## Artificial Intelegence Perbandingan Algoritma Simple Hill Climbing Dan Steepest Ascent Hill Climbing Dalam Media Pembelajaran Alfabert
Mike Febri Mayang Sari 1 , Dian Permata Sari 2 1,2 Sistem informasi, STMIK Jayanusa Padang, Sumatera Barat, Indonesia e-mail: mikeditano@gmail.com 1 , Langitbiru621@gmail.com 2
Abstract
This game is of interest to children aged 4 to 6 years and is very useful and able to sharpen the brain, improve memory for children. The Alphabert Game Algorithm must have a clear process of  stages  in  order  to  achieve  a  goal  in  the  Search  system.  Alphabert's  Game  Logic  uses  the Simple Hill Climbing Algorithm and the Ascent Hill Climbing Algorithm which is often used in artificial intelligence. The problem that occurs in the research, is the lack of user understanding to find a suitable algorithm to arrange the Alfabert game according to the principle of how an algorithm works. The Alphabert compilation game must follow predetermined rules in order to obtain the correct algorithm so as to produce an arrangement that is in accordance with the initial data. The  work process of completing the preparation  of the alphabet. The benefits of this research provide a solution to solve the Alfabert game in accordance with the rules of the Imple Hill Climbing algorithm, the Ascent Hill Climbing  Search Algorithm so as to produce  a solution in the search method. To solve this case there are 3 things that must be considered1. If the new state is the  goal then exit 2. If not the goal, but  the value  is better than  the  current state, then make the new state into the current state 3. If the new state is not better than the current state, then continue the next iteration. Based on the search process, the final result of Alfabert's  game  is  in  the  correct  position  of  8  squares  according  to  the  initial  rule,  then  the search is stopped and produces a goal.
Keywords: Artificial  Intelligence;  Educational  Games;  Puzzle-8;  Algorithms,  Jquery Applications.

## Abstrak
Permainan ini diminatai oleh anak anak berusian 4  sampai 6  tahun  dan sangat bermanfaat serta mampu mengasah Otak, meningkatkan daya ingat bagi anak- anak. Algoritma Permainan Alfabert harus  jelas  proses  tahapan  agar  mencapai  sebuah  tujuan  dalam  sistem  Pencarian. Logika  Permainan  Alfabert  menggunakan  Algoritma  Simple  Hill  Climbing  dan  Algoritma Ascent  Hill  Climbing  sering  digunakan  dalam  ilmu  kecerdasan  buatan.  Permasalahan  yang terjadi  pada penelitian,  kurangnya  pemahaman  user  untuk  mencari  algoritma  yang  cocok untuk  menyusan  permainan  Alfabert  sesuai  prinsip  cara  kerja  sebuah  algoritma.  Permainan penyusunan  Alfabert  harus  mengikuti  aturan  yang  telah  ditentukan  agar  memperoleh algoritma yang benar sehingga menghasilkan susunan yang sesuai dengan data awal. Proses kerja  penyelesaian  penyusunan  alfabert.  Manfaat  penelitian  ini  memberikan  solusi  untuk menyelesaikan  permainan  Alfabert  sesuai  dengan  aturan  algoritma  imple  Hill  Climbing, Algoritma  Ascent  Hill  Climbing  Search  Sehingga  menghasilkan  sebuah  solusi  dalam  metode pencarian. Untuk menyelesaikan  kasus ini ada 3 hal yang harus diperhatikan1. Jika keadaan baru  merupakan  tujuan  maka  keluar  2.  Jika  Bukan  tujuan,  namun  nilai  lebih  baik  daripada keadaan sekarang,maka jadikan keadaan baru menjadi keadaan sekarang 3. Jika keadaan baru tidak lebih baik dari pada keadaan sekarang , maka lanjutkan iterasi berikutnya. Berdasarkan proses  pencarian  maka  hasil  akhir  permainan  Alfabert  menepati  posis  8  kotak  yang  benar sesuai dengan Rule awal, Maka pencarian dihentikan dan menghasilkan sebuah Goal (Tujuan).
Kata Kunci: Artifial Intelegence; Game Edukasi; Puzzle-8; Algoritma, Aplikasi Jquery.

