website terhadap peringkat website akademik dalam perankingan Webometrics. C. Batasan Masalah Berdasarkan identifikasi masalah yang telah diuraikan di atas, maka ditentukan batasan permasalahan pada: 1. Perankingan website akademik perguruan tinggi di Indonesia menggunakan Metode ELECTREE, Metode Weighted Product Model, danGrey Relational Analysis. 2. Perbandingan hasil perankingan metode ELECTREE, Weighted Product Model, dan Grey Relational Analysisdilihat dari sisi usability website. 3
Website akademik yang akan dianalisis dalam penelitian ini adalah websiteakademik Universitas Negeri Yogyakara (UNY), Universitas Gadjah Mada (UGM), Universitas Diponegoro (UNDIP), Universitas Airlangga (UNAIR), dan Universitas Indonesia (UI). D. Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan,penelitianini dapat dirumuskan sebagai berikut: 1. Bagaimana proses dan hasil perankingan website akademik perguruan tinggi di Indonesia menggunakan Metode ELECTREE? 2. Bagaimana proses dan hasil perankingan website akademik perguruan tinggi di Indonesia menggunakan Metode Weighted Product Model? 3. Bagaimana proses dan hasil perankingan website akademik perguruan tinggi di Indonesia menggunakan Metode Grey Relational Analysis? 4. Bagaimana proses dan hasil perbandingan perankingan Metode ELECTREE, Weighted Product Model, dan Grey Relational Analysis dalam meranking usability websiteakademik perguruan tinggi di Indonesia? 5. Apakah terdapat pengaruh kualitas usability website terhadap peringkat websitedalam Webometrics? E. Tujuan Penelitian Adapun tujuan dari penelitian ini adalah: 1. Mengetahui perbandingan hasil perankingan Metode ELECTREE, Weighted Product Model dan Grey Relational Analysis dalam meranking website akademik perguruan tinggi di Indonesia ditinjau dari usability website. 4
2. Mengetahui pengaruh kualitas usability website terhadap peringkat website dalam perankingan Webometrics. F. Manfaat Penelitian Penelitian ini memiliki beberapa manfaat sebagai berikut: 1. Mahasiswa dapat mengaplikasikan pengetahuan terkait penelitian yang diperoleh selama perkuliahan. 2. Mahasiswa dapat bereksperimen terkait kualitas usability website berpengaruh terhadap peringkat websitedalam perankingan Webometrics. 3. Pihak perguruan tinggi dapat memiliki rekomendasi dalam mengambil kebijakan untuk memperbaiki ranking perguruan tinggi dalam Webometrics. 5
BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Deskripsi Teori 1. Webometrics a. Pengertian Webometrics Webometrics itu pertama kali diciptakan oleh Almind dan Ingwersen (Almind and Ingwersen, 1997:404). Definisi kedua dari Webometrics juga telah diperkenalkan yaitu "studi tentang konten berbasis web dengan metode kuantitatif dengan tujuan utama untuk penelitian ilmu sosial menggunakan teknik yang tidak khusus untuk satu bidang studi" (Thelwall, 2009: 116).Dalam literature yg lain disebutkan Webometrics adalah studi tentang aspek-aspek kuantitatif dari konstruksi dan penggunaan sumber daya informasi, struktur dan teknologi pada gambar web melalui pendekatan bibliometrik dan informetric (Bjorneborn and Ingwersen, 2004: 1216). Webometrics mencoba melakukan pengukuran terhadap situs website untuk mendapatkan hasil pengetahuan jumlah dan jenis hyperlink, struktur website, dan pola penggunaan website. b. Kategori penilaian dalam Webometrics Semenjak tahun 2004 hasil perhitungan ranking dari Webometrics dipublikasikan sebanyak dua kali dalan satu tahun. Pengumpulan data-data websitedilakukan pada minggu pertama pada bulan Januari dan padabulan Juli, kemudian dilakukan pengolahan data yang telah terkumpul dan hasilnya akan di umumkan pada minggu terakhir pada kedua bulan tersebut, Parameter penilaian yang digunakan dalam Webometrics (Rizal, 2011: 112), adalah sebagai berikut: 6
1) ukuran/size(S). Merupakan jumlah halaman elektronik yang diindeks dariempat searchengine: Live Search, Google,Exalead, danYahoo. 2) visibilitas/visibility(V). Merupakan jumlah total tautan situs eksternal yang secara unik mencatumkan alamat website akademik tersebut dan terdeteksi Yahoo Search. 3) rich files(R). Merupakan jumlah muatan filedalam suatu websiteuniversitas dan terindeks Google. Macam file tersebut adalah Adobe Acrobat (.pdf), Adobe PostScript (.ps), Microsoft Word(.doc),Powerpoint(.ppt). 4) scholar(Sc). Merupakan jumlah publikasi elektronik baik berupa jurnal, academic report dan academic item lainnya dari suatu website universitas dan terindeks oleh 2. Usability website Usability website adalah kemudahan website untuk digunakan oleh pengguna website. Satu set atribut yang menunjukkan upaya yang diperlukan untuk menggunakan website dan penilaian pengguna dalam menggunakan website, baik yang dinyatakan maupun yang tersirat" (ISO/IEC 9126, 1991: 1102). Kesalahan yang sering terjadi adalah desain website tidak memerhatikan kebutuhan pengguna sehingga terjadilah beberapa hal yang menurunkan ketertarikan pengguna. Contoh kesalahan tersebut antara lain peletakan navigasi yang tidak tepat, website lambat diakses, dan tautan-tautan yang tidak berfungsi. Hal ini mengakibatkan tingkat usability website menjadi rendah. Adapun pengertian usability website dalam situs dijelaskan bahwa usability website dapat mendefinisikan kebutuhan target dari pengguna dan memberdayakan situs sehingga terpenuhi kebutuhan tersebut. 7
Dengan perkembangan situs-situs web yang pesat, pengelola situs web atau website harus meningkatkan kualitas dari website-nya. Aspek yang perlu diperhatikan salah satuny adalah usability website. Usability adalah kemudahan yang diperoleh pengguna dalam penggunaan website. 3. Kriteria Usability website Kriteriausability websitemenjadi salah satu faktor penilaian untuk situs yang baik. Penelitian ini menggunakan 7 kriteria usability website (Montenegro Villota, 2009). Tujuh kriteria tersebut adalah: Accessibility, Customization & Personalization,Download Speed,Ease of Use,Errors,Navigation,Site Content. Penjelasan lebih rinci dari kriteria-kriteria tersebut dapat merujuk ke beberapa literatur (Turban and Gehrke, 2000: 111-120), (Pearson, Pearson et al, 2007), dan (Keeker, 1997: 2002). a. Accessibility Dijelaskan bahwa accessibility atau aksesibilitas dapat diartikan sebagai kemampuan diakses suatu website dan menjadi salah satu faktor penting agar user dapat mengakses isidari sebuah website. Dalam (World Wide WebConsortium 1999) dijelaskan bahwa aksesibilitas mengacu pada situasi yang berbeda yang harus dipertimbangkan oleh designer websiteagar halaman dapat diakses oleh user atau pengguna. Pada kasus ini tools yang digunakan wave.webaim.org 8
Accessibilityterdiri atas beberapa subkriteria: 1) Availability atau ketersediaan untuk agen yang berbeda (World Wide Web Consortium,1999) 2) Sampel untuk presentasi multimedia(Texas A&M University, 2004). 3) Readabilityatau kemudahan untuk dibaca (Texas A&M University, 2004). 4) Mengizinkan pengguna untuk melewati navigasi yang berulang (Texas A&M University, 2004). b. Customization & Personalization Dijelaskan oleh Agarwal dan Venkatesh(2002) bahwa pengertian dari customization & personalization adalah karakteristik dari suatu website yang sesuai dengan kebutuhan pengguna tertentu. Customization & personalization adalah suatu website seharusnya menyediakan content atau isi yang dinamis yang telah disesuaikan untuk pengguna tertentu (Pearson, Pearson, & Green, 2007). Beberapa subkriteria dalam customization & personalizationyaitu: 1) Kemungkinan untuk berkoneksi dengan orang lain(Keeker, 1997). 2) Personalisasi (Keeker, 1997). 3) Riset pasar (Turban & Gehrke, 2000). Dari beberapa sub kriteria tersebut, peneliti mengambil sub kriteria dari Keeker (1997), kemungkinan untuk berkoneksi dengan orang lain dan menggabungkannya dengan sub kriteria riset pasar (Turban and Gehrke 2000) sebagai dasar untuk menentukan jenis data yang akan diambil. Dalam penelitian ini, jumlah pengunjung danatau jumlah halaman yang diakses pengunjung digunakan sebagai data untuk kriteria customization & personalization dengan menggunakan tools: 9
c. Download Speed Download speed dimaknai sebagai penundaan materi instruksional yang muncul pada halaman web setelah halaman diakses(Davis & Hantula, 2001). Istilah lain yang digunakan adalah user response time atau waktu respon pengguna (Palmer, 2002, hal. 151) atau download delay (Rose & Straub, 2001), (Palmer, 2002, hal. 151), (Davis & Hantula, 2001). Nielse (2004) menjelaskan bahwa kriteria ini merupakan kriteria yang penting karena berdasarkan fakta bahwa pengguna akan frustasi jika mereka harus menunggu lebih dari beberapa detik untuk mengakses semua informasi pada sebuah situs. Kecepatan download (download speed) dipengaruhi oleh beberapa kriteria, yaitu: 1) Penggunaan grafis dan tabel yang sederhana dan bermakna (Gehrke & Turban, 1999). 2) Penggunaan animasi yang dibatasi (Gehrke & Turban, 1999). 3) Penggunaan thumbnail(Gehrke & Turban, 1999). Load time dari website akan dihitung dalam penelitian ini. Dengan menggnakan tools Load timeadalah waktu yang diperlukan websiteuntuk menampilkan contentatau isi penuh suatu website. Adapun satuan yang digunakan adalah detik. d. Ease of Use Ease of use merupakan faktor penting dalam menentukan penerimaan user dan perilaku dalam menggunakan teknologi. Beberapa kriteria dalam ease of usesebagai berikut: 1) Struktur website(Keeker, 1997). 10
