## Perancangan dan Pembuatan Serious Game Sebagai Simulasi Aktivitas Bisnis dan Akuntansi Menggunakan Pendekatan Agent-Based Modelling

## (Design and Implementation Serious Game for Business and Accounting Activity Simulation using
Agent-Based Modelling Approach)
Angga Ari Wijaya, * Saiful Bukhori, Nelly Oktavia Sistem Informasi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Jember (UNEJ) Jln. Kalimantan 37, Jember 68121
* E-mail : saiful.ilkom@unej.ac.id

## Abstrak
Permainan memiliki efek positif dalam mendukung kemampuan motorik seseorang untuk berkembang. Salah satu bahasan menarik dalam permainan adalah simulasi bisnis yang memiliki kategori serious game untuk dijadikan alternatif media pembelajaran dalam memahami konsep dasar bisnis dan aktivitas akuntansi. Gameplay dibuat dengan menciptakan artificial bisnis level UKM yang melakukan aktivitas jual beli, dimana di dalamnya terdapat game world , pelanggan dan toko yang berinteraksi untuk menghasilkan fenomena sebuah pasar. Aktivitas jual beli menjadi dasar siklus akuntansi untuk pemain belajar dan memahami kejadian finansial. Setiap agent diberi attribute yang digunakan sebagai parameter untuk membentuk personality-trait dan pengambilan keputusan pembelian serta aktivitas yang membentuk tingkah laku sehari - hari melalui State Machine dan Rule Based System (RBS). Simulasi perilaku konsumen dalam pasar virtual digunakan sebagai trigger aktivitas utama bisnis yaitu transaksi penjualan. Kejadian finansial yang terjadi dari proses simulasi menghasilkan proses jurnal untuk memberikan pemain pengalaman dalam memproses transaksi dengan contoh sumber aktivitas buatan.
Kata Kunci: Serious Game, Perilaku Konsumen, Agent-based Model, A Star, Stack Finite State Machine, Rule-Based System.

## Abstract
Game has a positive effect in supporting people to develop theirs motor skills. One of the interesting topics in the game is a business simulation  such a  serious  game  category to be used as an alternative of learning in understanding the basic concepts of business and accounting activities. Gameplay is made by creating artificial of SME businesses that conduct trading activities, in which there are game world, customers and stores that interact to produce the phenomenon of a market simulation. Trading activity is the basis of accounting cycle for players to learn and understand financial flows. Each agent was given attribute is used as a parameter to build personality-trait and making purchasing decisions that make up the daily behavior through State Machine and Rule Based System (RBS). Simulation of consumer behavior in the virtual market is used as a trigger key business activity is the sale. Financial  activity  that occurred on the simulation  produces  journal transaction to give players experience post transactions with example.
Keywords: Serious Game, Consumer Behavior, Agent-based Model, A Star, Stack Finite State Machine. Rule-Based System.

## PENDAHULUAN
Permainan   atau game merupakan   aktivitas   interaktif yang dapat  secara  cepat  memberikan umpan balik antara pemain   dan   sistem.  Permainan  simulasi   bisnis   dan akuntansi   dapat   memberikan   lingkungan   yang   interaktif, bebas   resiko,   kondisi trial-error dalam   mempelajari kejadian nyata  serta dapat  melakukan uji coba keputusan berdasarkan   ilmu   yang   telah   dipelajari   sebelumnya. Simulasi dapat membuat  pemain  belajar  mempertahankan kondisi   keuangan   atau   membuat   keputusan   untuk mengurangi   resiko   finansial   perusahaan.   Pemain  dapat belajar   melalui   penemuan,   latihan,   dan   umpan   balik daripada   menyerap   informasi   sehingga   lebih   mudah melakukan transfer pengetahuan yang mereka dapatkan dari pengalaman bermain ke dunia kerja sesungguhnya [2].
Kata   “ serious ”   secara   umum   mengacu   pada   produk yang   biasa   digunakan   pada   industri   seperti   pertahanan,
edukasi,   eksplorasi   sains,   kesehatan,   perancangan   kota, rekayasa, agama dan politik. Serious game bukan sebuah genre tapi kategori yang didalamnya dapat termasuk jenis advergame , political game , educational game [8]. Game bisnis telah banyak berkembang dipasaran, beberapa yang cukup   familiar   adalah Lemonade   Tycoon , Sim   City , Transportation   Tycoon,   Roller-coaster   Tycoon,   Big Business Social Game dan lain sebagainya. Konsep yang dibuat   selalu   melibatkan   simulasi artificial   life dengan menciptakan sebuah tempat sebagai refleksi aktivitas dunia nyata.
Sebagian  besar  manusia  lebih mudah mengingat suatu hal ketika mereka melihat dan diberi gambaran atau terlibat langsung  didalamnya.   Hal   ini   menunjukkan   pentingnya visualisasi   nyata  bagi   manusia  untuk  memahami  sesuatu, demikian juga dalam proses belajar mengajar [7]. Beberapa mata   pelajaran   disajikan   dalam   bentuk   abstrak  dimana dalam kondisi sesungguhnya  terdapat  proses dan aktivitas
fisik yang perlu diketahui sebagai bentuk pengalaman untuk dapat   mengerti   bagaimana   bentuk   implementasi   ilmu tersebut.   Sistem   komputer   seperti   simulasi   dan   animasi dapat   memberikan   pengalaman   belajar   yang   kongkrit kepada siswa [11].
Ulbinaitė   pernah   menuliskan  simulasi  keputusan pembelian berbasis agent-based model yang dikembangkan menggunakan   program   NetLogo   dengan   memodelkan perilaku   konsumen   menjadi   persamaan   matematis   [16]. Penelitian   ini   memodelkan   perilaku   menjadi   aturan   dan fungsi   motivasi.   Membuat game simulasi   yang   interaktif dibutuhkan   kombinasi   konsep social   life sebagaimana makhluk   hidup   yang   memiliki   peran   dan   aktivitas   lain. Simulasi   bisnis   dibentuk   dari   ide sederhana,  diciptakan tempat dalam bentuk kota yang memiliki beberapa district kemudian   diletakkan   toko   pemain   dan   kompetitor   yang bersaing untuk memperoleh market share terbanyak melalui pengaturan   atribut   toko   seperti   harga,   kualitas,   promosi, lingkungan dan pelayanan.
