## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone Gaming Android Terbaik Dengan Metode Weighted Product
Syifa Nur Rakhmah 1 ; Raden Aldhi Rajendra Yusuf 2
Program Studi Sistem Infomasi Universitas Nusa Mandiri www.nusamandiri.ac.id
1 syifa.snk@nusamandiri.ac.id , 2 aldhirajendra25@gmail.com
Abstract—  The  lack  of  information  in  choosing  an  effective  android  gaming  smartphone  makes  it  difficult  for people to choose the best gaming smartphone while people only know about ordinary smartphones with criteria that are not for games. By conducting this research, it can provide information in making decisions to determine the best Android gaming smartphone. Solutions using a decision support system using the Weighted Product (WP) method,  the  Weighted  Product  method  can  assist  in  making  decisions  but  calculations  using  this  method  only produce the largest value that will be selected as the best alternative. The targeted population is the area of North Bekasi  which  amounted  to  329,976  people  with  a  presentation  of  leeway  of  five  percent (5%)  using  the  slovin formula and the results obtained were 399.515 rounded up to 400 samples. The criteria that have been set based on standard specification data for gaming smartphones for playing games are (price, battery, RAM, ROM, Chipset, and GPU) as well as alternatives selected based on the best gaming cellphones in 2021, namely Asus ROG Phone 3, Black Shark 3, Realme X50 Pro 5G, OPPO Find X2 Pro, Nubia Red Magic 5G. By using a decision support system using the Weighted Product method, it is concluded that the selection of the best Smartphone Gaming at this time in the North Bekasi area and the appropriate criteria have obtained satisfactory results in the selection of the best Gaming Smartphone. In other words, Asus ROG Phone 3, Black Shark 3 and OPPO Find X2 Pro are recommended as the best Android Gaming Smartphones today.
Keywords: Decision Support System, Smartphone Gaming, Weighted Product
Intisari— Rendahnya informasi dalam memilih smartphone gaming android yang efektif membuat  masyarakat kesulitan untuk memilih smartphone gaming terbaik sedangkan masyarakat hanya tahu smartphone biasa dengan kriteria-kriteria yang bukan untuk game. Dengan melakukan penelitian ini dapat memberikan informasi dalam mengambil keputusan menentukan smartphone gaming android terbaik. Solusi menggunakan sistem pendukung keputusan  menggunakan  metode  Weighted  Product  (WP),  metode  Weighted  Product    dapat  membantu  dalam mengambil  keputusan  akan  tetapi  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  ini  hanya  menghasilkan  nilai terbesar yang akan terpilih sebagai alternatif yang terbaik. Populasi yang ditargetkan adalah daerah Bekasi utara yang  berjumlah  329,976  jiwa  dengan  presentasi  kelonggaran  sebesar  lima  persen  (5%)  menggunakan  rumus slovin  dan  hasil  yang  didapatkan  ada  399,515  dibulatkan  menjadi  400  sampel.  Kriteria-kriteria  yang  telah ditetapkan berdasarkan data spesifikasi standar smartphone gaming untuk bermain game yaitu (harga, baterai, RAM, ROM, Chipset, dan GPU) serta alternatif yang dipilih berdasarkan hp gaming terbaik 2021 yaitu Asus ROG Phone 3, Black Shark 3, Realme X50 Pro 5G, OPPO Find X2 Pro, Nubia Red Magic 5G. Dengan menggunakan sistem pendukung keputusan metode Weighted Product mendapatkan kesimpulan dalam pemilihan Smartphone Gaming  terbaik  saat  ini  di  wilayah  Bekasi  Utara  dan  kriteria  yang  sesuai  sudah  mendapatkan  hasil  yang memuaskan dalam pemilihan Smartphone Gaming terbaik. Dengan kata lain Asus ROG Phone 3, Black Shark 3 dan OPPO Find X2 Pro direkomendasikan sebagai Smartphone Gaming Android terbaik saat ini.
