104689616 Laporan AI PKL PT D I Revisi Final

LAPORAN PRAKTEK KERJA LAPANGAN
DI DEPARTEMEN REKAYASA INDUSTRI DAN PERANGKAT
LUNAK DIVISI PUSAT TEKNOLOGI
PT. DIRGANTARA INDONESIA (PERSERO)
BANDUNG

BIDANG KAJIAN:
ANALISIS DAN PERANCANGAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE
PADA SISTEM SIMULATOR TANK AMX-13

DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2012

LAPORAN PRAKTEK KERJA LAPANGAN
DI DEPARTEMEN REKAYASA INDUSTRI DAN PERANGKAT
LUNAK DIVISI PUSAT TEKNOLOGI
PT. DIRGANTARA INDONESIA (PERSERO)
BANDUNG

BIDANG KAJIAN:
ANALISIS DAN PERANCANGAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE
PADA SISTEM SIMULATOR TANK AMX-13
G64090065
G64090114

Nur Muhammad Sidik
Muhammad Ade Nurusani

DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2012

Instansi
:
Departemen Rekayasa Industri dan Perangkat Lunak Divisi Pusat Teknologi
PT. Dirgantara Indonesia (Persero)

Bidang kajian /Nama/NRP :
AI pada Sistem Simulator Tank AMX-13
Nur Muhammad Sidik/G64090065 Muhammad Ade Nurusani/G64090114

Disetujui
Komisi Pembimbing
Pembimbing

Pembimbing Lapangan

Dr. Eng. Wisnu Ananta Kusuma,ST, MT
NIP. 19711110 200501 1005

Wali Muhammad,ST
NIK. 940130

Mengetahui,
Ketua Departemen Ilmu Komputer

Dr.Ir. Agus Buono, MSi, MKom

NIP. 19660702 199302 1001

i

KATA PENGANTAR
Puji syukur, penulis panjatkan kehadirat Allah SWT karena dengan rahmat
dan karuniaNya tulisan ini berhasil diselesaikan. Semoga tulisan ini dapat
memberikan suatu dampak positif bagi kita semua. Tulisan ini merupakan hasil
Praktik Kerja Lapang(PKL) di PT Dirgantara Indonesia dengan bidang kajian
Artificial Intelligence pada simulator tank AMX-13. Kegiatan PKL ini
dilaksanakan sebanyak 35 hari kerja dari tanggal 27 Juni 2012 hingga 14 Agustus
2012.
Terima kasih penulis ucapkan kepada pihak yang telah membantu
menyelesaikan tulisan ini, kepada Bapak Dr. Wisnu Ananta Kusuma, ST, MT
selaku pembimbing kampus dan Bapak Wali Muhammad, ST selaku pembimbing
instansi. Terima kasih juga untuk kedua orang tua atas doa dan dukungannya
selama penulis menjalankan PKL, rekan-rekan Ilmu Komputer angkatan 46, serta
seluruh pihak yang turut membantu kelancaran pelaksanaan kegiatan PKL.
Penulis menyadari bahwa dalam penyusunan laporan ini masih banyak
kekurangan dan masih jauh dari sempurna, maka dengan segala kerendahan hati

penulis mengharapkan saran dan kritik yang bersifat membangun dari semua
pihak demi perbaikan dan penyempurnaan laporan ini, serta pembuatan laporanlaporan lain dimasa mendatang.
Semoga setiap kata dan tulisan yang ada dalam tulisan ini dapat memberi
kontribusi untuk membawa keilmuan kita ke arah yang lebih baik, amin.

Bogor, 26 Agustus 2012

Penulis

ii
DAFTAR ISI
Halaman
KATA PENGANTAR...............................................................................................i
DAFTAR ISI............................................................................................................ii
DAFTAR GAMBAR..............................................................................................iii
DAFTAR TABEL...................................................................................................iv
BAB I PENDAHULUAN........................................................................................2
1. Latar Belakang.............................................................................................2
2. Tujuan...........................................................................................................2
3. Ruang Lingkup.............................................................................................2

4. PT Dirgantara Indonesia...............................................................................2
4. Visi dan Misi PT Dirgantara Indonesia........................................................3
5. Struktur Organisasi.......................................................................................3
6. Waktu dan Jadwal Kerja Praktek Kerja Lapangan.......................................5
7. Deskripsi Singkat Kajian..............................................................................5
BAB II LANDASAN TEORI..................................................................................6
1. Simulasi........................................................................................................6
2. Simulator Terintegrasi Tank AMX-13..........................................................9
3. Spesifikasi Teknis Driving Simulator RANPUR Tank AMX-13..............10
4. Kecerdasan Buatan(Artificial Intelligence)................................................13
5. Kecerdasan Buatan pada Game..................................................................15
6. Metodologi Pengembangan........................................................................18
7. Pengembangan Artificial Intelligence pada Sistem Simulator Tank AMX13................................................................................................................19
BAB III PERENCANAAN DAN ANALISIS ARTIFICIAL INTELLIGENCE
PADA SISTEM SIMULATOR TANK AMX-13...................................................21
1. Lingkup Masalah........................................................................................21
2. Deskripsi Umum Sistem............................................................................21
3. User Requirement.......................................................................................21
4. Use Case Diagram......................................................................................22
5. Class Diagram............................................................................................28

6. System Sequence Diagram.........................................................................30
7. Activity Diagram........................................................................................32
BAB IV PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI ARTIFICIAL
INTELLIGENCE PADA SISTEM SIMULATOR..................................................35
TANK AMX-13.....................................................................................................35
1.
Perancangan AI pada Simulator Tank AMX-13......................................35
2
Implementasi AI pada Simulator Tank AMX-13....................................39
BAB V PENUTUP.................................................................................................42
DAFTAR PUSTAKA.............................................................................................43

iii
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 1 Struktur Organisasi PT Dirgantara Indonesia.......................................4
Gambar 2 Struktur Organisasi Divisi Pusat Teknologi PT Dirgantara Indonesia. 5
Gambar 3 Simulasi Dinamik Boeing 747................................................................7
Gambar 4 Simulasi Pesawat Terbang Tempur F16.................................................7
Gambar 5 Simulasi Kecepatan Pesawat Terbang...................................................8

Gambar 6 Simulasi Antrian Bank............................................................................8
Gambar 7.AI pada Components Package Delta3D...............................................18
Gambar 8 The Waterfall Model.............................................................................19
Gambar 9 System Development Life Cycle (SDLC)..............................................20
Gambar 10 Use Case trainer membuat skenario..................................................22
Gambar 11 Use Case Skenario Trainee.................................................................25
Gambar 12 Use Case 3D World Console Trainer.................................................25
Gambar 13 Use Case 3D World Console Trainee.................................................26
Gambar 14 Class Diagram User...........................................................................28
Gambar 15 Class Diagram AI...............................................................................29
Gambar 16 Sequence diagram Actor Creation.....................................................30
Gambar 17 Sequence diagram Actor Deletion......................................................31
Gambar 18 Sequence Diagram Trainer Console Usage.......................................31
Gambar 19. Activity Diagram Login.....................................................................32
Gambar 20. Activity Diagram Trainer..................................................................33
Gambar 21. Activity Diagram Trainee..................................................................34
Gambar 22. AI Related Classes.............................................................................35
Gambar 23. Subsection of the Scenario File TestTownLt Map.............................37
Gambar 24. Subsection of the Senario File Marine.xml.......................................38
Gambar 25. Method FindPathAndGoToWaypoint................................................40

