## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 282-289 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.349

## Analisis Deskriptif Penerapan Sistem Navigasi Peta Pada Video Gim
‘Grand Theft Auto: IV’
Hariz Kurniawan * , Hefi Kristianto, Willy Azrieel, Ressa Priskilla, Viktor Handrianus Pranatawijaya
Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Universitas Palangka Raya, Palangka Raya, Indonesia Email: 1,* harizjedir@gmail.com, 2 hkgthkgt262@gmail.com, 3 willyazrieelbelajar@gmail.com, 4 ressa@it.upr.ac.id,
5 viktorhp@it.upr.ac.id Email Penulis Korespondensi: harizjedir@gmail.com
Abstrak− Grand Theft Auto IV merupakan salah satu seri dari waralaba terkenal yang menggemparkan industri video gim. Dengan menampilkan pesona kota fiksi Liberty City yang memukau, pengguna tentunya tertarik untuk menjelajahi dan tenggelam pada dunia gim tersebut. Untuk memberikan kesan imersif dan memudahkan pengguna menjelajahi kota tersebut, gim ini menghadirkan sebuah sistem navigasi peta yang sangat revolusioner. Sistem navigasi peta yang disebut revolusioner tersebut telah menarik perhatian kami untuk  mengungkap  rahasia  dibalik  kesuksesannya  dalam  mengatasi  permasalahan  sepele  yang  dihadapi  oleh  para  pemain  selama dekade lebih. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji cara kerja dan penerapan artificial intelligence yang ada dalam sistem navigasi peta yang dianggap revolusioner terebut. Metode analisis deskriptif yang kami gunakan telah membekali kami untuk mengetahui cara kerja,  jenis-jenis,  dan  peran  algoritma  pathfinding  yang  digunakan  pada  sistem  navigasi  peta  ini.  Selain  mudah  untuk  digunakan, terdapat dua opsi sistem navigasi yang dapat digunakan pada gim ini, yaitu visual dan suara. Kedua jenis sistem navigasi peta tersebut dibekali oleh algoritma Djikstra. Algoritma ini akan menghitung rute terpendek antara posisi pemain dengan tujuan yang ditetapkan. Selain  itu,  algoritma  adaptive  voice  selection  juga  hadir  untuk  menghidupkan  hasil  kalkulasi  rute  tadi  dalam  bentuk  suara.  Secara penggunaan, sistem navigasi visual lebih unggul dalam mengeksekusi perhitungan rute dengan 2,064 detik, sedangkan sistem navigasi suara lebih lambat dengan 6,009 detik. Meskipun begitu, kedua jenis sistem navigasi sama-sama mampu membantu pengguna dalam menavigasi kompleksitas Liberty City.
Kata Kunci: Grand Theft Auto IV; Video Gim; Sistem Navigasi; Artificial Intelligence; Algoritma Pathfinding; Pengamatan
Abstract− Grand Theft Auto IV is one of the groundbreaking installments in the renowned franchise that has shaken up the video game industry. Showcasing the captivating fictional city of Liberty City, the game entices users to explore and immerse themselves in its world. To enhance the immersive experience and facilitate exploration, the game introduces a revolutionary map navigation system. This revolutionary navigation system piqued our interest, leading us to uncover the secrets behind its success in addressing the common navigation  issues  faced  by  players  over  the  past  decade.  This  study  aims  to  examine  the  functionality  and  application  of  artificial intelligence within this acclaimed navigation system. Utilizing a descriptive analysis method, we investigated the workings, types, and role of the pathfinding algorithms employed in the map navigation system. The system offers two navigation options, visual and audio, both powered by Dijkstra's algorithm. This algorithm calculates the shortest route between the player’s current position and  the set destination. Additionally, the adaptive voice selection algorithm brings the calculated route to life through verbal instructions. In terms of performance, the visual navigation system excels with a route calculation time of 2.064 seconds, while the audio navigation system is slower at 6.009 seconds. Despite this, both navigation systems effectively assist users in navigating the complexities of Liberty City.
Keywords : Grand Theft Auto IV; Video Game; Navigation System; Artificial Intelligence; Pathfinding Algorithm; Observation

