1 Teknik Informatika, STMIK Widya Cipta Dharma, Jl. Prof. M. Yamin No.25, Samarinda, 75123  (tlp: 0541-736071; fax: 0542- 734468; e-mail: lailiyah@wicida.ac.id)
2 Manajemen Informatika,  STMIK Widya Cipta Dharma, Jl. Prof. M. Yamin No.25, Samarinda, 75123  (tlp: 0541-736071; fax: 0542-734468; e-mail: yunita_bas@yahoo.co.id)
3 Sistem Informasi, STMIK Widya Cipta Dharma, Jl. Prof. M. Yamin No.25, Samarinda, 75123  (tlp: 0541-736071; fax: 0542- 734468; e-mail: mallala_s@yahoo.co.id)
4 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda, Jl. Samratulangi Samarinda,  75131(tlp: 0541- 260421 ; fax: 0542- 260680 ;e-mail: reza.andrea@gmail.com)

## Probabilitas dalam Finite State Machine Agen Cerdas Edugame “Ajut-Ajut Kids”
Siti Lailiyah 1 , Yunita 2 , Syamsuddin Mallala 3 , Reza Andrea 4 Ketiga 3
Abstract— Educational game “Ajut-ajut Kids” is developed in multimedia stages to introduce the Dayak Benuaq language for children.  In this matching game, players must match two  or more images and words in Dayak language. This study applies randomization to shuffle position of images and words in each round.  It makes the game more  challenging.  Random and probability in-game agents are also applied, which  will accompany children to play the kid character in Dayak clothes. Game agents,  which apply  the Finite State Machine (FSM) model,  will provide expressions like pleasure, sadness,  etc., according to the child's playing style. Random implementation and credibility in the FSM model allows  agents to give random expressions. This makes the agent more natural.  The result of this study proves randomization and probability have succeeded make this game more interesting and interactive to children.
Intisari—  Edugame  “Ajut-ajut  Kids” dibangun melalui tahapan multimedia untuk mengenalkan pembelajaran bahasa Dayak Benuaq kepada anak. Permainan  ini  berjenis  matching, yaitu  pemain harus mencocokkan gambar dan kata bahasa Dayak.  Makalah  ini menerapkan teknik pengacakan pada susunan gambar dan kata  pada  setiap babak untuk membuat permainan tidak berkurang tantangannya. Pengacakan dan probabilitas juga diterapkan dalam agen cerdas yang menemani anak bermain dalam bentuk karakter cilik berbaju adat Dayak. Agen cerdas, yang  menerapkan model Finite State Machine (FSM),  akan memberikan ekspresi senang, sedih,  dan sebagainya,  sesuai gaya bermain anak. Adanya pengacakan dan probabilitas dalam model FSM membuat agen kadang-kadang juga dapat memberikan ekspresi yang acak. Hal ini membuat agen lebih natural. Hasil pengujian membuktikan pengacakan dan probabilitas berhasil membuat permainan ini tidak monoton dan lebih interaktif.
Kata Kunci— Edugame, Bahasa Dayak, Pengacakan, Probabilitas, Finite State Machine, Game Agent.

## I. P ENDAHULUAN
Muatan lokal menjadi kegiatan kurikuler yang tidak boleh dihapuskan dari pendidikan anak-anak di sekolah. Muatan lokal digunakan untuk mengembangkan kompetensi yang
disesuaikan dengan ciri khas dan potensi daerah, termasuk keunggulan daerah  [1].  Di Kalimatan Timur,  khususnya daerah perkotaan, pendidikan muatan lokal mulai dihapuskan dari kurikulum sekolah  dan kebanyakan sekolah hanya memasukkannya ke dalam ekstrakurikuler. Konten budaya lokal seperti tarian atau bahasa Kutai, Banjar,  dan  Dayak mulai dilupakan oleh anak-anak sekolah sebagai generasi penerus bangsa.
Perkembangan teknologi mengubah kegiatan belajar ini menjadi  dapat disalurkan dalam bentuk permainan pada smartphone [2]. Kebutuhan akan bermain game sebagai hiburan semata dapat diubah dengan menanamkan pendidikan di  dalamnya.  Inilah konsep dari permainan edukasi atau educational  game , yang biasa disingkat dengan edugame [3] . Edugame adalah salah satu  implementasi bidang ilmu komputer yang perkembangannya  sudah sangat pesat  [4]. Edugame juga merupakan bentuk aplikasi yang edukatif, yaitu dapat dijadikan sebagai media  pembelajaran,  yang  prosesnya dilakukan dengan konsep belajar sambil bermain [3], [4].
“Ajut-ajut  Kids” adalah edugame yang dibangun untuk mengenalkan muatan lokal pendidikan bahasa Dayak Benuaq dalam bentuk matching  game (permainan mencocokan) . Matching game sendiri adalah permainan bergenre memory game, yaitu pemain harus mencocokkan elemen-elemen yang serupa. Sesuai namanya, pemain harus menemukan kecocokan untuk kata, gambar, atau kartu [5], [6]. Permainan ini terbukti banyak dilakukan guru sebagai media edukasi bagi anak [3].
Berbeda dengan matching game pada umumnya, “Ajut-ajut Kids”,  permainan  mencocokkan gambar dan kata  dalam bahasa  Dayak,  ini memiliki agen cerdas di dalamnya. Agen cerdas diwujudkan dalam bentuk karakter anak Dayak  yang dapat berekspresi senang, sedih, panik, dan sebagainya seperti teman  pendamping anak bermain. Kebutuhan inilah yang membutuhkan adanya kecerdasan buatan ( artificial intelligence /AI) di dalam permainan dalam bentuk agen cerdas atau game agent.
