Abstrak — Selama ini dalam  memilih produk,  maka standar  kualitas utama dalam  memilih produk  adalah berdasarkan spesifikasi dari suatu  produk. Padahal nyatanya,  masih  banyak  konsumen yang  mengalami  kesulitan jika  harus  memilih  barang berdasarkan spesifikasi  dari  suatu  produk.  Banyak  sekali  pilihan  produk  yang  memiliki  spesifikasi  yang  sama  dan  jika  harus  memilih,  maka konsumen akan mengalami kesulitan. Dalam kansei enginering perasaan merupakan kunci utama dalam kesukesan dari suatu produk. Setiap produk memang bisa jadi memiliki spesifikasi yang sama namun tidak memiliki kualitas yang sama jika dilihat dari kacamata kansei . Masalahnya adalah, selama ini pemilihan produk dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK) masih menggunakan parameter spesifikasi produk. Akibatnya ketika SPK dihadapkan pada pilihan produk dengan spesifikasi yang sama, maka sistem tersebut akan menghasilkan  keputusan  yang  acak  dengan  tingkat  kepercayan  model  keputusan  yang  rendah.  Hasil  pengujian  menunjukkan penggabungan kansei engineering dengan AHP merupakan solusi paling tepat untuk kasus pemilihan produk dengan spesifikasi yang sama. Hal ini dibuktikan dengan nilai consistency ratio dari model yang diusulkan yang kurang dari 0,10. Dalam pengujian ini, terlihat bahwa hasil akhir dari CR adalah 0,0054. 0,0054 lebih  kecil dari 0,10 sehingga terbukti bahwa model sistem  pendukung keputusan pada  penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  pemilihan  produk  yang  memiliki  spesifikasi  yang  sama.  Model sistem  pendukung  keputusan  dan  alur  proses  yang  diusulkan  terbukti  mampu  membuat  sistem  pendukung  keputusan  yang  tetap konsisten.
Kata Kunci — Sistem Pendukung Keputusan, Analytical Hierarchy Process , Kansei Engineering .

## I. P ENDAHULUAN
Selama ini dalam memilih produk, maka standar kualitas utama dalam memilih produk adalah berdasarkan spesifikasi dari  suatu  produk  tersebut.  Padahal  jika  dilihat  dari  kasus nyatanya,  masih  banyak  konsumen  yang  mengalami kesulitan  jika  memilih  barang  berasarkan  spesifikasi  dari suatu  produk.  Banyak  sekali  pilihan  produk  yang  memiliki spesifikasi  yang  sama  yang  ditawarkan  dan  jika  harus memilih  diantara  produk-produk  tersebut  maka  konsumen akan  mengalami  kesulitan.  Jika  dihadapkan  pada  masalah tersebut, maka perlu definisi baru dalam menentukan standar kualitas dalam suatu produk . Dalam Kansei Enginering , untuk memberikan produk dan mewujudkan  suatu  produk  berkualitas  yang  benar-benar sesuai  dengan  keinginan  konsumen,  maka  penting  untuk mengetahui  semua  aspek  perasaan  yang  diharapkan konsumen  muncul  dalam  suatu  produk.  Dalam Kansei Enginering perasaan  merupakan  kunci  utama  dalam kesukesan dari suatu produk. Setiap produk memang bisa jadi memiliki  spesifikasi  yang  sama  namun  tidak  memiliki kualitas yang sama jika dilihat dari kacamata kansei . Setiap produk  memiliki  nilai  psikologis  berbeda-beda.  Setiap produk memiliki pandangan berbeda di mata konsumen. Ada suatu  produk  yang  membuat  konsumen  merasa  nyaman, namun dimata konsumen yang lain bisa jadi produk tersebut memberikan perasaan gembira pada konsumen. Inilah yang
menjadi  target  dari Kansei Enginering ,  bagaimanakah caranya supaya produsen produk mampu memberikan produk sesuai dengan aspek prikologis yang penting bagi konsumen. Ketika  konsumen  merasa  sedih  dan  menginginkan kegembiraan,  maka  penjual  produk  harus  memberikan produk yang membuat konsumen merasa bahagia.
Masalahnya  adalah  selama  ini  belum  pernah  ada pengembangan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  masalah yang  telah  disebutkan  sebelumnya.  Selama  ini  pemilihan produk  dalam  sistem  pendukung  keputusan  masih menggunakan  parameter  spesifikasi  produk.  Akibatnya adalah  ketika  sistem  pendukung  keputusan  tersebut dihadapkan  pada  pilihan  produk  dengan  spesifikasi  yang sama,  maka  sistem  tersebut  akan  menghasilkan  keputusan yang acak dengan tingkat kepercayaan model keputusan yang rendah.
Karena tujuan dari penelitian ini adalah membuat sistem pendukung  keputusan  untuk  memilih  produk  yang  paling mendekati  produk kansei ,  maka  metode  yang  paling  tepat dalam  merancang  model  sistem  pendukung  keputusan  ini adalah  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP).  AHP merupakan  salah  satu  metode  dalam  sistem  pendukung keputusan.  Metode  ini  menggunakan  hirarki  dan  derajat kepentingan dalam pembuatan keputusannya. Karena  setiap konsumen  memiliki  hak  untuk  memilih produk  yang  sesuai

## PENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN

## MENGGUNAKAN KANSEI ENGINEERING DAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS
Dewan Rahadyan 1 , Ana Hadiana 2
1 Magister Sistem Informasi, Fakultas Pasca Sarjana Universitas Komputer Indonesia
Jalan Dipati Ukur no. 112 - 116, Bandung, Jawa Barat, Indonesia  : dewan.rahadyan@gmail.com
2 Pusat Penelitian Informatika Lembaga Ilmu Penelitian (LIPI)
Jl. Cisitu, Sangkuriang, Bandung Jawa Barat, Indonesia
 : anahadiana68@gmail.com
dengan aspek priskologis yang dimilikinya, dan berhak untuk menentukan perasaan apa yang paling penting baginya, maka penggunaan  AHP  dengan kansei .  AHP  secara  umum menggunakan  pendapat  ahli  dalam  menyusun  model keputusan.  Karena  dalam  memilih  produk  yang  paling  ahli adalah  target  pasar  dari  suatu  produk,  sehingga  adanya penggunaan  AHP  dengan kansei merupakan  konsep  yang sejalan. Pendekatan kansei akan memungkinkan AHP untuk mendapatkan derajat kepentingan yang konsisten. Pendekatan  statistik oleh kansei akan  meningkatkan tingkat kepercayaan terhadap model keputusan  yang dibangun oleh AHP.  Pendekatan kansei memungkinkan  AHP  untuk mendapatkan  bobot  kepentingan  walaupun  setiap  produk yang menjadi alternatif memiliki spesifikasi yang sama.

## II. T INJAUAN PUSTAKA

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pedukung  Keputusan  didefinisikan  sebagai sistem komputer yang mampu memberikan kemampuan baik kemampuan  pemecahan  masalah  maupun  kemampuan pengkomunikasian  untuk  masalah  semi  terstruktur.  Secara khusus,  DSS  didefinisikan  sebagai  sebuah  sistem  yang mendukung  kerja  seorang  manager  maupun  sekelompok manager  dalam  memecahkan  masalah  semi  terstruktur dengan  cara  memberikan  informasi  ataupun  usulan  menuju pada keputusan tertentu (Sugiyono , 2008).

