SUWARDONO, Alvin Aryanta (2025) Perbandingan Penggunaan Metode Reinforcement Learning dan Metode Finite-State Machine terhadap Kepuasan Pengguna (Studi Kasus: Pengembangan Game Mecha Runner). Skripsi thesis, Universitas Jenderal Soedirman.

	PDF (Cover) COVER-Alvin Aryanta Suwardono-H1D021039-Skripsi-2025.pdf Download (236kB)
	PDF (Legalitas) LEGALITAS-Alvin Aryanta Suwardono-H1D021039-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only Download (355kB)
	PDF (Abstrak) ABSTRAK-Alvin Aryanta Suwardono-H1D021039-Skripsi-2025.pdf Download (312kB)
	PDF (BabI) BAB-I-Alvin Aryanta Suwardono-H1D021039-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only until 5 November 2026. Download (278kB)
	PDF (BabII) BAB-II-Alvin Aryanta Suwardono-H1D021039-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only until 5 November 2026. Download (586kB)
	PDF (BabIII) BAB-III-Alvin Aryanta Suwardono-H1D021039-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only until 5 November 2026. Download (372kB)
	PDF (BabIV) BAB-IV-Alvin Aryanta Suwardono-H1D021039-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)
	PDF (BabV) BAB-V-Alvin Aryanta Suwardono-H1D021039-Skripsi-2025.pdf Download (265kB)
	PDF (DaftarPustaka) DAFTAR PUSTAKA-Alvin Aryanta Suwardono-H1D021039-Skripsi-2025.pdf Download (248kB)
	PDF (Lampiran) LAMPIRAN-Alvin Aryanta Suwardono-H1D021039-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only Download (377kB)

Abstract

Non-Playable Characters (NPC) berperan penting dalam menciptakan tantangan dan realisme permainan yang dapat meningkatkan atau merusak pengalaman bermain. Penelitian ini membandingkan metode Finite-State Machine (FSM) sebagai pendekatan konvensional dan Reinforcement Learning (RL) sebagai pendekatan baru dalam pengembangan NPC pada permainan “Mecha Runner”. Tujuannya adalah mendeskripsikan proses pengembangan NPC dengan kedua metode dan menganalisis pengaruhnya terhadap kepuasan pengguna. Permainan dikembangkan menggunakan Game Development Life Cycle (GDLC), dengan NPC RL dilatih menggunakan algoritma Multi-Agent Posthumous Credit Assignment (MA-POCA) melalui Unity ML-Agents. Evaluasi kepuasan dilakukan menggunakan Game Experience Questionnaire (GEQ) terhadap 12 responden. Hasil penelitian menunjukkan bahwa NPC RL lebih unggul daripada FSM dalam aspek flow, ketegangan, tantangan, serta pengaruh positif dan negatif, sementara FSM sedikit lebih baik dalam aspek kompetensi. Secara keseluruhan, metode RL terbukti lebih efektif dalam menciptakan pengalaman bermain yang lebih memuaskan pada game “Mecha Runner”.

Actions (login required)

View Item