digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

Cover
PUBLIC karya

Lembar Pengesahan
PUBLIC karya

Abstrak
PUBLIC karya

Abstract
PUBLIC karya

Tesis
PUBLIC karya

Game semakin sering digunakan anak-anak dalam kehidupan sehari-hari. Karena itu, edukasi yang memanfaatkan game banyak beredar, salah satunya adalah game edukasi. Game edukasi dapat ditemui di berbagai platform digital seperti smartphone, web, desktop, dan sebagainya. Akan tetapi, dari sekian banyak aplikasi game edukasi digital ini, kualitas dalam penyampaian konten edukasinya beragam karena beberapa game mungkin tidak menerapkan konsep pembelajaran yang efektif dalam gamenya. Dengan kerangka kerja evaluasi game edukasi yang ada, penilaian bersifat subjektif sehingga sulit untuk dibandingkan antar evaluator. Untuk itu, penelitian ini dibuat untuk merumuskan sebuah kerangka kerja yang bertujuan untuk mengevaluasi kualitas game edukasi secara objektif berdasarkan hal yang selalu ada pada setiap game, yaitu mekanik game. Kerangka kerja dibangun dengan basis taksonomi Bloom untuk mengidentifikasi sisi edukasi dalam game yang dievaluasi dan MDA Framework untuk mengidentifikasi sisi game nya. Basis ini dilakukan dengan tujuan untuk memisahkan mekanik edukasi dan mekanik game yang membantu edukasi. Kerangka kerja kemudian membantu evaluator menilai tiap mekanik utama berdasarkan standar kerangka kerja evaluasi yang diturunkan dari analisis kerjangka kerja evaluasi game edukasi sebelumnya umumnya beserta target penggunanya untuk mendapatkan ukuran standar yang akurat. Untuk mengevaluasi mekanik yang membantu mekanik edukasi utama, dibangun sebuah tool yang memberikan rekomendasi mekanik-mekanik tertentu yang biasa digunakan untuk target edukasi tertentu. Tool ini digunakan untuk memberikan kesesuaian mekanik berdasarkan data game edukasi yang dikumpulkan dalam penelitian. Hasil penilaian mekanik utama dan kesesuaian mekanik pembantu menjadi pertimbangan utama kerangka kerja dalam memberikan skor akhir untuk tiap game. Dengan kerangka kerja ini, game edukasi dapat dinilai dengan lebih objektif dan kuantitatif berdasarkan elemen teknis dan mendasar yang ada pada setiap game.