Dalam dunia permainan catur modern, kehadiran engine catur seperti Stockfish telah merevolusi cara pemain menganalisis dan memahami permainan. Stockfish merupakan salah satu program catur open-source terkuat di dunia yang digunakan baik oleh pemain amatir hingga grandmaster. Engine ini telah mendominasi berbagai kompetisi engine catur, seperti TCEC (Top Chess Engine Championship), dan menjadi tulang punggung layanan analisis pada platform-platform catur daring seperti Lichess dan Chess.com. 

Keunggulan Stockfish tidak hanya terletak pada kekuatannya dalam mengevaluasi posisi, tetapi juga pada efisiensi algoritma dan penerapan teknologi kecerdasan buatan (AI) yang canggih, khususnya sejak versi 12 yang memperkenalkan integrasi jaringan saraf tiruan. 

Source : https://www.houseofstaunton.com/chess-blog/how-does-a-chess-bot-work/?srsltid=AfmBOoqd1h2VE7_rIKZQBTTfzFkvkA1HnlKWLBSJbtcgwk09dUZOd9mn 

 

Arsitektur dan Cara Kerja Stockfish 

Secara arsitektural, Stockfish menggabungkan metode klasik AI berbasis search tree dengan pendekatan modern neural network, menjadikannya mesin hybrid antara kecerdasan simbolik dan koneksionis. Sebelum versi 12, Stockfish sepenuhnya bergantung pada algoritma pencarian seperti Minimax yang dioptimalkan dengan Alpha-Beta Pruning. Dengan teknik ini, Stockfish mampu menyaring jutaan kemungkinan langkah dengan memangkas cabang-cabang yang tidak mungkin menghasilkan hasil terbaik. 

Stockfish menilai setiap posisi menggunakan fungsi evaluasi klasik berbasis aturan yang dirancang manusia (handcrafted). Fungsi ini mempertimbangkan aspek-aspek seperti keuntungan material (jumlah dan jenis bidak), aktivitas perwira, struktur pion, posisi raja, dan kontrol wilayah strategis. Hasil evaluasi ini digunakan untuk menentukan langkah optimal dalam simulasi ratusan ribu hingga jutaan skenario kemungkinan. 

 

Integrasi AI: Penggunaan NNUE 

Titik balik penting dalam pengembangan Stockfish terjadi saat rilis Stockfish 12 pada tahun 2020, yang memperkenalkan NNUE (Efficiently Updatable Neural Network Evaluation). Teknologi ini berasal dari dunia shogi (catur Jepang) dan diadaptasi untuk mengevaluasi posisi catur secara lebih presisi dengan bantuan jaringan saraf tiruan. 

Berbeda dari metode deep learning seperti AlphaZero, NNUE tidak menggantikan keseluruhan engine, tetapi hanya menggantikan fungsi evaluasi. Jaringan saraf ini dilatih menggunakan pendekatan supervised learning berdasarkan jutaan posisi dari game manusia maupun self-play engine. Proses pelatihan dilakukan secara komunitas melalui platform Fishtest, di mana ribuan pengguna berkontribusi menjalankan eksperimen dan validasi terhadap jaringan NNUE baru. 

Dengan NNUE, Stockfish mampu mengenali pola posisi yang lebih kompleks dan memberikan evaluasi yang lebih kontekstual dan strategis—tanpa mengorbankan efisiensi atau kecepatan engine. 

 

Algoritma Pencarian dan Optimasi 

Salah satu kekuatan utama Stockfish adalah kemampuan pencariannya yang sangat dalam dan luas. Engine ini menggunakan kombinasi teknik sebagai berikut: 

  • Minimax dengan Alpha-Beta Pruning: Digunakan untuk memaksimalkan keuntungan dan meminimalkan kerugian secara simultan di setiap langkah, sambil memangkas cabang yang tidak relevan dari pohon pencarian. 
  • Iterative Deepening: Stockfish secara bertahap memperluas kedalaman pencarian, mulai dari kedalaman kecil ke lebih dalam, untuk efisiensi waktu. 
  • Quiescence Search: Menunda evaluasi posisi “bising” atau tak stabil untuk menghindari kesalahan penilaian akibat kombinasi serangan atau taktik yang sedang berlangsung. 
  • Endgame Tablebase: Untuk posisi akhir (biasanya 5–7 bidak), Stockfish mengakses database lengkap hasil akhir secara matematis sempurna (win/draw/loss) tanpa pencarian. 

Kombinasi algoritma ini memungkinkan Stockfish mengevaluasi hingga 100 juta posisi per detik tergantung pada perangkat keras. 

 

Perbandingan dengan AlphaZero 

Stockfish sering dibandingkan dengan AlphaZero, AI catur yang dikembangkan oleh DeepMind. AlphaZero dilatih menggunakan reinforcement learning dari nol tanpa data manusia, dan memperoleh kemampuannya hanya dari self-play. AlphaZero menggunakan deep convolutional neural network dan memerlukan daya komputasi besar (TPU/Google Cloud) untuk pelatihannya. 

Sebaliknya, Stockfish bersifat open-source, efisien, dan dapat dijalankan pada komputer biasa. Meskipun tidak memiliki pendekatan pembelajaran mandiri seperti AlphaZero, integrasi NNUE telah memungkinkan Stockfish untuk mendekati gaya permainan intuitif dan strategis khas AlphaZero, tanpa mengorbankan kemampuan brute-force-nya. 

Source : https://www.chess.com/id/terms/stockfish-mesin-catur 

 

Penggunaan Stockfish di Dunia Nyata 

Stockfish digunakan secara luas dalam berbagai konteks, di antaranya: 

  • Analisis game: Platform seperti Lichess dan Chess.com mengandalkan Stockfish sebagai engine analisis default. 
  • Latihan Grandmaster: Banyak pemain top dunia menggunakan Stockfish untuk persiapan pertandingan, terutama dalam eksplorasi pembukaan dan variasi strategis. 
  • Deteksi kecurangan: Dalam turnamen online, Stockfish digunakan sebagai pembanding akurasi langkah untuk mendeteksi kemungkinan penggunaan bantuan AI oleh pemain. 
  • Riset AI dan pendidikan: Karena bersifat terbuka dan terdokumentasi baik, Stockfish juga menjadi alat penting dalam studi AI, pemrograman, dan permainan komputer. 

 

Stockfish adalah kombinasi luar biasa antara AI simbolik dan koneksionis, yang menggabungkan logika pencarian tradisional dengan kecanggihan jaringan saraf NNUE. Dengan struktur komunitas terbuka dan pendekatan kolaboratif, Stockfish tidak hanya mencerminkan kemajuan teknologi dalam dunia permainan, tetapi juga menjadi model pengembangan AI yang inklusif dan demokratis. 

Stockfish tetap menjadi pilar penting dalam ekosistem permainan catur modern—baik sebagai alat pembelajaran, riset, maupun kompetisi—dan terus berevolusi bersama kontribusi komunitas global. 

 

Penulis

Fiqri Ramadhan Tambunan – FDP Scholar

 

Referensi: 

  1. https://www.houseofstaunton.com/chess-blog/how-does-a-chess-bot-work/?srsltid=AfmBOoqd1h2VE7_rIKZQBTTfzFkvkA1HnlKWLBSJbtcgwk09dUZOd9mn 
  2. https://www.chess.com/id/terms/stockfish-mesin-catur 
  3. https://stockfishchess.org/