Kata Kunci:. Sistem Pendukung Keputusan, Smartphone Gaming, Weighted Product

## PENDAHULUAN
Saat  ini  game  online  sangat  populer, berdasarkan  hasil  survey  yang  dilakukan  dari  APJII (Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia) pada tahun 2018 pengguna internet di Indonesia  mencapai 171,2 juta  pengguna  dari  264,2  juta  penduduk.  Hasil survey dari APJII alasan utama pengguna game online mencapai  5,7  %    sedangkan  alasan  kedua  pengguna game  online  mencapai  7,8  %  dari  seluruh  jumlah
pengguna  internet,  yang  artian  jumlah  tersebut  sama dengan 9,8 juta - 13,4 juta pengguna game online per 2018.  Game  online  memiliki  banyak  peminat  yang besar  di  Indonesia  dalam  beberapa  tahun  terakhir penyebaran game online terbilang sangat cepat, seiring perkembangan  waktu,  game  online  terus  berevolusi yang sebelumnya dimainkan melalui PC sekarang para pengembang Game game mulai mengalihkan perhatian  pada  game  yang  dapat  diakses melalui smartphone.

## Reputasi: Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak
Beberapa jenis smartphone yang ada dipasaran, ada  jenis  smartphone  yang  diproduksi  hanya  khusus untuk  memenuhi  para  penggemar  game  yaitu smartphone gaming [3]. Pengembang Game smartphone
sekarang ini berlomba-lomba mengembangkan  produk  smartphone  untuk  para penggemar  game  mobile  lalu  muncullah  smartphone gaming diantaranya seperti Asus ROG Phone 3, Black Shark  3,  Realme  X50  Pro  5G,  OPPO  Find  X2  Pro, Nubia Red Magic 5G. Banyaknya game  mobile yang sangat  memerlukan  spesifikasi  khusus  agar  bermain game  bisa  berjalan  dengan  lancar  yaitu  dengan menggunakan smartphone gaming, smartphone gaming  yang dibutuhkan memerlukan kriteria khusus supaya pada saat bermain game tidak terjadi masalah diantaranya  kapasitas  Random  Access  Memory (RAM)  yang  besar,  jenis  Graphics  Processing  Unit (GPU)  yang  baik,  jenis  prosesor  yang  handal,  daya tahan  baterai  yang  kuat,  dan  kapasitas  ruang penyimpanan yang besar [4] dan lainnya.
Sehingga  masyarakat  mengalami  kesulitan untuk memilih smartphone gaming terbaik sedangkan masyarakat  hanya  tahu  smartphone  biasa  dengan kriteria-kriteria  yang  bukan  untuk  game.  Dengan adanya  masalah  tersebut  penulis  ingin  membuatkan solusi  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan menggunakan  metode  Weighted  Product  (WP), metode  Weighted  Product    dapat  membantu  dalam mengambil keputusan akan tetapi perhitungan dengan menggunakan  metode  Weight  Product  (WP)  akan menghasilkan nilai terbesar yang terpilih sebagai nilai alternatif  yang  terbaik.  Dengan  demikian  diharapkan bisa  membantu  merekomendasikan  dalam  pemilihan smartphone gaming terbaik yang sesuai kebutuhan.

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  melakukan  beberapa tahapan yaitu sabagai berikut:
1. Metode Pengumpulan Data
Dalam  mengumpulkan  data  dengan  cara melakukan metode kuesioner sebagai berikut:
Tabel 1. Draft Kuesioner
Sumber : Penelitian (2021)
2. Populasi Populasi  adalah  ruang  lingkup  yang  akan dilakukan penelitian, populasi ditentukan dahulu untuk  memberikan  batasan  persoalan.  Populasi yang  ditargetkan    adalah  daerah  Bekasi  utara yang  berjumlah  329,976  jiwa  dari  kalangan remaja rentang usia 18-26 tahun.
3. Sampel Penelitian
Metode  sampel  yang  digunakan  adalah  rumus slovin, hasil sampel dengan menggunkan rumus slovin sebagai berikut : n=  N/(1+N e^2  )
n=  329976/(1+329976 〖 (0,05) 〗 ^2  ) n=  329976/(1+329976 (0,0025)  ) n=  329976/(1+824,94 ) n=  329976/(825,94 ) n = 399,515 Dari  hasil  tersebut  dibulatkan  menjadi  400 sampel Keterangan :
n = Ukuran Sampel
N = Ukuran Populasi
e = Batas toleransi kesalahan
4. Validitas Agar penelitian ini lebih teliti, maka sebuah item sebaiknya memiliki korelasi (r) dengan skor total masing-masing variable >= 0.3. Item yang punya r  hitung  <  0.3  akan  disingkirkan  akibat  mereka tidak melakukan pengukuran secara sama dengan yang dimaksud oleh skor total.