Agen cerdas adalah sebuah entitas otonom yang mengamati dan bertindak atas suatu lingkungan dan mengarahkan aktivitasnya untuk mencapai tujuan  tertentu  [7]-[9].  Dalam game ini, agen cerdas diwujudkan dalam bentuk karakter cilik, anak berpakaian baju Dayak. Untuk membuat agen cerdas dapat berinteraksi langsung dengan anak seperti teman bermainnya, agen cerdas harus menerapkan sebuah algoritme ( rule based ) aksi-reaksi yang tanggap dengan lingkungan dan gaya bermain anak. Dalam hal penelitian ini, diterapkan Finite State Machine (FSM) sebagai rule based . FSM adalah sebuah metodologi perancangan sistem kontrol yang menggambarkan tingkah laku atau prinsip kerja sistem dengan menggunakan tiga hal,  yaitu state (keadaan), event (kejadian),  dan action (aksi). Dahulu, FSM diterapkan hanya pada bidang mesin dan
Siti Lailiyah: Probabilitas dalam Finite State ...
robotika.  Seiring perkembangan teknologi game, FSM juga digunakan untuk kecerdasan buatan dalam game agent [7], [8]. FSM paling banyak digunakan sebagai logika berpikir agen otonom dalam permainan komputer, biasanya untuk membuat agar permainan komputer dapat dimainkan hanya dengan satu pemain saja, tanpa hadirnya pemain kedua (pengguna manusia).  Beberapa penelitian sebelumnya dalam game edukasi juga menerapkan algoritme FSM [5], [10]-[13]. FSM diterapkan ke dalam agen cerdas dalam wujud karakter hewan lucu  [11],  guru  [13], dan lainnya  [12],  [14],  karena di dalam game edukasi dibutuhkan instruktur atau guru sebagai pendamping anak belajar  [15]-[17].  Kelemahan metode FSM membuat pola berpikir dari agen cerdas mudah ditebak bagi pemain yang telah bermain permainan ini berkali-kali, sehingga pemain akan memasukin zona kebosanan saat dengan mudah menebak apa yang akan dilakukan oleh game agent berikutnya [6], [8] .
Kebaruan  dari penelitian ini  adalah diterapkannya pengacakan dan probabilitas ( random and probalitity ) ke dalam model FSM. Kombinasi ini biasa disebut dengan finite state  machine with probalitity [8] . FSM dengan probabilitas membuat pengalaman bermain lebih menarik. Agen cerdas akan mengambil keputusan yang terkadang tidak dapat ditebak oleh pemainnya, sehingga membuat agen lebih tampak hidup dan interaktif  [9].  Pengacakan  juga diterapkan pada soal mencocokkan objek gambar dan kata pada setiap babak, dengan tujuan membuat tantangan permainan setiap babak menjadi berubah-ubah.  Probabilitas dan pengacakan di dalam game adalah sebuah teknik yang dilakukan pengembang agar pemain tidak dapat menebak di dalam tantangan permainan.  Teknik ini dapat diterapkan pada AI game ataupun pada game play- nya [7].
Karakter cilik dalam permainan edukasi “Ajut-ajut  Kids” menerapkan model algorime kombinasi ini. Agen cerdas akan memberikan ekspresi senang, sedih, atau  gembira dalam beberapa model ekspresi yang tampil secara acak mewakili emosional pemain. Sebagai contoh,  pada saat anak salah dalam menebak salah satu jawaban  saat bermain, maka agen cerdas dapat memberikan ekspresi  menangis ataupun malah memberi semangat kepada anak.  Hal ini dilakukan untuk memberikan pengalaman bermain bagi anak yang mendidik dan juga tidak membosankan. Penelitian ini akan memberikan kontribusi bidang kecerdasan buatan dalam pengembangan game agent pada game edukasi yang mengangkat pendidikan muatan lokal bahasa Dayak.

## II. A GEN C ERDAS DAN P ERKEMBANGANNYA
Penelitian tentang game dengan teknik yang sama telah banyak dilakukan, antara lain sebagai berikut.
1. Agen Cerdas Animasi Wajah untuk Game Tebak Kata [12].
2. Edugame “Etam-Tainment” Pembelajaran Bahasa Kutai dengan Shuffle Random dan Agen Cerdas [13].
3. Appraising Emotional Events During a  Real-Time Interactive Game [18].
4. Combination of Finite State Machine (FSM) and Sugeno Fuzzy for Game Agent in “Battle of Etam Earth ” [10].
5. Changing Resources Available to Game Playing Agents: Another Relevant Design Factor in Agent Experiments [19].
Pada  dua  penelitian  agen cerdas yang berbentuk ekspresi animasi karakter  [12],  [13], game yang dibuat meng- implementasikan metode FSM ke dalam game agent. Metode FSM digunakan untuk menggambarkan ekspresi animasi wajah dalam mengomentari langkah pemain. Tujuan penelitian  ini  adalah menciptakan agen cerdas yang dapat menentukan ekspresi dan komentar yang harus dilakukan oleh animasi wajah dan menerapkannya pada rangkaian manajemen game ”kata”.  Penelitian serupa, dengan  AI digunakan dalam emosional wajah game agent juga dipublikasikan dalam publikasi internasional [18]
Pengembangan FSM juga pernah dilakukan pada permainan bergenre berbeda, yaitu permainan “Battle of Etam” [4].  Dalam penelitian tersebut, FSM dikombinasikan dengan fuzzy Sugeno  untuk menghasilkan perilaku agen yang tidak mudah ditebak dalam permainan bergenre fighting game. Penelitian yang lebih eksperimental dilakukan pada penelitian evolusi dari agen cerdas [19].  Perilaku agen yang berisifat ensemble dieksperimenkan dengan beberapa algoritme  agen lainnya, seperti Markov chains dan feed-forward neural nets. Penelitian tersebut menunjukkan bahwa Markov chains lebih membuat perilaku agen mudah berevolusi.
