Kalkulator Analisis User Experience Questionnaire (UEQ)
Ukur pengalaman pengguna dari sistem atau produk Anda secara komprehensif berdasarkan 6 dimensi skala kualitas pragmatis dan hedonis.
Tentang User Experience Questionnaire (UEQ)
User Experience Questionnaire (UEQ) adalah instrumen kuesioner yang dirancang khusus untuk mengukur pengalaman pengguna (User Experience) dari sebuah sistem, produk, atau perangkat lunak secara cepat dan andal.
UEQ mengukur 6 skala dimensi yang dikelompokkan ke dalam Kualitas Pragmatis (Kegunaan: Perspicuity, Efficiency, Dependability) dan Kualitas Hedonis (Kesenangan/Non-Tugas: Stimulation, Novelty), serta skor kesan umum pada aspek Attractiveness.
Manajemen Data: Simpan progres isian data agar bisa dilanjutkan di lain waktu tanpa mengetik ulang.
Pengaturan Responden
Input Data Mentah Matriks UEQ
Referensi Item Utama (Kolom 1 - 26):
1. Menyusahkan - Menyenangkan | 2. Tak dipahami - Dipahami | 3. Kreatif - Monoton | 4. Mudah - Sulit dipelajari | 5. Bermanfaat - Kurang | 6. Membosankan - Mengasyikkan | 7. Tidak menarik - Menarik | 8. Tak terprediksi - Terprediksi | 9. Cepat - Lambat | 10. Berdaya cipta - Konvensional | 11. Menghalangi - Mendukung | 12. Baik - Buruk | 13. Rumit - Sederhana | 14. Tidak disukai - Menggembirakan | 15. Lazim - Terdepan | 16. Tidak nyaman - Nyaman | 17. Aman - Tidak aman | 18. Memotivasi - Tidak | 19. Memenuhi ekspektasi - Tidak | 20. Tidak efisien - Efisien | 21. Jelas - Membingungkan | 22. Tidak praktis - Praktis | 23. Terorganisasi - Berantakan | 24. Atraktif - Tidak | 25. Ramah - Tidak ramah | 26. Konservatif - Inovatif
📖 Panduan & Penjelasan Kolom Ekstensi KPI Opsional (K-Att s.d. K-Nov):
• Status: OPSIONAL (Tidak wajib diisi). Boleh dikosongkan jika tidak diperlukan.
• Rentang Skor Skala: Diisi angka 1 sampai 7 (1 = Sangat Tidak Penting bagi responden, 7 = Sangat Penting bagi responden).
• Kepanjangan & Arti Setiap Kolom:
- K-Att (Importance of Attractiveness): Menilai tingkat kepentingan aspek Daya Tarik produk secara keseluruhan bagi responden.
- K-Per (Importance of Perspicuity): Menilai tingkat kepentingan aspek Kejelasan / kemudahan produk dipahami.
- K-Eff (Importance of Efficiency): Menilai tingkat kepentingan aspek Efisiensi / kecepatan dalam menyelesaikan tugas.
- K-Dep (Importance of Dependability): Menilai tingkat kepentingan aspek Ketepatan/Kendali (rasa aman dan dapat diandalkan).
- K-Sti (Importance of Stimulation): Menilai tingkat kepentingan aspek Stimulasi / kesenangan dan motivasi saat menggunakan.
- K-Nov (Importance of Novelty): Menilai tingkat kepentingan aspek Kebaruan / inovasi dan kreativitas produk.
• Catatan: Kolom tambahan ini digunakan jika Anda ingin menghitung skor tertimbang Key Performance Indicator (KPI). Jika dibiarkan kosong, sistem secara otomatis menganggap bobot kepentingan bernilai standar (1).
1. Menyusahkan - Menyenangkan | 2. Tak dipahami - Dipahami | 3. Kreatif - Monoton | 4. Mudah - Sulit dipelajari | 5. Bermanfaat - Kurang | 6. Membosankan - Mengasyikkan | 7. Tidak menarik - Menarik | 8. Tak terprediksi - Terprediksi | 9. Cepat - Lambat | 10. Berdaya cipta - Konvensional | 11. Menghalangi - Mendukung | 12. Baik - Buruk | 13. Rumit - Sederhana | 14. Tidak disukai - Menggembirakan | 15. Lazim - Terdepan | 16. Tidak nyaman - Nyaman | 17. Aman - Tidak aman | 18. Memotivasi - Tidak | 19. Memenuhi ekspektasi - Tidak | 20. Tidak efisien - Efisien | 21. Jelas - Membingungkan | 22. Tidak praktis - Praktis | 23. Terorganisasi - Berantakan | 24. Atraktif - Tidak | 25. Ramah - Tidak ramah | 26. Konservatif - Inovatif
📖 Panduan & Penjelasan Kolom Ekstensi KPI Opsional (K-Att s.d. K-Nov):
• Status: OPSIONAL (Tidak wajib diisi). Boleh dikosongkan jika tidak diperlukan.
• Rentang Skor Skala: Diisi angka 1 sampai 7 (1 = Sangat Tidak Penting bagi responden, 7 = Sangat Penting bagi responden).
• Kepanjangan & Arti Setiap Kolom:
- K-Att (Importance of Attractiveness): Menilai tingkat kepentingan aspek Daya Tarik produk secara keseluruhan bagi responden.
- K-Per (Importance of Perspicuity): Menilai tingkat kepentingan aspek Kejelasan / kemudahan produk dipahami.
- K-Eff (Importance of Efficiency): Menilai tingkat kepentingan aspek Efisiensi / kecepatan dalam menyelesaikan tugas.
- K-Dep (Importance of Dependability): Menilai tingkat kepentingan aspek Ketepatan/Kendali (rasa aman dan dapat diandalkan).
- K-Sti (Importance of Stimulation): Menilai tingkat kepentingan aspek Stimulasi / kesenangan dan motivasi saat menggunakan.
- K-Nov (Importance of Novelty): Menilai tingkat kepentingan aspek Kebaruan / inovasi dan kreativitas produk.
• Catatan: Kolom tambahan ini digunakan jika Anda ingin menghitung skor tertimbang Key Performance Indicator (KPI). Jika dibiarkan kosong, sistem secara otomatis menganggap bobot kepentingan bernilai standar (1).
| Responden |
|---|
Laporan Hasil Analisis UEQ
0. Scale means per person
| Responden | Attractiveness | Perspicuity | Efficiency | Dependability | Stimulation | Novelty |
|---|
1. Deteksi Ketidakkonsistenan (Inconsistencies)
UEQ memiliki algoritma heuristik untuk mendeteksi jawaban responden yang tidak serius. Terdapat dua kriteria: 1) Apabila ada perbedaan evaluasi item terbesar dan terkecil dalam satu skala senilai > 3, dan terjadi pada 3 skala dimensi atau lebih. 2) Apabila responden memberikan jawaban angka yang sama terus-menerus pada lebih dari 15 item. Jawaban responden yang terdeteksi di bawah ini disarankan untuk dihapus.
| Responden | Alasan Terdeteksi Mencurigakan |
|---|
2. Item Evaluations
Menampilkan nilai rata-rata (mean), variansi, dan simpangan baku (standard deviation) dari setiap item pernyataan (1-26). Skala nilai mentah dikonversi menjadi rentang -3 (paling negatif) hingga +3 (paling positif). Sebagai acuan, nilai rata-rata antara -0,8 hingga 0,8 mewakili evaluasi netral, nilai > 0,8 adalah positif, dan nilai < -0,8 adalah negatif.
| Item | Mean | Variance | Std. Dev. | N | Left | Right | Scale |
|---|
Mean value per Item
3. UEQ Scales (Mean and Variance)
Menunjukkan nilai rata-rata (mean) dan variansi untuk keenam dimensi skala UEQ (Attractiveness, Perspicuity, Efficiency, Dependability, Stimulation, dan Novelty). Nilai ini dihitung dari rata-rata grup item yang mewakili masing-masing dimensi. Acuan evaluasinya sama seperti item evaluasi: > 0,8 (positif), -0,8 s.d 0,8 (netral), dan < -0,8 (negatif).
| Scale | Mean | Variance |
|---|
Skor Rata-Rata UEQ Scales
4. Pragmatic and Hedonic Quality
Mengelompokkan rata-rata keenam skala ke dalam tiga kualitas UX utama.
• Attractiveness (Daya Tarik) berdiri sendiri mewakili kesan umum.
• Pragmatic Quality (Kualitas Pragmatis) mewakili aspek fungsionalitas, kemudahan, dan kegunaan (gabungan Perspicuity, Efficiency, Dependability).
• Hedonic Quality (Kualitas Hedonis) mewakili aspek emosional dan kesenangan pengguna (gabungan Stimulation, Novelty).
• Attractiveness (Daya Tarik) berdiri sendiri mewakili kesan umum.
• Pragmatic Quality (Kualitas Pragmatis) mewakili aspek fungsionalitas, kemudahan, dan kegunaan (gabungan Perspicuity, Efficiency, Dependability).
• Hedonic Quality (Kualitas Hedonis) mewakili aspek emosional dan kesenangan pengguna (gabungan Stimulation, Novelty).
| Quality / Scale | Mean |
|---|
Pragmatic and Hedonic Quality
5. Interval Kepercayaan (Confidence Intervals) untuk Item dan Skala
Berikut ini ditampilkan interval kepercayaan (confidence interval) 5% untuk rata-rata skala dan rata-rata dari masing-masing item. Interval kepercayaan adalah tolok ukur kepresisian estimasi dari nilai rata-rata skala tersebut.
Semakin kecil rentang interval kepercayaannya, maka semakin tinggi tingkat presisi estimasi, sehingga Anda dapat lebih mempercayai hasil pengukuran Anda.
Semakin kecil rentang interval kepercayaannya, maka semakin tinggi tingkat presisi estimasi, sehingga Anda dapat lebih mempercayai hasil pengukuran Anda.
Interval Kepercayaan (p=0.05) per Item
| Item | Mean | Std. Dev. | N | Confidence | Confidence interval | |
|---|---|---|---|---|---|---|
Interval Kepercayaan (p=0.05) per Skala
| Scale | Mean | Std. Dev. | N | Confidence | Confidence interval | |
|---|---|---|---|---|---|---|
6. Distribusi Jawaban (Distribution of Answers per Item)
Di sini Anda dapat melihat distribusi jawaban responden untuk masing-masing item (Skala 1 s/d 7). Kata/makna positif yang tadinya di sebelah kiri telah dibalik (aligned) sehingga skor 1 selalu mewakili penilaian paling negatif (Merah) dan skor 7 mewakili penilaian paling positif (Hijau).
| Nr | Item (Negatif / Positif) | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | Scale |
|---|
Distribution of Answers per Item
7. Skala Konsistensi (Scale Consistency)
Koefisien Cronbach's Alpha (α) dan Guttman's Lambda2 (λ₂) digunakan untuk mengukur tingkat konsistensi internal (reliabilitas) dari masing-masing skala dimensi UEQ. Secara umum, nilai Alpha di atas 0.70 menunjukkan konsistensi yang baik, meskipun pada sampel kecil nilai ini perlu diinterpretasikan dengan hati-hati.
| Scale / Dimension | Items (k) | Cronbach's Alpha (α) | 5% Conf. Interval Alpha | Guttman's Lambda2 (λ₂) | Status Keandalan |
|---|
8. Benchmark
Nilai skala (Scale means) ditetapkan dalam hubungannya dengan set data benchmark yang berisi evaluasi dari puluhan ribu responden. Perbandingan ini membantu Anda menarik kesimpulan tentang kualitas relatif produk Anda dibandingkan dengan produk standar di luar sana.
| Scale | Mean | Comparison to benchmark | Interpretation |
|---|
Grafik Benchmark (Means)
Grafik Benchmark (Confidence Intervals)
9. Ekstensi KPI (Key Performance Indicator)
Bagian ini menghitung skor tunggal KPI yang mewakili kesan UX secara keseluruhan. Perhitungan ini bergantung pada 6 nilai input ekstensi Kepentingan Skala (Importance Ratings) yang diberikan oleh masing-masing responden pada tabel input awal (akan diperhitungkan 1 bila dibiarkan kosong).
Grafik Importance Rating (Kepentingan Skala)
Rata-Rata Importance Rating per Skala (1 - 7)
| Metrik KPI | Mean | Standard Deviation | Confidence Interval (p=0.05) |
|---|
| Responden | KPI Score | Imp. Attractiveness | Imp. Perspicuity | Imp. Efficiency | Imp. Dependability | Imp. Stimulation | Imp. Novelty |
|---|
10. Estimasi Ukuran Sampel (Sample Size)
Tabel berikut menunjukkan estimasi teoritis target responden yang diperlukan jika Anda ingin mengukur rata-rata skala populasi dengan presisi (E) dan Peluang Error / toleransi kesalahan tertentu (p). Kalkulasi jumlah ukuran ini diekstrapolasikan secara dinamis menggunakan nilai Standard Deviation (deviasi) dari set data Anda saat ini.
| Kondisi (Presisi, Peluang Error) | Attractiveness | Perspicuity | Efficiency | Dependability | Stimulation | Novelty |
|---|
Sitasi & Karya Ilmiah
Jangan lupa sitasi website ini untuk laporan atau karya ilmiah Anda.