Sabtu, 07 November 2020
Rabu, 30 September 2020
Agorithma Path Finding #9: Config [DRAFT]
Ini adalah pembahasan ke 9 dari seri Algorithma Path Finding. Pembahasan pertama bisa Anda baca pada tautan ini.
Pada pembahasan sebelumnya kita membahas tentang refaktoring kode sumber kita untuk persiapan pembahasan selanjutnya yang akan banyak membahas tentang variasi dalam path finding. Kita akan membuat algorithma kita lebih fleksibel dengan konfigurasi yang bisa diubah-ubah sesuai kebutuhan.
Kode sumber bisa di download disini
Perubahan pada file PathFinder.js
Senin, 28 September 2020
HAGL - Library WebGL Sederhana
Awalnya Saya hanya ingin mencari library WebGL yang fokus ke rendering, dan sudah nemu juga, namanya PIXI.js. PIXI.js sangat bagus sekali, sangat recomended. Tapi PIXI punya masalah yang Saya kurang sreg, yaitu ukurannya yang terlalu besar, yaitu hampir 1/2 MB. Terlau besar, menurut Saya untuk sebuah library. Padahal target saya, ukurannya gak lebih besar dari 100 kb.
Setelah mempertimbangkan masak-masak, akhirnya Saya memutuskan untuk membuat library WebGL sendiri. Library ini Saya beri nama HAGL.
HAGL adalah sebuah library sederhana untuk menggambar menggunakan WebGL di browser.
HAGL bukan game enggine, tapi bisa digunakan untuk merender game, khususnya game 2D.
HAGL bisa untuk menggambar image, tileset, ataupun spritesheet.
HAGL bukan 3d enggine. HAGL hanya memfokuskan pada fungsi utama dari WebGL sebagai rasterising engine. Cocok untuk game 2D di browser yang butuh performa tambahan untuk menggambar.
Cara penggunaannya sangat sederhana:
var gl = new Hagl(canvas);
gl.drawImage(image, x, y);
Atau bisa juga pakai pilihan
var gl = new Hagl(canvas);
gl.drawImage(image, x, y, {pilihan})
pilihan yang tersedia antara lain:
skala, rotasi, alpha, offset, dan textureUV.
Contoh penggunaan tersedia dalam demo yang bisa dicoba disini:
https://hagarden.blogspot.com/p/blog-page.html
Saat ini fitur dan demonya masih sedikit. Saya akan menambahkan sedikit demi sedikit pada update-update selanjutnya.
Jumat, 25 September 2020
Algorithma Path Finding #8: Refaktor
Ini adalah pembahasan ke 8 dari seri Algorithma Path Finding. Pembahasan pertama bisa Anda baca pada tautan ini.
Pada pembahasan sebelumnya kita membahas tentang A * (Star). A Star path finding menghasilkan jalur yang lebih optimal dari sebelumnya.
Pada pembahasan kali ini, Saya tidak membahas hal yang baru. Saya hanya melakukan bersih-bersih rumah. Pembahasan kita sampai saat ini sudah semakin kompleks dan sudah mencapai titik dimana kita perlu mengadakan perapihan sebelum membahas pembahasan yang lebih mendalam lagi.
Kode sumber yang sudah dirapikan bisa di unduh disini.
Apa saja yang berubah?
Perubahan pada file index.html
Saya merapikan css nya, dan menambahkan style baru pada elemen kanvas. Saya suka dengan style piksel dan senang bekerja pada resolusi rendah. Selama ini tampilannya cenderung nge-blur karena hal ini. Untuk itulah Saya menambahkan style pada canvas agar lebih ber-piksel
canvas {
position: absolute;
image-rendering: -moz-crisp-edges;
image-rendering: -webkit-crisp-edges;
image-rendering: pixelated;
image-rendering: crisp-edges;
}
Kemudian saya menyederhanakan struktur html dengan menghapus semua atribut pada elemen kanvas.
<canvas></canvas>
Semua atribut pada kanvas akan diatur dari pemrograman.
Penambahan file Data.js
Saya menambahkan file Data.js yang akan menampung semua variabel. Awalnya variabel dismpan jadi satu dengan file Game.js. Kita sekarang memisahkan antara data dengan logika dan alur dari program.
