PENERAPAN K-MEANS DAN GENETIC ALGORITHM DALAM PENGEMBANGAN KEMASAN MARGARIN BLUE BAND BERDASARKAN METODE KANSEI ENGINEERING

Berdasarkan survei terhadap 90 konsumen Blue Band, kemasan Blue Band dianggap belum layak oleh 96,7% responden. Kemasan saat ini dianggap tidak praktis, sulit disimpan, dan tidak higienis. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengkonversi keluhan tersebut menjadi desain kemasan menggunakan metode Kansei Engineering yang terbukti efektif dalam menentukan konsep dan elemen desain berdasarkan preferensi konsumen. Proses penentuan konsep menggunakan K-Means optimasi Genetic Algorithm (GA) lebih unggul dengan nilai Silhouette Coefficient 0,4331936 dibanding dengan K-Means tanpa optimasi dengan nilai 0.3633425. Hasil Cluster berdasarkan kata Kansei kemudian disimpulkan menjadi konsep "Menarik-Praktis" dengan bantuan pakar. Selanjutnya, konsep Kansei dievaluasi menggunakan morfologi kemasan dan dijadikan data input pada seleksi elemen menggunakan GA. Proses perhitungan GA dilakukan sebanyak 50 kali inialisasi, sesuai dengan parameter yang ditetapkan. Spesifikasi elemen desain yang terpilih merupakan bentuk Screw (Lid Shape), Round Neck (Neck Shape), Stick (Body Shape), Cheerful (Design Type), Image (Serve) (Illustration), Colorful Blue-Red-Yellow (Color), dan Top View (Label View). Terakhir, elemen desain dibentuk menjadi desain label dan mock-up yang kemudian dievaluasi oleh konsumen untuk menetapkan hasil desain sesuai dengan ekspektasi konsumen.