Banyak penelitian yang telah membuktikan perilaku agen dengan FMS mudah diprediksi  [20]-[22]. Agen cerdas yang disebut dengan “ bot ” dilatih dalam beberapa simulasi permainan yang bersifiat fiktif ( fictitious play ).  Hal ini dilakukan untuk membuat agen “ bot ” dapat belajar dan berinteraksi dengan berbagai simulasi permainan. Setelah proses belajar dari “ bot ” selesai, barulah dibentuk  FSM dengan logika yang komplet agar permainan lebih menantang.
Sedangkan pada makalah  ini, Edugame “Ajut-ajut Kids” media pembelajaran muatan lokal bahasa Dayak dikembangkan  dengan  agen cerdas yang mengimplemen- tasikan kombinasi model logika FSM dan probabilitas. Game ini adalah edugame yang mengasah kemampuan anak dalam mencocokkan gambar dan kata dalam bahasa Dayak. Game ini berjenis matching, yaitu pemain harus mencocokkan secara tepat semua elemen sebelum waktu yang ditentukan habis. Apabila semua elemen gagal dicocokkan,  maka permainan akan berakhir ( game over ).
Permainan yang dibangun juga menerapkan FSM  dan probabilitas , dengan  peran pendamping anak akan digantikan oleh  hadirnya game agent dalam bentuk karakter  cilik berbusana Dayak . Agen permainan adalah karakter game yang dikontrol dengan cerdas memggunakan model logika berpikir FSM . Tetapi dengan adanya pengacakan dan probabilitas , tindakan karakter kadang kala tidak dapat dikontrol karena adanya pengacakan di dalam state. Pengacakan juga diterapkan pada soal mencocokkan objek gambar dan kata pada setiap babak. Selain membuat setiap babak permainan berubah-ubah tantangannya, pengacakan dan probabilitas membuat agen cerdas lebih ekspresif dan natural terhadap gaya bermain anak, sehingga anak tidak mudah bosan memainkan game ini.
Gbr.  1  FSM dengan probabilitas dua  perilaku  acak,  yaitu  mengejar atau melarikan diri.

## A. Agen Cerdas (Game Agent)
Agen cerdas adalah sebuah entitas otonom yang mengamati dan bertindak atas suatu lingkungan dan mengarahkan aktivitasnya untuk mencapai tujuan tertentu [7], [9].  Dalam  permainan  berjenis Role-Playng Game (RPG), agen cerdas biasa disebut dengan Non-Player Characters (NPC). Agen cerdas adalah bentuk dari kecerdasan buatan, yang  dapat berupa karakter virtual  [8]. Agen cerdas berinteraksi dan mengambil keputusan sesuai dengan rule based yang ditanamkan oleh pengembang. Ada  agen cerdas yang dapat belajar dan berkembang mengikuti gaya bermain pemain (bersifat dinamis) dan ada pula yang hanya bertindak monoton sesuai rule yang ditanamkan padanya (bersifat statis).

## B. Probabilitas dan Pengacakan di dalam Agen Cerdas
Probabilitas pada dasarnya adalah ukuran seberapa besar kemungkinan suatu kondisi tertentu  atau hasil yang menguntungkan dapat dicapai di antara semua hasil yang mungkin, jika  dipilih secara acak. Random Number Generation (RNG) sangat penting ketika dibutuhkan  untuk menghasilkan hasil yang tidak terduga  [23]. Teknik paling sederhana dan mungkin yang tertua  adalah  melempar dadu untuk menghasilkan nilai acak antara satu dan enam. Dalam ilmu komputasi,  angka acak dihasilkan dari Pseudorandom Number Generator (PRNG).
Ada banyak cara untuk mendefinisikan probabilitas berdasarkan situasi dan domain konteks. Gagasan probabilitas yang paling umum digunakan adalah untuk merujuk kemungkinan suatu  peristiwa berhasil terjadi. Probabilitas peristiwa A terjadi  biasanya ditulis  sebagai P ( A ). Untuk menghitung P ( A ) perlu diketahui jumlah cara atau waktu terjadinya ( n ), dan jumlah total kali semua peristiwa lain yang mungkin dapat terjadi ( N ). Jadi, probabilitas suatu peristiwa A dapat dihitung sebagai (1).
P ( A ) = n / N . (1)
Pengacakan dan probabilitas diterapkan dalam AI untuk membuat agen cerdas bersifat dinamis, sehingga pemain tidak dapat menebak perilaku dari agen cerdas. Teknik ini dibuat dengan tujuan untuk membuat permainan lebih menarik dan menjauhkan pemain dari kebosanan [8]. Untuk membuat AI lebih menarik  dan sedikit tidak terduga, pengembang  biasa memberikan  probabilitas  pada agen cerdas untuk memilih daripada melakukan hal yang sama setiap kali kondisi tertentu terpenuhi. Misalnya, dalam logika  FSM  pada Gbr. 1, agen cerdas dapat mengejar pemain begitu pemain berada di garis pandangnya. Sebaliknya, pada kondisi lain agen cerdas malah melarikan diri. Kedua perilaku ini memiliki probabilitas 50%.

## III. M ETODOLOGI
Penelitian dilaksanakan melalui tahapan pengembangan multimedia sebagai berikut.
1. Studi literatur mengenai proses pembuatan edugame dan penerapan algoritme yang digunakan, serta mengumpulkan material-material pembuatan game. 2. Proses pengembangan edugame dengan metode pengembangan multimedia, mulai dari konsep,  desain, sampai tahap assembly penerapan finite state machine with probability dalam sistem game.
3. Pemasangan aplikasi edugame ke dalam smartphone anak- anak dan guru Sekolah Dasar.
Pemain Belajar «uses» Bermain «uses» tanaman angka kendaraan pakaian anggota tubuh hewan «extends» «extends» «extends» «extends» «extends» «extends» dapat Bintang «extends» Gbr. 2 Konsep use case diagram “Ajut-ajut Kids”.
