Perancangan Kansei Engineering System (KES) untuk Optimasi Hasil

## Pencarian Berdasarkan Kategori Emosi
Euis Nurlaelasari 1 , Eko Pramono 2*
1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang Jl. H.S. Ronggowaluyo Teluk Jambe Timur, Karawang-41361, Indonesia
2 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No. 98 Senen, Jakarta Pusat-10420, Indonesia
e-mail: 1 euis.nurlaelasari@ubpkarawang.ac.id , 2 eko.eop@bsi.ac.id
(*) Corresponding Author
Artikel Info : Diterima : 24-12-2022 | Direvisi : 24-01-2023 | Disetujui : 31-01-2023
Abstrak - Desain dari sebuah produk akan sangat mempengaruhi ketertarikan seseorang pada produk tersebut, sekaligus akan memberikan gambaran mengenai kesan terhadap produk tersebut. Kansei Engineering merupakan sebuah  metode  penentuan  desain  produk  berdasarkaan  perasaan  atau  emosi.  Desain  dari  produk  akan diterjemahkan kedalam emosi yang dimiliki  manusia. Sebuah piring berwarna cerah dengan bentuk bunga bisa diinterpretasikan sebagai emosi yang ceria. Hal tersebut membuat manusia memiliki keterikatan dengan produk karena  hubungan  emosi.  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  akan  mengimplementasikan  metode Kansei engineering untuk  produk  di e-commerce .  Tujuan  tersebut  di  latarbelakangi  oleh  tren  e-commerce  yang  masih akan terus berkembang kedepannya. Hasil dari penelitian ini berupa rancangan sistem Kansei untuk melakukan pencarian  produk  pada  katalog e-commerce berdasarkan  emosi.  Pada  penelitian  ini  menghasilkan  algorima pencarian  produk  terbaik  berdasarkan  emosi  dan  perancangan  sistem Kansei dengan  fungsi  utama  pencarian produk  berdasarkan  emosi.  Berdasarkan  hasil  yang  telah  didapat,  penelitian  selanjutnya  di  harapkan  dalam menggunakan suatu algoritma tertentu untuk meng-otomatisasi proses pengolahan knowledge base yang sangat dibutuhkan pada KES.
Kata Kunci : Analytical Hierarchy Process, Kansei Engineering System, Kansei Type II.
Abstracts - The design of a product will greatly influence a person's interest in the product and provide an overview of the impression of the product. Kansei Engineering is a method of determining product design based on feelings or emotions. The design of the product will be translated into human emotions. A brightly colored plate with a flower shape can be interpreted as a joyful emotion. This makes humans have an attachment to the product because of the emotional connection. Therefore, this research will implement the Kansei engineering method for products in e-commerce. This goal is motivated by e-commerce trends that will continue to develop in the future. The results of this study are the design of the Kansei system for searching products in e-commerce catalogs based on emotion. The  conclusion  of  this  research  is  to develop  the best  emotion-based  product  search  algorithm  and  design  the Kansei  system  with  the  main  function  of  emotion-based  product  search.  Based  on  the  results  that  have  been obtained, further research is expected to use a certain algorithm to automate the knowledge base processing which is very much needed in KES.
Keywords : Anlytical Hierarchy Process, Kansei Engineering System, Kansei Type II

