Publiora

Menghubungkan ke Publiora...

Publiora

Kecerdasan Buatan dalam Permainan Tic-Tac-Toe Melalui Algoritma Minimax dengan Optimasi Alpha-Beta Pruning

Nadya Revelin PutriNovia FitrianiViktor Handrianus PranatawijayaRessa Priskila
Jurnal Minfo Polgan (Sinta 3)Vol. 0 No. 021 Maret 2024
DOI10.33395/jmp.v13i1.13594

Abstrak

Permainan tic tac toe, juga dikenal sebagai "X dan O," telah menjadi permainan klasik yang populer di seluruh dunia. Namun, dalam permainan tradisional interaksi dan konektivitas terbatas. Untuk mengatasi masalah tersebut, teknologi telah dimanfaatkan dengan menerapkan kecerdasan buatan (AI) dalam permainan ini. Algoritma Minimax dan optimasi Alpha-Beta Pruning digunakan untuk memungkinkan AI mengambil keputusan yang cerdas dalam permainan. Penelitian ini mengevaluasi efisiensi dan kualitas permainan yang dihasilkan oleh AI dengan dan tanpa optimasi Alpha-Beta Pruning. Hasil menunjukkan bahwa penggunaan optimasi Alpha-Beta Pruning meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan AI tanpa mengorbankan kualitas permainan, menghasilkan permainan yang seimbang dan kompetitif di mana kedua pemain memiliki peluang yang sama untuk meraih kemenangan. Selain itu, penelitian ini mencatat bahwa AI mampu meraih kemenangan sebanyak 80% pada pertandingan AI VS HUMAN, di mana agen berperan sebagai ‘X’ dan mengambil langkah pertama serta menyusun strategi untuk melawan manusia. Implementasi ini mengungkapkan bahwa AI mampu mempelajari pola permainan manusia dan mengadaptasi strateginya secara dinamis selama permainan berlangsung. Hal ini menambah dimensi baru dalam pengalaman bermain tic tac toe, di mana kecerdasan buatan bukan hanya menjadi lawan yang tangguh, tetapi juga mampu berinteraksi dengan pemain manusia secara dinamis dan adaptif. Dengan demikian, penggunaan kecerdasan buatan dalam permainan tic tac toe memiliki potensi untuk meningkatkan kualitas dan pengalaman bermain, membuka peluang baru untuk eksplorasi dan inovasi dalam pengembangan permainan.

Kata Kunci

Tic-Tac-ToeKecerdasan BuatanAlgoritma MinimaxAlpha-Beta PruningPengambilan Keputusan

Cari jurnal yang tepat untuk naskah Anda

MatchMind AI mencocokkan abstrak naskah Anda dengan ribuan jurnal terakreditasi dan menampilkan rekomendasi terbaik beserta alasannya.

Coba MatchMind

Lihat profil lengkap jurnal ini

Waktu review, biaya APC, statistik sitasi, indeksasi Scopus, dan banyak lagi.

Buka Jurnal Minfo Polgan

Artikel ini juga tersedia di situs resmi jurnal.

Kecerdasan Buatan dalam Permainan Tic-Tac-Toe Melalui Algoritma Minimax dengan Optimasi Alpha-Beta Pruning | Jurnal Minfo Polgan | Publiora