JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 1 | Maret 2021 | 24-30

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN APLIKASI PEMILIHAN GAME ANDROID UNTUK ANAK USIA DINI
Miftahul Mu’alimin 1 , Latipah 2
1,2 Jurusan Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Narotama Jln. A.R Hakim No 51  – Sukolilo Kota Surabaya
1 miftahul.mualimin@mhs.fasilkom.narotama.ac.id
2 latifah.rifani@narotama.ac.id
Abstrak - Bermain game tidak hanya  mendapatkan kesenangan semata namun dapat dipakai sebagai salah satu  metode untuk pembentukan karakter, dan pembelajaran anak usia dini. Perkembangan game saat ini memang sangat pesat, berawal dari game konsol seperti (Game boy, SEGA, PS 1, PS 2, Xbox 360), hingga muncul game dengan sistem android. Banyaknya game yang beredar pada masyarakat menimbulkan masalah, terutama dalam pemilihan game dengan kriteria dan kebutuhan yang tepat untuk anak usia dini. Pemilihan sebuah game untuk anak usia dini dapat dilihat dari spesifikasi, jumlah pemain, harga, dan jenis gamenya. Mengkombinasikan semua hal tersebut bukanlah hal yang mudah,  apalagi  banyaknya  game  yang  muncul  saat  ini  membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk  menemukan  game  yang  sesuai.  Perancangan aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  pemilihan  game  android  untuk  anak  usia  dini  ini  menggunakan  metode Technique  for  Order Preference by Similiarty to Ideal Solution (TOPSIS) berdasarkan beberapa kriteria  yaitu rating game, tanggal rilis, jumlah download, harga item  termurah,  dan  ukuran  download.  Aplikasi  yang  dirancang  bertujuan  untuk  membantu  pemain  memilih  game  dengan  tepat  dan  cepat. Hasil rancangan aplikasi ini diharapkan dapat membantu  para pengguna khususnya orang tua untuk  memilih game terbaik untuk anak-anak mereka. Diharapkan hasil rancangan ini kemudian akan dilanjutkan dengan membangun aplikasi SPK sehingga dapat bermanfaat untuk para pencinta game
Kata kunci : Anak , android, game, SPK, Topsis.

## I. P ENDAHULUAN
Bermain game merupakan salah satu cara bagi beberapa penduduk di muka bumi ini untuk melepas jenuh, berinteraksi dengan  teman,  bahkan  ada  yang  bersungguh-sungguh  dalam bermain game ,  sehingga  mereka  dapat  menjadi  atlet e-sport yang  mewakili  wilayah  tertentu  untuk  bertanding  dalam kompetisi game yang sesuai dengan game yang dimainkannya. Tidak dapat dipungkiri lagi, bahwa perkembangan game saat ini memang sangat pesat, yang berawal dari konsol game seperti (GameBoy, SEGA, PS 1, PS 2, XBOX 360) hingga saat ini telah muncul game dengan sistem operasi Android, dimana disini  pengguna  dapat  mengakses game yang  digemarinya lewat Tablet  /  ponsel  pintar yang  dimiliki  oleh  pengguna. Semakin  banyak  dan  pesat game tersebut  berkembang, semakin banyak pula pilihan game yang ditawarkan oleh para developer game untuk para pengguna sistem operasi Android . Sistem  Operasi Android ini  merupakan  sistem  operasi  yang banyak  digunakan  untuk ponsel  pintar yang  dimiliki masyarakat  Indonesia,  mengalahkan  sistem  operasi  yang  lain salah  satunya iOS .  Karena  semakin  banyak game yang
ditawarkan  didalam ponsel  pintar yang  memiliki  sistem operasi Android ,  ada  beberapa  orang  yang  masih  kesulitan dalam  memilih game yang  sesuai  dengan  kriteria  yang diinginkannya.
Oleh  karena  itu  penulis  bertujuan  untuk  membuat  sebuah sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  game  Android  untuk anak  usia  dini  dengan  menggunakan  metode TOPSIS yang bertujuan  untuk  mempermudah  pengguna  khususnya  orang tua  dalam  memilih game  ponsel pintar yang  sesuai  dengan kriteria  yang  dibutuhkan  untuk  sang  buah  hatinya.  Menurut Muzakkir  (2017)  metode  TOPSIS  ini  akan  menghasilkan solusi  ideal  positif  dan  memiliki  jarak  terjauh  dengan  solusi ideal  negative,  sehingga  hasil  atau output dari  sistem  ini adalah data game yang berasal dari proses pencarian pengguna dalam  menentukan  kriteria  yang  cocok  untuk  menentukan alternatif  terbaik  bagi  user.  Aplikasi  ini  juga  menghasilkan perangkingan  alternatif  game  yang  terbaik  hingga  paling buruk  sesuai  dengan  kriteria  dan  pembobotan  yang dimasukkan  user  sebelumnya.  Dengan  begini  diharapkan pengguna  dapat  terbantu  dalam  proses  pemilihan game , khususnya pengguna untuk sistem operasi Android.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 1 | Maret 2021 | 24-30

