## Aplikasi gameplay edukasi pencegahan obesitas dengan menggunakan algoritma astar dan greedy pada pencarian jalur makanan
M Abdul Fatah Z *1) , Adi Wibowo *2)
** Jurusan Ilmu Komputer/Informatika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro
1) vata_hero@yahoo.com, 2) bowo.adi@undip.ac.id

## Abstrak
Edukasi  untuk  obesitas  sangatlah  penting  dilakukan.  Salah  satunya  dapat  dilakukan  dengan  game edukasi  berbasis  TD.  Untuk  dapat  mengedukasi  masyrakat  tentang  obesitas  maka  dibutuhkan gameplay  yang  memperlihatkan  tentang  makanan  sehat,  makanan  tidak  sehat  dan  kebutuhan olahraga.  Pada  tugas  akhir  ini  kami  menggunakan  algoritma  Astar  dan  Greedy  sebagai  gameplay yang diimplementasikan pada makanan sehat dan makanan tidak sehat. Aplikasi ini dibangun dengan dengan  bahasa  pemrograman  C#,  software  Unity  3D  dan  metodologi  XP.  Hasil  eksperimen menunjukkan  bahwa  waktu  yang  dibutuhkan  algoritma  Astar  dari  kotak  start  ke  kotak  finish  lebih cepat dibandingkan dengan algoritma Greedy. Oleh sebab itu, pada makanan sehat akan digunakan pencarian  jalur  algoritma  Greedy  dan  makanan  tidak  sehat  menggunakan  algortima  Astar.  Hasil survei  menunjukkan  responden  lebih  memahami  edukasi  tentang  cara  untuk  mencegahan  obesitas setelah memainkan game ini.
Kata kunci : Obesitas, Game, Edukasi,  Astar, Greedy, TD, XP, Unity 3D.

## Abstract
Education  for  obesity  is  very  important. One  of  them  can be  done  with TD-based  educational  game. To be able to educate the public about obesity then it takes gameplay that shows about healthy food, unhealthy  foods  and  sports  needs.  In  this  final  project  we  use  Astar  and  Greedy  algorithm  for  the gameplay that is implemented on healthy food and unhealthy food. This application was built using the XP methodology  and  was  created  using  Unity  3D  software  with  C  #  programming  language. EXPerimental results show that Astar algorithm’s time cost is cheaper than Greedy algorithm’s time cost.  Based  on  that,  on  healthy  food  pathfinding  we  use  Greedy  algorithms  as  methode  and  Astar algorithm  for  an  unhealthy  foods  pathfinding.  In  addition,  results  show  after  playing  this  game  the public more understand on how to overcome obesity through the management of food and sports.
Keywords : Obesity, Game, Education, Astar, Greedy, TD, XP, Unity 3D.

