IMPROVING THE RANKING OF UNIVERSITY ON WEBOMETRICS BY EXPLORING ELECTRONIC WORD OF MOUTH (CASE STUDY: SEPULUH NOPEMBER INSTITUTE OF TECHNOLOGY)

(1)

RR. KHAIRUNNISA AMALIA NRP 5213 100 070

Dosen Pembimbing:

Dr. Apol Pribadi Subriadi, ST., M.T. JURUSAN SISTEM INFORMASI

Fakultas Teknologi Informasi

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2017

UPAYA

PENINGKATAN

PERINGKAT

PERGURUAN TINGGI PADA WEBOMETRICS

DENGAN

MENGEKSPLORASI

ELECTRONIC

WORD OF MOUTH (STUDI KASUS: INSTITUT

TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER)

IMPROVING THE RANKING OF UNIVERSITY ON

WEBOMETRICS BY EXPLORING ELECTRONIC

WORD OF MOUTH (CASE STUDY: SEPULUH

NOPEMBER INSTITUTE OF TECHNOLOGY)

(2)

i TUGAS AKHIR – KS 091336

UPAYA PENINGKATAN PERINGKAT PERGURUAN

TINGGI

PADA

WEBOMETRICS

DENGAN

MENGEKSPLORASI ELECTRONIC WORD OF

MOUTH (STUDI KASUS: INSTITUT TEKNOLOGI

SEPULUH NOPEMBER)

Dosen Pembimbing:

Dr. Apol Pribadi Subriadi, ST., M.T. JURUSAN SISTEM INFORMASI

Fakultas Teknologi Informasi

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2017

(3)

ii FINAL PROJECT – KS 091336

IMPROVING THE RANKING OF UNIVERSITY ON

WEBOMETRICS BY EXPLORING ELECTRONIC

WORD OF MOUTH (CASE STUDY: SEPULUH

NOPEMBER INSTITUTE OF TECHNOLOGY)

Supervisor:

Dr. Apol Pribadi Subriadi, ST., M.T. DEPARTMENT OF INFORMATION SYSTEM Faculty of Information Technology

Sepuluh Nopember Institute of Technology Surabaya 2017

(4)

iii

UPAYA PENINGKATAN PERINGKAT PERGURUAN TINGGI PADA WEBOMETRICS DENGAN MENGEKSPLOARASI ELECTRONIC

WORD OF MOUTH (STUDI KASUS: INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER)

TUGAS AKHIR

Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer

pada

Jurusan Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Oleh:

Rr. Khairunnisa Amalia 5213 100 070

Surabaya, Juni 2017 KEPALA

JURUSAN SISTEM INFORMASI

Dr. Ir. Aris Tjahyanto, M.Kom 196503101991021001

(5)

iv

UPAYA PENINGKATAN PERGURUAN TINGGI PADA WEBOMETRICS DENGAN

MENGEKSPLOARASI ELECTRONIC WORD OF MOUTH (STUDI KASUS: INSTITUT TEKNOLOGI

SEPULUH NOPEMBER)

TUGAS AKHIR

Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer

pada

Jurusan Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Oleh :

Rr. Khairunnisa Amalia 5213 100 070

Disetujui Tim Penguji: Tanggal Ujian :

Periode Wisuda :

1. Dr. Apol Pribadi Subdriadi, S.T, M.T. (Pembimbing I)

2. Sholiq, S.T, M.Kom, M.SA (Penguji I)

3. Feby Artwiduni Muqtadiroh S.Kom, M.t (Penguji II)

(6)

v

MENGEKSPLOARASI ELECTRONIC WORD OF

MOUTH (STUDI KASUS: INSTITUT TEKNOLOGI

SEPULUH NOPEMBER)

Nama Mahasiswa : Rr. Khairunnisa Amalia

NRP : 5213 100 070

Jurusan : SISTEM INFORMASI FTIF-ITS

Dosen Pembimbing : Dr. Apol Pribadi Subdriadi, S.T, M.T.

ABSTRAK

Perguruan tinggi yang tanggap dengan perkembangan teknologi tentu mampu menyediakan dan memanfaatkan teknologi informasi dengan baik. Salah satu contoh pemanfaatan teknologi informasi ialah dengan menggunakan website sebagai platform untuk menyebarkan informasi dan sarana penyelenggaraan pendidikan. Selain itu, website juga digunakan sebagai publikasi kegiatan keilmiahan dan juga sebagai media untuk menujukkan perolehan prestasi dari perguruan tinggi. Website yang memiliki informasi lengkap dan berkualitas akan mempengaruhi peringkat Webometrics. Webometrics dapat menjadi tolak ukur bagaimana cerminan kualitas dan eksistensi sebuah universitas dalam membagi informasi yang dimiliki dalam dunia internet. Selain mempengaruhi Webometrics, website yang dibangun dengan baik akan memperngaruhi eWOM, dimana eWOM merupakan penilaian konsumen secara online terhadap suatu produk maupun perusahaan. Website yang memiliki konten lengkap dan informatif akan berimbas pada eWOM yang baik pula. Pada penelitian sebelumnya, eWOM terbukti berpengaruh signifikan terhadap citra perguruan tinggi dilihat dari peringkat Webometrics.

(7)

vi

tahun ke tahun, sehingga pada penelitian kali ini dilakukan dengan metode pengukuran kinerja website yang dimiliki Institut Teknologi Sepuluh Nopember berdasarkan indikator yang dimiliki Webometrics dan memberikan rekomendasi perbaikan berdasarkan eWOM sehingga peringkat ITS pada Webometrics dapat meningkat dan menciptakan penilaian eWOM yang baik di mata masyrakat dunia.

Produk akhir yang dihasilkan dalam tugas akhir ini berupa daftar rekomendasi perbaikan pada masing-masing indikator Webometrics berdasarkan kajian eWOM yang nantinya diharapkan mampu membantu ITS dalam meningkakan peringakatnya pada Webometrics.

Kata kunci : Webometrics, electronic word of mouth, upaya peningkatan peringkat perguruan tinggi

(8)

vii

EXPLORING ELECTRONIC WORD OF

MOUTH

(CASE

STUDY:

SEPULUH

NOPEMBER

INSTITUTE

OF

TECHNOLOGY)

Name : Rr. Khairunnisa Amalia

NRP : 5213 100 070

Majority : SISTEM INFORMASI FTIF-ITS Supervisor : Dr. Apol Pribadi Subdriadi, S.T, M.T.

ABSTRACT

University that responsives to the development of technology is certainly able to provide and utilize information technology well. One of the example of the use of information technology is using the website as a platform to spread information and perform academic activities. Website also used for publication of scholarly activities and as a media to show the achievements they have got. The quality and comprehensiveness of information on a website will affect Webometrics ranking. Webometrics could be the reflection of the quality and existence of how university sharing their information on the internet. Besides affecting Webometrics, a good website will also affect electornic word of mouth (eWOM). eWOM is an online ratings and reviews from customers. Website that has a lot of information with a good content will impact a good eWOM as well. In the previous research, eWOM proved having significant effect on improving the university’s image, which is viewed from Webometrics rank.

Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) has decreased its rank on Webometrics from year to year. Therefore, this research is measuring the performance of ITS’ website based on Webometrics’ indicators and set the strategies to improve

(9)

viii

The final product of this research is a list of improvement strategies to increase the rank of ITS on each of Webometrics’ indikators based on eWOM variabels.

Keywords : Webometrics, electronic word of mouth, improvement of university’s ranking

(10)

ix

Syukur Alhamdulillah dipanjatkan oleh peneliti atas segala petunjuk, pertolongan, kasih sayang, dan kekuatan yang diberikan oleh Allah SWT. Hanya karena ridho-Nya, peneliti dapat menyelesaikan buku Tugas Akhir, dengan judul “Upaya Perbaikan Peringkat Perguruan Tinggi Pada Webometrics dengan Mengeksplorasi Electronic Word of Mouth (Studi Kasus: Institut Teknologi Sepuluh Nopember)”.

Pada kesempatan ini, penulis ingin menyampaikan banyak terima kasih kepada semua pihak yang telah memberikan dukungan, bimbingan, arahan, bantuan, dan semangat dalam menyelesaikan tugas akhir ini, yaitu kepada:

1. Ayah dan Mama yang tidak pernah berhenti memberikan doa dan dukungan kepada penulis, serta Kakak Rani, Kakak Riski, dan Kakak Resa yang juga selalu memberikan semangat kepada penulis untuk segera menyelesaikan tugas akhir ini.

2. Bapak Dr. Apol Pribadi S.T, M.T selaku dosen pembimbing yang yang telah meluangkan waktu untuk membimbing dan senantiasa memberi perbaikan dalam penyelesaian tugas akhir ini.

