Abstrak : Game edukasi lebih menarik jika diberi sebuah kecerdasan buatan. Salah satu algoritma kecedasasan buatan yang dapat diterapkan pada game ini adalah Learning Vector Quantization (LVQ). LVQ merupakan algoritma cerdas yang dapat diimplementasikan  pada  game  karena  LVQ  dapat  menghasilkan  klasifikasi  yang  sesuai  dengan  yang  diinginkan.  Pada penelitian ini, penulis membuat game edukasi pembelajaran kosakata Bahasa Arab dengan menggunakan algoritma LVQ. Algoritma ini digunakan untuk menentukan level bermain seorang pemain ketika memainkan permainan ini. Hal ini dilakukan agar seorang pemain dapat menyelesaikan permainan berdasarkan kemampuannya dalam bermain. Algoritma ini diterapkan pada game berdasarkan dari nilai Skill Point dan Health Point. Berdasarkan hasil pengujian, algoritma LVQ dapat diterapkan dalam  game  pembelajaran  kosakata  Bahasa  Arab  untuk  menentukan  level  permainan  seorang  pemain.  Hasil  pengujian menunjukkan nilai akurasi sebesar 80% dengan 12 data akurat dari 15 data uji coba. Berdasarkan hasil tersebut, algoritma LVQ dapat diterapkan dengan baik pada game Sang Santri.
Kata Kunci — Game edukasi, Jaringan Saraf Tiruan, LVQ, Kosa Kata, Media Pembelajaran
Abstract : Educational games more interesting if given an artificial intelligence. One of the artificial intelligence algorithms that  can  be  applied  to  this  game  is  Learning  Vector  Quantization  (LVQ).  LVQ  is  an  intelligent  algorithm  that  can  be implemented in games because LVQ can produce the desired classification. In this study, researcher created an educational game for learning Arabic Vocabulary using the LVQ algorithm. This algorithm is used to determine the level of when a player playing this game. This is done so that a player can complete the game based on his ability to play. This algorithm is applied to the game based on the value of Skill Points and Health Points. Based on the test results, the LVQ algorithm can be applied in Arabic Vocabulary learning games to determine the level of a player's game. The test results show an accuracy value of 80% with 12 accurate data from 15 trial data. Based on these results, the LVQ algorithm can be applied well to Sang Santri game.
Keywords — Educational game, Neural Network, LVQ, Vocabulary, Learning Media

## I. P ENDAHULUAN
ERKEMBANGAN game komputer  semakin  ke  depan  semakin  memanjakan  para  pemainnya dengan  teknologi  grafik  yang  semakin  canggih. Game akan  menjadi  menarik  jika  memiliki kecerdasan buatan dalam game tersebut [1]. Game yang memiliki kecerdasan buatan akan membuat game menjadi  lebih  seru  bagi  pemain  ketika  memainkannya.  Dalam  bermain  sebuah game terkadang dapat  membuat  seorang  pemain  menjadi  lebih  bosan  ketika game yang  dimainkan  terlalu  monoton sehingga membuat seorang pemain mudah bosan memainkan game tersebut. Terkadang membuat pemain ingin lebih cepat mencapai ke level yang lebih tinggi untuk segera menyelesaikan permainan. Oleh karena itu, kecerdasan buatan dapat membuat game menjadi lebih menarik dan tidak membosankan. Teknologi game memiliki banyak jenis atau genre yang sering dimainkan seperti RPG ( Role Playing Game ), FPS ( First Person Shooter ), RTS ( Real Time Strategy ), petualangan ( Adventure ), side-scrolling , dan tak terkecuali game edukasi. Game edukasi  membuat  seorang  yang bermain  tidak hanya mencari kesenangan melainkan juga mendapatkan pembelajaran. Terdapat lima komponen penting dalam game yaitu  alur  cerita  (skenario),  tingkatan  (level),  nilai  (skor),  karakter,  dan  tantangan  ( obstacle )  [2]. Berdasarkan dari kelima komponen tersebut, peneliti membuat sebuah game yang dapat menentukan level permainan dengan bantuan kecerdasan buatan.
Syafei Karim 1 , M. Zaenal Abidin 2
1 Teknologi Rekayasa Perangkat Lunak, Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
2 PT. Digdaya Olah Teknologi (DOT) Indonesia e-mail: syfei.karim@gmail.com 1 , zaenal.aidin94@gmail.com 2

