Implementasi Algoritma Simple Hirerachical Ordered Planner Pada Game Strategi Untuk Manajemen Sumber Daya Dan Pasukan

1

Game Strategi adalah suatu model interaksi dari setiap pemain yang

memilih aksi atau tidak memilih aksi dan diinformasikan kepada pemain lain dari suatu perintah aksi pemain. Pemain bisa memberikan aksi secara simultan atau bergantian. Game Strategi membutuhkan siapa yang terlibat dalam suatu peristiwa, apa yang mereka dapat lakukan, dan kemungkinan hasil akhir yang keluar dari pengalaman mereka. Mekanisme suatu game strategi berupa pemain memilih beberapa pilihan aksi yang dapat menghasilkan kemungkinan yang ada dan kemudian direspon oleh pemain lain untuk berinteraksi dari hasil kemungkinan pemain yang telah mengambil set aksi sesuai peristiwa waktu tertentu. Kebutuhan dalam memanfaatkan AI (Artifical Inteligent) semakin banyak menangani pemecahan masalah dalam hal komputasi yang kompleks. Kemampuan AI dalam mencari solusi dengan cepat dan tidak membutuhkan banyak daya menjadi suatu yang dibutuhkan terutama dalam game. Kemampuan AI bergantung pada algoritma yang diterapkan pada Sourcode-nya. Berdasarkan

“Efficient Resource Management in StarCraft: Brood War “algoritma game

pasukan terdapat beberapa algoritma yang memiliki metode yang bisa diterapkan salah satunya adalah algoritma HTN Planning.HTN Planning yang disebut Hierarchical Task Network Planning merupakan algoritma yang digunakan untuk menangani masalah pemilihan aksi pada suatu permasalahan sehingga suatu pelaku dari agent dalam masalah dapat melakukan tugasnya dengan memilih aksi yang optimal. Penelitian yang sejenis menggunakan HTN planning adalah analisis game turn-base strategy pada game Call to Power II oleh Antonio dan kawan kawan, berupa game sejenis civilization. Penelitian ini menggunakan algoritma plan adaptation dan ontology retrival yaitu penjadwalan terhadap task - task yang ditanam pada AI agar komputer melakukan pergerakan sesuai rencana di kondisi tertentu. Algoritma ini ditujukan agar komputer dapat beradaptasi terhadap situasi lawan dengan menggunakan jadwal dalam melakukan tugas dan aksi sesuai era permainan. Masalah pada penelitian tersebut adalah algoritma greedy masih mengalami kesulitan dalam melakukan pemilihan aksi saat merespon pergerakan pemain yang agresif untuk manajemen sumber daya dan pasukan. Maksud dari pergerakan pemain yang agresif adalah pemain yang dengan cepat membangun pasukan untuk melakukan penyerangan awal sehingga komputer belum siap dengan pasukan untuk bertahan. Berdasarkan hasil pencarian algoritma yang ada terdapat suatu masalah yaitu apakah algoritma HTN Planning dapat memberikan hasil yang baik dalam manajemen sumber daya dan

pasukan secara efisien. Algoritma HTN Planning merupakan salah satu bagian dari Automated Planning. Algoritma HTN Planning merupakan algoritma penjadwalan untuk tujuan tertentu.Algoritma HTN Planning memiliki banyak jenisnya yang dalam penelitian ini diambil salah satu yaitu algoritma SHOP (Simple Hierachical Ordered Planner). Algoritma SHOP dipilih karena menurut Dana Nau karena SHOP merupakan algoritma perkembangan dari HTN Planner dan performa dalam efesiensi eksekusi task lebih cepat dari pada pengujian blackbox dan TLPlan.

manajemen sumber daya dan pasukan. Algoritma SHOP (Simple Hierachical Ordered Planner) adalah algoritma planning process dimana algoritma ini

menjalankan proses – proses yang tersekuensial yang memiliki tugas – tugas lain didalam prosedurnya yang nantinya bisa dijalankan sesuai kebutuhan. Menurut Dana Naus[2] Algoritma ini dapat digunakan untuk menjalankan proses logika , perhitungan komputer yang kompleks ,dan memanggil fungsi external.

Harapan dari penelitian ini agar mendapatkan hasil apakah algoritma SHOP mampu melakukan tugasnya manajemen sumber daya dan pasukan se efisiensi mungkin. Selebihnya dalam manajemen sumber daya dan pasukan agar bisa dikembangkan ketahap selanjutnya dengan metode algoritma yang lain sehingga dapat meningkatkan kemampuan pergerakan komputer dalam mengatur sumber daya dan pasukan lebih seimbang dalam mengaturnya sehingga komputer dapat merespon pergerakan pemain lebih cepat.

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan uraian latar belakang diatas maka dapat dirumuskan ,Bagaimana menguji efisiensi algoritma Simple Hierarchical Ordered Planner pada game strategi untuk manajemen sumber daya dan pasukan.

1.3 Maksud dan Tujuan

Maksud dari penelitian ini adalah untuk implementasi algoritma Simple Hierarchical Ordered Planner pada suatu game strategy untuk manajamen sumber daya dan pasukan. Sedangkan tujuan yang akan dicapai dalam penelitian ini :

1. Menguji algoritma ini dapat diterapkan pada game strategi untuk manajemen sumber daya dan pasukan.

1.4 Batasan Masalah

Adapun batasan masalah dari implementasi algoritma Simple Hierarchical Ordered Planner pada suatu game strategy untuk manajamen

sumber daya dan pasukan adalah :

1. Algoritma yang diteliti adalah algoritma algoritma Simple Hierarchical Ordered Planner

2. Pengujian efisiensi algoritma dengan menggunakan metode DEA dalam manajemen sumber daya dan pasukan dengan parameter efisiensi adalah nilai efisiensi, Qin adalah Pemasukan sumber daya dari berbagai sumber, berupa jumlah sumber daya yang ada Qo adalah nilai pengeluaran sumber daya berupa jumlah sumber daya yang dikeluarkan untuk melakukan suatu tugas yang membutuhkan sumber daya.

1.5 Metode Penelitian

Metodologi yang digunakan untuk membangun game ini menggunakan metodologi Analisis Diskriptif, yaitu metode yang bertujuan untuk mendapatkan gambaran yang jelas tentang hal-hal yang diperlukan. Metodologi ini terbagi menjadi dua metode, yaitu:

1.5.1Metode Pengumpulan Data

Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian adalah sebagai berikut :

a. Studi Literatur

Mengumpulkan data dengan mempelajari jurnal paper, buku referensi dalam memecahkan masalah penelitian.

Teknik pengumpulan data dengan mengadakan penelitian dan peninjauan langsung terhadap masalah yang diambil.

1.5.2Metode Pembangunan Perangkat Lunak

Teknik analisis data dalam pembuatan perangkat lunak menggunakan paradigma perangkat lunak dengan metode prototyping, Menurut Ian Sommerville[3] metode prototyping meliputi beberapa proses diantaranya : 1. Menentukan Tujuan Prototipe

Analisis perancangan prototipe yang akan dibangun untuk manajemen sumber daya, manajemen pasukan , penyerangan dan pertahanan.

2. Menetapkan Rancangan Fungsionalitas Prototipe

Menjabarkan apa saja yang dirancang dalam membangun prototipe. 3. Implementasi Prototipe

Membangun prototipe sesuai rancangan yang telah dijabarkan. 4. Evaluasi Hasil Prototipe

Meninjau hasil akhir prototipe sudah sesuai apa belum, jika belum maka dilakukan analisis ulang. Jika sudah prototipe telah menjadi bentuk akhir.