## 1. PENDAHULUAN
Game saat ini sangat diminati oleh anak anak, banyak game permainan yang  berkembang  dan  dikonsumsi  oleh  anak  anak  tapi  tidak  memiliki manfaat.  Untuk  meningkatkan  daya  ingat  dan menambah  wawasan  peneliti membuat  sebuah  game  alfabert  yang  bisa  dijadikan  game  dan  bisa menambah  ilmu  bagi  anak  anak.  Game  alfabert  adalah  sebuah  game  yang tersesun dari 9 kata terdiri dari huruf A,B,C,D,E,F,J,H. Semua huruf alfabert ini harus tersesun rapi sesuai absen dan dari di urutkan secara otomatis. Game edukasi  sangat  menarik  untuk  dikembangkan.  Ada  beberapa kelebihan  dari game edukasi dibandingkan dengan metodeedukasi konvensional. Salah satu kelebihan  utama  game  edukasi  adalah  pada  visualisasi  dari  permasalahan nyata.  Massachussets  Insitute  of  Technology  (MIT)  berhasil  membuktikan bahwa  game  sangat  berguna  untuk  meningkatkan  logika  dan  pemahaman pemain  terhadap  suatu  masalah  melalui  proyek  game  yang         diminati. Pendidikan  sangat  penting  untukmengembangkan  potensi  diri  untuk terciptanya  kehidupan  yang  lebih  berkualitas  dan  kreatifitas.  Menurut Undang-undang  No.  20  tahun  2003  pasal  1dalam  Permendikbud  No.  65 tahun  2013  menerangkan  bahwa  pendidikan  adalah  usaha  sadardan terencana untuk mewujudkan suasana belajar dan proses pembelajaran agar peserta didik secara aktif mengembangkan potensi dirinya [1]. Anak usia dini adalah  sosok  individu  yang  sedang  berkembang  menjalani  suatu prosesperkembangan  dengan  pesat  dan  fundamental  bagi  kehidupan selanjutnya. Anak usia dini berada pada rentang usia 0-6 tahun. Pada masa ini  proses  pertumbuhan  dan  perkembangan  sedangmengalami  masa  yang cepat dalam perkembangan hidup manusia [2].
Game banyak dimainkan oleh semua umur mulai dari usiasangat muda atau minimal 2 tahun, bahkan sampai usia tua.Salah satunya kategori game adalah  puzzle  yang  merupakansalah  satu  permainan  yang  dapat  mengasah otak  dan  sangat  menantang,  cukup  memeras  otak.  Meski  game  puzzle  ini identik  untuk  anak  anak  akan  tetapi  orang  dewasapun  belum  tentu  dapat dengan  mudah  menyelesaikan  game  tersebut.Pemain  ditantang  untuk berpikir kreatif bagaimana untuk menyusun semua bagian puzzle yang telah teracak  dan  mengembalikannya  pada  posisi  sebenarnya[3].  Kecerdasan buatan  merupakan  salah  satu  bagian  ilmu  komputer  yang  membuat  agar mesin  (komputer)  dapat  melakukan  pekerjaan  seperti  dan  sebaik  yang dilakukan  oleh  manusia  [4].  Pencarian  merupakan  sebuah  proses  dalam mencari  sebuah  solusi  dari  sebuah  permasalahan  melalui  beberapa  bagian kemungkinan  yang  dimulai  dengan  (state  space)  ruang  keadaan.  Arti  dari ruang  keadaan  adalah  sebuah  ruang  yang  mempunyai  kemungkinan  [5] Terdapat  banyak  algoritma  yang  digunakan  untuk  menentukan  jalur terpendek [6]. Ada 4 hal yang harus diperhatikan  menurut [7] diantaranya  :
a) Membuat sebuah defenisi dengan tepat dan jelas;
b) Menganaisis bentuk permasalahan;
c) Mampu  mempresentasikan  permasalahan  menggunakan  konsep knowledge ;
d) Menyeleksi teknik penyelesaian masalah menggunakan teknik terbaik.

