Analisis Tingkat Aksesibilitas Halaman Utama - j-ptiik

Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Vol. 2, No. 3, Maret 2018, hlm. 1045-1053
e-ISSN: 2548-964X
http://j-ptiik.ub.ac.id
Analisis Tingkat Aksesibilitas Halaman Utama
Situs Web Perguruan Tinggi Di Indonesia Berdasarkan WCAG 2.0
Mayda Arofata Frandini1, Ismiarta Aknuranda2, Retno Indah Rokhmawati3
1,2
3
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya,
Program Studi Pendidikan Teknologi Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Email: [email protected], [email protected], 3 [email protected]
Abstrak
Perguruan tinggi merupakan salah satu lembaga pendidikan yang memberikan pendidikan inklusif bagi
penyandang disabilitas. Perguruan tinggi menggunakan situs web sebagai media persebaran informasi.
Bagian penting dari sebuah situs web merupakan halaman utama, yang memuat dan mencerminkan
informasi seluruh isi situs web. Aksesibilitas web diartikan semua orang mampu menggunakan situs
web dengan baik tanpa adanya halangan dari keterbatasan fisik seseorang. Salah satu standar yang
mengatur aksesibilitas web adalah Web Content Accessibility Guidelines 2.0 (WCAG 2.0). Namun
hingga saat ini di Indonesia belum tersedia informasi mengenai tingkat aksesibilitas situs web khususnya
pada halaman utama situs web perguruan tinggi dan permasalahan apa yang mengurangi
aksesibilitasnya. Penelitian ini bersifat analikal mengevaluasikan halaman utama situs web perguruan
tinggi di Indonesia. Evaluasi dilakukan dengan bantuan evaluation tools AChecker dan WAVE. Hasil
evaluasi akan mengkategorikan halaman utama situs web perguruan tinggi ke dalam kategori accessible,
partially accessible dan inaccessible. Perhitungan WABS digunakan untuk mengetahui peringkat
dampak permasalahan yang mempengaruhi berkurangnya aksesibilitas web, sehingga dapat diberikan
rekomendasi untuk dapat meningkatkan aksesibilitas halaman utama situs web perguruan tinggi.
Penelitian ini menunjukkan bahwa 23,9% perguruan tinggi termasuk kategori inaccessible. Very low
contrast dan kesalahan penggunaan alternatif teks pada situs menjadi mayoritas per masalahan yang
memerlukan perbaikan.
Kata kunci: aksesibilitas web, halaman utama, WCAG 2.0, evaluation tools, WABS
Abstract
Universities are one of the educational institutions that provide inclusive education for people with
disabilities. Universities use the website as a medium of information dissemination. An important part
of a website is homepage, which contains and reflects the entire website content information. Web
accessibility means that everyone is able to use the website properly without any obstacles from a
person's physical limitations. One of the standards governing web accessibility is Web Content
Accessibility Guidelines 2.0 (WCAG 2.0). But until now in Indonesia there is no information about the
level of accessibility of the website, especially on the homepage of the universities website and what
issues reduce its accessibility. This research is analytical which evaluate the homepage of universities
website in Indonesia. Evaluation is done with the help of AChecker and WAVE evaluation tool. The
evaluation results will categorize the college website's homepage into accessible, partially accessible
and inaccessible categories. WABS calculations are used to determine the ranking of the impact of
problems that affect the decrease in web accessibility, so that recommendations can be given to improve
accessibility of the college website's main page. This study shows that 23.9% of universities website are
inaccessible. Very low contrast and errors in the use of alternative text on the site to be the majority of
problems that require improvement.
Keywords: web accessibility, homepage, WCAG 2.0, evaluation tools, WABS
tentang Sistem Pendidikan Nasional, Pasal 5
Ayat (1) mengatakan bahwa “Setiap warga
negara mempunyai hak yang sama untuk
memperoleh pendidikan yang bermutu”
1. PENDAHULUAN
Undang-Undang No. 20 Tahun 2003
Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Brawijaya
1045
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
(Undang-Undang No. 20 Tahun 2003). Namun
Kemenkes RI berkata lain, jumlah penyandang
disabilitas yang tidak dapat menerima
pendidikan sebesar 60%, hanya 39% yang
mampu menikmati pendidikan wajib 12 tahun,
dan yang mampu mengenyam bangku perguruan
tinggi hanya sebesar 1% (Kementerian
Kesehatan RI, 2014). PT (perguruan tinggi)
sebagai penyelenggara pendidikan inklusif harus
memahami kebutuhan khusus yang dibutuhkan
oleh para penyandang disabilitas.
Berdasarkan pada Klasifikasi dan
Pemeringkatan Perguruan Tinggi Indonesia
yang dikeluarkan oleh DIKTI tahun 2015
(Menristekdikti, 2015), Indonesia memiliki 3320
PT. PT saling berbenah diri untuk memberikan
layanan kepada penyandang disabilitas.