Gambar 1. 1 Model Prototyping

1.6 Sistematika Penulisan

BAB I PENDAHULUAN

BAB II LANDASAN TEORI

Bab ini menjelaskan dasar dasar teori dan konsep yang digunakan dalam melakukan penelitian ini. Teori game strategi , definisi realtime strategi, definisi turn base strategi , teori manajemen , teori lisp programming language, teori automated planning, teori hierarchical task network,teori algoritma SHOP , metode rekayasa perangkat lunak , UML .

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN

Bab ini akan membahasan tentang analisis sistem, analisis masalah, analisis game strategi, analisis manajemen sumber daya, analisis algoritma SHOP,analisis kebutuhan fungsional dan non fungsional serta perancangan , perancangan komponen system, perancangan struktur menu, perancangan antarmuka , dan jaringan semantik.

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

Bab ini berisi tentang analisis perancangan , perangkat pendukung yang digunakan, implementasi antarmuka, implementasi antarmuka pesan, pengujian sistem, rencana pengujian, pengujian alpha, pengujian beta.

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

7

2.1 Game Strategi

Game strategi menurut Melvin Dresher [4] digambarkan oleh suatu peraturan. Peraturan ini memiliki spesifikasi secara jelas setiap pemain dapat melakukan sesuatu di berbagai kondisi. Peraturan dijelaskan dengan berbagai informasi, jika salah satu atau suatu pemain menerima. Jika permainan membutuhkan suatu alat kesempatan, aturan yang digambarkan bagaimana kesempatan peristiwa akan dilaksanakan. Memungkinkan juga berakhirnya waktu permainan.

Aturan yang didapat dari properti permainan seperti berapa langkah bergerak, banyak pemain, dan hasilnya seperti apa. Setiap langkah memiliki nilai dan pemain memiliki berapa banyak langkah yang tersedia.

2.2 Definisi Real Time Strategy

Real Time Strategy menurut Sindre Berg Stene adalah salah satu genre dari game strategi dimana pemain memiliki kendali penuh terhadapat militer, aset, ekonomi, dan memanipulasi permainan untuk memperoleh tujuan yang akan dicapai.

2.3 Definisi Turn Based Strategy

2.4 Manajemen Sumber Daya

Manajemen menurut Dion Bak Christensen[1] adalah proses mengatur bagaimana mendapatkan sumber daya , mengatur bagaimana menambah wilayah kekuasaan, mengatur bagaimana mendapatkan informasi lawan, mengatur membangun bangunan dan pasukan. Pemain pada game strategi membutuhkan sumber daya dan bagaimana caranya memperolah mengolah dan memanfaatkan sumber daya secara tepat. Sehingga sumber daya yang diperoleh tidak ada sumber daya yg tidak dipakai sama sekali. Oleh karena itu game strategi tidak lepas terhadap manajemen sumber daya.

2.5 Data Envelopment Analysis

Data Envelopment Analysis (DEA) adalah layanan manajemen dan teknik benchmarking awalnya dikembangkan oleh Charnes, Cooper dan Rhodes (1978) untuk mengevaluasi nirlaba dan masyarakat organisasi sektor. DEA telah terbukti untuk menemukan cara untuk meningkatkan pelayanan tidak terlihat dengan teknik lain. Namun ada anomali sekitarnya metodologi pengembangan ini. Salah satu yang terbesar bank-bank AS yang terletak lebih dari $ 100 juta personil tahunan kelebihan dan biaya operasi, cukup untuk mempengaruhi pendapatan mereka per saham dan ini Penghematan tidak dapat diidentifikasi dengan teknik lain yang digunakan. Sementara bank lain juga telah menyadari keuntungan ditingkatkan melalui inisiatif didorong oleh DEA, tidak dapat menemukan lebih dari 10 bank dalam hal ini . Sementara bisnis memiliki kewajiban untuk melaporkan internal metode mereka, DEA belum banyak diadopsi oleh bank. DEA, sebuah Metode yang dapat menghasilkan jalur baru untuk keuntungan meningkat tidak digunakan ketika teknik kurang kuat lainnya terus digunakan.

oleh masing-masing unit dibandingkan dengan orang-orang dari semua lainnya unit. Singkatnya, DEA adalah pembandingan yang sangat kuat teknik.

Berdasarkan metode efisiensi pada buku [ 6 ] adalah efisensi adalah suatu nilai rasio output dengan input . Seberapa banyak output perunit dari input dicerminkan seberapa besar efisiensi yang di selaraskan. Perhitungan efisiensi manajemen sumber daya menggunakan metode perhitungan efisiensi Data Envelopment Analys (DEA). Persamaan dalam perhitungan efisiensi manajemen sumber daya dapat ditulis sebagai berikut :

x 100%

...(2.1)

Keterangan : Ƞ : Efisiensi

: Pengeluaran

: Pemasukan

Pada perhitungan menurut DEA untuk nilai yang memiliki banyak perameter input dan ouput sebagai berikut :

x 100%

...(2.2)

Keterangan :

2.6 LISP Programmer Language

Lisp menurut Dana Nau [7] ,sejarah lisp adalah bahasa pemrograman kedua yang masih digunakan secara meluas (bahasa pertama adalah Fortran) Lisp di develop oleh John McCarthy pada tahun 1950an sebagai tool program pembuktian kebenaran. Selama beberapa tahun, Lisp pada umumnya digunakan oleh kegiatan akademik. Di awal tahun 1970an, lisp bekerja dalam High-powered personal worksations specialize pada M.I.T dan Xerox Palo Alto Research Center. Penelitian tersebut menghasilkan dalam mesin lisp tersedia secara komersil. Lisp adalah bentuk sintaks sederhana, interpreter dan berkemampuan menghasilkan struktur data baru pada saat dijalankan dengan didorong kemampuan pengembangan lingkungan programming yang powerful yang bisa menyediakan bahasa apa saja. Berikut keunggulan lisp diantaranya :

a. Recursion

Progarm bisa memanggil diri sendiri sebagai subroutine. b. Garbage collection

Penyimpanan data secara otomatis di dalur ulang c. Uniform representation

Progam dan data terlihat sama sehingga program dapat memerika programlainnya, program dapat menuliskan program,program dapat memodifikasi sendiri (learning), dan struktur datanya bisa mengadung suatu program.

d. Interaction

Pengguna dapat menggabungkan penulisan program, kompilasi, pengujian , debugging, menjalankan pada sesi interaktif tunggal. Berikut penggunaan aplikasi yang menggunakan lisp sebagai berikut :

a. Artificial Intelligence

e. Formal Logical Reasoning

f. Expert System ( Diagnosis, Identification, Design) g. Automatic Programming

h. Robotics

i. Perception ( Vision, Speech understanding)

Pada Lisp , semua komputasi di lakukan oleh pmanggilan fungsi. Suatu fungsi dipanggil dan ditulis seperti urutan, thean fungsi nama pertama .Perbedaan sintaks dari bahasa Fortran dan Lisp sebagai berikut :

}

Gambar 2. 1 Gambar Perbedaan Sintaks FORTRAN dengan LISP

FORTRAN : LISP :

SQRT(2.0) (SQRT 2.0)

X = 2 (SETQ X 2)

X= 2 + 2 (SETQ X (+ 2 2))

PRINT 1, X (PRINT X)

IF(X .GT. Y) Y=3 (COND ((> X Y)

(SETQ Y 3)))

Gambar 2. 2 Gambar Mesin LISP

Gambar 2. 3 Mesin FORTRAN IBM

2.7 Automated Planning

Dikarenakan banyaknya tipe aksi, ada variasi bentuk dari planning. Contohnya path and motion planning, preception planning dan information gathering,navigation planning,manipulation planning ,communication planning , dan bentuk social dan economic planning.

