Berikut Silabus 40 Sesi: Penggunaan Algoritma Genetic dalam Sistem Level Generation Otomatis pada Game Construct 3
Modul 1: Pengantar Algoritma Genetic dan Level Generation (5 Sesi)
- Pengenalan Algoritma Genetic
- Konsep dasar evolusi dan seleksi alam dalam AI
- Penerapan algoritma genetic dalam dunia game
- Pengenalan Level Generation dalam Game
- Apa itu procedural level generation
- Metode tradisional vs. metode AI (Genetic Algorithm)
- Studi Kasus Level Generation dalam Game Komersial
- Analisis level generation di game seperti Spelunky, Noita, dan The Binding of Isaac
- Pengenalan Construct 3 sebagai Game Engine
- Interface Construct 3
- Event System dan logika dasar pemrograman dalam Construct 3
- Persiapan Proyek Level Generator
- Setting up proyek di Construct 3
- Struktur dasar level dalam game
Modul 2: Implementasi Algoritma Genetic dalam Construct 3 (10 Sesi)
- Mekanisme Genetik: Kromosom dan Gen dalam Level Generation
- Representasi level sebagai data kromosom
- Pengkodean level menggunakan tile-map atau objek
- Mekanisme Seleksi dalam Level Generation
- Seleksi berbasis fitness function
- Menerapkan penilaian kualitas level
- Mekanisme Crossover dan Mutasi dalam Level Generation
- Implementasi crossover dalam Construct 3
- Mutasi sebagai variasi level generation
- Implementasi Dasar Algoritma Genetic di Construct 3
- Membuat event logic untuk evolusi populasi
- Menjalankan simulasi level generation pertama
- Menampilkan Level yang Dihasilkan
- Menggunakan tile-mapping untuk menampilkan hasil level
- Menyesuaikan UI untuk preview hasil level generation
- Memfilter Hasil Level Berdasarkan Fitness Function
- Menganalisis hasil fitness function
- Mengeliminasi level yang buruk
- Debugging dan Optimalisasi Algoritma Genetic di Construct 3
- Menggunakan debug tools untuk tracking proses evolusi
- Menyesuaikan parameter algoritma genetic
- Menambahkan Parameter Tambahan pada Level Generation
- Menyesuaikan kesulitan berdasarkan panjang level
- Menentukan elemen khusus (power-up, musuh, platform)
- Menguji Efisiensi Algoritma Genetic untuk Level Generation
- Benchmarking waktu eksekusi dan hasil level yang dihasilkan
- Mengoptimalkan Performa Construct 3 dengan Algoritma Genetic
- Mengurangi overhead pemrosesan
- Memanfaatkan event sheet dengan efisien
Modul 3: Pengembangan Level yang Lebih Kompleks (10 Sesi)
- Menambahkan Elemen Musuh dalam Level Generation
- Menggunakan AI sederhana untuk menempatkan musuh
- Mengatur spawning dan jalur pergerakan musuh
- Menambahkan Obstacle dan Puzzle dalam Level
- Algoritma untuk menempatkan rintangan dengan variasi kesulitan
- Memastikan level tetap bisa diselesaikan oleh pemain
- Menambahkan Power-Up dan Item dalam Level Generation
- Mengatur aturan penempatan item
- Menjaga keseimbangan antara kesulitan dan kemudahan
- Menggunakan Weighted Genetic Algorithm untuk Menyesuaikan Gameplay
- Memvariasikan elemen berdasarkan bobot tertentu
- Menyesuaikan difficulty spike dalam level
- Testing dan Balancing Level Generated
- Menggunakan player feedback loop
- Mengubah parameter algoritma genetic untuk mendapatkan level yang lebih baik
- Menambahkan Tema dan Variasi Visual dalam Level Generation
- Menggunakan sprite switching untuk mengganti tampilan level
- Memanfaatkan Construct 3 Layers dan Effects
- Mengintegrasikan Seed-Based Level Generation
- Memungkinkan pemain menyimpan dan memuat level tertentu
- Menggunakan nilai seed untuk membuat variasi procedural yang sama
- Mengimplementasikan Sistem Checkpoint dalam Level
- Menentukan lokasi checkpoint berdasarkan evaluasi algoritma genetic
- Menambahkan Narasi Dinamis Berdasarkan Level Generated
- Menggunakan event system untuk menghubungkan elemen cerita dengan level yang dihasilkan
- Penyempurnaan Proses Evolusi dan Mutasi
- Menyesuaikan tingkat mutasi agar lebih seimbang
- Memastikan variasi tanpa merusak gameplay
Modul 4: Integrasi dan Implementasi Penuh dalam Game (10 Sesi)
- Membuat User Interface untuk Pemain
- Menambahkan opsi untuk menyesuaikan parameter level generation
- Membuat Sistem Scoring Berdasarkan Kualitas Level
- Menghitung skor level berdasarkan variasi dan kesulitan
- Menguji Level yang Dihasilkan dengan Playtesting
- Melakukan uji coba dengan berbagai skenario
- Memperbaiki Level yang Tidak Bisa Diselesaikan (Dead Ends)
- Mendeteksi dan mengatasi masalah dead-end dalam level
- Menggunakan Reinforcement Learning untuk Melengkapi Genetic Algorithm
- Memanfaatkan pendekatan machine learning untuk meningkatkan hasil level generation
- Menggunakan Data Analytics untuk Mengevaluasi Hasil Level Generation
- Menganalisis pola yang muncul dari berbagai generasi level
- Menerapkan Adaptive Difficulty dengan Algoritma Genetic
- Mengubah elemen level secara otomatis berdasarkan performa pemain
- Membuat Dokumentasi Proyek Level Generator
- Mencatat metode dan parameter yang digunakan dalam pengembangan
- Membuat Video Demo dan Presentasi untuk Proyek
- Menyiapkan showcase hasil level generation
- Mengintegrasikan Level Generator dengan Sistem Game Penuh
- Memastikan level generation berfungsi dalam flow game utama
Modul 5: Publikasi dan Pengujian Lanjutan (5 Sesi)
- Optimasi Kinerja dan Efisiensi Kode
- Meninjau dan memperbaiki kode untuk meningkatkan performa
- Membuat Build Game yang Siap Dipublikasikan
- Mengoptimalkan game untuk Web, Android, dan Windows
- Melakukan Beta Testing dengan User
- Mengumpulkan feedback dari pemain mengenai level generation
- Menyesuaikan Algoritma Berdasarkan Feedback Pemain
- Menganalisis data playtesting untuk menyempurnakan level generation
- Mempersiapkan Publikasi Game dan Final Review
- Mempersiapkan pemasaran game
- Mempromosikan proyek di platform game seperti Itch.io dan Steam