IMPLEMENTASI ALGORITMA Q-LEARNING PADA GAME EDUKASI BAHASA INGGRIS LEXICON VAULT

Abstract

Pembelajaran bahasa Inggris melalui media digital semakin populer, namun efektivitasnya sering terhambat oleh sistem permainan yang monoton dan tingkat kesulitan yang statis. Hal ini menyebabkan pemain cepat bosan atau merasa frustrasi karena tingkat kesulitan tidak sesuai dengan kemampuan mereka. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan algoritma Q-Learning untuk menciptakan penyesuaian tingkat kesulitan yang dinamis pada game edukasi Bahasa Inggris berbasis RPG 2D bernama "Lexicon Vault" untuk platform Android. Sistem dikembangkan menggunakan Unity Engine dengan metode Agile Scrum. NPC dalam game ini dibekali Q-Learning dengan konfigurasi 6 State, 5 Action, Learning Rate α = 0,1, dan Discount Factor γ = 0,9. Sistem memberikan Reward +10 untuk jawaban benar dan -5 untuk jawaban salah guna memperbarui Q-Table secara real-time. Evaluasi sistem dilakukan melalui analisis konvergensi Q-Table dan Black-Box Testing. Hasil menunjukkan Q-Table berhasil konvergen, memungkinkan sistem menyesuaikan tingkat kesulitan soal secara otomatis berdasarkan performa pemain. Seluruh pengujian dinyatakan lulus, membuktikan penerapan Q-Learning efektif menghasilkan transisi level kesulitan yang dinamis sesuai pola jawaban pemain