Hyper Sudoku Solver dengan Menggunakan Harris Hawks Optimization Algorithm

Abstract

Sudoku merupakan salah satu permainan klasik yang digemari banyak orang. Sebagai salah satu permainan papan, Sudoku mempunyai banyak varian, salah satunya Hyper Sudoku. Hyper Sudoku mempunyai tingkat kesulitas yang lebih tinggi daripada Sudoku biasa. Tingkat kompleksitas yang tinggi membuat pemainan ini menjadi brain teaser yang baik dan sangat cocok diambil sebagai media untuk menguji algoritma metaheuristik. Algoritma yang populer pada dekade terakhir ini adalah algoritma metaheuristik berbasis populasi, yang mengadaptasi perilaku binatang dalam memecahkan permasalahan optimasi, salah satunya adalah Harris Hawks Optimization (HHO). Seperti kebanyakan metode swarm intelligence (SI) lainnya, algoritma ini mengandalkan proses diversification dan intensification. Selain itu, HHO mempunyai empat strategi khusus untuk mencari solusi dengan kondisi yang berbeda. HHO mampu mencakup solusi multi dimensi, sehingga sangat cocok diimplementasikan pada persoalan Hyper Sudoku. Untuk uji coba, peneliti menggunakan bantuan aplikasi Visual Studio 2017 dan MATLAB R2018a. Pada proses pengujian, digunakan dua setting parameter yang berbeda, tiga macam persoalan Hyper Sudoku, dan tiga puluh independent run untuk mencapai hasil yang diinginkan. Berdasarkan hasil pengujian, dapat disimpulkan bahwa tingkat keberhasilan untuk mencari solusi pada persoalan Hyper Sudoku dengan menggunakan HHO berkisar antara 86 hingga 88%, dilihat dari fitness value-nya.