2) Tujuan (prioritas content).(Keeker, 1997). 3) Feedbackmengenai status sistem.(Keeker, 1997). Dalam penelitian ini struktur Cascading Style Sheets (CSS) pada website akan diperiksa jumlah errornya. Jumlah error yang telah terkumpul akan dijadikan sebagai data. Untuk mengukur jumlah error digunakan tools jigsaw.w3.org/css-validatordan e. Errors Pengertian errorsdalam penelitian ini merupakan jumlah kesalahan yang dapat dilakukan oleh user selama menggunakan website, besarnya kesalahan tersebut dan bagaimana mereka dapat mengatasi kesalahan-kesalahan tersebut (Nielsen, 2004). Sub-subkrieria dari errorsebagai berikut: 1) Jumlah error(Nielsen, 2004) 2) Severityatau tingkat kerumitan error(Nielsen, 2004) 3) Kemudahan dalam mengatasierror(Nielsen, 2004) Salah satu subkriteria erroradalah jumlah errors, maka dalam penilaian kriteria errors dan jumlah link-link yang rusak atau tidak sempurna pada suatu websiteakan dicek. Untuk menghitung jumlah link - link yg rusak menggunakan tools :validator.w3.org/checklink dan Link-link yang rusak pada suatu websitedapat menurunkan kualitas usability website. f. Navigation Navigation didefinisikan sebagai metode yang digunakan untuk menemukan informasi dalam suatu situs web dan mengikuti serangkaian 11
halaman-halaman website yang diorganisir secara hati-hati. Sub-subkriteria dalam navigation: 1) Organisation(Palmer, 2002). 2) Arrangement(Palmer, 2002). 3) Layout(Palmer, 2002). 4) Sequencing(Palmer, 2002). Website pada umumnya memiliki tautan (link), baik tautan tersebut mengarah ke halaman lain dalam website tersebut maupun ke website lainnya. Kevalidan tautan menjadi hal yang harus diperhatikan agar pengguna merasa nyaman. Apabila tautan dalam websitetersebut tidak memberikan halaman yang diinginkan atau tidak sesuai dengan petunjuk maka nilai usability website tersebut akan berkurang. Jumlah tautan yang valid setelah dilakukan penghitungan dengan munggunakan Socscibot akan memberikan nilai usability websiteyang semakin baik. g. Site Content Site content maksudnya adalah keakuratan informasi yang disediakan serta kualitas dari contenttersebut. Sub-subkriteria site contentyaitu: 1)Jumlah dan variasi produk informasi (Palmer, 2002). 2)Relevansi dari isi (kegunaan) (Keeker, 1997). 3)Content atau isi yang tepat (luas dan mendalam) (Keeker, 1997). 4)Informasi yang terkini (Keeker, 1997) Dalam relevansinya dengan sub kriteria site content, jumlah dan variasi produk informasi (Palmer 2002), Rich files adalah file-file berekstensi .pdf/.doc/.ppt/.ps yang tersedia pada suatu situs web dan terindeks oleh search engine. Pada 12
pengukuran ini mengunakan dua search engine yaitu google.co.id dan 4. Multiple-Criteria Decision Making(MCDM) Dalam realita sering muncul beberapa kasus yang mengharuskan melakukan pengambilan keputusan dari sampel dengan kuantitas besar dan mempunyai kriteria-kriteria yang saling berlawanan. Metode MCDM (Multiple- Criteria Decision Making) banyak dipakai untuk memecahkan kasus-kasus tersebut. MCDM atau MCDA (Multiple-Criteria Decision Analysis) merupakan studi tentang metode dan prosedur mengenai kriteria-kriteria yang saling berlawanan yang bisa disertakan masuk ke dalam tahapan - tahapan perencanaan sebuah manajemen. Penelitian yang menggunakan metode MCDM misalnya kasus evaluasi dan penilaian terhadap prestasi guru (Mazumdar, 2009) dan penentuan prioritas industri potensial (Satriyo, Ciptomulyono, & Wessiani, 2010). Metode dalam MCDM terdapat empat kategori, yaitu: 1. Metode yang mengacu pada perhitungan kuantitatif. Umumnya menggunakan teori utilitas. 2. Metode yang mengacu penaksiran kualitatif yang selanjutnya diterapkan ke dalam variabel kuantitatif. 3. Metode yang mengacu pada perhitungan kuantitatif yang menggunakan metode tertentu untuk membandingkan beberapa sampel. 4. Metode yang mengacu pada penaksiran kualitatif namun tidak diterapkan ke dalam variabel kuantitatif. Metode yang digunakan penelitian ini untuk melakukan perankingan websiteakademik perguruan tinggi di Indonesia dilihat dari sisi usability website- 13
nya ada tiga metode MCDM, yaitu ELECTREE, Weighted Product Model,dan Grey Relational Analysis. 5. Metode ELECTREE Metode ELECTREE (ELimination dan Choice Expressing Reality) diperkenalkan oleh Bernard Roydan koleganya di perusahaan konsultasi SEMA pada tahun 1965. Metode ini merupakan salah satu metode dalam Multi-Criteria Decision Making (MCDM). Pada awalnya ELECTREE digunakan dalam pemilihan tindakan terbaik terhadap sampel-sampel tindakan yang diajukan, namun kemudian ELECTREE dikembangkan dalam tiga hal kasus utama: pemilihan, perankingan, dan penyortiran. ELECTREE memiliki kemampuan untuk mengolah kriteria kuantitatif dan kualitatif diskrit secara alami dan memberikan pengurutan sampel secara penuh (Karacasu and Arslan 2010). Metode ELECTREE mengatasi ketidakakuratan dan ketidaktentuan dalam proses pengambilan keputusan menggunakan indifference, preference, dan veto(Natividade-Jesus, Coutinho-Rodrigues, & Antunes, 2007). Dalam metode ELECTREE hasil akhir yang didapatkan bukanlah suatu hasil yang pasti dimana suatu alternatif pasti lebih baik dari alternatif lainnya dalam segala kondisi. Namun, lebih mengarah pada pemilihan alternatif mana yang lebih disukai dalam kondisi tertentu. Konsep dasar metode ELECTREE adalah pengelompokan suatu kondisi ke dalam kelompok tertentu dengan batasan yang ditetapkan pengambil keputusan sebelumnya. Alternatif yang memenuhi batasan tersebut merupakan alternatif yang lebih disukai. Jadi dalam metode ini hasil maksimal yang yang mungkin dicapai adalah urutan alternatif 14
dari yang paling disukai sampai alternatif paling tidak disukai. (Udisubakti dan Vivi Triyanti, 2006) Dua komponen penting dalam ELECTREE yaitu: pertaman konstruksi dari satu atau beberapa hubungan outranking yang membandingkan secara komprehensif setiap pasang tindakan dan penguraian prosedur yang meneliti rekomendasi yang diperoleh dari fase pertama. Yang ke dua Sifat dari rekomendasi tergantung pada jenis masalah yang dihadapi: pemilihan, perankingan, atau penyortiran. Bersandar pada prinsip-prinsip Concordane dan non-discordane, ELECTREEmenentukan bahwa "sampel A outranks sampel B" yang berarti bahwa "A lebih baik atau sama dengan B" (Karacasu and Arslan 2010). Metode ELECTREEtelah banyak digunakan dalam proses-proses pengambilan keputusan, sistem angkutan bus (Yayla and Karacasu 2011), analisa perbedaan teori (Huang and Chen 2005), perankingan e-government (Jati 2011), seleksi proyek transportasi (Karacasu and Arslan 2010). 6. Metode Weighted Product Model Dalam penelitian ini, metode kedua yang digunakan dalam analisis adalah metode Weighted product model adalah menggunakan perkalian untuk meranking alternatif. Tiap alternatif dibandingkan dengan yang lainnya dengan mengkalikan bilangan ratio, satu untuk tiap kriteria. Tiap rasio dinaikkan untuk kekuatan dari bobot relativedari kriteria yang cocok. Setiap alternatif keputusan dibandingkan dengan yang lain dengan mengalikan sejumlah rasio, satu untuk setiap kriteria keputusan. Setiap rasio diangkat ke kekuasaan setara dengan berat relatif dari kriteria yang sudah sesuai. Misalkan masalah MCDA diberikan didefinisikan pada 15
alternatif dan kriteria keputusan. Kelebihan metode WPM adalah: Untuk memberikan kemudahan pembobotan terhadap kriteria yang memiliki nilai yang hampir sama serta dapat digunakan untuk keputusan single atau keputusan multidimensional, sedang kan kekurangan dari metode ini Apabila user menginputkan bobot lansung dengan nilai 0 maka otomatis hasil goal dari keputusan akan bernilai 0 sehingga nilai-nilai kriteria yang lain tidak berpengaruh WPM sering kali disebut analisis berdimensi karena struktur matematis menghilangkan unit ukuran Oleh karena itu, WPM dapat digunakan dalam tunggal dan multi-dimensi. Artinya, pada masalah keputusan mana alternatif yang dijelaskan dalam istilah yang menggunakan unit pengukuran yang berbeda. 7. Metode Grey Relational Analysis Metode ketiga yang digunakan dalam analisis penelitian ini adalah metode Grey Relational Analysis. Grey Relational Analysis menerapkan sebuah konsep informasi. Metode ini mendefinisikan situasi tidak adanya informasi dengan warna hitam, sedangkan warna putih menggambarkan adanya infomasi yang sempurna. Namun, realitanya sering terjadi situasi yang tidak jelas antara ada informasi yang jelas dan ketiadaan informasi. Hal ini disebut sebagai situasi grey (abu-abu). Grey Relational Analysis digunakan untuk memperjelas solusi yang diberikan terhadap sistem. Sistem yang dikategorikan dalam posisi grey akan diberikan teknik untuk menentukan solusi terbaik dengan adanya beberapa solusi yang tersedia. 16
8. Friedman Test Uji Friedman merupakan metode di dalam statistika nonparametrik yang digunakan untuk melakukan analisis ragam 2arah (twoway analysis of variance). Uji Friedman mensyaratkan tidak ada ulangan (replication) bagi perlakuan yang diberikan kepada unit-unit percobaan. Maksudnya, hanya ada tepat 1 (satu) pengamatan untuk setiap perlakuan di dalam setiap blok. Selain itu, perlakuan yang digunakan setidak-tidaknya sebanyak 3 perlakuan. Biasanya uji Friedman digunakan ketika seseorang mempertimbangkan asumsi kenormalan dari distribusi sampel. Bisa juga ketika asumsi-asumsi yang dibutuhkan oleh metode 2way ANOVA parametrik tidak terpenuhi. Atau, apabila data hasil pengamatan berupa ranking-ranking (misal pada uji organoleptik, dll.), maka uji Friedman lebih tepat digunakan, karena data berupa ranking tergolong tipe data ordinal, sehingga metode parametrik tidak tepat untuk diterapkan. Perbedaan jumlah ranking dievaluasi dengan cara menghitung uji statisticFriedman, M. menggunakan formula: = 12 ( + 1) − 3 ( + 1) Keterangan: =jumlah kolom (perlakuan) k =jumlah baris (blocks) n =jumlah ranking tiap kolom Rj 17 tidak
