Archive for November 2017
BOARD GAME
By : Praditya IvanPengertian Game Theory
Menururt Dimiyati (1992), teori permainan (game theory) adalah bagian dari ilmu pengetahuan yang berkaitan dengan pembuatan keputusan pada saat ada dua pihak atau lebih berada dalam kondisi persaingan atau konflik. Pihak-pihak yang bersaing ini disumsikan bersifat rasional dan cerdas, artinya masing-masing pihak akan melakukan strategi tindakan yang rasional untuk memenangkan persaingan itu, dan masing-masing pihak juga mengetahui strategi pihak lawannya. Selanjutnya pihak ini disebut pemain.
Menurut Ayu (1996), game theory merupakan suatu pendekatan matematis untuk merumuskan situasi persaingan dan konflik antara berbagai kepentingan. Game theory melibatkan dua atau lebih pengambil keputusan atau yang disebut pemain. Setiap pemain dalam game theory mempunyai keinginan untuk menang.
Tujuan teori ini adalah menganalisa proses pengambilan keputusan dari persaingan yang berbeda-beda dan melibatkan dua atau lebih pemain/kepentingan. Kegunaan dari teori permainan adalah metodologi yang disediakan untuk menstruktur dan menganalisa masalah pemilihan strategi. Menggunakan teori permainan, maka langkah pertama adalah menentukan secara explicit pemain, strategi yang ada, dan juga menentukan preferensi serta reaksi dari setiap pemain.
Terdapat dua jenis strategi permainan yang dapat digunakan pada game theory, yaitu pure strategy (setiap pemain mempergunakan strategi tunggal) dan mixed strategy (setiap pemain menggunakan campuran dari berbagai strategi yang berbeda-beda). Pure strategy digunakan untuk jenis permainan yang hasil optimalnya mempunyai saddle point (semacam titik keseimbangan antara nilai permainan kedua pemain). Sedangkan mixed strategy digunakan untuk mencari solusi optimal dari kasus game theory yang tidak mempunyai saddle point.
Unsur-unsur Dasar Game Theory
Ada beberapa unsur atau konsep dasar yang sangat penting dalam penyelesaian setiap kasus dengan teori permainan. Berikut penjelassan selengkapnya :
1. Angka-angka dalam matriks pay-off, atau biasa disebut matriks permainan, menunjukkan hasil-hasil (pay-off) dari strategi–strategi permainan yang berbeda-beda, hasil-hasil ini dinyatakan dalam suatu bentuk ukuran efektifitas seperti uang, persentase market share, atau utilitas.
2. Maximizing player adalah pemain yang berada di baris dan yang memenangkan/memperoleh keuntungan permainan, sedangkan minimizing player adalah pemain yang berada di kolom dan yang menderita kekalahan / kerugian.
3. Strategi permainan adalah rangkaian kegiatan atau rencana yang menyeluruh dari seorang pemain, sebagai reaksi atas perilaku pesaingnya. Dalam hal ini, strategi atau rencana tidak dapat dirusak oleh pesaing lainya.
4. Aturan-aturan permainan adalah pola dimana para pemain memilih strategi.
5. Nilai permainan adalah hasil pay-off yang diperkirakan oleh pemain sepanjang rangkaian permainan dimana masing-masing pemain menggunakan strategi terbaiknya. Permainan dikatakan adil apabila nilai permainan sama dengan nol dan sebaliknya.
6. Dominan adalah kondisi dimana pemain dengan setiap pay-offnya dalam strategi superior terhadap setiap pay-off yang berhubungan dalam suatu strategi alternative. Aturan dominan digunakan untuk mengurangi ukuran matriks pay-off dan upaya perhitungan.
7. Strategi optimal adalah kondisi dimana dalam rangkaian kegiatan permainan seorang pemain berada dalam posisi yang paling menguntungkan tanpa menghiraukan kondisi pesaingnya.
8. Tujuan dari model adalah mengidentifikasi strategi atau rencana optimal untuk setiap pemain.
Algoritma Minimax
Algoritma minimax merupakan basis dari semua permainan berbasis AI seperti permainan catur misalnya. AI permainan catur tentunya sudah sangat terkenal dimana AI tersebut bahkan dapat mengalahkan juara dunia sekalipun. Pada algoritma minimax, pengecekan akan seluruh kemungkinan yang ada sampai akhir permainan dilakukan. Pengecekan tersebut akan menghasilkan pohon permainan yang berisi semua kemungkinan tersebut. Tentunya dibutuhkan resource yang berskala besar untuk menangani komputasi pencarian pohon solusi tersebut berhubung kombinasi kemungkinan untuk sebuah permainan catur pada setiap geraknya sangat banyak sekali.
Keuntungan yang didapat dengan menggunakan algoritma minimax 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 tic tac 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.
TRANSPOSITION TABLE AND MEMORY
Algoritma dapat menggunakan tabel transposisi untuk menghindari melakukan pekerjaanekstra dalam mencari posisi board yang sama beberapa kali
Memori kerja posisi board sudah dikenal
Menggunakan fungsi hash khusus desiderata: sebarkan posisi-posisi yang mirip seluas mungkin melalui kisaran nilai hash nilai hash yang banyak berubah saat berpindah dari papan bergerak mengalami perubahan yang sangat sedikit.
