Abstract:Abstract: Face recognition based on deep learning has become an important technology in many areas. However, these systems often face challenges in real-world conditions, such as when the face is partially covered by accessories…
essories such as masks or glasses. This study aims to evaluate the effect of data augmentation by adding facial accessories (masks, glasses, and a combination of both) and geometric augmentation on the accuracy of face recognition systems. There are three types of datasets used in this method: the original dataset (category 1), the dataset with facial accessories augmentation (category 2), and the dataset with geometric augmentation (category 3). Data augmentation was performed on the training dataset to increase diversity, followed by the face detection process using SCRFD and feature extraction with ArcFace. The model was then trained using Multi-Layer Perceptron (MLP). Based on the results, adding face accessories (category 2) made the model a lot more accurate, hitting 99% accuracy. In category 3, adding geometric features improved accuracy to 91%. Other evaluation metrics, such as precision, recall, and F1-score, also showed improvement after augmentation. This study concludes that facial accessories augmentation is more effective in improving the accuracy and robustness of face recognition models compared to geometric augmentation.
Keywords: augmentation; deep learning; face recognition; glasses.
Abstrak: Pengenalan wajah berbasis deep learning telah menjadi salah satu teknologi penting dalam berbagai aplikasi. Namun, sistem ini sering kali menghadapi tantangan dalam kondisi dunia nyata, seperti saat wajah tertutup sebagian oleh aksesori seperti masker atau kacamata. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengaruh augmentasi data dengan menambahkan aksesori wajah (masker, kacamata, dan kombinasi keduanya) serta augmentasi geometris terhadap akurasi sistem pengenalan wajah. Metode yang digunakan melibatkan tiga kategori dataset: dataset asli tanpa augmentasi (kategori 1), dataset dengan augmentasi aksesoris wajah (kategori 2), dan dataset dengan augmentasi geometris (kategori 3). Augmentasi data dilakukan pada dataset pelatihan untuk meningkatkan keberagaman, diikuti dengan proses deteksi wajah menggunakan SCRFD dan ekstraksi fitur dengan ArcFace. Model kemudian dilatih menggunakan Multi-Layer Perceptron (MLP). Hasil penelitian menunjukkan bahwa augmentasi aksesoris wajah (kategori 2) memberikan peningkatan signifikan pada akurasi model, mencapai 99%, sedangkan kategori 3 dengan augmentasi geometris mencapai akurasi 91%. Metrik evaluasi lainnya, seperti precision, recall, dan F1-score, juga menunjukkan peningkatan setelah augmentasi. Penelitian ini menyimpulkan bahwa augmentasi aksesoris wajah lebih efektif dalam meningkatkan akurasi dan ketahanan model pengenalan wajah dibandingkan dengan augmentasi geometris.
Kata kunci: augmentasi; deep learning; kacamata; pengenalan wajah.
Abstract:Abstract: Air quality in urban areas is becoming an increasingly important issue considering its impact on human health and the environment. The rapid increase in air pollution requires effective methods to predict air quality…
uality in order to take appropriate mitigation measures. This study aims to analyze the use of Neural Network (NN) algorithms in predicting air quality in cities. The method used is the application of the NN model, especially the Multilayer Perceptron (MLP), which is trained using historical air quality data such as dust particle levels (PM10, PM2.5), carbon monoxide (CO) gas, and temperature. The data used in this study came from urban air quality monitoring stations collected over a period of time. The results show that the Neural Network algorithm can provide quite accurate predictions of air quality with a low Mean Absolute Error (MAE) value, showing the effectiveness of the model in predicting f fluctuations in air quality. The conclusion of this study is that Neural Network algorithms, specifically MLPs, are an effective tool for air quality prediction, which can be used as a basis for urban air quality management policies.
