maksimum dari pohon pencarian. Nilai m bisa jauh lebih besar daripada nilai d kedalaman minimum yang memuat solusi atau tak terhingga apabila pohon
pencarian tidak memiliki kedalaman yang terbatas setiap node selalu memiliki successor.
Depth-first search memiliki kelebihan dibandingkan breadth-first search dalam hal penggunaan memori. Pohon pencarian pada depth-first search hanya perlu
menyimpan jalur dari root menuju node pada kedalaman yang sedang dijelajahi serta node-node lain yang belum diekspansi pada kedalaman yang sama. Setiap node yang
sudah pernah dijelajahi dapat langsung dihapus dari memori. Pada pohon pencarian dengan branching factor b dan kedalaman maksimum m, depth-first search
memerlukan memori untuk menampung node sebanyak Russell Norvig,
2010.
2.6. Kecerdasan Buatan dalam Game
Salah satu tantangan terbesar dari kecerdasan buatan adalah untuk menciptakan general intelligence, sebuah agent yang mampu unggul dalam banyak bidang. Ruang
lingkup kecerdasan buatan terutama bertujuan untuk menciptakan agent yang mampu membuat keputusan yang baik. Dalam konteks game, hal tersebut saling relevan,
dimana pemain harus membuat banyak keputusan yang tepat untuk mencapai hasil yang diinginkan, seperti untuk mengalahkan lawan atau mendapatkan skor tertinggi
Levine, et al. 2013. Pac-Man [Midway Games West, Inc., 1979] merupakan salah satu game
pertama yang menerapkan kecerdasan buatan Artificial Intelligence di dalam game- nya. Game Pac-Man tersebut masih menggunakan AI yang sangat sederhana untuk
menentukan arak gerak dari keempat monster-nya ghost. Setiap monster tersebut dapat bergerak mendekati mengejar pemain atau menjauhi pemain. AI dalam game
tidak mengalami banyak perubahan hingga pertengahan dekade 1990-an. Perkembangan AI dalam game pada masa tersebut hanya mengalami sedikit kemajuan
dibandingkan dengan AI yang diterapkan dalam game Pac-Man. Sejak pertengahan dekade 1990-an, AI mulai menjadi salah satu unsur yang diperhatikan dan
dikembangkan oleh perusahaan pengembang game.
Universitas Sumatera Utara
Goldeneye 007 [Rare Ltd., 1997] berhasil menunjukkan kepada gamer bahwa AI dapat meningkatkan pengalaman bermain yang ditawarkan dalam sebuah game.
Goldeneye 007 menambahkan sebuah sistem simulasi yang disebut sense simulation system, yang memungkinkan karakter untuk merespon terhadap karakter-karakter lain
di sekitarnya. Creatures [Cyberlife Technology Ltd., 1997] menerapkan AI yang sangat kompleks di dalam game-nya, yaitu menggunakan neural network untuk setiap
karakternya. Saat ini telah terdapat beraneka ragam jenis AI yang diterapkan dalam game.
Jenis AI yang diterapkan dalam suatu game berbeda-beda tergantung pada genre game itu sendiri. Misalnya dalam game balapan, AI yang diterapkan mampu
memperhitungkan jalur tersingkat yang mungkin dilalui dalam arena balap. Bahkan saat ini masih terdapat banyak genre game yang masih menggunakan AI yang
sederhana seperti yang digunakan dalam Pac-Man karena memang itulah AI yang paling sesuai untuk game tersebut.
AI dalam kebanyakan game saat ini dialamatkan pada tiga kebutuhan dasar sebagai berikut:
i. kemampuan untuk menggerakan karakter.
ii. kemampuan untuk membuat keputusan, seperti langkah mana yang akan
diambil. iii.
kemampuan untuk berpikir secara taktis dan strategis. Millington Funge, 2009.
2.7. Penelitian Terdahulu
