## Menentukan Rekomendasi Pembelian Video Game Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting
Wahyu Ramadhan, Rudi Setiawan, Rifandra Zumaryan, M. Daniel Adriansyah, Agam Paluthfi Jalan Taman Makam Pahlawan No. 1 Kalibata, RT.4/RW.4, Duren Tiga, Pancoran, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 12760
Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Industri Kreatif dan Telematika Universitas Trilogi, Jakarta e-mail: sacrifizzle47@gmail.com , rudi@trilogi.ac.id, rifandraz@gmail.com , adriansyahdaniel@gmail.com, agampaluthfi@gmail.com

## Abstrak
Industri  Video  Game  sudah  berkembang  pesat  dan  banyak  developer-developer  video  game berlomba-lomba menjual video game yang mereka buat, mulai dari perusahaan startup sampai perusahan besar.  Tetapi  sebagai  konsumen  yang  siap  membeli  video  game  dari  sekian  banyak  video  game  apakah uang  yang  dikeluarkan  untuk  membeli  video  game  tersebut  bernilai  sama  dengan  video  game  yang didapatkan?.meskipun  sudah  banyak  review  demi  review  yang  menyatakan  rekomendasinya  masing- masing  terkadang  konsumen  masih  tidak  yakin  dengan  pilihannya.  Oleh  karena  itu  penelitian  ini  dibuat agar  konsumen  dapat  memilih  pilihan  mereka  berdasarkan  rekomendasi  pembelian.  Rekomendasi pembelian ini menggunakan salah satu metode sistem penunjang keputusan yaitu metode System Additive Weighting (SAW) dimana vide game tersebut dinilai berdasarkan kriteria-kriteria yang sudah ditetapkan sehingga  mendapatkan  nilai  hasil  akhir.  Nilai  hasil  akhir  inilah  yang  menjang  penentu  salah  satu rekomendasi pembelian yaitu: Beli, Beli saat harga turun/diskon, meminjam ke orang lain, atau tidak beli sama sekali
Kata kunci : Video Game, System Additive Weighting, Rekomendasi Pembelian

## 1. PENDAHULUAN
Industri Video Game sudah berkembang pesat  dan  banyak developer-developer video game berlomba-lomba menjual video game yang mereka  buat,  mulai  dari  perusahaan startup sampai perusahan besar. Tetapi sebagai konsumen  yang  siap  membeli  video  game  dari sekian  banyak video  game apakah  uang  yang dikeluarkan untuk membeli video game tersebut bernilai  sama  dengan video  game yang didapatkan?.
Meskipun  sudah  banyak  review  dari perusahan-perusahaan yang menyediakan review untuk  video  game  dan  juga  para  pemain  yang sudah membeli serta me- review video game yang dibelinya  tetapi  masih  saja  banyak  yang  ragu dengan review-review tersebut  karena  bedanya masing-masing penilaian review .
Adapun tujuan dari penelitian ilmiah ini adalah untuk memberikan petunjuk rekomendasi pembelian  video  game.  Apakah  game  tersebut patut  untuk  dibeli,  dibeli  sesaat  harga  sedang turun atau diskon, meminjam ke orang lain, serta tidak  dibeli  sama  sekali  dengan  menggunakan salah  satu  metode  sistem  penunjang  keputusan yaitu metode System Additive Weighting (SAW) untuk memberikan penilaian berdasarkan kriteria-kriteria umum pada video game sehingga hasil  akhirnya  dapat  membuat  konsumen memilih  yang  sesuai  dengan  rekomendasi pembelian.  Konsep  dasar  metode  SAW  adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja semua atribut. Dengan metode ini penilaian akan lebih  tepat  karena  didasarkan  pada  kriteria  dan bobot yang sudah ditentukan (Wibowo, 2009) [1]