9. SpearmanTest Uji Spearman adalah uji statistik yang ditujukan untuk mengetahui hubungan antara dua atau lebih variabel berskala Ordinal. Spearman test merupakan pengukuran statistik non-parametris antara dua variabel diperkenalkan oleh Charles Spearman. Spearman's rho digunakan untuk mengukur hubungan linear antara dua set data teranking, yaitu mengukur seberapa ketat clusterdata teranking dalam satu garis lurus. Spearman test terdapat istilah spearman's rank correlation coefficient atau Spearman's rho yang dilambangkan dengan ( ) atau . Spearman's rho rho rs membutuhkan data original dan penghitungannya disajikan sudah dalam bentuk data ranking. Setiap variabel diranking secara terpisah dengan meletakkan nilai variabel pada urutan nomornya: nilai terkecil diletakkan pada ranking 1, nilai terkecil selanjutnya diletakkan pada peringkat 2 dan begitu seterusnya. Jika terdapat dua nilai data yang sama, maka dicari rata-rata nilai peringkatnya. Spearman's rho seperti halnya koefisien korelasi lainnya, menyajikan nilai antara -1 dan +1. Korelasi positif adalah satu (+1) jika ranking kedua variabel meningkat bersamaan. Korelasi negatif adalah satu (-1) jika ranking salah satu variabel meningkat sedangkan ranking variabel lainnya menurun. Korelasi +1 dan 1 akan muncul jika hubungan antara kedua variabel berbanding lurus. Korelasi bernilai nol (0) jika tidak terdapat hubungan linear dari kedua variabel. 18
B. Hipotesis Penelitian Rumusan hipotesis dalam penelitian ini sebagai berikut: 1. Perankingan website menggunakan Metode ELECTREE, Weighted Product Model dan Grey Relational Analysis ditinjau dari sisi usability website akan memberikan hasil yang sama. 2. Perbandingan hasil perankingan masing-masing metode dengan hasil perankingan Webometricsadalah sama. 3. Terdapat pengaruh kualitas terhadap peringkat dalam Webometrics. C. Kajian relevan Beberapa penelitian yang relevan terkait dengan analisis perbandingan peringkat Webometricsantara lain : 1. Farzaneh Aminpour, Payam Kabiri1, Zahra Otroj, Abbas Ali Keshtkar (2009) "Webometric Analysis of Iranian Universities Of Medical Sciences". Penelitian ini menganalisis websiteakademik universitas ilmu kedokteran di Iran sesuai dengan indikator webometrics. Penelitian ini menganalisis jumlah halaman web, inlinks, eksternal inlinks dan juga Web Impact Factor dari universitas- universitas ilmu kedokteran di Iran kemudian dibandingkan dengan search engineAltaVista. 2. Analisis Daya Saing Perguruan Tinggi Di Indonesia Berdasarkan Webometrics Dengan Literatur Batak Sebagai Nilai Tambah Daya Saing Perguruan Tinggi Dalam Penelusuran Online (Palit Hanafi, 2010). 3. Penelitian yang dilakukan oleh Islam (2011:1) berjudul "Webometrics Study of Private Universities of Bangladesh". Penelitian ini melakukan analisis terhadap websiteakademik universitas swasta di Bangladesh. Data diperoleh 19
dari search engineAltaVista, kemudian disusun ranking berdasarkan kriteria Webometrics. 4. Udisubakti Ciptomulyo dan Vivi Triyanti (2008) dengan penelitian yang berjudul Metode MCDM- Electree III untuk Analisis Penetapan Segmen Pemasaran Usaha Jasa Belanja Barang Melalui Telepon untuk Sebuah Super Market di Kota Surabaya. Penelitian ini menjelaskan bahwa metode ELECTREE merupakan suatu pendekatan multikriteria yang dapat mengakomodasikan pengambilan keputusan multikriteria untuk data-data yang kurang akurat, di mana setiap alternatif dikelompokkan dalam kategori lebih disukai, kurang disukai, atau lebih disukai dengan derajat keanggotaan tertentu, dan sebagainya. 20
BAB III METODE PENELITIAN A. Desain Penelitian Penelitian ini menggunakan metode penelitian kuantitatif. Metodologi penelitian kuantitatif adalah metodologi yang berdasarkan data dari hasil pengukuran, berdasarkan variabel-variabel penelitian yang sudah ada (Kusdiantoro, 2012:22). Objek kajian dari metodologi penelitian kuantitatif adalah ilmu pasti. Penelitian kuantitatif merupakan penelitian ilmiah yang sistematis terhadap bagian-bagian dan fenomena serta hubungan-hubungannya. Tujuan penelitian kuantitatif adalah menggunakan dan mengembangkan model- model matematis, teori-teori, atau hipotesis yangberkaitan. Dalam penelitian ini digunakan enam tahap penelitian yaitu menyusun pertanyaan penelitian, menyusun hipotesis penelitian, studi literatur, penentuan variabel penelitian, pengamatan atau pengumpulan data, dan analisis data.Pertanyaan penelitian merupakan pertanyaan yang melatar-belakangi penelitian ini, pertanyaan penelitian memberikan arah kepada peneliti untuk memecahkan masalah. Pertanyaan penelitian disusun berdasar pengamatan atau fakta yang ada di lapangan. Penyusunan hipotesis penelitian diperoleh dari hasil observasi situasi di lapangan dan sinkronisasi dengan pertanyaan penelitian. Output dari hipotesis penelitian adalah gambaran hasil akhir penelitian. 21
Agar penelitian dapat dipertanggungjawabkan tentang kevalidan penelitian ini digunakanlah studi literatur karena setiap proses penelitian akan mengacu pada teori dan aturan yang telah ada. Penentuan variabel merupakan tahap mengumpulkan data yang merupakan nilai dari variabel-variabel yang diamati. Hasil nilai dari variabel dalam penelitian ini berupa angka.Tahap akhir setelah pengumpulan data adalah analisis data. Metode analisis data yang digunakan adalah Metode ELECTREE, Weighted Product Model, dan Grey Relational Analysis. Ketiga metode berfungsi untuk meranking objek penelitian. B. Objek Penelitian Penelitian ini mengambil lima website akademik perguruan tinggi di Indonesia sebagai objek, yaitu Universitas Indonesia Universitas Gadjah Mada UniversitasDiponegoro Universitas Airlangga dan Universitas Negeri Yogyakarta Alasan penelitian ini menggunakan lima websitea kademik tersebut berdasarkan pertimbangan pada data yang diperoleh dari perang- kingan Webometrics dirilis di tahun 2014 pada bulan januari yang ditentukan menggunakan teknik purposivetabel1: 22
Tabel 1. Data WebometricsLima WebsiteAkademik Peringkat Indonesia Peringkat didunia Perguruan Tinggi Peringkat dalam Penelitian 1 598 UI 1 3 696 UGM 2 4 1013 UNAIR 3 7 1088 UNDIP 4 17 1802 UNY 5 Lima objek penelitian digunakan dalam penelitian ini sebagai syarat minimal dalam penggunaan tes Spearman karena dalam tabel , minimal rs N objek adalah 5. Kelima website akademik tersebut selanjutnya diranking berdasarkan urutan pada daftar Webometrics. C. Variabel Penelitian Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah tujuh krieria usability website, yaitu: accessibility, customization & personalization, download speed, ease of use, errors, navigation,dan site content. Agar data yang diperoleh bernilai valid, maka setiap kriteria usability akan diukur menggunakan beberapa tool. Nilai reliabilitas setiap kriteria akan diukur secara periodik. D. Peralatan Penelitian Peralatan dalam penelitian ini adalah online checker.Online checker adalah layanan yang disediakan beberapa situs untuk mengukur komponen- komponen dari suatu website. Tabel.2 adalah daftar toolsyang digunakan untuk mengambil data: 23
Tabel 2. Daftar Alat Pengukur Kriteria Usability No. 1 Kriteria Usability Website Accessibilty a. Tools/Alat Pengukur Hasil Pengukuran Number of errors Number of errors php 2 Customization c. wave.webaim.org a. 3 & Personalization Download Speed a. 4 om.au/ Easeof Use a. Number of errors Jumlah page views Kecepatan download Kecepatan download Number of errors validator/ 5 Error Number of errors a. Jumlah linkrusak Jumlah linkrusak om/ 6 7 Navigation a. Socscibot Site Content a. Jumlah linkwebsite Jumlah file yang terindeks (pdf,doc,ppt,ps) Jumlah file yang terindeks (pdf,doc,ppt,ps) E. Prosedur Penelitian dan Teknik Pengumpulan Data Adapun pengambilan data dilakukan sebanyak 11 kali dengan tujuan mendapatkan data yang reliable. Rentang waktu pengambilan data mulai tanggal 13 Oktober 2013 sampai 12 November 2013. 1. Accessibility Kriteria accessibility diukur menggunakan tiga tools, yaitu: validator.w3.org, achecker.ca,dan wave.webaim.org. 24
a. Validator.w3.org Alat ini mengukur validitas markup dari suatu dokumen websitedalam format HTML, XHTML, SMIL, MathML, dan lainnya. Berikut langkah-langkah menggunakan tool: 1) Buka halaman validator.w3.orgdi browser. Gambar 1. ScreenshootHalaman validator.w3.org 2) Masukkan alamat website yang akan dicek pada field Address. Kemudian, tekan "Enter" atau klik tombol "Check". 3) Hasil pengukuran. Gambar 2. Hasil Pengukuran validator.w3.org 25
Nilai yang dilingkari dengan warna hijau pada gambar 2 adalah data yang kita ambil. Hasil "Passed" bernilai 16 error. b. Achecker.ca Alat ini mengecek halaman HTML untuk kesesuaian dengan standar accessibility, untuk memastikan bahwa content dari website dapat diakses oleh setiap orang. Berikut langkah-langkah menggunakan tool: 1) Buka halaman achecker.ca Gambar 3. ScreenshootHalaman achecker.ca Mode yang digunakan adalah mode default (WCAG 2.0 (Level AA)), untuk menampilkan pilihan-pilihan tersebut, klik "Options". 2) Masukkan alamat website yang akan dicek pada field Address. Kemudian tekan "Enter" atau klik tombol "CheckIt". 3) Hasil pengukuran. Gambar 4. Hasil Pengukuran achecker.ca 26
Nilai yang dilingkari warna merah tersebut adalah data yang diambil. c. Wave.webaim.org Wave adalah alat evaluasi berbasis web yang disediakan oleh WebAIM untuk mengevaluasi aksesibilitas suatu website. Berikut langkah- langkah menggunakan Wave: 1) Buka halaman wave.webaim.org Gambar 5. ScreenshootHalaman wave.webaim.org 2) Masukkan alamat websiteyang akan dicek pada fieldaddress. Kemudian tekan "Enter" atau klik tombol "WAVE this page!". 3) Hasil pengukuran. 27
Gambar 6. Hasil Pengukuran wave.webaim.org Nilai yang disorot warna merahpada Gambar 6 yang diambil sebagai data. 2. Customization & Personalization Pada kriteria customization & personalization, tools yang digunakan a. Findwebstats adalah website yang menyediakan informasi traffic dari suatu website. Berikut langkah-langkah menggunakan tool: 1) Buka halaman Gambar 7. ScreenshootHalaman 2) Masukkan alamat website yang akan dicek pada field yang telah disediakan. Kemudian tekan "Enter" atau klik gambar loop. 28
