AGROINTEK Volume 6, No.2 Agustus 2012 97

PENGEMBANGAN SISTEM EVALUASI DESAIN PRODUK BERBASISROTAN DENGAN PENDEKATAN REKAYASA KANSEI DAN ASSOCIATION

RULES SYSTEM

Vonny Setiaries Johan1), Sapta Rahardja2), E. Gumbira-Said2), Taufik Djatna2)

1)Program Studi Teknologi Hasil Pertanian Fakultas Pertanian Universitas Riau2)Program Studi Teknologi Industri Pertanian Sekolah Pascasarjana IPB

Korespondensi : Kampus Bina Widya Km 12,5 Simpang Baru Pekanbaru, E mail: vonny_johan@yahoo.com

ABSTRACT

In product development, it is very important for manufacturers to find out what thecustomer wants from the product. On the other hand, manufacturers do not know clearly aboutwhat the customer wants from the product. This study proposes an evaluation method of productdesign using Kansei engineering methods and association rules approach. Using rattan diningchair as the object, the chair design divided into five elements, which are backrest, seat,armrest, base and woven. In this study, Kansei words from customers such as beautiful, unique,innovative, comfortable, natural, modern, sturdy and simple can be translated in to elementdesign. Using the support and confidence values, if-then rules can be used as the basis for theassessment of rattan dining chairs.

Keywords: evaluation, rattan product design, Kansei engineering, association rules

PENDAHULUANPengembangan produk merupakan

proses dalam suatu perusahaan untukmenghasilkan keluaran (output) produk yangmenarik dan disukai oleh pelanggan.Menghasilkan suatu produk yang menarikbukanlah pekerjaan yang mudah, oleh karenaitu setiap perusahaan harus mampumengetahui keinginan dan kebutuhanpelanggan.

Saat memutuskan untuk membelisuatu produk, umumnya pelanggan akanmempertimbangkan beberapa aspek sepertimutu, fungsi produk, kegunaan, dan harga.Dengan semakin beragamnya produk yangtersedia di pasar maka harga dan kegunaanproduk tidak lagi menjadi faktor pentingdalam membeli suatu produk. Pelanggan akanmenilai produk secara keseluruhan dankeputusan pembelian lebih terhadap apa yangpelanggan ketahui dan rasakan terhadapproduk tersebut. Menguatkan emosi, perasaan,dan kreatifitas serta aspek inovatif merupakankunci untuk meningkatkan penerimaanpelanggan terhadap produk (Jiao et al. 2006).

Untuk mendesain produk yangmenarik bagi pelanggan, diperlukanpengetahuan mengenai perasaan yang

ditimbulkan oleh produk tersebut terhadappelanggan dan pemakainya (Schütte 2005).Berbagai jenis metode telah digunakan untukmengetahui keinginan dan kebutuhanpelanggan (voice of customer), antara lainQuality Function Deployment (QFD) danRekayasa Kansei (Kansei Engineering).

Rekayasa Kansei adalah suatuteknologi untuk menerjemahkan Kanseipelanggan menjadi elemen- elemen desain(Nagamachi 1995). Rakayasa Kanseidiperkenalkan oleh Mitsuo Nagamachi tahunsejak 1970. Terdapat enam metode rekayasaKansei, yaitu metode klasifikasi kategori,sistem rekayasa Kansei, sistem rekayasaKansei dengan model matematika, hybridkansei engineering, virtual kansei engineeringdan collarobation kansei engineering. Secaraumum keenam metode tersebut, memilikitahapan atau prosedur pelaksanaan yangsama, yaitu penentuan domain, pengumpulankata Kansei, pengumpulan desain produk dansintesa (Schütte 2002)

Selain itu rekayasa Kansei dapatmenggunakan virtual realitas dalam desainKansei. McDonagh (2002) mengusulkanevaluasi produk secara visual untuk menjajakihubungan antara emosi pengguna dengan

98 Pengembangan sistem evaluasi...(Vonny S, dkk)

produk. Osgood et al. (1971) mengusulkanpenggunaan perbedaan semantik (semanticdifferential), di mana pasangan kata sifat dariarti yang berlawanan diciptakan.

