Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 164-172

## Artificial Intelegence pada Game Edukasi Angka Romawi Menggunakan Metode Steepest- Ascent hill Climbing
Very Karnadi
Akademi Teknik Adi Karya, Sungai Penuh, Jambi, Indonesia E-mail: veryshredder@gmail.com

## Abstract
Artificial intelligence is a part of science that really helps human work in everyday life. Artificial intelligence has a broad scope so that artificial intelligence can be implemented in various branches of science, for example the ancient Roman letter recognition game. This game completes the game in the form of sequential ancient roman typesetting according to the Ascent hill Climbing Algorithm concept.  The  problem  with  this  game  is  that  errors  often  occur  in  composing  the  order  of  Roman letters, making it difficult to complete this puzzle game. The purpose of this study is to make it easier for puzzle game players to solve the Roman letter number arrangement game according to the rules of the Ascent hill Climbing algorithm. The Ascent hill Climbing algorithm performs the process of finding  the  highest  value  to  find  the  final  solution.  The  working  system  of  this  algorithm  uses  the heuristic  function.  The  process  of  completing  this  research  consists  of  9  cities  with  the  working principle  of  changing the position  of the  boxes  into a  sequence  of ancient  Roman  letters  correctly according to the final state of the puzzle. There are 4 rules that must be carried out to get the final solution, namely by changing the puzzle position to the right position, to the left position, the upper position  and  the  lower  position  until  the  puzzle  position  is  correct  according  to  the  sequence  and final  state.  The  puzzle  consists  of  a  sequence  of  ancient  Roman  letters  consisting  of I,II,III,IV,V,VI,VII,VIII,IX. The completion iteration process occurs 5 times to obtain the final value.
Keywords: Artificial Intelligence, Searching, Ascent hill Climbing Method, Puzzle, Goal State

## Abstrak
Kecerdasan buatan    merupakan  bagian  ilmu  yang  sangat  membantu  pekerjaan manusia  dalam kehidupan sehari hari. Kecerdasan buatan memiliki ruang lingkup yang luas sehingga kecerdasan buatan  bisa  diimplementasikan  ke  berbagai  cabang  Ilmu  contohnya  Game  pengenalan  huruf romawi  kuno.  Game  ini  menyelesaikan  permainan  dalam  bentuk  penyusunan  huruf  romawi  kuno secara  berurutan  sesuai  dengan  konsep  Algoritma  Ascent  hill  Climbing.  Permasalahan  game  ini yaitu  sering  terjadi  kesalahan  dalam  menyusun  urutan  huruf  romawi  sehingga      susuah  untuk menyelesaikan game puzzle ini. Tujuan penelitian ini yaitu mempermudah para pemain game puzzle dalam  menyelesaiakn  permainan  susunan  angka  huruf  romawi  susuai  dengan  aturan  algoritma Ascent  hill  Climbing.  Algoritma  Ascent  hill  Climbing  melakukan  proses  pencarian  nilai  tertinggi untuk  mencari  solusi  akhir,  Sistem  kerja  algoritma  ini  menggunakan  fungsi  heuristic.  Proses penyelesaian penelitian ini terdiri dari 9 Kota dengan prinsip kerja mengganti posisi kotak menjadi urutan huruf  romawi kuno dengan benar sesuia dengan Keadaan akhir puzze. Ada 4 aturan yang harus  dilakukan  untuk  mendapatkan  solusi  akhir  yaitu  dengan  cara  mengganti  posisi  puzzle  ke posisi  kanan,ke  posisi  kiri,  posisi  atas  dan  posisi  bawah  sampai  posisi  puzzle  sudah  benar  sesuai dengan urutan dan keadaan akhir. Puzzle terdiri dari urutan Huruf romawi kuno yang terdiri dari I,II,III,IV,V,VI,VII,VIII,IX.  Proses  iterasi  penyelesaian  terjadi  sebanyak  5  kali  langgah  untuk memperoleh nilai akhir.
Kata Kunci : Artificial Intelegence, Searching, Metode Ascent hill Climbing, Puzzle, Goal State

