Abstrak —Game edukasi merupakan salah satu media yang dapat ditawarkan  sebagai  media  pembelajaran  alternatif.  Dalam pembuatan game edukasi, integrasi konten edukasi berupa soal menjadi bobot dalam game masih menjadi tantangan tersendiri bagi sebagian pengembang game. Game yang dibuat merupak an game  RPG  dengan  desain  level  yang  dinamis  menggunakan konten  edukasi  bahasa  Indonesia  dengan  klasifikasi  soal berdasarkan  tingkat  kognitif,  yang  menerapkan  pembobotan Term  Weighting  -  Inverse  Document  Frequency  serta  metode Cosine  S imilarities.  S oal  yang  telah  diklasifikasikan  akan digunakan  sebagai  tolok  ukur tingkat kesultian soal. Aplikasi yang  dibuat  akan  dijalankan  dalam  perangkat  bergerak Android.  Uji  coba  yang  dilakukan  meliputi  uji  coba fungsionalitas,  pengujian  level  dinamis,  performa  klasifikasi, serta  uji  coba  pengguna.  Dari  hasil  uji  coba  diketahui  bahwa game  dapat  menyajikan  konten  edukasi  dengan  set  soal yang berubah  setiap  kali  permainan,  sementara dalam segi akurasi metode pada  klasifikasi soal perlu dikembangkan lebih lanjut.

## Kata Kunci —Term
Frequency – Inverse Document
Frequency,Cosine S imilarities , Edukatif, Perangkat Bergerak, S istem Operasi Android..

## I. PENDAHULUAN
EWASA  ini,  pendidikan  menjadi  hal  yang  penting  bagi generasi  muda  sekarang  ini.  Dengan  banyak  nya teknologi  serta  ilmu  pengetahuan  yang  ada,  banyak  sekali pelajar  dari  berbagai  usia  dapat  belajar  melalui  media pembelajaran  yang  beragam,  baik  dari  buku,  pen jelasan  lisan oleh  pengajar,  kursus,  seminar,  bahkan  internet.  Di  sisi  lain, perkembangan  jaman  yang  terjadi  di  Indonesia  sekarang  ini menyebabkan  nilai-nilai  budaya  yang  ada  tergeser  oleh budaya-budaya negara lain. Akibatnya, banyak aspek budaya yang  dimiliki  Indonesia,  termasuk  berbahasa  yang  baik  dan benar,  semakin  lama  tergantikan  oleh  budaya  dan  bahasa asing.Maka,  diperlukan  kesadaran  tertentu  dari  masyarakat untuk  belajar  kembali  dan  melatih  diri  untuk dapat berbahasa dengan baik. Game edukasi merupakan salah satu solusi yang dapat  ditawarkan  sebagai  salah  satu  media  pembelajaran selain  dari  pendidikan  formal,  sebab permainan yang edukatif dinilai  dapat  menunjang  proses  pendidikan  bagi  pemain   [1]. Permainan  merupakan  kegiatan  yang  dilakukan  satu  orang atau  lebih  yang  memiliki  aturan  dan  memiliki  kondisi  menang atau  kalah.Sebagai  media  pembelajaran  yang  baik,  sebuah permainan  harus  bersifat  edukatif  tanpa  mengurangi  unsur adiktif  dalam  permainan.
Mengembangkan  aplikasi  game  yang  edukatif  menjadi tantangan  sendiri  bagi  para  pengembang  aplikasi  permainan,
salah  satunya  mengintegrasikan  konten  –  konten  edukasi  ke dalam  permainan,  terutama  konten  edukasi  Bahasa  Indonesia berupa  soal  pilihan  ganda.  Menentukan  tingkat  kesulitan sebuah  soal  Bahasa  Indonesia  dinilai  menjadi  tantangan tersendiri dalam  membuat  game tersebut.
Maka  dari  itu,  dibutuhkan  desain  permainan   yang mampu mengintegrasikan konten edukasi bahasa Indonesia ke dalam sebuah game berjudul Word Lands dengan memanfaatkan  klasifikasi  soal  berdasarkan  kognitif  pada Taksonomi  Bloom  menggunakan Term  Frequency  –  Inverse Document  Frequency (TF-IDF)  serta Cosine  Similarities [2]. Permainan  berjenis  RPG  tersebut  akan  dijalankan  dalam perangkat  bergerak  Android.  Desain  level  game  yang  dibuat akan  didesain  dinamis  sehingga  pemain  dapat  belajar  melalui soal  yang  berbeda  pada  setiap  permainan.  Desain  dinamis dalam  program  ini  didefinisikan  sebagai  program  yang mampu  menampilkan  soal  yang  berbeda  dalam  tiap  kali permainan
Diskusi  pada  jurnal  ini  dibagi  dalam  struktur  sebagai berikut:  Bab  II  membahas  tinjauan  pustaka  yang  digunakan dalam  percobaan  ini.  Bab  III  membahas  desain  perancangan game  yang  telah  dilakukan.  Bab  IV  membahas  implementasi dari  game  yang  telah  dibuat.  Bab  V  membahas  tentang pengujian  dan  evaluasi  yang  telah  dilakukan.  Bab  VI membahas  tentang  kesimpulan  yang  didapatkan  dalam penelitian ini.