Kunci zobrist adalah sekumpulan bit acak dari fixed-length pola yang tersimpan untuk setiap kemungkinan keadaan dari setiap lokasi yang mungkin ada pada board. Contoh: Catur memiliki 64 kotak, dan masing-masing persegi bisa kosong atau ada 1 dari 6 potongan berbeda di atasnya, masing-masing dua warna mungkin.Zobrist kunci harus seperti berikut : 64 2 (6 + 1) = 832 bit-string yang berbeda.
Kunci Zobrist perlu diinisialisasi dengan bit-string acak dengan ukuran yang sesuai.Untuk setiap kotak yang tidak kosong, tombol Zobrist adalah mendongak dan XORed dengan jumlah hash yang berjalan. Zobrist Key dapat diperbarui secara bertahap
Turn Base Strategy
Turn Base Strategy adalah salah satu jenis permainan yang menarik untuk di
mainkan. Berbeda dengan saudaranya atau lebih di kenal dengan Real Time Strategy yang
lebih ke arah aksi –aksinya. Turn Base Strategy lebih mengutamakan storyline nya dari pada
unsur – unsur lainnya. Storyline yang menarik merupakan salah satu unsur ketertarikan
pemain game dalam memainkan game. Banyaknya permainan Turn Base Strategy yang pure
(murni) yang sudah di liris.
Jenis game lainnya yang memiliki keunggulan dalam unsur storyline nya adalah
Virtual Collectible Card Game. Collectible Card Game atau yang lebih di kenal dengan CCGs
juga memiliki storyline yang kuat. Salah satu contoh nyatanya adalah permainan CCGs Yugi
Oh. Dalam permainan single playernya, user di hadapkan dalam sebuah cerita yang
menantang. Hingga di buatkan animasi dari permainan game ini. Banyak sekali permainan
game Turn Based Strategy dan Virtual CCGs yang sudah di buat. Dikarenakan jarangnya jenis
game perpaduan dari Turn Base Strategy dengan Virtual Strategy maka di ciptakanlah
permainan gabungan dari 2 jenis game ini. Turn Based Strategy di gabung dengan virtual
CCGs. Terdapat banyak jenis AI yang dapat digunakan dalam perpaduan jenis game ini. Dan
yang biasa digunakan dalam jenis ini adalah AI dengan algoritma Minimaxing. User dapat
menggabungkan strategi aksi dengan strategi kartu dan melawan Ai dengan algoritma
MinMaxing.
Sumber :
https://id.wikipedia.org/wiki/Minimax
https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja&uact=8&ved=0ahUKEwim47qtwubXAhViKMAKHTRKDAQQFggqMAA&url=http%3A%2F%2Frepository.maranatha.edu%2F14862%2F6%2F0872117_Conclusion.pdf&usg=AOvVaw3wLZj0evH_akT1K4wHUl1W
https://sutrisnoadityo.wordpress.com/2013/10/12/teori-permainan-game-theory/
http://anggaradelta.blogspot.co.id/2017/11/board-game.html
Menururt Dimiyati (1992), teori permainan (game theory) adalah bagian dari ilmu pengetahuan yang berkaitan dengan pembuatan keputusan pada saat ada dua pihak atau lebih berada dalam kondisi persaingan atau konflik. Pihak-pihak yang bersaing ini disumsikan bersifat rasional dan cerdas, artinya masing-masing pihak akan melakukan strategi tindakan yang rasional untuk memenangkan persaingan itu, dan masing-masing pihak juga mengetahui strategi pihak lawannya. Selanjutnya pihak ini disebut pemain.
Menurut Ayu (1996), game theory merupakan suatu pendekatan matematis untuk merumuskan situasi persaingan dan konflik antara berbagai kepentingan. Game theory melibatkan dua atau lebih pengambil keputusan atau yang disebut pemain. Setiap pemain dalam game theory mempunyai keinginan untuk menang.
Tujuan teori ini adalah menganalisa proses pengambilan keputusan dari persaingan yang berbeda-beda dan melibatkan dua atau lebih pemain/kepentingan. Kegunaan dari teori permainan adalah metodologi yang disediakan untuk menstruktur dan menganalisa masalah pemilihan strategi. Menggunakan teori permainan, maka langkah pertama adalah menentukan secara explicit pemain, strategi yang ada, dan juga menentukan preferensi serta reaksi dari setiap pemain.
Terdapat dua jenis strategi permainan yang dapat digunakan pada game theory, yaitu pure strategy (setiap pemain mempergunakan strategi tunggal) dan mixed strategy (setiap pemain menggunakan campuran dari berbagai strategi yang berbeda-beda). Pure strategy digunakan untuk jenis permainan yang hasil optimalnya mempunyai saddle point (semacam titik keseimbangan antara nilai permainan kedua pemain). Sedangkan mixed strategy digunakan untuk mencari solusi optimal dari kasus game theory yang tidak mempunyai saddle point.