3) Hasil pengukuran. Gambar 8. Data Jumlah Halaman Websitey ang Diakses Per Hari Nilai yang dilingkari warna merah tersebut yang diambil sebagai data. 3. Download Speed Pengamatan dilakukan terhadap kecepatan website akademik dalam meload halamannya. Tools yang digunakan adalah a. Selain digunakan sebagai tool untuk mengukur load time dari suatu websiteakademik. Berikut langkah-langkah menggunakan tool: 1) Buka halaman 2) Masukkan alamat website yang akan dicek pada field yang disediakan. Kemudian tekan "Enter" atau klik tombol "Search". Kemudian klik tombol "Get Details". 3) Hasil pengukuran. 29
Gambar 9. Hasil Pengukuran Load Timepada Alexa Nilai yang disorot warna merah pada gambar 9 yang diambil sebagai data. b. Berikut langkah-langkah menggunakan tool: 1) Buka halaman awal Gambar 10. 2) Masukkan alamat website yang akan dicek pada field yang disediakan. Kemudian tekan "Enter" atau klik "Check your website". 3) Hasil pengukuran. 30
Gambar 11. Hasil Pengukuran Nilai yang ditandai dengan tanda merah tersebut yang diambil sebagai data penelitian. 4. Ease of Use Pada kriteria ease of use, mahasiswa peneliti melakukan pengamatan pada CSS (Cascading Style Sheets) website. Tools yang digunakan adalah jigsaw.w3.org/css-validator dan Dalam penelitian ini, CSS Profile yang digunakan sebagai perlakuan adalah CSS level 2.1. a. jigsaw.w3.org/css-validator Berikut langkah-langkah menggunakan tool: 1) Buka halaman jigsaw.w3.org/css-validator. Gambar 12. ScreenshootHalaman jigsaw.w3.org/css-validator Klik "More Options" untuk menentukan CSS Profile, kemudian pilih CSS level 2.1. 31
2) Masukkan alamat website yang akan dicek pada field Address. Kemudian tekan "Enter" atau klik "Check". 3) Hasil pengukuran. Gambar 13. Hasil Pengukuran jigsaw.w3.org/css-validator Nilai yang disorot warna hitam pada gambar 13 yang diambil sebagai data. Jika hasil menunjukkan "No Error Found" maka data yang dituliskan adalah 0 error. b. Css-portal Berikut langkah-langkah menggunakan tool: 1) Membuka halaman Gambar 14. ScreenshootHalaman Kemudian klik "CSS Validator", akan muncul halaman baru. 32
Gambar 15. ScreenshootHalaman 2) Klik "Advanced" untuk menentukan CSS Profile. CSS Profile yang digunakan dalam penelitian ini adalah CSS level 2.1. Kemudian tekan "Enter" atau klik "ValidateCSS". 3) Hasil pengukuran. Gambar 16. Hasil Pengukuran Nilai yang disorot warna hitam yang diambil sebagai data. Jika hasil menunjukkan "Errors(30)" maka data yang dituliskan adalah 30 error. 5. Errors Dalam kriteria errors, mahasiswa peneliti mengukur jumlah link yang error atau rusak dari website objek penelitian. Tools yang digunakan validator.w3.org/checklinkdan 33
a. validator.w3.org/checklink Berikut langkah-langkah menggunakan tool: 1) Membuka halaman Gambar 17. 2) Masukkan alamat website yang akan dicek pada field yang disediakan. Kemudian tekan "Enter" atau klik "Check". 3) Hasil pengukuran. Gambar 18. Data LinkRusak pada validator.w3.org/checklink Jumlah nilai yang ditandai warna hitam yang diambil sebagai data. Nilai yang ditandai dengan warna merah tidak dihitung, hal ini karena link-link tersebut tidak dapat dicek sehingga belum jelas apakah linktersebut rusak atau tidak. b. Berikut langkah-langkah menggunakan tool: 1) Membuka halaman 34
Gambar 19. ScreenshootHalaman 2) Masukkan alamat website yang akan dicek pada field yang disediakan. Kemudian tekan "Enter". 3) Hasil pengukuran. Gambar 20. Hasil Pengukuran Link yang bertanda merah adalah link yang rusak. Jumlah link rusak tersebut yang diambil sebagai data. 35
6. Navigation Dalam kriteria navigation, peneliti mengamati jumlah inlinks yang dimiliki oleh website akademik. Inlinks adalah HTML code pada website yang memungkinkan pengunjung website untuk mengakses situs-situs lain. Istilah outlinks sering disebut juga dengan link. Yang diamati atau dihitung adalah inlinks dan outlinks. Inlinks adalah link yang masuk ke halaman situs atau website. Dalam dasar terminologi link, inlinkadalah setiap linkyang diterima oleh sebuah nodeweb (halaman web, direktori situs, atau domain tingkat atas) dari nodeweb lain Sedangkanoutlinks adalah kode HTML yang disediakan oleh sebuah situs yang memungkinkan bagi pengunjung situs tersebut mengakses berbagai situs yang lain Pada dasarnya, setiap outlink yang disediakan oleh sebuah situs merupakan inlink yang merujuk ke situs lain. Tool yang digunakan untuk menghitung inlinks dan outlinks dalam penelitian ini adalah socscibot. Socscibot dapat di download di dan dapat mempelajari cara penggunaannya (tutorial) di Jumlah inlinks yang terindeks oleh softwareyang diambil sebagai data. 7. SiteContent Sitecontent adalah jumlah file pdf/doc/ppt/ps yang terindeks atau tersimpan pada database search engine atau mesin pencari seperti google, yahoo!, bing, exalead, live search, dll. Dalam penelitian ini mahasiswa peneliti menggunakan duasearchengineyaitu yahoo!dan google. 36
a. Yahoo! Berikut ini langkah-langkah menggunakan tool: 1) Membuka halaman Gambar 21. 2) Masukkan alamat website akademik yang akan dicek disertai tipe file yang akan diamati. Contoh format keyword adalah "site:uny.ac.id filetype:pdf" untuk mengecek file pdf pada UNY. Untuk mengecek file-file yang lain (doc,ppt,ps) tinggal mengganti keyword "pdf" dengan tipe file yang akan dicek, contoh "site:uny.ac.id filetype:doc" untuk mengecek file doc. Contoh: masukkan keyword "site:uny.ac.id filetype:pdf ". Kemudian tekan "Enter" atau klik "Search". 3) Hasil pengukuran. 37
Gambar 22. Hasil Pengukuran Nilai yang ditandai warna merah yang diambil sebagai data. Jika hasil pengukuran / pengecekan tidak mendapatkan hasil ("We did not find results"), nilai data = 0. Gambar 23. Pengukuran Tidak Mendapatkan Hasil b. Google Berikut ini langkah-langkah menggunakan tool: 1) Membuka halaman 38
Gambar 24. 2) Masukkan alamat website akademik yang akan dicek disertai tipe file yang akan diamati. Contoh format keyword adalah "site:uny.ac.id filetype:pdf" untuk mengecek file pdf pada UNY. Untuk mengecek file-file yang lain (doc,ppt,ps) tinggal mengganti keyword "pdf" dengan tipe file yang akan dicek, contoh "site:uny.ac.id filetype:doc" untuk mengecek file doc. Contoh: masukkan keyword"site:uny.ac.id filetype:pdf", kemudian tekan "Enter". 3) Hasil Pengukuran. Gambar 25. Hasil Pengukuran Nilai yang ditandai warna merah yang diambil sebagai data. Jikahasil pengukuran/pengecekantidak mendapatkan hasil, nilai data adalah 0. 39
F. Teknik Analisis Data 1. Analisis Data Untuk menganalisis data, peneliti menggunakan 3 metode, yakni metode ELECTREE, Weighted Product Model, dan Grey Relational Analysis untuk menentukan ranking lima website akademik objek penelitian. Hasil perankingan dari ketiga metode kemudian dianalisis menggunakan uji statistic Friedman (Friedman test) untuk mengetahui hubungan hasil perankingan ketiga metode. Spearman test juga akan digunakan untuk mengetahui hubungan hasil perankingan metode tersebut dengan hasil perankingan yang sudah ada dari Webometrics. Setiap nilai hasil pengamatan dari ketujuh krtieria usability (accessibility, customization & personalization, download speed, ease of use, errors, navigation, dan site content) yang diambil sebelas kali (11x), dicari nilai rata-ratanya. Dengan Metode ELECTREE, Weighted Product Model dan Grey Relational Analysis lima website akademik tersebut akan diranking dengan membandingkan nilai-nilaidari tujuh kriteria usability. Berikut gambaran tabel yang digunakan untuk analisis data: Tabel 3. Tabel Analisis Data Ac CP DS EU Er Nv SC UNY UGM UNDIP UNAIR UI 40
Keterangan: Ac : nilai rata-rata dari jumlah error(Accessibility) CP : rata-rata jumlah pengunjung website(Customization & Personalization) DS : kecepatan rata-rata load time(Download Speed) EU : nilai rata-rata jumlah error(Ease of Use) Er : jumlah rata-rata linkrusak (Error) Nv : rata-rata jumlah links(Navigation) SC : jumlah rata-rata rich file(pdf + doc + ppt + ps)(Site Content) 2. Penentuan Bobot Nilai Kriteria Usability Sebelum data dianalisis, bobot setiap kriteria ditentukan terlebih dulu. Pada penelitian ini, mahasiswa peneliti menggunakan bobot kriteria dari peneliti sebelumnya, yaitu Angela Liliana Montenegro Villota, (Montenegro Villota 2009). Peneliti tersebut menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dalam menghitung bobot ketujuh kriteria. Metode Analytic Hierarchy Proces adalah sebuah studi tentang metode dan prosedur mengenai kriteria-kriteria yang saling bertentangan yang dapat dimasukkan ke dalam proses perencanaan manajemen (International Society on Multiple Criteria Decision Making). 3. Metode Perankingan Pada penelitian ini, metode perankingan yang digunakan ada tiga macam, yaitu Metode ELECTREE, Weighted Product Model,dan Grey Relational Analysis. Sebelum dianalisis, semua data perlu dinormalisasi agar lebih mudah dalam analisisnya. Dalam normalisasi matriks perlu diperhatikan karakter dari suatu kriteria, terdapat dua macam karakter yaitu lower-the-better (LB) dan higher- the-better (HB). Kriteria dengan karakter LB, semakin kecil nilai kriteria semakin 41
baik kriteria tersebut, dalam penelitian ini yang termasuk kriteria LB adalah Accessibility, Download Speed, Ease of Use, dan Error. Kriteria dengan karakter HB merupakan kebalikan dari kriteria LB, dalam penelitian ini yang termasuk kriteria HB adalah Customization & Personalization, Navigation, dan Site Content. Jadi untuk kriteria LB, kriteria terbaik (X*j) adalah kriteria dengan nilai terkecil, sedangkan untuk kriteria HB, kriteria terbaik (X*j) adalah kriteria dengan nilai terbesar. 42