Identifikasi Masalah Serious game telah berkembang pesat sebagai alat atau media alternatif dalam bidang bisnis dan edukasi, seperti advergame dan training game dimana fokus yang menjadi perhatian saat ini adalah pengembangan konten yang dapat menyampaikan   tujuan   dari   simulasi   itu   sendiri.   Aktivitas konsumen sangat dinamis dan penuh unsur ketidakpastian. Proses   pemilihan   sebuah   produk   melibatkan   banyak   hal yang dipertimbangkan oleh konsumen, terutama dari aspek emosi yang sulit diukur. Unsur eksternal seperti lingkungan dapat   menghasilkan influence ,   pengalaman,   atau   bahkan kecelakaan pemilihan produk oleh pelanggan. Tujuan dari penelitian   ini   adalah   menghasilkan   model   simulasi   yang dapat   menunjukkan   tingkat   pertumbuhan   dan   persaingan toko dalam lingkungan permainan serious game . Penelitian yang   dilakukan   sebatas   pembuatan   model   interaksi konsumen   dan   lingkungan   terhadap   produk   secara sederhana. Validasi model hanya dilihat dari tingkat logis tidaknya sebuah aturan dan fungsi motivasi bekerja sesuai aturan di dunia nyata.

## METODE PENELITIAN
Pengembangan serious   game berbasis agent menggunakan   pendekatan   MASIM   yang   biasa   digunakan dalam   pengembangan   simulasi multi-agent, MASIM merupakan   akronim   dari Multi-Agent   Simulation Methodology .   Konsep   metodologi   ini   dibagi   menjadi   5 tahapan, yaitu requirement atau pembentukan scenario dan ide. Pada kasus simulasi marketplace, requirement adalah kegiatan   jual   beli   dan   interaksi   pelanggan.   Berikutnya adalah modeling, yaitu   membuat   model   abstrak   dari   ide simulasi agent yang   dibuat,   kemudian design and architectural yang lebih dekat dengan desain dan program atau   proses   teknis   tentang   bagaimana   fungsi   atau  aturan setiap agent dibuat. Selanjutnya fase implementation yaitu pembuatan simulasi dengan bahasa pemrograman. Terakhir adalah verification , validation dan accreditation yaitu fase membandingkan hasil requirement dan hasil implementasi, atau   melihat   bagaimana   hasil   simulasi   bekerja   dengan model sesungguhnya di dunia nyata [4].
Istilah agent sendiri merupakan kumpulan entitas yang
dapat   mengambil  keputusan  secara   mandiri. Setiap agent bertindak   dan   berperilaku   berdasarkan   aturan   tertentu   di dalam   lingkungannya.   ABM  dapat   dijadikan   alat   untuk memodelkan sistem dunia nyata yang kompleks.  Paper ini memberi   gambaran   tentang agent-based   modelin g   dan bagaimana   cara   mengembangkannya,   khususnya   dalam pembentukan   model marketplace dan   perilaku   konsumen [10].
Desain dan Perancangan Game Pengembangan serious   game ini   melalui   tahapan modelling dan design architectural seperti abstraksi model serious   game yang   dibuat,   pembuatan game   world , penentuan state dan aturan agent . Serious Game Model Serious   game berfokus   pada   pengembangan game world dan   simulasi   aktivitas   pembelian.  Gambar   1 merupakan   model  aktivitas   simulasi. Agent adalah   objek yang   memiliki trait dan behavior . Trait berhubungan dengan   identitas   dan   variabel   yang   digunakan   untuk menyimpan   informasi, behavior merupakan   bagian   yang mengatur pergerakan dan interaksi. Data trait dan behavior digunakan   sebagai   pengetahuan  atau   fakta  oleh rule-set . Rule sendiri terpisah dalam bentuk atomic , memiliki index dan prioritas yang digunakan oleh sistem pengatur konflik dalam inference engine .
Gambar 1 Model serious game bisnis
Hasil rule-based menghasilkan   sebuah action delegation dalam bentuk 2 hal yaitu perubahan nilai dari atribut trait agent atau perubahan behavior . Perubahan state ditangani   oleh state   machine .   Setiap state memiliki ketergantungan pada modul path finder untuk memberikan kemampuan   bergerak   pada agent melalui   algoritma   A* ( star ).  Penentuan pemilihan produk oleh agent ditentukan oleh modul motivation function yang menghitung tingkat ketertarikan agent dengan produk yang ditawarkan. Setiap agent memiliki siklus hidup yang sederhana  yaitu hidup, mengerjakan primary   action sesuai   peran,   mengerjakan secondary   action jika   diperlukan   dan   melakukan interruption action untuk pemilihan produk kemudian mati. Siklus hidup agent dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Siklus hidup agent
Penelitian   ini   merancang   simulasi   dengan   3   prinsip dasar   yaitu agent harus   memiliki   aktivitas   rutin   sebagai bentuk  dasar  kehidupan, agent harus   memenuhi  aktivitas yang berhubungan dengan  perilaku konsumen, dan agent harus memiliki perilaku yang mengisi ruang ketidakpastian dalam   bertindak   dan   berinteraksi  untuk   memunculkan fenomena stokastik atau accidental activity . Gameworld Dunia game yang   akan  dibangun  mengambil   sudut pandang isometric 2D , proyeksi ini memberikan visualisasi 3D yang dibentuk secara 2D. Game world direpresentasikan dalam bentuk array 2D [3]. Map dibentuk menggunakan array 25 x 30 = 750 coordinate yang terdiri dari 93 tile element . Map   level dibagi   menjadi   3 layer ,   yaitu background   layer untuk base   tile yang   statis,   kemudian level layer yang digunakan untuk obstacle seperti gedung, rumah,   toko   dan agent ,   terakhir overlay   layer untuk particle dan sprite tambahan seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 3.