Gambar 26. Method GoToWayPoint......................................................................40
Gambar 27. Fungsi Main......................................................................................41
Gambar 28. Animation Soldier pada Delta3D......................................................41
Gambar 29. Diagram dari contoh program pengambilan keputusan...................45
Gambar 30. program pengambilan keputusan menggunakan FIS........................47
Gambar 31. program pengambilan keputusan menggunakan FIS hasilnya...........48

iv
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 1: Rule FISKeputusan..................................................................................46
Tabel 2: Rule FISLingkungan................................................................................46
Tabel 3: Rule FISKondisi_Tank.............................................................................46
Tabel 4: Rule FISKondisi_Lapangan....................................................................47
Tabel 5: Rule FISKondisi_Tank_Kawan...............................................................47

v
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman
Asumsi Membership Function TANK AMX-13.................................................44

vi
BAB I PENDAHULUAN
1. Latar Belakang
Divisi Pusat Teknologi, Departemen Rekayasa Industri dan Perangkat Lunak
PT. Dirgantara Indonesia sejak bulan Mei 2012 mulai mengerjakan sebuah projek
Simulator Terintegrasi Tank AMX-13. Kami selaku mahasiswa PKL diberi tugas
oleh pihak instansi untuk mengkaji dan ikut menganalisis bagaimana cara
mengimplementasikan kecerdasan buatan pada simulator tank.
2. Tujuan
a. Pengenalan konsep Artificial Intelligence yang mampu mengendalikan
gerak teman maupun lawan pada simulator terintegrasi tank AMX-13.
b. Pemilihan metode Artificial Intelligence yang paling tepat untuk
diterapkan pada tank AMX-13.
c. Menerapkan metode terbaik dari Artificial Intelligence lalu
mengimplementasikan pada game engine Delta3D.
3. Ruang Lingkup
Ruang lingkup yang digunakan pada pengembangan perangkat lunak ini
dalam pengerjaan praktek kerja lapangan adalah:
 Peserta praktek kerja lapangan hanya mengerjakan sistem analisis dan

perancangan sistem dikarenakan waktu yang sedikit sedangkan pengerjaan
projek memakan waktu berbulan-bulan.
 Peserta praktek kerja lapangan memberikan usul tentang metode yang akan
digunakan dalam pengembangan Artificial Intelligence pada simulator tank
AMX-13.
 Pengembangan Artificial Intelligence yang diajukan peserta PKL berupa
beberapa asumsi yang akan diterapkan untuk gerak tank dalam keadaan
sebenarnya.
4. PT Dirgantara Indonesia
Pada tahun 1976 melalui Peraturan Pemerintah No. 12 tanggal 5 April,
pemerintah Indonesia telah memberikan kepercayaan penuh kepada Prof. BJ.
Habibie untuk mengembangkan industri pesawat terbang di Indonesia dengan
nama PT. Industri Peswata Terbang Nurtanio, tepatnya pada tanggal 23 Agustus
1976. Industri ini mempunyai misi untuk menguasai teknologi kedirgantaraan dan
sekaligus mengembangkan kegiatan usaha sebagai layaknya sebuah badan usaha
milik negara. Pada tahun 1986 dalam rangka lebih memperluas jangkauan
produksi dan pemasaran, industri ini berganti nama menjadi PT. Industri Pesawat
Terbang Nusantara. PT. IPTN tidak hanya mempertahankan dan meningkatkan
penguasan teknologi tetapi juga mulai mengarah kepada upaya-upaya bisnis
pesawat terbang yang sesungguhnya. Ketika tahun 1997 krisis ekonomi dan

moneter melanda kawasan Asia tenggara dan Indonesia yang berdampak pada
berkurangnya potensi pasar Dirgantara Indonesia. Berkaitan dengan hal tersebut,
sejak Oktober 1998 industri ini mempersiapkan paradigma baru, puncaknya
adalah perubahan nama menjadi PT. Dirgantara Indonesia. Saat ini, PT. Dirgantara
Indonesia telah berhasil sebagai industri manufaktur dan memiliki diversifikasi

vii
produknya, tidak hanya bidang pesawat terbang, tetapi juga dalam bidang lain,
seperti teknologi informasi, telekomunikasi, otomotif, maritim, militer, otomasi
dan kontrol, minyak dan gas, turbin industri, teknologi simulasi, dan engineering
services.
Divisi Pusat Teknologi merupakan salah satu unit dari Direktorat Teknologi
dan Pengembangan yang berperan dalam proses pemilihan dan penentuan langkah
yang diperlukan untuk mengembangkan teknologi yang akan diintegrasikan ke
dalam produk yang terkait dengan teknologi kedirgantaraan serta menjaga
kesiapan seluruh peralatan pengembangan teknologi sehingga dalam
mengintegrasikan seluruh proses pengembangan teknologi dan peralatan yang
dipilih akan dicapai rangkaian proses yang paling efisien, efektif dan kompetitif.
4. Visi dan Misi PT Dirgantara Indonesia
Visi :
Menjadi perusahaan kelas dunia dalam industri dirgantara yang berbasis
pada penguasaan teknologi tinggi dan mampu bersaing dalam pasar global,
dengan mengandalkan keuntungan biaya.
Misi :
 Menjalankan usaha dengan selalu berorientasi pada aspek dan bisnis
komersil dan dapat menghasilkan produk dan jasa yang memiliki
keunggulan biaya.
 Sebagai pusat keunggulan di bidang industri dirgantara, terutama dalam
rakayasa, rancang bangun, manufaktur, produksi dan pemeliharaan untuk
kepentingan komersial dan milliter dan juga untuk aplikasi di luar industri
dirgantara.
 Menjadikan perusahaan sebagai peMain kelas dunia di industri global
yang mampu bersaing dan melakukan aliansi strategis dengan industri
dirgantara kelas dunia lainya.
5. Struktur Organisasi
PT Dirgantara Indonesia dikepalai oleh seorang direktur utama yang
membawahi enam direktorat, yaitu Direktorat Keuangan, Direktorat Umum dan
Sumber Daya Manusia, Direktorat Aerostructure, Direktorat Aircraft Integration,
Direktorat Aircraft Services serta Direktorat Teknologi dan pengembangan.
Struktur organisasi Direktorat Teknologi dan Pengembangan lebih lengkapnya
dapat dilihat pada Gambar 1. Bagian yang dilingkari dengan garis merah adalah
tempat penulis melaksanakan Praktik Kerja Lapangan, yaitu Divisi Pusat
Teknologi.

viii

Direktur Utama
PT D.I
Asisten
Asisten Direktur
Direktur Utama
Utama Bidang
Bidang
Bisnis
Bisnis Pemerintah
Pemerintah

Sekretariat
Sekretariat Perusahaan
Perusahaan

Asisten
Asisten Direktur
Direktur Utama
Utama Bidang
Bidang
Sistem
Sistem Manajemen
Manajemen Mutu
Mutu
Perusahaan
Perusahaan

