Volume 6 Nomor 1, Juni 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## PENERAPAN METODE KANSEI ENGINEERING DALAM PERANCANGAN ANTARMUKA WEBSITE (STUDI KASUS : WALANJA ONLINE TRAVEL AGENT)

## APPLICATION OF KANSEI ENGINEERING METHOD IN WEBSITE INTERFACE DESIGN (CASE STUDY: WALANJA ONLINE TRAVEL AGENT)
Muhammad Aditya Purnama 1 , Frista Rizky Rinandi 2
1,2 Rekayasa Sistem Informasi, STMIK LIKMI adityapurr@gmail.com

## ABSTRACT
Online Travel Agent (OTA) basically has the same business process as a conventional travel agent. One of the companies  that  provides  online  tourism  services  through  the  company's  products  is  Walanja  OTA.  However, according to employees who work at Walanja OTA, there are still many users who are confused when transacting on the website because of the many menus and features that are presented in a less structured manner. Through research methods that are in  accordance with the Kansei  Engineering  Pack, the research process  begins with determining the target consumers. The next process is to collect Kansei Word that is tailored to the needs of these consumers. The Kansei Word is chosen according to the conditions and needs that describe the website. The next step is to collect and classify specimens that have visible differences in design. Furthermore, data collection from the results of the questionnaire was carried out and an average of the Kansei Word obtained was carried out. This is done to investigate, analyze and evaluate the design elements in all specimens from the consumer's point of view. The results obtained are used to process data using Multivariate Statistical Methods, such as Coefficient Correlation  Analysis, Factor Analysis, Principal  Component  Analysis, and Partial  Least  Square which aim to translate  the  relationship  and  influence  between  consumer  emotions  and  website  design  elements.  From  the results of this analysis, recommendations for website designs that represent consumer desires can be made.

## Keywords: Kansei Engineering, Kansei Word, Kansei Engineering Pack

## ABSTRAK
Online Travel Agent (OTA) pada dasarnya memiliki proses bisnis yang sama dengan agen travel konvensional. Salah satu perusahaan yang menyediakan jasa pariwisata daring melalui produk perusahaan tersebut yaitu Walanja OTA.  Namun,  menurut  karyawan  yang  bekerja  di  Walanja  OTA,  masih  banyak  pengguna  yang  kebingungan ketika bertransaksi  di website dikarenakan banyaknya menu dan fitur yang disajikan secara kurang terstruktur. Melalui  metode  penelitian  yang  sesuai  dengan Kansei  Engeneering  Pack ,  proses  penelitian  diawali  dengan menentukan  konsumen  yang  ingin  dituju.  Proses  selanjutnya  adalah  mengumpulkan Kansei  Word yang disesuaikan dengan kebutuhan  konsumen  tersebut. Kansei Word tersebut  dipilih  sesuai  dengan  kondisi  dan kebutuhan      yang      menggambarkan website .      Langkah      berikutnya      adalah      mengumpulkan      dan mengklasifikasikan  spesimen  yang  memiliki  perbedaan  yang  terlihat  dalam  desain.  Selanjutnya  dilakukan pengumpulan  data  hasil  kuesiner    dan  merata-ratakan Kansei  Word yang  diperoleh.  Hal  tersebut  dilakukan untuk  menyelidiki,  menganalisa,  dan  mengevaluasi  elemen  desain  di  semua  spesimendari sudut pandang konsumen. Hasil yang diperoleh digunakan untuk mengolah data dengan Metode Statistik Multivariate , seperti Co efficient  Correlation  Analysis,  Faktor  Analysis,  Principal  Component  Analysis ,  dan Partial    Least    Square yang  bertujuan  menerjemahkan  hubungan  dan  pengaruh  antar    emosi    konsumen  dengan elemen desain website.  Dari  hasil  analisis  tersebut  dapat  dibuat  rekomendasi  rancangan  website  yang  mewakili  keinginan konsumen.
Kata Kunci: Kansei Engineering, Kansei Word, Kansei Engineering Pack

