## APLIKASI METODE KANSEI ENGINEERING UNTUK PENGEMBANGAN PRODUK COOKIES HOME INDUSTRY LITTLE TREATS
Stephanie Alexandra I) , Helena Juliana Kristina 2) , Lithrone Laricha Salomon 3)
Program Studi Teknik Industri Universitas Tarumanagara E-mail: 1) stephalexa99@gmail.com, 2) julianak@ft.untar.ac.id, 3) lithrones@ft.untar.ac.id

## ABSTRAK
Home industry adalah semua kegiatan ekonomi berupa pengolahan barang menjadi bernilai tinggi  untuk  penggunanya,  dilakukan  oleh  masyarakat  pengusaha  dari  golongan  ekonomi lemah atau perusahaan kecil. Home industry Little Treats merupakan usaha rumahan yang memproduksi cookies. Agar home industry Little Treats dapat bertahan di kedepannya, maka diperlukan tanggapan dari konsumen mengenai produk cookies home industry Little Treats agar  sesuai  dengan  keinginan  konsumen.  Salah  satu  metode  yang  dapat  menggambarkan preferensi  konsumen  adalah  metode  kansei  engineering.  Kansei  engineering  dapat membantu  untuk  memahami  keinginan  konsumen  melalui  perasaan  dan  impresi  (kansei) terhadap suatu produk yang nantinya diterjemahkan ke dalam kansei word. Pada penelitian ini  diperoleh  11  kansei  words  yang  mewakili  keinginan  konsumen.  Kansei  words  tersebut diterjemahkan  ke  dalam  5  item  dan  11  kategori  item  untuk  produk  cookies.  Dengan menggunakan orthogonal design pada software SPSS v26 didapatkan 8 stimuli. Selanjutnya digunakan analisis konjoin untuk mengetahui korelasi antara kansei words dengan item dan kategori rancangan produk. Melalui hasil analisis konjoin, didapatkan kombinasi rancangan pengembangan produk cookies dengan utilitas terbesar pada setiap itemnya, yaitu tipe soft cookies  dengan  ketebalan  1-2  cm  dan  berukuran  besar  (5-7  cm)  untuk  porsinya  dimakan sendiri dan memiliki varian rasa red velvet cream cheese.
Kata kunci: Kansei engineering , home industry, keinginan konsumen, analisis conjoin

## ABSTRACT
Home industry is all economic activities in the form of processing goods into high value for their users, carried out by entrepreneurs from economically weak groups or small companies. Home industry Little Treats is a home business that produces cakes, one of which is cookies. In  order  for  the  Little  Treats  home  industry  to  survive  in  the  future,  a  response  from consumers  is  needed  regarding  the  home  industry  Little  Treats  cookie  product  to  suit consumer  needs.  One  method  that  can  describe  consumer  preferences  is  the  kansei engineering  method.  Kansei  engineering  can  help  to  understand  consumer  needs  through feelings  and  impressions  (kansei)  of  a  product  which  will  later  be  translated  into  kansei words. In  this study, 11 kansei words were obtained that represent consumer desires. The Kansei words are translated into 5 items and 11 item categories. By using orthogonal design in  SPSS  v26  software,  8  stimuli  were  obtained.  Furthermore,  conjoint  analysis  is  used  to determine the correlation between kansei words with items and product design categories. Through  the  results  of  conjoint  analysis,  a  combination  of  cookie  product  development designs  with  the  greatest  utility  for  each  item  is  obtained,  namely  the  soft  cookies  with  a thickness of 1-2 cm and a large size (5-7 cm) for the portion to be eaten alone and has a red velvet cream cheese flavor variant.
Keywords: Kansei engineering , home industry, customer needs , conjoint analysis

## PENDAHULUAN
Awal  tahun  2020  merupakan  awal  dimulainya  pandemi  dari  virus  COVID-19 ( coronavirus  disease 2019)  yang  melanda  hampir  di  seluruh  dunia.  Dampak  dari  adanya virus COVID-19 yang pertama kali ditemukan di Kota Wuhan, Provinsi Hubei, Tiongkok pada  tanggal  1  Desember  2019  ini  mempengaruhi  banyak  bidang,  seperti  kesehatan, pendidikan,  lingkungan,  gaya  hidup,  pariwisata,  dan  terlebih  pada  bidang  perekonomian khususnya  di  Indonesia.  Akibatnya,  banyak  masyarakat  yang  harus  terkena  pemutusan hubungan kerja (PHK). Kementerian Ketenagakerjaan (Kemnaker) mencatat hingga 31 Juli 2020, jumlah pekerja yang terkena PHK maupun dirumahkan mencapai 3,5 juta lebih. Walau
Aplikasi  Metode  Kansei  Engineering  Untuk  Pengembangan  Produk  Cookies  Home  Industry  Little  Treats Stephani Alexandra, Helena Juliana Kristina, Lithrone Laricha
jumlah PHK terus meningkat akibat pandemi COVID-19, hal ini membuat pelaku UMKM juga semakin meningkat karena tidak adanya pemasukan secara finansial untuk memenuhi kebutuhan hidup, sehingga orang mencari segala cara termasuk dengan berjualan agar dapat bertahan hidup di masa pandemi ini.
