Upload
dinhbao
View
227
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
ARTIKEL
PENENTUAN GENRE GAME BERDASARKAN KEPRIBADIAN
MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PERCEPTRON
Oleh:
Risma Handi Wijaya
14.1.03.02.0161
Dibimbing oleh :
1. Intan Nur Farida, M.Kom
2. Daniel Swanjaya,M.Kom
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI
TAHUN 2019
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Risma Handi Wijaya | 14.1.03.02.0161 Fakultas Teknik – Prodi Teknik Informatika
simki.unpkediri.ac.id || 1||
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Risma Handi Wijaya | 14.1.03.02.0161 Fakultas Teknik – Prodi Teknik Informatika
simki.unpkediri.ac.id || 2||
PENENTUAN GENRE GAME BERDASARKAN KEPRIBADIAN
MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PERCEPTRON
Risma Handi Wijaya
14.1.03.02.0161
Fakultas Teknik – Prodi Teknik Informatika
Intan Nur Farida, M.Kom. dan Daniel Swanjaya, M.Kom.
UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI
ABSTRAK
Permainan adalah sesuatu yang dapat dimainkan dengan aturan tertentu sehingga ada
yang menang dan ada yang kalah, biasanya dalam konteks tidak serius atau dengan tujuan
refreshing. Suatu cara belajar yang digunakan dalam menganalisa interaksi antara sejumlah
pemain maupun perorangan yang menunjukkan strategi-strategi yang rasional. Komponen
dari game adalah tujuan, aturan, tantangan, dan interaksi. Game pada umumnya melibatkan
stimulasi mental atau fisik, dan bisa keduanya. Banyak game yang bisa mengembangkan
kreatifitas seseorang, sebagai bahan latihan, atau simulasi pendidikan. Genre game berperan
penting dalam game untuk menggolongkan permainan berdasarkan interaksi bidang
permainannya. Genre Game adalah pembagian kategori dari game yang terbagi dalam
beberapa bagian yaitu, Sport, First Person Shooter (FPS), Role Playing Game (RPG),
Fighting, dan Adventure. Setiap kategori memiliki jenis game yang berbeda – beda dan
tantangan yang berbeda juga. Banyaknya jumlah dari jenis genre game menyebabkan banyak
orang mengunduh dengan acak membuat game yang sudah diunduh tidak sesuai dengan
keingian. Penelitian ini menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Perceptron yang
mendukung dalam memberikan sebuah rekomendasi genre game yang cocok bagi seseorang.
Hasil dari perhitungan data kuesioner yang telah dihitunh menggunakan metode perceptron
didapatkan bobot akhir kemudian hasilnya dibandingkan dengan nilai yang diinputkan oleh
user, sehingga menghasilkan sebuah rekomendasi genre game.
KATA KUNCI : Genre Game, Jaringan Syaraf Tiruan, Perceptron, Rekomendasi
I. LATAR BELAKANG
Berdasarkan Kamus Besar
Bahasa Indonesia (KBBI) game
merupakan kata dalam bahasa
Inggris yang berarti permainan.
Permainan adalah sesuatu yang dapat
dimainkan dengan aturan tertentu
sehingga ada yang menang dan ada
yang kalah, biasanya dalam konteks
tidak serius atau dengan tujuan
refreshing. Suatu cara belajar yang
digunakan dalam menganalisa
interaksi antara sejumlah pemain
maupun perorangan yang
menunjukkan strategi-strategi yang
rasional. Komponen dari game
adalah tujuan, aturan, tantangan, dan
interaksi. Game pada umumnya
melibatkan stimulasi mental atau
fisik, dan bisa keduanya. Banyak
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Risma Handi Wijaya | 14.1.03.02.0161 Fakultas Teknik – Prodi Teknik Informatika
simki.unpkediri.ac.id || 3||
game yang bisa mengembangkan
kreatifitas seseorang, sebagai bahan
latihan, atau simulasi pendidikan.
