Integrasi Kansei Engineering dan Data Mining dengan Particle Swarm Optimization pada K-Means untuk Penentuan Konsep Desain Kemasan Dodol

Abstract

Rasa Dewa merupakan salah satu UMKM yang memproduksi dodol belimbing khas Kota Depok. Produk ini memiliki potensi besar sebagai produk unggulan, namun kemasan yang digunakan masih kurang menarik, tidak praktis, dan belum mencerminkan identitas lokal. Hasil survei menunjukkan bahwa 93,5% responden merekomendasikan perbaikan kemasan. Oleh karena itu, pengembangan kemasan perlu dioptimalkan dengan memahami konsep desain berdasarkan aspek emosional konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan konsep desain kemasan dodol belimbing berdasarkan preferensi konsumen menggunakan pendekatan Kansei Engineering. Proses pengolahan data dilakukan dengan teknik data mining menggunakan algoritma K-Means PSO untuk mengelompokkan kata Kansei dalam merumuskan konsep desain. Dari hasil penelitian, diperoleh 26 kata Kansei dan 53 sampel sebagai acuan. Berdasarkan uji validitas, hanya 18 kata Kansei yang dinyatakan relevan. Dua konsep utama diperoleh dari dua klaster dominan hasil pengelompokan K-Means PSO, dengan nilai k optimal = 2 berdasarkan Silhouette Score. Klaster 1 mewakili konsep estetika, sedangkan Klaster 2 mewakili konsep fungsionalitas. Nilai gbest sebesar -0,65909 (Klaster 1) dan 0,48952 (Klaster 2) menunjukkan solusi terbaik yang digunakan sebagai acuan centroid awal dalam proses K-Means, sehingga menghasilkan klasterisasi yang lebih terstruktur.