## II. T INJAUAN P UST AKA
A. Taksonomi Bloom
Benjamin  S.  Bloom,  pada  tahun  1949,  mengajukan idenya  mengenai  pembagian  atau  Taksonomi  kognitif  untuk mempermudah  proses  penyusunan  bank  soal  sehingga memiliki  tujuan  pembelajaran  yang  sama  (Krathwohl,  2002). Taksonomi  merupakan  cara  pengkategorian  [3].  Guru mengharapkan  anak  didiknya  berhasil  mempelajari  sesuatu. Keberhasilan  itu  tentu  harus  dapat  diukur.Taksonomi  Bloom bermaksud  mempermudah  guru  membuat  klasifikasi  apa  saja yang  harus  dipelajari  anak  didiknya  dalam  waktu  tertentu. Adapun  Revisi  Taksonomi  Bloom  dibagi  menjadi  6  kategori, yaitu  Mengingat  (C1),Memahami  (C2),  Menerapkan  (C3), Menganalisis  (C4),  Mengevaluasi  (C5),  dan  Mencipta  (C6). Taksonomi  Bloom digunakan sebagai acuan dalam penentuan bobot  soal  dengan  melakukan  klasifikasi  soal.  Identifikasi ranah  kognitif  dalam  soal  biasanya  dapat  dilihat pada bagian kalimat  pertanyaan,isian  atau  perintah  dalam  soal,  sementara
Integrasi dan Desain Level Dinamis untuk Konten Edukasi Bahasa Indonesia pada Game RPG Word Lands Dengan Term Frequency – Inverse Document Frequency
Joshua Kevin Rachmadi, Imam Kuswardayan, dan Wijayanti  N Khotimah Departemen Informatika, Fakultas Teknologi  Informasi,  Institut Teknologi  Sepuluh  Nopember (ITS)
e-mail : imam@its.ac.id
D
kalimat  lainnya  dalam  soal  tidak  berperan  dalam  menentukan kemampuan  dasar yang dibutuhkan siswa.
B. Game Engine Unity
Unity  merupakan  aplikasi  berupa Game  Engine yang berfungsi  untuk  membentuk  aplikasi  game  dengan  mudah, tanpa  perlu  membangun  fungsi-fungsi dasar yang ada, sebab di dalam unity sudah terdapat berbagai fungsi dasar yang siap digunakan[4].  Kelebihan  dari  unity  ini  adalah  multiplatform development  dimana  unity  dapat  menciptakan permainan dari berbagai  platform  serta  mendukung  pemrograman  berbasis objek.
C. Term Frequency – Inverse Document Frequency (TF- IDF)
TF-IDF  merupakan  nilai bobot sebuah kata pada sebuah dokumen  yang  digunakan  dalam  proses  temu  kembali informasi  dan  penggalian  data  pada  teks  melibatkan  banyak dokumen  [5].  TF  merupakan  bobot  dari  kata  pada  dokumen yang  menyatakan  banyaknya  kata  dalam  satu  dokumen. Inverse  Document  Frequency merupakan  nilai  bobot  kata pada  kumpulan  dokumen  yang  menyatakan  sering  tidaknya kata  tersebut  muncul  dalam  kumpulan  dokumen  tersebut.  TF diambil  dari  menghitung  token  kata  yang  ada  dalam  satu dokumen.  Persamaan  untuk  menghitung  nilai  TF untuk kata t dituangkan dalam  persamaan (1).
𝑡𝑓 𝑑,𝑡 = 𝑓 𝑑,𝑡 ∑ 𝑓 𝑑,𝑡 𝑡 ′ ∈𝑑 (1)
