## JAMI: Jurnal Ahli Muda Indonesia Vol. 3 No. 2 (2022)
Received 5 th Sep 2022, revision 4 th Oct 2022, accepted 11 th Nov 2022, published 29 th Dec 2022
247 | Doi : 10.46510/jami.v3i2.133 | ISSN 2722-4406 (p)/2722-4414(e) | https://journal.akb.ac.id/
Optimasi  Penempatan  Tea  Utensil  dalam  Nioh  2  Menggunakan Multiobjective NSGA-II
Ibnu Athaillah 1 , M. Mujiono 2
1 Penyuntingan Audio dan Video,
2 Administrasi Server dan Jaringan Komputer,
1,2 Akademi Komunitas Negeri Putra Sang Fajar Blitar e-mail : aieiii@protonmail.com 1 , jono@akb.ac.id 2
Penulis Korespondensi: Ibnu Athaillah, Program Studi: Penyuntingan Audio dan Video, Akademi Komunitas Negeri Putra Sang Fajar Blitar. e-mail : aieiii@protonmail.com

## A B S T R A K
Objektif. Dalam game komersial Nioh 2, terdapat sebuah mekanisme pemgembangan karakter yang bernama Tea  Set.  Mekanisme  permainan  ini  menuntut  pemain  untuk  mencari  kombinasi  empat  Tea  Utensil  untuk memaksimalkan  serangkaian bonus.  Pada  penelitian  ini,  percobaan  dilakukan untuk  mencari cara  alternatif untuk memudahkan pemain mencari kombinasi yang tepat. Kriteria Tea Set yang baik tidak hanya ditandai dengan nilai-nilai bonus yang tinggi, tapi juga harus seimbang.
Material  and  Metode.    Permasalahan  ini  dapat  dikategorikan  sebagai  permasalahan  multiobjective.  Non- dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) diusulkan sebagai algoritma untuk mencari kombinasi Tea Set untuk  menghasilkan  bonus  yang  kuat  dan  seimbang.  Dalam  game,  sudah  terdapat  menu  untuk  mencari kombinasi tea set secara otomatis.
Tetapi tea set yang diberikan oleh menu tersebut terkadang memiliki kelemahan. Tea set yang dihasilkan oleh algoritma dibandingkan dengan hasil oleh menu tersebut.
Hasil. Ketika dibandingkan, tea set yang dihasilkan oleh algoritma cenderung lebih rendah pada nilai yang diprioritaskan. Akan tetapi nilai-nilai bonusnya lebih merata dan konsisten dibanding tea set dari menu yang terkadang mengabaikan nilai yang lain. Selain itu dalam nilai total, nailai bonus dari algoritma sering kali lebih tinggi.
Kesimpulan. Dalam kegiatan mengembangkan karakter, algortima ini dapat menjadi metode alternatif untuk mengoptimalkan kombinasi tea set. Implementasi dalam game juga dimungkinkan karena algoritma yang tergolong cepat ini tidak akan memberatkan komputasi. Kata kunci : video game, agloritma genetik, optimisasi, multi objektif

## A B S T R A C T
Objective In a commercial video game Nioh 2, there is a game mechanic called Tea Set. This mechanic demands player  to  pick  and  optimize  four  tea  utensils  in  order  to  gain  substantial  bonus  to  their  character.  In  this research, a test is performed to find out an alternate way for player to find the best combination. A good tea set needs to have a good bonus values across the board.
Materials and Methods. In this multiobjective problem NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm is proposed as a method to find a good tea set combinations. Currently in the game, there is already a menu to help  player  automatically  find  tea  set  combinations.  However,  sometimes  the  results  does  not  satisfactory. Result of tea sets generated by the algorithm is compared to result from the in-game menu. Results. When compared, resulted tea sets generated by the algorithm tends to be lower in the prioritized values. However  the overall values are more consistent and balanced compared to tea sets from the in-game menu that sometimes ignore non-prioritized values. When calculated in total, this algorithm also tends to have higher values.
Conclusion. During player’s character development , this method can be used as alternative way to find a good tea set combinations. In game implementation also possible as this is an efficient algorithm that won’t use too much computation power.
Keywords : video game, genetic algorithm, multi-objective, optimization