Keywords: air quality; neural network; prediction; multilayer perceptron (MLP)
Abstrak: Kualitas udara di perkotaan menjadi isu yang semakin penting mengingat dampaknya terhadap kesehatan manusia dan lingkungan. Peningkatan polusi udara yang pesat memerlukan metode yang efektif untuk memprediksi kualitas udara guna mengambil langkah mitigasi yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penggunaan algoritma Neural Network (NN) dalam memprediksi kualitas udara di perkotaan. Metode yang digunakan adalah penerapan model NN, khususnya Multilayer Perceptron (MLP), yang dilatih menggunakan data kualitas udara historis seperti kadar partikel debu (PM10, PM2.5), gas karbon monoksida (CO), dan suhu. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari stasiun pemantauan kualitas udara di perkotaan yang dikumpulkan selama periode waktu tertentu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Neural Network dapat memberikan prediksi yang cukup akurat terhadap kualitas udara dengan nilai Mean Absolute Error (MAE) yang rendah, menunjukkan efektivitas model dalam memprediksi fluktuasi kualitas udara. Simpulan dari penelitian ini adalah bahwa algoritma Neural Network, khususnya MLP, merupakan alat yang efektif untuk prediksi kualitas udara, yang dapat digunakan sebagai dasar untuk kebijakan pengelolaan kualitas udara di perkotaan
Kata kunci: kualitas udara; neural network; prediksi; multilayer perceptron (MLP)
Abstract:Abstract: Hypertension is one of the chronic diseases that can increase the risk of cardiovascular disease. A healthy diet is an important factor in managing hypertension, but many patients struggle to choose foods that…
are suitable for their condition. Therefore, a decision support system is needed to help patients determine healthy food choices objectively and systematically. This research aims to apply the ELECTRE (Elimination Et Choix Traduisant La Réalité) method in determining healthy foods for hypertension patients. This method is used because it can handle various criteria simultaneously and provide recommendations based on a mathematical approach. Data were obtained from Serozha Clinic through interviews, observations, and literature reviews on the nutritional content of food. The research results show that the ELECTRE method is capable of providing healthy food recommendations with an accuracy level of 90%, higher than the manual technique which only reaches 70%. In addition, the time required in the decision-making process has significantly decreased. Patients also showed a higher level of satisfaction with the proposed system. In conclusion, the ELECTRE method has proven effective in helping hypertension patients choose foods that meet their nutritional needs, and can thus be used as a reference in the development of decision support systems in the health sector.
Keywords: electre method; healthy food; health management; hypertension.
Abstrak: Hipertensi merupakan salah satu penyakit kronis yang dapat meningkatkan risiko penyakit kardiovaskular. Pola makan yang sehat menjadi faktor penting dalam pengelolaan hipertensi, namun banyak pasien kesulitan dalam memilih makanan yang sesuai dengan kondisi mereka. Oleh karena itu, diperlukan sistem pendukung keputusan yang dapat membantu pasien dalam menentukan pilihan makanan sehat secara objektif dan sistematis. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode ELECTRE (Elimination Et Choix Traduisant La Realite) dalam menentukan makanan sehat bagi penderita hipertensi. Metode ini digunakan karena mampu menangani berbagai kriteria secara simultan dan memberikan rekomendasi berdasarkan pendekatan matematis. Data diperoleh dari Klinik Serozha melalui wawancara, observasi, serta tinjauan literatur mengenai kandungan gizi makanan.Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ELECTRE mampu memberikan rekomendasi makanan sehat dengan tingkat akurasi 90%, lebih tinggi dibandingkan teknik manual yang hanya mencapai 70%. Selain itu, waktu yang dibutuhkan dalam proses pengambilan keputusan berkurang secara signifikan. Pasien juga menunjukkan tingkat kepuasan yang lebih tinggi terhadap sistem yang diusulkan.Kesimpulannya, metode ELECTRE terbukti efektif dalam membantu penderita hipertensi memilih makanan yang sesuai dengan kebutuhan gizi mereka, sehingga dapat digunakan sebagai referensi dalam pengembangan sistem pendukung keputusan di bidang kesehatan.
Kata kunci: hipertensi; makanan sehat; metode electre; pengelolaan kesehatan.
Abstract:Abstract: Breast cancer is the leading cause of death for women globally, exacerbated by late detection. This study proposes a breast cancer risk prediction framework using XGBoost with SelectKBest feature selection. It…
aims to improve the accuracy and efficiency of early detection through exploratory data analysis, coding, SMOTE to address class imbalance, and feature selection (k=29). As a result, the XGBoost model achieved 98.1% accuracy, 98.1% recall, 98.1% f1-score, and 98.2% precision on test data, highlighting the importance of feature selection. These results are promising in patient prioritization (triage) for further examination, helping medical personnel identify high-risk patients, thus improving resource allocation efficiency. These findings validate SelectKBest and pave the way for the development of a machine learning-based clinical decision support system for breast cancer early detection workflows. This research contributes significantly to the application of machine learning to support early breast cancer detection.