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini industri video gim sedang berada di puncak kesuksesannya sebagai salah satu sektor yang paling dinamis dan menguntungkan di dunia hiburan modern [1]. Para peminat video gim tidak ambil pusing untuk menghabiskan uang dan waktunya untuk tenggelam dalam rasa senang memainkan video gim kesayangan mereka. Tidak tanggung-tanggung dari popularitas  yang  telah  diraihnya,  industri  ini  dapat  meraup  pendapatan  global  hingga  mencapai  miliaran  dolar  setiap tahunnya [2]. Kesuksesan yang diraih oleh industri ini tentunya tidak lepas dari semakin liarnya kehebatan teknologi yang beredar. Perkembangan teknologi  yang pesat telah  menanamkan  modal besar bagi para  pengembang  video gim  untuk berlomba-lomba meningkatkan kompleksitas teknologi yang dapat melampaui batas sebelumnya. Dengan kemampuan teknologi yang lebih kompleks, para pengembang dapat menciptakan video gim yang lebih berkualitas dengan memiliki pengalaman  bermain  yang  lebih  menarik  dan  mendalam.  Meningkatnya  popularitas  dan  kompleksitas  teknologi  yang digunakan mendorong industri video gim untuk menginjakkan kakinya di era baru [3].
Era baru industri video gim mengubah pandangan para pengembang dalam meningkatkan kompleksitas teknologi yang  digunakan  untuk  mengembangakan  video  gim.  Bertambahnya  popularitas  dan  jenis  gim  yang  beredar  membuat grafik dan visual bukan lagi menjadi tolak ukur nilai jual dari sebuah video gim. Memanjakan mata bukanlah lagi trik yang ampuh untuk menarik perhatian dari para penggemar. Meningkatnya tingkat kompleksitas gim yang diciptakan, baik dari segi ukuran, interaksi, maupun dinamika, menuntut adopsi teknologi yang lebih canggih dan adaptif. Industri video gim  harus  mencari  wajah  baru  untuk  perkembangan  teknologinya  [4].  Artificial  intillegence  menjadi  jawaban  dari tantangan  itu.  Penggunaan  artificial  intelligence  telah  memberikan  dampak  besar  bagaimana  cara  pengembang  dalam merancang dan menciptakan pengalaman bermain yang lebih imersif dan adaptif [5]. Implementasi artificial intelligence dalam video gim dapat dilihat dari hal yang sederhana, seperti reaksi terhadap perilaku pemain yang menciptakan situasi yang tidak terduga, atau hal yang lebih rumit seperti menciptakan level yang lebih kompleks atau dinamika cerita yang interaktif.  Selain  meningkatkan  pengalaman  bermain,  artificial  intelligence  juga  menjadi  sebuah  alat  yang  dapat membantu  pengembangan  industri  video  gim  [6].  Dalam  hal  ini,  artificial  intelligence  berperan  dalam  memecahkan permasalahan atau meningkatkan efisiensi waktu dan kinerja dari suatu proses pengembangan video gim. Sebagai contoh,

