Pengembangan Sistem Penilaian Otomatis User Interface Website Institusi Berbasis AI Menggunakan Metode Expert Review dan YOLOv11
Kata Kunci:
Artificial Intelligence, Heuristic Evaluation, User Interface, Website Institusi, YOLOv11Abstrak
Kualitas visual antarmuka pengguna (UI) pada website institusi memegang peranan vital dalam membangun kredibilitas dan retensi pembaca, namun metode evaluasi konvensional seperti Heuristic Evaluation manual seringkali terkendala oleh subjektivitas penilai dan inefisiensi waktu. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem penilaian otomatis yang mengintegrasikan teknologi Computer Vision dan Large Language Model (LLM) untuk memberikan audit desain yang lebih objektif, cepat, dan terukur. Menggunakan metode pengembangan sistem Waterfall, penelitian ini melatih model arsitektur YOLOv11 pada dataset yang terdiri dari 100 citra tangkapan layar website institusi berita yang dianotasi melalui platform Roboflow. Proses pelatihan dilakukan selama 300 epoch untuk mendeteksi elemen UI mikro, yang kemudian dianalisis secara kualitatif oleh Google Gemini 2.5 Flash untuk menghasilkan penilaian heuristik. Validasi sistem dilakukan melalui User Acceptance Testing (UAT) dengan pendekatan kualitatif dan kuantitatif. Hasil evaluasi teknis menunjukkan model YOLOv11 mencapai performa deteksi yang stabil dengan nilai mAP@50 berkisar 0,6–0,7. Pengujian UAT yang melibatkan partisipan dari latar belakang Developer, UI Designer, dan Administrator menghasilkan skor kelayakan akhir sebesar 88,42% dengan predikat "Sangat Baik". Temuan ini mengindikasikan bahwa integrasi YOLOv11 dan Gemini efektif mengotomatisasi proses audit UI dan meningkatkan efisiensi kerja, meskipun aspek visualisasi label pada elemen yang padat masih memerlukan optimasi lebih lanjut.
Unduhan
Referensi
Abubakar, R. (2021). Pengantar metodologi penelitian. SUKA-Press UIN Sunan Kalijaga. https://books.google.com/books?id=5ijKEAAAQBAJ
Alam, I., Sarwar, N., & Noreen, I. (2022). Statistical analysis of software development models by six-pointed star framework. PLoS One, 17(4), e0264420. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0264420
Ali, M. L., dan Zhang, Z. (2024). The YOLO framework: A comprehensive review of evolution, applications, and benchmarks in object detection. Computers, 13(12), 336. https://doi.org/10.3390/computers13120336
Asmarajaya, I. K. A., Sanjaya, K. O., Putra, D. M. D. U., Mahendra, G. S., dan Hasanah, F. N. U. (2021). Sistem Informasi Keuangan pada Perusahaan Kost Elit dengan Metode Waterfall. Swabumi, 9(2), 100–108. https://doi.org/10.31294/swabumi.v9i2.10970
Kang, J., Kim, J., Yang, M., Park, C., Kim, T., Song, H., dan Han, J. (2024). Developing an AI-based explainable expert support system for art therapy. ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems, 14(4), 30. https://doi.org/10.1145/3689649
Krisnha, A. V., Ramdhan, N. A., dan Premana, A. (2025). Implementasi metode waterfall dalam pengembangan sistem pengajuan produk hukum daerah berbasis web dengan FIFO dan tracking. Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer, 18(1), 389–402. https://doi.org/10.51903/elkom.v18i1.2954
Kustiawan, W., Daffa Raihan, M., dan Ibnu Thariq, M. (2025). Pendekatan metode penelitian lokasi dan waktu informan penelitian dan penyusunan. Jurnal Pendidikan Tambusai, 9(1), 5051–5055. https://jptam.org/index.php/jptam/article/view/28023
Lněnička, M., Nikiforova, A., Wang, D., dan Bernadini, F. (2024). UX competitive analysis of smart city open data portals: Usability framework, design recommendations, and a roadmap for sustainable data ecosystems. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.4960428
Lu, Y., Yang, Y., Zhao, Q., Zhang, C., dan Li, T. J.-J. (2024). AI assistance for UX: A literature review through human-centered AI. arXiv preprint arXiv:2402.06089. https://arxiv.org/abs/2402.06089
Priyanda, R., Agustina, T. S., Ariantini, N. S., Rusmayani, N. G. A. L., Aslindar, D. A., Ningsih, K. P., Wulandari, S., Putranto, P., Yuniati, I., et al. (2022). Metodologi penelitian kuantitatif. Pradina Pustaka. https://books.google.co.id/books?id=B5t1EAAAQBAJ
Ronaldo, M. D., Putri, C. A., Zaki, M., Firmansyah, D., Wicaksana, S. S., Fauzan, M., Budiarjo, A., dan Tou, N. (2024). Design and development of Bangka District regional library information system based on website. Bangka Information Technology Journal, 1(1), 41–49. https://doi.org/10.33019/5na9mp47
Saravanos, A., & Curinga, M. X. (2023). Simulating the software development lifecycle: The waterfall model. Applied System Innovation, 6(6), 108. https://doi.org/10.3390/asi6060108
Thesing, T., Feldmann, C., & Burchardt, M. (2021). Agile versus waterfall project management: Decision model for selecting the appropriate approach to a project. Procedia Computer Science, 181, 746–756. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.01.227
Tian, Z., Yang, F., Yang, L., Wu, Y., Chen, J., dan Qian, P. (2025). An optimized YOLOv11 framework for the efficient multi-category defect detection of concrete surface. Sensors, 25(5), 1291. https://doi.org/10.3390/s25051291
Wu, J., Peng, Y. H., Li, A., Swearngin, A., Bigham, J. P., dan Nichols, J. (2024). UIClip: A data-driven model for assessing user interface design. arXiv preprint arXiv:2404.12500. https://arxiv.org/abs/2404.12500
Yas, Q. M., ALazzawi, A., & Rahmatullah, B. (2023). A comprehensive review of software development life cycle methodologies: Pros, cons, and future directions. Iraqi Journal for Computer Science and Mathematics, 4(4), Article 14. https://doi.org/10.52866/ijcsm.2023.04.04.014
