Aplikasi Augmented Reality Untuk Pengenalan Tipe-tipe Rumah di PT. Karya Sehati Utama

(1)

SKRIPSI

Diajukan untuk Menempuh Ujian Akhir Sarjana

WINGKY RESI WICAKSONO

10110357

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER

(2)

(3)

(4)

Nama : Wingky Resi Wicaksono

TTL : Klaten, 27 Januari 1993

Usia : 21 Tahun

Jenis Kelamin : Laki - laki

Alamat : Cilame Indah C-31 005/020 Desa Cilame

Kec. Ngamprah – Kab. Bandung Barat

No. Telp : 081910494658

Email : wingky.resi.w@gmail.com

Pendidikan Formal

1998 – 2004 SDN Cimareme II

2004 – 2007 SMPN 3 Cimahi

2007 – 2010 SMAN 5 Cimahi

(5)

v

ABSTRAK ... i

ABSTRACT ... ii

KATA PENGANTAR ... iii

DAFTAR ISI ... v

DAFTAR GAMBAR ... viii

DAFTAR TABEL ... x

DAFTAR SIMBOL ... xi

DAFTAR LAMPIRAN ... xvi

BAB 1 PENDAHULUAN ... 1

1.1 Latar Belakang Masalah ... 1

1.2 Perumusan Masalah ... 2

1.3 Maksud dan Tujuan ... 2

1.4 Batasan Masalah ... 3

1.5 Metodologi Penelitian ... 3

1.5.1 Metode Pengumpulan Data ... 3

1.5.2 Metode Pembangunan Perangkat Lunak ... 4

1.6 Sistematika Penulisan ... 5

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA ... 7

2.1 Profil Perusahaan ... 7

2.1.1 PT Karya Sehati Utama ... 7

2.1.2 Logo Perusahaan ... 8

(6)

vi

2.2.4 Natural Feature Tracking and Detection ... 17

2.2.5 Vuforia ... 18

2.2.5.1 Vuforia SDK ... 19

2.2.5.2 Vuforia API References... 21

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM ... 23

3.1 Analisis Sistem ... 23

3.1.1 Analisis Masalah ... 23

3.1.2 Analisis Sistem yang Sedang Berjalan ... 23

3.1.3 Analisis Aplikasi Sejenis ... 25

3.1.4 Analisis Augmented Reality ... 26

3.1.4.1 Inisialisasi Marker ... 27

3.1.4.2 Deteksi Marker ... 29

3.1.4.3 Menampilkan Objek 3D ... 31

3.1.5 Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak ... 32

3.1.6 Analisis Kebutuhan Non-Fungsional ... 33

3.1.7 Analisis Kebutuhan Fungsional ... 35

3.1.7.1 Use Case Diagram ... 35

3.1.7.2 Definisi Aktor ... 35

3.1.7.3 Definisi Use Case ... 36

3.1.7.4 Skenario Use Case ... 36

3.1.7.5 Activity Diagram ... 39

(7)

vii

3.2.2 Perancangan Antarmuka ... 49

3.2.3 Jaringan Semantik ... 52

3.2.4 Perancangan Method ... 53

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM ... 55

4.1 Implementasi Sistem ... 55

4.1.1 Lingkungan Sistem ... 55

4.1.2 Implementasi Antarmuka ... 55

4.2 Pengujian Sistem ... 56

4.2.1 Rencana Pengujian ... 56

4.2.2 Skenario Pengujian ... 57

4.2.3 Hasil Pengujian ... 58

4.2.4 Evaluasi ... 69

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN... 71

5.1 Kesimpulan ... 71

5.2 Saran ... 71

(8)

iii

Dengan memanjatkan puji syukur khadirat Allah SWT yang telah

memberikan taufik dan hidayahnya kepada kita semua sehingga penulis dapat

menyelesaikan laporan tugas akhir yang berjudul “Aplikasi Augmented Reality Untuk Pengenalan Tipe-Tipe Rumah Di PT Karya Sehati Utama”. Tugas akhir ini merupakan syarat menyelesaikan program studi Strata I Jurusan Teknik

Informatika, Universitas Komputer Indonesia.

Tugas akhir ini dapat terlaksana dengan baik atas bimbingan dan bantuan

banyak pihak. Oleh karena itu, penulis ingin mengucapkan banyak terima kasih

dan penghargaan yang setinggi-tingginya kepada pihak-pihak yang telah

mendukung penulis dalam penyusunan tugas akhir ini, adapun pihak-pihak

tersebut adalah sebagai berikut:

1. Orangtua dan keluarga, khususnya Ibu dan Bapak tercinta yang tidak

henti-hentinya memberikan dukungan, motivasi, doa serta biaya sampai saat ini.

2. Bapak Adam Mukharil Bachtiar, S.Kom., M.T. sebagai dosen pembimbing

dan dosen wali yang telah membimbing dan memberikan pengarahan selama

penelitian tugas akhir ini sehingga tugas akhir ini dapat terselesaikan dengan

baik.

3. Ibu Tati Harihayati M., S.T., M.T. sebagai penguji 1 yang telah memberikan

masukkan dan arahan selama perbaikan tugas akhir ini.

4. Bapak Alif Finandhita, S.Kom. sebagai penguji 3 yang telah memberikan

saran-saran untuk pengembangan aplikasi.

5. Teman-teman di jurusan Teknik Informatika khususnya IF8 yang selalu

memberikan dukungan dan membantu dalam berbagai hal sehingga penulis

(9)

iv

Penulis menyadari bahwa penulisan tugas akhir ini masih jauh dari sempurna

dan masih banyak kekurangan yang memerlukan penyempurnaan. Untuk

meningkatkan mutu penulisan yang akan datang, penulis mengharapkan kritik dan

sarannya yang bersifat membangun dari pembaca. Semoga apa yang disampaikan

dapat bermanfaat bagi penulis khususnya dan semua yang berkepentingan pada

umumnya.

Bandung, Agustus 2014

(10)

72 Metode Penelitian Pendidikan. Jakarta. 2008.

[2] R. S. Pressman. Rekayasa Perangkat Lunak. Yogyakarta: Penerbit Andi. 2012.

[3] S. Siltanen. Theory and Applications of Marker-Based Augmented Reality.

2012.

[4] D. Irwanto. Perancangan Object Oriented Software Dengan UML. Jogjakarta:

Penerbit Andi. 2006.

[5] D. Adidrana. Perancangan Kartu Nama Dengan Augmented Reality Sebagai

Fortofolio Digital. e-Jurnal Teknik Elektro dan Komputer. pp. 2-7. 2013.

[6] Fathoni, Mochamad. Alat Musik Perkusi Augmented Reality Berbasis

Android. 2012.

[7] “Stat Counter Global Stats”.[Online]. Tersedia: gs.statcounter.com/#

mobile_os-ID-monthly-200812-201307. [Diakses 9 Juni 2014]

[8] “Vuforia”.[Online].Tersedia: https://developer.vuforia.com/resources/dev-

guide/vuforia-ar-architecture. [Diakses 12 Juni 2014]

[9] “Vuforia”.[Online].Tersedia: https://developer.vuforia.com/resources/dev-guide/getting-started. [Diakses 12 Juni 2014]

[10] Rentor, Mario Fernando. Rancang Bangun Perangkat Lunak Pengenalan

Motif Batik Berbasis Augmented Reality. Universitas Atma Jaya. Yogyakarta

2013.

[11] Vuforia. [Online]. Tersedia : https://www.vuforia.com/platform. Diakses [ 14

(11)

7

2.1 Profil Perusahaan

PT Karya Sehati Utama merupakan salah satu perusahaan di bidang bangunan

dan kontruksi terutama di bidang perumahan. Fokus perusahaan adalah untuk

menciptakan hunian yang aman, nyaman, dan tentunya tidak tertinggal dari segi

desain rumah.

2.1.1 PT Karya Sehati Utama

Berawal dari pengalaman dan pengamatan terhadap apa yang terjadi tentang

kondisi di bidang kontruksi, terutama di bidang perumahan, dan dibekali ilmu di

bidang bangunan dan kontruksi, serta melalui proses yang panjang dan

tempaan pengalaman di bidang bisnis, menjadi sebuah langkah awal berdirinya

sebuah usaha di bidang properti yang handal dengan nama PT Karya

Sehati Utama. Dengan menerapkan manajemen yang sederhana dan dikelola

dengan prinsip kejujuran dan kepercayaan, usaha yang resmi berdiri tanggal 16

November 2005 ini semakin maju dan berkembang. Hingga sampai saat ini PT

Karya Sehati Utama telah menelurkan karya-karya baru di setiap tahunnya.

