Koordinasi pasukan NPC menggunakan agen cerdas berbasis fuzzy coordinator dan distribusi Gaussian

Game peperangan bertipe Real-Time Strategy (RTS) menampilkan kelompok–kelompok agen atau pasukan NPC yang berperang dan menghancurkan pertahanan musuh. Pasukan NPC merupakan karakter yang tidak dapat dikendalikan oleh pemain, sehingga pasukan NPC diberi kecerdasan untuk dapat menanggapi setiap perubahan pada lingkunganya. Pasukan NPC juga mempunyai beberapa jenis perilaku serangan yang digunakan untuk menghadapi lawan. Untuk membuat penyerangan yang kuat dibutuhkan adanya koordinasi antar pasukan NPC dan serangan yang tidak mudah terprediksi oleh lawan. Koordinasi di dalam kelompok pasukan NPC diperlukan agar serangan yang dilakukan dapat mencapai tujuan utama serangan kelompok tersebut. Teknik koordinasi di dalam kelompok pasukan NPC dihadapkan pada permasalahan bahwa setiap pasukan NPC adalah agen otonom yang memiliki kecerdasan sendiri dalam mengambil keputusan berdasarkan rangsangan dari lingkungan sekitarnya dan pemain tidak dapat mempengaruhi atau mengendalikan NPC secara terus menerus. Dalam penelitian ini diusulkan teknik koordinasi menggunakan agen cerdas berbasis fuzzy coordinator dan distribusi gaussian. Agen cerdas bertindak sebagai leader yang menggantikan peran pemain dalam mengkoordinasi perilaku pasukan NPC. Agen cerdas akan menentukan strategi tim dengan memantau sisa waktu serangan, kondisi dari masing-masing NPC, dan kondisi musuh. Fuzzy coordinator digunakan untuk mengkoordinasi perilaku pasukan NPC dengan strategi dari leader. Distribusi Gaussian digunakan untuk memberikan variasi perilaku serangan disekitar perilaku hasil koordinasi. Percobaan yang dilakukan membuktikan bahwa Metode koordinasi yang diusulkan dalam penelitian ini dapat memberikan hasil yang lebih baik dalam pencapaian objektif tim dalam penyerangan dibandingkan tanpa adanya koordinasi pasukan. Terutama pada saat jumlah pasukan lebih sedikit dari jumlah musuh. Pasukan dengan koordinasi berhasil memperoleh rata-rata gold sebesar 66.12 %, menjaga rata-rata jumlah pasukan sebanyak 65.42 % dan menjaga rata-rata health Hero sebanyak 58.65%. Sementara pasukan tanpa koordinasi hanya memperoleh rata-rata gold sebesar 59.02%, menjaga rata-rata jumlah pasukan sebanyak 44.57% dan menjaga ratarata health Hero sebanyak 34.86%. ========================================================================================================== The RTS War games show the battle of NPC troops. The NPC troop is a character that can’t be controlled by human player. It is necessary to embed an artificial intelligence into NPC for doing his task. NPCs troop usually have many kind of attacking behavior to fight the enemy. Creating a strong attack there must be coordination between NPC troops and unpredictable attacking behavior. Coordination allows autonomous agents (i.e. NPC troops) interact coherently to pursue team’s goal. The problem is multi behavior NPCs has intelligence for selecting behavior itself, which sometimes does not appropriate to accomplish a team objective. The player can’t control the NPC behavior directly. In this research we propose NPC troop coordination using smart agent based fuzzy coordinator and Gaussian distribution. Smart agent being a leader which acts as a human player coordinates troop’s behavior. The smart agent analyzes condition of troops, enemies and remaining time to decide a team strategy. Fuzzy coordinator is used to coordinate NPC troop’s behavior with leader’s strategy. Gaussian distribution is used to provide a variety of behavior attacks around the coordination result.The experiment demonstrates that the proposed coordination method provide a better results in the achievement of the objective team than without a coordination. Especially, in condition when the number of troops less than the number of enemies. NPC troops with the coordination successfully obtained an average of gold 66.12 %, keeping the average number of troops 65.42 % and maintain health Hero 58.65%. While the troops without coordination only get an average of gold 59.02%, keeping the average number of troops 44.57 % and maintain average health of Hero 34.86 %