Tabel 2. Perhitungan Validitas Mengunakan SPSS
NO Alternatif 1 Asus  ROG  Phone 3 Pernyataan Kuesioner STS TS N S ST 1 Chipset  Snapdragon  865  di Asus ROG  Phone 3 sudah  termasuk  ke dalam  smarthpone kalangan  atas
2 Dengan  menggunakan  GPU Adreno  650  Asus
ROG  Phone  3 bisa  bermain  game  dengan grafis  ultra  HD  dan  terlihat  realistis
3
RAM 16GB  di Asus ROG  Phone  3 sudah  bisa bermain  game  dengan  sangat  lancar  tanpa ada  kendala
4 ROM  256GB  di Asus ROG  Phone  3 dapat menyimpan  game  dengan  kapasitas yang besar  tanpa  khawatir  penyimpanan  penuh
5 Kapasitas baterai  6000  mAh di Asus ROG
Phone  3 bisa  bertahan  lama  dan  kuat saat bermain  game  tidak perlu  khawatir  baterai
cepat habis
6 Harga  9,1juta  smartphone  Asus ROG  Phone  3 sudah  bisa dimiliki semua  gamer  pecinta  game mobile
Sumber : Penelitian (2021) Dapatkan  disimpulkan  bahwa  ke-30  pertanyaan yang diberikan dinyatakan valid .
5. Reliabilitas
Uji  reliabilitas  dilakukan  dengan  uji  Alpha Cronbanch.  Jika  nilai  Alpha  >  0,7  artinya reliabilitas  mencukupi  (sufficient  reliability) sementara  jika  alpha  >  0,80  ini  mensugestikan seluruh  item  reliabel  dan  seluruh  tes  secara konsisten  secara  internal  karena  memiliki reliabilitas yang kuat.
Tabel 3. Perhitungan Reliabilitas Menggunakan SPSS
Sumber : Penelitian (2021)
Nilai  Cronbach  Alpha  0,898  yang  menunjukan bahwa  ke-30  pernyataan  memiliki  reliabilitas yang kuat.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Terdapat  5  alternatif  yang  dicantumkan  untuk dipilih  alternatif  yang  akan  dinilai  merupakan Smartphone Gaming Android Terbaik. Pada tahap ini kriteria  yang  dijadikan  acuan  dalam  perhitungan adalah Chipset, GPU, RAM, ROM, Baterai,dan Harga, kriteria yang dimaksud sebagai berikut: Dari masing- masing  kriteria  tersebut,  terdapat  5  tingkatan kepentingan, yaitu:
Tabel 4. Kriteria
Sumber : Penelitian (2021)
Dari masing- masing kriteria tersebut, terdapat 5 tingkatan kepentingan, yaitu:
Tabel 5. Tingkat Kepentingan
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item - Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted VAR00001 116.1500 134.198 .655 .892 VAR00002 116.0725 134.694 .593 .893 VAR00003 115.4775 140.165 .434 .896 VAR00004 115.4725 141.067 .374 .897 VAR00005 115.4475 140.574 .394 .896 VAR00006 118.2250 134.516 .345 .900 VAR00007 116.1475 134.432 .640 .892 VAR00008 116.0775 134.062 .623 .892 VAR00009 115.9500 138.659 .426 .896 VAR00010 115.4975 139.729 .438 .896 VAR00011 116.0825 138.026 .449 .895 VAR00012 118.2950 135.266 .323 .900 VAR00013 116.1850 133.650 .654 .892 VAR00014 116.1075 133.695 .628 .892 VAR00015 115.9525 139.469 .386 .896 VAR00016 115.4975 139.830 .437 .896 VAR00017 116.4975 137.694 .336 .898 VAR00018 118.2250 135.067 .337 .900 VAR00019 116.1500 133.767 .671 .891 VAR00020 116.0925 133.798 .627 .892 VAR00021 115.9600 139.302 .386 .896 VAR00022 115.5050 140.551 .392 .896 VAR00023 116.0175 139.326 .418 .896 VAR00024 116.8750 136.611 .472 .895 VAR00025 116.1575 135.161 .611 .893 VAR00026 116.0825 134.908 .601 .893 VAR00027 115.9775 139.541 .379 .897 VAR00028 115.4325 141.309 .335 .897 VAR00029 116.5100 138.491 .317 .898 VAR00030 116.8400 137.187 .436 .896
