Implementasi Algoritma Collision Detection dan Markov Chain untuk Menentukan Behaviour NPC dan Karakter Player pada Game Higiea - Sulistyanto Laili R; Dodik Arwin Dermawan (Universitas Negeri Surabaya, 2021)
Abstrak— Adventure Game menjadi salah satu genre game terbanyak yang dimainkan sejak video game dikembangkan. Di dalam adventure game player dilatih untuk berfikir menguraikan tempat secara visual, menyelesaikan permasalahan, dan juga merangkai kesimpulan dari peristiwa berdasarkan percakapan maupun benda-benda yang terdapat di dalam scene game. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah game dalam bentuk adventure game bertema kesehatan menggunakan Unity dengan nama game “Higeia”. Game ini dibuat menggunakan gabungan metode dari Markov Chain dan Collision Detection dimana metode Markov Chain digunakan sebagai klasifikasi perilaku penyerangan karakter NPC sedangkan metode Collision Detection digunakan untuk memberikan keputusan perilaku ketika karakter player menabrak obstacle di dalam gameplay. Dimana perilaku NPC akan dibagi menjadi tiga perilaku yaitu perilaku patrol, kejar dan serang. Variabel yang digunakan ialah kecepatan (Kc), jarak (Jr), dan nyawa (Ny) dari kondisi karakter player. Dari hasil pengujian menggunakan perhitungan metode markov chain dengan masukan 15 data nilai awal kondisi player didapatkan hasil perilaku NPC 40% NPC melakukan patrol, 13,33% NPC melakukan kejar dan 46,67% NPC melakukan aksi tembak dengan event collision detection yang berfungsi sesuai dengan yang diharapkan. Kata Kunci— Game, Collision Detection, Markov Chain, NPC, Artificial Intelligence