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  cepatnya  perkembangan  video  game menjadikan  video  game  sebagai  salah  satu  media  ideal  untuk  pengembangan kecerdasan  buatan  (AI).  Salah  satu  sektor  yang  paling  diamati  adalah  dari  segi kecerdasan  Non-player  Character  (NPC)  terutama  melalui  machine  learning.  Tapi sebenarnya AI dalam video game juga dapat diaplikasikan pada sektor lain yang tidak kalah  pentingnya.  AI  dalam  video  game  dapat  digunakan  untuk  generasi  level permainan  (Zhang,  2022),  tingkat  kesulitan  dinamis  (Sepulveda,  2019),  mitigasi latency  multiplayer  (Gao,  2016),  serta  User  Interface  (UI)  yang  dapat  memberikan kemudahan pada pemain (quality of life). Sebagai contoh adalah fitur menu penataan Tea Utensil dalam sebuah game komersial bernama Nioh 2 (KOEI TECMO, 2020).
1.1 Nioh 2 Nioh  2    adalah  sebuah  video  game  komersial  ber-genre action  role  playing (ARPG). Game ini dikembangkan oleh Studio Team Ninja dan dipublikasikan oleh Koei Tecmo  Games  pada  tahun  2020.  Game  ini  tersedia  dalam  sejumlah  platform  yaitu Windows (Epic, Steam), Playstation 4, dan Playstation 5. Pada akhir 2022, Studio Team Ninja mengumumkan sebanyak 7 juta unit telah terjual di seluruh dunia (TeamNinja, 2022).  Penilaian  publik  tentang  game  ini  tergolong  positif  baik  dari  para  kritik maupun pengguna umum (Metacritic, 2021).

## Gambar 1. Tampilan gameplay Nioh 2
Narasi dalam game ini merupakan prekuel sekaligus sekuel dari seri sebelumnya yaitu  Nioh  yang  rilis  pada  tahun  2017.  Game  ini  menceritakan  sejarah  tentang Hideyoshi  dan  Mitsuhide  di  Jepang  dari  sudut  pandang  fantasi.  Pemain  berperan sebagai  Hide  yang  merupakan  manusia  setengah  setan.  Dalam  narasinya,  Hide melakukan  serangkaian  perjalanan  dari  seorang  penyendiri  yang  hidup  di  sebuah gubuk  sampai  menjadi  pemimpin  kerajaan.  Tantangan  utama  Hide  dalam perjalanannya  adalah  melawan  pemimpin  daerah  yang  menggunakan  batu  ajaib untuk mengendalikan pasukan setan. Pasukan setan ini lebih kuat dari manusia biasa. Hide  sebagai  manusia  setangah  setan,  memiliki  kemampuan  unik  yang  dapat mengalahkan pasukan tersebut.
Dari segi mekanisme permainan, game ini dikategorikan sebagai ARPG. Pemain mengendalikan Hide dari sudut pandang orang ke-3 ( Third Person View). Game ini dapat  dimainkan  menggunakan  joystick  maupun  keyboard/mouse  tergantung  dari platform yang digunakan. Pada setiap level, pemain harus melakukan perjalanan dari
satu  poin  ke  poin  berikutnya.  Pemain  akan dihadang oleh berbagai  macam  musuh yang  berupa  monster  maupun  manusia  jahat.  Untuk  mengalahkan  musuh-musuh tersebut,  pemain  dapat  menggunakan  berbagai  macam  senjata  mulai  dari  pedang sampai  tombak.  Selain  itu  pemain  dapat  menggunakan  kekuatan  monster  yang terbatas  pada  saat  tertentu.  Dalam  prosesnya,  pemain  dapat  terus  meningkatkan kekuatan  Hide  melalui  level  maupun  equipment.  Equipment  dapat berupa  senjata, armor, jiwa monster, dan Tea Utensil.

