Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal REMIK : Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Jurnal Teknik Informatika dan Desain Komunikasi Visual
Anang Andrianto
Universitas Jember
Arts Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Procedural Content Generation pada Level Gim Sokoban Menggunakan Model Hybrid GPT2 dan Algoritma Genetika Narandha Arya Ranggianto; Akbar Pandu Segara; Dwi Wijonarko; Anang Andrianto; M. Habibullah Arief
REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Vol. 9 No. 3 (2025): Volume 9 Nomor 3 Agustus 2025
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/remik.v9i3.15188

Abstract

Procedural Content Generation (PCG) yang berfokus pada level menjadi poin penting dalam mempengaruhi pengalaman pengguna dalam bermain gim. Salah satu gim puzzle khususnya Sokoban dapat diterapkan untuk pembangunan level secara otomatis karena dapat direpresentasikan secara sederhana. Dataset Sokoban biasanya direpresentasikan ke dalam string ASCII yang terdiri dari pemain (@), dinding (#), kotak ($), dan tujuan (.). Hal ini menjadikan level Sokoban dapat dikembangkan menggunakan dua pendekatan yaitu berbasis pencarian dan machine learning. Metode pencarian memiliki kelebihan dalam mengeksplorasi sebuah level yang playable namun menghasilkan level yang sama. Sedangkan pada pendekatan machine learning data digunakan untuk melakukan training dengan pola-pola tertentu sehingga memberikan kemampuan membangun level yang bervariatif. Kekurangan data dalam level gim menjadikan pendekatan fine-tuning GPT2 lebih unggul untuk digunakan dalam pembangunan level. Namun, karakteristik data yang tidak memiliki koherensi yang baik pada level Sokoban menjadikan GPT2 tidak dapat membangun level yang playable. Model Hybrid GPT2 dan Algoritma Genetika (GPT2-GA) dimana nilai penggabungan ini akan memberikan hasil yang optimal. Evaluasi untuk mengukur accuracy, playability, dan diversity yang menunjukkan performa lebih unggul dibandingkan GPT2. Model GPT2-GA menunjukkan hasil peningkatan accuracy dari 81,9% menjadi 90,1%, playability dari 41,3% menjadi 62,8%, dan diversity dari 88,2% menjadi 97,5%. Pendekatan model ini berhasil mengatasi kelemahan model generatif GPT2 dalam menghasilkan level yang fungsional dengan mempertahankan level yang unik yang dapat diselesaikan.
Efektivitas Sistem Kontrol Aquascape Berbasis IoT dengan Pencahayaan Adaptif Dibandingkan Metode Konvensional Farah Fairuz; Anang Andrianto; Harry Soepandi
Jurnal Teknik Informatika dan Desain Komunikasi Visual Vol 5 No 2 (2026): Jurnal Teknik Informatika dan Desain Komunikasi Visual
Publisher : Fakultas Komputer Dan Desain

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51792/jtd.v5i2.03

Abstract

Aquascape di ruang layanan publik memerlukan pencahayaan yang tetap mendukung fungsi visual tanpa memperpanjang paparan cahaya ketika tidak ada pengguna. Penelitian ini bertujuan merancang sistem kontrol pencahayaan adaptif berbasis Internet of Things (IoT) dengan integrasi multi-sensor dan membandingkannya dengan baseline pencahayaan kontinu 24 jam. Metode yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan uji coba terbatas selama tujuh hari pada dua aquascape dengan kondisi awal setara. Sistem adaptif menggunakan ESP32, sensor Passive Infrared (PIR) sebagai pemicu lampu, sensor suhu DS18B20 dan sensor pH sebagai monitoring kondisi air, relai, lampu LED, dan Blynk. Data utama berupa total durasi nyala lampu dan algal coverage pada kaca depan yang diukur pada hari ke-7 menggunakan ImageJ. Hasil menunjukkan total durasi nyala lampu sebesar 249 menit pada sistem adaptif dan 10.080 menit pada baseline, atau penurunan 97,53%. Algal coverage pada hari ke-7 tercatat 0,00% pada sistem adaptif dan 2,15% pada baseline. Suhu dan pH tetap relatif stabil pada kisaran 25,58 25,68°C dan 7,22-7,26, dengan survival rate ikan 100% pada kedua perlakuan. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem bekerja sesuai rancangan dan memberikan indikasi awal tutupan alga yang lebih rendah selama uji coba terbatas.
Co-Authors Akbar Pandu Segara Dwi Wijonarko Farah Fairuz Harry Soepandi M. Habibullah Arief Narandha Arya Ranggianto