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Hasil Penelitian Sebelum data dianalisis, besar bobot ketujuh kriteria usability ditentukan terlebih dahulu. Berikut ini disajikan tabel nilai bobot ketujuh kriteria yang mengambil dari peneliti sebelumnya (Montenegro Villota, 2009). Tabel 4. Nilai Bobot Kriteria Kriteria Aspek yang diamati Simbol Bobot Accessibility Jumlah erroryang ditemukan Ac 0,24 Customization&P ersonalization Download Speed Jumlah pengunjung dan/atau jumlah halaman websiteyang diakses pengunjung Kecepatan websitedalam me- loadcontent CP DS 0,15 0,18 Easeof Use Jumlah errorpada CSS website EU 0,16 Error Jumlah linkyang rusak (error) Er 0.06 Navigation Jumlah inlinksdari website Nv 0,10 Site Content Jumlah file-file (.pdf,.doc,.ppt,.ps) SC 0,11 1. Accessibility Berikut ini contoh penghitungan rata-rata dalam setiap pengambilan data. Sebagai contoh data yang diambil adalah data sampel UNY. a. Validator.w3.org Langkah-langkah pengambilan data telah dijelaskan pada Bab III. 43
Gambar26. Accessibility-Nilai Validator b. Achecker.ca Langkah-langkah pengambilan data telah dijelaskan pada Bab III. Gambar 27. Accessibility-Nilai Achecker c. Wave.webaim.org Langkah-langkah pengambilan data telah dijelaskan pada Bab III. 44
Gambar 28. Accessibility-Nilai Wave d. Jumlah nilai dari ketiga tool: 16 + 60 + 63 = 139 e. Rata-rata: 139/3 = 46,3333 f. Didapatkan nilai rata-rata pengambilan pertama sampel UNY. Pengambilan dilakukan selama 11 kali. Nilai rata-rata dari 11kali pengambilan dijumlah dan dicari nilai rata-ratanya, sehingga didapatkan nilai rata-rata akhir. Cara yang sama dilakukan untuk sampel-sampel yang lain. Contoh menghitungan nilai accessibility UNY =(46,33333 + 46,33333+ 46,33333 46,33333+ 46,33333 + 43,33333 + 47 + 47 + 45,66667 + 42,66667 +4 2,6667 ) / 11 = 45,45455 g. Hasil nilai rata-rata akhir kriteria accessibility. 45
Tabel 5. Nilai Rata-Rata Akhir Kriteria Accessibility Sampel Accessibility UNY 45,45455 UGM 49,57576 UI 10,33333 UNDIP 15,75758 UNAIR 30,24243 2. Customization & Personalization Berikut ini contoh penghitungan rata-rata dalam setiap pengambilan data. Data yang diambil adalah data sampel UNY. a. Findwebstats Langkah-langkah pengambilan data telah dijelaskan pada Bab III. Gambar 29. Findwebstats Data pengunjung website: b. Jumlah nilai tool: 12517 c. Didapatkan nilai pengambilan pertama sampel UNY. Pengambilan dilakukan selama 11 kali. Nilai rata-rata dari 11 kali pengambilan dijumlah dan dicari 46
nilai rata-ratanya, sehingga didapatkan nilai rata-rata akhir. Cara yang sama dilakukan untuk sampel-sampel yang lain. Contoh penghitungan nilai rata- rata Costomization & personalizationUNY: (12245 + 12615 + 12478 + 12460 + 12482 + 12638 + 12578+ 12672 + 12517 + 12654 + 12887) / 11 = 12566 d. Hasil nilai rata-rata akhir kriteria customization & personalization. Tabel 6. Nilai Rata-Rata Akhir Kriteria Customization&Personalization Sampel Customization & Personalization UNY 12566 UGM 95395 UI 94178 UNDIP 34763 UNAIR 15666 3. Download Speed Berikut ini contoh penghitungan rata-rata dalam setiap pengambilan data. Data yang diambil adalah data sampel UNY. a. Alexa Langkah-langkah pengambilan data telah dijelaskan pada Bab III. 47
Gambar30. DownloadSpeed-Nilai Alexa b. Websitehealthcheck Langkah-langkah pengambilan data telah dijelaskan pada Bab III. Gambar 31. DownloadSpeed-Nilai Websitehealthcheck c. Jumlah nilai kedua tool: d. Rata-rata: e. Didapatkan nilai rata-rata pengambilan pertama sampel UNY. Pengambilan dilakukan selama 11 kali. Nilai rata-rata dari 11 kali pengambilan dijumlah dan dicari nilai rata-ratanya, sehingga didapatkan nilai rata-rata akhir. Sebagai contoh penghitungn rata2 UNY : (2,95 + 1,63 + 2 + 2 + 1,69 + 1,74 + 1,89 + 1,73 + 2 + 1,96 + 1,69)/11 = 1,93454545. Cara yang sama dilakukan untuk sampel-sampel yang lain. 48
f. Hasil nilai rata-rata akhir kriteria download speed. Tabel 7. Nilai Rata-Rata Akhir Kriteria Download Speed Sampel Download Speed UNY 1,93454545 UGM 1,47836364 UI 0,98695455 UNDIP 1,29554545 UNAIR 1,37918182 4. Ease of Use Berikut ini contoh penghitungan rata-rata dalam setiap pengambilan data. Data yang diambil adalah data sampel UNY. a. Jingsaw Langkah-langkah pengambilan data telah dijelaskan pada Bab III. Gambar 32. Easeof Use-Nilai Jigsaw b. Css-Portal Langkah-langkah pengambilan data telah dijelaskan pada Bab III. 49
Gambar 33. Easeof Use-Nilai Css-Portal c. Jumlah nilai kedua tool: d. Rata-rata: e. Didapatkan nilai rata-rata pengambilan pertama sampel UNY. Pengambilan dilakukan selama 11 kali. Nilai rata-rata dari 11 kali pengambilan dijumlah dan dicari nilai rata-ratanya, sehingga didapatkan nilai rata-rata akhir. Contoh penghitungan rata2 ease of useUNY : (29 + 33 +24 + 19 + 25 + 34 + 29 + 31 + 29 + 39 + 27 ) / 11 = 29 Cara yang sama dilakukan untuk sampel- sampel yang lain. f. Hasil nilai rata-rata akhir kriteria ease of use. Tabel 8. Nilai Rata-Rata Akhir Kriteria EaseofUse Sampel Ease of Use UNY 29 UGM 988 UI 1 UNDIP 4,18 UNAIR 19 50
5. Errors Berikut ini contoh penghitungan rata-rata dalam setiap pengambilan data. Data yang diambil adalah data sampel UNY. a. Validator Langkah-langkah pengambilan data telah dijelaskan pada Bab III. Gambar 34. Errors-Nilai Validator b. Linkchecker Langkah-langkah pengambilan data telah dijelaskan pada Bab III. Gambar 35. Errors-Nilai Linkchecker c. Jumlah nilai kedua tool: d. Rata-rata: 51
e. Didapatkan nilai rata-rata pengambilan pertama sampel UNY. Pengambilan dilakukan selama 11 kali. Nilai rata-rata dari 11 kali pengambilan dijumlah dan dicari nilai rata-ratanya, sehingga didapatkan nilai rata-rata akhir. Contoh penghitungan data akhir error di website akademik UNY = (6 + 5 + 5 + 5 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4+ 4,5 + 7 ) / 11= 4,7727272 Cara yang sama dilakukan untuk sampel-sampel yang lain. f. Hasil nilai rata-rata akhir kriteria errors. Tabel 9. Nilai Rata-Rata Akhir Kriteria Errors Sampel Errors UNY 4,77272727 UGM 2,68181818 UI 8,40909091 UNDIP 16,1818182 UNAIR 0,63636364 6. Navigation Berikut ini contoh penghitungan rata-rata dalam setiap pengambilan data. Data yang diambil adalah data sampel UNY sebanyak 11kali. Menggunakan software Socscibot, berikut sampel penghitungan hasil akhir Navigation di website akedemik UNY =(7 492 + 7666 +7 686 + 7550 + 6258 + 6149 + 7608 + 7299 + 7644 + 7514 + 7551)/11 = 7310,63636 52
Tabel 10. Nilai Rata-Rata Akhir Kriteria Navigation Site Rata-rata UNY 7310,63636 UGM 13511,8182 UI 11514,1818 UNDIP 8193 UNAIR 5902,81818 7. Sitecontent Berikut ini contoh penghitungan rata-rata dalam setiap pengambilan data. Data yang diambil adalah data sampel UNY. a. Yahoo! Langkah-langkah pengambilan data telah dijelaskan pada Bab III. Gambar 36. SiteContent-Nilai pdf dari Yahoo b. Google Langkah-langkah pengambilan data telah dijelaskan pada Bab III. 53
Gambar 37. SiteContent-Nilai pdf dari Google c. Setiap tooldicari jumlah nilai pdf + doc + ppt + ps, kemudian dirata-rata. Contoh dari UGM : (27500 + 9990 + 2630 + 3)/ 4 = 10030,75. d. Nilai rata-rata dari setiap tool dijumlah dan dicari nilai rata-rata dari ketiga tool. e. Didapatkan nilai rata-rata pengambilan pertama sampel UNY. Pengambilan dilakukan selama 11 kali. Nilai rata-rata dari 11 kali pengambilan dijumlah dan dicari nilai rata-ratanya, sehingga didapatkan nilai rata-rata akhir. Sampel penghitungan data akhir website UGM. google.co.id :(10108 + 10030,75 + 10088,25 + 9093,25 + 8905,75 + 10063,25 + 9898,25 + 9978,25 + 8870,75 + 9993,25 + 10013,25) / 11 = 9731,182. : (7155 + 7030 +7152,5 + 7165 + 7165 + 7175 + 7155 + 7157,5 + 7160 + 7127,5 + 7082.5) / 11 = 7150,9 9731,182 + 7150,9 = 8441,046. Cara yang sama dilakukan untuk sampel-sampel yang lain. f. Hasil nilai rata-rata akhir kriteria site content. 54
Tabel 11. Nilai Rata-Rata Akhir Kriteria Site Content. Sampel Site Content UNY 15272,35 UGM 8441,046 UI 40061,52 UNDIP 18583 UNAIR 49780,34 Hasil pengambilan data yang telah dilakukan mulai tanggal 13 Oktober 2013 sampai 12 November 2013 kemudian diampil rata - rata dan disajikan pada tabel berikut: Tabel 12. Data Pengamatan. Websi te Ac CP DS EU Er Nv SC UNY 45,45455 12566 1,93454545 29 4,77272727 7310,63636 15272,35 UGM 49,57576 95395 1,47836364 988 2,68181818 13511,8182 8441,046 UI 10,33333 94178 0,98695455 1 8,40909091 11514,1818 40061,52 UNDIP 15,75758 34763 1,29554545 4,18 16,1818182 8193 18583 UNAIR 30,24243 15666 1,37918182 19 0,63636364 5902,81818 49780,34 B. Analisis Data Pada tahap analisis data, kelima website objek penelitian akan diranking menggunakan metode ELECTREE, Weighted Product Model,dan Grey Relational Analysis. 55
1. Perankingan Menggunakan Metode ELECTREE Untuk mengetahui langkah penghitungan secara detail dapat merujuk padaLampiran, Contoh Penghitungan poin 3. a. Normalisasi Matriks Dari data yang sudah di dapat kemudian dilakukan normalisasi Berikut rumusnya: Keterangan: ∗ ( ) = ( ) − ( ) − ( ) ( ) =Nilai data yang telah dinormalisasi ∗ ( ) =Nilai data yang akan dinormalisasi ( ) =Nilai data yang akan dinormalisasi dan mempunyai nilai paling kecil ( ) =Nilai data yang akan dinormalisasi dan mempunyai nilai paling besar Sehingga diperoleh hasil seperti yang ditunjukkan pada tabel 13: ( ) Tabel 13. ELECTREE-Normalisasi Matriks. Website Ac CP DS EU Er Nv SC UNY 0,105019 0 0 0,97163121 0,7339181 0,1850200 0,16525 UGM 0 1 0,4814117 0 0,8684210 1 0 UI 1 0,9853070 1 1 0,5000000 0,7374636 0,764901 UNDIP 0,861775 0,2679858 0,674342 0,99677812 0 0,3009832 0,245334 UNAIR 0,492664 0,037426 0,586079 0,98176292 0,9999999 0 1 b. Penghitungan Concordane Berikut adalah contoh dari penghitungan Concordane, sebagai contoh diambilkan sampel untuk perbandingan dari UNY,UGM dilambangkan dengan C12. Menentukan Concordaneantar sampel. 56
