Implementasi metode Promethee untuk rekomendasi pemilihan level dalam game river run

INDONESIA :
Salah satu tantangan utama dalam game adalah mengukur kinerja pemain secara objektif untuk menyesuaikan tingkat kesulitan. Ketika permainan hanya menggunakan pola standar seperti “try again” dan “next level”, pemain dapat kehilangan motivasi akibat tingkat kesulitan yang tidak sesuai. Oleh karena itu, dibutuhkan sistem yang mampu menilai performa pemain secara objektif dan menyesuaikan tantangan secara dinamis. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem penyesuaian tingkat kesulitan permainan berdasarkan performa pemain, serta mengevaluasi apakah metode PROMETHEE mampu memberikan solusi terbaik untuk menyelesaikan permasalahan pada game. Metode ini digunakan untuk menentukan empat skenario hasil rekomendasi, yaitu naik dua level, naik satu level, tetap, atau turun level. Hasil penelitian menunjukkan bahwa evaluasi metode PROMETHEE dalam game River Run berhasil memberikan rekomendasi level sesuai performa pemain. Berdasarkan pengujian usability dengan metode SUS terhadap 22 responden, diperoleh skor rata-rata 81,25 yang termasuk kategori “Good”. Hal ini menunjukkan bahwa sistem rekomendasi level berbasis PROMETHEE dapat diterima dengan baik oleh user dan meningkatkan pengalaman bermain yang adil serta adaptif.

INGGRIS :
One of the main challenges in games is objectively measuring player performance to adjust the level of difficulty. When a game relies solely on standard patterns such as “try again” and “next level,” players may lose motivation due to mismatched difficulty levels. Therefore, a system is needed that can objectively assess player performance and dynamically adjust challenges. This study aims to develop a game difficulty adjustment system based on player performance and to evaluate whether the PROMETHEE method can provide the best solution to address problems in games. This method is used to determine four recommendation outcome scenarios: advancing two levels, advancing one level, remaining at the same level, or dropping to a lower level. The results show that the evaluation of the PROMETHEE method in the River Run game successfully provides level recommendations that match player performance. Based on usability testing using the SUS method with 22 respondents, an average score of 81.25 was obtained, which falls into the “Good” category. This indicates that the PROMETHEE-based level recommendation system is well accepted and enhances a fair and adaptive gameplay experience.

ARAB :
أحد التحديات الرئيسية في الألعاب هو قياس أداء اللاعبين بشكل موضوعي من أجل ضبط مستوى الصعوبة. عندما تعتمد اللعبة فقط على أنماط قياسية مثل “إعادة المحاولة” و“المستوى التالي”، قد يفقد اللاعبون الدافعية بسبب عدم توافق مستوى الصعوبة مع قدراتهم. لذلك، هناك حاجة إلى نظام قادر على تقييم أداء اللاعبين بشكل موضوعي وتعديل التحديات بشكل ديناميكي. يهدف هذا البحث إلى تطوير نظام لضبط مستوى صعوبة اللعبة بناءً على أداء اللاعبين، وكذلك تقييم ما إذا كانت طريقة PROMETHEE قادرة على تقديم أفضل حل لمعالجة المشكلات في اللعبة. تُستخدم هذه الطريقة لتحديد أربعة سيناريوهات لنتائج التوصية، وهي: الصعود بمستويين، الصعود بمستوى واحد، البقاء في نفس المستوى، أو الهبوط بمستوى واحد. تُظهر نتائج البحث أن تقييم طريقة PROMETHEE في لعبة River Run نجح في تقديم توصيات للمستوى تتوافق مع أداء اللاعبين. وبناءً على اختبار قابلية الاستخدام باستخدام طريقة SUS على 22 مشاركًا، تم الحصول على متوسط درجة قدره 81.25، والذي يندرج ضمن فئة “جيد”. يشير ذلك إلى أن نظام توصية المستويات القائم على PROMETHEE مقبول بشكل جيد وقادر على تحسين تجربة اللعب لتكون أكثر عدالة وتكيفًا.