Rekayasa Kansei telah banyakdigunakan untuk pengembangan produk barumaupun untuk desain produk (Nagamachi1995). Metode tersebut telah banyakditerapkan pada industri otomotif sepertimobil Miata keluaran Mazda (Nagamachi,2002), setir mobil (Nagamachi, 2002), interiormobil (Jindo & Hirasago 1997, Tanoue et al.1997) maupun produk lainnya seperti tas(Nagasawa, 2008), kursi kantor (Park & Han2004), dan mesin cuci (Ishihara et al. 2010)

Indonesia merupakan produsenbahan baku rotan terbesar di dunia, namunindustri hilir yang mengolah bahan baku rotantidak berkembang dengan baik. Berdasarkandata dari Asosiasi Pengusaha Mebel danKerajian Indonesia (AMKRI) ekspor produkjadi rotan Indonesia tahun 2009 senilai $395,139,212 menurun dari tahun 2008 yaitusenilai $ 432,297,220. Adanya masalahpenurunan pangsa dan nilai ekspor produkjadi rotan Indonesia menuntut adanya upayauntuk meningkatkan daya saing rotan melaluiperbaikan pengembangan produk rotanIndonesia.

Produk jadi rotan umumnya berupafurnitur, dan barang kerajinan seperti lampit,keranjang, partisi dan lain lain. Permasalahanproduk agroindustri berbasis rotan umumnya

adalah masih lemahnya disain dan finishingproduk jadi. Masih lemahnya disain produksaat ini dapat disebabkan pada tahap disainproduk, baik disainer produk maupunpengusaha rotan belum mempertimbangkankeinginan pelanggan. Menurut Lin et al.(2007) proses pengambilan informasikeinginan pelanggan memegang perananpenting dalam mendisain suatu produk.

Pada desain afektif, proses pemetaandari ranah kebutuhan pelanggan ke ranahdesain diperlihatkan pada Gambar 1.Pelanggan umumnya menggunakan kata-katadalam menggambarkan keinginan atauperasaannya terhadap suatu produk,sedangkan seorang perancang produkmerancang suatu produk tanpa mengetahuiperasaan yang ditimbulkan produk tersebut.Untuk itu perlu diketahui elemen desainproduk yang mampu menarik pelanggan,sehingga seorang perancang mampumerancang produk dengan memper-timbangkan elemen desan terpilih.

Tantangan utama dalam rekayasaKansei adalah bagaimana mengukur danmenganalisa reaksi manusia untuk desainafektif serta bagaimana menilai afektif desainyang sesuai dengan karakteristiknya.

Penelitian ini bertujuan untukmelakukan evaluasi desain produk denganmenggunakan salah satu teknik data miningyaitu association rules. Produk yang menjadiobjek dalam penelitian ini adalah kursi rotan.

Gambar 1. Pemetaan dalam desain afektif (diadaptasi dari Jiao et al, 2006)

AGROINTEK Volume 6, No.2 Agustus 2012 99

METODE PENELITIANEvaluasi mengenai produk telah

banyak dilakukan, namun evaluasi tersebutlebih banyak dikaji dari pertimbangankegunaan (usability) (Kwahk & Han 2002)dan fungsi (functional). Alternatif produkyang berbeda dapat dievaluasi menggunakanskala semantik tersebut. Teknik perbedaansemantik juga dilakukan oleh Mondragon et al(2005) untuk mengevaluasi desain peralatanmesin.

Berbagai penelitian rekayasa Kanseidiantaranya Ishihara et al. (1997)menggunakan sistem jaringan saraf tiruanuntuk meningkatkan inferensi antara kataKansei dan elemen desain. Matsubara danNagamachi (1997) mengusulkanpengembangan rekayasa Kansei hybrid dansistem desain pendukungnya.

Penelitian ini dilakukan melaluibeberapa tahap, yaitu studi pustaka, pemilihandan penetapan jenis produk, survey yangdilakukan dengan wawancara terhadapprodusen, pelanggan untuk memperoleh kataKansei dan spesifikasi elemen desain produk.Dari hasil wawancara tersebut diperolehelemen desain dan kata Kansei yang

kemudian diolah dengan menggunakanassociation rules. Penyebaran kuesionersecara purposive sampling untuk mengetahuipenilaian responden terhadap elemen desainrotan yang disukainya dan kata-kata Kanseiyang dipilih untuk menggambarkan perasaandari desain tersebut.

Responden pada penelitian iniadalah pelanggan toko rotan sekitar Jakarta,Bogor dan Cirebon sebanyak 45 orang dandilakukan selama bulan Desember 2011.Kuesioner disebarkan untuk memperoleh: 1)data pelanggan, 2) data pilihan pelangganterhadap elemen desain kursi rotan dan 3) datapenilaian kata Kansei pelanggan terhadapelemen desain tersebut. Secara lebih jelastahapan penelitian disajikan pada Gambar 2.

