4.6 Pengujian Agen
Pengujian agen dilakukan untuk membuktikan bahwa hasil implementasi dari algoritma Minimax yang dioptimasikan dengan Alpha Beta Pruning dapat bekerja
sesuai dengan rancangan pada agen cerdas. Pengujian ini akan dilakukan dengan cara menguji coba aplikasi permainan pada level satu hingga level empat sebanyak
10 sepuluh langkah, sehingga dapat terlihat adanya perbedaan pada hasil keputusan yang diambil oleh agen pada tiap-tiap level.
4.6.1 Level Satu
Berikut adalah beberapa langkah pengujian pada level satu. Penomoran kotak dimulai dari sudut kiri bawah, searah sumbu y adalah A, B, C dan seterusnya
hingga J. sedangkan searah sumbu x adalah 1, 2, 3 dan seterusnya hingga kotak 10.
Tabel 4.1 Pengujian Agen Level Satu No.
Langkah User Keterangan
Langkah Agen
1. User memulai permainan
dengan mengisi kotak F5. Komputer meletakkan
kepingnya pada kotak G4.
2. User mencoba membentuk
formasi dengan meletakkan keping pada kotak E5, dan
komputerpun mengisi kotak G5.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.1 Pengujian Agen Level Satu Sambungan No.
Langkah User Keterangan
Langkah Agen
3. User membentuk formasi
capped3, begitu pula halnya dengan komputer. Namun
komputer lebih unggul karena formasinya belum
terbendung.
4. User
segera membentuk formasi capped4, namun
komputer tidak membendung langkah user
malah membentuk formasi4.
5. User yang mendapat giliran
pertama, tentunya diuntungkan dalam hal ini,
dan segera membentuk Five in Row.
Pada level satu agen bermain tidak maksimal karena agen hanya cenderung membuat formasi kemenangan tanpa peduli dengan formasi lawan.
Apabila user bermain secara optimal maka agen pada level satu sangat mudah dikalahkan. Dari hasil pengujian terhadap 25 orang responden, user tidak pernah
kalah dari komputer.
4.6.2 Level Dua
Berikut adalah beberapa langkah pengujian pada level dua. Penomoran kotak sama seperti sebelumnya.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.2 Pengujian Agen Level Dua No.
Langkah User Keterangan
Langkah Agen
1. User
memulai langkah dengan meletakkan keping
pada kotak F5, dan komputer meletakkan
keping pada G4.
2. User membentuk formasi
uncapped2, namun segera dibendung oleh komputer
dengan formasi comp_uncapped2
yang bernilai lebih tinggi.
3. Kini
user membentuk
formasi user_capped3.
Jika pada level satu, agen tidak melakukan
pembendungan, maka di level dua agen melakukan
blokir pada formasi user.
4. User
yang terbendung mencoba membuat formasi
baru, dengan meletakkan keping pada E6. Komputer
tetap membentuk formasi uncapped3 yang bernilai
lebih tinggi dari pada formasi yang dibentuk
user.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.2 Pengujian Agen Level Dua Sambungan No.
Langkah User Keterangan
Langkah Agen
5. User
yang bermain optimal tentunya tidak
membiarkan adanya formasi comp_uncapped3,
jadi harus dibendung. Karena tidak ada formasi
yang lebih baik dari pada formasi sebelumnya maka
agen membentuk formasi capped4.
6. User melakukan blokir
terhadap formasi empat yang dibuat oleh
komputer. Dan komputerpun segera
membuat formasi baru sekaligus memblokir salah
satu formasi user.
7. User meletakkan keping
hitam pada E7 sehingga membentuk formasi
user_uncapped3,
namun komputer membendung
formasi tersebut sekaligus membalik keadaan. Agen
bertindak cerdas dengan memilih langkah E8,
bukan E4. Sehingga : Value max = 100, dan
value min = 45.
8. Formasi comp_uncapped3
tadi langsung dibendung oleh
user untuk
mengantisipasi terjadinya Five In Row. Sementara
itu komputer tetap membentuk formasi
comp_capped4.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.2 Pengujian Agen Level Dua Sambungan No.
