Yogyakarta, 4 Juli 2025 – Tiga mahasiswa Program Studi Ilmu Komputer, Departemen Ilmu Komputer dan Elektronika (DIKE) FMIPA Universitas Gadjah Mada (UGM), mengembangkan strategi permainan Tetris berbasis genetic algorithm dalam riset yang akan dipresentasikan pada International Conference on Advanced Machine Learning and Data Science (AMLDS) 2025 di Tokyo, Jepang, pada 19–21 Juli mendatang. Riset ini merupakan hasil kolaborasi antara Davin Jason Evan Raharjo, Mohammad Fajar Maulid, dan Muhammad Syifaurrohman, bersama dosen pembimbing, Aina Musdholifah, S.Kom., M.Kom., Ph.D.
Dalam penelitian ini, permainan Tetris dipilih sebagai studi kasus karena kompleksitasnya yang tinggi sebagai permainan strategi berbasis waktu. Tetris dinilai sebagai platform yang ideal untuk menguji metode pembelajaran mesin, terutama dalam konteks heuristic search, reinforcement learning, dan evolutionary computation. Fokus utama dari penelitian adalah memaksimalkan jumlah baris yang dihapus (cleared lines), sekaligus meminimalkan kondisi papan yang tidak diinginkan, seperti lubang (holes), variasi ketinggian kolom (bumpiness), dan total ketinggian agregat (aggregate height).
Model yang dikembangkan menggunakan genetic algorithm yang mengevaluasi solusi berdasarkan empat parameter utama: jumlah baris terhapus, jumlah lubang pada grid, variasi ketinggian kolom, dan total ketinggian papan. Setiap solusi atau chromosome direpresentasikan dalam bentuk vektor bobot yang mencerminkan preferensi terhadap masing-masing heuristik. Dari 27 kombinasi parameter yang diuji, kombinasi optimal diperoleh saat generations = 25, mutation rate = 0.05, dan new candidates = 30%, dengan nilai fitness tertinggi mencapai 239.
Hasil penelitian ini memperlihatkan potensi dari genetic algorithm dalam menyelesaikan permasalahan dinamis yang kompleks. Selain memberikan kontribusi terhadap pengembangan kecerdasan buatan dalam permainan, pendekatan ini juga dapat diadaptasi untuk simulasi strategi di bidang lain seperti pengalokasian sumber daya atau perencanaan logistik. “Eksperimen ini membuka peluang untuk menggabungkan genetic algorithm dengan pendekatan lain seperti simulated annealing atau particle swarm optimization,” ungkap Dr. Aina.
Riset ini turut mendukung pencapaian Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs), khususnya SDG 4 (Pendidikan Berkualitas) melalui keterlibatan mahasiswa dalam pembelajaran berbasis riset, serta SDG 9 (Industri, Inovasi, dan Infrastruktur) melalui kontribusi terhadap inovasi teknologi dalam bidang kecerdasan buatan. Keikutsertaan mahasiswa dalam forum ilmiah internasional ini juga menjadi bukti komitmen DIKE UGM dalam mendorong riset kolaboratif dan inovatif.
Author: Aina
Editor: Marina
#SDGs4 #SDGs9
