<![CDATA[Pengukuran preferensi produk dan perilaku pengambilan keputusan konsumen secara tradisional sangat bergantung pada metode survei subjektif (self-report) yang rentan terhadap bias kognitif dan sosial. Sebagai solusinya, neurosains konsumen mulai mengadopsi indikator fisiologis otonom yang objektif, di mana Heart Rate Variability (HRV) muncul sebagai instrumen non-invasif yang andal untuk menangkap emosi implisit secara real-time. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan lanskap bibliometrik, struktur konseptual, serta tren evolusi metodologi HRV dalam riset preferensi produk dan pemasaran selama dua dekade terakhir. Menggunakan korpus data Scopus yang mencakup 770 artikel ilmiah, analisis jaringan kolaborasi (co-authorship) dan kemunculan bersama kata kunci (co-occurrence) dieksekusi secara komprehensif melalui perangkat lunak VOSviewer dan Biblioshiny.Hasil analisis co-authorship menunjukkan karakteristik jaringan akademik global yang masih terfragmentasi secara ekstrem ke dalam kelompok-kelompok kecil mandiri (disconnected clusters) tanpa adanya aktor penghubung (boundary spanner) utama. Sementara itu, analisis co-occurrence kata kunci berhasil mengonfirmasi pergeseran metodologis yang kuat dari pendekatan subjektif menuju pemodelan fisiologis prediktif. Struktur konseptual tersebut terbagi menjadi tiga klaster utama: pemodelan parameter HRV otonom, aplikasi psikofisiologis dalam pengambilan keputusan kognitif konsumen, serta standarisasi prosedur eksperimen terkontrol berbasis profil demografi. Konvergensi antarklaster mengindikasikan integrasi mutakhir yang kuat antara sinyal HRV dengan algoritma machine learning. Studi ini merumuskan enam jalur penelitian strategis masa depan yang berfokus pada pengujian preferensi implisit, atribut sensorik kemasan, ekosistem digital (e-commerce), serta triangulasi multi-modal (HRV dan eye tracking) untuk memprediksi dinamika perilaku pembelian konsumen secara presisi.]]>
Copyrights © 2026
