Abstract— Indonesia is a country that is vulnerable to disasters. Lack of educational media to recognize, prevent or save  themselves  from  dangerous  situations,  as  well  as communication skills to report situations when they occur.
This  research  discusses  the  application  of  Sugeno  fuzzy into  mitigation  games  and  focuses  on  how  the  response  of the  NPC  to  the  player  using  artificial  intelligence.  The results  show  that  Sugeno  and  FSM  fuzzy  successfully applied  to  NPC  behavior  in  games  with  the  percentage results on each variable having a value difference that is not far  enough  that  indicates  the  number  of  possible  values  of NPC behavior that will appear.
Index  Terms—  Disaster  Mitigation;  Finite  State Machine; Fuzzy Sugeno; Game; Volcano Eruption.
Abstrak— Indonesia  merupakan  negara  yang  rentan terhadap  bencana.  Kurangnya  media  edukasi  untuk mengenali,  mencegah,  atau  menyelamatkan  diri  dari situasi  berbahaya,  serta  keterampilan  berkomunikasi untuk melaporkan situasi apabila terjadi.
Pada penelitian ini membahas tentang penerapan fuzzy Sugeno  kedalam  game  mitigasi  dan  memfokuskan bagaimana respon dari NPC kepada player menggunakan kecerdasan buatan. Hasil didapatkan bahwa fuzzy Sugeno dan  FSM  berhasil  diterapkan  pada  perilaku  NPC  pada game  dengan  hasil  persentase  pada  setiap  varaibel memiliki  nilai  perbedaan  yang  tidak  cukup  jauh  yang menunjukkan  banyaknya  nilai  kemungkinan  perilaku NPC yang akan muncul.
Kata  Kunci— Finite  State  Machine;  Fuzzy  Sugeno; Game; Gunung Meletus; Mitigasi Bencana.

## I. P ENDAHULUAN
ndonesia  merupakan  negara  yang  rentan  terhadap bencana.  Salah  satunya  adalah  gempa  bumi  dan gunung  meletus.  Dari  Geologi  Pusat  Vulkanologi  dan Mitigasi Bencana Geologi Republik Indonesia
Yastaqiim  Muqorrobin  Author  is  with  the  Informatic  Engineering Departement  of  Maulana  Malik  Ibrahim  Islamic  State  University  , Malang (email yastaqiimmuqorrobin@gmail.com )
Fresy Nugroho, was with the Informatic Engineering Departement of  Maulana  Malik  Ibrahim  Islamic  State  University  ,  Malang  (email fresy@ti.uin-malang.ac.id )
Suhartono,  was  with  the  Informatic  Engineering  Departement  of Maulana  Malik  Ibrahim  Islamic  State  University  ,  Malang  (email suhartono@ti.uin-malang.ac.id )
menyatakan  bahwa  tahun  2014  Indonesia  memiliki sebanyak  127  gunung  api  yang  aktif.  Dari  76  gunung dinyatakan rawan meletus [1]. Edukasi tentang mitigasi bencana  perlu  dikenalkan  sejak  usia  dini,  tidak terkecuali  untuk  siswa  sekolah  dasar.  Saat  ini,  media edukasi untuk menumbuhkan kemandirian dan keselamatan dalam keadaan darurat bagi siswa sekolah dasar  masih  sangat  kurang.  Kurangnya  media  edukasi untuk  mengenali,  mencegah,  atau  menyelamatkan  diri dari situasi berbahaya, serta keterampilan berkomunikasi  untuk  melaporkan  situasi  apabila terjadi[2].
Game  sebagai  media  pendekatan  diharapkan masyarakat  khususnya  siswa  SD  Kelas  4  dapat mengenali  dan  mengatasi  berbagai  ancaman  dan dampak  dar  bencana  gunung  meletus  dan    gempa. Selain  itu  akan  memudahkan  pemerintah  untuk mengatasi  beberapa  kendala  dari  sosialisasi  mitigasi bencana  yang  dilakukan  secara  tradisional.  Pada penelitian  ini  membahas  tentang  sosilasisasi  mitigasi dan  memfokuskan  bagaimana  respon  dari  NPC  kepada player  dengan  menggunakan  kecerdasan  buatan (Artificial  Intelligence) sebagai jenis pemograman yang dapat melakukan tindakan serta berpikir secara rasional pada  saat    yang  bersamaan  maupun  tidak.  Game simulasi dengan kecerdasan menggunakan Fuzzy Logic Sugeno  serta  Finite    State    Machine  sebagai  deskripsi yang  menggambarkan  tingkah  laku    NPC,  hal  ini dikarenakan  FSM  digunakan  untuk  menggambarkan dan  menentukan  tingkah  laku  terhadap  perubahan kondisi yang terjadi. Penerapan Fuzzy Logic pada game berguna  untuk  menghubungkan  bahasa  mesin  dengan bahasa  manusia  yang  mengandung  ketidakpastian (uncertainty), dan ketidaktepatan (imprecise).

