Diterima 15 April 2021 Direvisi 01 Mei 2021 Diterima untuk publikasi 10 Mei 2021

## Penerapan Case Based Reasoning (CBR) dalam Pembuatan Sistem Rekomendasi Judul Gim
Made Hanindia Prami Swari 1 , Vinza Hendi Satria 2 & I Kadek Susila Satwika 3
1,2 UPN “Veteran” Jawa Timur, Jl. Rungkut Madya, Surabaya, Jawa Timur
3 STMIK STIKOM Indonesia, Jln Tukad Pakerisan, Denpasar, Bali Email: madehanindia.fik@upnjatim.ac.id
Abstrak. Pemilihan  gim  yang  ingin  dimainkan  merupakan  hal  yang  cukup kompleks, mengkombinasikan antara spesifikasi dengan atribut lainya dari game bukanlah hal yang mudah, apalagi jika dilihat dari jumlah gim ada sekarang akan membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk  menemukan  gim  yang  sesuai  keinginan pemain. Untuk itu dibutuhkan sebuah sistem rekomendasi yang dapat setidaknya membantu  pemain  untuk  mengenali  gim-gim  yang  mereka  inginkan.  Hasil penelitian adalah  sebuah  sistem  sederhana yang menerapkan  konsep CBR  yang berisi beberapa judul gim multi-platform yang bekerja menggunakan rumus KNN
(  K-Nearest  Neighbor  ) .  Melalui  pembuatan  sistem  ini,  maka  pemain  dapat menemukan  gim  yang  sesuai  hanya  dengan  memasukkan  aspek-aspek  yang mengklasifikasikan sebuah gim kedalam sistem.
Kata kunci: Gim, Case Based Reasoning, Sistem Rekomendasi, K-Nearest Neighbor

## 1 Pendahuluan
Makin  pesatnya  perkembangan  industri  permainan  digital  atau  Gim membuat  beraneka  macam  jenis gim  yang  berkembang  dipasaran. Terdapat  setidaknya  157 genre dari  gim  dan  terdapat  lebih  banyak  lagi jenis-jenis gim baru yang bermunculan di dunia gim, padahal sebuah gim tidak  hanya  terbatas  pada genre ,  [1],  [2]  . Industri  gim  kian  hari  makin berkembang  pesat,  pada  tahun  2018  terdapat  setidaknya  9050  gim  yang diproduksi  dan  dijual  di  hanya  pada  platform Steam saja  [3],  belum  platform- platform lain seperti PlayStation Store, Google Play Store, Nintendo Store dan platform lainnya. Kabar baik tersebut di imbangi dengan masalah baru yaitu judul gim yang kian lama kian menumpuk dan beraneka macam gim membuat pemain gim mengalami kesulitan untuk tetap mengingat jenis gim yang ia sukai.
Tidak cukup dengan masalah mengenai bansyaknya judul gim yang bertebaran di  pasar  dengan platform yang  berbeda-beda,  masalah  lain  muncul  yaitu mengenai  jenis  gim  yang  disukai  oleh  pemain  gim,  untuk  tetap  memperbaruhi pengetahuannya  mengenai  gim-gim  baru  saja  tidak  cukup,  pemain  juga  harus melakukan pemilahan terhadap gim yang muncul berdasarkan jenis gim favorit mereka,  namun  seringkali  pemain  tidak  memahami  gim  favoritnya.  Beberapa

## 34  Made Hanindia Prami Swari, Vinza Hedi Satria, I Kadek Susila Satwika
item yang dibutuhkan dalam sebuah gim membutuhkan pembayaran , sehingga pemilihan gim yang akan dimainkan merupakan hal dasar yang harus dilakukan sebelum memainkan sebuah gim yang ada [4].
Seringkali seorang pemain gim menyukai sebuah seri dari permainan digital lalu menjadi  fans  setia  dari  seri  tersebut.  Sebagai  cotnoh  seorang  pemain  merasa cocok dengan permainan digital Call of Duty sehingga menjadi fans setia series tersebut, namun tahukah pemain tersebut bahwa diluar sana terdapat permainan- permainan digital yang mirip dengan Call Of Duty seperti Battlefield , Medal Of Honor dan lainnya.
Sebuah sistem rekomendasi yang sangat canggih sebenarnya sudah banyak dibuat sebagai  fitur  oleh  pemilik  platform  seperti  fitur Reccomended  For  You milik Steam. Namun fitur tersebut hanya terbatas pada satu platform saja. Penelitian ini dibuat  untuk  memermudah  para  pemain  agar  tidak  membuka  plaform  secara manual  satu  persatu.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  akan  menghasilkan  sebuah sistem rekomendasi gim baru.
Sistem  rekomendasi  merupakan  sebuah  sistem  yang  sudah  umum  dibuat  dan terdapat  banyak  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  membuat  sistem rekomendasi,  salah  satunya  C.B.R.  ( Case-Based  Reasoning), contoh implementasinya  seperti  pembuatan  rekomendasi  masakan  Jawa  [5]    atau rekomendasi  lensa  kamera  [6]  atau  penggabungan  C.B.R.  dengan  metode  C2 untuk  rekomendasi  musik  [7].  Diantara  seluruh  sistem  yang  menggunakan metode C.B.R. algoritma C.B.R. yang paling umum adalah K-NN [8].

