Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Kansei Engineering Dan Analytical Hierarchy Process
DOI:
https://doi.org/10.34010/jtk3ti.v4i1.1394Abstract
Selama ini dalam memilih produk, maka standar kualitas utama dalam memilih produk adalah berdasarkan spesifikasi dari suatu produk. Padahal nyatanya, masih banyak konsumen yang mengalami kesulitan jika harus memilih barang berdasarkan spesifikasi dari suatu produk. Banyak sekali pilihan produk yang memiliki spesifikasi yang sama dan jika harus memilih, maka konsumen akan mengalami kesulitan. Dalam kansei enginering perasaan merupakan kunci utama dalam kesukesan dari suatu produk. Setiap produk memang bisa jadi memiliki spesifikasi yang sama namun tidak memiliki kualitas yang sama jika dilihat dari kacamata kansei. Masalahnya adalah, selama ini pemilihan produk dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK) masih menggunakan parameter spesifikasi produk. Akibatnya ketika SPK dihadapkan pada pilihan produk dengan spesifikasi yang sama, maka sistem tersebut akan menghasilkan keputusan yang acak dengan tingkat kepercayan model keputusan yang rendah. Hasil pengujian menunjukkan penggabungan kansei engineering dengan AHP merupakan solusi paling tepat untuk kasus pemilihan produk dengan spesifikasi yang sama. Hal ini dibuktikan dengan nilai consistency ratio dari model yang diusulkan yang kurang dari 0,10. Dalam pengujian ini, terlihat bahwa hasil akhir dari CR adalah 0,0054. 0,0054 lebih kecil dari 0,10 sehingga terbukti bahwa model sistem pendukung keputusan pada penelitian ini dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah pemilihan produk yang memiliki spesifikasi yang sama. Model sistem pendukung keputusan dan alur proses yang diusulkan terbukti mampu membuat sistem pendukung keputusan yang tetap konsisten.
Downloads
Published
Issue
Section
License
All articles published in Jurnal Tata Kelola dan Kerangka Kerja TI (JTK3TI) are licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0) license.
Under this license:
-
Granted Rights:
-
Anyone is free to copy, distribute, display, and create derivative works of the article, for both commercial and non-commercial purposes.
-
Reuse, remixing, and adaptation are permitted without additional permission.
-
-
Attribution Requirements:
-
You must provide appropriate credit, including: author’s name, article title, journal name (JTK3TI), year of publication, and DOI link (if available).
-
A link to the CC BY-SA 4.0 license (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) must be included.
-
You must indicate if any changes or modifications were made.
-
-
ShareAlike Condition (SA):
-
If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license (CC BY-SA 4.0).
-
-
Rights Retained:
-
Copyright remains with the author, but first publication rights are granted to JTK3TI.
-
Authors are allowed to self-archive or redistribute their published articles on institutional repositories, personal websites, or other media, provided proper citation is included.
-
-
Disclaimer:
-
JTK3TI is not responsible for the use, adaptation, or redistribution of articles by third parties.
-