Unsur-unsur Dasar Game Theory
Ada beberapa unsur atau konsep dasar yang sangat penting dalam penyelesaian setiap kasus dengan teori permainan. Berikut penjelassan selengkapnya :
- Jumlah Pemain
Permainan diklasifikasikan menurut jumlah kepentingan atau tujuan yang ada dalam permainan tersebut. Dalam hal ini perlu dipahami, bahwa pengertian “jumlah pemain” tidak selalu sama artinya dengan “jumlah Orang” yang terlibat dalam permainan. jumlah pemain disini berarti jumlah kelompok pemain berdasarkan masing-masing kepentingan atau tujuannya. Dengan demikian dua orang atau lebih yang mempunyai kepentingan yang sama dapat diperhitungkan sebagai satu kelompok pemain. - Ganjaran / Pay-off
Ganjaran / pay-off adalah hasil akhir yang terjadi pada akhir permainan berkenaan dengan ganjaran ini, permainan digolongkan menjadi 2 macam kategori, yaitu permainan jumlah-nol (zero-sum games) dan permainan jumlah-bukan-nol (non-zero-sum games). permainan jumlah-nol terjadi jika jumlah ganjaran dari seluruh pemain adalah nol, yaitu dengan memperhitungkan setiap keuntungan sebagai bilangan positif dan setiap kerugian sebagai bilangan negatif. Selain dari itu adalah permainan jumlah – bukan-nol. Dalam permainan jumlah-nol setiap kemenangan bagi suatu pihak pemain merupakan kekalahan bagi pihak pemain lain. letak arti penting dari perbedaan kedua kategori permainan berdasarkan ganjaran ini adalah bahwa permainan jumlah-nol adalah suatu sistem yang tertutup. Sedangkan permainan jumlah-bukan-nol tidak demikian halnya. Hampir semua permainan pada dasarnya merupakan permainan jumlah-nol. Berbagai situasi dapat dianalisis sebagai permainan jumlah-nol. - Strategi Permainan
Strategi permainan dalam teori permainan adalah suatu siasat atau rencana tertentu dari seorang pemain, sebagai reaksi atas aksi yang mungkin dilakukan oleh pemain yang menjadi saingannya. permainan diklasifikasikan menurut jumlah strategi yang tersedia bagi masing-masing pemain. Jika pemain pertama memiliki m kemungkinan strategi dan pemain kedua memiliki n kemungkinan strategi, maka permainan tersebut dinamakan permainan m x n. letak arti penting dari perbedaan jenis permainan berdasarkan jumlah strategi ini adalah bahwa permainan dibedakan menjadi permainan berhingga dan permainan tak berhingga. Permainan berhingga terjadi apabila jumlah terbesar dari strategi yang dimiliki oleh setiap pemain berhingga atau tertentu, sedangkan permainan tak berhingga terjadi jika setidak-tidaknya seorang pemain memiliki jumlah strategi yang tak berhingga atau tidak tertentu. - Matriks Permainan
Setiap permainan yang dianalisis dengan teori permainan selalu dapat disajikan dalam bentuk sebuah matriks permainan. matriks permainan disebut juga matriks ganjaran yaitu sebuah matriks yang semua unsur berupa ganjaran dari para pemain yang terlibat dalam permainan tersebut. Baris-barisnya melambangkan strategi –strategi yang dimiliki pemain pertama, sedangkan kolom-kolomnya melambangkan strategi-strategi yang dimiliki pemain lain. dengan demikian, permainan berstrategi mxn dilambangkan dengan matriks permainan m x n . Teori permainan berasumsi bahwa strategi yang tersedia bagi masing-masing pemain dapat dihitung dan ganjaran yang berkaitan dengannya dapat dinyatakan dalam unit, meskipun tidak selalu harus dalam unit moneter. Hal ini penting bagi penyelesaian permainan, yaitu untuk menentukan pilihan strategi yang akan dijalankan oleh masing-masing pemain, dengan menganggap bahwa masing masing pemain berusaha memaksimumkan keuntungannya yang minimum (maksimin) atau meminimumkan kerugiannya yang maksimum (minimaks). Nilai dari suatu permainan adalah ganjaran rata-rata / ganjaran yang diharapkan dari sepanjang rangkaian permainan, dengan menganggap kedua pemain selalu berusaha memainkan strateginya yang optimum. Secara konvensional, nilai permainan dilihat dari pihak pemain yang strategistrateginya dilambangkan oleh baris-baris matriks ganjaran, dengan kata lain dilihat dari sudut pandang pemain tertentu. pemain dikatakan adil (fair) apabila nilainya nol, dimana takseorang pemain pun yang memperoleh keuntungan atau kemenangan dalam permainan yang tidak adil (unfair) seorang pemain akan memperoleh kemenangan atas pemain lain, yaitu jika nilai permainan tersebut bukan nol, dalam hal ini nilai pemain adalah positif jika pemain pertam (pemain baris) memperoleh kemenangan, sebaliknya nilai permainan negatif jika pemain lain (pemain kolom) memperoleh kemenangan. - Titik Pelana (Saddle Poin)
Titik pelana adalah suatu unsur didalam matriks permainan yang sekaligus sebagai maksimin baris dan minimaks kolom. permainan dikatakan bersaing ketat (Strictly determined) jika matriksnya memiliki titik pelana. Strategi yang optimum bagi masing-masing pemain adalah strategi pada baris dan kolom yang mengandung titik pelana tersebut. dalam hal ini baris yang mengandung titik pelana merupakan strategi optimum bagi pemain pertama, sedangkan kolom yang mengandung titik pelana merupakan strategi optimum bagi pemain lain. Langkah pertama penyelesaian sebuah matriks permainan adalah memeriksa ada atau tidaknya titik pelana. Bila terdapat titik pelana permainan dapat segera dianalisis untuk diselesaikan. Untuk menentukan titik pelana biasanya dilakukan dengan menuliskan nilai-nilai minimum dan Maksimum masing-masing kolom, kemudian menentukan maksimun diantara minimum baris dan minimum diantara maksimum kolom. jika unsur maksimum dari minimum baris sama dengan unsur minimum dari maksimum kolom, atau jika maksimin = minimaks, berarti unsur tersebut merupakan titik pelana.