## PENDAHULUAN
Perkembangan platform website dalam  dunia  Teknologi  Informasi  telah mengubah pola aktivitas pemasaran dalam dunia  bisnis  menjadi  sangat  beragam (Kurniawan,  2022;  Budi  et  al.,  2022; Ramadani  et  al.,  2022).  Salah  satu  bidang
bisnis yang mulai beralih ke media website sebagai platform untuk menjual produk dan jasa  nya  adalah  Bidang  Pariwisata.  Para stakeholder bisnis  pariwisata  menjadikan website Online Travel Agent (OTA) sebagai salah  satu  media  untuk  menawarkan produknya  kepada  pelanggan,  baik  secara
langsung (hard-selling) maupun  tidak langsung (soft-selling) Website OTA adalah website
yang dikelola untuk
mendistribusikan dan memfasilitasi pemesanan  ke  pihak  penyedia  usaha pariwisata.  OTA  pada  dasarnya  memiliki lingkup  bisnis  yang  sama  seperti  agen travel konvensional.  Pembedanya,  OTA membuka layanan berbasis digital, dimana transaksi  pencarian  informasi,  pemesanan, dan  pembayaran  dilakukan  dalam  jagad maya.  Salah  satu stakeholder yang memanfaatkan website sebagai  media transaksi  adalah  Walanja,  melalui  produk OTA nya yaitu Walanja OTA
Dalam  prosesnya,  pelanggan  akan mengakses  halaman website dan  mencari informasi  terkait  produk  atau  jasa  yang dijual  oleh stakeholder bisnis.  Kualitas website OTA  berpengaruh  secara  positif terhadap  penggunanya.  Pengaruh  terendah pada sub-variable  Information Quality dengan  nilai  koefisien  sebesar  0,261  atau 26,1% sebagaimana bisa dilihat pada tabel 1 berikut (Risyandi & Zuliestiana, 2018):
Tabel 1. Kepuasan Pengguna Website OTA Sub Variabel Skor Skor Ideal Usability 10358 12800 Information Quality 8711 11200 Service Interaction Quality 8638 11200 Total 27707 35200 Persentase 78,7% Antarmuka website menjadi touch point pertama  antara  pengunjung  dengan website, apabila  pengunjung website merasa nyaman dengan antarmuka website maka akan meningkatkan user engagement atau keterlibatan pengunjung dalam mendapatkan  informasi  dalam  sebuah website. Perancangan  antarmuka website dalam  aktivitas  bisnis  menjadi  sangat penting,  sehingga  diperlukan  sebuah metode yang menjamin kebutuhan pengguna website tersalurkan dalam antarmuka  sebuah website. Kepuasan pengguna  sangat  tergantung  pada  jenis komunikasi antara pengguna dan antarmuka.  Kebutuhan  disain  antarmuka tidak  hanya  sebatas  faktor usability ,  maka perlu  mengembangkan  situs  melampaui
usefullness dan functional usability
(Risyandi & Zuliestiana, 2018). Kansei Engineering
dapat diaplikasikan  sebagai  alternatif  untuk mengartikan  perasaan  seseorang  menjadi elemen-elemen  disain  yang  digunakan untuk  panduan  disain.  Disain  antarmuka tidak  hanya  berfokus  pada  fungsi  saja, tetapi dapat memenuhi kebutuhan pengguna dengan baik (Azman & Lokman, 2020).  Analisis  data  dilakukan  dengan metode statistik multivariat yakni Principal Component Analysis . Kaitan Kansei Engineering dengan  penelitian  ini  adalah untuk melihat seperti apa rekomendasi hasil tampilan antarmuka pada Website Walanja Online  Travel  Agent (OTA)  (Woo  et  al., 2022).

## METODE
Metode penelitian yang akan dibangun  dapat  dilihat  dari  Gambar  1 berikut:

## Gambar 1. Metode Penelitian

## Inisiasi penelitian
Merupakan   tahapan   awal   dalam proses      ini,     dimana  bahan      dan     objek penelitian      ditentukan      serta      penentuan teknik Kansei yang  dilakukan.  Dalam
penelitian ini hal yang diteliti adalah Online Travel  Agent (OTA)  berbasis web dimana sebagai objek penelitiannya adalah Walanja OTA.

## Identifikasi  Masalah  dan  Pengumpulan Data
Melakukan wawancara dan observasi pada  Organisasi  Walanja  OTA  untuk menghimpun semua informasi yang dibutuhkan  dalam  penelitian.  Selain  untuk menghimpun  informasi,  hal  ini  dilakukan untuk mengetahui masalah website Walanja OTA  yang  berkaitan  dengan  antarmuka website . Untuk mendukung penelitian juga dilakukan  studi  literatur  dengan  jurnal penelitian  terdahulu  yang  relevan  dengan penelitian ini.

## Klasifikasi Elemen Disain
Item atau  kategori  sampel  disain menyiratkan  spesifikasi  desain  tentang produk  sampel  yang  dikumpulkan.  Semua sifat  produk  dijelaskan,  misalnya  warna, bentuk,  ukuran,  logo,  dan  lain-lain.  Setiap kriteria  atas  tata  letak  halaman  web  dasar yang  digunakan  sebagai  dasar  selama penyelidikan  empiris  berlangsung  dari semua  elemen  desain  disusun  dalam menyelidiki  semua  spesimen.  Elemen disain kemudian dianalisis untuk menyelidiki  semua  elemen  yang  mungkin dan  tidak  terlihat  dari  sudut  pandang pengunjung.  Sebagai  hasil  dari  investigasi empiris, sejumlah elemen desain diidentifikasikan.  Ada  6  kategori  utama dalam elemen disain, sesuai dengan layout laman web yakni Header,  Top  Menu,  Left Menu, Main Menu, Right Menu dan Footer .

## Menyusun  Struktur  SD  Scale  Untuk
Kansei Word
Dalam  menyusun  skala Semantic Differential (SD)  umumnya  menggunakan 2   kata   yang   berbeda seperti “Tampilan Menarik.......Tampilan Membosankan” dengan skala antara 5, 7, 9 dan 11. Namun dalam Kansei  Engineering ada  sedikit perbedaan,  dengan  penambahan  kata “tidak”  untuk  makna  kata  pembedanya,
seperti “Tampilan Menarik...............Tampilan Tidak Menarik”  dan  skala  yang  digunakan menggunakan  5  skala  agar  mempermudah partisipan dalam mengisi kuisioner.

## Pengambilan data
Tahap      selanjutnya      adalah mengumpulkan      data      dari      partisipan yang      mengisi      kuesioner.  Populasi  dari penelitian  ini  adalah  karyawan  walanja OTA,  pengembang website walanja  OTA, dan pengguna walanja OTA dengan jumlah kisaran  200  orang.  Penentuan jumlah sample menggunakan  rumus  Slovin  dan margin  error yang  ditetapkan  sebesar  5% dengan mendapatkan hasil 134 responden.

