## PENERAPAN KANSEI ENGINEERING PADA PERANCANGAN USER INTERFACE WEBSITE DIGITECT UNIVERSITY

## APPLICATION OF KANSEI ENGINEERING IN USER INTERFACE DESIGN OF THE DIGITECT UNIVERSITY WEBSITE
Tarsinah Sumarni 1 , Fahmi Abdullah 2
1 2 Sekolah Tinggi Teknologi Bandung
1 tarsinah1991@gmail.com, 2 tasik.fahmi@gmail.com Corresponding author: tarsinah1991@gmail.com
History:
Abstrak. Seiring  dengan  semakin  pesatnya  perkembangan  teknologi  diantaranya  perkembangan teknologi  website  saat  ini  maka  semakin  mudah  akses  terhadap  informasi  yang  dibutuhkan. Website  merupakan  salah  satu  faktor  penting  bagi  setiap  organisasi  khususnya  lembaga pendidikan  karena  dapat  memberikan  kemudahan  dan  dapat  menyajikan  banyak  informasi  yang dibutuhkan  oleh  masyarakat.  Tampilan  website  menjadi  salah  satu  faktor  penting  oleh  karena  itu dibutuhkan  perancangan user  interface yang  menarik  dan  efektif  agar  pesan  dapat  tersampaikan dengan baik. Dalam proses desain sebuah produk yang penggunanya adalah manusia, maka tidak terlepas  dari  ilmu Human  Computer  Interaction (HCI).  Thomas  T.  Hewett  dan  rekan-rekannya dalam organisasi Special Interest Group on Computer-Human Interaction (SIGCHI) mendefinisikan HCI  sebagai  disiplin  ilmu  yang  berkaitan  dengan  desain,  evaluasi  dan  implementasi  sistem komputasi interaktif untuk penggunaan oleh manusia dan untuk studi seputar fenomena yang ada di  sekitarnya  (Hewett,  2009).  Penelitian  ini  telah  mengimplementasikan Kansei  Engineering untuk menghasilkan rekomendasi konsep desain tampilan website Digitect University. Daftar kansei word yang  digunakan  sebanyak  15  kata  dan  spesimen  website  yang  dipilih  sebanyak  15  spesimen. Penelitian  ini  melibatkan  70  partisipan  yang  terdiri  dari 6 0  orang  mahasiswa  dan  10  orang  dosen. Hasil kuesioner dari partisipan kemudian diolah dengan menggunakan analisis statistik multivariat yakni Cronbach’s  Alpha,  Coefficient  Correlation  Analysis (CCA), Principal  Component  Analysis (PCA), Factor  Analysis (FA)  dan  analisis Partial  Least  Square (PLS).  Penelitian  ini  menghasilkan produk  desain  dengan  konsep  desain  untuk  seluruh  partisipan  menghasilkan  konsep  emosi “MEWAH”.
Kata kunci: Kansei Engineering, User Interface, Perasaan, Perguruan Tinggi, Website
Abstract. Along with the rapid development of technology, including the  development of website technology  today,  it  is  easier  to  access  the  information  needed.  Website  is  one  of  the  important factors  for  every  organization,  especially  educational  institutions  because  it  can  provide convenience and can present a lot of information needed by the community. The appearance of the website is one of the important factors, therefore an attractive and effective user interface design is needed so that the message can be conveyed properly. In the design process of a product whose users are humans, it cannot be separated from the science of Human Computer Interaction (HCI). Thomas  T.  Hewett  and  his  colleagues  in  the  Special  Interest  Group  on  Computer-Human Interaction  (SIGCHI)  organization  define  HCI  as  a  scientific  discipline  concerned  with  the  design, evaluation and implementation of interactive computing systems for human use and for the study of phenomena  around  them  [1].  This  research  has  implemented  Kansei  Engineering  to  produce recommendations  for  the  design  concept  of  the  Digitect  University  website  display.  The  kansei word  list  used  was  15  words  and  the  website  specimens  selected  were  15  specimens.  This research  involved  70  participants  consisting  of  6  students  and  10  lecturers.  The  results  of  the questionnaire  from  the  participants  were  then  processed  using  multivariate  statistical  analysis, namely  Cronbach's  Alpha,  Coefficient  Correlation  Analysis  (CCA),  Principal  Component  Analysis (PCA),  Factor  Analysis  (FA)  and  Partial  Least  Square  (PLS)  analysis.  This  research  resulted  in  a design  product  with  a  design  concept  for  all  participants  resulting  in  the  emotion  concept  of " MEWAH ".
Keywords: Kansei Engineering, User Interface, Feeling, College, Website
1 Pendahuluan
Website merupakan salah satu produk teknologi informasi yang menjadi antarmuka tampilan bagi pengguna  internet. Website terdiri  dari  satu  atau  lebih  halaman  web  yang  berisi  informasi  dan dapat diakses oleh orang yang menggunakan jaringan internet (Oxford University, 2012). Website mempunyai  fungsi  yang  bermacam-macam  tergantung  dari  tujuan  dan  jenis website yang dibangun, tetapi secara garis besar dapat berfungsi sebagai media promosi, pemasaran, informasi, pendidikan  dan  komunikasi  (Darmawan,  2013). Website dibuat  untuk  berbagai  kepentingan  oleh beragam organisasi, salah satunya di bidang pendidikan seperti perguruan tinggi atau universitas. Sebuah website yang  efektif  akan  dapat meningkatkan  kredibilitas, brand nama  perguruan  tinggi, meningkatkan kepuasan penggunanya dan akan menghemat waktu dan biaya (Sherwin, 2016).
Digitect  University merupakan  gabungan  dari  beberapa  perguruan  tinggi  swasta  yang  kemudian bertransformasi  menjadi  universitas  setelah  selama  25  tahun  berkiprah  untuk  membangun masyarakat  yang  memiliki  pengetahuan  luas  dan  berakhlakul  karimah,  sebagai  salah  satu universitas  yang  baru  didirikan,  memiliki website yang  menarik  dan  sesuai  dengan  kebutuhan pengguna  merupakan  salah  satu  faktor  penting  karena  dapat  memberikan  banyak  informasi sehingga  dapat  menarik  calon  peserta  didik.  Dalam  proses  menghasilkan  produk  baru  seorang Kansei Engineer pertama kali harus memilih cara yang diperlukan untuk meraih kansei konsumen.
Adapun  pada  penelitian  ini,  tahap  pertama  penulis  melakukan  investigasi  dengan  mengumpulkan dan menentukan kansei word yang sesuai. Tahap  kedua, melakukan evaluasi dengan mengambil data  kuesioner  dari  partisipan  kemudian  melakukan  analisis  statistik  multivariat.  Tahap  ketiga, menghasilkan rekomendasi elemen-elemen user interface apa saja yang sesuai dengan keinginan pengguna  dengan  menggunakan  pendekatan  KE tipe  1.  Penelitian-penelitian  tentang  desain tampilan website sudah  dilakukan  sebelumnya  untuk website e-commerce  (Lokman,  Nagamachi, 2009)  (Noor,  Lokman,  2008),  dan website E-learning  (Hadiana,  Lokman,  2016)(Isa,  Hadiana, 2017)(Wicaksono,  Hadiana,  2016),  pada  penelitian  tersebut  proses  KE  tipe  1  dilakukan  sampai dengan  rekomendasi  elemen  desain.  Kemudian  pada  salah  satu  penelitian  implementasi  KE, penelitiannya  menghasilkan  rekomendasi  elemen  desain  dari  KE  disimulasikan  dengan  membuat prototype  website perguruan  tinggi  pada  sebuah  file  HTML  dan  CSS  (Ramadhan,  2018), sedangkan  pada  penelitian  ini  hasil  rekomendasi  elemen  desain  dari  KE  akan  dibuatkan perancangan user interface nya.
2 Kajian Pustaka