## P ENERAPAN M ETODE L EARNING V ECTOR Q UANTIZATION PADA P ENENTUAN L EVEL

## B ERMAIN TERHADAP G AME E DUKASI S ANG
S ANTRI
P
Cara kerja dari game ini adalah dengan mengklasifikasikan parameter yang digunakan kedalam kelas- kelas level yang nantinya kelas level tersebut merupakan tingkat level yang dicapai oleh pemain. Pada game biasanya, level akan meningkat ketika telah memenuhi kondisi yang ditetapkan sehingga tingkatan level  berjalan  dengan  urut  sedangkan  pada  penelitian  ini  level  akan  disesuaikan  dengan  data  dari parameter yang diperoleh pemain sehingga level permainan tidak selalu urut seperti game biasanya. Ada banyak metode kecerdasan buatan yang digunakan seperti Fuzzy, Finite State Machine (FSM), Ant Colony, Bee Colony , Algoritma Genetika, dan juga Jaringan Saraf Tiruan (JST). JST adalah metode yang memiliki kemampuan untuk belajar dan adaptasi [3]. Kinerjanya seperti kinerja pada otak makhluk hidup  yang mampu menyimpan, belajar, dan mengambil  pengetahuan  yang telah tersimpan dalam  sel neuron atau saraf. JST sendiri memiliki banyak jenis metode seperti Single Perceptron, Multi Perceptron, Backpropagation ,  dan Learning  Vector  Quantization (LVQ).  Penelitian  yang  menggunakan  jaringan saraf tiruan sudah banyak dilakukan seperti Syarif [4] yang melakukan penelitian tentang penentuan level bonus dan skor bonus dengan menggunakan backpropagation pada Game Nahwu. Penelitian tersebut menentukan  level  bonus  dan  skor  bonus  pemain  berdasarkan  perpindahan  kartu  dan  waktu  yang didapatkan  oleh  pemain.  Peneliti  [5]  juga  menggunakan  backpropagation  untuk  rekomendasi  penentu kelulusan  dalam game edukatif  simulasi  pembuatan  Surat  Izin  Mengemudi  (SIM).  Metode  tersebut digunakan  menentukan  kelulusan  berdasarkan  skor  akhir  dan  waktu  menyelesaikan  setiap  tes  yang dikerjakan.  Berbeda  dengan  yang  dilakukan  oleh  [6],  peneliti  menggunakan  perceptron  untuk menentukan genre Game berdasarkan kepribadian pemain. Peneliti menggunakan kuesioner yang di isi oleh responden sehingga menghasilkan rekomendasi game yang sesuai dengan kepribadiannya. Hal ini mempermudah  seseorang  dapat  bermain  yang  sesuai  dengan  kepribadiannya.  Pada  peneltian  yang menerapkan metode perceptron juga digunakan untuk menentukan perilaku Non-Player Character (NPC) dalam permainan Arabic Hunter [1].
LVQ adalah metode yang melakukan pembelajaran pada lapisan kompetitif terawasi, pada umumnya metode  ini  digunakan  sebagai  metode  klasifikasi  pada  pola-pola  tertentu  [7].  Penelitian  yang menggunakan LVQ juga dapat untuk pengklasifikasian kualitas air sungai [8]. Pengklasifikasian dibagi menjadi 4 kelas yang diambil berdasarkan 7 parameter masukan yang berupa nilai. Metode tersebutlah yang  berfungsi  untuk  menentukan  klasifikasi  nya.  Hasil  akurasi  rata-rata  yang  didapatkan  sebesar 81.13%.  Peneliti  lain  juga  melakukan  perbandingan  metode  backpropagation  dengan  LVQ  untuk mendeteksi hama pengerek batang. Dalam penelitiannya, peneliti menggunakan curah hujan, suhu udara, kelembaban udara, kecepatan angin, dan intensitas cahaya sebagai variabel masukannya sedangkan hama pengerek batang sebagai keluarannya. Berdasarkan hasil pengujian maka didapatkan hasil akurasi sebesar 69.44% untuk metode backpropagation dan sebesar 80.65% untuk metode LVQ [9]. Dari hasil ini bahwa metode  LVQ  dianggap  lebih  baik  dalam  menentukan  pengklasifikasian  dari  pada  backpropagation khususnya mendeteksi hama pengerek batang padi. Berdasarkan penelitian terdahulu, metode LVQ dapat digunakan  untuk  menentukan  klasifikasi.  Oleh  sebab  itu,  peneliti  menggunakan  metode  LVQ  untuk menentukan level permainan dalam game edukasi.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Permainan (Game)
Game adalah  sesuatu  yang  dapat  dimainkan  oleh  seseorang  dengan  aturan  tertentu  dari  pembuatnya sehingga ada yang menang dan juga ada yang kalah. Game juga bisa dibilang sebuah permainan yang terdiri atas sekumpulan peraturan yang membangun situasi bersaing dari dua sampai beberapa orang atau kelompok  dengan  memilih  strategi  yang  dibangun  untuk  memaksimalkan  kemenangan  sendiri  dan meminimalkan kemenangan dari lawan.
Pada  dasarnya game dibuat  untuk  mendapatkan  hiburan  untuk  menghilangkan  kepenatan  dengan melakukan  kegiatan  yang  dilalui  menggunakan  kecerdasan  berpikir  dan  strategi.  Berdasarkan  tipenya game memiliki tiga jenis yaitu Role Playing Game (RPG), Real Time Strategy (RTS), dan First Person Shooter (FPS) [10]. Game juga memiliki beberapa genre game yang memiliki aturan tersendiri seperti petualangan ( adventure ), aksi ( action ), pertarungan ( fighting ), simulasi ( simulation ), strategi ( strategy ), dan edukasi ( education ).

