## MEMBANGUN EDUGAME “BONI KIDS – BORNEO ANIMAL

## KIDS” PERMAINAN MATCH- UP DENGAN TEKNIK PENGACAKAN SHUFFLE DAN PENGEMBANGAN AGEN CERDAS DENGAN MODEL
FINITE STATE MACHINE (FSM)
Reza Andrea 1) , Shinta Palupi 2)
1 Teknik Informatika, STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda
2 Sistem Informasi, STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda E-mail : reza@wicida.ac.id 1) , shintapalupi@wicida.ac.id 2)

## ABSTRAK
Penelitian  membangun  Edugame  "Boni  Kids  -  Borneo  Animal  Kids"  merupakan  penelitian  pengembangan  permainan berjenis Match-Up Game yang dirancang untuk mengasah daya ingat. Dalam permainan ini pemain harus mencocokkan 2 gambar  hewan-hewan  khas  Kalimantan  yang  sama,  pemain  harus  mengingat  posisi  gambar  yang  akan  dicocokkan. Algoritma  pengacakan shuffle diterapkan  dalam  penelitian  ini,  dengan  tujuan  membuat  susunan  posisi  gambar  selalu teracak dan permainan menjadi tidak monoton dan membosankan. Teknologi AI (kecerdasan buatan) juga diterapkan pada penelitian ini. Menggunakan metode model Finite State Machine (FSM) , permainan yang dibangun akan memiliki karakter game agent yang akan mendampingi anak bermain layaknya guru.
Kata kunci : Boni Kids, match-up , edugame , shuffle random , FSM

## 1. PENDAHULUAN
Menerapkan  game  edukasi  ( edugame )  sebagai media pembelajaran dapat melahirkan suasana baru yang menyenangkan  dalam  proses  belajar.  Gambar  dan  suara yang muncul membuat proses belajar tidak membosankan  (Setiawati,  2008).  Oleh  sebab  itu, dilakukan penelitian membangun Edugame "Boni Kids  - Borneo  Animal  Kids",  sebuah  permainan  yang mengajarkan budaya Kalimantan dalam bentuk pengenalan  hewan-hewan  khas  Kalimantan  seperti burung  enggang,  babi  rusa,  payau,  beruang  madu,  dan lainnya.
Dalam  pembuatan  permainan match-up yang mengasah  daya  ingat,  objek puzzle pasangan-pasangan gambar  tidak  dapat  di  letakkan  pada  satu  tempat  posisi saja. Walaupun letak gambar tertutup, pemain pasti akan mengingat  dimana  letak  pasangan  gambar  tersebut karena  letaknya  yang  statis,  hal  ini  akan  membuat permainan  tampak  membosankan.  Maka  dilakukan teknik  pengacakan shuffle  random untuk  mengacak posisi  pasangan-pasangan  gambar,  dengan  tujuan membuat permainan yang tidak statis dan membosankan. Sebuah teknik pengacakan yang diibaratkan pengocokan kartu.
Dikarenakan game yang dibangun adalah permainan  edukasi.  Maka  dalam game yang  akan dibangun ini, peran pendamping akan digantikan dengan hadrinya game  agent .  Agen  permainan  adalah  karakter game yang  dikontrol  dengan  cerdas  memggunakan logika Finite  State  Machine (FSM).  Logika  FSM  akan membuat  karakter  game  yang  mendampingi  anak
bermain  dapat  berfikir  sendiri  sesuai  keadaan  kondisi permainannya.  Karakter  dapat  memberikan  respon senang, marah, ataupun sedih sesuai gaya bermain anak.

## 2. RUANG LINGKUP PENELITIAN
Masalahan yang ada pada penelitian ini adalah:
1. Belum  adanya  penelitian  mengenai  membangun edugame berjenis match-up yang  mengenalkan budaya Kalimantan dan hewan-hewas khas Kalimantan.
2. Banyaknya  permainan  yang  tidak  dimainkan  lagi karena gameplay nya yang monoton dan membosankan.
3. Belum  adanya edugame yang  memiliki  pendamping anak  bermain  dalam  bentuk game  agent dengan  AI (kecerdasan buatan). Tujuan dari penelitian ini adalah :
1. Membuat  permainan  mencocokan  gambar  ( math-up game ) yang mengangkat budaya Kalimantan.
2. Menerapkan shuffle rando m acak posisi dalam untuk mengacak posisi objek puzzle gambar.
3. Menginplementasikan  logika Finite  State  Machine (FSM)  dalam  bentuk  model  kerangka  berpikir  yang akan diterapkan dalam agen karakter permainan.

