RULE BASED SYSTEM PADA DEFENSE CHARACTER
PEMILIHAN TARGET SERANGAN MENGGUNAKAN
1 2 3 4 Lailatul Husniah , Juniardi Nur Fadila , Mochamad Hariadi , Eko Mulyanto Yuniarno
1) Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Malang 2,3,4) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Industri, ITS Surabaya Indonesia 60111
Kontak Person:
Lailatul Husniah Jl. Raya Tlogo Mas No.246 Jawa TimurMalang , 65144
Telp: (0341) 464318, Fax: -, E-m
Abstrak
Strategy game merupakan salah satu genre game yang populer beberapa tahun terakhir. Banyak
penelitian telah dilakukan untuk mengembangkan strategy game dengan menerapkan Artificial
Intelligence (AI) yang diterapkan pada NPC. Dengan menerapkan AI diharapkan dapat membuat
NPC berperilaku realistis. Salah satu fitur perilaku realistis dalam AI game adalah kemampuan
untuk mengenali strategi pemain lawan. Penelitian ini dilakukan untuk mengembangkan fitur
perilaku realistis pada defense character dengan cara menganalisa kekuatan lawan dari karakteristik
dan jenis lawan untuk dijadikan sebagai target serangan. Untuk mewujudkan hal itu digunakan
metode rule based untuk menentukan lawan sebagai target serangan. Pengujian dilakukan untuk
mengetahui rule yang dibuat apakah sudah sesuai dengan hasil yang diharapkan yaitu dapat memilih
musuh yang memiliki nilai serangan yang paling tinggi dilihat dari nilai parameter Hit Point,
Damage, Armor, dan Attack Speed dari lawan.Kata kunci: Rule Based, Defense Character, dan Strategy Game Pendahuluan
Perkembangan teknologi yang pesat merupakan salah satu faktor pendorong berkembangnya permainan komputer atau computer game pada akhir-akhir ini. permainan komputer sendiri merupakan bentuk permainan yang mensimulasikan dunia nyata kedalam dunia virtual pada komputer. Sedangkan teori dari game itu sendiri adalah sistem matematika untuk menganalisis dan memprediksi bagaimana manusia berperilaku dalam situasi strategis. Ada beberapa genre computer
game diantaranya adalah Shooter, Action, Sports, Adventure, Real Time Strategy (RTS), Role Playing
Game (RPG), Simulations, dan beberapa genre game yang lain.Game Strategi telah berkembang pesat dan memberikan platform yang ideal untuk penelitian
Artificial Intelligence (AI). Menurut website The Entertainmet Software Association tentang Essential
Facts About The Computer And Video Game Industry tahun 2014, strategy game menempati posisi
teratas pada penjualan computer game sepanjang tahun 2013. Hal tersebut membuktikan bahwa
strategy game merupakan genre game yang sedang popular beberapa tahun terkahir sehingga banyak
penelitian telah dilakukan untuk mengembangkan strategy game dengan menerapkan Artificial
Intelligence (AI) yang diterapkan pada Non Player Character (NPC). Dengan menerapkan AI
diharapkan dapat membuat NPC berperilaku realistis. Salah satu fitur perilaku realistis dalam AI game adalah kemampuan untuk mengenali strategi pemain lawan. Ada beberapa teknik AI yang digunakan pada strategy game seperti Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization Algorithm, algoritma
Pareto berbasis Differential Evolusioner, dan Differential Evolution Algorithm. Salah satu cara
mengembangkan game play agar permainan lebih menarik pada game strategi atau RTS game adalah dengan mengembangkan strategi bermain. Strategi sendiri merupakan suatu pendekatan untuk melaksanakan gagasan atau ide, teknik, maupun perncanaan dan tindakan pada aktivitas dalam kurun waktu tertentu atau dapat dikatakan bahwa strategi adalah suatu tindakan atau aksi yang mungkin diberikan oleh pemain. Dalam sebuah permainan yang luas strategi adalah pilihan rencana yang lengkap yaitu setiap keputusan dari pemain[1]. secara matematis strategi game berhubungan dengan jumlah pemain dan satu atau lebih objectives atau keputusan yang dibuat oleh pemain. Strategi pada
game dibutuhkan untuk memenangkan permainan. Pada strategy game ada beberapa strategi yang
digunakan seperti strategi menyerang dan bertahan.Penelitian ini dilakukan untuk mengembangkan fitur perilaku realistis pada defense character dengan cara menganalisa kekuatan lawan dari karakteristik dan jenis lawan untuk dijadikan sebagai target serangan. Untuk mewujudkan hal itu digunakan metode rule based untuk menentukan lawan sebagai target serangan. Pengujian dilakukan untuk mengetahui rule yang dibuat apakah sudah sesuai dengan hasil yang diharapkan yaitu memilih musuh yang memiliki nilai serangan yang paling tinggi dilihat dari nilai parameter Hit Point, Damage, Armor, dan Attack Speed dari lawan.
