Abstrak:  Dalam  bermain  sebuah  game,  faktor  motivasi  dalam  bermain  game  sangat  memiliki  peran  penting  terhadap keberlangsungan dari misi game tersebut untuk diselesaikan. Penelitian ini bertujuan untuk melaporkan hasil pengenalan pola player  dan  tingkatan  motivasi  player  pada  game  yang  telah  dibangun  bernama  Ghost  Traditional  Game.  Game  tersebut menanamkan unsur Artificial Intelligence (AI) dengan jenis Decision Tree dan Finite State Machine berbasis desktop, terdiri dari sepuluh level dengan kategori kemudahan dan kesulitan yang telah diatur sedemikian rupa pada tahapan game design. Metode yang digunakan adalah matching player pattern detection yang direkam melalui log data dan motivation questionnaire technique. Sejumlah 30 orang player menguji coba game ini, dengan tingkat usia yang berbeda-beda antara 12-22 tahun. Hasilnya adalah untuk pengenalan pola player terhadap iterasi masing-masing level yang digunakan pada saat game testing cenderung lebih cocok sama dengan prediksi pola pada game design, untuk motivasi player dalam menyelesaikan misi game dengan kategori sangat setuju, dan rata-rata waktu yang dibutuhkan oleh player untuk menyelesaikan misi game adalah 60 menit.

## Kata Kunci—Analisis Data Log, Pengenalan Pola Game, Pengenalan Pola Pemain, Tingkatan Motivasi Pemain
Abstract: In playing a game, the motivational factor in playing a game has a very important role in the continuity of the game's mission to be completed. This study aims to report the results of the recognition of player patterns and the level of player motivation in the game that was built called Ghost Traditional Game. The game embeds elements of Artificial Intelligence (AI) with a type of Decision Tree and Finite State Machine of desktop-based, consisting of ten levels with ease and difficulty categories that have been arranged in such a way at the game design stage. The method used is matching player pattern detection which is recorded through log data and motivation questionnaire technique. A total of 30 players tested this game, with age levels varying between 12-22 years. The result is for the recognition of player patterns to iterations of each level used during game testing tend to be more similar to the prediction of patterns in game design, for the motivation of players in completing game missions with the category of strongly agree, and the average time required by the player to complete the game mission is 60 minutes.
Keywords—Game Design Pattern, Log Data Analysis, Player Motivation Levels, Recognition of Player Patterns

## I. P ENDAHULUAN
ERMAIN game  telah  menjadi  aktivitas  yang  sangat  umum  dilakukan  oleh  hampir  banyak  orang, terutama  oleh  kaum  milenial  (generasi  Y).  Dunia  semakin  modern  dan  bermunculannya  teknologi canggih tidak terlepas dari terlahirnya para kaum milenial ini. Jika pada zaman dulu video game hanya ada di tempat tertentu seperti arcade atau di komputer di rumah, seiring dengan perkembangan zaman dan teknologi yang semakin canggih, kini game semakin mudah diakses dengan biaya yang cukup murah, bahkan sangat banyak yang gratis. Selanjutnya, pengalaman yang didapat dari bermain game pun semakin banyak beriringan  dengan  semakin  canggihnya  teknologi game itu  sendiri,  khususnya  dengan  hadir  dan diterapkannya Artificial Intelligence (AI) di dalam game interaction [1-4] yang membuat pengembangan dan produksi game semakin meningkat.

## P ENGENALAN P OLA DAN T INGKATAN M OTIVASI P LAYER DALAM P ENGGUNAAN G HOST

## T RADITIONAL G AME BERDASARKAN A NALISIS L OG D ATA
Aulia Akhrian Syahidi 1) , Subandi 2) , dan Yehezkiel Mulia Hutahayan 3)
1) Ketua Grup Riset Interactive Media, Game, and Mobile Technologies , Politeknik Negeri Banjarmasin 2) Ketua Program Studi D3 Teknik Informatika, Politeknik Negeri Banjarmasin
3) Anggota Grup Riset Interactive Media, Game, and Mobile Technologies , Politeknik Negeri Banjarmasin e-mail: aakhriansyahidi@poliban.ac.id 1) , subandi@poliban.ac.id 2) , C030318127@mahasiswa.poliban.ac.id 3)
B
Dalam  bermain  sebuah game ,  tentunya player merasakan  banyak  hal  terutama  dari  sisi  hiburan (entertainment) [5] di mana unsur ini menjadikan patokan utama dalam pengembangan sebuah game . Player akan terhibur, merasa senang, dan secara terus-menerus bermain game dengan tujuan menyelesaikan misi tertentu, mengumpulkan gift , bahkan menggugah rasa penasaran dalam menyelesaikan misi game tersebut dengan berbagai teknik/cara tertentu, dan akhirnya player akan bebas dengan menciptakan berbagai macam pengalaman bermain mereka.