Keywords: breast cancer; feature selection; machine learning; risk prediction; XGBOOST.
Abstrak: Kanker payudara menjadi penyebab utama kematian wanita global, diperparah deteksi yang terlambat. Penelitian ini mengusulkan kerangka prediksi risiko kanker payudara menggunakan XGBoost dengan seleksi fitur SelectKBest. Tujuannya meningkatkan akurasi dan efisiensi deteksi dini melalui analisis data eksploratif, pengkodean, SMOTE untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas, dan seleksi fitur (k=29). Hasilnya, model XGBoost mencapai akurasi 98.1%, recall 98.1%, f1-score 98.1%, dan presisi 98.2% pada data uji, menyoroti pentingnya seleksi fitur. Hasil ini menjanjikan dalam penentuan prioritas pasien (triage) untuk pemeriksaan lebih lanjut, membantu tenaga medis mengidentifikasi pasien berisiko tinggi, sehingga meningkatkan efisiensi alokasi sumber daya. Temuan ini memvalidasi SelectKBest dan membuka jalan bagi pengembangan sistem pendukung keputusan klinis berbasis machine learning untuk alur kerja deteksi dini kanker payudara. Penelitian ini berkontribusi signifikan dalam penerapan machine learning untuk mendukung deteksi dini kanker payudara.
Kata kunci: kanker payudara; pembelajaran mesin; prediksi risiko ; seleksi fitur; XGBOOST.
Abstract:Abstract: One of the main health problems in children is stunting which is one of the concerns in the Sustainable Development Goals (SDGs). Specifically in Indonesia, the prevalence of stunting in 2024 is 21.6%. This figure…
ure is still relatively high, because the target prevalence of stunting is 14%. This study aims to implement machine learning knowledge through the Classification And Regression Trees (CART) algorithm based on Ant Be Colony (ABC) feature selection which aims to determine the increase in accuracy in analyzing stunting datasets. The data used comes from Kaggle which consists of 16500 datasets. The dataset consists of gender, age, birth length, birth weight, body length, body weight, breastfeeding and stunting status. The research methods used are data collection, data preprocessing, classification, and evaluation using K-fold cross validation. The results obtained in this research are the implementation of the CART algorithm obtained a value of 89.86% and the results of CART with Ant Be Colony (ABC) feature selection, which obtained an accuracy value of 93.65%. This shows that there is an increase in the accuracy value in the use of CART algorithm optimization and Ant Be Colony (ABC) feature selection by 3.76%. With the research results that have been obtained, it can be categorized as excellent accuracy value excellent. It is hoped that further research can be carried out by adding other classification algorithms or adding feature selection.
Keywords: classification; feature selection; optimazation; stunting
Abstrak: Salah satu masalah kesehatan utama pada anak adalah stunting yang menjadi salah satu perhatian dalam Sustainable Development Goals (SDGs). Khusus di Indonesia angka Pravelensi stunting pada tahun 2024 di angka 21.6%. Angka ini masih tergolong tinggi, karena target angka pravelensi stunting ialah 14%. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan pengetahuan machine learning melalui algoritma Classification And Regression Trees (CART) berbasis seleksi fitur Ant Be Colony (ABC) yang bertujuan untuk mengetahui peningkatan akurasi dalam menganalisis dataset stunting. Data yang digunakan bersumber dari Kaggle yang terdiri dari 16500 dataset. Dataset terdiri dari jenis kelamin, usia, panjang lahir, berat lahir, panjangg badan, berat badan, menyusui dan status stunting. Metode penelitian yang digunakan adalah pengumpulan data, preprocessing data, klasifikasi, dan evaluasi menggunakan K-fold cross validation. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini adalah Implementasi algoritma CART memperoleh nilai sebesar 89,86% dan hasil seleksi fitur CART dengan Ant Be Colony (ABC) memperoleh nilai akurasi sebesar 93,65%. Hal ini menunjukkan adanya peningkatan nilai akurasi pada penggunaan optimasi algoritma CART dan pemilihan fitur Ant Be Colony (ABC) sebesar 3,76%. Dengan hasil penelitian yang telah diperoleh dapat dikategorikan nilai akurasi yang diperoleh sangat baik. Diharapkan dapat dilakukan penelitian selanjutnya dengan menambahkan algoritma klasifikasi lain atau menambahkan seleksi fitur.