## B. Multi Criteria Decision Making
Multi Criteria Decision Making (MCDM), adalah suatu metode pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan beberapa kriteria tertentu.  MCDM  memiliki  dua  kategori  yakni Multiple Objective Decision Making (MODM) dan Multiple Attribute Decision Making (MADM).
Multiple  Objective  Decision  Making (MODM)  adalah suatu  metode  dengan  mengambil  banyak  kriteria  sebagai dasar  dari  pengambilan  keputusan  yang  didalamnya mencakup masalah perancangan (design), dimana teknikteknik matematik untuk optimasi digunakan dan untuk jumlah  alternatif  yang  sangat  besar  (sampai  dengan  tak terhingga).  Sedangkan Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM)  adalah  suatu  metode  dengan  mengambil  banyak kriteria  sebagai  dasar  pengambilan  keputusan,  dengan penilaian  yang  subjektif  menyangkut  masalah  pemilihan, dimana  analisis  matematis  tidak  terlalu  banyak  dan digunakan  untuk  pemilihan  alternatif  dalam  jumlah  sedikit. Beberapa  teknik  dari Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM)  seperti  AHP,  MAUT/MAVT  ( Multi  Attribute Utility  Value  Theory ),  Promethee (Preference  Ranking Organization  Method  for  Enrichment  Evaluation ), Electre , dan lain-lain.
C. Kansai Engineering Kansei berasal dari dua kata bahasa jepang yaitu “ Kan ” dan “ Sei ”, kedua  kata  ini dapat  diartikan sebagai gabungan sensitivitas  atau  kepekaan  (Schutte,  2002). Kansei Engineering adalah  jenis  teknologi  yang  menerjemahkan perasaan  pelanggan  ke  dalam  spesifikasi  desain  (Lokman, 2010).  Dalam  metode Kansei penelitian  berdasarkan emotional membutuhkan semua input sensory . Input sensory dalam  tubuh  sangat  diperlukan  guna  mewakili  emosi  atau perasaaan konsumen. Kebanyakan studi dalam
pengembangan  produk  memanfaatkan  metode  rekayasa emosional, semua indera yang diperlukan digunakan (Schutte (2002).
1) Kansai Engineering Type 1 (KEPack)
Kansei Engineering Type I merupakan teknik Kansei yang paling popular dan akan digunakan dalam penelitian tesis ini. Tipe ini dinamakan dengan KEPack (Lokman, 2010):
“KEPack  is  formulated  as  company’s  product development strategy focuses on design domain as well as the target users (costumers). It involves the compilation of Kansei Words relating to product domain”
Secara utuh alur dari KEPack terlihat dari Gambar 1.
1. Menentukan Strategi 2. Mengumpulkan Kansei Word
3. Menyusun struktur SD scale untuk Kansei Word 4. Mengumpulkan sampel produk 5. Mengklasifikasikan item / kategori 6. Evaluasi Penelitian 7. Analisis menggunakan metode statistik multivariat
8. Menginterpretasi data yang dianalisis
9. Interpretsi data kepada desainer produk 10. Menggabungkan sketsa desainer dengan proposal KE
Gambar.1 Alur Kansei Engineering dengan KEPack (Lokman dan Nagamachi, 2010)
1. Menentukan Strategi
Merupakan tahapan awal dalam KEPack , penguasaan teoritis dan konsep Kansei Engingeering dilakukan  pada  tahapan  ini.“Menentukan  Strategi” juga berarti menentukan berapa jumlah Kansei Word (KW)  maupun  spesimen  yang  dibutuhkan,  berapa jumlah  partisipan  yang  dilibatkan  dan  metode Kansei yang dilakukan.
2. Menentukan Kansei Word Kansei  Word (KW)  yang  berupa  kata  kunci berhubungan  dengan  emosional  atau  afektif manusia.  Menentukan  KW  sangat  mempengaruhi kesuksesan  dari  penelitian Kansei .  Akan  ada perbedaan  lingkup  KW,  misalnya  dalam  meneliti produk  olahan  makanan  akan  berbeda  dengan melakukan penelitian terhadap bahan pakaian. Umumnya  KW  terbagi  ke  dalam  empat  segmen (Lokman, 2010) yaitu:
a. Estetika, seperti Indah, mewah, premium , gemerlap, dsb
b. Fisik, seperti besar, tebal, berat, tajam, melingkar, warna (merah, biru, kuning, dll), tinggi, dsb.
c. Sensasional, seperti harum, enak, manis, lembut, hangat, dsb
d. Operasional, seperti mudah digunakan, mudah dioperasikan, mudah dibaca, mudah dikendalikan, dsb
3. Menyusun  Struktur  Skala Semantic  Differential (SD) untuk Kansei Word
Setelah  dilakukan  investigasi Kansei melalui pemilihan  KW  yang  berkaitan  dengan  penelitian yang  diteliti,  langkah  berikutnya  yakni  menyusun KW  tersebut  menjadi  struktur  skala Semantic Differential (SD).  Skala  SD  digunakan  untuk mempermudah
partisipan
dalam pengisian kuisioner.
4. Mengumpulkan Sampel Produk/Spesimen
Mengumpulkan sampel produk/spesimen atau yang selanjutnya disebut dengan Preparation of Specimen.  Ada  4  tahapan  dalam  Preparation  of Specimen (Lokman, 2009), yaitu:
a. Identifikasi Spesimen Awal
b. Investigasi Elemen Desain
c. Klasifikasi Elemen Desain (dilakukan pada tahapan kelima)
d. Finalisasi Spesimen valid (dilakukan pada tahapan kelima)
5. Mengklasifikasikan item/kategori Dua langkah dilakukan dalam tahapan ini, mengacu pada Preparation  of  Specimen ,  yakni  klasifikasi elemen desain dan finalisasi spesimen valid .
a. Klasifikasi elemen desain
Setiap  spesimen  diberikan  keterangan  sesuai dengan elemen desain yang diuraikan sebelumnya.
b. Finalisasi spesimen valid Hasil  dari  Matrik  Spesimen  dan  Elemen  Desain perlu diujikan berdasarkan aturan pada Gambar 2. (Lokman, 2009)
Masing-masing spesimen hanya memiliki satu nilai elemen desain yang dicentang Hanya satu spesimen yang dipilih ketika memiliki kesamaan elemen desain Ambil dua atau lebih spesimen dimana nilai yang sama dicentang
Gambar. 2 Aturan Mengidentifikasi Spesimen Valid
‐ Aturan  I:  Masing-masing  spesimen  hanya memiliki  satu  nilai  elemen  desain  yang dicentang
‐ Aturan  II:  Hanya  satu  spesimen  yang  dipilih ketika memiliki kesamaan elemen desain
‐ Aturan  III:  Ambil  dua  atau  lebih  spesimen dimana nilai yang sama dicentang
6. Evaluasi Penelitian Langkah berikutnya yakni evaluasi penelitian, Pada tahapan  ini  partisipan  terlibat  mengisi  Skala  SD dengan Kansei  Word yang  sudah  disusun sebelumnya, seperti pada Gambar 3.
Gambar. 3 Contoh Lembar Kansei Word (Lokman dan Nagamichi, 2010)
Data hasil kuisioner dari setiap partisipan kemudian direkap  secara  manual  dan  dilakukan  perhitungan rata-rata nya.
7. Analisa Menggunakan Metode Statistik Multivariat Analisis  dalam Kansei Engineering,  dilakukan dengan statistik Multivariat , dimana dapat mempertimbangkan  sekian  banyak  faktor  untuk menjelaskan  hubungan  yang  terjadi  dalam  sebuah fenomena  yang  kompleks (Santoso, 2010). Dengan menggabungkan  beberapa  analisis  perhitungan, umumnya Kansei Engineering menggunakan metode  perhitungan  statistika  sebagai  berikut (Lokman dan Nagamachi, 2010):
a. Analysis  of  Variance. Metode statistik  untuk pengujian variasi dan cara. Melalui metode ini, kita dapat melihat bahwa data terdiri dari klaster berkualitas yang berbeda.
b. Correlation Coefficient Analysis . Rasio koefisien korelasi yang melihat bahwa kesamaan  diakui  diantara  grup  data  yang berbeda dari sudut pandang realibilitas statistic.
c. Principal Component Analysis (PCA).
Merupakan  analisis  yang  sangat  penting, menggunakan  pendekatan  kelayakan  (feasible) yang memungkinkan untuk mengurangi dimensi, setidaknya kita dapat  memahami dari data meaning. Misalnya, kita menggunakan 25
Kansei Word , lingkup Kansei akan meliputi 25
dimensi.  PCA  dapat  menghilangkan  dimensi tersebut  ke  dalam  2  atau  5  atau  lebih  dari komponen prinsip dan menunjukkan positioning sampel.
d. Factor Analysis . Hampir sama dengan analisis PCA,  mereduksi  jumlah  dimensi Kansei ke dalam  jumlah  axis  yang  lebih  sedikit  dan menunjukan faktor-faktor psikologis utama.
8. Interprestasi Data pada Desainer Serangkaian analisis sudah dilakukan pada tahapan sebelumnya, langkah berikutnya adalah menerjemahkan data tersebut ke dalam matriks yang mudah  dipahami  oleh  seorang  desainer web (Lokman,  2009).  Matriks  seperti  pada  table  1 merupakan pedoman bagi desainer untuk melakukan perancangan  interface  aplikasi web karena  setiap komponen desain sudah bisa diketahui dengan jelas.
9. Menggabungkan  sketsa  desainer  dengan  proposal Kansei Engineering
Ini  merupakan  tahap  implementasi  dari  penelitian Kansei Engineering,  namun  dalam  penelitian  ini hanya  dilakukan  sampai  pada  tahap  9. Tahapan  ini sejumlah ahli dan web desaigner dilibatkan, ide
Tabel.1 Contoh Matriks Pedoman Desain berdasarkan Kansei Engineering
dalam  penelitian Kansei Engineering dituangkan  ke dalam  perancangan web dan  menghasilkan  desain  final yang  dinamakan  “ Super  Design ”  (Nagamachi  dan Lokman, 2010).