Gambar 3 Game world isometric dan depth sorting
Depth space sort merupakan teknik untuk mengurutkan kedalaman   dari   komponen isometric   2D, dimana  objek yang   memiliki   atribut y paling   rendah   harus   diletakkan terlebih dahulu diikuti oleh atribut x yang lebih rendah [9]. Depth sort secara sederhana melakukan swap object dengan mengurutkan z-index secara  berurut.  Teknik   pengurutan dapat dilakukan menggunakan algoritma insertion-sort . Steering behavior dan Path finding Steering behavior merupakan kemampuan agent untuk bergerak   di   dalam game   world . Agent diberikan kemampuan   untuk   mencari   jalan   dengan   metode path following yang   dibangkitkan   menggunakan   algoritma A* (Star) [17]. Dalam notasi matematika, algoritma A* ditulis f(n) = g(n) + h(n) [5]. Biaya perkiraan h(n) biasa disebut nilai heuristic ,  pada   penelitian   ini  nilai heuristic didapat menggunakan   teknik manhattan  distance [12].  Nilai heuristic manhattan didapat dengan formula H = 10 * (abs (current - targetX) + abs (currentY - targetY).  Gambar 4 menunjukkan  contoh bagaimana   algoritma agent mencari
jalan   dari   koordinat   [1,   3]   menuju  [5,   3].  Misalkan cost untuk   bergerak   antar node secara   horisontal   dan   vertikal adalah 10, kemudian bergerak secara diagonal 14.
Gambar 4 Steering behavior dan path finding
Algoritma   A*   memiliki   dua   senarai   yaitu open dan closed .   Terdapat   3   kondisi   bagi   setiap node yang dibangkitkan, yaitu sudah berada di open , sudah berada di closed dan tidak pernah di keduanya. Best node dipilih dari open yang memiliki nilai f terkecil untuk dipindahkan ke closed , cek semua child yang pernah dibangkitkan apakah pernah di open atau closed , kemudian update nilai f jika jalur yang melewati best node saat ini lebih kecil dari pada melalui parent sebelumnya. Teruskan iterasi rekursif hingga ditemukan  ketika best  node sama dengan goal kemudian lakukan tracing node mundur untuk mendapatkan path dari start ke goal .   Pada   kasus   ini   dengan   memperbolehkan agent bergerak   secara   diagonal   maka   didapat path [1,3] [2,4]   [3,5]  [4,4]  [5,3].   Hasil path dari   algoritma A   star menjadi jalur agent untuk menjelajahi map secara point-to- point .
Stack Finite State Machine Finite state machine merupakan pemodelan matematika yang biasa digunakan program computer dan sirkuit logika sekunsial.  Setiap   mesin   hanya   memiliki   satu state aktif, setiap state dapat berpindah ( transition ) ke state lain sesuai dengan   urutan   dan   logika   program   [18]. State   machine dapat digunakan sebagai kontrol perilaku agent yang dibagi menjadi  beberapa  bagian   kecil   agar   mudah   didefinisikan [14].
Pengembangan FSM dalam penelitian ini menggunakan teknik stack untuk   melakukan   manajemen state .   Sebuah state dapat   diinterupsi   oleh state lain   tanpa   menghapus kondisi terakhir state tersebut. Pertama kita mendefinisikan semua   aktivitas agent selanjutnya   kita   mengelompokkan state yang sejenis menjadi state yang lebih umum. Kedua kita membuat transisi antar state dan desain state machine seperti pada Gambar 5. Agent didefinisikan menjadi 4 jenis peran   yaitu worker,   student,   trader dan freeman . Agent memiliki state khusus yaitu “Buy Product”, tahapan state ini   merupakan   representasi   aktivitas   dari   model   perilaku konsumen   mulai   dari   pengenalan   masalah,   pencarian informasi,   pemilihan   alternatif,   proses   pembelian,   dan evaluasi hasil pembelian yang nantinya akan diproses oleh motivation function [6].
Gambar 5 State machine aktivitas agent
Atribut Agent Konsep utama dari tingkah laku agent dibentuk melalui sebuah   ide   yang  merepresentasikan  sebuah  motif.   Motif timbul dari proses bagaimana seseorang memiliki keinginan dan   seberapa   besar   mereka   mencoba   untuk mewujudkannya. Parameter yang digunakan dalam simulasi meliputi   atribut   konsumen,   toko,   dan   lingkungan   yang mempengaruhi pengambilan keputusan pembelian seorang konsumen.   Pembentukan   atribut   konsumen   berdasarkan sikap dan perilaku individu yang melekat pada diri manusia yang didasari oleh [6]:
1. Lingkungan : Rekomendasi dan penolakan lingkungan.
2. Perbedaan individu : Sumberdaya konsumen, motivasi keinginan, pengetahuan, gaya hidup, kepribadian yang dibentuk dari informasi demografi.
3. Psikologi : Kemampuan pengolahan informasi, perilaku, emosi.
Atribut   yang   yang   dijelaskan   oleh   Engel   et   al dimasukkan dalam model pembentukan karakter konsumen dalam game .  Tabel 1  merupakan atribut agent konsumen yang   menghimpun   kepribadian,   aksi,   informasi   interaksi dengan game world dan variabel tambahan untuk membuat agent dapat bekerja dalam simulasi.
Tabel 1 Atribut agent konsumen Attribute Type Initial value Agent Activity action StateMachine - Agent Interaction speed Float 1-2 position Point [0,0] path Vector Data [ ] destination Point [ ] dX Float 0 dY Float 0 Agent Personality agentId Integer 1-Pop. district Enumeration Pseudo-rand
mainRole Enumeration Pseudo-rand buyingPower Integer 1-10 emotion String 1-10 education Integer 1-10 art Integer 1-10 athletic Integer 1-10 Agent Motivation priceSensitivity Float 1-100 qualitySensitivity Float 1-100 recommendation Float 1-10 disqualification Float 10 - rcmd environmentEval. Vector Data Pseudo-rand productEval. Vector Data Pseudo-rand adverEval. Vector Data Pseudo-rand respondEval. Vector Data Pseudo-rand Agent Other Attribut choice Enumeration 0 consumption Integer 1-4 stress Integer Pseudo-rand health Integer Pseudo-rand
Toko memilik atribut yang dinilai oleh konsumen dan memberikan   pengaruh   melalui promosi untuk memperkenalkan   produk   dan   memberi   stimulti   terhadap konsumen.  Berikut   ini   adalah  komponen  toko   sebagai artificial market [6]: 1. Produk : Barang atau jasa yang dijual oleh toko
2. Kualitas : Multi demensi nilai yang melekat di produk 3. Lokasi : Tempat toko secara fisik atau non fisik 4. Situasi : Dekorasi, aroma, cahaya, cuaca, kebersihan