Langkah User Keterangan
Langkah Agen
9. User
harus segera membendung formasi
empat yang dibuat oleh komputer jika tidak ingin
kalah. Sedangkan komputer mengambil
kesempatan dengan membendung formasi
terbaik
user, yaitu user_capped3 pada baris
E. Value max = 5, namun
value min juga berkurang 30.
10 User menemukan peluang
untuk membentuk formasi uncapped3
dengan meletakkan keping pada
G7. Kemudian komputer membendung formasi
tersebut dengan meletakkan keping merah
pada H8.
Pada langkah ketiga di atas, agen telah melakukan suatu tindakan yang membendung pergerakan user karena berdasarkan penghitungan evaluasi value
user saat itu lebih unggul dibandingkan komputer, sehingga agen mengambil keputusan tersebut. Sedangkan pada langkah ketujuh, agen bertindak cerdas
dengan membendung formasi user sekaligus membentuk formasi
comp_uncapped3 yang berbalik merugikan user. Dengan demikian agen telah bertindak cerdas.
Pada langkah kesepuluh, value yang diperoleh dari formasi tersebut adalah sebagai berikut.
Value
max
Value komputer = 10
min
Sehingga value total = 10 – 55 = -45, dengan kata lain pada posisi ini user lebih unggul dibandingkan komputer.
user = 55
Universitas Sumatera Utara
4.6.3 Level Tiga
Berikut adalah beberapa langkah yang diujikan pada level tiga.
Tabel 4.3 Pengujian Agen Level Tiga No.
Langkah User Keterangan
Langkah Agen
1. User memulai permainan
dengan meletakkan keping pada F6, dan komputer
meletakkan kepingnya pada G5.
2. User melakukan langkah
yang sama pada pengujian level sebelumnya untuk
melihat pergerakan komputer, dan komputer
pun juga melakukan gerakan yang sama seperti
sebelumnya.
3. User membentuk formasi
user_capped3, sedangkan komputer membentuk
comp_uncapped3. Sehingga
value max = 100, value min = 30.
4. Pada gambar di sebelah
kiri, user lebih unggul dengan value min = 500,
namun pada gambar di sebelah kanan komputer
membalik keadaan dengan value max = 100 dan value
min = 0.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.3 Pengujian Agen Level Tiga Sambungan No.
Langkah User Keterangan
Langkah Agen
5. Ketika user melangkah
seperti pada gambar di sebelah kiri pada level dua,
komputer akan tetap membentuk formasi
empat, namun pada level tiga ini komputer membuat
formasi baru. Karena apabila komputer
membentuk formasi comp_capped4
dan dibendung oleh user, maka
value max akan bernilai nol.
6. User membentuk formasi
user_uncapped3, dan komputer membentuk
formasi
comp_capped4. Agen bertindak cerdas
dengan tetap membentuk formasi empat dan bukan
membendung formasi tiga yang telah dibentuk oleh
user.
7. User
tentunya harus membendung komputer
agar tidak membentuk Five in Row, dan komputer
mengambil kesempatan untuk membendung
formasi tiga user_uncapped3.
8. User ternyata segera ingin
membentuk formasi kemenangan dengan
menambahkan keping hitam pada D5, namun
komputer segera membendungnya.
Sehingga, value max = 25 dan value min = 20.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.3 Pengujian Agen Level Tiga Sambungan No.
Langkah User Keterangan
Langkah Agen
9. User membentuk formasi
baru pada baris D, dan segera dibendung oleh
komputer sehingga value min berkurang dari 150
menjadi 100.
10. User membentuk formasi
user_capped4 namun
dibendung oleh komputer. Sehingga value min yang
seharusnya bertambah 500 digagalkan oleh agen.