## B. Jaringan Saraf Tiruan (JST)
Jaringan Saraf Tiruan (JST) adalah suatu sistem pemrosesan informasi yang mempunyai karakteristik menyerupai neuron atau saraf dengan kemampuan yang mampu belajar dan beradaptasi [3]. JST dibentuk untuk memecahkan suatu masalah seperti pengenalan pola atau klasifikasi karena proses pembelajaran.
Algoritma  untuk  JST  beroperasi  langsung  dengan  angka  sehingga  data  non-numerik  harus  diubah menjadi  data  numerik.  JST  tidak  diprogram  untuk  menghasilkan output tertentu.  Semua output atau kesimpulan yang ditarik oleh jaringan berdasarkan pengalamannya selama proses pembelajaran. Dalam proses pembelajaran, pola input dan output dimasukan ke dalam JST dan jaringan akan diajarkan untuk memberikan jawaban yang dapat diterima.

## C. Learning Vector Quantization (LVQ)
Learning Vector Quantization adalah suatu metode yang melakukan pembelajaran terarah dan terawasi. LVQ digunakan untuk pengelompokan dimana jumlah kelompok sudah ditentukan arsitekturnya seperti target atau kelas yang ditentukan. Metode ini memiliki konsep competitive learning neural networks yang berarti terjadinya proses training sel agar terbentuknya lapisan masukan ( input layer ).