Saat ini PT Karya Sehati Utama terletak di lokasi yang sangat strategis,

yakni di Gedung Karya Sehati, Komplek Grand Cupuwatu Jalan Solo Km. 11,8

Kalasan, Yogyakarta, dimana lokasi tersebut merupakan jalan penghubung antara

kota Yogyakarta dengan kota Solo & Klaten, Jawa Tengah, dan juga berdekatan

dengan Bandar Udara Adisucipto Yogyakarta. Nama Karya Sehati Utama itu

sendiri memiliki makna sebuah karya yang mengutamakan “dua hati yang saling

menyatu” yaitu hati pembuat karya dan hati pemesan karya. Dengan

menyatunya dua hati tersebut, diharapkan akan tercipta karya-karya yang

(12)

2.1.2 Logo Perusahaan

Logo perusahaan PT Karya Sehati Utama diambil dari nama perusahaan itu

sendiri yaitu singkatan dari Karya Sehati Utama. Logo Perusahaan PT Karya

Sehati Utama dapat dilihat pada Gambar 2.1

Gambar 2.1 Logo Perusahaan PT. Karya Sehati Utama

2.2 Landasan Teori

Landasan teori akan memberikan gambaran sumber serta kajian dari

teori-teori yang terkait dengan pembangunan aplikasi. Landasan teori-teori yang akan

dibahas yaitu mengenai Augmented Reality, Object Oriented Analisys and Design (OOAD), metode pengenalan marker, Natural Feature Tracking and Detection dan Vuforia.

2.2.1 Augmented Reality

Augmented Reality (AR) adalah suatu teknologi dimana menggabungkan dunia nyata dengan data digital [3]. Sistem AR pertama kali dikembangkan di

Sutherland pada tahun 1965 dan sampai sekarang terus berkembang. Saat ini,

sebagian penelitian AR menggunakan gambar langsung untuk marker

penandanya. Virtual objek yang ditambahkan hanya bersifat menambahkan bukan

menggantikan objek nyata. Sedangkan tujuan dari Augmented Reality ini adalah menyederhanakan objek nyata dengan membawa objek maya sehingga informasi

tidak hanya untuk pengguna secara langsung tetapi juga untuk setiap pengguna

(13)

Augmented Reality dapat diklasifikasikan menjadi dua berdasarkan ada tidaknya penggunaan marker yaitu:

1. Marker Augmented Reality

Sebuah metode yang memanfaatkan marker yang biasanya berupa ilustrasi hitam dan putih berbentuk persegi atau lainnya dengan batas hitam tebal dan

latar belakang putih. Melalui posisi yang dihadapkan pada sebuah kamera

komputer atau smartphone, maka komputer atau smartphone akan melakukan proses menciptakan dunia virtual 2D atau 3D. Marker Based Tracking ini sudah lama dikembangkan sejak 1980-an dan pada awal 1990-an mulai

dikembangkan untuk penggunaan Augmented Reality. 2. Markerless Augmented Reality

Salah satu metode Augmented Reality yang saat ini sedang berkembang adalah metode Markerless Augmented Reality. Dengan metode ini pengguna tidak perlu lagi menggunakan sebuah marker untuk menampilkan objek 3D atau yang lainnya. Sekalipun dinamakan dengan markerless namun aplikasi tetap berjalan dengan melakukan pemindaian terhadap objek, namun ruang

lingkup yang dipindai lebih luas dibanding dengan Marker Based Tracking. Seperti yang saat ini dikembangkan oleh perusahaan Augmented Reality

terbesar di dunia Total Immersion, yang telah telah membuat berbagai macam

teknik Markerless Tracking sebagai teknologi andalan perusahaan, seperti

Image Target, Face Tracking, 3D Object Tracking, dan Motion Tracking. a. Image Target

Imaget target yaitu sebuah metode dimana marker yang dibaca oleh sistem

AR adalah sebuah gambar, baik gambar hitam putih atau gambar

berwarna.

b. Face Tracking

Dengan menggunakan algoritma yang telah dikembangkan, komputer

dapat mengenali wajah manusia secara umum dengan cara mengenali

(14)

objek-objek lain di sekitarnya seperti pohon, rumah, dan benda-benda

lainnya [5].

c. 3D Objeck Tracking

Berbeda dengan Face Tracking yang hanya mengenali wajah manusia

secara umum, teknik 3D Object Tracking dapat mengenali semua bentuk

benda yang ada disekitar, seperti mobil, meja, televisi, dan lain-lain.

d. Motion Tracking

Teknik ini komputer dapat menangkap gerakan, Motion Tracking telah

mulai digunakan secara ekstensif untuk memproduksi film-film yang

mencoba mensimulasikan gerakan. Contohnya pada film Avatar, dimana

James Cameron menggunakan teknik ini untuk membuat film tersebut dan

menggunakannya secara realtime.

Penggunaan AR saat ini sudah merambah ke berbagai bidang. Bidang-bidang

yang pernah menerapkan teknologi augmented reality adalah:

1. Hiburan

Dunia hiburan juga membutuhkan AR sebagai penunjang efek-efek yang

akan dihasilkan oleh hiburan tersebut. Contohnya adalah ketika sesorang

pembawa acara cuaca memperkirakan ramalan cuaca. Pembawa acara berdiri

di depan layar hijau, kemudian dengan teknologi Augmented Reality layar hijau tersebut berubah menjadi gambar animasi tentang cuaca tersebut,

sehingga seolah-olah pembawa acara tersebut seperti masuk ke dalam animasi

tersebut.

2. Navigasi Pada Telepon Genggam

AR adalah sebuah presentasi dasar dari aplikasi-aplikasi navigasi. Dengan

menggunakan GPS (Global Positioning System) maka aplikasi pada

smartphone dapat mengetahui keberadaan penggunanya pada setiap saat. Banyak aplikasi yang telah menggunakan teknologi AR yang digabungkan

dengan lokasi sebagai presentasi untuk menampilkan titik-titik di sekitar

(15)

untuk membuat fitur pemberian arah lalu menampilkan atau menyuarakan

kepada penggunanya untuk membelokkan arah.

3. Kedokteran

Teknologi pencitraan sangat dibutuhkan di dalam dunia kedokteran,

seperti misalnya adalah untuk simulasi operasi, pembuatan vaksin virus, dan

lainnya. Untuk itu, bidang kedokteran menerapkan AR pada visualisasi

penelitian mereka.

4. Pelatihan Militer

Militer telah menerapkan AR pada latihan tempur mereka. Sebagai contoh,

militer menggunakan AR untuk membuat sebuah permainan perang, dimana

prajurit akan masuk kedalam dunia game tersebut, dan seolah-olah seperti

melakukan perang sesungguhnya.

2.2.2 Object Oriented Analisys and Design (OOAD)

Analisis dan desain berorientasi objek adalah cara baru dalam memikirkan

suatu masalah dengan menggunakan model yang dibuat menurut konsep sekitar

dunia nyata. Dasar pembuatan adalah objek yang merupakan kombinasi antara

struktur data dan perilaku dalam satu entitas. Pengertian berorientasi objek

berarti bahwa cara mengorganisasikan perangkat lunak sebagai kumpulan dari

objek tertentu yang memiliki struktur data perilakunya.

Konsep OOAD mencakup analisis dan desain sebuah sistem dengan

pendekatan objek, yaitu:

1. Analisis berorientasi objek (OOA)

Metode analisis yang memerika requirement (syarat/keperluan) yang harus dipenuhi sebuah sistem dari sudut pandang kelas-kelas dan

objek-objek yang ditemui dalam ruang lingkup perusahaan. Unified Modeling Language (UML) adalah bahasa untuk mengspesifikasi, memvisualisasi, membangun dan mendokumentasi artefacts (bagian dari informasi yang digunakan atau dihasilkan oleh proses pembuatan perangkat lunak), seperti

pada pemodelan bisnis dan sistem non perangkat lunak lainnya. UML

(16)

digunakan untuk visualisasi, spesifikasi, pembentukan dan

pendokumentasian alat-alat dari sistem perangkat lunak.

UML disebut sebagai bahasa pemodelan bukan metode. Kebanyakan

metode terdiri paling sedikit prinsip, bahasa pemodelan dan proses.

Bahasa pemodelan (sebagian besar grafik) merupakan notasi dari metode

yang digunakan untuk mendesain secara cepat.

a. Use Case Diagram

Menggambarkan sejumlah eksternal aktor dan hubungannya ke use case

yang diberikan oleh sistem.

b. Activity Diagram

Menggambarkan rangkaian aliran dari aktivitas, digunakan untuk

mendeskripsikan aktivitas yang dibentuk dalam suatu operasi sehingga

dapat juga digunakan untuk aktivitas lainya seperti use case. c. Class Diagram

Menggambarkan struktur dan deskripsi class, package (paket) dan objek beserta hubungan satu sama lain seperti containment (penahanan), pewarisan, asosiasi dan lain-lain

d. Sequence Diagram

Menggambarkan kolaborasi dinamis antara sejumlah objek dan untuk

menunjukan rangkaian pesan yang dikirim antara objek juga interaksi.