## 1.2 Tea Utensil
Tea Utensil ( 𝑇 ) adalah suatu jenis item unik yang dapat diperoleh oleh pemain sebagai reward pada saat mengalahkan musuh ataupun misi. Tidak seperti item-item yang  tergolong  sebagai  equipment,  tea  utensil  memiliki  mekanik  khusus.  Setelah didapatkan, tea utensil tidak dapat langsung dimanfaatkan. Tea utensil harus dibawa ke  NPC  khusus  untuk  menilai  atributnya.  Setelah  dinilai,  sebuah  tea  utensil  akan memeiliki sejumlah atribut yang masing-masing memiliki efek tertentu.
Gambar 1. Tea Utensil dengan nilai bonusnya
1.2.1 Splendor (𝑠𝑝 )
Meningkatkan  keberuntungan  atau  biasa  disebut  dengan  Luck  ( 𝐿 ).  Berfungsi untuk meningkatkan kemungkinan pemain mendapatkan equipment dengan kualitas lebih  tinggi.  Dalam  Nioh  2,  pemain  dituntut  untuk  terus  meningkatkan  kualitas equipment  baik  sebagai  pertahanan  maupun  serangan  agar  dapat  menghadapi tantangan yang akan terus meningkat.
L = T

## 1.2.2 Simplicity (sm)
Meningkatkan  jumlah  uang  atau  Gold  yang  didapatkan  ( 𝐺 ).  Gold  dapat digunakan  untuk  membeli  dan  meningkatkan  equipment.  Selain  itu  uang  juga digunakan  untuk  berbagai  fitur  lain  seperti  membeli  stok  consumable  serta mengganti penampilan karakter.

## 𝐺 = 𝑇

## 1.2.3 Eccentricity (ec)
Meningkatkan  kemungkinan  jatuhnya  Tea  Utensil  atau  biasa  disebut  Tea  Set Drop  Rate  ( 𝐷 ).  Semakin  tinggi  nilai  ini,  maka  kemungkinan  pemain  untuk mendapatkan lebih banyak lagi Tea Set akan lebih tinggi.
𝐷 = 𝑇

