INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 8910-8921 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Penerapan Kecerdasan Buatan Pada Tingkat Kerumitan Game Edukasi Mitigasi Bencana Berbasis Capaian Pemain
Fresy Nugroho 1 ✉ , Nurul Khafidoh 2 , Linda Wijayanti 3 , Melisa Mulyadi 4
(1)(2) UIN Maulana Malik Ibrahim Malang, (3) Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya
Email: fresy@ti.uin-malang.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk  menginvestigasi penggunaan kecerdasan buatan dalam sebuah game edukasi  mitigasi  bencana.  Jenis  kecerdasan  buatan  yang  dipilih  adalah  jaringan  saraf  tiruan.  Dalam penelitian ini, diajukan penggunaan jaringan saraf tiruan untuk menentukan tingkat kerumitan game berdasarkan capaian pemain. Jaringan saraf tiruan propagasi balik menggunakan arsitektur 7-4-3-4 (7 masukan, 4 dan 3 hidden neuron, serta 4 keluaran) dengan fungsi aktivasi dan optimizer. Kemudian diuji untuk mencari jenis fungsi aktivasi dan optimizer mana yang memiliki akurasi tinggi yang digunakan untuk  menentukan  tingkat  kerumitan  dalam game  edukasi  mitigasi  bencana.  Tujuh  masukan  yang digunakan  adalah  nilai  pemain,  waktu  bermain,  nyawa  pemain,  jumlah  musuh,  nilai  musuh,  jumlah barang dan nilai barang. Sedangkan sisi keluaran berupa kombinasi ketebalan kabut, sisi kognitif, afektif dan psikomotor dari konten edukasi yang di tampilkan dalam game. Berdasarkan pengujian terhadap 100 dataset, dengan skenario pengujian 70 data latih dan 30 data uji, memiliki loss paling rendah yaitu 0.0011  dan  akurasi  1.  Sedangkan  dari  sisi  penggunaan  fungsi  aktivasi  ReLU  dan optimizer  Adam, memberikan akurasi 1.
Kata Kunci: Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik, Game Edukasi Mitigasi Bencana, Penentuan Tingkat Kerumitan
Abstract
This research aims to investigate the use of artificial intelligence in a disaster mitigation educational game. The type of artificial intelligence chosen is artificial neural networks. In this research, the use of artificial  neural  networks  to  determine  the  game's  complexity  level  based  on  player  achievement  is proposed. The backpropagation artificial neural network uses 7-4-3-4 architecture (7 inputs, 4 and 3 hidden neurons, and four outputs) with activation function and optimizer. They are then tested to find which  type  of  activation  function  and  optimizer  has  high  accuracy  used  to  determine  the  level  of complexity in disaster mitigation educational games. The seven inputs used are player value, playing time, player life, number of enemies, enemy value, number of items, and item value. At the same time, the output side is a combination of fog thickness, cognitive, affective, and psychomotor sides of the educational content displayed in the game.  Based on testing of 100  datasets, with a scenario of 70 training and 30 test data, it has the lowest loss of 0.0011 and an accuracy of 1. While in terms of using the ReLU activation function and Adam's optimizer, it gives an accuracy of 1.