HASIL DAN PEMBAHASANDari hasil wawancara diperoleh

berbagai bentuk kata yang mengungkapkanperasaan dan emosi pelanggan terhadapproduk rotan atau disebut dengan kata Kansei.Kata-kata yang berhasil dikumpulkanberjumlah 50 kata Kansei yang berasal dariwawancara dengan pelanggan, wawancaradengan penjual rotan, ekspresi dari internetdan majalah mengenai kursi rotan.

Gambar 2. Tahapan penelitian

100 Pengembangan sistem evaluasi...(Vonny S, dkk)

Kata-kata tersebut kemudiandikurangi menjadi 8 (delapan) kata melaluiproses brainstorming dengan pakar yangterdiri dari satu orang staf pengajar desainproduk dan satu orang desainer produk mebelyang dilakukan di Jakarta. Kata-kata tersebutdisajikan pada Tabel 1.

Tabel 1 Daftar penilaian desainf*m|m=1,…M Kata Kansei Kode

f*1 Cantik F1f*2 Unik F2f*3 Inovatif F3f*4 Alami F4f*5 Sederhana F5f*6 Kokoh F6f*7 Nyaman F7f*8 Modern F8

Tahap selanjutnya adalahpengumpulan gambar desain produk kursirotan yang ada saat ini. Gambar-gambartersebut kemudian diklasifikasi terhadapelemen-elemen desainnya, yaitu sandaranbadan, dudukan, sandaran tangan, kaki danornamen atau anyaman rotan (Tabel 2).Terdapat empat pilihan bentuk desain padaelemen desain sandaran badan, untuk dudukanterdapat tiga jenis pilihan, sandaran tangantiga pilihan, sandaran kaki tiga pilihan dananyaman enam pilihan. Elemen desaintersebut dinotasikan sebagai Vin, dimana iadalah elemen desain (1,…,5) dan n adalahpilihan bentuk desain (1,…,6).

Dari penyebaran kuesioner diperolehsebanyak 45 responden. Responden terdiridari pelanggan toko rotan, dan orang-orangyang menyukai produk rotan. Berdasarkanjenis kelamin, terdapat 26 orang perempuandan 19 orang laki laki, dengan umur bervariasiantara 21 – 64 tahun. Pilihan kata Kansei danelemen desain yang terpilih disajikan padaTabel 3.

Pengembangan Sistem Evaluasi DesainPengembangan sistem evaluasi

dilakukan dengan memasukkan hasil penilaianresponden yang berupa kata Kansei danpilihan desain diolah dengan associationrules.

Association rules merupakan salah satuteknik di dalam data mining untuk

menentukan hubungan antar item suatu dataset (sekumpulan data) yang telah ditentukan.Melalui penggunaan association rule miningmaka dapat ditemukan asosiasi yang menarikatau korelasi antara set besar dari item data.

Dalam menggunakan teknik ini,terdapat dua kriteria ukuran yang umumnyadigunakan, sebagai berikut:1. Support: ukuran yang menunjukkan

tingkat dominasi item set darikeseluruhan transaksi yang ada, seberapabesar kemungkinan item A dan item Bdibeli secara bersamansupport = P(A∩B)

=∑௧௦௦௬ ௗ௨ &

∑௧௦௦௧௧

2. Confidence: ukuran yang menyatakanhubungan antara dua item secaraconditional (misalkan seberapa seringitem A dibeli, jika pelanggan membeliitem B).confidence =

=ݎݐ∑ ݏ ݏ ݕ ݑ ܣ & ܤ

ݎݐ∑ ݏ ݏ ݕ ݑ ܣ

Pencarian rules dilakukan denganmenggunakan bantuan software MagnumOpus (http://www.giwebb.com/). Rulestersebut digunakan untuk memetakanhubungan antara kata Kansei dan elemendesain. Data yang diperoleh dari kuesionerdigunakan sebagai input untuk sistemMagnum Opus. Terdapat lima rule miningyang disediakan oleh sistem, yaitu coverage,support, strength, lift dan leverage.

Pada penelitian ini, hanya supportdan strength (convidence) yang digunakanuntuk penerapan algoritma Apriori, yanghanya membutuhkan nilai support danconvidence untuk memperoleh rules yangtepat.

Untuk memastikan tampilan semuarules yang dapat diperoleh, maka maksimaljumlah rules ditetapkan sebesar 1000sehingga diperoleh kemungkinan rules yangmemenuhi tingkat support dan convidenceyang ditetapkan.

