Perbandingan algoritma minimax dan algoritma genetik termodifikasi pada permainan gomoku

Dennis, Gregorius (2013) Perbandingan algoritma minimax dan algoritma genetik termodifikasi pada permainan gomoku. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text HALAMAN AWAL.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (851kB)
Preview	Text BAB I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (831kB) | Preview
Preview	Text BAB II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
Preview	Text BAB III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (952kB) | Preview
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)
Preview	Text BAB V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (823kB) | Preview
Preview	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (823kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (859kB)

Abstract

Permainan komputer saat ini sudah banyak yang mendukung single-player mode, dimana pemain dapat bermain sendiri melawan komputer yang dirancang untuk dapat berpikir seperti manusia atau dikenal sebagai artificial intelligence(AI). Oleh karena itu, teknologi untuk mendukung AI terus dikembangkan. Tujuan dari skripsi ini adalah untuk membandingan algoritma minimax dan algoritma genetik pada permainan gomoku agar mendapatkan AI terbaik dalam mengambil keputusan. Penelitian dilakukan dengan merancang serta membuat program permainan gomoku yang dilengkapi dengan AI. Kedua algoritma dibandingkan berdasarkan empat kriteria yakni completeness, optimality, time complexity, dan space complexity. Hasil dari penelitian adalah algoritma minimax lebih unggul daripada algoritma genetika dalam segi optimality dan time complexity. Kata kunci: gomoku, minimax, artificial intelligence, genetik

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming 000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.2 Programming for Specific Computers, Algorithm, HTML, PHP, java, C++ 700 Arts and Recreation > 790 Outline of Sports, Games and Entertainment > 794 Indoor Games of Skill
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	24 Jul 2017 02:27
Last Modified:	26 Jan 2023 02:28
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/1243

Actions (login required)

View Item