KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE MACHINE DAN FUZZY LOGIC.
Rizqi Ahmad Fibrianto,2014
KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE MACHINE DAN FUZZY LOGIC
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu
KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT
MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE
MACHINE DAN FUZZY LOGIC
Skripsi
Untuk memenuhi sebagian persyaratan mencapai gelar sarjana S-1 Program Studi Ilmu Komputer
Oleh:
Rizqi Ahmad Fibrianto
NIM : 0608645
Program Studi Ilmu Komputer
Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Universitas Pendidikan Indonesia
(2)
Rizqi Ahmad Fibrianto,2014
KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE MACHINE DAN FUZZY LOGIC
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu
KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT
MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE
MACHINE DAN FUZZY LOGIC
Oleh
Rizqi Ahmad Fibrianto
Sebuah skripsi yang diajukan untuk memenuhi salah satu syarat memperoleh gelar Sarjana Komputer (S.Kom) pada Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu
Pengetahuan Alam
© Rizqi Ahmad Fibrianto 2013 Universitas Pendidikan Indonesia
Juni 2013
Hak Cipta dilindungi undang-undang.
Skripsi ini tidak boleh diperbanyak seluruhya atau sebagian, dengan dicetak ulang, difoto kopi, atau cara lainnya tanpa ijin dari penulis
(3)
KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT
MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE
MACHINE DAN FUZZY LOGIC
Rizqi Ahmad Fibrianto 0608645
Disetujui dan disahkan oleh: Pembimbing I,
Rosa Ariani Sukamto, M.T.
NIP. 198109182009122003
Pembimbing II,
Muhammad Nursalman, MT.
NIP. 197909292006041002
Mengetahui,
Ketua Program Studi Ilmu Komputer
Rasim, M.T.
(4)
Rizqi Ahmad Fibrianto,2014
KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE MACHINE DAN FUZZY LOGIC
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu
ABSTRACT
One of the characters in the multiplayer game is a bot. With the artificial intelligence bot can help players to improve the game. Algorithms used in artificial intelligence is fuzzy logic algorithm and finite-state machine. Finite-state machine provides the logic transitions in each state so that the state machine will save any existing state and determine if the transition goes according to the order. While fuzzy logic provides a simple way to describe definite conclusions from the information ambiguous, vague, or inaccurate. This study was conducted to simulate the behavior of artificial intelligence approaching human gameplay on game bot using finite-state machine and fuzzy logic thus bots in the multipayer game will more resemble human behavior and can be opposed to playing or practicing that appeal to players. In this study a finite-state machine algorithms and fuzzy logic can simulate the behavior of an automation bot more resemble human in a multiplayer game by placing a finite-state machine as a determinant of circumstances, events and reactions in every posibility game situation and fuzzy logic as processing input from implementation readings.
Keyword: Bot, Automation, Multiplayer game, Finite-State
(5)
ii
Rizqi Ahmad Fibrianto,2014
KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE MACHINE DAN FUZZY LOGIC
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu
ABSTRAK
Salah satu karakter pada multiplayer game adalah bot. Dengan adanya kecerdasan buatan bot dapat membantu pemain untuk meningkatkan permainan. Algortima yang digunakan pada kecerdasan buatan ini adalah algoritma fuzzy logic dan finite-state machine. Finite-finite-state machine memberikan logika transisi di setiap state sehingga state machine akan menyimpan setiap state yang ada dan menentukan apakah transisi berjalan sesuai urutan. Sementara fuzzy logic menyediakan cara sederhana untuk menggambarkan kesimpulan pasti dari informasi yang ambigu, samar-samar, atau tidak tepat. Penelitian ini dilakukan untuk mensimulasikan tingkah laku kecerdasan buatan yang mendekati permainan manusia pada bot game menggunakan finite-state machine dan fuzzy logic sehingga bot pada multiplayer game tersebut akan lebih menyerupai perilaku manusia dan dapat menjadi lawan bermain atau berlatih yang menarik bagi player. Dalam penelitian ini algoritma finite-state machine dan fuzzy logic dapat mensimulasikan tingkah laku automation bot mendekati permainan manusia pada suatu multiplayer game dengan menempatkan finite-state machine sebagai penentu keadaan, kejadian dan reaksi dalam setiap situasi permainan yang memungkinkan dan fuzzy logic sebagai pengolah masukan dari implementasi pembacaan.