UMKM  atau  Usaha  Mikro,  Kecil,  dan  Menengah  diatur  dalam  Undang-Undang  No.  20 Tahun 2008 yang menyebutkan bahwa UMKM adalah usaha milik perseorangan atau badan usaha perorangan yang produktif dan memenuhi kriteria yang ditulis oleh Undang-Undang. Home industry adalah semua kegiatan ekonomi berupa pengolahan barang menjadi bernilai tinggi  untuk  penggunanya,  dilakukan  oleh  masyarakat  pengusaha  dari  golongan  ekonomi lemah atau perusahaan kecil seperti industri rumah tangga dan kerajinan [3].
Home industry Little Treats merupakan usaha rumahan yang berkecimpung dalam industri  makanan  yang  memproduksi  kue  baik  kue  kering  ataupun  kue  basah  yang  baru memulai  usahanya  pada  bulan  Juli  2020. Home  industry Little  Treats  mulai  dirintis  saat wabah pandemi COVID-19 dikarenakan butuhnya sumber dana tambahan untuk memenuhi kebutuhan hidup sehari-hari akibat adanya PHK. Pada umumnya, masyarakat di perkotaan sudah  terbiasa  dengan  gaya  hidup  instan,  termasuk  membeli  makanan  ataupun  minuman secara  mudah  dan  cepat.  Namun,  akibat  dari  pembatasan  sosial  yang  diberlakukan  oleh pemerintah,  seluruh  tempat  makan  seperti  restoran,  café,  dan  mal  harus  ditutup  ataupun hanya melayani delivery .
Hal ini menjadi kesempatan untuk menjadi produsen kue yang memproduksi jenis kue  yang  relatif  mahal  di  pasaran  tersebut  dengan  harga  yang  terjangkau,  namun  tetap mengutamakan kualitas dan kebersihan. Walaupun masih tergolong usaha yang baru, home industry Little  Treats  berusaha  untuk  mengembangkan  usahanya  untuk  dapat  dikenal  di pasaran dan dapat memenuhi kebutuhan konsumen. Pada penelitian ini akan lebih berfokus pada produk cookies . Agar home industry Little Treats dapat bertahan di kedepannya, maka diperlukan  tanggapan  dari  konsumen  mengenai  produk home  industry Little  Treats  agar sesuai  dengan  keinginan  dan  kebutuhan  konsumen.  Salah  satu  metode  yang  dapat menggambarkan preferensi konsumen adalah metode kansei engineering . Kansei engineering adalah sebuah metode yang digunakan untuk mengidentifikasi aspek  psikologis  konsumen  saat  berinteraksi  dengan  produk  dan  menemukan  hubungan antara  perasaan  tersebut  dengan  karakteristik  produk  [1].  Menurut  [2],  metode Kansei Engineering bertujuan  untuk  memecahkan  masalah  ini  sambil  menghubungkan  budaya dengan  teknologi  melalui pembentukan informasi masyarakat  berdasarkan konsep kansei . Kansei Engineering atau disebut juga Kansei Ergonomics merupakan sebuah metode dari Jepang yang ditemukan lebih dari 30 tahun yang lalu, yaitu sebuah metode yang mempelajari cara/pola pikir konsumen untuk diterapkan dalam pembuatan suatu produk baru [4]. Kansei dalam  bahasa  Jepang  dapat  diartikan  sebagai  penerjemahan  dari  perasaan  atau  selera pelanggan terhadap suatu produk [5]. Metode ini pertama kali di perkenalkan oleh Mitsuo Nagamachi  (Dean  of  Hirosima Internasional  University )  sebagai  sebuah  metode perekayasaan yang baru dalam desain dan pengembangan produk industri yang berorientasi pada perasaan manusia [6].
Tujuan  penelitian  ini  adalah  menggunakan  metode Kansei  Engineering untuk membantu  mengembangkan  produk cookies, agar  memenuhi  preferensi  konsumen  dan menjangkau lebih banyak konsumen  untuk  mengenal  produk home industry Little Treats. Pada penelitian ini, metode kansei engineering yang digunakan adalah Kansei Engineering Type I: Category Classification yang merupakan penurunan teknik dari konsep target sebuah produk baru yang terkait dalam subjektif kansei dengan objektif dari parameter desain [7]. Untuk kansei  words yang  telah  didapatkan,  digunakan  analisis  faktor  untuk  meringkas informasi menjadi jumlah variabel sintesis yang lebih kecil untuk menemukan sumbu ruang
semantic [8]. Analisis konjoin digunakan untuk mengetahui hubungan antara elemen desain dengan kansei  word sesuai  dengan  hasil  pada  kuesioner  kedua.  Utilitas,  yang  merupakan dasar  konseptual  untuk  mengukur  nilai  dalam conjoint  analysis, merupakan  penilaian preferensi subjektif yang unik bagi tiap individu [9]. Hasil analisis konjoin berupa informasi kuantitatif  yang  dapat  memodelkan  preferensi  konsumen  untuk  beberapa  kombinasi  fitur produk  [10].  Metode  analisis  konjoin  yang  digunakan  adalah  metode full  profile yaitu metode untuk mengurangi jumlah perbandingan melalui desain fractional factorial [11].