## 2.1 Kansei Engineering
Menurut  kamus  Bahasa  Jepang, kansei berarti  kepekaan/ sensitivity.  Kansei adalah  hasil  melalui kognisi dan panca indra: penglihatan, pendengaran, rasa, bau, dan sentuhan.  Ada fungsi kognisi, yang  berkaitan  dengan  ingatan,  penilaian,  interpretasi,  dan  pemikiran. Kansei dihasilkan  melalui proses kognisi setelah panca indra kita bekerja (Nagamachi, 2011). Sedangkan pengertian tentang Kansei  Engineering (KE)  adalah  sebuah  teknologi  yang  menterjemahkan  perasaan  konsumen kedalam  desain produk (Nagamachi, 2011) (Ramakrisnan dkk, 2013).
Teknik  pengukuran kansei konsumen  bergantung  kepada  metodologi  dari  tipe  KE  yang  akan digunakan.  Setidaknya  terdapat  8  tipe  dari  KE  yaitu  sebagai  berikut  (Lokman,Haron  dkk, 2013)(Syaifoelida, Yahaya dkk, 2013):
1. Tipe 1 adalah Category Classification
2. Tipe 2 adalah Kansei Engineering System
3. Tipe 3 adalah Hybrid Engineering System
4. Tipe 4 adalah Kansei Engineering Modelling
5. Tipe 5 adalah Virtual Kansei Engineering
6. Tipe 6 adalah Collaborative KE Design
7. Tipe 7 adalah Concurrent KE
8. Tipe 8 adalah Rough Set KE