## 3. BAHAN DAN METODE
Penelitian  tentang game dengan  teknik  yang  sama telah banyak dilakukan antara lain :
1. Teknik  Pengacakan  Posisi  Objek  Permainan  “Find Me! – Bumi Etam” (Andrea, 2013)
2. Teknik  Pengacakan  Arena  Permainan  “Find  Me!  – Bumi  Etam”  dengan  Teknik Shuffle  Random (Andrea, 2015)
Dalam  dua  penelitian  permainan  Find  Me!, player harus  menemukan  dimana  objek  karakter  lucu  “Nguk- nguk” bersembunyi. Arena tempat bersembunyi karakter lucu  ini  tidak  dapat  disusun  dalam  suatu  urutan level biasa,  karena  hal  ini  pasti  akan  membuat  permainan monoton  dan  membosankan.  Menyusun  urutan  arena yang akan dihadapi oleh pemain dalam seiap level , harus dilakukan dengan teknik pengacakan shuffle . Sedangkan pada  penelitian  ini,  teknik  pengacakan shuffle akan diterapkan pada jenis permainan match-up. Penelitian ini juga  menginplementasikan  kecerdasan  buatan  dengan model FSM dalam bentuk game agent karakter hewan.

## 3.1 Tahapan Penelitian
Penelitian dilaksanakan melalui tahapan pengembangan multimedia sebagai berikut :
1. Mengkonsep gameplay dan cara penerapan algoritma yang  digunakan,  serta  mengumpulkan  material- material pembuatan game.
2. Proses  pengembangan edugame dengan  metode pengembangan  sistem  multimedia,  mulai  dari  desain sampai tahap assembly penerapan shuffle random dan FSM ke dalam sistem game.
3. Pemasangan aplikasi edugame ke dalam smartphone anak-anak dan guru PAUD.
4. Pendistribusian dan melakukan testing agar menghasilkan nilai persentasi yang memuaskan.
3.2 Metode Pengacakkan Shuffle Posisi Objek
Untuk  menerapkan  pengacakan  posisi  gambar dengan  sistem shuffle  random dilakukan  dengan beberapa tahap berikut ini :
1. Menentukan jumlah pasangan gambar Awal dari penerapan yaitu menentukan jumlah puzzle pasangan gambar dan menyusunnya layaknya sebuah matrik seperti pada gambar 1.
Gambar 1. Matrik 6 × 1 Permainan Match-Up angka yang belum teracak
Pada tahap ini dilakukan deklarasi nilai array seperti pada contoh script dibawah ini :
A = new Array(1,1,2,2,3,3)
Dimana nilai indek array yang pertama (indeks ke-0) adalah 0, dan indeks terakhir adalah 5.
2. Menyimpan  setiap  koordinat x dan y dari  setiap puzzle gambar
Setiap objek gambar atau shape dalam project board permainan  pasti  memiliki  koordinat x dan y seperti pada gambar 2.
Gambar 2. Koordinat x dan y dari 6 kotak gambar
Pada  tahap  ini  keenam  koordinat  kotak  gambar  di catat dalam sebuah prosedur Procedure daftar_posisi() if (posisi = 0) then x  100 y  150
Else if (posisi = 1) then x  100 y  200 Else if (posisi = 2) then x  100 y  250 Else if (posisi = 3) then x  100 y  300 Else if (posisi = 4) then x  100 y  350
Else x  100
y  400 End If End Procedure
3. Pengkodean pengacakan posisi Tahap  terakhir  adalah  penggunaan  fungsi shuffle random, serta pengacakan posisi koordinat dari setiap kotak puzzle gambar sesuai script pengacakan berikut ini : posisi  random.shuffle(A)
sehingga susunan matrik dapat teracak seperti gambar 3 di bawah ini :
Gambar 3. Matrik 6 × 1 Permainan Match-Up angka yang telah teracak

