Pemilihan sepatu optimal pada game adaptif berdasarkan capaian pemain dengan metode Firefly-TOPSIS

INDONESIA :

Perkembangan industri game digital menuntut adanya game adaptif yang mampu menyesuaikan elemen permainan secara dinamis guna menjaga keseimbangan pengalaman bermain (gameplay balance). Penelitian ini mengimplementasikan sistem rekomendasi pemilihan item sepatu optimal pada game prototipe The Night Dreamers untuk menguji responsivitas keputusan sistem berbasis performa pengguna. Tujuan penelitian ini adalah membangun dan membuktikan tingkat adaptabilitas mekanis pengambilan keputusan multikriteria secara waktu nyata (real-time) mengikuti fluktuasi capaian pemain. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah integrasi Firefly Algorithm dan TOPSIS. Firefly Algorithm diterapkan sebagai metode metaheuristik untuk mengoptimasi bobot kriteria secara dinamis berdasarkan kalkulasi Faktor Capaian Pemain (Fcp) , sedangkan metode TOPSIS berfokus mengevaluasi dan memeringkatkan sepuluh alternatif produk sepatu berdasarkan kedekatannya dengan solusi ideal. Pengujian adaptabilitas sistem dilakukan melalui tiga skenario percobaan profil gaya bermain (Eksplorasi Aman, Eksplorasi Agresif, dan Penguasaan Gameplay) dengan melibatkan empat parameter metrik masukan: score, damage taken, play time, dan lives left. Hasil pengujian menunjukkan bahwa mekanisme adaptation engine berhasil mendiferensiasi peringkat alternatif secara kontekstual; sistem merekomendasikan sepatu Nike Structure 25 (Vi = 0.905) untuk tipe aman , Adidas Ultraboost 22 (Vi = 0.988) untuk tipe agresif , dan kembali memilih Nike Structure 25 (Vi = 0.982) pada tipe master. Guna memvalidasi akurasi sistem, dilakukan pengujian komparasi antara output komputasi adaptation engine dengan lembar kalkulasi manual manusia, yang menghasilkan kesesuaian akurasi mutlak sebesar 100% pada penentuan nilai preferensi dan pemeringkatan produk. Kesimpulannya, integrasi metode Firefly-TOPSIS terbukti efektif, valid, dan responsif dalam mewujudkan sistem pengambilan keputusan dinamis yang adaptif terhadap karakteristik pemain di dalamgame.

ENGLISH :

The rapid advancement of the digital gaming industry demands the development of adaptive games capable of dynamically adjusting game elements to maintain gameplay balance. This research implements an optimal shoe item recommendation system within a prototype game titled The Night Dreamers to evaluate the responsiveness of system decisions based on player performance. The primary objective of this study is to construct and demonstrate the adaptability of a real-time multi-criteria decision-making system in response to fluctuations in player achievements. The method employed in this research is the integration of the Firefly Algorithm and TOPSIS. The Firefly Algorithm is applied as a metaheuristic method to dynamically optimize criteria weights based on the calculation of the Player Achievement Factor (Fcp), while the TOPSIS method focuses on evaluating and ranking ten alternative shoe products based on their proximity to the ideal solutions. System adaptability testing was conducted across three gameplay profile scenarios (Safe Exploration, Aggressive Exploration, and Gameplay Mastery) utilizing four input metrics: score, damage taken, play time, and lives left. The experimental results indicate that the adaptation engine successfully differentiated alternative rankings contextually; recommending Nike Structure 25 (Vi = 0.905) for the safe type, Adidas Ultraboost 22 (Vi = 0.988) for the aggressive type, and selecting Nike Structure 25 (Vi = 0.982) again for the master type. To validate system accuracy, a comparative test was performed between the adaptation engine's computational output and human manual calculations, yielding an absolute verification rate of 100% in preference value determination and product ranking. In conclusion, the integration of the Firefly-TOPSIS method is proven to be effective, valid, and highly responsive in establishing a dynamic decision-making framework that adapts to player characteristics in-game.

ARABIC :

طور السريع يف صناعة األلعاب الرقمية وجود ألعاب تكيفية قادرة على تعديل عناصر اللعبة ديناميكي Night The على توازن جتربة اللعب. يطبق هذا البحث نظام توصية الختيار عنصر احلذاء األمثل يف لعبة منوذجية بعنوان على أداء املستخدم. اهلدف الرئيسي من هذه الدراسة هو بناء وإثبات مدى Dreamers ً لتقييم مدى استجابة قرارات النظام بناء للتقلبات يف إجنازات الالعب. الطريقة املستخدمة يف ً قدرة نظام اختاذ القرار متعدد املعايري على التكيف يف الوقت الفعلي استجابة كطريقة ميتاهورية Firefly مت تطبيق خوارزمية .TOPSIS وطريقة Algorithm Firefly هذا البحث هي دمج خوارز مية على حساب عامل إجناز الالعب ً ا بناء ً على تقييم وترتيب TOPSIS بينما تركز طريقة ،)Fcp )لتحسني أوزان املعايري ديناميكي على قرهبا من احللول املثالية. مت إجراء اختبار قدرة النظام على التكيف عرب ثالثة سيناريوهات مللفات تعريف ً عشرة أحذية بديلة بناء ،أسلوب اللعب )االستكشاف اآلمن، واالستكشاف العدواين، وإتقان أسلوب اللعب( ابستخدام أربعة مقاييس مدخلة: النتيجة ا؛ ً والضرر املكتسب، ووقت اللعب، واألرواح املتبقية. تشري النتائج التجريبية إىل أن حمرك التكيف جنح يف متييز ترتيب البدائل سياقي = Vi (22 Ultraboost Adidas للنوع اآلمن، وحذاء (0.905 = Vi (25 Structure Nike حيث أوصى حبذاء مرة أخرى لنوع املاسرت. وللتحقق من دقة (0.982 = Vi (25 Structure Nike للنوع العدواين، واختار حذاء (0.988 النظام، مت إجراء اختبار مقارنة بني املخرجات احلسابية حملرك التكيف واحلساابت اليدوية البشرية، مما أسفر عن معدل حتقق مطلق فاعليته وصالحيته TOPSIS-Firefly بنسبة ٪١٠٠ يف حتديد قيمة التفضيل وترتيب املنتجات. يف اخلتام، أثبت دمج طريقة .واستجابته العالية يف إنشاء إطار عمل ديناميكي الختاذ القرار يتكيف مع خصائص الالعب داخل اللعبة