Analisis Clustering Pengguna SIKP FTI UKSW Menggunakan User Experience Questionnaire
Abstract
The ease of access to technology today encourages the use of technology to improve productivity and efficiency in the lecture process, including in the lecture process at FTI UKSW (Faculty of Information Technology, Satya Wacana Christian University) which uses SIKP (Practical Work Information System). This study identifies the grouping/clustering of SIKP user students based on student user experience. The UEQ and Fuzzy C-Means methods are used to formulate the clustering of SIKP user students with the aim of determining the level of satisfaction of FTI UKSW students with the SIKP currently in use and hopefully providing an analysis of which parts of the FTI UKSW SIKP need to be improved. The UEQ method uses six elements, namely Attractiveness, Clarity, Efficiency, Accuracy, Stimulation, and Novelty. Meanwhile, the Fuzzy C-Means method measures the degree of membership of a data set to determine the satisfaction level grouping. Testing the accuracy of the algorithm's performance showed that the clustering process can form groupings with a level of clarity and cluster separation that provides good performance and can still be developed to obtain more optimal performance.
Keywords: Clustering; User Experience Questionnaire; Fuzzy C-Means
Abstrak
Mudahnya akses teknologi saat ini mendorong pemanfaatan teknologi untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi pada proses perkuliahan, termasuk pada proses perkuliahan di FTI UKSW (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana) yang menggunakan SIKP (Sistem Informasi Kerja Praktek). Penelitian ini mengidentifikasi pengelompokan mahasiswa pengguna SIKP berdasarkan user experience mahasiswa. Metode UEQ dan Fuzzy C-Means adalah metode yang digunakan untuk merumuskan clustering mahasiswa pengguna SIKP dengan tujuan mengetahui tingkat kepuasan mahasiswa FTI UKSW terhadap SIKP yang digunakan saat ini dan diharapkan dapat memberikan analisis bagian mana yang perlu ditingkatkan pada SIKP FTI UKSW. Metode UEQ akan menggunakan 6 elemen yaitu Daya tarik, Kejelasan, Efisiensi, Ketepatan, Stimulasi, dan Kebaruan. Sementara itu, metode Fuzzy C-Means akan mengukur derajat keanggotaan suatu data untuk mengetahui pengelompokan tingkat kepuasan. Pengujian akurasi performa algoritma memberikan hasil bahwa proses clustering dapat membentuk pengelompokan dengan tingkat kejelasan dan pemisahan cluster yang memberikan performa baik serta masih dapat dikembangkan untuk memperoleh performa yang lebih optimal.
Keywords
References
F. Silvana and T. L. M. Suryanto, “Evaluasi User Experience Sistem Informasi Akademik Universitas Wiraraja Menggunakan Metode UEQ,” Jutisi J. Ilm. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 13, no. 1, p. 11, 2024, doi: 10.35889/jutisi.v13i1.1580.
K. Khanza Pangestu, T. Lathif, M. Suryanto, and A. Pratama, “User Experience Questionnaire (UEQ) Sebagai Metode Pengukuran Evaluasi Pengalaman Pengguna Virtual Campus Tour Upn,” 442 J. Inf. Syst. Applied, Manag. Account. Res., vol. 7, no. 2, pp. 442–451, 2023, doi: 10.52362/jisamar.v7i2.718.
Y. Wijayanti, S. Suyoto, and A. T. Hidayat, “Evaluasi Pengalaman Pengguna Pada Aplikasi Seluler Visiting Jogja Menggunakan Metode User Experience Questionnaire (UEQ),” J. Janitra Inform. dan Sist. Inf., vol. 3, no. 1, pp. 10–17, 2023, doi: 10.25008/janitra.v3i1.169.
R. Hiariej, N. Setiyawati, F. Teknologi, D. Informasi, U. Kristen, and S. Wacana, “Evaluasi User Experience Dan Usability Sistem Informasi Tugas Akhir Fti Uksw Menggunakan User Experience Questionnaire Dan System Usability Scale,” JOISIE J. Inf. Syst. Informatics Eng., vol. 6, no. Desember, pp. 58–63, 2022.