5. Komunikasi : Promosi, pelayanan pegawai.
Komponen toko membentuk atribut toko keseluruhan. Atribut   toko   dibagi   menjadi product , environment ,   dan service seperti yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Atribut agent toko Attribute Type Initial value shopId Integer Pseudo-rand district String 0 Product advertising ector Data 0 price Vector Data 0 quality Vector Data 0 Environment decoration Vector Data [1,1,1] cleaness Vector Data [1,1] scent Vector Data [1,1,1] Service productivity Integer 0 morale Integer 0 service Integer 0 Lingkungan   atau game   world memiliki   atribut   untuk pembangkitan aktivitas konsumen.   Lingkungan memberikan peran sebagai media antar agent berinteraksi, memberikan   akses   ke   sebuah   lokasi,   memberikan   situasi yang   dinamis   dan   hidup.   Atribut   ini   dapat   dilihat   pada Tabel 3 yang dibagi menjadi 2 jenis yaitu global merupakan atribut   yang   berlaku   untuk   semua   kondisi   simulasi   dan
local merupakan atribut yang berisi data informasi district beserta informasi yang ada didalamnya.
Tabel 3 Atribut lingkungan Attribute Type Initial value Global day Integer 1 time Integer 3 weather Vector Data Pseudo-rand event Vector Data Pseudo-rand Local district Enumeration [] popularity Float [] cost Integer []
Atribut dari teori – teori tersebut kemudian dimodelkan dalam agent konsumen, toko dan lingkungan. Berdasarkan teori marketing ,   kunci   stimuli   memulai   konsumen   untuk membuat   keputusan   pembelian   dalam   lingkungan   bisnis yang kompleks melalui penilaian atribut yang melekat pada agent sebagai berikut [1]:
1. Harga produk
2. Kualitas produk
3. Promosi toko
4. Pelayanan toko
5. Rekomendasi dan penolakan dari lingkungan
6. Pengalaman pembelian sebelumnya

## Motivasi Konsumen
Keputusan   yang  diambil  seorang agent merupakan pilihan   dari  derajat   motivasi   tertinggi  dari   produk   yang ditawarkan.  Fungsi   motivasi   ini   diambil   dari  Keputusan pembelian   adalah   proses   kognitif   dari stimulti dan personality yang   dapat   didefinisikan   dengan   melihat kedekatan  ketertarikan agent terhadap   suatu   produk dibandingkan   dengan   produk   yang   lain.  Penelitian   (Kim, Blattberg,   &   Rossi,   1995)   menunjukkan   bahwa price sensitivity merupakan  fungsi  eksponensial  dari  perbedaan antara  harga  riil   produk  dan   harga   yang  diharapkan   dari produk, artinya nilai ketertarikan variabel harga bergantung dari seberapa rendah konsumen sensitif terhadap harga yang semakin tinggi [19]. Sehingga motivasi pembelian produk terhadap harga adalah:
P S i = − α P i − P e + k
Dimana α adalah   parameter buying   power ,   k   adalah konstanta dari atribut socio-economic yaitu price sensitivity yang   dan P e adalah   harga   yang  diharapkan agent dari produk. Nilai P e sulit untuk ditentukan, sehingga diganti dengan harga rata – rata dari harga semua produk, sehingga persamaannya menjadi:
P e = P a v e = 1 N ∑ i = 1 N P i P S i = − α P i − P a v e + k
Sensitivitas   harga   kemudian   dikalikan   dengan   harga produk   yang  dibandingkan  yaitu P i .  Berikutnya   adalah motivasi   pembelian   produk   terhadap   kualitas,   sedikit berbeda   dengan   harga,   kualitas   adalah   variabel   multi- dimensi,   karena   produk   memiliki   kualitas   dari   berbagai aspek, misalnya pada makanan adalah rasa, wadah, aroma,
tampilan, dan kebersihan. Jadi misalkan produk i memiliki m kualitas, maka secara keseluruhan produk i pada model dapat di hitung dari rumus motivasi [19]:
Q i = ∑ j = 1 m W j Q i j
Dimana Q i j adalah   produk i kualitas j ,   dan W j digunakan untuk mengukur seberapa penting Q i j terhadap agent ,  dalam psychological   theory [13]   menyarankan bahwa, ketika konsumen memilih sebuah produk, semakin dekat   kualitas   merek   sesuai   yang   diharapkan   konsumen, semakin   sensitif   konsumen   pada   kualitas   merek   ini. Berikutnya untuk kualitas produk menjadi:
Q S i = β ∣ Q i − Q e ∣ + L
Dimana Q S i adalah parameter quality sensitivity yang dipicu   oleh  produk i kualitas Q i , β adalah   parameter buying   power yang   dimiliki agent ,   dan L adalah   atribut socio-economic   yaitu quality   sensitivity .  Konsumen   dari sosial kelas atas lebih memperhatikan kualitas dari sebuah barang   dan   pelayanan   ketika   melakukan   keputusan pembelian. Q e adalah kualitas yang diharapkan agent dari produk yang dapat digantikan dengan  kualitas  rata – rata dari semua, sehingga hasilnya adalah:
Q e = Q a v e = 1 N ∑ i = 1 N Q i
Q S i = β ∣ Q i − Q a v e ∣ + L
Berikutnya   adalah   penilaian   promosi   terhadap pengetahuan agent dalam   menerima   stimulus   iklan. Promosi juga miltidimensi variabel yang memiliki penilaian kepentingan dari personality-trait agent sehingga motivasi agent terhadap   promosi   produk i dikalikan   dengan kerentanan agent su s i dalam menerima promosi adalah:
a d v e r i = s u s i × ( ∑ j = 1 m W j ad i j ) Terakhir   adalah   penilaian   kecenderungan agent f t i untuk   terpengaruh   rekomendasi   dan   diskualifikasi agent lain   terhadap   pengaruh   ( influence )   yang   diterima i n f l i . Penilaian agent terhadap influence didapatkan dari: I N F L i = f t i × i n f l i Sehingga sebuah agent melakukan keputusan pembelian final  berdasarkan  motivasi tertinggi dari pilihan toko atau produk yang ada. ketika semua persamaan digabung maka formula motivation function adalah: M i = P S i × P i + Q S i × Q i + s u s i × ad i + f t i × i n f l i max ⁡ { M 1 , M 2 , M 3 … , M i }
Produk   yang   dapat   memberikan   derajat   motivasi terbesar dari motivation akan menjadi pilihan sesuai dengan hasil m a x ( M i ) .