3. Bapak Sholiq S.T, M.Kom, M.SA dan Ibu Feby Artwodini Muqtadiroh S.Kom, M.T selaku dosen penguji yang telah memberi kritik dan saran yang membangun untuk peningkatan kualitas penelitian ini. 4. Pak Hermono, selaku admin laboratoriun MSI yang membantu penulis dalam hal administrasi penyelesaian tugas akhir.

5. Wiratama Putra Pratikta yang selalu memberi bantuan, semangat, dan motivasi dalam penyelesaian tugas akhir ini.

6. Sahabat Keong (Visha, Itak, Yurah, Niswa, Mahesti, Sherly, Firzu, Selina, Sarah, Fian, dan Ori) dan sahabat Chili (Anindita, Friska, Edo, Jisung, Yere, dan Adit) yang telah setia menemani, menghibur, dan memberi

(11)

x

7. Teman – teman Lab. MSI yang telah berjuang bersama penulis dalam penyelesaian tugas akhir ini dan teman-teman Beltranis yang sudah bersama-sama dari awal hingga akhir perkuliahan.

8. Serta pihak lain yang telah mendukung dan membantu dalam kelancaran penyelesaian tugas akhir ini.

Tugas akhir ini masih jauh dari sempurna, untuk itu peneliti menerima kritik dan saran yang membangun untuk perbaikan di masa mendatang. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi salah satu acuan bagi penelitian – penelitian yang serupa dan bermanfaat bagi pembaca.

Surabaya, Juli 2017

(12)

xi ABSTRAK ... v ABSTRACT ... vii KATA PENGANTAR ... ix DAFTAR ISI ... xi DAFTAR GAMBAR ... xv

DAFTAR TABEL ... xvii

BAB I PENDAHULUAN ... 1 1.1 Latar Belakang ... 1 1.2 Perumusan Masalah ... 6 1.3 Batasan Masalah ... 6 1.4 Tujuan Penelitian ... 7 1.5 Manfaat Penelitian ... 7

1.6 Relevansi Tugas Akhir ... 7

BAB II LANDASAN TEORI ... 11

2.1 Penelitian Sebelumnya ... 11

2.2 Dasar Teori ... 16

2.2.1 Webometrics... 16

2.2.2 Electronic Word of Mouth (eWOM) ... 26

2.2.3 World Wide Web ... 33

2.2.4 Website ... 33

2.2.5 Institut Teknologi Sepuluh Nopember ... 35

BAB III METODE PENELITIAN ... 39

3.1 Identifikasi Permasalahan ... 40 3.2 Pengumpulan Data ... 40 3.2.1 Indikator Presence ... 40 3.2.2 Indikator Impact ... 42 3.2.3 Indikator Transparency ... 44 3.2.4 Indikator Excellence ... 44

(13)

xii

3.3.2 Indikator Impact ... 46

3.3.3 Indikator Transparency ... 47

3.3.4 Indikator Excellence ... 47

3.4 Pemetaan Indikator Webometrics dan Variabel eWOM………. ... 47

3.5 Analisis dan Evaluasi Hasil Pengukuran ... 48

3.6 Pembuatan Rekomendasi Perbaikan ... 49

3.7 Penarikan Kesimpulan dan Saran ... 50

BAB IV PERANCANGAN ... 51

4.1 Penentuan Objek Studi Kasus ... 51

4.2 Persiapan Pengumpulan Data ... 51

4.3 Rancangan Pemetaan Webometrics dan eWOM……. ... 52

BAB V IMPLEMENTASI ... 57

5.1 Hasil Pengolahan Data ... 57

5.1.1 Indikator Presence ... 57

5.2 Hasil Pemetaan Webometrics dan eWOM ... 63

BAB VI HASIL DAN PEMBAHASAN ... 87

6.1 Analisis Hasil Pengukuran Indikator Webometrics…. ... 87

(14)

xiii

6.3 Analisis Kondisi Setelah Implementasi Upaya Peningkatan Webometrics ... 102

BAB VII KESIMPULAN ... 106

7.1 Kesimpulan... 107

7.2 Saran ... 108

DAFTAR PUSTAKA ... 109

BIODATA PENULIS ... 115 LAMPIRAN A – STRATEGI PENINGKATAN PERINGKAT WEBOMETRICS ... A - 1 - LAMPIRAN B – TEKNIK PENINGKATAN PERINGKAT WEBOMETRICS ... B - 1 -

LAMPIRAN C – STRATEGI PENDUKUNG

(15)

(16)

xv

Gambar 2.1 Hubungan antara

informetrics-bibliometrics-scientometrics-cybermetrics-webometrics [8] ... 16

Gambar 2.2 Lingkup cyberspace [11] ... 17

Gambar 2.3 Kerangka Konseptual Penelitian Damayanti [26] ... 31

Gambar 3.1 Metodologi penelitian ... 39

Gambar 3.2 Pengumpulan indikator presence (1) [35] ... 41

Gambar 3.4 Pengumpulan indikator Impact (Majestic SEO) [37] ... 43

Gambar 3.5 Pengukuran indikator Impact (Ahrefs) [38] .... 43

Gambar 3.6 Pengukuran indikator transperancy [19] ... 44

Gambar 3.7 Pengukuran indikator excellence [39] ... 45

Gambar 5.8 Hasil pencarian indikator presence (1) [35] .... 57

Gambar 5.9 Hasil pencarian indikator presence (2) [36] .... 58

Gambar 5.12 Pengukuran indikator presence (5) [46] ... 59

Gambar 5.13 Hasil pencarian impact [37] ... 60

Gambar 5.14 Hasil pencarian transparency [19] ... 61

Gambar 5.15 Hasil pencarian excellence [47] ... 62 Gambar B-1 Langkah badge 1 ...B - 1 - Gambar B-2 Langkah badge 2 ...B - 2 - Gambar B-3 Langkah badge 2 ...B - 3 -

(17)

(18)

xvii

DAFTAR TABEL

Tabel 1.1 Peringkat Perguruan Tinggi di Indonesia versi

Webometrics edisi Januari 2017 ... 3

Tabel 1.2 Peringkat Institut Teknologi Sepuluh Nopember versi Webometrics Tahun 2012 s.d 2017 ... 4

Tabel 2.1 Penelitian sebelumnya 1 ... 11

Tabel 2.5 Pemetaan indikator lama dan baru Webometrics 21 Tabel 3.1 Rentangan nilai normalisasi ... 49

Tabel 4.1 Rancangan pemetaan Webometrics dan eWOM 53 Tabel 4.2 Urutan presentase indikator Webometrics ... 54

Tabel 4.3 Kategori upaya perbaikan ... 55

Tabel 4.4 Penanggung jawab ... 55

Tabel 5.1 Pemetaan platform assistance ... 65

Tabel 5.2 Pemetaan venting negative feeling ... 68

Tabel 5.3Pemetaan concern for other customers 1 ... 70

Tabel 5.4 Pemetaan concern for other customers 2 ... 70

Tabel 5.5 Pemetaan concern for other customers 3 ... 71

Tabel 5.6 Pemetaan positive self enhancement 1... 74

Tabel 5.7 Pemetaan positive self enhancement 2... 74

Tabel 5.8 Pemetaan social benefit... 77

Tabel 5.9 Pemetaan economic incentive ... 79

Tabel 5.10 Pemetaan helping the company 1... 82

Tabel 5.13 Pemetaan advice seeking ... 85

Tabel 5.2 Hasil Pemetaan Webometrics dan eWOM... 85 Tabel A-1 Strategi 1.1 ... A - 1 - Tabel A-2 Strategi 1.2 ... A - 3 - Tabel A-3 Strategi 1.3 ... A - 5 - Tabel A-4 Strategi 2.1 ... A - 7 - Tabel A-5 Strategi 2.2 ... A - 8 - Tabel A-6 Strategi 3.1 ... A - 9 - Tabel A-7 Strategi 3.2 ... A - 10 -

(19)

xviii

Tabel A-8 Strategi 4.1 ... A - 11 - Tabel A-9 Strategi 4.2 ... A - 13 - Tabel A-10 Strategi 4.3 ... A - 14 - Tabel A-11 Strategi 4.4 ... A - 15 - Tabel A-12 Strategi 4.5 ... A - 16 - Tabel A-13 Strategi 4.6 ... A - 18 - Tabel A-14 Strategi 4.7 ... A - 19 - Tabel A-15 Strategi 4.8 ... A - 20 - Tabel B-1 Teknik Peningkatan ... B - 1 - Tabel C-1 Strategi Pendukung ... C - 1 -

(20)

1

BAB I

PENDAHULUAN

Bab pendahuluan akan diuraikan proses identifikasi masalah penelitian yang meliputi latar belakang masalah, perumusan masalah, batasan masalah, tujuan tugas akhir, manfaat kegiatan tugas akhir dan relevansi terhadap pengerjaan tugas akhir. Berdasarkan uraian pada bab ini, harapannya gambaran umum permasalahan dan pemecahan masalah pada tugas akhir dapat dipahami.