## 1. P ENDAHULUAN
Obesitas  merupakan  salah  satu  isu kesehatan  terbesar  yang  kerap  ditemui  oleh masyarakat Indonesia bahkan dunia. Jumlah
penderita  obesitas  di  dunia  naik  dari  857 juta  pada  1980  menjadi  2,1  milyar  pada tahun  2013  (Lancet,  2014).  Menurut Riskesnas  (2016),  penduduk  Indonesia dewasa  berusia  diatas  18  tahun  yang
mengalami kegemukan atau obesitas sebesar 20,7 persen. Sebagaimana dikutip dari CNN (2017),  obesitas  yang  mengendap  cukup lama  menyebabkan  banyak  penyakit  serius, seperti penyakit jantung, hipertensi, gangguan  pernapasan,  diabetes,  stroke    dan kemandulan.
Dari  fakta  diatas  diperlukan  cara  untuk mencegah  serta  menanggulangi  wabah obesitas. Beberapa solusi penanganan obesitas  yang  sudah  ada  diantaranya  adalah dengan edukasi pengaturan pola makan serta olahraga  teratur  (Supriyanto,  2013).  Salah satu cara edukasinya adalah dengan membuat game tentang  pengelolaan  pola makan untuk mencegah obesitas.
Game edukasi  kesehatan sudah pernah dibuat  oleh  peneliti  lainnya,  diantaranya paper  karya  Brich  (2015)  tentang game edukasi liver  defense untuk  mengedukasi pemain  tidak  mengkonsumsi  zat-zat  yang dapat  merusak  hati  seperti ammonia dan alkohol.  Peneliti  lain  Bassilious  (2011) merancang game  power  defense untuk mengedukasi  tentang  pencegahan  dan pemantauan  diabetes  yang  disebabkan kadar  glukosa  yang  tinggi  dalam  darah sehingga memacu pankreas untuk memproduksi insulin terus menerus hingga  akhirnya  diabetes.  Akan  tetapi belum  ada  paper  yang  mengembangkan mengenai game
edukasi untuk mengenalkan  edukasi  pengelolaan  pola makan dan olahraga untuk mencegah serta mengangani  obesitas.  Sehingga  pada penelitian  ini  akan  dibuat game untuk mengedukasi  tentang  pengelolaan  pola makan  dan  olahraga  untuk  menangani obesitas.
TD merupakan  salah  satu  jenis game yang  banyak  diminati  dan  dikembangkan untuk  edukasi.  Hal  ini  dikarenakan game tersebut mudah difahami dan sesuai untuk berbagai  usia.  Pada game TD diperlukan
implementasi  algoritma  pada monster untuk mencari jalan dari titik awal ke titik finish .  Beberapa  algoritma  yang  dapat diterapkan  untuk  pencarian  jalur  adalah algortima Astar dan Greedy . Berdasarkan  latar  belakang  diatas, pada  penelitian  ini  akan  dibuat game edukasi  obesitas  mencakup  pengelolaan pola  makan  dan  olahraga.  Selain  itu  pada game ini akan dibandingkan dua algoritma yakni Astar  dan  Greedy .  Hasil  keluaran yang  diinginkan  adalah  algoritma  yang membutuhkan  waktu  lebih  lama  pada pencarian  jalur  akan  digunakan  pada gameplay makanan  sehat.  Sebaliknya algoritma  yang  lebih  cepat    akan digunakan pada gameplay makanan sehat.

## 2. L ANDASAN T EORI

## 2.1 P ENGERTIAN O BESITAS
Kegemukan atau obesitas adalah  suatu kondisi  medis  berupa  kelebihan lemak tubuh yang  terakumulasi  sedemikian  rupa sehingga  menimbulkan  dampak  merugikan bagi kesehatan, yang kemudian menurunkan harapan hidup dan/atau meningkatkan  masalah  kesehatan  (WHO, 2000). Seseorang dianggap menderita kegemukan  bila BMI ,  yaitu  ukuran  yang diperoleh  dari  hasil  pembagian  berat  badan dalam kilogram dengan kuadrat tinggi badan dalam meter,  lebih  dari  30 kg/m 2 (WHO, 2000).
Terdapat berbagai cara untuk menentukan    apakah  seseorang  disebut obesitas  atau  tidak.  Salah  satu  diantaranya dengan pengaturan gizi makanan dan teknik antrophometrik  yakni  berdasarkan BMI . Menurut  Hartley  (2018)  perhitungan  dalam pencarian BMI dengan persamaan:
𝐵𝑀𝐼  =
𝐵𝑒𝑟𝑎𝑡 𝐵𝑎𝑑𝑎𝑛
𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝐵𝑎𝑑𝑎𝑛 × 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝐵𝑎𝑑𝑎𝑛 (1)
Definisi  indeks  tabel  obesitas  yang paling  sering  dipakai  adalah  yang  dikutip dari  WHO  (2000)  seperti  yang  tertera  pada tabel 1:
Tabel 1 Indeks BMI (WHO, 2000) BMI Klasifikasi < 18.5 Berat badan kurang 18.5–24.9 Normal 25.0–29.9 Berat badan lebih 30.0–34.9 Kegemukan kelas I 35.0-39.9 Kegemukan kelas II ≥ 40.0 Kegemukan kelas III 2.2 C ARA M ENCEGAH O BESITAS
Menurut  Wijaya  (2015)  bahwa  dalam pencegahan  dan  penanganan  obesitas  dapat dilakukan tindakan diantaranya seperti :
a) Mengurangi makanan berkalori, berlemak dan beralkohol.
b) Perbanyak sayuran, buah-buahan.
c) Mengkonsumsi  nasi  merah,  kacang- kacangan,  daging  tanpa  lemak  dalam jumlah cukup.
d) Mengurangi makanan bergaram.
e) Melakukan aktivitas fisik dan berolahraga seperti  jalan  kaki  1  jam  minimal  3  kali seminggu.
f) Menghindari penurunan berat badan yang terlalu instan.