Kemudahan penggunaan situs web perguruan
tinggi bagi penyandang disabilitas menjadi salah
satu wujud aksesibilitas yang diberikan kepada
penyandang disabilitas. Aksesibilitas web
diartikan sebagai semua pengguna baik yang
mampu secara fisik maupun penyandang
disabilitas, termasuk orang tua dengan
penurunan kemampuan akibat penuaan dapat
merasakan, memahami, menavigasi, berinteraksi
dan berkontribusi untuk web (W3C disitasi
dalam Soegaard&Dam, 2014).
Ketika seseorang melihat sebuah halaman
utama, baik secara sadar maupun tidak, mereka
sedang membuat sebuah penilaian akan sebuah
produk (Singh & Dalal, 1999). Sehingga,
penilaian dari pengguna terjadi pada saat
pengguna pertama kali masuk dan berinteraksi
langsung dengan halaman utama sebuah situs
web.
PT sebagai penyelenggara pendidikan
inklusif, menggunakan situs web sebagai media
informasi. Halaman utama situs web menjadi
bagian penting yang mewakili keseluruhan isi
situs web. Namun hingga saat ini belum
diketahui seberapa besar tingkat kemudahan
akses dan masalah apa saja yang dapat
mengurangi aksesibilitas halaman utama situs
web PT di Indonesia bagi penyandang
disabilitas. Tercetuslah pertanyaan mengenai
tingkat aksesibilitas halaman utama situs web PT
di Indonesia berdasarkan WCAG 2.0.
Untuk mengetahui aksesibilitas halaman
utama situs web perguruan tinggi dapat
dilakukan dengan mengevaluasi menggunakan
evaluation tools AChecker dan WAVE, sehingga
dapat diketahui permasalahan yang terjadi, hasil
evaluasi
AChecker
digunakan
untuk
mengelompokan halaman utama situs web PT
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
1046
ke dalam kategori accessibility, partially
accessibility
dan
inaccessibility
(Ismail&Kuppusamy, 2016) selain itu, hasil
evaluasi AChecker dihitung menggunakan
WABS (Web Accessibility Barrier Severity)
untuk memberikan peringkat permasalahan
(Abuaddous, et al., 2017). Rekomendasi
diberikan berdasarkan WCAG 2.0 melihat dari
permasalahan terbanyak hasil evaluasi WAVE
dan peringkat WABS tertinggi.
Harapan dari penelitian ini nantinya dapat
mengetahui seberapa besar aksesibilitas halaman
utama PT, mengkategorikan dalam 3 kategori
accessible, partially accessible dan inaccessible,
mengetahui permasalahan yang mengurangi
aksesibilitas, yang dapat menjadi rekomendasi
bagi
para
pengembang
agar
mampu
mengembangkan situs web yang mudah diakses
bagi penyandang disabilitas.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Kajian Pustaka
Penelitian
yang
berkaitan
dengan
aksesibilitas halaman utama universitas di India
dilakukan oleh Abid Ismail dan K.S Kuppusamy
(2016), dalam penelitian yang berjudul
“Accessibility
of
Indian
universities’
Homepages: An exploratory study”. Penelitian
mengujikan aksesibilitas situs web sebanyak 302
situs web universitas di India dengan berfokus
pada halaman utama. Masing-masing URL situs
web universitas diujikan satu per satu
menggunakan alat evaluasi seperti AChecker dan
WAVE untuk mengetahui laporan tingkat
aksesibilitas situs web. Hasil laporan tingkat
aksesibilitas dibandingkan dan digolongkan
pada kategori, yaitu Tier III untuk situs web
dengan
tingkat
aksesibilitas
rendah
(inaccessible), Tier II untuk situs web dengan
tingkat
aksesibilitas
sedang
(partially
accessible) dan Tier I untuk situs web dengan
tingkat aksesibilitas tinggi (accessible).
Hasilnya menunjukkan bahwa sebanyak 73%
terletak pada Tier I dan II. Meskipun hasil yang
diberikan cukup baik, namun ditemukan
beberapa komponen yang harus mengalami
perbaikan agar situs web mampu diakses dengan
mudah dan sesuai dengan standar WCAG 2.0
(Ismail & Kuppusamy, 2016).
Abuaddous, et al., (2017) melakukan penelitian
yang berfokus pada perhitungan kuantitatif
untuk pemeringkatan masalah aksesibilitas web
berdasarkan kepelikan permalahan yang terjadi.
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
1047
Dalam penelitian tersebut dihasilkan WABS
(Web Accesibility Barrier Severity) yang
digunakan untuk mengukur barrier severity
masing-masing permasalahan yang sudah
ditemukan berdasarkan kepelikan dan dampak
pada level aksesibilitasnya. Hasil dari
perhitungan diurutkan dari nilai tertinggi ke
terendah untuk melihat permasalahan yang
paling berpengaruh pada aksesibilitas web,
sehingga dapat menjadi masukan bagi web
developer agar dapat menghemat waktu untuk
memperbaiki
permasalahan
yang
lebih
berpengaruh terhadap aksesibilitas web.