## D. Semantic Differential (SD) Scale
Skala  SD  memiliki  kata  kunci  yang  dinyatakan  dalam perlawanan  kata,  seperti  “Harum  -  Bau”,  “Pandai  – Bodoh”.Namun dalam Kansei  Word dinyatakan  dalam  kata positif  ke  negatif,  dengan  penambahan  kata  “Tidak”  untuk perlawanan  katanya,  seperti  “Harum  –  Tidak  Harum”, “Pandai  –  Tidak  Pandai”.  Beberapa  peneliti  telah menggunakan skala SD ke dalam 5, 7, 9 atau 11 derajat skala, seperti yang terdapat di Gambar 4:
Gambar 4 Contoh Derajat Skala SD (Lokman dan Nagamichi, 2010)
Nagamachi (Lokman, 2010) menyatakan:
“In 1960’s, many researcher have researched on the best and most appropriate degree of scale to be used in a survey. It was concluded that 5-scale degree is the best in compiling the  highest  degree  of  correct  responses  as  it  suits  more appropriately to human judgment style”.
Dari  pernyataan  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  skala derajat  yang  paling  efektif  dalam  penelitian  untuk  melihat respon  partisipan  adalah  derajat  5  skala,  karena  umumnya akan  lebih  menyulitkan  partisipan  bila  menggunakaan  7,  9 ataupun 11 skala.

## E. Analytical Hierarchy Process (AHP)
1) Pengertian AHP
AHP  adalah  suatu  proses  rasionalitas  sistemik. Dengan  AHP  dimungkinkan  mempertimbangkan  suatu persoalan  sebagai  satu  keseluruhan  dan  mengkaji interaksi  serempak  dari  berbagai  komponen  yang disusun  secara  berjenjang  (hirarkis)  sehingga  mudah dipahami  dan  dianalisis.  AHP  dapat  digunakan  untuk merangsang  timbulnya  gagasan  untuk  melaksanakan tindakan  kreatif,  dan  untuk  mengevaluasi  keefektifan tindakan  tersebut.  Selain  itu,  untuk  membantu  para pemimpin  menetapkan  informasi  apa  yang  patut dikumpulkan guna mengevaluasi pengaruh faktor-faktor relevan dalam situasi kompleks. AHP juga dapat
melacak  ketidakkonsistenan  dalam  pertimbangan  dan preferensi  peserta,  sehingga  para  pemimpin  mampu menilai  mutu  pengetahuan  para  pembantu  mereka  dan pemantapan pemecahan itu (Saaty & Vargas, 1993).
AHP  merupakan  suatu  model  pendukung  keputusan yang  dikembangkan  oleh  Thomas  L.  Saaty.  Model pendukung  keputusan  ini  akan  menguraikan  masalah multi  faktor atau  multi kriteria  yang  kompleks  menjadi suatu hirarki.
Prosedur AHP Langkah-langkah atau prosedur yang harus  dilakukan  dalam  metode  AHP  untuk  pemecahan suatu masalah, yaitu:
1. Definisikan persoalan dan rincian pemecahan yang diinginkan
2. Struktur hirarki dari sudut pandang menyeluruh
3. Buatlah  sebuah  matrik  banding  berpasangan  untuk kontribusi atau pengaruh setiap elemen yang relevan atas  setiap  kriteria  yang  berpengaruh  yang  berada setingkat diatasnya.
4. Dapatkan  semua  pertimbangan  yang  diperlukan untuk mengembangkan perangkat matriks dilangkah 3.
5. Setelah  mengumpulkan  semua  data  banding berpasangan, prioritas dicari dan konsistensi diuji.
6. Laksanakan langkah 3, 4 dan 5 untuk semua tingkat dan gugusan dalam hierarki itu.
7. Gunakan komposisi secara hierarkis (sintesis) untuk membobotkan  vektor-vektor  prioritas  itu  dengan bobot kriteria-kriteria
8. Evaluasi konsistensi untuk seluruh hieraraki.