1.1 Latar Belakang

Seluruh perguruan tinggi di Indonesia menganut Tri Dharma Perguruan tinggi sesuai dengan Undang-undang Nomor 20 tahun 2003, pasal 20 ayat (2) yang menyebutkan bahwa perguruan tinggi berkewajiban menyelenggarakan pendidikan, penelitian, dan pengabdian kepada masyarakat [1]. Ketiga elemen tersebut akan saling berkolaborasi untuk menciptakan lulusan akademis yang berkompeten dalam menyalurkan ilmu pengetahuannya sehingga mampu bermanfaat bagi masyarakat. Perguruan tinggi sebagai penyelenggara pendidikan tinggi tentu berkewajiban mengimplementasikan Tri Dharma Perguruan Tinggi kepada para mahasiswanya.

Tingginya jumlah peminat perguruan tinggi dari tahun ke tahun membuat persaingan perguruan tinggi semakin tajam. Persaingan yang semakin ketat ini membuat setiap perguruan tinggi berlomba-lomba untuk meningkatkan kualitas pendidikan yang diberikan agar dapat memenangkan kompetisi. Selain meningkatkan kualitas pendidikan, globalisasi yang terjadi membuat perguruan tinggi perlu menerapkan dan mengikuti perkembangan teknologi informasi agar terus dapat bersaing. Hal ini menjadikan teknologi informasi adalah salah satu elemen penting dalam membantu perguruan tinggi untuk meningkatkan daya saingnya [2].

Internet menjadi salah satu perkembangan teknologi informasi yang membawa dampak besar terhadap dunia.

(21)

Jaringan internet WWW (Word Wide Web) memunculkan istilah electronic word of mouth (eWOM), dimana para penjelajah web mencari informasi dan berdiskusi mengenai sebuah produk atau perusahaan [3]. Perkembangan teknologi yang pesat membuat peran internet semakin besar, dimana internet telah menjadi tujuan utama para konsumen dalam mencari informasi sebuah produk atau perusahaan untuk dapat menilai baik atau buruknya produk atau perusahaan tersebut. Hal ini tidak hanya berlaku untuk produk maupun perusahaan, namun pengaruh eWOM juga berdampak pada perguruan tinggi. Fenomena eWOM membuat perguruan tinggi tidak hanya perlu meningkatkan kualitas pendidikan, namun juga perlu meningkatkan kualitas websitenya sebagai sumber informasi bagi para penjelajah web sehingga dapat memberikan nilai tambah tersendiri.

Webometrics Ranking of Universities (WRWU) adalah sebuah sistem yang melakukan pemeringkatan perguruan tinggi di seluruh dunia berstandar internasional. WRWU diinisiasi oleh Cybermatrics Lab, kelompok riset Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), lembaga riset terbesar di Spanyol. WRWU melakukan penilaian berdasarkan website dan kekayaan informasi yang dimiliki perguruan tinggi dalam dunia internet. Sejak pertama kali diluncurkan pada tahun 2004, WRWU diakui sebagai pemeringkat perguruan tinggi yang terpercaya dalam mengukur kemajuan sebuah perguruan tinggi [4].

WRWU melakukan pemeringkatan perguruan tinggi pada tiap bulan Januari dan Juli. Semenjak tahun 2012, terdapat perubahan pada indikator penilaian WRWU, dimana sebelumnya empat parameter tersebut ialah Visibility, Size, Scholar, dan Rich Files. Namun kini indikator penilaiannya menjadi Presence (10%) yang didapatkan dari jumlah halaman web termasuk publikasi ilmiah yang dimiliki (seperti pdf) yang terindeks di Google. Selanjutnya ialah indikator Impact (50%) yang memiliki bobot terbesar diukur dari jumlah subnet

(22)

menurut provider informasi Ahrefs dan Majestic SEO (Search Engine Optimization). Indikator ketiga yaitu, Transparency (10%) yang dinilai dari jumlah sitasi publikasi ilmiah yang didapatkan dari Google Scholar Citations. Indikator yang terakhir adalah Excellence (30%) yang diukur dari jumlah publikasi ilmiah yang terindeks di Scimago, sebuah pengukuran berdasarkan jumlah jurnal internasional yang sering menjadi rujukan [5].

Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) adalah salah satu perguruan tinggi negeri ternama di Indonesia. ITS telah berdiri sejak 10 November 1957 di ibu kota Jawa Timur, Surabaya,. Sebagai salah satu perguruan tinggi yang dikenal dengan cetakan lulusan yang berkompetensi, tentunya hal tersebut membuat ITS memiliki citra yang baik di mata masyrakat. Namun, peringkat ITS pada Webometrics Ranking of World Universities tahun 2017 menunjukkan posisi ITS berada di peringkat 15 di Indoensia, sedangkan pada peringkat dunia berada di peringkat 2169.

Tabel 1.1 Peringkat Perguruan Tinggi di Indonesia versi Webometrics edisi Januari 2017

Ranking World

Rank University

1 817 Universitas Gadjah Mada

2 861 Universitas Indonesia 3 987 Institute of Technology Bandung 4 1539 Bogor Agricultural University 5 1616 Brawijaya University 6 1967 Universitas Padjajaran 7 1904 Universitas Diponegoro 8 2009 UniversitasRiau 9 2148 Universitas Udayana 10 2188 Universitas Airlangga

(23)

Ranking World

Rank University

11 2270 Universitas Sebelas Maret

12 2273 Universitas Syiah Kuala

13 2399 Universitas Hasanuddin 14 2528 Universitas Lampung 15 2622 Institut Teknologi Sepuluh Nopember 16 2725 Universitas Jenderal Sudirman

17 2843 Universitas Ahmad Dalan

Yogyakarta

18 2870 Universitas Tadulako

19 2875 Petra Christian University

20 3231 Bina Nusantara BINUS

University

Peringkat ITS di Indonesia terus mengalami penurunan semenjak 4 tahun terakhir.Pada tahun 2012 di bulan Januari, ITS mendapatkan peringkat 4 dan 13 pada bulan Juli. Sedangkan kondisi terkini, yakni tahun 2017, ITS menempati peringkat 15.

Tabel 1.2 Peringkat Institut Teknologi Sepuluh Nopember versi Webometrics Tahun 2012 s.d 2017

No. Tahun Rangking

Webometrics 1. 2012 Januari 4 Juli 13 2. 2013 Januari 8 Juli 13 3. 2014 Januari 9 Juli 11 4. 2015 Januari 11 Juli 8

(24)

No. Tahun Rangking Webometrics

5. 2016 Januari 21

Juli 12

6 2017 Januari 15

Dari tabel tersebut menunjukkan bahwa performa ITS dalam membagikan informasi di dunia internet terus menurun sehingga berimbas pada penurunan peringkat Webometrics. Pada penelitian sebelumnya yang diakukan oleh Damayanti, mengungkapkan bahwa eWOM berpengaruh signigikan terhadap citra perguruan tinggi yang dilihat dari peringkat Webometrics [4]. Pentingnya eWOM untuk meningkatkan citra perguruan tinggi perlu diberi perharatian lebih karena Ewom merupakan strategi pemasaran yang sering diabaikan dalam sebuah lebaga perguruan tinggi [4]. Penelitian milik Damayanti menganalisis eWOM dengan menggunakan media website ITS untuk meningkatkan citra perguruan tinggi dilihat dari reputasi dan rangking Webometrics. Penelitian tersebut hanya meneliti sebagian kecil mengenai Webometrics, karena Webometrics tidak hanya menilai dari segi website universitas saja sehingga penelitian yang dilakukan kali ini akan mempertajam penelitian milik Damayanti, dimana penelitian kali ini akan mengukur kinerja ITS menggunakan semua indikator yang dimiliki Werbometrics, lalu dilakukan pemetaan indikator Webometrics dengan variabel eWOM sebagai acuan dalam melakukan evaluasi yang akan menghasilkan rekomendasi perbaikan, sehingga ITS dapat meningkatkan peringkatnya pada Webometrics. Ruang lingkup dalam penelitian ini terbatas pada perguruan tinggi yang ada pada Indonesia, sehingga perbandingan yang akan dilakukan nanti ialah membandingkan ITS dengan perguruan tinggi di Indonesia yang memiliki peringkat paling tinggi di Webometrics. Semakin tingginya peringkat ITS pada Webometrics, maka daya saing yang

(25)

dimiliki akan semakin kuat baik di lingkup nasional maupun internasional.

1.2 Perumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang di atas, maka rumusan masalah yang akan dibahas pada usulan tugas akhir ini adalah:

1. Hasil penilaian ITS berdasarkan 4 indikator dari Webometrics:

a. Apa hasil penilaian indikator Presence? b. Apa hasil penilaian indikator Impact? c. Apa hasil penilaian indikator Transparency? d. Apa hasil penilaian indikator Excellence? 2. Apa hasil pemetaan antara indikator Webometrics

dan variabel eWOM?