4. Pendistribusian dan melakukan beta testing kepada pemain agar menghasilkan nilai persentase  yang memuaskan. Uji coba dilakukan dengan menguji tingkat kesulitan permainan dengan teknik pengacakan dan pengujian
terhadap interaksi pemain dengan animasi perilaku agen cerdas.
Setiap  tahapan dilakukan secara berurutan mulai dari langkah pertama sampai langkah terakhir. Setiap langkah yang
S0 S2 S1 A2 A1 S3 S6 S8 S7 S5 S4 A10 A4 A3 A5 A12 A11 S9 S10 A16 A6 A8 A15 A7 A9 A13 A14 40% 40% 60% 60%
Gbr. 3 Model logika FSM pada agen karakter yang memiliki sebelas state (S0 sampai S10) dan 15 event (A1 sampai A15).
Keterangan Gbr. 3 dan Tabel I.
State : A3. Jawaban benar. S0. Ekspresi diam/homing.
A4. Ekspresi senang_1 akan keluar jika jawaban benar.
S1. Cek waktu.
A5. Ekspresi senang_2 akan keluar jika jawaban benar.
S2. Cek jawaban. A6. Jawaban tertebak semua dan benar.
S3. Ekspresi benar.
A7. Jawaban belum terjawab semua.
S4. Ekspresi senang_1.
A8. Jawaban tertebak dan benar semua.
S5. Ekspresi senang_2.
A9. Jawaban belum terjawab semua.
S6. Ekspresi salah.
A10. Jawaban salah.
S7. Ekspresi sedih_1.
A11. Ekspresi sedih_1 akan keluar jika jawaban salah.
S8. Ekspresi sedih_2.
A12. Ekspresi sedih_2 akan keluar jika jawaban salah.
S9. Ekspresi kalah. A13. Jawaban belum terjawab semua. S10. Ekspresi menang. A14. Jawaban belum terjawab semua. Event :
A15. Waktu masih ada.
A1. Tidak menjawab. A2. Menjawab pertanyaan/mencocokkan gambar.
telah selesai dikerjakan harus dilakukan pengkajian ulang. Edugame dirancang  memiliki  dua  pilihan menu,  yaitu  menu belajar dan bermain, seperti ditunjukkan pada Gbr. 2. Apabila pemain masuk ke dalam menu belajar, pemain dapat memilih enam  pilihan menu belajar,  yaitu hewan, kendaraan, angka, tanaman,  organ tubuh, dan pakaian. Sedangkan pada menu bermain, pemain dapat memainkan matching game mencocokkan gambar dan kata. Apabila pemain berhasil menyelesaikan permainan,  maka pemain akan mendapatkan bintang. Semakin  cepat pemain menyelesaikan permainan, semakin banyak bintang yang diperoleh.
Perancangan lain yaitu membangun model FSM didasarkan pada event yang terjadi pada log aktivitas anak saat bermain. Pada Gbr.  3  terlihat bahwa FSM karakter dirancang dengan dikombinasikan dengan pengacakan dan probabilitas.  Hal ini dilakukan  untuk  menciptakan agen yang  dapat berperan sebagai  teman bermain anak  sealami  mungkin. Rancangan state-state pada  model  FSM  yang  diterapkan pada agen karakter cilik terdiri atas sebelas state dan 15 event . Model  pada Gbr.  3 state S0  menjelaskan bahwa pada saat awal permainan, karakter (agen cerdas) yang menjadi pendamping  anak  bermain dalam keadaan diam ( homing ) . Ketika pemain menjawab, waktu dicek, masih ada atau sudah habis  ( state S1).  Ketika  pemain  menjawab pertanyaan benar, maka state menuju cek jawaban  ( state S2)  dan  apabila jawaban benar ( event A3),  maka  karakter  akan memberikan respons senang_1 ( state S4) atau senang_2 ( state S5). Apabila jawaban salah ( event A10),  maka karakter akan  memberikan respons sedih_1 ( state S7) atau sedih_2 ( state S8). Pemilihan ekspresi ini didasarkan pada pengacakan ekspresi yang terjadi pada state S3 dan S6, dengan  nilai probabilitas adalah 60% untuk senang_1 & sedih_1  dan 40% untuk senang_2 dan sedih_2,  seperti ditunjukkan pada Gbr.  3 event A4,  A5,  A11, dan  A12).  Artinya,  ekspresi sedih_1 memiliki probabilitas muncul sebagai ekspresi dari agen lebih tinggi daripada sedih_2. Sebagai contoh,  karakter cilik lebih dominan berekspresi  cemberut (animasi dari sedih_1) dibandingkan berekspresi memberikan semangat untuk mencari jawaban yang benar (animasi dari sedih_2). Probabilitas dan pengacakan dilakukan agar karakter cilik dapat berekspresi lebih variatif.
Pada event berikutnya, apabila jawaban tertebak semua dan benar semua,  maka karakter  akan memberikan respons
menang  riang gembira  ( state S9), tetapi apabila jawaban belum terjawab semua dan waktu telah habis, maka permainan akan berakhir dan karakter akan menangis ( state S10). Setiap model state dan event ini dijabarkan dalam tabel transisi pada Tabel I.
Berdasarkan  transisi karakter di Tabel  I, Deterministic Finite  State Machine (DFSM) mempunyai karakeristik sebagai berikut.
Q = { S0,S1,S2,S3,S4,S5,S6,S7,S8,S9,S10}
Σ = { A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10,A11,A12,A13,
A14,A15,A16 }
S = { S0 }
F = { S9, S10}.
Pada  Tabel  I, state awal berada pada kolom sebelah kiri, dimulai dari S0 dan turun sampai S10. Event berada pada kolom bagian atas, dimulai dari A1 sampai A16. State akhir berada pada kolom tengah yang berwarna putih  dan tidak beraturan karena state akhir ditentukan oleh state awal dan event. Terdapat  sebelas state dan 16 event pada  FSM  agen karakter. Proses FSM  agen karakter dimulai dari S0. Pada state S1 akan dilakukan pengecekan waktu  dan pada saat game dijalankan akan berpindah ke state-state yang lainnya sampai akhirnya menuju ke final state (finish dari state S9 dan S10 ) .