Keywords: Backpropagation Artificial Neural Network, Disaster Mitigation Educational Game, Complexity Determination

## PENDAHULUAN
Mengingat  kawasan  Indonesia  merupakah  daerah  rawan  bencana,  maka  topik bencana alam merupakan fokus beberapa penelitian selama tiga tahun terakhir, antara lain berupa  riset  mengenai  analisis  efek  bencana  alam  di  Indonesia  menggunakan klasifikasi(Hidayat  et  al.,  2020),  penelitian  tentang  bencana  banjir  juga  diusulkan berdasarkan analisis sentimen pada media twitter(Rahmadan et al., 2020). Selanjutnya telah dikembangkan pula sebuah sistem pemberi peringatan dini dari sisi penyediaan logistik saat bencana (Yahya et al., 2021). Peneliti lain mengusung aplikasi mobile untuk menyediakan informasi banjir di Jakarta(Anta et al., 2021), pemodelan ancaman bencana tsunami(Rezaldi et  al.,  2021),  klasifikasi  bencana  di  twitter(Dharma  &  Winarko,  2022),  hingga  pemodelan bencana alam(Ghaly & Laksito, 2023), dari sisi manajemen bencana alam, dikembangkan pula analisis(Nurdin et al., 2023) dan sistem untuk mengamati bencana(Tasya et al., 2023) berdasarkan sosial media. Namun upaya peneliti ini perlu dibarengi dengan pelatihan untuk meningkatkan awareness dan kapabilitas dalam menangani bencana alam. Upaya ini biasa dikenal sebagai upaya pelatihan mitigasi bencana. Salah satu alternatif pelatihan mitigasi bencana  adalah  dengan menerapkan  di sekolah. Namun  pelaksanaan pelatihan mitigasi bencana sering mengalami kendala  di sisi waktu, biaya  dan  tenaga. Sehingga beberapa peneliti mengusulkan penggunaan game sebagai media pelatihan mitigasi bencana.
Upaya  pembuatan game  pelatihan  mitigasi  bencana  telah  dilakukan  sejak  2019, berupa penggunaan game virtual reality untuk menajemen bencana(Krishnan et al., 2019) dan untuk melatih bertahan hidup(Bhookan et al., 2020). Dilanjutkan dengan fokus pada simulasi  penanganan  evakuasi  setelah  tsunami  (Kawai  &  Kaizu,  2019).  Pengembangan konten  edukasi  mitigasi  bencana  di  Indonesia  (Xiang  et  al.,  2021).  Hingga serious  game untuk penyaluran bantuan pada lokasi bencana(Ning et al., 2022) serta dikembangkan pula desain  berbasis  aktivitas  untuk  pembelajaran  mitigasi  bencana(Haryanto  et  al.,  2023). Namun trend penelitian penggunaan media game mulai banyak menerapkan kecerdasan buatan.
Fenomena penerapan kecerdasan buatan sepanjang tahun 2024 sangat menantang, tercatat beberapa fokus penelitian mengangkat tema ini. Antara lain dengan menerapkan kecerdasan buatan pada video game untuk edukasi keamanan(Arai et al., 2024), disamping itu  kecerdasan  buatan  digunakan  untuk  menggantikan  peran  lawan  pemain(Zhao  et  al., 2024).  Peneliti  lain  mengusulkan  penggunaan  kecerdasan  buatan  untuk  pencarian  jalur terpendek(H. Xing et al., 2024). Bahkan kecerdasan buatan diterapkan untuk klasifikasi(Gill et al., 2024), hingga pembangkitan level dinamis pada game Flappy Bird(Vijaya et al., 2024). Dari semua jenis kecerdasan buatan yang ada, banyak penelitian mengusulkan penerapan jaringan  saraf  tiruan.  Fokus  penggunaan  jaringan  saraf  tiruan  diterapkan  dalam game checkers(Suancha  et  al.,  2024),  penerapan  yang  mengkombinasikan  kolaborasi  robot- manusia dan game untuk industri(Y. Xing et al., 2024), juga diusulkan untuk memprediksi EURO Games(Randrianasolo, 2024). Penelitian lain lebih fokus menerapkan jaringan saraf tiruan propagasi balik untuk analisi dan prediksi(Liu et al., 2023) serta untuk menentukan karakteristik(Ju  et  al.,  2023) Game  Wordle.  Berikutnya  pengembangan  game  tersebut difokuskan pada pengaturan kerumitan dalam game secara otomatis.