## 2.3 P ENGERTIAN G AME
Game adalah  salah  satu  bentuk hiburan  yang  dapat  dijadikan  sebagai penyegar  pikiran  dari  kepenatan  akibat  dari padatnya  aktivitas  sehari-hari (Fauzia, 2014). Dalam Kamus Besar Bahasa Indonesia, game diartikan sebagai
permainan.  Permainan  adalah  melakukan sesuatu dimana kondisi akhirnya
menghasilkan menang
atau kalah.
Permainan  yang  dimaksud  disini  dalah permainan  yang  mampu  mengedukasi  para pemainnya.

## 2.4 G AME E DUKASI
Game edukasi  adalah   salah  satu jenis media yang digunakan dalam   memberikan  pengajaran  melalui permainan dengan tujuan untuk merangsang daya pikir  dan  meningkatkan konsentrasi  melalui  media  yang  unik  dan menarik (Handriyantini, 2009).

## 2.5 T OWER D EFENSE
Menurut Philipa Avery dalam jurnalnya  yang  berjudul Computational Intelligence  and  Tower  Defence  Game,  TD adalah  salah  satu game ber- genre strategi yang berfokus pada pengaturan sumber daya berupa tower serta  penempatannya.  Dalam game TD, player ditugaskan untuk membeli dan  mengorganisir  menara  pertahanan  yang nantinya  akan  menyerang  satu  set  musuh ( creeps )  yang  terdiri  dari  beberapa  jenis yang berbeda. Untuk setiap creep yang mati, player akan mendapatkan sumber daya yang nantinya  akan  digunakan  untuk  membuat menara  pertahanan  yang  lain.  Apabila player berhasil  menahan creep dengan menaranya  agar  tidak  sampai  tempat  yang dilindungi  dalam  waktu  tertentu,  maka player dinyatakan menang (Avery, 2011).

## 2.6 A STAR P ATHFINDING
Sebagaimana  yang  dirangkum  dari sumber yang dikutip dari Wenderlich (2011) bahwa iterasi yang dilakukan pada pencarian  jalur  dengan  algoritma Astar adalah sebagai berikut :
1) Menambahkan kotak awal ke openlist .
2) Mengambil  kotak  dengan  nilai  F terkecil  dan  diset  menjadi  kotak sekarang.
3) Menambah kotak sekarang ke closelist
4) Menghapus kotak sekarang dari openlist .
5) Apabila closelist mencapai  kotak  akhir
maka pencarian jalur dihentikan.
6) Mencari  kotak  tetangga  disekitar  kotak sekarang.
7) Apabila  kotak  tetangga  sudah closelist maka diabaikan.
8) Apabila  kotak  tetangga openlist maka dihitung  apakah  nilai  G  kotak  sekarang kurang  dari  nilai  G  tetangga.  Apabila kurang dihitung nilai G, H dan F nya.
9) Kotak  tetangga  selain  itu  ditambahkan ke openlist dan dihitung nilai G, H dan F nya.
10) Diulangi  ke  langkah  (1)  sampai  sudah tidak  terdapat openlist (pencarian  jalur
selesai).

## 2.7 O PENLIST DAN C LOSELIST
Definisi openlist adalah list untuk menyimpan  lantai  akan  dipakai  untuk menemukan jalur terpendek. Definisi closelist adalah list untuk menyimpan lantai sudah dilewati sebagai jalur terpendek.