Hasil Penelitian dan Pembahasan
1. Rule based untuk Pemilihan target serangan
Sebelum menentukan rule yang digunakan sebagai pemilihan target serangan maka ditentukan parameter apa saja yang digunakan baik dari lawan maupun dari defense character seperti yang terlihat pada tabel 1. Ada 3 tipe lawan atau musuh dan satu jenis tipe deffense character yang digunakan sedangkan character Tank digunakan sebagai deffense character. Masing-masing karakter memiliki Hit Point (HP), Damage, Attack Speed, dan Armor. Hit Point merupakan sebuah
representasi numerik dari seberapa banyak kesehatan yang dimiliki sebuah unit atau karakter
dan berkurang ketika unit atau karakter mengambil damage. Saat Hit Point mencapai 0, maka
Damage merupakan s
unit atau karakter tersebut hancur. ebuah representasi numerik dari
Armor merupakan representasi numerik seberapa banyak pelindung yang
kerugian di HP. Parameter
dimiliki suatu unit atau karakter untuk mencegah kerusakan yang ditimbulkan akibat diserang pada suatu pertempuran. Parameter terakhir adalah Attack Speed yang menggambarkan kecepatan serangan dari karakter. Parameter-parameter tersebut digunakan sebagai dasar untuk menentukan
Attack Point Lawan, Deffense Point dari deffense character, Total Damage, dan Current Health dari
lawan.Menentukan rule Mengambil
Target musuh untuk pemilihan Parameter Musuh yang dipilih target serangan
Gambar 1. Alur penentuan lawan sebagai target serangan
Ada beberapa aturan yang dibuat untuk menentukan tipe lawan yang akan diserang yaitu lawan harus berada dalam jangkauan serang dari deffense character, yang kedua mencari lawan yang paling berbahaya dengan memilih lawan yang memiliki Total Damage yang paling tinggi, aturan yang kedua digunakan untuk memilih jenis lawan dari beberapa kumpulan lawan yang ada. Sedangkan aturan yang ketiga yaitu memilih lawan yang paling mudah dihancurkan dalam kelompoknya yaitu lawan yang memiliki Current Health paling minimum, aturan ketiga ini digunakan untuk memilih lawan yang akan diserang pertama kali dalam kelompoknya. Aturan yang terakhir adalah jika nilai Current untuk masing-masing lawan dalam satu kelompok adalah sama maka dipilih musuh yang
Health pertama kali masuk dalam jangkauan deffense character.
Tabel 1. Tipe dan karakterstik musuh dan deffense character Name type Lawan1 Lawan2 Lawan3 Tank
HP
40
30
40
35 Damage
10
7
5
10 Armor
5
4
2
4 Attack Speed
1
1
1
6 I - 114 SENTRA
A D
2 dimana :
(1)
A (dm at) s D ( dt am ) v
Untuk merepresentasikan aturan yang kedua maka nilai Total Damage (τ) didapatkan dari rata- rata Attack Point lawan yaitu A dan Deffense Point yaitu D. Dimana Attack Point lawan ditentukan dengan menghitung selisih dari dm yaitu Damage lawan dan at yang merupakan Armor dari deffense
character yang dikalikan dengan s yaitu Attack Speed lawan. Nilai D didapatkan dengan menghitung
selisih Damage dari deffense character yaitu dengan Armor lawan yaitu am yang dikalikan dengan v yang merupakan Attck Speed dari deffense character. Seperti yang ditulis pada rumus 1. Sedangkan untuk mencari Current Health pada aturan ketiga di dapatkan dengan menghitung Current Health sebelumnya dibagi dengan maksimum health dan dikalikan seratus seperti yang ditulis pada rumus 2. k
C i 1
C 100 (2) i i 1 h
Gambar 2. Model deffense character yang digunakan
2. Hasil dan pembahasan
Sistem yang sudah jadi akan dilakukan uji coba untuk mengetahui aturan yang dibuat apakah sudah sesuai dengan hasil yang diharapkan yaitu dapat memilih musuh yang memiliki nilai serangan yang paling tinggi dilihat dari nilai parameter Hit Point, Damage, Armor, dan Attack Speed dari lawan. Uji coba yang dilakukan berupa pengamatan untuk mengetahui musuh mana yang akan dipilih oleh
deffense character dengan membuat beberapa skenario percobaan dan apakah metode Rule Based
merupakan metode yang dapat digunakan untuk pemilihan target serangan.Skenario uji coba pertama dilakukan untuk mengetahui apakah sistem berhasil mengimplementasikan aturan yang kedua yaitu untuk menguji apakah deffense character mampu memilih jenis lawan yang menyerang. Pada skenario uji coba yang pertama jumlah lawan yang masuk dalam jangkauan serang dari tank total sebanyak 3 lawan dari masing-masing tipe lawan yang ada, 4 lawan dengan rincian perbandingan lawan1: lawan2 : lawan3 adalah 2:1:1, dan 5 lawan dengan rincian perbandingan lawan1: lawan2 : lawan3 adalah 2:2:1 dimana hasil rincian dari perhitungan seperti yang terlihat pada tabel 2.
