PENERAPAN FSM DAN BEHAVIOR TREE UNTUK MENGONTROL PERILAKU NON-PLAYER CHARACTER PADA ROLE PLAYING GAME MONSTER ATTACK

Penelitian sebelumnya mengenai kecerdasan musuh dalam game umumnya menerapkan satu algoritma pengendali perilaku, seperti Finite State Machine (FSM) atau Behavior Tree (BT), sehingga perilaku Non-Player Character (NPC) cenderung mudah diprediksi dan kurang terstruktur. Pada game RPG 2D Monster Attack, diterapkan kombinasi algoritma FSM dan BT untuk mengontrol perilaku NPC musuh secara lebih sistematis. Proses pengembangan game mengikuti tahapan Game Development Life Cycle (GDLC) yang meliputi inisiasi, pra-produksi, produksi, pengujian alpha, dan pengujian beta. FSM digunakan untuk mengatur state dasar dan transisi cepat perilaku musuh, sedangkan BT berperan dalam pengambilan keputusan berdasarkan kondisi permainan. Pengujian alpha dilakukan menggunakan metode Blackbox Testing untuk memverifikasi fungsionalitas mekanik permainan serta transisi state NPC. Pengujian beta dilakukan melalui playtesting dengan melibatkan lima pemain eksternal berdasarkan pendekatan Nielsen–Landauer, menggunakan kuesioner skala Likert untuk menilai aspek tampilan, kontrol, kejelasan misi, perilaku NPC, kesenangan bermain, dan keseimbangan tingkat kesulitan. Hasil pengujian menunjukkan nilai indeks kelayakan pada rentang 68%–96% dengan nilai keseluruhan sebesar 86% yang termasuk kategori “Sangat Bagus”. Hasil tersebut menunjukkan bahwa kombinasi FSM dan BT dapat diterapkan secara konsisten untuk mengontrol perilaku NPC musuh pada game RPG.

Kata kunci : Behavior Tree, Finite State Machine, GDLC, NPC, RPG