## 2.8 D EFINISI N ILAI F , G DAN H
G  adalah  harga  perpindahan  yang dibutuhkan  dari  kotak  awal  ke  kotak berikutnya.  Nilai  G  akan  bertambah  apabila kotak semakin menjauh dari kotak awal.
H adalah harga perkiraan perpindahan dari  titik  saat  ini  ke  titik  akhir.  Disebut sebagai  nilai  heuristik  karena  kita  tidak  tau nilai pastinya (perkiraan). Biasanya digunakan  metode “manhattan  distance” untuk  menghitung  jumlah  kotak horizontal dan vertical untuk mencapai titik akhir tanpa memperhitungkan halangan yang ada.
F  adalah  nilai  aktual  atau  jalur sebenarnya yang diperoleh dengan menambahkan nilai G dan nilai H. 2.9 G REEDY P ATHFINDING
Algoritma Greedy merupakan
algoritma  dengan  mencari  nilai  LM,  yakni nilai maksimum sementara untuk menemukan solusi optimal. Namun
seringkali  hasilnya  justru  bukan  merupakan
hasil  yang  optimal.  Berikut  adalah  iterasi yang  dilakukan  pada  algoritma Greedy (Anugerah, 2016) :
1. Memeriksa  titik  awal  dan  memeriksa apabila  titik  sekarang  adalah  titik tujuan.  Apabila  titik  sekarang  adalah titik tujuan maka iterasi dihentikan.
2. Periksa  titik  sekitar  yang  terhubung dengan titik saat ini.
3. Dicari  nilai LM  dari  titik  sekarang  ke titik selanjutnya.
4. Pilih  titik  dengan  LM  terkecil  dan menandai  titik  sekarang  sebagai  titik yang telah dilalui. Apabila titik selanjutnya  sudah  pernah  dilalui  maka diabaikan.
5. Kembali  ke  langkah  (1)  sampai  titik tujuan ditemukan.

## 2.10 A GILE S OFTWARE

## D EVELOPMENT
Agile  software  development atau disebut juga agile software process merupakan  sebuah  proses  pengembangan perangkat  lunak  yang  efektif  dan  responsif bila  terjadi  perubahan  secara  cepat  pada perangkat  lunak  yang  sedang  dibangun. Menurut  (Pressman,  2005),  penggunaan agile  software  process didasari  oleh  3 asumsi yang biasanya terjadi dalam sebagian  besar  proyek  perangkat  lunak, yaitu (Pressman, 2005) :
1. Sulit memprediksi persyaratan perangkat  lunak  di  awal  dan  yang akan berubah.
2. Membutuhkan  kegiatan  desain  dan konstruksi  yang  bersamaan,  dalam artian  agar  model  desain  yang  di ajukan benar-benar terbukti diciptakan.
3. Analisis,  desain,  konstruksi,  dan pengujian  yang  tidak  dapat  diprediksi (dari  sudut  pandang  perencanaan) seperti yang diinginkan.

## 2.11 E XTREME P ROGRAMMING
Menurut  Beck  (1999),  XP  adalah sebuah pendekatan
atau model pegembangan perangkat lunak yang mencoba menyederhanakan berbagai tahapan dalam proses pengembangan tersebut  sehingga  menjadi  lebih  adaptif  dan fleksibel. 2.12

## X P L IFECYCLE
Menurut Hunt (2006) dalam bukunya berjudul “Agile Software Construction” menggambarkan lifecyle XP pada gambar 1.

## Gambar 1 XP Lifecycle

## 3. M ETODE P ENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan
adalah Extreme Programming (XP) .
Langkah-lagkah  metodologinya  ada  5  tahap utama, yaitu:
1. User  story ,  tujuan  dari user  stories seperti  halnya use  case yakni  untuk menerangkan  bagaimana user akan
menggunakan sistem yang akan
dibuat.
2. Release plan , merupakan proses menentukan user  stories mana  yang akan  diimplementasikan  pada  tiap iterasi.
3. Iterasi ,  iterasi  menentukan  seberapa cepat  pengembang software merespon
perubahan. Semakin kecil iterasi maka semakin mudah dalam mengaplikasikan perubahan yang
terjadi.  Jumlah  iterasi  dapat  diperoleh
dengan  membagi jumlah  seluruh story point dengan nilai velocity yang ada.
4. Acceptance  testing , Acceptance  Test dibuat  dari user  stories yang  ditulis pada  awal project .  Tiap  iterasi mengimplementasikan  satu  atau  lebih user stories . Stories akan  dijabarkan menjadi acceptance test pada iterasi.
5. Small  release, apabila  ada  hasil  yang bermanfaat  maka  di- release ke end user tanpa  menunggu  seluruh  sistem selesai terlebih dahulu.