## 2) Penyusunan Struktural Hirarki
Hierarki  merupakan  alat  mendasar  dari  pikiran manusia,  melibatkan  identifikasi  elemen-elemen  suatu persoalan, mengelompokan elemen-elemen itu kedalam beberapa  kumpulan  yang  homogen,  dan  menata kumpulan-kumpulan  ini  pada  tingkattingkat  yang berbeda.  Pada  dasarnya  ada  dua  macam  hirarki,  yaitu hirarki  struktural  dan  hirarki  fungsional.  Pada  hirarki struktural,  sistem  yang  kompleks  disusun  ke  dalam komponenkomponen pokoknya dengan urutan menurun menurut  sifat  struktural  mereka.  Sedangkan,  hirarki fungsional menguraikan sistem yang kompleks menjadi elemen-elemen  pokoknya  menurut  hubungan  esensial mereka.
3) Penyusunan Prioritas
Penyusunan  prioritas  dilakukan  dengan  mencari bobot  relatif  antar  elemen  sehingga  diketahui  tingkat kepentingan  (preferensi)  dari  tiap  elemen  dalam permasalahan  secara  keseluruhan.Langkah  pertama
Factor No Concept of Emotion Eleme nt Emoti on Design Element Body Bg Color Body Bg Style Page Shape Page Orientati on Domina nt Item Page Color Page Size 1 EXLUSIVENESS Mystic Black Color Tone N/S Plain Picture Black Mediu m Futuri stic Black Color Tone Sharp Plain Picture Grey Small 2 GRACEFULLNES S Femini ne Light Blue Textur e Sharp Footer Picture Pink Small Chic Chic Textur e Sharp Footer Picture Colorf ul Small
dalam  menentukan  susunan  prioritas  elemen  adalah dengan  menyusun  perbandingan  berpasangan,  yaitu membandingkan  dalam  bentuk  berpasangan  seluruh elemen  untuk  setiap  sub  sistem  hirarki  dan  kemudian ditransformasikan  dalam  bentuk  matriks  untuk  analisis numerik.
Misalkan  terdapat  suatu  sub  sistem  hirarki  dengan satu kriteria C dan sejumlah n elemen di bawahnya, A1 sampai An, seperti terlihat pada Gambar 1. Perbandingan antar elemen tersebut dibuat dalam bentuk matriks n x n atau matriks perbandingan berpasangan.
Nilai  aij  adalah  nilai  perbandingan  elemen  Ai terhadap  elemen  Aj  yang  menyatakan  hubungan: seberapa jauh tingkat kepentingan Ai bila dibandingkan dengan  Aj,  seberapa  banyak  kontribusi  Ai  terhadap kriteria  C  dibandingkan  dengan  Aj,  seberapa  jauh dominasi  Ai  dibandingkan  dengan  Aj,  dan  seberapa banyak  sifat  kriteria  C  terdapat  pada  Ai  dibandingkan dengan Aj.

## Gambar.5 Sub sistem hirarki (Saaty, 1993)
Tabel.2  menunjukkan  bentuk  matriks  perbandingan berpasangan.
Tabel.2 Matriks Perbandingan Berpasangan C A 1 A 2 A 3 --- A n A 1 a 11 a 12 a 13 --- a 1n A 2 a 21 a 22 a 23 --- a 2n A 3 a 31 a 32 a 33 --- a 3n --- --- --- --- --- --- A n a n1 a n2 a n3 --- a nn
Nilai  numerik  yang  dikenakan  untuk  perbandingan  di  atas diperoleh  dari  skala  perbandingan  yang  dibuat  oleh  Saaty (1993), ditunjukkan pada Tabel.3.
Tabel.3 Contoh Matriks Pedoman Desain berdasarkan Kansei Engineering
Tingkat Kepentingan Definisi Keterangan 1 Sama penting Kedua elemen mempunyai pengaruh yang sama 3 Sedikit lebih penting Pengalaman dan penilaian sedikit lebih memihak ke satu elemen dibandingkan dengan pasangannya 7 Lebih penting Satu elemen sangat disukai dan secara praktis dominasinya sangat nyata dibandingkan dengan elemen pasangannya 9 Sangat penting Satu elemen terbukti mutlak lebih disukai dibandingkan dengan pasangannya pada tingkat keyakinan tertinggi 2,4,6,8 Mutlak lebih penting Diberikan bila terdapat keraguan penilaian Antara penilaian yang berdekatan
Penilaian  perbandingan  multi  partisipan  Penilaian yang dilakukan oleh banyak partisipan akan menghasilkan  pendapat  yang  berbeda  satu  sama  lain. AHP  hanya  membutuhkan  satu  jawaban  untuk  satu matriks  perbandingan.  Oleh  karena  itu,  Saaty  (1993) memberikan  metode  perataan  jawaban  partisipan dengan  geometric  mean.  Geometric  mean  theory menyatakan bahwa jika terdapat n partisipan melakukan perbandingan  berpasangan,  maka  terdapat  n  jawaban (nilai)  numerik  untuk  setiap  pasangan.  Untuk mendapatkan  satu  nilai  tertentu  dari  semua  nilai tersebut, masing-masing nilai harus dikalikan satu sama lain, kemudian hasil perkalian dipangkatkan dengan 1/n. Secara  matematis  dapat  dituliskan  seperti  persamaan berikut:
𝑎 𝑖𝑗 = (𝑧 1 × 𝑧 2 × 𝑧 3 ×. . .× 𝑧 𝑛 ) 1/n (1)
dimana a ij adalah nilai rata-rata perbandingan antara A i dengan  A j untuk  n  partisipan,  z i adalah  nilai perbandingan antara kriteria A i dengan A j partisipan ke- i, dan n adalah jumlah partisipan.

## 4) Pengujian Konsistensi
Dalam  persoalan  pengambilan  keputusan  penting untuk mengetahui betapa baiknya konsistensi pengambil keputusan.  Semakin  banyak  faktor  yang  harus dipertimbangkan, semakin sukar untuk mempertahankan konsistensi,  ditambah  lagi  adanya  intuisi  dan  faktor- faktor lain yang membuat orang mungkin menyimpang dari kekonsistensian. Meskipun demikian sampai kadar tertentu  perlu  diperoleh  hasil-hasil  yang valid dalam dunia nyata. Saaty mengajukan indeks konsistensi untuk mengukur  seberapa  besar  konsistensi  pengambil keputusan dalam membandingkan elemen-elemen dalam matrik penilaian. Selanjutnya indeks konsisten ditransfer sesuai  dengan  orde  atau  ukuran  matrik  menjadi  suatu rasio  konsistensi.  Rasio  konsistensi  harus  ≤  10%,  jika tidak pertimbangan yang telah dibuat mungkin akan acak dan  perlu  diperbaiki.  Pada  matriks  konsisten,  secara praktis λmax=n, sedangkan pada matriks tak konsisten, setiap  variasi  dari  aij  akan  membawa  perubahan  pada nilai  λmax.  Deviasi  λmax  dari  n  merupakan  suatu parameter consistency  index (CI),  yang  dinyatakan dengan:
𝐶𝐼 = 𝜆𝑚𝑎𝑥−𝑛 𝑛−1 (2) Dari matriks random tersebut didapatkan juga nilai CI,  yang  disebut  dengan random  index (RI).  Nilai  RI dapat dilihat pada table.4 berikut:
Tabel.4 Nilai RI Ordo Matriks 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Random Indeks 0, 00 0, 00 0, 58 0, 90 1, 12 1, 24 1, 32 1, 41 1, 45 1, 49
Dengan  membandingkan  CI  dan  RI  maka didapatkan patokan untuk menentukan tingkat konsistensi  suatu  matriks,  yang  disebut  dengan consistency  ratio  (CR).  Suatu  matriks  perbandingan adalah dinyatakan konsisten jika nilai CR tidak lebih dari 0,10 (CR ≤ 0,10).
CR = CI (𝐶𝑜𝑛𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑛𝑐𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 RI(𝑅𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥) (3)
Pengujian  konsistensi  hirarki  prinsipnya  adalah dengan  mengalikan  semua  nilai  CI  dengan  bobot  suatu kriteria  yang  menjadi  acuan  pada  suatu  matriks perbandingan berpasangan dan kemudian menjumlahkannya.  Jumlah  tersebut  dibandingkan dengan nilai yang didapat dengan cara sama tetapi untuk suatu  matriks  random.  Hasil  akhirnya  berupa  suatu parameter  yang  disebut  dengan  consistency  ratio  of hierarchy (CRH), dengan persamaan sebagai berikut:
CHR= CIH RIH = Σ(CI × Bobot Kriteria) Σ(RI × Bobot Kriteria) (4)