## 1. Pendahuluan
Kecerdasan  Buatan  merupakan  sebuah  mesin  yang  bergerak  dan  mampu  membantu pekerjaan  manusia, saat ini kecerdasan buatan semakin berkembang, hal ini bisa dilihat dari  banyak  nya  teknologi  saat  ini  yang  sangat  berkembang  pesat.  Perkembangan kecerdasan  buatan  saat  ini  sangat  berpegaruh  besar  pada  computer  masa  depan,

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 164-172
kecerdasan  buatan  dapat  mencontoh  kemampuan  menalar  yang  dilakukan  oleh  manusia seperti  mengingat,  proses  perhitungan  dan  alat  yang  bergerak  [1].  Permainan Puzzle termasuk kedalam pembahasan kecerdasan Buatan. Game puzzle merupakan sebuah game yang terdiri dari 9 kota terdiri dari 8 Huruf angka yang tersesun sesuai urutan angka. Cara permainan game puzzle ini  yaitu  Menyusun  susunan  anggka  yang  belum  tersesun  rapi sesuai  dengan  urutan.  Pada  permainan puzzle ini  memiliki  4  ketentuan  dasar  yaitu menggeser kotak ubin ke kiri,  menggeser kotak ubin ke kanan menggeser kotak ubin ke atas menggeser kotak ubin ke Bawah.
Multimedia  pembelajaran  berupa game berguna  dalam  mendukung  kegiatan  belajar mengajar,  tetapi belum  banyak game yang  dibuat  untuk  fungsi pembelajaran  disekolah. Akhirnya game mulai  dimanfaatkan    sebagai    salah    satu    media  pembelajaran  dengan harapan siswa menjadi lebih tertarik   dan   menghabiskan   lebih   banyak   waktu untuk belajar. Fenomena yang terjadi adalah anak- anak sering melupakan belajar karena waktu yang  seharusnya  untuk  belajar  dihabisakan  dengan  bermain game .  Alangkah  baiknya game yang  dibuat  dan  dimainkan  anak-anak  adalah game yang  dimanfaatkan  di  dunia pendidikan  guna  mendukung  kegiatan  belajar  mengajar  dan  menarik  minat  motivasi belajar siswa. Multimedia pembelajaran game saat ini dikenal sebagai media pendukung dalam system pembelajaran, karena dengan adanya media ini menjadikan anak anak lebih tertarik    dalam  menghabiskan  waktu  untuk  belajar,  biasanya  anak  anak  menghabiskan waktu untuk bermain game , dengan konsep game edukasi ini bisa dijadikan sebagai ajang bermain sambal belajar agar menarik minat dan motivasi anak anak untuk belajar[2].
Bahasa Puzzle berasal  dari  Bahasa  inggris  yang  artinya  teka  teki,  bongkar  pasang, yang  diartikan  sebagai  suatu  media  yang  dapat  dibongkar  dan  disusun  ulang  menjadi sebuah  gambar  yang  utuh.  Tujuan game puzzle yaitu  untuk  menghibur  serta  membantu dalam  kemampuan  logika  dalam  pengenalan  pola  pola  untuk  mengatasi  dalam  sebuah permasalahan  [3].  Menurut  hasil  penelitian  [4]  menjelaskan  bahwa  permainan Puzzle memberikan  tantangan  dalam  menyelesaikan  permainan.  Tersebut  sehingga  permainann ini memberikan dampak yang bersifat ketagihan  untuk selalu mencoba permainan sampai menemukan hasil, dan rata rata setiap anak anak yang menggunakan permainan game ini sangat  menikmati game tersebut.  Manfaat  permainan puzzle bagi  anak  anak  yang  baru mengenal angka yaitu meningkatkan daya ingat, kosentrasi dan mengasah otak anak anak sehingga  meningkatkan  pola  pikir  dalam  menyelesaikan  sebuah  masalah.  Bentuk permainan puzzle terdiri dari permainan susunan gambar  dengan memaksimalkan waktu untuk  memperoleh  nilai  skor  tertinggi,  Pada  permainan puzzle terdapat  system  matriks [5].  Untuk  mengelesaian  permainan game puzzle ini  menggunakan  metoso Ascent  hill Climbing .  Algoritma Ascent  hill  Climbing merupakan  sebuah  bentuk  algoritma  yang menggunakan  fungsi  heuristic  untuk  mendapatkan  hasil  akhir,  rata  rata  algoritma  ini digunakan  dalam  permasalahan  yang  bersifat  optimasi  [6]  [7].  Untuk  proses  pencarian terdapat 2 pembagian yaitu 1. Simple Hill Climbing, 2. Ascent hill Climbing [8]. Fungsi Heuristik  dapat  membantu  dalam  mendapatkan  hasil  yang  lebih  efesien  dalam  proses pencarian  [9].
Menurut  hasil  pemaparan  [10]  Metode Ascent  hill  Climbing mampu  menyelesaikan permasalahan  dalam  kasus  pencarian  sehingga  mengghasilkan  solusi  dengan  konsep mengikuti  aturan  cara  kerja  algoritma  tersebut.  Untuk  menyelesaikan  permasalahan diperlukan 4 pertimbangan dalam menemukan solusi diantaranya [11]:
a. Mendefenisikan masalahan secara tepat
b. Analisa permasalahan dengan jelas
c. Kumpulkan serta tampilkan hasil Basis pengetahuan yang diperoleh
d. Pilih  metode  yang  paling  baik  untuk  menyelesaikan  masalahan  yang  terjadi sehingga menghasilkan sosusi terbaik.
Langkah  penyelesaian  optimal  untuk  menyelesaikan puzzle ,  pada  penelitian  ini menggunakan metode Steepest Ascent hill Climbing . Langkah-langkah dalam perhitungan SAHC  ( Steepest  Ascent  hill  Climbing )  yaitu:  (1)  menghitung  kotak  yang  menempati