## 4. D EFINISI K EBUTUHAN DAN R ELEASE P LANNING
Pada  bab  ini  dijelaskan  definisi kebutuhan  melalui user  story  card (gambar
2).  Pada  user  story  terdapat  4  poin  dasar user story (Beck, 1999):
a. Nama user story
b. Deskripsi  tujuan user story berupa paragraf pendek
c. Estimasi waktu berapa lama user story akan diimplementasikan
d. Tingkat kepentingan user story ( seperti must have, should have) .

## Gambar 2 User Story Card
Kemudian direncanakan relase planning yang meliputi perencanaan
estimasi story , priority story dan pembagian iterasi untuk setiap story .
Pada  penelitian  ini,  direncanakan implementasi program dapat  terselesaikan dalam waktu 3 bulan atau 60 hari aktif kerja.
Hari  aktif  kerja  disini  mencakup  hari weekday . Velocity merupakan  waktu  yang diperlukan untuk menyelesaikan tiap iterasi. Nilai velocity yang  digunakan  adalah  15. Estimasi story dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2 Estimasi Story No. User Story Deskripsi Estimasi 1. US – 01 Tampilan Awal Game 3 2. US – 02 Tutorial Game 3 3. US – 03 Input Data Awal Game 3 4. US – 04 Fungsi Menghitung BMI 3 5. US – 05 Menu Loading 3 6. US – 06 Lantai Game 3 7. US – 07 Portal Keluar  dan Portal Masuk Makanan 3 8. US – 08 Index Penunjuk BMI , Bobot dan Energi 3 9. US – 09 Tower 6 10. US – 10 Energi sebagai Mata Uang Game 3 11. US – 11 Makanan sebagai Musuh 6 12. US – 12 Fungsi Pencarian Jalur Makanan 4 13. US – 13 Peluru untuk Menyerang Makanan 9 14. US – 14 Level Game 3 15. US – 15 Pengkondisian Menang dan Kalah 5 Total Story Points 60 Story yang  sudah  dibuat  kemudian diprioritaskan berdasarkan tingkat kepentingannya. Untuk story yang harus ada akan dikelompokkan dalam kelas must have .
Kemudian
story penunjang dapat dikelompokkan  dalam  kelas should  have . Sedangkan story yang  tidak  terlalu  penting dikelompokkan  dalam  kelas could  have.
Pembagian prioritas story dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3 Priority Story
No. Kode Story Deskripsi Estimasi Must Have 1. US – 03 Input Data Awal Game 3 2. US – 06 Lantai Game 3 3. US – 07 Portal Keluar dan Portal Masuk Makanan 3 4. US – 09 Tower 6 5. US – 11 Makanan sebagai Musuh 6 6. US – 12 Fungsi Pencarian Jalur Makanan 4 7. US – 13 Peluru untuk Menyerang Makanan 9 8. US – 15 Pengkondisian Menang dan Kalah 5 Should Have 9. US – 02 Tutorial Game 3 10. US – 10 Energi sebagai Mata
No. Kode Story Deskripsi Estimasi Uang Game 11. US – 14 Level Game 3 Could Have 12. US – 01 Tampilan Awal Game 3 13. US – 04 Fungsi Menghitung BMI 3 14. US – 05 Menu Loading 3 15. US – 08 Index Penunjuk BMI , Bobot dan Energi 3 Dalam mencari jumlah iterasi digunakan  dengan  membagi  total story dengan velocity .  Penelitian  ini  memiliki story  points yang  berjumlah  60  dan  nilai velocity adalah  15,  maka  dapat  diketahui jumlah iterasi adalah 60/15 = 4 iterasi. Tiap iterasi  pada  pembuatan game edukasi obesitas  ini  akan  diselesaikan  dalam  kurun waktu  3  minggu  atau  15  hari  aktif  kerja. Pembagian  iterasi  dan  alokasi story dapat dilihat pada tabel 4.