Konsep model dalam mendeskripsikan elemen utama pada masalah. Hal tersebut dapat dipecah secara signifikan dengan pendekatan komputasi dan pendekatan algoritma untuk memecahkan masalah. Namun, hal tersebut sangat berguna untuk menjelaskan konsep dasar untuk mengklarifikasi batasan asumpsi dalam menganalisis kebutuhan representasi dan nilai tukar untuk meningkatkan properti semantik.

Semenjak planning menitikberatkan pada pemilihan dan mengatur aksi dalam pergantian state pada sistem, konsep model untuk planning membutuhkan model umum untuk sistem yang dinamis. Kebanyakan pendekatan planning pada buku [8] menggunakan mode state – transition system secara formal sebagai berikut :

Gambar 2. 4 Model Planning

Gambar 2. 5 Gambar transisi state untuk domain sederhanayang melibatkan mesin derek dan robot dalam mengantarkan barang. [8]

2.8 Hierarchical Task Network Planning

Hierarchical Tas Network Planning menurut buku SHOP : Simple Hierarchical Ordered Planner [8] seperti classical planning yang pada setiap state-nya merepresentasi dari set atom, dan setiap aksinya menyesuaikan transisi state deterministik. Namun, HTN planners berbeda dari classical planners apa yang mereka tujuan perencanaannya dan bagiamana mereka merencakannya.

HTN planning banyak digunakan lebih luas untuk hal palikasi praktis dari pada planning lain dalam buku SHOP : Simple Hierarchical Ordered Planner [8]. Hal tersebut dikarenakan method menyediakan jalan mudah untuk menuliskan “resep” pemecahan masalah menyesuaikan bagaiman manusia bekerja tentang menyelesaikan masalah planning. Berikut adalah contoh penerapan HTN planners sebagai berikut :

Gambar 2. 6 Gambar DWR Problem dengan beberapa stack kontener yang harus dipindahkan ke lokasi berbeda dengan HTN Planners [8]

2.9 Algoritma SHOP

SHOP ( Simple Hierarchical Ordered Planner) memiliki wilayah yang generalisasi dari teknik penjadwalan digunakan pada beberapa sistem wilayah khusus. Algoritma SHOP termasuk HTN (Hierarchical Task Network) , tetapi sedikit berbda dari HTN. Algoritma ini membuat jadwal dengan mengdekomposisi secara rekursif dari task menjadi bagian task – task kecil atau sub task. Gambaran bagaimana SHOP bekerja sebagai berikut :

Gambar 2. 7 Algoritma SHOP [2]

Keterangan input dan output pada SHOP sebagai berikut :

1. Input

a. State

State adalah kumpulan pernyataan awal dimana pernyataan ini akan dimanipulasikan kedalam task yang akan dieksekusi. Contoh : Uang Rp.1000

b. Task List

c. Domain

Domain adalah berisikan axiom ,method, operator ,berupa task yang dibagi – bagi , prekondisi dan pemecahan dari task sebelumnya.

2. Output

Output yang dihasilkan bisa mendapatkan jalur aksi yang dipilih berdasakan jalur pertama yang diambil, semua kemungkinan jalur yang dipilih, jalur yang memerlukan biaya lebih sedikit, jalur yang memerlukan semua biaya paling sedikit dan lainnya.

Meskipun domain diatas cukup sederhana, kebanyakan AI planning system yang lain tidak memerlukan daya ekspresif yang cukup untuk sepenuhnya mewakili, karena komputasi numerik yang dibutuhkan merupakan bagian proses planning. Berikut domain yang diperluas sebagai berikut :

Tabel 3. 1 Tabel Perluasan Domain SHOP [9]

Axiom Domain Maksud sintaks

A1 = (:- (have-taxi-fare ?dist)

((have-cash ?m)

(eval (>= ?m (+ 1.5 ?dist)))))

Agar mendapatkan uang yang cukup untuk Taxi, Membutuhkan paling sedikit $1.5 + $1 untuk setiap mil jarak yang akan ditempuh.

A2 = (:- (walking-distance ?u ?v)

((weather-is 'good)

(distance ?u ?v ?w)

(eval (<= ?w 3)))

((distance ?u ?v ?w)

(eval (<= ?w 0.5))))

Menambil jalan kaki jika cuaca bagus dan jarak ≤ 3 mil atau cuaca buruk dan jarak ≤ ½ mil.

M1 = (:method (pay-driver ?fare)

((have-cash ?m)

(eval (>= ?m ?fare)))

`((!set-cash ?m ,(- ?m ?fare))))

M2 = (:method (travel-to ?q)

((at ?p)

(walking-distance ?p ?q))

'((!walk ?p ?q)))

Jika q adalah jarak jalan kaki. Kemudian perjalanan langsung saja ke lokasi secara langsung. memanggil kendaraan. Sintaks tersebut membawa kendaraan ke lokasi kita saat ini bus ke lokasi saat ini

O3 = (:operator (!ride ?vehicle ?a ?b)

((at ?a) (at ?vehicle ?a))

((at ?b) (at ?vehicle ?b)))

O4 = (:operator (!set-cash ?old ?new)

((have-cash ?old))

((have-cash ?new)))

Sintaks ini adalah operator untuk mengubah berapa banyak uang tunai sisanya.

O5 = (:operator (!walk ?here ?there)

((at ?here))

((at ?there)))

Sintaks ini adalah operator untuk berjalan ke lokasi. Sintaks ini menempatkan posisi kita di lokasi itu.

SHOP bekerja sebagai contoh pada masalah pemilihan perjalanan ke suatu tempat memiliki dua metode cara perjalanan , dengan pesawat atau taxi. Gambaran lebih jelas sebagai berikut :

Gambar 2. 8 Contoh Penerapan Algoritma [2]

menunjukan posisi area yang ditempuh. melakukan buy-ticket(a,b) , kemudian travel (x,a) perjalanan keberangkatan / departure, setelah itu fly(a,b) keadaan diperjalanan, kemudian sampai ditujuan travel(b,y). Sedangkan perjalanan menggunakan taksi dilakukan jika jarak tempat x dengan y kurang dari 50KM. gambaran lebih jelas sebagai pada contoh kasus travel menggunakan jalan kaki atau taxi berikut :

Gambar 2. 9 Perluasan Domain Pada SHOP [11]

2.10 OOP(Object Oriented Programming)

OOP adalah teknik memodelkan suatu sistem dunia nyata dalam perangkat lunak berdasarkan objek. Objek tersebut adalah konsep inti. Suatu objek adalah sebuah perangkat lunak entitas atau konsep model dunia nyata. Ketika sebuah program berjalan, objek individu biasanya tidak dapat berdiri sendiri. Mereka termasuk ke sebuah koleksi dari objek lain yang serupa yang merupakan anggota dari grup yang sama, atau class. Sebuah program akan terbentuk dari banyak class yang berbeda, setiap class terbentuk dari objek-objek yang serupa.

Beberapa sistem perangkat lunak orientasi objek akan memiliki sifat berikut:

1. Abstraksi dengan objek

Abstraksi adalah mekanisme yang memungkinkan kompleks, situasi dunia nyata dapat diwakili menggunakan model yang disederhanakan. Orientasi objek abstrak dunia nyata didasarkan pada objek dan interkasi antar objek lainnya.

2. Enkapsulasi class

Enkapsulasi adalah proses menyembunyikan semua bagian rinci sebuah objek dari dunia luar.

3. Interaksi lewat pesan.

Untuk memenuhi suatu perintah, objek butuh berinteraksi dengan objek lain. Interaksi dapat antara objek di class yang sama, atau objek di class lain. Interaksi ini ditangani dengan cara mengirimkan pesan ke objek lain untuk melewati informasi atau meminta aksi.

