Skenario Dinamis Menggunakan Finite State Machine pada Game Pengenalan Tempat dan Peristiwa Bersejarah

Jurnal Eksplora Informatika

View Publication Info
 
 
Field Value
 
Title Skenario Dinamis Menggunakan Finite State Machine pada Game Pengenalan Tempat dan Peristiwa Bersejarah
Skenario Dinamis Menggunakan Finite State Machine pada Game Pengenalan Tempat dan Peristiwa Bersejarah
 
Creator Saputra, Surya Adijaya
Haryanto, Hanny
Dolphina, Erlin
 
Description Sejarah adalah studi masa lampau khususnya bagaimana kaitanya dengan manusia. Dalam bahasa Indonesia hikayat riwayat ataupun tambo dapat diartikan sebagai peristiwa yang benar-benar sudah terjadi pada masa lampau atau asal-usul. Belajar sejarah secara konvensional di bangku sekolah cenderung membosankan dan menjadi kendala bagi sebagian besar pelajar di Indonesia. Oleh karena itu, diperlukan inovasi pembelajaran yang menarik. Game saat ini banyak digemari oleh semua kalangan baik anak-anak hingga dewasa, sehingga hal ini membuat game edukasi menjadi sarana pembelajaran alternatif yang menarik untuk mengenalkan sejarah secara menyenangkan. Di Indonesia, banyak tempat dan peristiwa bersejarah yang kurang dikenal contohnya benteng Pendem Cilacap, Benteng Pendem Ambarawa, Benteng Rotterdam, Benteng Portugis Jepara dan Benteng Marlborough. Salah satu genre game yang menceritakan skenario adalah visual novel, akan tetapi pilihan skenario yang monoton membuat game membosankan. Diperlukan implementasi kecerdasan buatan untuk membuat pengalaman pada scenario yang dinamis. Penelitian ini menggunakan metode Finite State Machine yang diimplementasikan pada pilihan skenario dalam game visual novel. Hasil dari penelitian ini adalah pilihan skenario cerita yang beragam dan dinamis sehingga dapat meningkatkan pengalaman bermain dan membuat game edukasi menjadi menarik dan menyenangkan.
Sejarah adalah studi masa lampau khususnya bagaimana kaitannya dengan manusia. Dalam bahasa Indonesia hikayat riwayat ataupun tambo dapat diartikan sebagai peristiwa yang benar-benar sudah terjadi pada masa lampau atau asal-usul. Belajar sejarah secara konvensional di bangku sekolah cenderung membosankan dan menjadi kendala bagi sebagian besar pelajar di Indonesia. Oleh karena itu, diperlukan inovasi pembelajaran yang menarik. Game saat ini banyak digemari oleh semua kalangan baik anak-anak hingga dewasa, sehingga hal ini membuat game edukasi menjadi sarana pembelajaran alternatif yang menarik untuk mengenalkan sejarah secara menyenangkan. Di Indonesia, banyak tempat dan peristiwa bersejarah yang kurang dikenal contohnya benteng Pendem Cilacap, Benteng Pendem Ambarawa, Benteng Rotterdam, Benteng Portugis Jepara dan Benteng Marlborough. Salah satu genre game yang menceritakan skenario adalah visual novel, akan tetapi pilihan skenario yang monoton membuat game membosankan. Diperlukan implementasi kecerdasan buatan untuk membuat pengalaman pada scenario yang dinamis. Penelitian ini menggunakan metode Finite State Machine yang diimplementasikan pada pilihan skenario dalam game visual novel. Finite State Machine mengatur perilaku dari scenario yang ada. Hasil dari penelitian ini adalah pilihan skenario cerita yang beragam dan dinamis sehingga dapat meningkatkan pengalaman bermain dan membuat game edukasi menjadi menarik dan menyenangkan.
 
Publisher Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) STIKOM Bali
 
Date 2019-03-31
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Peer-reviewed Article
 
Format application/pdf
 
Identifier https://eksplora.stikom-bali.ac.id/index.php/eksplora/article/view/155
10.30864/eksplora.v8i2.155
 
Source Eksplora Informatika; Vol 8 No 2 (2019): Jurnal Eksplora Informatika; 112-121
Jurnal Eksplora Informatika; Vol 8 No 2 (2019): Jurnal Eksplora Informatika; 112-121
2460-3694
2089-1814
 
Language ind
 
Relation https://eksplora.stikom-bali.ac.id/index.php/eksplora/article/view/155/154
 
Rights Copyright (c) 2019 Surya Adijaya Saputra, Hanny Haryanto, Erlin Dolphina
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
 

Contact Us

The PKP Index is an initiative of the Public Knowledge Project.

For PKP Publishing Services please use the PKP|PS contact form.

For support with PKP software we encourage users to consult our wiki for documentation and search our support forums.

For any other correspondence feel free to contact us using the PKP contact form.

Find Us

Twitter

Copyright © 2015-2018 Simon Fraser University Library