Genre game berperan penting
dalam game untuk menggolongkan
permainan berdasarkan interaksi
bidang permainannya. Genre Game
adalah pembagian kategori dari game
yang terbagi dalam beberapa bagian
yaitu, Sport, First Person Shooter
(FPS), Role Playing Game (RPG),
Fighting, dan Adventure
(inigame.id). Setiap kategori
memiliki jenis game yang berbeda –
beda dan tantangan yang berbeda
juga. Banyaknya jumlah dari jenis
genre game menyebabkan banyak
orang mengunduh dengan acak
membuat game yang sudah diunduh
tidak sesuai dengan keingian.
Penelitian tentang game pernah
dilakukan pada tahun 2014.
Penelitian ini menghasilkan aplikasi
yang mampu membedakan masalah
mental emosional pada remaja yang
bemain video game aksi dan non aksi
menggunakan pendekatan cross
sectional, dengan melaukan
kuesioner SDQ (Streng and
Difficulties Questionnaire) dan
kuesioner karakteristik responden
yang telah divalidasi menghasilkan
jumlah responden sebanyak 100
orang, terdiri dari 50 orang
responden pada masing-masing
kelompok (Kusuma, 2014).
Sebelumnya penelitian yang hampir
sama tentang jaringan saraf tiruan
perceptron telah dilakukan pada
tahun 2015. Penelitian ini
menghasilkan aplikasi sistem yang
mampu memprediksi potensi siswa
dalam bidang robotika menggunakan
jaringan saraf tiruan perceptron,
dengan membedakan 31 pola hasil
tes siswa yang berbeda dengan
menggunakan bobot yang didapat
dari 10 pola pembelajaran (Asmara,
2015).
Berdasarkan masalah-masalah di
atas maka untuk menyelesaikan
masalah menentukan genre game
maka dilakukan penelitian dengan
menggunakan algoritma Jaringan
Saraf Tiruan Perceptron yang
diharapkan bisa mempermudah
seseorang untuk menentukan genre
game yang sesuai dengan
kepribadian seseorang.
Diharapkan dengan adanya
sistem ini nantinya bisa membantu
seseorang untuk mengetahui genre
game yang sesuai dengan kepribadi-
annya dan tidak lagi mengunduh
game secara sembarangan.
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Risma Handi Wijaya | 14.1.03.02.0161 Fakultas Teknik – Prodi Teknik Informatika
simki.unpkediri.ac.id || 4||
II. METODE
I. Jaringan Syaraf Tiruan
JST adalah prosesor tersebar
parallel (parallel distributed processor)
yang sangat besar yang memiliki
kecenderungan wuntuk menyimpan
pengetahuan yang bersifat pengalaman
dan pembuatannya siap untuk
digunakan. JST menyerupai otak
manusia dalam dua hal, yaitu:
Pengetahuan diperoleh jaringan
melalui belajar; Kekuatan hubungan
antar sel syaraf (neuron) yang dikenal
sebagai bobot-bobot sinaptik
digunakan untuk menyimpan
pengetahuan. Jaringan syaraf tiruan
adalah paradigma pengolahan
informasi yang terinspirasi oleh sistem
saraf secara biologis, seperti proses
informasi pada otak manusia.
II. Perceptron
Menurut Khairil Fitriyadi (2016),
Model JST Perceptron merupakan
metode pelatihan terbimbing
(supervised). Metode terbimbing
merupakan metode pelatihan yang
memasukkan target keluaran dalam
data untuk proses pelatihannya. Hasil
dari pelatihan tersebut akan
menghasilkan bobot baru yang
digunakan untuk proses pengenalan.
Arsitektur jaringan perceptron
ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 1 Arsitektur Perceptron
Keterangan :
= neuron input
= neuron output
= bias
= bobot
Dari keterangan diatas, Algoritma dari
perceptron adalah :
a. inisialisasi bobot dan bias
Set learning rate ( ).
Untuk penyederhanaan set sama
dengan 1.