## 2.2 Analisis Statistik Multivariat
Analsis  statistik  multivariat  merupakan  proses  untuk  menganalisis  penghitungan  statistik menggunakan metode  statistik multivariat  (Ramadhan,  2018).  Analisis  multivariat  yang  digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Cronbach’s Alpha: merupakan metode yang berguna untuk mengukur tingkat reliabilitas data.
2. Coefficient  Correlation  Analysis  (CCA): Analisis  CCA  digunakan  untuk  mengukur  kekuatan hubungan antara masing-masing KW.
3. Principal Component Analysis (PCA): PCA  digunakan menggambarkan arah  dan dominasi  dari variabel-variabel data penelitian yakni KW dan spesimen.
4. Factor  Analysis  (FA): analisis  ini  bertujuan  untuk  memperkuat  hasil  analisis  sebelumnya  yakni PCA.
5. Partial Least Square (PLS): pada tahapan ini hasil analisis PCA dan FA yang merupakan konsep emosi  akan  diterjemahkan  menjadi  elemen  desain  dengan  menggunakan  analisis  PLS.  Tujuan utama  dari  proses  analisis  ini  adalah  untuk  mengetahui  elemen  desain  yang  sangat mempengaruhi emosi partisipan.

## 3 Metode
Metodologi  yang  digunakan  adalah  metodologi  KE  tipe  1  yang  memecah  sebuah  konsep  desain menjadi  sub-konsep  dan  akan  manafsirkan  karakteristik  fisik  dari  desain  produk  (Nagamachi, 2011). Dalam penelitian ini tahapan-tahapannya diuraikan pada Gambar 1.

## Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Mengumpulkan dan Menentukan Kansei Word yang sesuai
Pemilihan Kansei Word (KW) berdasarkan hasil  wawancara dengan  beberapa  pengguna  website perguruan tinggi dan melalui studi literatur penelitian yang terkait, buku referensi dan majalah. Dari proses ini dihasilkan daftar KW sebanyak 15 kata yang dapat dilihat pada tabel 1 sebagai berikut :
Tabel 1. Daftar Kansei Words Kansei Word Keterangan 1  INFORMATIF Memberi informasi yang dibutuhkan, mudah dalam penggunaan 2  FUTURISTIK Memberikan kesan teknologi canggih 3  SEDERHANA Tidak terlalu ramai dan tidak terlalu banyak konten 4  MEWAH Memberi kesan lux, glamour, kelas atas 5  FEMINIM Memberikan  kesan  feminim,  girly,  biasanya  didominasi  warna pink/ungu 6 COLORFUL Penuh warna, banyak variasi warna
7  LEMBUT
Menimbulkan perasaan lembut, tidak menyilaukan mata 8  NYAMAN Menimbulkan perasaan tenang, mudah 9  SERASI Memberikan keselarasan warna, kontras, matching 10  ALAMI Memberikan kesan natural/alami 11  FORMAL Memberikan kesan dewasa, sesuai dengan aturan 12 FUN Memberikan kesan menyenangkan 13 PASSION
Menimbulkan kesan semangat, bergairah 14 MODERN Menimbulkan kesan mengikuti perkembangan jaman 15  KREATIF Memberikan kesan penuh daya cipta