Sesuatu yang terjadi pada titik tertentu dalam eksekusi sistem [4].

2. Desain berorientasi objek (OOD)

Metode untuk mengarahkan arsitektur software yang didasarkan pada manipulasi objek-objek sistem atau subsistem.

2.2.3 Metode Pengenalan Marker

Perancangan Augemented Reality, terdapat tiga bagian utama yaitu: 1. Inisialisasi marker

2. Deteksi marker

3. Menampilkan objek 3D

(17)

Mulai

Marker

Deteksi Marker

Apakah Marker Terdeteksi ? Inisialisasi Marker

Menampilkan Objek 3D

Selesai Ya

Tidak

Gambar 2.2 Alur Proses Dari Augmented Reality

Inisialisasi marker dimaksudkan untuk memberikan status dari marker baik

terdeteksi atau belum serta variabel-variabel lain yang berhubungan dengan

marker. Proses perancangan dan implementasi untuk deteksi marker aplikasi ini menggunakan metode Natural Feature Tracking (NFT) yaitu proses mendeteksi

keberadaan penanda atau marker dengan melihat feature-feature. Dimana setelah

marker terdeteksi akan mengalami beberapa poses pada marker. Tujuannya adalah agar pendeteksian lebih mudah. Gambar atau marker yang akan digunakan sebagai marker perlu konversi terlebih dahulu menjadi file berekstensi *.xml sebelum dapat digunakan dalam kode, yaitu dengan mengunakan fasilitas yang

(18)

Marker yang dipilih oleh pengguna akan dilakukan pengecekan fiturnya. Sebuah fitur adalah dimana gambar memiliki bentuk tajam, berduri, detil seperti dipahat

dalam gambar, seperti dalam benda bertekstur. Gambar analyzer merupakan fitur seperti salib kuning kecil untuk mengenali jumlah rincian feature dalam gambar, dan memverifikasi bahwa rincian membuat pola yang tidak berulang. Contoh

gambar yang tidak dan memiliki feature dapat dilihat pada Gambar 2.3.

Gambar 2.3 Contoh Gambar yang Tidak Dan Memiliki Feature

Gambar 2.3 (A), pada pola tersebut tidak memiliki feature karena pada pola tersebut tidak memiliki sudut sama sekali. Berbeda halnya dengan (B) dan (C)

yang memiliki masing-masing 4 dan 2 feature karena memili sudut pada pola. Pada Target Manager, marker akan dinilai berdasarkan feature-nya. Pemberian nilai berkisar antara 0-5 bintang. Jika marker yang dicek memilki nilai rate 5 bintang maka marker tersebut sangat mudah dikenali oleh sistem AR. Jika nilai

(19)

Gambar 2.4 Contoh Masukkan Marker

Gambar 2.5 Hasil Pendeteksian Fitur

Cara kerja dari pencarian marker ini dilakukan secara per-frame pada video secara real-time. Ketika marker ditemukan, akan dilakukan kalkulasi world transformation matrix berdasarkan posisi dan kemiringan dari marker. Selanjutnya hasil dari world transformation matrix posisi objek virtual terhadap objek fisik marker dapat ditentukan. Untuk pencocokan, fitur yang pertama kali diekstrak dari citra masukkan dan mengubah secara relatif terhadap orientasi dan

skala. Perubahan fitur dibandingkan dengan masing-masing fitur dari citra acuan

(marker yang sudah di simpan sebelumnya pada aplikasi) untuk menemukan fitur yang cocok dengan kandidat (marker yang terdeteksi) berdasarkan jarak

Euclidean vektor fitur marker [6].

(20)

1. Pencahayaan

Proses pendeteksian marker sangat tergantung pada pencahayaan yang digunakan. Marker akan sulit dideteksi jika pencahayaan yang digunakan terlalu gelap atau pencahayaan yang digunakan terlalu terang.

2. Jarak

Jarak juga berpengaruh terhadap pendeteksian. Jika marker terlalu jauh maka

marker akan menjadi buram dan sulit dideteksi fitur pada marker. 3. Oklusi / Terhalang

Maksudnya adalah jika marker terhalang atau tertutupi oleh sesuatu menyebabkan marker tidak berada pada bentuk aslinya sehingga membuat pendeteksisan menjadi gagal.

4. Kamera

Perangkat kamera dengan resolusi yang tinggi sangat berpengaruh terhadap

pembacaan marker. Dengan resolusi yang baik membuat penangkapan marker

menjadi jelas, sehingga memudahkan pendeteksian dari marker.

Keluaran yang dihasilkan berupa identifikasi posisi marker dengan menggunakan tiga sumbu koordinat yaitu x,y, dan z. Koordinat ini dimaksudkan

agar posisi objek dapat dengan mudah diatur berdasarkan sumbu koordinat [6].

Hasil pelacakan koordinat dapat dilihat pada Gambar 2.6.

Gambar 2.6 Hasil Pelacakan Berupa Penentuan Koordinat [6]

Dari gambar tersebut dapat dilihat bahwa QCAR menggunakan sistem

koordinat tangan kanan. Setiap Image Target dan Frame Marker mendefinisikan

sistem koordinat lokal dengan (0,0,0) di pusat (tengah) dari target. +X (kanan),

(21)

2.2.4 Natural Feature Tracking and Detection

Dalam metode ini informasi yang diperlukan untuk tujuan pelacakan dapat

diperoleh dengan cara optical-flow berbasis pencocokan template atau korespondensi fitur. Optical flow atau aliran optik adalah pola gerakan jelas benda, permukaan, dan tepi dalam adegan visual yang disebabkan oleh gerakan

relatif antara pengamat (mata atau kamera) dan adegan. Korespondensi fitur

bekerja lebih baik dan lebih efektif daripada pencocokan template karena korespondensi fitur bergantung pada pencocokan fitur lokal. Mengingat

korespondensi tersebut, posisi secara kasar dapat dihitung dengan estimasi yang

kuat yang membuatnya cukup sensitif terhadap oklusi parsial, blur, refleksi,

perubahan skala, kemiringan, perubahan iluminasi atau kesalahan pencocokan

[10].

Salah satu unsur diterapkan pendekatan pelacakan fitur alami didasarkan pada

versi modifikasi dari SIFT dan FERNS fitur deskriptor. SIFT sangat baik dalam

mengekstrak tetapi prosesor bekerja secara intensif karena komputasi, sementara

FERNS menggunakan klasifikasi fitur yang cepat, tetapi membutuhkan kapasitas

memori yang besar. Dalam hal ini pelaksanaan SIFT dan FERNS telah

terintegrasi, tetapi dengan modifikasi signifikan untuk membuat sebuah sistem

pelacakan yang cocok untuk ponsel. Alur SIFT dan FERNS dapat dilihat pada

Gambar 2.7 [10].

(22)

2.2.5 Vuforia

Vuforia merupakan salah satu library untuk Augmented Reality, yang menggunakan sumber yang konsisten mengenai computer vision yang fokus pada

image recognition. Vuforia mempunyai banyak fitur-fitur dan kemampuan, yang dapat membantu pengembang untuk mewujudkan pemikiran mereka tanpa adanya

batas secara teknikal [9].

Vuforia mendukung pengembang untuk membuat aplikasi yang dapat

digunakan di hampir seluruh jenis smartphone dan tablet. Pengembang juga diberikan kebebasan untuk mendesain dan membuat aplikasi yang mempunyai

kemampuan antara lain :

1. Teknologi computer vision tingkat tinggi yang mengijinkan developer untuk membuat efek khusus pada mobile device.

2. Dapat secara terus-menerus mengenali multiple image. 3. Tracking dan Detection tingkat lanjut.

4. Solusi pengaturan database gambar yang fleksibel [9] seperti pada Gambar 2.8.

Gambar 2.8 Struktur Vuforia [9]

Target pada vuforia merupakan objek pada dunia nyata yang dapat dideteksi

oleh kamera, untuk menampilkan objek virtual. Beberapa jenis target pada vuforia

(23)

1. Image targets, contoh : foto, papan permainan, halaman majalah, sampul buku, kemasan produk, poster, kartu ucapan. Jenis target ini menampilkan

gambar sederhana dari Augmented Reality.

2. Frame markers, tipe frame gambar 2D dengan pattern khusus yang dapat digunakan sebagai potongan permainan di permainan pada papan.

