Rancang Bangun Permainan dengan Pembuatan Medan Dinamis Menggunakan Metode Procedural Content Generation dan Generative Adversarial Network

Abstract

Membuat permainan yang rumit memerlukan waktu yang lama dan membutuhkan banyak konten didalamnya, Pengembang permainan terkadang memperpendek proses pengembangan mereka sebagai tanggapan atas persaingan pasar yang ketat dan permintaan yang tinggi, hal ini berakibat pada penurunan kualitas permainan yang dirilis. Oleh karena itu, diperlukan sebuah metode yang dapat mempercepat proses pengembangan permainan namun tetap mempertahankan kualitas dari permainan itu sendiri, kualitas dari sebuah permainan salah satunya dapat diukur dari tingkat immersion yang dialami pemain. Penelitian ini mengajukan metode Procedural Content Generation (PCG) dan model Machine Learning Generative Adversarial Network (GAN) untuk mempercepat proses pengembangan dengan melakukan pembuatan medan permainan baru secara otomatis dan terus menerus namun tetap mempertahankan fitur medan yang diinginkan. Metode tersebut di implementasikan kepada permainan ber-genre Horror dengan judul “Night’s Reach” yang dikembangkan khusus untuk penelitian ini. Tingkat immersion pemain diukur menggunakan Immersive Experience Questionnaire (IEQ) dengan total 20 responden yang dibagi menjadi dua kelompok berisi masing-masing 10 orang. Sebelum menjawab kuesioner IEQ, setiap kelompok akan memainkan mode berbeda, yaitu mode dinamis dimana pembuatan medan permainan menggunakan metode PCG-GAN dan mode statis dengan medan yang dibuat secara manual. Hasil penelitian menunjukkan medan yang dibuat menggunakan metode PCG-GAN adalah lebih cepat 1306% dibandingkan pembuatan medan secara manual, sedangkan tingkat immersion yang dirasakan oleh pemain setelah memainkan permainan pada masing-masing mode tidak memiliki perbedaan yang signifikan secara statistis berdasarkan analisis ANOVA satu arah dengan hasil p-value sebesar 0,2401 dan ?-value sebesar 0,05.