3. Apa saja upaya perbaikan yang harus dilakukan untuk meningkatan peringkat ITS pada Webometrics berdasarkan pemetaan dengan eWOM??

1.3 Batasan Masalah

Berikut adalah batasan masalah yang harus diperhatikan dalam pengerjaan tugas akhir ini:

1. Penelitian yang dilakukan pada tugas akhir ini menggunakan studi kasus ITS.

2. Metode yang digunakan pada penelitian ini sesuai dengan metode yang dilakukan oleh Webometrics. 3. Pengukuran indikator impact yang ada pada

Webometrics hanya terbatas menggunakan tools Majestic, tidak menggunakan Ahrefs dikarenakan berbayar.

4. Perguruan tinggi yang dibandingkan peringkat Webometricsnya ialah perguruan tinggi yang ada di Indonesia.

5. .Penelitian ini mengaitkan antara indikator Webometrics dan variabel eWOM.

(26)

1.4 Tujuan Penelitian

Berdasarkan hasil perumusan masalah dan batasan masalah yang telah disebutkan sebelumnya, maka tujuan yang dicapai dari tugas akhir ini adalah: 1. Mengetahui hasil penilaian ITS berdasarkan

indikator yang dimiliki Webometrics, yaitu: a. Hasil penilaian indikator Presence b. Hasil penilaian indikator Impact c. Hasil penilaian indikator Transparency d. Hasil penilaian indikator Excellence

2. Mengetahui hasil pemetaan Webometrics dan eWOM

3. Memberikan rekomendasi perbaikan untuk ITS agar dapat meningkatkan peringkatnya pada Webometrics dan menghasilkan eWOM yang positif.

1.5 Manfaat Penelitian

Manfaat yang diberikan dari penelitian tugas akhir ini adalah sebagai berikut:

Bagi Akademisi

Dapat dijadikan bahan untuk penelitian selanjutnya yaitu melakukan penilaian beserta evaluasi pada sebuah website, juga melakukan tahapan implementasi sesuai dengan indikator yang dimiliki Webometrics

Bagi Organisasi

Dapat dijadikan pertimbangan dari hasil rekomendasi peneliti bagi ITS agar memperbaiki website beserta konten informasi di dalamnya sehingga ITS mampu mendapatkan peringkat yang lebih baik di Webometrics serta menaikkan eksistensi ITS sebagai perguruan tinggi berkualitas di mata masyarakat dunia.

1.6 Relevansi Tugas Akhir

Penelitian ini merupakan tugas yang memiliki keterkaitan dengan salah satu mata kuliah yang diajarkan di

(27)

Jurusan Sistem Informasi ITS ini yaitu mata kuliah Pengukuran Kinerja dan Evaluasi TI (PKETI) dan Manajemen Kualitas TI (MKTI).

1.7 Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan tugas akhir ini dibagi ke dalam tujuh bab, yakni:

BAB I PENDAHULUAN

Bab ini berisi pendahuluan yang menjelaskan latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan tugas akhir, manfaat, relevansi dan sistematika penulisan.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Definisi dan penjelasan pustaka yang dijadikan referensi dalam pembuatan tugas akhir ini akan dijelaskan pada bab dua. Teori yang dipaparkan di antaranya mengenai Manajemen aset, manajemen konfigurasi, pentingnya manajemen aset layanan dan konfigurasi, kerangka kerja manajemen aset dan konfigurasi, manajemen aset layanan dan konfigurasi berdasarkan ITIL v3, manajemen aset layanan dan konfigurasi berfokus pada identifikasi aset.

BAB III METODOLOGI

Bab ini menjelaskan mengenai tahapan – tahapan apa saja yang dilakukan dalam pengerjaan tugas akhir ini beserta deskripsi dan penjelasan tiap tahapan tersebut.

BAB IV PERANCANGAN

Bab ini menjelaskan perancangan perangkat yang dilakukan oleh penulis untuk mengumpulkan data kondisi kekinian. BAB V IMPLEMENTASI

Pada bab ini menjelaskan hasil dari proses penentuan studi kasus dan perancangan perangkat penggalian data yang

(28)

didapatkan melalui wawancara, observasi, dan analisis dokumen.

BAB VI HASIL DAN PEMBAHASAN

Bab ini akan menjelaskan hasil yang didapatkan dari penelitian ini, dan pembahasan secara keseluruhan yang didapatkan dari penelitian.

BAB VII PENUTUP

Bab ini berisi tentang simpulan dari keseluruhan tugas akhir dan saran maupun rekomendasi terhadap penelitian tugas akhir ini untuk perbaikan ataupun penelitian lanjutan yang memiliki kesamaan dengan topik yang diangkat.

(29)

(30)

11

BAB II

LANDASAN TEORI

Bab ini akan menjelaskan mengenai penelitian sebelumnya dan dasar teori yang dijadikan acuan atau landasan dalam pengerjaan tugas akhir ini. Landasan teori akan memberikan gambaran secara umum dari landasan penjabaran tugas akhir ini.

2.1 Penelitian Sebelumnya

Sub bagian ini akan memaparkan mengenai penelitian-penelitian terdahulu dan dijadikan sebagai acuan oleh penulis dalam melakukan pengerjaan tugas akhir.

Tabel 2.1 Penelitian sebelumnya 1

ANALISIS ELECTRONIC WORD OF MOUTH (eWOM) PEMBENTUK CITRA PERGURUAN

TINGGI

STUDI KASUS: INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER

Nama peneliti Damayanti Tahun

penelitian 2016

Hasil penelitian

• Penelitian ini dilakukan untuk melihat ada atau tidaknya keterhubungan antara eWOM dengan pembentukan citra perguruan tinggi.

• Penelitian ini menghubungkan pengaruh fenomena eWOM terhadap perankingan Institut Teknologi Sepuluh Nopember di Webometrics.

• Peneliti menemukan fakta bahwa eWOM mempengaruhi citra perguruan tinggi yang dilihat dari peringkat Webometrics.

(31)

Hubungan dengan penelitian

• Analisis yang dilakukan oleh peneliti lebih berfokus pada faktor-faktor terjadinya eWOM, sedangkan penelitian kali ini menekankan pada

parameter eWOM maupun

Webometrics.

• Studi kasus yang digunakan oleh peneliti sama dengan penelitian yang dilakukan kali ini, yaitu Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Tabel 2.2 Penelitian sebelumnya 2 ANALISIS WEBOMETRICS PADA

PERPUSTAKAAN PERGURUAN TINGGI NEGERI DI INDONESIA

Nama peneliti Muntahsir Tahun

penelitian 2011

Hasil penelitian

• Penelitian ini dilakukan untuk melihat ada atau tidaknya keterhubungan antara peringkat perpustakaan dengan peringkat Perguruan Tinggi Negeri di Indonesia dengan parameter WRWU (Webometrics Rank of World Universites).

• Peneliti menggunakan dua parameter dalam mengukur keterhubungan antara perpustakaan dengan peringkat perguruan tinggi, yaitu dengan WRWU dan WIF (Web Impact Factor).

• Penelitian ini membuktikan bahwa adanya hubungan yang kuat antara peringkat Perguruan Tinggi Negeri di

(32)

Indonesia pada Webometrics Rank of World Universites dengan peringkat perpustakaannya.

• Analisis yang dilakukan oleh peneliti memiliki parameter yang sama, yaitu menggunakan parameter WRWU. • Peneliti melakukan analisa terhadap

sebagian besar Perguruan Tinggi Negara di Indonesia, sedangkan penelitian kali ini hanya berfokus pada Institut Teknologi Sepuluh Nopember. • Peneliti menghubungkan peringkat

perpustakaan dengan peringkat perguruan tinggi, sedangkan penelitian kali ini hanya berfokus pada penurunan peringkat Webometrics yang terjadi di Institut Teknologi Sepuluh Nopember. • Peneliti tidak melakukan evaluasi

terhadap peringkat Perguruan Tinggi Negara di Indonesia, sedangkan penelitian kali ini akan menghasilkan evaluasi beserta rekomendasi perbaikan peringkat Webometrics untuk Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

(33)

STRATEGI PENINGKATAN PERINGKAT PERGURUAN TINGGI DI WEBOMETRICS: STUDI KASUS UNIVERSITAS BUDI LUHUR Nama peneliti Achmad Solichin

Tahun

penelitian 2011

Hasil penelitian

• Penelitian ini selain melakukan analisis Webometrics pada Universitas Budi Luhur, juga melakukan langkah strategis yang berupaya untuk peningkatan peringkat Universitas Budi Luhur pada Webometrics.

• Peneliti menganalisis Universitas Budi Luhur menggunakan indikator WRWU. • Penelitian ini mengemukakan

langkah-langkah teknis maupun non teknis untuk peningkatan peringkat Webometrics.

• Peneliti menggunakan indikator Webometrics terdahulu (Size, Visibility, Rich Files, dan Scholar) sedangkan penelitian kali ini menggunakan indikator Webometrik terbaru (Presence, Impact, Transparency, dan Excellence) dan variabel eWOM • Peneliti juga memberikan rekomendasi

perbaikan seperti yang dilakukan penelitian kali ini.

• Studi kasus yang dilakukan peneliti ialah Universitas Budi Luhur, sedangkan penelitian kali ini ialah Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

(34)

STRATEGI PENINGKATAN VISIBILITY DALAM UPAYA PENINGKATAN RANKING

WEBOMETRICS Nama peneliti Tenia Wahyuningrum

Tahun

penelitian 2015

Hasil penelitian

• Penelitian ini berfokus pada peningkatan penilaian ST3 Telkom oleh Webometrics dari sisi visibility.

• Peneliti melakukan beberapa strategi untuk meningkatan nilai visibility, antara lain mengubah nama domain, membuat subdomain yang mengandung keyword , dan memperkaya link lewat situs blog.

• Penelitian yang dilakukan memberikan strategi dalam meningkatkan nilai visibility pada Webometric, namun penelitian kali ini melakukan strategi pada semua indikator Webometric. • Indikator visibility Webometrics yang

diteliti oleh peneliti merupakan indikator lama Webometric, sama seperti yang digunakan pada penelitian kali ini.

• Studi kasus yang dilakukan peneliti ialah ST3 Telkom, sedangkan penelitian kali ini ialah Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

(35)

2.2 Dasar Teori 2.2.1 Webometrics

Istilah Webometrics pertama kali dikemukakan oleh Almind dan Ingwersen yang menyatakan bahwa web ialah sumber utama dalam mengukur kekayaan dokumen dan informasi [6]. Björneborn and Ingwersen mendifinisikan Webometrics ialah penelitian web dari segi kuantitatif mengenai konstruksi dan penggunaan sumber daya informasi, struktur, dan teknologi web dengan pendekatan bibliometric dan informetric [7]. Menurut Björneborn and Ingwersen, teknik yang digunakan webometrics antara lain yaitu analisis link web, analisis konten web, analisis penggunaan web, dan analisis web pada mesin pencari (search engine).

Gambar 2.1 Hubungan antara informetrics-bibliometrics-scientometrics-cybermetrics-webometrics [8]

Bidang yang dimiliki ilmu perpustakaan dan informasi

terdiri dari informetrik, bibliometrik, scientometrik,

cybermetrik, dan webometrik. Informetrik adalah penilaian kuantatif terhadap suatu informasi yang didalamnya termasuk penyusunan, penyebaran, dan penggunaan segala bentuk informasi [9]. Informetrik adalah elemen terluas yang didalamnya terdapat bibliometrik, yaitu penelitian pada literature atau dokumen dengan menerapkan metode

(36)

matematika dan statistika [10]. Selain bibliometrik, informetrik juga melingkupi scientometrik (analisis statistik untuk pengakjian penelitian literature dan dokumen khusus di bidang ilmu fisika dan biologi), cybermetrik, dan webometrik.

Dapat dilihat dari gambar diatas bahwa webometrik adalah cakupan dari keempat elemen tersebut. Webometrik terdapat di dalam cybermetrik, namun cybermetrik memiliki cakupan yang lebih luas. Cybermetrik adalahh pengukuran kuantitatif mengenai konten dan aktivitas yang terjadi di dalam cyberspace atau yang biasa disebut dengan dunia maya. Sedangkan pengukuran informasi yang berkaitan dengan akademik yang berada di dalam sebuah web atau webspace disebut dengan webometrik [5].

Gambar 2.2 Lingkup cyberspace [11]

Dari gambar di atas dapat dilihat bahwa lingkup cybermetrik yaitu cyberspace mencakup seluruh konten yang ada di dalam format elektronik yang digunakan untuk menghubungkan berbagai peralatan teknologi komunikasi dan jaringan computer dengan peralatan komunikasi elektronik seperti komputer, ponsel, tablet, dan lain-lain [12].Sedangkan kajian webometrik hanya terbatas pada webspace yang bersifat open (publik).

(37)

Thelwall mengungkapkan teknik ysng digunakan Webometrics antara lain analisis link, analisis sitasi web, evaluasi mesin pencari, penjabaran web secara deskriptif, dan pengukuran Web 2.0 [13]. Analisis link merupakan studi kuantitatif hyperlink antar halaman web yang merefleksikan jumlah link yang menargetkan web akademis mungkin sebanding dengan produktivitas penelitian yang dimiliki. Lalu analisis sitasi web dinilai menggambarkan jumlah publikasi akademik yang disitasi, artinya, semakin banyak yang mengutip publikasi akademik dari suatu lembaga, maka akan semakin baik pula lembaga tersebut. Ketiga, evaluasi mesin pencari (search engine) mengukur kemampuan crawler serta indeks yang dicakup oleh setiap mesin pencari. Selanjutnya, penjabaran web secara deskriptif ialah seperti jumlah halaman, jumlah tag yang dibukakan, aplikasi web yang digunakan serta melihat kelancarn akses link pada sebuah web [2]. Terakhir, pengukuran Web 2.0 ialah pengukuran kuantitatif sejauh mana penggunaan Web 2.0 dari struktur dan teknologinya.

Metode Webometrics dapat membantu sebuah web dalam mengevaluasi kinerjnya, sehingga dapat dilakukannya peningkatan performa. Pengukuran Webometrics dari sisi aktivitas terlihat dari jumlah publikasi halaman web dari sebuah situs, sedangkan visibilitas atau dampak diperoleh dari besarnya dampak situs yang tergambar dari link yang diterima oleh situs lain [2].

2.2.1.1 Webometrics Ranking of World Universities

Webometrics Ranking of World Universities atau yang biasa disebut dengan WRWU merupakan sebuah sistem yang melakukan pemeringkatan universitas di seluruh dunia berdasarkan kajian ilmu webometrik [14]. Pemeringkatan yang dilakukan bukan berdasarkan desain, kegunaan, atau popularitas website yang dimiliki oleh universitas, namun aktivitas dan output yang diberikan di dalam web. Keberadaan

(38)

sebuah web dinilai sebagai indikator yang reliabel untuk menilai kinerja sebuah universitas secara global.

Tujuan dari pemeringkatan Webometrics ialah untuk mendukung publikasi web. Target utama Webometrics ialah mendukung open access iniciative yaitu akses tak berbayar untuk publikasi ilmiah dan hal-hal yang berhubungan dengan akademik lainnya yang bersifat digital atau elektronik. Apabila sebuah universitas berada pada peringkat Webometrics yang rendah namun pada kenyataannya memiliki akreditasi yang baik, maka universitas tersebut perlu memperhatikan dan meninjau ulang kebijakan web yang dimiliki seperti meningkatkan kualitas dan volume untuk publikasi universitas [15].

WRWU didirikan oleh Cybermetrics Lab, yaitu sebuah kelompok riset milik Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), lembaga riset terbesar di Spanyol. CSIC merupakan salah satu lembaga riset dasar pertama di Eropa. CSIC merupakan bagian dari Departemen Pendidikan di Spanyol dan tujuan utamanya ialah untuk mempromosikan penelitian ilmiah utuk meningkatkan kemajuan keilmiahan dan teknologi negara yang nantinya akan menjadi kontribusi untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat. CSIC juga berperan peting dalam pembentukan peneliti baru dan teknisi di berbagai aspek ilmu pengetahuan dan teknologi [16].

Cybermetrics Lab berfokus untuk melakukan analisis kuantitatif mengenai internet dan konten web, khususnya yang berkaitan dengan proses generasi dan kegiatan ilmiah dalam dunia ilmu pengetahuan. Cybermetrics Lab menggunakan metode kuantitatif yang telah dirancang dan diterapkan sebagai indikator untuk mengukur kegiatan ilmiah di dalam web. Indikator tersebut berguna untuk mengevaluasi pengetahuan dan teknologi, serta sebagai penerapan metode bibliometric dan scientometric.

Cakupan area yang diteliti oleh Cybermetric Lab antara lain [14]:

(39)

a. Pengembangan indikator Web untuk diterapkan di daerah Spanyol, Eropa, Amerika Latin dan R&D. b. Studi kuantitatif mengenai komunikasi ilmiah yang

dilakukan melalui jurnal elektronik dan repository, dan dampak dari Open Access.

c. Pengembangan indikator mengenai sumber daya dalam pengolahan informasi.

d. Indikator dan visualisasi jaringan sosial pada Web yang mudah digunakan, dinamis, dan interaktif.

e. Desain dan evaluasi teknik analisis dokumen pada sumber daya Web.

f. Pengembangan teknik yang telah diterapkan cybermetrics berdasarkan posisi yang ada di mesin pencari dari domain Web.

g. Analisis penggunaan informasi pada Web dengan data mining.