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## 1. Sistem Pendukung Keputusan

## 1.1 Definisi
Pada  dasarnya  sistem  pendukung  keputusan  merupakan sistem  yang  digunakan  untuk  membantu  pengguna  dalam proses  pengambilan  keputusan,  dengan  memanfaatkan  data dan  pemodelan  sistem  yang  dibentuk  untuk  memenuhi kebutuhan  penggunanya  dalam  memecahkan  masalah  yang ada  (Saliman,  2015).  Konsep  sistem  pendukung  keputusan dapat  diterapkan  pada  pemilihan  perguruan  tinggi  (Hylenarti Hertyana, 2019), pemilihan objek wisata  (Wira Trise Putra et al.,  2020),  pendukung  pemilihan  smartphone  terbaik  (Eryzha et  al.,  2019),  pemilihan smartphone  android  gaming (Rahmatullah  et  al.,  2018) , bahkan  untuk  penentuan  keluarga miskin di desa (Muzakkir, 2017).

## 1.2 Tahapan Sistem Pendukung Keputusan
Menurut  Herbert  A,  Simon  (1960)  terdapat  4  tahap dalam proses pengambilan keputusan yaitu:
1. Penelusuran ( intelligence )
Tahapan  ini  merupakan  penelusuan  suatu  masalah  serta mengidentifikasikan  suatu  informasi  yang  dibutuhkan dalam  proses  membuat  sebuah  keputusan  yang  akan diambil.
2. Perancangan ( design)
Pada  tahap  ini  terdapat  analisa  dalam  membuat  sebuah rumusan alternatif pemecahan masalah.
3. Pemilihan ( choice )
Tahapan  ketiga  merupakan  tahapan  pemilihan  sebuah solusi  yang  diharapkan  paling  sesuai  dengan  penanganan masalah yang ada.
4. Impelementasi ( Implementation )
Terakhir merupakan tahapan implementasi untuk melaksanakan keputusan yang telah diambil.
2. Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  deal Solution (TOPSIS) TOPSIS merupakan metode pendukung keputusan multi- kriteria  yang  memiliki  konsep  bahwa  alternatif  terbaik merupakan  alternatif  yang  memiliki  jarak  terpendek  dengan solusi ideal positif  serta  memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal  negative  (Rahmayani  &  Irawan,  2016).  Metode  ini diperkenalkan  pertama  kali  oleh  Yoon  &  Hwang  (1995) dengan tahapan dalam metode TOPSIS adalah sebagai berikut :
a. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi
………………………………(1)
Dimana : rij  = hasil dari normalisasi matriks i = 1,2,3,...m;
j = 1,2,3,...n;
xij  = elemen dari matriks keputusan
b. Membuat matriks keputusan normalisasi terbobot
Dimana :
W = ( w1, w2,...,wn ) r  = ( r1,r2,...,rn ) V  = Bobot Matriks
c. Menentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif

## …………………………     (3)
…. ………………………   (4)
Dimana : A+  = Solusi ideal positif A- = Solusi ideal negatif
V ij = Elemen matriks V baris ke-i dan kolom ke-j J    = Kriteria benefit J’    = Kriteria cost
d.    Menentukan Separasi
……
………………………….... (5)
Dimana : = Jarak untuk solusi ideal positif
J    = Kriteria Benefit J’    = Kriteria Cost V    = Elemen matriks
…(6)
= Jarak untuk solusi ideal negatif J = Kriteria Benefit
J’ = Kriteria Cost
V = Elemen matriks
e. Menentukan kedekatan relative
…………………………………(7)
Si+ = Jarak untuk solusi ideal positif
= Jarak untuk solusi ideal negative
f. Menentukan ranking alternatif
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 1 | Maret 2021 | 24-30

## Alternatif yang ada dapat diranking berdasarkan urutan
dari kedekatan relative

## 3. Use Case Diagram
Menurut  Rosadi  dan  Khotijah  (2017)  Use  case diagram  pada  rancangan  aplikasi  SPK,terdapat  2  aktor  yaitu user dan admin terlihat pada gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Use Case Diagram

## 4. Activity Diagram
Activity  diagram  memodelkan  alur  kerja  (workflow) proses  dan  urutan  aktivitas  dalam  suatu  proses  (Pahlevi  & Istoningtyas,  2018).  Diagram  ini  mirip  dengan  flowchart karean  dapat  dimodelkan  dari  satu  aktivitas  ke  aktivitas lainnya (Sulistyorini, 2009)
a. Activity Diagram Buat Akun User
Gambar  2 Menjelaskan  mengenai Activity Diagram Buat Akun  User ,  dimana  proses  pertama  yang  dilakukan user adalah  masuk  kehalaman  awal login ,  kemudian user memilih  buat  akun  baru  yang  tersedia  pada  pilihan  menu di halaman awal login.
Gambar 2. Activity Diagram Buat Akun User
b. Activity Diagram Login User
Gambar  3 menjelaskan  tentang Activity  Diagram  Login User dimana proses pertama user adalah masuk kehalaman awal login , kemudian menginput data user untuk login.
Gambar 3. Activity Diagram Login User
c. Activity Diagram Pencarian Game User
Sesuai  dengan Gambar  4 yang  menjelaskan  mengenai Activity  Diagram  Pencarian  Game  User .  Hal  pertama yang  dilakukan user adalah  melakukan  proses login  user , kemudian  memilih  menu  pencarian  pada  halaman  utama user setelah  itu  sistem  akan  meneruskan  menuju  halaman pencarian game sehingga user akan mendapatkan tampilan halaman pencarian game
Gambar 4. Activity Diagram Pencarian Game User

## 5. Sequence Diagram
Sequence  diagram  ialah  diagram  yang  menggambarkan interaksi  objek  yang  disusun  dalam  suatu  urutan  waktu (Mangunson,  2017).  Sequnce  diagram  digunakan  untuk menggambarkan perilaku pada sebuah aplikasi dan
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 1 | Maret 2021 | 24-30
mendeskripsikan  bagaimana  entitas  dan  sistem  berinteraksi (Siregar & Melani, 2019).
a. Sequence Diagram Buat Akun User
Pada Gambar  5 menjelaskan  mengenai Sequence Diagram membuat  akun  untuk  aktor  user,  langkah  awal user untuk  membuat  akun  tersebut  adalah  memilih  buat akun baru.
Gambar 5. Sequence Diagram Login User
b. Sequence Diagram Login User
Gambar 6 menjelaskan tentang Sequence Diagram Login User ,  pertama  –  tama user masuk  kedalam form  login , kemudian user menginput  data  sesuai  dengan  data  yang sudah didaftarkan dalam membuat akun.
Gambar 6. Sequence Diagram Login User
c. Sequence Diagram Pencarian Game User
Pada Gambar  7 menjelaskan  tentang Sequence  Diagram Pencarian  Game  User dimana  langkah  awal user adalah memilih menu pencarian pada halaman utama user .
Gambar 7. Sequence Diagram Pencarian Game User