3. Multi-target, contohnya kemasan produk atau produk yang berbentuk kotak ataupun persegi. Jenis ini dapat menampilkan gambar sederhana Augmented

3D.

4. Virtual buttons, yang dapat membuat tombol sebagai daerah kotak sebagai sasaran gambar [9].

2.2.5.1Vuforia SDK

Vuforia memerlukan beberapa komponen penting agar dapat bekerja dengan

baik. Komponen-komponen tersebut, yaitu:

1. Kamera

Spesifikasi kamera cukup dengan menggunakan kamera tunggal. Kamera

mengambil gambar untuk melacak marker dan kemudian melakukan

registrasi marker. Pengembang dapat mengaturnya ketika memulai dan menghentikan pengambilan gambar.

2. Image converter

Gambar akan dikenversi dari format YUV 12 ke format RGB565 untuk

OpenGL ES kemudian mengatur pencahayaan untuk pelacakan marker.

3. Tracker

Menggunakan algoritma komputer vision untuk mendeteksi dan melakukan

pelacakan objek nyata yang diambil dari kamera. Objek tersebut dievaluasi

dan hasilnya akan disimpan yang kemudian akan diakses oleh aplikasi.

4. Renderer

Digunakan untuk melakukan rendering hasil objek yang ditangkap oleh

kamera ke video yang dimaksudkan untuk optimasi device.

5. Application Code

(24)

harus diubah berdasarkan lokasi objek virtual.

6. Target resources

Target resource dihasilkan dari target management system. Keluaran yang dihasilkan dari sistem berupa file binary yang menyimpan pola marker dan file konfigurasi XML dan semuanya digabung dalam sebuah aplikasi [8].

Berikut ini adalah gambaran dari diagram aliran data Vuforia, dapat dilihat

pada Gambar 2.9.

Gambar 2.9 Diagram Aliran Data Vuforia [8]

Beberapa penjelasan dari gambar 2.9 adalah sebagai berikut :

1. Camera

Digunakan untuk menangkap gambar per-frame kemudian mempersiapkan format dan ukurannya (pixel) menghasilkan "camera-frame".

2. Pixel Format Conversion

Setiap kamera smartphone memiliki format yang berbeda seperti YUV, RGB, CMYK, dan lain-lain. Oleh karena itu harus di convert menjadi format yang dapat diolah dengan baik oleh Vuforia yang berbasis OpenGL, kemudian

(25)

3. Tracker

Merupakan engine inti dari Vuforia, yang berisi algorima computer vision

yaitu SIFT dan FERNS dengan metode NFT (Natural Feature Tracking).

Sehingga dapat melakukan tracking objek yang ada di dunia nyata (converted frame). Tracking marker dapat dilakukan pada benda seperti gambar 2D ataupun benda lainnya seperti meja, kursi, dan sebagainya. Marker yang dapat

di tracking berasal dari database yang sudah dibuat sebelumnya, yaitu pada

cloud ataupun pada smartphone) 4. Application

Merupakan tahapan pembangunan aplikasi bagi developer, pada bagian ini dilakukan pengolahan terhadap pembangunan aplikasi misalnya coding, mengatur event atau action yang dibutuhkan, serta mengatur objek yang akan ditampilkan pada aplikasi.

2.2.5.2Vuforia API References

API Reference berisi informasi tentang hirarki kelas dan fungsi member dari QCAR SDK. Sistem High-level pada vuforia dapat dilihat pada Gambar 2.10.

Gambar 2.10 Sistem High-Level Pada Vuforia [11]

Sebuah gambaran dari SDK yang ditampilkan pada Gambar 2.10 ini

menyediakan :

1. Callbacks events (Contoh : Sebuah gambar kamera baru tersedia) 2. High-level access to hardwareunits (contoh : Kamera mulai/berhenti) 3. Multiple trackables / Jenis pelacakan yaitu dapat melalui :

(26)

Dapat mengenali gambar dengan detail yang cukup termasuk majalah,

iklan atau brosur serta kemasan yang tertera pada produk.

b. Multi Targets

Dapat mengenali lebih dari satu marker secara bersamaan.

c. Cylinder Targets

Dapat mengenali benda seperti botol, cangkir, kaleng, dan sebagainya.

d. Word Targets

Mendukung pengenalan kata bahasa Inggris dari database standar 100.000

kata atau kosa kata kustom didefinisikan oleh pengembang.

e. Frame Markers

ID unik dari frame marker dikodekan ke dalam pola biner sepanjang perbatasan gambar marker. Sebuah frame marker memungkinkan gambar apapun untuk ditempatkan dalam batas-batas marker.

(27)

23

3.1 Analisis Sistem

Berdasarkan analisis yang telah dilakukan maka untuk memahami sistem

yang akan dibuat maka salah satu tahapan yang harus dilalui adalah melakukan

analisis. Pembahasan berikut merupakan analisis masalah, analisis sistem yang

sedang berjalan, analisis aplikasi sejenis, dan analisis Augmented Reality.

3.1.1 Analisis Masalah

Berdasarkan hasil pengamatan dan wawancara yang telah dilakukan, dalam

melakukan penjelasan tipe-tipe rumah ke calon pembeli, media yang digunakan

adalah brosur dan maket. Untuk maket tidak semua tersedia tipe-tipe rumah

dibuatkan maketnya, sehingga tidak semua calon pembeli dapat memahami

tipe-tipe rumah yang ditawarkan.

3.1.2 Analisis Sistem yang Sedang Berjalan

Prosedur yang sedang berjalan di kantor pemasaran PT Karya Sehati Utama

dalam mengenalkan tipe-tipe rumah adalah dengan menjelaskan secara langsung

kepada calon pembeli melalui media brosur. Calon pembeli juga dapat melihat

maket rumah yang tersedia. Berikut adalah gambaran mengenai prosedur

pengenalan tipe-tipe rumah yang sedang berjalan dapat dilihat pada Gambar 3.1.

Brosur

Calon Pembeli Customer Service

Meminta

Memberikan

(28)

Penjelasan dari Gambar 3.1 dapat dilihat sebagai berikut:

1. Calon pembeli

Calon pembeli disini adalah sebagai orang yang memerlukan informasi

mengenai tipe-tipe rumah yang ditawarkan. Calon pembeli meminta brosur

kepada customer service. 2. Customer Service

Customer service menjadi media yang tersedia untuk mengetahui tipe-tipe rumah apa saja yang ditawarkan. Customer service akan memberikan penjelasan dan brosur kepada calon pembeli.

Aktifitas yang dilakukan oleh calon pembeli dan customer service dapat digambarkan dengan activity diagram. Activity diagram pengenalan tipe rumah dapat dilihat pada Gambar 3.2.

Calon Pembeli Customer Service

Menanyakan tipe rumah yang ditawarkan _{Memberikan brosur sesuai permintaan}

Menjelaskan tipe rumah yang ditanyakan

(29)

3.1.3 Analisis Aplikasi Sejenis

Tahap analisis dilakukan untuk mengetahui kelebihan dan kekurangan serta

komponen apa saja yang terlibat pada aplikasi yang dianalisis. Agar aplikasi yang

akan dibangun diharapkan bisa menjadi lebih baik dari aplikasi yang dianalisis.

Ada banyak aplikasi yang digunakan sebagai media promosi untuk suatu produk

yang dijual. Aplikasi yang digunakan untuk dijadikan sebagai bahan referensi dan

digunakan sebagai bahan analisis adalah aplikasi AR Rumah. Aplikasi ini berbasis

desktop dan menggunakan kamera tambahan atau bisa juga menggunakan kamera

laptop untuk membaca marker. Marker yang digunakan adalah marker hitam putih dimana memiliki border hitam persegi yang membingkai dari gambar atau

pola unik untuk menampilkan objek 3D. Saat aplikasi ini dijalankan, kamera akan

langsung membaca semua inputan yang masuk melalui kamera. Jika Kemudian

program akan menyeleksi objek-objek atau marker-marker apa saja yang terdeteksi. Calon marker yang sudah sesuai dengan aturan marker yaitu dimana terdapat border hitam persegi akan dideteksi dan disamakan dengan data marker

yang ada. Jika marker yang terdeteksi sesuai, maka aplikasi akan menempatkan objek 3D tepat diatas marker yang terdeteksi. Jika tidak maka tidak akan menampilkan objek 3D apapun. Tampilan dari aplikasi ini dapat dilihat pada

Gambar 3.3.