Dalam dunia pengembangan game, pengaturan kerumitan menjadi fokus beberapa peneliti, antara lain pengaturan kerumitan berdasarkan pengalaman pemain berdasarkan electroencephalography  (EEG)(Arslan  &  Filiz,  2022)  sedangkan  peneliti  lain  mengajukan berbasis emosi(Kutt et al., 2023). Dan peneliti lain mengusulkan pengunaan statistik untuk menentukan  variabel  yang  dimanipulasi  untuk  video  game  menggunakan augmented reality (Campo et al., 2023). Penggunaan model keterampilan pemain untuk menentukan pengaturan secara instan pada game menggunakan virtual reality telah diusulkan(Goutsu & Inamura, 2024). Dan penelitian untuk meningkatkan self-efficacy pada sistem virtual juga telah kembangkan(Inamura et al., 2024).
Berdasarkan  paparan  paragraf  sebelumnya,  maka  dalam  penelitian  ini,  penulis mengusulkan  penentuan  kerumitan game  edukasi  mitigasi  bencana  menggunakan kecerdasan buatan. Secara spesifik, penulis lebih memfokuskan pada penerapan jaringan saraf tiruan propogasi balik guna menentukan kerumitan tingkat bermain game edukasi mitigasi bencana.

## METODE PENELITIAN
Dalam Gambar 1 menunjukkan bahwa setelah siswa/pemain menyelesaikan 1 periode permainan,  maka  diperoleh  capaian  pemain.  Capaian  pemain  yang  dicatat  oleh  sistem game  adalah  :  ( 𝑋 1 )  Nilai  pemain,  ( 𝑋 2 )  Waktu  bermain,  ( 𝑋 3 )  Nyawa  pemain,  ( 𝑋 4 )  Jumlah musuh, ( 𝑋 5 ) Nilai musuh, ( 𝑋 6 ) Jumlah barang, dan ( 𝑋 7 ) Nilai Barang. Kemudian, penentuan tingkat kerumitan  dilakukan  berdasarkan kombinasi keluaran  : ( 𝑍 1 ) ketebalan kabut, ( 𝑍 2 ) pertanyaan kognitif, ( 𝑍 3 ) pertanyaan afektif dan ( 𝑍 4 )pertanyaan psikomotor.
Kemudian, dalam penelitian ini, kombinasi keluaran diatur sebagaimana diperlihatkan dalam  Tabel  1.  Dimana  pada  masukan,  ditentukan  penambahan  poin  pemain  setelah pemain bermain 1 periode. Contoh bila pemain mengalami penambahan ( 𝑋 1 ) Nilai pemain +10, ( 𝑋 2 ) Waktu bermain +12, ( 𝑋 3 ) Nyawa pemain +3, ( 𝑋 4 ) Jumlah musuh ada 1, ( 𝑋 5 ) Nilai musuh adalah 2, ( 𝑋 6 ) Jumlah barang yang diperoleh 2, dan ( 𝑋 7 ) Nilai Barang adalah 5, maka tingkat  kerumitan  yang  disajikan  untuk  permainan  berikutnya  adalah  kombinasi:  ( 𝑍 1 ) ketebalan kabut adalah T1, ( 𝑍 2 ) pertanyaan kognitif adalah pertanyaan yang terdapat dalam lingkup K1, ( 𝑍 3 ) pertanyaan afektif merupakan pertanyaan seputar A1 dan ( 𝑍 4 ) pertanyaan psikomotor mengenai psikomotor P1 atau kembali ke level awal karena dari sisi ketebalan kabut adalah sangat sangat jelas, pertanyaan sisi kognitif, afektif dan psikomotorik adalah pertanyaan  paling  mudah.  Selanjutnya,  bila  pemain  mengalami  penambahan  ( 𝑋 1 )  Nilai pemain +4, ( 𝑋 2 ) Waktu bermain +2, ( 𝑋 3 ) Nyawa pemain +2, ( 𝑋 4 ) Jumlah musuh ada 5, ( 𝑋 5 ) Nilai musuh adalah 10, ( 𝑋 6 ) Jumlah barang yang diperoleh 6, dan ( 𝑋 7 ) Nilai Barang adalah 70, maka tingkat kerumitan yang disajikan untuk permainan berikutnya adalah kombinasi: ( 𝑍 1 ) ketebalan kabut adalah T10, ( 𝑍 2 ) pertanyaan kognitif adalah pertanyaan yang terdapat dalam  lingkup  K10,  ( 𝑍 3 )  pertanyaan  afektif  merupakan  pertanyaan  seputar  A10  dan  ( 𝑍 4 ) pertanyaan psikomotor mengenai psikomotor P10 atau tingkat kerumitan yang paling rumit.