Dalam hal meningkatkan pengalaman player dalam bermain game , diperlukan interaksi yang baik di mana artificial intelligence di dalam game dapat memahami apa yang player akan lakukan dan bagaimana perasaan serta perilaku mereka ketika bermain game . Meningkatkan keterlibatan player adalah masalah yang sedikit lebih rumit. Pengembang biasanya mengidentifikasi empat subtugas pemodelan player utama yang sangat relevan untuk artificial intelligence di dalam game yakni:
1. Mengembangkan (Non-Player  Character) NPC  yang  cerdas  dan  interkasi  yang  mirip  dengan  pola- perilaku manusia;
2. Memprediksi  perilaku player manusia  yang  mengarah  pada  peningkatan  pengujian game dan  desain game ; 3. Mengklasifikasi perilaku mereka untuk memungkinkan personalisasi game ;
4. Menemukan  pola  atau  urutan  tindakan  yang  sering  untuk  menentukan  bagaimana  seorang player berperilaku dalam game .
Tujuan  utama  penelitian  ini  untuk  memprediksi  perilaku player dengan  menemukan/mengenali  pola bermain  dan  juga  mengetahui  tingkatan  motivasi player ketika  menyelesaikan  misi game yang  telah dikembangkan  bernama Ghost  Traditional  Game . Game tersebut  menanamkankan  unsur artificial intelligence dengan jenis Decision Tree dan Finite State Machine yang mengadaptasi dari [4]. Manfaat dari penelitian ini  untuk memperbaiki kekurangan dari game yang telah dikembangkan dan sejauhmana player melakukan penyelesaian misi game berdasarkan pengenalan pola dan tingkatan motivasi yang telah direkam dan dianalisis melalui log data .

## II. T INJAUAN P USTAKA
Pengenalan  pola (pattern  recognition) digunakan  untuk  menentukan  aksi,  desain,  dan  strategi  pada permainan  berbasis  pembelajaran  di  masa  mendatang  [6].  Pengenalan  pola  adalah  bagian  penting  dari keseluruhan sistem kecerdasan buatan dengan memberikan informasi tingkat tinggi dari dunia permainan ke sistem pengambilan keputusan. Pengenalan pola digunakan untuk pengambilan keputusan dalam hal prediksi desain dari sebuah permainan dan untuk tahapan pembuatan permainan (produksi). Tugas pengenalan pola adalah untuk mengekstraksi informasi  yang relevan, dalam permainan diimplementasikan untuk merekam strategi,  taktik,  tingkat  kesulitan,  pergerakan  musuh  buatan,  dan  pergerakan player ,  sehingga  dapat membuat/merekomendasikan alur cerita baru dalam permainan sesuai hasil perekaman pola [7].  Selanjutnya menurut [8] pengenalan pola dalam permainan digunakan lebih teknis dalam mengidentifikasi strategi player selama  memainkan  permainan,  hasil  pengenalan  pola  dari  strategi player tersebut  dimanfaatkan  sebagai pengetahuan untuk meningkatkan pola dan kecerdasan gerak-gerik musuh.
Pada tahun 2014 dalam  artikel  [9] menyebutkan  bahwa di  era ini dan bahkan beberapa tahun ke  depan banyak  permainan  melibatkan  proses  prediksi  suatu  pola.  Pengenalan  pola  adalah  kemampuan  untuk mengenali keteraturan, kekacauan, untuk melihat hubungan dalam informasi yang terputus-putus, dan bahkan digunakan  untuk  menentukan  sebuah  keputusan  dalam  desain  permainan.  Pola  dapat  ditemukan  dalam konsep, ide, serangkaian kata, simbol, angka, gambar, bahkan perilaku. Dalam setiap disiplin, pola sangat penting  untuk  memprediksi  masa  depan,  memperkirakan  tindakan  yang  tepat,  dan  menentukan  langkah- langkah diagnostik. Dalam membuat sebuah permainan ada pentingnya untuk menerapkan berbagai macam pola,  namun  secara  bertahap  dari  yang  sederhana  menuju  ke  yang  kompleks.  Pola  pada  permainan  akan bermanfaat dalam hal peningkatan interaksi antara kecerdasan yang dimiliki oleh permainan dengan player
manusia dari berbagai latar belakang dan kecerdasan.