## Cara Kerja Algoritma Hill Climbing  Menurut [8]
a) Pahami bentuk intial state, apabila state  merupakan goal state, harus kempali pada state untuk menemukan solusi dan kelua.
b) Pekerjaan diulangi sampai solusi bisa ditemukan atau sampai tidak ada pilihan aturan produksi atau operator, agar bisa diterpkan pada curent state, langkah proses peyelesaian
Menurut  pendapat  [9]  menjelaskan  bahwa  Algoritma  Hill  Climbing mampu menyelesaikan  permasalahan  kasus  karena  motode  Algoritma  Hill Climbing ini  memiliki berbagai  macam variasi  sehingga  mampu  memproses part dengan tujuan mendapatkan hasil akhir berupa goal melalui pencarian heuristik.[1],  Syandriani  Harahap[2].  Menurut    [10]  Hasil  penelitian  yang dikemungkakan  Algoritma  simple  hill  climbing  mampu  menyelesaikan permasalahan  yang  terjadi  dilihat  dari  jarak  terdekat.  Proses  kerja berdasarkan  letak  node  yang  akan  tampil  dengan  jarak  paling  terdekat dengan  jarak  sasaran  yang  akan  dituju.bPada  metode  pencarian  terdapat  2 algoritma yaitu Simple Hill Climbing dan Steepest-Ascent Hill Climbing [11]. Algoritma  Simple  Hill  Climbing  dan  Algoritma  Ascent  Hill  Climbing  Perlu untuk  diteliti  karena  motode  ini  sangat  dibutuhkan  dalam  sebuah  kasus pencarian sehingga menghasilkan sebuah goal dalam kasus pencairan.
Machine  Learning  merupakan  bagian  dari  Artificial  Intelligence  yang memiliki banyak cabang,diantaranyaObject Detectionatau Object  Recognize [12].  JQuery  merupakan  suatu  framework  (library)  Javascript  yang menekankan  bagaimana  interaksi  antara  Javascript  dan  HTML.  JQuery pertama  kali  dirilis  pada  tahun  2006  oleh  John  Resig.  Pada perkembangannya  JQuery  tidak  sekedar  sebagai  framework  Javascript, namun memiliki kehandalan dan kelebihan yang cukup banyak. Hal tersebut menyebabkan  banyak  developer  web  menggunakannya.  JQuery  memiliki slogan  “Write  less,  do  more”  yang  kurang  lebih  maksudnya  adalah kesederhanaan  dalam  penulisan  code,  tapi  dengan  hasil  yang  lebih  banyak [13].  Setiap  pengembangan  sebuah  aplikasi  baik  itu  berbasis  desktop ataupun web maka  diperlukan faktor  kualitas yang  menjamin aplikasi yang dihasilkan sesuai dengan kebutuhan pengguna.
Faktor  kualitas  yang  berpengaruh  besar  pada  aplikasi  web  adalah usabilitas yang berkaitan erat dengan kemudahan penggunaan aplikasi [14].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Untuk  memperoleh  hasil  penelitian  yang  terarah  maka  diperlukan metodelogi yang sistematis. Proses penyelesaian algoritma ini diantaranya:
Gambar 1. Metodelogi Penelitian
Tahap tahap dalam proses penyelesaian penelitian diantaranya:
a) Identifikasi Masalah
Langkah  awal  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  meng identifikasi  masalah  atau  pokok  permasalahan  dalam  menentukan objek sebagai materi yang akan dikaji dalam penelitian ini.
b) Mempelajari Literatur
Mencari sumber sumber yang berhubungan dengan kasus yang akan diteliti agar tidak keluar dari  konsep.
c) Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian harus menghasilkan sebuah output yang benar agar bermanfaat bagi peneliti yang lain.
d) Mengumpulkan Data
Tujuan  dalam  pengumpulan  data  adalah  untuk  mendapatkan  data- data berupa jurnal, buku dan sumber yang lainnya.
e) Analisa Data Setelah  semua  data  yang  diperlukan  terkumpul,  penulis  akan mengolah data dengan menganalisis dengan  metode searching.
f) Proses Algoritma Prose algoritma berupa prosedur dari semuah aturan yang dijalankan harus mengikuti konsep yang      sudah ada.
g) Pengujian Algoritma
Setelah  melakukan  proses  algoritma  maka  selanjutnya  menguji hasil  dengan  konsep  pencarian algoritma.
h) Kesimpulan
Penarikan  hasil  dapat  diketahui  setelah  data  didapatkan,
diidentifikasi,  diolah  berdasarkan  rancangan  dan  pengujian penelitian  yang  mana  akan  menghasilkan  output  kesimpulan  dan saran untuk penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Proses penyelesaian Algoritma Simple Hill Climbing
Bentuk Penyelesaian Ruang keadaan Contoh  :      x= baris =[ 1.2.3] y = Kolom = [1.2.3] Dengan demikian diumpamakan  ruang keadaan = seluruh kemungkinan posisi kota pada  puzzle  8  Kita  masukkan  posisi  puzzle  pada  angkat  7  yang berada pada keadaan awal dengan posisi 3.1 Aturan aturan yang harus dilewati diantaranya: Posisi kotak awal kosong (x,y) x = Baris kotak yang masih kosong Y= Kolom kotak yang masih kosong
1) Aturan  dasar  yang  harus  dikerjakan  berupa  gerakkan  kotak  kosong ke  atas  Puzzle dimana if x>1 then (x-1,y)
2) Aturan dasar yang harus dikerjakan berupa gerakkan kotak kosong ke bawah Puzzle if x<3 then (x+1,y)
3) Aturan dasar yang harus dikerjakan berupa gerakkan kotak kosong ke kanan Puzzle if x<3 then (x+1,y)
4) Aturan dasar yang harus dikerjakan berupa gerakkan kotak kosong ke kiri Puzzle  if x>1 then (x,y-1) [15]
Data Mentah No Proses Proses 1
2 3 4 5 6
7 8
9
10 11 12
13 14 15 16 17 A B C D E F
G H

