Membandingkan Algoritma Djikstra Dengan Algoritma A*star Menggunakan Metode Logika Fuzzy Di Unity 3d - Mohammad Yasrid Angkat; Andrew Brian Osmond; Anton Siswo Raharjo Ansori (eProceedings of Engineering, 2020)
Abstrak Perkembangan dunia Game dari masa ke masa terus mengalami perkembangan, hingga kini bermunculan beberapa Genre Game dari text based hingga yang memiliki animasi 3D. Sebuah Game tidak hanya berkembang pada Interface saja, kemampuan Game untuk menjadi agen learning menjadikan sebuah Game itu lebih hidup. Agen learning dalam Game dikenal sebagai Artifical intelegent (AI). AI tersebut di kembangkan untuk merancang perilaku Non-Player Character (NPC) dari Game atau simulasi yang seakan-akan NPC tersebut mempunyai kecerdasan dan pergerakan sealami mungkin. Penelitian ini membahas untuk membandingkan 2 metode yaitu algoritma djikstra dengan A*star menggunakan metode logika fuzzy, sehingga kita dapat membandingkan 2 alogiritma dari pergerakan suatu NPC di dalam Game tersebut. Game dibuat menggunakan Game engine Unity 3D. Hasil uji coba implementasi pada NPC disesuaikan dengan perilaku yang normal, yaitu bergerak kearah yang ditentukan atau jalan secara tidak menentu.. Kata Kunci : Simulasi, AI, NPC, Logic Fuzzy Abstract The development of the Game world from time to time continues to develop, until now there are several Game genres emerging from text based to those that have 3D animation. A Game not only develops on the interface, the Game's ability to become an agent of learning makes a Game more alive. In-Game learning agents are known as Artifical intelegent (AI). The AI was developed to design the behavior of Non-Player Character (NPC) from Games or simulations as if the NPC had intelligence and movement as natural as possible. This study discusses making the movement of Non-Player Character NPC in the Game using the Fuzzy algorithm method, so that we can determine the direction of the movement of an NPC in the Game. The Game is made using the Unity 3D Game engine, and determines the direction of its movement using FuSM. The results of the FuSM implementation test on the NPC are adjusted to normal behavior, which is moving towards the specified direction or the road is uncertain. Key Word : Dijkstra Algorithm, Game, NPC..