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 164-172
tempat yang benar, (2) hitung pergerakan yang memungkinkan. (3) mendapatkan nilai h(n) menggunakan  perhitungan  manual  dengan  menggunakan  penjumlahan  kotak  yang menempati  tempat  yang  benar,  (4)  membandingkan  nilai  heuristic  dari  pergerakan  yang mungkin, (5) menerapkan alur pencarian algoritma SAHC ( Steepest Ascent hill Climbing ) dengan nilai heuristik h(n) yang telah diperoleh [2].
Untuk  menyelesaikan  permasalahan  dalam  permainan game puzzle menggunakan algoritma Ascent hill Climbing , maka langkah langkah algoritma tersebut diantaranya: a. Langkah  pertama  yaitu  menghitung  semuah  kotak puzzle yang  sudah  benar  posisi susunannya
b. Hitung semua proses pergerakan yang dilakukan
c. Gunakan  fungsi  (n)  dalam  perhitungan  secara  manual  dengan  penggunaan penyusunan jumlah posisi yang benar
d. Lakukan  prose    perbandingan  heuristic  dengan  melihat  pergerakan  yang  mengkin terjadi
e. Terapkan  alur  yang  digunakan  dalam  pencarian  algoritma  dengan  menggunakan konsep nilai heuristic dengan nilai h(n) yang telah diperoleh [12].
Menurut  hasil  penelitian  [13]  metode Steepest  Ascent  hill  Climbing mampu menyelesaikan  permasalahan    pada  penentuan  rute  dalam  menentukan  jalur  terpendek wisata  dikota bandung dengan perhitungan jalur terpendek dalam memperoleh hasil yang lebih  optimal.  Hasil  penelitian  [14]  menjelaskan  bahwa  algoritma  bisa  menyelesaikan permasalahan pada penyusunan jadwal perkuliahan dilihat dari waktu, mata kuliah dosen yang  mengajar  serta  ruangan  yang  digunakan  dalam  proses  perkuiahan  sehingga menyelesaiakan permasalahan dalam penyusunan jadwal perkuliahan dengan waktu yang berdempetan bentrok.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  sangat  berguna  untuk  proses  penyelesaian  penelitian,  karena proses penelitian harus dilakukan secara sistematis untuk memperoleh output yang sesuai dengan  konsep  kecerdasan  Buatan.  Proses  penyelesian  penelitian  ini  dilakukan  dengan langkah:
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Penjelasan Metodologi penelitian diatas diantaranya:
a. Identifikasi Masalah Melakukan  identifikasi  permasalahan  yang  akan  dibahas  agar  penelitian  sesuai dengan konsep tema yang akan dilakukan.
b. Ruang Lingkup Ruang  lingkup  pembahasan  harus  jelas  agar  penelitian  tidak  keluar  dari  konsep penelitian.
c. Mencari sumber, reverensi dan jurnal Agar  penelitian  menghasilkan  hasil  yang  maksimal  dibutuhkan  sumber,referensi dan  jurnal  yang  jelas.  Sehingga  memberikan  nilai  yang  berguna  dalam  proses penelitian.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 164-172
d. Analisa Data Melakukan  Analisa  data  agar  data  yang  diteliti  benar  dan  mampu  menghasilkan solusi.
e. Algoritma Ascent hill Climbing
Pada  tahap  ini  aturan  algoritma  harus  dijalankan  agar  menemukan  solusi  akhir sesuai dengan proses kerja algoritma tersebut.
f. Hasil Iterasi
Setelah  menjalankan  aturan  algoritma Ascent  hill  Climbing maka  langkah selanjutnya melakukan proses iterasi sampai menemukan solusi akhir.
g. Goal State
Hasil akhir yang diperoleh dari keseluruhan hasil iterasi yang dilakukan.