## 4. RANCANGAN SISTEM FSM
Finite  State  Machine (FSM)  atau  juga  disebut sebagai Finite State Automata , secara luas sebagai teknik untuk  pemodelan  fenomena  atau  kondisi  berbasis event (Kyaw,  Peters  dan  Swe,  2013).  Perancangan  FSM didasarkan  pada event yang  terjadi  pada log aktifitas anak  saat  bermain.  Waktu  dan  jumlah puzzle gambar tercocok  menjadi  prioritas  kerangka  pemikiran state
1  1  2  2
? 3  3 2  1  3  2 ? 3  1
FSM.  Perilaku  agen  karakter  hewan  Kalimantan dirancangan dengan kerangka berbeda untuk setiap menu pembelajaran  dan  permainan,  hal  ini  dilakukan  untuk menciptakan  agen  dapat  berperan  sebagai  pendamping sebaik  mungkin . Berikut  pada  gambar  4  adalah state- state pada Finite  State  Machine yang  diterapakan  pada agen karakter hewan:
Gambar 4. Model logika FSM pada agen karakter hewan
Model  di  atas  menjelaskan  bahwa  pada  saat  awal permainan,  karakter  hewan  ( agen )  yang  menjadi pendamping  anak  bermain  dalam  keadaan  diam ( homing ).  Karakter  akan  bergerak  memberikan  respon terhadap  gaya  bermain  anak  pada  saat  mencocokan gambar puzzle match-up. Pada saat 2 gambar puzzle yang terbuka  cocok,  maka  karakter  hewan  akan  memberikan respon  senang,  sebaliknya  pada  saat  2  gambar puzzle tidak  cocok,  maka  karakter  hewan  akan  memberikan respon  sedih  dan  tetap  memberikan  semangat  untuk menemukan  gambar  yang  lain.  Kondisi  terakhir  adalah pada saat waktu hampir habis, maka karakter hewan akan memberikan  respon  panik  dan  memberikan  pengingat bahwa waktu hampir habis.

## 5. IMPLEMENTAS
“Boni kids – Borneo Animal Kids” adalah  sebuah permainan  edukasi Match-Up yang  termasuk  dalam kategori puzzle  game yang  dapat  mengajak  pemain bermain  sambil  belajar  secara  rileks,  mudah  dipelajari ataupun  dimainkan  oleh  pemainnya.  Konsep  permainan ini  memiliki  aturan  yang  sederhana  dan  menampilkan konten  yang dirancang  untuk penggunanya  untuk semua usia  terutama  anak-anak.  Permainan  ini  memiliki  empat menu pilihan pada scene opening yaitu belajar, bermain, about dan juga menu keluar, Edugame ini  memiliki  aturan  main  yaitu  pemain harus  mencocokan  gambar  objek  yang  sama  dari  menu bermain,  terdapat  waktu  di  setiap level permainan  yg dapat  melatih  kecepatan  dalam  mengingat  objek  yang sama yang akan di cocokkan dan juga terdapat score atau
nilai di setiap level permainan yang telah dimainkan oleh pemain.  konsep  ini  di assembly pada  antarmuka  gambar 5.
Gambar 5. Antarmuka scene opening “Boni Kids”
Pada  menu  belajar,  pemain  akan  belajar  cara memainkan game ini,  dan  dapat  pula  belajar  mengenai informasi hewan-hewan khas Kalimantan dalam foto asli maupun  dalam  bentuk  karakter  lucu.  (tampak  pada gambar 6)
Gambar 6. Antarmuka scene belajar
Untuk  memulai  permainan,  pemain  harus  menekan tombol bermain.  setiap level permainan terdapat batasan waktu  dan  kesulitan  yang  berbeda  : level 1  pemain diharuskan  menyelesaikan  waktu 45 detik  mencocokkan objek  gambar  yg  terdiri  dari  12  kotak puzzle (lihat gambar  7); level 2  pemain  diharuskan  menyelesaikan waktu  55  detik  mencocokkan  objek  gambar  yg  terdiri dari 16 kotak; level 3 pemain diharuskan  menyelesaikan waktu  75  detik  mencocokkan  objek  gambar  yg  terdiri dari 20 kotak puzzle.
Jika  pemain  kehabisan  waktu  sebelum  dapat menyelesaikan  permainan  maka  pemain  dapat  memilih mengulang atau kembali ke menu utama.
5.1 Assembly Pengacakkan Shuffle Posisi Objek Agar pemain tidak dapat menghafal posisi pasangan puzzle  gambar  yang  tertutup  di  level  match-up  “Boni Kids”,  maka  teknik  pengacakan  posisi  kotak-kotak gambar  harus  dilakukan  di  setiap  memulai level permainan.  Artinya  semua  posisi  gambar  akan  selalu berubah–ubah  walaupun  pemain  memainkan  permainan ini berulang-ulang.