(30)

Komponen dasar di dalam suatu sistem AR adalah sebuah display, kamera untuk menangkap marker, dan komputer yang telah di-install dengan software

yang berkaitan, marker, serta berbagai macam perangkat keras yang dapat digunakan untuk mendukung, seperti kamera, telepon genggam, PDA, laptop, dan

lainnya. Komponen aplikasi yang terlibat adalah layar komputer, kamera laptop

atau kamera tambahan, dan marker. Fungsionalitas dari aplikasi ini adalah hanya menampilkan objek 3D sesuai marker yang dideteksi. Intinya pada saat aplikasi dijalankan, aplikasi ini langsung menampilkan layar kamera untuk menangkap

marker. Kelebihan dari aplikasi ini adalah dari marker yang digunakan yaitu menggunakan marker hitam putih dengan border hitam persegi. Dengan menggunakan marker seperti ini membuat deteksi dan pemrosesan untuk menampilkan objek 3D menjadi lebih cepat dan ringan.

Kesimpulan dari aplikasi ini adalah aplikasi ini berbasis desktop dimana

membutuhkan kemera tambahan atau kamera laptop untuk mendeteksi marker. Sehingga pada aplikasi yang akan dibangun yaitu aplikasi Augmented Reality

Karya Sehati Utama (AR KSU)akan menambahkan beberapa fungsionalitas tanpa

mengurangi dari aplikasi sejenis, yaitu akan menambahkan menu pilihan yang

berisi, tentang yaitu berisi mengenai aplikasi yang akan dibangun, petunjuk

penggunaan dari aplikasi, serta deteksi marker untuk melacak marker dan menampilkan objek 3D.

3.1.4 Analisis Augmented Reality

Marker merupakan salah satu komponen yang penting. Penentuan jenis

marker berpengaruh kepada cara kerja program Augmented Reality untuk membaca marker dan menampilkan objek 3D. Marker yang digunakan adalah

marker dengan nilai rate bintang yang cukup (lebih dari atau sama dengan 1 dan kurang dari sama dengan 5) dan tidak 0 (nol).

Perancangan aplikasi Augmented Reality, menggabungkan objek virtual atau objek 3D dengan objek nyata atau (marker). Secara keseluruhan, proses dari

(31)

pola marker, webcam atau kamera akan melakukan pengecekan apakah marker

yang terdeteksi sesuai dengan data marker yang dimiliki. Bila tidak, maka objek 3D tidak akan ditampilkan, tetapi bila sesuai maka objek 3D akan ditampilkan di

atas marker. Alur proses dari aplikai yang akan dibangun dapat dilihat pada gambar 3.4.

Mulai

Inisialisasi Marker

Deteksi marker

Apakah Marker Terdeteksi ?

Selesai Ya

Tidak

Menampilkan Objek 3D

Melakukan rotasi atau menampilkan informasi ?

Melakukan rotasi pada objek

Menampilkan informasi rumah

Gambar 3.4 Alur Proses Aplikasi

3.1.4.1Inisialisasi Marker

Tahap ini aplikasi Augmented Reality akan melakukan inisialisasi windows

(32)

tampilan kamera untuk memulai proses pendeteksian marker. Kemudian aplikasi akan melakukan inisialisasi variabel awal yang dipakai untuk menampung

sementara marker, status pengecekan, serta variabel informasi yang akan ditampilkan.

Spesifikasi pola penanda atau marker:

1. Pola penanda minimum memiliki lebar 320 piksel.

2. Format dari gambar yang diunggah ke situs vuforia berformat .jpg atau .png

Contoh marker yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 3.5.

Gambar 3.5 Contoh Marker

Gambar marker 3.5 nilai rate bintang bernilai 5. Sehingga sudah cukup untuk dilacak oleh sistem AR.

Selain menginisialisasi marker, model 3D juga dimuat dahulu pada engine

Unity untuk dipasangkan dengan marker yang bersesuaian. Objek 3D yang digunakan berformat .3DS agar dapat dieksport ke Unity. Gambar dari model 3D

(33)

Gambar 3.6 Model 3D rumah

3.1.4.2Deteksi Marker

NFT merupakan metode yang digunakan di dalam Library Vuforia

Qualcomm untuk mendeteksi pola gambar. Sebelum dilakukannya pendeteksian

fitur-fitur pada gambar, terlebih dahulu dilakukan proses identifikasi marker. Identifikasi marker adalah proses untuk menangkap gambar yang ditangkap oleh kamera. Gambar yang diperoleh itu dianggap marker terlepas ada atau tidaknya

marker yang sesungguhnya pada gambar. Setelah marker diperoleh maka proses selanjutnya adalah mengubah marker menjadi keabu-abuan atau proses grayscale. Proses ini dilakukan untuk memudahkan dalam pendeteksian fitur pada marker.

Marker yang sudah dirubah menjadi keabu-abuan kemudian dideteksi fiturnya menggunakan metode NFT. Metode yang digunakan di dalam NFT itu sendiri

adalah SIFT dan FERNS.

(34)

Gambar 3.7 Gambar Hasil Deteksi Fitur Lokal

Komponen-komponen dalam proses deteksi fitur adalah sebagai berikut :

1. Trackable Tipe

a. UNKNOWN_TYPE : Pelacakan yang tidak diketahui

b. IMAGE_TARGET : Pelacakan berdasarkan gambar

c. MULTI_TARGET : Pelacakan gabungan

d. MARKER : Pelacakan marker

2. Trackable Nama

Sebuah kalimat yang unik yang digunakan untuk mengidentifikasi pelacakan

dari data yang tersimpan. Untuk penulisan nama hanya diperbolehkan

maksimal 64 karakter dan hanya mengandung karakter ( a-z, A-Z, 0-9, [-_.] ).

3. Trackable Status

Pelacakan memiliki informasi status yang terkait dengannya, setiap informasi

satus dilacak akan diperbaharui sebagai frame kamera yang diproses. Status

yang terjadi pada saat pelacak dapat terjadi pada salah satu dibawah ini :

a. UNKNOW : gambar marker pada pelacakan tidak diketahui biasanya dikembalikan sebelum tracker initialization

b. UNDEFINE : gambar marker tidak didefinisikan

c. NOT_FOUND : gambar marker tidak ditemukan pada library yang dituju d. DETECTED : gambar marker dapat disedeksi dalam frame

(35)

Beberapa fungsi yang digunakan pada vuforia adalah sebagai berikut:

CameraDevice

Fungsi kelas ini untuk menyediakan akses ke kamera dan properti.

QCARBehaviour

Merupakan kelas untuk menangani pelacakan dan memicu tampilan background rendering video pada kamera.

DataSetLoadBehaviour

Fungsi ini memungkinkan untuk secara otomatis memuat dan mengaktifkan satu atau lebih data set ketika startup pada image target.

TrackbleBehaviour.Trackable [get]

Pelacakan pada saat dijalankan.

TrackableBehaviour.RegisterTrackableEventHandler

Berfungsi sebagai register baru Tracker Event Handler pada tracker. Penanganan ini dilakukan setelah semua Trackable telah diperbarui.

Status TrackableBehaviour.CurrentStatus [get]

Status pelacakan dari TrackableBehaviour.

TrackableBehaviour.UnregisterTrackableEventHandler

Berfungsi sebagai unregisters sebuah Tracker Event Handlermengembalikan nilai “false” jika event handler tidak ada.

String TrackableBehaviour.TrackableName [get]

Pelacakan nama yang ada pada TrackableBehaviour.

void TrackableBehaviour.OnTrackerUpdate (Status newStatus)

[inline, virtual]

Dipicu oleh TrackerBehaviour setelah itu diperbarui.

DevaultTrackableEventHandler.OnTrackableStateChanged

Sebuah handler custom yang mengimplementasikan antarmuka ITrackableEventHandler.

DevaultInitializationErrorHandler

Fungsi untuk menginisialisasi eror pada DevaultTrackableEventHandler

3.1.4.3Menampilkan Objek 3D

Hasil pencocokkan pola yang dilakukan sebelumnya akan berpengaruh pada

objek 3D yang dihasilkan. Jika tidak ada yang sesuai maka tidak akan

(36)

aplikasi akan menampilkan objek 3D tepat diatas marker atau dapat dilihat pada Gambar 3.8.

Gambar 3.8Objek 3D Yang Ditampilkan Tepat Di Atas Marker

3.1.5 Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak

Tahap ini menjelaskan analisis spesifikasi dari kebutuhan perangkat lunak

yang akan dibangun yaitu meliputi spesifikasi kebutuhan perangkat lunak

fungsional (SKPL-F) dan spesifikasi kebutuhan perangkat lunak non-fungsional

(SKPL-NF).

1. Spesifikasi Kebutuhan Fungsional

Spesifikasi kebuthan funsional berisi mengenai fungsi atau layanan apa yang

harus disediakan atau bias dilakukan oleh sistem, bagaimana sistem

berperilaku terhadap suatu kondisi tertentu, dan apa yang harus dilakukan oleh

sistem jika terdapat suatu inputan tertentu. Detail dari spesifikasi kebutuhan

fungsional dapat dilihat pada Tabel 3.1.