Pembentukan Rule-based System Pengambilan keputusan berbasis rule merupakan bidang ilmu reasoning dalam   AI .   Reasoning merupakan   teknik penyelesaian  masalah   dengan  merepresentasikan  masalah ke   dalam   basis   pengetahuan   ( knowledge   base )
menggunakan logic atau bahasa  formal  [15]. Rule based system memiliki 2 bagian utama yaitu database yang berisi knowledge dan kumpulan aturan “if – then”.  Penelitian ini mencoba membangun rule yang  memicu transisition pada state   machine . Rule-based   system membuat   tingkah   laku agent didefinisikan   mirip   bahasa   manusia  menggunakan terminologi jika-maka. Tabel 4 menunjukkan aturan umum dari agent yang berinteraksi dengan lingkungannya.
Tabel 4 Rule set agent Rule Target Jika [lapar] maka [makan] Semua Agent Jika [cuaca bagus] maka [pergi keluar rumah] Semua Agent Jika [tidak ada kegiatan] maka [wandering] Semua Agent Jika [bertemu orang] maka [influence] Semua Agent Jika [stress] maka [bermain] atau [berlibur] Semua Agent Jika [suka event] maka [pergi ke lokasi event] Semua Agent Jika [task selesai] maka [pulang kerumah] Semua Agent Jika [low health] maka [pergi ke rumah sakit] atau [pulang ke rumah] Semua Agent Jika [hari libur] maka [diam dirumah] atau [berlibur] atau [wandering] Semua Agent Jika [di rumah] atau [rumah sakit] maka [heatlh+] dan [emosi+] Semua Agent Jika [cuaca buruk] maka [health-] Semua Agent Jika [pergi bermain] atau [berlibur] maka [stress-] Semua Agent Jika [emosi low] atau [stress high] maka [accidental+] Semua Agent Jika [wandering] maka [health-] dan [stress-] Semua Agent Jika [dirumah] maka [health+] dan [emosi+] Semua Agent EXTEND FREEMAN Jika [tidak ada kegiatan] maka [wandering] Freeman Jika [bosan] maka [pergi ke airport untuk exit] Freeman Jika [lapar] maka [makan pilih random] Freeman Jika [bertemu orang] maka [influence pilih random] Freeman EXTEND TRADER Jika [jam 9] maka [pergi ke time square] Trader Jika [jam 20] maka [pulang kerumah] Trader Jika [trading] Trader
maka [stress+] Jika [jam 9] maka [pergi ke time square] Trader EXTEND STUDENT Jika [jam 7] maka [pergi ke district school center] Student Jika [jam 1] maka [pulang ke rumah] Student Jika [hari munggu] maka [tetap dirumah] Student Jika [study] maka [stress+] Student

## EXTEND WORKER
Jika [jam 8] maka [pergi ke district factory] Worker Jika [jam 16] maka [pulang kerumah] Worker Jika [hari sabtu] atau [minggu] maka [tetap dirumah] Worker Jika [bekerja] maka [stress+] Worker
Agent memiliki  jenis  motif dalam mengolah informasi sebagai   acuan   pemilihan   produk.   Penilaian   informasi terhadap motif pembelian membagi agent menjadi 3 yaitu: 1. Optimistic   agent :   yaitu   individu   yang   melakukan pemilihan   produk   berdasarkan   motivasi   tertinggi   dari penilaian yang dilakukan.
2. Pessimistic   agent :   yaitu   individu   yang   melakukan pemilihan produk dari influence atau pengaruh rekomendasi dan promosi agent lain. 3. Neutral agent : adalah agent yang melakukan kecelakaan pembelian.  Pilihan agent di  ambil  dari  salah  satu atribut seperti berdasarkan toko terdekat, harga termurah, kualitas tertinggi,   toko   dengan   iklan   paling intense ,   toko   paling populer,  pelayanan   terbaik,  lingkungan  paling  sesuai   dan pilihan acak.
Implementasi  simulasi tentu saja tidak bisa mencakup semua   hal   dalam   dunia  nyata,  untuk   itu   perlu   membuat asumsi   dan   batasan   untuk   permasalahan   yang   dimiliki agent .
1.   Populasi   yang   ada   di game   world dianggap   konstan, sehingga proses tambahan agent dari luar district yang ada atau kasus migrasi diabaikan.
2.   Populasi   dianggap   homogen,   setiap   individu   memiliki peluang   yang   sama   untuk   memilih   produk,   melakukan rekomendasi dan diskualifikasi terhadap agent lain. 3. Individu dalam populasi dapat berinteraksi tanpa melihat kelompok tertentu sesuai asumsi pada poin 1.
4.   Simulasi   dilakukan   dalam   1 siklus   yang merepresentasikan 1 hari.
5. Agent memiliki   arah   pergerakan   secara   mandiri,   tidak dipengaruhi oleh agent lain melalui kemampuan steering behavior dan data atribut interaction .
a. Konstruksi aturan pergerakan individu berdasarkan prinsip autonomus agent Pergerakan agent dipengaruhi oleh  lokasi, arah gerak, hasil path finding dari koordinat tujuan yang akan dicapai.
Aturan   yang   diberikan   merupakan   sebuah   aktivitas sederhana yang dibangkitkan sesuai peran atau jenis agent . 1.   Bangkitkan agent di   lokasi district sesuai personality trait yang dimiliki.