Kata kunci: Bot, Automation, Multiplayer game, Finite-State
(6)
Rizqi Ahmad Fibrianto,2014
KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE MACHINE DAN FUZZY LOGIC
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu
DAFTAR ISI
ABSTRACT... i
ABSTRAK... ii
KATA PENGANTAR... iii
DAFTAR ISI... iv
DAFTAR TABEL... vii
DAFTAR GAMBAR... viii
BAB I PENDAHULUAN... 1
1.1 Latar Belakang ... 1
1.2 Perumusan Masalah.………...…………. 3
1.3 Pembatasan Masalah.….………...……….. 4
1.4 Tujuan Penelitian...…..………...………….. 4
1.5 Manfaat Penelitian..………...……. 4
1.6 Metodologi...…...………... 5
1.6 Sistematika Penulisan………...………... 6
BAB II DASAR TEORI... 7
2.1 Game Artificial Inteligence (Game AI)…...…...…….… 7
2.1.1 BOT... 8
2.1.2 Finite-State Machine... 9
2.1.3 Fuzzy Logic... 10
(7)
v
Rizqi Ahmad Fibrianto,2014
KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE MACHINE DAN FUZZY LOGIC
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu
2.1.5 Training BOT... 13
BAB III DESIGN SISTEM... 15
3.1 Desain Penelitian... 15
3.1.1 Tahap Pengumpulan Data... 16
3.1.2 Tahap Analisis dan Memproses Data... 16
3.1.3 Tahap Implementasi Algoritma... 18
3.1.4 Tahap Pengujian... 18
3.2 Fokus Penelitian... 18
3.3 Alat dan Bahan... 19
3.4 Metode Penelitian... 20
3.4.1 Proses Pengumpulan Data... 20
3.4.2 Proses Rekayasa Sistem... 21
3.5 Perancangan Sistem... 23
3.5.1 Media Uji Sistem... 23
3.5.1.1 Terrain Editor...………..…...…... 23
3.5.1.2 Units Editor...………..…...…... 24
3.5.1.3 Triggering...………...…...…... 25
3.5.2 Variabel Fuzzy... 27
3.5.2.1 Variabel Kesehatan...……….…... 27
3.5.2.2 Variabel Jarak………..…...…... 30
3.5.3 Automation and Scripting Language (AutoIt)... 32
3.5.4 FSM State... 34
(8)
Rizqi Ahmad Fibrianto,2014
KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE MACHINE DAN FUZZY LOGIC
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu
4.1 Implementasi Sistem... 39
4.1.1 Implementasi Kecerdasan buatan BOT... 40
4.1.1.1 Implementasi Logika Fuzzy.....…...…... 40
4.1.1.2 Implementasi Finite-State Machine...…...…... 42
4.1.2 Implementasi Reaksi Automation BOT... 42
4.2 Tingkah Laku BOT... 44
4.3 Pengujian dan Analisa Sistem Automation BOT... 50
BAB V PENUTUP... 55
5.1 Kesimpulan... 55
5.2 Saran... 56
(9)
vii
Rizqi Ahmad Fibrianto,2014
KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE MACHINE DAN FUZZY LOGIC
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu
DAFTAR TABEL
Tabel 3.1 Tabel Tingkah Laku Tingkah Laku Manusia... 16 Tabel 4.1 Tabel Tingkah Laku BOT Sesuai Dengan Tingkah Laku
Manusia... 45 Tabel 4.2 Tabel Tingkah Laku Automation BOT Hasil
Pengujian... 52 Tabel 4.3 Tabel Pengujian Kemiripan Tingkah Laku Automation BOT dengan
(10)
Rizqi Ahmad Fibrianto,2014
KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE MACHINE DAN FUZZY LOGIC
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu
DAFTAR GAMBAR
Gambar 3.1 Desain Penelitian... 15
Gambar 3.2 Model Waterfall... 21
Gambar 3.3 Terrain Map... 24
Gambar 3.4 Unit Pada Map... 25
Gambar 3.5 Trigger Map Initialization……... 25
Gambar 3.6 Trigger Hero... 26
Gambar 3.7 Trigger Hero Dies... 26
Gambar 3.8 Trigger Enemy Dies...…...………….... 26
Gambar 3.9 Variabel Kesehatan... 27
Gambar 3.10 Variabel Jarak... 30
Gambar 3.11 State Kehidupan dan Cari Musuh... 34
Gambar 3.12 State Kesehatan…... 35
Gambar 3.13 State Jarak... 36
(11)
Rizqi Ahmad Fibrianto,2014
KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE MACHINE DAN FUZZY LOGIC
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu
1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1Latar Belakang
Industri game yang semakin maju menyuguhkan sebuah dunia maya baru yang terus menerus berkembang mencoba mendekati kehidupan nyata, termasuk diantaranya adalah multiplayer game. multiplayer game menyuguhkan interaksi antara pemain dengan karakter lainnya yang berada pada sebuah multiplayer game, dengan segala kelebihan dan keunggulannya dibandingkan dengan singleplayer game sehingga multiplayer game menyuguhkan suatu gaming experience yang dapat membuat tertarik para pemainnya.
Multiplayer game merupakan salah satu pengembangan dari game yang menerapkan sistem permainan dengan banyak pemain didalamnya sebagai inti utama dari multiplayer game tersebut. Dan karakter yang berperan penting dalam multiplayer game diantaranya adalah non-playable character (NPC), playable character (karakter pemain) dan bot. Game bot adalah program otomatisasi dengan atau tanpa adanya kecerdasan buatan didalamnya yang dapat membantu pemain untuk meningkatkan, mempercepat atau mempersingkat beberapa kegiatan dalam suatu game (Ruck, Yoshitaka, & Kuan-Ta, 2008).
(12)
Rizqi Ahmad Fibrianto,2014
KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE MACHINE DAN FUZZY LOGIC
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu
Sering kali kecerdasan buatan yang dihadirkan oleh suatu multiplayer game terasa tidak realistis terkadang terlalu mudah atau bahkan sangat sulit untuk dikalahkan. Ketika pertanyaan tentang apa yang membuat lawan menarik mungkin diperdebatkan, permainan dengan level superhuman lebih cenderung membuat frustasi daripada menarik (Bhuman & Philip, 2008).
Dengan masalah tersebut diperlukan suatu riset apakah kecerdasan buatan dapat membuat bot game lebih menyerupai perilaku manusia agar dapat mensimulasikan tingkah laku kecerdasan buatan yang lebih relevan dan mendekati permaian manusia. Salah satu caranya adalah dengan menerapkan algoritma fuzzy logic dan algoritma finite-state machine dalam pengambilan keputusannya.