Hasil keluaran magnum opusmenghasilkan 148 rules yang memenuhiminimum support 0,2 (20%) dan minimumstrength (confidence) 0,5 (50%). Sebagianrules yang dihasilkan disajikan pada Tabel 4.

AGROINTEK Volume 6, No.2 Agustus 2012 101

Tabel 2. Elemen desain kursi rotanElemen desain kursi rotan

Kode

Desain sandaranbadan

Kode

Desain dudukan

Kode

Desain sandarantangan

Kode

Desain kaki

Kode

Desain anyaman

Tabel 3. Basis data kata Kansei dan elemen desain pilihan respondenResponden Kata Kansei yang dipilih Elemen yang dipilih1 F1, F2, F4, F5, F6, F7, F8 V12, V21, V33, V42, V512 F1, F2, F3, F4, F5, F7 V14, V23, V32, V42, V43, V51, V52, V533 F3, F4, F5, F6, F7 V14, V22, V31, V42, V564 F1, F2, F3, F5, F7, F8 V12, V22, V31, V42, V51, V525 F5, F6 V12, V23, V31, V43, V526 F1, F2, F3, F5, F6, F7 V12, V22, V31, V43, V56… … …41 F4, F7 V13, V23, V31, V41, V5542 F1, F5, F6, F7, F8 V11, V22, V31, V41, V5443 F5, F6 V14, V21, V31, V41, V5144 F1, F2, F3, F4, F5, F6, F7 V11, V21, V31, V42, V5345 F1, F4, F5, F6, F7, F8 V11, V22, V31, V41, V53Keterangan: F = kata Kansei; V = elemen desain

102 Pengembangan sistem evaluasi...(Vonny S, dkk)

Tabel 4. Rules yang dihasilkan magnum opusNo Rules Support Convidence

1 Alami & kokoh & inovatif → V31 0,200 1,000

2 Alami & kokoh & nyaman → V42 0,289 0,565

3 Alami & kokoh → V31 0,422 0,731

4 Alami & nyaman → V42 0,311 0,519

5 Alami & sederhana & kokoh & nyaman → V42 0,267 0,545

6 Alami & sederhana & kokoh → V42 0,289 0,565

7 Alami & sederhana & nyaman → V31 0,378 0,68

8 Alami → V31 0,489 0,71

9 Cantik & alami & kokoh & nyaman → V31 0,289 0,813

10 Cantik & alami & sederhana & nyaman → V42 0,222 0,556

11 Cantik & inovatif → V31 0,311 0,778

12 Cantik & kokoh & inovatif → V31 0,222 0,909

13 Cantik & sederhana & kokoh → V31 0,356 0,762

14 Cantik & sederhana → V31 0,422 0,704

15 Cantik & unik & alami & sederhana → V42 0,2 0,75

16 Cantik & unik & kokoh→ v31

0,222 0,714

17 Cantik & unik → V31 0,311 0,737

18 Inovatif → V22 0,289 0,619

19 Modern → V22 0,267 0,75

20 Nyaman & inovatif → V22 0,244 0,579

21 Nyaman & modern → V22 0,267 0,75

22 Nyaman → V31 0,644 0,725

23 Sederhana & kokoh→ v31

0,489 0,71

24 Sederhana & nyaman & inovatif → V31 0,289 0,765

25 Sederhana → V31 0,578 0,684

26 Unik & alami & nyaman → V23 0,2 0,643

27 Unik & alami → V23 0,2 0,6

28 Unik & inovatif → V31 0,244 0,846

29 Unik & nyaman → V31 0,311 0,737

30 Unik & sederhana & nyaman & inovatif → V31 0,2 0,818

Berdasarkan association rules yangdilakukan diperoleh beberapa rules, antaralain:rules no 1;If alami, kokoh dan inovatif, then disain yangterpilih adalah disain V31.Rule ini mempunyai nilai support sebesar 20%dan confidence 100%, hal ini menunjukkanbahwa rules tersebut mempunyai probabilitasdipilih sebesar 20%, dan apabila alami, kokoh

dan inovatif tersebut terpillih, maka kata-katatersebut menunjukkan desain V31.

rules no. 9;If cantik & alami & kokoh & nyaman thenterpilih adalah disain V31.Rule ini didukung sebesar 28,9% dengantingkat confidence 81,3%. Hal inimenunjukkan bahwa bila alami, sederhana

AGROINTEK Volume 6, No.2 Agustus 2012 103

dan kokoh dipilih maka 81,3% respondenmemilih V31.

rules No. 12;If cantik & kokoh & inovatif then desain V31Rule ini didukung sebesar 22,2% dengantingkat confidence 90,9%. Hal inimenunjukkan bahwa bila cantik, kokoh, daninovatif dipilih maka 90,9 % respondenmemilih V31.

rules no 28.If unik & inovatif then V31Rule ini didukung sebesar 24,4% dengantingkat confidence 84,6%. Hal inimenunjukkan bahwa bila alami, sederhanadan kokoh dipilih maka 84,6% respondenmemilih V31.