## Gambar 8. Pengacakan posisi karakter buaya dalam puzzle Match-up
Seperti  pada  gambar  8,  letak  pasangan  gambar buaya  (tanda  lingkaran)  dapat  berpindah-pindah  secara acak  di  dalam  matrik  3  ×  4  tersebut.  Dimana kemungkinan tertebaknya posisi 2 gambar  yang sama di antara 12 kotak gambar tertutup adalah 2 ÷ 12 × 100% = 16,7%.  Semakin  banyak  puzzle  kotak  gambar,  maka semakin  kecil  peluang  tertebaknya  posisi  pasangan gambar.  Dengan  adanya  pengacakan  posisi,  pemain harus  menebak  dimana  posisi  pasangan  gambar  yang sama berada, dan pemain tidak dapat  menghafal dimana posisi  pasangan  gambar  disetiap  memulai  permainan, sehingga permainan tidak membosankan.

## 5.2 Assembly Finite State Machine
Model  logika  FSM  (gambar  4)  di  terapkan  sebagai pola  ekspresi  karakter  lucu  pada  permainan,  karakter lucu  akan  memberikan  notifikasi  apabila  pemain  salah atau  benar  mencocokan puzzle, dan  memberikan notifikasi pada saat waktu hampir habis.
Gambar 9. Notifikasi dalam bentuk ekspresi agen karakter hewan
Dapat dilihat pada gambar 9 di atas, karakter hewan dapat memberikan ekspresi sedih, senang, ataupun panik pada  saat  waktu  hampir  habis.  Logika  FSM  akan membuat  notifikasi  ini  muncul  sesuai  dari  aksi  yang dilakukan  pemain.  Karakter  hewan  lucu  juga  dapat berbicara  memberikan  suara  pemberitahuan  layaknya guru pendamping bermain. Karakter juga dapat menangis apabila pemain kalah dalam permainan ini. (lihat gambar 10)
Gambar 10. Antarmuka scene kalah ( game over )
Semua  ekspresi  ini  dibuat  dengan  tujuan  membuat antarmuka  permainan  menjadi  lebih  berinteraksi  dengan pemain anak-anak. Sehingga anak-anak yang memainkan edugame ini  merasa  didampingi  dengan  hadirnya game agent.
5.3 Pengujian Beta
Pengujian beta merupakan  uji coba sebuah aplikasi secara live didalam  suatu  lingkungan  yang  tidak  dapat dikontrol  oleh  pengembang  (Pressman  ,2010).  Uji  coba dilakukan  dalam  bentuk quisioner sederhana  yang  diisi oleh  guru  dan  siswa-siswi  PAUD.  Dalam  penelitian  ini uji  coba  dilakukan  pada  2  orang  guru  dan  8  murid, dimana  disajikan  2  pertanyaan  yang  mengacu  pada gameplay dan  peran game  agent. Pertanyaan quisioner dibuat  sesederhana  mungkin  agar  anak-anak  usia  dini juga dapat mengisinya.
Tabel 1. Hasil pengujian beta Pertanyaan Jawaban Responden Total Respo nden Bagus Cukup Kurang Bagaimana gameplay edugame ini? 7 2 1 10 Bagaimana peran karakter hewan lucu pada game ? 6 4 0 10 Total Jawaban 13 6 1 20
Dari  hasil  pengujian  beta  pada  tabel  1,  dapat ditentukan  bobot  perhitungan  untuk  jawaban  “kurang” memiliki bobot 1, untuk jawaban “cukup” dengan bobot 2,  dan  jawaban  “bagus”  dengan  bobot  3.  Maka  dapat diambil perhitungan rata-rata persentase nilai responden:
Berdasarkan  perolehan  persentase  tersebut  didapat persentase adalah 86.87%,  maka edugame “Boni Kids  – Borneo  Animal  Kids”  ini  dapat  diterima  karena presentasi  nilai  yang  didapat,  di  atas  nilai  persentase minimum  yaitu  50%  (di  atas  cukup),  dan  mendekati angka 100% (sangat bagus).