Penjelasan Christine, Jiaming, Gavan, Adam, & Michael (2012) menyimpulkan bahwa perilaku bot sering ditangani dengan menggunakan finite-state machine untuk mewakili state dari pikiran, atau scripting pada prilaku secara langsung dalam setiap situasi permainan yang memungkinkan. Penggunaan algoritma fuzzy logic dalam pemrosesan hasil pengamatan oleh artificial intelligence supaya membuat parameter artificial intelligence menjadi lebih acak dan dapat berubah sewaktu-waktu. Dan selain itu juga digunakan finite-state machine dalam pengambilan keputusannya (Wijanarko & Suhadi, 2010). Untuk mendesain perilaku digunakan finite-state machine, dan untuk menentukan respon perilaku yang dilakukan terhadap perubahan kondisi yang dihadapi digunakan logika fuzzy (Yunifa, Mochamad, & Supeno,
(13)
3
2010). Hal tersebut menjadikan karakter kita dalam multiplayer game dapat berpikir secara relevan, sehingga kita akan mendapatkan bot yang lebih menyerupai perilaku manusia dan menjadi teman berlatih atau lawan bermain menarik bagi para player. Karena tujuan utama kecerdasan buatan game adalah untuk mendukung para desainer dalam memberikan pengalaman bermain yang menarik, mendukung interaktivitas, pilihan pemain, dan replayability (Christine et al., 2012).
Dengan demikian penerapan fuzzy logic dan finite-state machine dalam mensimulasikan tingkah laku kecerdasan buatan yang mendekati permainan manusia pada bot dapat bergerak, mengambil keputusan yang sepantasnya dan menghasilkan prilaku yang relevan.
1.2Perumusan Masalah
Dari latar belakang diatas maka dibuat rumusan masalah yang harus diselesaikan dalam penelitian ini, yaitu
1. Bagaimana algoritma finite-state machine dan fuzzy logic agar dapat mensimulasikan tingkah laku manusia dalam bermain multiplayer game pada suatu bot multiplayer game.
2. Bagaimana membuat kecerdasan buatan yang menghasilkan prilaku yang relevan dan efektif pada bot game sehingga memberikan teman berlatih atau lawan bermain yang menyenangkan bagi para player.
(14)
Rizqi Ahmad Fibrianto,2014
KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE MACHINE DAN FUZZY LOGIC
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu
1.3Pembatasan Masalah
1. Bot game yang dikembangkan adalah bot game yang bertugas sebagai teman berlatih atau lawan bermain bagi player.
2. Penerapan kecerdasan buatan yang dibuat merupakan kecerdasan buatan bot game pada multiplayer game.
3. Kecerdasan buatan yang dibuat adalah aktifitas bot game yang diperintahkan untuk melakukan sebuah task/tugas secara otomatis.
1.4Tujuan Penelitian
1. Mensimulasikan tingkah laku manusia dalam bermain multiplayer game pada automation bot multiplayer game menggunakan finite-state machine dan fuzzy logic sehingga automation bot pada multiplayer game tersebut akan lebih menyerupai perilaku manusia.
2. Membuat automation bot agar dapat menjadi lawan bermain atau berlatih yang menyenangkan bagi player dengan merancang automation bot yang menyerupai prilaku manusia.
1.5Manfaat Penelitian
1. Tersedianya bot game yang memiliki kecerdasan buatan yang mendekati permainan manusia.
2. Memberikan lawan bermain atau berlatih yang menyenangkan bagi player. 3. Memberikan kemudahan dalam pengembangan bot game.
(15)
5
1.6Metodologi
Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini adalah: 1. Eksplorasi dan Studi Literatur
Dalam mempelajari konsep-konsep kecerdasan buatan, peneliti melakukan eksplorasi dengan cara membaca serta membandingkan literatur-literatur seperti jurnal, karya ilmiah, textbook, paper dan sumber ilmiah lainnya.
2. Analisis
Analisis dilakukan dengan menentukan struktur data, input/output serta algoritma yang akan digunakan.
3. Implementasi dan Pengujian
Implementasi dilakukan dengan menerapkan algoritma finite-state machine dan fuzzy logic pada kecerdasan buatan bot game. Pengujian dilakukan dengan melakunan tes pada bot game yang kecerdasan buatannya sudah di buat.
4. Hasil akhir dan Penarikan Kesimpulan
Analisis hasil akhir dilakukan untuk mengetahui kesesuaian pembuatan kecerdasan buatan bot game dengan algoritma finite-state machine dan fuzzy logic. Jika hasilnya kurang memuaskan, maka dilakukan analisis akhir untuk mengetahui penyebabnya, selanjutnya dilakukan penarikan kesimpulan.
(16)
1.7Sistematika Penulisan
Penulisan skripsi ini tersusun dalam 5 (lima) bab dengan sistematika penulisan sebagai berikut:
BAB I Pendahuluan
Bab pedahuluan berisi latar belakang, perumusan masalah, pembatasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi dan sistematika penulisan.
BAB II Dasar Teori
Bab dasar teori berisi beberapa teori yang mendasari penyusunan skripsi ini. Adapun yang dibahas dalam bab ini adalah teori yang berkaitan dengan kecerdasan buatan dalam implementasinya pada bot.
BAB III Design Sistem
Bab design sistem berisi deskripsi dan design sistem yang akan dibangun.
BAB IV Implementasi dan Analisa Sistem
Bab implementasi dan analisa sistem berisi implementasi dan analisis terhadap sistem kecerdasan buatan pada bot.
BAB V Penutup
(17)
Rizqi Ahmad Fibrianto,2014
KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE MACHINE DAN FUZZY LOGIC
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu 15
BAB III
DESIGN SISTEM
3.1 Desain Penelitian
Desain penelitian dibagi kedalam 4 tahap yang mencakup tahap pengumpulan data, tahap analisis dan memproses data, tahap implementasi algoritma serta tahap pengujian, seperti pada Gambar 3.1 berikut:
Gambar 3.1 Desain Penelitian
1. Menyiapkan media sistem pada multiplayer game sebagai alat penelitian 2. Mengumpulkan data tingkah laku manusia dalam bermain multiplayer game
Analisis dan memproses data training
Menerapkan Algoritma finite-state machine dan fuzzy logic
pada kecerdasan buatan bot multiplayer game.
