PEMANFAATAN GENERATIVE AI UNTUK PEMBUATAN ASSET 2D PADA GAME PERTANIAN

SATYA ARYAGUNA, . (2026) PEMANFAATAN GENERATIVE AI UNTUK PEMBUATAN ASSET 2D PADA GAME PERTANIAN. Skripsi thesis, UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL VETERAN YOGYAKARTA.

	Text Cover_123210140_Satya AryaGuna.pdf Download (151kB)
	Text Abstrak_123210140_Satya AryaGuna.pdf Download (204kB)
	Text Halaman Pengesahan_123210140_Satya AryaGuna.pdf Download (150kB)
	Text Daftar Isi_1232140_Satya AryaGuna.pdf Download (206kB)
	Text Daftar Pustaka_123210140_Satya AryaGuna.pdf Download (182kB)
	Text Fulltext_123210140_Satya AryaGuna.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

Kebutuhan akan aset visual 2D yang beragam dan konsisten dalam pengembangan
game mendorong perlunya metode otomatis yang mampu mengurangi waktu produksi serta
mendukung proses pembuatan prototipe. Penelitian ini mengimplementasikan StyleGAN2-
ADA untuk menghasilkan aset sprite 2D bertema pertanian sebagai alternatif dari pembuatan
aset secara manual yang cenderung memakan waktu, membutuhkan tenaga ahli, dan kurang
efisien untuk proyek berskala kecil hingga menengah. Dataset yang digunakan mencakup
berbagai kategori objek seperti alat, makanan, tanaman, dan pohon, yang kemudian melalui
tahap preprocessing meliputi penyesuaian ukuran, normalisasi, dan augmentasi data agar
sesuai dengan pipeline pelatihan StyleGAN2-ADA.
Proses pelatihan menunjukkan stabilitas yang baik, terlihat dari perilaku nilai loss
Generator dan Discriminator yang konvergen, serta konsistensi Path Length Regularization
dan R1 Regularization. Mekanisme Adaptive Discriminator Augmentation (ADA) juga
berfungsi sebagaimana mestinya dengan menyesuaikan probabilitas augmentasi secara
dinamis untuk mencegah overfitting pada dataset yang terbatas. Evaluasi kuantitatif
menggunakan Structural Similarity Index Measure (SSIM) dan Fréchet Inception Distance
(FID) memperlihatkan adanya peningkatan kualitas visual seiring bertambahnya iterasi,
menandakan bahwa model berhasil mempelajari distribusi data secara efektif.
Secara visual, sebagian besar aset yang dihasilkan mampu menampilkan
karakteristik sprite 2D dengan cukup baik, terutama untuk objek yang lebih sederhana seperti
alat dan tanaman berukuran kecil. Beberapa ketidaksempurnaan masih ditemukan pada
objek yang lebih kompleks seperti pohon, antara lain ketidakterhubungan antar elemen
struktur dan detail tekstur yang belum sepenuhnya menyatu. Meskipun demikian, kualitas
tersebut masih berada pada tingkat yang memadai untuk kebutuhan prototyping game.
Pengujian integrasi dilakukan dengan memasukkan sprite hasil generasi ke dalam
Unity Engine pada resolusi asli 128×128 piksel. Semua aset berhasil dimuat tanpa
memerlukan proses tambahan seperti resizing atau cleaning, dan tidak ditemukan distorsi
maupun penurunan kualitas visual. Hasil ini menunjukkan bahwa aset siap digunakan pada
pipeline pengembangan game 2D dan kompatibel dengan lingkungan pengembangan game
secara langsung. Evaluasi kualitatif melalui survei pengguna juga mendukung temuan ini, di
mana responden memberikan penilaian positif terhadap aspek kejelasan bentuk, konsistensi
gaya, harmoni warna, dan kelayakan penggunaan aset dalam game bertema pertanian.
Secara keseluruhan, penelitian ini menunjukkan bahwa StyleGAN2-ADA mampu
menghasilkan aset grafis 2D secara otomatis dengan kualitas yang cukup baik untuk
mendukung proses pengembangan game 2D, khususnya pada tahap prototyping. Metode ini
menawarkan pendekatan efisien untuk menghasilkan variasi aset secara cepat, sekaligus
memberikan kontribusi terhadap pemanfaatan model generatif dalam pipeline produksi
konten visual untuk industri game.
Kata Kunci: StyleGAN2-ADA, GAN, aset game 2D, sprite, Unity, SSIM, FID,
augmentasi adaptif

Item Type:	Tugas Akhir (Skripsi)
Additional Information:	SATYA ARYAGUNA(Penulis - 123210140) ; DHIMAS ARIEF DHARMAWAN (Pembimbing)
Uncontrolled Keywords:	StyleGAN2-ADA, GAN, aset game 2D, sprite, Unity, SSIM, FID, augmentasi adaptif
Subjek:	Q Science > QA Mathematics T Technology > T Technology (General) T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	Fakultas Teknik Industri > (S1) Informatika
Depositing User:	Indah Lestari
Date Deposited:	21 Jan 2026 02:38
Last Modified:	21 Jan 2026 02:38
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/46600

Actions (login required)

View Item