## Gambar 1. Arsitektur Jaringan LVQ
LVQ melakukan pembelajaran pada lapisan kompetitif terawasi. Lapisan kompetitif secara otomatis belajar mengklasifikasikan vektor input . Kelas-kelas yang diperoleh sebagai hasil dari lapisan kompetitif ini hanya bergantung pada jarak antara vektor-vektor input . Jika vektor input mendekati sama, lapisan kompetitif akan mengklasifikasikan kedua vektor input ke dalam kelas yang sama.
Berdasarkan Gambar 1 yang merupakan arsitektur jaringan LVQ, berikut adalah alur proses pelatihan algoritma LVQ:
1. Inisialisasi bobot ( 𝑤 𝑗 ) dan alpha ( 𝛼 )
2. Selama kondisi berhenti belum terpenuhi, kerjakan Langkah 2-6
3. Setiap parameter masukan 𝑥 1 − 𝑥 𝑛 , kerjakan langkah 3-4
4. Tentukan J minimum dari ‖𝑥 − 𝑤 𝑗 ‖
5. Melakukan update bobot 𝑤 𝑗 dengan syarat
𝑇 =   𝐶 𝑗 , maka
𝑤 𝑗(𝑏𝑎𝑟𝑢) =   𝑤 𝑗(𝑙𝑎𝑚𝑎) +  𝛼[𝑥 − 𝑤 𝑗(𝑙𝑎𝑚𝑎) ];
𝑇 ≠   𝐶 𝑗 , maka
𝑤 𝑗(𝑏𝑎𝑟𝑢) =   𝑤 𝑗(𝑙𝑎𝑚𝑎) −  𝛼[𝑥 − 𝑤 𝑗(𝑙𝑎𝑚𝑎) ];
6. Pengurangan nilai alpha ( 𝛼 ) 7. Cek kondisi berhenti dengan syarat iterasi sudah mencapai maksimal atau alpha ( 𝛼 ) lebih kecil dari minimal alpha ( 𝛼 )

## III. M ETODE P ENELITIAN
Metode  pengembangan Multimedia  Development  Life  Cycle digunakan  pada  penelitian  ini.  Metode pengembangan game dimulai dari konsep, desain, pengumpulan bahan hingga tahap distribusi. Namun, pada penelitian ini hanya sampai pada tahap pengujian ( testing ) belum sampai tahap distribusi. Hal ini dikarenakan  pada  tahap  distribusi,  aplikasi  harus  sudah  siap  untuk  digunakan  oleh  banyak  pengguna . Tahap pengembangan tersebut ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Multimedia Development Life Cycle

## A. Konsep (Concept)
Tahap ini adalah tahap menentukan tujuan dari aplikasi ini dibuat dan siapa yang menggunakan aplikasi ini.  Tujuan  dari  aplikasi  ini  adalah  memberikan  permainan  yang  berbeda  untuk  pemain  yang  dapat menentukan level bermain yang tergantung dari cara bermain nya pemain dalam memainkan game ini. Game ini ditujukan kepada anak sekolah dasar untuk belajar kosakata Bahasa Arab.

## B. Perancangan (Design)
Pada tahapan ini dibuat spesifikasi aplikasi secara rinci dalam sebuah perancangan aplikasi yang terdiri dari arsitektur aplikasi, tampilan, skenario game , dan proses perpindahan level permainan.
C. Pengumpulan Materi (Material Collecting)
Material collecting adalah tahap dimana pengumpulan bahan yang sesuai dengan kebutuhan dilakukan. Tahap ini dapat dikerjakan paralel dengan tahap assembly . Pada beberapa kasus, tahap material collecting dan  tahap assembly akan  dikerjakan  secara  linier  tidak  paralel.  Bahan  yang  digunakan  adalah  buku pembelajaran kosakata Bahasa Arab.

## D. Pembuatan (Assembly)
Tahap  assembly  (pembuatan)  adalah  tahap  dimana  semua  objek  atau  bahan  multimedia  dibuat. Pembuatan aplikasi didasarkan dari skenario game yang sudah dibuat. Semua objek atau material dibuat dan  digabungkan  menjadi  satu  aplikasi.  Di  tahap  ini,  metode  LVQ  diterapkan  pada  pemain  untuk menentukan level permainan yang sesuai dengan aturan yang telah dirancang.

## E. Pengujian (Testing)
Tahapan  ini  disebut  juga  sebagai  tahap  pengujian  alpha  dimana  pengujian  hanya  dilakukan  oleh pembuat aplikasi itu sendiri. Pengujian ini bertujuan untuk mengecek aplikasi yang telah dibuat berjalan dengan baik dari segi fungsi maupun algoritma yang diterapkan serta sesuai dengan tujuan dari pembuatan aplikasi.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Konsep (Concept)
Game yang di bangun merupakan game bergenre Rule Playing Game (RPG) yang berdasarkan cerita dan  latar  belakang  kehidupan  santri  dalam  menimba  ilmu.  Kemudian  dikembangkan  menjadi  sebuah game  yang  berfokus  pada  level  pemain  untuk  menyelesaikan  cerita  dalam game tersebut. Game ini dibangun dalam grafik 2 dimensi (2D) dan grafik kartun yang dimainkan oleh satu orang. Game ini khusus untuk berbasis desktop dan diprogram dengan menggunakan bahasa pemrograman Java sehingga dapat dijalankan di platform Windows, Mac, dan Linux.