## PENDAHULUAN
Kansei adalah kata dalam bahasa Jepang  yang dapat diterjemahkan sebagai perasaan, gambar, perasaan, emosi  atau  kesan.  KE  adalah  metode  yang Kansei gabungkan  dengan  teknik,  bidang  di  mana  pengembangan produk  yang  membawa  kebahagiaan  dan  kepuasan  kepada  orang  dilakukan  dengan  bantuan  teknologi  dengan menganalisis orang dan mengintegrasikannya ke dalam desain produk.  Terdapat beberapa tie KE, salah satunya KE Tipe II yang merupakan implementasi KE yang menggunakan komputer masa kini, seperti sistem keputusan, sistem pakar, dan model jaringan saraf. Nama lain KE Tipe II adalah Kansei Engineering System (KES), dimana metode KE diartikan sebagai sistem komputer (Nagamachi, 2016). KE pernah digunakan untuk menambang ulasan produk pada sebuah website belanja online . Tujuannya untuk mendapatkan Kansei Words sebagai citra dari produk tersebut, yang kemudian digunakan untuk prediksi model (Liu et al., 2023). Berdasarkan penjelasan tersebut dapat
Vol. 3 No. 1 Januari 2023 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
dikatakan bahwa KE tidak dapat diimplementasikan hanya pada satu jenis produk tertentu. Dengan KES, lebih dari satu produk dapat diproses dengan temuan klasifikasi yang sama.
Fitur pencarian barang sudah merupakan hal wajib dalam platform e-commerce. Umumnya barang yang ditampilkan  akan  sesuai  dengan keyword yang  dimasukan.  Seperti  Ketika  seseorang  memasukan keyword “Sepatu”  dalam  fungsi  pengcarian,  maka  sistem  akan  menampilkan  barang  dengan  kategori  sepatu  dengan berbagai macam merek, model dan warna. Namun, metode KE dapat mengekplorasi kepekaan pengguna terhadap karakteristik produk, yang diterjemahkan kedalam afeksi atau  kata Kansei (Xue et al., 2020). Sehingga KE bisa diterapkan pada fungsi pencarian untuk menentukan hasil pencarian produk/barang dengan menyesuaikan afeksi yang diinginkan oleh pengguna. Katakan saja, seseorang ingin mencari produk sepatu dengan karakteristik desain produk  yang  mempunyai  citra  perasaan  lembut  dan  ceria.  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  metode  KE digunakan untuk membantu pembeli menemukan produk yang sesuai dengan perasaan yang diinginkan. Hal ini disebabkan  tren  pemasaran  produk  saat  ini  secara online .  Alasannya  efektif,  sederhana  dan  produk  bervariasi. Selain itu, alasan utama orang membeli bukan lagi untuk kebutuhannya, tetapi untuk fokus pada nilainya (Maiocchi &  Shafieyoun,  2022).  Metode  KE  digunakan  untuk  meningkatkan  fungsi  pencarian  pada  sistem e - commerce . Umumnya pengelompokan kategori produk dalam e- commerce hanya berdasarkan jenis barang atau harga barang. Belum ada yang mengelompokkan produk ke dalam kategori emosional. Untuk memungkinkan pelanggan mencari produk  dengan  memilih  kategori  emosional  yang  mereka  inginkan.  Agar  sistem  memberikan  hasil  yang  benar, setiap item dalam daftar belanja harus memiliki kategori emosional tertentu. Oleh karena itu, proses KE dilakukan pada saat produk baru masuk. Pada penelitian ini, proses perubahan aliran seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1. Sistem menginterpretasikan elemen desain sebagai kata Kansei . Hasil dari pencarian produk kemudian dihitung berdasarkan metode hirarki analitis (AHP).
Mengintegrasikan KE dan AHP telah banyak dilakukan dalam membuat model pemecahan masalah. Salah satunya untuk untuk mengetahui pengguna oil spill skimmer dan persyaratan teknisnya (Ramanathan et al., 2023). Untuk  melakukan  evaluasi  produk  sehingga  didapatkan  produk  dengan  kategori  favorit  dan  yang  paling  tidak favorit (Zuo & Wang, 2020). Kemudian, KE juga telah digunakan untuk merancang interface website sehingga meningkatkan kegunaan sistem tersebut (Hadiana, 2017). Serta digunakan dalam merancang helpdesk application (Hadiana & Abdurrohman, 2018) dan merancang sebuah e-learning (Hadiana, 2020). Pada  penelitian  sebelumnya,  KE  juga  digunakan  dalam e-commerce di  mana  metode  KE  dan  AHP diterapkan untuk menghasilkan rekomendasi barang sesuai dengan frerensi personal pelanggan dalam e-commerce tersebut (Zhou et al., 2017). Tujuan penelitian ini adalah menentukan algoritma KES pada fungsi pencarian, serta memberikan referensi pada perancangan KES untuk meng-efektifkan fungsi pencarian produk pada e-commerce berdasarkan emosi pembeli. Rancangan sistem akan dilakukan menggunakan usecase dan activity diagram untuk mengetahui proses utama yang dibutuhkan dalam pembangunan sistem. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat menambahkan algoritma pada proses pengolahan knowledge base dalam proses KES di Gambar 1.
Sumber: Penelitian (2023) Gambar 1. Proses Penerjemahan Produk ke dalam Kansei Words