Cronbach's Alpha
N of Items .898 30
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item - Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted VAR00001 116.1500 134.198 .655 .892 VAR00002 116.0725 134.694 .593 .893 VAR00003 115.4775 140.165 .434 .896 VAR00004 115.4725 141.067 .374 .897 VAR00005 115.4475 140.574 .394 .896 VAR00006 118.2250 134.516 .345 .900 VAR00007 116.1475 134.432 .640 .892 VAR00008 116.0775 134.062 .623 .892 VAR00009 115.9500 138.659 .426 .896 VAR00010 115.4975 139.729 .438 .896 VAR00011 116.0825 138.026 .449 .895 VAR00012 118.2950 135.266 .323 .900 VAR00013 116.1850 133.650 .654 .892 VAR00014 116.1075 133.695 .628 .892 VAR00015 115.9525 139.469 .386 .896 VAR00016 115.4975 139.830 .437 .896 VAR00017 116.4975 137.694 .336 .898 VAR00018 118.2250 135.067 .337 .900 VAR00019 116.1500 133.767 .671 .891 VAR00020 116.0925 133.798 .627 .892 VAR00021 115.9600 139.302 .386 .896 VAR00022 115.5050 140.551 .392 .896 VAR00023 116.0175 139.326 .418 .896 VAR00024 116.8750 136.611 .472 .895 VAR00025 116.1575 135.161 .611 .893 VAR00026 116.0825 134.908 .601 .893 VAR00027 115.9775 139.541 .379 .897 VAR00028 115.4325 141.309 .335 .897 VAR00029 116.5100 138.491 .317 .898 VAR00030 116.8400 137.187 .436 .896
NO Kriteria Kode  Kriteria 1 Chipset K 1 2 GPU K 2 3 RAM K 3 4 ROM K 4 5 Baterai K 5 6 Harga K 6

## Reputasi: Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak
Sumber : Penelitian (2021)
Didapatkan  nilai  bobot  untuk  masing-masing kriteria sebagai berikut:
Tabel 6. Hasil Nilai Bobot Maksimum
Sumber : Penelitian (2021)
Selanjutnya  akan  dilakukan  proses  perbaikan bobot sebagai berikut :
1. Hasil bobot perbaikan maximum
w_1=5/((5+3+4+5+4+2))=5/23=0,22
w_2=3/((5+3+4+5+4+2))=3/23=0,13 w_3=4/((5+3+4+5+4+2))=4/23=0,17
w_4=5/((5+3+4+5+4+2))=5/23=0,22 w_5=4/((5+3+4+5+4+2))=4/23=0,17 w_6=2/((5+3+4+5+4+2))=2/23=0,09
2. Hasil bobot perbaikan minimum
w_1=3/((3+3+4+5+4+2))=3/21=0,14 w_2=3/((3+3+4+5+4+2))=3/21=0,14
w_3=4/((3+3+4+5+4+2))=4/21=0,19
w_4=5/((3+3+4+5+4+2))=5/21=0,24 w_5=4/((3+3+4+5+4+2))=4/21=0,19 w_6=2/((3+3+4+5+4+2))=2/21=0,09
Setiap  alternatif  smartphone  gaming  akan diberikan  penilaian  untuk  masing  –  masing  kriteria yang didapat dari hasil kuesioner sebagai berikut :
Tabel 7. Nilai Alternatif
Sumber : Penelitian (2021)
Selanjutnya  akan  dihitung  vector  S  dari  nilai alternative  dipangkatkan  dengan  bobot  preferensi  W yang sudah diperbaikan.