## 2. METODE PENELITIAN

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
Menurut  (Kusrini,  2007)  “Sistem merupakan  kumpulan  elemen  yang  saling berkaitan  yang  bertanggung  jawab  memproses masukan (input) sehingga menghasilkan keluaran (output).”[2].  Sistem  pendukung  keputusan (SPK)  ialah  proses  pengambilan  keputusan dibantu menggunakan komputer untuk membantu pengambil keputusan dengan menggunakan  beberapa  data  dan  model  tertentu untuk  menyelesaikan  beberapa  masalah  yang tidak terstruktur. Keberadaan SPK pada perusahaan atau organisasi bukan untuk menggantikan tugas-tugas pengambil keputusan, tetapi  merupakan  sarana  yang  membantu  bagi mereka  dalam  pengambilan  keputusan.  Dengan menggunakan  data-data  yang  diolah  menjadi informasi  untuk  mengambil  keputusan  dari masalah-masalah semi-terstruktur. Dalam implementasi  SPK,  hasil  dari  keputusan- keputusan dari sistem bukanlah hal yang menjadi patokan,  pengambilan  keputusan  tetap  berada pada  pengambil  keputusan.  Sistem  hanya menghasilkan keluaran yang mengkalkulasi data- data sebagaimana pertimbangan seorang pengambil keputusan. Sehingga kerja pengambil keputusan  dalam  mempertimbangkan  keputusan dapat dimudahkan (Wibowo, 2011) [3].
Karakteristik  sistem  pendukung  keputusan menurut Wibowo (Wibowo, 2011) [3]:
1. Sistem Pendukung Keputusan dirancang untuk  membantu  pengambil  keputusan dalam  memecahkan  masalah yang sifatnya  semi  terstruktur  ataupun  tidak terstruktur dengan menambahkan kebijaksanaan  manusia  dan  informasi komputerisasi.
2. Dalam  proses  pengolahannya,  sistem pendukung
keputusan mengkombinasikan  penggunaan  model- model analisis dengan teknik pemasukan data  konvensional  serta  fungsi-fungsi pencari/interogasi informasi.
3. Sistem Pendukung Keputusan, dirancang sedemikian rupa sehingga dapat digunakan/dioperasikan dengan mudah. 4. Sistem Pendukung Keputusan dirancang dengan menekankan pada aspek fleksibilitas  serta  kemampuan  adaptasi yang tinggi.

## METODE SIMPLE ADDITIVE

## WEIGHTING (SAW)
Metode  SAW  sering      juga      dikenal istilah   metode   penjumlahan terbobot.   Konsep dasar      metode      SAW  adalah  mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada setiap  alternatif  dari  semua  atribut  (Fishburn, 1967)  [4].  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada (Kusumadewi, 2006) [5].
Langkah Langkah Metode SAW:
1. Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan.
2. Menentukan  rating  kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria, kemudian melakukan normalisasi
matriks berdasarkan
persamaan  yang  disesuaikan  dengan jenis atribut (atribut keuntungan ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
4. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses perankingan  yaitu  penjumlahan  dari perkalian  matriks  ternormalisasi  R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai alternatif terbaik sebagai solusi (Wibowo, 2009) [1].
Penerapan Metode Simple Additive Weighting :
Gambar 1 Rumus perhitungan metode SAW
Keterangan :
= nilai rating kinerja ternormalisasi
= nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria
= nilai terbesar dari setiap kriteria
= nilai terkecil dari setiap kriteria
benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik cost = jika nilai terkecil adalah terbaik
dimana r ij adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari  alternatif  Ai  pada  atribut  Cj;  i=1,2,…,m  dan j=1,2,...,n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (V i ) diberikan sebagai:
Keterangan: V i = rangking untuk setiap alternatif w j = nilai bobot dari setiap kriteria r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.

## Desain Sistem
Penelitian ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi apakah Video Game yang akan dimainkan pantas  untuk  dibeli,  dibeli  ketika  diskon,  disewa  atau  dipinjam,  atau  tidak  dibeli  seperti  yang  dijelaskan pada gambar berikut:
Gambar 2 Desain Framework

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut hasil penelitian menggunakan System Additive Weighting untuk menentukan rekomendasi Video Game .