Beberapa penelitian yang telah menilai pengenalan pola player yakni dari [10] yang mengembangkan pola- pola untuk tujuan desain game dan sebagai panduan untuk mengetahui perpindahan posisi player , sebagai hasilnya  adalah  dikenalinya  pola player dan  juga level dari game .  Kemudian  oleh  [11]  yang  melakukan pengujian  terhadap  variasi  pola  dari  perilaku player yang  hasilnya  untuk  mengetahui  pengalaman  dan interaksi  sosial  mereka.  Penelitian  dari  [12]  yang  memanfaatkan log  data activity  untuk  merekam  pola perilaku player sebagai sarana dalam mengetahui kecepatan berpikir pada materi teori pencampuran warna. Selain  itu  [13]  yang  melakukan  perekaman  pola player menggunakan log  data untuk  mengetahui  jenis strategi penyelesaian tangram puzzle dan bentuk seperti apa yang diakses terlebih dahulu.  Kemudian dari [14] yang memanfaatkan desain pengenalan pola untuk mendukung desain game dalam kolaborasi interaksi pada proses pembelajaran. Terakhir dari [15] yang merekam log data dari interaksi iterasi mengakses menu game dan iterasi reset question game , hasil dari log data tersebut dimanfaatkan untuk merevisi design game . Selanjutnya beberapa penelitian yang telah melaporkan tentang motivasi player di dalam bermain game yakni  dari  [16]  yang  menilai  motivasi player terhadap  penggunaan Massively  Multiplayer  Online  Role Playing  Game  (MMORPG) yang  bermain  secara  berlebihan.  Unsur  motivasi  diambil  dari  sudut  pandang dorongan berprestasi/pencapaian, dorongan untuk bersosialisasi, dan dorongan dalam hal perasaan. Hasilnya menyebutkan bahwa player cenderung bermain game karena menjadi bahan refreshing/relaxation (termasuk ke dalam dorongan perasaan) dan berbeda hasilnya ketika pada dorongan prestasi dan sosialisasi, cenderung tidak menyepakati. Kemudian oleh [17] yang menilai perbedaan motivasi antar player dari berbagai negara dalam penggunaan game untuk proses pembelajaran, hasilnya adalah grup 1 menilai bahwa motivasi bermain game karena adanya pengalaman sosial, sedangkan grup 2 menilai adanya perasaan santai dan mengurangi kejenuhan ketika menyelesaikan misi game . Selain itu oleh [18] yang mengetahui sisi motivasi bermain game online MMORPG dan dukungan sosial memengaruhi adiksi game online .

## III. M ETODE P ENELITIAN
Adapun  metode  yang  digunakan  untuk  mengenali  pola player yakni  peneliti  menyebutnya  dengan Matching  Player  Pattern  Detection  (MP2D) yakni  mencocokkan  antara  pola  prediksi  dari game  design dengan hasil dari game testing yang telah dilakukan oleh player . Hasil dari pengenalan pola player ini secara otomatis  akan  direkam  dengan log  data . Log  data [19-20]  digunakan  untuk  merekam  segala kejadian/interaksi yang ada dalam sebuah sistem atau perangkat lunak, hasil dari log data ini dimanfaatkan untuk mencocokkan antara prediksi pola pada game design dan game testing . Untuk metode Matching Player Pattern Detection (MP2D) dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur Metode Matching Player Pattern Detection (MP2D)
Selanjutnya  untuk  mengetahui  motivasi player digunakan Motivation  Questionnaire  Technique yang diadaptasi dari [17] dan [21], dengan jenis motivasi terdiri dari:
1. Challenge yakni tingkat kesulitan dan tantangan yang sesuai, banyak tujuan untuk menang, umpan balik yang konstan, dan keacakan yang memadai.
2. Fantasy yakni tingkat menjiwai/merasakan yang tepat dengan mengambil peran tertentu dan berurusan dengan tanggung jawab terkait posisi/karakter yang diambil.
3. Curiosity yakni memberikan stimulasi sensorik untuk memastikan partisipasi yang berkepanjangan untuk menyelesaikan misi game .
4. Control yakni kemampuan untuk memilih pilihan dan mengamati konsekuensi dari pilihan.
5. Competition yakni membandingkan kinerja antar player .
6. Recognition yakni merasa puas dan bangga ketika prestasi diakui atas pencapaian yang diperoleh dalam setiap penyelesaian misi game .