2.   Cek   variable   hari,   waktu   dan   cuaca   terhadap kemungkinan agent untuk melakukan aktivitas utama sesuai peran yang dimiliki.
3.  Cek kemungkinan accidental action terpenuhi sehingga agent melakukan   aktivitas   yang   bertolak   dari   keputusan normal.
4.     Jika agent memutuskan   melakukan   aktivitas   utama sesuai role , berikan state dan koordinat tujuan district untuk menyelesaikan aktivitas utama tersebut.
5. Jika aktivitas utama selesai dilakukan, cek status emosi, stress dan health agent . 6. Berikan tujuan sesuai probabilitas status agent terhadap lokasi baru yang akan menjadi tujuan selanjutnya.
7. Selama proses simulasi satu  siklus, cek state interupsi konsumsi produk.
8. Jika state konsumsi produk aktif hitung motivation agent terhadap   pilihan   produk   yang   ada   dari   semua   toko   yang memiliki produk sejenis.
Ruleset aktivitas  adalah   kumpulan   aturan   yang memberikan agent pergerakan di game world . Rule-based system melakukan trigger untuk   menjalankan main   task , influence ,   pergi   ke event ,   bermain,   dan   pulang   kerumah. Aturan ini di eksekusi dengan syarat yang diciptakan dari (1) main role agent, (2) status cuaca  yang dapat diterima agent, (3) karakteristik event, (4) status stress dan health agent, (5) probabilitas   terjadi accidental, (6) determined dari agent untuk berpindah state, (7) world phase atau time saat ini yang berlaku di game world . Gambar 6 merupakan kerangka dari rule set perilaku agent di game world .
Gambar 6 Rule dan interaksi agent
Influence adalah state interupsi   yang   memungkinkan agent memberikan   pengaruh   rekomendasi   atau diskualifikasi   terhadap   pilihan agent lainnya.   Pada   kasus dunia   nyata influence terjadi   didalam   sebuah   kelompok tertentu   yang   memiliki   sebuah   hubungan   seperti   teman, keluarga   lingkungan   kerja   dan   sedikit   kejadian   acak dilingkungan   dimana   seseorang   tersebut   bersosialisasi. Pemodelan perilaku kali ini dibentuk dengan asumsi bahwa setiap agent memiliki   kesempatan   yang   sama   untuk mendapatkan   dan   melakukan influence terhadap agent
lainnya. Influence terjadi   karena   jarak   antar agent pada range tertentu dilokasi district yang sama dan probabilitas keinginan   memberikan influence terpenuhi  kemudian dilanjutkan  keputusan dari  probabilitas antara memberikan rekomendasi atau diskualifikasi  produk. Berikut ini adalah rule aktivasi state untuk influence .  Gambar 7 merupakan kerangka rekomendasi dan diskualifikasi agent .

## Gambar 7 Rule evaluasi influence
b. Konstruksi aturan interaksi individu dan pemilihan produk
Proses  pemilihan  produk   melibatkan   tahapan   model perilaku konsumen dalam mengevaluasi kedekatan atribut yang dimiliki agent terhadap pilihan produk yang ada. 1. Cek state “buy product” aktif atau cek kondisi agent saat ini apakah dalam pemenuhan kebutuhan konsumsi. 2. Evaluasi motivasi terhadap pilihan produk. 3.   Cek   kemungkinan accidental   action terpenuhi   untuk agent memilih produk yang bertolak dengan aturan normal. 4.  Tetapkan produk sebagai pilihan konsumsi saat ini. 5. Lakukan iterasi ini untuk kebutuhan konsumsi berikutnya sesuai selama simulasi berlangsung.

## PEMBAHASAN
Pembentukan komponen game seperti konten akuntansi, suara,   grafis, gameplay dikombinasikan  sedemikian   rupa sehingga   mampu   membawa   misi   utama serious   game sebagai media alternatif belajar siklus bisnis dan akuntansi. Dalam implementasinya berikut ini difokuskan pada hasil dari penerapan teori sebelumnya untuk menciptakan game world dan proses simulasi. Hasil Simulasi Game Game membangkitkan cuaca, event , district , consumer , dan   toko.   Setiap agent diinisialisasi   di district masing- masing sesuai personality trait , kemudian rule melakukan pengecekan terhadap state milik setiap agent , apakah telah menyelesaikan primary action sebagai student , worker , dan trader . Game juga  mengecek  apakah   hari   ini   merupakan hari   libur   atau  hari   aktif,  apakah agent membutuhkan makan,  apakah agent stres,   apakah agent harus  pergi bermain,   apakah agent harus   pulang   ke   rumah. Agent diberikan kemampuan untuk menjelajahi game world dalam game tile isometric . Kemampuan agent menghindari   halangan   ( obstacle ) dibuat dengan teknik searching pathfinding menggunakan algoritma   A*   sehingga   menghasilkan  jalur   dengan  jarak terpendek dari point-to-point coordinate tujuan. Finite state
machine yang diberikan kepada agent mengontrol tingkah laku agent. Setiap agent memiliki role untuk berinteraksi dengan lingkungan. Aktivitas consumer dalam lingkungan game  world ditunjukkan   seperti   pada  Gambar  8  dimana consumer dapat   berkunjuk   ke   suatu district dan   saling memberikan influence kepada consumer yang lain.
Gambar 8 Screenshot simulasi pasar dalam kondisi chaos
Simulasi   dengan   pengaturan   yang   sama   dapat menghasilkan output yang berbeda,  hal  ini  bukan  karena rule dan state   agent yang   tidak   konsisten,   tetapi   adanya kondisi acak dan accidental action yang membentuk agent lebih dinamis dengan kemungkinan agent keluar dari rule yang ditetapkan, tambahan kejadian pembelian juga terjadi dengan agent yang   memiliki   peran   sebagai   “ freeman ”. Agent freeman digunakan untuk transaksi tidak terduga atau aktivitas accidental .   Secara   keseluruhan   hasil   simulasi dapat   menunjukkan   bagaimana agent membantu memperlihatkan   fenomena   daripada   hasil   pasti   dalam sebuah record data .