## 1.3 Tea Set
Tea  Set  ( 𝑆 )  adalah  salah  satu  mekanisme  permainan  di  Nioh  2    yang  berguna untuk  meningkatkan  statistik  karakter  pemain.  Dalam  sebuah  Tea  Set,  terdiri  dari empat buah Tea Utensil. Keempat Tea Utensil dapat dikumpulkan menjadi suatu Tea Set  yang  kemudian  disusun  pada  sebuah  lemari  karakter.  Tea  Set  yang  diletakkan dalam lemari tersebut akan memberikan bonus berdasarkan komposisi Tea Utensil didalamnya.
Gambar 2. Tampilan tea set dan diagram yang menunjukkan posisinya
Tabel 1. Daftar Tea Utensil Tea Utensil 𝑻 𝒔𝒑 𝑻 𝒔𝒎 𝑻 𝒆𝒄 Akaraku 340 50 50 Ao Tenmoku 320 0 100 Fujisan 280 30 90 Goki 290 70 0 Goshomaru 260 40 90 Hakeme 310 90 40 Ido 290 120 40 Juko Seiji 310 100 0 Kaki-no-heta 280 60 100 Kamuro 300 130 0 Karamono Hyoto 131 10 60 Karamono Katatsuki (Black) 390 40 0 Karamono Katatsuki 390 40 0 Karamono Marutsubo 320 100 0 Karamono Marutsubo (Dark Blue) 320 100 0 Karamono Naikai 300 60 90 Karamono Naikai (Black) 300 60 90
Karamono Nasu 330 50 0 Karatsu 260 40 80 Katade 280 100 60 Kinuta Seiji 300 0 0 Kofuki 300 90 50 Korai 250 110 30 Kuroraku 280 130 0 Kuro Oribe 280 0 130 Mishima 240 60 80 Nezumi Shino 320 90 0 Ogon Tenmoku 390 0 0 Seppo 340 0 90 Seto Bunrin 340 40 60 Seto Hyotan (Black/DarkGreen) 310 40 90 Seto Hyotan (Orange) 310 50 80 Seto Katatsuki (Brown/Black) 380 40 0 Seto Katatsuki (Orange) 360 40 40 Seto Katatsuki (Light Brown) 360 40 40 Seto Katatsuki (Light Blue) 360 0 50 Seto Marutsubo 310 100 0 Seto Marutsubo (Orange) 310 90 40 Seto Marutsubo (Light Green) 310 80 50 Seto Nasu (Black/Dark Brown) 360 60 0 Seto Nasu (White) 260 20 30 Seto Nasu (Beige/Red) 320 40 30 Seto Nasu (Light Green) 360 40 50 Seto Naikai 290 60 90 Seto Naikai (Orange/White) 290 50 100 Shichikan Seiji 370 0 0 Shino 340 70 0 Shiro Tenmoku 320 60 70 Shiroraku 290 50 100 Shunkan 152 100 40 Sometsuke Shino 320 0 90 Tenmoku 340 70 0 Tenryuji Seiji 340 0 0 Totoya 290 100 50
1.4 Pencarian Tea Set Memilih  tea  set  bukanlah  proses  yang  sederhana.  Pemain  harus mempertimbangkan  kombinasi  bonus  yang  dihasilkan  oleh  setiap tea  utensil.  Cara manual termudah adalah dengan memfokuskan satu  utensil pada satu bonus. Cara lain adalah dengan memanfaatkan menu Select Placement yang disediakan oleh game
melalui  fitur  UI.  Terdapat  empat  menu  yang  disediakan  untuk  membantu  pemain memilih tea set:
1) Maximize  Splendor:  Menu  ini  akan  membantu  pemain  untuk  mencari kombinasi tea utensil sehingga menghasilkan nilai 𝑇 setinggi mungkin.
2) Maximize  Simplicity:  Menu  ini  akan  membantu  pemain  untuk  mencari kombinasi tea utensil sehingga menghasilkan nilai 𝑇 setinggi mungkin.
3) Maximize  Eccentricity:  Menu  ini  akan  membantu  pemain  untuk  mencari kombinasi tea utensil sehingga menghasilkan nilai 𝑇 setinggi mungkin.
Ketiga  menu  untuk  memaksimalkan  nilai  salah  satu  bonus,  berfungsi  pada semestinya.  Akan  tetapi  menggunakan  menu  ini  tidak  dianjurkan  karena  ada kemungkinan akan ada satu atau dua nilai lain yang sangat rendah atau bahkan 0 . Hal ini  akan  memperlambat  perkembangan  karakter  pemain  dalam  jangka  panjang karena  salah  satu  sektor  yang  tidak  berkembang  akan  mempengaruhi  sektor  lain (Contoh: Memaksimalkan 𝑇 sehingga jumlah equipment melimpah akan berakibat pada rendahnya 𝑇 sehingga gold rendah). Equipment yang berkualitas tidak akan bekerja secara maksimal tanpa di-upgrade menggunakan gold.
𝐿 = 𝑆 ( ) 𝐺 = 𝑆 ( ) 𝐷 =
𝑆 ( )