## 5) Analisis Sensitivitas
Analisis sensitivitas dilakukan pada bobot prioritas dari kriteria keputusan, yang dapat terjadi karena adanya perubahan  kebijaksanaan  sehingga  pembuat  keputusan mengubah  penilaiannya.  Analisis  sensitivitas  dapat memprediksi  keadaan  apabila  terjadi  perubahan  yang cukup besar. Misalnya terjadi perubahan penilaian bobot prioritas  karena  adanya  perubahan  kebijaksanaan sehingga akan menyebabkan berubahnya urutan prioritas alternatif  dan  berubah  juga  tindakan  yang  perlu dilakukan.
F. 123ahp.com
123ahp  merupakan tool yang  akan  digunakan  dalam penelitian  ini.  123ahp  adalah tool  online untuk  menghitung AHP.  Fiturnya  yang  sangat  lengkap  dan  mudah  digunakan menjadikan tool online ini  sebagai alat  uji dalam penelitian ini.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Metode dan Alur
Dalam  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  meliputi Analytical  Hierarchy  Process dan Kansei  Enginering. Karena tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan yang mampu memberikan keputusan kepada pengguna tanpa mengabaikan aspek  perasaan  pengguna  terhadap  suatu  produk  maka metode  pertama  yang  dipilih  dan  menjadi  patokan  utama dalam  penelitian  ini  adalah Kansei Enginering .  Metode Kansei  Enginering dipilih  karena  terbukti mampu menjabarkan  secara  rinci  perasaan  dan  harapan  konsumen terhadap produk. (Lokman, 2012)(Hadiana, 2016).
Penggunaan  kansai enginering dalam  suatu  sistem pendukung  keputusan  akan  menghasilkan  sebuah  sistem pendukung  keputusan  yang  mampu  memberikan  dukungan keputusan  yang user  oriented karena  semua  sumber pertimbangan  yang  digunakan  didasarkan  pada  gambaran emosi-emosi  dari  konsumen  terhadap  suatu  produk.  Hal  ini lah  juga  yang  menjadi  alasan  kenapa  AHP  juga  dipilih sebagai metode kedua yang digunakan untuk mengembangkan  sistem  pendukung  keputusan  dalam penelitian  ini.  Dalam  metode  AHP,  AHP  akan  membagi setiap  faktor  keputusan  menjadi  tingkat  kepentingan  yang sebut  hirarki  dan  skala  prioritas.  Seperti  yang  diketahui bahwa  hasil  akhir  dari kansei  enginering adalah  meliputi uraian  perasaan  konsumen  dari  bermacam-macam  sample
produk.  Tentang  bagaimana  harapan  emosi  apa  saja  yang diharapkan konsumen terhadap suatu produk. Maka kalimat- kalimat emosi positif ini baru dapat digunakan dalam Sistem Pendukung Keputusan jika menggunakan AHP.
Penggunaan kansei  enginering bersamaan  dengan  AHP akan  menaikkan  batas  kepercayaan  pada  model  sistem pendukung  keputusan  yang  dibangun. Kansei  enginering merupakan  sebuah  metode  untuk  menggambarkan  aspek psikologis  dari  suatu  produk  dengan  pendekatan  statistik. Berbeda  dengan  metode  MADM  terutama  AHP  yang menggunakan  pendekatan  matematis  tanpa  ada  uji  statistik yang dilakukan sebelumnya, penggunaan pendekatan kansei enginering ke  dalam  AHP  akan  meningkatkan  batas kepercayaan  dari  model  keputusan  yang  dibuat.  Dibangun dengan  ahli  yang  tepat  dalam  memilih  produk  yaitu konsumen, pendekatan kansei enginering akan meningkatkan kualitas model keputusan pada AHP.
Dalam pendekatan kansei , konsumen memiliki kebebasan untuk menetukan aspek psikologis mana yang penting untuk menentukan  produk-produk  mana  yang  lebih  baik.  Karena itulah sifat sintesis dari AHP sangat cocok jika digabungkan dengan  AHP.  Dengan  sifat  sintesis  dari  AHP,  maka konsumen  akan  memiliki  kebebasan  untuk  menentukan seberapa besar masing-masing alternatif diinginkan berdasarkan aspek prikologis yang dirasakan konsumen pada produk yang ditawarkan.
Karena  setiap  konsumen  memiliki  tujuan  dan  prioritas (psikologi) sendiri-sendiri dalam menentukan sebuah produk, maka  process  repetition  dalam  model  keputusan  AHP  akan memberikan kebebasan kepada konsumen untuk menentukan definisi  dari  suatu  masalah  dan  pengembangan  aspek prikologis  mana  yang  paling  penting  untuk  muncul  dalam suatu  produk  supaya  menjadi  produk  yang  baik.  Sehingga ketika  suatu  hasil  pilihan  yang  diusulkan  tidak  memenuhi harapan  konsumen,  konsumen  dapat  menentukan  model keputusan  baru  berdasarkan  aspek  prikologis  yang  ternyata lebih penting bagi konsumen.  Model AHP yang cenderung fleksibel  dari  model  keputusan  dari  metode  MADM  lain menjadikan  model  AHP  menjadi  lebih  unggul  untuk menentukan produk yang paling mendekati produk kansei . Pendekatan kansei yang dimaksud adalah sebagai berikut:
(E1) Nyaman (E2)
Menyenangkan
(E3) Bergairah Produk Unggul Pilihan Produk A Produk B Produk C Konsumen bebas menentukan skala prioritas dari setiap aspek prikologis, misalnya E1 > E2 >E3 E1 = 5 E2 = 4 E3 = 3 Ada kalanya suatu emosi memiliki prioritas yang sama dengan emosi yang lain. Namun ini masih memungkinkan karena AHP memiliki fitur yg dimana sekala yang sama masih bisa dihitung. Selama ada yang lebih besar atau lebih kecil dari nilai yg sama 1 . A p a k a h k e tig a p ro d u k in i m e m ilik i 3 E m o s i i n i? 2 . B e ra p a to ta l s k o r e m o s i y a n g d ip e ro le h d a ri s e tia p p ro d u k ? Yg paling besar yang akan dipilih sebagai pemenang
Setiap produk memang memiliki kualitas yang sama, tetapi tidak semua produk memiliki
semua perasaaan yang diharapkan oleh konsumen Skala prioritas AHP yang dipakai hanya sampai 6. Disesuaikan dengan skala pada kansei

