Analisis Perbandingan Kecerdasan Buatan pada Computer Player dalam Mengambil Keputusan pada Game Battle RPG

Abdi, Musta'inul (2017) Analisis Perbandingan Kecerdasan Buatan pada Computer Player dalam Mengambil Keputusan pada Game Battle RPG. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
5115201015-Master_Thesis.pdf - Published Version

Download (2MB) | Preview

Abstract

Pemanfaatan kecerdasan buatan telah diimplementasikan kedalam banyak hal, salah satunya adalah game. Secara umum tujuan dibuatnya game adalah untuk membuat pengguna menjadi terhibur dan merasakan kesenangan ketika sedang atau telah bermain. Kecerdasan buatan di dalam game dibutuhkan untuk meningkatkan tantangan di dalam game dan membuat game menjadi lebih dinamis dan terarah. Sehingga akan menciptakan kesenangan bagi pengguna pada saat dan setelah memainkan game. Beberapa penerapan kecerdasan buatan di dalam game diantaranya adalah dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Dalam beberapa kasus game ada juga yang menggunakan metode Decision Tree yang akan mengatur perilaku computer player di dalam permainan. Metode yang lebih sederhana untuk mengatur perilaku computer player yaitu Rulebase. Pada penelitian ini akan dilakukan perbandingan kecerdasan buatan untuk mengatur perilaku computer player di dalam game Role-Playing Game (RPG). Yang dimaksud computer player pada penelitian ini adalah pemain atau karakter yang dijalankan oleh sistem di dalam game. Tujuan dilakukannya perbandingan tersebut adalah untuk mengetahui metode kecerdasan buatan manakah yang paling baik diterapkan pada game berjenis battle RPG. Metode yang digunakan untuk menguji kecerdasan buatan yang diterapkan pada game battle RPG ini adalah dengan menggunakan skenario pertandingan. Berdasarkan analisis yang telah dilakukan didapatkan hasil bahwa kecerdasan buatan dengan menggunakan metode SVM memiliki keunggulan dalam faktor jumlah kemenangan. Hal ini dibuktikan dengan persentase kemenangan metode SVM sebesar 72.5%, Decision Tree sebesar 50% dan Rulebase sebesar 25%. Berdasarkan data tersebut dapat disimpulkan bahwa pada penelitian ini metode SVM adalah metode pengambilan keputusan yang paling baik dibandingkan dengan metode decision tree dan rulebase. ========================================================================== Artificial intelligence utilizing has been implemented into many things, one of them is a game. Generally, the purpose of games is to entertain users and make them feel excited while playing or even after it. Artificial intelligence in the game is needed to increase the challenge within the game and make it more dynamic and focused. Hence, it will create enjoyment for users at the time and after playing the game. SVM, decision tree and rulebase are some of the artificial intelligences method that have been commonly used. Comparison of artificial intelligence will be implemented in this study in order to regulate the behavior of computer player in the Role-Playing Game (RPG). The computer player in this study is a player or character that is run by the system in the game. The purpose of this study is to know which artificial intelligence technique is the best to be applied to battle RPG type games. Moreover, the method used to examine artificial intelligence which is applied to this RPG battle game is by utilizing a match scenario. Regarding the analysis that has been done, the result shows that artificial intelligence using SVM method has an advantage in the number of winning factor. This is evidenced by the percentage of winning methods SVM, Decision tree and Rulebase, at about 72.5%, 50% and 25% respectively. Therefore, based on these data it can be concluded that in this study SVM method is the best decision-making method compared with decision tree and Rulebase method.

Item Type: Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords: Decision Tree, Kecerdasan Buatan, Rulebase, RPG, SVM.
Subjects: G Geography. Anthropology. Recreation > GV Recreation Leisure > GV1469.2 Computer games
Divisions: Faculty of Information Technology > Informatics Engineering > (S2) Master Theses
Depositing User: Musta'inul Abdi .
Date Deposited: 11 Oct 2017 06:48
Last Modified: 08 Mar 2019 02:11
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/44824

Actions (login required)

View Item View Item