## 3.2 Menerjemahkan Kansei Word ke dalam Struktur Skala SD (Semantic Differential)
Pada  tahap  ini kansei  word yang  terpilih  dibuat  skala  SD  untuk  kuesioner.  Setiap kansei  word diberi  penjelasan  untuk  menghindari  kesalahan  pemahaman  serta  agar  dapat  mempermudah partisipan dalam memberikan penilaian. Contoh lembar kuesioner dapat dilihat pada tabel 2 :
Tabel 2. Lembar Kuesioner dengan derajat 5 skala SD
KANSEI WORD SCORE PENILAIAN KANSEI WORD
5 4 3 2 1
1 INFORMATIF
(Memberi  informasi  yang  dibutuhkan,  mudah  dalam penggunaan) TIDAK INFORMATIF
KANSEI WORD SCORE PENILAIAN KANSEI WORD 5 4 3 2 1 2

## FUTURISTIK
(Memberikan kesan teknologi canggih) TIDAK
FUTURISTIK 3
SEDERHANA (Tidak terlalu ramai dan tidak terlalu banyak konten) TIDAK
SEDERHANA 4 MEWAH
(Memberi kesan lux, glamour, kelas atas) TIDAK MEWAH 5 FEMINIM
(Memberikan kesan feminim, girly, biasanya didominasi warna pink/ ungu) TIDAK FEMINIM 6 COLORFUL (Penuh warna, banyak variasi warna) TIDAK COLORFUL 7 LEMBUT (Menimbulkan  perasaan  lembut,  tidak  menyilaukan mata) TIDAK LEMBUT 8 NYAMAN (Menimbulkan perasaan tenang, mudah) TIDAK NYAMAN 9 SERASI (Memberikan keselarasan warna, kontras, matching) TIDAK SERASI 10 ALAMI (Memberikan kesan natural/alami) TIDAK ALAMI
11 FORMAL
(Memberikan kesan dewasa, sesuai dengan aturan) TIDAK FORMAL
12 FUN (Memberikan kesan menyenangkan) TIDAK FUN
13

## PASSION
(Menimbulkan kesan semangat, bergairah) TIDAK PASSION
14

## MODERN
(Menimbulkan kesan mengikuti perkembangan jaman) TIDAK MODERN 15 KREATIF (Memberikan kesan penuh daya cipta) TIDAK KREATIF

## 3.3 Mengumpulkan Data Mengenai Website
Pada  tahap  ini  spesimen  awal website perguruan  tinggi  dikumpulkan  berdasarkan  p enilaian  versi webometrics  menggunakan  tiga  indikator  yang  meliputi visibility,  transparency,  dan  excellence dengan  bobot  masing-masing  (Webometrics,  2023). Berdasarkan  kriteria  tersebut  menghasilkan urutan rangking Universitas Terbaik di Indonesia  versi webometrics  yang resmi diumumkan bulan januari  2023,  urutan  rangking  15  terbesar  akan  menjadi daftar  spesimen  awal.  Setelah  spesimen awal  dikumpulkan  kemudian  akan  disaring  berdasarkan  elemen  desain  sehingga  menghasilkan daftar spesimen yang valid. Daftar spesimen valid dapat dilihat pada tabel 3 :
Tabel 3. Daftar Spesimen Valid
NO SPESIMEN WEBSITE 1 Universitas Indonesia https://www.ui.ac.id/ 2 Universitas Gadjah Mada https://ugm.ac.id/id/ 3 Institut Teknologi Bandung / Bandung Institute of Technology https://www.itb.ac.id/ 4 Universitas Brawijaya https://ub.ac.id/id/ 5 Universitas Airlangga https://unair.ac.id/ 6 IPB University / Bogor Agricultural University https://ipb.ac.id/ 7 Universitas Sebelas Maret UNS Surakarta https://uns.ac.id/id/
8 Universitas Diponegoro https://www.undip.ac.id/
9 Institut Teknologi Sepuluh Nopember https://www.its.ac.id/ 10 Universitas Pendidikan Indonesia https://www.upi.edu/ 11 Universitas Hasanuddin https://www.unhas.ac.id/ 12 Telkom University / Universitas Telkom https://telkomuniversity.ac.id/ 13 Universitas Bina Nusantara https://binus.ac.id/ 14 Universitas Sumatera Utara https://www.usu.ac.id/ 15 Universitas Negeri Yogyakarta
https://www.uny.ac.id/

