Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pengolahan Data Kansei Engineering Menggunakan Metode Berorientasi Objek Ari Wicaksono Mahasiswa Program Studi Teknik Industri Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura
[email protected] Abstract - The success of a product is determined in the planning and designing process. There are several methods that can be used in that, one of them is Kansei Engineering. Kansei Engineering is a method that can translate the desires and feelings into a product design, so it will create products that comply with the consumer wishes. However, the use of this method is still not popular in Indonesia, because the understanding of the product makers to this method is still lacking, so it become more difficult. The purpose of this research is to know, how the process of Kansei Engineering research, then construct a decision support system that can help in Kansei Engineering research. System will be designed by object-oriented method with Unified Modeling Language approach. The design of the system will be done based on the data processing of Kansei Engineering Type I which is done manually and some systems analysis that has been done. Then the system will be tested by comparing the results of calculations performed by the system with the results of calculations that done manually. The results of this research are can know that there are several steps in Kansei Engineering Type I research, then can be constructed a decision support system by follow the steps in the Kansei Engineering Type I research. After some testing, it can be concluded that the system was able to work in accordance with the existing groove, and has been as expected. Keywords : Kansei Engineering, Decision Support System, Unified Modeling Language 1. Pendahuluan Perencanaan dan perancangan produk adalah suatu langkah awal dalam proses pembuatan produk. Keberhasilan suatu produk sangat ditentukan dalam proses perencanaan dan perancangan ini. Salah satu metode yang biasa digunakan dalam proses perancangan produk adalah Kansei Engineering. Kansei Engineering adalah suatu metode yang dapat menerjemahkan keinginan dan perasaan konsumen ke dalam suatu desain produk. Tujuan diterapkannya metode kansei dalam perancangan produk adalah untuk menciptakan produk yang benar-benar sesuai dengan keinginan dan kebutuhan para konsumen,
bukan keinginan dari para desainer/pembuat produk, sehingga produk laku terjual dan mendatangkan keuntungan. Namun penerapan metode kansei ini masih belum populer di Indonesia, beberapa penyebabnya adalah pemahaman para pengembang produk masih awam, sehingga pengolahan data dalam metode kansei terasa sulit, dan pengolahan data kansei yang dilakukan secara manual memiliki beberapa kelemahan, yaitu pengolahan data memerlukan waktu yang lebih lama, memerlukan ketelitian yang tinggi, dan memiliki potensi terjadinya kesalahan yang lebih tinggi. Mengingat pentingnya penerapan metode kansei dalam pengembangan produk, yaitu agar tercipta produk yang sesuai dengan keinginan dan kebutuhan konsumen sehingga produk laku terjual dan mendatangkan keuntungan, maka perlu dicari solusi untuk mengatasi permasalahan yang ada. Perancangan sistem pendukung keputusan adalah suatu jalan yang dapat ditempuh untuk mengatasi permasalahan tersebut. Sistem akan dirancang untuk meniru langkah-langkah dalam penelitian dan pengolahan data kansei, sehingga dengan terciptanya sistem ini diharapkan dapat membantu dalam penelitian kansei, dan masalah-masalah yang telah dipaparkan dapat teratasi. 2. Teori Dasar Kansei Engineering Kansei Engineering adalah suatu teknologi yang menerjemahkan keinginan konsumen ke dalam elemen-elemen desain (Nagamachi, 2011). Proses dasar dalam melaksanakan Kansei Engineering dapat ditunjukkan pada gambar 1 berikut (Nagamachi, 2011 : 4).
18
Gambar 1. Proses dasar pelaksanaan Kansei Engineering
1.
2.
3. 4.
Penjelasannya adalah sebagai berikut. Memahami keinginan konsumen dalam ranah produk tertentu dengan menggunakan pengukuran psikologis atau psikofisiologis. Menganalisa data kansei dengan metode statistik, kesehatan, ataupun keteknikan guna memperjelas struktur kansei. Menafsirkan data yang dianalisis dan mentransfer data ke domain produk baru. Terakhir, merancang sebuah produk kansei yang baru.
Sampai saat ini, Kansei Engineering dibagi menjadi 3, yaitu Kansei Engineering Type I, Kansei Engineering Type II, dan Kansei Engineering Type III (Nagamachi dan Lokman, 2011).
Kansei Engineering Type I Nagamachi (2011) mengungkapkan bahwa Kansei Engineering Type I merupakan teknik dasar dalam metode Kansei/Affective Engineering, dan langkahlangkah yang dilakukan dalam metode ini dapat ditunjukkan pada gambar 2 berikut (Nagamachi, 2011 : 15).