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  pendekatan  kualitatif  dengan  dilakukan  dalam  tiga  tahapan,  yaitu identifikasi masalah, studi litelatur dan prosedur percobaan.

## 1. Identifikasi Masalah
Permasalahan pada penelitian ini dibagi menjadi dua permasalahan utama yaitu menentukan algoritma dan perancangan KES pencarian produk berdasarkan kategori emosi. Identifikasi masalah dan solusi yang disarankan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Identifikasi Masalah
No Indentifikasi Masalah Solusi 1 Bagaimana menentukan algoritma pencarian produk berdasarkan kategori emosi?
Menentukan  algoritma  berdasarkan  metode  KE  yaitu  menentukan Kansei  words pada  setiap  produk  kemudian  menentukan  produk terbaik berdasarkan kelompok produk dengan Kansei words serupa.
2 Bagaimana  perancangan  sistem  KE  untuk  pencarian  produk berdasarkan kategori emosi tersebut?
Sistem yang dirancang akan memiliki fungsi utama Entri Produk dan Pencarian  Produk  di  Katalog,  dimana  Entri  produk  adalah  proses penerjemahan  desain  produk  menjadi Kansei  words sedangkan Pencarian  Produk  adalah  proses  pencarian  produk  terbaik menggunakan metode AHP.
Sumber: Penelitian (2023)
Design Element KES Kansei Words
Vol. 3 No. 1 Januari 2023 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065