Gambar 1. Desain Tingkat Kerumitan Game Edukasi Mitigasi Bencana Berbasis Capaian

## Pemain
Tabel 1. Penentuan kerumitan Game Edukasi Mitigasi Bencana No. Capaian pemain Tingkat Kerumitan 𝑿 𝟏 𝑿 𝟐 𝑿 𝟑 𝑿 𝟒 𝑿 𝟓 𝑿 𝟔 𝑿 𝟕 𝒁 𝟏 𝒁 𝟐 𝒁 𝟑 𝒁 𝟒 1. +10 +12 +3 1 2 2 5 T1 K1 A1 P1 2. +10 +10 +3 1 4 2 10 T2 K2 A2 P2 3. +10 +8 +3 2 5 3 15 T3 K3 A3 P3 4. +8 +8 +3 2 6 3 30 T4 K4 A4 P4 5. +8 +6 +3 3 6 4 40 T5 K5 A5 P5 6. +8 +6 +2 3 7 4 45 T6 K6 A6 P6 7. +6 +5 +2 4 7 5 50 T7 K7 A7 P7 8. +6 +5 +2 4 8 5 60 T8 K8 A8 P8 9. +4 +2 +2 5 9 6 65 T9 K9 A9 P9 10. +4 +2 +2 5 10 6 70 T10 K10 A10 P10
Kecerdasan  Buatan  yang  digunakan  dalam  game  ini  adalah  jaringan  saraf  tiruan, dengan  propagasi  balik.  Dimana,  jaringan  saraf  tiruan  yang  digunakan  memiliki  2  buah hidden  layer  yang  berisi  (4  neuron  dan  3  neuron).  Sehingga  jaringan  saraf  tiruan  yang digunakan memiliki struktur 7-4-3-4, atau 7 masukan, 4 neuron dan 3 neuron hidden layer serta 4 neuron keluaran, sebagaimana diperlihatkan dalam Gambar 2.
Gambar 2. Desain jaringan saraf tiruan propagasi balik 7-4-3-4
Pada desain awal percobaan ini, arsitektur jaringan yang digunakan adalah: 7-4-3-4, dengan 7 masukan, dengan 2 hidden layer. Hidden layer 1 adalah 4, hidden layer 2 adalah 3, dan kombinasi 4 keluaran, fungsi aktivasi Rectified Linear Unit (ReLU) dan Tanh, 1.000 epoch, learning rate senilai 0,01 dan 2 optimizer yaitu Adaptive moment estimation (Adam) dan Stochastic Gradient Descent (SGD).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset  diperoleh  dari  percobaan  bermain  oleh  10  pemain,  dimana  setiap  pemain diminta bermain hingga 10 kali bermain, dimana data tersebut disimpan dalam sistem game yang dibuat. Sehingga diperoleh 100 dataset hasil bermain. Penentuan tingkat berikutnya yang disiapkan sistem game, dilakukan secara berurutan tanpa menggunakan jaringan saraf tiruan.  Hasil pengamatan, sebagian diperlihatkan dalam Tabel 2 sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil pengamatan capaian 10 pemain, setelah bermain 10 kali permainan
No. Capaian pemain Tingkat Kerumitan 𝑿 𝟏 𝑿 𝟐 𝑿 𝟑 𝑿 𝟒 𝑿 𝟓 𝑿 𝟔 𝑿 𝟕 𝒁 𝟏 𝒁 𝟐 𝒁 𝟑 𝒁 𝟒 1. 3 200  100 9 5 4 8 T1 K1 A1 P1 2. 9 196  98 7 18 3  10 T1 K1 A1 P1 3. 42 174  87 9 20 5 8 T2 K2 A2 P2 4. 51 168  84 5 8 1 3 T2 K2 A2 P2 5. 84 146  73 7 6 5 6 T3 K3 A3 P3
96 216 58 29 9 7 1 7 T8 K8 A8 P8 97 261 28 14 9 10 4 5 T9 K9 A9 P9 98 270 22 11 10 9 2 2 T9 K9 A9 P9 99 294 6 3 9 5 5 8  T10  K10  A10  P10 100  300 2 1 5 17 2 2  T10  K10  A10  P10