## 2 Tinjauan Pustaka
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  sebelumnya  terkait  sistem  rekomendasi pemilihan  gim,  namun  hampir  seluruh  penelitian  tersebut  menggunakan pendekatan  berbasis  SPK  menggunakan  beberapa  kriteria  tertentu.  Penelitian terkait  rekomendasi  gim  dengan  menggunakan  pendekatan  SPK  telah  pernah dilakukan dengan menggunakan metode topsis. Sistem ini akan
merekomendasikan  gim  yang  disukai  pengguna  berdasarkan  kriteria  harga, spesifikasi  perangkat  keras,  genre,  jenis/jumlah  pemain,  virtual  reality,  serta atribut  tambahan  [9].  Penelitian  terkait  pemilihan  gim  yang  juga  berbasis pembuatan SPK juga pernah dilakuan dengan membuat sebuah siste rekomendasi pemilihan  game  online  terbaik  menggunakan  teknik  SMART  dengan menggunakan  kriteria  kategori  gim,  spesifikasi  perangkat,  grafis,  tingkat kesulitan dan komunitas yang memainkannya. Pendekatan yang sedikt berbeda dilakukan  pada  penelitian  pemilihan  gim  online  berdasarkan  spesifikasi minimum  perangkat  keras.  Hal  ini  dilakukan  agar  pengguna  mendapatkan rekomendasi gim untuk dimainkan sesuai dengan minimum perangkat keras yang menguntungkan  [10].  Penelitian  terkait  terakhir  yang  menggunaan  pendekatan berbeda  dengan  penelitian  ini  adalah  dengan  memberikan  rekomendasi  gim
Penerapan Case Based reasoning (CBR) dalam Pembuatan Sistem Rekomendasi Judul Gim 35
berdasarkan karakteristik pemain yang didapat dari komen-komen yang diberikan oleh  pemain  lalu  kemudian  mengolahnya  menggunakan text  mining [11]. Perbedaan mendasar antara penelitian yang dilakukan dengan penelitian [9][10] adalah  dari  sisi  pendekatan  rekomendasi  yang  dihasilkan,  kedua  penelitian tersebut menggunakan pendekatan berbasis kriteria (SPK), sedangkan penelitian ini  menggunakan  pendekatan  berbasis  kasus  atau  pengalaman  sebelumnya. Dimana  hipotesis  pemilihan  metode  pendekatan  berbasis  kasus  adalah gamer yang memiliki karakteristik yang sama akan menyukai gim yang sejenis.

## 2.1 Case Based Reasoning
Penalaran Berbasis Kasus (CBR) memiliki kemampuan untuk menelusuri kasus- kasus  baru  untuk  menghasilkan  sebuah  solusi  berdasarkan  kasus-kasus  yang sudah  ada  sebelumnya,  selain itu  keunggulan  lainnya penalaran  berbasis  kasus adalah  dapat  mengambil  keputusan  dari  data  yang  tidak  dipahami  dengan  baik dan  dapat  memperluas  kasus  melalui  proses  yang  dilakukan  berturut-turut  [7]. Proses dari C.B.R. Dapat digambarkan seperti yang tampak pada gambar 1.
Gambar 1. Fase C.B.R [12]
Terdapat 4 fase dari C.B.R. Fase adalah [13] 1.  Retrive
Fase ini menerima kasus baru yang merupakan input dari penguna atau input kasus-kasus sejenis yang menjadi sampel dari sistem
2.  Reuse
Fase ini akan melakukan pencocokan antara kasus baru dengan kasus-kasus yang telah menjadi sampel, melalu proses ini, kasus yang di masukkan oleh pengguna telah dicocokkan dan ditemukan hasilnya.
3.  Revise

