ANALISIS PERILAKU PENGGUNA MENGGUNAKAN CLICKSTREAM ANALYSIS DENGAN COMMON METRICS UNTUK REKOMENDASI UI/UX PADA SISTEM LOGGING PEMINJAMAN FASILITAS FPMIPA UPI

    Rafi Arsalan Mi'raj, - and Rosa Ariani Sukamto, - and Ani Anisyah, - (2025) ANALISIS PERILAKU PENGGUNA MENGGUNAKAN CLICKSTREAM ANALYSIS DENGAN COMMON METRICS UNTUK REKOMENDASI UI/UX PADA SISTEM LOGGING PEMINJAMAN FASILITAS FPMIPA UPI. S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

    Abstract

    Sistem peminjaman fasilitas di FPMIPA UPI merupakan layanan berbasis website yang masih dalam tahap awal pengembangan dan membutuhkan evaluasi berkelanjutan agar dapat digunakan secara optimal. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas layanan adalah dengan menganalisis perilaku pengguna melalui website analytics dan khususnya clickstream analysis, yaitu analisis terhadap pola klik dan jalur navigasi pengguna dalam berinteraksi dengan sistem. Data clickstream yang diperoleh memungkinkan pengembang untuk memahami bagaimana mahasiswa dan organisasi mahasiswa (Ormawa) menggunakan aplikasi, fitur apa yang paling sering dimanfaatkan, serta bagian mana yang menimbulkan kebingungan atau hambatan. Untuk mendukung hal ini, penelitian ini mengimplementasikan logging analytics sebagai mekanisme pencatatan aktivitas pengguna, sehingga data perilaku dapat dikumpulkan secara sistematis tanpa mengganggu pengalaman pengguna. Analisis yang dilakukan menggunakan metrik-metrik umum dalam website analytics, seperti page views, duration dan jalur navigasi, yang kemudian diinterpretasikan dalam konteks peminjaman fasilitas kampus. Analisis completion task percentage, first action, dan exit action mengungkap perbedaan orientasi awal dan akhir sesi, sementara rata-rata kedua kelompok memiliki 6–15 aksi per sesi dengan durasi 0–5 menit, yang memberikan wawasan penting untuk perbaikan dan peningkatan kualitas UI/UX aplikasi. The facility borrowing system at FPMIPA UPI is a web-based service that is still in the early stages of development and requires continuous evaluation to be used optimally. One approach that can be employed to improve service quality is analyzing user behavior through website analytics, particularly clickstream analysis, which examines click patterns and navigation paths as users interact with the system. The clickstream data obtained enables developers to understand how students and student organizations (Ormawa) use the application, which features are most frequently utilized, and which parts cause confusion or obstacles. To support this, the study implements logging analytics as a mechanism for recording user activities, allowing behavioral data to be systematically collected without disrupting the user experience. The analysis uses common website analytics metrics, such as page views, duration, and navigation paths, which are then interpreted in the context of campus facility borrowing. Analyses of completion task percentage, first action, and exit action reveal differences in the initial and final orientation of sessions, while on average both groups perform 6–15 actions per session with a duration of 0–5 minutes, providing valuable insights for improving and enhancing the application’s UI/UX quality.

    Baca Full Text klik disini
    [thumbnail of S_KOM_2108938_Title.pdf] Text
    S_KOM_2108938_Title.pdf
    Download (1MB)
    [thumbnail of S_KOM_2108938_Chapter1.pdf] Text
    S_KOM_2108938_Chapter1.pdf
    Download (563kB)
    [thumbnail of S_KOM_2108938_Chapter2.pdf] Text
    S_KOM_2108938_Chapter2.pdf
    Restricted to Staf Perpustakaan
    Download (879kB)
    [thumbnail of S_KOM_2108938_Chapter3.pdf] Text
    S_KOM_2108938_Chapter3.pdf
    Download (746kB)
    [thumbnail of S_KOM_2108938_Chapter4.pdf] Text
    S_KOM_2108938_Chapter4.pdf
    Restricted to Staf Perpustakaan
    Download (4MB)
    [thumbnail of S_KOM_2108938_Chapter5.pdf] Text
    S_KOM_2108938_Chapter5.pdf
    Download (479kB)
    [thumbnail of S_KOM_2108938_Appendix.pdf] Text
    S_KOM_2108938_Appendix.pdf
    Restricted to Staf Perpustakaan
    Download (1MB)
    Official URL: https://repository.upi.edu/
    Item Type: Thesis (S1)
    Additional Information: https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=1nym8jMAAAAJ ID Sinta Dosen Pembimbing: Rosa Ariani Sukamto : 5974496 Ani Anisyah : 6786982
    Uncontrolled Keywords: Analitik Website, Analisis Clickstream, UI/UX, Perilaku Pengguna, Pengembangan Berbasis Data, Analitik Logging Website analytics, Clickstream Analysis, UI/UX, User behavior, Data-driven development, Logging Analytics
    Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
    Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
    Divisions: Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Program Studi Ilmu Komputer
    Depositing User: Rafi Arsalan Mi'raj
    Date Deposited: 12 Sep 2025 03:39
    Last Modified: 12 Sep 2025 03:39
    URI: http://repository.upi.edu/id/eprint/138466

    Actions (login required)

    View Item View Item