## METODE PENELITIAN
Pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  menggunakan accidental  sampling dengan jumlah minimum sampel berdasarkan rumus Cochran (1963:75) [12] sebanyak 68 sampel dengan menggunakan tingkat kepercayaan sebesar 90% dan nilai proporsi jumlah kuesioner yang  dianggap  salah  digunakan  sebesar  50%.  Berikut  adalah  metode  penelitian  yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  diawali  dengan  melakukan penyebaran  kuesioner  terbuka  untuk  mengetahui feedback produk cookies dari  konsumen home industry Little Treats untuk mengidentifikasi kelemahan produk cookies . Kuesioner customer  feedback ini  bertujuan  untuk  memperoleh  data  responden,  kelemahan  produk cookies, serta  mengidentifikasi kansei  word berdasarkan  tanggapan,  saran,  keluhan,  dan keinginan  dari  konsumen.  Penyebaran  kuesioner customer  feedback dilakukan  kepada  33 konsumen  yang  sudah  melakukan  pembelian  produk cookies selama  3  bulan  terakhir. Kuesioner customer  feedback ini  juga  menggunakan  skala  Likert  untuk  menggambarkan tingkat kesesuaian setiap atribut dari produk cookies yang sekarang dijual dengan keinginan konsumen. Terdapat 6 atribut yang ditanyakan kepada konsumen, yaitu tekstur, bentuk dan
Aplikasi  Metode  Kansei  Engineering  Untuk  Pengembangan  Produk  Cookies  Home  Industry  Little  Treats Stephani Alexandra, Helena Juliana Kristina, Lithrone Laricha
ukuran,  rasa,  varian  rasa,  dan  aroma/wangi  dari  produk cookies. Berikut  adalah  hasil penilaian  dari  konsumen  akan  kesesuaian  setiap  atribut cookies terhadap  keinginan konsumen yang dapat dilihat pada Gambar 2 sampai dengan Gambar 8.
Gambar 2. Kesesuaian Tekstur Cookies Menurut Keinginan Konsumen Gambar 3. Kesesuaian Bentuk dan Ukuran Cookies Menurut Keinginan Konsumen Gambar 4. Kesesuaian Rasa Cookies Menurut Keinginan Konsumen Gambar 5. Kecukupan Varian Rasa Cookies Menurut Konsumen Gambar 6. Kesesuaian Aroma/Wangi Cookies Menurut Keinginan Konsumen
Gambar 7. Kesesuaian Packaging Cookies Menurut Keinginan Konsumen
Selanjutnya,  untuk  mengetahui  variabel  mana  yang  menjadi  pertimbangan  utama  bagi konsumen  saat  ingin  membeli  produk cookies ,  dilakukan  pengambilan  data  dengan  skala ranking yaitu dengan cara megurutkan variabel yang menjadi prioritas utama (diberi nilai 6) sampai dengan variabel yang tidak menjadi prioritas (diberi nilai 1) dalam membeli produk cookies . Berikut datanya dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Variabel Prioritas Konsumen terhadap Produk Cookies
Tabel 2. Kansei Word yang Terkumpul No. Variabel Total Prioritas 1. Rasa
172 2. Tekstur
117 3. Varian Rasa
108 4. Bentuk & Ukuran 102 5. Aroma 103
6. Packaging 91 No. Kansei Word No. Kansei Word 1. Tekstur luar crispy 7. Manis 2. Tekstur dalam soft 8. Gurih 3. Tebal 9. Varian rasa bervariasi 4. Ukuran besar 10. Varian rasa kekinian 5. Porsinya banyak 11. Varian rasa yang unik 6. Volume isi bervariasi 12. Wangi butter
Maka untuk variabel packaging dihilangkan karena memiliki total rating paling kecil (91) karena  merupakan  variabel  yang tidak diprioritaskan oleh konsumen dalam membeli produk cookies . Maka dari itu, untuk variabel rasa, tekstur, varian rasa, bentuk & ukuran, serta aroma akan dibuatkan kansei word berdasarkan feedback dari konsumen.

## Penentuan Kansei Word
Berdasarkan dari hasil kuesioner customers feedback untuk produk cookies dari home industry Little Treats, dikumpulkan kansei word yang mewakili keinginan dan kebutuhan konsumen  terhadap  produk cookies .  Selain  dari feedback konsumen, kansei  word juga didapat dari pengkajian pada jurnal literatur yang sejenis dengan penelitian ini. Kansei word yang didapat berdasarkan variabel rasa, tekstur, varian rasa, bentuk & ukuran, serta aroma. Kansei word yang terkumpul dapat dilihat pada Tabel 2.