## Analisis  Menggunakan  Metode  Analisis Statistik Multivariat
Dari  data  hasil  rata-rata  kuisioner dilakukan  analisis  menggunakan  metode statistik    multivariat  yaitu Principal Component  Analysis (PCA)  dan Factor Analysis (FA).  PCA  dilakukan  untuk mengurangi  20  variabel  emosi,    menjadi jumlah  yang  jauh  lebih  kecil. Proses ini memungkinkan  untuk  memahami  struktur emosi  dengan  jelas  dan  deskripsi  respon subjek  yang  lebih  konstruktif.  PCA  juga digunakan untuk membantu mengidentifikasi  ruang  yang  tumpang tindih  nilai-nilai  positif  dalam  setiap komponen,  yang  dapat  digunakan  untuk strategi  konsep  target  baru  disain website melalui  perspektif  emosi.  FA  dilakukan untuk  menemukan  faktor  yang  signifikan dari emosi untuk menentukan konsep emosi disain website OTA.  Hasilnya  juga digunakan untuk memperbaiki hasil analisis yang telah dilakukan dalam PCA.

## Intepretasi Kedalam Elemen Disain
Dalam  tahap  ini  hasil  perhitungan PCA  dan  FA  selanjutnya  akan  dilakukan intepretasi  data  statistik  kedalam  elemen disain.  Serangkaian  analisis  yang  sudah dilakukan  pada  tahapan  sebelumnya, selanjutnya  adalah  menerjemahkan  data
tersebut  ke  dalam  matriks  yang  mudah dipahami oleh seorang desainer web.

## Membuat Matriks Hasil Analisis Kansei Engineering
Sebagai tahap akhir setelah dilakukan analisis  statistik  adalah  membuat  matriks berdasarkan  hasil  analisis  tersebut,  yang berisi kriteria usulan disain.

## Landasan Teori Kansei Engineering
Faktor  psikologis  atau  emosional pengguna  menjadi  salah  satu  tolak  ukur dalam  perancangan  disain  antarmuka. Disain  antarmuka  dapat  dioptimalkan dengan cara menemukan kebutuhan emosional pengguna memanfaatkan
metode Kansei Engineering (Vilano  & Budi,  2020) .  Kansei  Engineering pertama kali  ditemukan  oleh  Mitsuo  Nagamachi yang  berasal  dari  Jepang.  Arti Kansei sendiri  yaitu  perasaan,  perasaan  sedih, bahagia, marah,  takut  dan  kecewa. Kansei Engineering memungkinkan perasaan atau gambaran  psikologis  seseorang  untuk digunakan dan diintegrasikan dalam sebuah produk  baru.  Dengan  kata  lain, Kansei Engineering adalah
Teknik yang
berorientasi pada kebutuhan dan keinginan pelanggan untuk kebutuhan pengembangan produk.  Proses Kansei  Engineering dapat diilustrasikan diawali dari tahap investigasi,  analisis,  dan  disain  produk sebagaimana digambarkan pada Gambar  2 berikut (Vilano & Budi, 2020):

## Gambar 2. Tahapan Kansei Engineering
Tahapan Kansei Engineering seperti pada Gambar 2 dapat dijelaskan sebagai berikut:
Dalam  tahapan  awal  dari Kansei Engineering ,  pelanggan  akan  diinvestigasi menggunakan  metode  psikologis  atau psiko-fisiologis.
1. Data  yang  dikumpulkan  akan  dianalisis menggunakan  analisis  multivariat  atau psychological equipment.
2. Data  yang  dianalisa  akan  dinterpretasi ke dalam desain produk melalui teknik

## Kansei Engineering
Kansei  Engineering memungkinkan kuantifikasi  tanggapan  multi  dimensi afektif  pengguna  dan  menghubungkannya dengan  atribut  disain  (Zhou  et  al.,  2022). Meskipun  sebagian  besar  pengembangan produk  oleh Kansei  Engineering pada perusahaan berbasis Jepang, namun pergerakan  ke  negara  lain  juga  telah muncul. Bisnis yang berbasis di negara lain, peneliti  akademis  dan  praktisi  juga  telah menunjukkan  minat  dalam  metodologi Kansei  Engineering .  Emosi  memainkan peran penting dalam pengalaman pengguna dengan  sistem  interaktif,  dan  menyoroti pentingnya  mempertimbangkan  aspek- aspek  emosional  dalam  proses  disain. Ketika  sebagian  orang  menyatakan  emosi yang tidak dapat dirancang, diteliti, bahkan digambarkan  para  peneliti  menegaskan pentingnya  menurunkan  metode  untuk mengenali  emosi  pengguna  dari  prosedur evaluasi emosional.
Gambar 3 menunjukkan  konsep Kansei  Engineering dalam disain website :