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
“Ajut-ajut  Kids”  media pembelajaran muatan lokal bahasa Dayak  adalah sebuah permainan edukasi pada smartphone dengan  konsep  anak akan bermain sambil belajar bahasa Dayak  Benuaq.  “Ajut-ajut” sendiri dalam bahasa Dayak Benuaq berarti teman-teman.
Anak sebagai pemain harus mencocokkan pasangan gambar dan kata dalam bahasa  Dayak. Seperti konsep permainan matching, apabila semua pasangan gambar dan kata tercocokkan dengan benar,  maka pemain akan keluar sebagai pemenang. Sebaliknya,  apabila pemain gagal mencocokkan  semua pasangan gambar dan kata sampai waktunya habis, maka pemain akan kalah. Terdapat  sepuluh babak pada permainan ini, dengan  jumlah pasangan gambar dan kata akan bertambah di  setiap babaknya. Selain jumlah pasangan gambar yang bertambah, waktu untuk menyelesaikan setiap babak  pun akan semakin singkat, sehingga menjadi tantangan tersendiri.
T ABEL I T RANSISI A GEN K ARAKTER
S Masukan A1  A2  A3  A4  A5  A6  A7  A8  A9 A10  A11  A12 A13 A14 A15  A16
S0 S1 S2
S1
S6 S0 S0
S2 S3
S3 S4 S9 S4 S9  S10 S5 S9  S10 S6 S7 S8 S7
S10 S8 S10 S9 S10
Gbr.  4  Antarmuka  menu utama game “Ajut-ajut kids” terdapat dua  pilihan, yaitu untuk bermain dan belajar.
Gbr.  5 Scene menu belajar menampilkan enam  kategori objek pembelajaran bahasa Dayak.
Diperlihatkan  pada Gbr.  4  bahwa  antarmuka game memiliki  dua  menu,  untuk belajar dan bermain. Anak dapat memilih belajar dahulu untuk mengetahui perbendaharaan kosakata dalam bahasa Dayak Benuaq sebelum bermain.
Tampilan  menu  utama  pada Gbr.  4  merupakan tampilan utama dari edugame saat pemain baru memasuki sistem. Terdapat nama atau judul dari Edugame “Ajut-ajut Kids”. Setiap tombol pada menu utama memiliki fungsi masing- masing.  Saat  tombol  belajar  ditekan,  akan ditampilkan scene belajar;  saat  tombol  bermain  ditekan  akan ditampilkan scene bermain;  saat  tombol cara  bermain  (simbol i) ditekan,  akan ditampilkan scene tutorial  cara bermain;  dan  saat  tombol keluar ditekan, game akan keluar dari aplikasi.
Gbr.  6 Scene belajar kategori “binateng” menmpilkan delapan  objek hewan dalam bahasa indonesia dan Dayak.
Gbr. 7 Scene bermain babak pertama, pemain harus mencocokkan dua pasang gambar dengan kata bahasa Dayak dalam waktu 60 detik.
Pada scene belajar, seperti di  Gbr. 5, anak sebagai pemain dapat memilih kategori objek yang akan dipelajarinya. Terdapat  enam  kategori objek pembelajaran,  yaitu hewan, kendaraan, tanaman, anggota tubuh, angka, dan pakaian dalam bahasa  Dayak. Ketegori pembelajaran ini pun dapat bertambah seiring pembaruan ( update ) dari aplikasi.
Gbr.  6  menunjukkan  antarmuka pembelajaran saat pemain memilih kategori hewan (“binateng” dalam bahasa Dayak Benuaq).  Terdapat beberapa hewan di dalam menu pembelajaran ini,  seperti ayam  (“piyaq”), kucing  (“meong”), dan  monyet  (“kodeq”). Apabila pemain menekan salah satu hewan pada menu ini, akan muncul  suara pengucapan nama hewan tersebut dalam bahsa Dayak Benuaq.
Untuk memulai game , pemain harus menekan tombol bermain dari menu utama. Pada game terdapat batasan waktu yang berbeda beda untuk mencocokkan elemen gambar objek dan kata, seperti pada  Gbr.  7.  Jika pemain kehabisan waktu sebelum dapat menyelesaikan game, maka pemain dapat memilih mengulang atau kembali ke menu utama.  Terdapat sepuluh  babak pada permainan ini, dengan  jumlah pasangan gambar dan kata akan bertambah di  setiap babaknya. Selain jumlah  pasangan gambar yang bertambah, waktu untuk menyelesaikan setiap babak  pun akan semakin singkat. Apabila pemain telah menyelesaikan kesepuluh babak tersebut, pemain  akan masuk ke scene penghargaan  dan dapat mengulang permainan dari babak awal kembali.
Masing-masing babak menerapkan pengacakan posisi objek gambar dan kata sehingga permainan menjadi  tidak monoton dan mudah ditebak.

## A. Assembly Pengacakan pada Posisi Objek
Agar pemain tidak dapat menghafal posisi gambar dan kata yang akan dicocokkan pada setiap babak  “Ajut-ajut kids”, teknik pengacakan posisi elemen gambar dan kata harus dilakukan di setiap awal game . Artinya, semua posisi elemen setiap pasangan gambar dan kata selalu berubah–ubah walaupun pemain memainkan game ini berulang-ulang. Kondisi ini ditampilkan pada Gbr. 8.
(a) (b)
Gbr. 8 Scene bermain menampilkan kondisi pengacakan gambar yang berbeda dalam babak yang sama.
Pada  Gbr.  8(a) dan Gbr. 8(b), letak pasangan gambar dan kata dapat berpindah-pindah secara acak. Misalnya pada Gbr. 6, gambar kucing terletak di posisi paling atas, sedangkan pada kondisi pengacakan yang lain, gambar kucing terletak di posisi paling bawah, seperti pada Gbr. 8(b).