1. Angka-angka dalam matriks pay-off, atau biasa disebut matriks permainan, menunjukkan hasil-hasil (pay-off) dari strategi–strategi permainan yang berbeda-beda, hasil-hasil ini dinyatakan dalam suatu bentuk ukuran efektifitas seperti uang, persentase market share, atau utilitas.
2. Maximizing player adalah pemain yang berada di baris dan yang memenangkan/memperoleh keuntungan permainan, sedangkan minimizing player adalah pemain yang berada di kolom dan yang menderita kekalahan / kerugian.
3. Strategi permainan adalah rangkaian kegiatan atau rencana yang menyeluruh dari seorang pemain, sebagai reaksi atas perilaku pesaingnya. Dalam hal ini, strategi atau rencana tidak dapat dirusak oleh pesaing lainya.
4. Aturan-aturan permainan adalah pola dimana para pemain memilih strategi.
5. Nilai permainan adalah hasil pay-off yang diperkirakan oleh pemain sepanjang rangkaian permainan dimana masing-masing pemain menggunakan strategi terbaiknya. Permainan dikatakan adil apabila nilai permainan sama dengan nol dan sebaliknya.
6. Dominan adalah kondisi dimana pemain dengan setiap pay-offnya dalam strategi superior terhadap setiap pay-off yang berhubungan dalam suatu strategi alternative. Aturan dominan digunakan untuk mengurangi ukuran matriks pay-off dan upaya perhitungan.
7. Strategi optimal adalah kondisi dimana dalam rangkaian kegiatan permainan seorang pemain berada dalam posisi yang paling menguntungkan tanpa menghiraukan kondisi pesaingnya.
8. Tujuan dari model adalah mengidentifikasi strategi atau rencana optimal untuk setiap pemain.
Algoritma Minimax
Algoritma minimax merupakan basis dari semua permainan berbasis AI seperti permainan catur misalnya. AI permainan catur tentunya sudah sangat terkenal dimana AI tersebut bahkan dapat mengalahkan juara dunia sekalipun. Pada algoritma minimax, pengecekan akan seluruh kemungkinan yang ada sampai akhir permainan dilakukan. Pengecekan tersebut akan menghasilkan pohon permainan yang berisi semua kemungkinan tersebut. Tentunya dibutuhkan resource yang berskala besar untuk menangani komputasi pencarian pohon solusi tersebut berhubung kombinasi kemungkinan untuk sebuah permainan catur pada setiap geraknya sangat banyak sekali.
Keuntungan yang didapat dengan menggunakan algoritma minimax 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 tic tac 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.
TRANSPOSITION TABLE AND MEMORY
Algoritma dapat menggunakan tabel transposisi untuk menghindari melakukan pekerjaanekstra dalam mencari posisi board yang sama beberapa kali
Memori kerja posisi board sudah dikenal
Menggunakan fungsi hash khusus desiderata: sebarkan posisi-posisi yang mirip seluas mungkin melalui kisaran nilai hash nilai hash yang banyak berubah saat berpindah dari papan bergerak mengalami perubahan yang sangat sedikit.
Kunci zobrist adalah sekumpulan bit acak dari fixed-length pola yang tersimpan untuk setiap kemungkinan keadaan dari setiap lokasi yang mungkin ada pada board. Contoh: Catur memiliki 64 kotak, dan masing-masing persegi bisa kosong atau ada 1 dari 6 potongan berbeda di atasnya, masing-masing dua warna mungkin.Zobrist kunci harus seperti berikut : 64 2 (6 + 1) = 832 bit-string yang berbeda.
Kunci Zobrist perlu diinisialisasi dengan bit-string acak dengan ukuran yang sesuai.Untuk setiap kotak yang tidak kosong, tombol Zobrist adalah mendongak dan XORed dengan jumlah hash yang berjalan. Zobrist Key dapat diperbarui secara bertahap
Turn Base Strategy
Turn Base Strategy adalah salah satu jenis permainan yang menarik untuk di
mainkan. Berbeda dengan saudaranya atau lebih di kenal dengan Real Time Strategy yang
lebih ke arah aksi –aksinya. Turn Base Strategy lebih mengutamakan storyline nya dari pada
unsur – unsur lainnya. Storyline yang menarik merupakan salah satu unsur ketertarikan
pemain game dalam memainkan game. Banyaknya permainan Turn Base Strategy yang pure
(murni) yang sudah di liris.
Jenis game lainnya yang memiliki keunggulan dalam unsur storyline nya adalah
Virtual Collectible Card Game. Collectible Card Game atau yang lebih di kenal dengan CCGs
juga memiliki storyline yang kuat. Salah satu contoh nyatanya adalah permainan CCGs Yugi
Oh. Dalam permainan single playernya, user di hadapkan dalam sebuah cerita yang
menantang. Hingga di buatkan animasi dari permainan game ini. Banyak sekali permainan
game Turn Based Strategy dan Virtual CCGs yang sudah di buat. Dikarenakan jarangnya jenis
game perpaduan dari Turn Base Strategy dengan Virtual Strategy maka di ciptakanlah
permainan gabungan dari 2 jenis game ini. Turn Based Strategy di gabung dengan virtual
CCGs. Terdapat banyak jenis AI yang dapat digunakan dalam perpaduan jenis game ini. Dan
yang biasa digunakan dalam jenis ini adalah AI dengan algoritma Minimaxing. User dapat
menggabungkan strategi aksi dengan strategi kartu dan melawan Ai dengan algoritma
MinMaxing.