Satuan
Satuan Pengawasan
Pengawasan Intern
Intern

Divisi
Divisi Perencanaan
Perencanaan &
&
Pengembangan Perusahaan
Pengembangan
Perusahaan

Direktorat
Direktorat Keuangan
Keuangan

Direktorat
Direktorat Umum
Umum &
&
Sumber
Sumber Daya
Daya Manusia
Manusia

Divisi
Divisi Pengamanan
Pengamanan

Divisi
Divisi Perbendaharaan
Perbendaharaan

Divisi
Divisi Sumber
Sumber Daya
Daya
Manusia
Manusia

Divisi
Divisi Akuntansi
Akuntansi

Divisi
Divisi Jasa
Jasa Material
Material &
&
Fasilitas
Fasilitas

Direktorat
Direktorat Aircraft
Aircraft
Integration
Integration

Direktorat
Direktorat Aircraft
Aircraft
Services
Services

Divisi
Divisi Integrasi
Integrasi Usaha
Usaha

Divisi
Divisi Pemasaran
Pemasaran &
&
Penjualan Aircraft
Penjualan
Aircraft
Integration
Integration

Divisi
Divisi Pemasaran
Pemasaran &
&
Penjualan
Penjualan Aircraft
Aircraft
Services
Services

Asisten
Asisten Direktur
Direktur Bidang
Bidang
Pengembangan Produk
Pengembangan
Produk
Strategis
Strategis

Divisi
Divisi Operasi
Operasi
Aerostructure
Aerostructure

Divisi
Divisi Operasi
Operasi Aircraft
Aircraft
Integration
Integration

Divisi
Divisi Perawatan
Perawatan &
&
Modifikasi
Modifikasi

Divisi
Divisi Pusat
Pusat Teknologi
Teknologi

Divisi
Divisi Rekayasa
Rekayasa

Divisi
Divisi Logistik
Logistik &
&
Dukungan
Dukungan Pelanggan
Pelanggan

Divisi
Divisi Manajemen
Manajemen
Logistik
Logistik

Divisi
Divisi Pusat
Pusat Rancang
Rancang
Bangun
Bangun

Divisi
Divisi Manajemen
Manajemen
Sumber
Sumber Daya
Daya Aerocraft
Aerocraft
Structure
Structure

Divisi
Divisi Pusat
Pusat Uji
Uji Terbang
Terbang

Direktorat
Direktorat
Aerostructure
Aerostructure

Divisi
Divisi Manajemen
Manajemen
Sumber
Sumber Daya
Daya
Aerostructure
Aerostructure

Direktorat
Direktorat Teknologi
Teknologi
&
& Pengembangan
Pengembangan

Divisi
Divisi Sertifikasi
Sertifikasi &
&
Manajemen
Manajemen Sumber
Sumber
Daya
Daya
Divisi
Divisi Jasa
Jasa Teknologi
Teknologi &
&
Rekayasa
Rekayasa

Gambar 1 Struktur Organisasi PT Dirgantara Indonesia

Divisi Pusat Teknologi merupakan salah satu bagian dari Direktorat
Teknologi dan Pengembangan dimana dalam divisi ini terbagi menjadi lima
departemen. Penulis sendiri berada di Departemen Rekayasa Industri dan
Perangkat Lunak dalam Praktik Kerja Lapangan ini. Departemen Rekayasa
Industri dan Perangkat Lunak sendiri dibagi menjadi empat bidang, yaitu System
Definition and Integration, Sistem Perangkat Lunak, Sistem Perangkat Keras,
serta Komunikasi dan Jaringan. Struktur organisasi Divisi Pusat Teknologi lebih
lengkapnya dapat dilihat pada Gambar 2.

Environment System

ix

Divisi Pusat
Teknologi
Perancangan
Perancangan dan
dan Pengendalian
Pengendalian Program
Program

Departemen
Departemen
Pengembangan
Pengembangan
Teknologi
Teknologi

Departemen
Departemen
Aerodinamika
Aerodinamika

Departemen
Departemen
Analisa
Analisa Struktur
Struktur

Departemen
Departemen
Analisa
Analisa Sistem
Sistem

Departemen
Departemen
Rekayasa
Rekayasa Industri
Industri
&
& Perangkat
Perangkat
Lunak
Lunak

Kerjasama
Kerjasama Teknologi
Teknologi
&
& Manajemen
Manajemen HKI
HKI

Pengembangan
Pengembangan Produk
Produk
Baru
Baru

Structrural
Structrural Loadability
Loadability
Analysis
Analysis

Speciality
Speciality &
& System
System
Enginering
Enginering

System
System Definition
Definition &
&
Integration
Integration

Kesiapan
Kesiapan Teknologi
Teknologi

Rancang
Rancang Bangun
Bangun
Konfigurasi
Konfigurasi

Load
Load

Electrics
Electrics System
System

Sistem
Sistem Perangkat
Perangkat
Lunak
Lunak

Pengembangan
Pengembangan
Metoda
Metoda

Aero
Aero &
& Dinamika
Dinamika Gas
Gas

Aeroelasticity
Aeroelasticity

Propulsion
Propulsion &
& Related
Related
System
System

Sistem
Sistem Perangkat
Perangkat
Keras
Keras

Mekanika
Mekanika Terbang
Terbang

Stress
Stress

Avionics
Avionics &
& Flight
Flight Beck
Beck
System
System

Komunikasi
Komunikasi &
&
Jaringan
Jaringan

Eksperimenn
Eksperimenn Aero
Aero

Fatique
Fatique &
& Fracture
Fracture
Mechanics
Mechanics

Flight
Flight Control
Control &
&
Mechanical
Mechanical System
System

Environment
Environment System
System

Gambar 2 Struktur Organisasi Divisi Pusat Teknologi PT Dirgantara Indonesia

6. Waktu dan Jadwal Kerja Praktek Kerja Lapangan
Senin – Kamis Pukul 07.30 -16.30 WIB.
Jumat Pukul 07.30 – 17.00 WIB.
7. Deskripsi Singkat Kajian
Artificial Intelligence merupakan disiplin ilmu untuk membuat aksi dan
reaksi otonom agen atau NPC (Non-Player Character), bagaimana tindakan dan
keputusan yang diambil NPC dalam strategi menyerang musuh atau bertahan dari
serangan musuh dengan FSM (Finite State Machine) untuk mendesain perilaku.
Selanjutnya digunakan logika fuzzy untuk penentuan strategi maupun respon
perilaku NPC terhadap kondisi yang dihadapi. Dari keputusan yang didapat lalu
digunakan pathfinding untuk menentukan jalan mana yang diambil NPC untuk
mendapatkan jarak optimum baik ketika menyerang maupun bertahan. Pada PKL
ini Artificial Intelligence dikerjakan oleh Nur Muhammad Sidik dan Muhammad
Ade Nurusani.