Dari  persamaan  di  atas,  nilai 𝑡𝑓 𝑑 ,𝑡 merupakan nilai tf dari kata t pada  dokumen d .  Nilai  di  atas  diperoleh  dari  mencari nilai  frekuensi  kata t dokumen d ( 𝑓 𝑑 ,𝑡 )  dibagi  dengan  jumlah total keseluruhan kata dalam  term  ( ∑ 𝑓 𝑑 ,𝑡 𝑡 ′ ∈𝑑 ).
Sementara  IDF dari kata t yang didefinisikan sebagai idf t dihitung  dari  kemunculan  kata t ( 𝑑𝑓 𝑡 )  dan dokumen sejumlah N dihitung menurut persamaan (2).
𝑖𝑑𝑓 𝑡 = log 𝑁 𝑑𝑓 𝑡 (2)
Sehingga  Bobot  TF-IDF  dari  kata t pada dokumen d didefinisikan  dalam  persamaan  (3)  yang  didefinisikan sebagai nilai  tfidf d,t .
𝑡𝑓𝑖𝑑𝑓 𝑑,𝑡 = 𝑡𝑓 𝑑,𝑡 × 𝑖𝑑𝑓 𝑡 (3)
Bobot  ini  digunakan  sebagai  acuan  penentu  kata  kunci dalam  dokumen.  Semakin  tinggi  nilai  bobot,  semakin  penting pula kata tersebut dalam dokumen itu.
D. Cosine Similarities
Cosine  similarities merupakan  metode  yang  digunakan untuk menentukan jarak kesamaan dua vektor dengan dimensi yang  sama.  Metode  ini  diciptakan  dengan  memanfaatkan rumus  nilai  cosinus  dari  2  vektor,  sehingga  semakin  tinggi
nilai  cosinus,  semakin  besar pula kesamaan dan juga s emakin kecil  jarak  dari dua vektor tersebut. [2]
Persamaan dari Cosine Similarities antara dua vektor 𝑢⃗ dan 𝑣 didefinisikan  dalam  persamaan (4)
cos(𝜃) = 𝑢 ⃗  ∙ 𝑣 |𝑢||𝑣| (4)
Dari  persamaan  (4)  dapat  digunakan  untuk  menentukan jarak  antara  2  vektor  yaitu  d u,v ,  yang  dituangkan  dalam persamaan (5).
𝑑 𝑢,𝑣 = 1 − cos (𝜃) (5)
Dalam  persamaan  (5)  diketahui  hubungan  dari  jarak antara  2  vektor u dan v dengan  sudut ϴ ,  yaitu  sudut  antara vektor u dan v .  Semakin  besar  nilai  cosinus ϴ ,  maka  jarak antara 2 vektor juga semakin kecil
Kegunaan  metode Cosine  Similarities pada  program yaitu  untuk  menghitung  kesamaan  antara  2  vektor,  yaitu vektor u ( data training ) dan v ( data test ), dengan θ merupakan derajat kesamaan antara 2 vektor tersebut.
E. Mean Absolute Error
Mean  Absolute  Erro r  (MAE)  merupakan  pengukuran untuk  kesalahan  absolut,  digunakan  untuk  menentukan performa  dari  sebuah  prediksi  [6]. Pengukuran tersebut dapat dilakukan  jika  terdapat  nilai  kesalahan  absolut,  yaitu perbedaan hasil prediksi dengan nilai sebenarnya yang berada dalam  dimensi  yang sama [7].
Nilai  MAE  didapatkan  dari  rata-rata  kesalahan  absolut dalam  keseluruhan  pengukuran  yang  dilakukan,  yang ditunjukkan  pada  persamaan  (7),  dimana  nilai  n  merupakan banyaknya  kesalahan  yang  terjadi,  serta 𝑒 𝑖 yang  merupakan nilai  kesalahan absolut pada kesalahan ke-i.
𝑀𝐴𝐸 = ∑ |𝑒 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 𝑛 (7)
Nilai  MAE  dapat  digunakan  untuk  menentukan  apakah prediksi  yang dihasilkan melenceng jauh dari sasaran ataukah sebaliknya.  Semakin  sedikit  nilai  MAE,  maka  semakin  baik performa  dari  sebuah  prediksi, karena jarak  kesalahan absolut yang dilakukan  juga semakin kecil.

