Implementasi klasifikasi Naive Bayes untuk menentukan perilaku NPC pada Game Pegon Survival

مستخلص البحث

تطور الإسلام في الأرخبيل الذي لا يزال قائماً حتى اليوم هو النصي الفيكون. استخدام الحروف الفيكون هو تقليد أدبي محلي للمجتمع الإسلامي في دراسة التعاليم الإسلامية من خلال النص. على الأقل الناس الذين يفهمون الحروف الفيكون تصبح عقبات أمام المجتمع ، همون الحروف الفيكون عقبة أمام المجتمع ، وخاصة الطلاب الذين سيستكشفون تعاليم الإسلام وكتبه. واحد لتوفير فهم يتعلق الحروف هو من خلال التعرف والتعلم. يجب أن يكون إدخال وتعلم الرسائل الفيكون إلى المجتمع بأساليب تجذب الانتباه ، أحدها عن طريق اللعب. في اللعبة مع نوع البقاء (الدفاع) ، تم إدخال المعرفة المادية حول التعرف على الحروف الفيكون،كيف تقرأ ، وكيف تكتب. لمعرفة فهم الطلاب للتعرف على الحروف الفيكون ، في هذه اللعبة يجب الإجابة على بعض الأسئلة من قبل اللاعبين. ولكن للإجابة على هذا السؤال ، يطلب من اللاعبين إتمام المهمة عن طريق محاربة عدو أو .Non-Player Character بحيث يتم تشغيل اللعبة أكثر إثارة للاهتمام ، يتم تطبيق طريقة التصنيف على العدو Naive Bayes Classification ، لتحديد سلوك العدو للاعبين بحيث تكون اللعبة أكثر تحديًا وصعوبة. هناك ثلاثة تصنيفات إدخال مع تصنيفين للمعلمات وتسمية إخراج واحدة مع أربعة تصنيفات سلوكية. من نتائج عشر محاولات للتحقق من صحة البيانات التي تم الحصول عليها عن طريق الحساب والحصول على قيم دقة دقة سلوك العدو بنسبة مئوية ثلاثة وثمانون في المئة.

ABSTRACT

The development of Islam in the archipelago that is still being developed until now is the Pegon script. Using Pegon letters is a literary tradition of the Islamic community in the teaching of Islam through texts. Few people oppose the Pegon letters, which is a challenge for the community, especially in students who will explore the teachings of Islam and its books. One of the ways to provide understanding related to pigeon letters is through introduction and learning. The introduction and learning of Pegon letters for the community must be with methods that attract attention, one of which is by game. In the game with survival genre (defense), it has included material knowledge about the introduction of Pegon letters, how to read, and how to write. To find out the students' understanding of the introduction of Pegon letters, in this game some questions must be answered by the players. However, to answer that question, players are required to complete the mission by fighting an enemy or Non-Player Character (NPC). To make the game more interesting, the enemy (NPC) Naive Bayes Classification method is applied to determine the enemy relationship (NPC) for players so that the game is more challenging and has a difficulty level. There are 3 input labels with 2 classification parameters and 1 output label with 4 behavior classifications. From the results of 10 trials, the validation data obtained by the calculation of the confusion matrix and get the accuracy value of the accuracy of motivation (NPC) with a percentage of 83%.

ABSTRAK

Perkembangan Islam di Nusantara yang masih terjaga hingga saat ini adalah aksara pegon. Penggunaan huruf pegon merupakan sebuah tradisi sastra lokal masyarakat Islam dalam mempelajari ajaran Islam melalui naskah. Sedikitnya masyarakat yang memahami huruf pegon menjadi hambatan bagi masyarakat, khususnya pada santri yang akan mendalami ajaran Islam dan kitab-kitabnya. Salah satu untuk memberikan pemahaman terkait huruf pegon yaitu melalui pengenalan dan pembelajaran. Pengenalan dan pembelajaran huruf pegon kepada masyarakat harus dengan metode yang menarik perhatian, salah satunya adalah dengan game. Pada game dengan ber-genre survival (pertahanan), telah disisipkan materi pengetahuan mengenai pengenalan huruf pegon, cara membaca, dan cara menulis. Untuk mengetahui pemahaman santri terhadap pengenalan huruf pegon, maka di dalam game ini diberikan beberapa pertanyaan yang harus dijawab oleh pemain. Namun, untuk menjawab pertanyaan tersebut, pemain diharuskan menyelesaikan misi dengan melawan musuh atau Non Player Character (NPC). Agar game yang dijalankan lebih menarik, maka pada musuh (NPC) diterapkan metode klasifikasi naive bayes untuk menentukan perilaku musuh (NPC) kepada pemain sehingga game lebih menantang dan mempunyai tingkat kesulitan. Terdapat 3 label input dengan klasifikasi 2 parameter dan 1 label output dengan 4 klasifikasi perilaku. Dari hasil 10 kali percobaan data validasi yang didapat dengan perhitungan confusion matrix dan mendapatkan nilai akurasi ketepatan perilaku musuh (NPC) dengan presentase 83%.