x

BAB II LANDASAN TEORI
1. Simulasi
Simulasi adalah proses implementasi model menjadi program komputer
(software) atau rangkaian elektronik dan mengeksekusi software tersebut sehingga
perilakunya menirukan atau menyerupai sistem nyata (realitas) tertentu untuk
tujuan mempelajari perilaku (behaviour) sistem, pelatihan (training), atau
perMainan (gamming) yang melibatkan sistem nyata (realitas). Jadi, simulasi
adalah proses merancang model dari suatu sistem yang sebenarnya, mengadakan
percobaan-percobaan terhadap model tersebut dan mengevaluasi hasil percobaan
tersebut.
Simulasi merupakan suatu metode eksperimental dan terpakai untuk
menjelaskan perilaku sistem, membangun teori atau hipotesis yang
mempertanggungjawabkan perilaku dari sistem yang diamati, memakai teori-teori
untuk meramalkan perilaku sistem yang akan datang, yaitu pengaruh yang akan
dihasilkan oleh perubahan-perubahan variabel dan parameter sistem atau
perubahan operasinya.
Berdasarkan perangkat keras yang digunakan, maka ada tiga jenis simulasi,
yaitu : simulasi analog, simulasi digital, dan simulasi hybrid. Simulasi analog
adalah simulasi yang implementasinya menggunakan rangkaian elektronika
analog, seperti opamp(operational amplifier) untuk integrasi, pembanding,
pembalik, penjumlah, dan lain-lain. Simulasi digital adalah simulasi yang
implementasinya menggunakan komputer digital. Simulasi hybrid adalah simulasi
yang implementasinya menggunakan gabungan rangkaian elektronika analog dan
komputer digital.
Berdasarkan waktu simulasi, maka ada simulasi waktu nyata(real time) dan
simulasi offline. Simulasi waktu nyata adalah simulasi dimana waktu simulasi
adalah sama dengan satu detik waktu nyata. Contoh simulasi waktu nyata adalah
simulasi terbang(flight simulation), simulasi mobil, dan simulasi tank, dan lainlain. Simulasi offline adalah simulasi dimana definisi waktu simulasi adalah tidak
sama(diskalakan) dengan waktu nyata, bisa dipercepat bisa diperlambat. Data
masukan dan hasil keluaran simulasi offline tidak perlu interaktif. Contoh simulasi
offline adalah simulasi perang, simulasi antrian bank, simulasi ekonomi, dan lainlain. Berikut beberapa contoh gambar simulasi,

xi

Gambar 3 Simulasi Dinamik Boeing 747

Gambar 4 Simulasi Pesawat Terbang Tempur F16

xii

Gambar 5 Simulasi Kecepatan Pesawat Terbang

Gambar 6 Simulasi Antrian Bank

xiii
2. Simulator Terintegrasi Tank AMX-13
Simulator Terintegrasi Tank AMX-13 (STTA13) merupakan wahana untuk
melatih awak/kru ranpur dalam mengoperasikan ranpur Tank AMX-13 baik secara
modular maupun terintegrasi.
Awak/kru ranpur adalah Danran (Commander), Petembak (Gunner) dan
Pengemudi (Driver). Pelatihan secara modular adalah pelatihan secara
terpisah/masing-masing. Awak (Pengemudi, Petembak, Danran) sendiri-sendiri
yang dipandu oleh Asisten atau Instruktur dengan skenario yang sesuai. Dalam
pelatihan modular hanya satu awak ranpur saja yang mengoperasikan simulator
dalam satu sesi latihan (satu waktu), yaitu Pengemudi saja atau Petembak saja.
Pelatihan secara terintegrasi adalah pelaksanakan latihan yang melibatkan seluruh
awak dengan skenario yang melibatkan koordinasi seluruh awak.
Dalam satu sesi latihan simulator digunakan oleh 2 atau 3 awak ranpur,
yaitu pengemudi-petembak, pengemudi-danran, danran-petembak, dan
pengemudi-petembak-danran (Pengemudi, Petembak, Danran) secara bersamasama dengan dipandu oleh Asisten atau Instruktur.
Secara umum kemampuan STTA13 adalah sebagai berikut :
 Mempunyai tampilan interior dan pelayanan (Human Machine Interface)
yang menyerupai ranpur Tank AMX-13 yang sebenarnya. Ekivalensi tata
letak, ukuran, bentuk, penampakan, fungsi peralatan maupun kemampuan
dan keterbatasannya.
 Mampu menampilkan visualisasi kondisi medan operasi 3D yang dipilih
yaitu medan operasi : Pusdikkav, Cipatat, Cibenda, Aceh, Kalimantan dan
Irian, dalam pandangan (view) 360 derajat.
 Mampu memvisualisasikan target 3D baik target diam (statik) dan
bergerak (dinamis).Target statik termasuk berbentuk lesan tembak.
 Mampu membangkitkan efek kinetis dan suara sebagai akibat dari suara
mesin (automotive), kondisi medan dan tembakan.
 Mampu membangkitkan tanda atau peringatan tertentu jika pada simulator
terjadi kondisi ketidaksesuaian dengan kamampuan operasional dan
prosedur pelayanan yang sebenarnya dari ranpur.
 Kubah (turret) dan Kanon (Cannon) tidak berputar secara fisik tetapi
simulator mampu membangkitkan efek visual karena gerakan kubah yang
bisa berputar 360 derajat.
 Mampu menirukan dinamika ranpur Tank AMX-13 termasuk efek
tembakan dari Cannon.
 Mampu menirukan penembakan senjata Cannon 105 mm dan senjata
Coax.
 Mampu membangkitkan visualisasi dinamika lingkungan : efek waktu
(time of day), cuaca (visibility), angin, dan asap.
 Mampu melakukan penilaian hasil latihan secara otomatis.
 Mampu menyediakan Training Management System : manejemen data
siswa, majemen latihan, manajemen skenario latihan dan sistem penilaian.

xiv



Ranpur musuh dapat dikendalikan oleh instruktur atau bergerak secara
otomatis.
Ranpur musuh berjumlah maksimal 10 objek yang memiliki skenario
gerakan masing-masing.

3. Spesifikasi Teknis Driving Simulator RANPUR Tank AMX-13
Driving Simulator
Driving simulator adalah alat simulasi mengemudi yang dalam konteks
pendidikan merupakan alat bantu peraga dan bahan uji yang diperuntukkan
bagi instruktur dan siswa. Alat ini juga merupakan sarana melatih teknik dan
kesigapan pengemudi sehingga dapat dipergunakan sebagai sarana latih yang
efektif dengan tingkat keamanan yang tinggi.
Driving simulator memiliki fungsi konfigurasi berupa :
 Latihan mengemudi
 Alat uji keterampilan mengemudi
 Pengusutan gangguan mengemudi
Medan Simulasi
Latihan mengemudi disimulasikan pada medan yang berbeda-beda,
berikut merupakan beberapa materi latihan mengemudi:
1. Mengemudi jalan datar/jalan raya
a. Tujuan: sebagai sarana pelatihan mengemudi dasar para pengemudi
untuk melatih keterampilan teknik mengemudi sebelum latihan
sebenarnya.
b. Visualisasi: view alam berupa medan datar dan terdapat jaring-jaring
jalan yang dapat dilalui ranpur.
c. Efek Suara: seperti suara mesin ranpur
d. Efek Gerak: pengemudi merasakan getaran saat melewati jalan tidak
rata.
2. Mengemudi di medan tanjakan/turun dan jalan berbelok
a. Tujuan : melatih mengendalikan ranpur pada saat jalan
menanjak/turun dan jalan berbelok.
b. Visualisasi: lebih dominan berupa panorama daerah perbukitan yang
banyak jalan menanjak/turun dan berbelok.
c. Efek Suara: seperti suara mesin ranpur.
d. Efek Gerak: pengemudi merasakan gerakan naik/turun tanjakan,
belok seperti saat mengemudi sebenarnya.
3.
Mengemudi di medan pasir dan lumpur
a. Tujuan: melatih kemampuan pengemudi agar dapat melintasi medan
pasir dan berlumpur.
b. Visualisasi: berupaview daerah pasir dan lumpur terbatas.
c. Efek Suara: seperti suara mesin ranpur