Gambar 2. Langkah-langkah Kansei Engineering Type I
Analisis Konjoin Analisis konjoin (conjoint analysis) adalah suatu analisis yang dilakukan untuk mengetahui tingkat kepentingan atribut suatu produk, dan untuk mengetahui tanggapan konsumen terhadap perubahan kombinasi atribut suatu produk (Simamora, 2005). Analisis konjoin untuk mendapatkan elemen desain suatu produk dalam Kansei Engineering Type I dilakukan dalam beberapa tahap, yaitu sebagai berikut. 1. Menentukan jumlah sampel minimum berdasarkan jumlah item dan kategori produk yang akan diteliti. Persamaannya adalah: (1) 2. Menghitung deviasi dengan persamaan: (2) 3. Menghitung tingkat kepentingan item dengan persamaan:
(3) Pemilihan desain produk adalah berdasarkan nilai standar deviasi pada setiap kategori, sedangkan tingkat kepentingan item digunakan untuk mengetahui item mana yang lebih dipentingkan oleh para konsumen. Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah sebuah sistem berbasis komputer yang interaktif untuk membantu pengambilan keputusan dengan memanfaatkan data dan model untuk memecahkan masalah semi terstruktur dan tidak terstruktur (Nugraheni dan Khotimah, 2010). Tujuan dari pembuatan sistem pendukung keputusan adalah sebagai berikut (Marimin, 2005). 1. Membantu manajer dalam pengambilan keputusan untuk memecahkan masalah semiterstruktur. 2. Memberikan dukungan atas pertimbangan manajer, dan bukannya dimaksudkan untuk menggantikan fungsi manajer. 3. Meningkatkan efektivitas manajer dalam pengambilan keputusan. Suatu SPK memiliki tiga subsistem utama yang menentukan kapabilitas teknis SPK tersebut, yaitu subsistem manajemen basis data, subsistem manajemen basis model, dan subsistem perangkat lunak penyelenggara dialog (Suryadi dan Ramdhani, 2002). Unified Modelling Language (UML) Nugroho (2009) menyebutkan bahwa sebuah sistem/perangkat lunak dibangun dan dikembangkan berdasarkan analisis kebutuhan (requirements analysis). Analisis kebutuhan adalah tahap konseptualisasi, yaitu suatu tahap yang mengharuskan para analis dan perancang sistem untuk berusaha tahu secara pasti mengenai kebutuhan dan harapan pengguna sehingga sistem yang dibuat nantinya memang akan digunakan dan dapat memenuhi kebutuhan dan harapan pengguna sistem. Tahap konseptualisasi dalam konteks UML dilakukan dengan pembuatan use case diagram, activity diagram, dan sequence diagram. Use case diagram merupakan deskripsi peringkat tinggi bagaimana sistem akan digunakan oleh penggunanya dan mendeskripsikan secara lengkap bagaimana interaksi yang terjadi antara para aktor dengan sistem yang akan dikembangkan. Activity diagram akan menggambarkan skenario-skenario atau aktivitas yang terjadi antar aktor dan sistem. Sequence diagram digunakan untuk lebih memahami tentang event-event yang terjadi pada suatu sistem dan juga untuk mendapatkan nama kelas serta atribut dan metode yang dapat diterapkan pada kelas/objek yang bersangkutan.
9
3. 3. Hasil dan Pembahasan Berdasarkan beberapa referensi, dapat diketahui bahwa langkah-langkah dalam penelitian Kansei Engineering Type I khususnya yang pengolahan dan analisis datanya menggunakan analisis konjoin adalah sebagai berikut. Menentukan produk yang akan diteliti
Menentukan item dan kategori
Menyebar kuesioner kedua (kuesioner inti)
4.
5.
Mencari nilai deviasi antara rata-rata kategori dan rata-rata keseluruhan
Mengumpulkan sampel
Menjelaskan spesifikasi setiap sampel
Memilih kata kansei & jumlah skala semantic differential Menyebar kuesioner pendahuluan (kuesioner 1)
Membandingkan nilai deviasi kategori pada setiap item
Mengumpulkan kategori terpilih pada setiap kata kansei
Memilih kategori yang sering muncul
Menarik kesimpulan Mengolah data kuesioner 1 (uji kecukupan data, validitas, & reliabilitas
Gambar 3. Langkah-langkah Kansei Engineering Type I dengan metode Analisis Konjoin
Analisis Sistem Analisis sistem dilakukan sebelum tahap desain. Pada tahap ini akan dilakukan pemahaman secara menyeluruh tentang sistem yang akan dibangun / ditiru dalam program. Hal ini bertujuan agar program yang dibangun bisa berjalan sesuai dengan yang diharapkan dalam keadaan nyata. Ada beberapa hal yang biasa dilakukan dalam tahap analisis sistem, yaitu dengan menganalisa hal-hal sebagai berikut. 1. Menganalisa siapa yang akan menggunakan sistem. Sistem pendukung keputusan ini akan digunakan oleh dua user, yaitu Admin sebagai user utama, dan Konsumen sebagai user kedua. Admin sebagai peneliti, dan Konsumen sebagai responden. 2. Masalah yang dapat diselesaikan oleh sistem. Sistem dirancang agar bisa membantu dalam penelitian dan pengolahan data Kansei
6.