Pada file ini, Saya juga menambahkan variabel baru yaitu gp dan gl. Masing-masing berisi informasi mengenai resolusi game. Sekarang kita akan mengontrol resolusi dari sini.
Dan beberapa perubahan kecil lainnya yang tidak bisa dibahas satu persatu.
Sekarang struktur kita sudah siap, dan kita siap untuk membahas algorithma ini ke arah yang lebih kompleks lagi.
Terima kasih sudah mampir dan membaca.
.
Jumat, 11 September 2020
Algorithma Path Finding #7: A Star
In adalah pembahasan ke 7 dari seri Algorithma Path Finding. Pembahasan pertama bisa Anda baca pada tautan ini.
Pada pembahasan sebelumnya kita membahas tentang bagaimana membuat karakter berjalan lebih halus dalam penerapan algorithma path-finding.
Pada tulisan kali ini kita akan membahas tentang A * (A Star) Path finding. A * Pathfinding adalah penyempurnaan dari algorithma path finding sebelumnya yang biasa dikenal dengan istilah fast-path-finding.
A * Path finding akan menghasilkan jalur yang lebih optimal.
Perhatikan perbedaan keduanya dalam kedua gambar berikut.
Jalur yang dibuat dari algorithma sebelumnya hasilnya tidak optimal. Karakter menempuh jalur yang lebih panjang.
Demonya bisa dicoba online di tautan ini:
Kode sumber bisa di unduh di tautan ini:
Video Youtube:
Apa yang berubah?
Dalam pembahasan kali ini kita mengenalkan konsep G. G adalah 'jarak' dari posisi awal ke posisi sekarang. G dihitung dengan cara berbeda dengan jarak sebelumnya (H) yang dihitung dari posisi sekarang ke posisi tujuan.
G tidak dihutung secara kira-kira/heuristic seperti H. G adalah jarak sebenarnya. Kita mendapatkan G dengan cara menambahkan nilai G dari cell parent. Cell parent mendapatkan nilai G dari parent sebelumnya, hingga ke cell yang pertama. Dengan cara ini, maka nilai G tidak dikira-kira.
Sebenarnya istilah 'jarak' kurang cocok untuk G, namun untuk menyamakan dengan H, maka saya pakai istilah jarak. G sebenarnya lebih cocok disebut biaya perjalanan dari titik awal ke titik sekarang.
Pada pembahasan sebelumnya kita menghitung jarak dengan cara mengira-ira dari posisi sekarang keposisi target.
Jarak(F) = H ...1)
Dengan adanya G maka perhitungannya jadi:.
Jarak(F) = G + H ...2)
G biasanya tidak berdiri sendiri tapi diberi pemberat.
Jarak (F) = G * P + H ...3)
P adalah pemberat. Bila nilainya satu maka G * P = G, (persamaan 2).
P bernilai lebih dari atau sama dengan satu. Semakin besar P, maka G akan semakin berat, dan hal ini akan mempengaruhi penghitungan jarak. Semakin besar pengaruh G, maka jarak yang dihasilkan akan semakin optimal, namun waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan algorithma juga semakin lama.
Perubahan kode sumber
Kita melakukan perubahan pada kode sumber untuk mengenalkan G.
Perubahan pertama ada pada fungsi cellBuat().
function cellBuat(parent, x, y, tx, ty) {
...
let cell = {
x: x,
y: y,
buka: 1,
jarak: -1,
induk: parent,
g: parent ? parent.g + 1 : 0
};
cell.jarak = Math.abs(tx - x) + Math.abs(ty - y);
cell.jarak += (cell.g * 1.1);
return cell;
}
Terima kasih sudah mampir dan membaca
Senin, 07 September 2020
Membuat kanvas bersifat responsif #2: Layar Penuh
Kode sumber bisa diunduh di tautan ini:
Demo bisa dilihat di tautan ini. Silahkan ubah-ubah ukuran browser untuk melihat hasilnya.
Contoh hasilnya adalah seperti gambar di bawah ini:

Tampilan landskape

Tampilan portrait
Dari kedua tampilan di atas terlihat bagaimana kanvas akan selalu terlihat memenuhi layar.