2.2.1.1.1 Metodologi WRWU

Dalam melakukan penilaian uiversitas, WRWU menggunakan indikator yang telah dirancang sesuai dengan kajian ilmu bibliometrik, scientometrik, dan cybermetrik. Awalnya, indikator yang dimiliki WRWU untuk menilai universitas ialah size, visibility, rich files, dan scholar. Namun sejak tahun 2012, WRWU mengganti indikatornya menjadi Presence, Impact, Transparency,dan Excellence. Berikut pemetaan indikator lama dan indikator baru WRWU:

(40)

Tabel 2.5 Pemetaan indikator lama dan baru Webometrics

Dalam melakukan pemeringkatan, WRWU memiliki bobot masing-masing pada setiap indikator untuk menilai universitas, yaitu antara lain [17]:

1. Presence (P)

Presence ialah jumlah keseluruhan halaman web (domain dan subdomain), termasuk kekayaan dokumen yang dimiliki (dokumen dalam format .pdf, .doc, .ppt, dan .ps) yang terindeks di dalam Google. Bobot indikator ini sebesar 10%.

No. Indikator Lama Indikator Baru

1.

Size, jumlah halaman web yang terindeks di Google, Yahoo, Bing, dan Exelead.

Presence, jumlah

halaman web yang terindeks di Google termasuk rich files(.pdf, .doc, .ppt, .dan .ps) 2

Rich files, jumlah

dokumen dalam format .pdf, .doc, .ppt, dan .ps yang terindeks di Google 3. Scholar, jumlah dokumen yang terindeks di Google Scholar Transparency, jumlah sitasi publikasi ilmiah yang didapatkan dari Google Scholar Citations

Excellence, jumlah

dokumen yang teindeks di Scimago

4. Visibility, jumlah

backlink yang diterima dari pihak ketiga

Impact, jumlah external network (subnetrs) yang diterima dari pihak ketiga

(41)

2. Impact (I)

Impact ialah jumlah external network atau subnet yang yang membuat backlink ke domain universitas. Indikator ini menggunakan data reffering subnets yang didapatkan dari dua provider informasi yaitu Majestic SEO dan Ahrefs. Majestic dan Ahrefs merupakan sebuah layanan backlink checker yang digunakan untuk mengetahui sejauh mana kinerja sebuah website berdasarkan backlink yang dihasilkan dan asal muasal backlink didapat. Keduanya menggunakan crawler sendiri, menghasilkan database yang berbeda yang digunakan bersama-sama untuk saling melengkapi atau memperbaiki kesalahan. Produk dari indikator impact ialah jumlah subnets (reffering subnet) yang terdeteksi pada Majestic dan Ahrefs.

Reffering subnets merupakan singkatan dari reffering c-subnets, yaitu kelas C dari sebuah IP, yang mana oktat terakhir dari IPV4 diabaikan [18]. Contohnya apabila terdapat tiga mesin dengan IP 1.2.3.4, 1.2.3.5, dan 1.2.4.1, maka mesin tersebut dibuat pada dua subnet karena hanya dua IP yang memiliki c-subnets yang berbeda. Backlink yang dihasilkan oleh berbagai domain, IP, dan subnet merupakan gambaran bagaimana pengaruh kinerja akademik, nilai informasi, dan kegunaan dari layanan web pada suatu universitas. Apabila telah mendapatkan jumlah subnets dari kedua backlink checker (Majestic dan Ahrefs), maka nilai normalisasi yang paling tinggilah yang digunakan

(42)

untuk dihitung selanjutnya. Indikator impact memiliki presentase terbesar, yaitu 50%.

3. Transparency (T)

Transparency ialah jumlah sitasi paa karya ilmiah yang diyang dimiliki oleh universitas di Google Scholar Citations. Indikator ini menggambarkan kekayaan publikasi karya ilmiah yang dimiliki oleh universitas yang telah dirujuk. Berikut merupakan ketentuan dalam melakukan penilaian terhadap indikator transparency [19]:

1. Webometrics melihat profil universitas, apabila profil univeritas tersebut masih belum banyak terindeks, maka Webometrics menggunakan pencarian dengan email resmi dari domain universitas. Webpometrics menyarankan untuk melakukan pembakuan nama universitas, apakah itu university ataukah institute dan menggunakan email resmi dari universitas (seperti [email protected])

2. Data dari 10 profil publik dikumpulkan dari setiap universitas. Profil yang pertama yang ada dalam daftar tidak termasuk dalam hitungan untuk meningkatkan perwakilan dari 9 profil lainnya. Jumlah sitasi dari 9 profil ini yang akan diambil sebagai perhitungan. 3. Jika ada beberapa entri untuk penulis yang

sama, hanya profil yang terbaik yang diambil. Hal tersebut merupakan tindakan untuk universitas yang tidak menghilangkan duplikasi pada daftarnya. Profil non-individual (jurnal, departemen, group) tidak termasuk dalam hitungan. Webometrics juga menyatakan untuk tidak menambahkan gelar, posisi, atau keanggotaan pada akhir nama.

(43)

4. Jika terdapat penulis yang bukan berasal dari universitas hanya untuk menaikkan peringkatnya, universitas tersebut akan dikeluarkan dari pemeringkatan.

5. Jika terdapat sedikitnya dua profil dengan jurnal yang tidak ditandatatangi oleh penulis, universitas tersebut akan dikeluarkan dari pemeringkatan.

6. Angka tersebut hanya berlaku pada saat pengumpulan (sekitar 20 Desember 2016). Untuk membuat profil pribadi di database Google Scholar Citations bersifat sukarela, namun saat memutuskan untuk mendaftarkan pada GSC maka penulis bertanggung jawab atas kebenaran informasi yang dimiliki. GSC secara otomatis memperbarui profil, namun terkadang menambahkan catatan dan kutipan yang tidak penting ke profil. Penulis harus memperhatikan masalah ini dan secara berkala membersihkan profil yang dimiliki. Lembaga juga harus memantau profil anggotanya untuk catatan palsu, tidak benar atau duplikasi (sengaja maupun tidak disengaja). Hal tersebut merupakan kunci untuk pemeringkatan karena setiap universitas yang melakukan kecurangan maupun kesalahan akan dikeluarkan dari pemeringkatan di Webometrics.

4. Excellence (E)

Mirip dengan indikator transparency, namun indikator Excellence ialah jumlah dokumen yang dimiliki oleh universitas yang terindeks di SCImago Journal Rank (SJR) pada periode 2010-2014. Scimago ialah portal yang menyediakan jurnal keilmiahan yang ada di dalam database Scopus. Jurnal yang terindeks di Scopus merupakan jurnal internasional yang

(44)

berkualitas dan berputasi karena itu tidaklah mudah untuk dapat masuk ke dalam Scopus [20]. SJR memiliki syaratnya tersendiri agar jurnal tersebut dapat dinilai berkualitas. SJR menilai suatu pengaruh jurnal ilmiah dari banyaknya sitasi yang mengarah pada jurnal dan darimana asal sitasi tersebut. Indikator excellence menunjukkan peran universitas dalam publikasi ilmiah pada jurnal internasional, terutama pada jurnal internasional yang banyak dirujuk pada karya ilmiah lain. Bobot indikator ini ialah sebesar 30%.

Sebelum menghitung jumlah keseluruhan indikator, dilakukan normalisasi pada masing-masing indikator terlebih dahulu dengan rumus [12]:

𝑁𝑎 =

log(𝑛𝑎+ 1)

log(max(𝑛𝑖) + 1)

𝑁𝑎 : nilai normalisasi dari masing-masing

indikator

𝑛𝑎 : nilai dari mesin pencari

max(𝑛𝑖) : nilai na tertinggi dari seluruh perguruan tinggi

Setelah semua indikator telah dinormalisasi, maka rumus untuk melakukan pemeringkatan ialah

Pemeringkatan yang dilakukan pada Webometrics mengutamakan volume dan kualitas konten yang ada pada web. Konten yang terdapat pada web yang dapat dikatakan berkualitas adalah konten yang secara resmi dibuat oleh instansi maupun konten yang dibua oleh civitas yang ada di dalamnya. Webometrics menilai bahwa sebuah instansi yang ingin meningkatkan peringkatnya dengan melakukan duplikasi dokumen yang hanya dibedakan saja format dokumennya agar jumlah dokumen yang dimiliki semakin banyak merupakan sebuah hal yang illegal. Selain memperkaya jumlah dokumen, Peringkat Webometrics = (I *4)+ (E*2) + (T*1) + (P*1)

(45)

memperkaya link dengan membeli link, menggunakan hosting yang tidak resmi juga merupakan bentuk kecurangan. Universitas yang terbukti curang akan diberikan nilai nol dan masuk dalam peringkat 99999 [14].

