Putra, Ramadhany Candra Arif (2015) Skenario Dinamis Menggunakan DCA (Dynamic Challenging Level Adapter) pada Permainan 2D Bergenre Real Time Strategy Tower Defense. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
2211100044-Undergraduate Thesis.pdf - Published Version Download (11MB) | Preview |
Abstract
Permainan Real-time Strategy (RTS) merupakan permainan yang
bersifat kompetitif, antara pemain melawan pemain ataupun mela-
wan non-player character (NPC). Banyak pengembang permainan
menggunakan kemampuan NPC lawan yang terstruktur secara sta-
tis. Kemampuan tersebut tidak selalu dapat memberikan tingkat
tantangan (challenging rate (CR)) yang sesuai ke berbagai tipe ka-
rakter pemain. Oleh karena itu dibutuhkan suatu kecerdasan bu-
atan (AI) yang dapat mengatur kemampuannya terhadap berbagai
tipe karakter pemain, sehingga dihasilkan pola permainan yang di-
namis serta tingkat tantangan yang sesuai. Pada tugas akhir ini
akan diimplementasikan dynamic challenging level adapter (DCA)
sebagai mekanisme untuk beradaptasi terhadap unsur permainan
dan menentukan pemilihan keputusan. Pemilihan keputusan ak-
an menggunakan bantuan decision tree dan penyelesaian knapsack
problem digunakan untuk memilih kombinasi pasukan yang tepat
dalam mengatasi keadaan. Untuk mengukur performa sistem AI de-
ngan DCA, dibuat AI yang didasari tingkat kesulitan yang umum
digunakan yaitu mudah, sedang, dan sukar untuk menjadi lawan
tanding. Hasil pengujian AI dengan DCA didapatkan rata-rata da-
ri rata-rata selisih nilai CR tiap waktu untuk hasil pertarungan
dengan berbagai tipe tingkat kesulitan adalah 34,02, dibandingkan
dengan rata-rata untuk hasil pertarungan dengan tingkat kesulit-
an yang setara adalah 33,65 sehingga hanya terpaut sebesar 0,37.
Sedangkan dengan tingkat kesulitan tidak setara didapatkan rata-
rata terpaut sebesar 55,98 dari rata-rata tingkat kesulitan setara.
Dengan hasil tersebut dapat disimpulkan penggunaan DCA dapat
menjadi pengganti tingkat kesulitan yang statis namun tetap dengan
tingkat tantangan yang sesuai bagi tiap tipe karakter pemain.
==========================================================================================================
Real-time Strategy (RTS) game is a game with competitive envi-
ronment, that can be played by player versus player or non-player
character (NPC). Many game developer implement enemy NPC wi-
th static pattern. Ability of static NPC not always give challenge
to any kind of model player. Because of that, it needed an arti�cial
intelligence (AI) that can maintain it's ability to any kind of mo-
del player, so it's produce dynamic
ow of gameplay and balance in
challenging level. In this �nal project will be implemented dynamic
challenging level adapter (DCA) as mechanism for adapting of ele-
ment in game environment and choose decision. Decision selection
will be handled with decision tree to decide outcome for all condition,
and solution of knapsack problem will be used for choosing unit com-
bination to handle the condition. To see what AI NPC with DCA is
capable of, another AI is created that implement simple mechanism
with default di�culty level like easy, medium, and hard. This new
AI will be enemy for AI with DCA. The result of implementation
NPC with DCA give the average of average di�erence in CR each
time was 34,02 as the result of battle NPC with DCA and without
DCA with di�erent di�culty level. Comparing the result of NPC
without DCA battle with the same di�culty level, the average of
average di�erence in CR each time was 33,65, adrift at 0.37. While
with di�erent di�culty level got the average adrift at 55,98 from the
same di�culty level. With these result we can conclude the use of
DCA can be a substitute for static di�culty level but still with the
same challenging level to every type of model player.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Additional Information: | RSE 006.678 Put s |
| Uncontrolled Keywords: | DCA, Kecerdasan Buatan, RTS, Decision Tree, Challenging Rate, Knapsack Problem. |
| Subjects: | G Geography. Anthropology. Recreation > GV Recreation Leisure > GV1469.2 Computer games |
| Divisions: | Faculty of Industrial Technology > Electrical Engineering > 20201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | Mr. Tondo Indra Nyata |
| Date Deposited: | 05 Apr 2018 04:20 |
| Last Modified: | 24 Aug 2018 06:20 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/51692 |
Actions (login required)
 |
View Item |