Kombinasi genetic algorithm topsis berbasi capaian pemain untuk menentukan cuaca dalam lingkungan game

INDONESIA:

Perkembangan teknologi dalam industri game menuntut adanya elemen dinamis yang dapat meningkatkan pengalaman bermain. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan kombinasi metode Genetic Algorithm (GA) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk menciptakan sistem cuaca adaptif berdasarkan capaian pemain dalam game labirin 3D “Salah Serenity”. GA berperan sebagai optimizer untuk menentukan bobot kriteria secara adaptif, sedangkan TOPSIS digunakan sebagai decision maker dalam memilih kondisi cuaca. Delapan kriteria capaian pemain yaitu waktu bermain, petunjuk ditemukan, musuh dikalahkan, HP tersisa, jumlah kematian, damage diterima, buff ditemukan, dan debuff didapatkan dijadikan input untuk menentukan satu dari delapan alternatif cuaca: cerah terik, cerah berawan, hujan ringan, hujan sedang, mendung, kabut, hujan deras, dan hujan deras + kabut. Implementasi sistem dilakukan menggunakan game engine Unity dengan bahasa pemrograman C#. Hasil pengujian fungsional pada delapan skenario menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan cuaca yang berbeda sesuai dengan variasi capaian pemain. Validasi model menggunakan 10-fold cross-validation pada 100 data skenario menghasilkan akurasi rata-rata sebesar 88%. Pengujian usability dengan System Usability Scale (SUS) terhadap 30 responden memperoleh skor rata-rata 73,5 yang tergolong dalam kategori Good dan tingkat penerimaan Acceptable. Dapat disimpulkan bahwa kombinasi GA-TOPSIS berhasil diterapkan untuk menciptakan sistem cuaca dinamis yang adaptif terhadap capaian pemain, sehingga dapat meningkatkan variasi gameplay, menjaga keseimbangan tantangan, dan memperkaya pengalaman bermain secara keseluruhan.

ENGLISH:

Technological advancements in the gaming industry demand dynamic elements that can enhance the player experience. This study aims to implement a combination of Genetic Algorithm (GA) and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) to create an adaptive weather system based on player performance in the 3D maze game "Salah Serenity." GA serves as an optimizer to adaptively determine criteria weights, while TOPSIS is used as a decision-maker to select weather conditions. Eight player performance criteria: playtime, clues found, enemies defeated, remaining HP, number of deaths, damage received, buffs found, and debuffs obtained are used as input to determine one of eight weather alternatives: clear sunny, partly cloudy, light rain, moderate rain, cloudy, foggy, heavy rain, and heavy rain + fog. The system was implemented using the Unity game engine with the C# programming language. Functional testing on eight scenarios showed that the system can generate different weather conditions according to variations in player performance. Model validation using 10-fold cross-validation on 100 scenario data yielded an average accuracy of 88%. Usability testing with the System Usability Scale (SUS) on 30 respondents obtained an average score of 73.5, classified as Good and at an Acceptable acceptance level. It can be concluded that the GA-TOPSIS combination was successfully applied to create a dynamic weather system adaptive to player performance, thereby increasing gameplay variety, maintaining challenge balance, and enriching the overall gaming experience.

ARAB:

يقتضي تطور التكنولوجيا في صناعة الألعاب وجود عناصر ديناميكية لتعزيز تجربة اللعب. يهدف هذا البحث إلى تطبيق طريقة تجميع بين الخوارزمية الجينية (GA) وتقنية ترتيب التفضيل من خلال التشابه مع الحل المثالي (TOPSIS) لإنشاء نظام طقس تكيفي يعتمد على إنجاز اللاعب في اللعبة المتاهة ثلاثية الأبعاد "سلام السكينة". تعمل الخوارزمية الجينية كمحسن لتحديد أوزان المعايير بشكل تكيفي، في حين يُستخدم توبسيس كصانع قرار في اختيار حالة الطقس. يتم استخدام ثمانية معايير لإنجاز اللاعب - وقت اللعب، الأدلة المكتشفة، الأعداء المهزومين، نقاط الصحة المتبقية، عدد الوفيات، الأضرار المستلمة، التعزيزات المكتشفة، والضعف المكتسب - كمدخلات لتحديد واحدة من ثمانية بدائل للطقس: صحو حار، صحو غائم، مطر خفيف، مطر متوسط، غائم، ضباب، مطر غزير، ومطر غزير مع ضباب. تم تنفيذ النظام باستخدام محرك اللعبة Unity بلغة البرمجة C#. أظهرت نتائج الاختبار الوظيفي في ثمانية سيناريوهات قدرة النظام على إنتاج طقس مختلف يتناسب مع تباين إنجاز اللاعب. أعطت التحقق من النموذج باستخدام التحقق المتقاطع العشري (10-fold cross-validation) على 100 سيناريو من البيانات دقة متوسطة بلغت 88%. كما حصل اختبار سهولة الاستخدام باستخدام مقياس سهولة استخدام النظام (SUS) على 30 مستجيبًا على متوسط درجة 73.5، والذي يصنف ضمن فئة جيد ومستوى قبول مقبول. يمكن الاستنتاج أن الدمج بين الخوارزمية الجينية وتوبسيس قد تم تطبيقه بنجاح لإنشاء نظام طقس ديناميكي يتكيف مع إنجاز اللاعب، مما يعزز تنوع اللعب، ويحافظ على توازن التحدي، ويثري تجربة اللعب بشكل عام.