## 1.4.1 Overall
Menu  ini  akan  membantu  pemain  mencari  kombinasi  tea  utensil  sehingga memaksimalkan  total  penjumlahan  dari  ketiga  bonus  ( 𝑇 , 𝑇 , 𝑇 ).  Menggunakan menu  ini  adalah  cara  cukup  efektif  untuk  memudahkan  pemain  dalam  mencari kombinasi tea utensil yang ideal. Akan tetapi, ada kemungkinan satu atau dua nilai bonus  akan  dihiraukan  karena  metode  ini  tidak  memperhitungkan  nilai  individu setiap bonus, melainkan hanya hasil akhir penjumlahan.
1.5 Permasalahan Multiobjective Permasalahan  tea  utensil  ini  dicoba  diselesaikan  dengan  menggunakan algoritma Non-dominated  Sorting  Genetic  Algorithm  (NSGA-II)  (Deb,  2002). Algoritma  ini  memiliki  kemampuan  untuk  mencari  kombinasi  terbaik  dari  suatu pencarian  optimal  tanpa  mengekksplorasi  seluruh  kemungkinan  yang  ada.  Hal  ini penting karena dalam video game, sebagian komputasi diprioritaskan untuk tampilan grafis,  menyebabkan  fitur quality  of  life  seperti  pencarian  kombinasi  tea  set  akan sangat terbatas (Millington, 2019) dan harus efisien.
Pada  penelitian  sebelumnya  (Athaillah,  2019),  penulis  pernah  menghadapi permasalahan yang serupa yaitu dalam sebuah video gam ber-genre RTS ( Real Time Strategy). Pada penelitian tersebut algoritma NSGA-II diadaptasi untuk mencari solusi terhadap permasalan unik tentang penataan bangunan dalam game.
Selain  itu  NSGA-II  juga  digunakan  dalam  berbagai  pencarian  yang membutuhkan kecepatan daripada akurasi. Harapan dari penelitian ini adalah dapat mengimplementasikan  algoritma  tersebut  untuk  menyelesaikan  permasalahan  tea utensil. Karakterisitik dari algortima ini akan sesuai untuk digunakan karena NSGA-II menyelesaikan  permasalahan  multiobjective  tanpa  meng-eksplorasi  seluruh kemungkinan  sehingga  dapat  digunakan  sebagai  fitur  in-game  karena  tidak  akan memakan banyak komputasi.

## 2. MATERIAL DAN METODE
Algoritma  NSGA-II  diimplementasikan  untuk  mengatasi  permasalahan  tea utensil.  Kemudian  data  yang  ada  dimasukkan  dan  kombinasi  dari  tea  utensil  yang dihasilkan dibandingkan dengan hasil dari in-game.

## 2.1 Seleksi
Sesuai alur algoritma evolusi, solusi-solusi disaring untuk proses seleksi. Solusi- solusi terpilih akan dipertahankan sedangkan yang tidak terpilih akan dihapus. Selain dipertahankan, solusi-solusi yang terpilih juga akan dijadikan bahan untuk generasi solusi  baru.  Proses  seleksi  dalam  NSGA-II  yaitu  menggunakan  metode Non- dominated Sorting dan Crowding Distance.

## 2.2 Model Multiobjective
Permasalahan yang ingin dicari solusinya adalah bagaimana mencari kombinasi tea  set  agar  memberikan  bonus  yang  tinggi  dan  seimbang.  Dalam  ruang  lingkup \emph{multi-objective}, tiga nilai bonus ( 𝐿 , 𝐺 , 𝐷 ) dari tea set adalah goal ( 𝑓 , 𝑓 , 𝑓 ) yang ingin dicari. Kemudian empat jenis tea utensil yang menjadi komposisi tea set adalah parameter yang dapat diubah. Dalam ruang lingkup GA, individu merupakan satu solusi berupa tea set 𝑆 . Maka populasi 𝐼 dapat berupa kumpulan tea set |𝑆| yang memiliki kombinasi susunan tea utensil yang berbeda-beda.

## 2.3 Inisialisasi
Pada  tahap  pertama,  populasi  atau  kumpulan  tea  set  didapatkan  dengan memilih susunan tea utensil secara acak dari inventori pemain.

## 2.4 Evaluasi dan Pengurutan
Kumpulan  tea  set  yang  sudah  dihitung  bonusnya,  kemudian  diplotkan  dalam pareto diagram untuk mencari masing-masing rangking domination-nya. Seluruh tea set diurutkan berdasarkan nilai pareto rank (Yang, 2011). Separuh dari kumpulan tea set 𝑆 bagian  bawah dihapus  untuk menyisakan populasi  baru. Apabila pada  bagian tengah irisan terdapat kumpulan tea set yang memiliki pareto rank yang sama, maka kumpulan tea set tersebut diurutkan dengan menggunakan crowding distance.
Pada tahap ini, sisa jumlah solusi dalam kumpulan adalah separuh dari jumlah sebelumnya. Adapun separuh yang tersisa adalah solusi yang dianggap baik dan dapat
dijadikan bahan untuk bahan solusi baru dan mengisi slot kosong dari penghapusan pada tahap sebelumnya.