(18)
Rizqi Ahmad Fibrianto,2014
KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE MACHINE DAN FUZZY LOGIC
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu
3.1.1 Tahap Pengumpulan Data
Sebelum melakukan pengumpulan data maka dilakukan penyiapan media sistem pada multiplayer game dengan membuat map bermain yang disesuaikan dengan kebutuhan sistem.
Setelah media sistem tersedia maka pengumpulan data tingkah laku manusia dalam bermain multiplayer game dilakukan dengan cara perekaman input yang dilakukan pada beberapa orang yang sedang bermain multiplayer game.
3.1.2 Tahap Analisis dan memproses data
Analisis dan proses data dilakukan dengan mengolah data tingkah laku manusia dalam bermain multiplayer game dan menerapkan algoritma fuzzy logic juga algoritma finite-state machine sehingga menghasilkan suatu tingkah laku manusia dalam bermain multiplayer game seperti pada tabel berikut:
Tabel 3.1 Tabel Tingkah Laku Tingkah Laku Manusia
Jarak / Kesehatan
Sangat
Dekat Dekat Sedang Jauh Sangat Jauh
Penuh
-Menjauhi Musuh
-Attack -Attack -Attack
-Mendekati Musuh -Mendekati Musuh Sangat Kuat -Mendekati Musuh -Dark -Attack -Dark -Mendekati Musuh -Mendekati Musuh
-Auto Dark Arrow
(19)
17
Arrow -Menjauhi Musuh
Arrow -Attack -Silence
Kuat -Menjauhi Musuh -Dark Arrow -Life Drain -Mendekati Musuh -Attack -Mendekati Musuh -Mendekati Musuh
-Auto Dark Arrow Sedang -Menjauhi Musuh -Dark Arrow -Life Drain -Mendekati Musuh -Attack -Mendekati Musuh -Silent
-Stop -Silence
Lemah -Menjauhi Musuh -Dark Arrow -Life Drain -Auto Dark Arrow -Dark Arrow -Mendekati
Musuh -Stop
Sangat Lemah -Mendekati Musuh -Attack -Dark Arrow
-Life drain -Stop -Silence
Kritis -Attack
-Mendekati Musuh -Dark arrow
-life drain -Stop
(20)
Rizqi Ahmad Fibrianto,2014
KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE MACHINE DAN FUZZY LOGIC
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu
3.1.3 Tahap Implementasi algoritma
Penerapan algoritma fuzzy logic dan finite-state machine dilakukan dengan penggabungan fuzzy logic pada finite-state machine yang menghasilkan aturan-aturan yang digunakan pada finite-state machine dan menerapkan tingkah laku manusia sebagai aksi dari finite-state machine yang kemudian secara keseluruhan diterapkan pada bot multiplayer game.
3.1.4 Tahap Pengujian
Pengujian dilakukan pada beberapa skenario pertempuran dengan cara merekam input yang dihasilkan oleh sistem.
Hasil pengujian akan mencocokan tingkat kemiripan tingkah laku manusia dan tingkah laku sistem bot saat bermain multiplayer game.
3.2 Fokus Penelitian
Fokus penelitian pada skripsi ini adalah:
1. Tahapan-tahapan dalam pembuatan kecerdasan buatan bot pada multiplayer game.
2. Penerapan algoritma finite-state machine dan fuzzy logic dalam kecerdasan buatan bot pada multiplayer game.
(21)
19
3.3 Alat dan Bahan
Pada penelitian ini digunakan alat penelitian berupa perangkat keras dan perangkat lunak sebagai berikut:
1. Perangkat Keras:
a. Processor Intel(R) Celeron(R) CPU 847 @ 1.1GHz 1.10 GHz b. RAM 4 GB
c. Hard Disk 320 GB
d. Intel(R) HD Graphics 1548 MB e. Current display 1366x768 f. LAN kabel
2. Perangkat Lunak:
a. Sistem Operasi Windows 7 Ultimate 32-bit b. Warcraft III Frozen Throne Ver 1.24.3.6384 c. Warcraft display 1024x768
d. AutoIt ver 3.3.8.1 3. Koneksi internet bila diperlukan
Bahan penelitian yang digunakan adalah data training tingkah laku manusia dan bot pada multiplayer game.
(22)
Rizqi Ahmad Fibrianto,2014
KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE MACHINE DAN FUZZY LOGIC
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu
3.4 Metode Penelitan
3.4.1 Proses Pengumpulan Data
Pada penelitian ini pengumpulan data dan informasi akurat yang dapat menunjang proses penelitian. Berikut ini merupakan metode pengumpulan data yaitu
a. Eksplorasi dan Studi Literatur
Eksplorasi dan studi literatur dilakukan dengan mempelajari kecerdasan buatan bot, algoritma finite-state machine dan fuzzy logic, bahasa pemograman au3, jurnal, karya ilmiah, paper dan sumber ilmiah lainnya yang didapat dari internet.
b. Observasi
Dengan melakukan pengamatan pada kemampuan yang dimiliki oleh bot pada multiplayer game.
(23)
21
3.4.2 Proses Rekayasa Sistem
Proses rekayasa sistem menggunakan model waterfall/classical. Tahap-tahapannya adalah analisis, desain, konstruksi dan implementasi serta operasional dan perawatan (Eri, 2011), seperti pada Gambar 3.2 berikut:
Gambar 3.2 Model Waterfall
a. Definisi kebutuhan
Dalam tahap ini, dilakukan pengumpulan data serta informasi yang kemudian dianalisis sehingga mendapatkan gambaran sistem yang tepat.