## Gambar.5 Model usulan
Agar  rancangan  tersebut  dapat  dilaksanakan  maka diperlukan  tahapan-tahapan  penting  yang  harus  dilakukan. Gambar.6 adalah tahapan yang dimaksud:
Penentuan Strategi
Koleksi Kansei Word Penyusunan Skala SD Koleksi Sample Produk Klarifikasi Item Evaluasi Data Eksperimen
Analisis Data dengan MADM (Multi-Attribute Decision Making) yang diusulkan Uji Konsistensi Model Membangun Skala Prioritas Konsisten? Tidak Interpretasi Data Analisis Ya
Gambar.6 Tahapan yang diusulkan
1) Menentukan Dataset
Dalam  penelitian  ini  tahap Dataset penelitian  akan menggunakan  pendekatan  KEPack.  Adapun  tahapan yang  digunakan  adalah  tahapan  Penentuan  Strategi sampai  Evaluasi  Data  Eksperimen.  Karena  teknik  dan proses  yang  dilakukan  sama  dengan  KEPack,  maka tahapan-tahapan  tersebut  sudah  dijelaskan  pada  bab  2. Adapun  pada  penelitian  ini,  tahap-tahap  tersebut  akan diwakili  oleh  sebuah dataset dari  penelitian  yang  telah menggunakan tahap penentuan strategi sampai evaluasi data  eksperimen.  Tahap  menentukan dataset adalah tahap  dimana  kita  akan  mengambil  hasil  evaluasi  dari tahap  evaluasi  data  eksperimen  dari  penelitian dataset terkait.
2) Membangun Skala Prioritas
Proses  membangun  skala  prioritas,  akan  dilakukan melalui  4  tahapan.  Tahapan  tersebut  dapat  dilihat  pada gambar.6 sebagai berikut:
Menghitung Bobot Kansei Word Menghitung Bobot Alternatif Membangun Matrik Kansei Word Membangun Matrik Alternatif
Gambar.6 Tahapan Membangun Skala Prioritas
a. Menghitung Bobot Kansei Word
Untuk  membangun  skala  prioritas,  hal  pertama yang  harus  kita  lakukan  adalah  menghitung  bobot. Proses  menghitung  bobot  dilakukan  dengan menghitung rata-rata dari setiap kansei word dalam dataset .  Kemudian  berdasarkan  rata-rata  yang  kita peroleh  bandingkan  setiap  kansei  word  yang  kita miliki.  Hitung  selisihnya,  dan  lakukan  normalisasi terhadap hasil selisih tersebut.
Proses  menghitung  selisih  akan  mengkasilkan angka dari 0 sampai 5. Dalam AHP, skala prioritas terdiri dari angka 1 sampai 9. Namun karena dalam penelitian  ini  dilakukan  pendekatan  kansei,  maka skala prioritas yang akan digunakan adalah 1 sampai 6.  Angka  1  sampai  6  merupakan  konversi  angka
kansei  dari  0  sampai  5.  Seperti  yang  terlihat  pada tabel 5.
Tabel 5. Konversi Skala Prioritas
Besar  kemungkinan  selisih  yang  dihitung berbentuk angka desimal. Oleh karena itu kita perlu untuk  melakukan  normalisasi.  Normalisasi  pada tahap ini adalah proses pembulatan angka desimal. Sehingga  dihasilkanlah  angka  0  sampai  5.  Supaya angka ini dapat digunakan untuk membangun skala prioritas  konversikan  angka  tersebut  berdasarkan tabel konversi diatas.
Penghitungan selisih dipilih karena hal ini dapat mengambarkan selisih antar atribut perasaan dalam kansei.  Misalkan  terdapat  E1  dan  E2.  E1  memiliki rata-rata 5, dan E2 memiliki rata-rata 1. Maka dapat digambarkan bahwa E1 lebih penting dari pada E2, karena setelah dicari selisihnya, E1 memiliki selisih 4  dibandingkan  dengan  E2.  Kemudian  dari  selisih tersebut  kita  bisa  membangun  skala  prioritas berdasarkan  tabel  konversi  diatas,  dimana  angka  4 merupakan  angka  5  dalam  skala  prioritas  AHP. Berbeda  jika  E1  dan  E2  memiliki  rata-rata  yang sama,  misalkan  saja  E1  adalah  5  dan  E2  adalah  5. Maka  selisih  dari  kedua  variabel  diatas  adalah  0. Artinya  setelah  dikonversi,  angka  0  merupakan angka  1  dalam  bobot  AHP.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  E1  dan  E2  adalah  sama-sama penting.
b. Menghitung Bobot Alternatif Tahapan ini merupakan tahap dimana kita akan menghitung selisih dari setiap alternatif berdasarkan setiap kansei  word yang  kita  miliki.  Cara  yang digunakan sama persis dengan tahapan menghitung bobot pada kansei word . Yang berbeda dalam tahap ini  adalah,  setiap  alternatif  yang  kita  miliki  akan dibandingkan  satu  sama  lain  berdasarkan  setiap kansei word yang kita miliki. Misalkan kita punya 3 buah  alternatif  dan  10 kansei  word .  Maka  kita diwajibkan  untuk  menghitung  selisih  3  alternatif yang  ada  sebanyak  10  kali  sesuai  dengan  setiap kansei word yang kita miliki.
c. Membangun Matrik Kansei Word Berdasarkan  hasil  rata-rata  selisih kansei  word yang  kita  dapatkan  sebelumnya,  bandingkan  setiap kasei word tersebut. Angka selisih yang lebih besar akan  menunjukkan  bahwa  satu  diatanta  dua  yang dibandingkan  memiliki  skala  prioritas  yang  lebih daripada  yang  lain.  Gunakan  selisih  tersebut  untuk membangun matrik alternatif. Misalnya E1 adalah 5 dan E2 adalah 1, beradarkan selisih yang ada, selisih dari  E1  dan  E2  adalah  4,  dimana  5  lebih  besar daripada 1. Sehingga E1 lebih penting daripada E2. Maka matrik perbandingan antara E1 dan E2 adalah 5, karena 5 adalah skala 4 dalam kansei. Untuk E2 dengan E1, nilai yang didapat adalah 1/5.
d. Membangun Matrik Alternatif Tahapan ini memiliki proses yang sama dengan tahapan  membangun  matrik kansei  word .  Yang berbeda  pada  tahap  ini  adalah,  kita  akan
Skala Prioritas Kansei 0 1 2 3 4 5 AHP 1 2 3 4 5 6
membandingkan  setiap  alternatif  berdasarkan seluruh kansei word yang kita miliki.
3) Analisis Data
Dalam  penelitian  ini  tahap  analisis  data  dilakukan bersamaan  dengan  proses  pengujian.  Analisis  dan pengujian akan dilakukan menggunakan tool 123ahp.com.  Proses  analisis  pada  tahapan  ini  akan menggunakan  matrik  yang  telah  dibangun.  Proses  ini akan  menghasilkan  urutan  skala  prioritas kansei  word , alternatif pilihan, dan uji konsistensi. Setiap matrik yang dibuat akan secara langsung diuji oleh tool ini. Sehingga ketika  hasil  konsistensi  dari  setiap  tahapan  yang  telah diuji  lebih  dari  10%,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa model yang diusulkan gagal dan model yang digunakan tidak layak untuk digunakan.  Kegagalan pada tahap ini berarti pengulangan langkah dari awal.
B. Sumber dan Cara Penentuan Data/Informasi
1) Sumber Data
Sumber data dari penelitian ini akan menggunakan sebuah dataset sebagai sumber data pengujian. Adapun rincian data set tersebut adalah sebagai berikut:
1. Dataset dari penelitian dengan judul "Penerapan Kansei Engineering Pada Rancangan Antarmuka E-Learning Berbasis Web (Studi Kasus: STMIK CIC Cirebon)"
2. Menggunakan 200 narasumber sebagai pedoman
3. Terdiri dari 20 kansei word dan 5 alternatif
2) Cara Menentukan Data/Informasi
Dari  data  set  yang  digunakan Kansei  Word yang  akan digunakan hanya 15 dari 20 atibut Kansei Word . Hal ini di lakukan karena keterbatasan tool yang digunakan yang hanya mampu mengakomodir 15 atribut. Adapun Kansei Word yang  akan  dikurangi  adalah Kansei  Word yang memiliki  pengaruh  paling  kecil  berdasarkan dataset penelitian yang digunakan.
3) Teknik Pengujian Penelitian
Dalam persoalan pengambilan keputusan penting untuk mengetahui  betapa  baiknya  konsistensi  pengambil keputusan.  Semakin  banyak  faktor  yang  harus dipertimbangkan, semakin sukar untuk mempertahankan konsistensi,  ditambah  lagi  adanya  intuisi  dan  faktor- faktor lain yang membuat orang mungkin menyimpang dari kekonsistensian. Meskipun demikian sampai kadar tertentu  perlu  diperoleh  hasil-hasil  yang valid dalam dunia nyata. Saaty mengajukan indeks konsistensi untuk mengukur  seberapa  besar  konsistensi  pengambil keputusan dalam membandingkan elemen-elemen dalam matrik penilaian. Selanjutnya indeks konsisten ditransfer sesuai  dengan  orde  atau  ukuran  matrik  menjadi  suatu rasio  konsistensi.  Rasio  konsistensi  harus  ≤  10%,  jika tidak pertimbangan yang telah dibuat mungkin akan acak dan perlu diperbaiki.
Pada  penelitian  ini,  pengujian  akan  dilakukan  dengan membandingkan hasil nilai konsistensi dari model AHP berdasarkan dataset yang dipilih. Dari pengujian dataset tersebut,  maka  akan  terlihat  konsistensi  dari  rancangan sistem pendukung keputusan yang telah dibuat.

