Implementasi perceptron untuk memberikan perilaku Non Player Character (NPC) pada game Arabic Hunter berbasis Android

INDONESIA:

Al-Qur’an diturunkan dengan menggunakan bahasa arab. Bahasa arab sangat penting untuk dipelajari. Banyak cara untuk belajar bahasa arab. Berbagai metode dan media belajar dibuat untuk memudahkan dalam pembelajaran. Salah satunya adalah media game. Game ini berbentuk side scrolling 2D dimana pemain berpetualang untuk belajar bahasa arab. Bahasa arab yang dipelajari pada game ini berupa mufradat. Tujuan dari permainan ini adalah mengumpulkan huruf-huruf mufradat dan poin yang berada di area permainan.

Berdasarkan hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa implementasi perceptron untuk memberikan perilaku pada NPC pada game Arabic hunter dapat berjalan dengan baik. Algoritma perceptron diterapkan pada NPC. Algoritma ini digunakan untuk memberikan perubahan perilaku NPC. Perubahan perilaku akan diproses menyesuaikan jumlah mufradat dan jumlah poin yang didapatkan pemain. Dari uji coba algoritma, pada proses learning dapat diketahui bahwa semakin besar nilai learning rate maka semakin kecil nilai epoh yang didapat. Dari uji coba tersebut dihasilkan learning rate = 1, threshold = 0.6, nilai bias = -1, waktu eksekusi = 1.433 detik. Pada proses learning dihasilkan 93% behasil dan 7% gagal.

ENGLISH:

Al-Qur'an was revealed in Arabic language. Arabic is very important to learn. Many ways to learn Arabic. Many ways methods and media of learning were made to facilitate learning. One is the media game. This game type 2D side- scrolling adventure in which the player to learn the Arabic language. Arabic learned in this game is mufradat. The objective of the game is to collect mufradat and points that are in the game area.

Based on the test results it can be concluded that the Implementation Perceptron to Give Behavior Non Player Character (NPC) in Game Arabic Hunter can be run well. Perceptron algorithm applied to the NPC. This algorithm is used to give behavior change to NPC. Behavior change will be processed adjust the number of mufradat and the number of points earned player. From the test algorithm, the training process can be seen that the greater the value of learning rate, the smaller the epoch value obtained. From the test resulting learning rate = , threshold = 0.6, bias value = -1, and execution time = 1.433 sec. In the learning process produced 93% success and 7% failed.