## B. Perancangan (Design)
Proses  yang  dilakukan  pada  tahap  ini  adalah  perancangan  materi,  pembuatan  skenario.  Berikut  ini disajikan rancangan dari game edukasi ini.
1) Storyline
Cerita  dimulai  ketika  seorang  santri  mulai  masuk  pesantren  untuk  menimba  ilmu,  menimba  ilmu membutuhkan  kerja  keras  dan  usaha  yang  sungguh-sungguh  untuk  menyelesaikan  pendidikannya  dan juga kuat dalam menghadapi rintangan yang menghadangnya. Santri akan memulai petualangan mencari ilmu berupa kosakata Bahasa Arab ( mufrodat ) di kompleks pesantren. Ia harus melewati tiga ujian untuk bisa  lulus  dari  pondok  pesantren  di  tiga  kompleks  yang  berbeda,  untuk  bisa  lulus  ujian  ia  harus meningkatkan skill point dan menjaga Health Point agar bisa masuk ruang ujian dan juga naik level agar dapat memasuki ruang ujian dan melanjutkan ke komplek berikutnya. Skenario game ini digambarkan pada diagram alur yang ditunjukkan pada Gambar 3, 4, dan 5.
Pada  Gambar 3 menjelaskan pemain akan menjelajahi  seluruh kompleks untuk  mencari kotak  yang berisi kosakata Bahasa Arab. Selain itu pemain juga akan bertemu dengan NPC baik dan NPC jahat. NPC baik dan jahat dapat mempengaruhi nilai Health Point dan Skill Point . Ketika Health Point dan Skill Point bertambah maka akan naik level yang membuat ruang ujian terbuka. Jika berhasil menyelesaikan ujian maka Stage 1 selesai dan akan menuju ke Stage selanjutnya.
Mulai Selamat datang di pekan pertama ujian mufrodad Oh tidak saya belum belajar sama sekali!! Cari kotak berisi kata bahasa arab Oh tidak! Ada anjing penjaga Bertemu seseorang Ketemu Skil point bertambah dan Koleksi kata bertambah Ya Naik level 2 Ruang ujian terbuka Ya Tidak Tidak Ujian telah dimulai Jawab soalmu dengan benar waktunya 15 detik Ok. Kerja yang bagus nak Waktumu habis anda gagal Jawaban anda kurang benar coba lagi Selesai untuk stage 1 menghindar ke tempat aman Selamat Healt point berkurang Ya Tidak Jelajahi seluruh komplek yang ada Bertemu santri lain Bertemu ustad Terima kasih atas infonya Game over Healt point = 0 Healt point + 1/ skil point +1
Gambar 3. Skenario Game Stage 1
Pada Stage 2 ini, pemain harus mengunjungi seorang guru untuk menerima tugas menemukan kitab dan juga perlu mencari item buku untuk menyimpan mufrodat yang sudah ditemukan. Ketika mencari item buku pemain bisa bertemu dengan “M akhluk Halus ” yang dapat mengejar. Jika tertangkap, maka akan membuat nilai Health Point menjadi 0 sehingga membuat permainan menjadi Game Over . Pemain tetap
mencari  kotak  yang  berisi mufrodat yang  membuat Skill  Point bertambah  dan  koleksi mufrodat juga bertambah. Ketika sudah terpenuhi maka pemain akan naik level sehingga dapat masuk ke ruang ujian untuk menyelesaikan Stage 2. Alur dari Stage 2 dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Skenario Game Stage 2
Pada Stage 3 ini, pemain harus bertemu dengan kiai untuk mendapatkan tugas pertama yaitu mencari kotak yang berisi mufrodat . Pada Stage ini, pemain akan bertemu “Makhluk Halus” yang akan mengejar pemain. Ketika pemain berhasil mengumpulkan mufrodat maka akan naik level untuk mendapatkan tugas kedua  dari  kiai  pengasuh  yaitu  mencari  kitab.  Ketika  kitab  sudah  ditemukan  maka  ruang  ujian  akan terbuka untuk menyelesaikan Stage terakhir. Alur dari Stage 3 dapat dilihat pada Gambar 5.

