profil game

INITIAL STATE :

Initial State Yang digunakan sebagai acuan untuk membuat program Tac Tic Toe adalah pembuatan papan permainanya. Di sini saya menggunakan papan yang berukuran 7x7. Game Tac-Tic-Toe merupakan Permainan Mental yang dimainkan seorang pemain bermain melawan AI komputer. Pada game ini akan menampilkan 49 spot yang tersusun dari tujuh baris dan tujuh kolom. Dalam permainan ini menggunakan dua gambar yaitu Bola Basket dan Bola Sepak yaitu Bola Basket adalah yang akan digunakan oleh pemain dan Bola Sepak yang digunakan oleh Komputer. Game ini akan mengasah otak pemainnya. Pemain dipaksa untuk menerapkan strategi yang tepat untuk memenangkan game ini. Permainan ini hanya dapat dimainkan oleh satu pemain, sedangkan Komputer bertindak sebagai lawan.

1.3       RULE :

            Aturan main (Rule) yang digunakan pada games tac tic toe ini adalah sebagai berikut:

1.      User memulai permainannya terlebih dahulu, dan user menentukan letak awal mula yang akan dimainkan. User diberi kebebasan untuk menentukan awal mula permainanya di mana saja selama berada di papan permainan.

2.      Komputer diberi pembelajaran untuk menghalangi jalan user untuk mencapai Goal (Tujuan).

3.      Komputer juga diberi pembelajaran untuk memenangkan games ini baik dalam memenangkannya dengan secara horizontal,vertikal dan diagonal.

1.4       GOAL :

            Goal untuk menyelesaikan games Tac Tic Toe ini adalah membuat sebuah deretan tujuh symbol yang dapat dibentuk secara vertical, horizontal, diagonal. Games akan berakhir salah satu pemain dapat membentuk 7 pola seperti dibawah ini :

Goal :

X		X	X	X	X	X
X
X
X
X
X
X

            KONSEP AI :

Kecerdasan buatan atau yang sering disebut dengan AI pada game ini terletak pada computer yang akan bertindak sebagai lawan. Algoritma yang digunakan pada game ini yaitu algoritma Minimax. Komputer akan selalu berusaha mengalahkan user. Komputer dapat menyusun strateginya sendiri agar menjadi pemenang. Keuntungan yang didapat dengan menggunakan algoritma minimax ini yaitu algoritma minimax mampu menganalisis segala kemungkinan posisi permainan untuk menghasilkan keputusan yang terbaik karena algoritma minimax ini bekerja secara rekursif dengan mencari langkah yang akan membuat lawan mengalami kerugian minimum. Semua strategi lawan akan dihitung dengan algoritma yang sama dan seterusnya. Ini berarti, pada langkah pertama komputer akan menganalisis seluruh pohon permainan. Dan untuk setiap langkahnya, komputer akan memilih langkah yang paling membuat lawan mendapatkan keuntungan minimum, dan yang paling membuat komputer itu sendiri mendapatkan keuntungan maksimum. Dalam penentuan keputusan tersebut dibutuhkan suatu nilai yang merepresentasikan kerugian atau keuntungan yang akan diperoleh jika langkah tersebut dipilih. Untuk itulah disini digunakan sebuah fungsi heurisitic untuk mengevaluasi nilai sebagai nilai yang merepresentasikan hasil permainan yang akan terjadi jika langkah tersebut dipilih. Biasanya pada permainan tac tic toe ini digunakan nilai 1,0,-1 untuk mewakilkan hasil akhir permainan berupa menang, seri, dan kalah. Dari nilai-nilai heuristic inilah komputer akan menentukan simpul mana dari pohon permainan yang akan dipilih, tentunya simpul yang akan dipilih tersebut adalah simpul dengan nilai heuristic yang akan menuntun permainan ke hasil akhir yang menguntungkan bagi komputer. Dan algoritma greedy juga termasuk di dalamnya.

                            

Algoritma greedy merupakan metode yang paling populer untuk memecahkan masalah optimasi. Algoritma greedy membentuk solusi langkah per langkah.Pendekatan yang digunakan di dalam algoritma greedy adalah membuat pilihan yang tampak memberi perolehan terbaik, yaitu dengan membuat pilihan optimum local pada setiap langkah dengan harapan akan mengarah ke solusi optimum global.Prinsip algoritma greedy pada setiap langkah ialah mengambil pilihan terbaik yang dapat diperoleh saat itu tanpa memperhatikan konsekuensi ke depan, dan berharap bahwa dengan memilih optimum lokal pada setiap langkah akan menghasilkan optimum global pada akhir proses.Persoalan optimasi algoritma greedy disusun oleh elemen-elemen berikut :

1.         Himpunan kandidat, yang berisi elemen-elemen pembentuk solusi.

2.         Himpuan solusi, berisi kandidat-kandidat yang terpilih sebagai solusi persoalan.

3.         Fungsi seleksi, dinyatakan dengan predikat SELEKSI memilih kandidat yang paling memungkinkan mencapai solusi optimal pada setiap langkah.

4.         Fungsi kelayakan, dinyatakan dengan predikat LAYAK, memeriksa apakah suatu kandidat yang telah dipilih dapat memberikan solusi yang layak dengan tidak melanggar constraints yang ada.

5.         Fungsi objektif, yang memaksimumkan atau meminimumkan nilai solusi.Prinsip algoritma greedy pada setiap langkah ialah mengambil pilihan terbaik yang dapat diperoleh saat itu tanpa memperhatikan konsekuensi ke depan, dan berharap bahwa dengan memilih optimum lokal pada setiap langkah akan menghasilkan optimum global pada akhir proses.

Tampilan awal main :

Jika kamu memenangkan permainan maka outputnya :

Jika kamu kalah dalam permainan maka outputnya: