IMPLEMENTASI ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK PENGEMBANGAN KEMASAN DENGAN METODE KANSEI ENGINEERING

Indonesia merupakan negara yang paling banyak mengonsumsi makanan dan minuman manis. Meses biasa digunakan sebagai topping ataupun hiasan tambahan pada makanan dan minuman manis. Namun, dalam segi pengemasan produk meses, perusahaan masih menggunakan kemasan yang terkesan sederhana dan kurang menarik, salah satunya kemasan produk meses. Penelitian ini bertujuan untuk merancang kemasan baru produk meses sesuai dengan preferensi konsumen dengan menggunakan metode Kansei Engineering. Penelitian ini diawali dengan melakukan survei Kansei Word hingga didapatkan 35 Kansei Word hasil ekstraksi. Kansei Word tersebut dievaluasi dengan 30 sampel kemasan. Proses penentuan konsep desain menggunakan metode Coefficient Correlation Analysis (CCA), Principal Component Analysis (PCA), K-Means Cluster dan metode Neural Network. Metode Neural Network digunakan sebagai metode pendukung untuk membantu proses identifikasi elemen desain. Pada hasil persebaran Kansei Word memperoleh 3 konsep yaitu “Menarik”, “Praktis”, dan “Modern”. Konsep tersebut kemudian dievaluasi untuk mendapatkan elemen desain terpilih menggunakan identifikasi morfologi yang dilakukan bersama pakar kemasan dan desain. Hasil akhir untuk ketiga konsep tersebut dilakukan evaluasi untuk mendapatkan satu konsep sesuai dengan preferensi konsumen. Hasil rancangan metode Neural Network (NN) memperoleh elemen desain terpilih yaitu konsep “Praktis” berupa elemen kemasan Closure Flip Top (X1.2), Neck Straight (X2.1), Body Square (X3.2), Bottom Rounded (X4.2), Feature Hole (X5.1), Volume Medium (X6.2), Material Glass (X7.1), Design Fun (X8.1), Image Vector (X9.2), dan Color Green (X10.1), dengan persentase penerimaan konsumen sebesar 67.4%.