## 2.5 Seleksi dan Penggabungan
Pada  tahap  ini  akan  dibuat  sejumlah  kombinasi  tea  set  baru  untuk  mengisi kekosongan. Tea set yang baru ini dibuat dengan menggabungkan dua tea set yang sudah  ada.  Sejumlah  tea  set  dalam  kumpulan  dipilih  menggunakan binary  tree selection  (Dhal,  2022).  Penggabungan  dilakukan  dengan  menukar  secara  acak sejumlah  tea  utensil  antar  kedua  tea  set.  Dikarenakan  jumlah  tea  utensil  yang mungkin ditukar hanya ada 4, maka tingkat acak penukaran diset pada nilai 0.25 . Nilai ini  dipilih  dengan  asumsi  1  dari  4  parameter  akan  ditukar,  sehingga  apabila  1 parameter lagi mengalami mutasi pada tahap berikutnya, 50% dari parameter masih murni. Maka setiap 2 tea set akan menghasilkan 2 tea set yang baru dengan susunan yang mirip disertai sejumlah perubahan.

## 2.6 Perubahan
Untuk  mencipatakan  variasi,  tea  set  yang  baru  perlu  dirubah  sedikit.  Dalam ruang  lingkup  GA,  hal  ini  dinamakan mutation.  Dalam  kasus ini, mutasi  dilakukan dengan  merubah  tea  utensil  dalam  tea  set  dengan  tea  utensil  lain  dari  inventory pemain. Penukaran ini dilakukan secara acak sehingga target 1 dari 4 tea utensil akan dirubah. Seperti yang telah dibahas pada bagian sebelumnya, setiap tea set yang baru akan memiliki susunan tea utensil yang 50% dari tea set yang sudah ada, 25% dari penggabungan, 25% dari perubahan. Maka nilai kemungkinan terjadinya perubahan pada tahap ini diset 0.25 .
Setelah tahap ini selesai, maka jumlah kumpulan tea set akan kembali seperti semula. Maka kumpulan tea set ini siap untuk dilanjutkan ke siklus berikutnya.