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 282-289 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.349
artificial  intelligence  digunakan  untuk  membantu  memodifikasi  program  atau  perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk mengembangkan  video  gim  [7]. Tidak  berhenti  di  situ  saja,  artificial  intelligence  juga  membantu  dalam  memecahkan masalah yang sering dihadapi oleh para pengembang video gim seperti kekosongan ide, optimasi gim terhadap perangkat, bahkan  mendeteksi  bug  yang  ada  dalam  gim  [8].  Secara  keseluruhan  artificial  intelligence  telah  menguatkan  tingkat fleksibilitas sebuah video gim untuk lebih mudah diakses dan juga dimainkan oleh banyak orang.
Rockstar  Games  dengan  garapannya  Grand  Theft  Auto,  sebagai  salah  satu  waralaba  ternama  dalam  industri hiburan  modern  yang  menjadi  bukti  nyata  dari  perkembangan  teknologi  dan  inovasi  dalam  penggunaan  artificial intelligence  pada  industri  video  gim.  Bukti  nyata  tersebut  yang  membawa  waralaba  Grand  Theft  Auto  mencicipi kesuksesan besar dari industri video gim. Setiap seri yang dikeluarkan oleh waralaba ini selalu membawa inovasi baru dan penggunaan artificial intelligence yang kreatif dalam membentuk pengalaman bermain yang tidak terlupakan. Berkat hal  tersebut,  waralaba  ini  dengan  mudah  dapat  melumpuhkan  para  pesaingnya.  Kesuksesan  besar  ini  yang  membuat waralaba ini menjadi salah satu video gim terpenting yang pernah ada. Kepentingannya itu menjadikan waralaba Grand Theft Auto sebagai acuan standar baru dalam pengembangan video gim, terutama dalam genre open world.
Pada tahun 2008 merupakan tahun yang bersejarah bagi Rockstar Games, pasalnya rilis Grand Theft Auto IV yang merupakan seri keenam yang turut menyambut kesuksesan seperti pada seri sebelumnya. Seri ini menjadi puncak evolusi terkini dari waralaba Grand Theft Auto, menggeser haluan untuk mendekati aspek realistis dan menekankan dunia yang detail untuk pertama  kalinya  [9]. Mencontek suasana  metropolitan  yang penuh dengan  gedung pencakar langit, jalan- jalan ramai, dan beragam kehidupan yang bernaung di bawah bayangan kota New York,  Liberty City merupakan latar hasil reinkarnasi fiksi dari kota yang tidak pernah tidur itu. Liberty City menjadi karakter utama yang ditawarkan dalam pengalaman bermain dari Grand Theft Auto IV. Dengan menampilkan setiap sudut kota yang detail dan memukau, kota ini selalu memohon untuk dijelajahi oleh para penggemarnya. Urbanisasi telah membawa kota ini diretakkan oleh jalan raya yang lebar dan gang-gang yang sempit, membuat para pengguna mudah untuk tersesat dan tenggelam dalam entah berantah dari sudut kota itu [10]. Selain membawa revolusi baru dalam menjadi standar industri video gim, Grand Theft Auto  IV  juga  menyempurnakan  solusi  dalam  mengatasi  permasalahan  sederhana  yang  sering  membuat  para  pemain merasa frustasi, yaitu tersesat. Solusi yang dimaksud adalah penerapan sistem navigasi peta dalam bentuk rute GPS yang lebih  akurat  dan  canggih.  Penerapan  solusi  ini  merupakan  langkah  besar  dari  seri  pendahulunya.  Pengemasan  sistem navigasi  peta  dalam  bentuk  rute  GPS  merupakan  cara  yang  cermat  untuk  tidak  menghilangkan  kesan  imersif  dalam mengeksplorasi dunia dari gim tersebut dan juga menjaga keutuhan tema yang ada.
Penerapan sistem navigasi peta dalam bentuk rute GPS tersebut tentu tidak lepas dari peran artificial intelligence dalam pengembangan video gim. Artificial intelligence mengajak kerja sama algoritma pathfinding untuk mewujudkan pengembangan sistem navigasi peta ini. Algoritma ini bekerja di balik layar untuk menghitung rute terpendek dari titik awal ke titik tujuan yang telah ditandai oleh pemain pada sistem navigasi peta gim ini. Dengan memperhitungkan berbagai faktor seperti jarak dan kondisi yang ada, algoritma ini akan memastikan bahwa pemain mendapatkan petunjuk arah yang akurat dan efisien saat menjelajahi dunia gim. Secara keseluruhan Grand Theft Auto IV berhasil menciptakan sebuah fitur kecil yang revolusionir hingga mengangkat standar untuk industri video gim secara keseluruhan [11].
Berdasarkan beberapa jurnal terkait yang telah ditemukan, terdapat beberapa penelitian yang memiliki relevansi dengan topik penerapan sistem navigasi dalam konteks video gim. Sebuah studi yang dilakukan Lawande dkk tahun 2022 secara sistematis meninjau dan menganalisis berbagai algoritma yang membantu dalam membangun navigasi dalam video gim  berbasis  artificial  intelligence.  Studi  ini  memberikan  gambaran  yang  mendalam  tentang  berbagai  teknik  yang digunakan dalam pengembangan sistem navigasi video gim [12]. Selanjutnya, penelitian oleh Bulitko dan Lawrence pada tahun 2023 yang memperkenalkan pendekatan baru dalam penyelesaian masalah navigasi dalam peta video gim dengan menggunakan seleksi heuristik  yang disintesis  secara khusus  untuk  setiap  masalah. Penelitian  ini  menunjukkan  upaya dalam meningkatkan efisiensi algoritma pada sistem navigasi untuk menemukan rute optimal dalam peta yang kompleks [13]. Kemudian, Drezewski dan Solawa tahun 2021 mengulas penerapan teknik  artificial intelligence dalam video gim strategi yang eksentrik. Penelitian ini memberikan garis besar tentang bagaimana penerapan artificial intelligence untuk memeahkan masalah dalam genre video gim yang lebih kompleks [14]. Terdapat juga eksperimen yang dilakukan oleh Petheny tahun 2019 yang mengeksplorasi simulasi perkembangan bot dalam memahami navigasi dari suatu peta dengan penggunaan sistem yang ringan [15]. Penelitian yang dilakukan oleh Foead dkk pada tahun 2021 menyelidiki beberapa aspek dari implementasi  mekanisme  gim  menggunakan algoritma  pathfinding [16]. Dan  juga terdapat penelitian  yang dilakukan  oleh  John  dan  Bagas  tahun  2021  yang  mengembangkan  sebuah  game  edukasi  dengan  konsep  labirin matematika berbasis algoritma Djikstra [17].
Beberapa penelitian yang kami temukan condong melirik bagaimana artificial intelligence mendapat peran dalam mengembangkan mekanisme suatu video gim, tetapi hanya sedikit yang mengupas bagaimana artificial intelligence dapat menjadi pemecah masalah yang dimiliki suatu video gim, yang di mana ini memunculkan research gap. Celah ini kami manfaatkan untuk menjawab pertanyaan bagaimana penerapan artificial intelligence pada sistem navigasi peta video gim Grand Theft Auto IV dapat menjadi titik revolusi dan sekaligus resolusi dari permasalahan pengguna yang tersesat dalam sebuah  genre  open  world. Penelitian ini bertujuan untuk  memahami cara kerja, jenis, dan peran algoritma  pathfinding pada  sistem  navigasi  peta  video  gim  Grand  Theft  Auto  IV.  Dengan  melakukan  penelitian  ini,  diharapkan  dapat memberikan wawasan tentang bagaimana peran artificial intelligence sebagai solusi dari permasalahan sepele yang marak ditemui pada video gim, sehingga juga dapat menjadi catatan bagi para pengembang video gim untuk lebih mendalami dan mengembangkan peran artificial intelligence untuk memecahkan permasalahan yang dimiliki dari suatu video gim. Lebih khususnya untuk mengembangkan sistem navigasi peta dalam konteks video gim yang lebih baik.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 282-289 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.349

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.2 Tahapan Penelitian
Penelitian ini didasarkan pada landasan metode analisis deskriptif yang terstruktur yang terdiri tiga tahapan utama yaitu pengamatan, analisis data, dan evaluasi. Metode analisis deskrpitif adalah pendekatan penelitian yang bertujuan untuk menggambarkan,  menjelasakan,  dan  menginterpretasikan  fenomena  atau  kondisi  yang  terjadi  berdasarkan  data  yang dikumpulkan secara sistematis. Dalam konteks penelitian ini, metode telah dirancang secara khusus untuk mengungkap secara menyeluruh tentang komponen dan implementasi sistem navigasi peta yang terdapat dalam video gim Grand Theft Auto IV. Dengan pendekatan ini, peneliti dapat menggali secara menyeluruh dari aspek bagaimana sistem navigasi peta tersebut bekerja dan berinteraksi dengan  pengguna. Dengan  mengkombinasikan pengamatan langsung dengan analisis data  yang  cermat,  serta  evaluasi  terhadap  hasil  penelitian,  diharapkan  peneliti  dapat  memberikan  pemahaman  yang komprenesif tentang kinerja sistem navigasi peta dalam video gim ini [18].