## Cek keadaan sekarang = Goal, hentika Pencarian Keadaan Sekarang
A B C D E F G H Posisi benar =8

## 3.2. Proses penyelesaian Algoritma Ascent Hill Climbing
Lihat keadaan awal menghasilkan nilai goal Bentuk Penyelesaian Ruang keadaan Contoh: x = baris = [ 1.2.3] y = kolom = [1.2.3]
Dengan  demikian  diumpamakan  ruang  keadaan  =  seluruh kemungkinan  posisi  kota  pada puzzle  8  Kita  masukkan  posisi  puzzle  pada angkat 7 yang berada pada keadaan awal dengan posisi    3.1 Aturan aturan yang harus dilewati diantaranya: Posisi kotak awal kosong (x,y) x = Baris kotak yang masih kosong y = Kolom kotak yang masih kosong
1) Aturan dasar yang harus dikerjakan berupa gerakkan kotak kosong ke atas Puzzle dimana if x>1 then (x-1,y)
2) Aturan dasar yang harus dikerjakan berupa gerakkan kotak kosong ke bawah Puzzle if x<3 then (x+1,y)
3) Aturan dasar yang harus dikerjakan berupa gerakkan kotak kosong ke kanan Puzzle if x<3 then (x+1,y)
4) Aturan dasar yang harus dikerjakan berupa gerakkan kotak kosong ke kiri Puzzle  if x>1 then (x,y-1)

## Data Mentah
1) Iterasi 1 Cek Keadaan Awal = Goal Keadaan sekarang = Keadaan awal Keadaan sekarang dikenal 4 operator sekaligus, hasilnya adalah:
2) Iterasi 2 Cek Keadaan Awal = Goal Keadaan sekarang= Keadaan awal Keadaan sekarang dikenal 4 operator sekaligus, hasilnya adalah:
3) Iterasi 3 Cek Keadaan Awal = Goal Keadaan sekarang= Keadaan awal Keadaan sekarang dikenal 4 operator sekaligus, hasilnya adalah:
4) Iterasi 4
Cek Keadaan Awal = Goal Keadaan sekarang= Keadaan awal Keadaan sekarang dikenal 4 operator sekaligus, hasilnya adalah
5) Iterasi 1 Cek Keadaan Awal = Goal Keadaan sekarang= Keadaan awal Keadaan sekarang dikenal 4 operator sekaligus, hasilnya adalah