## 2.7 Siklus
Tahap-tahap  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  mulai  dari  evaluasi,  diulang sampai jumlah tertentu tergantung dari budget komputasi yang ada. Kumpulan solusi yang terakhir akan dipilih salah satu dan digunakan sebagai hasil dari perhitungan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Percobaan Hasil dari solusi yang diusulkan dibandingkan dengan hasil dari in-game. Hasil dari in-game yang disebut dengan Overall berasal dari jumlah total nilai bonus yang dihasilkan oleh tea set. Menu lain yang memprioritaskan salah satu nilai bonus juga diberikan untuk perbandingan. Ada 3 set percobaan yang akan dilaksanakan dalam penelitian ini:
1) Inventori lengkap, dimana pemain memiliki inventori berisi semua jenis tea utensil dalam kondisi tertinggi.
2) 2 set data Save Game dari pemain yang berada pada tahap NG+, yaitu dalam tengah mengumpulkan koleksi tea utensil.
3.2 Kesimpulan
Permasalahan  multiobjective  ini  dicoba  diselesaikan  dengan  menggunakan NSGA-II. Dari sejumlah percobaan yang dilakukan, hasil bonus yang dihasilkan oleh algortima dibandingkan dengan menu in-game. Perbedaan yang paling terlihat adalah bagaimana hasil bonus dari menu in-game memang dapat memberikan nilai tertinggi pada  bagian  yang  diprioritaskan.  Akan  tetapi  pada  beberapa  hasil,  nilai  yang  lain cenderung  diabaikan  atau  bahkan  bernilai  nol.  Tea  set  dari  in-game  memiliki  nilai tinggi di satu bonus dan rendah pada bonus yang lain. Berbeda dengan dari algoritma yang  cenderung  merata.  Bahkan  apabila  dihitung  secara  keseluruhan,  jumlah  total cenderung lebih tinggi.
Dari sudut pandang pemain, tea set mana yang terbaik tetap bersifat subjektif. Tergantung  dari  situasi  dan  kondisi  yang  dihadapi  pemain,  algortima  ini  mungkin tidak akan memberikan kombinasi terbaik. Tetapi konsistensi dan keseimbangan nilai bonus  yang  dihasilkan  akan  dapat  memberikan  pilihan  yang  selalu  relatif  aman. Secara umum, mencari kombinasi tea set dengan menggunakan NSGA-II tidak akan memberikan nilai bonus yang merugikan. Menggunakan algoritma ini, pemain tidak perlu melakukan manajemen mikro sehingga dapat mengalihkan fokus pada sektor yang lain.
Permasalahan  multiobjective  berupa  pencarian  kombinasi  tea  utensil  untuk menghasilkan  tea  set  dengan  nilai  bonus  yang  relatif  tinggi  dan  konsisten.  Tea  set yang  dihasilkan  dapat  digunakan  oleh  pemain  untuk  mengoptimalkan  proses pengembangan  karakter  untuk  meningkatkan  pengalaman  bermain.  Selain  itu, karena  algoritma  ini  tergolong  efisien  dan  dapat  dilakukan  dalam  komputasi  yang terbatas, akan dapat diimplementasikan sebagai fitur in-game.

## DAFTAR PUSTAKA
Y.  Zhang, G.  Zhang, and  X.  Huang, ’A survey of procedural content generation for games,’  in  2022  International  Conference  on  Culture-Oriented  Science  and Technology (CoST), 2022, pp. 186’190.
G.  K.  Sepulveda,  F.  Besoain,  and  N.  A.  Barriga,  ’Exploring  dynamic  difficulty adjustment in videogames,’ in 2019 IEEE  CHILEAN Conference  on Electrical, Electronics  Engineering,  Information  and  Communication  Technologies (CHILECON), 2019, pp. 1’6.
C.  Gao,  H.  Shen,  and  M.  A.  Babar,  ’Concealing  jitter  in  multi-player  online  games through  predictive  behaviour  modeling,’  in  2016  IEEE  20th  International Conference  on  Computer  Supported  Cooperative  Work  in  Design  (CSCWD), 2016, pp. 62’67.
KOEI TECMO Games, ’Nioh 2 - Completed Edition,’ Team Ninja, 2020, Windows, Playstation. [Online]. Available: https://teamninja- studio.com/nioh2
TeamNINJA Studio, ’The nioh franchise has now surpassed 7 million units shipped worldwide!’ 2022. [Online]. Available: https://teamninja-studio.com Metacritic,  ’Nioh  2  completed  edition  for  pc  reviews,’  Fandom  Company,  2021, diakses: 1-3-2023. [Online]. Available: https://metacritic.com/game/pc/nioh-2- the-complete-edition
K.  Deb,  A.  Pratap,  S.  Agarwal,  and  T.  Meyarivan,  ’A  fast  and  elitist  multiobjective genetic algorithm: Nsga-ii,’ IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 6, no. 2, pp. 182’197, 2002.
I. Millington, AI for Games, Third Edition, 3rd ed. CRC Press, 2019.
I.  Athaillah, S. M. S. Nugroho, and M. Hariadi,  ’Nsga-ii  for  city building placement optimization in the turn-based game civilization vi,’ in 2019 12th International Conference on Information and Communication Technology and System (ICTS), 2019, pp. 60’64.
Y. Yang, J.-f. Wu, X.-b. Zhu, and J.-c. Wu, ’A hybrid evolutionary algorithm for finding pareto  optimal  set  in  multi-objective  optimization,’  in  2011  Seventh International Conference on Natural Computation, vol. 3, 2011, pp. 1233’1236. P. Dhal and C. Azad, ’A multi-objective evolutionary feature selection approach for the classification of multi-label data,’ in 2022 2nd International Conference on Advance  Computing  and  Innovative  Technologies  in  Engineering  (ICACITE), 2022, pp. 1986’1989.