Engineering Type I dan membantu admin dalam mengambil keputusan. Dimana sistem akan digunakan. Sistem dirancang agar dapat digunakan oleh perusahaan yang sudah mendukung jaringan internet, karena sistem dirancang untuk bekerja secara online. Kapan sistem dibutuhkan. Sistem dibutuhkan pada saat perusahaan / pengembang produk akan melakukan penelitian dengan metode Kansei Engineering dalam pengembangan produknya. Mengapa sistem dibutuhkan. Sistem dibutuhkan karena pemahaman para pengembang produk tentang metode kansei masih kurang, selain itu juga untuk mengoptimalkan keuntungan, karena diharapkan dengan penerapan sistem ini akan tercipta produk yang sesuai dengan keinginan dan kebutuhan konsumen, sehingga produk laku terjual. Bagaimana sistem akan bekerja. Sistem akan bekerja sesuai dengan langkah-langkah dalam penelitian Kansei Engineering Type I seperti yang telah ditunjukkan pada gambar 3. Namun secara umum dapat dijelaskan bahwa sistem memerlukan input data dari admin, data yang ada akan dimuat dalam kuesioner dan disebar secara online, responden mengisi kuesioner secara online, hasil isian kuesioner dikumpulkan dan diolah oleh sistem dengan metode kansei, dan terakhir sistem akan memberikan rekomendasi keputusan berdasarkan pengolahan data yang telah dilakukan.
Perancangan Sistem Sistem dirancang untuk bisa mengikuti alur penelitian Kansei Engineering Type I yang pengolahan dan analisis datanya menggunakan metode analisis konjoin seperti yang telah dijelaskan pada gambar 3. Sistem akan digunakan oleh 2 user, yaitu admin sebagai peneliti, dan konsumen sebagai responden. Perancangan sistem menggunakan metode berorientasi objek dengan pendekatan Unified Modelling Language (UML) yang dibantu beberapa diagram, yaitu use case diagram, activity diagram, dan sequence diagram. Pembangunan diagramdiagram tersebut disesuaikan dengan analisa sistem yang telah dilakukan. Use case diagram digunakan untuk menggambarkan hubungan secara umum antara sistem dan penggunanya. Activity diagram digunakan untuk menggambarkan aktivitas-aktivitas yang terjadi di dalam sistem, yang dimulai dari aktivitas admin ke sistem, hingga aktivitas sistem ke konsumen dan kembali ke admin lagi. Sequence diagram digunakan untuk menggambarkan event-event yang terjadi di dalam sistem, dan untuk mendapatkan kelas dan atribut serta metode yang dapat diterapkan pada kelas/objek tersebut.
10
Activity diagram sistem pendukung ini ditunjukkan seperti pada gambar 4.
Gambar 4. Activity Diagram sistem pendukung keputusan
Berdasarkan gambar 4, dapat diketahui urutan aktivitas yang terjadi antara sistem dan penggunanya dalam mencapai tujuan akhir penggunaan sistem. Secara umum dapat dijelaskan pertama admin memasukkan data-data penelitian ke dalam sistem, kemudian berdasarkan data tersebut sistem membuat kuesioner dan disebarkan secara online agar bisa diisi oleh konsumen. Data isian kuesioner dikumpulkan oleh sistem dan diolah berdasarkan metode Kansei Engineering Type I. Hasil olahan data yang telah dilakukan oleh sistem dapat dilihat kembali oleh admin sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan. Namun secara lebih rinci, urutan aktivitas yang terjadi di dalam sistem adalah sebagai berikut.