(Abuaddous, et al., 2017)
2.2 Aksesibilitas Web
Menurut World Wide Web Consortium
(W3C), aksesibilitas web diartikan sebagai
pengguna dapat melihat, memahami, menavigasi
dan berinteraksi dengan situs web, tidak hanya
pengguna normal, penyandang disabilitas
namun juga orang dewasa yang mengalami
penurunan kemampuan. Aksesibilitas situs web
mencakup semua jenis disabilitas visual (buta,
low vision, buta warna), auditori (tuli,
pendengaran
terganggu),
motorik
(ketidakmampuan menggunakan mouse, waktu
respons lambat, keterbatasan kemampuan
motorik lain) dan kognitif (mudah terganggu,
tidak mudah untuk fokus terhadap informasi
yang cukup banyak dan ketergangguan pada
kemampuan belajar/mencerna informasi)
2.3 WCAG 2.0
WCAG 2.0 atau Web Content Accessibility
Guidelines 2.0 adalah sebuah standar yang
diterbitkan oleh W3C WAI pada 11 Desember
2008 dan telah resmi menjadi standar ISO
40500:2012. WCAG 2.0 menjadi acuan agar
sebuah situs web dapat digunakan oleh
pengguna penyandang disabilitas maupun orang
tua yang telah mengalami penurunan
kemampuan sehingga situs web dapat digunakan
oleh semua orang tanpa melihat keadaan
penggunanya. WCAG 2.0 merupakan dokumen
standar yang cukup stabil yang merupakan
penyempurnaan dari WCAG 1.0 dengan
mengadaptasi teknologi yang berkembang.
3. METODOLOGI
Penelitian yang dilakukan bersifat analitik
eksperimen, dengan mengujikan WCAG 2.0
terhadap sampel. Gambar 1 merupakan alur
penelitian yang dilakukan.
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Gambar 1 Alur Penelitian
3.1 Perencanaan Evaluasi
Penelitian dilakukan menggunakan bentuk
evaluasi secara semi otomatis menggunakan
evaluation tools AChecker dan WAVE. Populasi
berupa perguruan tinggi di Indonesia.
Berdasarkan data, terdapat 3.320 PT di
Indonesia yang terbagi dalam lima kluster
(Menristekdikti, 2015)
Teknik pengambilan sampel menggunakan
purposive sampling. Dengan memperhatikan 2
pertimbangan, yaitu
a. Berdasarkan informasi yang didapatkan dari
Direktorat Jenderal Pembelajaran dan
Kemahasiswaan, PT yang menerima
penyandang disabilitas sebanyak 66 PT, dan
63 diantaranya menggunakan situs web
sebagai profil PT. Tujuan dari pemilihan PT
penerima penyandang disabilitas adalah
untuk mengetahui tingkat aksesibilitas web
bagi PT yang sudah menerima penyandang
disabilitas.
b. Kluster PT memproyeksikan kualitas.
Kluster 1 dan 2 diharapkan dapat
memproyeksikan kualitas baik. Terdapat 66
PT yang termasuk ke dalam kluster 1 dan 2.
Sedangkan PT kluster 1 dan 2 yang tidak
menerima penyandang disabilitas terdiri atas
50 PT. Tujuan dari pemilihan PT pada
kluster 1 dan 2 adalah untuk mencari tahu
seberapakah aksesibilitas web bagi PT
dengan kualitas baik. Sehingga, sampel pada
penelitian sebanyak 113 PT pada Tabel 1.
Tabel 1 Jumlah Sampel Penelitian
Kluster
1
2
3
4
Jumlah PT
11
55
644
2329
Jumlah Sampel
11
55
21
25
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
5
Total
281
3320
1
113
3.2 Pengumpulan Data
Evaluasi WAVE dilakukan satu kali dengan
mendokumentasikan 80 subkomponen yang
terbagi dalam 6 komponen Errors, Alerts,
Features, Structural Elements, HTML5 and
ARIA dan Contrast Errors. Sedangkan Evaluasi
AChecker dilakukan tiga kali menggunakan
WCAG 2.0 Level A, Level AA dan Level AAA
dengan mendokumentasikan hasil evaluasi
Known Problems, Likely Problems dan Potential
Problems. Pengumpulan data dilakukan pada 10
Mei 2017 sampai 20 Juli 2017.
3.3 Analisis Data
1. Klasifikasi
Klasifikasi dilakukan dengan ketentuan :
a. Accessible: jumlah error < median (𝜌).
b. Partially accessible : jumlah error berada
diantara median ( 𝜌 ).
c. Inaccessible : jumlah error > median( 𝜌 ).
