Implementasi Pathfinding Pada First Person Military Simulation Game dengan menggunakan Hierarchical Pathfinding A*
| Main Author: | Wibowo, TyoPrasetyo |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2015
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/146378/1/LaporanSkripsi.pdf http://repository.ub.ac.id/146378/2/COVER.pdf http://repository.ub.ac.id/146378/2/Intro.pdf http://repository.ub.ac.id/146378/ |
Daftar Isi:
- Pathfinding dalam permainan video game merupakan masalah yang umum ditemui. Penyelesaian masalah pathfinding dalam permainan haruslah diselesaikan dengan cepat dan ringan. Jika tidak akan mempengaruhi gameplay dan peforma dari game itu sendiri. Algoritma A* merupakan algoritma yang umum digunakan untuk menyelesaikan permasalahan pathfinding. Namun algoritma A* memiliki kelemahan jika diimplementasikan ke dalam peta permainan yang besar. Karena algoritma A* akan menelusuri semua node untuk menemukan node tujuan. HPA* merupakan algoritma untuk mempersempit ruang lingkup pencarian dengan melakukan partisi pada peta grid ke dalam clusters. Sehingga dapat mempersingkat waktu pencarian dan memperkecil penggunaan memori. Oleh karena itu, penulis melakukan penelitian dengan judul "Implementasi Pathfinding Pada First Person Military Simulation Game Dengan Menggunakan Hierarchical Pathfinding A*" dengan harapan pencarian jalur NPC pada First Person Military Simulation Game dapat berjalan secara optimal. Implementasi algoritma dilakukan dengan melakukan simulasi pada peta permainan 3D. Representasi ruang pencarian dari peta permainan yang digunakan adalah regular grids berbentuk persegi. Pada peta akan diletakan halangan statis berupa labirin. Simulasi implementasi algoritma dibedakan menjadi 2 skenario. Simulasi dilakukan dengan game engine Unity versi 5.0. Pengujian panjang jalur dalam skenario 1, menunjukkan bahwa ukuran cluster pada implementasi algoritma Hierarchical Pathfinding A* sedikit mempengaruhi panjang jalur yang dibuat. Sedangkan untuk pengujian waktu pencarian dalam skenario 2, menunjukkan bahwa cluster berukuran 10x10 lebih cepat dibandingkan dengan cluster berukuran 15x15, 20x20, 30x30 dan 60x60.