BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 Analisis Sistem
3.1.6 Analisis Metode Terhadap Kasus
3.1.6.3 Rendering Objek 3D
3.1.6.3.1 Marker Yang Digunakan
x
Gambar 3.12 Rotasi Objek 3D
3.1.6.3.1 Marker Yang Digunakan
Marker yang digunakan pada analisis ini didapatkan dari hasil gambar pada buku tematik terpadu kurikulum 2013 yang sudah ada. Adapun proses pembentukan marker dapat dilihat pada gambar 2.13.
Gambar 2.13 Pembentukan Marker
Proses pembuatan gambar marker menjadi marker dilakukan oleh pihak IN2AR dengan cara mengirimkan gambar yang akan di-convert, melalui marker engine yang disediakan oleh pihak IN2AR. Setelah gambar di convert menghasilkan file dengan format .ass. File tersebut kemudian dijadikan masukan pada coding untuk mendeteksi gambar yang dijadikan marker.
Langkah-langkah dalam pembuatan marker pada IN2AR dapat dilihat pada gambar 2.14 dengan penjelasan sebagai berikut:
1. Pembuat aplikasi mempersiapkan gambar yang akan dijadikan sebagai marker dengan ketentuan format gambar harus .JPG ukuran minimal 550 pixel.
2. Pembuat aplikasi mengisi data pembuat marker pada sistem IN2AR berupa Nama, E-mail, dan meng-upload file marker berupa .JPG dalam bentuk satuan atau dalam bentuk grup yang tergabung dalam format .ZIP maksimal 10 gambar berformat .JPG dan mengirim file gambar tersebut. 3. Proses generate free marker dalam beberapa detik bahkan hari bergantung
terhadap kecepatan koneksi internet dan banyaknya file gambar yang akan di generate menjadi format .ass.
4. Setelah proses generate selesai, sistem IN2AR akan memberikan konfirmasi bahwa file marker sudah di generate menjadi format .ass dan dapat di download dan dapat diuji apakah marker dapat mendeteksi atau tidak pada sistem IN2AR.
File Marker Tracking
Gambar 3.15 Marker Yang Digunakan
3.1.7 Analisis Metode Motion Detection
Proses interaksi dengan objek 3D menggunakan motion detection dimana proses berinteraksi dengan metode tersebut dengan cara menggerakan tangan pada kamera realtime dan menyentuh objek yang tampil dilayar. Seperti pada gambar 3.16.
Proses pendeteksian gerakan dimulai dengan pengaktifan kamera yang berguna untuk menangkap setiap frame tangkapan kamera untuk dideteksi oleh sistem, terjadi pergerakan atau tidak terjadi pergerakan, pengkodean aktif kamera diatur pada kode function initWebcam.
Kamus:
camera:Camera algoritma:
camera <- Camera.getCamera()
camera.setMode(WIDTH, HEIGHT, FPS) video <- new Video(WIDTH, HEIGHT) video.attachCamera(camera) if (mirror <- true) video.scaleX <- -1 video.x +<- video.width endif addChild(video) mt <- new CMotionTacker(video)
view <- new Bitmap(new BitmapData(width, height) addChild(video)
view <- new Bitmap(new BitmapData(640, 480))
box1 <- new Box(0x00000A) addChild(box1)
PernafasanManusia <- new Loader() PernafasanManusia.load(new
URLRequest("../resources/button/PERNAFASAN MANUSIA.png"))
PernafasanManusia.x <- 500 PernafasanManusia.y <- 5
this.addChild(PernafasanManusia)
video.addEventListener(Event.EXIT_FRAME, loop)
Pada pseudocode tersebut Camera.getCamera sebagai fungsi pemanggilan parameter kamera agar dapat di akses dan saat kamera aktif pengaturan mode kamera/video berdasarkan width, height dan fps. Parameter yang digunakan sebagai pointer gerakan tangan ditampung pada sebuah variabel box1. Parameter yang digunakan pada PernafasanManusia.x dengan nilai sebesar 500px hal ini guna untuk mengatur posisi sumbu x button menu pada layar dan PernafasanManusia.y dengan nilai 5px mengatur sumbu y dari posisi button. Pengenalan terhadap pendeteksian pergerakan diatur pada class
CmotionTacker.