## 2) Storyboard
Storyboard merupakan rangkaian sketsa yang disusun secara berurutan berupa gambar yang digunakan untuk menggambarkan alur cerita. Pada Gambar 6 menampilkan screen menu dari game pembelajaran Bahasa Arab. Terdapat 4 menu yang terdiri dari New Game untuk memulai permainan baru, Continue untuk melanjutkan permainan yang sudah dimainkan, About untuk menampilkan informasi tentang Game ini, dan Quit untuk keluar dari permainan.

## Gambar 6. Screen Menu
Pada saat memulai permainan akan menampilkan tampilan seperti Gambar 7. Pada tampilan ini ada sebuah tulisan yang menjelaskan permainan yang harus dilakukan oleh pemain.

## Gambar 7. Screen Intro Game
Setelah memasuki permainan, pemain diharuskan mencari kotak yang berisi kosa kata Bahasa Arab. Kosa kata tersebut akan menambah kan nilai SP ( Skill Point ) pemain. Pada tampilan Game ada tiga bar yang  ditampilkan  yaitu  HP  ( health  point ),  SP  ( skill  point ),  dan  level.  Nilai  HP  dan  SP  ini  yang  akan menentukan level seorang pemain. Selama bermain, pemain akan bertemu dengan karakter lain atau NPC
(jahat dan baik). Setiap NPC memiliki tugasnya masing-masing seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 8. Screen Menemukan Kotak Kosa Kata Bahasa Arab

## Gambar 9. Screen Interaksi dengan NPC
Setelah mendapatkan kotak dan menyelesaikan semua tugas atau quest dari NPC Kiai maka pemain akan memasuki ruang ujian seperti Gambar 10 untuk menyelesaikan permainan. Pemain akan menjawab arti dari kosakata yang sudah ditemukan oleh pemain. Setelah melakukan ujian sebanyak tiga kali maka permainan telah selesai. Dengan menyelesaikan ujian tersebut maka pemain telah dinyatakan lulus dan inilah akhir dari permainan yang dibangun.

## Gambar 10. Screen Masuk Ruang Ujian

## 3) Proses Penentuan Level
Dari flowchart proses penentuan level yang ditunjukkan pada Gambar 11, metode LVQ diterapkan pada saat  penentuan  level  yaitu  dengan  mengklasifikasi  data Health  Poin t  (HP)  dan Skill  Point (SP)  yang diperoleh ke dalam kelas level, sehingga level n sama dengan hasil klasifikasi.
Gambar 11. Flowchart Proses Penentuan Level

## C. Pengumpulan (Material Collecting)
Tahap ini merupakan tahap pengumpulan bahan ajar, dimulai dari gambar pendukung yang berfungsi sebagai objek animasi pada media pembelajaran dan pada bagian materi. Audio yang berfungsi sebagai background musik pada media pembelajaran dan tombol musik. Semua karakter yang ada pada permainan ini di gambar secara manual kemudian diolah pada aplikasi pengolah gambar agar gambar tersebut bisa dijadikan bahan dalam permainan.

## D. Pembuatan (Assembly
Pada tahap ini dilakukan proses pembuatan media pembelajaran sesuai dengan storyboard yang telah dibuat pada tahap sebelumnya, agar media pembelajaran dapat berjalan sesuai dengan yang diharapkan. Halaman pembuka akan ditampilkan saat pertama kali game dijalankan sebelum masuk ke tampilan menu utama. Pada tampilan yang ditunjukkan pada Gambar 12 akan tampil beberapa detik setelah itu berganti pada halaman menu utama.