## Tabel 4 Pembagian Iterasi Story
No. Kode Story Deskripsi Estimasi Iteration – 1 1. US – 01 Tampilan Awal Game 3 2. US – 02 Tutorial Game 3 3. US – 03 Input Data Awal Game 3 4. US – 04 Fungsi Menghitung BMI 3 5. US – 05 Menu Loading 3 Velocity 15 Iteration – 2 6. US – 06 Lantai Game 3 7. US – 07 Portal Keluar dan Portal Masuk Makanan 3 8. US – 09 Tower 6 9. US – 10 Energi sebagai Mata Uang Game 3 Velocity 15 Iteration – 3 10. US – 13 Peluru untuk Menyerang Makanan 9 11. US – 11 Makanan sebagai Musuh 6 Velocity Iteration – 4 12. US – 12 Fungsi Pencarian Jalur Makanan 4 13. US – 08 Index Penunjuk BMI , Bobot dan Energi 3 14. US – 15 Pengkondisian Menang dan Kalah 5 15. US – 14 Level Game 3 Velocity 15

## 5. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada subbab ini dijelaskan implementasi pembangunan game pada setiap iterasi yang telah  dibuat.  Selain  itu  akan  dilihat  hasil
perbandingan  algoritma Astar dan Greedy sebagai gameplay pada  game  edukasi obesitas ini. Pembahasan perancangan game meliputi implementasi acceptance test . Pada implementasi acceptance  test menggunakan metode Acceptance Test Driven Development (TDD).  TDD Acceptance  Test memiliki siklus, yaitu:
1. Penulisan unit test dari story ,
2. Implementasi kode test ,
3. Implementasi story,
4. Implementasi antarmuka eksekusi
story .
Penulisan unit  test  /  acceptance  test adalah  penjabaran  dari story yang  dibuat user oleh  tim  developer.  Tiap story dapat memiliki  satu  atau  lebih unit  test .  Contoh unit  test tampilan  awal game dapat  dilihat pada tabel 5.
Setelah didefinisikan unit
test kemudian  diimplementasikan  fungsi  pada tiap unit test yang ada. Contoh implementasi kode test tampilan  awal game dapat  dilihat pada tabel 6.
Kemudian setelah pengimplementasian tiap unit sudah dilakukan  dibuat  implementasi  total  dari story tampila awal game . Pengimplementasian story dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 5 Penulisan Unit Test
No Acceptance Test Story US-01 1 Halaman awal mempunyai tombol yang mengarahkan ke permainan.
2 Halaman awal mempunyai tombol yang mengarahkan ke tutorial .
3 Halaman awal mempunyai tombol yang mengarahkan keluar game.
4 Menampilkan halaman awal

## Tabel 6 Implementasi Kode Test
No Kutipan Kode Unit Test Story US-01
Deskripsi
1 public void ShowMenu Inp
ut (){ menu Game .SetActive(fa lse); Fungsi untuk menampilkan menu input
No Kutipan Kode Unit Test Story US-01
Deskripsi
} 2 public void ShowTutor() { menuTutor.SetActive(t rue); } Fungsi untuk menampilkan menu tutorial 3 public void Exit Game (){ Application.Quit(); } Fungsi untuk keluar game 4 public void ShowMain(){ menu Game .SetActive(true ); menuInfo BMI .SetActive (false); menu Input .SetActive(f
alse); video Tutor.SetActive( false); Video Manager.Instance . videoPlayer .Stop ();
Manager Input .Instance .Reset Data (); }
Fungsi untuk menampilkan menu awal