## 36  Made Hanindia Prami Swari, Vinza Hedi Satria, I Kadek Susila Satwika
Kasus masukkan dari pengguna di cek hasilnya, dilakukan sedikit perubahan- perubahan jika diperlukan untuk merevisi hasil jika diperlukan.
4.  Retain Dilakukan  pemutakhiran  data  sampel  yang  dimiliki  sistem  dengan menambahkan  kasus  yang  baru  saja  melalui  tahap  Revise  ke  dalam  data sampel  sistem  sehingga  data  kasus  dapat  dimanfaatkan  untuk  input  kasus selanjutnya.

## 2.2 K-Nearest Neighbor
K-Nearest  Neighbor atau  k-NN  adalah  algoritma  yang  digunakan  untuk klasifikasi  hasil  kategorikal  atau  prediksi  hasil  numerik dan    menggunakan algoritma supervised [14][15].  Algoritma  k-NN  bekerja  dengan  menentukan nilai  jarak  pada  pengujian  data  testing  dengan  data  training  berdasarkan  nilai terkecil dari nilai ketetanggaan terdekat Tetangga ini kemudian digunakan untuk memperoleh klasifikasi atau rata-rata untuk prediksi. K disini mewakili jumlah maksimum  tetangga  untuk  dipertimbangkan  dalam  menghitung  label  tetangga. Jarak Euclidean juga dihitung untuk menemukan tetangga untuk
dipertimbangkan.  Jarak  dihitung  dengan  jarak  Euclidean  sebagai  yang  tertulis pada persamaan 1 :
𝑑𝑖𝑠𝑡(p, q) = (∑ 𝑝 𝑖 , 𝑞 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 (1)
Keterangan : dist(p,q) = Jarak antar item yang dibandingkan P i , Q i = Bobot item yang dicari jaraknya

## 2.3 Klasifikasi Gim
Pada  dunia  gim,  klasifikasi  sebenarnya  dapat  bermacam-macam  tergantung pendapat  dan  pandangan  dari  masing-masing  orang,  pada  paper  ini  klasifikasi gim akan dibagi kedalam 4 aspek [2] :
1. Genre
Sebenarnya memiliki arti yang luas, namun pada literatur disebutkan bahwa genre merupakan cara gim berinteraksi dengan pemain. Contohnya seperti : Action, Strategy dan Simulation
2. Platform
Dimana permainan itu dapat dimainkan, biasanya merujuk kepada perangkat keras yang digunakan. Contohnya seperti : PlayStation 5, Nintendo Wii
3. Mode
Merupakan bagaimana pemain memainkan permainannya.  Contohnya seperti Single-Player dan Multi-Player 4. Milieu
Penerapan Case Based reasoning (CBR) dalam Pembuatan
Sistem Rekomendasi Judul Gim 37
Merupakan aspek visual secara kesulurhan dari permainan. Contohnya seperti Horror dan Fantasy

## 2.4 Genre Gim
Genre  dapat  dibagi  menjadi  :  Simulasi,  Strategi,  Aksi  dan  Role-Playing  [2]. Sedangkan,  pada  lainnya  memahami genre dasar  menjadi  :  Aksi,  Petualangan, Edukasi,  Balapan,  Role-Playing,  Simulasi,  Olahraga  dan  Strategi  [1].  Pada penelitian  memiliki  pemahaman  bahwa genre utama  adalah  :  Aksi,  Strategi, Puzzle  dan  Role-Playing  [16].  Sehingga  dapat  ditarik  kesimpulan genre yang akan digunakan di dalam sistem yang dibuat pada penelitian ini adalah :  Aksi, Strategi,  Role-Playing, Simulasi,  Olahraga, Balapan, Edukasi,  Petualangan dan Puzzle. Genre lainnya  yang  merupakan  turunan  dari genre utama  yang  telah disebutkan menjadi tidak dihiraukan seperti shooter yang merupakan turunan dari aksi, maze yang merupakan turunan dari Puzzle dan genre lainnya yang sejenis.