## Hasil Variasi Simulasi
Simulasi   di   uji   menggunakan   3   jenis   pengaturan parameter yang melibatkan 3 toko dengan membangkitkan 20 agent ,   pertama   melihat   hasil   ketika   3   toko   memiliki parameter  harga,  kualitas  dan avertisement  sama.  Kedua, melihat hasil ketika mengatur kondisi ekstrim untuk salah satu toko. Ketiga melihat hasil ketika membuat situasi yang kompetitif.  Simulasi  mengambil   data  dalam   50   snapshot dari aktivitas toko seperti pembelian item dan market share . a.   Simulasi dengan kondisi parameter setara
Simulasi ini  menghasilkan dominasi  sepenuhnya  pada toko   1   (Red).   Setiap agent akan   menghasilkan   nilai motivasi Max(M i ) yang sama, ada 2 pendekatan yang bisa digunakan   untuk   menyelesaikan   masalah   ini,   yaitu pemilihan produk secara  acak  atau memilih produk yang ditemukan pertama kali. Karena pengecekan  dimulai dari produk   toko   1   maka   hasil   simulasi   akan   selalu menghasilkan   pilihan   pada   toko   1   kecuali   jika   terjadi accidental, yang mengakibatkan pilihan acak dibangkitkan dan produk lain memiliki kesempatan untuk dipilih juga.
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 0 50 Sold Item : 50 Snapshot Shop 1 (Red) Shop 2 (Blue) Shop 3 (Green)
Gambar 9 Hasil simulasi parameter setara
Penjualan   item   didominasi   oleh   toko   1   (Red)  diikuti beberapa pembelian acak untuk toko 2 dan toko 2. Market share dan   pendapatan   juga   mengikuti   jumlah   pembelian produk.   Total   akhir   nilai   adalah   toko   1   (Red)   2345   K dengan 42 transaksi dan rata – rata 69% market share , toko 2  (Blue)  260  K   dengan  5x  transaksi   dan  rata  -   rata  7% market share , toko 3 (Green) 180 K dengan 3 transaksi dan rata   -   rata   4% market   share seperti   yang   ditunjukkan Gambar 9.

## b.  Simulasi dengan kondisi ekstrim
Simulasi   kedua   mencoba   membuat   kondisi   ekstrim untuk   salah   satu   toko  dengan  menurunkan   harga   dengan jarak   yang  cukup   untuk  membuat agent memilih  produk dari toko tersebut. Uji coba ini dimaksudkan untuk menguji apakah simulasi dapat berjalan logis sesuai kondisi dunia nyata dimana konsumen mencoba memenuhi kebutuhannya dengan pilihan yang paling menguntungkan bagi mereka. Alternatif   lain   adalah   dengan   meningkatkan   kualitas produk.  Hasil simulasi kedua menghasilkan dominasi tipis untuk toko 3 (Green).  Perbedaan  total  pendapatan  antara toko 3 dan toko 2 juga tidak terlalu besar, mengingat harga dari produk di toko 3 lebih rendah.
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 0 40 Sold Item : 50 Snapshot Shop 1 (Red) Shop 2 (Blue) Shop 3 (Green)
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 0% Maket Share : 50 Snapshot
Shop 1 (Red) Shop 2 (Blue)
Shop 3 (Green)
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 0% 100% Market Share : 50 Snapshot Shop 1 (Red) Shop 2 (Blue)
Shop 3 (Green)
Gambar 10 Hasil simulasi kondisi ekstrim
Penjualan didominasi oleh toko 3 (Green). Pendapatan toko 2 dan toko 3 bersaing tipis. Total nilai toko 1 (Red) 475   K   dengan   10   transaksi   dan   rata   -   rata   16% market share , toko 2 (Blue) 865 K dengan 17x transaksi dan rata - rata 26% market share , toko 3 (Green) 925 K dengan 23 transaksi  dan rata – rata 38% market  share seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 10.
c.   Simulasi dengan kondisi kompetitif
Simulasi ketiga mencoba membuat  kondisi  ketiga toko bersaing seimbang dengan kenaikan penjualan dan market share secara   gradual   bersama   -   sama.   Uji   coba   ini dimaksudkan   untuk   menguji   apakah   simulasi   dapat membuat penjualan dimasing – masing toko mendapatkan bagian dari dari total market share dan tidak tertinggal jauh dari pesaing yang lain.  Total parameter harga dan kualitas diatur   berdekatan,   tetapi   untuk   kualitas   disetiap   produk berbeda agak jauh. Penjualan item didominasi oleh toko 3 (Green)   diikuti   toko   2   (Blue)   dan   toko   1   (Red).   Grafik pendapatan   produk   menunjukkan   kenaikan   yang   hampir bersamaan   namun   total   yang   berlipat  dari  hasil   toko   1 kemudian toko 2 dan paling besar toko 3.
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 0 20 Sold Item : 50 Snapshot Shop 1 (Red) Shop 2 (Blue)
Shop 3 (Green)
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 0% 100% Market Share : 50 Snapshot Shop 1 (Red) Shop 2 (Blue)

## Shop 3 (Green)
Gambar 11 Hasil simulasi kondisi kompetitif
Gambar 11 menunjukkan total akhir nilai dari simulasi ketiga adalah toko 1 (Red) 675 K dengan 15 transaksi dan
rata – rata 18% market share , toko 2 (Blue) 925 K dengan 16   transaksi   dan   rata   –   rata   28% market   share ,   toko   3 (Green)  925 K dengan 19 transaksi  dan rata – rata 33% market share .

## KESIMPULAN
Serious   game tentang   simulasi   bisnis  menggunakan pendekatan   berbasis agent menghasilkan  simulasi   dan interaksi yang dapat memunculkan fenomena atau perilaku pengambilan keputusan konsumen dalam memilih sebuah produk. Agent-based  system dapat digunakan  sebagai  alat untuk  visualisasi  tiruan  kehidupan yang kompleks seperti manusia, hewan, lingkungan untuk digunakan  sebagai  alat pengambil keputusan yang sifatnya prediksi.