Kata kunci: klasifikasi; optimalisasi; seleksi fitur; stunting
Abstract:Abstract: Bekasi Regency, being one of the key cities in Indonesia, offers a suitable setting to study the intricacies of marriage decision-making during a quarter-life crisis. This study focuses on the application of clustering…
ustering algorithms to categorize individuals based on their marriage choices. Data was collected from a questionnaire completed by 110 respondents from Bekasi Regency, specifically individuals aged 18 to 30 who are single, including 80 women and 30 men. Data analysis was conducted using the RapidMiner software to evaluate the effectiveness of three clustering algorithms K-Means, X-Means, and K-Medoids in categorizing marriage decision patterns among young people experiencing a Quarter Life Crisis in Bekasi Regency. Results indicate that each algorithm has its own strengths and limitations in handling Quarter Life Crisis data.The results of the analysis show that the K-medoids algorithm provides the best clustering results with the lowest DBI value of 0.195, followed by the X-Means algorithm with a value of 0.199 and K-Means with a value of 0.207. These results can help understand the pattern of marriage decisions in the Quarter Life Crisis phase and help provide insights for policymakers in Bekasi Regency to make more effective intervention programs.
Keywords: K-Means; K-Medoids; X-Means
Abstrak: Sebagai salah satu kota besar di Indonesia, Kabupaten Bekasi memberikan konteks yang tepat untuk mempelajari kompleksitas pengambilan keputusan pernikahan di tengah krisis seperempat usia. Penelitian ini berfokus pada pemanfaatan algoritma clustering untuk mengelompokkan individu berdasarkan pilihan pernikahan mereka. Data diambil dari kuesioner yang diisi oleh 110 responden di Kabupaten Bekasi, yang terdiri dari individu lajang berusia 18 hingga 30 tahun, yaitu 80 perempuan dan 30 laki-laki. Analisis data dilakukan dengan perangkat lunak RapidMiner untuk mengevaluasi efektivitas tiga algoritma pengelompokan—K-Means, X-Means, dan K-Medoids—dalam mengelompokkan pola keputusan pernikahan di kalangan pemuda yang menghadapi Quarter Life Crisis di Kabupaten Bekasi. Hasilnya menunjukkan bahwa setiap algoritma memiliki keunggulan dan kelemahannya masing-masing dalam memproses data Quarter Life Crisis. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma K-medoids memberikan hasil clustering terbaik dengan nilai DBI terendah yaitu 0.195, diikuti oleh algoritma X-Means dengan nilai 0.199 dan K-Means dengan nilai 0.207. Hasil ini dapat membantu memahami pola keputusan menikah pada fase Quarter Life Crisis dan membantu memberikan wawasan bagi pembuat kebijakan di Kabupaten Bekasi membuat program intervensi yang lebih efektif.
Kata kunci: K-Means; K-Medoids; X-Means
Abstract:Abstract: CV. Ria Kencana Ungu (RKU), as a research partner in the field of computer service, needs to improve the quality of customer service and efficiency in the process of troubleshooting computer damage. To meet these…
se needs, an expert system based on the forward chaining method was developed that is able to diagnose damage automatically. This system was developed using the waterfall method, with systematic stages from analysis to implementation. The implementation results show that the system can identify the type of damage with an accuracy rate of 89% based on validation tests on 100 real troubleshooting cases. The evaluation metric uses a comparison between the results of the system diagnosis and the results of the technician's analysis. Although the system is able to increase service efficiency by up to 40% compared to conventional methods, several obstacles were found, such as the limited initial knowledge base that impacts the accuracy of the diagnosis and the difficulty of users in understanding the system interface. Therefore, further development is needed to expand the knowledge base and improve the user experience. This study aims to develop a forward chaining-based expert system to improve efficiency, accuracy, and speed of problem solving at CV. Ria Kencana Ungu (RKU) and to increase customer satisfaction through more responsive and precise services..