Perhitungan dilakukan dengan menggunakan
perhitungan 𝜎 yang mengindikasikan
persamaan rata-rata jumlah error yang terjadi
pada persamaan (1).
𝜎=
∑𝑁
𝑖=1 |𝛼(𝑃𝑖)|
(1)
Melakukan perhitungan persamaan
(2),
𝜆 mengindikasikan nilai yang digunakan untuk
mencari nilai median.
𝜆 = 0.25 × 𝜎
(2)
Perhitungan median menggunakan persamaan
(3) , |𝛼(𝑃𝑖 )| pada persamaan (1) mengindikasikan jumlah dari error yang terjadi pada
sejumlah halaman N dan N menunjukkan
jumlah total situs web perguruan tinggi yang
dianalisis. Melalui nilai dari 𝜎 dan 𝜆 yang
diketahui melalui persamaan (1) dan (2), nilai
median dihitung dengan persamaan (3)
𝜌=𝜎 ± 𝜆
(3)
𝑁
2. WABS
WABS digunakan untuk menghitung hasil
evaluasi situs web berdasarkan jumlah masalah
tanpa memperdulikan tingkat aksesibilitas web
tersebut. WABS diusulkan untuk memberi
peringkat terhadap permasalahan yang terjadi.
WABS memperhatikan 3 hal yakni (Abuaddous,
et al, 2017):
a. Tingkat kepentingan masalah terhadap
masalah lain pada priority level yang sama.
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
1048
√∑𝑘
𝑑=1
𝐹𝑟𝑒𝑞 (𝑏𝑖)2
√∑𝑘
𝑑=1
x Pc
(4)
𝑏 (𝑝𝑐)2
Dengan d merupakan dokumen yang sedang
diujikan, k merupakan dokumen terakhir yang
diuji, Freq(bi) merupakan total kemunculan
masalah pada subkomponen yang sedang
diperiksa, b merupakan total masalah yang
muncul pada dokumen d, b(pc) merupakan total
masalah pada priority level sama, dan Pc
merupakan bobot priority level. Menurut Vigo
(disitasi dalam Abuddous, 2017), bobot priority
level yang disarankan adalah untuk priority level
A = 0.8, priority level AA=0.16 dan priority
level AAA=0.04.
b. Tingkat kepentingan masalah terhadap
halaman web
𝑛(𝑏𝑖)
𝑁
(5)
Dengan n(bi) merupakan jumlah situs web
berbeda yang mengalami masalah/poin
guidelines (bi), N merupakan jumlah
keseluruhan halaman web yang diujikan.
Hasil perhitungan tingkat kepentingan masalah
terhadap halaman web menunjukkan rasio
masalah yang muncul terhadap jumlah
keseluruhan halaman web yang diujikan.
c. Tingkat kepentingan masalah terhadap seluruh
masalah dalam dataset.
√∑𝑘𝑑=1 (𝑏)2
(6)
Dengan b merupakan total masalah yang muncul
pada dokumen d. Sehingga didapatkan final
metric pada persamaan (8) (Abuaddous, 2017):
√∑𝑘
𝑑=1
𝐹𝑟𝑒𝑞 (𝑏𝑖)2
√∑𝑘 𝑏
𝑑=1
x
(𝑝𝑐)2
𝑛(𝑏𝑖)
𝑁
x
𝑃𝑐
√∑𝑘
𝑑=1
(7)
(𝑏)2
3. Spearman Rank
Digunakan untuk mengetahui kesesuaian antara
2 variabel. Rumus yang digunakan terdapat pada
persamaan (9).
6 Σd2
𝑅𝑠 = 1 − 𝑛(𝑛2 −1)
(8)
d merupakan nilai selisih rangking variabel x
dengan variabel y, dan n merupakan jumlah
sampel yang diujikan. Nilai Rs yang dihasilkan
berada pada kisaran -1 ≤ Rs < 1. Yang
mengindikasikan nilai negatif berkorelasi pada
hubungan negatif, 0 tidak terjadi hubungan dan
1 memiliki hubungan yang kuat.
3.4 Pembahasan dan Rekomendasi
Berdasarkan pada fase analisis data,
didapatkan pengelompokan situs web perguruan
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
tinggi ke dalam 3 kategori, selain itu dari
permasalahan yang telah dikelompokkan dan
dihitung
menggunakan
WABS
dapat
diasumsikan sebagai peringkat masalah yang
mengurangi nilai aksesibilitas dari sebuah situs
web dan diberikan rekomendasi untuk dapat
meningkatkan aksesibilitas halaman utama situs
web PT.
1049
evaluasi WAVE. Perguruan tinggi yang memiliki
total masalah tertinggi adalah Universitas Riau
dengan jumlah 699 sedangkan yang terendah
adalah STMIK DCI dengan jumlah 22
permasalahan.