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Langkah  awal  dalam  menyelesaikan  permasalahan  pada  Algoritma Ascent  hill Climbing diantaranya:
1. Dimulai  dengan  langkah  pertama,  lakukan  proses  pengujian,  jika  menemukan tujuan  maka  proses  pencarian  dihentikan,  numun  jika  pencarian  tidak  ditemukan maka lanjutkan pencarian dengan keadaan sekarang.
2. Lakukan  pencarian  sampai    tujuan  tercapai,  atau  iterasi  yang  diproses  tidak memberikan perubahan pada keadaan saat ini
a) Pilih SUCC dalam pencarian heuristic terbaik dalam successor.
b) Lakukan  evaluasi  pada  keadaan,  jika  ditemukan    tujuan  maka  pencarian dihentikan, namun jika tidak maka lakukan perbandingan antara nilai  heuristic dengan  nilai  SUCC,  jika  nilai  yang  ditemukan  lebih  baik  maka  jadikan  nilai SUCC  sebagai  nilai  awal  jika  tidak  ditemukan  maka  nilia  SUCC  tidak  boleh berubah.
c) Apabila  nilai  SUCC  lebih  baik  daripada  nilai  heuristic  dengan  keadaan  nilai saat ini, maka robah nilai SUCC menjadi nilai keadaan sekarang.
Dalam  proses  pencarian  metode  Asecent  Hill  Climbing  sering  menemukan  masalah diantaranya:
1. Local Optimumum: posisi  keadaan kotak lebih buruk,keadaan posisi sama dengan keadaan sekarang.
2. Plateur: keadaan posisi sama dengan keadaan sekarang.
3. Ridge:  keadaan  yang  tidak  memungkinkan  untuk  melakukan  proses  pencarian menggunakan 2 operator secara bersamaan [15].
3.1. Implementasi Ascent hill Climbing Proses algoritma Ascent hill Climbing
Gambar 2. Data Dasar Bentuk ruang keadaan Penyelesaian x= baris= [I,II,III] y= kolom=[I,II,III] Dari  keterangan  diatas  merupakan  ruang  keadaan=  semua  kemungkinan  dalam  proses pergeserah puzzle 8.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 164-172
3.2. Aturan Algoritma Ascent hill Climbing
Aturan yang harus diikuti dalam memperoleh state akhir Posisi puzzle yang kosong (x,y) x=berisi baris pada kptak puzzle yang kosong y= berisi kolom pada kptak puzzle yang kosong
1. Perseseran posisi kotak kosong ke atas: if x>1 then (x-1, y)
2. Perseseran posisi kotak kosong ke bawah: if x<3 then (x+1, y)
3. Perseseran posisi kotak kosong ke kanan: if x<3 then (x-y+ 1)
4. Perseseran posisi kotak kosong ke atas: if y>1 then (x-y, -1)