Sumber :
https://id.wikipedia.org/wiki/Minimax
https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja&uact=8&ved=0ahUKEwim47qtwubXAhViKMAKHTRKDAQQFggqMAA&url=http%3A%2F%2Frepository.maranatha.edu%2F14862%2F6%2F0872117_Conclusion.pdf&usg=AOvVaw3wLZj0evH_akT1K4wHUl1W
https://sutrisnoadityo.wordpress.com/2013/10/12/teori-permainan-game-theory/
http://anggaradelta.blogspot.co.id/2017/11/board-game.html
Teknik Pembangunan Game AI
By : Praditya IvanTeknik Pembangunan Game AI
Game adalah permainan komputer yang dibuat dengan teknik dan metode animasi. Permainan game merupakan bidang AI yang sangat populer berupa permainan antara manusia melawan mesin yang mempunyai intelektual untuk berpikir. Komputer dapat bereaksi dan menjawab tindakan-tindakan yang diberikan oleh lawan mainnya.
Salah satu komputer yang ditanamkan AI untuk game bernama Deep Blue. Deep Blue adalah sebuah komputer catur buatan IBM pertama yang memenangkan sebuah permainan catur melawan seorang juara dunia (Garry Kasparov) dalam waktu standar sebuah turnamen catur. Kemenangan pertamanya (dalam pertandingan atau babak pertama) terjadi pada 10 Februari 1996, dan merupakan permainan yang sangat terkenal.
Kini telah banyak berkembang game AI yang semakin menarik, interaktif, dan dengan grafis yang sangat bagus. Ditambah dengan kemajuan teknologi jaringan komputer yang semakin cepat, sudah banyak terdapat game-game AI yang berbasiskan online. Tidak sedikit orang yang tertarik dengan game saat ini. Mereka memainkan game untuk mengisi kekosongan waktu mereka atau pun melatih skill mereka dalam berpikir.
Game adalah permainan komputer yang dibuat dengan teknik dan metode animasi. Permainan game merupakan bidang AI yang sangat populer berupa permainan antara manusia melawan mesin yang mempunyai intelektual untuk berpikir. Komputer dapat bereaksi dan menjawab tindakan-tindakan yang diberikan oleh lawan mainnya.
Salah satu komputer yang ditanamkan AI untuk game bernama Deep Blue. Deep Blue adalah sebuah komputer catur buatan IBM pertama yang memenangkan sebuah permainan catur melawan seorang juara dunia (Garry Kasparov) dalam waktu standar sebuah turnamen catur. Kemenangan pertamanya (dalam pertandingan atau babak pertama) terjadi pada 10 Februari 1996, dan merupakan permainan yang sangat terkenal.
Kini telah banyak berkembang game AI yang semakin menarik, interaktif, dan dengan grafis yang sangat bagus. Ditambah dengan kemajuan teknologi jaringan komputer yang semakin cepat, sudah banyak terdapat game-game AI yang berbasiskan online. Tidak sedikit orang yang tertarik dengan game saat ini. Mereka memainkan game untuk mengisi kekosongan waktu mereka atau pun melatih skill mereka dalam berpikir.
1.1 Movement
Komputer sebagai alat untuk pemindahan data yaitu untuk pemindahan data yang telah dibuat dan akan bisa membuka kembali file yang telah kita buat dengan cara mengcopy paste file yang telah kita buat. Contohnya dari keyboard ke layar monitor. Dalam game, movement adalah metode yang menekankan konsep gerak tubuh, meliputi konsep kesadaran tubuh, konsep usaha, konsep ruang, dan konsep keterhubungan.
1.2 Pathfinding
Pencarian jalur (pathfinding) merupakan bagian dari medel AI. Algoritma pathfinding menggunakan ‘Directed Non-Negative Weighted Graph’. Algoritma seperti Dijkstra dan A* menggunakan struktur data graf . Graf digunakan untuk menggambarkan jalur yang dapat diambil pada sebuah geometri ruang.
1.3 Pengambilan Keputusan
pengambilan keputusan adalah suatu proses pemilihan dari berbagai alternatif baik kualitatif maupun kuantitatif untuk mendapat suatu alternatif terbaik guna menjawab masalah atau menyelesaikan konflik (pertentangan).
Proses penurunan suatu keputusan mengandung empat unsur, yaitu :
§ Model : Model menunjukkan gambaran suatu rnasalah secara kuantitatif atau kualitatif.
§ Kriteria: Kriteria yang dirumuskan menunjukkan tujuan dari keputusan yang diambil. Jika terdapat beberapa kriteria yang saling bertentangan, maka pengambilan keputusan harus melalui kompromi (misalnya menambah jasa langganan dan mengurangi persediaan, maka keputusan mana yang diambil perlu kompromi).