## 2. Studi Litelatur
Teori yang digunakan untuk melakukan penelitian ini adalah:
a. Kansei Engineering
Dalam Bahasa Jepang, Kansei berarti kepekaan/I, sedangkan dalam Bahasa Inggris sering disebut juga dengan  istilan Affective  Engineering .  Dengan  demikian Kansei melibatkan  kepekaan,  sensibility, perasaan  dan  emosional  yang  diharmoniskan  melalui  lima  penginderaan;  penglihatan (vision) , pendengaran (hearing) , penciuman (smell), perasaan (taste) , perabaan (skin sensation) . Istilah Kansei kemudian  diterjemahkan  dalam  sebuah  metode  rekayasa  sehingga  bernama Kansei  Engineering . Metode  ini  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Mitsuo  Nagamachi  (Dean  of  Hiroshima  International University)  sebagai  sebuah  metode  rekayasa  yang  baru  dalam  membantu  proses  desain  dan pengembangan produk industri yang berorientasi perasaan manusia.
KE  adalah  Teknik  yang  efektif  untuk  menerjemahkan  manusia Kansei (perasaan  dan  keinginan konsumen akan produk domain) ke dalam elemen desain produk (Nagamachi, 2016). Baru-baru ini, teknik ini telah diimplementasikan di berbagai bidang pengembangan produk. Sebenarnya konsep KE ini banyak disebut dalam proses perancangan produk. Selanjutnya, KES berfungsi sebagai antarmuka antara  perancang  produk  dan  konsumen  produk.  Dua  fungsi  utama  yang  terdapat  pada  KES  yaitu Consumer’s decision supporting dan  D esigner  supporting  system (Nagamachi,  2016). Penelitian  ini merancang KES yang memiliki spesifikasi sebagai Consumer’s decision supporting.
b. Analytical Hierarchy Process
AHP merupakan suatu model Analisa yang menggunakan pikiran yang teratur atau sekelompok pikiran dalam proses bekerjanya untuk menghadapi kompleksitas yang ditangkapnya (Marimin & Maghfiroh, 2011). Dengan menggunakan AHP, suatu persoalan akan diselesaikan dalam suatu kerangka pemikiran yang  terorganisir,  sehingga  dapat  diekspresikan  untuk  mengambil  keputusan  yang  efektif  atas persoalan tersebut. Persoalan yang kompleks dapat disederhanakan dan dipercepat proses pengambilan keputusannya (Marimin & Maghfiroh, 2011).
Dalam menggunakan metode AHP, menjelaskan terdapat beberapa prinsip dasar yang harus dipahami, yaitu:
1) Dekomposisi (Decomposition)
Dengan  prinsip  ini  struktur  masalah  yang  kompleks  dibagi  menjadi  tingkatan-tingkatan  yang disusun secara hierarki, dan memungkinkan tujuan didefinisikan dari yang umum sampai khusus. Dalam bentuk yang paling sederhana struktur hierarki yang dibuat akan dibagi kedalam tingkatan tujuan, kriteria dan alternatif.
2) Perbandingan Penilaian / Pertimbangan (Comparative Judgments) Dengan prinsip ini akan dibangun perbandingan berpasangan dari semua elemen yang ada dengan tujuan menghasilkan skala kepentingan relatif dari masing–masing elemen.
3) Sintesa Prioritas (Synthesis of Priority)
Dalam sintesa prioritas, dikenal konsep prioritas lokal dan prioritas global. Prioritas lokal ( Local Priority )  didapat  dengan  melakukan  perhitungan  nilai  eigen  vektor  pada  tiap–tiap  matriks perbandingan berpasangan pada tingkatan yang sama.Sedangkan prioritas global ( Global Priority ) dilakukan dengan melakukan sintesantar prioritas lokal.

## 3. Prosedur Percobaan
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  melakukan  tahap  analisis  dan  desain  sistem.  Tahap  analisis  yaitu memperlajari model KE dan algoritma AHP untuk menentukan kebutuhan sistem. Kemudian tahap desain yaitu menentukan  fungsi  apa  saja  yang  dibutuhkan  untuk  perancangan  sistem  KES  untuk  optimasi  hasil  pencarian berdasarkan emosi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Pembahasan Identifikasi Masalah
Dua permasalahan pada Tabel. 1 yaitu menentukan algoritma pencarian produk berdasarkan kategori emosi dan  perancangan  sistem  KES  untuk  pencarian  produk  akan  dibahas  secara  lebih  rinci.  Sebelum  menentukan aloritma dan perncangan akan dibahas terlebih dahulu bagaimana menentukan variabel-variabel yang digunakan.
Berikut pembahasan dari identifikasi Masalah:
a. Algoritma Pencarian Produk Berdasarkan Kategori Emosi
Sebelum pengguna dapat melakukan pencarian produk berdasarkan kategori emosi, produk harus dientri terlebih dahulu  dan  memiliki  kategori Kansei  words. Tahap  ini  disebut  tahap  menerjemahkan  produk  ke  dalam Kansei words. Prosesnya dapat dilihat pada Gambar. 2 dimana penjelasannya yaitu menentukan jenis produk seperti Sepatu, pakaian atas atau rok. Kemudian memilih Kansei Words lalu memberikan bobot pada masing-masing Kansei words . Selanjutnya data produk yang sudah memiliki nilai Kansei words tersebut akan disimpan.
Vol. 3 No. 1 Januari 2023 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065

