MIXED REALITY EDUKASI JENIS-JENIS HEWAN LAUT BERDASARKAN ZONA KEDALAMAN LAUT EPIPELAGIK MENGGUNAKAN ALGORITMA FAST CORNER DETECTION DAN METODE OCCLUSION DETECTION

Adira Rafly Bagus Pratama

Abstract


Natural science learning activities and other kind in the field of education currently still use conventional methods with textbook media, but due to increasingly rapid technological developments, now learning activities can take advantage of existing technology. To support interactive learning activities and to foster student interest in learning, applications that use Mixed Reality tech which is a combination of Augmented Reality (AR) and Virtual Reality (VR) as a medium for educating the types of marine fauna based on the epipelagic sea depth zone. Epipelagic zone or photic zone is a layer that is on the top surface to a depth of 200m. This application uses 3D technology and markers to bring up fauna objects found in the Epipelagic sea depth zone which allows users to interact with Virtual Objects or Virtual Objects to replace objects by implementing an oclusion detection method that has been tested for each objects to get the minimum Virtual Object that is blocked. object i.e. 22% to 54%. Fast Corner Detection algorithm is used to detect corner points on markers. This application was tested using a smartphone that has Lollipop 5.0 and Android 10 operating systems. The distance test results were obtained from the closest distance, which is 5cm to the farthest distance, which is 410cm and the results of testing the maximum tilt angle of 70o to 80o.

Keywords: education, mixed reality, marine fauna, fast corner detection, occlusion detection 

Kegiatan pembelajaran ilmu pengetahuan alam dan sejenisnya pada bidang pendidikan saat ini masih menggunakan metode konvensional dengan media buku pelajaran, namun akibat perkembangan teknologi yang semakin pesat, kini kegiatan pembelajaran dapat menggunakan teknologi yang ada. Untuk menunjang aktivitas pembelajaran yang interaktif dan untuk menumbuhkan minat belajar siswa, aplikasi yang menggunakan teknologi Mixed Reality yang merupakan gabungan dari Augmented Reality (AR) dan Virtual Reality (VR) dibuat sebagai media edukasi jenis-jenis fauna laut berdasarkan zona kedalaman laut epipelagik. Zona Epipelagik atau zona fotik adalah lapisan laut yang berada pada permukaan paling atas hingga kedalaman 200m. Aplikasi ini menggunakan teknologi 3D dan marker untuk memunculkan objek fauna yang terdapat pada zona kedalaman laut Epipelagik yang memungkinkan pengguna dapat berinteraksi dengan Virtual Object atau objek virtual untuk mengganti objek 3D dengan mengimplementasikan metode occlusion detection yang telah diuji tiap object nya hingga didapatkan hasil minimal Virtual Object terhalang objek  yaitu 22% hingga 54%. Algoritma Fast Corner Detection digunakan untuk mendeteksi titik-titik sudut pada marker. Aplikasi ini diuji dengan menggunakan smartphone yang memiliki sistem operasi Lollipop 5.0 dan Android 10. Hasil pengujian jarak didapatkan dari jarak terdekat yaitu 5cm hingga jarak terjauh yaitu 410cm serta hasil pengujian sudut kemiringan maksimal yaitu 70o hingga 80o.

Kata kunci: edukasi, mixed reality, fauna laut,  fast corner detection, occlusion detection


Full Text:

PDF

References


I. B. J. Swasta, Bioekologi Ekosistem Laut dan Estuaria - Rajawali Pers. Depok: PT RajaGrafindo Persada, 2021. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=rE45EAAAQBAJ

A. Sartimbul et al., PENGELOLAAN SUMBERDAYA PERIKANAN PELAGIS DI INDONESIA. Malang: UB Press, 2017. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books/about/Pengelolaan_Sumberdaya_Perikanan_Pelagis.html?id=-UdODwAAQBAJ&redir_esc=y

B. A. Masse and A. N. Ainun, “Perancangan Aplikasi Magic Book Pengenalan Hewan Air Dengan Teknologi Augmented Reality,” Jesik, vol. 4, no. 1, pp. 47–62, 2018.

R. A. Mahdafiki, R. Titi, and K. Sari, “Mixed Reality Edukasi Pengenalan Bioma dengan Metode Occlusion Detection dan Algoritma FAST Corner Detection,” vol. 9, no. 1, 2022.

M. Yusuf, F. Fauziah, and A. Gunaryati, “Teknologi Mixed Reality Pada Aplikasi Tuntunan Shalat Maghrib Menggunakan Algoritma Fast Corner Detection Dan Lucas Kanade,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform., vol. 6, no. 1, pp. 82–93, 2021, doi: 10.29100/jipi.v6i1.1905.

A. K. Wahyudi, E. S. Utama, and R. R. Ngantung, “Alat Peraga Mixed Reality untuk Pembelajaran Anatomi Otak Manusia dengan Interaksi Occlusion Detection,” CogITo Smart J., vol. 4, no. 2, p. 337, 2019, doi: 10.31154/cogito.v4i2.140.337-347.

F. Utami, R. Rukiyah, and W. D. Andika, “Pengembangan Media Flashcard Berbasis Augmented Reality pada Materi Mengenal Binatang Laut,” J. Obs. J. Pendidik. Anak Usia Dini, vol. 5, no. 2, pp. 1718–1728, 2021, doi: 10.31004/obsesi.v5i2.933.

C. Kaewrat and P. Boonbrahm, “Identify the object’s shape using augmented reality marker-based technique,” Int. J. Adv. Sci. Eng. Inf. Technol., vol. 9, no. 6, pp. 2193–2200, 2019, doi: 10.18517/ijaseit.9.6.9952.

G. Tsaramirsis, H. M. Al-Barhamtoshy, and A. Fattouh, “Understanding the Semantics of a Mixed Reality Environment,” Indian J. Sci. Technol., vol. 9, no. 47, 2016, doi: 10.17485/ijst/2015/v8i1/108692.

N. M. Hidayat, “Aplikasi Augmented Reality Perlengkapan Militer Menggunakan Algoritma FAST Corner Dan Lucas Kanade,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 8, no. 3, pp. 1417–1428, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i3.1060.

R. N. S. Pratama, F. Fauziah, and R. T. K. Sari, “Metode Natural Feature Tracking dan Fast Corner Detection dengan Teknik Virtual Button Pada Aplikasi Sistem Pernafasan Manusia,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 3, p. 1133, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3067.

D. Romdoni et al., “Implementasi Algoritma Fast Corner Detection FAST ( Feature Form Accelerated Segment Test ) dan Augmented Reality untuk Menentukan Keaslian Batik Studi Kasus ( Batik Trusmi ) Cirebon,” Uniku, no. 148, pp. 1–6, 2019.




DOI: http://dx.doi.org/10.20527/klik.v9i3.512

Copyright (c) 2022 KLIK - KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Indexed by:

  
 

 

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.joomla
counter View My Stats