J-CEKI : Jurnal Cendekia Ilmiah Vol.3, No.5, Agsutsu 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5271 (online)

## Transformasi Website Crowdfunding: Pendekatan Kansei Engineering Berorientasi pada Preferensi Pengguna
Endra Abdul Hadi STIMIK Dharma Negara E-mail: abdulhadi.endra@gmail.com
Article History:
Received: 20 Juli 2024 Revised: 10 Agustus 2024 Accepted: 12 Agustus 2024
Abstract: One of the crucial factors in redesigning the Sedekah Online website to provide the best experience for  visitors  is  user  involvement  in  the  interface improvement process. This study evaluates the website using the User Experience Questionnaire (UEQ) and improves  its  appearance  through  the  Kansei Engineering  method  to  better  understand  user preferences.  The  design  selection  process  is  carried out  by  combining  the  AHP  and  TOPSIS  methods, while data from the questionnaire are analyzed using multivariate statistical techniques. By involving users in the interface design, the final result is more in line with their expectations, which increases comfort and satisfaction when accessing the website.
Keywords: Website, User Interface, UEQ, Kansei Engineering, Multivariate Statistics

## PENDAHULUAN
Sedekah Online merupakan platform e-commerce crowdfunding yang terlahir atas buah dari pemikiran para pengurus untuk mempermudah donatur dalam melakukan donasi, dan juga untuk mewadahi  generasi  millennial  yang  kegiatannya  75%  lebih  sering  berselancar  di  dunia  maya. Dalam perjalanannya Sedekah Online sudah melalui beberapa kali perubahan baik dari sisi backend maupun dari sisi frontend.
Namun, walaupun sudah dilakukan beberapa kali perubahan pada tampilan website Sedekah Online,  pihak  manajemen  menghendaki  adanya  perubahan  kembali  dalam  rangka  memanjakan para donatur, oleh karena itu untuk mewujudkan permintaan pihak manajemen, maka perlu adanya proses  re-desain.  Supaya  proses  redesign  dapat  dicapai  dengan  baik  dapat  memanjakan  para donatur maka akan dilakukan proses penelitian dengan menggunakan metode Kansei Engineering.
Kansei  Engineering  adalah  suatu  teknologi  yang  menyatukan  Kansei  ke  ranah  rekayasa dalam  rangka  mewujudkan  suatu  produk  yang  cocok  dengan  konsumen  sesuai  kebutuhan  dan keinginan mereka. (Nagamachi, 1995).
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas  penulis  tertarik  mengambil  sebuah  judul  “Redesign Website Crowdfunding dengan Metode Kansei Engineering Berbasis Preferensi Pengguna (Studi kasus: Sedekah Online)”.

## LANDASAN TEORI Kansei Engineering
Kansei adalah istilah Jepang yang berarti perasaan atau citra psikologis yang akan ada dalam benak konsumen ketika membeli suatu produk. Konsep Kansei adalah domain spesifik, subyektif, dan ditimbulkan oleh rangsangan eksternal. (Mitsuo, 2009).
Kansei Engineering Type I (KEPack) merupakan salah satu jenis Kansei Engineering yang paling  popular  digunakan  untuk  proses  penelitian  (Ishihara,  2013).  Secara  alur  dari  KEPack ditunjukan sesuai pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Kansei Engineering dengan KEPack (Hadiana, 2017)

## Pengukuran User Experience dengan User Experience Questionnaire (UEQ
Pengukuran  user  experience  desain  dengan  UEQ  dilakukan  untuk  mengetahui  level  user experience website Sedekah Online dengan kuesioner oleh responden pengguna website Sedekha Online (Schrepp, 2019). Menurut Schrepp setiap pertanyaan UEQ termasuk evaluasi pengukuran dibagi menjadi enam skala (aspek) yaitu:
1. Attractiveness: seberapa menarik suatu produk secara persepsi keseluruhan.
2. Perspicuity: seberapa mudah suatu produk digunakan.
3. Efficiency: seberapa cepat pengguna menyelesaikan tugas.
4. Dependability: apakah interaksinya dapat dikendalikan oleh pengguna?
5. Stimulation: seberapa baik suatu produk memotivasi pengguna.
6. Novelty: seberapa inovatif suatu produk.
Hasil  rata-rata  dari  UEQ  dapat  diolah  dengan  tools  UEQ  yang  telah  dikembangkan (Bencmark). Berikut hasil contoh dari pengolahan UEQ.
Gambar 2. Diagram benchmark dari UEQ tooI (susilo, 2019)