Set nilai threshold ( ) untuk
fungsi aktivasi.
b. Untuk setiap pasangan pembelajaran
, kerjakan:
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Risma Handi Wijaya | 14.1.03.02.0161 Fakultas Teknik – Prodi Teknik Informatika
simki.unpkediri.ac.id || 5||
1) Set aktivasi input,
2) Hitung responden untuk unit output:
∑ 1
3) Masukkan kedalam fungsi aktivasi:
{
2
4) Bandingkan nilai output jaringan
dengan target
Jika maka:
( ) ( ) 3
( ) ( ) 4
Jika , tidak ada perubahan bobot
dan bias:
( ) ( ) 5
( ) ( ) 6
Lakukan iterasi terus menerus hingga
sama dengan (target) dan iterasi
dihentikan (Sutojo, 2011). Artinya jika
semua output jaringan sama dengan
target maka jaringan telah mengenali
pola dengan baik.
III. HASIL DAN KESIMPULAN
A. Implementasi Sistem
1. Use Case Diagram
Gambar 2 : Use Case admin dan user
Dari gambar 2 dapat dilihat
bahwa sistem mempunyai dua entitas
yaitu admin dan user, di mana
setelah login ke sistem admin akan
mengolah data dan user menjawab
kuesioner lalu menhasilkan
rekomendasi.
2. Squence Diagram User
Gambar 3 : Squence Diagram User
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Risma Handi Wijaya | 14.1.03.02.0161 Fakultas Teknik – Prodi Teknik Informatika
simki.unpkediri.ac.id || 6||
Dari gambar 3 menggambarkan
interaksi yang terjadi dalam sistem
rekomendasi genre game. Diawali
dengan tampilnya halaman home lalu
untuk merekomendasikan genre
game user harus masuk ke form
rekomendasi. Pada form
rekomendasi pengguna harus
mengisi semua kuesioner kemudian
diproses muncul hasil.
3. Squence Diagram Admin
Gambar 5.6 : Squence Diagram Admin
Dari gambar 5.6 Pada menu
admin yang dapat mengakses hanya
admin saja. Didalam form
administrator admin dapat mengolah
data dan menyimpannya dalam
database.
B. Tampilan Program
Aplikasi penentuan genre game ini
dibuat dengan desain yang sederhana agar
memudahkan pengguna dalam
penggunaannya. Berikut adalah tampilan
progam :
Gambar 3 : Tampilan Home
Pada gambar dapat dilihat tampilan
halaman home terdapat beberapa menu dan
fungsi dari masing-masing elemen tersebut
adalah:
1. Menu Home
Menu home merupakan
tampilan awal yang akan dilihat
oleh user, berisikan pengertian
dari setiap genre game.
2. Menu Rekomendasi
Menu rekomendasi
merupakan inti untuk user
menjawab kuesioner dan
menghasilkan rekomendasi
genre game.
3. Menu Login
Menu ini digunakan admin
untuk login ke dalam menu
admistrator.
C. Uji Coba Sistem
Pada skenario uji coba
menggunakan contoh 10 data testing
pada data user yang dilakukan
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Risma Handi Wijaya | 14.1.03.02.0161 Fakultas Teknik – Prodi Teknik Informatika
simki.unpkediri.ac.id || 7||
perhitungan menggunakan sistem
dibandingkan hasil secara manual.
Uji coba 10 data testing didapatkan
hasil seperti yang terlihat pada tabel
1 sebagai berikut :
Tabel 1 Skenario Percobaan
No User Sisem Rekomendasi
Manual Sistem Hasil
1. User1 Sport Sport ✔
2. User2 FPS FPS ✔
3. User3 RPG RPG ✔
4. User4 RPG FPS ✖
5. User5 Sport Sport ✔
6. User6 RPG RPG ✔
7. User7 FPS FPS ✔
8. User8 Fght Fght ✔
9. User9 Adv RPG ✖
10. User10 Sport FPS ✖
11. User11 Sport Sport ✔
12. User12 FPS FPS ✔
13. User13 Adv Adv ✔
14. User14 Fght Fght ✔
15. User15 FPS FPS ✔
TOTAL
POLA YANG
DIKENALI
13
PRESENTAS
E
Dari tabel 1 akurasi skenario
uji coba hasil contoh uji coba data
user dapat disimpulkan bahwa
perhitungan dengan sistem
dibandingkan dengan perhitungan
manual memiliki tingkat akurasi
kecocokan sebesar 80%. Sehingga
dapat dikatkan bahwa
pengelompokan cukup baik.
