Reward Dinamis dalam Skenario Adaptif Menggunakan Metode Finite State Machine pada Game Edukasi - Hanny Haryanto (Universitas Dian Nuswantoro and IndoCEISS, 2016)
Dalam game edukasi, pengalaman bermain memegang peranan penting dalam usaha penyampaian materi. Skenario game adalah inti dari penyajian pengalaman tersebut. Salah satu bagian dari skenario adalah sistem reward yang berfungsi untuk menjaga motivasi dan pengalaman pemain selama bermain game. Reward adalah bagian vital dalam skenario pada game yang berpengaruh terhadap pengalaman bermain, namun permasalahan yang terjadi adalah reward yang monoton, mudah ditebak sehingga pengalaman yang disajikan kepada pemain menjadi tidak personal. Penelitian ini menggunakan agen cerdas berbasis Finite State Machine untuk mengembangkan reward dinamis sebagai salah satu elemen dalam skenario adaptif untuk memberikan pengalaman personal kepada pemain. Penelitian ini membahas tentang pengembangan agen cerdas menggunakan metode Finite State Machine dalam membentuk reward dinamis yang diimplementasikan dalam game edukasi dengan genre Role Playing Game (RPG). Kata kunci—game edukasi, reward, skenario adaptif, finite state machine.