Jika  pemain  telah  mencocokkan semua pasangan gambar dan  kata, maka pemain  dapat  melanjutkan  ke  babak berikutnya. Apabila pemain telah menyelesaikan kesepuluh babak, maka pemain  akan masuk ke scene penghargaan  atau pemain dapat pula  mengulang game ini dari awal kembali. Walaupun pemain berulang-ulang memainkan game ini, pasangan elemen gambar dan kata akan diacak kembali.
Rentang probabilitas berkisar  dari 0 hingga  1. Probabilitas 0 menyatakan kejadian yang tidak mungkin terjadi, sedangkan probabilitas yang mendekati 1 menyatakan kejadian yang berpeluang sering terjadi. Angka 1 dipersepsikan adalah 100% [8],  [23],  [24].  Dipahami dari Gbr.  8(a) dan Gbr. 8(b), probabilitas  gambar kucing terletak di elemen paling atas seperti pada Gbr. 8(a) adalah seperti dituliskan dalam (2).
P ( A ) = n / N P ( A ) = 1 / 4 = 0,25 → 25% . (2)
Sedangkan probabilitas gambar kucing terletak di elemen paling bawah bersamaan kata “meong” terletak di elemen paling atas seperti pada Gbr. 6(b) dihitung seperti pada (3).
P ( A 1 ∩ A 2 ) = P ( A 1 ) × P ( A 2 ) P ( A 1 ∩ A 2 ) = 1 / 4 × 1 / 4 = 1/16 = 0,0625 → 6,25% . (3)
Pada (3) diasumsikan bahwa A 1 adalah deret elemen gambar hewan, sedangkan A 2 adalah deret elemen kata. Deret elemen gambar hewan hanya teracak pada posisi sebelah kiri, baik di atas maupun di bawah. Begitu pula deret elemen kata hanya teracak di posisi sebelah kanan saja. Probabilitas masing-masing dari P ( A 1 ) maupun P ( A 2 ) adalah ¼.  Jadi, probablitas bebas dari keduanya, P ( A 1 ∩ A 2 ) adalah 1/16. Semakin banyak elemen gambar yang muncul, semakin kecil probabilitasnya. Ini akan membuat permainan tidak membosankan karena tantangan setiap babak selalu berubah- ubah.

## B. Assembly FSM with Probability pada Agen Cerdas
Model logika FSM  seperti pada  Gbr.  9  diterapkan sebagai pola ekspresi karakter cilik berbusana Dayak.  Karakter  cilik akan memberikan notifikasi apabila pemain  salah atau benar mencocokkan gambar dan kata serta  memberikan notifikasi pada saat waktu hampir habis, menang dan kalah.
Seperti tampak pada  Gbr.  9, karakter  dapat memberikan ekspresi senang_1, senang_2, sedih_1, atau  sedih_2  secara acak. Probabilitas munculnya ekspresi senang_1 dan sedih_2 lebih besar karena memilki persentase lebih tinggi yaitu, 60%. Logika FSM membuat notifikasi ini muncul sesuai dengan aksi  yang dilakukan pemain. Karakter cilik  ini juga dapat bersuara, misalnya mengucapkan “Ayo cari lagi jawaban yang benar!”.  Karakter juga dapat berekspresi riang gembira apabila pemain keluar sebagai pemenang, seperti ditunjukkan pada Gbr. 10.
Gbr. 10 adalah scene penghargaan yang tampil saat pemain berhasil mencocokkan semua gambar dan kata. Scene ini juga tampil saat pemain telah menyelesaikan sepuluh  babak permainan (tamat). Antarmuka game akan menampilkan karakter  cilik yang riang gembira, memberikan kata selamat bagi  pemain,  dan mengajaknya untuk bermain kembali. Semua animasi dari agen cerdas dibuat sedemikian rupa agar pemain senang memainkan game ini,  terlebih  lagi bagi  anak- anak.

## C. Pengujian Beta
Pengujian beta merupakan uji coba sebuah aplikasi secara live di dalam suatu lingkungan yang tidak dapat dikontrol oleh
pengembang [25]. Keefektifan metode pengacakan pada game ini  diamati  untuk berbagai kalangan anak.  Pengujian beta dilakukan pada tiga  orang  anak  dengan umur  beragam. Dilakukan  tiga  kali tes memainkan game ini,  sampai tamat ataupun game over . Responden A berumur 12 tahun, responden  B berumur 11  tahun,  sedangkan responden C berumur 8 tahun. Hasil testing ditampilkan pada Tabel II.
Gbr.  9  Notifkasi dalam bentuk animasi ekspresi wajah dari karakter cilik, yang merupakan perwujudan dari model FSM.
Dapat dilihat dari Tabel II  bahwa babak pertama (b1) adalah babak yang paling mudah, karena rata-rata  ( x̄ ) sisa waktu untuk menyelesaikan babak ini berada di angka paling besar yaitu 17  detik. Sedangkan babak yang paling sulit adalah babak ke-10 (b10) dengan rata-rata sisa waktu hanya 1,7 detik.  Hal ini dikarenakan banyak pemain yang gagal ( game over ) dengan sisa waktu 0 detik.
Berdasarkan hasil tiga  kali pengujian terhadap setiap responden, dari sisi total sisa waktu,  pemain A lebih unggul daripada pemain B dan C. Total sisa waktu pemain A adalah 87+13+14=367 detik, sedangkan pemain B hanya 86+103+113=302 detik. Namun, dari sisi yang lain, pemain B lebih unggul karena hanya pemain B yang berhasil menyelesaikan semua babak sampai game tamat sebanyak dua kali dari tiga  kali pengujian. Terlihat hanya pemain B yang mendapatkan satu kali nilai 0 detik di kolom babak b10.