## 2.5 Game Maker Studio 2
Game Maker Studio 2 adalah IDE sebuah software yang berisi seluruh peralatan yang  harus  diikuti  untuk  melakukan  proses  pengembangan. Engine ini mendukung  pembuatan  permainan  digital  dengan  tipe  dua  dimensi  dan  tiga dimensi,  selain  itu  engine  ini  juga  mendukung  pembuatan  sebuah  gim  dengan metode  Drag  and  Drop  ataupun  pengkodean  dengan  bahasa  pemrogramannya sendiri  [9]. Sejarah  singkat  dari  Game  Maker Studio itu  sendiri  adalah  sebagai berikut.  Di  awal  penciptaannya,  dinamai  Animo  hingga  pada  1999  di  ganti namanya menjadi Game Maker lalu pada tahun 2012 di ubah lagi menjadi Game Maker : Studio dan pada tahun 2017 Game Maker Studio 2 resmi rilis di Steam [17].

## 3 Metodologi
Sistem rekomendasi yang diajukan dalam penelitian kali ini akan dibuat dengan metode  C.B.R.  dengan menggunakan  algoritma k-NN sebagai  algoritma  utama dengan inputan kasus sebanyak 5 jenis input sesuai dengan tinjauan pustaka yang telah dijabarkan sebelumnya yaitu :
1. Genre Sesuai dengan kajian literatur, genre yang akan digunakan oleh sistem adalah: Aksi,  Strategi,  Role-Playing,  Simulasi,  Olahraga,  Balapan,  Edukasi, Petualangan dan Puzzle.
2. Platform
Platform yang akan digunakan oleh sistem merupakan platform terbaru yang muncul saat jurnal ini ditulis ( 2019 – 2020 ) yaitu : PlayStation 4, Nintendo Switch, Xbox One, PC ( Windows ) dan SmartPhone ( Android ) 3. Mode

## 38  Made Hanindia Prami Swari, Vinza Hedi Satria, I Kadek Susila Satwika
Jenis-jenis  dari  mode  diambil  adalah  yaitu Single-Player dan Multi-Player adapun mode-mode lain seperti Co-op dan Player Vs Player yang merupakan turunan dari Multi-Player tidak akan dihiraukan [2]. 4. Milieu
Sebagian besar dari Milieu diambil dari penelitian yang dilakukan [2] namun beberapa Milieu ditambahkan lagi sesuai dengan gim-gim yang tenar di tahun 2020,  sehingga  jenis-jenis  Milieu  yang  akan  muncul  dalam  gim  adalah  : Horror, Fantasy, Anime,Sci-fi, Real-Life dan Post-Apocalypse.

## 3.1 Pembobotan Nilai
Untuk menggunakan jarak Euclid, pertama-tama seluruh  jenis data diberi bobot agar dapat di proses didalam rumus, adapun pembobotan dibuat seperti tabel yang tercantum pada Tabel 1.
Tabel 1. Pembobotan Mode
No Pemain Bobot 1 Single 10 2 Multi 5
Pada mode, dikarenakan tidak ada jenis data yang saling berdekatan, maka jarak bobot  diantara  kedua  jenis  data  pun  dibuat  renggang  yaitu  berjarak  5  poin. Pembobotan pada Platform mirip seperti pembobotan mode, dimana karena tidak ada korelasi dekat antara masing-masing jenis data maka jarak dibuat sebesar 5 poin. Selain itu diberikan lagi rentang yang lebih panjang terhadap jenis data ke 5  yaitu android ,  hal  ini  dilakukan  karena  android  merupakan platform baru diantara platform lainnya sehingga diberikan perbedaan tambahan.
Tabel 2. Pembobotan Platform No Pemain Bobot 1 Playstation 5 2 PC 15 3 XBOX 10 4 Nintendo 20 5 Android 30
Selanjutnya dilakukan pembobotan Mileiu, pembobotan dilakukan seperti yang terlihat pada tabel 3.
Tabel 3. Pembobotan Mileiu No Pemain Bobot 1 Horror 10 2 Fantasy 3 3 Anime 1 4 Sci-fi 5
Penerapan Case Based reasoning (CBR) dalam Pembuatan Sistem Rekomendasi Judul Gim 39
5 Post-Apocalyose 7 6 Real-Life 15
Pada  Mileiu  pembobotan  dibentuk  lebih  rumit  dikarenakan  adanya  hubungan dekat  antara  beberapa  mileiu,  sebagai  contoh  Sci-fi  dan  Post-Apocalypse memiliki  hubungan  dekat  dimana  keduanya  sama-sama  memiliki  latar  masa depan  sehingga  jarak  antara  keduanya  di  kecilkan.  Begitu  juga fantasy dengan sci-fi karena  keduanya  merupakan  fiksi  sehingga  jarak  keduanya  dipendekkan. fantasy dan anime pun juga di pendekkan karena banyaknya contoh permainan yang menghubungkan kedua hal tersebut. Selain itu horror dan post-apocalypse juga  mengalami  pemendekkan  bobot  dengan  alasan  keduanya  sama-sama memiliki aura thriller. Terakhir ada real-life yang tidak memiliki korelasi dengan mileiu manapun sehingga memiliki jarak terjauh dari mileiu yang lainnya.
Pembobotan  terakhir  yang  dilakukan  adalah  pembobotan  Genre.  Sama  seperti mileiu , dikarenakan terdapat hubungan dekat antar beberapa genre maka genre dibuat seperti tabel 1.03 dimana olahraga dan aksi hanya berjarak 1 karena kedua genre sering  dihubungkan  bersama,  selain  itu  aksi  dan  strategi  juga  memiliki hubungan dekat. Diantara semua genre terdapat simulasi yang berada pada titik tengah  dari  ke  9 genre ,  hal  ini  dilakukan  karena  simulasi  dapat  menjangkau semua genre yang lain.  Lalu terdapat RPG yang dekat dengan simulasi namun agak  jauh  dengan  olahraga..  Petualangan  berada  didekat  RPG,  begitu  juga olahraga  dan racing yang  berada  berdekatan.  Lalu  Edukasi  dan  Puzzle  juga berdekatan karena gim Puzzle biasanya mengedukasi seseorang.
Tabel 4. Pembobotan Genre No Pemain Bobot 1 Aksi 2 2 Strategi 3 3 RPG 6 4 Simulasi 5 5 Olahraga 8 6 Racing 9 7 Edukasi 12 8 Petualangan 7 9 Puzzle 11