3. Menghitung nilai maximum vector S s_1=(1636^0,22)(1667^0,13)(1905^0,17)(1907^0,22) (1917^0,17)(806^0,09)=1677,87
s_2=(1637^0,22)(1665^0,13)(1716^0,17)(1897^0,22) (1663^0,17)(778^0,09)=1601,99 s_3=(1622^0,22)(1653^0,13)(1715^0,17)(1897^0,22) (1497^0,17)(806^0,09)=1573,79
s_4=(1636^0,22)(1659^0,13)(1712^0,17)(1894^0,22)
(1689^0,17)(1346^0,09)=1685,16 s_5=(1633^0,22)(1663^0,13)(1705^0,17)(1923^0,22) (1492^0,17)(1360^0,09)=1655,77
4. Menghitung nilai minimum vector S s_1=(1636^0,14)(1667^0,14)(1905^0,19)(1907^0,24)
(1917^0,19)(806^0,09)= 1573,02 s_2=(1637^0,14)(1665^0,14)(1716^0,19)(1897^0,24) (1663^0,19)(778^0,09)= 1494,23 s_3=(1622^0,14)(1653^0,14)(1715^0,19)(1897^0,24) (1497^0,19)(806^0,09)= 1465,80 s_4=(1636^0,14)(1659^0,14)(1712^0,19)(1894^0,24) (1689^0,19)(1346^0,09)= 1572,20 s_5=(1633^0,14)(1663^0,14)(1705^0,19)(1923^0,24) (1492^0,19)(1360^0,09)= 1541,56
Berikut  merupakan  hasil  dari  perhitungan vector S:
Tabel 8. Nilai Maximum Vektor S
Sumber : Penelitian (2021)
Tabel 9. Nilai Minimum Vektor S
Sumber : Penelitian (2021)
Dari  nilai  yang  barusan  dihitung  kemudian dihitung nilai vector V sebagai berikut:
5. Menghitung nilai maximum vector V v_1=
1677,87/((1677,87+1601,99+1573,79+1685,16+1655
,77))=  1677,87/8194,58= 0,20
v_2= 1601,99/((1677,87+1601,99+1573,79+1685,16+1655 ,77))=  1601,99/8194,58=0,19 v_3= 1573,79/((1677,87+1601,99+1573,79+1685,16+1655
,77))=  1573,79/8194,58= 0,19
NO Tingkat  Kepentingan Nilai 1 Sangat  Setuju  (SS) 5 2 Setuju  (S) 4 3 Netral  (N) 3 4 Tidak  Setuju  (TS) 2 5 Sangat  Tidak  Setuju  (STS) 1
Kriteria Nilai Bobot Tiingkat
Kepentingan K 1 5 Sangat  Setuju K 2 3
Netral
K 3 4 Setuju K 4 5
Sangat  Setuju
K 5 4
Setuju K 6 2 Tidak  Setuju Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 1636 1667 1905 1907 1917 806 A2 1637 1665 1716 1897 1663 778 A3 1622 1653 1715 1897 1497 806 A4 1636 1659 1712 1894 1689 1346 A5 1633 1663 1705 1923 1492 1360
Maximum Alternatif Nilai  Vektor S A1 1677,87 A2 1601,99 A3 1573,79 A4 1685,16 A5 1655,77
Minimum Alternatif
Nilai  Vektor S A1 1573,02 A2 1494,23 A3 1465,80 A4 1572,20 A5 1541,56
v_4=
1685,16/((1677,87+1601,99+1573,79+1685,16+1655
,77))=  1685,16/8194,58= 0,20 v_5= 1655,77/((1677,87+1601,99+1573,79+1685,16+1655 ,77))=  1655,77/8194,58= 0,20
6. Menghitung nilai minimum vector V v_1=
1573,02/((1573,02+1494,23+1465,80+1572,20+1514
,56))=  1573,02/7619,81= 0,20
v_2= 1494,23/((1573,02+1494,23+1465,80+1572,20+1514 ,56))=  1494,23/7619,81=0,19
v_3=
1465,80/((1573,02+1494,23+1465,80+1572,20+1514
,56))=  1465,80/7615,49= 0,19 v_4= 1572,20/((1573,02+1494,23+1465,80+1572,20+1514 ,56))=  1572,20/7619,81= 0,20 v_5=
1514,56/((1573,02+1494,23+1465,80+1572,20+1514 ,56))=  1541,56/7619,81= 0,20
Berikut  merupakan  hasil  dari  perhitungan vector V :
Tabel 10. Nilai Maximum Vektor V Sumber : Penelitian (2021) Tabel 11. Nilai Minimum Vektor V Sumber : Penelitian (2021) Didapatkan bahwa
berdasarkan hasil perhitungan  vektor  V  diketahui  bahwa  nilai maksimum dan minimum pada vektor V memiliki nilai yang sama. Nilai terbesar ada 3 yaitu V1, V4, V5 yang menjadi  alternative,  karena  belum  terpilihnya Smartphone Gaming Android terbaik. Maka ditambahkan  metode  TOPSIS  dari  ketiga  alternative yang telah didapat agar mendapatkan hasil Smartphone Gaming Android terbaik.