7. Pleasure yakni  merasa  bahagia  dan  senang,  tidak  terpaksa  dalam  bermain game dan  menyelesaikan semua misinya.
8. Relaxation yakni merasa santai dalam menyelesaikan misi game dan tetap fokus.
Untuk  pengisian  jawaban  menggunakan  skala  Likert  dengan  pernyataan  positif  yaitu  1:  Sangat  Tidak Setuju, 2: Tidak Setuju, 3: Setuju, dan 4: Sangat Setuju.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penelitian ini telah dilakukan selama kurang lebih dua minggu, dengan mengumpulkan data dari 30 orang partisipan  dengan  posisi  sebagai player dengan  usia  antara  12-22  tahun,  tidak  ada  kriteria  lain  yang diharuskan untuk partisipan. Distribusi aplikasi game melalui tim pengembang yang mengirimkannya secara langsung  kepada player ,  kemudian  kuesioner  motivasi  diisikan  setelah  mereka  menyelesaikan  misi game tersebut secara online. Setiap level akan berakhir/berlanjut ketika player mengambil semua gift yang tersedia, kemudian misi game selesai  ketika player menyelesaikan semua level yang tersedia secara berurutan  dari level 1 – level 10 . Dalam menentukan jenis tingkatan /level berdasarkan pada bentuk desain peta permainan, banyaknya  penghalang,  jumlah  musuh,  penempatan gift ,  dan  akses  menuju gift .  Berikut  adalah  jenis tingkatan/ level dari Ghost Traditional Game yang disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Penentuan Level
Level Kategori Bentuk Desain Peta Permainan Banyaknya Penghalang Jumlah Musuh Penempatan Musuh Jumlah Gift Penempatan Gift Akses Menuju Gift 1 Mudah Terbuka Sedikit 3 Jauh 5 Dekat Dekat 2 Mudah Terbuka Sedikit 3 Dekat 5 Dekat Dekat 3 Sulit Tertutup Banyak 5 Dekat 5 Jauh Jauh 4 Sulit Terbuka Sedikit 8 Dekat 5 Jauh Jauh 5 Mudah Terbuka Sedikit 3 Dekat 5 Dekat Dekat 6 Sulit Tertutup Banyak 3 Dekat 6 Jauh Jauh 7 Sulit Tertutup Banyak 3 Jauh 5 Jauh Jauh 8 Mudah Tertutup Banyak 3 Jauh 5 Dekat Dekat 9 Sulit Tertutup Banyak 3 Dekat 4 Jauh Jauh 10 Mudah Terbuka Sedikit 6 Dekat 4 Dekat Dekat
Berikut adalah antarmuka pengguna dari Ghost Traditional Game dapat dilihat pada Gambar 2 dan Gambar 3. Kemudian untuk contoh pengkodean AI dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 2. Antarmuka Pengguna Ghost Traditional Game dengan Level Mudah
Dari Gambar 2, salah satu jenis contoh level dengan kategori mudah, desain peta yang terbuka dan tidak banyak penghalang. Jumlah musuh sedikit dengan posisi yang cenderung tidak menutupi akses menuju gift .
Gambar 3. Antarmuka Pengguna Ghost Traditional Game dengan Level Sulit
Berdasarkan Gambar 3, merupakan salah satu contoh jenis level dengan kategori sulit, di mana desain peta yang  cenderung  tertutup,  banyak  penghalang,  dan  sangat  menyulitkan player untuk  menuju gift .  Jumlah musuh sedikit dengan posisi yang menutupi akses menuju gift .
Gambar 4. Pengkodean Artificial Intelligence untuk Karakter Musuh
Pengkodean  untuk artificial  intelligence pada  karakter  musuh  (Lihat  Gambar  4)  dengan  bentuk percabangan yang mengkondisikan pola gerak-gerik musuh dan kecepatannya. Selanjutnya untuk pola pada game design disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Pola pada Game Design Level Kategori Level Prediksi Jumlah Iterasi 1 Mudah Max: 1 kali 2 Mudah Max: 4 kali 3 Sulit Min: 10 kali 4 Sulit Min: 6 kali 5 Mudah Max: 3 kali 6 Sulit Min: 5 kali
7 Sulit Min: 6 kali 8 Mudah Max: 2 kali 9 Sulit Min: 12 kali 10 Mudah Max: 1 kali
Pola  pada game  design dirancang  untuk  menjaga  motivasi player dan  juga  memprediksi  jumlah  iterasi ketika gagal dalam menyelesaikan misi pada masing-masing level . Alur yang dirancang dari Level 1 sampai dengan Level 2 secara acak mengkategorikan level mudah dan sulit (Lihat Tabel 2), hal ini akan diuji coba pada tahap game testing untuk memastikan sejauh mana pola pada game design ini terpenuhi. Pada kolom prediksi  jumlah  iterasi,  merupakan  tingkat  perulangan  yang  telah  diprediksi  ketika player menyelesaikan sebuah misi dari masing-masing level game .
