IMPLEMENTASI SISTEM DROP SENJATA ADAPTIF MENGGUNAKAN PROCEDURAL CONTENT GENERATION PADA GAME RPG

Firmasnyah, Muhammad Fikri (2026) IMPLEMENTASI SISTEM DROP SENJATA ADAPTIF MENGGUNAKAN PROCEDURAL CONTENT GENERATION PADA GAME RPG. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

	Text (COVER-ABSTRAK) COVER.pdf - Published Version Download (1MB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf - Published Version Download (231kB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (669kB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (349kB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (941kB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf - Published Version Download (92kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA - LAMPIRAN) Daftar Pustaka dan Lampiran.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (104kB)
	Archive (SOURCE CODE) Sourcecode - 22.11.4762.zip - Published Version Restricted to Repository staff only Download (39kB)
	Text (PUBLIKASI) Publikasi.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (1MB)

Abstract

Sistem drop item pada game Role-Playing Game (RPG) umumnya masih menggunakan pendekatan probabilitas statis yang menghasilkan atribut senjata secara acak tanpa mempertimbangkan kondisi permainan. Kondisi tersebut menyebabkan atribut senjata yang diperoleh pemain sering kali tidak sesuai dengan tingkat kesulitan permainan sehingga dapat memengaruhi keseimbangan progression dan pengalaman bermain pemain. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan sistem drop senjata adaptif menggunakan Procedural Content Generation (PCG) berbasis Genetic Algorithm (GA) pada game RPG. Metode penelitian dilakukan dengan merancang sistem drop senjata adaptif pada game prototipe berbasis Unity menggunakan parameter level dungeon dan jumlah death pemain sebagai adaptive input. Sistem menghasilkan atribut senjata berupa Attack (ATK), Health Points (HP), dan Speed (SPD) secara prosedural melalui tahapan generate population, fitness function, roulette selection, crossover, dan mutation. Pengujian dilakukan dengan membandingkan sistem drop standar dan sistem drop adaptif untuk menganalisis distribusi atribut senjata berdasarkan kondisi permainan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem drop adaptif berbasis GA mampu menghasilkan atribut senjata yang lebih responsif terhadap kondisi pemain tanpa menghilangkan progression permainan. Sistem dapat menyesuaikan nilai power senjata berdasarkan performa pemain sehingga tingkat tantangan permainan tetap terjaga secara lebih seimbang.

Actions (login required)

View Item