Pengembangan Permainan Edukasi Berbasis Augmented Reality untuk Pembelajaran Senyawa Hidrokarbon bagi Siswa Sekolah Menengan Atas (SMA)

Kimia merupakan satu dari banyak cabang ilmu pengetahuan yang diajarkan pada Sekolah Menengah Atas (SMA), akan tetapi hasil observasi tenaga pengajar mengatakan bahwa masih banyak siswa yang sulit untuk mempelajari konsep kimia yang cenderung abstrak. Contoh materi yang masih membuat siswa bingung adalah materi senyawa hidrokarbon. Untuk mengatasi permasalahan dari konsep kimia yang abstrak, penelitian ini memiliki tujuan untuk mengembangkan media pembelajaran yang menarik melalui gim edukasi untuk mempelajari struktur serta tata penamaan The International Union of Pure and Applied Chemistry (IUPAC) senyawa hidrokarbon dengan menggunakan Augmented Reality (AR). Gim edukasi yang akan dikembangkan memiliki genre puzzle penyusunan senyawa yang dapat dilihat dengan menggunakan AR. Gim juga akan mendeteksi nama dari senyawa yang dibuat oleh pemain. Penelitian akan dilakukan dengan menggunakan metode Iterative and Rapid Prototyping, serta hasil dari penelitian akan diuji secara fungsional menggunakan Black Box Testing dan diujikan kepada responden dengan modul Game Experience Questionnaire (GEQ). Pada GEQ responden akan diberikan 2 modul yang dijawab saat sedang bermain gim dan setelah bermain gim. Hasil dari pengujian fungsional menunjukkan bahwa gim bekerja dengan baik dengan 100% validitas, begitu juga hasil pengujian pengalaman pemain dengan GEQ. Berdasarkan kuesioner dengan GEQ, gim yang menggunakan AR dapat menambah minat dan mengurangi rasa bosan siswa saat belajar.  AbstractChemistry is one of the many branches of science that is taught on high school, but observations from teachers shows that there’s still many students who struggles learning chemistry because of its abstract and intangible concept. Example of a chapter that student still struggles is hydrocarbon chapter. To help with the problem of the abstractness concept of chemistry, this study has a goal to develop an educational game as a learning media to study about the structural molecule of hydrocarbon compound and its The International Union of Pure and Applied Chemistry (IUPAC) nomenclature using Augmented Reality (AR). The game will be developed as a puzzle game, on which the player arrange and build a hydrocarbon compound that can be seen on the real world with AR. The game will also detects the compound’s name. This study will be done with Iterative Rapid Prototyping design cycle. The study’s functionality result will be tested with Black Box Testing and tested on students with Game Experience Questionnaire (GEQ) module to asses the student’s experience. There is 2 modules, which will be asked when the respondent play the game, and when they’re finished playing the game accordingly. The results of functionality testing shows that the game works well with 100% validity, just as the experience testing with GEQ. Based on the questionnaire results, game that uses AR could improve the student’s interest and help them to overcome their feeling of boredom in learning

Media Pembelajaran Calistung Hewan Berteknologi Augmented Reality untuk Menarik Minat Belajar Anak