C(i,i') = , di mana Rij > Ri'jNilai Concordane diperoleh dari hasil penjumlahan nilai bobot kriteria dengan syarat nilai Rij lebih besar dari Ri'j. Tabel 14. Bobot kriteria Kriteria Simbol Bobot A Accessibility Ac 0,24 B Customization&Personalization CP 0,15 C Download Speed DS 0,18 D Ease of Use EU 0,16 E Error Er 0,06 F Navigation Nv 0,10 G Site Content SC 0,11 Perlu diingat bahwa penghitungan Concordane (UNY,UGM) berbedadengan penghitungan Concordane(UGM,UNY). C(UNY, UGM) = c1,2 Sedangkan C(UGM, UNY) = c2,1 Tabel 15. ELECTREE-ConcordaneAntar Sampel NO A B C D E F G 1 UNY 0,105019 0 0 0,97163121 0,73391815 0,18502006 0,16525 2 UGM 0 1 0,48141179 0 0,86842104 1 0 Berdasarkan tabel 24 dapat di hitung nilai C( UNY, UGM) (UNY, UGM) = A + D + G = 0,24 + 0,16 + 0,11 = 0,51 Dengan langkah yang sama didapatkan nilai Concordane antar sampel UNY, dengan sampel lainnya. Tabel selengkapnya terdapat pada lampiran 57
Tabel 16. Sampel ELECTREEConcordaneAntar Sampel Concordane(C) Himpunan Nilai C c12 ADG 0,51 c13 E 0,06 c. Penghitungan Discordane Discordane (UNY,UGM) dilambangkan dengan D12.D(i,i') = , di mana Rij < Ri'jNilai discordane merupakan kebalikan dari discordane. Nilai discordane diperoleh dari hasil penjumlahan nilai bobot kriteria dengan syarat nilai Ri'j lebih besar dari Rij. Perlu diingat bahwa penghitungan Discordane (UNY,UGM) berbedadengan penghitungan discordane(UGM,UNY). D(UNY, UGM) = Tabel 17. Sampel ELECTREEDiscordane. NO A B C D E F G 1 UNY 0,105019 0 0 0,97163121 0,73391815 0,18502006 0,16525 2 UGM 0 1 0,48141179 0 0,86842104 1 0 D(UNY, UGM) = B + C + E + F = 0,15 + 0,18 + 0,06 + 0,10 = 0,49 Dengan langkah yang sama didapatkan nilai discordanne antar sampel UNY, dengan sampel lainnya. Tabel selengkapnya terdapat pada lampiran. 58
Tabel 18. Sampel ELECTREE-Discordane. Discordane(D) Himpunan Nilai D D12 BCEF 0,49 D13 ABCDFG 0,94 d. MatriksC dan D 1) Matriks C (Concordane) Setelahditentukan nilai Concordane dan discordane makalangkah selanjutnya ialah mebuat matrik Concordanedan discordane. Tabel 19. ELECTREE-MatriksConcordane. Sampel 1 2 3 4 5 1 0,49 0,94 0,94 0,9 2 0,51 0,69 0,69 0,75 3 0,06 0,31 0 0,17 4 0,06 0,31 1 0,17 5 0,1 0,25 0,83 0,83 2) Matriks D (Discordane) Tabel 20. ELECTREE-Matriks Discordane. Sampel 1 2 3 4 5 1 0,51 0,06 0,06 0,1 2 0,49 0,31 0,31 0,25 3 0,94 0,69 1 0,83 4 0,94 0,69 0 0,83 5 0,9 0,75 0,17 0,17 59
e. Tabel hasil perankingan Selanjutnya dilakukan perhitungan perankingan, sampel yang memiliki nilai terbesar dari hasil nilai Concordanedikurangi nilai discordane, Tabel 21. ELECTREE-Hasil Perankingan Sampel Concordace Discordane C - D Peringkat UNY 0,83 3,27 2,44 5 UGM 1,36 2,64 1,28 4 UI 3,46 0,54 2,92 1 UNDIP 2,46 1,54 0,9 2 UNAIR 1,99 2,01 0,02 3 2. Perangkingan Menggunakan Grey Relational Analysis Dari data objektif yang ada kemudian dinormalisasi. Rangkaian data dapat diperlukan dengan menggunakan satu dari 3 tipe: "larger is better", "smaller is better", dan "nominal is best". Pada masalah ini menggunakan tipe "larger is better" (jika ekspektasinya makin besar makin baik). Berikut rumusnya: X i
maxX maxX
(k)
i (k)
(k)
(k)X i minX i
Keterangan: =Nilai data yang telah dinormalisasi ∗ ( ) =Nilai data yang akan dinormalisasi ( ) =Nilai data yang akan dinormalisasi dan mempunyai nilai paling kecil ( ) =Nilai data yang akan dinormalisasi dan mempunyai nilai paling besar ( ) 60
Tabel 22. Data dari WebsiteUniversitas Berdasarkan Kriteria A B C D E F G (UNY) 45,45 12566 1,9345 29 4,772 7310,636 15272,35 (UGM) 49,57 95395 1,4783 988 2,681 13511,818 8441,046 (UI) 10,33 94178 0,9869 1 8,409 11514,18 40061,52 (UDIP) 15,75 34763 1,2955 4.18 16,181 8193 18583 (UNAIR) 30,24 15666 1,3791 19 0,636 5902,818 49780,34 Menghitung perbedaan absolut dari nilai kriteria terhadap nilai referensi dapat dilakukan dengan cara normalisasi dan hasilnya dinyatakan dalam tabel 23. Tabel 23. Tabel data normalisasi Δx1 0,10502 1 0 0,971631 0,733950 0,814979 0,83475 Δx2 0 0 0,481477 0 0,868403 0 1 Δx3 1 0,014692 1 1 0,5 0,262535 0,235099 Δx4 0,861775 0,732014 0,674406 0,99677 0 0,699016 0,754666 Δx5 0,492664 0,962573 0,586279 0,981762 1 1 0 Seandainya nilai adalah 0.5, dengan menggunakan persamaan i k
( ( i min k
max max ) ) maka koefisien dari Grey Relational dapat didapatkan pada tabel 24. Tabel 24. Grey RelationalCoefficient §1(X1) 0,826446 0,333333 1 0,339759 0,405186 0,380228 0,374602 §2(X2) 1 1 0,509424 1 0,36539 1 0,333333 §3(X3) 0,333333 0,97144 0,333333 0,333333 0,5 0,655738 0,680272 §4(X4) 0,367161 0,405844 0,425532 0,33405 1 0,417014 0,392157 §5(X5) 0,503525 0,34188 0,459982 0,337436 0,333333 0,333333 1 61
Sebelum data dianalisis, bobot setiap kriteria ditentukan terlebih dulu. Pada penelitian ini, mahasiswa peneliti menggunakan bobot kriteria dari peneliti sebelumnya, yaitu Angela Liliana Montenegro Villota (2009). Peneliti tersebut menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dalam menghitung bobot ketujuh kriteria. Nilai dari bobotnya adalah sebagai berikut: w(AC)=0.24, w(CP)=0.15, w(DS)=0.18, (EU)=0.16, w(ER)=0.06, w(NV)=0.10, dan w(SC)=0.11. Tabel 25. CriteriaValues Matrix kriteria X1 X2 X3 X4 X5 A 0,826446 1 0,333333 0,3671 0,503525 B 0,333333 1 0,97144 0,405844 0,34188 C 1 0,509424 0,333333 0,425532 0,459982 D 0,339759 1 0,333333 0,33405 0,337436 E 0,405186 0,36539 0,5 1 0,333333 F 0,380228 1 0,655738 0,417014 0,333333 G 0,374602 0,333333 0,680272 0,392157 1 Langkah terakhir dalam model adalah menghitung nilai akhir dari website universitas dengan mengalikan masing-masing kolom pada tabel 24 dengan masing-masing bobot kriteria. Tabel 26. FinalDecision Matrix Criteria X1 X2 X3 X4 X5 Weight A 0,1983 0,24 0,08 0,08811 0,12084 0,2400 B 0,05 0,15 0,97144 0,40584 0,34188 0,1500 C 0,18 0,09169 0,06 0,07659 0,0827 0,1800 D 0,05436 0,16 0,05332 0,05344 0,05399 0,1600 E 0,02431 0,36539 0,03 0,06 0,0199 0,0600 F 0,03802 0,1 0,06557 0,04170 0,0333 0,1000 G 0,04120 0,03666 0,07483 0,4313 0,11 0,1100 value 0,58624 1,14374 1,33517 0,76884 0,76284 62
Sebagai hasil perhitungan maka X5 merupakan website dengan nilai tertinggi sehingga dapat disimpulkan bahwa X5 adalah website universitas terbaik dalam hal usability. Setelah dilakukan penghitungan hasil pengukuran data terhadap website akademik dari Universitas Negeri Yogyakarta, Universitas Gajah Mada , Universitas Airlangga, Universitas Diponegoro dan Universitas Indonesia dengan metode Grey ralitional analysis maka didapatkan rangking di tabel 27. Tabel 27. hasil perangkingan Grey Relational Analysis. Sampel Peringkat UNY UGM UNDIP UNAIR UI 5 2 3 4 1 3. Weighted Product Model Weighted Product Model merupakan salah satu metode yang tedapat dalam MCDM. Dalam WPM, setiap alternatif keputusan dibandingkan dengan yang lain dengan mengalikan sejumlah rasio, satu untuk setiap kriteria keputusan. Langkah-langkah perankingan menggunakan metode Weighted Product Model: Tabel 28. Data dari WebsiteUniversitas Berdasarkan Kriteria. Ac CP DS EU Er Nv SC UNY 45,45 12566 1,9345 29 4,772 7310,636 15272,35 UGM 49,57 95395 1,4783 988 2,681 13511,818 8441,046 UI 10,33 94178 0,9869 1 8,409 11514,18 40061,52 UDIP 15,75 34763 1,2955 4.18 16,181 8193 18583 UNAIR 30,24 15666 1,3791 19 0,636 5902,818 49780,34 63
Normalisasi matriks Rumus : Rij = = ′ Keterangan : ( ∗ ( ∗ ) ) Xij = Nilai data sampel i kriteria j ( i = UNY, UGM, UNDIP, UNAIR, UI) ( j = 7 kriteria usability) X*j = nilai terbaik dalam satu kriteria X'j = nilai terjelek dalam satu criteria Dari tabel data pengamatan , akan dilakukan normalisasi data. Berikut ini contoh normalisasi data accesibilitysampel UNY Accessibility (Ac) RUNY = ( , , ) = ( ) = 0.895 , , , Dengan langkah yang sama didapatkan data normalisasi semua sampel.Berikut disajikan data normalisasi semua sampel (normalisasi matriks). Tabel 29. NormalisasidataWeighted Product Model Ac CP DS EU Er Nv UNY 0,895 0 1 0,028 0,2660 0,185 UGM 1 1 0,518 1 0,131 1 UI 0 0,985 0 0 0,5000 0,7374 UDIP 0,138124 0,267 0,326 0,003 1 0,3009 UNAIR 0,50739 0,0374 0,4144 0,0182 0 0 64 SC 0,165 0 0,916 0,2453 1
Data yang sudah dinormalisasi kemudian di kalikan dengan bobot criteria Nilai dari bobotnya adalah sebagai berikut: w(AC)=0.24, w(CP)=0.15, w(DS)=0.18, (EU)=0.16, w(ER)=0.06, w(NV)=0.10, dan w(SC)=0.11. Tabel 30. Normalisasi Bobot Kriteria Ac CP DS EU Er Nv SC UNY 0,2148 0 0,18 0,0045 0,0159 0,0185 0,018172 UGM 0,24 0,15 0,0933 0,16 0,0078 0,1 0 UI 0 0,1477 0 0 0,03 0,07374 0,100793 UDIP 0,033144 0,0400 0,0587 0,0005 0,06 0,03 0,02695 UNAIR 0,12168 0,0055 0,0745 0,0029 0 0 0,11 Menghitung S Nilai S didapatkan dari penjumlahan hasil perkalian bobot kriteria dengan data normalisasi pada tiap sampel. SUNY: 0,2148 + 0 + 0,18 + 0,0045 + 0,0159 + 0,0185 + 0,01817 = 0,45187 Nilai R adalah nilai terbesar dari perkalian bobot kriteria dengan data normalisasi dari tiap sampel. Tabel 31. hasil penghitungan Weighted Product Model Sampel Nilai S PERINGKAT Uny 0,45187 2 Ugm 0,75119 1 Ui 0,35219 3 Undip 0,248906 5 Unair 0,314092 4 65
C. Friedman Test Dari ketiga hasil perankingan berikut dapat dilihat bahwa perankingan dengan menggunakan Friedman testakan digunakan untuk menganalisis pola hasil perankingan ketiga metode. Tabel 32. Hasil Perankingan Tiga Metode Website ELECTREE Metode GRA WPM UNY 5 5 2 UGM 4 3 1 UNDIP 2 4 5 UNAIR 3 2 2 UI 1 1 3 : hasil perankingan ketiga metode berbeda satu sama lain. : hasil perankingan ketiga metode sama. Tolak jika di ≥ = 5% Keterangan: = 12 ( + 1) − 3 ( + 1) = jumlah kolom (perlakuan) k = jumlah baris (blocks) n = jumlah ranking tiap kolom Rj 66
Tabel 33. Penghitungan Tes Friedman Metode Website ELECTREE WPM GRA UNY 5 5 2 UGM 4 3 1 UNDIP 2 4 5 UNAIR 3 2 2 UI 1 1 3 15 15 15 225 225 225 Jumlah kolom, 3 Jumlah baris, k 5 n 225 + 225 + 225 = 675 12 ( + 1) 12 5 × 3 × 4 = 0.2 3 ( + 1) 3 × 5 × 4 = 60 Test statistic 0.2 × 675 − 60 = 75 Nilai dibandingkan dengan nilai pada tabel distribusi chi-square dengan derajat kebebasan . Pada penelitian ini, nilai , jadi nilai ) ( derajat kebebasan = 3 ) = − 1 ( yang digunakan dalam tes tabel distribusi chi-square adalah 2. Critical value pada tabel chi-square dengan nilai derajat kebebasan ( ) 2 dan adalah 5.99. Nilai , sehingga ditolak. ≥ = 5% ) Jadi, kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa hasil perankingan ketiga ( metode mempunyai hasil yang sama. 67