## III. A NALISIS DAN PERANCANGAN

## A. Perancangan Umum  Sistem
Aplikasi yang dirancang dikembangkan dengan menggunakan game  engine  Unity ,  yang  kemudian  akan dikembangkan  untuk  perangkat  bergerak  Android.  Konsep desain  level  dari  game  ini  adalah  desain  tingkatan permainan yang dinamis sesuai dengan konten edukasi yang disediakan, dengan  tetap  mempertahankan  tingkat  kesulitan  yang progresif.  Tujuan  permainan  ini  bagi  pemain  adalah  untuk mengasah  kemampuan  dan  wawasan  pemain  tentang pendidikan  bahasa  Indonesia,  serta  membentuk  permainan yang  minim  perawatan  ketika  terjadi  perubahan  isi  konten edukasi  pada  game.  Desain  level  dinamis  ini  dibuat  dengan memanfaatkan  tingkat  kesulitan  dari  soal  sebagai  tolok  ukur pembobotan level. Adapun pembobotan soal
direpresentasikan  dengan  bentuk  angka.  Salah  satu  faktor penentu  soal  dapat  diklasikan  dari  kelas  nya  dalam  ranah kognitif Tak sonomi  Bloom yang  telah  diperbaharui,  dimana berturut  –  turut  kelas  C1  sampai  C6  merupakan  tingkatan kognitif  yang  memiliki  tingkatan  yang  semakin  sulit. Penggunaan  basis  data  menggunakan  basis  data  berjenis sqlite .
Adapun  selain Unity ,  penulis  juga  menggunakan program  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman python serta library scik it sebagai  aplikasi  untuk  melakukan klasifikasi  dan  menentukan  bobot  soal,  menggunakan pembobotan  TF-IDF  serta  penghitungan  jarak  menggunakan metode Cosine  Similarities yang  akan  digabungkan  dengan jumlah  kata  dalam  soal untuk membentuk bobot soal tersebut ke  dalam  sebuah  angka.  Kumpulan  dokumen  soal  yang telah diberikan  bobot  akan  disimpan dalam basis data SQLite yang nantinya  dapat  diimplementasikan  dan  disajikan  sebagai konten edukasi dalam  klien  game.

## B. Aturan Permainan
Aturan  Permainan  ditentukan  sebagai  dasar  dan  cara permainan bekerja. Adapun aturan permainan yang diciptakan didefinisikan  sebagai berikut:
1. Pemain  memiliki  nilai  kekuatan  yang  direpresentasikan dalam  bentuk numerik.
2. Pemain dan musuh memiliki nyawa yang dipresentasikan dengan angka.
3. Pemain  dianggap  memenangkan  pertarungan  apabila membunuh seluruh musuh pada tingkat tersebut.
4. Pemain  dianggap  kalah  dari  pertarungan  kehabisan nyawa sebelum membunuh seluruh musuh.
5. Pemain  menjawab  pertanyaan saat bertarung.
6. Setiap  pertanyaan  yang  dijawab  benar  akan  menambah kerusakan pada musuh.
7. Pemain mendapat poin  pengalaman  yang  dapat digunakan  untuk  menaikkan  level  karakter  secara otomatis  setelah  menyelesaikan  satu  tingkat  permainan sesuai tingkat kesulitan.
8. Pemain  dapat  membuka  level  permainan  baru  jika level karakter  melebihi  syarat level karakter

## C. Perancangan Desain Level  Dinamis  Permainan
Desain  level  yang  dibuat  dilaksanakan  dengan  konsep dinamis.  Pengertian  konsep  dinamis  dijelaskan  pada  subbab 1.3  dimana  desain level yang  dibuat  memenuhi  kriteria sebagai berikut:
1. Dapat memiliki  set soal berbeda tiap kali  bermain.
2. Tingkat  kesulitan  semakin  tinggi  sesuai  dengan tingkat kekuatan pemain.
3. Pemain  masih  memiliki  kemungkinan  untuk  dapat mengerjakan soal dengan bobot yang relatif rendah.
Sehingga desain level dinamis  yang  diterapkan menggunakan konsep berikut:
1. Soal  diambil  dari  berkas  basis  data  dalam  jumlah tetap secara acak sesuai tingkatan permainan.
2. Kekuatan  pemain  menentukan  banyak  variasi  soal yang didapatkan.
3. Pemain  dengan  kekuatan  tinggi  dapat  mencoba tingkat  permainan  sebelumnya,  namun  soal  yang dimunculkan dapat menjadi lebih tinggi
dibandingkan  dengan  pemain  dengan  kekuatan rendah.
Tabel  1  menjelaskan  tentang  jumlah  soal  yang diambil  pada tiap tingkatan permainan.