§ Pembatas: Faktor-faktor tambahan yang perlu diperhatikan dalam memecahkan masalah pengambilan keputusan. Misalnya dana yang kurang tersedia.
§ Optimalisasi: Apabila masalah keputusan telah diuraikan dengan sejelas jelasnya, maka manajer menentukan apa yang diperlukan (kriteria) dan apa yang diperbolehkan (pembatas). Pada keadaan ini pengambil keputusan siap untuk memilih pemecahan yang terbaik atau yang optimal.
Proses Pengambilan Keputusan
§ Penyelidikan: Mempelajari lingkungan atas kondisi yang memerlukan keputusan. Data mentah diperoleh, diolah, dan diuji untuk dijadikan petunjuk yang dapat mengidentifikasi persoalan.
§ Perancangan: Mendaftar, mengembangkan, dan menganalisis arah tindakan yang mungkin. Hal ini meliputi proses-proses untuk memahami persoalan, menghasilkan pemecahan, dan menguji kelayakan pemecahan tersebut.
§ Pemilihan: Memilih arah tindakan tertentu dari semua yang ada. Pilihan ditentukan dan dilaksanakan.
Jadi, proses keputusan dapat dianggap sebagai sebuah arus dari penyelidikan sampai perancangan dan kemudian pada pemilihan. Tetapi pada setiap tahap hasilnya mungkin dikembalikan ke tahap sebelumnya untuk dimulai lagi. Jadi tahapan tersebut merupakan unsur-unsur sebuah proses yang berkesinambungan.
Teori Pengambilan Keputusan
Teori pengambilan keputusan menekankan bahwa terdapat tujuh langkah yang harus ditempuh, yaitu:
1. Identifikasi permasalahan yang dihadapi
Ada ungkapan yang mengatakan bahwa suatu “permasalahan yang sudah dikenali hakikatnya dengan tepat sesungguhnya sudah separo terpecahkan.” Ungkapan ini mempunyai tiga implikasi, yaitu:
§ Bahwa mutlak perlu mengenali secara mendasar situasi problematik yang menimbulkan ketidakseimbangan dalam kehidupan organisasi atau perusahaan.
§ Pengenalan secara mendasar berarti “akar” penyebab timbulnya ketidakseimbangan harus digali sedalam-dalamnya.
§ Mengambil keputusan tidak boleh puas hanya dengan diagnosis gejala-gejala yang segera tampak. Jika hanya gejala yang diidentifikasikan, sangat mungkin “terapinya” pun hanya mampu menghilangkan gejala tersebut. Padahal yang harus dihilangkan adalah “sumber penyakitnya”.
2. Pengumpulan data
Berangkat dari pandangan bahwa pengambilan keputusan memerlukan dukungan informasi yang lengkap, mutakhir, dapat dipercaya, dan diolah dengan baik. Berarti bahwa dalam pengumpulan data ada tiga hal yang mutlak mendapat perhatian, yaitu:
§ Pentingnya menggali data dari semua sumber yang layak digali, baik secara internal maupun secara eksternal. Dari segi inilah harus dilihat pentingnya akses bagi para pengolah data terhadap semua sumber data.
§ Pentingnya untuk menjamin bahwa data yang dikumpulkan relevan dengan permasalahan yang hendak diatasi.
§ Bahwa mutu data yang dikumpulkan haruslah setinggi mungkin sehingga informasi yang dihasilkan akan bermutu tinggi pula.
3. Analisis data
Analisis data harus mampu menunjukkan berbagai alternatif yang mungkin ditempuh untuk memecahkan masalah. Oleh karena itu, analisis data diarahkan pada pembentukan persepsi yang sama diantara berbagai pihak tentang arti data yang dimiliki, dengan demikian memberikan interpretasi yang sama tentang data tersebut.
4. Analisis berbagai alternatif
Salah satu tantangan yang dihadapi dalam mengambil keputusan ialah menemukan jawaban yang paling tepat terhadap pertanyaan: Apakah dalam mengambil keputusan harus selalu terdapat berbagai alternatif? Pertanyaan ini penting karena jika seorang pengambil keputusan dihadapkan kepada hanya satu alternatif dan ia memutuskan untuk menggunakan alternatif tersebut, yang bersangkutan sudah mengambil keputusan. Bahkan teori pengambilan keputusan mengatakan bahwa jika seseorang memutuskan untuk tidak mengambil keputusan, tindakannya itu adalah pengambilan keputusan juga.
5. Pemilihan alternatif
Jika dilakukan dengan cermat, analisis berbagai alternatif akan “memberi petunjuk” tentang alternatif yang sebaiknya digunakan karena akan membuahkan solusi yang paling efektif. Alternatif di pilih dengan demikian, merupakan alternatif yang tampaknya paling baik. Pengalaman mengambil keputusan di masa lalu dan keyakinan bahwa keputusan yang diambil adalah keputusan yang terbaik.
6. Implementasi (pelaksanaan)
Apakah alternatif yang dipilih merupakan pilihan yang terbaik atau tidak diuji pada waktu digunakan dalam arti mampu tidaknya menghilangkan situasi permasalahan dan apakah permasalahan yang dihadapi tersebut dapat dipecahkan secara efektif atau tidak.