D. Spearman Test Spearman test digunakan untuk membandingkan hasil perankingan ketiga metode (ELECTREE, Weighted Product Model danGrey Relational Analysis) dengan hasil perankingan yang dilakukan oleh Webometrics. Hasil perankingan yang dilakukan oleh Webometricsdisajikan pada tabel di bawah ini. Tabel 34. Hasil Perankingan Webometrics. Peringkat Indonesia Peringkat didunia Perguruan Tinggi Peringkat dalam Penelitian 1 598 UI 1 3 696 UGM 2 4 1013 UNAIR 3 7 1088 UNDIP 4 17 1802 UNY 5 Spearman's rho atau dihitung menggunakan formula: ( ) Keterangan: = 1 − 6 ∑ ( − 1) (perbedaan ranking dari kedua variabel) jumlah baris = − = 1. Tes SpearmanELECTREEdengan Webometrics Tabel 35. Tes Spearman ELECTREE dan Webometrics. Website Metode ELECTREE Webometrics UNY 5 5 0 UGM 4 2 5 − 5 = 0 4 UNDIP 2 4 4 − 2 = 2 4 UNAIR 3 3 2 − 3 = −2 0 UI 1 1 3 − 3 = 0 0 1 − 1 = 0 68
Hasil penghitungan perangkingan ELECTREE dengan hasil perangkingan webometric januari 2014 sebagai berikut: = 1 − ( = 0,4 ) = 1 − = 1 − 0,4 = 0,6 Metode ELECTREE mempunyai pola ranking yang signifikan dengan hasil perankingan Webometrics . 2. Tes SpearmanWPM dengan Webometrics ( = 0,6) Tabel 36. Tes SpearmanWPM dan Webometrics. Website WPM Metode Webometrics UNY 2 5 9 UGM 1 2 2 − 5 = −3 1 UNDIP 5 4 1 − 2 = 1 1 UNAIR 4 3 5 − 4 = 1 1 UI 3 1 4 − 3 = 1 4 3 − 1 = 2 Hasil penghitungan perangkingan weighted product model dengan hasil perangkingan webometricjanuari 2014 sebagai berikut: = 1 − ( = ) =1-0,8 = 0,2 = 1 − 0.8 Metode Weighted Product Model mempunyai pola ranking yang tidak signifikan sama dengan hasil perankingan Webometrics . ( = 0,2) 69
3. Tes Spearman GRA dan Webometrics Tabel 37. Tes SpearmanGRA dan Webometrics. Website Metode UNY GRA 5 Webometrics 5 0 UGM 3 2 5 − 5 = 0 1 UNDIP 4 4 3 − 2 = 1 0 UNAIR 2 3 4 − 4 = 0 1 UI 1 1 2 − 3 = −1 1 1 − 1 = 0 Hasil penghitungan perangkingan Grey Relational Analysisdengan hasil perangkingan webometricjanuari 2014 sebagai berikut. = 1 − ( ) = 1 − = 0,85 = 0,15 Metode Grey Relational Analysis mempunyai pola ranking yang signifikan sama = 1 − 0,15 dengan hasil perankingan Webometrics . ( = 0,85) 70
BAB V SIMPULAN DAN SARAN A. Simpulan Berdasarkan penelitian ini dapat disimpulkan bahwa: 1. Perankingan website akademik perguruan tinggi di Indonesia yang ditinjau dari usability website menggunakan Metode ELECTREE akan menghasilkan pola ranking yang mendekati sama dengan perankingan Webometrics. 2. Perankingan website akademik perguruan tinggi di Indonesia yang ditinjau dari usability website menggunakan Metode Weighted Product Model akan menghasilkan pola ranking yang tidak mendekati sama dengan perankingan Webometrics. 3. Perankingan website akademik perguruan tinggi di Indonesia yang ditinjau dari usability website menggunakan Metode Grey Relational Analysis akan menghasilkan pola ranking yang mendekati sama dengan perankingan Webometrics. 4. Perankingan website akademik perguruan tinggi di Indonesia yang ditinjau dari usability website menggunakan Metode ELECTREE, dan Grey Relational Analysisakan menghasilkan pola ranking yang sama atau signifikan sama. 5. Adanya hubungan erat antara kualitas usability website dengan ranking/peringkat website dalam Webometrics, ditunjukkan perbandingan hasil perankingan setiap metode dengan hasil perankingan Webometrics yang menunjukkan hasil signifikan sama. Jadi, semua hipotesis penelitian dapat diterima. 71 oleh
B. Keterbatasan Penelitian Keterbatasan dalam penelitian ini adalah: 1. Penelitian ini hanya meninjau dari usability website, padahal banyak sekali faktor-faktor yang menentukan kualitas dari suatu website. 2. Dalam penelitian ini, website akademik yang dijadikan sampel penelitian hanya berjumlah lima website, semakin banyak jumlah sampel semakin teruji hasil yang didapatkan. 3. Tools atau alat-alat pengukur data yang digunakan belum tentu menghasilkan data yang akurat. C. Saran Mengacu pada penelitian, saran yang diajukan adalah: 1. Bagi calon peneliti yang akan melakukan penelitian sebaiknya menggunakan koneksi internetyang baik dan stabil. 2. Dalam satu sesi pengambilan data diselesaikan pada hari yang sama. 3. Bagi peneliti selanjutnya bisa menambahkan tidak hanya lima sampel dan menggunakan metode lain dari MCDA untuk mengetahui hasil perbandingannya. 72
DAFTAR PUSTAKA Agarwal, R., & Venkatesh, V. (2002). Assessing a firm's Web presence: a heuristic evaluation procedure for the measurement of usability. Information Systems Research, 13(2), 168-186. Almind, T. C. and P. Ingwersen (1997) Informetric analyses on the World Wide Web: methodological approaches to 'Webometrics'. Journal of documentationVolume, 404-426 DOI: Altman, D. G. (1991).Practical statistics for medical research, Chapman & Hall/CRC. Bjorneborn, L. and P. Ingwersen (2004). "Toward a basic framework for webometrics."Journal of the American Society for Information Science and Technology55(14): 1216-1227. Davis, E. S., & Hantula, D. A. (2001). The effects of download delay on performance and end-user satisfaction in an Internet tutorial.Computers in Human Behavior, 17(3), 249-268. Dominic, P. D. D. and H. Jati (2010). Evaluation method of Malaysian university website: Quality website using hybrid method.International Symposium on Information Technology2010, Kuala Lumpur, IEEE. Dominic, P. D. D. and Handaru, J (2011). "A comparison of Asian airlines websites quality: using a non-parametric test."International Journal of Business Innovation and Research5(5): 599-623. Dominic, P. D. D., H. Jati, et al. (2010). "Performance evaluation on quality of Asian e-government websites an AHP approach." International Journal of Business Information Systems6(2): 219-239. Dominic, P. D. D., H. Jati, et al. (2011). "A comparison of Asian e-government websites quality: using a non-parametric test."International Journal of Business Information Systems7(2): 220-246. Ehrke, D. and E. Turban (1999). Determinants of successful website design: relative importance and recommendations for effectiveness,IEEE. Gehrke, D., & Turban, E. (1999). Determinants of successful website design: relative importance and recommendations for effectiveness. (hal. 8). IEEE. 73
Huang, W. C. and C. H. Chen (2005). "Using the ELECTRE II method to apply and analyze the differentiation theory." Proc. Eas. Asia Soc. Trans. Stud5: 2237-2249. Handaru Jati. (2011). Quality Ranking of E-Government Websites: PROMETHEE II Approach. International Conference for Informatics for Development, Yogyakarta. Handaru Jati. (2011). "University Webometrics Ranking Using Multicriteria Decision Analysis: TOPSIS Method." 20. Handaru Jati. (2011). Usability Ranking of E-Government Website: Grey Analysis Approach. International Conference on Computer and Computational Intelligence (ICCCI 2011).Bangkok Thailand. IEEE, I. o. E. a. E. E. (1990). "IEEE StandardGlossary of Software Engineering Terminology." ISO, I. S. O. (1998). Ergonomic requirements for office work with visual display terminals (VDTs), Part 11: Guidance on usability, International Organization for Standardisation Geneva, Switzerland. Karacasu, M. and T. Arslan (2010). "Electre Approach for modeling Public Decision making behavior on Transportation Project Selection Process." Keeker, K. (1997). "Improving web site usability and appeal."Retrieved May19: 2002. Koyani, S. J., R. W. Bailey, et al. (2004). Research-based Web design & usability guidelines, National Cancer Institute. Kusdiantoro. (2012). Analisis Usability Website Akademik Perguruan Tinggi di Indonesia Menggunakan Metode PROMETHEE, VIKOR, dan ELECTREE. Yogyakarta, D.I. Yogyakarta, Indonesia: UNY, 112. Kusdiantoro. (2012). Usability Website Akademik Perguruan Tinggi di Indonesia Menggunakan Metode ELECTREE. Yogyakarta, D.I. Yogyakarta, Indonesia: UNY, 12. Larichev, O. I. (1992). "Cognitive validity in design of decision†aiding techniques."Journal of Multi†Criteria Decision Analysis1(3): 127-138. Lee, I. Y. M. and A. E. Mackenzie (2000). "Needs of families with a relative in a critical care unit in Hong Kong."Journal of clinical nursing9(1): 46-54. Mazumdar, A. (2009). Application of Multi-Criteria Decision Making (MCDM) Approached on Teacher's Performance Evaluation and Appraisal. 74
Montenegro Villota, A. L. (2009). Usability of Websites.University of Birmingham. Mustafa, H. (2000). "TEKNIK SAMPLING." Natividade-Jesus, E., Coutinho-Rodrigues, J., & Antunes, C. H. (2007). A multicriteria decision support system for housing evaluation. Decision Support Systems, 43(3), 779-790. Nielsen, J. (2004). Designing web usability.Pearson Education. Nielsen, J. (1994). "How to conduct a heuristic evaluation."Useit. com. Nielsen, J. (2004). Designing web usability, Pearson Education. Palmer, J. W. (2002). Web site usability, design, and performance metrics. Information systems research, 13(2), 151-167. Pearson, J. M., Pearson, A., & Green, D. (2007). Determining the importance of key criteria in web usability.Management Research News, 30(11), 816 - 828. Rizal, M. (2011). "panduan-singkat-webo-short." Rose, G. M., & Straub, D. W. (2001). The effect of download time on consumer attitude toward the e-service retailer.e-Service, 1(1), 55-76. Satriyo, F. B., Ciptomulyono, U., & Wessiani, N. A. (2010). PENENTUAN PRIORITAS INDUSTRI POTENSIAL UNTUK DIKEMBANGKAN DI KAWASAN INDUSTRI LAMONGAN DENGAN MENGGUNAKAN ANALISA INPUT OUTPUTDAN ELECTREIII. Texas A&M University. (2004). Web accessibility and usability procedures. Turban, E., & Gehrke, D. (2000). Determinants of e-commerce website.Human Systems Management, 19(2), 111-120. World Wide Web Consortium. (1999). Web content accessibility guidelines1.0. University, T. A. M. (2004). "Web accessibility and usability procedures." Venkatesh, V. and F. D. Davis (1996). "A model of the antecedents of perceived ease of use: Development and test*."Decision Sciences27(3): 451-481. Venkatesh, V., M. G. Morris, et al. (2003). "User acceptance of information technology: Toward a unified view."MIS quarterly:425-478. 75