xv
d. Efek Gerak: pengemudi merasakan selip rantai saat melewati medan
pasir dan lumpur.
Automotive RANPUR Tank
Dalam tubuh TNI AD terdapat kecabangan Kavaleri dimana kecabangan
tersebut salah satunya menggunakan Ranpur Tank dalam melaksanakan tugas
pokoknya yaitu melaksanakan pertempuran mantra darat dengan mobilitas
yang tinggi.
Ranpur tank yang terdapat disatuan Kavaleri TNI AD salah satunya
adalah Ranpur Tank buatan Perancis yang terdiri dari beberapa jenis, antara
lain Tank AMX-13 Kanon, Tank AMX-13 APC, Tank AMX-13 Ambulance,
Tank AMX-13 Logistik, Tank AMX-13 Jembatan, dan lainnya. Setiap jenis
ranpur tank tersebut memikili karakteristik dan system automotive yang
berbeda dan harus dipahami setiap prajurit Kavaleri dan satuannya.
Karakteristik Ranpur Tank AMX-13 Kanon 75-105 mm Mesin Bensin
a. Awak Kendaraan
: 3 orang.
b. Data Teknis
1. Berat lengkap
: 14,5 Ton.
2. Berat kubah + meriam
: 5 Ton.
3. Tinggi
a) Dengan kubah
: 2,18 m.
b) Badan
: 1,38 m.
4. Lebar
a) Badan
: 2,51 m.
b) Lebar rantai
: 0,35 m.
5. Panjang
a) Dengan kanon
: 6,36 m.
b) Tanpa kanon
: 44.88 m.
6. Bebas dasar
: 0,37 m.
7. Tebal baja
a) Bagian depan
: 40 mm.
b) Bagian samping
: 20 mm.
c) Bagian belakang
: 15 mm.
d) Atas/bawah
: 10 mm.
e)
c. Automotive
1) Mesin
: Sofam Type 8G X B 8 selinder 4-4 berbaring bertolak.
2) Bahan bakar : MT-87 isi tangki 480 liter (2 tangki bahan bakar).
d. Senjata
1) Senjata utama
2) Senjata Coak
3) Pelontar granat
4) Amunisi
e. Radio
f. Kemampuan

: 1 pucuk kanon 105/75 mm.
: 1 Pucuk metraliur AA-52.
: 3 pasang untuk kanon 105/2 pasang.
: Kanon 37 butir AA-52
AA-52 10 peti @150 butir
: SCR 50B dan AM/GRC-9

xvi
1) Aksi radius
: 480 km.
2) Kecepatan
a) Dijalan maksimal
: 60 km/jam
b) Dijalan rata-rata
: 35-45 km/jam
c) Dilapangan
: 12-15 km/jam
3) Mendaki
: 310 (60%)
4) Melangkah parit
: 1,60 m.
5) Membuat lubang dengan : 6,40 m dlm 1,30 m
garis tengah
6) Naik rintang tegak maju : 0,65 m.
Naik rintang tegak mundur: 0,45 m.
7) Mengarung
: 0,60 m.
8) Tekanan jejak
: 0,75 m.
9) Rintangan miring
: 310 (60%)
Karakteristik Ranpur Tank AMX-13 Kanon 75-105 mm Mesin Solar
(Retrofitting)
a. Awak Kendaraan
: 3 orang.
1) 1 orang Danran (Commander)
2) 1 orang Penembak (Gunner)
3) 1 orang Pengemudi (Driver)
b. Data Teknis
1) Berat kosong
: 15700 kg.
2) Berat siap tempur
: 17200 kg.
3) Besar tekanan jejak
: 0,878 kg/cm2
a) Dengan kubah
: 2,18 m.
b) Badan
: 1,38 m.
4) Panjang dengan kanon : 6,36 m.
5) Panjang badan
: 4,88 m.
6) Lebar
: 2,510 mm.
7) Tinggi dengan kubah
: 2,620 m.
8) Bebas dasar normal
: 0,43m/beban tempur 0,39m/beban
9) Tebal baja
a) Depan
: 40 mm.
b) Kiri/kanan
: 20 mm.
c) Atas/bawah
: 10 mm.
d) Belakang
: 15 mm.
c. Senjata
1) Kanon caliber 105 mm dan coaxial.
2) PSU 7,62 mm ditambah pelontar.
3) Granat asap caliber 81 mm, dengan kemampuan putaran kubah 3600
d. Automotive
1) Mesin type
: V.6 Turbocharger.
2) Model
: 6.V 53 T.
3) Buatan pabrik
: Detroit Diesel Alison (DDA).

xvii
4) Putaran mesin maksimal : 2800 Rpm dan mengeluarkan tenaga 300
HP
5) Putaran stasioner
: 700 Rpm
6) Jenis bahan bakar
: Diesel (solar)
7) Transmisi/gearbox diganti dengan otomatis penuh dengan data sebagai
berikut :
a) Type
: Otomatis penuh
b) Model
: 5 WG-180.
c) Buatan pabrik
: ZF
d) Jumlah percepatan
: 5 maju dan 2 mundur
8) Suspensi. Sistem suspense yang diganti adalah shock absorber diganti
dengan sistem hidrolic PNEUMATIC.
e. Radio
: ANVRC-64
f. Kemampuan
1) Kecepatan maksimum
: 0.65 m
2) Melewati rintangan tegak
a) Maju
: 0,65 m.
b) Mundur
: 0,45 m.
3) Melangkah parit
: 1,60 m.
4) Menanjak besar sudut
: 310
5) Mengarung kedalam
: 0,80 m
6) Pemakaian bahan bakar : 1:1
7) Aksi radius dijalanan
: ±450-599 Km dijalanan
8) Radius putar gandar dalam: 7,80 m / 3,90 m luar
9) Aksi radius dilapangan : 16-19 jam.
10) Berputar ditempat
: 3600 ke kiri/kanan
4. Kecerdasan Buatan(Artificial Intelligence)
Kecerdasan buatan adalah suatu studi yang mengupayakan bagaimana agar
komputer berlaku cerdas sehingga dapat menyelesaikan suatu persoalan yang sulit
dengan meniru bagaimana manusia dapat menyelesaikan permasalahan dengan
cepat. Dengan cara menyederhanakan program, kecerdasan buatan dapat meniru
proses belajar manusia sehingga informasi baru dapat diserap dan digunakan
sebagai acuan di massa-masa yang akan datang. Manusia dapat menyerap
informasi baru tanpa perlu mengubah atau mempengaruhi informasi lain yang
telah tersimpan. Program kecerdasan buatan membutuhkan cara yang jauh lebih
sederhana dibandingkan dengan memakai program standar tanpa kecerdasan
buatan di dalamnya.
Teknik yang digunakan dalam kecerdasan buatan memungkinkan dibuatnya
sebuah program yang setiap bagiannya mengandung langkah-langkah independen
dan dapat diidentifikasi dengan baik untuk dapat memecahkan sebuah atau
sejumlah persoalan. Setiap potong bagian program adalah seperti sepotong
informasi dalam pikiran manusia. Jika informasi tadi diabaikan, pikiran kita