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil sistem dapat didefinisikan sebagai penguraian dari suatu  sistem  informasi yang utuh kedalam  bagian komponennya  dengan  maksud  untuk  mengevaluasi  masalah yang ada (Iskandar & Akhiyar, 2020). Berikut sebuah contoh sederhana  proses  metode Technique  for  Order  Preference  by Similarity to deal Solution dalam melakukan penilaian :
1. Pembobotan Kriteria
Untuk menentukan rangking dari masing-masing alternative,  maka  terlebih  dahulu  dilakukan  pembobotan. Adapun  penentu  bobot  kepentingan  dari  setiap  kriteria dibentuk dalam tabel 1.
Tabel I. Kriteria Keterangan Bobot Kriteria Rating Game 5 K1 Tanggal Rilis 1 K2 Paling Banyak Didownload 4 K3 Harga Item Termurah 3 K4 Ukuran Download Game 3 K5
Pada  penelitian  ini  model  penilaian  terdiri  dari  5  kriteria seperti berikut .
a) Pada Tabel  2 menentukan  nilai  konversi  dari  rating game,semakin  baik  rating  game  semakin  baik  nilai konversi.
Tabel II . Konversi kriteria Rating Game
Rating Nilai Konversi ≤ 3,5 5 > 3,5 - ≤ 3,7 4 > 3,7 - ≤ 4,0 3 > 4,0 - ≤ 4,4 2 > 4,4 1
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 1 | Maret 2021 | 24-30
b) Pada Tabel  3 menentukan  nilai  koneversi  dari kriteria  tanggal  rilis,semakin  terbaru  game  akan mendapat nilai konversi baik.
Tabel III . Konversi kriteria Tanggal Rilis Tanggal Rilis Game Nilai Konversi ≤ Desember 2012 5 >Desember 2013− ≤ Desember 2014 4 >Desember 2014− ≤ Desember 2018 3 > Desember 2018 − ≤ Desember 2019 2 ≥Januari 2020 1
c) Pada Tabel  4 menentukan  konversi  kriteria  dari jumlah banyaknya download game.
Tabel IV. Konversi kriteria Jumlah Download Jumlah Download Nilai Konversi ≤  500,000 5 > 500,000 − ≤ 1,000,000 4 > 1,000,000 − ≤ 5,000,000 3 > 5,000,000 − ≤ 15,000,000 2 ≥15,000,000 1
d) Pada Tabel  5 menjelaskan  bagaimana  mengkoversi kriteria hara item termurah
Tabel V . Konversi kriteria harga item termurah
e) Pada Tabel 6 menentukan nilai konversi dari kriteria ukuran download game.
Tabel VI . Konversi kriteria ukuran download ga me
Ukuran Download Nilai Konversi ≤ 10 MB 5 > 10 MB − ≤ 50 MB 4 > 50 MB − ≤ 100 MB 3 > 100 MB − ≤ 200 MB 2 > 200 MB 1
f) Tabel  7 Contoh  Data  game  yang  diambil  dari  play store  sebagai  perhitungan  SPK  dengan  metode TOPSIS.
Tabel VII. Data Alternatif Data Atribut K1 K2 K3 K4 K5 Pictionary 3,7 Mei 2019 Didownload 500,000 Kali Rp. 0 119 MB Polisi Panda 4,2 Mei 2017 Didownload 50,000,000 Kali Rp. 3,000 87 MB Game Matematika 4,4 Agustus 2017 Didownload 10,000,000 Kali Rp. 26,000 7,5 MB Kids Puzzles 4,0 Novem ber 2018 Didownload 1,000,000 Kali Rp. 28,000 32 MB Baby Shark Run Away 4,2 Desemb er 2020 Didownload 10,000 Kali Rp. 16,000 48 MB
Adapun tahapan perhitungan  dengan  metode TOPSIS dengan mengunakan sistem sebagai berikut
Langkah  1. Pada Gambar  8 mejelaskan  dari  data  Alternatif yang  ada  pada Tabel  7 dikonversi  dengan  bobot  yang  kita tentukan.
Gambar VIII. Data awal setelah di konversi
Langkah  2. Menentukan  matriks  yang  menentukan  nilai keputusan ternomalisasi,hasil seperti di Gambar 9