## Tabel 7 Pengimplementasian Story
Kutipan Implementasi Story Membuat Tampilan Awal Game
public class MenuManager:Singleton<MenuManager>{ private Game Object manu Input ; public void ShowMenu Input (){ menu Game .SetActive(false); menuInfo BMI .SetActive(false); menu Input .SetActive(true); menuTutor.SetActive(false); }
private Game Object menuTutor; public void ShowTutor(){ menu Game .SetActive(false); menuInfo BMI .SetActive(false); menu Input .SetActive(false); menuTutor.SetActive(true); }
public void Exit Game (){ Application.Quit(); }
private Game Object mainMenu; public void ShowMain(){ infoMenu.SetActive(false); tutorMenu.SetActive(false); mainMenu.SetActive(true);
pregame Menu.SetActive(false);
} }
Setelah dilakukan pengimplementasian story kemudian
diimplementasikan antarmuka story. Contoh pengimplementasian  antarmuka story dapat dilihat pada gambar 3.

## Gambar 3 Implentasi Antarmuka Story

## 5.1 I TERATION B URNDOWN C HART
Iteration Burndown chart ini merangkum  perkembangan implementasi story pada  keseluruhan  iterasi.  Gambar  4
menunjukkan grafik burndown pada iteration planning yang disusun.

## Gambar 4 Iteration Burndown Chart

## 5.2 H ASIL
P ERBANDINGAN A LGORITMA A STAR DAN G REEDY P ADA P

## ENCARIAN
J ALUR M AKANAN
Berdasarkan perbandingan kedua algoritma  pada  tabel  8,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  algoritma Astar lebih efisien  dalam  melakukan  pencarian  jalur makanan  sehat  dan  makanan  tidak  sehat dibandingkan  algoritma Greedy. Oleh karenanya,  algoritma Greedy digunakan pada gameplay makanan  sehat  dan
algoritma Astar digunakan pada gameplay makanan sehat.
Tabel 8 Perbandingan waktu pencarian jalur
algoritma Astar dan Greedy No Stage Makanan Sehat (detik) Makanan Tidak Sehat (detik) Astar Greedy Astar Greedy 1 Normal 20.33 21.43 20.33 21.43 2 Easy1 12.97 14.19 12.97 14.19 3 Easy2 14.83 15.81 14.83 15.81 4 Easy3 9.43 10.65 9.43 10.65 5 Medium1 11.29 12.29 11.29 12.29 6 Medium2 9.81 10.63 9.81 10.63 7 Medium3 8.45 8.90 8.45 8.90 8 Hard1 4.89 5.73 4.89 5.73 9 Hard2 9.53 10.44 9.53 10.44 10 Hard3 8.69 9.93 8.69 9.93 Total 110.2 120 129.11 110.2 Rata-rata 11.02 12 11.02 12

## 6. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Dalam tugas akhir ini dihasilkan game edukasi obesitas dan perbandingan algoritma Astar dan Greedy pada  pencarian jalur  makanan  sehat  dan  makanan  tidak sehat  menuju  ke  titik  akhir  (makanan dikonsumsi). Hasilnya algoritma Astar lebih optimal  dalam  melakukan  pencarian  jalur dibandingkan  algoritma Greedy .  Sehingga disini  digunakan  algoritma Astar sebagai gameplay pada  makanan  tidak  sehat  dan algoritma Greedy sebagai gameplay pada makanan sehat.
Hasil  analisis  perbandingan  algoritma
Astar dan Greedy menunjukkan  bahwa algoritma Astar lebih  cepat  menuju finish dibandingkan  algoritma Greedy dalam pencarian jalur berdasarkan tabel perbandingan.  Pada  pengembangan  tugas akhir  ini  digunakan  empat  iterasi  dalam penyelesaiannya  dan  menghasilkan  aplikasi yang  memenuhi user  story yang  telah ditentukan.
Beberapa  saran  untuk  pengembangan game  ini  diantaranya  adalah  menambahkan detail  kategori  lain  seperti  karbohidrat, lemak, protein sebagai  bahan  pertimbangan pemilihan  status  gizi.  Selain  itu  dapat  juga ditambahkan senjata pada makanan
sehingga  makanan  dapat  menghancurkan tower. Dalam  pencaroan  jalurnya  dapat digunakan  algoritma  lain  seperti Greedy Best  First  Search dimana  nilai  F  /  nilai sebenarnya sama dengan nilai H / heuristik.