## Gambar 3. Implementasi Kansei
Engineering Dalam Perancangan Antarmuka Website

## Kansei Word
Kansei Engineering dapat dimanfaatkan  ke  dalam  rekayasa  berbagai macam  produk, maka  dari itu  domain tiap penelitian Kansei Engineering akan berbeda  (Zonyfar  &  Maharina,  2022). Pembeda  yang  sangat  penting  dalam melakukan penelitian menggunakan Kansei Engineering pada  suatu  produk  adalah Kansei  Word yang  diterapkan. Kansei
Word merupakan kata kunci yang berhubungan dengan emosional atau afektif manusia. Menentukan Kansei Word sangat mempengaruhi  kesuksesan  dari  penelitian Kansei  Engineering .  Akan  ada  perbedaan lingkup Kansei Word ,  misalnya  dalam meneliti  produk  olahan  makanan  akan berbeda  dengan  melakukan  penelitian terhadap bahan pakaian. Umumnya Kansei Word  terbagi  ke  dalam  empat  segmen 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
Pada  penelitian  yang  menggunakan
Kansei  Engineering terhadap  perancangan disain  antarmuka website  Online  Travel Agent, Kansei Word yang dipilih didapatkan dari studi literatur dan penilaian subjektif tentang kata
yang merepresentasikan website  Online  Travel Agent.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh penulis terdapat perbedaan pada pemilihan Kansei Word dan pengklasifikasian elemen disain.  Penulis  menerapkan  13 Kansei Word yang  merefleksikan website OTA. Kansei Word yang dipilih dapat dilihat pada Tabel berikut:
Tabel 2. Kansei Word No  Kansei word
1 Dinamis
2 Mewah
3 Tenang
4 Ceria
5 Unik
6 Moderen
7 Segar
8 Cerah
9 Elegan
10 Lembut
11 Sederhana
12 Tajam 13 Penuh Warna Pengklasifikasian elemen disain juga sangat berpengaruh terhadap output penelitian  yang  dilakukan.  Maka  dari  itu penulis  memasukkan  elemen Search  Bar sebagai  salah  satu  elemen  disain.  Hal  ini dilakukan untuk mengakomodasi kebutuhan  pengguna  OTA  untuk  lebih cepat bertransaksi di website OTA.

## KEPack
Kansei  Engineering  Type  I adalah teknik kansei yang paling banyak digunakan dalam ekplorasi kansei engineering ,  tipe  ini  yang  dikenal  sebagai KEPack.
Metode  peneltian  ini  dikembangkan untuk  mengimplementasikan  pengukuran respon  emosional  pengguna  ke  disain antarmuka  sistem  informasi,  identifikasi elemen disain dari sudut pandang pengguna,  investigasi  hubungan  yang mendasari  antara  respon  emosional  dan elemen  disain,  dan  pengembangan  serta validasi  pedoman  untuk  disain Kansei Website .  Adapun  alur  dari  KEPack ditunjukan pada Gambar 4:
Gambar 4. Alur KEPack HASIL DAN PEMBAHASAN

## Penentuan Spesimen
Spesimen yang diambil dalam penelitian  ini  adalah  3  OTA  yang  paling sering  digunakan  di  Indonesia,  yaitu Traveloka, Tiket, dan Pegipegi.
Gambar 5. Traveloka Gambar 6. Tiket
Gambar 7. Pegi Pegi

## Klasifikasi Elemen Disain
Langkah  selanjutnya  yang  perlu dilakukan  adalah  melakukan  klasifikasi elemen desain yang dikategorikan berdasarkan  elemen-elemen  yang  terdapat dalam masing-masing spesimen dan direpresentasikan  berupa  tabular,  seperti yang terlihat pada Tabel berikut:
Tabel 3. Klasifikasi Elemen Disain
No Body … Bg Color Bg Style Style G rey W h it e No n e S o li d P ict u re S o li d
P ict u re
2

## 3

## Kansei Word
Setiap penelitian Kansei Engineering (KE)  memiliki  domain  berbeda  yang ditentukan  oleh Kansei  Word (KW)  yang digunakan.  Tentunya  penelitian  KE  pada perancangan  antarmuka website akan menggunakan Kansei  Word (KW)  yang berbeda berbeda dengan penelitian KE pada perancangan  produk  kemasan  susu  atau perancangan  disain  mobil  serta  penelitian KE  yang  lain. Kansei  Word (KW) dikumpulkan  dengan  mengamati  kata-kata yang  muncul  dalam  disain web ,  halaman web , istilah pencarian, dan jurnal pencarian yang serupa. Sebagai hasil dari pengamatan yang  dilakukan,  terkumpul  13  KW  yang mewakili  perasaan  dan  menggambarkan preferensi  pelanggan  terhadap website OTA.

## Menyusun SD Scale Untuk KW
Kansei  Word  (KW)  yang  telah ditentukan  selanjutnya  akan  dibuat  dalam skala Semantic Differential.

## Pengumpulan Data
Proses  pengambilan  data  kuesioner dilakukan  secara online ,  hal  ini  agar menambah  efisiensi  proses  pengambilan data. Platform yang  digunakan  untuk menyelenggarakan  kuesioner online ini adalah Google Form.