Tabel 3 Rata-rata tertinggi dan terendah berdasar
kluster, akreditasi dan status penerimaan disabilitas
Berdasarkan
3.5 Kesimpulan dan Saran
Penarikan kesimpulan dan saran merupakan
tahap terakhir yang dilakukan setelah evaluasi
dan analisis data telah dilakukan. Berdasarkan
kesimpulan yang telah diambil harus dapat
menjawab rumusan masalah.
4. HASIL PENGUMPULAN DATA DAN
ANALISIS DATA
4.1 Pengolahan Data
Pada evaluasi WAVE terdapat 80 aspek yang
terbagi dalam enam komponen yaitu Errors,
Alerts, Features, Structural Elements, HTML5
and ARIA, dan Contrast Errors. Berdasarkan
evaluasi yang telah dilakukan, evaluasi WAVE
mampu mengujikan seluruh sampel yang telah
ditentukan.
Total
permasalahan
secara
keseluruhan
adalah
sebesar
19.695
permasalahan yang terbagi ke dalam enam
komponen utama yan terdapat pada Tabel 2.
Tabel 2 Distribusi jumlah permasalahan berdasar
komponen
Komponen
Errors
Alerts
Features
Structure
Elements
HTML5 and
ARIA
Contrast
Errors
Total
Jumlah
Permasalahan
Muncul
3541
2540
2423
Persentase
Permasalahan
Muncul
17.98%
12.90%
12.30%
5359
27.21%
1160
5.89%
4672
23.72%
19695
100.00%
Setelah dilakukan analisa lebih dalam,
subkomponen yang paling banyak muncul
permasalahan adalah very low contrast pada
komponen contrast errors. Evaluasi berhasil
mengujikan 113 sampel, dengan rata-rata
permasalahan 174,29 permasalahan per halaman
utama situs web perguruan tinggi. Tabel 3
menunjukkan penerima rata-rata tertinggi dan
terendah berdasarkan kluster PT, Akreditasi dan
status penerimaan disabilitas berdasarkan hasil
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Kluster PT
Akreditasi PT
Penerima
disabilitas
Rata-Rata
Tertinggi
Kluster 1
Akreditasi B
PT menerima
disabilitas
Rata-Rata
Terendah
Kluster 4
Akreditasi C
PT
tidak
menerima
disabilitas
Pada evaluasi AChecker, menunjukkan 97 dari
113 yang mampu dievaluasi menggunakan
AChecker. Tabel 4 menunjukkan permasalahan
berdasar komponen AChecker.
Tabel 4 Jumlah Permasalahan berdasar komponen
AChecker.
No
Komponen
1
Perceivable
15938
2
Operable
15407
3
Understandable
4
Robust
Jumlah permasalahan
916
75
Total
32336
Pada Tabel 4, komponen yang memiliki
permasalahan tertinggi adalah Perceivable dan
subkomponen dengan permasalahan tertinggi
adalah 1.1.1 Alternative Text. Tabel 5
menunjukkan penerima rata-rata tertinggi dan
terendah berdasarkan kluster PT, Akreditasi dan
status penerimaan disabilitas berdasarkan hasil
evaluasi AChecker. PT yang memiliki masalah
tertinggi adalah Universitas Narotama dengan
983 permasalahan. Sedangkan PT yang memiliki
jumlah
permasalahan
terendah
adalah
Universitas Sanata Dharma dengan jumlah 31
permasalahan.
Tabel 5 Rata-rata tertinggi dan terendah berdasar
kluster, akreditasi dan status penerimaan disabilitas
Berdasarkan
Kluster PT
Akreditasi PT
Penerima
disabilitas
Rata-Rata
Tertinggi
Kluster 5
Akreditasi B
PT menerima
disabilitas
Rata-Rata
Terendah
Kluster 4
Akreditasi C
PT
tidak
menerima
disabilitas
4.2 Perhitungan Nilai Median
Perhitungan nilai median dilakukan sebanyak 3
kali yaitu :
1.
Perhitungan nilai median untuk
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
perguruan tinggi penerima penyandang
disabilitas Dengan menggunakan persamaan 1,
nilai ∑𝑁
𝑖=1 |𝛼(𝑃𝑖 )| adalah jumlah permasalahan
yang terjadi yaitu 15.293, N adalah jumlah situs
web perguruan tinggi penerima penyandang
disabilitas yang diujikan yaitu 63. Sehingga nilai
𝜎 diketahui sebesar 242,75. Persamaan 2
menghasilkan perhitungan λ dengan hasil 60,69.
Menghitung median menggunakan persamaan 3
dan menghasilkan nilai ρ1=182,06
dan
ρ2=303,43.
2.
Perhitungan nilai median untuk
perguruan tinggi pada kluster 1 dan 2 yang tidak
menerima penyandang disabilitas. Dengan
menggunakan persamaan 1, nilai ∑𝑁
𝑖=1 |𝛼(𝑃𝑖 )|
adalah jumlah permasalahan yang terjadi yaitu
17.043, N adalah jumlah situs web perguruan
tinggi pada kluster 1 dan 2 yang tidak menerima
penyandang disabilitas sebanyak 50. Sehingga
nilai 𝜎 diketahui sebesar 340,86. Persamaan 2
menghasilkan perhitungan λ dengan hasil 85,22.
