@phdthesis{universitasamikomyogyakarta32667,
           title = {EINFORCEMENT LEARNING PADA PENERAPAN
SPATIAL - TEMPORAL POST PROCESSING UNTUK GAME
HEROES DAY},
            year = {2026},
           month = {February},
          author = {Isyar Martua Sihiombing},
          school = {Universitas AMIKOM Yogyakarta},
        abstract = {enelitian ini dilatarbelakangi oleh permasalahan performa rendering pada
permainan digital berbasis lingkungan 3D dengan kompleksitas objek tinggi dan
jarak pandang yang luas, yang menyebabkan penurunan Frame per Second (FPS),
munculnya lonjakan waktu render (spike), serta ketidakstabilan performa
sehingga berdampak pada kualitas visual dan kenyamanan pengguna. Untuk
mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini menerapkan pendekatan optimasi
berbasis reinforcement learning yang merupakan percabangan dari machine
learning yang diintegrasikan dengan teknik Spatial Temporal Post Processing, di
mana agent dilatih untuk mempelajari kebijakan optimal dalam menyesuaikan
parameter rendering secara adaptif sesuai kondisi lingkungan. Proses pelatihan
dilakukan melalui integrasi Unity dan Python menggunakan ML-Agents, serta
pemantauan performa menggunakan TensorBoard dengan indikator cumulative
reward, value loss, dan policy entropy guna memastikan proses pembelajaran
berjalan stabil dan konvergen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode yang
diusulkan mampu meningkatkan performa rendering secara signifikan, yang
ditandai dengan penurunan waktu frame rata-rata, berkurangnya spike yang
melebihi 33 ms, meningkatnya stabilitas FPS, serta distribusi beban rendering
yang lebih seimbang. Selain itu, sistem mampu melakukan penyesuaian skala
render secara adaptif tanpa mengorbankan kualitas visual, sehingga pendekatan
ini terbukti efektif dalam mengoptimalkan kinerja grafis pada permainan digital
dengan lingkungan kompleks.},
             url = {https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32667/},
        keywords = {Optimasi, Permainan Digital, Rainforcement Learning, Machine
Learning, Spatial Temporal Post-Processing, Mechine Learning, Optimization, Digital Game.}
}