Tabel 3.1 Spesifikasi Kebutuhan Fungsional

Nomor Spesifikasi Kebutuhan Fungsional

SKPL-F-001 Sistem harus dapat membaca marker SKPL-F-002 Sistem harus dapat mendeteksi marker SKPL-F-003 Sistem harus dapat menampilkan objek 3D

(37)

2. Spesifikasi Kebutuhan Non-Fungsional

Spesifikasi kebutuhan non-fungsional merupakan penjelasan mengenai

batasan-batasan fungsi dari sistem yang akan dibangun. Detail mengenai

spesifikasi kebutuhan non-fungsional dapat dilihat pada Tabel 3.2.

Tabel 3.2 Spesifikasi Kebutuhan Non-Fungsional

Nomor Spesifikasi Kebutuhan Non-Fungsional

SKPL-NF-001 Sistem memerlukan kamera dengan resolusi yang cukup untuk mengenali marker

SKPL-NF-002 Sistem memerlukan cahaya yang cukup agar kamera dapat mendeteksi marker

SKPL-NF-003 Sistem memelukan sudut yang cukup untuk membaca marker dari arah kamera

3.1.6 Analisis Kebutuhan Non-Fungsional

Analisis kebutuhan non-fungsional dilakukan untuk mengetahui spesifikasi

kebutuhan untuk aplikasi. Spesifikasi kebutuhan melibatkan analisis pengguna,

perangkat keras, dan analisis perangkat lunak.

1. Analisis Pengguna

Aplikasi ini akan digunakan oleh pihak PT Karya Sehati Utama terutama

untuk bagian penjualan. Calon pembeli juga dapat menggunakan aplikasi ini

terutama orang dewasa. Sehingga karakteristik pengguna untuk menggunakan

aplikasi ini adalah sebagai berikut:

a. Customer service dan calon pembeli harus memiliki kemampuan mengoperasikan perangkat Android.

b. Customer service tidak memiliki keterbatasan fisik.

c. Customer service tidak memiliki kelainan pada mata (buta warna). 2. Analisis Perangkat Keras

Spesifikasi minimum perangkat keras yang dibutuhkan untuk membangun

aplikasi untuk komputer dapat dilihat pada Tabel 3.3.

Tabel 3.3 Spesifikasi Minimum Kebutuhan Perangkat Keras Komputer

No Perangkat Keras Spesifikasi

1 Processor Kecepatan minimum 2.0 Ghz

(38)

3 Memori RAM 1 GB DDR3

4 Keyboard Standart Port USB 5 Mouse Optical Mouse USB

6 Monitor LED

7 Harddisk 250 GB

Sedangkan untuk menjalankan aplikasi spesifikasi minimum untuk perangkat

mobile Android dapat dilihat pada Tabel 3.4.

Tabel 3.4 Spesifikasi Minimum Kebutuhan Perangkat Mobile Android

1 Layar 4,6’ (inch)

2 RAM 1 GB

3 Prosesor ARmV7

4 Kamera 3 MP

3. Analisis Perangkat Lunak

Spesifikasi perangkat lunak yang dibutuhkan untuk membangun aplikasi

adalah yaitu, spesifikasi kebutuhan perangkat lunak untuk komputer dapat dilihat

pada Tabel 3.5.

Tabel 3.5 Spesifikasi Minimum Kebutuhan Perangkat Lunak Untuk Komputer

No Perangkat Lunak Spesifikasi

1 Sistem Operasi Microsoft Windows 7 64bit

2 Program a. Micrsoft Office 2013 b. StarUML 5.0 c. SketchUp 8 d. 3D Max e. Vuforia f. Unity 3D

Sedangkan spesifikasi kebutuhan perangkat lunak untuk menjalankan

aplikasi untuk mobile Android dapat dilihat pada Tabel 3.6.

Tabel 3.6 Spesifikasi Minimum Kebutuhan Perangkat Lunak Mobile Android

No Perangkat Lunak Spesifikasi

(39)

3.1.7 Analisis Kebutuhan Fungsional

Analisis kebutuhan fungsional bertujuan untuk menganalisis proses yang akan

diterapkan dalam sistem dan menjelaskan kebutuhan yang diperlukan agar

aplikasi dapat berjalan dengan baik. Pemodelan yang akan digunakan adalah

pemodelan berorientasi objek menggunakan tools StarUML.

3.1.7.1Use Case Diagram

Use case diagram merupakan model untuk mendeskripsikan hubungan-hubungan yang terjadi antar aktor dengan aktivitas yang terdapat pada sistem.

Sistem ini terdapat beberapa aktor atau pengguna sistem yaitu user dan marker. Untuk use case diagram aplikasi ini dapat dilihat pada Gambar 3.9.

System

Gambar 3.9Use Case Diagram Aplikasi

3.1.7.2Definisi Aktor

Aktor disini adalah pihak mana saja yang mengakses use case. Daftar aktor yang terlibat beserta deskripsinya dapat dilihat pada Tabel 3.7.

Tabel 3.7 Daftar Aktor

No Nama Aktor Deskripsi tugas

1 User Mengarahkan kamera pada marker

(40)

3.1.7.3Definisi Use Case

Use case diagram merupakan konstruksi untuk mendeskripsikan hubungan-hubungan yang terjadi antar aktor dengan aktivitas yang terdapat pada sistem.

Tujuan pemodelan use case diantaranya adalah mendefinisikan kebutuhan fungsional dan operasional sistem. Definisi dari setiap use case yang ada pada aplikasi dapat dilihat pada Tabel 3.8.

Tabel 3.8 Definisi Use Case

Nomor Nama Use Case Deskripsi

UC-01 Pembacaan marker Fungsionalitas untuk membaca marker UC-02 Pendeteksian marker Fungsionalitas untuk mengenali marker UC-03 Menampilkan objek 3D Fungsionalitas untuk menampilkan objek 3D

UC-04 Merotasi objek 3D Fungsionalitas untuk merotasi objek 3D yang ditampilkan

UC-05 Menampilkan informasi rumah

Fungsionalitas untuk menampilkan informasi dari rumah yang ditampilkan

3.1.7.4Skenario Use Case

Skenario use case menjelaskan urutan langkah-langkah dalam proses yang dilakukan oleh sebuah use case.

1. Scenario Use Case Pembacaan Marker

Skenario use case pembacaan marker dapat dilihat pada Tabel 3.9.

Tabel 3.9 Skenario Use Case Pembacaan Marker

Nama Use Case Pembacaan marker

Persyaratan Terkait -

Tujuan Dalam Konteks Sistem dapat menampilkan objek 3D Kondisi Sebelum Kamera belum terdeteksi

Keberhasilan Kondisi Akhir Sistem dapat mengenali marker dan dapat menampilkan objek 3D

Kegagalan Kondisi Akhir Sistem tidak dapat menginisialisasi marker

Aktor Utama User

Aktor Kedua Marker

Include Pendeteksi marker

Extend -

Pemicu User memilih menu deteksi marker

Aliran Utama Langkah Aksi

1 Memilih menu deteksi marker 2 Pengguna menunjukkan marker 3

include::mendeteksi marker

(41)

4 Sistem me-render objek 3D 5 Sistem menampilkan objek 3D

sesuai marker yang terdeteksi

Perluasan Langkah Aksi Percabangan

4.1 Sistem tidak dapat mengenali marker yang terdeteksi

5.1 Sistem tidak dapat merender objek 3D sesuai dengan marker

2. Skenario Use Case Pendeteksian Marker

Skenario use case pendeteksian marker dapat dilihat pada Tabel 3.10.

Tabel 3.10 Skenario Use Case Pendeteksian Marker

Nama Use Case Pendeteksian Marker

Tujuan Dalam Konteks Sistem dapat mengenali marker yang terdeteksi Kondisi Sebelum Marker belum terdeteksi

Keberhasilan Kondisi Akhir Sistem dapat mengenali marker Kegagalan Kondisi Akhir Sistem tidak dapat mengenali marker Aktor Utama User

Aktor Kedua Marker

Include -

Pemicu Kamera dapat mendeteksi keberadaan marker

1 User mengarahkan marker 2 Sistem menginisialisasi marker

3 Sistem mengidentifikasi marker

4 Sistem dapat melakukan proses grayscale 5 Sistem dapat melakukan proses

pendeteksian fitur

6 Sistem mampu mendeteksi marker sesuai dengan library

3.1 Sistem tidak mengidentifikasi marker 6.1 Sistem tidak dapat mendeteksi marker

3. Skenario Use Case Menampilkan Objek 3D

Skenario use case menampilkan objek 3D dapat dilihat pada Tabel 3.11.