## Gambar 12. Tampilan Splashscreen
Pada Gambar 13 merupakan tampilan menu Game pembelajaran Bahasa Arab yang terdiri dari 4 menu yaitu Mulai, Lanjut, Simpan, dan Keluar. Stage 1 merupakan awal dari permainan, setelah memilih menu mulai pada tampilan menu, maka akan tampil intruksi permainan seperti pada Gambar 14 dan memulai permainan.
Gambar 13. Tampilan Menu Permainan

## Gambar 14. Tampilan Instruksi Stage 1
Pada Stage pertama pemain harus mengumpulkan poin sebanyak-banyaknya untuk bisa meningkatkan level, pemain harus menemui ustaz di kompleks untuk mendapatkan tugas ( quest ) mufrodat. Kemudian pemain menyelesaikan tugas tersebut dengan mencari gambar mufrodat seperti pada Gambar 15.

## Gambar 15. Tampilan Pemain Menemukan Gambar Kosa Kata
Untuk menyelesaikan stage 1 permainan harus berada pada level 3 agar memenuhi syarat untuk masuk ke ruang ujian seperti pada Gambar 16 lalu jawablah soal yang diberikan, jika jawabannya benar maka bisa lanjut ke tahap selanjutnya jika salah maka akan berakhir atau Game Over .

## Gambar 16. Tampilan Pemain Masuk Ruang Ujian

## E. Pengujian (Testing)
Pengujian  algoritma  LVQ  dilakukan  untuk  mengetahui  pola  data  yang  terjadi  pada  masing-masing variabel  yang  berbeda.  Proses  ini  melakukan  uji  coba  terhadap learning  rate ,  nilai  bobot  awal,  dan mencari nilai epoch yang dicapai untuk mendapatkan nilai error terkecil. Nilai epoch untuk menentukan berapa  kali  algoritma  pembelajaran  akan  bekerja  mengolah  data.  Pada  penelitian  ini,  peneliti menggunakan  nilai epoch dimulai  dari  10,  100,  hingga  1000  dengan  nilai  bobot  awal  sebagai  nilai masukannya dimulai dari 1, 2, dan 3.  Nilai epoch dan nilai bobot awal untuk mencari nilai error . Nilai error yang dicari adalah nilai error yang kecil. Berdasarkan hasil uji coba pada Tabel 1 telah mendapatkan nilai error 1 dengan nilai epoch 10.
Tabel 1. Hasil Uji coba Nilai Error
Nilai Epoch Bobot Awal  Nilai Error 10 1 1 100 1 5 1000 1 5 10 2 3 100 2 9 1000 2 9 10 3 4 100 3 9 1000 3 6
Pada Tabel 2 menunjukkan hasil yang diperoleh dari percobaan nilai learning rate 0,1, 0,5, dan 1 yang digunakan untuk mengetahui pengaruh nilai learning rate terhadap nilai akurasi. Dari hasil uji coba ini, learning rate yang bernilai 0,1 mendapatkan nilai error terkecil dengan nilai 1.
Tabel 2. Pengaruh Learning Rate
Learning rate  Jumlah data Epoch Nilai error 0.1 15 10 1 0.5 15 10 4 1 15 10 5
Dari Tabel 3 dapat diperoleh dengan mengambil nilai learning rate semakin besar maka semakin besar nilai error nya. Nilai learning rate yang terbaik adalah 0,1 dengan nilai error bernilai 1. Proses training dilakukan  untuk  mendapatkan  nilai  bobot  terbaik  dimana  nilai  tersebut  akan  digunakan  dalam implementasi Game . Pada Tabel 3 merupakan nilai input yang diambil dari nilai Skill Point dan Health

## Point . Nilai input merupakan nilai parameter yang digunakan untuk perhitungan metode LVQ.
Tabel 3. Nilai Input Skill Point Input 1 Health Point Input 2 <20 % 0 >20% - 100% 0 20% < x < 50 % 0.25 >50% -100% 0.5 50 % < x < 70% 0.5 >70% -100% 1 70 % > x < 100% 0.75 100% 1
Proses training menggunakan 15 data berdasarkan nilai input yang diambil berdasarkan nilai Skill Point dan Health Point dengan nilai epoch 10 dan learning rate 0,1 maka dari uji coba tersebut menghasilkan hasil uji seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4.