## Gambar IX. Nilai Ternomalisasi
Langkah  3. Pada Gambar  10 Menentukan  matriks  nilai keputusan ternomalisasi terbobot
Harga Item Termurah Nilai Konversi ≤ 3,000 5
> 3,000 − ≤ 10,000 4 > 10,000 − ≤ 20,000 3 > 20,000 − ≤ 35,000 2 > 35,000 1
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 1 | Maret 2021 | 24-30

## Gambar X. Nilai Terbobot
Langkah 4. Pada Gambar 11 menetukan hasil dimana solusi ideal Postive (A+) dan solusi ideal negative (A-)
Gambar XI. Menetukan nilai A+ dan A-
Langkah  5. Menentukan  hasil  separasi  dimana =  Jarak untuk  solusi  ideal  positif  dan =  Jarak  untuk  solusi  ideal negatif. Hasil seperti pada Gambar 12 dan 13
Gambar XII. Menetukan nilai S+ Gambar XIII. Menetukan nilai S-
Langkah  6. Kemudian  menentukan  peringkat  berdasarkan nilai  preferensi  dari  setiap  alternatif  yang  sudah  dihitung sebelumnya.  Berikut  hasil  peringkat  setiap  alternatif.  Pada Gambar 14 dan Gambar 15
Gambar XIV. Nilai akhir
Gambar XV. Hasil dan Perangkingan

## IV. K ESIMPULAN
Perancangan  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan pemilihan  game  untuk  anak  usia  dini  dengan  metode  topsis untuk  proses  perhitungan  nilai  akhir  setiap  alternatif  sesuai dengan  yang  diharapkan  sistem  ,  sehingga  dapat  membantu orang dalam memilihkan game untuk anak sesuai kriteria yang telah  ditentukan.  Hasil  pengujian  kualitas  software  secara keseluruhan menunjukkan kualitas aplikasi sistem pendukung keputusan  pemilihan  game  memiliki  kriteria  yang  baik  yaitu 75%.
Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  game  untuk anak  usia  dini  di  masa  yang  akan  datang  diharapkan  dapat diintegrasikan  dengan  sistem  pemilihan  game  anak  lainnya sehingga dapat memudahkan dalam memilih game anak yang terbaik berdasarkan kriteria yang diinginkan.
Penelitian selanjutnya
diharapkan dapat
mengkombinasikanlebih  banyak  metode  dalam  analisa  data dan  penyelesaian  masalah  sehingga  didapat  sebuah  model sistem  pendukung  keputusan  yang  lebih  efektif  dalam pengolahan atau penyajian informasi.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terimakasih kami ucapkan kepada semua pihak yang telah membantu perancangan aplikasi ini, mulai dari orang tua, saudara,  dosen  pembimbing,  dan  juga  teman-teman  terdekat. Semoga  perancangan  aplikasi  ini  dapat  bermanfaat  bagi pembaca.