Sebagai contoh, Tabel 2 dapat diuraikan sebagai berikut: misalkan capaian pemain untuk parameter ( 𝑋 1 ) Nilai pemain 9, ( 𝑋 2 ) Waktu bermain 196, ( 𝑋 3 ) Nyawa pemain 98, ( 𝑋 4 ) Jumlah musuh ada 7, ( 𝑋 5 ) Nilai musuh adalah 18, ( 𝑋 6 ) Jumlah barang yang diperoleh 3, dan ( 𝑋 7 )  Nilai  Barang  adalah  10,  maka  tingkat  kerumitan  yang  disajikan  untuk  permainan berikutnya  adalah  kombinasi:  ( 𝑍 1 )  ketebalan  kabut  adalah  T1,  ( 𝑍 2 )  pertanyaan  kognitif adalah  pertanyaan  yang  terdapat  dalam  lingkup  K1,  ( 𝑍 3 )  pertanyaan  afektif  merupakan pertanyaan  seputar  A1  dan  ( 𝑍 4 )  pertanyaan  psikomotor  mengenai  psikomotor  P1  atau kembali ke level awal karena dari sisi ketebalan kabut adalah sangat sangat jelas, pertanyaan sisi kognitif, afektif dan psikomotorik adalah pertanyaan paling mudah. Dalam Tabel 2, baris yang menunjukkan contoh ini diberi warna kuning.
Selanjutnya  misalkan  capaian  pemain  untuk  parameter  ( 𝑋 1 )  Nilai  pemain  270,  ( 𝑋 2 ) Waktu  bermain  22,  ( 𝑋 3 )  Nyawa  pemain  11,  ( 𝑋 4 )  Jumlah  musuh  ada  10,  ( 𝑋 5 )  Nilai  musuh adalah 9, ( 𝑋 6 ) Jumlah barang yang diperoleh 2, dan ( 𝑋 7 ) Nilai Barang adalah 2, maka tingkat kerumitan  yang  disajikan  untuk  permainan  berikutnya  adalah  kombinasi:  ( 𝑍 1 )  ketebalan kabut adalah T9, ( 𝑍 2 ) pertanyaan kognitif adalah pertanyaan yang terdapat dalam lingkup K9,  ( 𝑍 3 )  pertanyaan  afektif  merupakan  pertanyaan  seputar  A9  dan  ( 𝑍 4 )  pertanyaan psikomotor mengenai psikomotor P9 atau menuju ke  level yang mendekati sangat sulit. Dalam Tabel 2, baris yang menunjukkan contoh ini diberi warna hijau.
Skenario pengujian yang dilakukan untuk jaringan saraf tiruan propagasi balik dengan arsitektur  7-4-3-4  untuk  penentuan  tingkat  kerumitan game  adalah  5  skenario,  yaitu skenario pengujian 50:50, 60:40, 70:30, 80:20, 90:10. Dimana, yang dimaksud 50:50 adalah pembagian dataset yang berjumlah 100 dataset, menjadi data training 50 data, berbanding data testing 50. Sehingga dari pengujian diperoleh hasil sebagaimana diperlihatkan dalam Tabel 3 berikut ini. Pada Tabel 3 memperlihatkan bahwa skenario uji yang optimal adalah
pada skenario uji 70:30 dengan nilai loss 0.0011 dan nilai akurasi 1, karena nilai loss terbaik adalah mendekati 0 dan nilai akurasi terbaik adalah mendekati 1.