Gambar 5. Proses Game Testing kepada Beberapa Player
Pada saat melakukan game testing ke beberapa player (Lihat Gambar 5), terlihat bahwa mereka cenderung sangat fokus, serius, dan antusias dalam menyelesaikan misi game. Walaupun kadang, player terlihat cukup lelah,  ketika  mereka  menemukan level yang  sulit,  mereka  perlu  berpikir  keras  untuk  menentukan  strategi terbaik, agar bisa lolos dari level tersebut, konsep strategi di sini adalah ketika player secara bebas melakukan penyelesaian misi tanpa ada aturan baku, tetapi dengan tujuan untuk menyelesaikan misi. Berikut adalah hasil rekaman log data dari game testing yang disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Perekaman Log Data dari Game Testing Player  Umur Level/Iterasi 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 19 0 0 6 3 2 1 3 0 9 2 2 19 1 1 2 1 1 3 1 2 3 2 3 17 0 1 11 2 1 3 2 1 10 2 4 16 0 2 8 3 1 4 5 1 9 0 5 18 0 2 9 3 2 5 6 2 8 0 6 19 0 4 12 7 1 4 5 2 6 0 7 20 0 3 10 5 3 4 5 2 6 0 8 16 0 3 15 5 3 6 5 1 10 0 9 18 0 3 5 5 1 4 9 1 9 0 10 22 0 5 11 6 1 4 3 1 9 0 11 18 0 4 8 4 2 6 5 2 9 0 12 22 0 4 9 5 1 3 4 1 20 1 13 22 0 3 10 4 2 4 5 1 8 0 14 20 0 6 5 2 4 3 1 0 7 0 15 15 0 6 3 2 4 2 6 0 9 0
16 12 0 3 8
6 1 7 7 0 11 0 17 13 0 3 7 7 2 6 6 1 12 0 18 14 0 4 9 5 1 6 7 2 13 0 19 17 0 4 10 6 1 5 7 1 29 1 20 16 0 2 16 6 1 6 8 1 20 0 21 15 0 2 17 8 2 7 6 0 12 0 22 14 0 2 20 8 3 8 5 0 22 0 23 20 0 2 14 6 3 9 6 0 25 0 24 21 0 3 10 7 2 7 6 1 32 0 25 22 1 1 13 6 2 6 7 1 13 1 26 10 0 2 12 6 1 6 6 2 16 0 27 19 0 1 22 6 2 6 9 0 17 0 28 28 0 2 19 5 1 6 6 0 14 1 29 17 0 1 10 7 1 5 7 2 18 0 30 16 1 1 15 7 1 6 6 1 20 0 Total Iterasi 3 80 326  153 53 152  164 29 406 10
Berikut adalah hasil analisis dengan metode Matching Player Pattern Detection (MP2D) yang disajikan pada Tabel 4. Rule dari Matching Player Pattern Detection (MP2D) untuk menuju pada conclusion adalah If Melebihi Target Deteksi Then Tidak Cocok [patokan: Max] , If Kurang dari Terget Deteksi Then Tidak Cocok [patokan: Min]. Rule tersebut menyesuaikan dengan patokan prediksi jumlah iterasi.
Tabel 4. Hasil Analisis Matching Player Pattern Detection (MP2D) Player  Umur Level/Iterasi 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 19 C C TC TC C TC TC C TC C 2 19 C C TC TC C TC TC C TC C 3 17 C C C TC C TC TC C TC C 4 16 C C TC TC C TC TC C TC C 5 18 C C TC TC C C C C TC C 6 19 C C C C C TC TC C TC C 7 20 C C C TC C TC TC C TC C 8 16 C C C TC C C TC C TC C 9 18 C C TC TC C TC C C TC C 10 22 C TC C C C TC TC C TC C 11 18 C C TC TC C C TC C TC C 12 22 C C TC TC C TC TC C C C 13 22 C C C TC C TC TC C TC C 14 20 C TC TC TC TC TC TC C TC C 15 15 C TC TC TC TC TC C C TC C 16 12 C C C C C C C C C C 17 13 C C C C C C C C C C 18 14 C C C C C C C C C C 19 17 C C C C C C C C C C 20 16 C C C C C C C C C C 21 15 C C C C C C C C C C 22 14 C C C C C C TC C C C
23 20 C C C C C C C C C C 24 21 C C C C C C C C C C 25 22 C C C C C C C C C C 26 10 C C C C C C C C C C 27 19 C C C C C C C C C C 28 28 C C C C C C C C C C 29 17 C C C C C C C C C C 30 16 C C C C C C C C C C