## J-CEKI : Jurnal Cendekia Ilmiah Vol.3, No.5, Agsutsu 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5271 (online)

## Analisis Statistik Multivariat
Analisis  multivariat  digunakan  untuk  beberapa  variable  yang  memiliki  hubungan  antar variable  saling  berkorelasi.  Pada  analisis  multivariat  ini,  digunakan  beberapa  metode  yaitu Cronbach’s  Alpha,  Coefficient  Correlation  Analysis,  Factor  Analysis,  Analisis  Partial  Least Square. Cronbach’s Alpha adalah metode yang berguna untuk mengukur tingkat reliabilitas data. Cronbach's Alpha menilai seberapa andal survei atau benda uji yang dirancang untuk mengukur konstruk yang sama benar-benar melakukannya. (Mitsuo, 2009). Coefficient Correlation Analisys sering  disebut  dengan  analisis  korelasi  pearson  karena  jenis  analisis  ini  pertama  kali  ditemukan oleh Karl Pearson. Analisis ini digunakan untuk mengukur seberapa kuat hubungan di antara dua variabel atau lebih. (Hadiana A. , 2019).
Factor  analisis  adalah  unuk  menggambarkan  hubungan  antara  beberapa  variabel  yang mendasari tetapi tidak teramati, kualitas random yang sebut faktor (N. Johnson, 1998).
Partial Least Squeare (PLS) merupakan metode Analisis yang dapat diterapkan pada semua skala data, tidak membutuhkan banyak asumsi dan ukuran sampel tidak harus besar. Partial Least Square juga dapat digunakan untuk pemodelan struktural dengan beberapa indikator yang bersifat reflektif maupun formatif (Jogianto, 2015).

## Analytical Hierarchy Process (AHP)
AHP merupakan metode yang efektif dalam mengatasi masalah pengambilan keputusan yang kompleks dan dalam membantu pengambil keputusan untuk menentukan prioritas dan membuat keputusan terbaik di antara banyak pilihan. Berikut adalah gambar hirarki AHP. (Manda Rohandi, 2017)
Gambar 1. Hirarki AHP (Manda Rohandi, 2017)
Pada Gambar. 3, level 0 merupakan tujuan yang akan dianalisis, sedangkan level 1 adalah multikriteria yang terdiri atas beberapa kriteria. Juga dapat ditambahkan beberapa level sub kriteria. Level  terakhir  merupakan  alternatif  pilihan.  AHP  dapat  diimplementasikan  dalam  lima  tahap sebagai berikut:
1. Mendefinisikan Tujuan Akhir
2. Menstrukturkan Elemen
3. Membuat Matriks Perbandingan Berpasangan
4. Menghitung Bobot dan Indeks Konsistensi dengan persamaan 1.1
𝐶𝐼 = 𝜆 𝑚𝑎𝑥 −𝑛 𝑛−1 (persamaan 1.2)
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 (persamaan 1.3)
5. Mengevaluasi Alternatif Berdasarkan Bobotnya
(persamaan 1.4)
Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) TOPSIS adalah  metode  yang  dikenalkan  pertamakali  oleh  Yoon  dan  Hwang,  dimana alternatif yang dipilih memiliki jarak terdekat dengan solusi ideal positif dan memiliki jarak terjauh dari solusi ideal negatif. Berikut adalah langkahlangkah dalam TOPSIS :
1. Normalisasi matriks keputusan
Setiap  normalisasi  dari  nilai r ij dapat  dilakukan  perhitungan  seperti  pada  rumus persamaan 2.1 berikut :
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖= 1 untuk i =1,2,3,…,m; j =1,2,3,…,n; (persamaan 2.1)
2. Pembobotan pada matriks yang telah dinormalisasikan. Diberikan bobot W = (w1,w2,…,wn), sehingga weighted normalized matriks V dapat dihasilkan seperti pada rumus persamaan 2.2 berikut :
𝑉 = [ 𝑤 11 𝑟 11 𝑤 1 𝑛 𝑟 1 𝑛 𝑤 𝑚 1 𝑟 𝑚 1 𝑤 𝑛𝑚 𝑟 𝑛𝑚 ] untuk i =1,2,3,…,m; j =1,2,3,…,n; (persamaan 2.2)
3. Menentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif
Solusi ideal positif dinotasikan dengan A + dan solusi ideal negatif dinotasikan dengan A - , seperti pada rumus persamaan 2.6 dan 2.7 berikut : 𝐴 + = {( max 𝑣 𝑖𝑗 | 𝑗 ∈ 𝐽)( min 𝑣 𝑖𝑗 | 𝑗 ∈ 𝐽 ′ ), 𝑖 = 1 , 2 , 3 , … , 𝑚} = {𝑣 1 + , 𝑣 2 + , … , 𝑣 𝑚 + } (persamaan
2.3) 𝐴 − = {( max 𝑣 𝑖𝑗 | 𝑗 ∈ 𝐽)( min 𝑣 𝑖𝑗 | 𝑗 ∈ 𝐽 ′ ), 𝑖 = 1 , 2 , 3 , … , 𝑚} = {𝑣 1 − , 𝑣 2 − , … , 𝑣 𝑚 − } (persamaan 2.4)
4. Menghitung Separation Measure
Separation measure ini merupakan pengukuran jarak darisuatu alternatif ke solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. Perhitungan matematisnya adalah seperti pada persamaan 2.5 dan 2.6 berikut:
Separation measure untuk solusi ideal positif
𝑆 𝑖 + = √∑ (𝑣 𝑖𝑗 − 𝑣 𝑗 + ) 2 𝑛 𝑗= 1 dengan i = 1,2,3,…,n (persamaan 2.5)
Separation measure untuk solusi ideal negatif
𝑆 𝑖 − = √∑ (𝑣 𝑖𝑗 − 𝑣 𝑗 − ) 2 𝑛 𝑗= 1 dengan i = 1,2,3,…,n (persamaan 2.6)
5. Menghitung kedekatan relatif dengan ideal positif
Kedekatan  relatif  dari  alternatif  A + dengan  solusi  ideal  A - direpresentasikan  seperti pada rumus persamaan 2.7 berikut :
𝑐 1 = 𝑆 𝑖 − 𝑆 𝑖 − +𝑆 𝑖 + dengan 0<C, <1 dan i = 1,2,3,…,m (persamaan 2.7)
6. Mengurutkan Pilihan
Alternatif  dapat  dirangking  berdasarkan  urutan  Ci.  Maka  dari  itu,  alternatif  terbaik adalah salah satu yang berjarak terpendek terhadap solusi ideal dan berjarak terjauh dengan solusi ideal negatif (Anggrainingsih, 2013)
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5271 (online)

## METODE PENELITIAN
Berdasarkan  tujuan  penelitian  metodologi Kansei  Engineering yang  digunakan  untuk penelitian  ini  adalah  menggunakan  tahapan Kansei  Engineering tipe  I  yaitu KEPack .  Tahapan- tahapan yang digunakan akan dijelaskan pada Gambar 4.
.

## Gambar 4. Metodologi Penelitian.
Keterangan pada Gambar 4 dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Penentuan Domain Penelitian
Pada tahapan ini dilakukan studi literatur dan penentuan bahan serta objek penelitian serta  teknik Kansei  Engineering, adapun  objek  penelitiannya  yaitu website  crowdfunding Sedekah Online miliknya yayasan daarul qur’an nusantara, dengan tampilan desktop tahun 2017.
2. Menentukan Spesimen & melakukan penyeleksian spesimen menggunakan AHP & TOPSIS Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pengumpulan  10  spesimen website  crowdfunding, kemudian dari kesepeluh spesimen  ini akan dilakukan penyeleksian dengan menggunakan
metode AHP dan TOPSIS .
3. Pemilihan Kansei Word, pengujian UX dengan UEQ
Pada  tahap  ini  adalah  menentukan Kansei  Word (KW)  yang  berupa  kata  kunci berhubungan dengan emosional atau efektif manusia yang merepresentasikan terhadap suatu hal.  KW  yang  dihimpun  merupakan  hasil  dari  sejumlah  literatur  seperti journal dan  buku refesensi, setelah KW terhimpun kemudian dikelompokan kedalam variabel UX untuk proses pengujian UX dengan  metode UEQ dengan  jumlah  partisipan  30  orang,  setelah  dilakukan pengujian UX ,  tahap  selanjutnya  kansei  word  yang  terkumpul  diuji  realibilitasnya menggunakan software spss untuk mengetahui berapa jumlah kansei yang valid.
4. Membuat Semantic Differential Untuk Kansei Word
Setelah  dilakukan  investigasi  Kansei  melalui  pemilihan  KW  yang  berkaitan  dengan penelitian yang diteliti, langkah berikutnya yakni menyusun KW tersebut menjadi struktur skala Semantic Differential (SD) . Skala SD yang dibuat menggunakan media digital google form untuk memudahkan partisipan dalam mengisi kuisioner.
5. Mengumpulkan Data Kuisioner
Tahapan ini merupakan proses untuk pengambilan data kuisioner terhadap partisipan, pengambilan  data  ini  melibatkan  50  partisipan  pengguna website Sedekah  Online  dari berbagai latara belakang profesi.
6. Analisis Multivariat
Data hasil kuesioner akan diolah menggunakan metode statistik multivariat. Sebelum dilakukan analisis statistik multivariat, maka akan dilakukan perhitungan untuk mencari nilai reliabilitas dengan menggunakan Cronbach’s Alpha . Selanjutnya, analisis statistik yang akan dilakukan adalah Coefficient Correlation Analysis (CCA) dan Factor Analysis (FA).
7. Analisis Data Menggunakan PLS Tahap ini merupakan proses untuk menerjemahkan data statistik hasil analisis ke dalam elemen desain. Analisis yang digunakan adalah Partial Least Square Analysis (PLS). Hasil dari Partial Least Square Analysis akan digunakan sebagai  pedoman dasar desain website Sedekah Online yang akan diredesign.
8. Membuat Matriks Hasil Analisis Kansei Engineering
Setelah  dilakukan  analisis  statistik  tahap  selanjutnya  adalah  membuat  matriks berdasarkan  hasil  analisis  tersebut,  matriks  ini  berisi  tentang  usulan  dari  hasil  pengolahan data menggunakan Kansei Engineering yang dapat diterapkan dalam proses redesign website Sedekah Online.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Penentuan Domain Penelitian
Dalam  penelitian  ini  bahan  yang  diteliti  adalah e-commerce tipe crowdfunding berbasis website yaitu website Sedekah Online.

## Menentukan Spesimen
Pada  tahap  ini  spesimen  website crowdfunding dikumpulkan  untuk  menghasilkan  daftar spesimen  awal,  spesimen  yang  dikumpulkan  merupakan  sepuluh  website  terbaik  menurut finansialku (finansialku, 2013). Yaitu seperti dalam Tabel 1:

## J-CEKI : Jurnal Cendekia Ilmiah
Vol.3, No.5, Agsutsu 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5271 (online)

## Table 1. Alternatif Keputusan
Kandidat  Nama Kandidat
IN Indiegogo CR Crowdfunder CB Crunchbase AL Angel List QU Quirky GT Gandengtangan KS Kickstarter KO Kolase CW Crowde AS Akseleran
Dari 10 calon kandidat spesimen tersebut, setelah dilakukan perhitungan menggunakan AHP dan TOPSIS , maka dipilih enam spesimen dengan peringkat tertinggi serperti pada tabel 2:

## Table 2. Spesimen Terpilih
No  Kode  Nama Spesimen
1 KO Kolase 2 AS Akseleran 3 GT Gandengtangan 4 KS Kickstarter 5 CR Crowdfunder 6 CW Crowde

## Mengklasifikasikan Item Spesimen
Klasifikasi  elemen  desain  yang  dikategorikan  berdasarkan  elemen  yang  terdapat  dalam masing-masing spesimen dalam sebuah tabel. Untuk memudahkan proses pengelompokan, elemen desain diuraikan hingga bagian terkecil dari masing-masing spesimen, dimulai dari kategori utama yaitu header, body dan footer , sehingga akan terlihat seperti pada Tabel 3.

## Table 3 Klasifikasi Elemen Desain
No Specimen Header … Header Color Logon position Search … White  Black  Trasparent  Left Center Yes  No  … 1 Kolase    … 2 Akseleran    … 3 Gandengtangan    … 4 Kickstarter    … 5 Crowdfunder    … 6 Crowde    …

## Pemilihan Kansei Word
Proses pemilihan Kansei Word dilakukan melalui tiga tahap, sebagaimana terlihat pada Gambar 4.

## Gambar 2 Tahapan pemilihan Kansei Word
Kansei Word yang dihimpun dari beberapa referensi, kemudian dilakukan pengklasifikasian terhadap variabel User Experience seperti pada tabel 4.

## Table 4. Klasifikasi KW terhadap Variabel UX
No  Variabel UX Kansei Word 1 Attractiveness   Menyenangkan Nyaman Fun Penuh Warna Indah Anggun Elegan Agamis Klasik Dewasa 2 Perpiculty Mudah Digunakan Rumit Sederhana Kaku 3 Efficiency Biasa Efisien Dinamis Slow Seimbang 4 Dependability   Aman Sesuai Ekspektasi Tajam 5 Stimulation Menarik Bersemangat Lembut Serasi Unik Tenang Membosankan 6 Novelty Modern Kreatif Canggih Kekinian Profesional Futuristik Keren Mewah

## J-CEKI : Jurnal Cendekia Ilmiah Vol.3, No.5, Agsutsu 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5271 (online)
Setelah Kansei Word diklasifikasin tahap selanjutnya dilakukan proses survey dengan skala UEQ  yang  melibatkan  30  responden  yang  meliputi  pengembang,  staf,  marketer,  dan  pengguna lainnya.  Pengukuran  survey  yang  dipakai  yaitu  menggunakan  skala  likert,  dari  hasil  survey dihasilkan kesimpulan bahwa hasil UX Sedekah Online mempunya benchmark bad , seperti terlihat pada gambar 5.

## Gambar 3. Diagram benchmark UEQ website Sedekah Online
Dari proses survey tersebut juga diuji validitasnya menggunakan software SPSS Versi 23, sehingga dihasilkan 14 Kansei Word yang akan dipakai, seperti pada tabel 5.
Table 5. Kansei Word Terpilih
No  Variabel UX Kansei Word
1 Attractiveness
Menyenangkan Indah Elegan Nyaman
Colorful Dewasa Agamis 2 Perpiculty Mudah Digunakan 3 Efficiency Dinamis 4 Stimulation Unik Lembut 5 Novelty Kreatif Futuristik Profesional

## Membuat Semantic Differential (SD) untuk Kansei Word
Sebanyak 13 Kansei Word yang telah teridentifikasi, kemudian akan disusun dan digunakan ke dalam skala SD untuk keperluan kuisioner yang akan disebarkan terhadap partisipan. Contoh lembar kuisioner skala SD yang akan disebarkan dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 6. Semantic Differential Nama : Pekerjaan : Jenis Kelamin : L / P Alamat Email : No. Kansei Word Skor Penilaian Kansei Word 1. Menyenangkan (Membuat menjadi senang) 5  4 3 2 1  Tidak Menyenangkan 2. Indah (Keadaan enak dipandang, cantik, elok.) 5  4 3 2 1  Tidak Indah 3. Kreatif (Bersifat seperti seni klasik, sederhana, serasi dan tidak Berlebihan.) 5  4 3 2 1  Tidak Kreatif 4. Elegan (Memberikan kesan mewah) 5  4 3 2 1  Tidak Elegan 5. Futuristik (Memberikan kesan modern dan canggih) 5  4 3 2 1  Tidak Futuristik 6. Unik (Memberikan kesan berbeda, lain daripada yang lain) 5  4 3 2 1  Tidak Unik 7. Dinamis (Penuh Semangat) 5  4 3 2 1  Tidak Dinamis 8. Profesional (Berkualitas) 5  4 3 2 1  Tidak Profesional 9. Nyaman (Menimbulkan perasaan tenang, menikmati) 5  4 3 2 1  Tidak Nyaman 10. Mudah Digunakan (Tidak memerlukan banyak tenaga atau pikiran dalam mengerjakan) 5  4 3 2 1 Tidak Mudah Digunakan 11. Colorful (Banyak variasi warna) 5  4 3 2 1  Tidak Colorful 12. Dewasa (Tidak menampilkan konten yang kekanakan) 5  4 3 2 1  Tidak Dewasa 13. Agamis (Memberikan kesan religi) 5  4 3 2 1  Tidak Agamis 14. Lembut (Menimbulkan perasaan ringan, tidak menyilaukan mata) 5  4 3 2 1  Tidak Lembut

## Analisis Data Menggunakan Cronbach’s Alpha, CCA dan FA
Setelah proses perhitungan rata-rata didapat, maka proses selanjutnya adalah mengolah data tersebut menggunakan metode statistik multivariat yang bertujuan untuk mendapatkan gambaran konsep emosi.

## Cronbach’s Alpha
Analisis yang pertama adalah Cronbach’s Alpha yang berguna untuk mengukur tingkat realibilitas data. Tabel 6 adalah nilai hasil dari perhitungan Cronbach’s Alpha .
Table 7. Reliability Statistic Cronbach’s Alpha  N of Items
0,972 14
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5271 (online)

## Coefficient Correlation Analysis (CCA)
Coefficient Correlation Analysis (CCA) digunakan untuk mengukur kekuatan antara masing- masing Kansei Word. Tabel 8 merupakan hasil analisis CCA dari data seluruh partisipan.

## Table 8. hasil analisis CCA
No  Variables Menyenagkan  Indah  Kreatif  Elegan  Futuristik  … 1  Menyenagkan 1 0.897 0.931 0.867 0.761  … 2  Indah 0.897 1 0.925 0.849 0.965  … 3  Kreatif 0.931 0.925 1 0.752 0.814  … 4  Elegan 0.867 0.849 0.752 1 0.809  … 5  Futuristik 0.761 0.965 0.814 0.809 1  … 6  Unik 0.956 0.771 0.836 0.843 0.623  … 7  Dinamis 0.853 0.846 0.941 0.766 0.743  … 8  Profesional 0.627 0.894 0.718 0.741 0.962  … 9  Nyaman 0.943 0.78 0.795 0.933 0.653  … 10  Mudah Digunakan 0.774 0.935 0.742 0.846 0.952  … 11  Colorful 0.877 0.907 0.978 0.685 0.82  … 12  Dewasa 0.544 0.646 0.675 0.335 0.563  … 13  Agamis 0.64 0.468 0.457 0.762 0.356  … 14  Lembut 0.981 0.946 0.917 0.87 0.844  …

## Factor Analisys (FA)
Analissi  ini  bertujuan  untuk  memperkuat  hasil  analisis  sebelumnya  dengan  menambahkan metode varimax rotation seperti pada Tabel 9, agar hasil yang diperoleh lebih akurat.

## Table 9. Hasil Analisis Faktor dengan Varimax Rotation
Faktor 1  Faktor 2 Total 6.352 5.812 % of Variance 45.369 41.518 Cumulative % 45.369 86.887
Pada presentase kumulatif faktor 1 dan faktor 2 cukup untuk mewakili dalam menentukan variabel  mana  saja  yang  akan  menjadi  acuan  matriks  hasil  analisis.  Bila  kedua  faktor  di  atas dianalisis untuk menentukan nilai emosi, maka akan didapat variasi nilai yang berbeda pada tiap emosi sehingga akan diketahui korelasi antara faktor dengan emosi seperti yang dapat dilihat pada Tabel 10.
Table 10. Konsep Kansei Word Berdasarkan Faktor
No Kansei Word Faktor 1    No Kansei Word Faktor 2 1 Agamis 0.107 1 Dewasa 0.089 2 Nyaman 0.330 2 Profesional 0.234 3 Unik 0.332 3 Futuristik 0.372 4 Elegan 0.483 4 Mudah Digunakan  0.448 5 Menyenagkan 0.558 5 Colorful 0.498 6 Lembut 0.655 6 Indah 0.528
No Kansei Word Faktor 1    No Kansei Word Faktor 2 7 Dinamis 0.676 7 Kreatif 0.591 8 Kreatif 0.743 8 Dinamis 0.600 9 Colorful 0.761 9 Lembut 0.721 10 Dewasa 0.780 10 Agamis 0.799 11 Mudah Digunakan  0.803 11 Menyenagkan 0.806 12 Indah 0.842 12 Elegan 0.812 13 Futuristik 0.881 13 Unik 0.904 14 Profesional 0.905 14 Nyaman 0.943

## Analisis Menggunakan PLS
Pada  tahapan  ini  hasil  analisis  yang  sudah  dilakukan  kemudian  diterjemahkan  kedalam elemen  desain  dengan  menggunakan  analisis Partial  Least  Square  (PLS). Proses  analisis  ini dimaksudkan untuk menterjemahkan hubungan keberpengaruhan antara emosi partisipan dengan elemen desain website crowdfunding. dari hasil prose PLS dihasilkan data seperti pada tabel 11.