Tabel 3. Hasil pengujian berdasarkan skenario data training dan data testing No. Skenario tes Loss Akurasi 1. 50:50 0.9800 0.0021 2. 60:40 0.1000 0.4250 3. 70:30 0.0011 1 4. 80:20 0.0015 1 5. 90:10 0.0007 0.4000
Berikutnya dipaparkan hasil percobaan dari sisi arsitektur jaringan saraf tiruan dengan propogasi balik, sebagaimana  divisualisasikan dalam Tabel 4. Pada Tabel 4  Menunjukan bahwa nilai terbaik diperoleh  saat menggunakan fungsi aktivasi ReLU dengan optimizer Adam yang memiliki nilai akurasi 1 dan nilai loss 0,2340. Diperlihatkan dengan warna hijau dalam Tabel 4.
Tabel 4. Hasil percobaan jaringan saraf tiruan propagasi balik
No. Parameter Arsitektur Jaringan 7-4-3-4 7-4-3-4 7-4-3-4 7-4-3-4 1. Fungsi aktivasi ReLU ReLU Tanh Tanh 2. Epoch 1000 1000 1000 1000 3. Learning rate 0.01 0.01 0.01 0.01 4. Optimizer Adam SGD Adam SGD 5. Loss 0.2340 0.0070 0.0007 0.0188 6. Accuracy 1 0.1 0.0 0.4
Berikutnya  kami  tampilkan  hasil  game  mitigasi  bencana  yang  kami  desain, sebagaimana  diperlihatkan  dalam  Gambar  1.  Gambar  4a  merupakan  tampilan  awal  dari game, sedangkan Gambar 4 b merupakan contoh pertanyaan kognitif yang disampaikan pada pemain. Selanjutnya Gambar 5 menunjukkan dua level yang berbeda, yang diperoleh dari  hasil  perhitungan  menggunakan  jaringan  saraf  tiruan  propagasi  balik.  Gambar  5a merupakan Level 4, dan Gambar 5b merupakan level 6.
Gambar 4. (a) tampilan awal bermain game, (b) contoh pertanyaan yang diberikan
Gambar 5. (a) merupakan tampilan level kerumitan 4, dan (b) merupakan tampilan untuk level kerumitan 6, setelah pemain bermain 1 periode

## SIMPULAN
Berdasarkan pengujian jenis jaringan saraf tiruan propagasi balik yang digunakan untuk menentukan tingkat kerumitan game, maka penulis membuat kesimpulan bahwa, dari sisi skenario 70 : 30, dengan 70 data latih dan 30 data uji memberikan loss paling rendah  yaitu  0.0011  dan  akurasi  1.  Dari  sisi  penggunaan  fungsi  aktivasi  dan optimizer, diperoleh hasil bahwa jaringan saraf tiruan propagasi balik, dengan arsitektur 7-4-3-4, dan fungsi aktivasi ReLU dan optimizer Adam memberikan akurasi bernilai 1.
