Program Studi Manajemen Rekayasa, Fakultas Teknologi Industri (FTI), Universitas Islam Indonesia (UII), menyelenggarakan webinar dengan yang diadakan secara daring pada hari Sabtu (08/11) yang mengangkat tema “What Customer Say What You Build: Belajar Desain Berbasis Data Mining”. Webinar ini bertujuan untuk memberikan pemahaman terkait pemanfaatan data mining dalam proses desain produk sehingga produk dapat sesuai dengan kebutuhan pelanggan.

Mukti Faunia Rahmayani sebagai MC pada acara ini memulai webinar pada pukul 09.00 WIB. Setelah menyampaikan sambutan dan membacakan susunan acara, MC memandu peserta untuk menyanyikan lagu Indonesia Raya dan Himne UII, lalu melanjutkan dengan sesi foto bersama seluruh peserta. Acara berlangsung dengan Zelania In Haryanto, S.T., M.T., sebagai moderator.

Pada acara ini,  Zelania selaku moderator, memperkenalkan Dr. Dwi Adi Purnama, S.T. sebagai pembicara utama. Beliau merupakan dosen Manajemen Rekayasa UII yang memiliki keahlian dan pengalaman kuat di bidang data mining, serta saat ini menjabat sebagai Kepala Laboratorium Data Mining.

Memahami Kebutuhan Customer Melalui Data Mining

Dalam pemaparan materinya, Dwi Adi menekankan bahwa salah satu fungsi dari kesuksesan produk yaitu dapat mengidentifikasi customer dan memberikan penawaran produk yang dibutuhkan oleh customer. Data mining dapat berperan penting dalam penyesuaian produk dengan kebutuhan customer, pemanfaatan data mining tidak hanya berhenti pada proses mengolah dan menampilkan data, tetapi teknik ini juga menjadi fondasi awal untuk memahami pola perilaku dan preferensi pelanggan dengan tetap membutuhkan pendalaman analisis agar hasilnya benar-benar relevan dengan arah desain yang ingin dikembangkan.

“Selain data mining itu perannya menampilkan pola atau trend, kita juga perlu adanya suatu interpretasi yang lebih dalam, agar bisa disesuaikan dengan kebutuhan desain yang mau kita tawarkan.” ungkapnya.

Selanjutnya beliau menjelaskan bahwa sejumlah teknik data mining yang dapat digunakan untuk memahami kebutuhan pelanggan secara lebih mendalam. Dwi Adi mencontohkan penggunaan sentiment analysis untuk mengidentifikasi emosi pelanggan melalui komentar positif maupun negatif, topic modeling untuk menemukan topik-topik yang paling sering dibahas sehingga perusahaan dapat mengetahui fitur apa yang dianggap penting oleh pengguna dan clustering juga menjadi teknik penting untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan kesamaan perilaku dan dapat dimanfaatkan untuk segmentasi pasar. Dalam pemilihan teknik, selalu menyesuaikan jenis data yang tersedia agar hasil analisis dapat mengarahkan keputusan desain produk secara tepat dan berbasis kebutuhan konsumen.

Sesi Tanya Jawab

Webinar ini berlangsung secara interaktif dengan adanya sesi tanya jawab. Beberapa pertanyaan yang diajukan peserta mengenai peran data mining yang dapat menjembatani kesenjangan antara apa yang pelanggan ungkapkan dan apa yang sebenarnya mereka butuhkan, terkait teknik data mining dapat mengidentifikasi potensi penipuan digital, hingga merancang kuesioner yang efektif agar data yang terkumpul valid dan representatif.

Menanggapi hal tersebut, Dwi Adi menekankan pentingnya pemilihan sampel yang tepat, penggunaan teknik data mining yang sesuai serta perlunya interpretasi manusia untuk memahami konteks sosial, emosi, dan motif pengguna yang tidak selalu tampak dalam pola data. Dwi Adi juga menjelaskan bahwa data mining memiliki penerapan yang luas, mulai dari mengidentifikasi potensi penipuan pada layanan digital, memahami kebutuhan pelanggan untuk pengembangan produk, hingga memetakan karakteristik pengguna sebagai dasar segmentasi pasar.

Sesi ini kemudian ditutup dengan kesimpulan bahwa data mining bukan sekadar alat teknis, melainkan fondasi penting yang harus dikaitkan dengan kreativitas serta intuisi manusia agar keputusan desain produk yang dihasilkan lebih tepat, relevan, dan berkelanjutan. Dengan antusias  peserta yang tinggi sepanjang diskusi, panitia menutup acara dengan harapan bahwa wawasan yang diperoleh dapat mendorong peserta untuk terus mendalami potensi data mining pada proses desain dan pengembangan inovasi produk di masa mendatang.

Nisrina Nur Masrefa