Show simple item record

dc.contributor.authorWijaya, Leong Yan
dc.date.accessioned2025-07-24T02:18:44Z
dc.date.available2025-07-24T02:18:44Z
dc.date.issued2013
dc.identifier.urihttps://dspace.uc.ac.id/handle/123456789/8382
dc.descriptionThe reason behind this game application development is that the game industry is one of the big industries in the world nowadays. The genre of the game is a turn - based artillery game. This game is developed until the prototype phase for the Android. The enemy of the player in this game is an artificial intelligence made of an artificial neural network and developed using the backpropagation method. To use an artificial neural network, deciding the network structure consisting the number of nodes in input, hidden, and output layer is crucial. On the other hand, making the training data and deciding on the training parameter is needed to do artificial neural network training using the backpropagation method. The total number of training done to the network is 170980 epochs for 210.6 hours. The result at the end of the training is an artificial neural network with an error rate of 0.196476. To find the accuracy rate of the artificial intelligence’s action, a simulation is done. The best accuracy rate from the artificial intelligence is 13.23%.en_US
dc.description.abstractPembuatan aplikasi permainan ini dilakukan dengan berangkat dari alasan bahwa industri permainan merupakan salah satu industri yang besar di dunia saat ini. Tipe permainan yang dipilih adalah tipe permainan artileri dengan pergantian giliran antara pemain dan lawannya. Permainan ini dibuat sampai pada bentuk prototipe dan ditujukan untuk Android. Lawan pemain pada game ini adalah sebuah kecerdasan buatan yang dibuat dengan menggunakan jaringan saraf tiruan dan dikembangkan dengan menggunakan metode backpropagation . Untuk menggunakan jaringan saraf buatan, sebelumnya perlu menentukan struktur jaringan yang terdiri dari jumlah node pada lapisan masukan, lapisan tersembunyi, dan lapisan keluaran. Sedangkan hal yang perlu dilakukan sebelum melakukan pelatihan jaringan saraf tiruan dengan metode backpropagation adalah pembuatan data pelatihan dan penentuan parameter pelatihan. Jumlah total pelatihan yang dilakukan adalah 170980 epoch selama 210,6 jam. Hasil akhir dari pelatihan tersebut adalah sebuah jaringan saraf tiruan dengan tingkat kesalahan 0,196476. Untuk menguji kecerdasan buatan tersebut, dilakukan pengujian ketepatan serangan dengan menggunakan simulasi. Hasil ketepatan serangan terbaik dari beberapa kecerdasan buatan yang dihasilkan adalah 13,23%.en_US
dc.language.isoiden_US
dc.publisherUniversitas Ciputraen_US
dc.subjectPermainanen_US
dc.subjectArtilerien_US
dc.subjectAndroiden_US
dc.subjectKecerdasan Buatanen_US
dc.subjectJaringan Saraf Tiruanen_US
dc.subjectGameen_US
dc.subjectArtilleryen_US
dc.subjectAndroiden_US
dc.subjectArtificial Intelligenceen_US
dc.subjectArtificial Neural Networken_US
dc.titleRANCANG BANGUN PERMAINAN ARTILERI BERGILIRAN DENGAN IMPLEMENTASI JARINGAN SARAF TIRUAN PADA KECERDASAN BUATAN LAWANen_US
dc.typeThesisen_US
dc.identifier.kodeprodi55201
dc.identifier.nim20109025


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record