IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY, FINITE STATE MACHINE DAN PATHFINDING DALAM SIMULASI GAME INTERAKTIF (STUDI KASUS : PERILAKU BERUANG MADU)

Ramdani, Arif (2025) IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY, FINITE STATE MACHINE DAN PATHFINDING DALAM SIMULASI GAME INTERAKTIF (STUDI KASUS : PERILAKU BERUANG MADU). Skripsi thesis, UNIVERSITAS SANGGA BUANA YPKP.

	Text Cover.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (117kB)
	Text Lembar Pengesahan.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (600kB)
	Text Lembar Pernyataan.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (156kB)
	Text Abstrak.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (133kB)
	Text Bab 1.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (3MB)
	Text Skripsi Full.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (3MB) | Request a copy
	Text Daftar Pustaka.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (14MB)
	Text Surat Keterangan Hasil Cek Plagiarisme.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (438kB)

Abstract

Kecerdasan buatan (AI) memiliki peran penting dalam pengembangan teknologi game, terutama dalam menciptakan perilaku karakter yang adaptif dan realistis. Pada penelitian ini, dikembangkan prototipe game simulasi dengan studi kasus perilaku beruang madu yang mengintegrasikan tiga metode utama AI yaitu logika fuzzy Sugeno, Finite State Machine (FSM), dan algoritma pathfinding A*. Logika fuzzy digunakan untuk mengolah tiga variabel utama, yaitu energi, lapar, dan ancaman, yang kemudian menentukan jenis perilaku karakter. FSM berperan dalam mengelola transisi antar perilaku, memastikan perubahan status karakter berlangsung secara terstruktur. Sementara itu, algoritma pathfinding A* digunakan untuk mendukung navigasi karakter saat menuju objek target atau menghindari bahaya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa logika fuzzy berhasil menentukan perilaku yang sesuai dengan akurasi sebesar 76,67%. FSM berhasil menangani transisi perilaku secara logis, dan algoritma pathfinding A* memungkinkan pergerakan karakter yang efisien dan sesuai konteks lingkungan. Evaluasi pengguna menunjukkan penerimaan positif terhadap sistem, terutama pada aspek adaptivitas dan realisme perilaku karakter. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan integratif AI dalam game dapat secara efektif merepresentasikan perilaku makhluk hidup, dan berpotensi menjadi acuan untuk pengembangan simulasi lainnya di masa mendatang.

Actions (login required)

View Item