## IV. P ENGUJIAN
Berikut  adalah dataset yang  akan  digunakan  pada penelitian ini. Dataset yang digunakan terdiri dari 15 Kansei Word dan 5 buah alternatif. Data yang digunakan merupakan hasil rata-rata dari 200 narasumber. Fokus dari data set yang digunakan  ini  adalah  untuk  memilih E-Learning .  Tabel  6 adalah dataset yang dimaksud:
Tabel 6. Dataset Penelitian
Kansei Word E-Learning Moodle Efront Opigno Chamilo ATutor Dinamis 3,75 3,67 3,77 2,28 2,36 Futuristik 3,88 3,74 3,66 2,27 2,29 Informatif 3,84 3,90 3,96 3,89 3,68 Lembut 3,80 3,81 3,62 2,20 2,20 Sederhana 3,77 2,31 2,25 3,76 3,72 Tajam 3,75 3,80 3,72 3,94 2,23 Terang 3,76 3,68 3,78 3,76 3,79 Alami 3,79 2,23 2,27 2,31 3,73 Serasi 3,71 3,67 3,67 2,34 2,41 Nyaman 3,82 3,61 3,79 2,35 2,29 Unik 2,36 3,82 3,70 2,17 2,25 Bergairah 3,81 3,73 3,70 2,11 2,26 Formal 3,79 3,78 2,23 3,73 3,66 Indah 3,80 3,87 3,76 2,23 2,20 Mewah 3,67 3,80 3,85 2,14 2,23
Tabel 7 berikut adalah hasil analisis data menggunakan 123ahp.com
Tabel 7. Hasil analisis data
C ri te ri a Pr ef er en ce s d in a m is fu tu ri st ik in fo rma ti f le mbu t seder h a n a ta ja m te ra n g a la m i ser a si n y a ma n u n ik b er g a ir a h fo rm a l in d a h me w a h M o o d le 0 ,2 5 0 0 0 ,2 8 8 3 0 ,2 0 0 0 0 ,2 7 9 4 0 ,2 6 4 8 0 ,2 3 3 0 0 ,2 0 0 0 0 ,3 2 8 3 0 ,2 5 0 0 0 ,2 6 4 8 0 ,1 3 7 1 0 ,2 8 0 0 0 ,2 3 6 0 0 ,2 7 2 7 0 ,2 5 5 9 E fr o n t 0 ,2 5 0 0 0 ,2 4 3 6 0 ,2 0 0 0 0 ,2 7 9 4 0 ,1 2 2 0 0 ,2 3 3 0 0 ,2 0 0 0 0 ,1 2 7 8 0 ,2 5 0 0 0 ,2 4 4 0 0 ,3 2 2 5 0 ,2 5 8 1 0 ,2 3 6 0 0 ,2 7 2 7 0 ,2 7 5 9 Op ig n o 0 ,2 5 0 0 0 ,2 4 3 6 0 ,2 0 0 0 0 ,2 3 9 2 0 ,1 0 4 4 0 ,2 1 6 1 0 ,2 0 0 0 0 ,1 2 7 8 0 ,2 5 0 0 0 ,2 6 4 8 0 ,2 9 7 4 0 ,2 5 8 1 0 ,0 9 3 1 0 ,2 7 2 7 0 ,2 7 5 9 C h a mi lo 0 ,1 2 5 0 0 ,1 1 2 2 0 ,2 0 0 0 0 ,1 0 1 1 0 ,2 6 4 8 0 ,2 3 3 0 0 ,2 0 0 0 0 ,1 3 8 7 0 ,1 2 5 0 0 ,1 2 2 0 0 ,1 1 6 6 0 ,0 9 3 3 0 ,2 1 7 5 0 ,0 9 0 9 0 ,0 9 2 0
A T u to r 0 ,1 2 5 0 0 ,1 1 2 2 0 ,2 0 0 0 0 ,1 0 1 1 0 ,2 4 4 0 0 ,0 8 4 8 0 ,2 0 0 0 0 ,2 7 7 4 0 ,1 2 5 0 0 ,1 0 4 4 0 ,1 2 6 4 0 ,1 1 0 5 0 ,2 1 7 5 0 ,0 9 0 9 0 ,1 0 0 5 Tabel 6. Total Priority Value (TPV)
Result dinamis 0,0588 futuristik 0,0588 informatif 0,1081 lembut 0,0588 sederhana 0,0588 tajam 0,0731 terang 0,1081 alami 0,054 serasi 0,0588 nyaman 0,0588 unik 0,054 bergairah 0,0588 formal 0,0731 indah 0,0588
mewah 0,0588
Gambar 7. Criteria Importance
Gambar 8. Alternatif berdasarkan rangking
d in a m is fu tu ri st ik in fo rma ti f le mbu t seder h a n a ta ja m te ra n g a la m i ser a si n y a ma n u n ik b er g a ir a h fo rm a l in d a h me w a h R esu lt M o o d le 0 ,0 1 4 7 0 ,0 1 7 0 ,0 2 1 6 0 ,0 1 6 4 0 ,0 1 5 6 0 ,0 1 7 0 ,0 2 1 6 0 ,0 1 7 7 0 ,0 1 4 7 0 ,0 1 5 6 0 ,0 0 7 4 0 ,0 1 6 5 0 ,0 1 7 3 0 ,0 1 6 0 ,0 1 5 0 ,2 4 4 1 E fr o n t 0 ,0 1 4 7 0 ,0 1 4 3 0 ,0 2 1 6 0 ,0 1 6 4 0 ,0 0 7 2 0 ,0 1 7 0 ,0 2 1 6 0 ,0 0 6 9 0 ,0 1 4 7 0 ,0 1 4 3 0 ,0 1 7 4 0 ,0 1 5 2 0 ,0 1 7 3 0 ,0 1 6 0 ,0 1 6 2 0 ,2 3 0 9 Op ig n o 0 ,0 1 4 7 0 ,0 1 4 3 0 ,0 2 1 6 0 ,0 1 4 1 0 ,0 0 6 1 0 ,0 1 5 8 0 ,0 2 1 6 0 ,0 0 6 9 0 ,0 1 4 7 0 ,0 1 5 6 0 ,0 1 6 1 0 ,0 1 5 2 0 ,0 0 6 8 0 ,0 1 6 0 ,0 1 6 2 0 ,2 1 5 7 C h a mi lo 0 ,0 0 7 4 0 ,0 0 6 6 0 ,0 2 1 6 0 ,0 0 5 9 0 ,0 1 5 6 0 ,0 1 7 0 ,0 2 1 6 0 ,0 0 7 5 0 ,0 0 7 4 0 ,0 0 7 2 0 ,0 0 6 3 0 ,0 0 5 5 0 ,0 1 5 9 0 ,0 0 5 3 0 ,0 0 5 4 0 ,1 5 6 2 A T u to r 0 ,0 0 7 4 0 ,0 0 6 6 0 ,0 2 1 6 0 ,0 0 5 9 0 ,0 1 4 3 0 ,0 0 6 2 0 ,0 2 1 6 0 ,0 1 5 0 ,0 0 7 4 0 ,0 0 6 1 0 ,0 0 6 8 0 ,0 0 6 5 0 ,0 1 5 9 0 ,0 0 5 3 0 ,0 0 5 9 0 ,1 5 2 6
Gambar 9. Pilihan E-Learning
Berdasarkan hasil pengujian maka dapat disusun sebuah skala prioritas dari masing-masing alternatif. Terlihat bahwa Moodle  menempati  peringkat  teratas  diikuti  oleh  beberapa alternatif yaitu Efront, Opigo, Chamigo dan A Tutor. Hal ini dapat  dilihat  pada  Gambar  8  dan  Gambar  9  yang menunjukkan  skala  prioritas  dari  masing-masing  alternatif. Moodle  menempati  tempat  pertama  dengan  nilai  0,2441, diikuti oleh Efront dengan nilai akhir 0,2309, kemudian pada peringkat  ketiga  adalah  Opigo  dengan  nilai  akhir  0,2157. Sedangkan pada urutan terakhir yaitu ke empat dan kelima, ditempati oleh Chamigo dan A Tutor dengan nilai 0,1562 dan 0,1526.
Seperti yang dijelaskan sebelumnya batas maksimal agar model pendukung  keputusan  dapat diterima atau digunakan adalah ketika nilai CR tidak lebih dari 0,10. Dalam pengujian ini,  terlihat  bahwa  hasil  akhir  dari  CR  adalah  0,0054 . Nilai 0,0054 lebih kecil dari 0,10 sehingga terbukti bahwa model sistem  pendukung  keputusan  pada  penelitian  ini  dapat digunakan. Model sistem pendukung keputusan pada Gambar 3.1 dan alur proses yang diusulkan pada Gambar 3.2 terbukti mampu  membuat  sistem  pendukung  keputusan  yang konsisten.