Tabel 3.11 Skenario Use Case Menampilkan Objek 3D

Nama Use Case Menampilkan Objek 3D

(42)

Kondisi Sebelum Marker yang terdeteksi belum dapat dikenali

Keberhasilan Kondisi Akhir Sistem menampilkan objek 3D sesuai marker yang dideteksi tepat di atas marker

Kegagalan Kondisi Akhir Sistem tidak dapat menampilkan objek 3D

Aktor Utama User

Aktor Kedua Marker

Extend Merotasi objek 3D, menampilkan informasi rumah

Pemicu Marker dapat dekenali dengan baik dan sesuai dengan pola marker yang ada

1 User mengarahkan marker 2 Kamera membaca marker 3 Sistem mengenali marker 4 Sistem merender objek 3D

5 Objek 3D ditampilkan tetap di atas marker

3.1 Sistem tidak dapat menemukan pola marker yang sesuai

3.2 Sistem tidak merender objek 3D

3.3 Sistem tidak menampilkan objek 3D

5.1 Sistem melakukan rotasi objek 3D

5.2 Sistem menampilkan informasi rumah

4. Skenario Use Case Merotasi Objek 3D

Skenario use case merotasi objek 3D dapat dilihat pada Tabel 3.12.

Tabel 3.12 Skenarion Use Case Merotasi Objek 3D

Nama Use Case Merotasi Objek 3D

Tujuan Dalam Konteks Sistem merotasi objek 3D Kondisi Sebelum Objek 3D sudah ditampilkan

Keberhasilan Kondisi Akhir Sistem dapat melakukan rotasi objek 3D yang ditampilkan Kegagalan Kondisi Akhir Sistem tidak dapat merotasi objek 3D

Aktor Utama User

Aktor Kedua Marker

Pemicu Objek 3D sudah dapat ditampilkan dan pengguna menekan tombol rotasi

1 User menekan tombol rotasi 2 Sistem melakukan rotasi objek 3D

2.1 Sistem tidak dapat melakukan rotasi objek 3D

5. Skenario Use Case Menampilkan Informasi Rumah

Skenario use case menampilkan informasi rumah dapat dilihat pada Tabel

(43)

Tabel 3.13 Skenario Use Case Menampilkan Informasi Rumah

Nama Use Case Menampilkan informasi rumah

Tujuan Dalam Konteks Sistem menampilkan informasi rumah Kondisi Sebelum Objek 3D sudah ditampilkan

Keberhasilan Kondisi Akhir Sistem dapat menampilkan informasi rumah dari objek 3D yang ditampilkan

Kegagalan Kondisi Akhir Sistem tidak dapat menampilkan informasi rumah

Aktor Utama User

Aktor Kedua Marker

Pemicu Objek 3D sudah dapat ditampilkan dan pengguna menekan tombol detail

1 User menekan tombol detail

2 Sistem menampilkan informasi rumah

2.1 Sistem tidak dapat menampilkan informasi rumah

3.1.7.5Activity Diagram

Activity diagram menggambarkan berbagai aliran aktivitas dalam sistem yang dirancang, bagaimana masing-masing fungsionalitas bekerja, dan bagaimana suatu

fungsional berakhir. Activity diagram memodelkan event-event yang terjadi pada use case. Activity diagram dari aplikasi yang akan dibangun adalah sebagai berikut:

1. Activity Diagram Pembaca Marker

Merupakan aktifitas dari menu pilihan deteksi marker untuk membaca

(44)

User Sistem

memilih menu deteksi marker

menunjukkan marker

mendeteksi marker

merender objek 3D menampilkan objek 3D

[[Marker terdeteksi]]

[[Marker tidak terdeteksi]]

[[Marker sesuai dengan library]]

[[ Marker tidak sesuai dengan library]]

Gambar 3.10Activity Diagram Pembacaan Marker

2. Activity Diagram Pendeteksian Marker

(45)

User Sistem Marker

mengarahkan marker menginisialisasi marker

melakukan proses grayscale

mengidentifikasi marker

melakukan pendeteksian fitur

marker terdeteksi

Gambar 3.11Activity Diagram Pendeteksian Marker

3. Activity Diagram Menampilkan Objek 3D

(46)

kamera Sistem marker

mengarahkan marker membaca marker marker terdeteksi

merender objek menampilkan objek 3D

Tidak

Ya

Gambar 3.12Activity Diagram Menampilkan Objek 3D

4. Activity Diagram Merotasi Objek 3D

Merupakan sub-aktifitas dari use case merotasi objek 3D. Activity diagram

dari merotasi objek 3D dapat dilihat pada Gambar 3.13.

User Sistem

menekan tombol rotasi

melakukan rotasi objek Ya

Tidak

(47)

5. Activity Diagram Menampilkan Informasi Rumah

Merupakan sub-aktifitas dari use case menampilkan informasi rumah.

Activity diagram dari menampilkan informasi rumah dapat dilihat pada Gambar 3.14.

User Sistem

menekan tombol detail

menampilkan informasi rumah Ya

Tidak

(48)

3.1.7.6Class Diagram

Class Diagram menggambarkan struktur dan hubungan antar objek-objek yang ada pada sistem. Struktur itu meliputi atribut-atribut dan metode-metode

yang ada pada masing-masing kelas. Kelas diagram dari aplikasi AR dapat dilihat

pada Gambar 3.15.

Gambar 3.15 Class Diagram Aplikasi AR KSU

Tabel deskripsi kelas pada Gambar 3.15 dapat dilihat pada Tabel 3.14.

Tabel 3.14 Deskripsi Kelas

No Nama Kelas Tipe Kelas

1 MenuUtama Boundary

2 TentangAplikasi Boundary 3 PetunjukPenggunaan Boundary 4 ImageTarget Control 5 QRCARBehaviour Control

6 MenuAR Control

(49)

3.1.7.7Sequence Diagram

Sequence diagram menggambarkan interaksi antara masing-masing objek pada setiap use case dalam urutan waktu. Interaksi berupa pengiriman serangkaian data antar objek-objek yang saling berinteraksi. Sequence diagram dari aplikasi yang akan dibangun adalah sebagai berikut:

1. Sequence Diagram Pembacaan Marker

Sequence diagram untuk pembacaan marker dapat dilihat pada Gambar 3.16.

: User

: ImageTarget _{: DefaultTrackableEventHandler} : MenuUtama

1 : mengarahkan kamera ke marker()

2 : DataSetLoadBehaviour()

3 : Start()

4 : OnTrackableStateChanged()

5 : OnTrackingFound()

6 : merender objek 3D

7 : menampilkan informasi 3D

Gambar 3.16 Sequence Diagram Pembacaan Marker

2. Sequence Diagram Pendeteksian Marker

(50)

: User

: MenuUtama : ImageTarget : DefaultTrackableEventHandler

1 : memilih menu deteksi marker()

2 : DataSetLoadBehaviour()

3 : Start()

5 : OnTrackingFound()

Gambar 3.17 Sequence Diagram Pendeteksian Marker

3. Sequence Diagram Menampilkan Objek

Sequence diagram untuk menampilkan objek 3D dapat dilihat pada Gambar 3.18.

: Marker

: ImageTarget : DefaultTrackableEventHandler

1 : inisialisasi marker()

2 : Start()

4 : merender objek

5 : menampilkan objek 3D

(51)

4. Sequence Diagram Merotasi Objek 3D

Sequence diagram untuk merotasi objek 3D dapat dilihat pada Gambar 3.19.

: User

: ImageTarget : MenuAR

1 : menekan tombol rotasi()

2 : Start()

3 : Awake()

4 : OnGUI()

5 : Rotasi()

6 : Update()

7 : menampilkan objek 3D yang terotasi

Gambar 3.19 Sequence Diagram Merotasi Objek 3D

5. Sequence Diagram Menampilkan Informasi Rumah

(52)

: User

: ImageTarget _{: MenuAR}

1 : Menekan tombol informasi rumah()

2 : Start()

3 : Awake()

4 : OnGUI()

5 : MultiObject()

6 : Menampilkan informasi rumah

Gambar 3.20 Sequence Diagram Menampilkan Informasi Rumah

3.2 Perancangan Sistem

Perancangan sistem bertujuan untuk memberikan gambaran sistem yang

dibuat. Perancangan disini terdiri dari perancangan struktur menu, perancangan

antarmuka, jaringan semantik, serta perancangan method.

3.2.1 Perancangan Struktur Menu

Perancangan struktur menu merupakan gambaran jalur pemakaian dari aplikasi sehingga aplikasi menjadi mudah dimengerti serta mudah digunakan dan

juga saat menggunakan aplikasi, pengguna tidak mengalami banyak kesulitan

(53)

Halaman Utama

Deteksi Marker Petunjuk Penggunaan Tentang Aplikasi

Gambar 3.21 Perancangan Struktur Menu

3.2.2 Perancangan Antarmuka

Perancangan antarmuka merupakan rancangan tampilan dari aplikasi.