xviii
secara otomatis dapat mengatur cara kerjanya untuk menyesuaikan diri dengan
fakta atau informasi yang baru tersebut.
Makin pesatnya perkembangan teknologi menyebabkan adanya
perkembangan dan perluasan lingkup yang membutuhkan kehadiran kecerdasan
buatan. Karakteristik cerdas sudah mulai dibutuhkan di berbagai disiplin ilmu dan
teknologi. Irisan antara psikologi dan kecerdasan buatan melahirkan sebuah area
yang dikenal dengan nama cognition & psycolinguistics. Irisan antara teknik
elektro dengan kecerdasan buatan melahirkan berbagai ilmu yang seperti:
pengolahan citra, teori kendali, pengenalan pola, dan robotika. Adanya irisan
kecerdasan buatan di berbagai ilmu menyebabkan cukup rumitnya untuk
mengklasifikasikan kecerdasan buatan menurut disiplin ilmu yang
menggunakannya. Untuk memudahkan hal tersebut, maka pengklasifikasian
lingkup kecerdasan buatan didasarkan pada output yang diberikan yaitu pada
aplikasi komersial.
Lingkup utama dalam kecerdasan buatan adalah:
- Sistem Pakar(Expert System). Komputer digunakan sebagai sarana untuk
menyimpan pengetahuan pakar. Dengan demikian komputer akan
memiliki keahlian untuk menyelesaikan permasalahan dengan meniru
keahlian yang dimiliki oleh pakar.
- Pengolahan Bahasa Alami(Natural Language Processing). Dengan
pengolahan bahasa alami ini diharapkan user dapat berkomunikasi dengan
komputer menggunakan bahasa sehari-hari.
- Pengenalan Ucapan(Speech Recognition). Melalui pengenalan ucapan
diharapkan manusia dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan
suara.
- Robotika & Sistem Sensor(Robotics & Sensory Systems) .
- Computer Vision, mencoba untuk dapat menginterpretasikan gambar atau
obyek-obyek tampak melalui komputer.
- Intelligent Computer-aided Instruction. Komputer dapat digunakan
sebagai tutor yang dapat melatih dan mengajar.
- Game Playing.
Seiring dengan perkembangan teknologi, muncul beberapa teknologi yang
juga bertujuan untuk membuat agar komputer menjadi cerdas sehingga dapat
menirukan kerja manusia sehari-hari. Teknologi ini juga mampu mengakomodasi
adanya ketidakpastian dan ketidaktepatan data input. Dengan didasari pada teori
himpunan, maka pada tahun 1965 muncul Logika Fuzzy. Kemudian pada tahun
1975 John Holland mengatakan bahwa setiap problem berbentuk adaptasi(alami
maupun buatan) secara umum dapat diformulasikan dalam terminologi genetika.
Algortima Genetika ini merupakan simulasi proses evolusi Darwin dan operasi
genetika atas kromosom.

xix
5. Kecerdasan Buatan pada Game
Kecerdasan buatan pada Game mengacu pada teknik yang digunakan dalam
perMainan komputer komputer dan video untuk menghasilkan ilusi kecerdasan
dalam perilaku NPC(Non Playing Character). Kemampuan komputer yang telah
diberi kecerdasan harus mampu memberi manusia rasa penasaran dengan tingkat
kesulitan tinggi dan perilaku komputer yang sulit ditebak. Penekanannya untuk
membuat kecerdasan komputer melebihi kinerja kecerdasan manusia. Kecerdasan
buatan pada Game RTS(Real Time Strategy) umumnya terdiri dari perencanaan
mencari jalan yang optimum(pathfinding), untuk berperang NPC juga diharapkan
mempunyai rule untuk melancarkan strategi-strategi khusus seperti halnya
manusia. Strategi yang dimaksud bisa berupa strategi mengejar lawan, menyerang
lawan maupun menghindari lawan dimana untuk mendesain perilaku NPC
digunakan Finite State Machine, dan untuk menentukan respon perilaku yang
dilakukan terhadap perubahan kondisi yang dihadapi NPC digunakan logika fuzzy
mamdani.
Non Player Character
Autonomous character adalah jenis otonomous agent yang ditujukan untuk
penggunaan komputer animasi dan media interaktif seperti Games dan virtual
reality. Agen ini mewakili tokoh dalam cerita atau perMainan dan memiliki
kemampuan untuk improvisasi tindakan mereka. Inia dalah kebalikan dari seorang
tokoh dalam sebuah film animasi, yang tindakannya ditulis di muka, dan untuk
“avatar” dalam sebuah perMainan atau virtual reality, tindakan yang diarahkan
secara real time oleh peMain. Dalam perMainan, karakter otonom biasanya
disebut NPC (Non-Player Character). Divisi gerak perilaku otonom hirarki
karakter dibagi menjadi tiga lapisan: seleksi tindakan, steering, dan penggerak.
Finite State Machine
FSM(Finite State Machine) digunakan untuk merespon perilaku NPC
terhadap parameter-parameter yang digunakan sebagai dasar untuk menentukan
gerakan-gerakan dari keputusan yang akan diambil pada kondisi tertentu. FSM
mengatur state untuk setiap agent. Sebuah state machine dapat mengelola banyak
states, tapi hanya ada satu state yang aktif pada satu waktu. Selain agent dan
states, FSM biasanya dapat menerima event dari agent atau dari objek lain di
dalam Game. Setiap event memiliki parameter khusus yang spesifik untuk event
tersebut.
Logika Fuzzy Mamdani
Logika fuzzy adalah sebuah metode untuk menangani masalah
ketidakpastian dalam suatu masalah yang mengandung keraguan, ketidaktepatan,
kurang lengkapnya informasi, dan nilai kebenaran yang bersifat sebagian. Fungsi
logika fuzzy yaitu untuk mendukung keputusan yang akan diambil oleh NPC.
Bentuk aturan logika fuzzy mamdani adalah sebagai berikut:
IF X1 is A1 AND ... AND Xn is An THEN Y is B. Dimana A1,...,An, B adalah
nilai-nilai linguistik, sedangkan “X1 is A1” menyatakan bahwa nilai dari variabel
X1 adalah anggota himpunan fuzzy.
A* Pathfinding

xx
A* adalah algoritma pencarian umum yang biasa digunakan yang secara
intuitif mudah dimengerti dan sederhana untuk diimplementasikan. Pencarian
path digunakan dalam berbagai konteks mulai dari perencanaan AI sehingga
memungkinkan kita untuk memecahkan sejumlah besar masalah dengan lebih
mudah. Alasan A* baik untuk digunakan karena dapat direpresentasikan sebagai
ruang state yang cocok dengan suatu masalah dimulai dari kondisi dan keadaan
awal dari lingkungan kemudian menghasilkan tindakan yang sesuai dengan tujuan
penyelesaian masalah tersebut. A* tidak hanya mencari solusi yang cepat, tetapi
juga dapat mencari solusi terbaik.
Beberapa fungsi yang umum digunakan pada algoritma pathfinding A*
adalah sebagai berikut:
a. Manhattan Distance
Manhattan Distance adalah fungsi heuristic standar untuk
algoritma A*. Digunakan pada aplikasi yang memiliki empat arah
gerakan dengan fungsi:
h(n) = d * (abs (Xn - Xgoal) + abs (Yn - Ygoal))
Dimana:
 d adalah nilai biaya. Nilai d didapat dari nilai minimum cost
perpindahan antar node.
 Xn adalah koordinat X dari node pertama pada grid.
 Xgoal adalah koordinat X dari final node.
 Yn adalah koordinat dari node pertama dari grid.
 Ygoal adalah koordinat Y dari final node.
b.