Rules no 30;If unik & sederhana & nyaman & inovatifthen desain terpilih V31Rule ini didukung sebesar 20% dengan tingkatconfidence 81,8%. Hal ini menunjukkanbahwa bila alami, sederhana dan kokohdipilih maka 81,8% responden memilih V31.

Berdasarkan hasil yang diperolehterlihat bahwa beberapa kombinasimempunyai nilai confidence yang tinggi(>80%). bahkan ada yang mencapai 100%.Pada rule no 1, no 9, no 12, no 28 dan no 30,tingkat confidence yang diperoleh diatas 80%,hal ini mengindikasikan bahwa desain yangterpilih mempunyai tingkat kepercayaan yangsangat baik. Di lain pihak, rule yangmempunyai nilai confidence antara 50%hingga 80% tetap digunakan sebagai basisaturan untuk penilaian desain kursi makanrotan.

KESIMPULAN DAN SARAN

KesimpulanEvaluasi produk dengan

menggunakan pendekatan rekayasa Kanseidan metode association rules dapat dilakukandengan data dari pelanggan. Rules yangdiperoleh dari association rules menggunakanmagnum opus mempunyai nilai confidenceyang tinggi (>80%), bahkan ada yangmencapai 100%. hal ini mengindikasikanbahwa dengan pilihan kata Kansei yang tepatoleh pelanggan, maka desainer dapat

memberikan rancangan desain yang sesuaidengan keinginan pelanggan. Rules yangmempunyai tingkat confidence tertinggiadalah rule If alami & kokoh & inovatif thendesain terpilih adalah elemen desain V31.Rules ini memiliki tingkat confidence 100%dan support 20%.

Penelitian ini menghasilkan usulanmetode evaluasi desain produk rotan denganmemanfaatkan association rules system danKansei engineering.

SaranUntuk selanjutnya perlu dilakukan

integrasi antara rencana desain dan hasilevaluasi desain yang diharapkan dapatmempertinggi daya saing pasar produkberbasis rotan

DAFTAR PUSTAKA

Ishihara S, Ishihara K, Nakagawa R,Nagamachi M, Sako H, Fujiwara Y,Naito M. 2010. Development andimprovement of a washer-dryer withkansei ergonomics. Proceedings of TheInternational MultiConference ofEngineers and Computer Scientists.Conference.

Jiao JR, Y Zhang, M Helander. 2006. Akansei mining system for affectivedesign. Expert Systems withApplications 30. 658-673.

Jindo T, K Hirasago. 1997. Applicationstudies to car interior of kanseiengineering. International Journal ofIndustrial Ergonomics 19. 105-114.

Kwahk J, SH Han. 2002. A methodology forevaluating the usability of audiovisualconsumer electronic products. AppliedErgonomics 33. 419-432.

Lin YC, HH Lai, CH Yeh. 2007. Consumer-oriented product form design based onfuzzy logic: A case study of mobilephones. International Journal ofIndustrial Ergonomics 37. 531-543.

Matsubara Y, M Nagamachi. 1997. Hybridkansei engineering system and designsupport. International Journal ofIndustrial Ergonomics 19. 81-92.

McDonagh D, A Bruseberg, C Haslam . 2002.Visual product evaluation: Exploringusers' emotional relationships with

104 Pengembangan sistem evaluasi...(Vonny S, dkk)

products. Applied Ergonomics 33. 231-240.

Mondragón S. 2005. Semantic differentialapplied to the evaluation of machinetool design. International Journal ofIndustrial Ergonomics 35. 1021-1029.

Nagamachi M. 1995. Kansei engineering: Anew ergonomic consumer-orientedtechnology for product development.International Journal of IndustrialErgonomics 15. 3-11.

Osgood CE, GJ Suci, PH Tannenbaum. 1971.The measurement of meaning.University of Illinois Press.

Park J, Han SH. 2004. A fuzzy rule-basedapproach to modeling affective usersatisfaction towards office chair design.International Journal of IndustrialErgonomics 34. 31-47.

Schütte S. 2002. Designing feelings intoproducts: Integrating kanseiengineering methodology in productdevelopment [Tesis. Linköping,Sweden. Linköping Universitet].