## Sumber: Penelitian (2023)
Gambar 2. Algoritma Entri Produk
Kansei words merupakan kata yang dapat mewakili ekspresi perasaan terhadap spesimen oleh konsumen. Kata yang akan dipilih berdasarkan hasil dari teori emotional design pada penelitian sebelumnya oleh (Gumulya & Nastasia, 2016).  Gumulya  dan  Natasia  memperoleh  25  kata  seperti  pada  Tabel  2.  25  kata  yang  diperoleh  tersebut  akan dijadikan kandidat yang akan dipilih pada proses memilih kansei words pada Gambar 3 berdasarkan kesesuaian dengan emosi yang ingin dicapai pada produk terhadap konsumen.
Tabel 2. Kansei Words No Emosi Deskripsi No Emosi Deskripsi 1  Kagum Terkesan, menghargai 14 Ramah Hangat, bersahabat 2  Terhibur Playful, lucu, membut tertawa 15 Cinta Sayang, romantic 3  Menantikan Berekspetasi 16 Bergairah Menggebu-gebu 4  Percaya Diri Yakin, percaya,kuat, kokoh 17 Bangga Kepuasan Diri 5  Keberanian Berbesar hati 18 Membuat Tenang Rileks 6  Membuat Termenung Memimpikan 19 Lega Bersyukur 7  Terpesona Menyenuh, tergerak 20 Rasa Hormat Menghargai 8  Tersimulasi Menjadi berenergi, aktif 21 Puas Terpenuhi 9  Eforia Ekstasi 22 Keinginan Memikat, menginginkan, membuat termenung 10  Tertarik Ingin tahu 23 Tercengang Membuat kaget 11  Membuat Berharap Optimis 24 Bersimpati Empati 12  Terinspirasi Tergoda 25 Memuja Worship 13  Senang Gembira
Sumber: Khean, et al (2013)
Selanjutnya pencarian produk bisa dilakukan dengan melakukan perhitungan AHP, di mana variable kriteria diisi oleh Kansei Words dan alternatif adalah produk dengan jenis produk serupa. Dapat dilihat pada Gambar 3 mengenai proses perhitungan AHP.
Sebagai  contoh  penyelesaian  permasalahan  mengenai  topik  penelitian,  maka  akan  dilakukan  perhitungan  dalam pemilihan alternatif produk menggunakan KE dengan algoritma AHP. Berikut tahapan KE menggunakan algoritma AHP:
1) Menentukan strategi
Pada proses menentukan prioritas kemunculan alternatif produk yang dicari berdasarkan perasaan yang diinginkan pengguna. Pengguna harus memasukan keyword sesuai produk yang dicari, kemudian memilih tiga kategori Kansei
Vol. 3 No. 1 Januari 2023 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
words (KW). Selanjutnya adalah memberikan bobot pada perbandingan masing-masing KW, lalu klik cari. Sistem akan menghitung dan memunculkan produk-produk yang sesuai keyword dan KW yang diinginkan pengguna.
Sumber: Marimin & Maghfiroh (2011) Gambar 3. Perhitungan AHP

## 2) Mengumpulkan Kansei words dan Alternatif Produk
Pada tahap ini dilakukan pencarian KW yang diinginkan minimal tiga. KW yang diambil pada pengujian ini diambil berdasarkan  Tabel  2,  yaitu  Senang,  Cinta  dan  Bergairah.  Selanjutnya  alternatif  produk  dibuat  sampel  dengan memberi nama Produk 1, Produk 2, dan Produk 3.
3) Perhitungan AHP
a) Menentukan Bobot KW
Bobot KW ini didapatkan dari nilai yang diinputkan oleh pengguna sebelum memilih button cari. Tujuannya supaya pengguna dapat mengukur seberapa cenderung pemilihan terhadap suatu KW terhadap produk yang ingin dicari, seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Penentuan Bobot KW KW Bobot Senang 9 Cinta 5 Bergairah 7 Sumber: Penelitian (2023)
b) Perbandingan KW
Tahap ini dilakukan perbandingan berpasangan antar KW seperti pada Tabel 4 dan normalisasi perbandingan pada Tabel 5.
Tabel 4. Perbandingan Berpasangan KW Kansei Word 1 2 3 Senang Cinta Bergairah Senang 1 1,8 1,285714286 Cinta 0,555555556 1 0,714285714 Bergairah 0,777777778 1,4 1 Total 2,333333333 4,2 3 Sumber: Penelitian (2023)
Vol. 3 No. 1 Januari 2023 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065