## Gambar 1. Alur Tahapan Penelitian
Berdasarkan pada gambar di atas, alur tahapan dari penelitian dapat diuraikan sebagai berikut: 1. Pengamatan
Tahap pertama dalam penelitian ini adalah pengamatan secara langsung terhadap sistem navigasi peta pada gim Grand Theft  Auto  IV.  Dengan  mendalami  proses  ini,  kami  bertujuan  untuk  memperoleh  pemahaman  cara  kerja  dan  juga komponen-komponen yang terlibat pada sistem navigasi peta dalam gim tersebut. Pengamatan ini dilakukan dengan cara  memainkan  gim  secara  langsung,  memungkinkan  kami  untuk  melakukan  observasi  secara  langsung  terhadap sistem  navigasi  peta  yang  ada.  Selama  observasi  berlangsung,  kami  memperhatikan  dengan  seksama  untuk mengumpulkan data berupa cara kerja, jenis peta, dan peran algoritma yang terdapat dalam gim tersebut. Data yang terkumpul dari pengamatan ini akan menjadi dasar untuk analisis selanjutnya.
2. Analisis Data
Setelah  pengamatan  dan  pengumpulan  data  dilakukan,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  analisis  data  secara sistematis.  Data  yang  terkumpul  mencakup  observasi,  catatan,  dan  mungkin  juga  rekaman  dari  sesi  permainan. Analisis ini bertujuan untuk menyelidiki dan memahami lebih dalam informasi yang terkandung dalam data yang telah dikumpulkan. Selain itu, data yang telah disaring dan dipilah juga akan ditangguhkan dengan mengaitkan teori atau penelitian terkait agar dapat menjadi bahan pertimbangan evaluasi pada tahap selanjutnya.
3. Evaluasi
Tahap  terakhir  dalam  penelitian  ini  adalah  proses  evaluasi  dari  hasil  analisis  data  dengan  tujuan  untuk  mengukur kualitas dan relevansi terhadap tujuan penelitian yang telah ditetapkan sebelumnya. Evaluasi dilakukan dengan cermat untuk  mengidentifikasi  temuan  penting  yang  relevan  dengan  lingkup  penelitian.  Proses  ini  melibatkan  kecukupan data, validitas analisis, dan interpretasi hasil untuk memastikan bahwa kesimpulan yang diambil dapat diandalkan dan sesuai dengan tujuan penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Cara Kerja
Grand Theft Auto IV menyajikan sebuah peta yang merepresentasikan distrik dan juga wilayah yang dapat dieksplorasi oleh pengguna selama petualangan mereka di Liberty City. Peta ini dapat diakses oleh pengguna dengan mudah dengan cara membuka pause menu yang terdapat dalam gim. Desain yang digunakan oleh pengembang terhadap peta ini tidak hanya memberikan kesan dunia yang luas dan terbuka bagi pengguna untuk dijelajahi, tetapi juga memberikan gambaran yang mendalam tentang geografi yang ada di Liberty City [19]. Detail yang diberikan pada peta tidak hanya mencakup jalan-jalan utama, tetapi juga gang-gang kecil, blok bangunan, dan medan yang beragam, mulai dari kawasan perkotaan hingga pinggiran laut. Peta ini memberikan esensi kota yang datar dan kelam, menceritakan kehidupan dari kota yang tidak pernah tidur melalui warna hitam dan kelabunya [9].

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 282-289 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.349
Pada Gambar 2 di atas merupakan bentuk visualisasi peta yang terdapat dalam gim ini. Terdapat beberapa elemen visual  yang  direpresentasikan  dalam  peta  ini.  Warna  abu-abu  terang  merepresentasikan  jalan,  warna  abu-abu  gelap merepresentasikan  gang-gang  kecil,  warna  abu-abu  transparan  merepresentasikan  jalan  yang  berada  di  bawah  tanah, warna  hitam  terang  merepresentasikan  blok  bangunan  serta  medan  daratan,  sedangkan  warna  hitam  gelap merepresentasikan medan lautan. Kemudian, peta ini juga memvisualisasikan interaksi yang dilakukan  oleh pengguna. Interaksi tersebut dapat dilihat dari representasi visual berupa blip karakter pengguna berwarna kuning dan krusor navigasi berwarna  putih.  Variasi  visualisasi  yang  dilakukan  pada  peta  ini  bertujuan  untuk  memudahkan  pengguna  dalam memahami  struktur  dan  isi  dari  peta  tersebut.  Selain  itu,  perbedaan  kontras  warna  visual  juga  dilakukan  untuk memudahkan pengguna mencermati elemen visual yang ada [20].

## Gambar 3. Menandai Titik Tujuan Pada Peta Gim
Ketika pengguna  menginginkan  untuk  memilih tujuan, baik itu  untuk  menyelesaikan  misi,  mengunjungi lokasi tertentu, atau hanya sekedar menjelajahi kota, mereka dapat dengan mudah menandai titik tujuan mereka pada peta dengan dengan mengklik krusor navigasi pada titik tujuan yang diinginkan. Gambar 3 memberikan gambaran bahwa pengguna dapat  menaruh  titik  dibagian  mana  saja  dari  peta  tersebut.  Langkah  sederhana  ini  sangat  efektif  karena  memberikan kontrol penuh kepada pengguna atas destinasi yang mereka tuju. Kemudian secara otomatis peta akan menampilkan rute dengan jarak terpendek atau tercepat dari titik tujuan mereka. Sistem navigasi peta hanya dapat menampilkan rute dengan melalui jalan (abu-abu terang) yang ada dalam peta, sehingga tidak dapat memberikan rute sugesti untuk melewati gang- gang kecil atau menerobos medan. Jadi, semisalnya pengguna meletakkan titik pada suatu medan atau gang, maka sistem navigasi peta akan memberikan rute menuju titik tersebut melalui jalan yang paling dekat dari titik yang diletakkan. Selain itu,  hal  detail  yang  tidak  boleh  dilewatkan  adalah  sistem  navigasi  peta  akan  memberikan  rute  berdasarkan  lajur  yang sesuai,  di  mana  pada  gim  menggunakan  lajur  kanan  yang  mengikuti  representasi  asli  dari  tema  yang  digunakan  yaitu negara Amerika Serikat.