4. Masa hidup objek

ada, mereka mempertahankan identitas mereka sendiri dan kondisi. Banyak objek yaitu contoh dari class yang sama bisa hidup pada waktu tertentu. Setiap objek memiliki atribut yang berbeda dari yang lain yaitu contoh objek dari class yang sama.

5. Hirarki class

Dalam desain orientasi objek, class objek tersebut diatur ke dalam hirarki yang memodelkan dan menggambarkan hubungan antar class. Hubungan yang paling sederhana adalah sebuah asosiasi.

6. Polimorfisme

Polimorfisme adalah karakteristik sistem orientasi objek. Ketika warisan digunakan untuk memperpanjang class umum ke class yang lebih khusus, biasanya akan mencakup memperluas beberapa perilaku dari class umum. Class khusus sering akan menerapkan perilaku yang agak berbeda dengan class umum, tetapi nama yang digunakan mendefinisikan perilaku akan menjadi sama. Adalah penting bahwa contoh yang diberikan dari sebuah objek menggunakan perilaku yang benar, dan property polimorfisme memungkinkan ini terjadi secara otomatis dan mulus. Polimorfisme sebenarnya lebih mudah digunakan daripada dijelaskan.

2.11 UML (Unified Modeling Language)

UML adalah penerus gelombang berorientasi objek alnalisis dan desain (OOA & D) metode yang muncul di akhir „80-an dan ‟90-an awal. Hal yang paling langsung menyatukan metode Booch, Rumbaugh (OMT), dan Jacobson, tapi jangkauan lebih luas dari itu. UML pergi melalui proses standarisasi dengan OMG (Obyek Manajement Group) dan sekarang menjadi standar OMG.

Bagian proses dalam buku banyak metode yang agak samar. Selain itu, Kebanyakan orang, ketika mereka mengatakan bahwa mereka menggunakan metode, menggunakan bahasa pemodelan, tapi jarang mengikuti proses. Jadi dalam banyak hal pemodelan bahasa adalah bagian paling penting dari meode ini. Hal ini tentu bagian penting untuk komunikasi. Jika anda ingin mendiskusikandesain anda dengan seseorang, itu adalah bahasa pemodelan yang anda berdua perlu pahami, bukan proses yang digunakan untuk sampai ke desain tersebut.

2.12 Diagram UML

Menggunakan berbagai macam diagram dengan fungsi masing-masing untuk menggambarkan setiap proses dari sistem berorientasi objek. Berikut merupakan beberapa diagram UML diantaranya:

2.11.1 Use Case Diagram

Use Case atau diagram use case merupakan pemodelan yang digunakan untuk menggambarkan kelakuan (behavior) dari sistem yang akan dibuat. Use case mendeskripsikan sebuah interaksi antara satu atau lebih aktor dengan sistem yang akan dibuat. Secara kasar, use case digunakan untuk mengetahui fungsi apa saja yang ada di dalam sebuah sistem dan siapa saja yang berhak menggunakan fungsi-fungsi tersebut.

Syarat penamaan pada use case adalah nama didefinisikan sesimpel mungkin dan dapat dipahami. Ada dua hal utama pada use case yaitu pendefinisian apa yang disebut aktor dan use case.

1. Aktor merupakan orang, proses, atau sistem lain yang berinteraksi dengan sistem yang akan dibuat diluar sistem yang akan dibuat itu sendiri, jadi walaupun simbol dari actor adalah gambar orang, tapi actor belum tentu merupakan orang.

System

Tamu

Multiple Login

Gambar 2. 11 Contoh Usecase Diagram

2.11.2 Activity Diagram

Diagram aktivitas atau activity diagram adalah sebuah diagram yang menggambarkan workflow (aliran kerja) atau aktivitas dari sebuah sistem atau proses bisnis. Dalam diagram aktivitas yang perlu diperhatikan adalah bahwa diagram aktivitas menggambarkan aktivitas sistem, bukan apa yang dilakukan aktor, jadi aktivitas yang dapat dilakukan oleh sistem.

Diagram aktivitas juga banyak digunakan untuk mendefinisikan hal-hal berikut:

1. Rancangan proses bisnis di mana setiap urutan aktivitas yang digambarkan merupakan proses bisnis system yang didefinisikan.

2. Urutan atau pengelompokan tampilan dari sistem/user interface di mana setiap aktivitas dianggap memiliki sebuah rancangan antaruka tampilan. 3. Rancangan pengunjian di mana setiap aktivitas dianggap memerlukan

tamu sistem

memilih tombol multi login menampilkan layanan multi login

mengecek verifikasi sudah login

menampilkan halaman utama menampilan form login

mengisi form login

cek akun pernah digunakan

update cache lama akun insert cache baru akun

belum sudah

lama baru

Gambar 2. 12 Contoh Activity Diagram

2.11.3 Class Diagram

Diagram kelas atau class diagram menggambarkan struktur sistem dari segi pendefinisian kelas-kelas yang akan dibuat untuk membangun sistem. Kelas memiliki apa yang disebut atribut dan metode atau operasi.

controller

view

model

siteController +actions() +actionIndex() +actionError() +ActionContact() +actionLogin() +actionLogout() Hoauth Plugin

halamanUtama

0..1 0..1

0..1

halamanLogin +action()

0..1

0..1

Gambar 2. 13 Contoh Class Diagram

2.11.4 Sequence Diagram

Diagram sequence adalah diagram yang menggambarkan kelakuan objek pada use case dengan mendeskripsikan waktu hidup objek dan message yang dikirimkan dan diterima antar objek. Oleh karena itu untuk menggambarkan diagram sekuen maka harus diketahui objek-objek yang terlibat dalam sebuah use case beserta metode-metode yang dimiliki kelas yang substansiasi menjadi objek itu.

Hoauth plugin halamanUtama Sitecontroller

halmanlogin

1 : action()

3 : actionLogin()

2 : actionInsert() _{4 : accountValidate()}

5 : actionUpdate()

6 : sendData()

95

5.1. Kesimpulan

Berdasarkan dari uraian dan hasil analisis yang telah dilakukan selama ini, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :

1. Algoritma SHOP dapat diterapkan pada game strategi untuk manajemen sumber daya dan pasukan.

2. Berdasarkan hasil pengujian terhadap algoritma SHOP. Algoritma ini menghasilkan tingkat rasio efisiensi sebesar 80% dalam menghasilkan efisiensi yang diharapkan untuk manajemen sumber daya dan pasukan pada game strategi.

5.2. Saran

Terdapat beberapa saran yang dapat dijadikan referensi untuk pengembangan algoritma ini, yaitu :

1. Format penulisan algoritma yang disesuaikan dengan bahasa lainnya agar mudah dipahami dan dikembangkan.

2. Implementasi algoritma ke masalah lain yang dapat dipecahkan dengan bantuan komputasi.

Nama : Muhamad Septiana Nama Panggilan : Septian

Tempat/Tanggal Lahir : Tangerang, 1 Januari 1992 Kewarganegaraan : Indonesia

Agama : Islam

Jenis Kelamin : Laki – laki

Alamat : JL Bojong Renged No 29 RT 01 RW 02 Kosambi

Tangerang

Telp : 085720063650

Email : muhamadseptiana@gmail.com

PENDIDIKAN FROMAL

2010 – 2016 : Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM) 2007 – 2010 : SMA Negeri 7 Tangerang

2004 – 2007 : SMP Negeri 2Tangerang

1998 – 2004 : SD Negeri 3 Tangerang

KEAHLIAN

Bahasa Pemograman : PHP, HTML, ActionScript 3.0, JavaScript, C#, ActionScript 2.0