7. Evaluasi (penilaian)
Hasil pelaksanaan memerlukan penilaian yang objektif, rasional dan berdasarkan tolok ukur yang baku. Seperti dimaklumi, hasil penilaian dapat menunjukkan bahwa hasil yang di capai melampaui harapan, sekedar sesuia dengan sasaran atau kurang dari sasaran. Kesemuanya itu menjadi bahan penting dalam mengelola organisasi atau perusahaan di masa depan.
1.4 Taktik dan strategi AI
AI dalam game biasanya memiliki kecepatan dalam taktik bermain sehingga mengharuskan pemain untuk berfikir lebih cepat untuk menyusun strategi terbaik agar dapat memperoleh skor yang maksimal. Kecerdasan buatan merupakan kecerdasan yang ditujukan oleh suatu entitas buatan, yang diciptakan dan diterapkan kedalam sebuah mesin (komputer) sehingga dapat melakukan perbuatan seperti manusia. Strategi dalma gamepun bervariasi. Salah satunya adalah dalam game Othello yaitu strategi bermain reversy, sperti jumlah pin, penguasaan sudut/x-square/c-square, jumlah pin stabil, mobility, jumlah pin tepi, parity, dan pola sisi/sudut.
1.5 Pembelajaran
Machine learning adalah teknik AI yang berkaitan dengan pembelajaran data dan menggunakannya untuk memprediksi informasi yang ada di dunia.
Machine learning dibangun dengan menggunakan algoritma. Rangkaian instruksi ini akan menyelesaikan suatu permasalahan. Contoh algoritma yang dimaksud adalah decision tree learning dan association rule learning.
Namun, algoritma machine learning yang berperan dalam kehidupan di dunia adalah jaringan saraf buatan, suatu teknik yang terinspirasi oleh cara kerja neuron otak manusia.
Sederhananya begini: suatu jaringan saraf terdiri dari beberapa lapisan neuron. Input masuk melalui lapisan pertama. Tiap neuronnya menerima input, sehingga setiap neuron memiliki muatan, dan menghasilkan output berdasarkan muatan mereka. Output dari lapisan pertama kemudian didistribusikan ke lapisan kedua untuk diproses, dan begitu seterusnya hingga output akhir dapat dihasilkan.
Kemudian hal menarik pun terjadi. Siapapun yang menjalankan jaringan dapat mendefinisikan seperti apa output akhir yang “benar” seharusnya. Setiap kali data didistribusikan melalui jaringan tersebut, hasil akhirnya dibandingkan dengan hasil yang “benar”, dan sejumlah penyempurnaan akan dilakukan hingga tercipta outputakhir yang benar. Dengan kata lain, jaringan tersebut mampu melatih dirinya sendiri.
Otak buatan ini dapat mempelajari bagaimana cara mengidentifikasi banyak hal. Misalnya kursi dalam sebuah foto,. Seiring berjalannya waktu, ia dapat mempelajari karakteristik kursi tersebut, dan meningkatkan kemampuannya dalam mengidentifikasi benda tersebut.
https://bellavira.blogspot.co.id/2017/11/pertemuan-10-teknik-pembangunan-game-ai.html
Kecerdasan Buatan dan Permainan (AI and Games)
By : Praditya Ivan
Kecerdasan
Buatan dan Permainan (AI and Games)
A. Kecerdasan Buatan vs. Game AI
Kecerdasan
Buatan atau kecerdasan yang ditambahkan kepada suatu sistem yang bisa
diatur dalam konteks ilmiah atau Intelegensi Artifisial (bahasa
Inggris: Artificial Intelligence atau hanya disingkat AI)
didefinisikan sebagai kecerdasan entitas ilmiah. Sistem seperti ini
umumnya dianggap komputer. Kecerdasan diciptakan dan dimasukkan ke dalam suatu mesin
(komputer) agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dapat
dilakukan manusia. Beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan
buatan antara lain sistem pakar, permainan
komputer (games), logika fuzzy, jaringan syaraf tiruan dan robotika.
Game adalah permainan komputer yang
dibuat dengan teknik dan metode animasi. Permainan game merupakan bidang AI
yang sangat populer berupa permainan antara manusia melawan mesin yang
mempunyai intelektual untuk berpikir. Komputer dapat bereaksi dan menjawab
tindakan-tindakan yang diberikan oleh lawan mainnya.
Salah satu komputer yang ditanamkan
AI untuk game bernama Deep Blue. Deep Blue adalah
sebuah komputer catur buatan IBM pertama yang memenangkan sebuah
permainan catur melawan seorang juara dunia (Garry Kasparov) dalam waktu
standar sebuah turnamen catur. Kemenangan pertamanya (dalam pertandingan atau
babak pertama) terjadi pada 10 Februari 1996 dan merupakan permainan
yang sangat terkenal.
Kini telah banyak berkembang game AI
yang semakin menarik, interaktif, dan dengan grafis yang sangat bagus. Ditambah
dengan kemajuan teknologi jaringan komputer yang semakin cepat, sudah banyak
terdapat game-game AI yang berbasiskan online. Tidak sedikit orang yang
tertarik dengan game saat ini. Mereka memainkan game untuk mengisi kekosongan
waktu mereka atau pun melatih skill mereka dalam berpikir.
B. Mode Game AI
Salah satu unsur yang berperan
penting dalam sebuah game adalah kecerdasan buatan. Dengan kecerdasan buatan,
elemen-elemen dalam game dapat berperilaku sealami mungkin layaknya manusia.