## Tabel 4. Hasil Uji Training
No  Input 1  Input 2  Target Level   Hasil Level 1 0 0 1 1 2 0 0.5 1 1 3 0 1 1 1 4 0.25 0 2 2 5 0.25 0.5 2 2 6 0.25 1 2 2 7 0.5 0 3 3 8 0.5 0.5 3 3 9 0.5 1 3 3 10  0.75 0 3 4 11  0.75 0.5 4 4 12  0.75 1 4 3 13  1 0 4 4 14  1 0.5 5 4 15  1 1 5 5
Berdasarkan data yang ada pada Tabel 4 menunjukkan ada 3 dari 15 data yang tidak sesuai dengan target  yaitu  data  pada  ke  10,  12,  dan  14.  Dari  hasil  tersebut  maka  persentase  akurasi  klasifikasi  data permainan dengan menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ) sebesar 80%.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  tentang  pembelajaran  kosakata  Bahasa  Arab  dapat disimpulkan  bahwa game sudah  berjalan  dengan  baik  dan  lancar.  Penerapan  algoritma  LVQ  berhasil menghasilkan target yang ingin dicapai dalam mengklasifikasi level permainan berdasarkan parameter Skill Point dan Health Point . Hal ini dibuktikan dengan berhasilnya mengklasifikasi 12 data dari 15 data yang diujikan sehingga mendapatkan tingkat akurasi klasifikasi sebesar 80%.

## D AFTAR P USTAKA
[1] S.  Karim,  “Perubahan  Perilaku  Non -Player  Character  (NPC)  pada  Game  Arabic  Hunter menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Perceptron,” Regist. J. Ilm. Teknol. Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, pp.
34 – 41, 2017, doi: 10.26594/register.v3i1.622.
[2] P. W. Atmaja, D. O. Siahaan, and I. Kuswardayan, “Game Design Document Format For Video Games With Passive Dynamic Difficulty Adjustment,” Regist. J. Ilm. Teknol. Sist. Inf. , vol. 02, no. 02, p. 86, 2016, doi: 10.26594/r.v2i2.551.
[3] A. D. Dongare, R. R. Kharde, and A. D. Kachare, “Introduction to Artificial Neural Network ( ANN  )  Methods,” Int.  J.  Eng.  Innov.  Technol. ,  vol.  02,  no.  01,  pp.  189 – 194,  2012,  [Online]. Available:
https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.1082.1323&rep=rep1&type=pdf.
[4] M. S. Syarif, “Penerapan Algoritma Backprogation Untuk Menentukan Level Bonus Dan Score Bonus  Pada Game  Edukasi  Nahwu  Menggunakan  Kartu  Berbasis  Android,”  Universitas  Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang, 2016.
[5] W.  Muhammad,  C.  Perdana,  and  A.  Qoiriah,  “Game  Edukatif  Simulasi  Pembuatan  SIM Menggunakan  Neural  Network  Backpropagation  Sebagai  Rekom endasi  Penentu  Kelulusan,” JINACS J. Informatics Comput. Sci. , vol. 01, no. 04, pp. 217 – 227, 2020.
[6] R. H. Wijaya, “Penentuan Genre Game  Berdasarkan Kepribadian menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Perceptron,” Universitas Nusantara PGRI Kediri, 2019.
[7] S. Kusumadewi, Artificial Intellegence (Teknik dan Aplikasinya) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003.
[8] R. Hamidi, M. T. Furqon, and B. Rahayudi, “Implementasi Learning Vector Quantization (LVQ) untuk  Klasifikasi  Kualitas  Air  Sungai,” J-Ptiik ,  vol.  1,  no.  12,  pp.  1758 – 1763,  2017,  [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/635.
[9] S.  Tomia,  Z.  A.  Leleury,  and  S.  N.  Aulele,  “Perbandingan  Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropagation  Dan  Learning  Vector  Quantization  Dalam  Deteksi  Ham a  Pengerek  Batang,” BAREKENG  J.  Ilmu  Mat.  dan  Terap. ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  13 – 26,  2017,  doi:
10.30598/barekengvol11iss1pp13-26.
[10] K. T. Martono, “Pengembangan Game Dengan Menggunakan Game Engine Game Maker,” J. Sist. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 23 – 30, 2015.