2.2.2 Electronic Word of Mouth (eWOM)

Munculnya istilah eWOM didasari oleh WOM (Word of Mouth), yaitu interaksi antara individu maupun kelompok yang berdiskusi mengenai saran ataupun rekomendasi untuk memutuskan pembelian sebuah produk [3]. WOM memberikan penilaian sebuah produk secara subjektif, namun memiliki pengaruh kuat dalam keputusan seseorang untuk membeli atau tidaknya produk tersebut. Pengaruh kuat tersebut dikarenakan pengalaman seseorang yang telah mencoba produk tersebut dinilai lebih terpercaya daripada iklan di media televisi maupun koran [21]. Hasil penelitian menunjukkan bahwa WOM yang dilakukan dengan interaksi antar muka (face to face) lebih efektif dan persuasif daripada iklan dalam media cetak.

Seiring perkembangan zaman, internet menjadi media utama dalam era elektornik saat ini untuk mencari sebuah informasi sebuah produk maupun perusahaan. Hal tersebut memicu munculnya WOM dalam dunia online atau disebut dengan electronic word of mouth (eWOM). Perbedaan yang menonjol antara WOM dan eWOM ialah media pertukaran informasinya. WOM melakukan interaksi secara langsung atau tatap muka (offline), sedangkan eWOM melakukan interaksi secara online. Menurut Henning-Thurau [22], eWOM adalah pernyataan negatif atau positif yang dibuat oleh konsumen aktual, potential atau konsumen sebelumnya mengenai produk atau perusahaan dimana informasi ini tersedia bagi orang-orang ataupun institusi melalui via media internet.

Pada penelitian Hennig-Thurau membahas tentang motivasi konsumen melakukan komunikasi eWOM. Dalam penelitian tersebut dilakukan integrasi dari motif WOM tradisional dengan

(46)

karakteristik yang terdapat pada eWOM. Hasil dari penelitian tersebut merefleksikan eWOM melalui delapan variabel, yaitu [22]:

1. Platform Assistance (kepercayaan konsumen terhadap

platform yang digunakan)

Motif platform assistance merupakan bantuan platform atau media untuk melakukan kegiatan electronic word of mouth (eWOM) sebagai sarana publikasi dan komunikasi. Mengoperasikan eWOM berdasarkan dua cara, yaitu melalui frekuensi kunjungan konsumen pada opinion platform dan jumlah komentar ditulis oleh konsumen pada opinion platform.

2. Venting Negative Feeling (keinginan mengungkapkan

ketidakpuasan terhadap produk atau perusahaan) Motif venting negative feelings merupakan keinginan mengungkapkan ketidakpuasan konsumen terhadap produk atau perusahaan. Upaya ini dilakukan dalam bentuk eWOM negatif, yaitu jika pelanggan mengalami hal yang tidak menyenangkan atau negatif bagi mereka. Berbagi pengalaman konsumsi negatif melalui publikasi komentar online dapat membantu konsumen untuk mengurangi ketidakpuasan terkait dengan emosi negatif mereka. Komunikasi eWOM dilakukan untuk mencegah orang lain mendapat pengalaman yang sama seperti yang pernah mereka alami.

3. Concern for Other Costumers (keinginan untuk

membantu orang lain)

Motif concern for other costumers merupakan keinginan tulus memberikan rekomendasi kepada konsumen lain. Konsumen memiliki keinginan untuk membantu konsumen lain terkait dengan keputusan pembelian dan menyelamatkan konsumen dari pengalaman negatif. Komunikasi ini dapat berbentuk komentar positif dan negatif tentang produk.

(47)

4. Positive Self Enhancement (keinginan meningkatkan image diri)

Motif positive self enhancement merupakan keinginan konsumen berbagi pengalaman konsumsi mereka untuk meningkatkan citra diri sebagai pembeli yang cerdas. Dalam konteks website, konsumen yang berkontribusi dianggap lebih ahli oleh konsumen lain dalam aktivitas konsumsi produk tersebut.

5. Social Benefits (keinginan berbagi informasi dan

berinteraksi dengan lingkungan sosial)

Motif social benefits merupakan keinginan berbagi informasi dan berinteraksi dengan lingkungan sosial. Konsumen dapat menulis komentar pada opinion platform, yang menandakan partisipasi mereka dalam komunitas virtual. Dengan partisipasi tersebut, konsumen merasa akan mendapatkan manfaat atau keuntungan sosial jika bergabung dalam komunitas virtual.

6. Economic Incentives (keinginan memperoleh insentif

dari perusahaan)

Motif economic incentives merupakan keinginan memperoleh insentif dari perusahaan. Manfaat ekonomi telah ditunjuk sebagai pendorong penting dari perilaku manusia secara umum dan dianggap oleh penerima sebagai tanda penghargaan terhadap perilaku komunikasi eWOM.

7. Helping The Company (keinginan membantu

perusahaan)

Motif helping the company merupakan keinginan konsumen membantu perusahaan. Motif ini muncul hasil dari kepuasan konsumen terhadap produk dan memunculkan keinginan untuk membantu perusahaan yang bersangkutan. Konsumen ingin memberikan “sesuatu sebagai imbalan” kepada perusahaan dengan menceritakan pengalaman baiknya melalui komunikasi

(48)

eWOM. Konsumen berharap dengan adanya komunikasi eWOM ini perusahaan akan menjadi atau semakin sukses.

8. Advice Seeking (keinginan mencari saran dan

rekomendasi dari konsumen lain)

Motif advice seeking merupakan keinginan mencari saran dan rekomendasi dari konsumen lain. Dalam konteks berbasis web opinion platform, konsumsi terjadi ketika individu membaca ulasan produk dan komentar yang ditulis konsumen lain, yang juga dapat memotivasi konsumen untuk menulis komentar. Secara spesifik, perusahaan berharap konsumen dapat mengartikan komentar yang beredar, menjelaskan pengalaman dalam menggunakan produk serta melakukan penyelesaian masalah bersama konsumen yang lain. Motif melakukannya adalah untuk mendapatkan pemahaman lebih lanjut bagaimana memahami, menggunakan, mengoperasikan, memodifikasi, dan/atau memperbaiki produk

Para konsumen yang menginginkan informasi sebuah produk sebagai pertimbangan dalam membeli, menggunakan internet sebagai media penggali informasi. Informasi tersebut didapatkan melalui review atau pengalaman seseorang yang telah menggunakannya. Review tersebut bisa didapatkan dari blog seseorang, media sosial, maupun forum diskusi online seperti Female ataupun KASKUS. Pengalaman para netizen tersebut mempengaruhi konsumen dalam menilai produk tersebut meskipun belum mencobanya. Adanya aktivitas eWOM membuat konsumen mendapatkan tranparansi pasar semakin tinggi, atau dengan kata lain konsumen memiliki peran aktif dalam mempengaruhi sebuah produk [23].

Berdasarkan penjelasan mengenai electronic word of mouth diatas, berikut perbedaan eWOM dengan WOM tradisional dalam banyak hal yaitu :

(49)

1. Pertukaran informasi pada Word of mouth tradisional seara langsung (face to face). Namun pada electronic word of mouth pertukaran informasi terjadi secara online melalui cyberspace (tanpa komunikasi face to face) [23]. 2. Komunikasi eWOM lebih mudah untuk diukur daripada Tradisional WOM. Dengan format presentasi, kuantitas, dan persistant dari eWOM membuat pesan eWOM lebih mudah diamati. [4].

3. Electronic word of mouth yang penerima pesan memiliki

halangan dalam menilai apakah pengirim pesan dan pesan yang diberikan dapat dipercaya atau memiliki kredibilitas pesan yang tinggi karena dalam lingkungan online, orang-orang hanya dapat menilai kredibilitas seorang komunikator berdasarkan sistem reputasi online seperti online rating, atau website credibility. [4]. 4. Komunikasi eWOM melibatkan multi-way exchanges

information dalam mode asynchronous [22] dan dengan berbagai macam teknologi seperti forum diskusi online, electronic bulletin boards, newsgroup, blogs, review site, dan social networking mampu memfasilitasi pertukaran informasi diantara komunikator. [24].

5. Komunikasi eWOM lebih mudah diakses dan tersedia terus menerus ketimbang tradisional WOM karena pesan yang disajikan berbasis text 20 sehingga secara teori pesan tersebut tersedia untuk waktu yang tidak terbatas [25].