## D. Perancangan Sistem  Pembobotan
Sistem  pembobotan soal adalah aplikasi yang digunakan sebagai  pendukung  dari  aplikasi  permainan,  yang  memiliki tujuan untuk melakukan klasifikasi pada  soal  serta memberikan  bobot  pada  tiap  soal  yang  ada  basis  data  yang akan  digunakan  dalam  aplikasi.  Sistem  ini  dikembangkan dengan bahasa pemrograman Python dan menerapkan metode pembobotan TFIDF dan penghitungan jarak Cosine Similarities .
Penentuan  bobot  pada  sistem  ditentukan  oleh  2 faktor,yaitu  kelas  soal  dan  jumlah  kata dalam soal. Klasifikasi soal  bahasa  Indonesia  menggunakan Tak sonomi  Bloom ,  di mana  taksonomi  tersebut  membagi  soal  dalam  6  jenis  sesuai dengan  tujuan  soal  tersebut  serta  ranah  kognitif  soal  untuk dapat  mengerjakan  soal  tersebut.  Jumlah  kata  dalam  soal diambil  dari  jumlah  kata  dalam  keseluruhan  soal.Rumus  yang digunakan  untuk  menentukan  bobot  ditentukan  dalam persamaan  (8).  Pertimbangan  dalam  menentukan  rumus penghitungan tersebut adalah rata-rata jumlah kata dalam soal, yaitu kurang lebih 50  kata dalam  tiap soal.
𝐵𝑜𝑏𝑜𝑡 = (𝑘𝑒𝑠𝑢𝑙𝑖𝑡𝑎𝑛   × 50) +  𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝐾𝑎𝑡𝑎 (8)
Dalam  sistem  pembobotan  soal  terdapat  proses -proses untuk  mengklasifikasikan  soal  sesuai  dengan  Taksonomi Bloom yang telah dijelaskan sebelumnya. Alur proses tersebut dijelaskan  dalam  Gambar  1,  dimana  proses  tersebut  terdiri dari:
1. Memasukkan data training
2. Menghitung bobot dengan TF-IDF
3. Membuat model  untuk klasifikasi
4. Memasukkan data dokumen baru
Tabe l 1.
Jumlah Pengambilan Soal pada Tiap Tingkatan Permainan
Level Jumlah Soal 1 5 2
10 3 15
4
20 5 25
6 30
5. Menghitung  jarak  minimum  antar  dokumen   training dengan dokumen baru
6. Mendefinisikan label untuk dokumen baru

## IV. IMPLEMENTASI
A. Implementasi  Sistem  Permainan
Implementasi  pada  sistem  permainan  menggunakan game  engine Unity .  Hasil  implementasi  pada  sistem permainan  dituangkan  dalam  tangkapan  layar  pada  Gambar  2 yang  menunjukan hasil tangkapan layar judul game.
Sementara  pada  Gambar  3 menunjukkan tangkapan layar pada  hasil  keluaran  permainan  berupa  soal  pada  antarmuka berbentuk buku
B. Pengambilan  Data Training
Pengumpulan  dokumen  dilakukan  untuk  memberikan acuan  bagi  sistem  dalam  membentuk  model  yang  diinginkan. Dokumen  yang  diambil  adalah  berupa  Soal  Ujian  Tengah Semester Gasal tahun 2016 SMP Widya W acana 2 untuk mata pelajaran  Bahasa  Indonesia  yang  sudah  diberi  label berdasarkan  Taksonomi  Bloom  oleh  narasumber.  Narasumber yang  diambil adalah guru Bahasa Indonesia yang mengajar di SMP Widya Wacana 2.