## 6) Iterasi 1
Cek Keadaan Awal = Goal Keadaan sekarang= Keadaan awal Keadaan sekarang dikenal 4 operator sekaligus, hasilnya adala
Hasil akhir puzze-8 yang sudah berada pada posisi yang benar
A
B C
D E F G H
Untuk melihat posisi nilai yang sudah benar maka dilakukan proses persamaan. Nilai yang digunakan untuk melihat posisi benar yaitu nilai 1 dan 0.
a) Huruf B menjelaskan  posisi kotak bernilai benar
b) Huruf S menjelaskan posisi kotak bernilai Salah
Hasil Perbandingan dapat dilihat pada Tabel dibawah ini

## Tabel 1. Tabel Iterasi
Hasil  Tabel ini  diperoleh  dari  masing  masing  hasil  proses  iterasi.  Dari hasil  Tabel  dapat  dibuktikan  bahwa  semakin  kebawah  nilaiyang  di  proses maka hasil kebenaran semakin mendekati.

## 3.3 Hasil Aplikasi
Berikut hasil aplikasi menggunakan Jquery index.html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <style> body { background-image: url("bg.jpg"); background-repeat:no-repeat; background-size:cover; } </style>
<head> <meta charset="UTF-8" /> <title>Puzzle Game -DALAM MEDIA PEMBELAJARAN ALFABET
</title> <link rel="stylesheet" href="css/style.css" /> <link rel="stylesheet" href="css/jquery-ui.css" /> <script src="js/jquery-3.4.1.min.js"></script> <script src="js/jquery-ui.js"></script> </head> <style></style> <body>
Berikut  ini  adalah  tampilah  hasil  akhir  dari  pembelajaran  Alfabert menggunakan algoritma.
Gambar 2. Tampilan Aplikasi Puzze
Gambar 3. Tampilan Aplikasi Data Yang belum di Olah
Gambar 4. Tampilan Hasil Puzzle