## 3.3. Fungsi Heuristik
Proses  fungsi  heuristic  menggunkan  fungsi  kotak  dengan  melihat  posisi  kotak  yang sudah  benar,  dengan  mengambil  kriteria  kriteria  jumlah  posisi  benar  yang  paling  besar yang akan dipilih.
1. Iterasi 1 Lihat keadaan awal= Tujuan ( Goal ) Keadaan saat ini= Data Awal Pada  keadaan  awal  posisi  kotak  yang  sudah  menepati  posisi  benar  bernilai  2, dilakukan  dengan  proses  pergeserah  hingga  memperoleh  hasil  yang  lebih  baik dengan keadaan awal. Nilai benar setelah diproses mendapat posisi =3
Gambar 3. Proses Iterasi 1
2. Iterasi 2 Lihat keadaan awal= Tujuan ( Goal ) Keadaan saat ini= Data Awal Pada  keadaan  awal  posisi  kotak  yang  sudah  menepati  posisi  benar  bernilai  3, dilakukan  dengan  proses  pergeserah  hingga  memperoleh  hasil  yang  lebih  baik dengan keadaan awal. Nilai benar setelah diproses mendapat posisi =4
Gambar 4. Proses Iterasi 2
3. Iterasi 3
Lihat keadaan awal= Tujuan ( Goal ) Keadaan saat ini= Data Awal

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 164-172
Pada  keadaan  awal  posisi  kotak  yang  sudah  menepati  posisi  benar  bernilai  4, dilakukan  dengan  proses  pergeserah  hingga  memperoleh  hasil  yang  lebih  baik dengan keadaan awal. Nilai benar setelah diproses mendapat posisi =5
Gambar 5. Proses Iterasi 3
4. Iterasi 4 Lihat keadaan awal= Tujuan ( Goal ) Keadaan saat ini= Data Awal Pada  keadaan  awal  posisi  kotak  yang  sudah  menepati  posisi  benar  bernilai  5, dilakukan  dengan  proses  pergeserah  hingga  memperoleh  hasil  yang  lebih  baik dengan keadaan awal. Nilai benar setelah diproses mendapat posisi =6
Gambar 6. Proses Iterasi 3
5. Iterasi 5
Lihat keadaan awal= Tujuan ( Goal ) Keadaan saat ini= Data Awal Pada  keadaan  awal  posisi  kotak  yang  sudah  menepati  posisi  benar  bernilai  6, dilakukan  dengan  proses  pergeserah  hingga  memperoleh  hasil  yang  lebih  baik dengan keadaan awal. Nilai benar setelah diproses mendapat posisi =7
Gambar 7. Proses Iterasi 4
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, Juni  (2023), pp. 164-172