## 3.4 Mengklasifikasikan Item Website
Setelah  spesimen  berhasil  dipilih,  maka  proses  penelitian  selanjutnya  adalah  mengklasifikasikan elemen-elemen  desain  spesimen  ke  dalam  sebuah  matriks  elemen  desain.  Klasifikasi  elemen desain dapat dilihat pada gambar 2 sebagai berikut :

## Gambar 2. Klasifikasi Elemen Design

## 3.5 Pengambilan Data Kuisioner dari Partisipan
Tahap  selanjutnya  adalah  mengumpulkan  data  dari  partisipan  yang  mengisi  kuisioner.  Berkaitan dangan  jumlah  partisipan  yang  terlibat  menurut  Mitsuo  Nagamachi,  seperti  yang  dikutip  oleh Anitawati Mohd Lokman dalam tesisnya, menyatakan :
The population of subjects in this research is decided based on the suggested number in K.E. methodology.  Although  the  population  of  test  subjects  varies  from  minimal  number  such  as five  to  over  a  thousand  in  different  K.E.  implementation  depending  on  objectives  and measurement tools used, the suggested number for this kind of consumer research is around 30 ~ 50 subjects (Lokman, Noor, Nagamachi , 2009) .
Berdasarkan kutipan tersebut disarankan untuk jumlah partisipan antara 30 orang sampai dengan 50 orang. Oleh karena itu dalam penelitian ini partisipan yang mengisi kuisioner sebanyak 70 orang terdiri  dari  mahasiswa  dan  dosen.  Proses  pengisian  kuisioner  dilakukan  di  dalam  ruangan  kelas dengan  menggunakan  bantuan  infokus  dan  operator  sehingga  partisipan  dapat  mengisi  kuisioner secara  serentak.  Pengisian  kuisioner  dilakukan  dua  kali  antara  mahasiswa  regular  pagi  dan mahasiswa  regular  malam,  sedangkan  untuk  pengisian  kuesioner  dosen  dapat  menyesuaikan. Hasil dari proses pengambilan data kuisioner diperoleh data dari setiap partisipan mahasiswa dan dosen.  Hasil  rekapitulasi  data  kuesioner  ini  kemudian  diakumulasikan  dan  dirata-ratakan  secara manual menggunakan Microsoft Excel.

## 3.6 Analisis Statistik Multivariat
Setelah  proses  penghitungan  rata-rata  didapat,  maka  proses  selanjutnya  adalah  mengolah  data tersebut  kedalam Multivariate  Statistical  Methods dengan  menggunakan software Xlstat  2014 untuk mendapatkan gambaran emosi partisipan terhadap spesimen. Analisis yang pertama adalah Cronbach’s  Alpha yang  berguna  untuk  mengukur  tingkat  reliabilitas  data.  Dari  hasil  perhitungan analisis Cronbach’s Alpha memiliki nilai diatas 0,7 artinya data reliable dan dapat digunakan untuk perhitungan  analisis  multivariat  selanjutnya  (Lokman,  2009)(Lokman,  Nagamachi,  2009)(Noor, Lokman, Nagamachi, 2008). Nilai hasil perhitungan Cronbach’s Alpha dapat dilihat pada tabel 4 :
Tabel 4. Hasil perhitungan Cronbach's Alpha
Kelompok Pengukuran  Cronbach's Alpha
Seluruh data partisipan 0,9780
Coefficient  Correlation  Analysis  (CCA): Analisis  CCA  digunakan  untuk  mengukur  kekuatan hubungan  antara  masing-masing  KW  [4][7][8].  Hubungan  yang  kuat  ditandai  dengan  nilai  yang tinggi dari pada nilai KW yang lain,  sedangkan hubungan yang lemah ditandai dengan nilai negatif dan memiliki nilai mendekati 0 (<0,3) [9]. Tabel 5 berikut ini merupakan hasil analisis CCA dari data seluruh partisipan, data yang ditampilkan hanya sebagian saja :