(24)
b. Desain Sistem dan Software
Dalam tahap ini, dirancang automation bot pada
multiplayer game yang tepat untuk menerapkan algoritma finite-state machine dan fuzzy logic.
c. Implementasi dan testing unit
Dalam tahap ini, dibuat automation bot pada multiplayer game yang mampu menerapkan algoritma finite-state machine dan fuzzy logic.
d. Integrasi dan testing sistem
Dalam tahap ini dilakukan suatu pengujian terhadap kecerdasan automation bot yang telah dibuat pada multiplayer game.
e. Operasi dan Maintenance
Dalam tahap ini, dilakukan penyempurnaan kecerdasan buatan automation bot pada multiplayer game tersebut. Apabila ada yang kurang akan dilakukan perbaikan.
(25)
23
3.5 Perancangan Sistem
Perancangan sistem dibutuhkan untuk membantu proses pengembangan sistem. Pada perancangan sistem ini, akan diuraikan mengenai perancangan media tempat sistem diujikan dan elemen-elemen pembangun sistem.
3.5.1 Media Uji Sistem
Pada penelitian ini sistem yang dibuat diujikan pada sebuah map yang di custom dari map ryoko hero tavern yang merupakan bagian dari sebuah multiplayer game bernama Warcraft III Frozen Throne. Langkah-langkah yang dilakukan untuk membuat map custom tersebut adalah sebagai berikut:
3.5.1.1Terrain Editor
Terrain yang digunakan adalah terrain jenis sunken ruin dimana lv0 terrain berada dibagian luar dengan texture berupa shalow water dan lv2 berada dibagian dalam dengan texture ruined walls pada bagian sisi dalam, texture grass pada area arena dan sebagian texture dark grass yang digunakan untuk membentuk tulisan “ILKOM” seperti yang terlihat pada gambar berikut:
(26)
Gambar 3.3 Terrain Map
3.5.1.2Units Editor
Pada pembuatan map ini unit yang digunakan adalah unit building dan hero unit, dimana hero unit akan diletakan secara langsung pada map. Untuk unit building atau bangunan yang digunakan adalah unit zone indikator yang berfungsi sebagai pengindikasi dari area arena dan hero dan yang terakhir digunakan adalah unit start location merah sebagain tempat munculnya hero merah dan start location biru sebagai tempat munculnya hero biru. Setelah dimasukannya unit yang diperlukan maka tampilan map akan seperti berikut:
(27)
25
Gambar 3.4 Unit Pada Map
3.5.1.3Triggering
Trigerring yang diperlukan pada map antara lain adalah trigger map initialization yang berisi trigger-trigger yang berkaitan dengan inisiasi map, trigger hero yang berisi trigger-trigger yang berkaitan dengan inisiasi awal dari hero, trigger-trigger hero dies yang berisi trigger saat hero mati dan trigger enemy dies yang berisi trigger saat musuh mati, seperti yang tampak pada gambar-gambar berikut:
(28)
Gambar 3.6 Trigger Hero
Gambar 3.7 Trigger Hero Dies
(29)
27
3.5.2 Variabel Fuzzy
Variabel yang akan diproses menggunakan logika fuzzy terdiri dari 2 variabel, diantaranya adalah variabel kesehatan dan variabel jarak.
3.5.2.1Variabel Kesehatan
Variabel kesehatan dibagi menjadi tujuh himpunan fuzzy, yaitu kritis, sangatlemah, lemah, sedang, kuat, sangatkuat dan penuh. Himpunan kritis, sangatlemah, lemah, sedang, kuat, sangatkuat dan penuh menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan yang berbentuk segitiga, seperti tampak pada gambar berikut:
(30)
Fungsi keanggotaan pada variabel kesehatan dirumuskan sebagai berikut:
µ
KesehatanKritis [x1]0
(9 – x1) / (9 – 1)
x1 1 atau x1 9
1 x1 9
µ
KesehatanSangat Lemah [x1]0
(17 – x1) / (17 – 9)
(x1 – 1) / (9 – 1)
x1 1 atau x1 17
1 x1 9
9 x1 17
µ
KesehatanLemah [x1]0
(25 – x1) / (25 – 17)
(x1 – 9) / (17 – 9)
x1 9 atau x1 25
9 x1 17
17 x1 25
µ
KesehatanSedang [x1]0
(33 – x1) / (33 – 25)
(x1 – 17) / (25 – 17)
x1 17 atau x1 33
17 x1 25
(31)
29
µ
KesehatanKuat [x1]0
(41 – x1) / (41 – 33)
(x1 – 25) / (33 – 25)
x1 25 atau x1 41
25 x1 33
33 x1 41
µ
KesehatanSangat Kuat [x1]0
(49 – x1) / (49 – 41)
(x1 – 33) / (41 – 33)
x1 33 atau x1 49
33 x1 41
41 x1 49
µ
KesehatanPenuh [x1]0
(x1 – 41) / (49 – 41)
x1 41 atau x1 49
(32)
3.5.2.2Variabel Jarak
Variabel jarak dibagi menjadi lima himpunan fuzzy, yaitu sangatdekat, dekat, sedang, jauh dan sangatjauh. Himpunan sangatdekat, dekat, sedang dan jauh menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan yang berbentuk segitiga sedangkan himpunan sangatjauh menggunakan pendekatan keanggotaan yang berbentuk bahu, seperti tampak pada gambar berikut:
Gambar 3.10 Variabel Jarak
Fungsi keanggotaan pada variabel jarak dirumuskan sebagai berikut:
µ
JarakSangatDekat [x2]0
(125 – x2) / (125 – 0)
X2 0 atau
x2 125
(33)
31
µ
JarakDekat [x2]0
(250 – x2)/(250 – 125)
(x2 – 0) / (125 – 0)
x2 0 atau x1 250
0 x2 125
125 x2 250
µ
JarakSedang [x2]0
(375 – x2)/(375 – 250)
(x2 – 125) / (250 – 125)
x2 125 atau x1 375
125 x2 250
250 x2 375
µ
JarakJauh [x2]0
(500 – x2)/(500 – 375)
(x2 – 250) / (375 – 250)
x2 250 atau x1 500
250 x2 375
375 x2 500
µ
JarakSangatJauh [x2]0
1
(x2 – 375) / (500 – 375)
x2 375 atau x1 512
375 x2 500
(34)
3.5.3 Automation and Scripting Language (AutoIt)
AutoIt v3 adalah freeware seperti bahasa scripting BASIC yang dirancang untuk mengotomatisasi GUI Windows dan scripting umumnya. Ini menggunakan kombinasi simulasi dari penekanan tombol, gerakan mouse dan Windows/kontrol manipulasi untuk mengotomatisasi tugas-tugas dengan cara yang tidak mungkin atau dapat diandalkan dengan bahasa lain (misalnya VBScript dan SendKeys). AutoIt juga sangat kecil, mandiri, dan akan berjalan pada semua versi Windows out-of-the-box tanpa memerlukan "runtimes" yang menjengkelkan.