## Tabel 5. Normalisasi Perbandingan Berpasangan
Kansei Word 1 2 3 Bobot Senang Cinta Bergairah Senang 0,429 0,429 0,429 0,429 Cinta 0,238 0,238 0,238 0,238 Bergairah 0,333 0,333 0,333 0,333 Sumber: Penelitian (2023)
c) Perbandingan Alternatif
Tahap  selanjutnya  adalah  perbandingan  alternatif  seperti  pada  Tabel  6,  yaitu  membandingkan  produk  dan  KW. Kemudian menormalisasi kriteria dan bobot seperti pada Tabel 7 dan 8.
Tabel 6. Perbandingan Produk dan KW Senang Cinta Bergairah Produk 1 7 5 5 Produk 2 3 5 7 Produk 3 3 7 3 Sumber: Penelitian (2023) Tabel 7. Normalisasi Kriteria Senang Spesimen 1 Spesimen 2 Spesimen 3 Produk 1 1 2,33333333 2,333333333 Produk 2 0,428571429 1 1 Produk 3 0,428571429 1 1 Total 1,857142857 4,33333333 4,333333333 Sumber: Penelitian (2023) Tabel 8. Normalisasi Bobot Senang Spesimen 1 Spesimen 2 Spesimen 3 Bobot Produk 1 0,538 0,538 0,538 0,538 Produk 2 0,231 0,231 0,231 0,231 Produk 3 0,231 0,231 0,231 0,231
Sumber: Penelitian (2023)
d) Prioritas Global
Tahap terakhir pada perhitungan AHP adalah menghitung prioritas global untuk menentukan hasil akhir pemilihan. Oleh karena itu dilakukan penghitungan prioritas kriteria dan normalisasi bobot prioritas kriteria seperti pada Tabel 9 dan Tabel 10.
Tabel 9. Prioritas Kriteria Kansei Word 1 2 3 Senang Cinta Bergairah Bobot 0,429 0,238 0,333 Spesimen 1 0,538 0,294 0,333 Spesimen 2 0,231 0,294 0,467 Spesimen 3 0,231 0,412 0,2 Total 1,429 1,238 1,333 Sumber: Penelitian (2023) Tabel 10. Normalisasi Bobot Prioritas Kriteria Normalisasi Bobot Senang Cinta Bergairah Bobot Produk 1 0,376 0,237 0,25 0,288
Vol. 3 No. 1 Januari 2023 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Normalisasi Bobot Senang Cinta Bergairah Bobot Produk 2 0,162 0,237 0,35 0,25 Produk 3 0,162 0,333 0,15 0,215 Total 0,7 0,807 0,75 0,752 Sumber: Penelitian (2023)

## 4) Hasil Pencarian
Berdasarkan  perhitungan  menggunakan  algoritma  AHP,  maka  hasil  yang  diperoleh  dari  pemilihan  produk berdasarkan emosi ini dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Hasil pemilihan Produk Berdasarkan Kategori Emosi No Produk Nilai 1 Produk 1 0,288 2 Produk 2 0,25 3 Produk 3 0,215 Sumber: Penelitian (2023)
b. Perancangan KES untuk Pencarian Produk Berdasarkan Kategori Emosi Perancangan KES untuk Pencarian Produk Berdasarkan Kategori Emosi dapat dilihat pada Gambar 4.
Sumber: Penelitian (2023)
Gambar 4. Persyaratan KES Pencarian Produk Berdasarkan Kategori Emosi

