Implementasi Algoritma Monte Carlo Tree Search Pada Permainan Digital Congklak

Abstract

Era revolusi digital telah mengubah segala teknologi yang sebelumnyaberbasis analog dan mekanik menjadi digital dan portabel. Tidak luput dari era tersebut, permainan mekanika atau tradisional juga mengalami digitalisasi.Permainan tradisional merupakan permainan yang penciptaannya dan teknis bermainnya tidak menggunakan alat elektronik serta dokumentasi teknis bermainnya diturunkan secara mulut ke mulut. Namun cara tersebut berpotensi dapat menghilangkan eksistensi permainan tersebut sebab tidak ada dokumen yangakan mencatat permainan itu. Salah satu permainan tradisional yang populer dimainkan adalah congklak. Permainan congklak memiliki strategi yang cukup rumit meskipun pada teknis bermainnya cukup mudah untuk dimainkan. Perlu diketahui pada dasarnya melakukan digitalisasi dalam permainan congklak bukan hal sulit untuk dilakukan. Namun hal yang juga perlu menjadi catatan adalah bagaimana permainan congklak berbasis digital memiliki visual permainan yang menarik dengan zaman ini serta dapat melatih strategi pemaindalam bermain. Salah satu cara yang dapat diterapkan adalah dengan memberikan lawan main komputer (computer agent) yang memiliki artificial intelligence(AI) yang efektif. Sekian banyak algoritma yang dipakai dalam AI permainan video salah satu algoritma yang populer diterapkan dalam permainan video adalah algoritma Monte Carlo Tree Search.Sering diterapkan dalam menyelesaikan permasalahan yang terstruktur, algoritma Monte Carlo Tree Search (MCTS) adalah suatu algoritma yang digunakan untuk memilih langkah dari pemilihan secara acak. MCTS menggabungkan pencarian node sebagai pendekatan dengan Monte Carlo simulations (atau biasa dikenal dengan rollouts), dan hasil dari simulasi digunakan untuk mengevaluasi state pada node selanjutnya. Tidak bisa dipungkiri bahwa era digitalisasi memaksa segala hal untuk beradaptasi dalam era tersebut, tidak terkecuali dengan permainan tradisional yang harus mengalami digitalisasi agar tidak terpangkas dengan zaman. Dari permasalahan tersebut, Implementasi Algoritma Monte Carlo Tree Search pada Permainan Digital Congklak diharapkan dapat menjaga adanya permainan congklak sekaligus untuk mengetahui efektivitas AI pada permainan digital congklak menggunakan algoritma MCTS.Terdiri dari beberapa tahapan, masa training AI secara reinforcement learning dilaksanakan untuk melatih tingkat akurasi algoritma pada permainan congklak. Selama melakukan 6 jam masa training, sebanyak 726 permainan telah dimainkan dengan dengan akurasi rata-rata sebesar 85% selama 2 jam terakhir. Dari training AI tersebut, uji coba dilakukan terhadap 5 subjek dengan memainkan permainancongklak melawan AI algoritma MCTS. Hasilnya dari total 25 kali permainan, algoritma ini memenangkan 22 kali permainan.Dari hasil yang didapat mendapat kesimpulan bahwa implementasi algoritma MCTS pada permainan digital congklak dapat dilakukan. Ini juga dapat membuka kita betapa penting melestarikan permainan tradisional. Bukan tidak mungkin digitalisasi pada permainan tradisional yang lain akan lebih mudah dengan adanya lebih banyak transformasi permainan tradisional dalam bentuk digital.