AutoIt pada awalnya dirancang untuk PC "roll out" situasi yang mengandalkan pada otomatisasi dan mengkonfigurasi ribuan PC. Seiring waktu itu telah menjadi bahasa kuat yang mendukung ekspresi kompleks, fungsi pengguna, loop dan segala sesuatu yang scripters veteran harapkan.
Pada penelitian ini digunakan beberapa command dari autoit, diantaranya sebagai berikut:
Hotkeyset
Perintah yang digunakan untuk menentukan hotkey yang dapat digunakan ketika sistem berjalan.
(35)
33
Pixelgetcolor
Perintah yang digunakan untuk mendapatkan nilai warna pada koordinat pixel yang telah ditentukan.
Mousemove
Perintah yang digunakan untuk menggerakan mouse menuju koordinat pixel yang telah ditentukan.
Mouseclick
Perintah yang digunakan untuk melakukan klik pada mouse baik itu klik kanan maupun klik kiri
Sleep
Perintah yang digunakan untuk melakukan istirahat sistem selama waktu yang ditentukan dengan format 1 detik sama dengan 1000 nilai sleep.
Pixelsearch
Perintah yang digunakan untuk melalukan pencarian nilai warna sesuai dengan warna yang telah ditentukan dalam area koordinat pixel yang telah ditentukan pula.
(36)
Controlsend
Perintah yang digunakan untuk memberikan masukan yang telah ditentukan sesuai dengan masukan yang ada pada keyboard.
Tooltip
Perintah yang digunakan untuk menampilkan status yang dialami sistem, misalnya dalam kondisi pause dan sebagainya.
3.5.4 FSM State
Pada penelitian ini digunakan beberapa state FSM yang akan dipilih secara otomatis sesuai dengan hasil yang telah diproses melalui logika fuzzy, seperti pada uraian berikut:
Berikut adalah FSM yang digunakan pada sistem:
- FSM Kehidupan dan Cari Musuh
(37)
35
State kehidupan berfungsi untuk memeriksa apakah hero memiliki kehidupan atau tidak, jika tidak memiliki kehidupan maka akan menuju state mati dimana hero akan dihidupkan kembali dan menuju state kehidupan. Namun jika hero memiliki kehidupan maka akan menuju state berikutnya yaitu state cari musuh, apabila pencarian berhasil menemukan musuh maka state akan berlanjut pada state musuh ketemu namun apabila tidak ditemukan state akan berulang mencari musuh sampai ditemukan.
- FSM Kesehatan
(38)
State kesehatan penuh merupakan kondisi dimana kesehatan hero berada pada tingkat penuh, jika kesehatan hero berada pada tingkat kesehatan sangat kuat maka state akan menuju sangat kuat, jika kesehatan hero berada pada tingkat kesehatan kuat maka state akan menuju kuat, jika kesehatan hero berada pada tingkat kesehatan sedang maka state akan menuju sedang, jika kesehatan hero berada pada tingkat lemah maka state akan menuju lemah, jika kesehatan hero berada pada tingkat sangat lemah maka state akan menuju sangat lemah dan jika kesehatan hero ada pada tingkat kritis maka state akan menuju kritis. Kemudian state kesehatan akan menuju state jaarak.
- FSM Jarak
(39)
37
Setelah state kesehatan maka state akan menuju state jarak, dimana apabila jarak hero dengan musuh berada pada tingkat sangat jauh maka state akan berada pada state sangat jauh, jika jarak hero dengan musuh berada pada tingkat jauh maka state akan berada pada state jauh, jika jarak hero dan musuh berada pada tingkat sedang maka state akan berada pada state sedang, jika jarak hero dan musuh berada pada tingkat dekat maka state akan berada pada state dekat dan jika state berada pada tingkat sangat dekat maka state akan berada pada state sangat dekat. Kemudian state akan menuju state reaksi.
- FSM Reaksi
(40)
Setelah state jarak terlewati maka state akan menuju state reaksi, dimana state attack akan membuat hero melakukan attack, state move akan membuat hero melakukan pergerakan, state hold akan membuat hero menahan posisi, state stop akan membuat hero berhenti dari aktifitas, state auto dark arrow akan membuat hero mengaktifkan otomatisasi dark arrow, state dark arrow akan membuat hero menggunakan skill dark arrow, state silence akan membuat hero menggunakan skill silence, state life drain akan membuat hero menggunakan skill life drain dan state charm akan membuat hero menggukanan skill charm.