## 3.2 Jenis-Jenis
Grand Theft Auto IV mempersembahkan dua varian inovasi sistem navigasi peta yang unik, yakni sistem navigasi visual yang lugas dan sistem navigasi suara yang memberikan pengalaman interaktif yang mendalam. Dengan sistem navigasi visual dan suara  yang berfungsi secara bersinergi,  pengguna akan dibimbing  menuju pintu eksplorasi  yang  mendalam dari kompleksitas dunia Liberty City.

## 3.2.1 Sistem Navigasi Visual
Di  bawah  ini  terdapat  Gambar  4  yang  menunjukkan  sistem  navigasi  visual  yang  terdapat  dalam  gim  ini  yang memungkinkan pengguna untuk melihat secara langsung peta pada layar permainan, hal tersebut memberikan pemahaman visual yang lengkap tentang wilayah Liberty City yang menjadi latar belakang dari gim ini. Dengan jenis sistem navigasi ini, pengguna akan mudah dalam menulusuri lokasi mereka, mengidentifikasi titik tujuan yang ditandai, dan mengikuti arah  rute  yang  tertampil.  Hadirnya  sistem  navigasi  visual  ini  memberikan  fleksibilitas  yang  luar  biasa;  tidak  hanya memperkaya pengalaman bermain, tetapi juga meningkatkan interaksi pemain dengan dunia yang ada dalam gim ini [21].

## Gambar 4. Bentuk Sistem Navigasi Visual
Saat pengguna meletakkan titik tujuan yang mereka inginkan, sistem navigasi visual akan menampilkan titik tujuan yang  mereka  letakkan  tadinya.  Kemudian  sistem  navigasi  visual  juga  akan  memaparkan  rute  menuju  destinasi  yang diinginkan tadi. Namun, dengan catatan bahwa terdapat perbedaan dalam  visualisasi rute menuju destinasi dari sistem navigasi visual ini. Gambar 5 menunjukkan letak perbedaan dari sistem navigasi visual yang hanya akan memaparkan

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 282-289 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.349
rute menuju destinasi ketika pengguna berada dalam kendaraan darat, seperti mobil, motor, atau truk. Sedangkan, ketika pengguna berjalan kaki atau menggunakan kendaraan air dan udara, sistem navigasi visual hanya akan menampilkan titik destinasi saja tanpa memberikan rute ke destinasi tersebut. Menurut analisis yang kami lakukan, keputusan penerapan mekanisme  ini  dilakukan  karena  pergerakan  karakter  dengan  berjalan  kaki,  kendaraan  air,  dan  kendaraan  udara  tidak memiliki jalur spesifik yang dapat dilalui. Oleh karena itu, sistem navigasi visual hanya menampilkan titik destinasi tanpa memberikan rute yang dapat diikuti, karena tidak ada jalur yang ditetapkan untuk jenis pergerakan tersebut, hal ini dapat memberikan kesan leluasa untuk pengguna dalam bereksplorasi dunia dari gim tersebut.
Gambar 5. Ketika Pengguna dalam Kendaraan Darat (1) Ketika Pengguna dalam Berjalan Kaki (2)

## 3.2.2 Sistem Navigasi Suara
Sistem navigasi suara yang disajikan oleh gim ini tidak hanya menjadi sekedar fitur tambahan, melainkan juga sebuah fitur yang memberikan dimensi baru dalam pengalaman bermain. Sebelumnya, sistem navigasi visual telah memberikan pandangan  yang  jelas  tentang  peta,  sistem  navigasi  suara  menawarkan  keunggulan  tambahan  dengan  memberikan petunjuk rute secara verbal kepada pengguna. Dalam penggunaannya, sistem navigasi suara hanya dapat beroperasi ketika pengguna  menggunakan  kendaraan tertentu seperti  mobil  modern, sehingga pengguna tidak bisa  menggunakan sistem navigasi ini pada jenis mobil atau kendaraan yang tidak mendukung. Hal tersebut dilakukan oleh pengembang dengan alasan  untuk  menambah  imersi  terhadap  dunia  yang  ada  dalam  gim  tersebut.  Meskipun  demikian,  hadirnya  sistem navigasi suara ini  memberikan fleksibilitas  yang signifikan, terutama bagi para pengguna yang ingin tetap fokus pada aktivitas  berkendara  tanpa  harus  terus-menerus  memantau  sistem  navigasi  visual.  Selain  itu,  pengguna  dapat  dengan mudah mengikuti arahan, seperti arah belok atau instruksi lainnya, tanpa perlu mengalihkan perhatian mereka dari jalan, sehingga meningkatkan kenyamanan dalam menjelajahi Liberty City [20].