Straight Line Distance
Straight Line Distance adalah fungsi heuristic yang digunakan
pada aplikasi yang dapat bergerak ke segala arah/sudut dengan fungsi:
h(n) = sqrt (abs (Xn - Xgoal)² + abs (Yn - Ygoal))²
Dimana:
 Xn adalah koordinat X dari node pertama pada grid.
 Xgoal adalah koordinat X dari final node.
 Yn adalah koordinat dari node pertama dari grid.
 Ygoal adalah koordinat Y dari final node.
c.

Diagonal Distance
Diagonal Distance adalah fungsi heuristic yang digunakan pada
aplikasi yang memiliki delapan arah gerakan (dapat bergerak
diagonal).
h(n) = d* max abs (Xn - Xgoal) + abs (Yn - Ygoal)
Dimana:
 d adalah nilai biaya. Dimana nilai d didapat dari nilai minimum
cost perpindahan antar node.
 Xn adalah koordinat X dari node pertama pada grid.
 Xgoal adalah koordinat X dari final node.
 Yn adalah koordinat dari node pertama dari grid.
 Ygoal adalah koordinat Y dari final node.

xxi

Kecerdasan Buatan pada Delta3D
Delta3D adalah open source game engine yang dibuat oleh MOVES
Institute yang merupakan bagian dari Naval Postgraduate School. Salah satu
kendala mengembangkan kecerdasan buatan pada Delta3D yaitu Delta3D kurang
memiliki kemampuan spesifik untuk membuat hanya kecerdasan buatan tanpa
harus memiliki kemampuan mendesain karakter untuk mengontrol non player
character. Delta3D menyediakan tiga fasilitas basic untuk mendukung
pengembangan AI yaitu, finite state machine class, traditional waypoint-based
navigation, dan kesanggupan untuk code AI pada high level scripting language.
AI pada Delta3D terletak didalam modul components package.

Gambar 7.AI pada Components Package Delta3D

6. Metodologi Pengembangan
Metodologi yang digunakan untuk mengembangkan aplikasi bidang kajian
ini adalah Model Waterfall. Disebut waterfall(berarti air terjun) karena diagram
tahapan prosesnya mirip dengan air terjun yang bertingkat. Ada lima tahapan
utama dalam Model Waterfall, antara lain :
 Tahap investigasi dilakukan untuk menentukan apakah terjadi suatu
masalah atau adakah peluang suatu aplikasi dikembangkan. Pada

xxii






tahap ini dilakukan studi kelayakan untuk menentukan apakah
aplikasi yang akan dikembangkan merupakan solusi yang layak.
Tahap analisis bertujuan untuk mencari kebutuhan pengguna dan
organisasi serta menganalisa kondisi yang ada.
Tahap disain bertujuan untuk menentukan spesifikasi detil dari
komponen-komponen aplikasi yang sesuai dengan tahap analisis.
Tahap implementasi merupakan tahapan untuk mengembangkan
software (pengkodean program), pengujian dan pelatihan software.
Tahap perawatan (Maintenance) dilakukan ketika software sudah
dioperasikan. Pada tahap ini dilakukan monitoring proses, evaluasi
dan perbaikan bila diperluakan.

Gambar 8 The Waterfall Model

Dalam pengembangan aplikasi ini tidak lepas dari penggunaan notasi-notasi
yang biasa disebut sebagai UML (Unified Modeling Language). UML adalah
bahasa pemodelan standar atau kumpulan teknik-teknik pemodelan untuk
menspesifikasi, mem-visualisasi, mengkonstruksi dan mendokumentasi hasil kerja
dalam pengenmabangan perangkat lunak (Fowler, 2004). Ada beberapa jenis
diagram UML yang digunakan pada pengembangan aplikasi ini, yakni :
 Use-case diagram. Diagram ini berguna untuk menggambarkan
interaksi antara pengguna dengan sebuah perangkat lunak.
 Activity diagram. Diagram ini berguna untuk menggambarkan
prosedur-prosedur perilaku perangkat lunak.
 Class diagram. Diagram ini berguna untuk menggambarkan class,
fitur dan hubungan-hubungan yang terjadi.
 Sequence diagram. Diagram ini berguna untuk menggambarkan
interaksi antar obyek dengan penekanan pada urutan proses atau
kejadian.
State machine diagram, Diagram ini digunakan untuk menggambarkan
bagaimana suatu kejadian mengubah objek selama masa hidup obyek tersebut.

xxiii
7. Pengembangan Artificial Intelligence pada Sistem Simulator Tank AMX13
Pada pengembangan aplikasi ini, tahapan dan aktifitas yang dilakukan
mengacu pada proses pengembangan System Development Life Cycle (SDLC)
seperti pada gambar di bawah ini.

Gambar 9 System Development Life Cycle (SDLC)

xxiv
BAB III PERENCANAAN DAN ANALISIS ARTIFICIAL INTELLIGENCE
PADA SISTEM SIMULATOR TANK AMX-13
1. Lingkup Masalah
AI pada Simulator Tank AMX-13 adalah perangkat lunak dalam sistem
simulator tank AMX-13 yang dapat menggerakan kendaraan kawan maupun
musuh atau infranteri lawan secara otomatis berdasarkan keadaan yang terdapat di
lapangan agar dapat digunakan dalam pelatihan pertempuran menggunakan tank
AMX-13. Perangkat lunak ini dapat menghasilkan keputusan sendiri berdasarkan
keadaan yang dialami oleh peserta latihan dan lingkungan sekitar kendaraannnya
sehingga membantu peserta latihan dalam bertempur menggunakan tank AMX13.
2. Deskripsi Umum Sistem
AI pada Simulator Tank AMX-13 digunakan untuk menggerakan benda
dinamis seperti tank kawan ataupun musuh secara otomatis.
Perangkat lunak ini dikembangkan dengan pemrograman OOP (Object
Oriented Programming) berbasis desktop. Perangkat lunak ini dapat membantu
pengguna dalam berlatih dalam medan pertempuran seperti melawan musuh
sungguhan yang dapat bergerak dan menembak sasaran, selain itu perangkat lunak
ini dapat meningkatkan kerjasama tim dalam menyelesaikan sebuah misi. AI pada
Simulator Tank AMX-13 didukung dengan pengambilan keputusan menggunakan
metode pengambilan keputusan Fuzzy Inference System dengan menggunakan
metode mamdani serta mencari jalan terbaik untuk pathfinding menggunakan
metode A*. Operasi ini untuk membantu AI dalam mengambil keputusan ketika
keadaan tertentu muncul seperti musuh yang terlihat sudah memasuki jarak
tembak.
3. User Requirement
Pengguna perangkat lunak ini merupakan trainer dan trainee yang terlibat
dalam suatu misi latihan menggunakan tank AMX-13.
Dari hasil analisis karakteristik pengguna dan batasan sistem, maka
kebutuhan pengguna (user requirement) adalah sebagai berikut :
1. Anggota TNI atau nama lainnya trainee yang akan berlatih menggunakan
simulator Tank AMX-13 dapat melihat musuh-musuh yang digerakan oleh
AI yang dapat menyerang trainee. Sehingga trainee tidak bisa
memperkirakan pergerakan tank musuh dan harus menyusun strategi untuk
mengalahkan AI.
2. Trainer dapat mengatur skenario maupun misi yang harus diselesaikan oleh
trainee.
3. Trainer dapat mengikutsertakan AI atau tidak dalam sebuah misi latihan.
4. Trainee dapat melihat bagaimana tank bergerak dan melawan tank lain yang
dikendalikan oleh AI.
3.1

