Penerapan Perilaku Non-Player Character Hewan Ternak Pada Game “Happy Farm” Menggunakan Metode Finite State Machine
Abstract
Abstrak— Game telah menjadi bentuk hiburan yang paling banyak disukai oleh masyarakat berbagai kalangan, dari usia muda hingga tua. Faktor inilah yang membuat banyak developer game berlomba-lomba untuk berinovasi dalam berbagai produk game. Dalam game terdapat Non Player Character (NPC) yang merupakan elemen utama yang membuat game ini seru. Karakter NPC sendiri dapat meniru perilaku manusia dan hewan dengan menambahkan metode kecerdasan buatan, salah satunya metode finite state machine (FSM). Oleh karena itu dalam penelitian ini dirancang sebuah game “Happy Farm” dengan tujuan membuat game bertemakan peternakan. Game ini menggunakan metode FSM untuk pengembangan perilaku pada NPC hewan ternak, hewan predator dan hewan penjaga. NPC hewan ternak dapat memakan rumput jika hunger bar dibawah 90% dan akan mencari rumput terdekat, lalu jika hunger bar =100% maka akan mengeluarkan item produksi. Hasil yang didapatkan pada perancangan game simulasi bertema peternakan “Happy Farm” menggunakan metode Finite State Machine adalah, non-player character (NPC) hewan ternak dapat bergerak sesuai perilaku yang diterapkan seperti jalan-jalan, lapar, makan, mengeluarkan produk, dan mati. Penerapan finite state machine pada hewan ternak berfungsi dengan baik dimana hewan ternak akan berubah state jika state sebelumnya sudah terpenuhi.
Kata Kunci — Game, Finite State Machine, Non Player Character, Peternakan.
References
. Siswanto, Y., & Purnama, B. E. (2013). Rancang Bangun Aplikasi Mobile Game Edukasi Ilmu Pengetahuan Alam Untuk Anak Kelas VI Sekolah Dasar. Speed-Sentra Penelitian Engineering dan
Edukasi, 5(4).
. Eva. (2009). Permainan Edukatif (Educational Games) Berbasis Komputer Untuk Siswa Sekolah Dasar. Malang. Sekolah Tinggi Informasi &
Komputer Indonesia.
. Vega Vitianingsih, A. (2016). Game edukasi sebagai media pembelajaran pendidikan anak usia dini. Inform, 1(1), 25-32.
. Astiti, N. M. A. G. R. (2018). Pengantar Ilmu Peternakan.
. Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier,
L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education.
. Muhammad D. (2008). “Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence)”. Jurnal SAINTIKOM. 5(2), 185-186.
. Bourg, David M., 2009, AI for Games Developers, California, O'Reilly Media.
. Millington, Ian. 2006. Artifial Intelligence for games. San franscisco, U.S.A.:Morgan Kaufmann Publishers.
. Rich, Elaine and Knight, Kevin, 2009, Mengenal Artificial Intelegence, new Dehli: Tata McGraw-Hils.
. Reynolds, C.W. (1999). Steering Behaviors For Autonomous Characters. Sony Computer Entertainment, America.
. Arhandi, P.P, Prasetyo A & Rismanto, R. (2018). Penerapan Artificial Intelligence Pada Game 2D Cat VS Dog Menggunakan Finite State Machine Berbasis Android.
. Supardi, Yuniar. 2014. Semua Bisa Menjadi Programer Android – Case Study Jakarta : PT Elex Media Komputindo.
. Costikyan, Greg. 2013. Uncertainty in Games (Playful Thinking). MIT Press.
. Hikam, Arif Rahman. 2013. Pengembangan Game Edukasi Visual Novel berbasis Pembangunan Karakter pada Materi Pelestarian Lingkungan. Semarang: Universitas Negeri Semarang.
. Haryadi, T., & Aripin, A. (2015). Melatih Kecerdasan Kognitif, Afektif, dan Psikomotorik Anak Sekolah Dasar Melalui Perancangan Game
Simulasi".
. Rolling, A. dan Adams, E. (2003). Game Design. New Riders Publishing. United States of America.
. Tang S., Hanneghan, M., El-Rhalibi, A. (2007). Pedagogy Elements, Components and Structures for Serious Games Authoring Environment. Proceedings of 5th International Game Design and Technology Workshop (GDTW 2007),
Liverpool, UK.
Ahmad, W. F. B. W., Shafie, A. B., & Latif, M. H. A.
B. A. (2010). Role- playing game-based learning in mathematics. Electronic Journal of Mathematics & Technology, 4(2),
