AKHMAD, Zia Khusnul Fauzi (2026) Optimalisasi Algoritma Pathfinding A* dengan Jump Point Search pada Game Berbasis Grid Movement. Skripsi thesis, Universitas Jenderal Soedirman.

	PDF (Cover) COVER-Zia Khusnul Fauzi Akhmad-H1D022023-Skripsi-2026.pdf Download (331kB)
	PDF (Legalitas) LEGALITAS-Zia Khusnul Fauzi Akhmad-H1D022023-Skripsi-2026.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	PDF (Abstrak) ABSTRAK-Zia Khusnul Fauzi Akhmad-H1D022023-Skripsi-2026.pdf Download (346kB)
	PDF (BabI) BAB-I-Zia Khusnul Fauzi Akhmad-H1D022023-Skripsi-2026.pdf Restricted to Repository staff only until 30 April 2027. Download (344kB)
	PDF (BabII) BAB-II-Zia Khusnul Fauzi Akhmad-H1D022023-Skripsi-2026.pdf Restricted to Repository staff only until 30 April 2027. Download (775kB)
	PDF (BabIII) BAB-III-Zia Khusnul Fauzi Akhmad-H1D022023-Skripsi-2026.pdf Restricted to Repository staff only until 30 April 2027. Download (513kB)
	PDF (BabIV) BAB-IV-Zia Khusnul Fauzi Akhmad-H1D022023-Skripsi-2026.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)
	PDF (BabV) BAB-V-Zia Khusnul Fauzi Akhmad-H1D022023-Skripsi-2026.pdf Download (336kB)
	PDF (DaftarPustaka) DAFTAR PUSTAKA-Zia Khusnul Fauzi Akhmad-H1D022023-Skripsi-2026.pdf Download (312kB)
	PDF (Lampiran) LAMPIRAN-Zia Khusnul Fauzi Akhmad-H1D022023-Skripsi-2026.pdf Restricted to Repository staff only Download (599kB)

Abstract

Perkembangan teknologi digital, khususnya dalam industri video game, mendorong pemanfaatan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) untuk meningkatkan kualitas gameplay, salah satunya melalui sistem pathfinding pada game. Algoritma A* banyak digunakan karena mampu menghasilkan jalur optimal, namun memiliki kelemahan pada eksplorasi node yang tinggi sehingga memengaruhi waktu komputasi dan penggunaan memori. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan algoritma A* menggunakan Jump Point Search (JPS) serta membandingkan efektivitas dan efisiensi keduanya. Metode yang digunakan adalah eksperimen kualitatif dengan pendekatan Game Development Life Cycle (GDLC). Game dikembangkan menggunakan Unity sebagai studi kasus implementasi algoritma, kemudian diuji menggunakan dataset benchmark Sturtevant dengan lebih dari 1,35 juta skenario. Evaluasi dilakukan berdasarkan completeness, optimality, time complexity, dan space complexity. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua algoritma memiliki tingkat completeness dan optimality sebesar 100%. Namun, JPS lebih unggul dalam efisiensi dengan rata-rata waktu eksekusi 5,92 ms dibandingkan A* sebesar 17,10 ms serta penggunaan memori 7,79 MB dibandingkan 9,09 MB. Dari sisi eksplorasi node, A* memiliki rata-rata open node sebesar 1.764 dan closed node sebesar 45.569, sedangkan JPS hanya 83 open node dan 3.395 closed node. Uji ANOVA menunjukkan perbedaan yang signifikan secara statistik antara kedua algoritma. Dengan demikian, JPS terbukti mampu meningkatkan efisiensi A* tanpa mengurangi optimalitas solusi.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Nomor Inventaris:	H26113
Uncontrolled Keywords:	A*, game, Jump Point Search, optimalisasi algoritma, pathfinding
Subjects:	A > A502 Artificial intelligence C > C679 Computer games
Divisions:	Fakultas Teknik > S1 Teknik Informatika
Depositing User:	Mr. Zia Khusnul Fauzi Akhmad
Date Deposited:	30 Apr 2026 07:10
Last Modified:	30 Apr 2026 07:10
URI:	http://repository.unsoed.ac.id:443/id/eprint/40861

Actions (login required)

View Item