Tugas 1 Pengantar Teknologi Game - Penulisan 3

A. Arfificial Intelligence pada Game

     Pada zaman sekarang ini, perkembangan game tidak lepas dari kecerdasan buatan (artificiall intelligence). Kecerdasan buatan merupakan salah satu bagian dari ilmu komputer yang membuat mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti manusia dan komputer dimungkinkan untuk dapat berfikir.

Berdasarkan perkembangan game saat ini maka tidak dipungkiri bahwa dibutuhkan sesuatu yang berbeda pada rule permainannya. Hal ini sangat berkaitan dengan kecerdasan buatan (artificiall intelligence) yang diterapkan pada game. Sebelumnya, sebuah sistem game, jika sudah dimainkan sampai tuntas oleh seorang , maka ketika player yang sama memulai lagi permainan dari awal, maka rulepermainannya akan sama. Namun, untuk saat ini sesuai dengan perkembangan game dan kecerdasan buatan yang diterapkan, sistem dalam game sudah dapat belajar mengenali pola permainan dari player dan ketika player tersebut memulai permainan kembali, maka sistem ini akan menggunakan rule yang berbeda untuk pemain yang sama ini, sehingga game menjadi lebih menarik dan menantang untuk dimainkan.

B. Decision Making

Decision Making adalah serangkaian algoritma yang dirancang dengan memasukan beberapa kemungkinan langkah yang bisa diambil oleh suatu aplikasi, Pada game ini decision makingmemberikan kemampuan suatu karakter untuk menentukan langkah apa yang akan diambil. Decision making dilakukan dengan cara menentukan satu pilihan dari list yang sudah dibuat pada algoritma yang dirancang. Decision Making dibagi menjadi 3 :

• Decision Tree

                                

Pohon Keputusan (Decision Tree) merupakan metode klasifikasi dan prediksi yang sangat kuat dan terkenal. Metode pohon keputusan mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan aturan. Aturan dapat dengan mudah dipahami dengan bahasa alami. Aturan ini juga dapat diekspresikan dalam bentuk bahasa basis data seperti SQL untuk mencari record pada kategori tertentu. Pohon keputusan juga berguna untuk mengeksplorasi data, menemukan hubungan tersembunyi antara sejumlah calon variabel input dengan sebuah variabel target. Karena pohon keputusan memadukan antara eksplorasi data dan pemodelan, pohon keputusan ini sangat bagus sebagai langkah awal dalam proses pemodelan bahkan ketika dijadikan sebagai model akhir dari beberapa teknik lain (J R Quinlan, 1993).

• State Machine

Finite State Machines (FSM) adalah sebuah metodologi perancangan sistem kontrol yang menggambarkan tingkah laku atau prinsip kerja sistem dengan menggunakan tiga hal berikut: State (Keadaan), Event (kejadian) dan action (aksi). Pada satu saat dalam periode waktu yang cukup signifikan, sistem akan berada pada salah satu state yang aktif. Sistem dapat beralih atau bertransisi menuju state lain jika mendapatkan masukan atau event tertentu, baik yang berasal dari perangkat luar atau komponen dalam sistemnya itu sendiri (misal interupsi timer). Transisi keadaan ini umumnya juga disertai oleh aksi yang dilakukan oleh sistem ketika menanggapi masukan yang terjadi. Aksi yang dilakukan tersebut dapat berupa aksi yang sederhana atau melibatkan rangkaian proses yang relative kompleks.

C. Rule System

Rule Based System merupakan metode pengambilan keputusan berdasarkan pada aturan-aturan tertentu yang telah ditetapkan. RBS dapat diterapkan pada agen virtual dalam bentuk kecerdasan buatan sehingga dapat melakukan tindakan tertentu. Tindakan tersebut direpresentasikan oleh set aturan yaitu penyebab tindakan itu terjadi, proses tindakan dan hasil dari tindakan tersebut.

D. Path Finding

Metode path finding paling mudah ditemui pada game-game bertipe strategi dimana kita menunjuk satu tokoh untuk digerakkan ke lokasi tertentu dengan mengklik lokasi yang hendak dituju. Si tokoh akan segera bergerak ke arah yang ditentukan, dan secara “cerdas” dapat menemukan jalur terpendek ataupun menghindari dari rintangan-rintangan yang ada. Salah satu algoritma pathfindin yang cukup umum dan yang paling banyak digunakan utnuk mencari jarak terpendek secara efisien adalah algoritma A* (baca: A star). Secara umum, algoritma A* adalah mendefinisikan area pencarian menjadi sekumpulan node-node (tiles). Titik awal dan titik akhir ditentukan terlebih dulu untuk mulai penelusuran pada tiap-tiap node yang memungkinkan untuk ditelusuri. Dari sini, akan diperoleh skor yang menunjukkan besarnya biaya untuk menempuh jalur yang ditemukan, ditambah dengan nilai heuristik yang merupakan nilai biaya estimasi dari node yang ada menuju tujuan akhir. Iterasi akan dilakukan hingga akhirnya mencapai target yang di tuju.

Sebuah waypoint adalah titik acuan yang digunakan untuk keperluan navigasi dengan karakter dalam game. Paling umum digunakan dalam game strategi dan permainan berbasis skuad.

Sumber : 
http://diwaardiyanto11.blogspot.co.id/2016/03/pengantar-teknologi-game.html
http://mustikanitaaa.blogspot.co.id/2016/03/pengantar-teknologi-game.html