## Kuesioner Sematic Differential Kansei Word
Setelah kansei word telah ditentukan, maka dilakukan penyusunan kuesioner semantic differential yang  berisikan kansei  word dari  produk cookies. Penilaian kansei  word ini menggunakan skala dari 1-5 dengan kata yang bersifat negatif berada di bagian kiri dan kata yang  bersifat  positif  ada  di  bagian  kanan.  Kuesioner kansei  word disebarkan  kepada  171 responden  yang  merupakan  masyarakat  DKI  Jakarta  dan  sekitarnya  dengan  tujuan  untuk menjangkau keinginan dan kebutuhan pasar yang lebih luas.  Dari 171 responden yang telah mengisi kuesioner tersebut, 14 orang diantaranya menjawab tidak pernah memakan cookies . Maka  dari  itu,  data  kuesioner semantic  differential ini  hanya  diambil  dari  157  responden yang pernah memakan cookies sebelumnya.

## Uji Validitas dan Reliabilitas Data
Pengujian  validitas  dan  reliabilitas  data  dilakukan  dengan  menggunakan software SPSS v26.  Langkah  pertama  adalah  melakukan  uji  validitas  data  dengan  menggunakan metode Bivariate Pearson.  Pengujian  validitas  data  dilakukan  dengan  menggunakan  nilai signifikansi sebesar 0,05. Sehingga nilai r tabel yang didapatkan sebesar 0,1557 dengan total 157  responden.  Berdasarkan  hasil  uji  validitas  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  seluruh kansei words sudah teruji valid karena nilai Pearson Correlation setiap kansei word > r tabel (0,1557).  Sedangkan  untuk  uji  reliabilitas  data  kuesioner  dilakukan  dengan  cara membandingkan  nilai Cronbach’s  Alpha .  Jika  nilai Cronbach’s  Alpha ≥  0,6,  maka  data tersebut  dianggap reliable [13].  Berdasarkan  hasil  uji  reliabilitas  data  kuesioner semantic differential kansei words dengan menggunakan software SPSS v26, didapatkan bahwa nilai Cronbach’s Alpha (0,618) ≥ 0.6. Maka dapat dikatakan bahwa data kuesioner kansei words sudah reliable dan dapat dilakukan pengolahan data selanjutnya.

## Analisis Faktor
Analisis faktor pada Kansei Engineering menggunakan KMO and Bartlett’s test dan Anti Image Matrices .
Aplikasi  Metode  Kansei  Engineering  Untuk  Pengembangan  Produk  Cookies  Home  Industry  Little  Treats Stephani Alexandra, Helena Juliana Kristina, Lithrone Laricha
a. Iterasi Pertama
Pada  KMO and  Bartlett’s  test dilakukan  dengan  menggunakan software SPSS  v26. Berdasarkan hasil KMO and Bartlett’s test pada Tabel 4.13, nilai KMO Measures Sampling of  Adequacy yang  didapat sebesar  0,642  dimana  nilai  MSA >  0,5  dan  nilai  signifikansi Barlett Test of Sphericity yang didapat juga < 0,05 yaitu sebesar 0.000, maka hasil analisis faktor dapat dilanjutkan. Analisis faktor untuk Anti Image Matrices juga dilakukan dengan menggunakan software SPSS v26. Berikut adalah hasil pengujian Anti Image Matrices untuk kuesioner semantic differential kansei words dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Anti Image Matrices pada Kuesioner Semantic Differential Kansei Words
Anti-image Matrices K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 Anti-image Correlation K1 .476 a .171 -.127 .119 -.040 -.010 .144 -.140 -.122 -.122 .098 -.067 K2 .171 .532 a -.039 -.163 -.051 -.222 .072 -.010 .057 .056 -.078 -.095 K3 -.127 -.039 .592 a -.246 -.020 .000 -.084 .063 .012 -.089 .032 -.053 K4 .119 -.163 -.246 .602 a -.077 .035 .023 -.051 -.110 .007 .004 -.027 K5 -.040 -.051 -.020 -.077 .631 a .139 -.245 .022 -.161 -.021 -.015 -.001 K6 -.010 -.222 .000 .035 .139 .601 a -.053 .013 -.280 -.206 .020 .102 K7 .144 .072 -.084 .023 -.245 -.053 .596 a -.116 -.184 -.003 .058 -.031 K8 -.140 -.010 .063 -.051 .022 .013 -.116 .672 a -.032 -.081 -.048 .026 K9 -.122 .057 .012 -.110 -.161 -.280 -.184 -.032 .720 a -.069 -.168 -.248 K10 -.122 .056 -.089 .007 -.021 -.206 -.003 -.081 -.069 .664 a -.491 .020 K11 .098 -.078 .032 .004 -.015 .020 .058 -.048 -.168 -.491 .658 a -.193 K12 -.067 -.095 -.053 -.027 -.001 .102 -.031 .026 -.248 .020 -.193 .714 a a. Measures of Sampling Adequacy(MSA)
Berdasarkan  hasil Anti  Image  Matrices pada  Tabel  3,  seluruh kansei  word menghasilkan nilai MSA > 0,5, kecuali kansei word 1 (tekstur luar crispy ) yang menghasilkan nilai MSA < 0,5, yaitu dengan nilai MSA sebesar 0,476. Maka dari itu, kansei word untuk tekstur luar crispy dikeluarkan  dan kansei  word lainnya  kembali  dilakukan  pengujian  KMO and Bartlett’s serta Anti Image Matrices iterasi kedua.