## Struktur System Additive Weighting
Berikut struktur System Additive Weighting yang digunakan untuk penelitian ini:

## Gambar 3 Struktur Hierarki Penentuan Rekomendasi Video Game

## Penentuan Kriteria Metode System Additive Weighting
Untuk  melakukan  penelitian  dibutuhkan  objek  penilaian  yaitu  kriteria.  Kriteria-kriteria  yang digunakan untuk memberi rekomendasi adalah sebagai berikut:
Gambar 4 Kriteria-kriteria video game
a) Gameplay
Gameplay berisi hal-hal yang membuat Video Game tersebut dapat dimainkan seperti  kontrol,  desain  level,  sistem  pertarungan,  aktivitas  didalam Video  Game dan  sejenisnya. Berikut range penilaian untuk kriteria ini:
Kriteria Range Skala Nilai Bobot Gameplay Kualitas Gameplay yang ditunjukkan <60% 1 0,25 Kualitas Gameplay yang ditunjukkan 60% - 75% 2 0,5 Kualitas Gameplay yang ditunjukkan 76%-90% 3 0,75 Kualitas Gameplay yang ditunjukan >90% 4 1 Tabel 1 Bobot Range Gameplay
b) Market
Market berisi hal-hal yang membuat Video Game tersebut merasa berbeda di pasar seperti genre baru, gameplay baru, dan sejenisnya. Berikut range penilaian untuk kriteria ini:
Kriteria Range Skala Nilai Bobot Market Video Game yang ditunjukkan memiliki banyak kesamaan jenis di pasar game 1 0,25 Video Game yang ditunjukkan memiliki sedikit perbedaan jenis di pasar game 2 0,5 Video Game yang ditunjukkan memiliki banyak perbedaan jenis di pasar game 3 0,75 Video Game yang ditunjukkan benar benar berbeda dari yang lain di pasar game 4 1 Tabel 2 Bobot Range Market
c) Social
Social berisi hal-hal yang membuat video game tersebut dapat mensosialisasikan berbagai pemain  seperti  multiplayer,  kemampuan  untuk  berbagi  dengan  teman,  dan  sebagainya.  Berikut range penilaian untuk kriteria ini:
Kriteria Range Skala Nilai Bobot Social Tidak ada fitur sosial 1 0,25 Sedikit fitur sosial (<60%) 2 0,5 Standar fitur sosial (61%-80%) 3 0,75 Banyak fitur sosial (81%-100%) 4 1 Tabel 3 Bobot Range Social
d) Narrative
Narrative berisi  tentang  apa  saja  yang  berhubungan  dengan  cerita  game  tersebut  dari panjang cerita, plot, dialog, dan sejenisnya. Berikut range penilaian untuk kriteria ini:
Kriteria Range Skala Nilai Bobot Narrative Tidak memiliki cerita 1 0,1 cerita diselipkan di suatu tempat 2 0,4 Kualitas cerita standar (<65%) 3 0,6 Kualitas cerita bagus (66%-89% 4 0,8 Kualitas cerita sangat bagus (90%-100%) 5 1 Tabel 4 Bobot Range Narrative e) Graphics
Graphics berisi  tentang  apa  saja  yang  berhubungan  dengan  visual  di  dalam  video  game seperti estetika, animasi, dan sejenisnya. Berikut range penilaian untuk kriteria ini:
Kriteria Range Skala Nilai Bobot Graphics Kualitas grafik dibawah rata-rata (<40%) 1 0,25 Kualitas grafik standar (41%-65%) 2 0,5 Kualitas grafik bagus (66%-89%) 3 0,75 Kualitas grafik sangat bagus (90%-100%) 4 1 Tabel 5 Bobot Range Graphics
f) Technical
Technical berisi  hal-hal  teknis  yang  membuat  game  tersebut  dapat  berjalan  seperti  bug, performa game, game physic , dan sejenisnya. Berikut range penilaian untuk kriteria ini:
Kriteria Range Skala Nilai Bobot Technical Jumlah masalah teknis banyak (>60%) 1 0,25 Jumlah masalah teknis standar (41% - 60%) 2 0,5 Jumlah masalah teknis sedikit (21%- 40%) 3 0,75 Jumlah masalah teknis sangat sedikit (<20%%) 4 1 Tabel 6 Bobot Range Technical
g) Value
Value berisi hal-hal yang melibatkan uang seperti harga Video Game , harga konten tambahan, banyaknya konten, dan sejenisnya. Berikut range penilaian untuk kriteria ini:
Kriteria Range Skala Nilai Bobot Value Harga base Video Game + tambahan konten < Rp 200.000 1 0,1 Harga base Video Game + tambahan konten Rp 201.000 – Rp 400.000 2 0,3 Harga base Video Game + tambahan konten Rp 401.000 – Rp 600.000 3 0,5 Harga base Video Game + tambahan konten Rp 601.000 – Rp 800.000 4 0,7 Harga base Video Game + tambahan konten  Rp 801.000 – Rp 1.000.000 5 0,9 Harga base Video Game + tambahan konten > Rp 1.000.000 6 1 Tabel 7 Bobot Range Value
h) Audio
Audio berisi tentang apa saja yang melibatkan suara di dalam Video Game seperti sound effect, music, voice acting , dan sejenisnya. Berikut range penilaian untuk kriteria ini:
Kriteria Range Skala Nilai Bobot Value Tidak ada sound effect, background music, voice acting (kualitas <60%) 1 0,2 Sedikit sound effect, background music, voice acting (kualitas 60%-80%) 2 0,4 Standar sound effect, background music, voice acting (kualitas 81% - 90%) 3 0,6 Banyak sound effect, background music, voice acting (kualitas 91% - 99%) 4 0,8 sound effect, background music, voice acting sangat sesuai dengan video game (kualitas 100%) 5 1 Tabel 8 Bobot Range Audio
Ditentukan berdasarkan persyaratan utama atau kriteria-kriteria diatas, selanjutnya bobot preferensi (W)sebagai berikut:

## Gambar 5 Bobot-bobot kriteria
W1 = Gameplay (31%) = 0,31 W2 = Market (14%) = 0,14 W3 = Social (13%) = 0,13 W4 = Narrative (11%) = 0,11 W5 = Graphics (9%) = 0,9 W6 = Technical (9%) = 0,9 W7 = Value (8%) = 0,8 W8 = Audio (5%) = 0,5
Total = 135%

## Penentuan Range Rekomendasi Pembelian Pada Hasil Akhir
Untuk mengetahui dimana video game yang sudah dinilai berdasarkan kriteria-kriteria yang sudah disebutkan akan diletakkan maka mesti ditentukan pula range untuk rekomendasi pembelian. Dengan cara:
V = (1*0,31) + (1*0,14) + (1*0,13) + (1*0,11) + (1*0,9) + (1*0,9) + (1*0,8) + (1*0,5) = 3,79
Bisa didapatkan maksimal nilai hasil akhir adalah 3,79, dan rekomendasi pembelian adalah sebagai berikut:
• Beli
• Beli saat diskon
• Pinjam
• Jangan dibeli
Karena rekomendasi pembelian ada 4 maka nilai maksimal hasil akhir akan dibagi 4 untuk untuk memberi range rekomendasi pembelian:
3,79/4 = 0,9475
Range rekomendasi pembelian:
Nilai Akhir Persentase Rekomendasi Pembelian 0 – 0,9475 0% - 25% Jangan Dibeli 0,9476 – 1,895 26% - 50% Pinjam 1,896- 2,8425 51% - 75% Beli Saat Diskon 2,8425 – 3,79 76% - 100% Beli Tabel 9 Range Rekomendasi Pembelian

## Persentase Hasil Akhir
Untuk menghitung persentase hasil akhir akan digunakan rumus berikut:
𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝐴𝑘ℎ𝑖𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝐴𝑘ℎ𝑖𝑟 ∗ 100%
Dalam  penentuan  rekomendasi  game  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) berdasarkan kriteria-kriteria diatas maka diperoleh data sebagai berikut:

## Tabel 10 Skala Nilai masing masing kriteria

## Penentuan Rating Kecocokan Setiap Alternatif Dengan Setiap Kriteria
Dalam penentuan rating  kecocokan maka nilai dari masing-masing kriteria dimasukkan kedalam tabel rating kecocokan yang telah disesuaikan dengan nilai dari tabel kriteria. Maka tabel rating kecocokan dapat dilihat sebagai berikut:
No. Nama Game Kriteria Gameplay  Market  Social  Narrative  Graphics  Technical  Value  Audio 1 Metal Gear Solid V: The Phantom Pain 4 3 4 4 4 4 2 5 2 Grand Theft Auto 5 4 3 4 5 3 3 6 5 3 Dark Souls 3 3 3 3 2 3 4 5 3 4 Prey (2017) 4 3 1 5 4 4 5 5 5 Dishonored 2 4 3 1 5 4 2 3 5 No. Nama Game Kriteria Gameplay  Market  Social  Narrative  Graphics  Technical  Value  Audio 1 Metal Gear Solid V: The Phantom Pain 1 0,75 1 0,8 1 1 0,3 1 2 Grand Theft Auto 5 1 0,75 1 1 0,75 0,75 1 1 3 Dark Souls 3 0,75 0,75 0,75 0,4 0,75 1 0,9 0,6 4 Prey (2017) 1 0,75 0,25 1 1 1 0,9 1 5 Dishonored 2 1 0,75 0,25 1 1 0,5 0,5 1

## Tabel 11 Konversi skala nilai ke bobot

## Membuat Matriks Keputusan Berdasarkan Kriteria (Ci)
Nilai dari hasil tabel kecocokan kemudian dibuat kedalam bentuk matriks sebagai berikut:
Tabel 12 Matriks konversi nilai ke bobot