Setelah didapatkan hasil perekaman log data yang telah dicocokkan dan dianalisis oleh sistem (Lihat Tabel 4), maka akan diperhitungkan jumlah dari Cocok (Match) dan Tidak Cocok (UnMatch). Hasil perhitungan disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Matching Player Pattern Detection (MP2D) Level Jumlah Cocok Jumlah Tidak Cocok 1 30 0 2 27 3 3 21 9 4 17 13 5 28 2 6 18 12 7 17 13 8 30 0 9 16 14 10 30 0 Total 234 66
Berdasarkan Tabel 5 diperoleh hasil pencocokan untuk pengenalan pola player terhadap iterasi masing- masing level yang digunakan pada saat game testing dengan prediksi pola pada game design . Untuk Level 1, Level 8, dan Level 10 hasil deteksi cenderung sangat cocok antara prediksi pada pengenalan pola player untuk game  design dengan game  testing .  Untuk level yang  lainnya  cenderung  nilai  kecocokan  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  nilai  ketidakcocokan.  Jumlah  kecocokan  sebesar  234  melebihi  dari  nilai ketidakcocokan  yaitu  hanya  66.  Artinya  bahwa  dari  hasil  akhir  perhitungan Matching  Player  Pattern Detection  (MP2D) dapat disimpulkan bahwa  antara prediksi pola dari game design sangat  cocok  ( Match ) dengan  deteksi  akhir  yang  dihasilkan  pada  pengenalan  pola  dari game  testing .  Hal  ini  akan  berpengaruh terhadap game design selanjutnya, yang akan dimanfaatkan lebih baik lagi dalam hal meningkatkan motivasi player dalam menyelesaikan sebuah misi game , memberikan prediksi awal yang berhubungan dengan apa saja  yang  akan  dilewati  oleh player ,  berapa  kai  melakukan  pengulangan,  apa  saja  perilaku player ,  dan seterusnya yang dapat direkam melalui log data .
Untuk menyelesaikan semua misi dari game ini, dapat menghabiskan waktu sekitar 60-90 menit. Setelah melakukan perekaman melalui log data , rata-rata para player menghabiskan sekitar 60 menit untuk fokus menyelesaikan misi game secara keseluruhan. Waktu tersebut lumayan menyita, namun player merasakan sensasi  tersendiri  dari  pola game ,  mereka  cenderung  penasaran  bagaimana  strategi  terbaik  untuk menyelesaikan  masing-masing level tersebut.  Cepat  atau  lambatnya  dalam  menyelesaikan  misi game ini tergantung  dari  kecerdasan  memecahkan  masalah  dan  strategi  dari  masing-masing player .  Pada Ghost Traditional Game tidak terlalu berpengaruh terhadap cepat dan lambatnya waktu penyelesaian, pada intinya adalah faktor fokus dan minat yang tinggi dalam menyelesaikannya, namun dapat diketahui bahwa semakin lama player menghabiskan waktu dapat diartikan bahwa tingkat kejenuhan juga semakin tinggi dan sangat berpikir  keras  dalam  menyelesaikannya.  Desain level yang  telah  diimplementasikan  pada game ,  cukup menjaga  terhadap  tingkat  motivasi  dan  kejenuhan  para player ,  cenderung player menyukai  dan  sering
bertahan pada level yang acak dan susah untuk ditebak. Setelah mereka menyelesaikan semua misi game , kemudian diarahkan untuk mengisikan kuesioner tentang motivasi player , adapun hasilnya disajikan pada Tabel 6. Tujuan penggalian motivasi ini untuk mengetahui sejauh  mana  gerak-gerik  perilaku player terhadap  ketahanan  mereka  dalam  menyelesaikan  misi game, dikarenakan pola game yang telah dikembangkan ini cenderung memiliki level dengan jumlah iterasi dalam menyelesaikannya berkali-kali.