## 3.3 Peran Algoritma Pathfinding
Algoritma  pathfinding  merupakan  sebuah  algoritma  yang  ditugaskan  untuk  menemukan  jalur  terpendek  atau  paling optimal antara dua titik dalam suatu ruang dengan memperkirakan berbagai faktor seperti jarak, hambatan, atau kendala lainnya.  Dalam  konteks  video  gim,  algoritma  ini  marak  digunakan  sebagai  pemandu  karakter  atau  pemain  dalam menavigasi dunia gim yang kompleks. Salah satu bentuk algoritma pathfinding yang umum digunakan adalah algoritma Djikstra. Algoritma ini memegang peran sentral dalam merancang dan mengimplementasikan sistem navigasi peta dalam gim  ini,  baik  dalam  bentuk  visual  maupun  suara.  Algoritma  Djikstra  memiliki  peran  sebagai  mesin  penghitung  rute terpendek antara posisi pemain dengan titik tujuan yang diinginkan. Algoritma ini akan bekerja dengan menganalis jalan yang berpeluang untuk mengarah pada titik tujuan, kemudian setiap jalan tersebut masing-masing akan dihitung jaraknya menuju titik tujuan. Setelah seluruh jalan telah terhitung jaraknya, maka algoritma akan memutuskan rute dengan jalan yang memiliki jarak paling pendek diantara dari yang lain. Kemudian, rute tersebut akan ditampilkan pada peta.

## Gambar 6. Node Jalan Menuju Titik Tujuan
Sebagai contoh, Gambar 6 yang terdapat di atas memberikan visualisasi analisa algoritma Djikstra yang digunakan pada sistem navigasi peta gim ini terhadap sebuah titik tujuan. Setiap jalan yang memiliki peluang untuk menuju ke titik tujuan  akan  ditandai  dengan  sebuah  node.  Kemudian,  setiap  satu  node  ke  node  yang  lainnya  terdapat  jarak  yang memisahkan mereka. Pada gim ini satuan panjang sebuah jalan ditulis dalam yard. Algoritma akan mengkalkulasi jarak antara setiap satu node ke node lainnya. Pada gambar di atas, algoritma akan membaca node dari posisi pengguna saat ini.  Kemudian  algoritma  akan  menuju  node  terdekat,  yaitu  node  2  dengan  jarak  122  yard.  Pada  node  2,  terdapat percabangan dua node yaitu node 3 dan 4. Algoritma akan mengkalkulasi dan mengidentifikasi node mana yang memiliki

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 282-289 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.349
jarak paling dekat, sehingga dipilihlah node 3 dengan jarak 93 yard. Percabangan kembali terjadi pada node 3 yaitu antara node 5 dan 6, dan berakhir memutuskan node 5 sebagai node selanjutnya dengan jarak 19 yard. Pada node 5 terdapat percabangan yang rumit yang mengharuskan algoritma untuk menghitung jarak menuju tujuan melalui kedua node, yaitu 7 dan 10. Setelah  menghitung jarak menuju tujuan  melalui  kedua node tadi, algoritma  memilih node 10 sebagai node selanjutnya dengan jarak 217 yard. Keputusan ini dilakukan oleh algoritma karena hasil akhir jarak tempuh melalui node 10 akan didapat sebesar 519 yard, sedangkan jika melalui node 7 akan didapatkan sebesar 556 yard. Sehingga, algoritma Djikstra akan menggunakan rute dari jalur node 2-3-5-10 seperti pada Gambar 7 sebagai rute yang akan ditampilkan pada peta. Pemilihan tersebut dikarenakan jalur node tersebut memiliki jarak paling pendek diantara dari yang lain.

## Gambar 7. Rute Terpilih Oleh Algoritma Menuju Titik Tujuan
Ketika pengguna mengalami deviasi rute yang telah ditentukan, algoritma Djikstra dengan cepat akan menginisiasi proses perhitungan ulang untuk menentukan rute baru berdasarkan posisi pengguna saat itu. Algoritma akan memastikan bahwa pemain untuk tidak tersesat atau kehilangan arah, sehingga memberikan arahan navigasi yang tepat dan relevan dengan kondisi terkini di dalam gim.

## Gambar 8. Deviasi Rute Oleh Pengguna
Gambar  8  di  atas  merupakan  salah  satu  kondisi  di  mana  pengguna  melakukan  deviasi  dari  rute  yang  telah ditentukan  oleh  algoritma  sebelumnya.  Ketika  kondisi  ini  terjadi,  algoritma  dengan  sigap  menanggapi  situasi  tersebut dengan  melakukan  evaluasi  ulang  terhadap  rute  yang  tepat  dari  posisi  aktual  pengguna.  Hal  ini  membawa  algoritma kembali  pada  siklus  awal  yaitu  mencari  probabilitas  jalan,  menginisialisasi  node,  mengkalkulasi  jarak,  dan mengklasifikasikan jarak terpendek. Pada kasus yang terdapat pada gambar di atas, algoritma akan mengambil keputusan rute baru dengan menggunakan jalur node 2-4-6-7-10 yang direpresentasikan pada Gambar 9 di bawah karena memiliki jarak  tempuh  yang  paling  pendek.  Secara  keseluruhan,  berdasarkan  pengamatan  kami  proses  rekalkulasi  rute  pada algoritma ini membutuhkan waktu 2,064 detik pada setiap kondisi.
Pada sistem navigasi suara, peran algoritma Djikstra akan dibantu oleh algoritma lain, yaitu algoritma  adaptive voice selection [22]. Algoritma Djikstra akan melakukan siklusnya, yaitu mengakalkulasi rute dengan jarak terpendek,

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 282-289 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.349
kemudian hasil kalkulasi rute tersebut akan ditransmisikan menuju algoritma adaptive voice selection untuk diolah. Pada algoritma  adaptive  voice  selection,  data  rute  yang  telah  diterima  tadi  akan  diklasifikasikan  menjadi  beberapa  bagian. Bagian tersebut dimuat dalam format ‘jarak tempuh-rambu-kondisi lain’.