Pendeteksian gerakan berdasarkan terhadap citra masukan yang memungkinkan sistem mengenali gerakan, gerakan akan terdeteksi akan ditandai dengan sebuah pointer berbentuk box.
Kamus: P:Point Algoritma: P <- new Point() if (mt.track()) p.x <- 640-(mt.x + view.x) p.y <- mt.y + view.y
box1.x <- p.x - view.x box1.y <- p.y
endif
box1.addEventListener(Event.ENTER_FRAME, check)
Pada pseudocode tersebut pointer ditampung pada sebuah variabel p:
Point = new Point()jika terjadi pergerakan pada kamera sistem akan
dengan sebuah pointer yang memiliki parameter dimensi X dan Y dan model objek 3D ditampung pada sebuah variabel model:DAE <- new DAE().
Tumbukan antar objek diatur melalui parameter fungsi milik actionscript yaitu menggunakan fungsi hitTestObject, pada pseudocode function check diatur suatu kondisi tumbukan antar objek melalui hasil deteksi pergerakan yang ditangkap melalui webcam secara realtime, kondisi yang menyebabkan tumbukan terjadi apabilah gerakan tangan(pointer) menyentuh fitur interaksi button model objek 3D yang muncul pada layar, lalu objek tersebut akan memberikan umpan balik (feedback) berupa event berdasarkan fungsi objeknya masing-masing.
Gambar 3.17 Tumbukan Antar Objek
if (e.target.hitTestObject(ButtonPetunjuk)) ButtonPetunjuk.scaleX <- 0.9
ButtonPetunjuk.scaleY <- 0.9
Petunjuk = new Loader() Petunjuk.load(new
URLRequest("../resources/button/Petunjuk.jpg")) Petunjuk.x <- 125
Petunjuk.y <- 120
else
ButtonPetunjuk.scaleX <- 0.7 ButtonPetunjuk.scaleY <- 0.7
Pada pseudocode tersebut parameter yang dijadikan objek tumbukan yaitu button ButtonPetunjuk dimana jika terjadi tumbukan button tersebut akan melakukan pembesaran button dalam skala sebesar 0.9 pada sumbu x dan y dan jika sudah tidak terkena tumbukan maka button akan zoomin ke skala awal sebesar 0.7 pada sumbu x dan y. Sedangkan parameter penampung terhadap objek event ButtonPetunjuk dari button tersebut ditampung pada variabel
Petunjuk dimana sumbu x sebesar 125px dan y sebesar 120px nya hal ini
untuk mengatur penentuan posisi dari event yang terjadi. Ilustrasi dapat dilihat pada gambar 3.18.
Gambar 3.18 Ilustrasi Penempatan Event
Pengenalan gerakan dapat terjadi dikarenakan sistem menginsialisasi dua buah parameter penampung citra awal dan citra akhir dari hasil tangkapan webcam, pengkodean penampungan citra tersebut di atur pada function CMotionTacker.
input <- video areaThreshold <- 50
trackImg <- new BitmapData(WIDTH, HEIGHT) last <- new BitmapData(WIDTH, HEIGHT)
Pada pseudocode tersebut parameter yang digunakan untuk menampung citra awal yaitu trackingImg dan parameter yang digunakan untuk menampung citra akhir yaitu last. Sedangkan parameter yang digunakan untuk melakukan threshold pada input-an video merupakan areaThreshold dimana nilai yang diberikan sebesar 50. Perbandingan citra tersebut diatur pada matriks filter yang dikodekan pada function track.
kamus: curr:BitmapData rect:Rectagle mat:Array conv:ConvolutionFilter area:int algoritma:
curr <- new BitmapData(WIDTH, HEIGHT) curr.draw(input)
rect<- new Rectagle (0,0, WIDTH, HEIGHT) trackImg <- curr.clone()
trackImg.draw(last, null, null, BlendMode.DIFFERENCE) mat <- [0, 0, 0, 0, 15, 0, 0, 0, 0]
conv <- new ConvolutionFilter(3, 3, mat) conv.divisor <- 1
trackImg.applyFilter(trackImg, rect, p, conv)
trackImg.applyFilter(trackImg, null, null,
BlendMode.INVERT)
trackImg.applyFilter(trackImg, rect, p, new
area <- brect.width * brect.height motion <- false
if (area > areaThreshold) motion <- true
this.x <- brect.x + brect.width / 2 this.y <- brect.y + brect.height / 2 last.copyPixels(curr, rect, p)
return motion endif
Proses pendeteksian gerakan diperhalus dengan menggunakan
BlurFilter agar proses pendeteksian lebih smooth dan lebih halus untuk
mendeteksi setiap piksel pergerakannya. Penghitungan jumlah gerakan yang dapat terdeteksi oleh sistem akan valid jika lebih dari ambang batas, dimana area tangkapan lebih besar dari areaThreshold.
3.1.8 Analisis Interaksi Pengguna Aplikasi
Analisis interkasi pengguna aplikasi merupakan analisis yang menggambarkan bagaimana guru berinteraksi dengan aplikasi augmented reality pengenalan organ tubuh manusia dan hewan. Untuk berinteraksi dengan aplikasi, guru menggunakan masukan berupa gerakan tangan pada jangkauan kamera webcam komputer/laptop. Setiap perubahan pixel dari pergerakan pada tangkapan kamera akan di jadikan masukkan interaksi, dimana aplikasi akan menandai area pergerakan dengan sebuah box sebagai pointer, pointer tersebut akan mengikuti area dimana terjadi gerakan. Guru berinteraksi dengan menggerakan tangan ke arah button sebagai fitur interaksi yang terdapat dilayar seperti button petunjuk dan reset, jika pointer box mengenai button maka button tersebut akan memberikan event balikan. Guru juga dapat berinteraksi dengan objek 3D yang tampil dilayar dari hasil tracking marker, saat objek muncul dilayar maka guru dapat melepaskan marker dari tangkapan webcam, karena objek 3D yang sudah tampil otomatis akan di pause. Proses interkasi dengan cara menggerakan tangan
dan mengerahkan ke fitur button pada layar berupa rotasi persepektif , hal ini bertujuan untuk dapat melihat dari setiap sudut pandang terhadap objek 3D.
Gambar 3.19 Interkasi Pengguna dengan Aplikasi
Pergerakan tangan akan ditangkap oleh webcam, pergerakan tangan tersebut berupa pointer box seperti pada gambar 3.19, kotak merah berisi angka 1, 2, 3, 4, 5, 6 merupakan pointer yang merepresentasikan terjadinya gerakan berdasarkan terjadi perpindahan pointer berdasarkan pixel, jika pointer mengenai fitur button objek 3D maka akan menghasilkan suatu event.
3.2Analisis Kebutuhan Non Fungsional
Analisis kebutuhan non fungsional merupakan analisis yang dibutuhkan untuk menentukan spesifikasi kebutuhan sistem, diantaranya kebutuhan perangkat keras (hardware), perangkat lunak (software), serta pengguna (user) sebagai bahan analisis kebutuhan yang harus dipenuhi dalam perancangan sistem yang akan diimplementasikan.
3.2.1 Analisis Perangkat Keras
Komputer adalah sebuah perangkat keras yang tidak luput dari perangkat lunak sebagai interaksinya. Perangkat lunak memberikan perintah agar perangkat keras berfungsi dengan baik. Dalam pembangunan aplikasi menggunakan perangkat keras sebagai pendukungnya sebagai berikut :
1) Processor Intel(R) Core(TM) i3-3110M CPU @ 2.40GHz 2) RAM 2GB
4) Sistem Operasi Windows 8
5) Motherboard dengan chipset yang kompatibel dengan VGA Card yang digunakan
6) VGA Card dengan kemampuan grafis 3D, seperti NVIDIA GeForce dan ATI Radeon
7) Mouse dan Keyboard 8) Webcam 1.3 Mega Pixel 9) Printer Canon IP1980 10)Speaker Simbadda
Sedangkan spesifikasi minimum perangkat keras yang dibutuhkan oleh pihak pengguna untuk teknologi AR seperti berkut ini :
1) Processor Dual Core minimal 1.7GHz (Quad Core disarankan) 2) RAM minimal 2 GB
3) Harddisk dengan kapasitas minimal 50 GB 4) Sistem Operasi Windows 7
5) Motherboard dengan chipset yang kompatibel dengan VGA card yang dipakai
6) VGA card dengan kemampuan grafis 3D, seperti NVIDIA GeForce dan ATI Radeon
7) Webcam minimal 1 Mega Pixel 8) Speaker