Hasil simulasi ini dijadikan konsep dasar game bisnis yang   menghasilkan   transaksi   untuk   menunjukkan   siklus akuntansi   yang   berawal   dari  berbagai  kejadian   finansial seperti   pembukaan   toko   pembelian   material,   asset, penjualan produk, penyewaan karyawan, pemasangan iklan dan   lain   sebagainya. Serious   game dapat   menjadi   media alternatif untuk proses belajar dan latihan yang melibatkan berbagai topik, salah satunya adalah bisnis dan akuntansi.

## SARAN
Pemodelan agent untuk   simulasi   dunia   nyata   yang melibatkan manusia menimbul keraguan pada aturan yang dimiliki pada sebuah agent . Manusia merupakan makhluk yang   random,   sulit   diprediksi   dan   penuh   ketidakpastian. Dalam   penelitian   ini agent hanya   diberi attribute dan behavior sederhana   dalam   model   pengambilan   keputusan pembelian.   Diperlukan   pemikiran   yang   mendalam   dan aturan yang lebih detil untuk menciptakan kondisi  seperti dunia nyata.  Pengembangan konsep serious game sendiri perlu dilakukan uji coba untuk menentukan gameplay yang tetap menarik seperti entertainment game serta dibutuhkan teknik  khusus   untuk   mengukur   hasil knowledge   transfer yang diberikan dari game kepada pemain.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Paper   ini   disusun   untuk   memenuhi   salah   satu   syarat memperoleh gelar sarjana (S1) pada Program Studi Sistem Informasi,   Jurusan  Sistem  Informasi,  Universitas   Jember. Penulis   mengucapkan   terima   kasih   kepada   Drs.   Slamin, M.CompSc.,   Ph.D   selaku   Ketua   Program   Studi   Sistem Informasi   Universitas   Jember,   Dr.   Saiful   Bukhori,   S.T., M.Kom   sebagai   Dosen   Pembimbing   Utama,   dan   Nelly Oktavia A. S.Si., M.T sebagai Dosen Pembimbing Asisten serta   seluruh   dosen   Program   Studi   Sistem   Informasi Universitas Jember.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ajzen   I,   F.   (2005). The   Influence   of   attitudes   on behavior. In:Albarracin D, B. Johnson B, Zanna M, editors.   The   handbook   of   attitudes,   Mahwa,   NJ. Erlbaum.
[2] Becker, R. (2011, January 22). Interactive Games for Business Training. Becker Multimedia Paper .
[3] Bose, J. (2013, May 7). Creating Isometric Worlds: A Primer   for   Game   Developers .   Retrieved   March   27,
ISSN : 2339-0069
2014,   from   Tutsplus:   http://gamedev.tutsplus.com/ tutorials/ implementation/creating-isometric-worlds-a- primer-for-game-developers/
[4] Campos, A., Canuto, A., Fernandes, J., & Moura, E. (2004).   MASIM:   A   METHODOLOGY   FOR   THE DEVELOPMENT OF AGENT-BASED. Proceedings 16th European Simulation Symposium .
[5] Cui, X., & Shi, H. (2011). A*-based Pathfinding in Modern   Computer   Games. IJCSNS   International Journal of Computer Science and Network Security, VOL.11 No.1 , 125-130.
[6] Engel,   J.,   Blackwell,   R.,   &   Miniard,   P.   (1995). Consumer Behavior. 8th ed. Philadelphia: The Dryden
Press.
[7] Granic,   I.,   Lobel,   A.,   &   Engels,   R.   (2013).   The Benefits   of   Playing   Video   Games. American Psychological Association Vol. 69, No. 1 , 66–78.
[8] Gunter, G., Kenny, R., & Henry, E. (2010). A Case for a Formal Design Paradigm for Serious Games.
[9] Ladenhauf,   D.   (2014,   12   24). Computer   Graphics: Depth Sort Algorithm ( Newell’s Algorithm) . Retrieved from Dieter Ladenhauf Blogs: http://www.dieterladenhauf.com/blog/2012/03/depth-
sort-algorithm-newells-algorithm/
[10] Macal, C., Chan, W., & Son, Y.-J. (2010). AGENT- BASED   SIMULATION   TUTORIAL   - SIMULATION OF EMERGENT BEHAVIOR AND
DIFFERENCES   BETWEEN   AGENT-BASED SIMULATION AND DISCRETE-EVENT
SIMULATION. Proceedings   of   the   2010   Winter
Simulation Conference , 135-150.
[11] Mursiti, S., Fardhyanti, D., Cahyono, E., & Sudarmin. (2006).   MISCONCEPTION   REMEDIATION   OF ATOMIC   ORBITAL,   MOLECULAR   ORBITAL, AND   HIBRIDIZIATION   CONCEPTS   BY COMPUTER   ASISSTED   INSTRUCTION   WITH ANIMATION   AND   SIMULATION   MODEL. Indonesian Journal of Chemistry , 104-110.
[12] Patel,   A.   (2014,   12   Tuesday). Heuristic .   Retrieved from Standford Edu: http://theory.stanford.edu/~amitp/GameProgramming/ Heuristics.html
[13] Patel, S., & Schlijper, A. (2004). Models of consumer behavior. ESGI.
[14] Sakellariou,   I.   (2012).   Turtles   as State Machines- Agent Programming   in   NetLogo   using State Machines. CAART (2) , 375-378.
[15] Suyanto.   (2007). Artifici a l   Intelligence   Searching, Planing dan Learning . Bandung: INFORMATIKA.
[16] Ulbinaitė,   A.,   Kučinskienė,   M.,   &   Le   Moullec,   Y.
(2011). Integration of the Decoy Effect in an Agent -
Based-Model   Simulation   of   Insurance   Consumer Behavior. International Conference on Software and Computer  Applications IPCSIT   vol.9 IACSIT   Press, Singapore , 153-157.
[17] W.   Reynolds,   C.   (1999).   Steering   Behaviors   Fo Autonomus Characters. Game developers conference , 763-782.
[18] Wagner. (2006). Modeling Software with Finite State Machines:   A Practical
Approach. Auerbach Publications.
[19] Zhang,   T.,   &   Zhang,   D.   (2007). Agent -based simulation of consumer purchase decision-making and the   decoy   effect. Journal   of   Business   Research   60 , 912–922.