YOGYAKARTA, MENARA62.COM — Data mining tidak hanya memberikan angka, tetapi menghasilkan wawasan yang dapat langsung diimplementasikan. Insight pelanggan dapat dikelompokkan ke dalam beberapa kategori, seperti kebutuhan fungsional, kebutuhan emosional, apresiasi, dan keluhan.
Setiap kategori dapat diterjemahkan menjadi arah desain produk yang konkret. Di antaranya, desain sporty yang sesuai preferensi pengguna, fitur interaktif untuk mengatasi minimnya informasi, atau pengembangan paket produk terintegrasi. Sehingga perusahaan yang mampu merespons insight pelanggan dengan cepat memiliki peluang lebih besar untuk memenangkan pasar.
Dr Dwi Adi Purnama, ST, Dosen Program Studi Manajemen Rekayasa, Program Sarjana Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia (FTI UII) Yogyakarta pada Webinar, Rabu (8/11/2025). Webinar mengangkat tema ‘What Customer Say, What You Build: Belajar Desain Berbasis Data Mining.’
“Melalui pendekatan penggunaan data mining, perusahaan dan desainer dapat membuat keputusan desain yang lebih terukur. Mulai dari menentukan fitur produk, merancang pengalaman pengguna (user experience), hingga mengembangkan produk baru yang benar-benar relevan di pasar,” kata Dwi Adi Purnama.
Dwi Adi lebih lanjut menerangkan sedikitnya ada empat tahapan proses desain berbasis data mining. Pertama, desainer mengumpulkan data pelanggan, melalui survei, media sosial, transaksi, wawancara, maupun feedback langsung. Kedua, desainer menganalisis data pelanggan menggunakan berbagai metode seperti clustering, classification, regression, topic modeling, hingga Association Rule – Market Basket Analysis (AR-MBA).
Ketiga, desainer menginterpretasi hasil analisis menjadi wawasan strategis untuk mendesain produk. Keempat, mengimplementasikan dalam desain, termasuk iterasi berbasis umpan balik pelanggan.
Pendekatan ini mendorong proses desain yang bersifat adaptif, berbasis bukti, dan mampu memenuhi ekspektasi pengguna dengan lebih efektif. Salah satu contohnya, industri kendaraan listrik yang menggunakan AR-MBA pada data transaksi retail.
“Melalui data pelanggan, seperti daya beli, biaya pengisian daya, dan akses ke stasiun pengisian menjadi faktor penting dalam keputusan pembelian. Berangkat dari insight tersebut, desainer dapat merancang fitur seperti range anxiety predictor, memperbaiki efisiensi baterai, atau menawarkan paket penjualan dengan insentif pengisian daya,” kata Dwi Adi.
Dwi Adi juga menjelaskan penggunaan media sosial untuk memahami perilaku konsumen. Media Sosial yang diolah menggunakan metode seperti topic modeling dan sentiment analysis, perusahaan dapat memahami opini, pengalaman, dan kebutuhan pelanggan secara lebih mendalam dan real-time.
Dwi Adi mencontohkan menganalisis ulasan pengguna aplikasi Gojek di Google Play Store. Pengguna aplikasi Gojek sering mengeluhkan, di antaranya lokasi penjemputan, performa aplikasi, waktu tunggu, keamanan, hingga promo. “Wawasan ini dapat diterjemahkan menjadi arahan desain produk, seperti peningkatan UI/UX, navigasi yang lebih presisi, lite mode untuk koneksi lambat, ataupun personalisasi promo,” kata Dwi Adi.
Langkah selanjutnya, tambah Dwi Adi, mengubah insight menjadi arah desain produk. Data mining tidak hanya memberikan angka, tetapi menghasilkan wawasan yang dapat langsung diimplementasikan.
Insight pelanggan dapat dikelompokkan ke dalam beberapa kategori, di antaranya, kebutuhan fungsional, kebutuhan emosional, apresiasi, dan keluhan. Setiap kategori dapat diterjemahkan menjadi arah desain produk yang konkret. Misalnya, desain sporty yang sesuai preferensi pengguna, fitur interaktif untuk mengatasi minimnya informasi, atau pengembangan paket produk terintegrasi. “Perusahaan yang mampu merespons insight pelanggan dengan cepat, akan memiliki peluang lebih besar untuk memenangkan pasar,” tandas Dwi Adi.
Prodi Manajemen Rekayasa UII berharap webinar ini dapat membuka wawasan peserta, baik mahasiswa, praktisi, maupun publik, tentang pentingnya mengintegrasikan teknik data mining dengan proses desain produk yang efektif dan berkelanjutan. Kegiatan ini juga menjadi bagian dari upaya berkelanjutan Prodi MR UII untuk menghadirkan pembelajaran yang relevan dengan kebutuhan industri 4.0.
“Sekaligus mendukung terciptanya lulusan yang kompeten di bidang desain produk, analisis data, dan pengambilan keputusan berbasis teknologi,” kata Dwi Adi Purnama. (*)