2.2.2.1 Electronic Word of Mouth Pembentuk Citra Perguruan Tinggi

Penelitian yang dilakukan oleh Damayanti [26], menyatakan bahwa terdapat pengaruh signifikan antara eWOM terhadap peningkatan citra perguruan tinggi. Citra atau image yang dilihat pada penelitian tersebut ialah reputasi dan perankingan pada Webometrics. Penelitian tersebut menghubungkan antara delapan motivasi eWOM (platform

(50)

assistance, venting negative feeling, concern for other consumers, positive self enhancement, social benefits, economic incentive, dan helping the company) dengan eWOM, lalu menghubungkan eWOM tersebut dengan citra perguruan tinggi.

Gambar 2.3 Kerangka Konseptual Penelitian Damayanti [26] Penelitian Damayanti dilakukan dengan metode studi empiris yang berupa pengumpulan data dari responden dengan menggunakan kuesioner berskala likert. Kuesioner tersebut berisi pernyataan pada masing-masing variabel yang mana jumlah keseluruhan variabelnya ialah sebanyak sepuluh variabel. Sepuluh variabel tersebut ialah delapan variabel independen motivasi eWOM, variabel dependen eWOM, dan variabel dependen citra perguruan tinggi. Namun penelitian tersebut tidak melibatkan variabel venting negative feelings karena tidak lolos uji reliabilitas.

(51)

Hasil dari penelitian Damayanti menemukan bahwa empat variabel motivasi eWOM yakni positive self enhancement, economic incentive, helping the company, dan advice seeking berpengaruh positif dan signifikan terhadap eWOM. Empat variabel lainnya yaitu platform assistance, venting negative feelings, concern for other consumers, dan social benefit terbukti tidak berpengaruh signifikan terhadap eWOM.. Untuk variabel dependen eWOM terbukti berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen citra perguruan tinggi. Penelitian tersebut menunjukkan bahwa semakin tinggi tingkat keinginan civitas akademika melakukan kegiatan eWOM maka citra perguruan tinggi melalui reputasi dan Webometrics juga akan meningkat.

Dalam pemeringkatan Webometrics, semakin sering suatu universitas menyajikan informasi elektronik seperti publilikasi karya ilmiah, dokumen dalam berbagai format, publikasi dalam bahasa inggris, memiliki website untuk masing-masing unit kerja, dan kegiatan penyebaran informasi dengan media website lainnya akan mempengaruhi peringkat Webometrics. Seperti yang telah dijabarkan pada literatur sebelumnya, bahwa Webometrics memiliki empat indikator dalam menilai perguruan tinggi, yakni presence, impact, transparency, dan excellence.

Hasil uji nilai koefesien jalur pada variabel eWOM terhadap citra perguruan tinggi memiliki nilai signifikansi sangat tinggi, sehingga membuktikanbahwa variabel electronic word of mouth merupakan faktor yang sangat penting untuk peningkatan citra perguruan tinggi yang dilihat pada rangking Webometrics. Berdasarkan hal tersebut maka variabel electronic word of mouth perlu dipertahankan dan dikembangkan untuk peningkatan citra perguruan tinggi dilihat dari reputasi dan perangkingan webometrik. Variabel eWOM sendiri terdiri dari tiga indikator, yaitu berbagi pengetahuan, intensitas atau frekuensi, dan konten informasi. Indikator-indikator tersebut merupakan factor penting untuk mengukur eWOM dalam peningkatan citra perguruan tinggi. Apabila setiap indikator tersebut ditingkatkan nilainya.

(52)

maka hal tersebut akan berbanding lurus dengan peningkatan nilai citra perguruan tinggi.

2.2.3 World Wide Web

Tahun 1990an adalah awal munculnya program WWW yang ditemukan oleh Tim Berners-Lee [27]. Berners-Lee mengembangkan sebuah sistem untuk keperluan pribadinya, yaitu menyusun arsip-arsip riset miliknya di CERN, Jenewa, Swiss. Sistem yang dikembangkan tersebut adalah sebuah program yang bernama Enquire. Program tersebut dapat menciptkan jaringan atau network yang menautkan berbagai arsip sehingga memudahkan dalam mencari informasi. Pada tahun 1989, Berners-Lee mengajukan proyek pembuatan hiperteks global yang akhirnya pada bulan Okrtber 1990, World Wide Web sudah dapat dijalankan dalam area CERN [28]. Akhirnya pada tahun 1991, WWW telah resmi digunakan secara luas pada jaringan internet.

World Wide Web atau yang dikenal dengan WWW adalah ruang informasi dimana dokumen dan sumber web diidentifikasi oleh URL (Uniform Resource Locators) yang saling terhubung melalui hypertext link, dan dapat diakses lewat internet. WWW terdiri dari jutaan situs web (web site), dimana setiap web site terdiri atas halaman web (web page). WWW telah menjadi media utama manusia untuk berinteraksi lewat internet.

2.2.4 Website

Website atau yang dalam bahasa Indonesia ialah situs web, adalah kumpulan dari beberapa halaman web yang memiliki konten berupa teks, gambar, animasi, video, dan informasi lainnya yang diakses melalui jaringan internet [29]. Website adalah halaman informasi yang disediakan melalui jalur internet sehingga bisa diakses di seluruh dunia selama terkoneksi dengan jaringan internet. Hubungan antara satu halaman web dengan halaman web yang lain disebut dengan

(53)

hyperlink sedangkan teks penghubung hyperlink disebut dengan hypertext [30]. Sebuah website teridentifikasi dari nama domain yang dimiliki dan tersebar melalui setidaknya satu web server [29]. Nama domain yang dimiliki website merupakan identifikasi dari alamat IP (IP address) yang berupa deretan angka, menjadi sebuah alamat website. Nama domain ersebut memudahkan para pengguna internet dalam mengakses sebuah website.

Website merupakan kumpulan halaman web yang saling terhubung dan file -filenya saling terkait. Web terdiri dari page atau halaman, dan kumpulan halaman yang dinamakan homepage. Homepage berada pada posisi teratas, dengan halaman-halaman terkait berada di bawahnya. Homepage adalah halaman awal sebuah domain. Misalnya, ketika membuka website www.wikipedia.com, halaman pertama yang muncul disebut dengan homepage, jika meng-klik menu-menu yang ada dan meloncat ke lokasi yang lainnya, disebut web page, sedangkan keseluruhan isi atau konten domain disebut website. Biasanya setiap halaman di bawah home page disebut child page, yang berisi hyperlink ke halaman lain dalam web. Hubungan antara satu halaman website dengan halaman website lainnya disebut dengan hyperlink, sedangkan teks yang dijadikan media penghubung disebut hypertext.

Menurut [31], website dibedakan menjadi dua jenis berdasarkan sifatnya. Kedua jenis tersebur antara lain:

a. Website Dinamis

Website dinamis merupakan sebuah website yang konten didalamnya berubah-ubah. Hal yang paling menonjol pada website dinamis ialah konten website tersebut selalu update atau diperbaharui. Misalnya seperti website jejaring sosial seperti www.twitter.com

atau website berita seperti www.kaskus.co.id yang selalu memperbarui informasi di dalamnya setiap saat. Halaman web pada website dinamis memiliki database. Webbsite dinamis terdiri dari halaman front

(54)

end yang diakses para penggunanya (user) dan halaman back end untuk mengedit konten website. b. Website Statis

Website statis merupakan keterbalikan dari website dinamis. Apabila konten pada website dinamis selalu berubah-ubah, maka konten pada website statis tidak berubah atau selalu sama. Hal ini dikarenakan konten tersebut langsung dibuat dalam file HTML saja, apabila ingin melakukan perubahan maka harus mengubah syntax atau source code. Contohnya ialah website perusahaan mengenai visi misi, profil, ataupun struktur organisasi

2.2.5 Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) adalah perguruan tinggi negeri yang terletak di Surabaya. ITS merupakan perguruan tinggi terbesar di Indonesia yang pada awalnya didirikan oleh Yayasan Perguruan Tinggi Teknik (YPTT) yang diketuai oleh dr. Angka Nitisastro pada tanggal 10 November 1957. [32]

Dies Natalis ITS pertama adalah 10 November 1960, sementara nama ITS mulai digunakan dalam Peraturan Pemerintah No. 9 tahun 1961 (ditetapkan tanggal 23 Maret 1961). Dalam visi awal, ITS ditujukan untuk mendidik para pemimpin yang unggul di bidang sains dan teknologi, untuk mengangkat Republik Indonesia menjadi negara berperadaban maju dan tinggi [32]

Kampus ITS Sukolilo menempati areal seluas 187 hektare, dengan luas bangunan seluruhnya kurang lebih 150.000 m2_{. Selain itu terdapat Kampus Manyar yang}

dipergunakan oleh Program D-3 dan D-4 Teknik Sipil dengan luas bangunan 5.176 m2_{dan Kampus ITS Cokroaminoto yang}

dipergunakan untuk magister manejemen serta beberapa lembaga kerjasama dengan luas bangunan 4.000 m2 _[32].