Wahyu Arifudin, R. M., Kusdiantoro, Cendhy Santosa Putra (2011). "PERANKINGAN WEBSITE AKADEMIK DUNIAMENGGUNAKAN METODE UTILITY CONCEPT DAN WEIGHTED PRODUCT MODEL: 15-22" World Wide Web Consortium, W. W. W. C. (1999). "Web content accessibility guidelines1.0." Yayla, N. and M. Karacasu (2011). "A decision support model to incorporate public and expert opinions for assessing the privatization of public bus transit system: Application of ELECTRE for the bus system in Eskisehir, Turkey."Scientific Researchand Essays6(21): 4657-4664. 76
LAMPIRAN 77
No 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. No 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. No 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. Tabel pengambilan data Accessibility UNY 16 16 16 16 16 16 16 16 15 15 15 60 60 60 60 59 61 61 61 55 55 56 87 87 87 87 87 87 87 87 87 87 86 UGM 54 54 54 54 54 54 54 54 54 54 52 UI 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 78 63 63 63 63 62 64 64 64 58 58 59 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6
No 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. No 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. NO. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 22 22 21 - 20 19 19 19 20 22 3 UNDIP 14 14 13 0 12 11 11 11 12 12 22 49 49 49 49 49 39 39 39 39 39 41 UNAIR 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 Tabel pengambilan data Customization & Personalization UNY UGM UI UNDIP 12245 12615 12478 12460 12482 12638 12578 12672 12517 12654 12887 95390 95395 95400 95395 95395 94395 95395 95595 95395 95495 96395 93278 94170 94178 95078 94178 94186 94256 94148 94178 94100 94208 34700 34763 33763 34826 34760 34763 34463 34763 35063 35763 34766 79 21 21 20 - 19 18 18 18 19 19 6 21 21 21 21 21 21 21 21 21 21 21 UNAIR 15670 15666 15664 15666 15566 15666 15700 15666 15632 15666 15766
Tabel pengambilan data Download Speed NO. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 2,49 2,49 2,49 2,49 2,49 2,49 2,49 2,49 2,49 2,49 2,49 UNY 3,41 0,77 1,56 1,56 0,89 0,99 1,29 0,97 1,56 1,43 0,89 NO. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 1,864 1,864 1,864 1,864 1,864 1,864 1,864 1,864 1,864 1,864 1,864 UGM 0,91 0,79 1,35 0,77 1,09 1,05 1,35 1,13 1,26 1,1 1,22 NO. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 0,953 0,953 0,953 0,953 0,953 0,953 0,953 0,953 0,953 0,953 0,953 UI 1,04 0,91 1,05 1,59 1,04 0,96 0,97 0,91 0,99 0,91 0,86 80
NO. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. NO. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. NO. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. UNDIP 1,702 1,702 1,702 1,702 1,702 1,702 1,702 1,702 1,702 1,702 1,702 1,18 0,88 0,93 - 0,97 0,94 0,95 0,97 1,12 0,88 0,96 UNAIR 1,812 1,812 1,812 1,812 1,812 1,812 1,812 1,812 1,812 1,812 1,812 1,07 0,78 0,96 0,78 0,96 0,96 1,03 0,82 109 1,1 0,86 Tabel pengambilan data Ease Of Use UNY 29 29 29 29 29 29 29 29 28 28 28 29 29 29 29 29 29 29 29 28 28 28 81
NO. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. NO. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. NO. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 990 958 988 980 986 1018 988 996 994 988 981 1 1 1 1 2 2 1 0 1 1 0 4 4 4 - 4 10 4 4 4 4 4 82 UGM UI UNDIP 988 908 888 988 988 944 988 1032 1088 988 1058 0 1 1 2 1 1 0 1 1 2 1 4 4 4 - 4 10 4 4 4 4 4
NO. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. NO. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. NO. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. UNAIR 17 19 18 21 19 19 19 19 20 19 19 Tabel pengambilan data Errors UNY 6 4 4 4 3 3 3 3 3 4 6 UGM 2 2 3 3 2 2 2 2 2 2 2 83 19 11 19 17 19 19 21 19 19 19 27 6 6 6 6 5 5 5 5 5 5 8 3 3 4 4 3 3 3 3 3 3 3
NO. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. NO. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. NO. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 11 8 9 11 8 8 8 8 10 11 16 18 23 16 - 15 16 15 15 26 17 15 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 84 UI UNDIP UNAIR 9 5 6 6 5 5 5 6 7 8 13 21 20 20 - 17 17 16 16 16 17 16 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
NO. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. google No. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. No. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. Tabel pengambilan dataNavigation UNY UGM UI UNDIP 7492 7666 7686 7550 6258 6149 7608 7299 7644 7514 7551 12582 13949 13982 13745 12073 13105 15087 14854 13966 12742 12545 12122 12124 12058 11965 10160 10361 12035 11156 10652 11950 12073 8703 8606 6795 8481 6729 8461 8465 8159 8636 8442 8646 Tabel pengambilan dataSite Content UNY Pdf 41600 41600 41600 41500 41500 41800 41600 41700 41700 42200 41700 doc 2710 2720 2730 2710 2710 2710 2700 2700 2700 2700 2710 ppt 771 767 761 751 751 741 733 737 737 747 741 UGM Pdf 27600 27500 27700 27700 27600 27500 27500 27300 27500 27500 27500 doc 10200 9990 10000 6020 6020 10100 10100 9980 6000 9820 9900 ppt 2630 2630 2650 2650 2000 2650 1990 2630 1980 2650 2650 85 ps 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ps 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 UNAIR 6582 4609 5106 6422 4628 6442 6440 6164 6565 5417 6556
No. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. No. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. No. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. Pdf 285000 276000 273000 115000 115000 269000 269000 264000 260000 244000 263000 Pdf 82600 82700 82400 82400 61000 82100 61000 81900 82100 82200 82100 Pdf 193000 192000 190000 188000 188000 184000 186000 185000 182000 180000 180000 doc 3850 3930 3860 2950 2950 4030 3990 3820 3840 3840 3800 doc 3170 3130 3100 2300 2300 3060 2280 3050 3060 3160 2240 doc 43200 43000 42900 13900 13900 41100 41300 41800 41600 41900 41800 UI UDIP UNAIR 86 ppt 3490 3640 3690 3700 2650 3800 3790 3690 3810 3860 3840 ppt 605 599 583 581 550 571 536 564 565 565 564 ppt 66000 65400 65200 64700 64700 61200 5860 59200 58500 57800 58900 ps 128 131 128 117 117 132 117 132 132 128 121 ps 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 ps 60000 58700 56800 58100 16300 55700 16600 55500 54300 54500 55000
No. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. No. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. No. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. Pdf 37500 36500 36900 37400 37400 37300 36800 37400 37400 37600 37500 Pdf 19400 19100 19500 19400 19400 19400 19400 19400 19400 19800 19400 Pdf 64200 67100 67100 66000 65700 65400 66400 65700 65700 66400 66000 doc 3970 3980 4010 4010 4010 3990 3950 4100 4100 4090 4090 doc 6780 6670 6760 6870 6870 6880 6810 6820 6820 6820 6810 doc 2360 2340 2320 2350 2350 2380 2380 2470 2470 2440 2440 Yahoo. UNY UGM UI 87 ppt 1750 1730 1700 1730 1730 1730 1700 1710 1710 1720 1720 ppt 2440 2350 2350 2390 2390 2420 2410 2410 2420 2430 2120 ppt 2820 2790 2810 2870 2870 2840 2850 2910 2910 2860 2850 ps 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ps 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ps 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
No. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. No. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. Pdf 70300 69400 69900 69900 69900 70700 69600 70000 70000 70500 69900 Pdf 36100 35500 34900 35200 35200 35300 35100 35300 35300 35300 35200 doc 2750 2710 2790 2770 2770 2820 2760 2760 2750 2740 2750 doc 2500 2570 2570 2550 2550 2560 2510 2550 2550 2530 2550 UDIP UNAIR 88 ppt 1040 1040 1050 1010 1010 1010 996 996 961 961 991 ppt 1830 1830 1870 1880 1880 1900 1860 1930 1930 1960 1950 ps 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ps 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
N0. 1 2 3 4 5 N0. 1 2 3 4 5 DATA ORIGINAL (METODE ELECTREE) universitas Ac CP DS EU Er Nv SC UNY 45,45455 12566 1,93454545 29 4,77272727 7310,63636 15272,35 UGM 49,57576 95395 1,47836364 988 2,68181818 13511,8182 8441,0455 UI 10,33333 94178 0,98695455 1 8,40909091 11514,1818 40061,5165 UNDIP 15,75758 34763 1,29554545 4,18 16,1818182 8193 18583 UNAIR 30,24243 15666 1,37918182 19 0,63636364 5902,81818 49780,335 TABEL DATA NORMALISASI (METODE ELECTREE) universitas Ac CP DS EU Er Nv SC UNY 0,105019155 0 0 0,971631206 0,733918147 0,185020059 0,165249653 UGM 0 1 0,481411792 0 0,868421044 1 0 UI 1 0,985307078 1 1 0,500000032 0,737463599 0,764901162 UNDIP 0,86177523 0,26798585 0,674342279 0,996778116 0 0,30098323 0,245334475 UNAIR 0,492663559 0,037426505 0,586079423 0,981762918 0,999999936 0 1 89
Tabel concordane Concordane (C) Himpunan c12 ADG c13 E c14 E c15 F c21 BCEF c23 BEF c24 BEF c25 BF c31 ABCDFG c32 ACDG c34 ABCDEFG c35 ABCDF c41 ABCDFG c42 ACDG c43 0 c45 ABCDF c51 ABCDEG c52 ACDEG c53 EG c54 EG 90 Nilai C 0,51 0,06 0,06 0,1 0,49 0,31 0,31 0,25 0,94 0,69 1 0,83 0,94 0,69 0 0,83 0,9 0,75 0,17 0,17
Tabel discordane Discordane (D) D12 D13 D14 D15 D21 D23 D24 D25 D31 D32 D34 D35 D41 D42 D43 D45 D51 D52 D53 D54 Himpunan BCEF ABCDFG ABCDFG ABCDEG ADG ACDG ACDG ACDEG E BEF 0 EG E BEF ABCDEFG EG F BF ABCDF ABCDF 91 Nilai D 0,49 0,94 0,94 0,9 0,51 0,69 0,69 0,75 0,06 0,31 0 0,17 0,06 0,31 1 0,17 0,1 0,25 0,83 0,83