## Analisis Data Multivariat
1. Cronbach Alpha
Analisis yang pertama adalah Cronbach  Alpha yang  berguna  untuk mengukur  tingkat  reliabilitas  data.  Tabel 4.6 adalah hasil pengukuran data menggunakan Cronbach Alpha:
Tabel 4. Hasil Pengukuran Data
Menggunakan Cronbach Alpha Cronbach Alpha Seluruh  Data Partisipan 0,89 Dari hasil perhitungan diatas seluruh data  partisipan  memiliki  nilai  0,89  atau
diatas  0,7.  Artinya  data  bisa  dipastikan reliabel dan dapat digunakan pada perhitungan analisis multivariat selanjutnya. 2. Coefficient Correlation Analysis Coeficient  Correlationa  Analysis (CCA) digunakan untuk mengukur kekuatan  hubungan  antar Kansei  Word (KW).  Tabel  5  berikut  merupakan  hasil analisis  CCA  dari  seluruh  data  kuesioner yang telah dilakukan:
Tabel 5. Hasil CCA Seluruh Data Partisipan Variabel Dinamis Mewah … Dinamis 1 0,33614745 Mewah 0,33614745  1 Tenang 0,0328054 0,39531518 Ceria 0,32343369  0,48071734 Unik 0,09325048  0,32318716
Dilihat  dari  Tabel  5  matrik  CCA seluruh data partisipan, korelasi emosi antar KW  memiliki  hubungan  yang  kuat  dan lemah.  Hubungan  yang  tinggi  ditandai dengan  nilai  yang  lebih  tinggi  daripada yang  lain.  Sedangkan  nilai  yang  lemah memiliki nilai negatif atau mendekati 0 atau kurang dari 0,2.
KW  “Unik”  memiliki  kekuatan hubungan yang kuat dengan KW “Tenang” serta  memiliki  kekuatan  hubungan  yang lemah  dengan  KW  “Dinamis”.  Namun kekuatan hubungan ini tidak mengacu pada sebab-akibat  dari  KW  tersebut.  Jumlah responden  pada  penelitian  ini  juga  cukup banyak,  sehingga  nilai  korelasi  dari  tiap variabel akan sangat rendah dikarenakan 1 variabel  akan  dihitung  dengan  variabel yang lain dengan jumlah yang banyak.
3. Principal Component Analysis Principal Component Analysis (PCA) digunakan  untuk  mereduksi  variabel  – variabel data penelitian yaitu Kansei Word dan specimen, sehingga variabel yang tidak tereduksi  merupakan  variabel  –  variabel pokok tanpa mengurangi karakteristik data tersebut  secara  signifikan.  Nilai  –  nilai positif  yang  terdapat  pada  variabel dijadikan  sebagai  acuan  dalam  membuat disain website OTA  baru  dilihat  dari perspektif  dan  emosi  pengguna.  Tabel  6
menunjukan hasil analisis PCA yang diolah dari hasil rata – rata kuesioner:
Tabel 6. Nilai PCA untuk seluruh
responden F1 F2 Eigenvalue 11,655 1,345 Variability (%) 89,651 10,349 Cumulative % 89,651 100,000 Hasil dari Principal Componen (PC) disebut  dengan  faktor  (F)  yang  ditunjukan dalam hasil F1 dan F2. Pada Tabel 6 hasil PC1  dan  PC2  atau  F1  dan  F2  nilai eigenvalue ( varians )  sebesar  11,655  dan 1,345  dengan  tingkat variability sebesar 89,651  dan  10,349.    Sedangkan  nilai cumulative pada F1 dan F2 sebesar 89,651 dan  100,000.  Memiliki  nilai  cumulative diatas  70%,  artinya  bahwa  hasil  dari  PC1 dan PC2 sebenarnya sudah cukup mewakili untuk menujukan struktur emosi pengguna. Hal  ini  menunjukan  bahwa  struktur  emosi sangat  dipengaruhi  pada  hasil  PC1  dan PC2.    Hasil Principal  Componen (PC) kemudian  diterjemahkan  kedalam scree plot seperti pada gambar berikut:

## Gambar 8. Scree Plot
Selanjutnya  dilakukan  analisis  lebih jauh hasil dari PCA, yaitu 3 tahap analisis PCA akan dikalkulasikan untuk menganalisis  struktur  emosi  pengguna terhadap  specimen.  Tiga  tahapan  analisis PCA  tersebut  menggunakan varimax rotation, hal  ini  dilakukan  agar  hasil analisis  lebih  akurat  dan  tajam  untuk konsep  disain.  Tahapan  analisis  tersebut adalah:
1. PC Loading, digunakan untuk menganalisis ruang semantic dari emosi untuk  menunjukan  seberapa  banyak
0 20 40 60 80 100 0 2 4 6 8 10 12 14 F1 F2 C um ulat iv e v ariabilit y (%) Eigenv alue axis Scree plot
evaluasi dari emosi yang mempengaruhi variabel.
2. PC Score, digunakan untuk menentukan hubungan antara emosi dengan spesimen. 3. PC Vector, digunakan untuk memvisualisasikan  arah  dan  kekuatan emosi  terhadap  struktur  emosi,  dan menentukan konsep disain baru tampilan website OTA.
Gambar 9. Hasil PC Loading Titik –  titik  berwarna  merah menunjukan  sebaran  emosi  pengguna ( Kansei  Word )  terhadap  spesimen.  Dilihat dari Gambar 4.23 terdapat dua sumbu yaitu x  dan  y.  Dalam  PC loading dapat  dilihat bahwa KW yang terdapat beberapa sebaran emosi  seperti  KW9  (elegan),  KW10 (lembut), KW11 (sederhana), KW2
(mewah),  dan  lainnya.  Zona  tersebut merupakan zona yang memiliki nilai lebih besar  dibandingkan  dengan  zona  lainnya seperti  pada  zona  y  negatif  seperti  KW  5 (unik)  dan  KW  7  (segar).  Sebaran  emosi yang memiliki nilai tinggi diantara variabel lainnya akan menjadi acuan dalam konsep disain.
Tahap selanjutnya adalah
mengintepretasi hasil dari PC Score dari PC Loading di atas. Hasil PC Score merupakan sebaran spesimen berdasarkan karakteristik emosi  pengguna.  Agar  hasil  PC Score terlihat  jelas  maka  tangkapan  layar  setiap spesimen diletakan pada sebaran spesimen sesuai dengan nomornya masing-masing.

