Dynamic Difficulty Adjustment Berbasis Logika Fuzzy Untuk Procedural Content Generation Pada Permainan Roguelike - David Saputra Octadianto Soedargo; Hartarto Junaedi (Center for Research and Community Service, Institut Informatika Indonesia (IKADO) Surabaya, 2022)
Perkembangan industri video game sangatlah pesat hingga ada banyak sekali orang yang memainkan video game. Setiap orang memiliki tingkat keterampilan yang berbeda dan memiliki kurva belajar yang unik untuk setiap video game yang mereka mainkan. Pengembang video game pada umumnya memberikan tingkat kesulitan yang bersifat statis sehingga tingkat kesulitan pemain pemula dengan pemain yang berpengalaman itu serupa. Hal ini menimbulkan video game menjadi tidak seimbang. Game balancing adalah salah satu aspek penting yang dapat meningkatkan minat seseorang untuk memainkan game tersebut dan secara adaptif dapat memberikan tingkat kesulitan yang dinamis bagi setiap pemain. Penelitian ini mengintegrasikan Dynamic Difficulty Adjustment (DDA) berbasis logika fuzzy untuk Procedural Content Generation (PCG) pada permainan roguelike sehingga dapat menghasilkan tingkat kesulitan yang dinamis. DDA akan mengolah parameter input dari keterampilan pemain ketika menyelesaikan map sebelumnya, seperti lama waktu, sisa darah, banyaknya serangan yang diterima, sisa peluru, akurasi pemain, dan jumlah musuh. Hasil dari DDA akan diolah kembali dengan menggunakan PCG untuk membuat map baru secara prosedural, seperti besar ruangan, jumlah musuh, jumlah item penyembuh, jumlah item peluru, dan jumlah tembok. Hal ini diharapkan dapat menciptakan penyesuaian kesulitan yang dinamis pada setiap map sesuai dengan keterampilan dari pemain. Dalam penelitian ini dilakukan juga perbandingan video game dengan tingkat kesulitan yang statis dan dengan tingkat kesulitan yang dinamis untuk dapat mengukur tingkat kepuasan dari pemain. Dari 30 responden, didapatkan hasil bahwa 80% pemain memiliki tingkat kepuasan yang lebih baik ketika memainkan video game dengan tingkat kesulitan yang dinamis.