Tabel 12. Kriteria
Sumber : Penelitian (2021)
Tabel 13. Nilai Dari Setiap Alternatif
Sumber : Penelitian (2021)
Selanjutnya  membuat  matriks  keputusan  yang ternormalisasi, nilai pembagi didapatkan dari mencari akar masing- masing kriteria dipangkatkan 2 kemudian dijumlahkan.  Kemudian  untuk  mencari  matriks keputusan yang ternormalisasi yaitu kriteria dari setiap alternative  dibagi  dengan  hasil  pembagi  yang  sudah didapatkan.
Tabel 14. Matriks Keputusan Ternormalisasi
Sumber : Penelitian (2021)
Selanjutnya  membuat  matriks  keputusan  yang ternormalisasi  terbobot,  dengan  cara  nilai  masing- masing  bobot  yang  tadi  sudah  ditetapkan  di  kalikan dengan  hasil  dari  masing-masing  kriteria  matriks keputusan yang sudah ternormalisasi.
Tabel 15. Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot
Sumber : Penelitian (2021)
Selanjutnya menentukan matriks solusi ideal positif &  solusi  ideal  negative,  nilai  solusi  ideal  positif  &  solusi ideal negative di ambil dari matriks keputusan ternormalisasi terbobot dengan rumus MAX atau MIN.
Tabel 16. Matriks Solusi Ideal Positif & Solusi Ideal Negative
Sumber : Penelitian (2021)
Selanjutnya  menentukan  jarak  antara nilai  setiap  alternative  dengan  matriks  solusi ideal  positif  &  solusi  ideal  negative.  Nilai  D+
Maximum Alternatif Nilai  Vektor V A1 0,20 A2 0,19 A3 0,19 A4 0,20
A5 0,20 Minimum
Alternatif Nilai  Vektor V A1 0,20 A2 0,19
A3 0,19 A4 0,20 A5 0,20 Kode Kriteria Kriteria Atribut Bobot
C1 Chipset Benefit 3 C2
GPU Benefit 3
C3 RAM Benefit
4
C4 ROM
Benefit 5
C5 Baterai
Benefit 4
C6
Harga Cost 2
Alternatif Kriteria
C1 C2  C3 C4  C5 C6 Asus ROG Phone  3 4 4 5 5 5 2 Black Shark  3 4 4 4 5 4 3 OPPO Find X2  Pro 4 4 4 5 4 3
Pembagi 6.92820323 6.92820323 7.549834435 8.660254038 7.549834435 4.69041576 Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 Asus ROG Phone 3 0.577350269 0.577350269 0.662266179 0.577350269 0.662266179 0.426401433 Black Shark 3 0.577350269 0.577350269 0.529812943 0.577350269 0.529812943 0.639602149 OPPO Find X2 Pro 0.577350269 0.577350269 0.529812943 0.577350269 0.529812943 0.639602149
Alternatif Kriteria C1 C2
C3 C4 C5 C6 Asus ROG Phone 3 1.732050808 1.732050808 2.649064714 2.886751346 2.649064714 0.852802865 Black Shark 3 1.732050808 1.732050808 2.119251771 2.886751346 2.119251771 1.279204298 OPPO Find X2 Pro 1.732050808 1.732050808 2.119251771 2.886751346 2.119251771 1.279204298
Positif    Max | benefit Min | cost Negatif Max | cost Min | benefit
C1 C2 C3 C4 C5 C6 Benefit Benefit
Benefit Benefit Benefit Cost Positif 1.732050808 1.732050808 2.649064714 2.886751346 2.649064714 0.852802865 Negatif 1.732050808 1.732050808 2.119251771 2.886751346 2.119251771 1.279204298
didapat dari masing-masing  kriteria hasil solusi ideal positif  dikurangi  dari  masing-masing  kriteria  hasil nilai  matriks  keputusan  yang  ternormalisasi  terbobot dipangkatkan  2  kemudian  dijumlahkan.  Sedangkan Nilai D- didapat dari masing-masing kriteria hasil nilai matriks  keputusan  yang  ternormalisasi  terbobot dikurangi  dari  masing-masing  kriteria  solusi  ideal negative dipangkatkan 2 kemudian dijumlahkan.