Menghitung median menggunakan persamaan 3
dan menghasilkan nilai ρ3=255,65
dan
ρ4=426,08.
3.
Perhitungan nilai median untuk
keseluruhan
perguruan
tinggi.
Dengan
menggunakan persamaan 1, nilai ∑𝑁
𝑖=1 |𝛼(𝑃𝑖 )|
adalah jumlah permasalahan yang terjadi yaitu
32.336, N adalah jumlah situs web perguruan
tinggi yang dievaluasi keseluruhan adalah 97.
Sehingga nilai 𝜎 diketahui sebesar 333,36.
Persamaan 2 menghasilkan perhitungan λ
dengan hasil 83,34. Menghitung median
menggunakan persamaan 3 dan menghasilkan
nilai ρ5=250,02 dan ρ6=416,70.
4.3 Analisis Klasifikasi Tingkat Aksesibilitas
Klasifikasi didasarkan pada perhitungan median
pada sub bab 4.2.
a. Accessible dengan jumlah permasalahan
lebih kecil dari nilai median.
b. Partially accessible dengan jumlah
permasalahan berada diantara nilai median.
c. Inaccessible dengan jumlah permasalahan
lebih besar dari nilai median.
Tabel 6 Distribusi hasil klasifikasi PT penerima
penyandang disabilitas
Klasifikasi
Accessible
Partially Accessible
Inaccessible
Not found
Jumlah
Jumlah Perguruan
Tinggi
11
21
19
12
63
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
1050
Tabel 6 menunjukkan hasil klasifikasi PT
penerima penyandang disabilitas dan didapatkan
hasil bahwa 17,46% PT pada kategori
accessible, 33.33% PT terdapat pada kategori
partially accessible, 30,16% PT terdapat pada
kategori inaccessible, dan 19,05% terdapat pada
kategori not found.
Tabel 7 Distribusi hasil klasifikasi PT pada kluster 1
dan 2 yang tidak menerima penyandang disabilitas
Jumlah Perguruan
Tinggi
18
11
17
4
50
Klasifikasi
Accessible
Partially Accessible
Inaccessible
Not found
Jumlah
Tabel 7 menunjukkan hasil klasifikasi PT pada
kluster 1 dan 2 yang tidak menerima penyandang
disabilitas. 36% terdapat pada kategori
accessible, 22% terdapat pada kategori partially
accessible, 34% terdapat pada kategori
inaccessible, dan 8% terdapat pada kategori not
found.
Tabel 8 Hasil Klasifikasi keseluruhan perguruan
tinggi
Klasifikasi
Accessible
Partially
Accessible
Inaccessible
Not found
Jumlah
39
6643
Rata-Rata
Jumlah
Permasala
han
170.33
31
9877
318.61
27
16
113
15816
0
32336
585.78
0
Jumlah
Perguruan
Tinggi
Jumlah
Permasa
han
Tabel 8 menunjukkan hasil klasifikasi perguruan
tinggi secara keseluruhan dan mendapatkan hasil
accessible dengan nilai persentase 34,5%. Pada
klasifikasi partially accessible dengan nilai
persentase 27,4%. Sedangkan pada klasifikasi
inaccessible dengan nilai persentase 23,9% .
4.4 Perhitungan WABS
Tabel 9 mengindikasikan hasil perhitungan nilai
median menggunakan WABS. Perhitungan final
metric WABS berdasarkan persamaan (4), (5)
dan (6)
Tabel 9 Hasil perhitungan nilai WABS
menggunakan persamaan 4, 5, 6 dan final metric
prio
rity
leve
l
A
subko
mpone
n
1.1.1
persamaan
5
6
7
Final
metric
0.394
0.990
3779.87
0.00010
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
3078
A
2.4.4
0.468
0.856
3779.87
A
2.1.1
0.300
0.949
3779.87
A
2.3.1
0.287
0.969
3779.87
A
1.4.1
0.286
0.969
3779.87
AA
1.4.4
0.113
0.557
3779.87
A
1.3.1
0.075
0.990
3779.87
AA
A
1.4.6
0.040
0.402
3779.87
AA
1.4.3
0.106
0.124
3779.87
AA
1.4.5
0.031
0.289
3779.87
0.00010
5857
7.52713
E-05
7.34868
E-05
7.32796
E-05
1.66114
E-05
1.95919
E-05
4.23718
E-06
3.46584
E-06
2.39581
E-06
Uji Spearman Rank dilakukan untuk mengetahui
hubungan kesesuaian 2 variabel. Perhitungan
menggunakan persamaan (8) menghasilkan nilai
𝑅𝑠 = 0.980615
5. PEMBAHASAN DAN REKOMENDASI
5.1 Analisis WAVE dan AChecker
Komponen yang paling banyak terdeteksi
oleh WAVE adalah very low contrast, yang
mengandung standar WCAG 2.0 poin hal
tersebut juga terjadi pada hasil evaluasi
AChecker.
