Penerapan metode box muller of gaussian distribution untuk menentukan tingkat kesulitan pada game 3d mitigasi bencana alam berbasis fitur kabut

ABSTRAK:

Skenario level kesulitan pada game merupakan komponen penting dalam pembuatan game. Dalam penelitian ini, penentuan skenario level kesulitan akan dibangun dengan metode Box Muller of Gaussiin Distribution supaya skenario level kesulitan dapat berjalan secara dinamis atau otomatis, sehingga skenario bisa dipilih secara acak dan tidak bisa diprediksi oleh pemain. Pada penelitian ini skenario tingkat kesulitan digunakan pada game 3D mitigasi bencana alam berbasis fitur kabut. Dalam pembuatan sistem level, peneliti menggunakan variabel masukan yaitu variabel Score, Time Remain dan Player Life dimana variabel Score dan Player Life didapatkan dari hasil kinerja Player. Pada tahap pengujian akan dilakukan perbandingan antara game dengan metode BMGD dan tanpa metode. Pengujian dilakukan dengan menggunakan Confussion Matrix untuk mengetahui akurasi, precision, recall dan f-measure pada sistem level dengan menggunakan data hasil level metode Box Muller of Gaussian Distribution dan hasil level tanpa metode. Dari tahap pengujian ini didapatkan bahwa sistem level kabut dengan menggunakan metode BMGD dapat berjalan secara otomatis dimana penyesuaian dapat berubah secara lebih dinamis dengan hasil terbaik dari pengukuran kinerja metode BMGD ditunjukkan pada percobaan pertama dan percobaan kedua dengan nilai yang sama yaitu akurasi sebesar 30%, precision sebesar 34,8%, recall sebesar 40,3%, dan f-measure sebesar 37,3%.

ABSTRACT:

The difficulty level scenario in a game is an important component in making a game. In this study, the determination of the difficulty level scenario will be built with the Box Muller of Gaussian Distribution method so that the difficulty level scenario can run dynamically or automatically, so that the scenario can be chosen randomly and cannot be predicted by the player. In this study the difficulty level scenario is used in the 3D fog mitigation natural disaster mitigation game. In making the system level, researchers used input variables namely Score, Time Remain and Player Life variables where Score and Player Life variables were obtained from the Player's performance results. In the testing phase, a comparison between games with the BMGD method and without a method will be performed. The test is carried out using Confussion Matrix to determine the accuracy, precision, recall and f-measure of the system level by using the level of the Box Muller of Gaussian Distribution method level data and the level results without the method. From this testing phase it was found that the fog level system using the BMGD method can run automatically where adjustments can change more dynamically with the best results from the BMGD method performance measurements shown in the first experiment and the second experiment with the same value that is 30% accuracy, precision at 34.8%, recall at 40.3%, and f-measure at 37.3%.

مستخلص البحث:

يعتبر سيناريو مستوى الصعوبة في اللعبة مكونًا مهمًا في صناعة اللعبة. في هذه الدراسة ، سيتم بناء تحديد سيناريو مستوى الصعوبة باستخدام طريقة Box Muller of Gaussian Distribution بحيث يمكن تشغيل سيناريو مستوى الصعوبة ديناميكيًا أو تلقائيًا ، بحيث يمكن اختيار السيناريو بشكل عشوائي ولا يمكن للاعب توقعه. في هذه الدراسة ، يتم استخدام سيناريو مستوى الصعوبة في لعبة تخفيف الكوارث الطبيعية ثلاثية الأبعاد. في صنع مستوى النظام ، استخدم الباحثون متغيرات الإدخال وهي النتيجة ، والوقت المتبقي ومتغيرات حياة اللاعب حيث تم الحصول على متغيرات النتيجة وعمر اللاعب من نتائج أداء اللاعب. في مرحلة الاختبار ، سيتم إجراء مقارنة بين الألعاب باستخدام BMGD وبدون طرق. يتم إجراء الاختبار باستخدام مصفوفة Confussion Matrixion لتحديد دقة ودقة واستدعاء وقياس مستوى النظام باستخدام مستوى بيانات مستوى طريقة Box Muller of Gaussian Distribution ونتائج المستوى بدون الطريقة. من مرحلة الاختبار هذه ، وجد أن نظام مستوى الضباب الذي يستخدم طريقة BMGD يمكن تشغيله تلقائيًا حيث يمكن أن تتغير التعديلات بشكل أكثر ديناميكية مع أفضل النتائج من قياسات أداء طريقة BMGDكما هو موضح في التجربة الأولى والثانية بنفس القيمة وهي دقة 30٪ ، دقة 34.8٪ ، استرجاع 40.3٪ ، و- قياس 37.3٪