## Table 11. Hasil Analisis Partial Least Square (PLS)
Variabel Profesional  Unik Nyaman HC_White -0.038  -0.028 -0.031 HC_Black 0.007  -0.044 -0.043 HC_Transparent 0.031 0.059 0.061 HLP_Left 0.103 0.056 0.064 HLP_Center -0.103  -0.056 -0.064 HS_Yes -0.076  -0.079 -0.084 HS_No 0.076 0.079 0.084 BBC_White -0.034  -0.080 -0.082 BBC_grey 0.034 0.080 0.082 BFC_Gray 0.049  -0.018 -0.014 BFC_Black -0.051 0.053 0.049 BFC_Pink 0.007  -0.049 -0.048 BIS_Small 0.007  -0.049 -0.048 BIS_Medium 0.083  -0.023 -0.016 BIS_Large -0.094 0.062 0.054 BBC_Pink 0.007  -0.044 -0.043 BBC_Yellow 0.083 0.011 0.017 BBC_Black -0.103  -0.056 -0.064 BBC_Grey 0.007  -0.049 -0.048 BBC_Green -0.016 0.135 0.133 BHC_Pink 0.007  -0.044 -0.043 BHC_Black 0.031 0.123 0.124 BHC_Green -0.103  -0.056 -0.064 BHC_Blue 0.045  -0.044 -0.040

## J-CEKI : Jurnal Cendekia Ilmiah
Vol.3, No.5, Agsutsu 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5271 (online)
Variabel Profesional  Unik Nyaman FFC_Pink 0.007  -0.044 -0.043 FFC_Blue 0.050  -0.007 -0.003 FFC_Yellow 0.055 0.021 0.025 FFC_White -0.103  -0.056 -0.064 FFC_Black 0.007  -0.049 -0.048 FFC_Grey -0.016 0.135 0.133 FC_Yes 0.034 0.084 0.086 FC_No -0.034  -0.084 -0.086
Nilai yang terdapat pada Tabel 11 kemudian dirangkum untuk melihat rata-rata dari masing- masing kategori seperti terlihat pada Tabel 12.

## Table 12. Hasil rata-rata tiap kategori setelah di urutkan
Variable Profesional  Variable Unik  Variable Nyaman Range 0.133 Range 0.148  Range 0.151 Header Logo Position 0.205 Body Button Color 0.192 Body Button Color 0.196 Body Button Color 0.186 Footer Color 0.192 Footer Color 0.196 Body Image Size 0.177 Body Hover Color 0.180 Body Hover Color 0.188 Footer Color 0.158 Footer Contact 0.168 Footer Contact 0.171 Header Search 0.152 Body Background Color 0.160 Header Search 0.168 Body Hover Color 0.148 Header Search 0.158 Body Background Color 0.164 Body Font Color 0.100 Header Logo Position 0.113 Header Logo Position 0.128 Body Background Color 0.069 Body Image Size 0.111 Header Color 0.103 Header Color 0.068 Header Color 0.103 Body Image Size 0.102 Footer Contact 0.067 Body Font Color 0.102 Body Font Color 0.096

## Membuat Matriks Hasil Analisis Kansei Engineering
Tahap terkahir adalah membuat rekomendasi konsep desain tampilan website crowdfunding berdasarkan hasil perhitungan PLS . Konsep emosi professional, unik, dan nyaman yang memiliki pengaruh besar akan diuraikan secara detail pada Tabel 13, 14 dan 15.
Table 13. Konsep acuan desain Profesional
No Variable Koefisien Range Acuan : 0.133 Profesional  Range  Konsep Desain 1 Header Logo Position 0.205 0.205 left 2 Body Button Color 0.186 0.186 yellow 3 Body Image Size 0.177 0.177 medium 4 Footer Color 0.158 0.158 yellow 5 Header Search 0.152 0.152 No 6 Body Hover Color 0.148 0.148 blue 7 Body Font Color 0.100 0.100 N/S 8 Body Background Color 0.069 0.069 N/S 9 Header Color 0.068 0.068 N/S 10 Footer Contact 0.067 0.067 N/S

## Tabel 14. Konsep acuan desain Unik
No Variable Koefisien Range Acuan : 0.148 Unik Range  Konsep Desain 1 Body Button Color 0.192 0.192 Green 2 Footer Color 0.192 0.192 Grey 3 Body Hover Color 0.180 0.180 Black 4 Footer Contact 0.168 0.168 Blue 5 Body Background Color 0.160 0.160 Grey 6 Header Search 0.158 0.158 No 7 Header Logo Position 0.113 0.113 N/S 8 Body Image Size 0.111 0.111 N/S 9 Header Color 0.103 0.103 N/S 10 Body Font Color 0.102 0.102 N/S