Hasil
evaluasi
AChecker
menunjukkan apabila Contrast (Minimum) dan
Contrast (Enhanced) disebutkan sebagai salah
satu permasalahan tertinggi.
Hasil evaluasi WAVE dan AChecker
berdasarkan
kluster
perguruan
tinggi,
menunjukkan persamaan pada nilai rata-rata
jumlah permasalahan terendah terdapat pada
kluster 4.
Perguruan tinggi dengan akreditasi B
berdasarkan evaluasi WAVE dan AChecker
menjadi akreditasi yang memiliki permasalahan
tertinggi dan perguruan tinggi berakreditasi C
menjadi perguruan tinggi yang memiliki
permasalahan terendah.
Evaluasi WAVE menunjukkan apabila
perguruan
tinggi
penerima
disabilitas
menyumbang 49% masalah dari total
permasalahan. Sedangkan evaluasi AChecker
menunjukkan perguruan tinggi penerima
disabilitas sebesar menyumbang permasalahan
sebesar 47%.
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
5.2
1051
Analisis WABS
Analisis WABS dilakukan untuk mengetahui
tingkat
severity
dari
masing-masing
subkomponen evaluasi AChecker terhadap
dampak pada tingkat aksesibilitas situs web.
Sehingga, nantinya diharapkan web developer
dapat memperbaiki permasalahan yang memilki
tingkat severity tinggi daripada harus
menghabiskan
waktu
memperbaiki
permasalahan yang lebih jarang terjadi
(Abuaddous, et. al, 2017).
Tabel 10 merupakan perbandingan antara jumlah
kemunculan permasalahan dengan hasil WABS.
Hasil uji Spearman Rank antara jumlah
kemunculan permasalahan dengan WABS
menunjukkan nilai 0.980615 atau mendekati
angka 1. Yang berarti bahwa hasil uji antara
hubungan jumlah kemunculan permasalahan
masing-masing
subkomponen
(freq(bi))
berbanding lurus dengan besar nilai perhitungan
WABS (final metric).
Hal tersebut
mengindikasikan semakin besar jumlah
permasalahan yang muncul, semakin besar pula
tingkat kesulitan permasalahan yang ada.
Tabel 10 Perbandingan jumlah kemunculan dengan
hasil WABS
priority
level
AA
AA
AA
A
A
A
AAA
AA
A
A
5.3
subkom
ponen
1.4.3
1.4.5
2.4.6
3.3.2
3.2.2
3.1.1
3.1.4
2.4.5
1.3.3
4.1.1
Freq(bi)
673
481
403
307
195
151
138
123
114
75
Final metric
3.46584E-06
2.39581E-06
3.28738E-06
4.39488E-06
2.07935E-06
1.27701E-06
4.7016E-07
6.7898E-07
1.52016E-07
6.04968E-07
Subkomponen Potensial Bermasalah
Tabel 11 Permasalahan yang sering terjadi berdasar
hasil penelitian
Sub
Kompo
nen
1.1.1
1.3.1
1.4.1
1.4.3
1.4.4
1.4.6
2.1.1
Priority
Level
A
A
A
AA
AA
AAA
A
2.3.1
A
2.4.1
A
Success Criteria Definition
Text Alternative
Info and Relationship
Use of Colour
Contrast (Minimum)
Resize Text
Contrast (Enhanced)
Keyboard
Three
Flashes
or
Threshold
Bypass Block
Below
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
2.4.4
2.4.6
3.3.2
A
AA
A
Link Purpose
Headings and Levels
Label or Istructions
Tabel 11 menunjukkan permasalahan yang
sering terjadi. Permasalahan tersebut diambil
melalui analisis jumlah masalah tertinggi
evaluasi WAVE dan hasil analisis WABS.
5.4
Rekomendasi
Rekomendasi
diberikan
berdasar
permasalahan antara lain memperhatikan
ketersediaan tautan yang benar dan sesuai lokasi.
memperhatikan penggunaan alternatif teks bagi
konten informatif dan non dekoratif,
memperhatikan penggunaan script agar
penggunaan keyboard tidak terbatasi dengan
aspek aestetik yang ditimbulkan oleh script,
menyediakan format yang mampu beradaptasi
ke dalam berbagai bentuk akses situs web
sehingga informasi dapat diterima dengan baik
oleh pengguna, penggunaan font size yang dapat
beradaptasi terhadap ukuran tampilan dan
penggunaan warna yang memenuhi contrast
ratio 3:1, penggunaan skip link, heading dan
label pada konten yang benar, penggunaan
warna yang dipadukan antara gelap terang dan
tidak menggunakan warna yang serupa pada
bagian yang sama.
6. KESIMPULAN
Dengan menggunakan evaluation tools
WAVE ditemukan permasalahan sebanyak
19.695 masalah yang terjadi pada 113 sampel
dengan rata-rata permasalahan sebesar 174,29
permasalahan per situs web. Sedangkan hasil
evaluasi evaluasi menggunakan evaluation tools
AChecker ditemukan permasalahan sebanyak
32.336 masalah yang terjadi pada 97 sampel
dengan rata-rata permasalahan sebesar 333,36
permasalahan per situs web.
Hasil klasifikasi halaman utama situs web
perguruan tinggi di Indonesia ke dalam 3
kategori menunjukkan bahwa terdapat 39
halaman utama situs web perguruan tinggi
masuk dalam kategori accessible, 31 halaman
utama situs web perguruan tinggi masuk dalam
kategori partially accessible dan 27 halaman
utama situs web perguruan tinggi masuk dalam
kategori inaccessible.
Permasalahan yang sering muncul terjadi
pada poin text alternative, info and
relationships, keyboard, three flashes or below
threshold, bypass blok, link purpose, label or
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
1052
instruction, use of colour, contrast (enhanced)
dan contrast (minimum).
Rekomendasi yang dapat diberikan untuk
dapat meningkatkan tingkat aksesibilitas
halaman utama situs web perguruan tinggi di
Indonesia antara lain dengan memperhatikan
ketersediaan tautan yang benar dan sesuai lokasi,
memperhatikan penggunaan alternatif teks bagi
konten informatif dan non dekoratif,
memperhatikan penggunaan script agar
penggunaan keyboard tidak terbatasi dengan
aspek aestetik yang ditimbulkan oleh script,
menyediakan format yang mampu beradaptasi
ke dalam berbagai bentuk akses situs web
sehingga informasi dapat diterima dengan baik
oleh pengguna, penggunaan font size yang dapat
beradaptasi terhadap ukuran tampilan dan
penggunaan warna yang memenuhi contrast
ratio 3:1, penggunaan skip link, heading dan
label pada konten yang benar dan penggunaan
warna yang dipadukan antara gelap terang dan
tidak menggunakan warna yang serupa pada
bagian yang sama.
Diperlukan penelitian lebih lanjut agar dapat
mengetahui permasalahan yang lebih mendalam
yang mempengaruhi tingkat aksesibilitas
halaman utama situs web perguruan tinggi di
Indonesia. Dikarenakannya keterbatasan waktu,
evaluasi pada penelitian ini hanya dilaksanakan
dengan menggunakan evaluation tools secara
semi otomatis. Diperlukan analisis lebih lanjut
dengan menggunakan evaluasi secara manual
maupun pengujian terhadap pengguna secara
langsung untuk
dapat
menganalisis
permasalahan
lebih
mendetail
yang
mempengaruhi tingkat aksesibilitas halaman
utama situs web perguruan tinggi.
7. DAFTAR PUSTAKA
Abuaddous, H.Y., Basir, N., Jali, M.Z., 2017.
Quantitative Metric For Ranking Web
Accessibility Barriers Based On Their
Severity. Journal of ICT, 16, No. 1
(June) 2017.
Ismail,
A.,
Kuppusamy,
K.S.,
2016.
Accessibility of Indian universities’
homepages: An exploratory study.
Journal of King Saud University 2016.
Kementerian Kesehatan Republik Indonesia,
2014. Buletin Jendela Data dan
Informasi Kesehatan edisi Situasi
Penyandang
Disabilitas,
[pdf],
Semester II. Kementerian Kesehatan
Republik Indonesia.
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Kementerian Riset Teknologi dan Pendidikan
Tinggi Republik Indonesia, 2015.
Klasifikasi
dan
Pemeringkatan
Perguruan Tinggi di Indonesia 2015.
[pdf] Kementerian Riset Teknologi dan
Pendidikan Tinggi Republik Indonesia.
Kementerian Riset Teknologi dan Pendidikan
Tinggi Republik Indonesia , 2015.
Keputusan Menteri Riset, Teknologi,
dan Pendidikan Tinggi Republik
Indonesia
Nomor
492.a/M/Kp/VIII/2015
Tentang
Klasifikasi
Dan
Pemeringkatan
Perguruan Tinggi Di Indonesia Tahun
2015. [pdf]
Kementerian Riset
Teknologi dan Pendidikan Tinggi
Republik Indonesia.
Singh, S.N., Dalal, Nikunj P., 1999. Web Home
Pages as Advertisements. Article in
Communications of the ACM.
Soegaard, M., Dam, R.F., 2014. Encyclopedia of
Human-Computer Interaction. 2nd
Edition. [e-book] Georgia: The
Interaction Design Foundation.
Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 20
Tahun 2003 Tentang Sisdiknas. Citra
Umbara: Bandung
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
1053