## Normalisasi Matriks
Membuat  Normalisasi  Matriks  berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut (atribut keuntungan maupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
Kriteria Benefit   Cost Gameplay Ya - Market Ya - Social Ya - Narrative Ya - Graphics Ya - Technical Ya - Value - Ya Audio Ya - Tabel 13 Kriteria benefit dan cost Menentukan Nilai R dengan rumus: 0,9  0,75 1 0,8 1 1 0,3 1 0,8  0,75 1 1 0,75  0,75 1 1 0,8  0,75  0,75  0,4  0,75 1 0,9  0,6 1 0,75  0,25 1 1 1 0,9 1 1 0,75  0,25 1 1 0,5 0,5 1

## a. Untuk kriteria Gameplay
karena kriteria Gameplay adalah kriteria benefit dan nilai tertinggi yang didapat di kriteria ini adalah 1, maka Max 𝑋 𝑖𝑗 =  1
𝑅 11 , 𝑅 21, 𝑅 41, 𝑅 51 = 1 1 = 1 𝑅 31 = 0,75 1 = 0,75

## b. Untuk Kriteria Market
karena kriteria Market adalah kriteria benefit dan nilai tertinggi yang didapat di kriteria ini adalah 0,75, maka Max 𝑋 𝑖𝑗 =  0,75
𝑅 12 , 𝑅 22 , 𝑅 23 , 𝑅 24 , 𝑅 25 = 0,75 0,75 = 1

## c. Untuk Kriteria Social
karena kriteria Social adalah kriteria benefit dan nilai tertinggi yang didapat di kriteria ini adalah 1, maka Max 𝑋 𝑖𝑗 =  1
𝑅 13 , 𝑅 23 = 1 1 = 1 𝑅 33 = 0,75 1 = 0,75 𝑅 43 , 𝑅 53 = 0,25 1 = 0,25
d. Untuk Kriteria Narrative
karena kriteria Narrative adalah kriteria benefit dan nilai tertinggi yang didapat di kriteria ini adalah 1, maka Max 𝑋 𝑖𝑗 =  1
𝑅 14 = 0,8 1 = 0,8 𝑅 24 , 𝑅 44 , 𝑅 54 = 1 1 = 1 𝑅 34 = 0,4 1 = 0,4

## e. Untuk Kriteria Graphics
karena kriteria Graphics adalah kriteria benefit dan nilai tertinggi yang didapat di kriteria ini adalah 1, maka Max 𝑋 𝑖𝑗 =  1
𝑅 15 , 𝑅 44 , 𝑅 55 = 1 1 = 1 𝑅 25 , 𝑅 35 = 0,75 1 = 0,75

## f. Untuk Kriteria Technical
karena kriteria Technical adalah kriteria benefit dan nilai tertinggi yang didapat di kriteria ini adalah 1, maka Max 𝑋 𝑖𝑗 =  1
𝑅 16 , 𝑅 36 , 𝑅 46 = 1 1 = 1 𝑅 26 = 0,75 1 = 0,75
𝑅 56 = 0,5 1 = 0,5

## g. Untuk Kriteria Value
karena kriteria Value adalah kriteria cost dan nilai terendah yang didapat di kriteria ini ada 0,3, maka Min 𝑋 𝑖𝑗 =  0,3
𝑅 17 , = 0,3 0,3 = 1
𝑅 27 = 0,3 1 = 0,3 𝑅 37 , 𝑅 47 = 0,3 0,9 = 0,34
𝑅 57 = 0,3 0,5 = 0,6
h. Untuk Kriteria Audio
karena kriteria Audio adalah kriteria benefit dan nilai tertinggi yang didapat di kriteria ini adalah 1, maka Max 𝑋 𝑖𝑗 =  1
𝑅 18 , 𝑅 28 , 𝑅 48 , 𝑅 58 = 1 1 = 1 𝑅 38 = 0,6 1 = 0,6
Berdasarkan hasil perhintungan masing-masing keriteria maka didapat matriks:
1 1 1 0,8 1 1 1 1 1 1 1 1 0,75 0,75 0,3 1 0,75 1 0,75 0,4 0,75 1 0,34 0,6 1 1 0,25 1 1 1 0,37 1 1 1 0,25 1 1 0,5 0,6 1 Tabel 14 Matriks hasil akhir