## Gambar 10. Audio File Sistem Navigasi Suara
Kemudian,  data  rute  tersebut  akan  disesuaikan  dengan  audio  file  yang  ada  seperti  pada  Gambar  10  di  atas. Algoritma akan menyesuaikan data rute tadi dengan audio file yang memiliki kondisi paling mendekati. Sehingga hasil penyesuaian audio ini akan dikeluarkan dalam gim sebagai navigasi suara. Sebagai contoh, perhatikan Tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Klasifikasi Data Rute Pada Audio File Data Rute Djikstra Klasifikasi Algoritma AVS Player 214 Yard Left IN-200-YARDS-TURN-LEFT
Player 57 Yard Right Sharp Left  IN-50-YARDS-TURN-RIGHT- THEN IMMEDIATLY-LEFT
Location Complete YOU HAVE ARRIVED
Sedangkan ketika terjadi deviasi dari rute yang telah ditetapkan, sama seperti sebelumnya, algoritma Djikstra dan adaptive voice selection akan menanggapi situasi tersebut dengan melakukan kalkulasi ulang dan klasifikasi audio yang sesuai  dengan  kondisi  yang  terjadi.  Namun,  proses  ini  membutuhkan  waktu  yang  sedikit  lebih  lambat  dibandingkan dengan proses rekalkulasi pada sistem navigasi  visual. Meskipun begitu, untuk menutupi proses yang lambat tersebut, algoritma menutupi proses ini dengan memberikan audio peringatan berupa  “please proceed to highlighted route” yang menyerukan pengguna untuk kembali pada rute yang sudah ditetapkan. Jika pengguna masih melakukan deviasi, maka algoritma akan memberitahu pengguna bahwa rute sedang dikalkulasi ulang dengan audio “calculating route”, dan setelah itu  algoritma  akan  memberi  arahan  rute  yang  baru.  Proses  ini  menjadi  lebih  lambat  dikarenakan  terdapat  dua  kali pemrosesan data sehingga algoritma tidak bisa memberikan hasil kalkulasi dan rute baru secara cepat seperti pada sistem navigasi visual. Menurut pengamatan kami, proses ini akan membutuhkan waktu sebanyak 6,009 detik.

## 4. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  kami  telah  mengkaji  penerapan  sistem  navigasi  peta  dalam  video  gim  Grand  Theft  Auto  IV. Penelitian  ini  membuahkan  hasil  berupa  dua  jenis  sistem  navigasi,  yaitu  secara  visual  dan  suara  yang  kedua-duanya didukung oleh algoritma Djikstra. Berdasarkan fungsinya, sistem navigasi visual memberikan petunjuk rute yang dikemas dalam bentuk peta yang ditampilkan pada layar permainan. Jenis sistem navigasi ini bekerja dengan bantuan algoritma Djikstra di belakangnya untuk mengkalkulasi rute dan menentukan jarak terdekat. Sedangkan pada sistem navigasi suara, petunjuk rute akan dikemas dalam instruksi verbal yang diberikan kepada pengguna. Sama seperti jenis sistem navigasi sebelumnya,  algoritma  Djikstra  juga  memerankan  peran  penting  dalam  fungsinya.  Namun  ia  tidak  sendiran,  terdapat algoritma  adaptive  voice  selection  yang  akan  membantu  mengkonversi  data  rute  yang  ditelaah  oleh  Djikstra  dan diklasifikasikan  dengan  audio  file  yang  ada.  Sistem  navigasi  peta  juga  akan  mencegah  pengguna  untuk  tersesat  saat melakukan deviasi rute. Algoritma akan melakukan rekalkulasi ulang dan mengulangi proses awal tadi untuk menetukan rute  baru  dari  posisi  pengguna  sekarang.  Setiap  jenis  sistem  navigasi  akan  memiliki  waktu  eksekusinya  sendiri  untuk menentukan sebuah rute terpendek. Sistem navigasi visual unggul dalam hal ini dengan waktu eksekusi sebesar  2,064 detik, sedangkan sistem navigasi suara mengeksekusi sedikit lambat karena prosesnya yang rumit dengan waktu eksekusi

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 282-289 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.349
6,009 detik. Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang fungsionalitas sistem navigasi  peta  dalam  konteks  video  gim,  dan  memahami  peran  kecil  dari  artificial  intelligence  dalam  perkembangan industri video gim.

