AUTONOMOUS LEVELING BERBASIS FSM UNTUK PEMBUATAN GAME EDUKASI David Hermansyah dan Mochamad Hariadi Bidang Keahlian Jaringan Cerdas Multimedia ( Game Teknologi ) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya ABSTRAK Game saat ini telah banyak dimainkan oleh banyak orang dari usia muda sampai tua. Bermacam-macam game dapat kita jumpai dengan ragam dan jenisnya. Ada game berlatar belakang perang, olah raga, kartu dsb. Tetapi game untuk pendidikan masih jarang kita temui. Padahal game yang diiisi dengan unsur edukasi memberikan aspek yang lebih unggul dibanding metode konvesional yaitu mampu merangsang motivasi internal pembelajar. Game edukasi haruslah memenuhi unsur game dan juga edukasi yaitu menyenangkan dan mendidik. Salah satu aspek game menyenangkan untuk dimainkan adalah game tersebut harus cerdas. Game yang tidak bodoh atau tidak terlalu pintar adalah salah satu syarat agar game tersebut asyik dimainkan. Untuk mewujudkan hal itu maka AI (kecerdasan buatan) di game merupakan hal yg mutlak ada. Sehingga game yang adaptif adalah pilihan bagi pemain game. Penerapan game edukasi yang adaptif dalam penelitian ini adalah bagaimana pemain mendapatkan tantangan (soal) sesuai dengan kemampuannya (pelevelan otomatis). Sehingga pemain tidak merasa frustasi (jika soalnya terlalu sulit) dan jenuh (jika soalnya terlalu mudah) dalam bermain sehingga proses belajar menjadi menyenangkan. Kata Kunci : game edukasi, pelevelan otomatis, FSM PENDAHULUAN Latar Belakang Game saat ini telah banyak dimainkan oleh banyak orang dari usia muda sampai tua. Bermacam-macam game dapat kita jumpai dengan ragam dan jenisnya. Ada game berlatar belakang perang, olah raga, kartu dsb. Pada saat ini game haruslah memberi tantangan kepada pemainnya agar tidak berhenti untuk memainkannya. Game yang tidak bodoh atau tidak terlalu pintar adalah salah satu syarat agar game tersebut asyik dimainnkan. Untuk mewujudkan hal itu maka AI (kecerdasan buatan) di game merupakan hal yg mutlak ada [4]. FSM (Finite Satet Machine ) merupakan salah satu metoda penerapan AI di game yang populer diterapkan untuk pengambilan keputusan yang cerdas.penerapan FSM yang banyak ditemui adalah untuk membentuk NPC (Non Player Character) yang cerdas. Sehingga NPC tersebut dapat merespon karakter pemain sehingga seolah-olah NPC tersebut bisa berpikir[1]. Penerapan FSM untuk memberikan tantangan yang cerdas kepada pemain didalam game berbentuk kuis belum penulis jumpai. Atas dasar tersebut penulis mencoba menerapkan metode FSM pada pemberian tantangan yang bisa merespon kecerdasan pemain. Sehingga diharapkan game tersebut menarik untuk dimainkan dan tidak membuat bosan pemain.
Game yang penulis buat untuk menerapkan metode FSM untuk memberikan tantangan yang cerdas adalah game edukasi kosa kata bahasa Inggris. Game ini diharapkan tidak hanya memberikan keasyikan bermain tetapi juga dapat memberikan unsur-unsur edukasi. Tujuan Tujuan dari dilaksanakannya penelitian ini adalah menerapkan metode FSM pada game berbentuk kuis kosa kata bahasa Inggris untuk memberikan tantangan yang bisa beradaptasi (aoutonomous leveling). Manfaat Dengan melakukan penelitian manfaat yang diharapkan bisa didapatkan adalah penerapan kecerdasan buatan didalam game dengan metode FSM untuk menghasilkan game kosa kata bahasa Inggris yang bisa memberikan tantangan berdasarkan tingkat kepandaian pemain (aoutonomus leveling). METODA Gambaran Umum Game Kosa Kata Game yang dibuat untuk implementasi game yang mampu beradaptasi adalah game kosa kata bahasa Inggris. Adapun proses/aturan permainan dari game tersebut adalah sebagai berikut : 1. Game ini adalah game berbentuk kuis kosa kata bahasa inggris. 2. Pemain akan diberi waktu T detik untuk menebak sebanyak-banyaknya kosa kata. Waktu permainan dapat diubah-ubah secara fleksibel sesuai kebutuhan. 3. Pemain yang mendapat nilai tertinggi dia adalah pemenangnya. 4. Pada saat pemain masuk pertama kali maka akan aplikasi akan meminta pemain mengisi data-data pribadinya yaitu : nama, umur, jenis kelamin serta sekolah. 5. Kosa kata yang ditampilkan pertama kali adalah kosa kata yang mempunyai tingkatan sangat mudah. 6. Jika pemain dapat memperoleh nilai lebih besar dari yang ditetapkan untuk perpindahan tingkatan maka kosa kata yang ditampilkan adalah kosa kata pada tingkatan berikutnya. 7. Proses menampilkan kosa kata pada tingkatan diatasnya mengikuti aturan no 4. Demikian seterusnya sampai tingkatan terkahir dan permainan selesai. 8. Jika pemain adalah pemain yang pernah bermain maka aplikasi akan membaca data-data pemain kemudian menampilkan kosa kata yang sesuai dengan nilai yang diperolehnya terakhir. Desain FSM Game Kosa Kata Dari aturan game kosa kata bahasa Inggris diatas maka desain FSM-nya adalah seperti gambar di bawah ini : C-7-2