## Tabel 5. Hasil CCA kelompok seluruh data partisipan
Variables Informatif Futuristik Sederhana Mewah Feminim Colorful Lembut … informatif 1 0.9421 0.1726 0.9046 0.8809 0.6368 0.7361 … Futuristik 0.9421 1 0.0746 0.9365 0.8571 0.7654 0.6594 … Sederhana 0.1726 0.0746 1 -0.0269 0.1923 -0.1740 0.4972 … Mewah 0.9046 0.9365 -0.0269 1 0.8664 0.8536 0.6660 … Feminim 0.8809 0.8571 0.1923 0.8664 1 0.7070 0.8457 … Colorful 0.6368 0.7654 -0.1740 0.8536 0.7070 1 0.4417 … Lembut 0.7361 0.6594 0.4972 0.6660 0.8457 0.4417 1 … Nyaman 0.8019 0.7576 0.3750 0.7717 0.9348 0.6456 0.9240 … Serasi 0.7487 0.7432 0.4293 0.6908 0.9051 0.5544 0.8660 … Alami 0.5382 0.4784 0.6890 0.3735 0.5259 0.2736 0.6666 … Formal 0.7199 0.5918 0.6527 0.5250 0.7518 0.2547 0.8360 … Fun 0.8894 0.9209 0.2265 0.9271 0.9068 0.7618 0.7228 … Passion 0.8412 0.8547 0.1379 0.8799 0.9102 0.8265 0.6961 … Modern 0.8917 0.9593 0.0528 0.9171 0.9062 0.7798 0.7183 … Kreatif 0.9357 0.9448 0.2195 0.9149 0.9365 0.7448 0.7928 …
Tabel 6. Hasil Principal Component Seluruh Partisipa n F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 … Eigenvalue 11.106 2.210 0.470 0.398 0.274 0.155 0.135 0.095 … Variability (%) 74.042 14.732 3.137 2.656 1.826 1.034 0.899 0.634 … Cumulative % 74.042 88.773 91.910 94.566 96.393 97.427 98.326 98.960 …
Pada Tabel 6 Hasil dari Principal Componen (PC) disebut dengan faktor (F) yang ditujukan dalam hasil F1, F2, dan seterusnya, Hasil PC1 dan PC2 atau F1 dan F2 pada nilai varian dan variability memiliki nilai yang lebih besar daripada hasil PC3 dan seterusnya. Memiliki nilai cumulative diatas 70% artinya bahwa hasil dari PC1 dan PC2 sebenarnya sudah cukup mewakili untuk menunjukan struktur emosi pengguna. Hal ini menunjukan bahwa struktur emosi sangat dipengaruhi pada hasil PC1 dan PC2.