Tabel 17. Jarak Antara Nilai Setiap Alternatif Dengan Matriks SIP & SIN
Sumber : Penelitian (2021)
Selanjutnya menentukan nilai preferensi untuk setiap  alternative,  didapatkan  dari  masing-masing alternatif D- dibagi dalam kurung D- tambah D+.
Tabel 18. Nilai Preferensi Untuk Setiap Alternatif
Sumber : Penelitian (2021)
Didapatkan  kesimpulan  bahwa  berdasarkan hasil nilai preferensi untuk setiap alternatif ranking ke 1 didapatkan oleh alternative Asus ROG Phone 3 dan ranking ke 2 didapatkan oleh alternative Black Shark 3 dan OPPO Find X2 Pro.  Dengan kata lain Asus ROG Phone  3  direkomendasikan  sebagai  Smartphone Gaming Android terbaik saat ini.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  ditentukan maka  terdapat  kesimpulan  sebagai  berikut  :  Untuk pemilihan  smartphone  gaming  diperlukan  beberpa kriteria, maka penulis memilih kriteria pada spesifikasi standar pada  smartphone gaming yaitu harga, baterai, RAM, ROM, Chipset, dan GPU.
Dari  kriteria  yang  sudah  ditentukan  lalu dihitung menggunkan metode Weighted Product, hasil ranking tertinggi vektor V adalah Asus ROG Phone 3, Black  Shark  3  dan  OPPO  Find  X2  Pro  bernilai  0.20 sedangkan Nubia Red Magic 5G dan Realme X50 Pro 5G  bernilai  0.19,  lalu  ditambahkan  metode  TOPSIS mendapatkan  hasil  ranking  ke  1  didapatkan  oleh alternative  Asus  ROG  Phone  3  dan  ranking  ke  2 didapatkan oleh alternative Black Shark 3 dan OPPO Find  X2  Pro.  Hasil  pengujian  hipotesis  H1  dapat diterima karena menunjukan hasil yang sesuai dengan penulis.

## REFERENSI
Arizka,  T.  (2019).  PENGARUH  DAYA  TARIK GAME  ONLINE  DAN  CITRA  MEREK TERHADAP  KEPUTUSAN  PEMBELIAN
SMARTPHONE  GAMING. Journal  Ekonomi Dan Bisnis , 1–72. Author.  (2021). 11  HP  Gaming  Terbaik  2021 . Priceprice.Com. https://id.priceprice.com/harga-hp/news/HP- Gaming-Murah-Terbaik-9336/
Bandur,  A.,  &  Budiastuti,  D.  (2018). Validitas  dan Reliabilitas  Penelitian (Asli).  Mitra  Wacana Media.
Christian,  C.,  &  Roestam,  R.  (2021).  Analisis  Dan Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Smartphone  Gaming  Menggunakan Metode  AHP. Jurnal  Manajemen  Sistem  … ,
6 (1), 83–94. http://ejournal.stikom-
db.ac.id/index.php/manajemensisteminformasi/ article/view/1005
Dr. Sandu Siyoto, SKM., M. K., & M. Ali Sodik, M. . (2015). DASAR  METODOLOGI  PENELITIAN (Ayup  (ed.);  Cetakan  1).  Literasi  Media Publishing.