## II. LANDASAN TEORI
Penelitian sejenis yang pernah dilakukan yaitu pada penelitian  yang  membahas  mengenai  rancangan penerapan fuzzy  logic Sugeno  yang  digunakan  untuk mengatur  tingkah  laku  musuh  pada game [3]. Penelitian  sejenis  yang  lain  yaitu  yang  mengusulkan konsep pengayaan informasi untuk sistem rekomendasi tempat wisata menggunakan fuzzy berbasis crowdsourcing.  Crowdsourcing digunakan  untuk mendapatkan  informasi  terkini  mengenai  tempat
Yastaqiim Muqorrobin, Fresy Nugroho, Suhartono

## Implementasi Game Sebagai Media Sosialisai Mitigasi Gunung Meletus Pada Siswa SD Kelas 4 Dengan
Menggunakan Metode Finite State Machine dan Fuzzy Sugeno
I
MATICS : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi         ISSN  : 1978-161X(p); 2477-2550(e) ( Journal of Computer Science and Information Technology)       Volume 9, No. 1(2017), pp 33-40
Received : January25 th 20206; Accepted : March 9 th 2020; Avalaible Online : April 5 th 2020
MATICS : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi         ISSN  : 1978-161X(p); 2477-2550(e) ( Journal of Computer Science and Information Technology)       Volume 13, No. 2 (2021), pp 57-62 Received : August 25
th 2021; Accepted : September 9
th 2021; Avalaible Online : September 25 th 2021
konstektual  dari  kerumunan  yang  saat  ini  tersedia  di tempat  itu.  Sebagian  besar  parameter  kontekstual seperti  kondisi  lalu  lintas,  kondisi  cuaca,  kepadatan dabn  lain-lain  [4].  Penelitian  sejenis  yang  lain  dimana peneliti  menumbuhkan  minat  belajar  terhadap  materi melalui game ,  dengan  rasa  senang  yang  muncul diharapkan player lebih  mudah  untuk  memahami materi. Pemain diharuskan  menjawab pertanyaan  dari materi  yang  diberikan  dengan  cepat  dan  tepat  yang dibatasi dengan waktu, pemain yang tercepat dan tepat menjawab  soal  akan  mendapat  nilai  tertinggi  [5]. Penelitian  sejenis  yang  lain  yaitu  sosialisasi  dengan menggunakan  pendekatan  baru  berupa  sosialisasi bencana dalam bentuk serious game. Dalam mendesain serious game sosialisasi bencana, menggunakan model teori  aktivitas  utnuk  serious  game  dan  tahapan sosialisasi  bencana  sebagaimana  di  isyaratkan  dalam undang-undang  tentang  penanggulangan  bencana  dan diuraikan  pusat  vulkanologi  dan  mitigasi  bencana geologi[6].