IV. PENUTUP
A. Simpulan
Simpulan penelitian ini sebagai
berikut :
1. Dengan adanya sistem
rekomendasi yang menggunakan
algoritma Jaringan Saraf Tiruan
Perceptron dapat menentukan
genre game sesuai dengan
kepribadian.
2. Mempermudah untuk menentukan
game yang sesuai dengan
kepribadian.
B. Saran
Saran pengembangan selanjutnya
sebagai berikut :
1. Penelitian dilakukan dengan objek
atau studi kasus yang berbeda dari
rekomendasi genre game.
2. Menambah jumlah kategori data
untuk dapat menghasilkan data
yang lebih banyak lagi di uji coba.
3. Penelitian selanjutnya dapat
menggunakan metode data mining
yang lain, guna memperoleh hasil
yang lebih baik bila dibandingan
dengan 1 metode yang digunakan
pada penelitian ini.
III. DAFTAR PUSTAKA
Asmara, Andik dan Haryanto. 2015.
Pengembangan Tes Minat Dan
Bakat Dengan Metode Jaringan
Syaraf Tiruan (Jst) Untuk
Memprediksi Potensi Siswa
Artikel Skripsi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Risma Handi Wijaya | 14.1.03.02.0161 Fakultas Teknik – Prodi Teknik Informatika
simki.unpkediri.ac.id || 8||
Bidang Robotika. Yogyakarta.
Jurnal Pendidikan Vokasi.
(online). 5(3) : 273-286. Tersedia
: http://www.uny.ac.id. 04 Januari
2018.
Christantho, David. 2017. INI 8 Jenis
Genre Game dan Sub Genre-nya.
Tersedia :
https://www.inigame.id. 16
September 2017.
Fitriyadi, Khairil dan Sutikno. 2016.
Pengenalan Jenis Golongan Darah
Menggunakan Jaringan Syaraf
Tiruan Perceptron. Jurnal
Masyarakat Informatika. (online).
7(1) : 1-10. Tersedia :
http://eprints.undip.ac.id. 10
Januari 2018.
Karim, Syafei. 2018. Perubahan
perilaku Non-Player Character
(NPC) pada Game Arabic Hunter
menggunakan Jaringan Syaraf
Tiruan Perceptron. Surabaya.
Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem
Informasi. (online). 3(2) : 34-41.
Tersedia :
https://www.journal.unipdu.ac.id.
12 Januari 2018.
Koetjaningrat. 2013. Pengertian
Kepribadian. Tersedia :
https://www.temukanpengertian.c
om. 20 November 2018
Kusuma, Sri. 2004. Membangun
Jaringan Syaraf Tiruan
Menggunakan MATLAB &
EXCEL LINK. Yogyakarta: Graha
Ilmu
Kusuma, Tirta dan Fitri Hartanto.
2014. Perbedaan Masalah Mental
Emosional Pada Remaja Yang
Bermain video Game Aksi Dan
Non Aksi Studi Kasus SMP N 3
Semarang. Semarang. Jurnal
Ilmiah Kedokteran Umum.
Tersedia :
http://www.eprints,undip.ac.id. 12
Januari 2018.
Sutojo, T., dan kawan-kawan. 2011.
Kecerdasan Buatan. Yogyakarta:
Andi Yogyakarta.
Suyanto. 2011. Artificial Intellegence.
Bandung: Informatika Bandung.
Bandung
Syarfianto, Andri. 2017. Peramalan
Nilai Akademis Mahasiswa Stmik
El-Rahma Menggunakan Neural
Network – Perceptron.
Yogyakarta. Jurnal Ilmiah Dasi.
(online). 18(2) : 42-47. Tersedia :
http://www.ojs.amikom.ac.id. 04
Januari 2018.
Yusuf, Syamsu dan A. Juntika. 2007.
Teori Kepribadian. Bandung:
PT.REMAJA ROSDAKAYYA.
Bandung