User Characteristics

Trainer

xxv
Trainer adalah kelas user yang berfungsi membuat skenario pada 2D world map
dan mengamatinya pada 3D world map untuk mengevaluasi trainee setelah tahap
simulasi. Tahap pertama trainer harus membuat skenario baru dan menambahkan
aktor untuk fasilitas 2D map. Selanjutnya pada tahap kedua trainer akan
mengamati hasil skenario yang dibuat pada 3D world map.
Trainee
Kelas trainee sebagian besar menggunakan 3D world map dibandingkan 2D
world map. Tahap pertama yaitu pada 2D world map peserta pelatihan atau
trainee dapat memilih tank untuk mengontrol skenario simulasi. Tahap kedua
trainee langsung bisa mengontrol tank yang dipilih dan bebas bergerak dalam 3D
world map. Semua tindakan trainee pada 3D world map akan diamati dan
dievaluasi oleh trainer.
4. Use Case Diagram
Use Case diagram digunakan untuk menunjukkan interaksi antara pengguna
dan sistem. Selain itu, Use Case juga dapat menggambarkan aliran data yang
terjadi.
4.1 Use Case Trainer membuat skenario

Gambar 10 Use Case trainer membuat skenario

xxvi

4.1.1 New Map
Deskripsi : Trainer dapat memilih map mana yang akan dipilih pada suatu
skenario.
Asumsi : File-file program map telah diselesaikan pada produk akhir
program.
Steps
:
1) Trainer mengakses bagian map yang akan dipilih.
2) Trainer memilih map dan mengkonfirmasi pilihannya.
4.1.2 Create Scenario
Deskripsi : Trainer dapat membuat skenario dari map yang dipilih.
Asumsi : Keputusan pemilihan map sudah dibuat.
Steps
:
1) Trainer mengakses tombol skenario yang dibuat.
4.1.3 Load Scenario
Deskripsi : Trainer dapat memuat, memodifikasi, dan mensimulasikan
skenario yang telah ditetapkan.
Asumsi
: Harus ada skenario yang telah dibuat sebelumnya. Beberapa
skenario dasar akan disediakan bersamaan dengan produk
akhir.
Steps
:
1) Trainer mengakses tombol loading skenario yang dibuat.
2) Trainer memilih skenario yang ditetapkan dan mengkonfirmasi
keputusan.
4.1.4 Save Scenario
Deskripsi : Trainer dapat menyimpan skenario yang telah dibuat.
Asumsi
: Trainer telah membuat skenario.
Steps
:
1) Trainer mengakses tombol saving skenario yang dibuat.
4.1.5 Add Actor To Scenario
Deskripsi : Trainer dapat menambahkan standar unit untuk skenario yang
ia buat sebelumnya.
Asumsi
: Trainer telah membuat skenario.
Steps
:
1) Trainer mengakses aktor dan menambahkannya.
2) Trainer memilih terrain yang akan mengambil tempat di dalam
skenario dan memutuskan berapa jumlah unit yang ditampilkan.
3) Trainer mengkonfirmasi pemilihan aktor yang ditambahkan.
4) Sistem menampilkan daftar unit yang dipilih dan jumlahnya.

xxvii

4.1.6 Add Mission To Actor
Deskripsi : Trainer dapat menetapkan misi yang berbeda kepada aktor
yang akan berlangsung di skenario.
Asumsi
: Trainer telah membuat skenario dan menambahkan aktor ke
dalam skenario.
Steps
:
1) Trainer mengakses aktor dan menambahkannya.
2) Trainer memilih aktor untuk menambahkan missinya.
3) Trainer mengkonfirmasi pemilihan aktor yang ditambahkan.
4.1.7 Delete Actor
Deskripsi : Trainer mungkin ingin menghapus aktor yang sebelumnya ia
tambahkan.
Asumsi
: Trainer telah membuat skenario dan telah ditambahkan aktor
ke dalam skenario.
Steps
:
1) Trainer mengakses aktor dan menambahkannya.
2) Trainer memilih aktor yang ditambahkan sebelumnya kemudian
menghapusnya.
3) Trainer mengkonfirmasi keputusan menghapus aktor tersebut.
4.1.8 Set Environment
Deskripsi : Trainer dapat mengatur kondisi lingkungan dari skenario.
Asumsi
: Trainer telah membuat skenario.
Steps
:
1) Trainer mengakses pengaturan bagian lingkungan.
2) Trainer memilih kondisi lingkungan (siang atau malam, kondisi cuaca,
dll).
3) Trainer mengkonfirmasi pemilihan kondisi lingkungan.
4.1.9 Observe Scenario
Deskripsi : Setelah trainer memilih skenario dan opsi-opsinya, proses
simulasi akan mulai untuk mengobservasi.
Asumsi
: Trainer telah membuat skenario, memilih aktor untuk
melakukan suatu misi, dan memilih kodisi lingkungan.
Steps
:
1) Trainer mengkonfirmasi semua pilihannya dari pembuatan skenario.
2) Simulasi pertempuran dimulai dengan skenario yang sudah dipilih lalu
trainer mengamatinya.

xxviii

4.2 Use Case Skenario Trainee

Gambar 11 Use Case Skenario Trainee

4.2.1 Choose Actor
Deskripsi : Trainee dapat memilih aktor yang ia inginkan untuk
digunakannya didalam 3D world.
Asumsi
: Skenario telah dibuat dan aktor telah ditambahkan ke
skenario tersebut oleh trainer.
Steps
:
1) Trainer memilih ikon 2D dari aktor pada 2D map.
4.3 Use Case 3D World Console Trainer

Gambar 12 Use Case 3D World Console Trainer

4.3.1 Change Camera
Deskripsi : Trainer dapat mengubah sudut kamera dan posisi kamera.
Asumsi
: Default angle kamera dan posisi kamera sudah ditambahkan
ke map.
Steps
:
1) Trainer mengakses bagian perubahan kamera dari konsol.
2) Trainer mengontrol sudut kamera dengan tombol arah dan gerakan
mouse.
3) Trainer mengkonfirmasi ketika posisi kamera dan angle diatur.

xxix

4.3.2 Pause-Continue
Deskripsi : Trainer dapat menghentikan sementara atau melan