## Gambar 10. Hasil PC Score Dari F1 Dan F2 Data Hasil Kuesioner
Jika  dilihat  dari  Gambar  10,  dapat dilihat  bahwa  spesimen  yang  terletak  di daerah  sumbu  x  positif  adalah  spesimen 2 (Tiket).  Tampilan  seperti  inilah  yang disukai  pengguna  dibandingkan  dengan spesimen  1  dan  3  (Traveloka  dan  Pegi Pegi).
4. Factor Analysis
Factor  Analysis (FA)  digunakan dalam mengamati konsep Kansei Word, FA dilakukan  untuk  menemukan  faktor  yang signifikan  dari Kansei  Word untuk menentukan  konsep  inovasi  baru  dalam desain website OTA.  Dengan  hasil  yang akan  digunakan  untuk  menyempurnakan hasil  analisis  yang  telah  dilakukan sebelumnya  dalam Principal  component Analysis. Analisis  ini  bertujuan  untuk memperkuat  hasil  analisis  PCA  dan menggunakan varimax  rotation agar  hasil yang diperoleh lebih akurat.
Tabel 7. Hasil FA Seluruh Responden
Setelah Menggunakan Varimax Rotation D1 D2 Variability (%) 55,284 44,716 Cumulative % 55,284 100,000 Pada  Tabel  7  terdapat  dua  faktor dengan masing - masing variability sebesar 55.284% untuk faktor 1 dan 44.716% untuk faktor 2. Jika melihat hasil pengolahan data dari PCA dan ketika dibandingkan dengan FA maka dapat diketahui tingkat keberpengaruhan faktor 1 dan faktor 2 dari hasil  FA  sejalan  dengan  F1  dan  F2  dari PCA setelah varimax rotation .
KW 1 KW 2 KW 3 KW 4 KW 5 KW 6 KW 7 KW 8 KW 9 KW 10 KW 11 KW 12 KW 13 -1 -0,75 -0,5 -0,25 0 0,25 0,5 0,75 1 -1 -0,75 -0,5 -0,25 0 0,25 0,5 0,75 1 F 2 (10, 35 %) F1 (89,65 %) Variables (axes F1 and F2: 100,00 %) Active… Obs1 Obs2 Obs3 -2 -1 0 1 -6 -4 -2 0 2 4 6 F 2 (10, 35 %) F1 (89,65 %) Observations (axes F1 and F2: 100,00 %) Active observations
Tabel 8. Korelasi Faktor Dan Kansei Word Setelah Varimax Rotation D1 D2 KW 1 0,884 0,467 KW 2 0,587 0,810 KW 3 0,816 0,578 KW 4 0,793 0,610 KW 5 0,990 0,142 KW 6 0,848 0,530 KW 7 0,948 0,320 KW 8 0,865 0,502 KW 9 0,647 0,763 KW 10 0,752 0,660 KW 11 0,560 0,829 KW 12 0,249 0,969 KW 13 0,253 0,968 Selanjutnya data dari Tabel 8 disusun terurut  dari  nilai  yang  terkecil  hingga terbesar  untuk  mengetahui Kansei  Word yang  memiliki  pengaruh  terbesar.  Setelah melalui  proses sorting data  akan  yang terlihat seperti pada Tabel 4.7 dengan nilai minimum  yang  digunakan  adalah  >  0.7 namun  untuk  mempersempit  jumlah  dan berfokus  terhadap Kansei  Word yang memiliki  nilai  pengaruh  besar  maka diambil  nilai  >  0.8  dengan Kansei  Words pada  Faktor  1  adalah  “lembut”,  “ceria”, “tenang”,  “modern”,  “cerah”,  “dinamis”, “segar”,  dan  “unik”.  Pada  faktor  kedua terdapat satu Kansei Word yang mempunyai  nilai  mendekati  1  atau  >  0.8 yaitu  “mewah”,  “sederhana”,  “penuh warna”, dan “tajam”.
Tabel 9. Factor Loading Seluruh Responden
Untuk KW Setelah Sorting F1 F2 KW 12 0,249 KW 5 0,142 KW 13 0,253 KW 7 0,320 KW 11 0,560 KW 1 0,467 KW 2 0,587 KW 8 0,502 KW 9 0,647 KW 6 0,530 KW 10 0,752 KW 3 0,578 KW 4 0,793 KW 4 0,610 KW 3 0,816 KW 10 0,660 KW 6 0,848 KW 9 0,763 KW 8 0,865 KW 2 0,810 KW 1 0,884 KW 11 0,829 KW 7 0,948 KW 13 0,968 KW 5 0,990 KW 12 0,969
Analisis  PCA  dan  FA  merupakan analisis yang cukup penting untuk dilakukan. PCA berguna untuk mengidentifikasi  konsep  emosi  mana  saja yang  akan  dibangun  dalam  konsep  disain, sedangkan  FA  memberikan  analisis  yang lebih detail dan terperinci hingga mendapatkan konsep emosi mana saja yang memiliki  pengaruh  kuat  dalam  konsep disain.
5. Interpretasi data pada elemen disain Tahapan  selanjutnya  hasil  dari  analisis
PCA  dan  FA  akan  diterjemahkan  menjadi elemen disain dengan menggunakan analisis Partial Least Squere (PLS). Tujuan utama  dari  proses  ini  adalah  untuk mengetahui  elemen  disain  yang  sangat mempengaruhi emosi partisipan. Hasil dari proses  ini  akan  menjadi  acuan  untuk rekomendasi  elemen  disain  sesuai  dengan sasaran emosi partisipan. Data yang terlibat dalam  proses  analisis  ini  terdiri  dari  3 elemen, diantaranya:
1. Variabel  y  ( dependent ),  yaitu  hasil rekapitulasi rata – rata partisipan;
2. Variabel  x  ( independent ),  yaitu  elemen disain  yang  diterjemahkan  ke  dalam dummy variabel dengan mengubah tanda ceklis  diberi  nilai  1  dan  kolom  kosong diberi nilai 0.
3. 3 spesimen website OTA.
Data  dari  hasil  klasifikasi  elemen desain  kemudian  diubah  nilainya  seperti yang  akan  ditunjukan  pada  Tabel Dummy variable. Nilai  dari  setiap  elemen  desain hanya memeiliki nilai 1 dan 0. Artinya jika nilai dari sub elemen desain sama dengan 1 maka  sub  elemen  tersebut  yang  terpilih, sebailiknya  jika  nilai  sub  elemen  desain sama  dengan  0  maka  sub  elemen  desain tersebut tidak terpilih.