## 6. Iterasi 6
Lihat keadaan awal= Tujuan ( Goal ) Keadaan saat ini= Data Awal Pada  keadaan  awal  posisi  kotak  yang  sudah  menepati  posisi  benar  bernilai  7, dilakukan  dengan  proses  pergeserah  hingga  memperoleh  hasil  yang  lebih  baik dengan keadaan awal. Nilai benar setelah diproses mendapat posisi =8
Gambar 8. Proses Iterasi 5
Proses  pencarian  dihentikan  karena  fungsi  heuristic  sudah  ditemukan  dengan  posisi Goal state.
Solusi Akhir
Gambar 8. Hasil Akhir
Untuk  mempermudah  dalam  menyelesaiakan  masalah  pada  algoritma Ascent  hill Climbing maka dibuat nilai tabel dengan ketentuan bernilai 0 jika posisi kotak salah dan bernilai 1 jika posisi kotak bernilai benar.
1. Posisi pergerakan Puzzle
= I,II,III,IV,V,VI,VII,VIII,IX. = 0+0+1+0+0+0+1+1 = 3
2. Posisi pergerakan Puzzle
= I,II,III,IV,V,VI,VII,VIII,IX. = 0+1+1+0+0+0+1+1 = 4
3. Posisi pergerakan Puzzle
= I,II,III,IV,V,VI,VII,VIII,IX. = 1+1+1+0+0+0+1+1 = 5
4. Posisi pergerakan Puzzle
= I,II,III,IV,V,VI,VII,VIII,IX.
= 1+1+1+1+0+0+1+1 = 6
5. Posisi pergerakan Puzzle
= I,II,III,IV,V,VI,VII,VIII,IX. = 1+1+1+1+1+0+1+1 = 7
6. Posisi pergerakan Puzzle
= I,II,III,IV,V,VI,VII,VIII,IX. = 1+1+1+1+1+1+1+1 = 8 Hasil  diatas  diperoleh  berdasarkan  urutan  letak puzzle setelah  di  lakukan  proses iterasi. Dibawah ini merupaka Tabel proses iterasi
Tabel 1. Hasil Heuristik No  Proses Hasil 1 0+0+1+0+0+0+1+1  3 2 0+1+1+0+0+0+1+1  4 3 1+1+1+0+0+0+1+1  5 4 1+1+1+1+0+0+1+1  6 5 1+1+1+1+1+0+1+1  7 6 1+1+1+1+1+1+1+1  9
Setelah memperoleh hasil posisi puzzle angka romawi dengan nilai posisi yang benar sebanyak  8  susunan.  Maka  pencarian  dihentikan.  Dengan  demikian  hasil  pencarian menemukan  solusi  yang  optimal  sehingga  proses  pencarian  mendapat  solusi  akhir.  Pada metode Ascent hill Climbing ini membutuhkan waktu yang cepat dalam menemuka solusi serta membutuhka memori yang relaktif kecil dalam media penyimpanan.

## 4. Kesimpulan
Setelah  melakukan  proses  pencarian  menggunakan  algoritma Ascent  hill  Climbing maka  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma Ascent  hill  Climbing dapat  menyelesaikan permaina game puzzle pengenalan huruf romawi  dengan  melakukan  5  kali  proses iterasi untuk memperoleh state akhir. Proses pencarian dilakukan dengan melihat keadaan awal, proses  pengujian,  jika  proses  pencarian  sudah  memperoleh  tujuan  pencarian  dihentikan dan  jika,  dan  jika  proses  pencarian  tidak  menemukan  hasil  maka  proses  pencarian dilanjutkan  dengan  keadaan  sekarang  dijadikan  acuan  untuk  memperoleh  hasil  solusi berikutnya  sampai  hasil  solusi  tersebuat sama  dengan  keadaan  akhir.  Aturan  yang  dapat digunakan  untuk  menemukan  solusi  terdiri  dari  4  bagian  yaitu  penukaran  posisi  kotak puzzle dengan  menukar  posisi puzzle ke  kiri,  menukar  posisi puzzle ke  kanan,   menukar posisi puzzle ke atas kanan, dan menukar posisi puzzle ke bawah, Jika menikuti rule diatas maka  mempercepat  menemukan  solusi  akhir.  Kelebihan  dari  metode  Algoritma Ascent hill  Climbing yaitu  membutuhkan  waktu  yang  cepat  dalam  menemukan  state  akhir sehingga cepat menemukan solusi.

## Ucapan Terimakasih
Terima  kasih  penulis  ucapkan  kepada  kampus Akademi    Teknik  Adi  Karya  yang  sudah mendorong  dan  memfasilitasi  dalam  pembuatan  jurnal  ini,  dan  tak  lupa  penulis  ucapkan  terima kasih kepada Pengelola Jurnar yang sudah mempublish jurnal ini sampai selesai.