b. Iterasi Kedua
Pada iterasi kedua ini dilakukan pada kansei word ke-2 sampai dengan kansei word ke-12. Berdasarkan hasil KMO and Bartlett’s test pada Tabel 4, nilai KMO Measures Sampling of Adequacy yang didapat sebesar 0,661 dimana nilai MSA > 0,5 dan nilai signifikansi Barlett Test of Sphericity yang didapat juga < 0,05 yaitu sebesar 0,000, maka hasil analisis faktor dapat dilanjutkan. Selanjutnya dilakukkan pengujian untuk Anti Image Matrices pada kansei word ke-2 sampai dengan kansei word ke-12 yang hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Anti Image Matrices pada Kuesioner Semantic Differential Kansei
Words Iterasi Kedua Anti-image Matrices K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 Anti-image Correlation K2 .510 a -.018 -.188 -.045 -.223 .049 .015 .080 .078 -.096 -.085 K3 -.018 .632 a -.235 -.025 -.002 -.067 .046 -.004 -.106 .045 -.062 K4 -.188 -.235 .624 a -.073 .037 .005 -.035 -.097 .021 -.007 -.019 K5 -.045 -.025 -.073 .634 a .139 -.242 .016 -.167 -.026 -.011 -.003 K6 -.223 -.002 .037 .139 .596 a -.052 .011 -.283 -.209 .021 .102 K7 .049 -.067 .005 -.242 -.052 .664 a -.098 -.170 .015 .044 -.022 K8 .015 .046 -.035 .016 .011 -.098 .753 a -.050 -.100 -.035 .017 K9 .080 -.004 -.097 -.167 -.283 -.170 -.050 .721 a -.085 -.158 -.259 K10 .078 -.106 .021 -.026 -.209 .015 -.100 -.085 .660 a -.485 .011 K11 -.096 .045 -.007 -.011 .021 .044 -.035 -.158 -.485 .671 a -.188 K12 -.085 -.062 -.019 -.003 .102 -.022 .017 -.259 .011 -.188 .715 a
a. Measures of Sampling Adequacy(MSA)
Berdasarkan  hasil Anti  Image  Matrices pada  Tabel  8,  seluruh kansei  word menghasilkan nilai  MSA  >  0,5.  Maka  data kansei  word dapat  dilanjutkan  ke  tahap  pengolahan  data selanjutnya. Kansei  words yang  lanjut  untuk  ditentukan  item  dan  kategori  adalah  tekstur dalam crispy - soft , tipis - tebal, ukuran kecil - besar, porsinya sedikit - banyak, volume isi tidak bervariasi - bervariasi, tidak terlalu manis – sangat manis, tidak terlalu gurih – sangat gurih, varian rasa tidak bervariasi - bervariasi, varian rasa tidak kekinian - kekinian, varian rasa tidak unik - unik, dan tidak wangi butter - wangi butter.

## Penentuan Item dan Kategori
Penentuan item dan kategori dilakukan berdasarkan hasil diskusi dengan owner home industry Little Treats untuk menentukan item dan kategori yang sesuai dengan kesanggupan home industry Little Treats dalam memenuhi kriteria keinginan konsumen terhadap produk cookies yang telah dikumpulkan melalui kuesioner customer feedback dan juga berdasarkan hasil  pemilihan kansei  words pada  kuesioner semantic  differential sebelumnya.  Berikut adalah daftar item dan kategori yang dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Item dan Kategori untuk Produk Cookies Home Industry Little Treats
No. Item No. Kategori 1 Tipe Cookies 1 Soft Cookies 2 Crispy Cookies 2 Ketebalan Cookies 1 Tipis (< 1 cm) 2 Tebal (1-2cm) 3 Ukuran Cookies (Diameter) 1 Kecil (4-5 cm) 2 Besar (6-7 cm) 4 Porsi Cookies 1 Dimakan sendiri 2 Sharing
5 Varian Rasa 1 Red Velvet Cream Cheese 2 Matcha 3 Nutella
Tipe cookies dipilih  berdasarkan  tipe  tekstur  dalam cookies yaitu  ada soft dan  juga crispy . Selanjutnya untuk item ketebalan cookies disesuaikan dengan mayoritas ketebalan cookies yang beredar dan juga dengan kesanggupan dari home industry Little Treats serta disesuaikan dengan keinginan konsumen pada hasil kuesioner semantic differential kansei words .  Untuk  kategori  ukuran cookies yang  dipilih  untuk  dijadikan  kategori  berdasarkan keinginan konsumen pada hasil kuesioner semantic differential kansei words yang mayoritas memilih  ukuran  sedang  sampai  dengan  ukuran cookies yang  besar . Untuk  porsi cookies dikategorikan menjadi 2, yaitu apakah untuk dimakan sendiri atau sharing dengan keluarga dan orang sekitar. Yang terakhir ada item varian rasa yang kategorinya dipilih berdasarkan persentase varian rasa tertinggi (12,1%) pada hasil kuesioner customer feedback di Tabel 4.6 untuk input varian rasa yang diinginkan yaitu red velvet , keju, matcha dan juga rasa kekinian yang kemudian ditetapkan adalah rasa Nutella untuk rasa spesifik pada varian rasa kekinian sesuai dengan kesanggupan dari home industry Little Treats.

