JURNAL : LEARNING BAYESIAN NETWORK PADA GAME SPORT PINGPONG

Abstrak

Game pingpong adalah salah satu game yang membutuhkan Non-Playable Character atau NPC. NPC yang menjadi musuh dalam permainan pingpong harus dapat memodelkan seorang pemain pingpong yang menerima dan melakukan serangan terhadap seorang player dengan tingkat akurasi atau kesesuaian arah pukulan yang sesuai dengan player. Berdasarkan hal tersebut, maka dibutuhkan sebuah metode untuk NPC agar dapat menentukan behaviour sehingga NPC menjadi lebih baik dengan akurasi serangan yang baik. Bayesian Network merupakan salah satu kecerdasan buatan yang digunakan untuk mengatasi hal – hal yang bersifat tidak pasti atau uncertainty. setiap node yang ada pada sebuah graph yang merepresentasikan sebuah random variable (variabel acak) , sedangkan edges (garis yang menghubungkan antar node) yang berada diantara node – node merepresentasikan probilitas dependensi antara kesesuaian variabel – variabel acak[1]. Hasil pengujian implementasi pada game pingpong penggunaan Bayesian Network pada permainan pingpong terbukti efektif membuat NPC memiliki tingkat akurasi pukulan yang tinggi.

Kata Kunci : Bayesian Network, NPC, Pingpong, Uncertainty.

Pendahuluan

Dalam permainan pingpong, seorang NPC harus bisa memodelkan seorang pemain pingpong yang menerima dan melakukan serangan terhadap seorang player dengan tingkat akurasi atau kesesuaian arah pukulan yang sama dengan player. Serangan yang dilancarkan oleh NPC terhadap player ketika bola menghampiri pada umumnya bersifat Uncertainty (ketidakpastian). Ketidakpastian yang dimaksud disini adalah ketidakpastian posisi player dalam menentukan arah serangan yang dilancarkan oleh sebuah NPC melalui bola. Berdasarkan hal tersebut, dibutuhkan sebuah metode untuk NPC agar dapat menentukan behaviour sehingga NPC menjadi lebih baik dengan akurasi serangan yang baik. Serta perubahan behaviour sebuah NPC agar menjadi lebih pintar dalam melakukan penembakan. Jaringan Bayes merupakan salah satu kecerdasan buatan yang digunakan dalam hal – hal yang bersifat Uncertainty.

Untuk lebih lengkapnya silahkan download di link berikut :