1. Admin memasukkan nama dan gambar produk serta item dan kategori yang akan diteliti ke dalam sistem. 2. Sistem melakukan perhitungan jumlah sampel minimum berdasarkan jumlah item dan kategori penelitian. 3. Sistem meminta spesifikasi setiap sampel. 4. Admin memasukkan data spesifikasi pada setiap sampel. 5. Sistem meminta kata kansei dan jumlah skala semantic differential yang akan digunakan, dan admin mengisinya. 6. Berdasarkan data yang ada sistem membuat kuesioner pendahuluan dan menyebarkannya secara online. 7. Konsumen memberikan tanggapan dengan cara mengisi kuesioner tersebut secara online. 8. Data isian kuesioner dikumpulkan dan diolah oleh sistem untuk mendapatkan atribut kata kansei yang valid dan reliabel. 9. Admin dapat melihat hasil pengumpulan dan pengolahan data kuesioner 1 dan dapat mempertimbangkan apakah akan dilanjutkan ke kuesioner 2 atau belum. 10. Jika dilanjutkan, maka sistem akan membuat kuesioner kedua dan menyebarkannya secara online. 11. Konsumen kembali mengisi kuesioner kedua secara online. 12. Data isian kuesioner dikumpulkan dan diolah oleh sistem berdasarkan metode Kansei Engineering Type I. 13. Hasil pengumpulan dan pengolahan data yang telah dilakukan oleh sistem dapat dilihat oleh admin sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan. Pengujian Sistem Pengujian sistem dilakukan untuk menguji apakah sistem sudah berjalan sesuai dengan yang diharapkan atau belum. Jika belum, maka sistem akan diperbaiki hingga bisa berjalan sesuai dengan yang diharapkan. Berikut ini adalah beberapa tampilan sistem yang telah selesai dibuat.
Gambar 5. Halaman login untuk admin
11
Sesuai dengan yang telah direncanakan bahwa sistem akan digunakan oleh dua user, yaitu konsumen dan admin, maka sistem perlu membedakan cara masuk kedua user tersebut, agar sistem bisa memisahkan akses yang bisa dilakukan oleh kedua user tersebut. Berdasarkan gambar 5 dan 6, jika ingin masuk sebagai admin, maka admin harus memasukkan username dan password yang benar. Jika username dan password salah, maka harus mengulanginya sampai benar. Sementara jika konsumen akan masuk ke dalam sistem sebagai responden, maka hanya cukup memasukkan email dan umur. Tampilannya adalah seperti berikut.
Gambar 8. Tampilan data kuesioner yang telah terkumpul
Berdasarkan gambar 8 admin dapat mengetahui berapa jumlah data yang telah masuk, dan siapa saja yang mengisinya. Selain pengujian fungsi, pengujian hasil perhitungan juga perlu dilakukan. Pengujiannya yaitu dengan cara membandingkan hasil perhitungan yang dilakukan oleh sistem dengan hasil perhitungan yang dilakukan secara manual. Berikut ini adalah beberapa tampilan beserta pembahasannya.
Gambar 9. Hasil pengolahan data kuesioner 1
Gambar 6. Halaman login untuk konsumen
Setelah konsumen memasukkan email dan umur, maka konsumen akan diarahkan ke halaman pengisian kuesioner. Tampilannya ditunjukkan pada gambar 7.
Berdasarkan gambar 9, sistem dapat menghitung bahwa ada 8 kata kansei yang valid yang akan digunakan dalam kuesioner kedua, yaitu biasa-mewah, membosankan-menarik, kuno-mengikuti zaman, tidak nyaman - nyaman, tidak inovatif-inovatif, pasaranelegant, panas-dingin, dan letoy-garang. Hasil perhitungan tersebut juga memiliki nilai reliabilitas sedang dengan angka 0,568855. Jika dibandingkan dengan hasil perhitungan secara manual, ternyata hasilnya juga sama. Berikut ini adalah tabel hasil uji validitas yang dihitung secara manual. Tabel 1. Hasil uji validitas kuesioner 1 Rumus
KW1
KW2
KW3
KW4
KW5
KW6
atas
3356
-413
-377
2149
32
1303
5297 3663,8 3726,9
bawah 6672,8 4197,4
4008
Gambar 7. Halaman form pengisian kuesioner
Hasil
0,503 -0,098
-0,094 0,406
Hasil isian kuesioner yang telah terkumpul dapat dilihat oleh admin. Berikut ini adalah tampilannya.
Ket.
valid
-
-
valid
0,009
0,350
-
valid
Tabel 2. Hasil uji validitas kuesioner 1 (lanjutan) Rumus
KW7
KW8
KW9
atas
2397
2111
1045
bawah
6021,7
4885
Hasil
0,398
Ket.
valid
KW10 KW11 KW12 61
1842
2030
2614,5 3311,9
3867
3902
0,432
0,400
0,018
0,476
0,520
valid
valid
-
valid
Valid
Berikut ini adalah hasil perhitungan manual untuk mencari nilai reliabilitasnya.
12
hubungan positif paling banyak terhadap kata kansei yang diajukan.
