Fathurrozi, M. Iqbal (2019) Aplikasi Procedural Content Generation (PCG) untuk kategorisasi blok tantangan dalam game flappy bird menggunakan algoritma Multi Layer Perception (MLP) / M. Iqbal Fathurrozi. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.
Full text not available from this repository.Abstract
RINGKASAN Fathurrozi M. Iqbal. 2019. Aplikasi Procedural Content Generation (PCG) untuk Kategorisasi Blok Tantangan dalam Game Flappy Bird menggunakan Algoritma Multi Layer Perceptron (MLP). Skripsi Program studi S1 Teknik Informatika Jurusan Elektro Fakultas Teknik Universitas Negeri Malang Pembimbing (I) Harits Ar Rosyid S.T. MT. Ph.D. (II) Muhammad Iqbal Akbar S.ST. M.MT. Keywords Machine Learning Flappy Bird PCG MLP. Game semakin berkembang secara pesat. Jenis atau game yang berkembang juga beragam. Ada beberapa genre game yang tersebar luas yaitu action game adventure game puzzle game racing game endless runner dan masih banyak yang lainnya. Flappy Bird merupakan salah satu game yang bergenre Running Game untuk memainkannya player hanya perlu tap layar smartphone agar burung bisa terbang melewati rintangan yang ada didepannya. Dalam game Flappy Bird obstacle pada suatu stage di-generate secara acak hal ini akan mengakibatkan ketimpangan dalam bermain. Sebagai contoh player A mendapatkan obstacles yang memiliki lebar gap yang besar sedangkan player B mendapatkan obstacles dengan gap yang kecil. Hal ini tentunya akan mengakibatkan ketimpangan skor akhir dan permainan menjadi kurang fair karena obstacles muncul secara acak. Untuk mengatasi hal tersebut Procedural Content Generation (PCG) dapat diterapkan dalam game yang memungkinkan game stage di-generate secara otomatis melalui nilai-nilai parameter yang ditetapkan. Dalam game Flappy Bird parameter yang berpengaruh adalah lebar dan ketinggian pipa sebagai contoh jika lebar pipa kecil maka player akan lebih sulit melewatinya dibandingkan dengan lebar pipa yang besar. Maka setelah itu angka parameter tersebut harus ditentukan secara sesuai untuk menghindari unplayable stage / stage yang tidak bisa dimainkan. Selanjutnya dibuat stage generator yang dapat mengkombinasikan parameter tersebut sehingga menghasilkan dataset game stage Flappy Bird. Dataset game stage dihasilkan akan cukup besar dan tidak mungkin bahwa pengamatan setiap stage-nya menggunakan cara manual. Sehingga perlu sebuah bot untuk menguji beberapa sample game stage untuk pemberian true label yaitu easy medium dan hard. Proses selanjutnya merupakan implementasi dari content categorization (CC) yang dilakukan untuk pemberian label tingkat kesulitan tantangan secara rasional. Untuk menghasilkan label yang rasional dengan akurasi yang bagus penelitian ini melakukan beberapa tahapan diantaranya game space observation kategorisasi blok tantangan sampling dataset baru pemodelan klasifikasi dan evaluasi terhadap hasil klasifikasi. Beberapa tahap ini akan menghasilkan kategorisasi label content difficulty level game flappy bird secara rasional dengan dibuktikan melalui evaluasi dari pemodelan klasifikasi menggunakan Algoritma Multi Layer Perceptron yang menghasilkan nilai akurasi 91 9%.
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Subjects: | ?? ?? |
| Divisions: | Fakultas Teknik (FT) > Departemen Teknik Elektro (TE) > S1 Teknik Informatika |
| Depositing User: | Users 2 not found. |
| Date Deposited: | 28 Aug 2019 04:29 |
| Last Modified: | 09 Sep 2019 03:00 |
| URI: | http://repository.um.ac.id/id/eprint/99031 |
Actions (login required)
 |
View Item |