Database : MySql, Oracle, SQLite

Web : CMS, PHP, HTML

SKRIPSI

Diajukan Untuk Menempuh Ujian Akhir Sarjana Program Studi Teknik Informatika

Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

MUHAMAD SEPTIANA

10110510

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER

v

KATA PENGANTAR ... iii

DAFTAR ISI ... v

DAFTAR GAMBAR ... ix

DAFTAR TABEL ... xi

DAFTAR SIMBOL ... xiii

DAFTAR LAMPIRAN ... xviii

BAB I PENDAHULUAN ... 1

1.1 Latar Belakang ... 1

1.2 Rumusan Masalah ... 3

1.3 Maksud dan Tujuan ... 3

1.4 Batasan Masalah ... 4

1.5 Metode Penelitian ... 4

1.5.1 Metode Pengumpulan Data ... 4

1.5.2 Metode Pembangunan Perangkat Lunak ... 5

1.6 Sistematika Penulisan ... 5

BAB II LANDASAN TEORI ... 7

2.1 Game Strategi ... 7

2.2 Definisi Real Time Strategy ... 7

2.3 Definisi Turn Based Strategy ... 7

2.4 Manajemen Sumber Daya ... 8

vi

2.9 Algoritma SHOP ... 15

2.10 OOP(Object Oriented Programming) ... 21

2.11 UML (Unified Modeling Language) ... 22

2.12 Diagram UML ... 23

2.11.1 Use Case Diagram ... 23

2.11.2 Activity Diagram ... 24

2.11.3 Class Diagram ... 25

2.11.4 Sequence Diagram ... 26

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN ... 29

3.1 Analisis Masalah ... 29

3.1.1 Analisis Manajemen Sumber Daya ... 29

3.1.2 Analisis Algoritma Simple Hierarchical Ordered Planning . 33 3.2 Analisis Perangkat Lunak ... 42

3.2.1 Diagram Use Case ... 42

3.2.1.1 Definisi Aktor ... 43

3.2.1.2 Definisi Use Case ... 43

3.2.2 Skenario Use Case... 44

3.2.2.1 Merekrut Pekerja ... 45

3.2.2.2 Produksi kayu ... 47

3.2.2.3 Produksi Makanan ... 50

3.2.2.4 Jual Kayu ... 52

vii

3.2.2.9 Upgrade Desa ... 64

3.2.2.10Perbaiki Desa ... 66

3.2.2.11Menyerang... 68

3.2.3 Class Diagram ... 71

3.2.4 Sequence Diagram ... 71

3.2.4.1 Merekrut Pekerja ... 72

3.2.4.2 Produksi Kayu ... 73

3.2.4.3 Produksi Maknan ... 73

3.2.4.4 Jual Kayu ... 74

3.2.4.5 Jual Makanan ... 74

3.2.4.6 Rekrut Pasukan ... 75

3.2.4.7 Upgrade Senjata ... 75

3.2.4.8 Upgrade Baja ... 76

3.2.4.9 Upgrade Desa ... 76

3.2.4.10Perbaiki Desa ... 77

3.2.4.11Menyerang... 77

3.5 Perancangan Komponen Permainan ... 78

3.6.1.1 Perancangan Unit ... 78

3.6.1.2 Perancangan Stage ... 79

3.6 Perancangan Struktur Menu ... 79

3.6.1 Perancangan Antarmuka ... 79

viii

4.2 Pengujian ... 82

4.2.1 Rencana Pengujian ... 83

4.2.2 Pengujian White Box ... 84

4.2.3 Pengujian Black Box ... 86

4.2.3.1 Pengujian Rekrut Pekerja ... 86

4.2.3.2 Pengujian Produksi Kayu ... 86

4.2.3.3 Pengujian Produksi Makanan ... 87

4.2.3.4 Pengujian Jual Kayu ... 87

4.2.3.5 Pengujian Jual Makanan ... 87

4.2.3.6 Pengujian Rekrut Pasukan... 88

4.2.3.7 Pengujian Upgrade Senjata ... 88

4.2.3.8 Pengujian Upgrade Baja ... 89

4.2.3.9 Pengujian Upgrade Desa ... 89

4.2.3.10Pengujian Perbaiki Desa ... 89

4.2.3.11Pengujian Menyerang... 90

4.2.1 Pengujian Efisiensi ... 90

4.2.2 Kesimpulan Pengujian ... 93

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ... 95

5.1. Kesimpulan ... 95

5.2. Saran ... 95

97 Aalborg University, 2010.

[2] Yue Cao, Amnon Lotem, hector Munoz-Avila Dana Nau, "The SHOP Planning System," AI Magazine, vol. 22, 2001.

[3] Ian Sommerville, Software Engineering, 9, Ed. United State of America: Pearson Education, 2011.

[4] Melvin Dresher, Games of Strategy Theory and Applications. United States of America: RAND Corporation, 1961.

[5] Sindre Berg Stene, Artificial Intelligence Techniques in Real-Time Strategy Games-Architecture and Combat Behavior., 2006.

[6] Sherman. H.D. and J. Zhu, Improving Service Productivity Management Service Performance Using Data Envelopment Analys. New York, United

States of America: Springer Science, 2006.

[7] Gordon S Novak Jr, Lisp Programming. Austin, Texas: Arpanet, 1985. [8] Dana Nau, Paolo Traverso Malik Ghallab, Automated Planning Theory and

Practice. San Francisco: Elsevier, 2004.

[9] Yue Cao, Amnon Lotem , Hector Munoz-Avila Dana Nau, "SHOP : Simple Hierarchical Ordered Planner," Department of Computer Science, and Insitute for System Research University of Maryland, 1999.

Computer Science, and Institute for Systems Research, 2000.

[11] Tsz-Chiu Au, Okhtay Ilghami, J. William Murdock, Dan Wu,Fusun Yaman Dana Nau, "SHOP2: An HTN PLanning System," Journal of Artificial Intelligence Research 20, 2003.

[12] Tsz-Chiu Au,Okhtay Ilghami,Ugur Kuter,Dan Wu,And Fusun Yaman Danau Nau, "Applications of SHOP and SHOP2," IEEE Computer Society, 2005. [13] john harvey-jones, Handbook of Management and Leadership. London:

Thorogood, 2004.

[14] Komala Ratnasari, Kurniawan NurRamadhani, Budi Laksanono Putro Eddy Prasetyo Nugroho, Rekayasaya Perangkat Lunak, Ade Henra Putra, Ed. Bandung: Politeknik Telkom, 2009.

[15] Darron Schall, keith Peters joey Lott, Action Script 3.0 Cookbook. United State of America: O'Relly, 2006.

DAYA DAN PASUKAN

Muhamad Septiana

Program Studi Teknik Informatika. UNIKOM Jl. Dipatiukur No.114-116, Bandung 40132

E-mai : muhamadseptiana@gmail.com

ABSTRAK

Game adalah salah satu bentu hasil yang diciptakan dari bahasa pemrograman. Dalam game terdapat banyak unsur meliputi gameplay,cerita , grafis , dan aturan yang ada didalamnya. Game juga ada yang memiliki Artificial Intelligence untuk berinteraksi dengan pemain sehingga pemain seakan – akan berhadapan dengan pemain lain yang sebenarnya. Game memiliki wilayah yang kompleks, untuk itu dibutuhkan algoritma yang dapat menjalani berbagai proses komputasi didalam game. Berdasarkan hasil penelitian sebelumnya game strategi. Namun setelah di lakukan eksperimen terhadap game tersebut memiliki masalah pada saat menangani pemain yang agresif sehingga dalam efisiensi mengolah sumber daya kurang dari 50%. Untuk itu dalam hal algoritma untuk mengolah manajemen sumber daya yang baik diperlukan pada game. Salah satu alternatif yaitu algoritma simple hierarchical ordered planner yang ditanam pada game untuk menangani manajemen sumber daya dan pasukan. Pada penelitian ini di fokuskan bagaimana AI

bekerja pada lingkungan sehingga algoritma ini akan ditanam pada lingkungan yang hampir mirip mendekati sesungguhnya. Penelitian mengkaji berbagai aspek dalam game strategi itu sendiri. Mengatur pekerja , mengatur pasukan, produksi sumber daya untuk keperluan lain.