## Gambar 5. Tampilan Coding

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  penelitian  dan  analisa  yang  telah  yang dilakukan,  maka  dapat   disimpulkan  bahwa  untuk  memperoleh  Goal  State perlu mengikuti Aturan dalam proses pergeseran Puzzle dengan ketentuan 1. Gerakkan  Kotak  Kosong  Ke  atas  2.  Gerakkan  Kotak  Kosong  Ke  Bawah  3. Gerakkan  Kotak  Kosong  Ke  Kanan  4.  Gerakkan  Kotak  Kosong  Ke  Kiri. Berdasarkan  proses  iterasi  Algoritma  steepest  Ascent  Hill  Climbing memperoleh  proses  iterasi  sebanyak  6  langkah  sedangkah  proses  iterasi Algoritma  Simple  Hill  Climbing  sebanyak  17  langkah.  Algoritma  stepest Ascent  Hill  Climbing  lebih  cepat  menemukan  Goal  State  karena prosesnya cepat.  Kelebihannya  stepest  Ascent  Hill  Climbing  membutuhkan  memori yang  kecil  Sedangkan  Algoritma  Simple  Hill  Climbing  membutuhkan  waktu yang  lama  dalam  menemukan  Goal  State  dan  membutuhkan  memori  yang besar  dalam  proses  penyimpanan.  Algoritma  Simple  Hill  Climbing  Dan Steepest  Ascent  Hill  Climbing  sangat  bermanfaat  bagi  anak  anak  yang  baru mengenal  huruf  Alfabert  Dalam  Media  pembelajaran.  Sistim  puzzle  ini  bisa dijadikan  media  bermain  sambal  belajar  dalam  mengasah  Otak,  sehingga anak anak yang baru belajar tidak bosan untuk belajar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B.  O.  Aini,  K.  C.  Ayu,  and  S.  Siswati,  “Pengembangan  Game  Puzzle Sebagai Edugame Berbasis Android Untuk Meningkatkan Kemampuan Berpikir  Matematika  Siswa  SD,” JTAM  |  Jurnal  Teori  dan  Aplikasi Matematika , vol. 3, no. 1, p. 74, 2019, doi: 10.31764/jtam.v3i1.768.
[2] N. Nari, Y. Akmay, and D. Sasmita, “Penerapan permainan puzzle untuk meningkatkan  kemampuan  membilang,” Jurnal  Pembangunan Pendidikan:  Fondasi  dan  Aplikasi ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  44–52,  2020,  doi: 10.21831/jppfa.v7i1.26499.
[3] B.  Prasetyo,  I.  Agustina,  and  M.  Gufroni,  “Perancangan  Game  Puzzle Pemadam  Kebakaran  Menggunakan  Metode  Linear  Congruential Generator  (LCG),” JOINTECS  (Journal  of  Information  Technology  and Computer Science) , vol. 2, no. 2, 2017, doi: 10.31328/jointecs.v2i2.473.
[4] E. Wijaya, “Analisis Penggunaan Algoritma Breadth First Search Dalam Konsep  Artificial  Intellegencia,” Jurnal TIME ,  vol.  II,  no.  2,  pp.  18–26, 2013.
[5] A.  Juniansyah  and  Mesterjon,  “Aplikasi  Penentuan  Rute  Terpendek Untuk  Bagian  Pemasaran,” Media Infortama ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  31–40, 2016.
[6] M. Abrori and R. N. Setiyani, “Implementasi Algoritma Best-First Search (BeFS)  pada  Penyelesaian  Traveling  Salesman  Problem  (TSP)  (Studi Kasus:  Perjalanan  Wisata  Di  Kota  Yogyakarta),” Jurnal Fourier ,  vol.  4, no. 2, p. 93, 2015, doi: 10.14421/fourier.2015.42.93-111.
[7] H. D. Hutahaean, “Penerapan Metode Best First Search Pada Permainan Tic Tac Toe,” MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2017, doi: 10.54367/means.v2i1.14.
[8] P. D. Aida, S. Aries, “Penjadwalan Perkuliahan Menggunakan Algoritma Hill  Climbing,” Prosiding  Seminar  Nasional  Informatika  dan  Sistem Informasi , vol. 1, pp. 98–105, 2017.
[9] N. Nurdin and S. Harahap, “Implementasi Algoritma Hill Climbing Dan Algoritma a* Dalam Penyelesaian Penyusunan Suku Kata Dasar Dengan Pola Permainan Bintang Kejora,” Jurnal Informatika , vol. 10, no. 2, pp. 1222–1232, 2016, doi: 10.26555/jifo.v10i2.a5064.
[10]  V.  Y.  I.  Ilwaru,  T.  Sumah,  Y.  A.  Lesnussa,  and  Z.  A.  Leleury, “Perbandingan  Algoritma  Hill  Climbing  Dan  Algoritma  Ant  Colony Dalam  Penentuan  Rute  Optimum  Comparison  of  Hill  Climbing Algorithm and Ant Colony Algorithm in Determining Optimum Route,” Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan , vol. 11, pp. 139–150, 2017.
[11]  E.  V.  Dangkua,  V.  Gunawan,  and  K.  Adi,  “Penerapan  Metode  Hill Climbing  Pada  Sistem  Informasi  Geografis  Untuk  Mencari  Lintasan Terpendek,” Jurnal  Sistem  Informasi  Bisnis ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  19–25, 2015, doi: 10.21456/vol5iss1pp19-25.
[12]  P.  D.  Arnesia,  N.  A.  Pratama,  and  F.  Sjafrina,  “Aplikasi  Artificial Intelligence  Untuk  Mendeteksi  Objek  Berbasis  Web  Menggunakan Library  Tensorflow  Js,  React  Js  Dan  Coco  Dataset,” JSiI (Jurnal Sistem Informasi) , vol. 9, no. 1, pp. 62–69, 2022, doi: 10.30656/jsii.v9i1.4243.
[13]  S.  P.  Taofik  Chulkamdi,  “Pengenalan  Huruf  Dan  Angka  Untuk  Media Pembelajaran,” vol. 10, no. 1, pp. 21–31, 2016.
[14]  I.  Salamah,  M.  Ganiardi,  Aris,  and  R.  Kusumanto,  “Jquery  Sebagai Komponen Usabilitas Antarmuka Aplikas Web,” Jurnal Digit , vol. 6, no. 1, pp. 11–22, 2016.
[15]  L.  Auditya,  C.  Kartiko,  and  C.  Wiguna,  “Jurnal  Edik  Informatika  Jurnal Edik  Informatika,” Penelitian  Bidang  Komputer  Sains  dan  Pendidikan Informatika , vol. 7, no. 1, pp. 9–18, 2020.