Skenario uji coba kedua dilakukan untuk mengetahui apakah sistem berhasil mengimplementasikan aturan yang ketiga yaitu untuk menguji apakah deffense character mampu memilih lawan yang paling mudah dihancurkan dalam kelompoknya yaitu lawan yang memiliki
Current Health paling minimum. Pada skenario uji coba yang pertama jumlah lawan yang masuk
dalam jangkauan serang dari tank total sebanyak 7 lawan dengan rincian perbandingan lawan1: lawan2 : lawan3 adalah 3:2:2 dimana untuk tipe Lawan1 memiliki perbandingan Hit Point 40:20:40 dan sistem berhasil memilih lawan yang memiliki Current Health paling rendah seperti yang terlihat pada gambar 4.
I - 116 SENTRA
6
3
36
3
1
24 ,5
1
48
3
1
2
54
48
1
2
2
39
3
36
3
1
24 ,5
1
48 (a)
(b) (c)
19 ,5
2
Tabel 2. Hasil perhitungan uji coba dari skenario 1 U ji Coba ke-
1
T ipe Lawan
J umlah To tal
Damage A ttack
Point Def fense point
1
1
1
18
6
30
2
19 ,5
30
3
36
3
1
24 ,5
1
48
2
1
2
36
6
Gambar 3. Hasil uji coba dari skenario 1. (a) uji coba ke-1, (a) uji coba ke-2, dan (c) uji coba ke-3
Gambar 4. Hasil uji coba dari skenario 2
B, Stengel (2001)“Game Theory”. CDAM Research Report LSE–CDAM- 2001-09, http://www. cdam. lse. ac. uk/Reports/Files/cdam-2001-09. pdf .
[6] Safadi Firas and Ernst Damien. Organization in AI design for real-time strategy games.
C.F Camerer. T.H Ho, and J.K Chong, Behavioural Game Theory: Thinking,Learning and Teaching. [11]
Games” ACM Computers in Entertainment, Vol. 3, No. 3, July 2005 [10]
[9] Penelope Sweetser dan Peta Wyeth, ”GameFlow : A Model for Evaluating Player Enjoyment in
Lee, “Assesing Believability”, In Hingston, P.,ed., Believable Bots : Can Computers Play Like People?. Springer, Chapter 9, 2012
[8] Julian Togelius, Georgios N. Yannakis, Sergey Karakovskiy dan Noor Shaker lee and Edward A.
Iskander Umarov, Maxim Mozgovoy dan P Clint Rogers, “Believable and Effective AI Agents in Virtual World : Current State and Future Perspectives”, International Journal of Gaming and Computer-Mediated Simulations, Volume 4 2012.
University of Liege. [7]
Optimizing player behavior in a real-time strategy game using evolutionary algorithms. Departamento de Arquitectura y Tecnolog´ ıa de Computadores. University of Granada
Kesimpulan
[5] A. Fern´ andez-Ares, A.M. Mora, J.J. Merelo, P. Garc´ ıa-S ´ anchez and C. Fernandes.
Chan Hei, Fern Alan, Ray Soumya, Wilson Nick and Ventura Chris. (2007). Online Planning for Resource Production in Real-Time Strategy Games School of Electrical Engineering and Computer Science.Oregon State University. Corvallis, OR 97330. Association for the Advancement of Artificial Intelligence.
Pinelle David, Wong Nelson, and Stach Tadeusz, (2008), Using Genres to Customize Usability Evaluations of Video Games. Toronto, Ontario, Canada, ACM 978-1-60558-218-4. [4]
DOI:10.1177/1046878105282278. [3]
[2] Apperley, Thomas H. (2006). "Genre and game studies: Toward a critical approach to video game genres”. University of Melbourne. Simulation & Gaming Vol. 37 (1): 6–
[1] Turocy, T.
Referensi
pada penelitian ini defense character mampu memilih target serangan sesuai dengan rule yang telah di buat. Jarak lawan terhadap deffense character tidak berpengaruh dalam pemilihan target. Untuk kedepannya sebelum defense character melakukan pemilihan target serangan maka dibuat sebuah sistem yang mampu menganalisa kekuatan musuh sehingga defense character mampu menentukan sikap apakah ia harus menyerang atau bertahan dengan tujuan selain untuk bertahan juga untuk menghemat resource yang ada.