Berdasarkan hasil pengujian algoritma yang telah diteliti telah mencapai tujuan yaitu mendapatkan nilai rasio dari efisiensi sehingga algoritma ini bisa menghasilkan nilai rasio 80% dalam game strategi untuk manajemen sumber daya dan pasukan.

.

Katakunci : Game, Artifical Intelligence, algoritma,manajemen sumber daya, strategi.

1. PENDAHULUAN

1.1Latar Belakang

Game Strategi adalah suatu model interaksi dari setiap pemain yang memilih aksi atau tidak memilih aksi dan diinformasikan kepada pemain lain dari suatu perintah aksi pemain. Pemain bisa memberikan aksi secara simultan atau bergantian. Game Strategi membutuhkan

siapa yang terlibat dalam suatu peristiwa, apa yang mereka dapat lakukan, dan kemungkinan hasil akhir yang keluar dari pengalaman mereka. Mekanisme suatu game strategi berupa pemain memilih beberapa pilihan aksi yang dapat menghasilkan kemungkinan yang ada dan kemudian direspon oleh pemain lain untuk berinteraksi dari hasil kemungkinan pemain yang telah mengambil set aksi sesuai peristiwa waktu tertentu. Kebutuhan dalam memanfaatkan AI (Artifical Inteligent) semakin banyak menangani pemecahan masalah dalam hal komputasi yang kompleks. Kemampuan AI

dalam mencari solusi dengan cepat dan tidak membutuhkan banyak daya menjadi suatu yang dibutuhkan terutama dalam game. Kemampuan

AI bergantung pada algoritma yang diterapkan pada Sourcode-nya. Berdasarkan “Efficient Resource Management in StarCraft: Brood War

“algoritma game tersebut menggunakan

algoritma greedy . Berdasarkan referensi algoritma greedy sudah cepat namun memiliki kelemahan . Dimana kelemahan algoritma tersebut masih kurang memberikan solusi dalam hal memanfaatkan sumber daya se efisiensi mungkin. Sehingga pemain lawan dapat melakukan eksploitasi terhadap kemampuan AI

tersebut seperti rush. Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia efesiensi adalah menjalakan tugas dengan baik dan tepat. Dengan demikian efisiensi disini adalah bagaimana kemampuan algoritma dalam menangani ketepatan sumber daya yang masuk dengan sumber daya yang dikeluarkan tepat sesuai dengan kebutuhan. Berdasarkan hasil pencarian algoritma yang lain , solusi yang ditawarkan dalam mengatur manajemen sumber daya dan pasukan terdapat beberapa algoritma yang memiliki metode yang bisa diterapkan salah satunya adalah algoritma

HTN Planning.HTN Planning yang disebut Hierarchical Task Network Planning

game Call to Power II oleh Antonio dan kawan kawan, berupa game sejenis civilization. Penelitian ini menggunakan algoritma plan adaptation dan ontology retrival yaitu penjadwalan terhadap task - task yang ditanam pada AI agar komputer melakukan pergerakan sesuai rencana di kondisi tertentu. Algoritma ini ditujukan agar komputer dapat beradaptasi terhadap situasi lawan dengan menggunakan jadwal dalam melakukan tugas dan aksi sesuai era permainan. Masalah pada penelitian tersebut adalah algoritma greedy masih mengalami kesulitan dalam melakukan pemilihan aksi saat merespon pergerakan pemain yang agresif untuk manajemen sumber daya dan pasukan. Maksud dari pergerakan pemain yang agresif adalah pemain yang dengan cepat membangun pasukan untuk melakukan penyerangan awal sehingga komputer belum siap dengan pasukan untuk bertahan. Berdasarkan hasil pencarian algoritma yang ada terdapat suatu masalah yaitu apakah algoritma HTN Planning dapat memberikan hasil yang baik dalam manajemen sumber daya dan pasukan secara efisien. Algoritma HTN Planning merupakan salah satu bagian dari Automated Planning. Algoritma

HTN Planning merupakan algoritma penjadwalan untuk tujuan tertentu.Algoritma

HTN Planning memiliki banyak jenisnya yang dalam penelitian ini diambil salah satu yaitu algoritma SHOP (Simple Hierachical Ordered Planner). Algoritma SHOP dipilih karena menurut Dana Nau karena SHOP merupakan algoritma perkembangan dari HTN Planner dan performa dalam efesiensi eksekusi task lebih cepat dari pada pengujian blackbox dan TLPlan. Berdasarkan masalah, maka solusi yang diberikan yaitu implementasi algoritma Simple Hierarchical Ordered Planner pada game strategi untuk manajemen sumber daya dan pasukan. Algoritma SHOP (Simple Hierachical Ordered Planner) adalah algoritma planning process dimana algoritma ini menjalankan proses – proses yang tersekuensial yang memiliki tugas – tugas lain didalam prosedurnya yang nantinya bisa dijalankan sesuai kebutuhan. Menurut Dana Naus ,algoritma ini dapat digunakan untuk menjalankan proses logika , perhitungan komputer yang kompleks ,dan memanggil fungsi external.

Harapan dari penelitian ini agar mendapatkan hasil apakah algoritma SHOP mampu melakukan tugasnya manajemen sumber daya dan pasukan se efisiensi mungkin. Selebihnya dalam manajemen sumber daya dan pasukan agar bisa dikembangkan ketahap selanjutnya

komputer dalam mengatur sumber daya dan pasukan lebih seimbang dalam mengaturnya sehingga komputer dapat merespon pergerakan pemain lebih cepat.

1.2Tujuan Penelitian

Menguji algoritma SHOP dapat diterapkan pada game strategi untuk manajemen sumber daya dan pasukan.Mengetahui seberapa besar nilai efesiensi algoritma Simple Hierarchical Ordered Planner mengatur sumber daya yang masuk dan sumber daya yang keluar dalam merespon aksi pemainpada game strategi untuk manajamen sumber daya dan pasukan.

1.3Data Envelopment Analysis

Data Envelopment Analysis (DEA) adalah layanan manajemen dan teknik benchmarking awalnya dikembangkan oleh Charnes, Cooper

dan Rhodes (1978) untuk mengevaluasi nirlaba dan masyarakat organisasi sektor. DEA telah terbukti untuk menemukan cara untuk meningkatkan pelayanan tidak terlihat dengan teknik lain. Namun ada anomali sekitarnya metodologi pengembangan ini. Salah satu yang terbesar bank-bank AS yang terletak lebih dari $ 100 juta personil tahunan kelebihan dan biaya operasi, cukup untuk mempengaruhi pendapatan mereka per saham dan ini Penghematan tidak dapat diidentifikasi dengan teknik lain yang digunakan. Sementara bank lain juga telah menyadari keuntungan ditingkatkan melalui inisiatif didorong oleh DEA, tidak dapat menemukan lebih dari 10 bank dalam hal ini . Sementara bisnis memiliki kewajiban untuk melaporkan internal metode mereka, DEA

belum banyak diadopsi oleh bank. DEA, sebuah Metode yang dapat menghasilkan jalur baru untuk keuntungan meningkat tidak digunakan ketika teknik kurang kuat lainnya terus digunakan.