Salah satu perkembangan anak yang perlu diperhatikan adalah perkembangan kognitif. Contoh perkembangan kognitif pada anak usia dini seperti menyebutkan jumlah benda mulai dari satu hingga sepuluh dan merepresentasikan benda dalam bentuk gambar atau tulisan. Kemampuan tersebut dapat diperoleh melalui kegiatan membaca, menulis, dan berhitung (calistung). Calistung bukanlah suatu kemampuan wajib yang dimiliki oleh anak usia dini, namun kemampuan tersebut tetap perlu disampaikan sesuai dengan metode pembelajaran di PAUD/TK, yaitu dengan cara bermain dan belajar. Untuk mempermudah pemahaman anak tentang calistung diperlukan objek yang sering dijumpai oleh anak, sebagai contoh hewan yang sering dijumpai di kebun binatang. Oleh karena itu, pada penelitian ini dikembangkan media pembelajaran calistung dengan objek hewan. Untuk mengetahui tingkat ketertarikan anak dalam mempelajari calistung, media pembelajaran dikembangkan dengan menggunakan teknologi Augmented Reality (AR). Metode pengembangan yang digunakan adalah iterative rapid prototyping. Berdasarkan pengujian media dengan menggunakan fun testing menghasilkan nilai total rata-rata sebesar 85,6% yang berarti media pembelajaran ini mampu meningkatkan ketertarikan anak dalam mempelajari calistung. Abstract One of the child's development that needs attention is cognitive development. Examples of cognitive development in early childhood such as mentioning the number of objects ranging from one to ten and representing objects in the form of images or writing. This ability can be obtained through reading, writing and arithmetic (calistung: Indonesian abbreviation) activities. Calistung is not a mandatory ability possessed by early childhood, but the ability still needs to be delivered in accordance with the learning methods in pre-primary school, that is playing and learning. To facilitate children's understanding of calistung, objects that are often encountered by children are needed, for example animals that are often found in zoos. Therefore, this research developed calistung learning media with animal objects. To find out the level of interest of children in learning calistung, learning media was developed using Augmented Reality (AR) technology. The development method used is iterative rapid prototyping. Based on media testing using fun testing produces an average total value of 85.6%, which means this learning media is able to increase children's interest in learning calistung

Pengembangan Non-Player Character (NPC) Menggunakan Unity ML-Agents Pada Karting Microgame

AbstrakPerkembangan teknologi di bidang gim sekarang sudah sangat pesat terutama pada gim balapan. Gim balapan memiliki tujuan untuk memberikan pemain sebuah pengalaman yang menantang dan menyenangkan dalam sebuah balapan melawan mobil yang dikendalikan oleh gim tersebut atau biasa disebut dengan Non-Player Character (NPC). Pengembangan gim balapan tentunya tidak dapat lepas dari pengembangan NPC sebagai lawan main dari pemain. Pada umumnya NPC dikembangkan menggunakan metode waypoint untuk navigasi dalam melintasi trek balapan. Kekurangan dalam metode waypoint adalah harus diatur secara manual untuk setiap trek dan memakan waktu yang lama untuk mengatur waypoint pada setiap trek. Begitu juga untuk membuat NPC balap yang kompetitif dibutuhkan desain rule base yang kompleks. Peneliti mengusulkan menggunakan metode machine learning untuk mengatasi permasalahan tersebut. Unity3D menyediakan sebuah open-source API bernama Unity ML-Agents yang dapat digunakan untuk melatih NPC. NPC dilatih menggunakan metode reinforcement learning dengan Unity ML-Agents yang bertujuan untuk melatih NPC dengan cara memberikan reward agar mencapai hasil yang optimal. Hasil yang didapatkan dengan memanfaatkan Unity ML-Agents adalah NPC yang dapat melintasi berbagai macam trek dan dapat menghindari tabrakan. NPC yang telah dikembangkan dengan Unity ML-Agents juga mendapatkan waktu total yang lebih sedikit dibandingkan dengan waktu total yang diperlukan pemain untuk menempuh 3 lap putaran pada suatu trek yaitu 55,9 detik dibandingkan dengan 59,4 detik.Kata kunci: gim balapan, non-player character, unity ml-agents, reinforcement learning.Abstract[Non-Player Character (NPC) Development Using Unity ML-Agents in Karting Microgame] Nowadays, the development of game technology is very fast, especially in racing games. The racing game aims to provide players with a challenging and fun experience in a race against cars controlled by the game or commonly known as the Non-Player Character (NPC). Of course, the development of a racing game cannot be separated from the development of NPCs as opponents of the players. In general, NPCs were developed using the waypoint method for navigation across racetrack. The disadvantage of the waypoint method is that it must be set manually for each track, and it takes a long time to set the waypoint for each track. Likewise, making a competitive racing NPC requires a complex rule base design. Researchers suggest using machine learning methods to overcome these problems. Unity3D provides an open-source API called Unity ML-Agents which can be used to train NPCs. NPCs are trained using the reinforcement learning method with Unity ML-Agents which aims to train NPCs by providing rewards to achieve optimal results. The results obtained by utilizing Unity ML-Agents are NPCs that can traverse various kinds of tracks and can avoid collisions. NPCs that have been developed with Unity ML-Agents also get less total time compared to the total time required for a player to take 3 laps on a track, which is 55.9 seconds compared to 59.4 seconds.Keywords: racing game, non-player character, unity ml-agents, reinforcement learning