## R EFERENSI
[1] Eryzha,  A.,  Solikhun,  S.,  &  Irawan,  E.  (2019).  Sistem pendukung  keputusan  rekomendasi  pemilihan  smartphone terbaik  menggunakan  metode  topsis. Komik  (Konferensi Nasional  Teknologi  Informasi  Dan  Komputer) , 3 (1). https://doi.org/10.30865/komik.v3i1.1668
[2] Hylenarti Hertyana. (2019).  Sistem Pendukung Keputusan Seleksi  Pemilihan  Perguruan  Tinggi  Menggunakan Metode TOPSIS. Juenal PILAR Nusa Mandiri , 15 .
[3] Iskandar,  R.,  &  Akhiyar,  D.  (2020). Perancangan  Sistem Informasi Pelayanan Klinik Alidza Kota Padang Berbasis Web . 27 , 77–83.
[4] Mangunson,  P.  (2017). Aplikasi  Game  Catur  Multiplayer Via Bluetooth Berbasis Android . 5 (2), 118–127.
[5] Muzakkir,  I.  (2017).  Penerapan  Metode  Topsis  Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Keluarga Miskin Pada  Desa  Panca  Karsa  Ii. ILKOM  Jurnal  Ilmiah , 9 (3),
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 1 | Maret 2021 | 24-30
274–281. https://doi.org/10.33096/ilkom.v9i3.156.274-281
[6] Pahlevi,  M.  R.,  &  Istoningtyas,  M.  (2018).  Perancangan Sistem  Informasi  Akademik  Prodi  Magister  Sistem Informasi  STIKOM  Dinamika  Bangsa  Jambi. Jurnal Ilmiah  Media  SISFO , 12 (1).  http://ejournal.stikom- db.ac.id/index.php/mediasisfo/article/view/337/273
[7] Rahmatullah,  S.,  Silvi  Purnia,  D.,  &  Hariyadi,  R.  (2018). Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Smartphone Android  Gaming  dengan  Metode  Analytical  Hierarchy Process . 18 (3).
[8] Rahmayani,  A.,  &  Irawan,  M.  (2016).  Perancangan  Dan Implementasi  Perangkat  Lunak  Sistem  Pendukung Keputusan  Multi  Kriteria  Menggunakan  Metode  Topsis.
Jurnal Sains Dan Seni ITS , 5 (2). https://doi.org/10.12962/j23373520.v5i2.17163
[9] Rosadi,  D.,  &  Khotijah,  S.  (2017).  Jurnal  computech  dan bisnis. Jurnal  Computech  &  Bisnis , 11 (1),  39–46. http://jurnal.stmik-mi.ac.id/index.php/jcb/article/view/156 [10] Saliman,  S.  (2015).  Mengenal  DEcision  Support  System (DSS). Efisiensi  -  Kajian  Ilmu  Administrasi , 10 (1). https://doi.org/10.21831/efisiensi.v10i1.3971
[11] Simon,  H.  A.  (1960). The  New  Science  of  Management Decision . Harper and Row.
[12] Siregar, H. F., & Melani, M. (2019). Perancangan Aplikasi Komik  Hadist  Berbasis  Multimedia. Jurnal  Teknologi
Informasi , 2 (2), 113.
https://doi.org/10.36294/jurti.v2i2.425
[13] Sulistyorini,  P.  (2009).  Pemodelan  Visual  dengan Menggunakan  UML  dan  Rational  Rose. Jurnal  Teknologi Informasi DINAMIK Volume , XIV (1), 23–29.
[14] Wira  Trise  Putra,  D.,  NoviaSanti,  S.,  Yoga  Swara,  G.,  & Yulianti,  E.  (2020). Metode  topsis  dalam  sistem pendukung  keputusan  pemilihan  objek  wisata . 8 (1). https://doi.org/10.21063/JTIF.2020.V8.1 [15] Yoon,  K.  P.,  &  Hwang,  C.  L.  (1995). Multiple  Attribute Decision  Makin:  An  Introduction  Publications,  Thousand Oaks, CA.