Dalam game platformer peta game biasanya dibuat secara statis dimana pemain memulai permainan dari kiri ke kanan, pemain hanya nampak dari samping dan tingkat kesulitannya dari mudah ke susah. Game platfomer yang menerapkan lingkungan yang dinamis dapat dibuat dengan membuat sebuah peta dinamis yang tingkat kesulitannya berubah-ubah. Solusi yang digunakan dalam penelitian ini adalah pembuatan peta dengan merangkai tile dengan menggunakan markov chain, peta dibentuk dari wilayahwilayah yang selanjutnya wilayah tersebut dibangkitkan tile berdasarkan jenis wilayah tersebut. dengan markov chain pembangkitan yang dilakukan berdasarkan sifat-sifat variabel sebelumnya sehingga peta bisa terbentuk dengan semestinya. Selanjutnya agar peta yang dibuat tingkat kesulitannya dinamis maka diterapkan logika fuzzy, logika fuzzy digunakan dengan menggunakan parameter waktu, nyawa, dan banyaknya membunuh musuh yang selanjutnya diolah dengan sistem inferensi sugeno sehingga menghasilkan nilai output fuzzy yang akan menjadi probilitas pembangkitan wilayah markov chain peta selanjutnya. Pengujian yang dilakukan dengan mencoba mensimulasikan pembuatan peta dengan parameter-parameter yang telah di tentukan kemudian dilihat kesesuaiannya. Selanjutnya dilakukan pengujian pada perfomasi dalam pembuatan peta menggunakan markov chain dan logika fuzzy. Dari pengujian tersebut dapat disimpulkan bahwa implementasi markov chain dan logika fuzzy sudah sesuai dengan yang diharapkan dimana peta berubah-ubah dan tingkat kesulitannya mengikuti kemahairan pemain.

In platformer game maps are usually generated static where players start the game from left to right, the player is only visible from the side and the level of difficulty from easy to difficult. , Game platfomer that implement dynamic environment can be created by creating a dynamic map that the degree of difficulty changes. The solution used in this study is the generated maps by assembling tile by using a Markov chain, formed a map of the areas of the region subsequently raised tile based on the type of the region. Markov chain with the generation that is based on the properties of the variables in advance so that the map can be formed properly. Furthermore, for maps created dynamic difficulty level then applied fuzzy logic, fuzzy logic is used by using the parameter of time, life, and the number of enemies killed subsequently processed by Sugeno inference system resulting in a fuzzy output value which will be probilitas generation Markov chain region next map. Testing is done by trying to simulate cartography with the parameters that have been specified then seen suitability. Further testing on perfomasi in creating the map using the Markov chain and fuzzy logic. From these tests it can be concluded that the implementation of the Markov chain and fuzzy logic are in accordance with the expected where a map change and the degree of difficulty to follow players action.

https://elib.unikom.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=read&id=jbptunikompp-gdl-ahmadsonij-33431