Berdasarkan tabel 1 dan 2, dapat diketahui bahwa ada 8 kata kansei yang valid, yaitu pada kata kansei ke 1, 4, 6, 7, 8, 9, 11, dan 12, serta nilai reliabilitas hasil perhitungan manual adalah 0,568855. Selanjutnya dilakukan pengujian pada hasil pengolahan data kuesioner 2. Berikut adalah hasil akhir pengolahan data kuesioner 2 oleh sistem.
Gambar 10. Hasil pengolahan data kuesioner 2
Berdasarkan gambar 10 sistem merekomendasikan bahwa spesifikasi produk yang sebaiknya dibuat adalah bentuk half face + anti silau, warna solid, dan warna kaca bening. Berikut ini adalah hasil perhitungan yang dilakukan secara manual. Tabel 3. Hasil pemilihan desain produk berdasarkan perhitungan nilai deviasi Bentuk Warna Motif Warna Kaca Kata Full Half Half Ber kansei Polos Solid Bening Gelap Pelangi face face face+ motif 1 1 1 1 2
1
3
1
4
1
5
1 1
1
1 1
1
1
1
1
6
1
1
1
7
1
1
1
8 Jlh Terpilih
1 1
0
7 √
1 1
6 √
4. Kesimpulan Ada dua poin utama yang dapat disimpulkan dari penelitian yang telah dilakukan. Pertama dapat mengetahui langkah-langkah yang harus dikerjakan dalam penelitian Kansei Engineering Type I khususnya yang pengolahan dan analisis datanya menggunakan analisis konjoin, dan yang kedua dapat merancang dan membangun suatu sistem pendukung keputusan yang dapat membantu dalam penelitian dan pengolahan data Kansei Engineering Type I. Langkah-langkah dalam penelitian Kansei Engineering Type I yang pengolahan dan analisis datanya menggunakan analisis konjoin dapat dijelaskan seperti pada gambar 3. Sistem pendukung keputusan dirancang untuk meniru langkah-langkah dalam penelitian kansei tersebut, dan setelah dilakukan beberapa pengujian, dapat disimpulkan bahwa sistem sudah bisa bekerja sesuai dengan yang diharapkan. Referensi [1] Marimin. Teknik dan Aplikasi Pengambilan Keputusan dengan Kriteria Majemuk. Penerbit: Grasindo Jakarta. Jakarta, 2005. [2] Nagamachi, Mitsuo dan Anitawati Mohd Lokman. Innovation of Kansei Engineering. Penerbit: CRC Press. New York, 2011. [3] Nagamachi, Mitsuo. Kansei/Affective Engineering. Penerbit: CRC Press. New York, 2011. [4] Nugraheni, Ekasari, dan P. Husnul Khotimah. Perancangan Sistem Pendukung Keputusan untuk Memantau Kualitas Lingkungan. http://jurnal.informatika.lipi.go.id, 2010. [5] Nugroho, Adi. Rekayasa Perangat Lunak Menggunakan UML dan JAVA. Penerbit: CV. Andi Offset. Yogyakarta, 2009. [6] Simamora, Bilson. Analisis Multivariat Pemasaran. Penerbit: PT. Gramedia Pustaka Utama. Jakarta, 2005. [7] Suryadi, Kadarsah dan M. Ali Ramdhani. Sistem Pendukung Keputusan. Penerbit: PT. Remaja Rosdakarya. Bandung, 2002.
1 1
8 √
Apabila dibandingkan, ternyata hasil perhitungan sistem sudah sama dengan hasil perhitungan yang dilakukan secara manual. Pada tabel 3 tersebut menunjukkan bahwa desain produk yang terpilih adalah bentuknya half face + anti silau, warna solid, dan warna kaca bening. Desain tersebut dipilih karena kategori tersebut yang paling sering muncul dari perhitungan deviasi pada setiap kata kansei, dan hal ini menunjukkan bahwa kategori tersebut memiliki
Biografi Ari Wicaksono. Lahir di Sambas, pada tanggal 24 Desember 1992, anak pertama dari 3 bersaudara dari pasangan Ibu Seneng dan Bapak Judi. Penulis memulai pendidikan di SDN No. 56 Satai Trans. D, Subah, Sambas dan lulus pada tahun 2004, kemudian melanjutkan ke SMPN 2 Subah, Sambas dan lulus pada tahun 2007, melanjutkan lagi di SMKN 1 Singkawang dan lulus pada tahun 2010. Penulis melanjutkan pendidikan perguruan tinggi pada tahun 2010 dan diterima sebagai mahasiswa Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura, Pontianak.
13
14