## 7. D AFTAR P USTAKA
ANUGERAH, M. J., HASBI, M., PRIBADI,  R.  P.,  YOANNITA,  2016.
Penerapan  Algoritma  Greedy  Untuk Pencarian Jalur Terpendek Pada Jakabaring  Sport  City . Palembang :
STMIK GI MDP.
AVERY, P., 2011. Computational
Intelligance and Tower Defence Games . USA: University of Nevada.
BASSILIOUS,  E.,  DECHAMPLAIN,  A., MCCABE, I., STEPHAN, M., KAPRALOS,  B.,  MAHMUD,  F.,  et  al., 2011.  Power  Defense  :  A  Video  Game for  Improving  Diabetes  Numeracy . In Proceedings  of  the  IEEE  Congress  on Evolutionary  Computation,  December 29, 2011, Orange, CA, USA.
BECK,  K,  ANDRES,  C.,  1999.  Extreme Programming Explained: Embrace Change . Boston: Addison-Wesley Longman Publishing Co.
BRICH,  J.,  ROGERS,  K.,  FROMMEL,  J., WEIDHAAS,  M.,  BRUCKNER,  A., DORN, S. M., et al., 2015.
LiverDefense:  Using  A  TD  Game  As  A Customisable  Research  Tool . IEEE
Congress  on  Evolutionary  Computation. Skovde, Sweden, 16-18 October 2011. CNN.  2017.  Semakin  Banyak  Orang
Indonesia Alami Obesitas. CNN
Indonesia,  [online]  Tersedia  di:  < https://www.cnnindonesia.com/ gaya- hidup/20170302223030-255- 197500/ semakin-banyak-orang-indonesia-alami- obesitas > [Diakses 3 Agustus 2018]
FAUZIA.  2014.  Pengertian  Game  Menurut Para  Ahli.  Mandala  Maya,  [online]
Tersedia
di: < http://www.mandalamaya.com/pengertia n- game -menurut-para-ahli/> [Diakses 10 Maret 2017]
HANDRIYANTINI,  E.,  2009.  Permainan
Edukatif  (Educational  Games)  Berbasis Komputer  untuk  Siswa  Sekolah  Dasar .
Konferensi dan Temu Nasional
Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi untuk  Indonesia,  Bandung,  Jawa  Barat, 24-25 June 2009.
HUNT, J., 2006. Agile Software Construction . London: Springer-Verlag.
KOSKELA, L., 2008. Test Driven: Practical
TDD  And  Acceptance  TDD  For  Java Developers . London: Manning Publications.
LANCET.  2014. Global,  Regional  and Native  Prevalence  of  Overweight  and Obesity  in  Children  and  Adultsduring 198-2013:  A  Sysmatic  Analysis  for  the Global  Burden  of  Disease  Study.The Lancet, [online] Tersedia di: < http://www.thelancet.com/journals/lance t/ article/PIIS0140-6736(14)60460-
8/abstract> [Diakses 9 April 2017]
PRESSMAN,  R.  S., 2005. Software Engineering:  A  Practitioner's  Approach . New York: McGraw-Hill.
SUPRIYANTO,  A.,  2013.  Obesitas,  Faktor Penyebab dan Bentuk-bentuk Terapinya. Yogyakarta:
Universitas Negeri Yogyakarta. WENDERLICH, R., 2011. Raywenderlich.com,  [online]  Tersedia di: < https://www.raywenderlich.com/4946/in troduction-to-a-pathfinding > [Diakses 1
Juli 2009]
WHO.  2000.  Obesity:  preventing  and managing  the  global  epidemic . Geneva: World Health Organization.
WIJAYA,  R.,  2015.  Cara  Mengatasi
Obesitas. ALODOKTER, [online]
Tersedia di: < http://www.alodokter.com/kom unit as/re
ply/73658/> [Diakses 10 Maret 2017]