Pada langkah kelima, agen membentuk formasi baru dan bukan membentuk formasi comp_capped4 seperti pada level dua. Inilah yang
membedakan antara cara berpikir agen pada level dua dan level tiga. Apabila agen memilih membentuk formasi comp_capped4 maka user akan membendung
langkahnya, dengan demikian nilai formasi akan menjadi nol. Sedangkan jika membentuk formasi baru maka max tetap memiliki nilai dan hanya mengalami
sedikit kerugian apabila dibendung oleh user. Berikut adalah perbandingan dari nilai yang diperoleh oleh komputer.
Tabel 4.4 Perbandingan Pergerakan Max dan Min Pergerakan Max
Pergerakan Min Evaluasi
G4 G3
G4 Kotak lain selain G3
500 H5
G3 10
H5 F7
30
Berdasarkan tabel di atas dengan asumsi min user bermain optimal, maka apabila max melangkah pada kotak G4 maka dapat dipastikan min akan
Universitas Sumatera Utara
melangkah pada kotak G3 yang menyebabkan value menjadi nol. Sedangkan apabila max melangkah pada kotak H5 maka apapun langkah yang diambil min
tidak akan menyebabkan kerugian yang terlalu besar bagi max.
4.6.4 Level Empat
Berikut adalah beberapa langkah yang diujikan pada agen level empat.
Tabel 4.5 Pengujian Agen Level Empat No.
Langkah User Keterangan
Langkah Agen
1. User memulai permainan
dengan meletakkan keping pada F5 dan seperti
sebelumnya komputer juga meletakkan kepingnya
pada G4.
2. Seperti langkah pengujian
pada level sebelumnya, user membentuk formasi
dua secara vertikal pada kolom lima 5, dan
komputer membentuk formasi dua pada baris G.
3. User membentuk formasi
tiga, dan komputer juga melakukan hal yang sama.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.5 Pengujian Agen Level Empat Sambungan No.
Langkah User Keterangan
Langkah Agen
4. Namun ketika user
membentuk formasi empat atau
user_capped4, komputer segera
membendung, sehingga value max = 100 dan value
min = 0.
5. User melakukan gerakan
balasan dengan cara membendung formasi
komputer pada baris G tadi, sehingga value max =
20 dan value min = 5. Namun komputer tetap
melangkah membentuk formasi empat dengan
demikian value max = 500.
6. User
membendung gerakan komputer
sehingga kini value max bernilai nol. Kemudian
komputer membentuk formasi dua sekaligus
membendung formasi user pada kotak F6.
7. User
juga membentuk formasi dua pada kotak E6
kemudian komputer membentuk formasi
comp_uncapped3. Sehingga
value max
kembali unggul.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.5 Pengujian Agen Level Empat Sambungan No.
Langkah User Keterangan
Langkah Agen
8. User tidak membiarkan
begitu saja formasi komputer tidak
terbendung, dan meletakkan keping hitam
pada kotak D8. Kemudian komputer meletakkan
keping pada kotak H4 untuk membentuk formasi
empat.
9. User
tetap melakukan pembendungan pada
formasi empat komputer, kemudian komputer
kembali membentuk formasi tiga pada kolom 4.
Pada gambar di sebelah kanan, value max lebih
unggul.
10. User
membendung formasi komputer pada
kolom 4, namun komputer masih memiliki beberapa
formasi unggulan seperti yang terlihat pada gambar
di sebelah kanan. Dengan demikian pergerakan
komputer lebih bervariasi daripada sebelumnya.
Berdasarkan langkah kesepuluh pada tabel pengujian agen di atas, kita dapat menghitung value masing-masing pemain dengan nilai sebagai berikut.
Value
max
Value = 120,
min
Sehingga value total pada keadaan tersebut adalah 120 – 35 = 85, dengan demikian formasi komputer lebih unggul dibandingkan formasi user.
= 35
Dari tabel pengujian di atas dapat disimpulkan bahwa agen terbukti dapat bermain secara optimal dan dapat berpikir sesuai dengan konsep algoritma
Minimax dan Alpha Beta Pruning.
Universitas Sumatera Utara
4.7 Pengujian Aplikasi