Tabel pengujian ini membuktikan bahwa teknik pengacakan dan probabilitas membuat tantangan di setiap
babak tidak berkurang, karena pemain tidak dapat menghafal posisi pasangan gambar dan kata, walaupun game ini dimainkan berulang kali.
Gbr. 10 Scene penghargaan tampil setelah setiap babak diselesaikan.
T ABEL II H ASIL P ENGUJIAN B ETA
Uji ke- Sisa waktu (s) per babak (b) ∑
b1 b2 b3 b4 b5 b6  b7  b8 b9  b10
A 1 20 10 5 7 12 13  15 5 0 0 87
2 35 20 10 6 10 12  20 10 3 5 131 3 25 30 5 20 15 7  31 12 4 0 149 B 1 10 5 6 12 6 20  12 6 7 2 86 2 20 7 8 13 7 22 9 8 9 0 103
3 21 10 13 15 6 13  16 2 8 9 113 C 1 10 6 5 4 3 9 0 0 0 0 37 2 9 9 10 8 9 10  11 5 0 0 71 3 7 14 2 8 2 7  12 0 0 0 52 x̄ 17,  12,  7,1  10,  7,7  12,  14  5,3  3,4 1,7 Keterangan: A,B,C = responden b n = babak
s
= sisa waktu(detik) x̄ = rata-rata sisa kaktu
∑

## = total sisa waktu
Uji coba juga dilakukan dalam bentuk kuesioner sederhana yang diisi oleh guru dan siswa-siswi sekolah dasar.  Dalam penelitian ini,  uji coba dilakukan pada dua  orang guru dan delapan  orang siswa. Pengujian dilakukan pada dua  aplikasi “Ajut-ajut  Kids”  versi A dan versi B, seperti diperlihatkan pada  Tabel III. Aplikasi versi A adalah aplikasi yang
menerapkan FSM dengan probabilitas, sedangkan aplikasi B hanya menerapkan FSM biasa pada animasi karakter agennya. Disajikan  lima  pertanyaan sederhana yang memungkinkan anak-anak  dapat mengisinya.  Akan tetapi, tetap pertanyaan- pertanyaan ini dirumuskan sesuai standar desain dari pengembangan edugame [3].  Pada pertanyaan  seperti “Mana yang lebih bagus aplikasi versi A atau versi B?”, jika responden ragu-ragu atau menganggap keduanya sama saja, maka  responden  dapat memilih pilihan netral. Tujuan kuesioner  ini  adalah  untuk melihat pemain lebih menyukai FSM  dengan probabilitas atau tidak. Hasil rekap validasi ditampilkan pada Tabel III.
T ABEL III H ASIL P ENGUJIAN M EMBANDINGKAN DUA V ERSI A PLIKASI DENGAN FSM
B ERBEDA Pertanyaan Jumlah responden setuju Total Responden Ver. A Netral Ver. B Karakter saat senang 8 2 0 10 Karakter saat sedih 1 6 3 10 Karakter saat game tamat 4 6 0 10 Karakter lebih interaktif 9 1 0 10 Karakter memotifasi 7 2 1 10 Total jawaban setuju 29 17 4 50
Dari hasil pengujian Tabel III,  didapatkan jumlah jawaban yang lebih menyenangi aplikasi versi A (agen cerdas yang menerapkan FSM dengan probabilitas) adalah 29 poin, sedangkan aplikasi versi B (agen cerdas yang hanya menerapkan FSM biasa) hanya empat  poin.  Maka,  dapat diambil perhitungan rata-rata persentase nilai responden yang menyenangi aplikasi versi A adalah 29 ÷ 50 × 100% = 58%, sedangkan yang menyenangi apliasi versi B hanya 0,4%, dan nilai  netral adalah 34%. Berdasarkan perolehan persentase tersebut,  terbukti  bahwa pemain lebih menyukai agen cerdas yang menerapkan probabilitas dibandingkan hanya menerapkan FSM saja, karena lebih interaktif  dan menarik.

## V. K ESIMPULAN
“Ajut-ajut Kids” merukapan permainan edukasi ( edugame ) yang dibangun untuk mengenalkan muatan  lokal pendidikan bahasa  Dayak  Benuaq untuk anak-anak. Permainan dibangun mulai dari konsep sampai pengujian  dan pendistribusian sesuai tahapan multimedia. Teknik pengacakan diterapkan dalam setiap babak permainan ini untuk mencegah pemain menghafal posisi objek huruf dalam setiap game , sehingga game menjadi tidak statis dan membosankan. Terbukti dari hasil  pengujian beta , kesulitan pemain untuk menyelesaikan setiap babak tidaklah berkurang.
Hadirnya agen cerdas dalam permainan ini  telah dikonsep dalam bentuk karakter cilik berbusana Dayak. Agen cerdas dapat menemani anak bermain layaknya teman pendamping. Dengan menerapkan logika model FSM, agen cerdas dapat
berekspresi senang, sedih, ataupun memberikan semangat saat anak mulai kesulitan dalam memainkan game ini. Pengacakan dan probabilitas juga diterapkan dalam logika FSM, membuat karakter lucu pada permainan dapat berinteraksi sesuai logika aksi-reaksi  yang  kadang kala menjadi  acak sesuai gaya bermain pemain. Terbukti  dari hasil pengujian,  animasi dari ekspresi  agen cerdas dengan pengacakan dan probabilitas lebih disukai oleh pemain dibandingkan yang hanya bergerak statis. Hal inilah yang membuat edugame dengan agen cerdas lebih interaktif dan natural bagi anak.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan terima kasih disampaikan kepada Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat  dan  Direktorat Jenderal Penguatan Riset dan Pengembangan  Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi sesuai dengan Kontrak Penelitian Tahun Anggaran 2019.

## R EFERENSI
[1] T. Gumilar, “Regional Languages in Indonesian Educational System: a Comparison Study  of Javanese, Sundanese and Dayak Languages Teaching  Programs,”  Investigationes Linguisticae, Vol.  33,  hal. 29-42, 2015.