## Menentukan Jumlah Stimuli (Kartu Konsep)
Setelah  item  dan  kategori  dibuat,  maka  dilanjutkan  dengan  membuat  kombinasi sampel  untuk  dijadikan  stimuli  pada  kuesioner semantic  differential yang  kedua.  Pada penelitian ini dilakukan analisis konjoin tradisional dengan metode presentasi full profile . Pada  metode full  profile jumlah  minimal  stimuli  sama  dengan  jumlah  parameter  yang diperkirakan, yaitu [13]:
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑡𝑖𝑚𝑢𝑙𝑖 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑚 =  jumlah total kategori  −  jumlah total item  +  1 (1) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑡𝑖𝑚𝑢𝑙𝑖 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑚  =  11 − 5 + 1 = 7 𝑠𝑡𝑖𝑚𝑢𝑙𝑖 (𝑘𝑎𝑟𝑡𝑢 𝑘𝑜𝑛𝑠𝑒𝑝) Maka jumlah minimal stimuli yang dibutuhkan untuk penelitian ini sebanyak 7 stimuli.
Aplikasi  Metode  Kansei  Engineering  Untuk  Pengembangan  Produk  Cookies  Home  Industry  Little  Treats Stephani Alexandra, Helena Juliana Kristina, Lithrone Laricha
Pembuatan  stimuli  (kartu  konsep)  ini  dilakukan  dengan  menggunakan orthogonal  design pada software SPSS  v26.  Berikut  adalah  hasil  pembuatan  stimuli  (kartu  konsep)  pada software SPSS v26 yang dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Stimuli (Kartu Konsep) dengan Orthogonal Design Card ID Tipe Cookies Ketebalan Cookies Ukuran Cookies Porsi Cookies Varian Rasa Cookies 1 Soft Cookies Tebal (1-2 cm) Besar (6-7 cm)  Dimakan sendiri Matcha 2 Soft Cookies Tebal (1-2 cm) Kecil (4-5 cm) Sharing Matcha 3 Soft Cookies Tipis (< 1cm) Kecil (4-5 cm)  Dimakan sendiri Red Velvet Cream Cheese 4 Soft Cookies Tebal (1-2 cm) Besar (6-7 cm) Sharing Red Velvet Cream Cheese 5 Crispy Cookies Tebal (1-2 cm) Besar (6-7 cm) Sharing Red Velvet Cream Cheese 6 Crispy Cookies Tipis (< 1cm) Kecil (4-5 cm) Sharing Nutella 7 Crispy Cookies Tipis (< 1cm) Kecil (4-5 cm)  Dimakan sendiri Matcha 8 Soft Cookies Tebal (1-2 cm) Kecil (4-5 cm) Sharing Nutella
Berdasarkan hasil stimuli (kartu konsep) untuk item dan kategori produk cookies pada Tabel  4.18,  didapatkan  sebanyak  8  stimuli  dengan  pendekatan fractional  factorial  design menggunakan orthogonal  design pada software SPSS v26. Selanjutnya 8 stimuli ini akan dimasukkan ke dalam kuesioner semantic differential kedua.

## Kuesioner Semantic Differential Stimuli (Kartu Konsep)
Setelah  kombinasi  sampel  didapatkan,  maka  dilakukan  penyusunan  kuesioner semantic differential kedua  yang  berisikan  8  stimuli  (kartu  konsep)  yang  telah  diperoleh  dengan menggunakan orthogonal design pada software SPSS v26. Kuesioner ini disebar kepada 103 respoden  yang  pernah  mencoba cookies dengan  tujuan  untuk  menjangkau  keinginan  dan kebutuhan  pasar  yang  lebih  luas  dan  untuk  mengetahui  penilaian  setiap  kartu  kombinasi berdasarkan keinginan konsumen.

## Uji Validitas dan Reliabilitas Data
Pengujian validitas dan reliabilitas data dilakukan dengan menggunakan software SPSS v26. Langkah  pertama  adalah  melakukan  uji  validitas  data  dengan  menggunakan  metode Bivariate Pearson.  Pengujian  validitas  data  dilakukan  dengan  menggunakan  nilai signifikansi sebesar 0,05. Sehingga nilai r tabel yang didapatkan sebesar 0.1918 dengan total 103  responden.  Berikut  adalah  hasil  dari  uji  validitas  data  pada  kuesioner semantic differential stimuli  (kartu  konsep)  menggunakan  metode Bivariate Pearson  yang  dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Uji Validitas Data Kuesioner Semantic Differential Stimuli (Kartu Konsep) Stimuli (Kartu Konsep) R Hitung Keterangan Stimuli (Kartu Konsep) R Hitung Keterangan C1 0,616 Valid C5 0.629 Valid C2 0,701 Valid C6 0,525 Valid C3 0,651 Valid C7 0,766 Valid C4 0,332 Valid C8 0,476 Valid
Validitas setiap stimuli dapat dilihat pada kolom total pada baris Pearson Correlation setiap stimuli.  Berdasarkan  hasil  uji  validitas  pada  Tabel  4.11,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa seluruh  stimuli  sudah  teruji  valid  karena  nilai  Pearson Correlation setiap  stimuli  (kartu konsep) > r tabel (0, 1918). Sedangkan untuk hasil uji reliabilitas data kuesioner semantic differential stimuli  dengan  menggunakan software SPSS  v26,  didapatkan  bahwa  nilai Cronbach’s Alpha (0,736) ≥ 0.6. Maka dapat dikatakan bahwa data kuesioner sudah reliable dan dapat dilakukan pengolahan data selanjutnya.