## Tabel 15. Konsep acuan desain Nyaman
No Variable Koefisien Range Acuan : 0.151 Nyaman Range  Konsep Desain 1 Body Button Color 0.196 0.196 Yellow 2 Footer Color 0.196 0.196 Grey 3 Body Hover Color 0.188 0.188 Black 4 Footer Contact 0.171 0.171 Yes 5 Header Search 0.168 0.168 No 6 Body Background Color 0.164 0.164 Grey 7 Header Logo Position 0.128 0.128 N/S 8 Header Color 0.103 0.103 N/S 9 Body Image Size 0.102 0.102 N/S 10 Body Font Color 0.096 0.096 N/S

## KESIMPULAN
KesimpuIan  yang  dapat  diambiI  dari  proses  implementasi Kansei  Engineering untuk menghasilkan  rekomendasi  konsep  desain  tampilan  website  Sedekah  Online  adalah  sebagai berikut:
1. Setelah  dilakukan  pengujian  untuk  mengetahui  seberapa  tinggi  nilai user  experience dari website Sedekah  Online,  ternyata  didapatkan  bahwa  performa ux untuk website Sedekah Online saat ini memiliki nilai jelek ( bad ).
2. Hasil  analisi  dari  penelitian  ini  menghasilkan  faktor-faktor  berupa  konsep  emosi  yang memiliki pengaruh kuat dalam konsep desain Sedekah Online.
Adapun  saran  yang  diperlukan  sebagai  pengembangan  peneitian  lebih  lanjut  untuk menghasilkan penelitian yang lebih sempurna adalah sebagai berikut :
1. Jumlah Kansei Word dan jumlah sample spesimen yang digunakan dalam proses penelitian ini bisa lebih dari 14 Kansei Word dan 10 spesimen, hal itu berguna untuk mempertajam hasil

## J-CEKI : Jurnal Cendekia Ilmiah Vol.3, No.5, Agsutsu 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5271 (online)

## penelitian
2. Jumlah elemen desain yang digunakan dalam proses penelitian ini bisa lebih rinci sehingga dapat menghasilkan matriks elemen yang lebih baik lagi sebagai rekomendasi konsep desain tampilan website Sedekah Online.

## DAFTAR REFERENSI
Anggrainingsih, E. N. (2013). Analisis Perbandingan Menggunakan Metode AHP, TOPSIS , dan AHP-TOPSIS dalam  Studi  Kasus  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Siswa Program Akselerasi. JURNAL ITSMART, 18.
Finansialku. (2013, September 25). top-10-situs- crowdfunding -untuk-pendanaan. Hadiana, A. (2019, Februari 4). probability-and-statistics/correlation-coefficient-formula . Hadiana, I. G. (2017). Implementasi Kansei Engineering dalam Perancangan Desain Interface E- Learning Berbasis web (Studi Kasus: SMK Negeri 1 Sukabumi). Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, 106.
Ishihara, A. M. (2013). Prelude to Natphoric Kansei Engineering Framework . Journal of Software Engineering and Applications, 639.
Jogianto,  W.  A.  (2015). Partial  Leaset  Square  Alternatif  Structural  Equation  Modeling Dalam Penelitian Bisnis. Yogyakarta: Andi.
Manda  Rohandi,  M.  Y.  (2017).  Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  Penentuan  Prioritas Pengembangan Kawasan Wisata Bawah Laut . JNTETI, Vol. 6, 424-425.
Mitsuo,  N.  a.  (2009). Validation  of  Kansei  Engineering  Adoption  in  E-commerce  Web  Design . Kansei Engineering International Journal Vol.9 No.1 pp.21-27, 22.
Nagamachi, M. (1995). Kansei Engineering: A new ergonomic consumer-oriented technology for product development . International Journal of Industrial Ergonomics 15 (1995) 3-11. N. Johnson, W. D. (1998). Analisis dan Desain Sistem Informasi Pendekatan Terstruktur Teori dan Praktek Aplikasi Bisnis. Yogyakarta: Andi.
Schrepp, D. M. (2019). User Experience Questionnaire Handbook. Susilo, e. (2019, March 11). cara-menggunakan-user-experience-questionnaire.