DAFTAR PUSTAKA
Anta, V. L. P., Liestyo, I. A., & Warnars, H. L. H. S. (2021). Mobile  Application for flood disaster in Jakarta. 2021 International Conference on Artificial Intelligence and Smart Systems (ICAIS), 506 – 510. https://doi.org/10.1109/ICAIS50930.2021.9395799
Arai, M., Tejima, K., Yamada, Y., Miura, T., Yamashita, K., Kado, C., Shimizu, R., Tatsumi, M.,
Yanai, N., & Hanaoka, G. (2024). REN-A.I.: A Video Game for AI Security Education
Leveraging Episodic Memory. IEEE Access, 12, 47359 – 47372. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3377699
Bhookan, N. S., Murde, M. S., Thakur, D. P., & Jadhav, H. B. (2020). Disaster Survival Training Using  Virtual  Reality. 2020  5th  International  Conference  on  Computing,
Communication and Security (ICCCS), 1 – 4. https://doi.org/10.1109/ICCCS49678.2020.9276982
Dharma,  L.  S.  A.,  &  Winarko,  E.  (2022).  Classifying  Natural  Disaster  Tweet  using  a Convolutional  Neural  Network  and  BERT  Embedding. 2022  2nd  International Conference  on  Information  Technology  and  Education  (ICIT&E),  23 – 30. https://doi.org/10.1109/ICITE54466.2022.9759860
Ghaly, M. Z., & Laksito, A. D. (2023). Topic Modeling of Natural Disaster in Indonesia Using NMF. 2023 Eighth International Conference on Informatics and Computing (ICIC), 1 – 6. https://doi.org/10.1109/ICIC60109.2023.10382064
Gill, K. S., Anand, V., Malhotra, S., & Devliyal, S. (2024). Sports Game Classification and Detection  Using  ResNet50  Model  Through  Machine  Learning  Techniques  Using Artificial  Intelligence. 2024  3rd  International  Conference  for  Innovation  in Technology (INOCON), 1 – 5. https://doi.org/10.1109/INOCON60754.2024.10511858
Haryanto, H., Rosyidah, U., Kardianawati, A., Sutojo, T., Mulyanto, E., & Lakoro, R. (2023). Activity Design based on Appreciative Learning in Disaster Mitigation Serious Game. 2023 14th International Conference on Information & Communication Technology and System (ICTS), 52 – 56. https://doi.org/10.1109/ICTS58770.2023.10330848
Hidayat, R., Arymurthy, A. M., & Dewantara, D. S. (2020). Disaster Impact Analysis Uses Land Cover Classification, Case study: Petobo Liquefaction. 2020 3rd International Conference  on  Computer  and  Informatics  Engineering  (IC2IE),  432 – 436. https://doi.org/10.1109/IC2IE50715.2020.9274573
Ju, F., Ma, Y., & Yao, S. (2023). Research on the Characteristics of Wordle Mini-Game Based on  GA-BP  Neural  Network  and  K-Means  Clustering  Algorithm. 2023  IEEE International Conference on Image Processing and Computer Applications (ICIPCA), 396 – 402. https://doi.org/10.1109/ICIPCA59209.2023.10257840
Kawai, Y., & Kaizu, Y. (2019). Tsunami Evacuation Simulation System for Disaster Prevention Plan. 2019  International  Conference  on  Cyberworlds  (CW),  362 – 365. https://doi.org/10.1109/CW.2019.00067
Krishnan, R. R., Sushil, S., Hrishikesh, R., Devadas, S., Ganesh, A., & Narayanan, G. (2019). A
novel virtual reality game for disaster management applications. Proceedings of the 2019 IEEE International Conference on Communication and Signal Processing, ICCSP 2019, 254 – 257. https://doi.org/10.1109/ICCSP.2019.8697956
Liu, Y., Zhang, Q., & Ruan, P. (2023). Predictive Analysis of Wordle Games Based on BP Neural  Networks  and  K-Means  Clusters. 2023  IEEE  International  Conference  on Image  Processing  and  Computer  Applications  (ICIPCA),  351 – 353. https://doi.org/10.1109/ICIPCA59209.2023.10257920
Ning, H., Pi, Z., Wang, W., Farha, F., & Yang, S. (2022). A Review on Serious Games for Disaster Relief. 14(8), 1 – 11. http://arxiv.org/abs/2201.05738
Nurdin, N., Kluza, K., Fitria, M., Saddami, K., & Utami, R. S. (2023). Analysis of Social Media Data Using Deep Learning and NLP Method for potential use as Natural Disaster Management in Indonesia. 2023 2nd International Conference on Computer System, Information  Technology,  and  Electrical  Engineering  (COSITE),  143 – 148. https://doi.org/10.1109/COSITE60233.2023.10249849
Rahmadan, M. C., Hidayanto, A. N., Ekasari, D. S., Purwandari, B., & Theresiawati. (2020). Sentiment Analysis and Topic Modelling Using the LDA Method related to the Flood Disaster  in  Jakarta  on  Twitter. 2020  International  Conference  on  Informatics, Multimedia, Cyber and Information System (ICIMCIS), 126 – 130. https://doi.org/10.1109/ICIMCIS51567.2020.9354320
Randrianasolo, A. S. (2024). Using Convolutional Neural Network to Predict EURO Games.