## C. Pembentukan Model Vektor
Proses  pembuatan  model  dimulai  dengan  memasukkan dokumen  training  dalam  sebuah  file  berekstensi csv . Dokumen  training  yang  digunakan  merupakan  bagian pertanyaan  dan perintah pada soal Bahasa Indonesia, beserta label  yang  telah  diberikan oleh ahli pendidikan bahasa sesuai dengan  taksonomi  Bloom.  Dokumen  Training  yang  telah diambir  akan  diproses  menjadi  fitur  dalam  klasifikasi  dengan mendata  kata  yang  ada  dalam  dokumen  ( tok enisasi )  serta memberikan  bobot  TF dan IDF pada kata tersebut. Fitur yang telah  diproses  lalu  disimpan  dalam  file model berekstensi csv berbentuk  tabel  dalam  bentuk  model  vektor.  Contoh  bentuk model  dijabarkan dalam  Tabel 2 berikut.

## D. Proses Masukan Dokumen  Baru
Proses  masukan  data  dilakukan  untuk  memasukkan soal pada  file  basis  data.  Penyedia  soal  memasukkan  data  yang terdiri  dari  sebagai  berikut:  berturut-turut  kalimat  perintah, soal  cerita,  kata  pertanyaan,  Pilihan  A,  Pilihan  B,  Pilihan  C, serta  kunci  jawaban.  Masukan  data  belum  dapat  digunakan dalam permainan sebab belum terdapat bobot yang ditentukan sistem,sehingga harus diproses lebih lanjut.
E. Proses Klasifikasi  Dokumen  Baru
Proses  penghitungan  jarak  dimulai  ketika  sistem menemukan  data  masukan  dalam  file  basis  data  yang  belum memiliki  bobot.  Untuk  dapat  menghitung  jarak,  diperlukan fitur  berupa  vektor  berdimensi  sama  dengan  vektor  pada model, oleh sebab itu,  pada  dokumen  yang  akan diklasifikasikan akan diolah menggunakan proses pembobotan TF  dan  IDF,  namun  IDF  yang  digunakan  merupakan  IDF yang  berasal  dari  model,  hal  ini  dilakukan  karena  dokumen baru  dianggap  sebagai queries dari model, sehingga nilai dari IDF  sama  dengan  model  itu  sendiri.  Fitur  dari  dokumen  baru didapatkan dari hasil pembobotan TF pada kalimat pertanyaan dalam  dokumen  yang  disesuaikan  dengan  fitur  dalam  model. Sistem  mengubah  fitur  dalam  dokumen  baru  menjadi  vektor dengan  membandingkan    bobot  dokumen  baru  dengan  fitur model.
T abel 2. Model Vektor Ruang dalam T abel Dokumen abjad adalah [label] 0 0 0.1143 C1 1 0 0.774 C2 2 0 0.1090 C3 99 0 0.0967 C6 [idf] 4.92 1.284
Gambar 3 T angkapan Layar Soal pada Permainan
Gambar 2 T angkapan Layar Judul Permainan
Gambar 1 Diagram Alur Proses Klasifikasi Soal dalam Sistem Pembobotan Soal.

## F. Proses Penentuan Bobot Soal
Penentuan  Bobot  Soal  dilakukan  setelah  proses klasifikasi  soal  tersebut.  Label  pada  soal  baru  digunakan sebagai  penentu  nilai  bobot  bersamaan  dengan  jumlah  kata pada  bagian  kalimat  perintah,  soal  cerita  maupun  pertanyaan soal.  Adapun  rumus  penghitungan  bobot  telah  dijelaskan dalam  subbab  3.3.5.  Hasil  penentuan  bobot  soal  akan disimpan  dalam  kolom  bobot  pada  soal  yang  belum  memiliki bobot tersebut.

## V. PENGUJIAN DAN EVALUASI
A. Pengujian Akurasi Pembobotan
Pengujian  Akurasi  dengan  melakukan  dua  pengukuran terhadap  2  kasus  pembobotan,  yaitu  pembobotan  dengan menggunakan Pra Proses kata yaitu Stemming dan Stop Word Removal dengan  pembobotan  yang  tanpa  menggunakan  Pra Proses  kata.  Tabel 3 memberikan hasil dari  kedua pengukuran pada kedua kasus.