Tabel 10. Dummy Variable Elemen Disain
Spesimen Header BG Color … White Blue Traveloka 0 1 Tiket 1 0 Pegi Pegi 1 0 Data dummy variable tersebut kemudian  akan  diolah  menggunakan  PLS regression  software  xlstat  2014 dengan
melibatkan  rata  –  rata  hasil  kuesioner  dan data elemen  disain  3  spesimen.  Data  yang ditampilkan  hanya  konsep  emosi  yang memiliki nilai variabel tertinggi
berdasarkan hasil dari analisis PCA dan FA yaitu KW 5 atau “Unik”.
Variabel  –  variabel  elemen  disain kemudian akan dikelompokkan
berdasarkan elemen dan atributnya. Kemudian  dicari  nilai range elemennya untuk  mengetahui  seberapa  besar  nilai pengaruh variabel (elemen disain) terhadap konsep emosi partisipan dengan mengikuti langkah – langkah seperti berikut: 1. Tentukan  nilai Coefficient terbesar variabel dalam satu kategori.
2. Tentukan  nilai Coefficient terkecil variabel dalam satu kategori.
3. Mencari selisih nilai Coefficient terbesar dan  terkecil  dengan  rumus Coefficient (Max) – Coefficient (Min), Lakukan cara yang  sama  untuk  seluruh  kategori  di bawahnya.
4. Setelah  seluruh  nilai range kategori ditentukan,  cari  nilai range patokan dengan  menghitung  rata-  rata  hasil range kategori.
Setelah    variabel  -  variabel  tersebut dikelompokan dan didapatkan nilai range - nya  maka  dapat  disimpulkan  bahwa kategori  yang  memiliki  nilai  tertinggi memiliki  pengaruh  kuat  terhadap  konsep desain  yang  akan  dibangun.  Sedangkan kategori  yang  memiliki  nilai  rendah  dari nilai range patokan, maka kategori tersebut dapat  diabaikan.  Langkah  yang  sama dilakukan  untuk  variabel  dan    kategori berikutnya. Setelah seluruh kategori didapatkan    nilai range -nya,    langkah selanjutnya  adalah  mencari  nilai  rata-rata keseluruhan range tersebut,  sehingga terdapat    nilai    rata  -  rata range sebesar 0.036. Nilai ini yang menjadi acuan dalam tingkatan  keberpengaruhan  tiap  kategori terhadap konsep emosi user. Pada Tabel 11 terdapat hasil nilai range secara keseluruhan:
Tabel 11. Nilai Range Elemen Disain
Kategori Variable Coeffici ent Range Rata- rata Header BG Color White -0,007 0,014 0,02
9 Blue 0,007 Header Logo Text -0,007 0,018 Image 0,011 Header Font Type Arial -0,018 0,029 Times 0,007 Helvetica 0,011 Body BG Color Grey 0,018 0,036 White -0,018 Body Text Color Grey -0,018 0,036 Black 0,018 Body Font Type Arial -0,018
0,029 Times 0,007 Helvetica 0,011 Body Font Size Small 0,018 0,036 Medium -0,018 Main Menu BG Color White 0,018 0,036 Orange -0,018 Main Menu Font Size Small 0,018 0,036 Medium -0,018 Picture Slider Size Large 0,007 0,014 Medium -0,007 Picture Slider Position Left 0,007
0,029 Center 0,011 Right -0,018 Search Bar Position Left -0,018
0,029 Right 0,011 Center 0,007 Footer BG Color Black -0,018 0,029 Grey 0,007 White 0,011 Footer Text Color White -0,018 0,036 Black 0,018 Setelah semua emosi berhasil ditentukan nilai range kategori beserta nilai range patokannya.  Nilai  -  nilai  kategori yang  lebih  besar  atau  sama  dengan  nilai range patokan,  memiliki  pengaruh  kuat dalam  konsep  desain  tampilan website OTA.
Tahap  selanjutnya  adalah  membuat rekomendasi  konsep  desain  tampilan website Walanja  OTA.  Berdasarkan  hasil perhitungan  PLS  dapat  dibuat  matrik rekomendasi  konsep  desain  tampilan.
Elemen desain yang memiliki nilai range di atas  nilai  rata-  rata  seluruh range adalah Elemen  desain  yang  direkomendasikan. Elemen-elemen desain tersebut berdasarkan hasil analisis dapat memberikan  pengaruh  emosi  terhadap pengguna  aplikasi. Kansei  Words tersebut akan menjadi referensi dalam perancangan usulan matriks, selanjutnya proses penyusunan matriks website Walanja OTA akan  dilakukan  dengan  cara  manual menggunakan  hasil  analisis  PLS  dimana data kategori yang sudah diurut.
Tabel 12. Rekomendasi Elemen Disain Hasil Analisis Kansei Engineering
Kategori : Unik Variabel Coefficien t Range Range Rata - Rata Body Font Type Helvetic a 0,029 0,029 0,029 Body BG
Color Grey 0,018 0,036 Body Text Color Black 0,018 0,036 Body Font Size Small 0,018 0,036 Main Menu BG Color White 0,018 0,036 Main Menu Font Size Small 0,018 0,036 Footer Text Color Black 0,018 0,036 Header Logo Image 0,011 0,018 Header Font Type Helvetic a 0,011 0,029 Picture Slider Position Center 0,011 0,029 Search Bar Position Center 0,011 0,029 Footer BG Color White 0,011 0,029 Header BG Color Blue 0,007 0,014 Picture Slider Size Large 0,007 0,14