## 6. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  ini  dapat  diperoleh  beberapa kesimpulan antara lain:
1. Telah  dibangun edugame “Boni-Kids”  permainan edukasi  yang  mengajarkan  hewan-hewan  khas kalimantan  dalam  bentuk  permainan match-up . Pengembangan  aplikasi  dilakukan  sesuai  tahap pengembangan  multimedia,  mulai  dari  mengkonsep gameplay sampai pendistribusian aplikasi.
2. Teknik  pengacakan  posisi  objek  di  dalam  permainan match-up “Boni Kids” dilakukan dengan tujuan untuk mencegah pemain  mengahafal posisi objek pasangan gambar  tersebut  dalam  setiap level permainan, sehingga  permainan  menjadi  tidak  statis  dan  tidak membosankan.
3. Menghadirkan game agent sebagai karakter pendamping  anak  bermain. Finite  State  Machine yang diterapkan pada game agent, membuat karakter lucu pada permainan dapat berinteraksi sesuai logika aksi-reaksi  dari  gaya  bermain  pemain.  Hal  inilah yang  membuat  permainan  edukasi  lebih  interaktif terhadap anak.

## 7. SARAN
Adapun saran dalam penelitian ini antara lain:
1. Teknik  pengacakan  bukan  hanya  diterapkan  pada puzzle saja  tetapi  juga  dapat  diterapkan  pada pengacakan  arena stage permainan  agar  lebih menantang.
2. Pengembangan  lebih  lanjut  pada  logika  FSM menggunakan moore  machine agar  karakter game agent lebih interaktif

## 8. DAFTAR PUSTAKA
Andrea,  R.  2013.  Teknik  Pengacakan  Posisi  Objek “Find  Me!  –  The  Game. Prosiding  Seminar Nasional  Ilmu  Komputer . 1  November  2013, Samarinda, Indonesia. Hal. 301-303.
Andrea,  R.  2015.  Teknik  Pengacakan  Arena Permainan  “Find  Me!  –  Bumi  Etam”  dengan Teknik  Shuffle  Random. Prosiding  Seminar Nasional  Teknologi  Kompututer . 23  September 2015, Padang, Indonesia. Hal. 823-827.
Hurd,  D  dan  Jenuings,  E.  (2009). Standardized Educational Games Ratings: Suggested Criteria. Longman. London.
Kyaw, A.S. Peters, C. and Swe, T.N. (2013). Unity 4.x Game  AI  Programming .  Packt  Publishing  Ltd. Birmingham.
Poole,  D.L.  and  Mackworth,  A.K.  (2010). Artificial Intelligence  Foundations  of  Computational Agents. Cambridge University Press. New York. Russell,  S.  J.  and  Norvig,  P.  (2011). Artificial Intelligence  A  Modern  Approach  Third  Edition . Pearson  Education,  Inc.  United  States  of America.
Pressman,  Roger,  S,  (2010),  Rekayasa  Perangkat Lunak: Pendekatan Praktisi. Andi
Setiawati. (2008). Education Games. Proumedia. Jakarta.

## Publikasi ini dibiayai oleh:
Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat Direktorat Jenderal Penguatan Riset dan Pengembangan Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi sesuai dengan Kontrak Penelitian Tahun Anggaran 2017