## III. METODE PENELITIAN
A. Rancangan Umum Game
Gambar 1. Rancangan Umum Game
Penelitian yang akan dibuat akan memfokuskan pada FSM dari siswa yang mana terdapat 3 jumlah FSM yang akan diwakili oleh satu siswa dengan nama FSM siswa. Kemudian  pada  penerapan fuzzy Sugeno  akan berpengaruh  dalam  FSM  siswa  pada  state  ke-5  dengan berupa  5  variabel  nilai  input  dari  sosialisasi  yang dilakkan player .
B. Keterangan Umum Game
Gambar 2. Desain Periaku NPC Menggunakan Fuzzy Sugeno
Game yang  dibuat  adalah game pembelajaran bergenre Quiz  Game dengan  isi  konten  pengetahuan tentang  mitigasi  bencana  gunung  meletus.  Nama  dari game yaitu  Sosialisasi  Mitigasi  Bencana,  karena misinya  adalah  memberikan  pengetahuan,  pemahaman, kesadaran,  dan  tanggap  mengenai  bencana  gunung meletus kepada NPC. Dalam game mempunyai karakter sebagai  pemain  yang  nantinya  akan  digunakan  oleh pemain  atau  penffuna,  karakter  siswa  yang  diberikan sosialisasi  adalah  karakter  NPC  dijalankan  secara otomatis  oleh  sistem  komputer.  Berikut  ini  merupakan model game yang akan dibuat.

## C. Finite State Machine
Dalam penelitian ini terdapat 4 bagian alur FSM yang akan  berinteraksi  antara  pemain  dengan  NPC.  Yang mana  pada  awal game, pemain  diharuskan  untuk berinteraksi  pada  NPC  utama  sebelum  pemain berinteraksi kepada NPC lainya.

## Gambar 3 FSM Kontrol Pemain Oleh NPC

## Gambar 4 FSM NPC
Pada FSM kontrol pemain oleh NPC terdapat 5 state yang  dibuat  dan  pada  perilaku state ke-5  akan dipengaruhi  oleh  inputan  yang  diolah  menggunakan fuzzy Sugeno.

## D. Design Kemampuan NPC

## Gambar 5 Kemampuan Setiap NPC
Dalam  penelitian  ini  terdapat  5  NPC  yang  memiliki kategori  kemampuan  yang  berbeda.  Dimana  kategori kemampuan terdiri dari pengetahuan bencana, pemahaman  bencana,  sadar  bencana,  tanggap  bencana dan  sosialisasi  bencana.  Pengaturan  besar  kecilnya kemampuan  awal  pemain  dan  NPC  dilakukan  secara acak.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Nilai Linguistic dan Variabel Fuzzy
Dalam penelitian ini terdapat 5 variabel dan 1 output yang diterapan, diantaranya:
1. Variabel pengetahuan
2. Variabel pemahaman
3. Variabel sadar
4. Variabel tanggap
5. Variabel sosialisasi
6. Output variable keputusan:
a. Afwan
b. Syukron
c. Alhamdulillah
B. Fuzzyfikasi Gambar 6 Fuzzyfikasi
Fuzzyfikasi  merupakan  proses  mengubah  masukkan dari  bentuk crisp (tegas)  menjadi  variabel  linguistik ( fuzzy )  yang  gambarkan  berupa  bentuk  himpunan- himpunan fuzzy yang  mana  setiap  variabel  linguistik memiliki fungsi keanggotaanbmasing-masing.
Dan  pada  penelitian  ini  terdapat  5  variabel  fuzzy yang  dibuat,  dengan  setiap  variable  memiliki  3  derajat keanggotaan dengan nilai range 0-100.
Gambar 7 Derajat Keangotaan Pengetahuan
Gambar 8 Derajat Keangotaan Pemahaman Gambar 9 Derajat Keangotaan Sadar
Gambar 10 Derajat Keangotaan Tanggap Gambar 11 Derajat Keangotaan Sosialisasi Gambar 12 Variabel Output (Keputusan) Pada
v ariabel output keputusanbataubaksi mempunyai  tigabnilaiblinguistik  dengan  nilaibvariabel yang  bersifatbkonstan,  diantara  lain:  Dialog  pesan ”Maaf  saya  tidak  mengerti  apa  yang  kamu  bicarakan” (disingkat:  Afwan),  dialog  pesan  “Terima  kasih,  saya jadi agak mengerti cara untuk mitigasi gunung Meletus” (disingkat:  Syukron),  dan  dialog  pesan  “Alhamdulillah dan  terima  kasih.  saya  jadi  mengerti  apa  yang  saya lakukan  jika  terjadi  bencana  gunung  meletus” (disingkat: Alhamdulillah).

