<![CDATA[Dalam game pendidikan kewirausahaan yang berfokus pada pemberian pengalaman praktis dan kognitif, personalisasi reward untuk aktivitas dalam game adalah salah satu elemen penting untuk memperkuat penyampaian materi pembelajaran. Namun, perancangan reward yang ada dalam game pendidikan seringkali tidak memiliki konsep yang baik sehingga menghasilkan suatu sistem reward yang acak dan monoton. Penelitian ini menggunakan reward yang disusun dengan konsep Appreciative Learning, yang berfokus pada hal-hal positif seperti puncak pencapaian, peluang, eksplorasi potensi dan optimisme masa depan. Aktivitas reward dengan konsep tersebut terdiri dari empat tahap, yaitu Discovery, Dream, Design dan Destiny. Personalisasi reward dilakukan dengan pengaturan perilaku reward oleh agen cerdas yang berjalan dalam keempat tahap tersebut. Agen cerdas bekerja dalam lingkungan game yang diskrit, deterministik dan statis. Agen cerdas akan mempunyai pengetahuan mengenai model lingkungan dan kondisinya. Perilaku agen cerdas dimodelkan menggunakan Finite State Machine. Penelitian ini menghasilkan perilaku reward dinamis pada lingkungan game pendidikan kewirausahaan yang dirancang dengan konsep Appreciative Learning.  Kata kunci—reward, agen cerdas,game pendidikan, kewirausahaan, Appreciative Learning.]]>
Copyrights © 2017