## 6. Usulan rancangan Walanja OTA
Tahap akhir dari penelitian ini adalah membuat usulan desain berdasarkan rekomendasi  matrik  hasil  analisis Kansei Engineering yang direkomendasikan untuk desain  tampilan website Walanja  OTA. Gambar  11  dan  Gambar  12  adalah rekomendasi untuk tampilan bagi pengguna umum website Walanja  OTA  yang bersumber dari proses Kansei Engineering seluruh  partisipan.  Rekomendasi  tampilan website Walanja OTA dibuat menggunakan tools Figma yang bisa diakses secara daring melalui web browser.
Rekomendasi tampilan website Walanja  OTA  dibuat  berdasarkan  matrik rekomendasi Kansei  Engineering seluruh data partisipankomendasi
Kansei Engineering berdasarkan  data  seluruh responden.
Gambar 11. Usulan Disain
Gambar 12. Usulan Disain

## SIMPULAN
Hasil  analisis  yang  dilakukan  pada penelitian ini adalah menggunakan Multivariate Statistical  Methods .  Metode tersebut  terdiri  dari Cronbach Alpha , CCA
( Coefficient    Correlation    Analysis ),  FA
( Factor    Analysis ),    PCA    ( Principal Component    Analysis )    danPLS    ( Partial Least  Square ).
Hasil  yang  dapat  diambil  dari penelitian  yang  sudah  dilakukan  terhadap tampilan  depan website Walanja  OTA adalah adanya konsep emosi yang memiliki pengaruh  yang  sangat  kuat  pada  tampilan depan website ,  yaitu konsep emosi  “Unik”. Konsep yang dipakai adalah konsep emosi yang  mempunyai  nilai  >  0.9.  Sedangkan tampilan  depan website Walanja  OTA diambil  dari  konsep  emosi  yang  memiliki nilai  variabel  yang  tertinggi.  Dengan adanya  rekomendasi  (usulan)  tampilan depan website Walanja  OTA,  diharapkan mampu  meningkatkan traffic website Walanja OTA.

## DAFTAR PUSTAKA
Bidin, S. A. H., & Lokman, A. M. (2018). Enriching the comfortability emotion on  website  interface  design  using Kansei engineering approach. In Proceedings of the 7th International  Conference  on  Kansei Engineering  and  Emotion  Research 2018:  KEER  2018,  19-22  March 2018, Kuching,
Sarawak,
Malaysia (pp.  792-800).  Springer Singapore.
Budi,  S.,  Gata,  W.,  Noor,  M.,  Pangabean, S.,  &  Rahayu,  C.  S.  (2022).  News
Portal Website Measurement
Analysis Using ISO/IEC 25010 And
McCall Methods. Journal of Applied
Engineering and Technological
Science  (JAETS),  4 (1),  273–285. https://doi.org/10.37385/jaets.v4i1.1
094
Ginting, S. (2020). Meningkatkan Penggunaan  Website  Program  Studi X Berdasarkan User Interface
Menggunakan Kansei Engineering. Infokom (Informatika &
Komputer) , 8 (1), 82-96.
Kurniawan,  H.  (2022).  Application  of  E- Learning for Online Learning During the Covid-19 Pandemic at University
of Pembangunan Panca Budi. Journal of
Applied Engineering and
Technological Science (JAETS), 4 (1), 42–47. https://doi.org/10.37385/jaets.v4i1.9
73 Megasyah, Y. (2019). Implementasi Kansei Engineering pada Aplikasi E-learning Untuk Sekolah Menengah Kejuruan. Jurnal  Sistem  Informasi
Bisnis , 9 (2), 165.
Ramadani, S. S., Kurniawan, H., & Wijaya,
R.  F.  (2022).  Online  Attendance
System Website-Based at The Village  Hall  Office  Paya  Bakung
Using The Waterfall Method. Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS), 4 (1),
505–511. https://doi.org/10.37385/jaets.v4i1.1 178 Ramadhan,  Y.  R.  (2018).  Implementasi Kansei  Engineering  Dalam  Desain Tampilan Website Perguruan Tinggi. Jurnal Teknologi Rekayasa , 3 (1), 71.
Risyandi, O., & Zuliestiana, D. A. (2017).
Pengaruh Kualitas Website Traveloka Terhadap Kepuasan Pengguna Di Kota Bandung. eProceedings of Management , 4 (3).
Vilano,  N.,  &  Budi,  S.  (2020).  Penerapan
Kansei Engineering dalam Perbandingan Desain Aplikasi Mobile Marketplace di Indonesia. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , 6 (2) .
Woo, J. C., Luo, F., Lin, Z. H., & Chen, Y.
T.  (2022).  Research  on  the  sensory feeling of product design for electric toothbrush based on kansei engineering  and  Back  propagation neural  network. Journal  of  Internet Technology, 23 (4), 863-871.
Zhou,  J.  H.,  Zhu,  Y.  M.,  &  Song,  H.  J.
(2022,  December).  User-perception- oriented
Website Design
Optimization  for  University  Portals:
Using  Kansei  Engineering  and
Neural  Networks.  In 2022  IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering  Management  (IEEM)
(pp. 0107-0111). IEEE. Zonyfar,  C.,  &  Maharina,  M.  (2022).  E- government  in  the  public  health sector: kansei engineering method for redesigning  website. Sinkron:  jurnal dan  penelitian  teknik  informatika, 7 (3), 1990-1997.