## Hasil Akhir
Berikut adalah hasil akhir untuk penentuan rekomendasi Video Game:
V1 = (1*0,31) + (1*0,14) + (1*0,13) + (0,8*0,11) + (1*0,9) + (1*0,9) + (1*0,8) + (1*0,5) = 3,768 V2 = (1*0,31) + (1*0,14) + (1*0,13) + (1*0,11) + (0,75*0,9) + (0,75*0,9) + (0,3*0,8) + (1*0,5) = 2,78 V3 = (0,75*0,31) + (1*0,14) + (0,75*0,13) + (0,4*0,11) + (0,75*0,9) + (1*0,9) + (0,34*0,8) + (0,6*0,5) =
2,661
V4 = (1*0,31) + (1*0,14) + (0,25*0,13) + (1*0,11) + (1*0,9) + (1*0,9) + (0,37*0,8) + (1*0,5) = 3,1885 V5 = (1*0,31) + (1*0,14) + (0,25*0,13) + (1*0,11) + (1*0,9) + (0,5*0,9) + (0,6*0,8) + (1*0,5) = 2,9225

## Hasil Penentuan Rekomendasi
Nama Game Hasil Akhir Persentase Rekomendasi Pembelian Metal Gear Solid V: The Phantom Pain 3,768 99% Beli Grand Theft Auto 5 2,78 73% Beli Saat Diskon Dark Souls 3 2,661 70% Beli Saat Diskon Prey (2017) 3,1885 84% Beli Dishonored 2 2,9225 77% Beli Tabel 15 Hasil penentuan rekomendasi

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah:
1. Metode System Additive Weighting bisa digunakan untuk hal lain selain menentukan  yang  nilai  akhirnya  lebih tinggi untuk menunjang keputusan
2. Metode  System  Additive  Weighting dapat  menerima  tambahan  kriteria  dan bobotnya  dengan  total  hasil  akhir  yang berbeda
3. Berdasarkan hasil penentuan rekomendasi, Metal  Gear  Solid  V:  The Phantom  Pain , Prey  (2017) ,  dan Dishonored  2 mendapat  rekomendasi pembelian  “Beli”.  Sementara Grand Theft Auto 5 dan Dark Souls 3 mendapat rekomendasi  pembelian  “Beli  Saat Diskon”

## 5. SARAN
Saran  dari  penulis  adalah  untuk  tidak terlalu terfokus pada rekomendasi ini dikarenakan rekomendasi ini merupakan rekomendasi  secara  umum  bukan  secara preferensi  masing-masing  pemain.  Pemain  bisa saja  membeli  Video  Game  yang  mereka preferensikan tanpa perlu melihat rekomendasi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima Kasih kepada dosen pembimbing yang  sudah  memberikan  arahan  agar  jurnal  ini selesai. Serta google yang sudah menjadi search engine  paling  banyak  dipakai  mahasiswa  untuk menyelesaikan hamper setiap masalah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Wibowo  S.H,  Riska  Amalia,  Andi Fadlun M, Kurnia Arivanty. 2009. Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan  Penerima  Beasiswa  Bank BRI  Menggunakan  FMADM  (Studi
Kasus:    Mahasiswa  Fakultas  Teknologi Industri  Universitas  Islam  Indonesia) , Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi Informasi (SNATI 2009).
[2]  Kusrini.  2007. Konsep  dan  Aplikasi Sistem
Pendukung
Keputusan , Yogyakarta: Andy Offset.
[3]  Wibowo, Bagus Ari. 2011. Perancangan dan  Implementasi  Sistem  Pendukung Keputusan  untuk  Jalan  Menggunakan Metode  ID3  (Studi  Kasus  BAPPEDA Kota Salatiga) , Universitas Kristen Satya Wacana: Jawa Tengah
[4]  Fishburn,  P.  C.,1967, A  Problem-based
Selection  of  Multi-Attribute  Decision Making Methods , Blackwell Publisihing,
New Jersey
[5]  Kusumadewi,  Sri.,  Hartati,  S.,  Harjoko, A., dan Wardoyo, R. 2006. Fuzzy Multi- Attribute  Decision  Making  (FUZZY MADM ),  Yogyakarta:  Penerbit  Graha Ilmu.
[6]  EEDAR.  2015. Three  Takeaways  From
An Analysis of the EEDAR Game Review
Database,
https://www.eedar.com/eedar- blog/three-takeaways-from-an-analysis- of-the-eedar-game-review-database.
[7] https://www.youtube.com/user/
AngryCentaurGaming diakses  tanggal 17 november 2018
[8] https://store.steampowered.com diakses
tanggal 17 november 2018