Gambar 1. Desain FSM game kosa kata Bahasa Inggris Secara Umum Dari gambar FSM diatas maka proses/aturan permainan dari game tersebut adalah sebagai berikut : 1. N1 Sd N6 adalah jumlah nilai yang harus dipenuhi oleh pemain untk berpindah dari satu level ke level yang lain. Misalkan N2 adalah jumlah total nilai untuk berpindah ke level 2. 2. Pemain pertama kali bermain dilihat nilainya. Jika nilai yang dikumpulkannya selama bermain dahulu adalah > N3 maka dia langsung main ke level 3. Tidak perlu pemain bermain kembali ke level-level awal. 3. Pemain bisa tetatp berada di level yang sama jika dia belum memenuhi nilai yang ditetapkan. 4. Pemain bisa turun level jika nilai yang diperoleh belum mencukupi pindah level tetapi waktu yang dibutuhkan sangat lama. 5. Pemain bisa menyelesaikan permainan jika telah mencapai > N6. Desain Flowchart Game Kosa Kata Gambar 2. Flowchart Untuk Penambahan Nilai Total Yang Harus Diperoleh Pemain Flowchart diatas menggambarkan tingkat perpindahan level kosa kata : 1. Pertama aplikasi meneliti level pemain. C-7-3
2. Jika level 1 maka pemain bermain di level tersebu dan kosa kata pada level ini akan ditampilkan. Jika tidak maka pemain bermain di level yang sesuai dan kosa kata yang sesuai di level tersebut. 3. Jika pemain sudah bermain maka nilai yang diperoleh pada level tersebut akan diakumulasi kemudian aplikasi meneliti apakah pemain boleh untuk pindah ke level berikutnya. 4. Jika pemain boleh pindah ke level berikutnya maka kosa kata pada level yang lebih tinggi akan ditampilkan. Sedangkan jika tidak maka kosa kata pada level yang ada akan ditampilkan kembali. Desain User Interface Game Kosa Kata Dari gambar FSM diatas maka desain game edukasi kosa kata Bahasa Inggris adalah sebagai berikut : Gambar 3. Tampilan Game Kosa Kata Pembelajaran Bahasa Inggris Cara bermain game ini : 1. Pilih tombol start maka kosa kata pada level pemain akan muncul dan diletakkan di papan permainan. 2. Pemain memilih kosa kata bahasa Inggris di papan permainan sesuai soal. 3. Nilai pemain akan bertambah jika kata yang dipilih benar. Nilai akan berpengaruh terhadap soal-soal yang akan ditampilkan. HASIL DAN DISKUSI Parameter yang Akan Diukur Pada Uji Coba Parameter yang digunakan dalam uji coba adalah sebagai berikut : Ujicoba permainan akan dilakukan untuk proses-proses utama di game ini yaitu : 1. Apakah batasan nilai akan mengikuti inisialisasi awal? 2. Apakah terjadi pencatatan aktifitas permainan pemain? 3. Apakah soal yang disajikan pada level yang sama tidak terjadi pengulangan? 4. Apakah perpindahan tingkat berjalan sesuai dengan skema FSM yang dibuat? 5. Apakah ada penambahan bobot soal di level berikutnya jika pemain mampu dengan cepat menebak kosa kata yang ditentukan pada level sebelumnya? Hasil Uji coba permainan untuk proses-proses utama di game ini adalah sebagai berikut : Uji coba pemain pertama : C-7-4
1. Apakah batasan nilai akan mengikuti inisialisasi awal?. Pada tabel tingkat menetapkan sbb : Gambar 4. Isi Tabel Tingkat Kita lihat kolom batas nilai disana untuk berpindah dari level 1 ke level 2 maka pemain harus mampu memperoleh nilai 20% dari total nilai maksmial dilevel 1. Total nilai level 1 adalah sebagai berikut : Gambar 5. Isi Tabel KosaKata Nilai maksimal untuk level 1 adalah : 13 x 6 = 78. Sedangkan nilai yang harus diperoleh untuk pindah ke level 2 adalah : 78 x 20% = 15,6 nilai. Sekarang kita lihat data pemain di tabel main seperti gambar di bawah ini : Gambar 6. Isi Tabel Main Kita lihat kolom nilai pemain mendapatkan 3 nilai 6 berarti pemain mendapatkan nilai 18. Karena 18>15,6 maka pemain berpindah level ke level 2. Pada baris berikutnya kita melihat level kosa kata yang ditampilkan adalah level kosa kata = 2. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa aplikasi mampu mengikuti batasan nilai untuk berpindah level menurut tabel tingkat. 