Keywords: expert system; computer troubleshooting; forward chaining method
Abstrak: CV. Ria Kencana Ungu (RKU), sebagai mitra penelitian di bidang layanan servis komputer, membutuhkan peningkatan kualitas layanan pelanggan dan efisiensi dalam proses troubleshooting kerusakan komputer. Untuk memenuhi kebutuhan tersebut, dikembangkan sistem pakar berbasis metode forward chaining yang mampu mendiagnosis kerusakan secara otomatis. Sistem ini dikembangkan menggunakan metode waterfall, dengan tahapan yang sistematis dari analisis hingga implementasi. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem dapat mengidentifikasi jenis kerusakan dengan tingkat akurasi sebesar 89% berdasarkan uji validasi terhadap 100 kasus troubleshooting nyata. Metrik evaluasi menggunakan perbandingan antara hasil diagnosis sistem dan hasil analisis teknisi. Meskipun sistem mampu meningkatkan efisiensi layanan hingga 40% dibandingkan metode konvensional, beberapa kendala ditemukan, seperti keterbatasan basis pengetahuan awal yang berdampak pada akurasi diagnosis dan kesulitan pengguna dalam memahami antarmuka sistem. Oleh karena itu, pengembangan lebih lanjut diperlukan untuk memperluas basis pengetahuan dan meningkatkan pengalaman pengguna. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pakar berbasis forward chaining untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan kecepatan troubleshooting di CV. Ria Kencana Ungu (RKU) serta meningkatkan kepuasan pelanggan melalui layanan yang lebih responsif dan presisi.
Kata kunci: sistem pakar; troubleshooting komputer; metode forward chaining
Abstract:Abstract: Performance assessment is the process of measuring an organization in achieving predetermined goals. Performance assessment can also be interpreted as periodically determining the operational effectiveness of an…
n organization and its personnel, based on the vision, mission and organizational standards that have been previously established. Performance appraisals are carried out between superiors and subordinates, looking at the employee's work results in the last year. Employee performance assessment at the North Padang Lawas Regency PUPR Service still uses a manual system so that the files are not arranged quickly and employee performance assessment still uses calculations with Microsoft Excel. With this problem, the fuzzy logic method is used. The fuzzy method is used to obtain the best employee performance assessment, with 3 criteria to produce the greatest value selected. This research aims to design an employee performance assessment application using the fuzzy method, to obtain recommendations for promotion. The test results of 8 people had sufficient value and 2 people had low value. For low-ranking employees, they will be given sanctions and reprimands by their superiors, while for employees with sufficient value, their performance must be improved to be even better.
Keywords: fuzzy logic; performance; assessment; employee;
Abstrak: Penilaian kinerja merupakan proses pengukuran organisasi dalam mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Penilaian kinerja dapat juga diartikan sebagai penentuan secara periodik efektivitas operasional suatu organisasi, dan personilnya, berdasarkan visi, misi dan standar organisasi yang telah ditetapkan sebelumnya. Penilaian kinerja dilakukan antara atasan dengan bawahan, melihat hasil kerja pegawai dalam setahun terakhir. Penilaian kinerja pegawai pada Dinas PUPR Kabupaten Padang Lawas Utara masih menggunakan sistem manual sehingga berkas-berkas file tidak tersusun secara rapid dan penilaian kinerja pegawai masih menggunakanperhitungan dengan microsoft excel.Dengan permasalahah tersebut menggunakan metode fuzzy logic. Metode fuzzy digunakan dalam mendapatkan penilaian kinerja pegawai terbaik, dengan 3 kriteria untuk menghasilkan nilai terbesar yang terpilih. Penelitian ini bertujuan untuk merancang aplikasi penilaian kinerja karyawan dengan metode fuzzy, untuk mendapatkan rekomendasi kenaikan jabatan. Hasil tes dari 8 orang memiliki nilai cukup dan 2 orang memiliki nilai rendah. Bagi pegawai yang memiliki nilai rendah akan diberikan sanksi dan teguran oleh atasannya, sedangkan bagi pegawai yang memiliki nilai cukup, kinerjanya harus ditingkatkan agar lebih baik lagi.
Kata kunci: fuzzy logic; penilaian; kinerja; pegawai
Abstract:Abstract: The development of AI assistants such as Gemini and ChatGPT can significantly assist in daily human tasks. In the field of Sentiment Analysis, AI assistants can be utilized as an automated labeling alternative…
to provide positive, negative, or neutral sentiments within a dataset. This research aims to enhance the performance of AI assistants in automated labeling processes by employing the Feature Selection algorithm, specifically Forward Selection. The methodology involves utilizing the Naïve Bayes and K-NN algorithms, and subsequently improving accuracy through the Feature Selection algorithm. The evaluation is conducted using K-Fold Cross Validation. Research findings indicate an improvement in the accuracy of the best model, which is ChatGPT, when using the Naïve Bayes algorithm and Shuffled Sampling technique. The initial accuracy of 79.09% increased to 87.18% after Feature Selection was applied. This demonstrates the effectiveness of Feature Selection, particularly Forward Selection, in enhancing the accuracy performance of the model.
