Implementasi Algoritma Ant Colony Optimization Untuk Mencari Langkah Penyelesaian Dalam Permainan Skyscraper Puzzle

Skyscraper puzzle merupakan permainan teka-teki angka, dimana setiap baris dan kolom harus diisi dengan angka-angka dengan aturan tertentu. permainan skyscraper puzzle ini sudah dirancang sedemikian rupa sehingga hanya akan ditemukan tepat satu solusi.Untuk menyelesaikan permainan ini dibutuhkan cara untuk menemukan solusi tersebut, semakin tinggi tingkat kesulitan puzzle maka semakin sulit pula menyelesaikannya. Untuk memudahkan manusia dalam menemukan solusi tersebut maka dibutuhkan algoritma yang mampu membantu menyelesaikan masalah tersebut. Impelementasi algoritma yang diterapkan ini, dibangun dengan tujuan untuk mendapatkan solusi pada permainan Skyscraper puzzle dan melihat peformansi dari algoritma Ant Colony Optimization dalam menyelesaikan permainan Skyscraper puzzle. Performansi algoritma akan dilihat dari segi waktu pemrosesan, dan jumlah iterasi pencarian. Berdasarkan hasil pengujian aplikasi secara keseluruhan, maka dapat disimpulkan bahwa Algoritma Ant Colony Optimization yang diimplementasikan untuk mencari langkah penyelesesaian dalam permainan Skyscraper puzzle ini dapat bekerja dengan baik. Rata-rata waktu proses yang dibutuhkan oleh algoritma Ant Colony Optimization untuk menyelesaiakan puzzle ukuran 4x4 membutuhkan 120,88 milidetik dan rata�rata iterasi yang dibutuhkan algoritma Ant Colony Optimization hingga mendapatkan solusi adalah 4,6 yang dibulatkan menjadi 5, sehingga algoritma Ant Colony Optimization yang diterapkan akan menemukan solusi untuk puzzle ukuran 4x4 maksimal pada iterasi ke 5.

Skyscraper puzzle is a puzzle game of numbers, where each row and column must be filled with the numbers with certain rules. Skyscraper puzzle has been designed so that only will find the right solution. To complete the game needed a way to find such a solution, the higher the difficulty level of the puzzle, the more difficult it is to solve them. To enable people to find such a solution is needed algorithms that can help solve those problems. Implementation of this algorithm is applied, is built with the aim to determine the performance of Ant Colony Optimization Algorithm to finish Skyscraper puzzle. The performance of the algorithm in terms of processing time, and the number of search iterations. Based on the results of testing the application as a whole, it can be concluded that Ant Colony Optimization algorithms are implemented to find steps to resolve the puzzle game Skyscraper this can work properly. The average processing time required by algorithms Ant Colony Optimization for accomplishing size 4x4 puzzle requires 120.88 milliseconds and the averages iterations required by algorithm Ant Colony Optimization to obtain the solution is 4.6, rounded up to 5. So the algorithm Ant Colony Optimization applied will find a solution about puzzle maximum in iteration 5.