Development of Non-Player Character for 3D Kart Racing Game Using Decision Tree

Racing game is one of the genre that’s still popular today. Unity is one of many game engines one can use to develop a racing game. At Unity Asset Store, there is a free template called Micro-Game Karting which can only be played alone. In order to play player versus enemy mode, an artificial intelligence (AI) is needed for directing non-player character (NPC) who acts as the opponent. In racing game, the AI requires the use of movement algorithm and decision making system. For this study, the movement algorithm will use pathfinding. The algorithm is used as a guiding path when NPC is moving and avoiding obstacles in the way. Pathfinding will use waypoint system and raycasting to accomplish it. The decision making technique that will be used is decision tree. It functions as decision maker for NPC so it can determine the correct action to be done at certain time. Result of black box and white box testing showed NPC is functional. As for FPS (frame per second) test, performance suffers 0.2-0.3 FPS decrease for every addition of 2 NPCs. According to lap time test, the developed NPC is faster than ML NPC and driving test showed favorable outcome

Aplikasi Edukasi Pembelajaran Interaktif Alfabet Anak Menggunakan Teknologi Augmented Reality

Pembelajaran pengenalan alfabet dapat dikembangkan dengan kemajuan teknologi ini, yaitu dengan menggunakan teknologi Augmented Reality sebagai media pembelajaran interaktif pengenalan alfabet. Berdasarkan penelitian sebelumnya penulis ingin memberikan sebuah solusi dengan membuat aplikasi untuk menyelesaikan masalah kurangnya minat belajar anak. Maka aplikasi yang dibuat akan ditambahkan gambar sebagai contoh penggunaan alfabet supaya anak-anak lebih tertarik saat belajar menggunakan aplikasi. Pengenalan huruf alfabet merupakan salah satu keterampilan anak yang berkembang sejak dini khususnya anak TK yaitu keterampilan berbahasa. Kemampuan anak mengenal alfabet ditunjukkan dengan kemampuan anak mengucapkan bunyi dan nama untuk setiap alfabet.Pengujian aplikasi menggunakan metode yaitu Blackbox Testing dan Smileyometer, metode Blackbox menguji aspek fungsionalitas suatu aplikasi dan pengujian menggunakan Smileyometer untuk menilai pengalaman pengguna saat menggunakan aplikasi. Hasil dari Blackbox Testing semua hasil pengujian berjalan sesuai dengan fungsinya dan hasil pengujian Smileyometer pada Pre-test mendapatkan nilai rata-rata 3.4 dan pada Post-test mendapatkan nilai 4.5 dari hasil ini dapat disimpulkan bahwa aplikasi dapat meningkatkan ketertarikan anak dalam belajar alfabet