Penjelasan Kode:
Bisa dibilan 99% kode pada pembahasan sekarang sama persih dengan kode pada pembahasan sebelumnya. Yang membedakan hanyalah satu baris saja. Perhatikan fungsi resize berikut:
function resize() {
let cp = 360;
let cl = 218;
let wp = window.innerWidth;
let wl = window.innerHeight;
let ratio = Math.max((wp / cp), (wl / cl));
let cp2 = Math.floor(cp * ratio);
let cl2 = Math.floor(cl * ratio);
canvas.style.width = cp2 + 'px';
canvas.style.height = cl2 + 'px';
canvas.style.top = ((wl - cl2) / 2) + 'px';
canvas.style.left = ((wp - cp2) / 2) + 'px';
gambarCanvas(canvasCtx);
}
Senin, 31 Agustus 2020
Algorithma Path Finding #6: Jalan yang lebih halus
In adalah pembahasan ke 6 dari seri Algorithma Path Finding. Pembahasan pertama bisa Anda baca pada tautan ini.
Pada tulisan sebelumnya, kita telah membahas bagaimana membuat karakter yang berjalan mengikuti jalur path-finding. Karakter berjalan dengan cara 'melompat-lompat' dari satu grid ke grid berikutnya.
Pada pembahasan kali ini, kita akan melakukan penyempurnaan cara berjalan. Karakter tidak lagi berjalan secara melompat-lompat, tapi berjalan perlahan-lahan dari satu grid ke grid berikutnya.
https://drive.google.com/file/d/1-uGzY1QBcaCyZbUr4SgJSHZyXSQZMMw_/view?usp=sharing
Demo daring bisa dilihat di tautan ini:
https://hagarden.netlify.app/moon/400_jalan/
Video Youtube juga tersedia sbb:
Perubahan kode dari pembahasan sebelumnya.
Perubahan pertama adalah pada struktur data karakter.
let karakter = {
jalur: [],
jalurn: 0,
pindahJml: 4,
pindahn: 0,
pos: {
x: 32,
y: 32
},
status: st_idle
};
Kita tambahkan dua property baru, yaitu pindahJml dan pindahn.
pindahJml berisi informasi jumlah langkah yang dibutuhkan untuk berpindah dari satu grid ke grid berikutnya. pindahn berisi informasi langkah yang ke-berapa.
Posisi karakter sekarang dirubah dari posisi di grid menjadi posisi di layar. Pada tulisan sebelumnya, posisi karakter berada pada posisi 1,1. Posisi ini merujuk pada posisi grid. Sekarang posisi karakter adalah 32, 32 yang merujuk pada posisi di layar. Satu grid adalah 32 x 32 pixel.
Perubahan berikutnya adalah penambahan fungsi-fungsi baru, antara lain:
function krkPosisiGrid(karakter) {
return {
x: Math.floor(karakter.pos.x / 32),
y: Math.floor(karakter.pos.y / 32)
};
}
Fungsi ini akan menghasilkan informasi posisi grid dimana karakter sekarang berdiri.
Fungsi baru berikutnya adalah fungsi krkCheckPosisiDiGrid().
function krkCheckPosisiDiGrid(karakter) {
if (karakter.pos.x % 32)
return false;
if (karakter.pos.y % 32)
return false;
return true;
}
Fungsi berikutnya adalah fungsi krkPindahGrid()
//posisi grid target
//jarak dari grid sekarang ke target
//posisi karakter baru
Pertama kita tambah nilai dari pindahn. Variable ini berisi informasi kita sedang di langkah ke berapa
karakter.pindahn++;
Selanjutnya kita dapatkan posisi grid awal sebelum karakter berpindah.
Nilainya kita kali 32 untuk merubah dari posisi grid ke posisi di layar.
Setelah itu kita dapatkan posisi grid berikutnya, yang merupakan grid tujuan.
//posisi grid target
Kemudian kita hitung jarak perpindahan dari grid sekarang ke grid berikutnya.
Posisi karakter yang baru dihitung dari posisi awal + posisi perpindahan
Hasil dari posisi baru ini disimpan di karakter.
Berikutnya Kita akan membahas perubahan pada fungsi berikutnya, yaitu fungsi update():
Kemudian kita check apakah jalurn sudah mencapai maksimal, artinya karakter sudah sampai pada index terakhir. Bila ya, maka kita ubah status karakter menjadi idle.
Bila tidak, maka kita ubah statusnya jadi jalan lagi.
Untuk selanjutnya, maka kode sumbernya sama dengan sebelumnya,
Terima kasih telah mampir dan membaca.