Game AI adalah aplikasi untuk
memodelkan karakter yang terlibat dalam permainan baik sebagai lawan, ataupun
karakter pendukung yang merupakan bagian dari permainan tetapi tidak ikut
bermain (NPC = Non Playable Character). Peranan kecerdasan buatan dalam hal
interaksi pemain dengan permainan adalah pada penggunaan interaksi yang
bersifat alami yaitu yang biasa digunakan menusia untuk berinteraksi dengan
sesama manusia. Contoh media interaksi ialah:
·
Penglihatan (vision)
·
Suara (voice), ucapan (speech)
·
Gerakan anggota badan ( gesture)
Untuk
pembentukan Artificial Intelligence pada game ternyata digunakan pula
algoritma, yaitu jenis pohon n-ary untuk suatu struktur. Implementasi pohon
(tree) ini biasa disebut game tree. Berdasarkan game tree inilah sebuah game
disusun algoritma kecerdasan buatannya. Artificial intellegence yang disematkan
dalam sebuah game yang membentuk analisis game tree biasanya merepresentasikan
kondisi atau posisi permainan dari game sebagai suatu node, dan
merepresentasikan langkah yang mungkin dilakukan sebagai sisi berarah yang
menghubungkan node kondisi tersebut ke anak (child) sebagaimana representasi
suatu pohon (tree).
Namun,
biasanya representasi langsung tersebut mempunyai kelemahan, yaitu representasi
data pohon akan menjadi sangat lebar dan banyak. Mungkin bagi sebuah mesin
komputer mampu melakukan kalkulasi sebanyak apapun masalah, namun game tree
yang lebar dan besar memberikan beberapa masalah, antara lain konsumsi proses
memori, kapasitas penyimpanan yang cukup besar dan kinerja yang kurang pada
konsol game berspesifikasi rendah. Karena itu dibentuklah beberapa algoritma
dan penyederhanaan bagi sebuah game tree.
Pada
salah satu contoh game klasik, yaitu tic tac toe, penyederhanaan dapat
dilakukan dengan berbagai metode. Salah satu diantaranya adalah minimax. Metode
ini berhasil diterapkan dan memberikan nilai reduksi yang cukup signifikan. Dan
tidak hanya bisa digunakan secara monoton, minimax juga bisa digunakan untuk
game-game yang lebih rumit seperti catur, tentunya dengan algoritma dan
representasi berbeda.
Minimax
yang merupakan salah satu metode penerapan (implementasi) pohon n-ary pada
suatu game, menandakan bahwa implementasi struktur (pohon khusunya) sangatlah
diperlukan pada pembuatan dan penerapan Artificial Intelligence, dan tidak
menutup kemungkinan ilmu dan metode baru yang lebih canggih akan ditemukan di
masa depan.
C. Algoritma, Struktur Data dan
Representasi
D. Kompleksitas Kesalahan
E. Jenis Game AI
Jenis-Jenis
Game
· Fun
Games : Permainannya seperti skate board, bilyard, catur, puzzle, tetris, golf,
Windows Entertainment Pack Games dan semua permainan yang animasinya sedikit
dan pembuatannya relatif mudah. Permainan semacam ini terlihat mudah dari segi
grafiknya tetapi biasanya sulit dalam algoritma.
· Arcade
Games :Semua permainan yang mudah dimengerti, menyenangkan dan grafiknya bagus
walau biasanya sederhana. Pengertian mudah dimengerti dan menyenangkan
dikarenakan permainan ini hanyalah berkisar pada hal-hal yang disenangi umum
seperti pukul memukul, tembak menembak, tusuk menusuk, kejar mengejar dan semua
yang mudah dan menyenangkan. Yang termasuk kedalam permainan jenis ini adalah
Prince of Persia, Street Fighter, Golden Axe, Grand Prix, Robocop.
·
Strategic
Games :Biasanya permainan strategi perang atau bisa juga permainan lain tetapi
tetap saja memerlukan strategi untuk memenangkannya seperti startegi bisnis dan
strategi politik.
·Adventure
Games : Terbagi atas tiga macam yaitu petualangan biasa (Multi Layered
Adventur), Dungeon-Underworld Adventure (3D Adventure) dan Roll Playing Game
Adventure. Grafik jenis permainan ini benar-benar sulit. Contoh beberapa
permainan jenis ini adalah Space Quest IV, Labyrinth of Word, War II dan
Diablo.
Simulation
Games :Dari semua jenis permainan yang ada, masing-masing memiliki tingkat
kesulitan dan kemudahannya, jika bukan algoritmanya maka akan mudah dalam hal
animasinya, akan tetapi games simulasi bisa disebut sebagai jenis permainan
yang paling sulit, baik algoritma pembuatannya maupun animasinya. Permainan
jenis ini juga yang paling membuat pusing dibandingkan dengan permainan jenis
lainnya.Algoritmanya sangat sulit sebab harus memperhitungkan semua kejadian
dalam kondisi sebenarnya. Berbagai efek animasi yang dibuat tidak cukup
bermodalkan ahli grafik dan algoritma saja, tetapi sedikitnya harus mengerti
persoalan matematika, teknik dan fisika. Contoh permainan jenis ini adalah
Stellar7, F-15 Strike Eagle, Flight Simulator 98, F-14 Tomcat, F-16 Falcon, Jet
Fighter.
F. Kecepatan dan Memori
G. AI Engine
Daftar pusataka