## 3.2 Perancangan Sistem
Sistem akan dibuat menggunakan bahasa pemrograman Game Maker Language dengan program Game Maker Studio 2 . Penyimpanan dataset menggunakan file .dat  yang  dapat  dibaca  oleh Game  Maker  Studio .  Adapun flowchart aplikasi sistem  yang  dibuat  pada  penelitian  ini  terlihat  pada  Gambar  2.  Seperti  yang terlihat  pada  gambar  2  pertama-tama  sistem  akan  meminta  pengguna  untuk memasukkan detail kasus baru, kasus ini akan disebut sebagai kasus masukkan.

## 40  Made Hanindia Prami Swari, Vinza Hedi Satria, I Kadek Susila Satwika
Selanjutnya  sistem  akan  melakukan  pengecekkan  menggunakan  metode  k-NN dengan mengambil kasus sampel yang telah ada didalam basis data kasus. Sistem  mengeluarkan  hasil  rekomendasi  ke  dalam  tampilan  yang  akan  dilihat pengguna  lalu  menuju  tahap  revisi,  bila  pengguna  merasa  rekomendasi  yang diberikan cocok maka sistem menyimpan hasil rekomendasi menjadi sampel baru dan jika tidak maka pengguna dapat memilih apakah hendak mengulang sistem rekomendasi atau keluar dari sistem.
Gambar 2. Flowchart Sistem

## 3.3 Dataset
Berdasarkan jenis input yang telah dijabarkan sebelumnya, dataset dibuat dengan mengambil data dari portal-portal gim terkenal seperti https://store.nintendo.com/ , https://store.playstation.com , https://store.steampowe red.com/ , https://www.xbox.com dan https://play.google.com .  Namun  pada penelitian  kali  ini,  tidak  semua  data  diambil.  Gambar  3  adalah  bentuk dataset dengan  format  yang  akan  digunakan  oleh  aplikasi  pada  penelitian  ini.  Seperti
Penerapan Case Based reasoning (CBR) dalam Pembuatan Sistem Rekomendasi Judul Gim 41
yang terlihat pada Gambar 3, terdapat 56 kasus yang akan dimasukkan sebagai basis kasus pada penelitian ini.
Gambar 3. Dataset

## 3.4 Implementasi Sistem
Setelah  melewati  tampilan  muka,  pengguna  diarahkan  menuju  tampilan pengisian kategori data, apabila semua kategori sudah dipilih, maka akan muncul tombol  untuk  memulai  rekomendasi.  Selanjutnya,  rekomendasi  muncul berdasarkan penghitungan N-NN seperti pada gambar 4.

