---

⚽ Advanced Soccer Simulation

Advanced Soccer Simulation adalah proyek simulasi pertandingan sepak bola berbasis AI yang bertujuan untuk mengkaji strategi, pergerakan pemain, dan pengambilan keputusan dalam permainan sepak bola secara mendalam menggunakan teknik kecerdasan buatan dan algoritma pemrograman.

Proyek ini sangat cocok untuk keperluan riset AI, studi taktik sepak bola, maupun pengembangan game sepak bola realistis.

---

🎯 Tujuan Proyek

• Menganalisis dan mensimulasikan pertandingan sepak bola secara dinamis.
• Mengembangkan agen AI yang mampu membuat keputusan seperti pemain sepak bola profesional.
• Mempelajari formasi, strategi, dan reaksi tim terhadap perubahan kondisi permainan.
• Menyediakan platform eksperimental untuk riset AI dan Machine Learning dalam konteks olahraga.

---

🧠 Fitur Utama

• Simulasi 11 vs 11 dengan sistem pergerakan pemain realistis.
• AI berbasis aturan (rule-based) dan/atau pembelajaran mesin (machine learning).
• Sistem fisika sederhana untuk pergerakan bola, tendangan, dan tabrakan.
• Modul taktik dan formasi tim (misalnya: 4-4-2, 4-3-3, 3-5-2).
• Algoritma pengambilan keputusan pemain (misalnya: siapa yang menendang, ke mana mengoper, menekan lawan).
• Antarmuka visual (2D atau 3D) untuk melihat jalannya pertandingan.
• Logging dan analisis statistik (penguasaan bola, operan sukses, tembakan, dll).

---

🏗️ Struktur Proyek

Advanced-Soccer-Simulation/
├── ai/
│   ├── decision_making.py
│   ├── team_strategy.py
│   └── agent.py
├── physics/
│   ├── ball.py
│   └── movement.py
├── simulation/
│   ├── game_engine.py
│   ├── match.py
│   └── referee.py
├── visualization/
│   ├── visual_2d.py
│   └── visual_3d.py (opsional)
├── data/
│   └── match_logs/
├── models/
│   └── trained_models/
├── config/
│   └── settings.yaml
├── main.py
└── README.md

---

🧪 Teknologi yang Digunakan

• Python 3.x
• Pygame / Matplotlib / OpenGL (untuk visualisasi)
• NumPy & SciPy (untuk simulasi fisika)
• Scikit-learn / TensorFlow / PyTorch (jika menggunakan ML)
• YAML / JSON (untuk konfigurasi)
• Pandas (untuk statistik dan analisis data)

---

🚀 Cara Menjalankan Proyek

1. Klon repositori ini:

   git clone https://github.com/DwiDevelopes/Advanced-Soccer-Simulation.git
   cd Advanced-Soccer-Simulation

2. Instal dependensi:

   pip install -r requirements.txt

3. Jalankan simulasi:

   python main.py

---

⚙️ Konfigurasi

File konfigurasi dapat ditemukan di config/settings.yaml. Beberapa pengaturan yang bisa diubah:

• Jumlah pemain per tim
• Kecepatan permainan
• Tingkat kecerdasan AI
• Formasi tim awal

---

🧩 Contoh Penggunaan

• Penelitian AI dan reinforcement learning dalam domain permainan tim.
• Simulasi taktik pelatih sepak bola untuk melihat dampaknya terhadap performa tim.
• Bahan ajar untuk mata kuliah AI, simulasi, dan pemrograman game.
• Proyek akhir mahasiswa dalam bidang AI atau pengembangan perangkat lunak olahraga.

---

📈 Rencana Pengembangan

• Tambahkan modul pelatihan reinforcement learning
• Tambahkan komentar pelatih secara real-time
• Simulasi turnamen dan liga
• Visualisasi 3D menggunakan OpenGL
• Integrasi dengan database pemain sungguhan (misalnya dari FIFA)

---

🤝 Kontribusi

Kontribusi sangat terbuka! Jika Anda ingin menambahkan fitur baru, memperbaiki bug, atau menulis dokumentasi, silakan fork repositori ini dan ajukan pull request.

---

📄 Lisensi

Proyek ini dirilis di bawah lisensi MIT. Silakan baca file LICENSE untuk informasi lebih lanjut.

---

📬 Kontak

• Nama: Dwi Bakti N Dev
• Email: [email@example.com]

---