## C. Rule Base
Dari  hasil fuzzyfikasi ,  maka  didpatkan  jumlah rule base maksimal  sebanyak  243  aturan.  Dari rule  base yang  telah  didapatkan  maka  didapatkan  juga  243 kemungkinan hasil atau nilai output yang berbeda yang muncul pada game .

## D. Defuzzyfikasi
Fungsi  yang  digunakan  yaitu  implikasi  MIN  dan proses defuzzifikasi dilakukan  menggunakan  metode
Rata-Rata ( Average ) dengan rumus:[7]
𝒁 = ∑𝒂 𝒊 𝒛 𝒊 ∑ 𝒂 𝒊 (1)
𝒁 = Keputusan 𝒂 𝒊 = Nilai derajat keanggotaan 𝒛 𝒊 = Nilai keputusan keangotaan
Melalui proses ini bertujuan  untuk mendapatkan nilai minimum  yang  ada  dalam  proses  fuzzyfikasi  dan penetapan nilai z, maka dapat  dihasilkan αi dan zi dari setiap rule .
Berdasarkan  uji  coba  yang  dilakukan  pada game ,
maka  akan  divalidasi  dengan  menggunakan  bantuan library fuzzy dari matlab .  Dan  hasil  menunjukkan bahwa fuzzy pada game mempunyai  nilai  yang  sama dengan validasi fuzzy pada matlab . Hal ini menunjukan bahwa fuzzy pada game berjalan dengan baik yang mana sesuai dengan perancanggan yang dibuat.
Gambar 13 Output Fuzzy Pada game
Gambar 14 Output Simulasi Pada Matlab
Gambar 15 Lanjutan 1 Output Simulasi Pada Matlab
Gambar 16 Lanjutan 2 Output Simulasi Pada Matlab
Gambar 17 Lanjutan 3 Output Simulasi Pada Matlab
Gambar 18 Lanjutan 4 Output Simulasi Pada Matlab
Gambar 19 Lanjutan 5 Output Simulasi Pada Matlab
Gambar 20 Lanjutan 6 Output Simulasi Pada Matlab
Gambar 21 Lanjutan 7 Output Simulasi Pada
Matlab
Berdasarkan  dari  validasi  yang  dilakukan,  maka dilakukan  ujicoba  sebanyak  10  kali  dengan  inputan yang  berbeda.  Dan  didapatkan  hasil  uji  coba  sebagai berikut:
Tabel 1 Hasil Pengujian Logika Fuzzy Sugeno No Input Output Game Mat lab Tah u Paha m Sada r Tan ggap Sosi al 1 21 80 46 34 58 Afwan 1 2 26 85 51 39 53 Syukron 2 3 31 24 87 44 58 Syukron 2 4 36 95 61 49 63 Syukron 2 5 100 45 56 26 70 Syukron 2 6 46 21 71 25 33 Afwan 1 7 51 100 76 64 78 Alhamdu lillah 3 8 56 69 81 100 83 Alhamdu lillah 3 9 61 100 86 74 88 Alhamdu lillah 3 10 66 93 91 79 100 Alhamdu lillah 3
Adapun  berdasarkan  ujicoba  yang  dilakukan  pada siswa,  maka  dilakukan  ujicoba  sebanyak  10  kali.  Dan adapun hasil yang didapatkan uji coba sebagai berikut:
Tabel 2 Hasil Pengujian Siswa No Nama Jenis Kelamin Kriteria Penelitian KM M SM 1 Adityama Soni Subrata L √ 2 Alivia Zara Ula P √ 3 Ana Priskah P √ 4 Andika Wahyu Ardiansyah L √ 5 Bima Setya L √ 6 Brian Syahrul Maghfirah L √ 7 Chalista Maura E. P √ 8 Dewi Musfiroh P √ 9 Dewi Rukmana Sukma P √ 10 Faiz Muhammad Fadhil L √ Keterangan: KM  = Kurang Menyenangkan
M   = Menyenangkan SM  = Sangat Menyenangkan
1. KM  = 3 10 × 100  =  30 %
(2)
2. M    = 5
10 × 100  =  50 %
(3)
3. SM  = 2 10 × 100  =  20 %
(4)
Dari  hasil  persentase  tersebut  dapat  diketahui  bahwa nilai  persentase  pada  M  memiliki  nilai  persentase  yang paling besar.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  pada game yang  telah  dibangun  dan diuji  coba,  didapatkan  kesimpulan  dimana  peneliti berhasil  menerapkan  metode Finite  State  Machine dan Fuzzy Sugeno pada game sosialisasi  mitigasi  bencana gunung  api  dengan  dengan  menggunakan  5  variabel dengan  masing-masing  mempunyai  3  nilai  derajat keanggotaan  dengan  range  0  -  100.  Penelitian  ini dilakukan  untuk  menguji Finite  State  Machine dan Fuzzy Sugeno yang digunakan untuk mengatur perilaku pada NPC. Dari hasil penelitian yang dilakukan, output yang  keluar  dalam game dicocokkan  atau  divalidasi dengan library  fuzzy pada Matlab .  Selain  itu game diujikan  pada  siswa  SD  kelas  4  untuk  mengetahui kelayakan game .  Didapatkan  data  sebanyak  10  kali  uji coba yang dilakukan pada fuzzy Sugeno dan uji coba 10 kali yang dilakukan pada siswa SD kelas 4. Berdasarkan pengujian  data output game tersebut,  didapatkan  hasil pada  bahwa  metode finite  sate  machine dan fuzzy Sugeno  dapat  berjalan  dengan  baik  sesuai  dengan rancangan  yang  dibua.  Berdasarkan  pengujian  data siswa,  didpatkan  bahwa  persentase  nilai  M  memiliki nilai persentase yang paling besar sehingga game dapat dikatakan dalam kategori menyenangkan.