[2] Z.  Ji,W.H.  Huang,  dan  X.  Zhang,  “Design and Implementation of a Game Interface Interaction on Smartphone,” Journal of Intelligent & Fuzzy Systems , Vol. 34, No. 2, hal. 923-931, 2018.
[3] S.  De Freitas, “Are  Games Effective Learning Tools? A  Review of Educational Games,” Journal of Educational Technology & Society , Vol. 21, No. 2, hal. 74-84, 2018.
[4] R.L.  Lamb, L.  Annetta,  J.  Firestone,  dan  E.A.  Etopio,  “Meta-Analysis with Examination Of Moderators Of Student Cognition, Affect, And Learning Outcomes While Using Serious Educational Games, Serious Games, and Simulations,” Computers in Human Behavior , Vol. 80, hal. 158-167, 2018.
[5] R.  Andrea  dan  S.  Palupi,  “Membangun Edugame "Boni Kids-Borneo Animal Kids" Permainan Match-up dengan Teknik Pengacakan Shuffle dan Pengembangan Agen Cerdas dengan Model Finite State Machine (FSM),” Sebatik , Vol. 19, No. 1, hal. 6-10, 2018.
[6] J. Palacios, Unity 5. x Game AI Programming Cookbook , Birmingham, UK: Packt Publishing Ltd., 2016.
[7] R. Barrera, Unity 2017 Game AI Programming-: Leverage the Power of Artificial Intelligence to Program Smart Entities for Your Games , Birmingham, UK: Packt Publishing Ltd., 2018.
[8] A.S. Kyaw, C. Peters, dan T.N. Swe, Unity 4.x Game AI Programming , Birmingham, UK: Packt Publishing Ltd., 2013.
[9] J.  Smed  dan  H.  Hakonen, Algorithms and Networking for Computer Games , Hoboken, USA: John Wiley & Sons, 2017.
[10] R.  Andrea  dan  Nurobah,  “Combination of Finite State Machine (FSM) and Sugeno Fuzzy for Game Agent in ‘Battle of Etam Earth’,” Advanced Science Letters , Vol. 24, No. 11, hal. 8663-8667, 2018.
[11] A.R. Hakim, R. Andrea, dan D. Antoni. “Membangun Edugame ‘Baby Zoo Puzzle’ Berbasis Android dengan Game Agent Implementasi Finite State Machine,” Sebatik , Vol. 16, No. 1, hal. 9-15, 2016.
[12] A.  Rachman,  V.  Suhartono,  dan  Y.  Purwanto,  “Agen Cerdas Animasi Wajah untuk Game Tebak Kata,” Jurnal  Teknologi Informasi ,  Vol.  6, No. 1, hal. 1-8, 2010.
[13] S.  Wijayanti, A. Nurhuda, dan R.  Andrea, “Edugame  ‘Etam-Tainment’ Pembelajaran Bahasa Kutai dengan Shuffle Random dan Agen Cerdas,” Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (JNTETI) , Vol. 7, No. 3, hal. 302-307, 2018.
[14] M.  Lee,  “An Artificial Intelligence Evaluation on FSM-Based Game NPC,” Journal of Korea Game Society ,  Vol.  14, No. 5,  hal.  127-136, 2014.
[15] W.D.P.  Putra  dan  W.  Setyaningrum,  “The Effect of Edutainment Toward Students’ Interest in Learning Mathematics,” Journal of Physics: Conference Series, Vol. 1097, No. 1, hal. 1-7, 2018.
[16] D. Eridani, P.I. Santosa, dan R. Ferdiana, “Implikasi Game Edukasi 2D dan 3D: Mengenal Huruf dan Angka Terhadap Anak,” Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (JNTETI) , Vol. 3, No. 1, hal. 1- 5, 2014.
[17] R.  Kurniawan,  A.  Mahtarami,  dan  R.  Rakhmawati,  “Gempa: Game Edukasi sebagai Media Sosialisasi Mitigasi Bencana Gempa Bumi Bagi Anak Autis,” Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (JNTETI) , Vol. 6, No. 2, hal. 174-183, 2017.
[18] M. Courgeon, C. Clavel, dan J.C. Martin, “Appraising Emotional Events During a Real-Time Interactive Game,” Proceedings of the International Workshop on Affective-Aware Virtual Agents and Social Robots , 2009, hal. 1-5.
[19] E.Y.  Kim  dan  D.  Ashlock,  “Changing  Resources Available to Game Playing Agents: Another Relevant Design Factor in Agent Experiments,”
IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games , Vol. 9 No. 4, hal. 321-332, 2017.
[20] U.K. Patel, P. Patel, H. Hexmoor, dan N. Carver. “Improving Behavior of Computer Game Bots Using Fictitious Play,” International Journal of Automation and Computing , Vol. 9, No. 2, hal. 122-134, 2012.
[21] W.P.  Subagyo,  S.M.S.  Nugroho,  dan  S.  Sumpeno,  “Simulation  Multi Behavior NPCs in Fire Evacuation Using Emotional Behavior Tree,” International Seminar on Application for Technology of Information and Communication (ISemantic) , 2016, hal. 184-190.
[22] M. Kopel, dan T. Hajas, “Implementing AI for Non-player Characters in 3D Video Games,” Asian Conference on Intelligent Information and Database Systems , 2018, hal. 610-619.
[23] V. Krishnan, Probability and Rrandom Processes , Hoboken, USA: John Wiley & Sons, 2015.
[24] V.K.  Rohatgi,  dan  A.M.E.  Saleh, An  Introduction to Probability and Statistics , Hoboken, USA: John Wiley & Sons, 2015.
[25] B.B.  Agarwal,  S.P.  Tayal,  dan  M.  Gupta, Software  Engineering and
Testing , Burlington, USA: Jones & Bartlett Learning, 2010.