EVALUASI USABILITY WEBSITE WeTV DENGAN MENGGUNAKAN METODE USABILITY TESTING

Hendro, Rossanty (2022) EVALUASI USABILITY WEBSITE WeTV DENGAN MENGGUNAKAN METODE USABILITY TESTING. Skripsi thesis, UNAMA.

[img] Text
BAB I.pdf

Download (319kB)
[img] Text
BAB II.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB)
[img] Text
BAB III.pdf
Restricted to Registered users only

Download (320kB)
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (3MB)
[img] Text
BAB V.pdf

Download (18kB)
[img] Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (229kB)

Abstract

Website WeTV merupakan salah satu platform penyedia siaran berbagai acara dalam maupun luar negeri secara gratis dan berbayar milik perusahaan teknologi Tencent dari Tiongkok yang telah masuk ke Indonesia sejak tahun 2019. Website ini dievaluasi menggunakan metode usability testing dengan mengukur indikator learnability, efficiency, memorability, error, dan satisfaction. Task scenario dan wawancara digunakan untuk menganalisis indikator learnability, efficiency, memorability, dan error. Sedangkan kuesioner SUS digunakan untuk mengukur indikator satisfaction. Task scenario dan wawancara dilakukan terhadap 5 responden dan kuesioner SUS diisi oleh 30 responden user atau pengguna website WeTV yang dipilih secara random. Berdasarkan hasil pengujian, didapatkan tingkat nilai learnability sebesar 1,14, nilai efficiency sebesar 0,12 goal/sec, dan nilai error sebesar 0,03 total defects. Untuk indikator memorability, didapatkan rata-rata jumlah klik sebesar 2,76 dan rata-rata jumlah langkah sebesar 4,08 yang menurun menjadi 2,68 dan 4. Sedangkan nilai satisfaction sebesar 75,25 yang didapat dari skor kuesioner SUS. Terdapat 3 permasalahan usability seperti banyaknya tab yang muncul setiap kali mengklik fitur yang ada pada website WeTV sehingga menyebabkan kebingungan, perbedaan warna background dari terang ke gelap sehingga sangat kontras dan menusuk mata, dan mode fullscreen yang tidak memiliki fitur untuk mengganti episode secara langsung. Dari permasalahan tersebut, telah diberikan rekomendasi perbaikan berdasarkan permasalahan yang didapatkan dari responden task scenario melalui wawancara.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Subjects: Artificial Intelligence
Divisions: Skripsi > Sistem Informasi > 2022
Depositing User: Digital Library
Date Deposited: 07 Dec 2023 13:19
Last Modified: 07 Dec 2023 13:19
URI: http://repository.unama.ac.id/id/eprint/2796

Actions (login required)

View Item View Item