## 42  Made Hanindia Prami Swari, Vinza Hedi Satria, I Kadek Susila Satwika
Gambar 4. Rekomendasi Sistem

## 4 Hasil dan Pembahasan
Sistem  rekomendasi  yang  telah  dibangun  selanjutnya  diuji  dari  2  aspek,  yakni ketepatan  pengimplementasian  metode  K-NN  serta  pengujian  ketepatan rekomendasi sistem kepada 10 orang gamer untuk mengetahui apakah gim yang direkomendasikan diminati oleh sampel pengujian tersebut.

## 4.1 Perbandingan Perhitungan Manual dengan Sistem
Untuk memastikan bahwa komputasi sistem terkait implementasi metode K-NN pada sistem rekomendasi telah sesuai, maka dilakukan perbandingan hasil perhitungan manual dengan sistem. Langkah pertama yang dilakukan untuk mendapatkan nilai kedekatan antara data input pengguna dengan contoh datasat yang  dibandingkan  adalah  dengan  memberi  nilai  pada  atribut  Genre  sesuai pembobotan yang dimuat pada Tabel 4, atribut mode (tabel 1), atribut platform (tabel 2), dan atribut milieu (tabel 3). Adapu contoh kasus yang digunakan adalah sebagai berikut :
Data Pi (Pengguna) Data Qi (Dataset yang Dibandingkan) 1. Genre : Simulasi (5) 1. Genre : Srategi (3) 2. Mode : Single Player (10) 2. Mode : Multi Player (5) 3. Platform : Android (30) 3. Platform : Android (30) 4. Milieu : Real Life (15) 4. Milieu : Horror (10)
Penerapan Case Based reasoning (CBR) dalam Pembuatan

## Sistem Rekomendasi Judul Gim 43
Setelah  ditemukan  bobot  masing-masing  atribut  pada  data  Pi  dan  Qi,  maka komputasi dilakukan dengan menggunakan persamaan 1, dan menghasilkan nilai sebagai berikut :
𝑑𝑖𝑠𝑡(p, q) = √(3 − 5) 2 +   (5 − 10) 2 +   (30 − 30) 2 +  (10 − 15) 2
=  7.3484
Gambar 5. Hasil Perhitungan Sistem
Gambar  5  merupakan  hasil  perhtungan  sistem.  Berdasarkan  hasil  pengujian tersebut  maka  dinyatakan    bahwa  hasil  perhitungan  K-NN  pada  sistem  telah sesuai dengan perhitungan manual.

## 4.2 Pengujian terhadap Sample
Untuk  menguji  kemampuan  sistem  dalam  memberi  rekomendasi  sesuai keinginan  pengguna,  dilakukan  pengujian  terhadap  10  orang gamer. Pengguna diminta untuk menggunakan sistem rekomendasi ini dan menyatakan apakah gim yang  direkomendasikan  sesuai  keinginannya.  Berikut  adalah  respon  responden pengguna sistem.
Tabel 5. Pengujian No Genre Platform Mode Milieu Rekomendasi Kesesuaian 1 Adventure Nintendo Single Anime Code Vein Ya 2 Balapan Nintendo Single Anime The Talos Principle Tidak 3 Simulasi Android Multi Sci-Fi The Talos Principle Ya 4 Strategi Windows Single Real-Life XCOM2 Ya 5 Strategi Android Multi Horror Ghost of Thushima Ya 6 Olahraga Windows Multi Sci-Fi Boderlands 3 Tidak 7 Strategi Windows Multi Fantasi Apex Legend Ya 8 Puzzle Nintendo Single Anime The Talos Principle Tidak 9 Strategi Windows Multi Anime The Talos Principle Ya 10 Edukasi Windows Single Anime Rabbids Coding Ya

## 44  Made Hanindia Prami Swari, Vinza Hedi Satria, I Kadek Susila Satwika
Berdasarkan hasil pengujian pada tabel 5, didapatkan bahwa dari 10 orang gamer yang menggunakan sistem rekomendasi ini, terdapat 3 orang yang menyatakan bahwa rekomendasi yang diberikan sistem tidak sesuai keinginannya, dan sisanya sebanyak 7 orang responden menyatakan hasil rekomendasi sistem telah sesuai keinginan  mereka.  Dari  sisi  platform  didapatkan  hasil  bahwa  seluruh  hasil rekomendasi sistem telah sesuai dengan kebutuhan responden.