DEA membandingkan unit layanan mempertimbangkan semua sumber daya yang digunakan dan layanan yang diberikan, dan mengidentifikasi unit yang paling efisien atau unit praktik terbaik (cabang, departemen, individu) dan unit efisiensi di mana efisiensi nyata perbaikan yang mungkin. Hal ini dicapai dengan membandingkan campuran dan volume pelayanan dan sumber daya digunakan oleh masing-masing unit dibandingkan dengan orang-orang dari semua lainnya unit. Singkatnya, DEA adalah pembandingan yang sangat kuat teknik.

Persamaan dalam perhitungan efisiensi manajemen sumber daya dapat ditulis sebagai berikut :

1x 100% (1)

1.4Automated Planning

Planning berdasarkan buku SHOP : Simple Hierarchical Ordered Planned adalah sisi pemikiran dari suatu aksi. Berbentuk abstrak, proses pertimbangan eksplisit yang memilih dan mengatur aksi dengan mengantipasi hasil yang di duga. Tujuan pertimbangan untuk memperoleh kemungkinan tujuan yang terbaik. Automated planning berada di wilayah Artifcial Intelligence (AI) yang mempelajari proses pertimbangan secara komputasi.

Konsep model dalam mendeskripsikan elemen utama pada masalah. Hal tersebut dapat dipecah secara signifikan dengan pendekatan komputasi dan pendekatan algoritma untuk memecahkan masalah. Namun, hal tersebut sangat berguna untuk menjelaskan konsep dasar untuk mengklarifikasi batasan asumpsi dalam menganalisis kebutuhan representasi dan nilai tukar untuk meningkatkan properti semantik. Semenjak planning menitikberatkan pada pemilihan dan mengatur aksi dalam pergantian

state pada sistem, konsep model untuk

planning membutuhkan model umum untuk sistem yang dinamis. Kebanyakan pendekatan

planning pada buku menggunakan mode state – transition system secara formalsebagai berikut:

Gambar 1. 1 Transisi State

1.5Hierarchical Task Network Planning

Hierarchical Tas Network Planning menurut buku SHOP : Simple Hierarchical Ordered

dan setiap aksinya menyesuaikan transisi state

deterministik. Namun, HTN planners berbeda dari classical planners apa yang mereka tujuan perencanaannya dan bagiamana mereka merencakannya.

Dalam HTN planners , secara garis besar bukan untuk mendapatkan hasil dari tujuan tetapi untuk melaksanakan setiap kumpulan task-nya. Data masukan pada planning system

menggunakan operator yang mirip degnan

classical planning dan juga setiap sekumpulan

method-nya memecah setiap task-nya menjadi

subtask. Planning memproses dengan memecah

non-primitive task secara rekursif menjadi bagian task yang lebih kecil. Setiap method

merupakan bagian dari spesifikasi cabang fungsi.

HTN planning banyak digunakan lebih luas untuk hal palikasi praktis dari pada planning

lain dalam buku SHOP : Simple Hierarchical Ordered Planner. Hal tersebut dikarenakan

method menyediakan jalan mudah untuk

menuliskan “resep” pemecahan masalah

menyesuaikan bagaiman manusia bekerja tentang menyelesaikan masalah planning. Berikut adalah contoh penerapan HTN planners

sebagai berikut : merupakan algoritma planning yang saling terhubung secara bertingkat yang lengkap dan saling berseberangan pada setiap wilayah

task-nya. task yang berisikan tugas – tugas yang di urutan yang sama nantinya akan di jalankan. SHOP berdasarkan Dana Nau mempunyai keunggulan pada pengetahuan dasarnya. Seperti

SHOP ( Simple Hierarchical Ordered Planner) memiliki wilayah yang generalisasi dari teknik penjadwalan digunakan pada beberapa sistem wilayah khusus. Algoritma SHOP termasuk

HTN (Hierarchical Task Network) , tetapi sedikit berbda dari HTN. Algoritma ini membuat jadwal dengan mengdekomposisi secara rekursif dari task menjadi bagian task – task kecil atau sub task. Gambaran bagaimana

SHOP bekerja sebagai berikut :

Gambar 1. 3 Algoritma SHOP

2. ISI PENELITIAN

Berdasarkan dari sekian banyak solusi algoritma

planning yang mungkin bisa diterapkan dalam manajemen sumber daya dan pasukan pada game strategi. Sesuai dengan masalah latar belakang masalah efisiensi dalam manajemen sumber daya . Efisiensi dalam manajemen sumber dayanya masih kurang. Sehingga sumber daya banyak yang tak terpakai.

Solusi yang ditawarkan untuk menjawab hal tersebut dengan implementasi algoritma Simple Hiearchical Ordered Planner pada game strategi untuk manajemen sumber daya dan pasukan. Algoritma tersebut akan menangani manajemen sumber daya dengan se efisiensi mungkin sehingga tidak ada sumber daya yang tidak terpakai percuma.

2.1 Analisis Efisiensi

Pada lingkungan game yang akan dibangun guna untuk mengimplementasikan algoritma SHOP

dibutuhkan elemen elemen pada game strategi diantaranya , sumber daya yang digunakan apa saja, bangunan apa saja yang terlibat proses permainan, pasukan apa saja yang terlibat dalam memenangkan permainan. Untuk itu dibuat tabel deskripsi Sumber daya apa saja, bangunan apa saja , dan pasukan apa saja yang akan terliba dalam manajemen sumber daya dan pasukan sebagai berikut :

Daya Penjelasan Emas

Sumber daya utama yang digunakan untuk upah berbagai keperluan

Makanan

Sumber daya yang digunakan untuk hal hal berkaitan dengan pasukan dan pekerja Pasukan Sumber daya pasukan

untuk menyerang kota

AND FORCES

Muhamad Septiana

Informatics Engineering. UNIKOM Jl. Dipatiukur No.114-116, Bandung 40132

E-mai : muhamadseptiana@gmail.com

ABSTRACT

Game is one of the results created from any programming language. In the game there are a lot of elements includes gameplay, story, graphics, and rules that are inside. Game may also have Artificial Intelligence to interact with the players so the players though - will be dealing with other real players. Game has a complex region, for it takes the algorithm to undergo various computing processes in the game. Based on the results of previous studies based strategy game. But after doing experiments on the game has a problem when dealing with an aggressive player so that the processing efficiency of resources is less than 50%. For it in terms of algorithms to process the good management of the resources needed in the game. One alternative is simple hierarchical algorithm planner ordered planted in the game to handle the management of resources and troops.

This study focused on how the AI works in an environment that this algorithm will be planted in an environment that is almost similar to the actual approach. The study examines various aspects of the game strategy itself. Organize workers, the troops, the production resources for other purposes.

Based on the results of testing algorithms have been studied have achieved the goal of getting the value of the ratio of the efficiency with which the algorithm could generate value ratio of 80% in-game strategy for the management of resources and forces..

Keywords : Games, Artificial Intelligence, algorithms, resource management, strategy.