## Tabel 6. Hasil Penilaian Motivasi
Player Player Umur Indikator Motivasi Player Challenge Fantasy Curiosity Control Competition Recognition Pleasure Relaxation 1 19 4 4 4 3 4 3 3 4 2 19 4 4 4 3 4 3 3 4 3 17 4 4 4 3 4 3 3 4 4 16 4 3 4 3 4 3 3 4 5 18 4 3 4 4 4 3 3 4 6 19 4 3 4 4 4 3 4 4 7 20 4 4 4 4 4 3 4 4 8 16 4 4 4 3 4 3 4 4 9 18 4 3 4 3 4 3 4 4 10 22 4 3 4 3 4 3 4 4 11 18 4 3 4 3 4 3 4 4 12 22 4 4 4 2 4 3 3 3 13 22 4 4 4 3 4 4 3 3 14 20 4 4 4 3 4 4 3 3 15 15 4 3 4 4 4 4 3 3 16 12 4 4 4 4 4 2 3 4 17 13 4 3 4 4 4 3 3 4 18 14 4 3 4 4 4 3 2 4 19 17 4 4 4 3 4 3 3 4 20 16 4 4 4 3 4 2 3 3 21 15 4 3 4 3 4 4 3 3 22 14 4 3 4 3 4 4 3 3 23 20 4 3 4 3 4 4 3 3 24 21 4 3 4 4 4 4 4 4 25 22 4 4 4 4 4 4 4 4 26 10 4 3 4 4 4 3 4 4 27 19 4 4 4 3 4 3 4 4 28 28 4 3 4 3 4 4 4 4 29 17 4 3 4 3 4 4 3 4 30 16 4 3 4 4 4 3 3 4 Total 120 103 120 100 120 98 100 112 Rata-Rata 4,0 3,4 4,0 3,3 4,0 3,3 3,3 3,7 Predikat Sangat Setuju Setuju Sangat Setuju Setuju Sangat Setuju Setuju Setuju Sangat Setuju
Berdasarkan data dari Tabel 6 dapat diketahui bahwa, untuk nilai masing-masing indikator dari motivasi player sangat  bervariasi.  Untuk  indikator challenge,  curiosity, dan competition memiliki  penilaian  yang sempurna. Untuk challenge kemungkinan besar para player sangat setuju karena merasakan tingkat kesulitan dan  tantangan  yang  sesuai,  kemudian  banyak  tujuan  untuk  target  menang,  memiliki  umpan  balik  yang konstan, dan keacakan yang memadai berkaitan dalam pengaturan pola dari level mudah dan sulit (tahapan game  design sangat  penting),  hal  tersebut  untuk  mempertahankan  motivasi player dalam  bermain.  Pada indikator curiosity , player merasakan  bahwa game memberikan  stimulasi  sensorik  untuk  memastikan partisipasi yang berkepanjangan untuk menyelesaikan misi game . Untuk competition , dirasakan bahwa game
telah menyediakan teknik dalam membandingkan kinerja antar player , terutama dengan adanya perekaman log data , sehingga sangat  diketahui bagaimana strategi/perilaku player dalam menyelesaikan misinya dan durasi seserta gift yang dikumpulkan. Untuk indikator motivasi yang lainnya dengan predikat setuju. Adapun rata-rata akhir dari penilaian motivasi berada pada angka 3,6 dengan predikat sangat setuju yang menyatakan bahwa  dengan  menggunakan ghost  traditional  game ,  dapat  memberikan  motivasi  terhadap player untuk bertahan dalam menyelesaikan misi dari game tersebut.

## V. K ESIMPULAN
Dalam  menyelesaikan  sebuah  misi game ,  diperlukan  sebuah game  design yang  bisa  memprediksi bagaimana  cara  mempertahankan  motivasi player untuk  dapat  bertahan  dalam  menyelesaikan  misi game . Salah  satunya  dengan  memprediksi  pola player ,  kemudian  melakukan  perekaman  pola player pada  saat proses game testing melalui log data . Hasil menunjukkan bahwa nilai kecocokan lebih besar dibandingkan dengan nilai ketidakcocokan dengan menggunakan metode Matching Player Pattern Detection. Kemudian durasi  yang  diperlukan  untuk  menyelesaikan  misi game dengan  rata-rata  60  menit.  Terakhir, player menyatakan bahwa sangat setuju bahwa ghost traditional game dapat memotivasi player untuk terus bertahan dalam menyelesaikan misi game .

## D AFTAR P USTAKA
[1] I. Millington and J. Funge, “Artificial Intelligence for Games,” Second Edition, CRC Press, 2009.
[2] E.  V.  Soboleva  and  N.  V.  Shalaginova,  “Simulation  of  Artificial  Intelligence  in  a  Computer  Game,” Journal of Physics: Conference Series, Vol. 1399, No. 3, 2019, Hal. 1-5.
[3] H. M. K. Barznji, “Artificial Intelligence and Game Development,” Article Narative Review Publication, 2019, Hal. 2-8.
[4] Y. C. Hui, E. C. Prakash, and N. S. Chaudhari, “Game AI: Artificial Intelligence for 3D Path Finding,” Proceeding of the IEEE Xplore Digital Library - Region 10 Conference TENCON, 2004, Hal. 306-309.
[5] D. Myers, “The Patterns of Player-Game Relationships: A Study of Computer Game Players,” Simulation and Games,  Vol.  15, No. 2, 1984, Hal. 159-185.
[6] E. B. Koffman, “Learning Games Through Pattern Recognition,” IEEE Transactions on System Science and Cybernetics, Vol. SSC-4, No. 1, 1968, Hal. 12-16.