## B. Pengujian Pengguna
Pengujian  pengguna  merupakan  pengujian  terhadap sistem permainan oleh pengguna sebagai bentuk penilaian dan evaluasi  terhadap  pengguna.  Faktor  yang  diujikan  pengguna yaitu  tentang  penilaian  antarmuka,  performa  serta  penilaian materi edukasi yang diberikan, dengan jarak penilaian antara 1 sampai  dengan  5.  Tabel  4  menjelaskan  Rekap  dari  penilaian dari pengguna

## VI. KESIMPULAN
Dalam  proses  pengerjaan  tugas  akhir  mulai  dari  tahap analisis,  desain,  implementasi,  hingga  pengujian  didapatkan kesimpulan  sebagai berikut:
1. Soal  Bahasa  Indonesia  dapat  diintegrasikan  pada  game edukasi  dengan  memberikan  bobot  soal    yang  sesuai dengan  kesulitan  soal  itu  sendiri.  Soal  yang  telah diberikan  bobot  lalu  disesuaikan  sebagai  faktor  tingkat penentu kesulitan.
2. Agar  dapat  disajikan  dalam  desain  permainan  dinamis, konten  edukasi  yang  memiliki  bobot  diurutkan  menurut bobotnya, lalu diambil pada porsi tertentu sesuai dengan tingkat  level  kesulitan. Desain level dinamis yang dibuat memungkinkan  antara  2  level  yang  memiliki  jarak kesulitan  yang  jauh  berbeda  tidak  memiliki  soal  yang sama, tanpa mempedulikan  jumlah  soal yang ada.
3. Bobot  dalam  Soal  Bahasa  Indonesia  ditentukan  dari kognitif  soal  sesuai Tak sonomi  Bloom serta jumlah kata dalam  soal.  Ranah  kognitif  yang  ada  dirubah  menjadi nilai  numerik  untuk  kemudian  digunakan  sebagai penentu bobot soal.
4. Proses  Klasifikasi  Soal  menurut Tak sonomi  Bloom menggunakan  metode  yang  diterapkan  memiliki  proses yang  lebih  baik  saat  menggunakan pre-processing  text daripada proses yang tidak menggunakan.
UCAPAN TERIMA KASIH Penulis juga mengucapkan terima  kasih  kepada Departemen  Pendidikan  dan  Kebudayaan  Indonesia  atas dukungan  finansial  berupa  bantuan  Bidik  Misi  tahun  2013- 2017.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Anik Vega Vitianingsih, “ Game Edukasi Sebagai Media Pembelaja r an Pendidikan Anak Usia Dini,” Univ. Dr Soetomo Surabaya , vol. 1, no. 1. [2]  “ SIST EM DET EKSI  KEMIRIPAN  DOKUMEN  DENGAN ALGORIT MA  COSINE  SIMILARIT Y  DAN  SINGLE  PASS CLUST ERING | . | Jurnal Dinamika Informatika.” [Online]. Available: https://www.unisbank.ac.id/ojs/index.php/fti2/article/view/4217. [Accessed: 24-Oct-2017].
[3]  E. Rukmini, “ Deskripsi Singkat Revisi T aksonomi Bloom,” Ma j.  I lm . PEMBELAJARAN , vol. 4, no. 2, Oct. 2008.
[4]  “ Unity - Unity - Editor,” Unity .  [Online].  Available: https://unity3d.com/unity/editor. [Accessed: 08-Dec-2017].
[5]  C.  D.Manning,  P.  Raghavan,  and  H.  Schutze, Introduction  to Inform ation Retrieval , Online Edition. Cambridge Un ive rsity  Pr e ss, 2009.
[6]  C. J Willmott and K. Matsuura, “Advantages of the mean absolute error (MAE) over the root mean square error (RMSE) in assessin g a v er a ge model performance.”
[7]  UNSW School of Physics, “ Errors and Error Estimation.” UNSW.
T abel 4. Hasil Pengukuran Akurasi Total dan MAE pada kedua kasus Nomor Jenis Penilaian Nilai (1-5) % 1 Antarmuka 3.22 64.44 2 Performa 3.67 73.33 3 Materi Edukasi 3.44 68.89 T abel 3. Hasil Pengukuran Akurasi Total dan MAE pada kedua kasus Kasus Deskripsi Akurasi T otal MAE 1 Dengan Pre-Process 34.1% 0.977 2 T anpa Pre-Process 34.1% 1