## V. K ESIMPULAN
Hasil  pengujian  menunjukkan  penggabungan kansei engineering dengan  AHP  merupakan  solusi  paling  tepat untuk kasus pemilihan produk yang memiliki spesifikasi yang sama. Hal ini dibuktikan dengan nilai consistency ratio dari model  yang  diusulkan  yang  kurang  dari  0,10.  Dalam pengujian  ini,  terlihat  bahwa  hasil  akhir  dari  CR  adalah 0,0054 . Nilai 0,0054 lebih kecil dari 0,10 sehingga terbukti bahwa model sistem pendukung keputusan pada penelitian ini dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  pemilihan produk  yang  memiliki spesifikasi  yang sama. Model sistem pendukung keputusan dan alur proses yang diusulkan terbukti mampu  membuat  sistem  pendukung  keputusan  yang  tetap konsisten.

## D AFTAR PUSTAKA
[1] Undang-Undang Republik Indonesia, Nomor 20 Tahun 2008 tentang Usaha Mikro, Kecil Dan Menengah.
[2] Dr. R. Eko Indrajit – Konsep dan Strategi E-Business, Aptikom,2012.
[3] The  Open  Group, 2009, TOGAF  Version  9.  San Fransisco : The Open Group.
[4] Ward,  J.,  &  Peppard,  J., 2002, Strategic  Planning  for Information System (Third Edition 2002). West Sussex : John Wiley & Sons Ltd .
[5] Dantes,  G.R.,  Hasibuan,  Z.A,  2011, Enterprise Resource  Planning  Implementation  Framework  Based On Key Success Factors (KSFs)
[6] Subagyo, Ahmad, 2010. Marketing In Business . Jakarta : Mitra Wacana Media
[7] Tunggal, Amin Widjaja, 2008. Konsep Dasar Customer Relationship  Management (CRM).  Jakarta  :  Penerbit Harvarindo
[8] Kalakota,  Ravi  &  Maria  Robinson.  2001. E-Business 2.0 : Roadmap for Success . Addison Wesley, Longman
Inc., USA
[9] Mell,  P.,  &  Grace,  T.  2011, The  NIST  Definition  of Cloud  Computing.  Special  Publication  800-145. Gaithersburg: National  Institute  of  Standards  and
Technology.
[10] Ronald  L.  Krutz  and  Russell  Dean  Vines. The  CISSP
Prep  Guide ,  2003, Gold  edition . Third  Edition , Wiley Publishing Inc.