## Tabel 7. Persentase Varian
D1 D2
Variability (%)  59.980  26.688
Cumulative %  59.980  86.668
Pada  Tabel  7  merupakan  hasil  analisis  presentase  varian  setelah varimax  rotation dengan menggunakan Factor Analysis (FA) . Tabel tersebut menampilkan 2 faktor yang dianggap memiliki pengaruh  dominan  terhadap  faktor  emosi  pengguna.  Simbol  faktor  dalam Factor  Analysis (FA) menggunakan  simbol  D.  Sama  halnya  dengan  analisis Principal  Component, dalam Factor Analysis (FA) terdapat 2 buah nilai yakni nilai variability dan nilai cumulative. Nilai-nilai D1 dan D2 tersebut cukup mewakili dalam menentukan variabel-variabel mana saja yang akan menjadi acuan dalam  merancang  rekomendasi  website.  Tabel  korelasi  antara  faktor  dengan  emosi  setelah varimax  rotation ditunjukan  pada  tabel  8  berdasarkan  tabel  tersebut  seluruh  partisipan  ingin sebuah website memiliki konsep emosi “Mewah”.
Tabel 8. Konsep emosi berdasarkan FA dari seluruh partisipan
KANSEI WORD D1 KANSEI WORD D2 SEDERHANA -0.1295  COLORFUL -0.0609 ALAMI 0.2803  MEWAH 0.1163 FORMAL 0.4177  MODERN 0.1962 LEMBUT 0.5915  FUTURISTIK 0.2209 SERASI 0.6846  PASSION 0.2687 NYAMAN 0.7432  FUN 0.3372 INFORMATIF 0.8530  INFORMATIF 0.3590 COLORFUL 0.8589  KREATIF 0.3695 FEMINIM 0.8688  FEMINIM 0.4230 FUN 0.8946  NYAMAN 0.5906 PASSION 0.9017  SERASI 0.6054 KREATIF 0.9108  LEMBUT 0.6951 FUTURISTIK 0.9250  ALAMI 0.7757 MODERN 0.9498  SEDERHANA 0.8527 MEWAH 0.9672 FORMAL 0.8608

## 3.7 Membuat Matriks Hasil Analisis Kansei Engineering
Pada  tahapan  ini  hasil  analisis  yang  sudah  dilakukan  kemudian  diterjemahkan  ke  dalam  elemen desain  dengan  menggunakan  analisis Partial  Least  Square (PLS).  Tujuan  utama  dari  proses analisis  ini  adalah  untuk  menerjemahkan  hubungan  keberpengaruhan  antara  emosi  partisipan dengan  elemen  desain  website.  Hasil  dari  proses  ini  akan  menjadi  acuan  untuk  rekomendasi elemen desain sesuai dengan sasaran emosi partisipan.
Tabel 9. Rekomendasi elemen desain hasil analisis KE seluruh partisipan
No. Seluruh Partisipan Konsep emosi : MEWAH Bagian Kategori Konsep desain Coefficient 1 HEADER Font Family Sans Serif 0.0848 2 BG Color #F2F2F2 0.0502 3 BG Color #F2F2F2 0.0502 4 Text Color #606060 0.0145 5 Logo & Name Alignment Center 0.0277 6 Menu Position to Logo Top 0.0531 7 Menu Top BG Color #15253B 0.0253 8 Menu Top Text Color #FFFFFF 0.0371 9 MAIN Content BG Color #159FE7 0.0180 10 Pictures Slide Size Large 0.0299 11 Picture Slide Alignment Center 0.0573
No. Seluruh Partisipan Konsep emosi : MEWAH Bagian Kategori Konsep desain Coefficient 12 FOOTER BG Color #000000 0.0395 13 Text Color #FFFFFF 0.0361

## 4 Kesimpulan
Hasil  dari  penelitian  ini  menghasilkan  faktor-faktor  berupa  konsep  emosi  yang  memiliki  pengaruh kuat  dalam  konsep  desain  dengan  mengimplemetasikan  KE  tipe  1.  Produk  desain  baru  yang dihasilkan  dalam  penelitian  ini  diambil  konsep  emosi  dengan  nilai  variabel  tertinggi  yang  menjadi konsep  utama  untuk  rekomendasi  pembuatan  website  Digitect  University  dengan  konsep  desain untuk  seluruh partisipan  menghasilkan  konsep  emosi  “Mewah”.  Penelitian  selanjutnya  dapat dilakukan  dengan  menambah  jumlah  spesimen  dan kansei  word serta  dapat  memperbanyak jumlah partisipan dan kelompok dengan menggunakan metodologi KE selain tipe 1 sehingga dapat menghasilkan rekomendasi desain yang lebih bervariasi.

## Ucapan Terima Kasih
Kepada  semua  pihak  yang  telah  membantu  dalam  proses  penelitian  ini,  terutama  kepada  dosen dan  mahasiswa  Digitect  University  kami  ucapkan  terimakasih.  Kementerian  Pendidikan, Kebudayaan,  Riset  dan  Teknologi  (Kemendikbudristek)  yang  telah  memberikan  bantuan  dana melalui surat kontrak nomor 180/E5/PG.02.00.PL/2023 tanggal 19 Juni 2023.