2. Apakah terjadi pencatatan aktifitas permainan pemain? Sebagaimana kita lihat pada uji coba pertama aktifitas permainan dicatat di tabel main dan dapat dilihat di gambar No.5. 3. Apakah soal yang disajikan pada level yang sama tidak terjadi pengulangan? Sebagaimana kita lihat pada uji coba pertama di tabel main tidak ada IdSoal yang sama sehingga tidak terjadi pengulangan untuk pemain yang sama di level yang sama. 4. Apakah perpindahan tingkat berjalan sesuai dengan skema FSM yang dibuat? Sebagaimana kita lihat pada uji coba pertama bahwa per perpindahan tingkat berjalan sesuai dengan skema FSM yang dibuat. C-7-5
5. Apakah ada penambahan bobot soal di level berikutnya jika pemain mampu dengan cepat menebak kosa kata yang ditentukan pada level sebelumnya? Pada gambar No.3 tabel tingkat menetapkan untuk berpindah level dari level 2 ke level 3 adalah 30% jika nilai normal.setelah permainan tabel tingkat mengalami perubahan batas nilai sbb untuk berpindah level dari level 2 ke level 3 adalah 30% maka sekarang berubah menjadi 40%. Gambar 7. Isi Tabel Tingkat Kondisi Setalah Ada Penambahan Batas Dari hasil tersebut maka dapat disimpulkan bahwa terjadi penambahan batasan nilai pada level berikutnya jika pemain memenuhi syarat-syarat yang ditentukan oleh aplikasi. Kesimpulan Uji Coba Dari berbagai uji coba yang dilakukan dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Apakah batasan nilai akan mengikuti inisialisasi awal di tabel Tingkat? Batasan nilai untuk berpindah level selalu mengikuti inisialisasi awal di tabel tingkat. 2. Apakah di tabel Main terjadi pencatatan aktifitas permainan pemain? Iya di tabel Main terjadi pencatatan aktifitas permainan pemain. 3. Apakah soal yang disajikan pada level yang sama tidak terjadi pengulangan? Soal yang disajikan disajikan pada level yang sama tidak terjadi pengulangan. 4. Apakah perpindahan tingkat berjalan sesuai dengan skema FSM yang dibuat? Perpindahan tingkat berjalan sesuai dengan skema FSM. 5. Apakah ada penambahan bobot soal di level berikutnya jika pemain mampu dengan cepat menebak kosa kata yang ditentukan pada level sebelumnya? Terjadi penambahan bobot di tahapan berikutnya jika pemain dianggap pintar oleh game. KESIMPULAN Kesimpulan penulis setelah melakukan studi dan uji coba terhadap tesis yang ada adalah : 1. Metode Finite State Machine mudah diterapkan dalam game yang mampu memberikan tantangan otomatis (aoutonomous leveling). 2. Metode Finite State Machine diterapkan untuk nilai-nilai batas perpindahan tantangan yang rigid/pasti. 3. Informasi yang dihasilkan oleh game ini dapat digunakan untuk menggolongkan pemain dari nilai yang diperoleh. DAFTAR PUSTAKA Jouni Smed and Harri Hakoneni, Algorithms and Networking Frequent for Computer Games. Johny Wiley & Sons, Ltd, 2006. Mat Buckland, Programming AI by example. Wordware Publisihing, Inc, 2005. C-7-6
Hao Min Hsieh, Ling-Ling Wang, An Adaptive Predator/Prey Game. Dept. of Information and Design Asia University, 2005. P.H.M. Spronck., Ph.D, Adaptive Game AI. dissertation, Maastricht University, 2005. Building Adaptive Game-Based Learning Resources: The Marriage of IMS Learning Design and <e-adventure>. Daniel Burgos,Pablo Moreno etc, Open university of The Netherlands,2005. G. Andrade, G. Ramalho, H. Santana, V. Corruble, Challenge-sensitive action selection: an application to game balancing, Proc. of IEEE/WIC/ACM International Conference on Intelligent Agent Technology, 2005, pp. 194-200. R. Houlette, Player modeling for adaptive games, in AI Game Programming Wisdom 2, S. Rabin Ed. Charles River Media, Hingham, MA, 2004, pp. 557-566. J.E. Laird and M. van Lent, Human-level AI s killer application: computer game AI, Proc. of AAAI 2000 Fall Symposium on Simulating Human Agents, 2000, pp. 80-87. J. Manslow, Learning and Adaptation in AI Game Programming Wisdom, S. Rabin Ed. Charles River Media, Hingham, MA, 2002, pp. 557-566. Christine Bailey and Michael Katchabaw, An Experimental Testbed To Enable Auto- Dynamic Difficulty In Modern Video Games, Department of Computer Science The University of Western Ontario London, Ontario, Canada. Bailey. Auto-Dynamic Difficulty in Video Games, Undergraduate Thesis, Department of Computer Science, University of Western Ontario, April 2005 C-7-7