## REFERENCES
[1] H. Mela and K. Barznji, “Article Narrative Review Artificial Intelligence and Game Development Hemn mela Karim Barznji,” no. January, pp. 0–8, 2019.
[2] J. Leung et al., “Extended hours of video game play and negative physical symptoms and pain,” Comput. Human Behav., vol. 155, no. February, 2024, doi: 10.1016/j.chb.2024.108181.
[3] A.  Nguyen  and  D.  Bavelier,  “Play  in  video  games,”  Neurosci.  Biobehav.  Rev.,  vol.  153,  no.  March,  2023,  doi: 10.1016/j.neubiorev.2023.105386.
[4] E. Goh, O. Al-Tabbaa, and Z. Khan, “Unravelling the complexity of the Video Game Industry: An integrative framework and future research directions,” Telemat. Informatics Reports, vol. 12, no. March, p. 100100, 2023, doi: 10.1016/j.teler.2023.100100.
[5] W. Bart, “Can artificial intelligence identify creativity?: An empirical study,”  J. Creat., vol. 33, no. 2, p. 100057, 2023, doi: 10.1016/j.yjoc.2023.100057.
[6] J.  M.  Górriz  et  al.,  “Computational  approaches  to  Explainable  Artificial  Intelligence:  Advances  in  theory,  applications  and trends,” Inf. Fusion, vol. 100, no. July, p. 101945, 2023, doi: 10.1016/j.inffus.2023.101945.
[7] Z. Hu, C. Fan, Q. Zheng, W. Wu, and B. Liu, “Asyncflow: A visual programming tool for game artificial intelligence,” Vis. Informatics, vol. 5, no. 4, pp. 20–25, 2021, doi: 10.1016/j.visinf.2021.11.001.
[8] O.  Ali  and  L.  Kallach,  “ScienceDirect  ScienceDirect  Artificial  Intelligence  Enabled  Human  Resources  Recruitment Functionalities : A Scoping Review Artificial Intelligence Enabled Human Resources Recruitment Functionalities :,”  Procedia Comput. Sci., vol. 232, pp. 3268–3277, 2024, doi: 10.1016/j.procs.2024.02.142.
[9] J. E. A. Tadeo, “Deconstruction of Themes in ‘ Grand Theft Auto IV ,’” vol. 12, no. July, pp. 15–29, 2020.
[10]  M. Morawski and S. Wolff-Seidel, “Gaming & Geography (Education): A Model of Reflexive Analysis of Space & Action in Video Games,” Eur. J. Geogr., vol. 14, no. 3, pp. 1–19, 2023, doi: 10.48088/ejg.m.mor.14.3.001.019.
[11]  Bonifacius Vicky Indriyono and Widyatmoko, “Optimization of Breadth-First Search Algorithm for Path Solutions in Mazyin Games,” Int. J. Artif. Intell. Robot., vol. 3, no. 2, pp. 58–66, 2021, doi: 10.25139/ijair.v3i2.4256.
[12]  S. R. Lawande, G. Jasmine, J. Anbarasi, and L. I. Izhar, “A Systematic Review and Analysis of Intelligence-Based Pathfinding Algorithms in the Field of Video Games,” Appl. Sci., vol. 12, no. 11, Jun. 2022, doi: 10.3390/app12115499.
[13]  V.  Bulitko  and  R.  Lawrence,  “Game-map  Pathfinding  with  Per-Problem  Selection  of  Synthesized  Heuristics,”  IEEE  Conf. Comput. Intell. Games, CIG, pp. 1–4, 2023, doi: 10.1109/CoG57401.2023.10333175.
[14]  R.  Drezewski  and  J.  Solawa,  “The  application  of  selected  modern  artificial  intelligence  techniques  in  an  exemplary  strategy game,” Procedia Comput. Sci., vol. 192, pp. 1914–1923, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.08.197.
[15]  G.  Pentheny,  “Efficient  Crowd  Simulation  for  Mobile  Games,”  Game  AI  Pro  360,  pp.  77–84,  2019,  doi: 10.1201/9780429055096-8.
[16]  D.  Foead,  A.  Ghifari,  M.  B.  Kusuma,  N.  Hanafiah,  and  E.  Gunawan,  “A  Systematic  Literature  Review  of  A*Pathfinding,” Procedia Comput. Sci., vol. 179, no. 2020, pp. 507–514, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.01.034.
[17]  J. Adler and B. F. Ramadhan, “Penerapan Algoritma Dijkstra Pada Game Learning Matematika Berbasis Android,” Komputika J. Sist. Komput., vol. 10, no. 2, pp. 173–181, 2021, doi: 10.34010/komputika.v10i2.4551.
[18]  Y. Y. N. Ng, C. W. Khong, and R. J. Nathan, “Evaluating Affective User-Centered Design of Video Games Using Qualitative Methods,” Int. J. Comput. Games Technol., vol. 2018, 2018, doi: 10.1155/2018/3757083.
[19]  C. I. Teng, T. L. Huang, G. L. Huang, C. N. Wu, T. C. E. Cheng, and G. Y. Liao, “Creatability, achievability, and immersibility: New game design elements that increase online game usage,” Int. J. Inf. Manage., vol. 75, no. October 2023, p. 102732, 2024, doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2023.102732.
[20]  T.  Jordan  and  M.  Dhamala,  “Video  game  players  have  improved  decision-making  abilities  and  enhanced  brain  activities,” Neuroimage: Reports, vol. 2, no. 3, p. 100112, 2022, doi: 10.1016/j.ynirp.2022.100112.
[21]  H.  Manner,  “Exploring  the  constraints  on  artificial  general  intelligence:  a  game-theoretic  model  of  human  vs  machine interaction,” Econ. Lett., p. 109231, 2020, doi: 10.1016/j.mathsocsci.2024.03.004.
[22]  M.  Ur  Rehman,  A.  Shafique,  Q.  U.  A.  Azhar,  S.  S.  Jamal,  Y.  Gheraibia,  and  A.  B.  Usman,  “Voice  disorder  detection  using machine learning algorithms: An application in speech and language pathology,” Eng. Appl. Artif. Intell., vol. 133, no. PA, p. 108047, 2024, doi: 10.1016/j.engappai.2024.108047.