## 2. Analisis Kebutuhan Sistem
Berdasarkan hasil dari pembasan pada sub-bab sebelumnya dapat ditentukan bahwa KES dapat dibangun dengan persyaratan seperti pada Tabel 12.
Tabel 12. Persyaratan KES Pencarian Produk Berdasarkan Kategori Emosi
No Jenis Persyaratan Sisem Deskripsi Peryaratan 1 Fungsional 
Tersedia dua jenis hak akses pada sistem yaitu sebagai Admin dan Customer
 Fungsi utama pada sistem yaitu: Entri Kansei Words , Entri Product, Catalog Product, Search Product, Shopping Cart, Payment
 Admin memiliki akses ke semua fungsi, sedangkan Customer tidak memiliki akses terhadap fungsi entri Kansei Words dan Entri Product .
2 Non-fungsional
 Hasil dari pencarian akan diurutkan berdasarkan produk yang paling disarankan
 Jumlah minimal pemilihan Kansei Words (KW) adalah tiga KW setiap produk.
Sumber: Penelitian (2023)
3. Desain Sistem
Tahap  terakhir  adalah  desain  KES  untuk  e-commerce  yang  digambarkan  menggunakn usecase  diagram (Gambar  5) dan acivity diagram (Gambar  6 & 7). Penjelasan usecase diagram dapat dilihat pada Tabel  13 dan Tabel 14.

## Computer Science (CO-SCIENCE)
Vol. 3 No. 1 Januari 2023 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065

## Tabel 13. Dekripsi Aktor
No Aktor Deskripsi 1 Admin Karyawan pada e-commerce yang bertugas mengelola sistem, dan memiliki akses ke fungsi utama meng-entri produk    dan entri kansei words 2 Customer Pelanggan yang menjadi member e-commerce.
Sumber: Penelitian (2023)
Tabel 14. Deskripsi Usecase No Usecae Deskripsi 1 Entri Produk Proses meng-input produk oleh Admin 2 Entri KW Proses meng-input Kansei Words oleh Admin 3 Catalog Product Fungsi untuk menampilkan produk dari e-commerce 4 Search Product Fungsi untuk mencari produk berdasarkan kategori emosi 5 Details Product Fungsi menampilkan data detail dari produk 6 Shopping Cart Fungsi untuk menyimpan produk yang akan dibeli 7 Payment Fungsi pembayaran setelah memasukan produk ke Shopping Cart
Sumber: Penelitian (2023)
Sumber: Penelitian (2023) Gambar 5. Usecase Diagram KES pencarian produk berdasarkan kategori emosi Sumber: Penelitian (2023) Gambar 6 Activity Diagram  Search Product
Vol. 3 No. 1 Januari 2023 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Gambar 6 merupakan activity diagram  entri product , dimana pada proses tersebut  hanya dapat diakses oleh admin. Admin akan meng-input data produk berupa gambar produk, nama produk, harga produk, kemudian memilih  KW  minimal  tiga  KW.  Apabila  KW  yang  dipilih  kurang  dari  tiga  maka    sistem  akan  meminta  untuk memilih KW kembali. Setelah memilih KW  selanjutnya Admin harus menambahkan bobot nilai pada KW yang dipilih tersebut, sebagai penilaian elemen emosi pada produk tersebut.Gambar 7 adalah activity diagram Search Product ,  di  mana  pada  proses  tersebut  akan  menghasilkan  output  produk  yang  direkomendaikan  beradasarkan elemen emosi yang dipilih Customer. Proses menentuan produk tersebut akan dihitung menggunakan AHP.

## KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan pada penelitian ini maka dapat disimpulkan bahwa algoritma  pencarian produk berdasarkan  emosi  dapat  ditentukan  menggunakan  metode  KE  dan  AHP  sebagai  penunjang  keputusannya. Perancangan  KES  pencarian  produk  berdasarkan  kategori  emosi  dapat  diterapkan  pada e-commerce dengan menambahkan metode KE dan perhitungan AHP pada fungsi utamanya.
Selain itu, penelitian ini tentu saja masih terdapat banyak kekurangan. Saran bagi penelitian selanjutnya yang akan membahas mengenai KES untuk mengefektifkan pencarian produk, tambahkan knowledge base sebagai dasar  pengetahuan  sistem  untuk  dapat  memberikan  pembobotan  secara  otomatis  tanpa  harus  di- input secara manual oleh Admin.

## REFERENSI
Gumulya, D., & Nastasia, P. (2016). KAJIAN TEORI EMOTIONAL DESIGN. Jurnal Dimensi Seni Rupa Dan Desain , 12 (2), 121–146. https://doi.org/10.25105/dim.v12i2.41
Hadiana,  A.  (2017).  Interface  modeling  for  mobile  learning  using  kansei  engineering  and  analytical  hierarchy process. 2017 International Conference on Computer, Control, Informatics and Its Applications (IC3INA) , 153–157. https://doi.org/10.1109/IC3INA.2017.8251758
Hadiana, A. (2020). Emotional Preferences Towards E-Learning Based on Analytic Hierarchy Process and Kansei for  Decision  Making. European  Journal  of  Engineering  Research  and  Science , 5 (10),  1186–1190. https://doi.org/10.24018/ejers.2020.5.10.2127
Hadiana, A., & Abdurrohman. (2018). Analysis of Customers’ Emotional Preferences Using Kansei Engineering and AHP. Proceedings - 2018 4th International Conference on Science and Technology, ICST 2018 , 1 , 1–5. https://doi.org/10.1109/ICSTC.2018.8528675
Khean,  N.,  Sivaji,  A.,  &  Mohamad,  M.  (2013).  Kansei  engineering  for  e-commerce  sunglasses  selection  in.
Procedia - Social and Behavioral Sciences , 97 , 707–714. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.10.291
Liu, Z., Wu, J., Chen, Q., & Hu, T. (2023). An improved Kansei engineering method based on the mining of online product reviews. Alexandria Engineering Journal , 65 , 797–808. https://doi.org/10.1016/j.aej.2022.09.044 Maiocchi,  M.  M.,  &  Shafieyoun,  Z.  (2022).  Emotional  Design.  In Research  for  Development . https://doi.org/10.1007/978-3-030-99846-2_1 Marimin,  &  Maghfiroh,  N.  (2011). Aplikasi  Teknik  Pengambilan  Keputusan  dalam  Manajemen  Rantai  Pasok . January 2010 . Nagamachi, M. (2016). Kansei / Affective Engineering and History of Kansei / Affective Engineering in the World . November . https://doi.org/10.1201/EBK1439821336-2
Ramanathan, R., Abdullah, L., Md Fauadi, M. H. F., Syed Mohamed, M. S., & Kamaludin, K. N. (2023). A Hybrid of Kansei Engineering (KE) And Analytical Hierarchy Process (AHP) to Develop Conceptual Designs of Portable Oil Spill Skimmer. IIUM Engineering Journal , 24 (1), 183–198. https://doi.org/10.31436/iiumej.v24i1.2426
Xue,  L.,  Yi,  X.,  &  Zhang,  Y.  (2020).  Research  on  optimized  product  image  design  integrated  decision  system based on Kansei
engineering.
Applied Sciences (Switzerland) , 10 (4), 1–20. https://doi.org/10.3390/app10041198
Zhou, X., Liang, H., & Dong, Z. (2017). A personalized recommendation model for online apparel shopping based on  Kansei  engineering. International  Journal  of  Clothing  Science  and  Technology , 29 (1),  2–13. https://doi.org/10.1108/IJCST-12-2015-0137
Zuo, Y., & Wang, Z. (2020). Subjective Product Evaluation System Based on Kansei Engineering and Analytic Hierarchy Process. Symmetry , 12 (8), 1340. https://doi.org/10.3390/sym12081340