[7] T. Kaukoranta, J. Smed, and H. Hakonen, “Role of Pattern Recognition in Computer Games,” Proceedings of the 2 nd International Conference on Application and Development of Computer Games, 2003, Hal. 189- 94.
[8] S. He, Y. Wang, F. Xie, J. Meng, H. Chen, S. Luo, Z. Liu, and Q. Zhu, “Game Player Strategy Pattern Recognition and How UCT Algorithms Apply Pre-Knowledge of Player’s Strategy to Improve Opponent AI,” Proceeding of the IEEE CIMCA, 2008, Hal. 1177-1181.
[9] K. Kapp, “Game Element: Pattern Recognition,” Karl M. Kapp Notes – Intelligently Fusing Learning, Technology,  &  Business,  2014.  [Online].  Tersedia: http://karlkapp.com/game-element-pattern- recognition/#:~:text=Pattern%20recognition%20is%20the%20ability,see%20relationships%20in%20disj ointed%20information.&text=A%20simple%20example%20of%20a,opponent%20can%20do%20the%2 0same .
[10] D. Milam and M. S. E. Nasr, “Design Patterns to Guide Player Movement in 3D Games,” Proceeding of the ACM Digital Library – SIGGRAPH ’10, 2010, Hal. 1-5.
[11] K. Emmerich and M. Masuch, “The Impact of Game Patterns on Player Experience and Social Interaction in Co-Located Multiplayer Games,” Proceeding of the ACM Digital Library – CHI PLAY ’17, 2017, Hal. 411-422.
[12] A. Fairuzabadi, A. A. Supianto, and H. Tolle, “Analysis of Players’ Speed Thinking in Color Mix Game Application,” International Journal of Interactive Mobile Technologis, Vol. 12, No. 8, 2018, Hal. 113-122.
[13] I. R. D. Renavitasari, A. A. Supianto, and H. Tolle, “Log Data Analysis of Player Behavior in Tangram Puzzle Learning Game,” International Journal of Interactive Mobile Technologis, Vol. 12, No. 8, 2018, Hal. 123-129.
[14] G. E. Baykal, E. Eriksson, S. Bjrok, and O. Torgersson, “,Using Gameplay Design Patterns to Supports Children’s Collaborative Interactions for Learning,” Proceeding of the ACM Digital Library – CHI EA ’19, 2019, Hal. 1-6.
[15] A. A. Syahidi, A. A. Supianto, and H. Tolle, “Design and Implementation of Bekantan Educational Game (BEG) as a Banjar Language Learning Media,” International Journal of Interactive Mobile Technologis, Vol. 13, No. 3, 2019, Hal. 108-124.
[16] V. Lengkong and I. D. Juwono, “Gambaran Motivasi Bermain para Pemain MMORPG yang Tergolong High Engagement Gamer,” MANASA – Jurnal Ilmiah Psikologi, Vol. 2, No. 2, 2013, Hal. 11-31.
[17] T. Hainey, W. Westera, T. M. Connolly, L. Boyle, G. Baxter, R. B. Beeby, and M. Soflano, “Students’ Attitudes  Toward  Playing  Games  and  Using  Games  in  Education:  Comparing  Scotland  and  the Netherlands,” Computers & Education, Vol. 69, 2013, Hal. 474-484.
[18] P. Rachmawati, “Pengaruh Motivasi Bermain Game Online MMORPG dan Dukungan Sosial Terhadap Adiksi  Game Online  pada  Remaja  di  Tangerang,”  TAZKIYA  – Journal  of  Psychology,  Vol. 6,  No.  1, 2018, Hal. 101-108.
[19] Y.  I.  Nugraha,  G.  A.  Mutiara,  and  R.  Handayani,  “Log  Data  Structure  for  Illegal  Logging  Tracking System,” International Journal of Engineering & Technology, Vol. 7, No. 4.44, 2018, Hal. 147-151.
[20] I. Boticki, H. Ogata, K. Tomiek, G. Akcapinar, B. Flanagan, R. Majumdar, and N. Hasnine, “ Identifying Reading Styles from E-book Log Data, 27th International Conference on Computers in Education, Taiwan: Asia-Pacific Society for Computers in Education (ICCE ‘19), Vol. 1, 2019, Hal. 312-317.
[21] A.  M.  S.  Wu,  M.  H.  C.  Lai,  S.  Yu,  J.  T.  F.  Lau,  and  M-W.  Lei,  “Motives  for  Online  Gaming Questionnaire:  Its  Psychometric  Properties  and  Correlation  with  Internet  Gaming  Disorder  Symptoms Among Chinese People,” Journal of Behavioral Addictions, Vol. 6, No. 1, 2017, Hal. 11-20.