Keywords: ai; assistant; chat gpt; feature selection; gemini.
Abstrak: Pekembangan Asisten AI seperti Gemini dan Chat GPT dapat membantu pekerjaan manusia sehari-hari. Dalam bidang Analisis Sentimen, Asisten AI dapat digunakan sebagai alternatif pelabelan otomatis untuk memberikan sentimen positif, negatif atau netral dalam suatu dataset. Penlitian ini bertujuan untuk meningkatkan performa yang dihasilkan oleh Asisten AI dalam proses pelabelan otomatis menggunakan Algortima Feature Selection yaitu Forward Selection. Metode yang digunakan adalah dengan menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan K-NN kemudian hasil akurasi akan ditingkatkan menggunkan Algoritma Feature Selection. Evaluasi yang digunakan adalah K-Fold Cross Validation. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan akurasi model terbaik berada pada Chat GPT dengan menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Teknik Shuffled Sampling, dari nilai akurasi awal sebesar 79.09%, setelah ditingkatkan menggunakan Feature Selection, maka nilai akurasinya meningkat menjadi 87.18%. Hal ini membuktikan peran Feature Selection, dimana yang digunakan adalah Forward Selection dalam meningkatkan akurasi ternyata memang efektif dalam meningkatkan performa akurasi model.
Kata kunci: ai; assisten; chat gpt; feature selection; gemini
Abstract:Abstract: Mobile phones, as essential telecommunication devices today, are equipped with numerous features. The plethora of mobile phone models, especially gaming phones, requires consumers to be discerning in choosing a…
phone for everyday use. The problem is that many consumers do not understand how to purchase a phone that meets their specific criteria. The specifications that must be considered when selecting a gaming phone that fits within a budget and meets criteria include performance or specifications, screen quality, battery life, RAM, network connectivity, and price. A decision support system is a part of information systems designed to facilitate decision-making processes based on data or common everyday problems. The Weighted Product (WP) method is typically used in decision-making that involves multiple criteria to be considered simultaneously. Based on the WP method calculations, it was found that the recommended smartphone alternative is determined by the highest vector value (V) ranking according to user-defined criteria. The analysis results indicate that the recommended smartphone alternative is Alternative 1 with a score of 0.376, which is the Infinix GT 10 Pro, due to its comparable specifications to other models but with a more affordable price."
Keywords: decision support systems ; gaming cellphone; recommendation
Abstrak: Handphone sebagai perangkat telekomunikasi yang menjadi kebutuhan utama saat ini sudah dilengkapi dengan banyak fitur. Banyaknya keluaran jenis handphone khususnya handphone untuk game membuat konsumen harus pintar memilih handphone yang dapat digunakan setiap harinya Permasalahannya adalah konsumen banyak yang tidak paham bagaimana membeli handphone sesuai kriteria yang cocok. Adapun spesifikasi yang harus di saat akan memilih jenis handphone game yang sesuai dengan budget dan kriteria diantaranya adalah perfoma atau spesifikasi, tingkat kualitas layar, daya tahan batrai, RAM, koneksi jaringan, dan harga. Sistem pendukung keputusan merupakan bagian dari sistem informasi yang digunakan untuk memudahkan proses pengambilan keputusan berdasarkan data atau permasalahan yang sering ditemui dalam kehidupan sehari-hari. Metode Weighted Product umumnya digunakan dalam pengambilan keputusan yang melibatkan banyak kriteria yang harus dipertimbangkan secara bersamaan. Berdasarkan proses perhitungan dengan metode WP maka didapatkan bahwa alternatif smartphone yang direkomendasikan untuk dipilih adalah smartphone yang ditentukan berdasarkan peringkat nilai vektor (V) tertinggi sesuai dengan kriteria yang ditetapkan oleh pengguna. Hasil analisis menunjukkan bahwa alternatif smartphone yang direkomendasikan adalah Alternatif 1 dengan skor 0.376, yaitu Infinix GT 10 Pro karena memiliki spesifikasi yang hampir setara dengan yang lain namun dengan harga yang lebih terjangkau.
Kata kunci: handphone game; sistem penunjang keputusan; rekomendasi