NPC Braking Decision for Unity Racing Game Starter Kit Using Naïve Bayes

AbstractRacing video game genre was still being popular today. One way to develop racing games quickly is by using a template or kit that is on the game engine. Racing Game Starter Kit (RGSK) was being the most popular racing game template for Unity game engine. However, there was problem in racing game’s NPC especially in RGSK related to NPC vehicle’s braking decision. The commonly used method is the Brake Zone, but the developers must manually place the zone themselves in the designated locations for braking. The solution that can be applied for that problem is see the angle formed by the vector of the NPC vehicle with the vector from 2 next following waypoint then determine the best configuration angle threshold for NPC braking, but this also has its shortcoming in which to get the best result, a proper threshold configuration is needed in each track. To resolve the problem, researcher proposed the method of machine learning, Naïve Bayes for the braking decision. Naïve Bayes uses two output classes (brake or no brake) in which the data will be obtained from the player. We use data from players who can control racing car games well or have never hit a wall and have fast lap times. The purpose of this study is to provide an alternative braking method to RGSK that can provide fast lap times but does not affect the game's FPS and without the need to determine or change any parameters on each track. The test result using RGSK v1.1.0a in Unity Game Engine showed that the proposed method can be an alternative method in RGSK braking decisions. Our NPC has faster lap time and was able to prevent the vehicle from crashing with the outer wall without dropping the game’s FPS (Frames per Second).Keywords: Braking Decision, Racing Game Starter Kit, Naïve Bayes, Machine learning, Unity engine AbstrakGenre video gim balap masih populer saat ini. Salah satu cara untuk mengembangkan game balap dengan cepat adalah menggunakan template atau kit yang ada di game engine. Racing Game Starter Kit (RGSK) adalah templat game balap paling populer pada Unity Game Engine. Namun, terdapat permasalahan NPC pada gim balapan terutama di RGSK terkait dengan keputusan pengereman kendaraan NPC. Metode yang digunakan untuk eksperimen jenis ini adalah Zona Rem. Namun, pengembang harus secara manual menempatkan zona tersebut di lokasi tertentu pada setiap lintasan. Solusi dari masalah ini yang sudah diterapkan pada RGSK v1.1.0a yaitu dapat menggunakan sudut yang dibentuk oleh vektor kendaraan NPC dengan vektor dari 2 titik arah berikutnya, kemudian menentukan ambang sudut terbaik untuk pengereman NPC, tetapi ini juga memiliki masalah yaitu untuk mendapatkan hasil putaran terbaik atau cepat, perlu menentukan konfigurasi ambang batas yang tepat di setiap trek. Untuk mengatasi masalah tersebut, peneliti mengusulkan metode pembelajaran mesin, Naïve Bayes untuk keputusan pengereman. Naïve Bayes menggunakan dua kelas output (rem atau tidak ada mengerem) di mana data akan diperoleh dari pemain. Kami menggunakan data dari pemain yang dapat mengontrol permainan mobil balap dengan baik atau tidak pernah menabrak tembok dan memiliki waktu putaran yang cepat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memberikan metode pengereman alternatif untuk RGSK yang dapat memberikan waktu putaran yang cepat namun tidak mempengaruhi FPS game dan tanpa perlu menentukan atau mengubah parameter apa pun di setiap trek. Hasil pengujian menggunakan RGSK v1.1.0a di Unity Game Engine menunjukkan bahwa metode yang diusulkan dapat menjadi metode alternatif dalam keputusan pengereman RGSK. NPC kami mempunyai waktu putaran yang lebih cepat dan mampu mencegah kendaraan agar tidak menabrak dinding luar tanpa menjatuhkan FPS game (Frame per Detik).Kata kunci: Keputusan Pengereman, Racing Game Starter Kit, Naïve Bayes, Pembelajaran Mesin, Unity Engin