2024 IEEE 14th Annual Computing and Communication Workshop and Conference (CCWC), 285 – 290. https://doi.org/10.1109/CCWC60891.2024.10427667
Rezaldi, M. Y., Nugroho, B., Kushadiani, S. K., Prasetyadi, A., Riyanto, A. M., Hanifa, N. R., & Yoganingrum, A. (2021). A Systematical Review of the Tsunami Hazards Modeling. 2021  International  Conference  on  Electrical,  Communication,  and  Computer Engineering (ICECCE), 1 – 6. https://doi.org/10.1109/ICECCE52056.2021.9514266
Suancha,  C.  C.,  Suarez,  M.  J.,  &  Besoain,  F.  A.  (2024).  Implementation  of  Alpha-Beta Pruning and Transposition Tables on Checkers Game. IEEE Access, 12, 46636 – 46645. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3381958
Tasya, E. A., Saputra, R. E., Setianingsih, C., Maulana, A. R., Aina, B. F., Damansyah, A., & Husein, A. S. (2023). Natural Disaster Monitoring Information System from Social Media Data Using Naïve Bayes Algorithm. 2023 10th International Conference on Electrical  Engineering,  Computer  Science  and  Informatics  (EECSI),  288 – 294. https://doi.org/10.1109/EECSI59885.2023.10295665
Vijaya, J., Jangir, V., Sharma, H., Srivastava, D., & Jaswani, N. (2024). AI-Based Flappy Bird Game  with  Dynamic  Level  Generation. 2024  IEEE  International  Conference  on Interdisciplinary Approaches in Technology and Management for Social Innovation (IATMSI), 2, 1 – 6. https://doi.org/10.1109/IATMSI60426.2024.10503355
Xiang, G. F., Savita, K. S., Abbas, M. K., Suroso, J., Widyaningsih, S., & Suparti, S. (2021). The Development of the Educational Contents for Disaster Mitigation in Indonesia. 2021
International Conference on Computer & Information Sciences (ICCOINS), 258 – 263. https://doi.org/10.1109/ICCOINS49721.2021.9497192
Xing, H., Chai, M., & Song, Y. (2024). Artificial intelligence pathfinding based on Unreal Engine  5  hexagonal  grid  map. 2024  4th  International  Conference  on  Neural Networks, Information and Communication (NNICE),
1708 – 1711. https://doi.org/10.1109/NNICE61279.2024.10498463
Xing, Y., Hou, D., Liu, J., Yuan, H., Verma, A., & Shi, W. (2024). Deep Learning and Game Theory for AI-Enabled Human-Robot Collaboration System Design in Industry 4.0. 2024 IEEE 14th Annual Computing and Communication Workshop and Conference (CCWC), 8 – 13. https://doi.org/10.1109/CCWC60891.2024.10427753
Yahya, M., Parenreng, J. M., Suhartono, Wahid, M. S. N., Saputra, A., & Wahid, A. (2021). Early  Warning  Urgent  Logistic  Disaster  in  Rural  Area  based  on  Classification Algorithm: Indonesian Case. 2021 IEEE 5th International Conference on Information Technology,  Information  Systems  and  Electrical  Engineering  (ICITISEE),  277 – 282. https://doi.org/10.1109/ICITISEE53823.2021.9655850
Zhao, Y., Hu, C., & Liu, J. (2024). Playing With Monte-Carlo Tree Search [AI-eXplained].
IEEE Computational Intelligence Magazine, 19(1), 85 – 86. https://doi.org/10.1109/MCI.2023.3328150.