Implementasi Klasifikasi Bayesian Untuk Strategi Menyerang Jarak Dekat Pada Npc (Non Player Character)menggunakan Unity 3d

—Dalam sebuah game strategi penyerangan untuk melawan musuh harus diterapkan, sehingga lebih menarik pemain game untuk menyelesaikan permainan sampai dengan tujuan yang akan dicapai. Penelitian ini membahas tentang strategi menyerang jarak dekat untuk NPC (Non Player Character). Dalam sebuah game khususnya untuk game FPS (First Person Shooter), dibutuhkan suatu strategi NPC, dengan tujuan untuk membuat game menjadi lebih atraktif dan realistik. Strategi menyerang dalam penelitian ini adalah membagi beberapa perilaku penyerangan NPC ketika berada pada posisi paling dekat dengan musuh. Penelitian ini menerapkan algoritma bayesian untuk klasifikasi perilaku penyerangan NPC tersebut. Klasifikasi tersebut diharapkan dapat meningkatkan strategi menyerang melawan musuh. Klasifikasi penyerangan NPC dibiagi menjadi dua perilaku penyerangan yaitu perilaku memukul dan perilaku menggigit. Sedangkan untuk variabel yang digunakan dalam klasifikasi bayesian adalah health point, attack point player dan jarak yang diperoleh dari kondisi NPC. Dari hasil pengujian metode klasifikasi bayesian menggunakan pengujian confusion matrix, dengan percobaan permainan sebanyak 10 kali, telah menghasilkan presentasi tingkat akurasi pada confusion matrix mencapai nilai persentase sebesar 80 %. Hal ini membubktikan bahwa klasifikasi perilaku penyerangan jarak dekat dengan metode klasifikasi bayesian dapat diterapkan dengan hasil yang baik

Analisa Peningkatan Kualitas Citra Bawah Air Berbasis Koreksi Gamma Dan Histogram Equalization

Underwater image of water quality in the dark, it depends on the depth of water at the time of image acquisition or image. The results of the image quality is adversely affecting the results matching the image pairs underwater with SIFT algorithm. This research aims to use the method of image preprocessing and Histogram Equalization Gamma Correction that works to improve the quality of images underwater. The results showed 27.76% increase using image preprocessing Gamma Correction and Histogram Equalization compared with no increase in image quality. Results of paired t-test has the null hypothesis is rejected so that there is a significant difference between the application of Gamma Correction Histogram Equalization with and without image enhancement