A. Maharani, B. Intan, and A. T. Susilo, “Analisis User Experience Pada Website Smk Negeri Tugumulyo Berbasis User Experience Questionaire (UEQ),” JUSIM (Jurnal Sist. Inf. Musirawas), vol. 6, no. 2, pp. 169–177, 2021.
N. S.Kom., M.Kom (SCOPUS ID=ID: 57201646662), U. M. Putri Nasution, H. A.-K. Aidilof, and B. Bustami, “Implementation of Fuzzy C-Means to Determine Student Satisfaction Levels in Online Learning,” Sistemasi, vol. 11, no. 1, p. 121, 2022, doi: 10.32520/stmsi.v11i1.1638.
W. Gunawan and B. S. P. Diwiryo, “Implementasi Algoritma Fuzzy C-Means Clustering Sistem Crowdfunding pada Sektor Industri Kreatif Berbasis Web,” J. Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 6, no. 2, p. 193, 2020, doi: 10.26418/jp.v6i2.38018.
U. Multiview and F. C. Clustering, “Unsupervised Multiview Fuzzy C-Means Clustering Algorithm,” electronics, 2023.
I. Auliya, F. Fitri, N. Amalita, and O. Mukhti, “Comparison of K-Means and Fuzzy C-Means Algorithms for Clustering Based on Happiness Index Components Across Provinces in Indonesia,” UNP J. Stat. data Sci., vol. 2, no. 2013, pp. 114–121, 2024.
I. N. S. W. Wijaya, P. P. Santika, I. B. A. I. Iswara, and I. N. A. Arsana, “Analisis dan Evaluasi Pengalaman Pengguna PaTik Bali dengan Metode User Experience Questionnaire (UEQ),” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 8, no. 2, pp. 217–226, 2021, doi: 10.25126/jtiik.2020762763.
A. S. Oktavia, R. W. Lestari, and A. Nugroho, “Analisis Pengalaman Pengguna Aplikasi Transportasi Umum dengan Metode User Experience Questionnaire,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis, vol. 6, no. 1, pp. 76–83, 2024, doi: 10.47233/jteksis.v6i1.1094.
N. Kadek Risma Juniantari and I. N. Tri Anindia Putra, “Analisis Sistem Informasi DPMPTSP Menggunakan Metode User Experience Questionnaire,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer), vol. 4, no. 1, pp. 31–37, 2021, doi: 10.33387/jiko.v4i1.2379.
S. Y. R. Marpaung and N. Nuraeni, “Evaluasi User Experience Website E-Learning My-Elnusa Menggunakan User Experience Questionnaire (UEQ),” Swabumi, vol. 11, no. 1, pp. 78–84, 2023, doi: 10.31294/swabumi.v11i1.15354.
A. W. Nugroho and Supriyadi, “Analisis User Experience Pada Website Sistem Informasi Tugas Akhir (SITA) Mahasiswa Menggunakan User Experience Questionnaire (UEQ),” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI, vol. 7, no. 1, pp. 399–407, 2023.
D. S. Maria Yostin Br Tarigan, Mita Aprila Silpa Br.Simanjuntak , Musa Andrew Loyd Sitanggang, Etriska Prananta S, “Implementasi Data Mining Pengelompokan Tingkat Kepuasan Pelanggan Pada Pt. Bisa Group Menggunakan Fuzzy C-Means,” J. TEKINKOM, vol. 6, p. 2, 2023, doi: 10.37600/tekinkom.v6i2.937.
S. A. B. Telaumbanua, F. Setiadi, and S. Nurjanah, “Analisis Clustering Menggunakan Metode Enhanced Fuzzy C-Means Clustering Dengan Algoritma Rock Pada Student Performance Dataset,” bit-Tech, vol. 7, no. 3, pp. 984–994, 2025, doi: 10.32877/bt.v7i3.2287.
I. Nabilla Audy, T. Nur Padilah, and B. Nurina Sari, “Pengelompokan Daerah Rawan Bencana Alam Di Jawa Barat Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 4, pp. 2799–2803, 2024, doi: 10.36040/jati.v7i4.7205.
How To Cite This :
Refbacks
- There are currently no refbacks.