Fitria,  R.,  &  Rakhmah,  S.  N.  (2019).  Penerapan
Metode  Weighted  Product  Untuk  Menganalisis Faktor Pemilihan Pembayaran Digital Transaction  Pada  Aplikasi  Ojek  Online. Jurnal Teknika , 11 (2), 1098. https://doi.org/10.30736/jt.v11i2.346
Hardani, Auliya, N. H., Andriani, H., Fardani, R. A.,
Ustiawaty,  J.,  Utami,  E.  F.,  Sukmana,  D.  J.,  & Istiqomah,  R.  R.  (2020). Metode  Penelitian Kualitatif & Kuantitatif (H. Abadi (ed.); Cetakan 1, Issue Maret). Pustaka Ilmu.
Khairina,  D.  M.,  Ivando,  D., &  Maharani,  S.  (2016).
Implementasi Metode Weighted Product Untuk Aplikasi  Pemilihan  Smartphone Android. JURNAL INFOTEL - Informatika Telekomunikasi Elektronika , 8 (1), 16.
https://doi.org/10.20895/infotel.v8i1.47
Latif, Y. R., & Susilo, J. (2019). PENGEMBANGAN
APLIKASI PEMILIHAN SMARTPHONE ANDROID MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT BERBASIS ANDROID. Jurnal  Informatika  Dan  Bisnis , 53 (9), 59–65.
Malik,  A.  Y.,  &  Haryanti,  T.  (2018).  Penerapan Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (  Ahp  ) Untuk Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Program. Penerapan Metode Analitycal Hierarchy  Process  (AHP)  Untuk  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Program , 14 (1), 123–130.
Murdaningsih,  D.  (2020). Kriteria  Ponsel  untuk Bermain  Gim  Ala  Pemain  Esport .  Reublika.Id. https://www.republika.co.id/berita/qgv0nz368/k riteria-ponsel-untuk-bermain-gim-emala- empemain-esport
Perkembangan  Game  Mobile  Dari  Tahun  Ke  Tahun . (2018). Teknotune.Com.
D+ Asus ROG  Phone  3 0 D- Asus ROG  Phone  3 0.996159063 Black Shark  3 0.862103063 Black Shark  3 0 OPPO Find  X2  Pro 0.862103063 OPPO Find  X2  Pro 0 Alternatif Preferensi Ranking Asus ROG  Phone  3 1 1 Black Shark  3 0 2 OPPO Find  X2  Pro 0 2
http://www.teknotune.com/2018/06/perkemban gan-game-mobile-dari-tahun-ke-tahun.html Permata,  D.,  Sianturi,  S.,  &  Sagala,  J.  R.  (2021).
Prediksi  Trend  Penjualan  Handphone  Tahun 2020  Dengan  Menggunakan  Metode  Weighted Product ( Studi Kasus : Simpang Ponsel ). Jurnal Ilmu  Komputer  Dan  Sistem  Informasi , 3 (3), 159–166.
Rahman,  M.  T.,  &  Mustari,  M.  (2012). Pengantar metode penelitian (M. T. Rahman (Ed.); Cetakan ke, Issue January). LaksBang Pressindo.
Rahmatullah, S., Purnia, D. S., & Hariyadi, R. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone  Android  Gaming  dengan  Metode
Analytical  Hierarchy  Process. Jurnal  Kajian
Ilmiah , 18 (3), 294–306. https://doi.org/10.33558/piksel.v6i1.1401
Sari, N. (2018). SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSAN  PEMILIHAN  SMARTPHONE DENGAN  METODE  WEIGHTED  PRODUCT .
1–200. Setiyaningsih, W. (2015). KONSEP SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN (E.  F.  Rochman (Ed.); Cetakan 1). Yayasan Edelweis.
Suwartono.  (2014). Dasar  -  Dasar  Metodologi Penelitian (E. Risanto (Ed.); Ed. 1). ANDI.
Tendean,  S.  (2020).  Sistem  Pendukung  Keputusan Rekomendasi Smartphone Untuk Mobile Game.
Jurnal Sains Komputer Dan Teknologi
Informasi , 2 (2), 44–48. Yoca, T. (2018). SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSAN  PEMILIHAN  SMARTPHONE ANDROID  DI  TOKO  SP  CELL  DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE
ADDITIVE  WEIGHTING  (SAW). Jurnal Teknologi Informasi , 98.