1. INTRODUCTION

1.1Background

Game Strategy is a model of the interaction of every player who chose action or did not choose the action and informed to other players of a command player action. Players can leave act simultaneously or alternately. Game strategy requires anyone involved in an event, what they

opponent in performing tasks and appropriate action game era. Problems in these studies is a greedy algorithm still have difficulty in choosing an action when responding to the aggressive movement of players for the management of resources and troops.The purpose of the movement of an aggressive player is a player who quickly build troops to attack early so the computer is not ready forces to survive. Based on the results of existing algorithms, namely whether there is a problem HTN Planning algorithms can provide good results in the management of resources and troops efficiently. HTN Planning algorithm is one part of the Automated Planning. HTN Planning algorithm is a scheduling algorithm for the purpose tertentu.Algoritma HTN Planning has plenty of its kind in this study are taken one algorithm SHOP (Simple Hierachical Ordered Planner). SHOP algorithm selected for by Dana Nau because SHOP is an algorithm development of HTN Planner efficiency and performance in the execution of the task faster than a blackbox testing and TLPlan. Based on the problem, then the solution given that the implementation of algorithms Simple Hierarchical Ordered Planner on game strategy for the management of resources and troops. Algorithm SHOP (Simple Hierachical Ordered Planner) is a process planning algorithm where the algorithm is running a process - a process which has the task tersekuensial - another task in the procedure that will be run as needed. According to Dana Naus, this algorithm can be used to run the process logic, complex computer calculations, and call external functions.

Expectations from this study in order to get results if the algorithm is able to perform his duties SHOP resource management and efficiency se forces as possible. The rest in the game strategies for resource management and pasukan.Mengetahui how much value the efficiency of algorithms Simple Hierarchical Ordered Planner organize incoming resources and resources that come out in response to the action of the players

1.3Data Envelopment Analysis

Data Envelopment Analysis (DEA)is a service management and benchmarking techniques originally developed by Charnes, Cooper and Rhodes (1978) to evaluate the non-profit and public sector organizations. DEA has been proven to find ways to improve services not seen with other techniques. But there are anomalies surrounding this development methodology. One of the largest US banks are located more than $ 100 million annual excess personnel and operating costs, enough to affect their earnings per share and these savings can not be identified by other techniques used. While other banks also recognize the benefits of improved generate new pathways for increased profits are not used when other less powerful techniques continue to be used. DEA comparing the services unit consider all the resources used and services provided, and to identify the most efficient units or units of best practices (branches, departments, individuals) and an efficiency unit where real efficiency improvements are possible. This is achieved by comparing the mix and volume of services and resources used by each unit compared with those of all the other units. In short, the DEA is very powerful benchmarking techniques. Efficiency is a value of the ratio of output to input. How much output per unit of input reflected how much efficiency in sync. The calculation of the efficiency of resource management efficiency using the calculation method Data Envelopment analys (DEA). Similarities in the calculation of the efficiency of resource management can be written as follows:

1x 100% (1)

1.4Automated Planning

The concept of a model describing the main elements of the problem. It can be broken down significantly with computational approaches and algorithm approach to solve the problem. However, it is very useful to explain basic concepts to clarify the boundaries assumption in analyzing the needs of representation and the exchange rate to improve the property semantics. Since planning focuses on the selection and set the action in a turn of the state system, a concept model for planning requires a general model for dynamic systems. Most approach to planning for the book using state mode - transition system formally as follows:

Figure 1. 1 Transition State

1.5Hierarchical Task Network Planning

Hierarchical Task Network Planning by the book SHOP: Simple Hierarchical Order Planner as classical planning that at each represent their state from the set of atoms, and each action to adjust deterministic state transition. However, different from classical HTN planners planners what they are planning purposes and circumstances of their merencakannya.

In HTN planners, an outline is not to get the result of the goal but to carry out any task his collection. Data input to the planning system uses a similar operator degnan classical planning and also every set of its methods break down each task into subtasks her. Planning

method is part of the specification branch function.

HTN planning more widely used for the practical application of the other planning in the book SHOP: Simple Hierarchical Ordered Planner. That is because the method provides an easy way to write the "recipe" solving problems adjusting how humans work on solving problems planning. Here is an example of the application of HTN planners as follows:

Figure 1. 2 Figure DWR problem with HTN Planner

1.6SHOP Algorithm

Based on the book SHOP SHOP: Simple Hierarchical Order Planner, Dana Nau is planning algorithm interconnected multilevel complete and opposite each other in every area of his task. task that contains tasks - tasks in the same order will be on the run. SHOP by Dana Nau has an advantage in the knowledge base. Like, SHOP can perform complex computational logic.

SHOP (Simple Hierarchical Order Planner) has regions that generalization of scheduling techniques used in some special area system. SHOP algorithms including HTN (Hierarchical Task Network), but little berbda of HTN. This algorithm makes a schedule with mengdekomposisi recursively from the task becomes part of the task - a small task or sub-task. SHOP idea of how the work as follows:

Figure 1. 3 SHOP Algorithm

2. Content Research

Based on the many solutions planning algorithm that may be applied in the management of resources and forces in a strategy game. In accordance with the problem of the background issues of efficiency in resource management. Efficiency in the management of its resources are lacking. So many resources unused.

The solutions offered to answer it with Simple algorithm implementation Hiearchical Ordered Planner on game strategy for the management of resources and troops. The algorithm will handle the management of resources with efficiency se may be so that no unused resources are wasted.

2.1 Efficiency analysis

In the game environment that will be built in order to implement the algorithm SHOP required elements in such a strategy game, the resources used any, what is involved in building the game, what forces are involved in winning the game. For that created the table description What resources, building anything, and any forces that would terliba in the management of resources and forces as follows:

Table 1. Table Resource

Name

Resources Definition

Gold The main resource used for many purposes wages

Food Resources used for things relating to troops and workers

Wood Resources used for building things _{and building defenses} Worker Resources used to produce timber

and food

Forces Resources forces to attack the city

iii

hidayah-Nya penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir yang berjudul “ Impelementasi algoritma simple hierarchical ordered planner pada game strategi untuk manajemen sumber daya dan pasukan” ini sebagai salah satu syarat Skripsi Program Strata Satu (S1) Jurusan Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia. Shalawat dan salam semoga tercurah kepada Rasulullah SAW, keluarga, sahabat, dan umatnya hingga akhir zaman.

Dalam pengerjaan tugas akhir ini penulis mendapat banyak bantuan dan dukungan moral yang tak ternilai harganya dari berbagai pihak. Tanpa jasa-jasa mereka, sulit rasanya tugas akhir ini bisa diselesaikan. Sehingga dalam kesempatan ini, penulis ingin menyampaikan ungkapan rasa terima kasih yang mendalam kepada:

1. Tuhan yang Maha Esa Allah subhanahu wa ta'ala. 2. Rasulullah Muhammad shallallahu alaihi wasallam

3. Kedua orang tua Penulis, Mama tercinta dan Bapak atas doa dan dukungan yang diberikan terus-menerus .

4. Saudara-saudara penulis, Adik yang selalu menyemangati penulis dalam mengerjakan tugas akhir ini.

5. Bapak Alif Finandhita., S.Kom., M.T., selaku dosen wali penulis, terimakasih karena banyak memberikan bantuan kepada penulis selama mengerjakan tugas akhir ini.

iv tugas akhir ini.

8. Bapak Irawan Afrianto, S.T, M.T selaku Ketua Program Studi Teknik Informatika, terima kasih banyak atas bimbingan selama saya kuliah di Universitas Komputer Indonesia.

9. Seluruh dosen dan staff Teknik Informatika Unikom, terima kasih atas ilmu yang telah di berikan.

10.Seluruh keluarga besar angkatan 2010 khususnya kelas IF-12. Kalian luar biasa teman, semoga kita semua menjadi manusia yang membawa manfa’at bagi sesama.

11.Semua pihak yang telah membantu baik secara langsung maupun tidak langsung yang tidak bisa penulis sebutkan satu persatu.

Saya menyadari bahwa masih banyak kekurangan dalam pembuatan Tugas Akhir ini. Untuk itu, sumbangan kritik dan saran sangat saya harapkan dari pembaca. Semoga laporan ini dapat memberikan manfaat khususnya pembaca secara umum.

Bandung, 10 Januari 2015