## Analisis Konjoin
Setelah  data  kuesioner  telah  teruji  valid  dan  dapat  dipercaya,  maka  dilakukan  analisis konjoin  dengan  menggunakan  bantuan software SPSS  v26. Output dari  analisis  konjoin adalah  nilai  utilitas  untuk  setiap  kategori  item  dan  nilai importance setiap  item.  Berikut adalah hasil dari analisis konjoin yang dapat dilihat pada Tabel 13 sampai dengan Tabel 8.
Tabel 8. Nilai Utilitas dari Analisis Konjoin Tabel 9. Nilai Importance Setiap Item Utility Estimate Std. Error Tipe Soft Cookies .201 .055 Crispy Cookies -.201 .055 Ketebalan Tipis (< 1cm) -.529 .065 Tebal (1-2 cm) .529 .065 Ukuran Kecil (4-5 cm) -.257 .030 Besar (6-7 cm) .257 .030 Porsi Dimakan sendiri .148 .030 Sharing -.148 .030 Varian Red Velvet Cream Cheese .474 .049 Matcha -.458 .039 Nutella -.016 .028 (Constant) 3.451 .019 Importance Values Tipe 20.154 Ketebalan 25.247 Ukuran 11.617 Porsi 13.637 Varian 29.345 Averaged Importance Score
Nilai  utilitas  atau part-worth  utilities dari  analisis  konjoin  yang diperoleh  dapat  bernilai positif dan juga negatif. Jika nilai utilitasnya semakin positif, maka kategori item tersebut semakin  disukai  oleh  responden.  Berdasarkan  Tabel  8,  didapatkan  kombinasi  kategori produk yang memiliki tipe soft cookies dengan ketebalan 1-2 cm dan berukuran besar (5-7 cm)  untuk  porsinya  dimakan  sendiri  dan  memiliki  varian  rasa red  velvet  cream  cheese . Kombinasi tersebut didapatkan berdasarkan setiap kategori yang memiliki nilai utilitas yang bernilai positif dan paling besar dari setiap item karena memiliki penjumlahan nilai utilitas terbesar.  Hasil  nilai importance pada  Tabel  9  menunjukkan  bahwa  keputusan  responden dalam  membeli  produk cookies dipengaruhi  oleh  varian  rasa cookies yaitu  dengan  nilai importance sebesar 29,345%, diikuti dengan faktor ketebalan cookies sebesar 25,247%, tipe cookies (tekstur) sebesar 20,154%, porsi cookies sebesar 13,637% dan yang terakhir adalah ukuran cookies sebesar  11,617%.  Selain  itu,  hasil  analisis  konjoin  juga  didapatkan  nilai Pearson’s R sebesar 0,999 dan nilai signifikansi Kendall’s tau sebesar 0,002. Berdasarkan patokan nilai- nilai dari koefisien korelasi (KK) untuk menentukan keeratan hubungan atau korelasi  antar  variabel  oleh  [14]  bahwa  dengan  nilai  Pearson’s  R  sebesar  0,999  artinya terdapat hubungan yang sangat kuat antara item kategori produk cookies dengan keinginan konsumen yang diterjemahkan ke dalam kansei words . Sedangkan untuk kriteria pengujian korelasi Kendall’s tau dengan menggunakan bantuan software SPSS adalah terima H 0 jika nilai  sig  >  0,05  [14].  Maka,  dengan  nilai  signifikansi  Kendall’s  tau  sebesar  0,002,  hasil analisis konjoin dapat diandalkan untuk memenuhi keinginan konsumen.
