ANALISIS ASPEK AFEKTIF PADA GAME ONLINE DARI SISI PENGGUNA MENGGUNAKAN KANSEI ENGINEERING - Octavia Rosari Gultom; Heru Prastawa; Novie Susanto (Industrial Engineering Online Journal, 2017)
Perkembangan perekonomian di dunia telah berkembang pesat dengan munculnya potensi ekonomi baru yang mampu memenuhi kebutuhan perekonomian masyarakat di dunia. Saat ini Indonesia baik dari pemerintah maupun pelaku industri memberikan perhatian serius pada pemenuhan kebutuhan perekonomian di bidang ekonomi kreatif. Salah satu subsektor yang termasuk berkontribusi dalam pertumbuhan PDB Nasional ialah permainan interaktif. Namun subsektor ini berkontribusi sedikit dibanding subsektor lainnya. Dalam beberapa tahun terakhir, beberapa peneliti berfokus untuk meneliti tentang interaksi antara produk dan pengguna untuk menghasilkan desain permainan yang lebih efektif dan ergonomis. Penelitian ini bermaksud untuk mengetahui kansei word terkait game online dari aspek afektif dengan memanfaatkan suara konsumen (pengguna game) secara khusus pengguna game DOTA 2 dengan menggunakan metode Kansei Engineering yang dirumuskan melalui kansei word khususnya permainan. Permainan yang diteliti ialah permainan dengan jenis strategy game dan genre multiplayer online battle arena yaitu game online DOTA 2. Permainan ini dipilih karena permainan ini ialah permainan dengan tingkat pemain terbanyak di Indonesia sehingga kansei word yang diperoleh lebih representatif. Tujuan penelitian ini ialah untuk menganalisis informasi aspek afektif dalam penggunaan produk game online DOTA 2, mengelompokkan indikator aspek afektif yang sesuai dengan keinginan/persepsi penngguna produk game, dan memberikan rekomendasi berupa informasi aspek afektif yang terdapat pada game yang dapat dipertimbangkan sebagai aspek yang penting diperhatikan dalam pengembangan game selanjutnya. Berdasarkan pembahasan dan analisis yang telah dilakukan, dapat ditarik kesimpulan bahwa aspek afektif merupakan salah satu aspek yang dapat mengindentifikasi suatu permainan yang diinginkan oleh pengguna. Informasi yang diperoleh berupa kumpulan kansei word atau aspek afektif yang kemudian dikelompokkan dengan menggunakan analisis klaster. AbstractAffective aspect analysis on online games from user’s point of view using kansei engineering. Economic development in the world has grown rapidly with the emergence of new economic potentials that is able to meet economical needs of people in the world. Currently Indonesian government and industry players give serious attention to the fulfillment of economic needs in the field of creative economy. One of the subsectors that contribute to the growth of the National GDP is interactive game. However, this subsector contribution is very low compared to other subsectors. In recent years, some researchers have focused on researching the interaction between products and users to produce more effective and ergonomic game designs. This research intends to know the relation of online game kansei from affective aspect by utilizing voice of consumer (game user) specifically game user of DOTA 2 by using Kansei Engineering method formulated through kansei words specializing in games. The object is a strategy and online multiplayer battle arena genre game called DOTA 2. This game is chosen because this game is the game with the highest level of players in Indonesia and thus the obtained kansei words are more representative. The purpose of this research is to analyze the affective aspect information in the use of online game DOTA 2, grouping the affective aspect indicators according to the desire / perception of the user for the product, and to give recommendation in the form of affective aspect information contained in game which can be considered as important aspect in the next game development. Based on the discussion and analysis that has been done, it can be concluded that the affective aspect is one of the vital aspect which can identify the desired game by the user. The information obtained is a collection of kansei words or affective aspects which are grouped by using cluster analysis.