## Referensi
Darmawan, Deni. (2013): Desain dan Pemrograman Website . Bandung : PT. Remaja Rosdakarya.
Hadiana,  A.,  Lokman,  A.  M.  (2016): “ Kansei  Evaluation  In  Open  Source  E-Learning  System ”. Jurnal Teknologi (Sciences & Engineering) , Vol 78, No. 12 –3, pp 135–139.
Hewett,  Thomas  T.,  dkk.  (2009):  Human-Computer  Interaction  [online].  Available: http://old.sigchi.org/cdg/cdg2.html#2_1.
Indonesia,  Ranking  Web  of  Universities.  (2023):  Webometrics  ranks  30000  institutions.  (n.d.). Available: https://www.webometrics.info/en/asia/indonesia%20?sort=asc&order=World+Rank
Isa,  I.  G.  T.,  Hadiana,  A.  (2017): “Implementasi Kansei  Engineering dalam  perancangan  Desain Interface  E-Learning Berbasis  Web  (Studi  Kasus:  SMK  1  Sukabumi)”. Jurnal  Tehnik Informatika dan Sistem Informasi (JUTISI) . Vol 3, pp. 104-115.
Lokman,  A.  M.,  (2009):  “ Emotional  User  Experience  in  Web  Design:  The  Kansei  Engineering Approach ” A PhD Thesis. [Online] Available: www.anitawati.uitm.edu.my.
Lokman,  A.  M.,  Haron,  M.  B.  C.,  Abidin,  S.  Z.  Z.,N.  E.  A.  Khalid,  S.  Ishihara. (2013): “ Prelude  to Natphoric  Kansei  Engineering  Framework ”. Journal  of  Software  Engineering  and Applications , Vol 6, 638-644.
Lokman, A. M., Nagamachi, M.  (2009): “ Validation of Kansei Engineering Adoption in E-Commerce Web Design”. Kansei Engineering International . Vol. 9 No.1, pp.21-27.
Nagamachi, Mitsuo. (2011 ): “ Innovations of Kansei Engineering ” . 1st ed., Boca Raton, Florida USA: CRC Press Taylor & Fancis Group.
Noor,  N.  M.,  Lokman,  A  M.,  Nagamachi,  M.  (2008): “ Applying  Kansei  Engineering  To  Determine Emotional  Signature  Of  Online  Clothing  Websites ,”  José  Cordeiro,  Joaquim  Filipe  (Eds.): ICEIS  2008-Proceedings  of  the  Tenth  International  Conference  on  Enterprise  Information Systems, Volume HCI, Barcelona, Spain, June 12-16.
Oxford  University.  (2012): Oxford  Basic  English  Dictionary .  edisi  ke-4,  Oxford,  UK:  Oxford University Press.
Ramadhan, R.  Yudhi. (2018): “Implementasi Kansei  Engineering dalam Desain Tampilan Website Perguruan Tinggi ”. Jurnal Teknologi Rekayasa (JTERA) , Vol. 3, No. 1, Juni , Hal. 71-78
Ramakrisnan, P., Jaafar, A., Yatim, N. F. M. ( 2013): “ Designing Online Discussion Site (ODS) User Interface  for  Emotional  User  Experiences :  A  Proposed  Kansei  Triangulation  Method”. Journal  Of Software , Vol. 8, No. 12, pp. 3238-3245.
Sherwin,  Katie.  (2016):  University  Websites:  Top  10  Design  Guidelines  [online].  Available: http://www.nngroup.com/articles/university-sites/.
Syaifoelida,  F.,  Yahaya,  S.H.,  Sihombing,  H.  dan  Yuhazri,  M.Y.  (2013):  “Kansei  Engineering: The Ke’s Package Review”. Global Engineers & Technologists Review , Vol.3 No.5, pp.8- 20.
Wicaksono,  F.,  Hadiana,  A.,  Asfi,  M.  (2016): “Penerapan  Kansei  Engineering  Pada  Rancangan Antarmuka  E- Learning  Berbasis  Web”. Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Multimedia. pp. 13-18.