Penerapan Algoritma A* (A-Star) untuk Mencari Jalur Terpendek dalam Kecerdasan Buatan (studi kasus: Game Snake)

Abstract

Penerapan Algoritma A* (A-Star) dalam mencari jalur terdekat (shortest path) pada kecerdasan buatan dengan studi kasus permainan Snake. Permainan Snake dipilih sebagai studi kasus karena kompleksitasnya dalam menentukan jalur optimal yang harus dilalui oleh ular untuk mencapai targetnya tanpa menabrak dinding atau tubuhnya sendiri. Algoritma A* merupakan salah satu algoritma pencarian jalur yang efektif, menggabungkan keunggulan algoritma Breadth-First Search (BFS) dan Depth-First Search (DFS) dengan memanfaatkan fungsi heuristik untuk mempercepat proses pencarian. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif untuk mengeksplorasi dan menganalisis implementasi Algoritma A* dalam lingkungan permainan Snake. Proses ini melibatkan observasi langsung terhadap kinerja algoritma, analisis terhadap efektivitas jalur yang dihasilkan, dan evaluasi terhadap respon permainan dalam berbagai skenario permainan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Algoritma A* mampu menghasilkan jalur terdekat dengan waktu komputasi yang efisien. Algoritma ini juga terbukti adaptif terhadap perubahan kondisi lingkungan permainan, seperti penambahan rintangan atau perubahan posisi target. Penemuan ini memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan kecerdasan buatan untuk permainan Snake, menunjukkan bahwa Algoritma A* tidak hanya efektif dalam menemukan jalur terdekat, tetapi juga dalam meningkatkan performa permainan secara keseluruhan Hasil penelitian ini diharapkan dapat diterapkan pada jenis permainan lain yang membutuhkan pencarian jalur optimal dalam lingkungan yang dinamis dan kompleks.

Kata Kunci: Algoritma A, Kecerdasan Buatan, Shortest Path, Permainan Snake