## Tabel 2. Hasil percobaan
𝑆 0 70 41 0 90 50 12 0
41 0 19 0 0 90 43 0 19 0 90 11 0
39 0 23 0 0 70 43 0 25 0 90 15 0 39 0 28 0
𝑆 80 47 0 0 21 0 14 0 41 0 70 17 0 80 47 0 16 0 22 0 12 0 46 0 22 0 27 0 10 0 49 0 16 0 28 0 18 0 45 0 22 0 28 0
𝑆 15 30 98 2 12 60 14 10 14 90 10 90 11 40 13 50 15 30 11 10 11 40 13 50 14 90 11 50 11 50 12 60 15 10 11 20 11 40 12 70 14 70 11 60 11 60 12 30 𝑇 Sh ic hi ka nS ei ji
Sh un ka n
So m et su ke Sh in o Se to K at at su ki (B / Se to K at at su ki (L B K am ur o
A oT en m ok u
K ar am on oK at at s Sh ic hi ka nS ei ji
K at ad e
K ak i- no -h et a
K of uk i
K ar am on oK at at s K ur or ak u K ak i- no -h et a
H ak em e Se to N as u( B/ D B) K or ai Sh ir or ak u
Sh ir oT en m ok u Se to N as u( B/ D B) To to ya Sh ir or ak u K ar am on oN ai ka i 𝑇 Se to K at at su ki (B /B ) K or ai Se pp o K am ur o Se to K at at su ki (B /B )
K ur or ak u K ur oO ri be Se pp o
Se to K at at su ki (B /B ) K or ai Sh ir or ak u Se to H yo ta n( O ) Se to K at at su ki (O )
K am ur o
Sh ir or ak u Se to Bu nr in Sh ic hi ka nS ei ji
Id o Se to N ai ka i( O /W ) Se to N as u( LG ) Se to K at at su ki (O ) Id o K ar am on oN ai ka i Id o 𝑇 O go nT en m ok u K ur or ak u A oT en m ok u Se pp o Se to N as u( B/ D B) K or ai Fu jis an K am ur o O go nT en m ok u
K ur or ak u
Se to N ai ka i( O /W ) A ka ra ku Se to K at at su ki (B /B )
K at ad e
Se to N ai ka i( O /W ) A ka ra ku
O go nT en m ok u
K ur or ak u K ak i- no -h et a K ar am on oN ai ka i Se to N as u( LG )
K at ad e
K ak i- no -h et a K ak i- no -h et a 𝑇 K ar am on oK at at su ki K am ur o
K ur oO ri be K ar am on oK at at su ki K ar am on oK at at su ki
G os ho m ar u G os ho m ar u
A oT en m ok u
K ar am on oK at at su ki K am ur o
K ur oO ri be Se to M ar ut su bo (L G ) Se to K at at su ki (L B)
To to ya
Se to N ai ka i Se to K at at su ki (O ) K ar am on oK at at su ki K am ur o
K ur oO ri be Id o K ar am on oK at at su ki K am ur o
Se to N ai ka i( O /W ) Se to N as u( LG ) M et od e In -g am e( sp ) In -g am e( sm ) In -g am e( ec ) In -g am e A lg or it m a( sp ) A lg or it m a( sm ) A lg or it m a( ec ) A lg or it m a In -g am e( sp ) In -g am e( sm ) In -g am e( ec ) In -g am e A lg or it m a( sp ) A lg or it m a( sm ) A lg or it m a( ec ) A lg or it m a
In -g am e( sp ) In -g am e( sm ) In -g am e( ec ) In -g am e A lg or it m a( sp ) A lg or it m a( sm ) A lg or it m a( ec )
A lg or it m a