Pengembangan Media Pembelajaran Berbasis Maze untuk Memvisualisasikan Konsep State Space Search Menggunakan Algoritma Backtracking
Abstract
Abstrak
Pesatnya kemajuan teknologi informasi telah mendorong pengembangan media pembelajaran inovatif untuk meningkatkan pemahaman mahasiswa mengenai konsep-konsep abstrak dalam ilmu komputer. Salah satu topik yang sering dianggap sulit oleh mahasiswa adalah State Space Search, karena topik ini menuntut pemahaman tentang strategi pencarian, representasi keadaan, dan proses pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas media pembelajaran berbasis labirin dalam memvisualisasikan konsep State Space Search dengan menggunakan algoritma Backtracking. Penelitian ini menggunakan pendekatan studi kasus deskriptif yang mencakup identifikasi masalah, tinjauan pustaka, perancangan labirin, implementasi algoritma Backtracking, pengujian, serta analisis proses pencarian. Labirin dirancang sebagai kisi dua dimensi yang memuat titik awal, titik tujuan, jalur yang dapat dilalui, dan jalan buntu, guna mendemonstrasikan mekanisme pencarian rekursif dan backtracking. Hasil implementasi menunjukkan bahwa algoritma Backtracking berhasil menemukan jalur solusi dalam semua skenario labirin yang diuji, sekaligus mengilustrasikan transisi keadaan dan eksplorasi rekursif secara jelas. Selain itu, visualisasi yang disajikan melalui labirin memungkinkan mahasiswa untuk mengamati proses pencarian secara langsung, sehingga konsep-konsep algoritmik yang abstrak menjadi lebih mudah dipahami. Studi ini menyimpulkan bahwa media pembelajaran berbasis labirin memiliki potensi signifikan untuk meningkatkan pemahaman konseptual, mendorong keterlibatan dalam pembelajaran, serta mendukung pengajaran mata kuliah kecerdasan buatan dan perancangan algoritma di perguruan tinggi.
Kata kunci: Kecerdasan Buatan, Algoritma Backtracking, Media Pembelajaran, Labirin, State Space Search
References
Alakeel, A. M. (2022). Visualization-Based Learning for Computer Science Education. International Journal of Emerging Technologies in Learning, 17(8), 45–58.
Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L., & Stein, C. (2022). Introduction to Algorithms (4th ed.). MIT Press.
Goodrich, M. T., Tamassia, R., & Goldwasser, M. H. (2014). Data Structures and Algorithms in Java (6th ed.). John Wiley & Sons.
Hidayat, T., & Putri, M. (2024). Interactive Visualization for Artificial Intelligence Learning in Higher Education. Journal of Computer Education, 18(1), 1–15.
Kurniawan, A., & Rahmawati, D. (2022). Visualization of Search Algorithms Using Interactive Learning Media. International Journal of Computer Science Education, 8(2), 115–124.
Prasetyo, B., & Nugroho, H. (2021). Application of Backtracking Algorithm for Maze Solving Problems. Journal of Artificial Intelligence Research, 12(1), 45–53.
Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
Saputra, R., & Hasanah, N. (2023). Interactive Learning Media for Algorithm Visualization in Higher Education. Journal of Educational Technology, 15(3), 210–221.
Sedgewick, R., & Wayne, K. (2011). Algorithms (4th ed.). Addison-Wesley.
Setiawan, A., & Wahyuni, S. (2023). Educational Visualization of State Space Search Using Interactive Simulation. International Journal of Information Systems, 11(2), 65–78.
Shute, V. J., & Rahimi, S. (2021). Stealth Assessment of Problem Solving Skills in Digital Learning Environments. Computers in Human Behavior, 116, 106647.
Suhartono, D., & Prabowo, H. (2024). Maze-Based Learning Media to Improve Students' Understanding of Artificial Intelligence Algorithms. Journal of Information Technology Education, 20(2), 133–148.
Wahyuni, S., & Setiawan, A. (2022). Analysis of State Space Search Implementation in Educational Applications. International Journal of Information Systems, 10(4), 55–63.
Zhang, Y., Li, X., & Chen, H. (2023). Interactive Visualization for Algorithm Learning: A Systematic Review. Education and Information Technologies, 28(9), 11021–11045.