## R EFERENSI
[1] P.  B.  Ajuba,  “Studi  Kebijakan  Mitigasi Bencana  Gunung  Api  Berbasis  Kearifan
Lingkungan  di  SDN  Ngablak  Srumbung Magelang,”  Universitas  Negeri  Yogyakarta, 2015.
[2] R.  Kurniawan,  A.  Mahtarami,  and  R. Rakhmawati,  “GEMPA :  Game  Edukasi sebagai  Media  Sosialisasi  Mitigasi  Bencana Gempa  Bumi  bagi  Anak  Autis,” Jurnal NTETI ,  vol.  6,  no.  2,  pp. 174–183, 2017,  doi: 10.22146/JNTETI.V6I2.312.
[3] K.  R.  Purba,  Rini  Nur  Hasanah,  and  M.  Azis Muslim,  “Implementasi  Logika  Fuzzy  Untuk Mengatur  Perilaku  Musuh  dalam  Game Bertipe Action-RPG,” Jurnal EECCIS , vol. 7, no. 1, pp. 15–20, 2013.
[4] S.  Tiwari  and  S.  Kaushik,  “ Crowdsourcing Based  Fuzzy  Information  Enrichment  of Tourist  Spot  Recommender  Systems, ” Journal Springer  Int. ,  vol.  7975,  pp.  559–560,  2015, doi: 10.1007/978-3-642-39640-3.
[5] A.  S.  Huda,  “Game  Edukasi  Cepat  Tepat

## Dengan Metode Finite State Machine ( FSM )
Pada  Smarthone,”  Universitas  Islam  Negeri
Maulana Malik Ibrahim Malang, 2016.
[6] F. Nugroho, E. M. Yuniarno, and M. Hariadi, “Desain  Serious  Game  Sosialisasi  Bencana Berbasis  Model  Teori  Aktifitas,” Jurnal Seminar  Nasional  Inovasi  dan  Aplikasi Teknologi di Industri , 2019.
[7] M.  Irfan,  L.  P.  Ayuningtias,  and  J.  Jumadi,
“Analisa  Perbandingan  Logic  Fuzzy  Metode Tsukamoto,  Sugeno,  Dan  Mamdani,” Jurnal Teknik  Informatika ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  9–16, 2018, doi: 10.15408/jti.v10i1.6810.