(41)
Rizqi Ahmad Fibrianto,2014
KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE MACHINE DAN FUZZY LOGIC
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu
55
BAB V
PENUTUP
Dari hasil penelitian implementasi algoritma fuzzy logic dan finite-state machine pada automation bot, dapat dilihat beberapa kesimpulan dan saran sebagai berikut:
5.1 Kesimpulan
Beberapa kesimpulan yang dapat diambil dari perancangan sistem ini adalah:
1. Algoritma finite-state machine dan fuzzy logic dapat mensimulasikan tingkah laku manusia dalam bermain multiplayer game pada automation bot suatu multiplayer game dengan menempatkan fuzzy logic pada aturan yang dibuat menggunakan finite-state machine dan tingkah laku manusia sebagai reaksi, sehingga permainan automation bot dapat menyerupai tingkah laku manusia dalam bermain multiplayer game dengan nilai kemiripan sebesar 80%.
2. Kecerdasan buatan yang digunakan pada automation bot dapat membuat automation bot bertingkah laku menyerupai manusia dalam bermain multiplayer game dengan nilai kemiripan sebesar 80%,
(42)
Rizqi Ahmad Fibrianto,2014
KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE MACHINE DAN FUZZY LOGIC
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu
sehingga automation bot dapat menjadi teman berlatih ataupun lawan bermain yang menyenangkan bagi pemain manusia.
5.2 Saran
Beberapa saran yang dapat diberikan untuk pengembangan penelitian ini adalah:
1. Dapat dikembangkan lagi dengan menggunakan metode, finite-state machine atau algoritma fuzzy lainnya.
2. Menambahkan beberapa reaksi yang diperlukan agar dapat menghadapi berbagai jenis hero lawan dengan lebih baik lagi.
(43)
Rizqi Ahmad Fibrianto,2014
KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE MACHINE DAN FUZZY LOGIC
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu
57
Daftar Pustaka
Ruck, T., Yoshitaka, K. & Kuan-Ta, C. (2008). Detection of MMORPG Bots Based on Behavior Analysis. Retrieved April 19, 2013, from: http://ice.ci.ritsumei.ac.jp/~ruck/PAP/ace08.pdf
Bhuman, S. & Philip, H. (2008). Bots Trained to Play Like a Human are More Fun. Retrieved May 8, 2013, from: http://ro.ecu.edu.au/cgi/viewcontent.cgi? article=1732&context=ecuworks
Christine, B., Jiaming, Y., Gavan A., Adam, R. & Michael, K. (2012) Believability through psychosocial behaviour: Creating bots that are more engaging and entertaining. In Hingston, P.(ed), Believable Bots Can Computers Play Like People? (Vol. 2, pp. 29-68). Retrieved May 1, 2013, from: http://www.springer.com/cda/content/document/cda_downloaddocument/9783642 323225-c2.pdf?SGWID=0-0-45-1356758-p174582167.
Wijarnako, S.P. & Suhadi, L. (2010), Implementasi Automated Path dan Route Finding Untuk Unit Behavior Pada Real-time Strategy Game Dengan Menggunakan Fuzzy Logic. Retrieved May 8, 2013, from: http://digilib.its.ac.id/public/ITS-Undergraduate-10275-Paper.pdf
(44)
Rizqi Ahmad Fibrianto,2014
KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE MACHINE DAN FUZZY LOGIC
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu
Yunifa M.A. Mochamad, H. Supeno, M.S.N. (2010). Integrasi Hierarchy Finite State Machine dan Logika Fuzzy untuk Desain Strategi NPC Game. Retrieved May 8, 2013, from: http://ejournal.uin-malang.ac.id/index.php/saintek/ article/view/1572
Tunil. (2011). Artificial Inteligence Dalam Game. Retrieved May 8, 2013, from: http://situnil.wordpress.com/2011/04/04/artificial-intelligence-dalam-game
Miftah, A. (2012). Artificial Apa itu Bot (Robot). Retrieved May 8, 2013, from: http:// www.tanyapedia.com/apa-itu-bot-robot
Jason, R. (2013). Artificial Inteligence Retrieved May 8, 2013, from: http://vgstrategies.about.com/od/strategyglossary/g/ai_bots.htm
Philip, H. (2009). A Turring Test for Computer Game Bots. Retrieved May 8, 2013, from: http://www.cs.ucf.edu/~gitars/cap6671-2010/Presentations/turing.pdf
Zuhrina, A. (2011). Actionscript 3.0: Finite-State Machine. Retrieved May 8, 2013, from: http://pzuh.blogspot.com/2011/09/actionscript-30-finite-state-machine.html
(45)
59
Rizqi Ahmad Fibrianto,2014
KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE MACHINE DAN FUZZY LOGIC
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu
Andika, P. (2008). Analisis dan Desain Model Pembelajaran Adaptif Berbasis Web Untuk Mata Kuliah Computer Vision Dengan Menggunakan Pendekatan Logika Samar (Thesis, Universitas Bina Nusantara, Indonesia,2008).
Elusive. (2011). Quake III Arena Bot Editing Guide. Retrieved May 8, 2013, from: http://bit7.org/quake/mirrors/documentation/quake3/botediting/fuzzy.aspx
Eri. (2011). Metode Pengembangan Software. Retrieved May 8, 2013, from: http://erisza.blog.ugm.ac.id/2011/03
Vincent, G., Haiji, W., P Paul, F.M.K. & Monique, H.W.F.D (2004). Reliability and validity of Functional Capacity Evaluation methods: a systematic review with reference to Blankenship system, Ergos work simulator, Ergo-Kit and Isernhagen
work system. Retrieved June 28, 2013, from:
(1)
38
Setelah state jarak terlewati maka state akan menuju state reaksi, dimana state attack akan membuat hero melakukan attack,
state move akan membuat hero melakukan pergerakan, state hold
akan membuat hero menahan posisi, state stop akan membuat hero berhenti dari aktifitas, state auto dark arrow akan membuat hero mengaktifkan otomatisasi dark arrow, state dark arrow akan membuat hero menggunakan skill dark arrow, state silence akan membuat hero menggunakan skill silence, state life drain akan membuat hero menggunakan skill life drain dan state charm akan membuat hero menggukanan skill charm.