Berdasarkan hasil analisis konjoin di atas, maka didapatkan kombinasi stimuli dengan nilai utilitas terbesar per item, yaitu produk yang memiliki tipe soft cookies dengan ketebalan 1-2 cm dan berukuran besar (5-7 cm) untuk porsinya dimakan sendiri dan memiliki varian rasa red  velvet  cream  cheese .  Hasil  penelitian  ini  kiranya  dapat  diimplementasikan  pada home  industry Little  Treats  agar  kiranya home  industry Little  Treats  dapat  memenuhi keinginan  konsumen  sehingga  lebih  dikenal  luas  oleh  masyarakat  DKI  Jakarta  dan sekitarnya dan dapat meningkatkan jumlah penjualan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penyebaran  kuesioner customer  feedback didapatkan  12 kansei words yaitu  tekstur  luar crispy ,  tekstur  dalam soft ,  tebal,  ukuran  besar,  porsinya  banyak, volume isi bervariasi, manis, gurih, varian rasa bervariasi, varian rasa kekinian, varian rasa
Aplikasi  Metode  Kansei  Engineering  Untuk  Pengembangan  Produk  Cookies  Home  Industry  Little  Treats Stephani Alexandra, Helena Juliana Kristina, Lithrone Laricha
yang  unik,  wangi butter .  Selanjutnya kansei  words yang  telah  terkumpul  dituangkan kedalam  kuesioner semantic  differential untuk  mengetahui  keinginan  konsumen  terhadap kansei  words cookies .  Selanjutnya  dari kansei  words yang  telah  lulus  uji  validitas  dan reliabilitas data serta analisis faktor, dilakukan penentuan item dan kategori yang selanjutnya terbentuk  8  stimuli  berdasarkan  5  item  dan  11  kategori  item cookies .  Stimuli  tersebut digunakan  sebagai  materi  utama  dalam  kuesioner semantic  differential yang  kedua  untuk mendapatkan stimuli yang merepresentasikan keinginan konsumen. Hasil kuesioner kedua diolah  dengan  menggunakan  analisis  konjoin  sehingga  mendapatkan  kombinasi  stimuli dengan utilitas terbesar pada setiap itemnya, yaitu tipe soft cookies dengan ketebalan 1-2 cm dan berukuran besar (5-7 cm) untuk porsinya dimakan sendiri dan memiliki varian rasa red velvet cream cheese.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Nagamachi, Kansei  Engineering:  Kansei/Affective  Engineering.  Industrial Innovation , 2010, UK: CRC Press.
[2] Y. Dai, B. Chakraborty, and M. Shi, Eds., Kansei Engineering and Soft Computing: Theory and Practice , 2010, Hershey, PA, United States: IGI Global.
[3] H.  Prastyanto,  “Perlindungan  Hukum  Sungai  Pekalongan  Dari  Pencemaran  Akibat Kegiatan  Home  Industri  Di  Kota  Pekalongan,” S1  Thesis.  Universitas  Atma  Jaya  , Yogyakarta, Indonesia, 2009.
[4] E.  Altayany,  A.  Reza,  S.  Aditya,  dan  R.  Kurniawan,  “Perancangan  Souvenir  Tas Multifungsi  Flexible  Bag  (Flee-Bag)  Menggunakan  Metode  Kansei  Engineering,” IENACO (Industrial Engineering National Conference) , vol. 6, pp. 110-117, 2018.
[5] D.  T.,  Permadi,  W.  P.  Susatyo,  dan  D.  Pujotomo,  “Perancangan  Desain  Kemasan Makanan Ringan Olahan pada UMKM Center Jawa Tengah dengan Metode Kansei Engineering”, Industrial Engineering Online Journal , vol. 6, no. 1, pp. 1-9, 2017.
[6] M.  N.  A.  Muhaemin,  “Pengembangan  Fungsionalitas  Sistem  Informasi  Dengan Pendekatan  Kansei  Engineering. Infotronik,” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Elektronika , vol. 5, no. 1, pp. 43-47, 2020.
[7] M.  Nagamachi,  and  A.  Lokman, Kansei  Engineering:  A  Beginner  Perspective , 2010, Malaysia: UniversityPublication Centre (UPENA).
[8] N.  A.  Rohmah,  G.  Ranti,  dan  B.  C.  Nendissa,  “Pengembangan  Produk  Kosmetik Pelembab Wajah dengan Metode Kansei Engineering,” Jurnal IPTEK , vol. 4, no. 1, pp. 21-26, 2020.
[9] I.  Surjandari, Conjoint  Analysis:  Konsep  dan  Aplikasi ,  2010, Jakarta:  Penerbit Universitas Trisakti.
[10] S. Santoso, Statistik Parametrik , 2010, Jakarta: Elex Media Komputindo.
[11] J.F. Hair, C.B. William, J.B. Barry, E.A. Rolph, and L.T. Ronald, Multivariate Data Analysis Fifth Edition, 2010, New Jersey: Pearson Prentice Hall.
[12] J.  Sarwono, Mixed  Methods  Cara  Menggabung  Riset  Kuantitatif  dan  Riset ,  2013, Jakarta: Elex Media Komputindo.
[13] L. L. Salomon, W. Kosasih, dan N. L. Saputra (2015), “Strategi Pengembangan Plastic Shopping Bag Berdasarkan Preferensi Konsumen dengan Pendekatan Metode Kansei Engineering (Studi Kasus: PT Era),” Jurnal Teknik dan Ilmu Komputer , vol. 4, no. 14, pp. 175-187.
[14] A.  D.  Santoso, “ Analisis  Konjoin  Terhadap  Preferensi  Pengguna  Layanan Perpustakaan  Universitas  Negeri  Semarang ,” Doctoral  dissertation,  Universitas Negeri Semarang, 2016.