## Daftar Pustaka
[1] A.  A.-S.  Sake,  “Implementasi  Kecerdasan  Buatan  Menggunakan  Algoritma,”  no.
October 2021, hal. 1–9, 2021, doi: 10.31219/osf.io/r29q4.
[2] B.  O.  Aini,  K.  C.  Ayu,  dan  S.  Siswati,  “Pengembangan Game Puzzle Sebagai
Edu game Berbasis  Android  Untuk  Meningkatkan  Kemampuan  Berpikir Matematika Siswa SD,” JTAM | Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika , vol. 3, no. 1, hal. 74, 2019, doi: 10.31764/jtam.v3i1.768.
[3] M.  Kania,  “Aplikasi Game Edukasi Puzzle Dengan  Kecerdasan  Buatan  Berbasis Android,” Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer ,  vol.  7,  no.  2,  hal.  62–69,  2021,  doi: 10.35329/jiik.v7i2.205.
[4] N.  Nari,  Y.  Akmay,  dan  D.  Sasmita,  “Penerapan  permainan puzzle untuk meningkatkan  kemampuan  membilang,” Jurnal  Pembangunan  Pendidikan:
Fondasi dan Aplikasi , vol. 7, no. 1, hal. 44–52, 2020, doi: 10.21831/jppfa.v7i1.26499. [5] P.  M.  P.  M,  “ Game Edukasi  Pembelajaran  Menghitung  Susunan  Angka  Pada
Puzzle -8  Menggunakan  Metode Steepest  Ascent  hill  Climbing ,” Building  of Informatics, Technology and Science (BITS) , vol. 3, no. 3, hal. 148–154, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1015.
[6] I.  Innayah dan E. Afri,  “Implementasi Menggunakan Metode Steepest Ascent hill
Climbing pada Game Math Puzzle berbasis  Android,” Riset  dan  E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer , vol. 3, no. 1, 2018.
[7] W.  Uriawan,  A.  Faroqi,  dan  R.  Fathonah,  “Pembuatan Game Slider Puzzle
Menggunakan  Metode Steepest  Ascent  hill  Climbing Berbasis  Android,” Jurnal
Istek , vol. IX, no. 1, hal. 204–221, 2015.
[8] S. Silvilestari, “ Steepest Ascent hill Climbing Algorithm To Solve Cases In Puzzle
Game 8,” IJISTECH  (International  Journal  of  Information  System  and
Technology) , vol. 5, no. 4, hal. 366, 2021, doi: 10.30645/ijistech.v5i4.153.
[9] Y.  Yendrizal,  “Application  of  Artificial  Intelligence  on Puzzle -8  Using Steepest Ascent hill Climbing Algorithm,” IJISTECH (International Journal of Information System … , vol. 6, no. 158, hal. 17–24, 2022.
[10] Rika  Widya  Perdana,  “Jurnal  Edik  Informatika  Jurnal  Edik  Informatika,” Penelitian Bidang Komputer Sains dan Pendidikan Informatika , vol. 6, no. 1, hal. 9–18, 2022.
[11] S. Novia, “Jurnal siteba,” Game Puzzle Abjad Menggunakan Algoritma Ascent Hill Climbing , vol. 1, no. 1, hal. 14–22, 2022.
[12] H. Anam, F. S. Hanafi, dan A. F. Adifia, “Penerapan Metode Steepest Ascent Hill Climb pada Permainan Puzzle ,” vol. 3, no. 2, hal. 36–40, 2018.
[13] M.  F.  M.  Sari,  “Penerapan  Algoritma Ascent  hill  Climbing Pada Game Edukasi Penyusunan  Deretan  Angka Puzzle -8,” Jurnal  Sistem  Komputer  dan  Informatika (JSON) , vol. 3, no. 2, hal. 141, 2021, doi: 10.30865/json.v3i2.3612.
[14] Y. Afero, “Artificial Intelegence Penerapan Kasus Algoritma Ascent Hill Climbing Dalam  Permainan Puzzle 8,” Elkom :  Jurnal  Elektronika  dan  Komputer ,  vol.  14, no. 2, hal. 325–331, 2021, doi: 10.51903/elkom.v14i2.508.
[15] Y.  Mardiansyah  dan  S.  N.  Rizki,  “Implementasi  Penyelesaian  Permasalahan Algoritma Ascent hill Climbing Pada Puzzle -8,” vol. 6, hal. 583–590, 2022.