## 5 Kesimpulan dan Saran
Aplikasi telah dibuat dan sesuai dengan tujuan dasar. Atribut platform merupakan atribut  yang  memiliki  bobot  terbesar  karena  penyesuaian platform pada  dunia nyata merupakan hal paling penting untuk membuat sebuah gim bisa dimainkan oleh  pengguna.  Adapun  saran  untuk  penelitian  ke  depan  adalah  pemutakhiran genre dimana tidak hanya genre utama yang dimasukan, namun juga genre-genre lainnya yang, pemutakhiran lain dapat dilakukan pada metode K-NN.

## 6 Referensi
[1] D. Arsenault, “Video game genre, evolution and innovation,” Eludamos. J. Comput. Game Cult. , 2009.
[2] T. H. Apperley, “Genre and game studies: Toward a critical approach to video game genres,” Simul. Gaming , 2006, doi: 10.1177/1046878105282278.
[3] Använd, “Number of games released on Steam 2004-2020 Published by J. Clement, Feb 1, 2021 The online gaming platform, Steam, was first released by the Valve Corporation in 2003. What started off as a small platform for Valve to provide updates to its games has tur,” 2019.
https://www.statista.com/statistics/552623/number-games-released-steam/
(accessed Mar. 28, 2020).
[4] P. Bertens, A. Guitart, P. P. Chen, and Á. Periáñez, “A machine-learning item recommendation system for video games,” arXiv , 2018.
[5] A. F. Prayuda, S. Wibisono, and W. Hadikurniawati, “Implementasi Sistem Pakar untuk Rekomendasi Masakan Tradisional Jawa dengan Metode Case Based Reasoning Menggunakan Algoritma Similaritas Czekanowski,” Pros. SENDI_U , 2018.
[6] V. Chern and P. Harianto, “Penerapan Penalaran Berbasis Kasus untuk Pemilihan Lensa Kamera Cannon,” ENTER , vol. 1, 2018.
[7] Jae Sik Lee and J. C. Lee, “Context Awareness by Case-Based Reasoning in a Music Recommendation System,” in Ichikawa H., Cho WD., Satoh I., Youn H.Y. (eds) Ubiquitous Computing Systems. Lecture Notes in Computer Science, vol 4836 , 2007.
[8] K. Xinchang, D. S. Park, and P. Vilakone, “Movie Recommendation System Using Social Network Analysis and k-Nearest Neighbor,” in Lecture Notes in Electrical Engineering , 2020, doi: 10.1007/978-981-13-9341-9_104.
[9] H. Nugraha, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kayu Untuk Gitar Menggunakan Metode Technique for Order Preference By Similarity To Ideal Solution (Topsis),” J. Ris. Komput. , vol. 12, no. 1, pp. 334–338, 2016.
Penerapan Case Based reasoning (CBR) dalam Pembuatan
Sistem Rekomendasi Judul Gim 45
[10] I. M. S. Dermawan and J. Prestiliano, “Perancangan dan Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Game Online Berdasarkan Minimum System Reqruitment Perangkat Keras Menggunakan Decission Tree,” Salatiga, 2012.
[11] H.-C. Yang, C. S. Lin, Z.-R. Huang, and TsaiTsung-Hsing, “Text Mining on Player Personality for Game Recommendation,” in MISNC ’17: Proceedings of the 4th Multidisciplinary International Social Networks Conference , 2017, pp. 1–6.
[12] S. K. Pal and S. C. K. Shiu, Foundations of Soft Case-Based Reasoning . 2004.
[13] S. Mulyana; and S. Hartati, “Tinjauan Singkat Perkembangan Case–Based Reasoning,” in Seminar Nasional Informatika 2009 (Semnasif 2009) Upn ”Veteran” Yogyakarta , 2009.
[14] V. Kumar and X. Wu, The Top Ten Algorithms in Data Mining . New York: CRC Press.
[15] G. Gan, Chaoqun Ma, and J. Wu, Data Clusterin :Theory, Algorithms, and Applications . Virginia: ASA, 2007.
[16] J. J. Vargas-Iglesias, “Making Sense of Genre: The Logic of Video Game Genre Organization,” Games Cult. , 2020, doi: 10.1177/1555412017751803.
[17] C. Sebastiano, Game Development With Game Maker Studio 2 . New York: Apress, 2019.