(2)
Rizqi Ahmad Fibrianto,2014
KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE MACHINE DAN FUZZY LOGIC
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu 55
BAB V
PENUTUP
Dari hasil penelitian implementasi algoritma fuzzy logic dan finite-state
machine pada automation bot, dapat dilihat beberapa kesimpulan dan saran
sebagai berikut:
5.1 Kesimpulan
Beberapa kesimpulan yang dapat diambil dari perancangan sistem ini adalah:
1. Algoritma finite-state machine dan fuzzy logic dapat mensimulasikan tingkah laku manusia dalam bermain multiplayer game pada
automation bot suatu multiplayer game dengan menempatkan fuzzy logic pada aturan yang dibuat menggunakan finite-state machine dan
tingkah laku manusia sebagai reaksi, sehingga permainan automation
bot dapat menyerupai tingkah laku manusia dalam bermain multiplayer game dengan nilai kemiripan sebesar 80%.
2. Kecerdasan buatan yang digunakan pada automation bot dapat membuat automation bot bertingkah laku menyerupai manusia dalam bermain multiplayer game dengan nilai kemiripan sebesar 80%,
(3)
56
Rizqi Ahmad Fibrianto,2014
KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE MACHINE DAN FUZZY LOGIC
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu
sehingga automation bot dapat menjadi teman berlatih ataupun lawan bermain yang menyenangkan bagi pemain manusia.
5.2 Saran
Beberapa saran yang dapat diberikan untuk pengembangan penelitian ini adalah:
1. Dapat dikembangkan lagi dengan menggunakan metode, finite-state
machine atau algoritma fuzzy lainnya.
2. Menambahkan beberapa reaksi yang diperlukan agar dapat menghadapi berbagai jenis hero lawan dengan lebih baik lagi.
(4)
Rizqi Ahmad Fibrianto,2014
KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE MACHINE DAN FUZZY LOGIC
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu 57
Daftar Pustaka
Ruck, T., Yoshitaka, K. & Kuan-Ta, C. (2008). Detection of MMORPG Bots
Based on Behavior Analysis. Retrieved April 19, 2013, from: http://ice.ci.ritsumei.ac.jp/~ruck/PAP/ace08.pdf
Bhuman, S. & Philip, H. (2008). Bots Trained to Play Like a Human are More
Fun. Retrieved May 8, 2013, from: http://ro.ecu.edu.au/cgi/viewcontent.cgi?
article=1732&context=ecuworks
Christine, B., Jiaming, Y., Gavan A., Adam, R. & Michael, K. (2012) Believability through psychosocial behaviour: Creating bots that are more engaging and entertaining. In Hingston, P.(ed), Believable Bots Can Computers
Play Like People? (Vol. 2, pp. 29-68). Retrieved May 1, 2013, from:
http://www.springer.com/cda/content/document/cda_downloaddocument/9783642 323225-c2.pdf?SGWID=0-0-45-1356758-p174582167.
Wijarnako, S.P. & Suhadi, L. (2010), Implementasi Automated Path dan Route Finding Untuk Unit Behavior Pada Real-time Strategy Game Dengan Menggunakan Fuzzy Logic. Retrieved May 8, 2013, from: http://digilib.its.ac.id/public/ITS-Undergraduate-10275-Paper.pdf
(5)
58
Rizqi Ahmad Fibrianto,2014
KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE MACHINE DAN FUZZY LOGIC
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu
Yunifa M.A. Mochamad, H. Supeno, M.S.N. (2010). Integrasi Hierarchy Finite
State Machine dan Logika Fuzzy untuk Desain Strategi NPC Game. Retrieved
May 8, 2013, from: http://ejournal.uin-malang.ac.id/index.php/saintek/ article/view/1572
Tunil. (2011). Artificial Inteligence Dalam Game. Retrieved May 8, 2013, from: http://situnil.wordpress.com/2011/04/04/artificial-intelligence-dalam-game
Miftah, A. (2012). Artificial Apa itu Bot (Robot). Retrieved May 8, 2013, from: http:// www.tanyapedia.com/apa-itu-bot-robot
Jason, R. (2013). Artificial Inteligence Retrieved May 8, 2013, from: http://vgstrategies.about.com/od/strategyglossary/g/ai_bots.htm
Philip, H. (2009). A Turring Test for Computer Game Bots. Retrieved May 8, 2013, from: http://www.cs.ucf.edu/~gitars/cap6671-2010/Presentations/turing.pdf
Zuhrina, A. (2011). Actionscript 3.0: Finite-State Machine. Retrieved May 8, 2013, from: http://pzuh.blogspot.com/2011/09/actionscript-30-finite-state-machine.html
(6)
Rizqi Ahmad Fibrianto,2014
KECERDASAN BUATAN PADA AUTOMATION BOT MULTIPLAYER GAME DENGAN FINITE-STATE MACHINE DAN FUZZY LOGIC
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu
Andika, P. (2008). Analisis dan Desain Model Pembelajaran Adaptif Berbasis Web Untuk Mata Kuliah Computer Vision Dengan Menggunakan Pendekatan Logika Samar (Thesis, Universitas Bina Nusantara, Indonesia,2008).
Elusive. (2011). Quake III Arena Bot Editing Guide. Retrieved May 8, 2013, from: http://bit7.org/quake/mirrors/documentation/quake3/botediting/fuzzy.aspx
Eri. (2011). Metode Pengembangan Software. Retrieved May 8, 2013, from: http://erisza.blog.ugm.ac.id/2011/03
Vincent, G., Haiji, W., P Paul, F.M.K. & Monique, H.W.F.D (2004). Reliability
and validity of Functional Capacity Evaluation methods: a systematic review with reference to Blankenship system, Ergos work simulator, Ergo-Kit and Isernhagen
work system. Retrieved June 28, 2013, from: