Seminar dan Call For Paper Munas Aptikom Politeknik Telkom
Bandung, 9 Oktober 2010
111
atau pihak yang berkepentingan dalam implementasi e-government di Indonesia yang dapat mengurangi
kesenjangan tersebut.
4.2. Model Pemeringkatan
Pemeringkatan menggunakan enam variabel yaitu relevansi, produktifitas, visibiltas, besarnya
website size, kekayaan dokumen, popularitas, dengan pembobotannya masing-masing. Penetapan
bobot akhir untuk setiap parameter tersebut dilakukan melalui beberapa skenario dengan
melakukan perubahan-perubahan nilai parameter atau dilakukan proses simulasi. Sebelum dilakukan
pemeringkatan akhir dengan menggunakan enam variabel, peneliti melakukan simulasi pemeringkatan
dengan membandingkan beberapa skenario, yaitu :
a. Skenario 1 yaitu pemeringkatan dengan
menggunakan dua parameter yang diukur dan dianalisis dalam penelitian ini
b. Skenario 2 yaitu pemeringkatan dengan
menggunakan empat parameter tanpa relevansi dan produktifitas
c. Skenario 3 yaitu pemeringkatan dengan enam
parameter tanpa pembobotan d.
Skenario 4 yaitu pemeringkatan dengan enam parameter dengan pembobotan
Untuk skenario 4, komposisi pembobotannya terdiri dari 3 alternatif, dengan penjelasan sebagai
berikut a Memberikan bobot yang sama yaitu 50 untuk kelompok parameter hasil penelitian yang
mencakup relevensi dan produktifitas dan 50 untuk kelompok parameter yang kedua yang
meliputi ukuran, visibilitas, kekayaan dokumen, dan popularitas. Setiap parameter mempunyai bobot
yang sama untuk parameter yang masuk dalam kelompok yang sama; b Bobot antar kelompok
sama seperti alternatif a namun bobot parameter dalam satu kelompok berbeda yaitu bobot relevansi
lebih tinggi dibandingkan produktivitas dan untuk kelompok kedua, parameter size mempunyai bobot
yang lebih tinggi dibandingkan tiga parameter lainnya yang mempunyai bobot yang sama; dan c
Memberikan bobot yang lebih tinggi untuk relevansi, produktifitas, dan popularitas
dibandingkan dengan size, visibility, dan kekayaan dokumen. Namun bobot relevansi lebih tinggi
dibandingkan produktifitas, dan popularitas.
Pemberian bobot tinggi untuk relevansi dan produktifitas berkenaan dengan mutu informasi dan
intensitas pemanfaatan website oleh pemda sebagai media informasi untuk publik. Pemberian bobot
yang lebih tinggi untuk popularitas dibandingkan dengan visibility adalah popularitas lebih bersifat
aktual karena ukuran tersebut mencerminkan frekuensi atau jumlah kunjungan ke website pemda.
Sedangkan visibilitas hanya merupakan ”popularitas potensial” atau semu karena hanya diukur dengan
jumlah eksternal link yang belum tentu meningkatkan jumlah kunjungan atau traffik dari
pengunjung ke website pemda yang bersangkutan. Berdasarkan penjelasan di atas maka pemeringkatan
dalam penelitian ini terdiri dari 6 skenario yang selengkapnya dapat dilihat pada Tabel di bawah ini.
Tabel 2. Pemetaaan Skenario untuk Pemberian bobot
Parameter Skenari parameter dan
pembobotannya 1
2 3
4a 4b
4c
Relevansi R
R 0,250
R 0,3R 0,3R
Produktifit as
P P
0,250 R
0,2P 0,2P Size
S S
0,125 S
0,2S 0,1S Visibility
V V 0,125
V 0,1V 0,1V
Dokumen D D
0,125 D
0,1D 0,1D Popularitas
T T
0,125 T
0,1P 0,2T .
a. Skenario 1
Pemeringkatan dengan skenario 1 hanya menggunakan dua parameter yaitu relevansi dan
produktivitas web yang dihitung berdasarkan hasil penelitian dengan menggunakan algoritma TFxIDF
untuk relevansi dan hasil parsing untuk web productivitas. Kedua parameter tersebut mempunyai
bobot yang sama dengan rumus perhitungan peringkat untuk setiap websitenya adalah sebagai
berikut:
112
Seminar dan Call For Paper Munas Aptikom Politeknik Telkom
Bandung, 9 Oktober 2010 Indeks
Pemda
i
= R
i
+ P
i
Ri adalah peringkat relevansi pemda ke-i dan Pi adalah peringkat untuk parameter produktivitas
pemda ke-i. Setelah indeks untuk semua pemda dihitung kemudian dilakukan pemeringkatan dengan
cara megurut nilai indeks dari yang terkecil sampai terbesar. Indeks terkecil menempati urutan pertama
sedangkan indeks terbesar menempati posisi terakhir.
Peringkat relevansi dan produktifitas ini secara umum relatif berbeda dengan peringkat yang umum
digunakan oleh lembaga lain yang relatif tidak mempertimbangkan mutu konten atau produktifitas
pengelola web dalam pemutakhiran kontennya. Jika dibandingkan dengan pemeringkatan tanpa
memasukkan dua parameter ini, skenario ini menunjukkan bahwa pemda di Jawa masih
mendominasi relevansi konten dan produktifitas pengisian kontennya. Peringkat pertama relevansi
ditempati oleh provinsi Sumatera Utara yang diikuti oleh Kabupaten Sragen dan Kabupaten Malang di
posisi kedua dan ketiga, sedangkan produktivitas web oleh Sukabumi. Jika kedua peringkat per
parameter ini dirata-ratakan maka peringkat pertamanya adalah Kabupaten Malang diikuti oleh
provinsi NAD.
Khusus untuk peringkat relevansi, sepuluh besarnya ditempati oleh lima provinsi, tiga
kabupaten, dan dua kota. Temuan yang menarik adalah semua provinsi tersebut terletak di luar jawa,
sedangkan kabupaten dan kotanya di pulau Jawa. Kondisi ini mengindikasikan bahwa peran
pemerintahan provinsi di luar jawa masih relatif tinggi dalam menyediakan informasi yang relevan
dibandingkan dengan pemda tingkat duanya, sedangkan pemerintahan kabupaten dan kota di
pulau jawa relatif lebih dominan dalam memberikan konten yang relevan dibandingkan pemerintahan
provinsinya. Kajian lebih lanjut mungkin perlu dilakukan dengan ketersediaan sumber daya di
tingkat pemerintahan kota dan kabupaten di luar jawa, misalnya pengelola web web administrator
atau infrastruktur teknologi informasi sebagai pondasi layanan pemda berbasis web.
b. Skenario 2
Skenario 2 ini tidak memperhitungkan parameter relevansi dan produktivitas web, atau hanya
menggunakan parameter size, visibility, kekayaan dokumen dan popularitas. Skenario ini merupakan
modifikasi metode pemeringkatan yang digunakan oleh lembaga pemeringkat lain yaitu size, visibility,
dan rich file yang diambil dari Webometrics dan popularitas dari 4ICU. Langkah pertamanya adalah
dengan menghitung indeks peringkat untuk setiap website pemda dengan menggunakan rumus sebagai
berikut:
Indeks Pemda
i
= S
i
+ V
i
+ D
i
+ T
i
Si adalah peringkat untuk parameter size pemda ke-i; Vi adalah peringkat untuk parameter
produktivitas pemda ke-i, Di adalah peringkat untuk parameter kekayaan dokumen pemda ke-i; dan Ti
adalah peringkat untuk parameter popularitas traffic pemda ke-i. Setelah indeks untuk semua
pemda dihitung kemudian dilakukan pemeringkatan dengan cara megurut nilai indeks dari yang terkecil
sampai terbesar. Indeks terkecil menempati urutan pertama sedangkan indeks terbesar menempati posisi
terakhir.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa 8 dari 10 pemda yang masuk 10 besar pada skenario tersebut
berlokasi di pulau Jawa. Cacatan khusus untuk parameter popularitas yang diukur dengan peringkat
dari alexa.com, pemda DKI jakarta beserta 5 kotamadyanya mempunyai peringkat traffik yang
sama dan tertinggi di Indonesia. Website kota dan provinsi disatukan dalam domain yang sama, atau
dengan kata lain, 5 kota di wilayah DKI Jakarta merupakan sub domain dari domain provinsi DKI
Jakarta.
Hanya 99 situs pemda di Indonesia yang masuk peringkat di alexa. Sisanya sebanyak 82 website
belum masuk peringkat karena traffiknya yang masih sangat rendah. DKI Jakarta yang posisi size,
visibility, dan popularitasnya tertinggi di Indonesia akhirnya menduduki peringkat kedua karena jumlah
dokumennya jaug lebih sedikit dibandingkan Provinsi Jawa Timur yang menduduki peringkat
pertama. Jadi terlihat bahwa provinsi Jawa Timur mempunyai peringkat yang merata untuk keempat
parameternya yang semuanya menduduki sepuluh besar.
c. Skenario 3
Skenario ini merupakan peringkat komposit dari 6 parameter tanpa pembobotan, atau bisa juiga
dikatakan bahwa skenario ini merupakan gabungan
