Prediksi Pemenang Pertandingan Brawlhalla 1v1 Menggunakan Gru berdasarkan Ekstraksi Fitur Spasial-temporal dengan Yolov8 dan Centernet

Nender, Ryvi (2026) Prediksi Pemenang Pertandingan Brawlhalla 1v1 Menggunakan Gru berdasarkan Ekstraksi Fitur Spasial-temporal dengan Yolov8 dan Centernet. Bachelor Thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Download (496kB)
	PDF BAB_I.pdf Download (218kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (492kB)
	PDF BAB_III.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (402kB)
	PDF BAB_V.pdf Restricted to Registered users only Download (207kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (215kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Archive (ZIP) 00000073625_2521_LembarPengesahan.pdf Restricted to Registered users only Download (66kB)

Abstract

Penelitian ini mengembangkan pipeline ekstraksi fitur spasial-temporal dari video pertandingan Brawlhalla 1v1 menggunakan YOLOv8 dan CenterNet, yang kemudian digunakan untuk memprediksi pemenang pertandingan dengan arsitektur Gated Recurrent Unit (GRU). Dataset yang digunakan terdiri dari 1.000 rekaman pertandingan Brawlhalla 1v1 yang diekstraksi menjadi deret waktu koordinat dunia pemain. YOLOv8 digunakan untuk mendeteksi posisi nametag pemain dalam setiap frame, sedangkan CenterNet digunakan untuk mendeteksi titik-titik kunci panggung (top left, top center, top right) guna mengoreksi efek zoom dan pergerakan kamera, sehingga posisi pemain dapat direpresentasikan dalam koordinat dunia yang stabil secara geometris. Model GRU dikonfigurasi dengan 2 lapisan tersembunyi, 128 unit hidden, sequence length 100 frame, serta dilatih menggunakan optimizer Adam dengan learning rate 0.001 dan early stopping. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model GRU yang dilatih dengan koordinat dunia mencapai akurasi sebesar 88% pada data uji, yang menegaskan bahwa pola pergerakan pemain yang telah dikoreksi terhadap pergerakan kamera mengandung informasi yang cukup untuk memprediksi pemenang pertandingan. Pendekatan ini menunjukkan bahwa stabilisasi kamera menggunakan CenterNet merupakan komponen kritis dalam pipeline ekstraksi fitur spasial-temporal untuk analisis pertandingan fighting game.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Creators:	Nender, Ryvi (00000073625)
Contributors:	Waworuntu, Alexander
Keywords:	CenterNet, Computer Vision, GRU, PaddleOCR, YOLO
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Date Deposited:	30 Jul 2026 12:00
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/48867

Actions (login required)

View Item