Perancangan antarmuka dari splash screen, menu utama, deteksi marker, petunjuk penggunaan, tentang aplikasi, dan menampilkan objek dapat dilihat sebagai

berikut:

1. Perancangan Antarmuka Splash Screen

Perancangan antarmuka splash screen aplikasi ini dapat dilihat pada

Gambar 3.22.

T01

Logo

 T01 adalah tampilan

splash screen aplikasi

Font color : putih Font size : menyesuaikan Background : hitam

(54)

2. Perancangan Antarmuka Utama

Perancangan antarmuka utama aplikasi ini dapat dilihat pada Gambar 3.23.

T02

 Jika memilih deteksi marker maka tampil T03

Petunjuk

Tentang

 Jika memilih petunjuk penggunaan maka tampil T04

 Jika memilih tentang aplikasi maka tampil T05

Gambar 3.23Perancangan Antarmuka Utama

3. Perancangan Antarmuka Deteksi Marker

Perancangan antarmuka deteksi marker aplikasi ini dapat dilihat pada Gambar 3.24.

T03

Pendeteksian marker

 T02 adalah tampilan deteksi marker

 Jika menekan tombol

back maka tampil T02

(55)

4. Perancangan Antarmuka Petunjuk Penggunaan

Perancangan antarmuka petunjuk penggunaan aplikasi ini dapat dilihat

pada Gambar 3.25.

T04

Cara menggunakan aplikasi ini adalah sebagai berikut: 1. Arahkan kamera ke marker yang ada pada katalog atau brosur. 2. Jika marker yang dideteksi sesuai maka akan menampilkan rumah sesuai marker

LOGO

 T04 adalah tampilan petunjuk penggunaan

Gambar 3.25Perancangan Antarmuka Petunjuk Penggunaan

5. Perancangan Antarmuka Tentang Aplikasi

Perancangan antarmuka tentang aplikasi ini dapat dilihat pada Gambar

3.26.

T05

LOGO

Aplikasi ini digunakan untuk mengetahui tipe-tipe rumah apa saja yang ditawarkan di PT Karya sehati Utama. Aplikasi ini akan menampilkan rumah 3D secara real time sesuai marker yang terdeteksi. Sehingga pengguna dapat menggetahui bentuk 3D dari rumah yang ditawarkan.

 T05 adalah tampilan tentang aplikasi

(56)

6. Perancangan Antarmuka Menampilkan Objek

Perancangan antarmuka menampilkan objek pada aplikasi ini dapat dilihat

pada Gambar 3.27.

T06

 T06 adalah tampilan deteksi marker

Objek 3D

Gambar 3.27Perancangan Antarmuka Menampilkan Objek

3.2.3 Jaringan Semantik

Jaringan semantik dari aplikasi dapat dilihat pada Gambar 3.28.

T02

T04 T05

T03 T01

Gambar 3.28Jaringan Semantik

Ketarangan:

T01 : Tampilan splash screen

T02 : Halaman utama

(57)

T04 : Halaman untuk menampilkan petunjuk penggunaan

T05 : Halaman untuk menampilkan informasi tentang aplikasi

3.2.4 Perancangan Method

Perancangan method berfungsi untuk mendeskripsikan method yang berada dalam aplikasi. Method yang terdapat pada aplikasi yang akan dibangun yaitu

flowchart menampilkan objek rumah dan flowchart mengontrol objek. Method

atau flowchart tersebut dapat dilihat sebagai berikut:

1. Flowchart Menampilkan Objek Rumah

Mulai

Mengarahkan pada marker denah rumah

Mengecek dataset

Selesai Menjalankan kamera

Apakah Marker Terdeteksi ? Tidak

Rendering objek rumah Inisialisasi marker

Ya

(58)

2. Flowchart Mengontrol Objek Rumah

Mulai

Rendering objek rumah

Tampil tombol kontrol

Tombol di klik?

Tidak

Melakukan rotasi terhadap objek rumah

Menampilkan detail informasi rumah

Menekan tombol rotasi

Menekan tombol detail

Selesai Rotasi atau detail ?

Pemilihan tombol

(59)

55

4.1 Implementasi Sistem

Implementasi sistem merupakan tahap penerjemahan kebutuhan

pembangunan aplikasi ke dalam perangkat lunak sesuai dengan hasil analisis yang

telah dilakukan. Setelah implementasi maka dilakukan pengujian sistem dimana

akan dilihat kekurangan-kekurangan pada aplikasi yang baru untuk selanjutnya

diadakan pengembangan sistem

Tujuan dari implementasi sistem adalah untuk menerapkan perancangan yang

telah dilakukan terhadap sistem, sehingga pengguna dapat memberikan masukan

untuk dilakukan perbaikan terhadap sistem agar sistem lebih baik lagi.

4.1.1 Lingkungan Sistem

Implementasi sistem meliputi perangkat keras dan perangkat lunak yang

digunakan pada saat penggunaan aplikasi ini. Kebutuhan minimum perangkat

keras dan perangkat lunak untuk menjalankan aplikasi ini yaitu dengan

menggunakan perangkat Android, dengan spesifikasi sebagai berikut:

1. Perangkat Keras

a. Prosesor Dual Core ARmV7 1GHz

b. Ram 1 GB

c. Kamera 3 MP

2. Perangkat Lunak

a. Sistem Operasi Mobile Android

b. Versi Android 2.3 Gingerbeard

4.1.2 Implementasi Antarmuka

Implementasi antarmuka merupakan tampilan dari aplikasi yang dibangun.

(60)

Tabel 4.1 Implementasi Antarmuka AR KSU

No Nama Antarmuka Nama File

1 Splash Screen SplashScreen.unity 2 Menu Utama MenuUtama.unity 3 Deteksi Marker AR KSU.unity

4 Petunjuk Penggunaan PetunjukPenggunaan.unity 5 Tentang Aplikasi TentangAplikasi.unity

4.2 Pengujian Sistem

Pengujian dimaksudkan untuk mengetahui perangkat lunak yang telah dibuat

sudah memenuhi kriteria yang sesuai dengan tujuan atau belum. Pada tahap

pengujian sistem ini terdiri dari beberapa bagian yaitu:

1. Rencana Pengujian

2. Skenario Pengujian

3. Hasil Pengujian

4. Evaluasi

4.2.1 Rencana Pengujian

Rencana pengujian adalah konsep pengujian terhadap fungsi-fungsi yang ada

di dalam aplikasi yang dibangun, apakah fungsional dari aplikasi berfungsi sesuai

yang diharapkan atau tidak. Rencana pengujian yang dilakukan pada aplikasi ini

yaitu sebagai berikut:

1. Pengujian Fungsionalitas

Pengujian yang dilakukan terhadap fungsionalitas perangkat lunak ini

menggunakan metode Black Box. Pengujian ini merupakan pengujian yang berfokus pada persyaratan fungsional perangkat lunak. Tujuan dari pengujian

dengan metode Black Box ini adalah untuk menemukan kesalahan fungsi pada perangkat lunak yang telah dibangun. Selain itu, pengujian ini dilakukan

dengan mencoba semua kemungkinan yang terjadi dan dilakukan

berulang-ulang. Jika dalam pengujian ditemukan kesalahan, maka akan dilakukan

penelusuran dan perbaikan untuk memperbaiki kesalahan yang terjadi.

2. Pengujian Akurasi

Pengujian akurasi dilakukan untuk mengetahui keakurasian pembacaan

(61)

atau belum dapat membaca marker dengan kondisi tidak normal (marker

terhalangi, marker rusak, serta penggunaan macam-macam kertas). 3. Pengujian Beta

Pengujian beta yang dilakukan adalah dengan melakukan wawancara dengan

pihak terkait, serta dengan melakukan pemberian kuesioner kepada calon

pembeli. Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui dan menilai apakah

aplikasi AR KSU sudah sesuai dengan kebutuhan atau belum.

4.2.2 Skenario Pengujian

Skenario pengujian dimaksudkan agar pengujian lebih terarah. Skenario

pengujian meliputi yang telah dideskripsikan pada rencana pengujian, yaitu

pengujian black box, pengujian akurasi, wawancara, serta pemberian kuesioner. Skenario pengujian dari aplikasi untuk pengujian black box dapat dilihat pada Tabel 4.2.

Tabel 4.2 Skenario Pengujian Aplikasi

No Nama Use Case Butir Pengujian Jenis Pengujian Tipe Pengujian

1 Pembacaan Marker

Menampilkan tampilan siap deteksi marker

Black box Performance Testing 2 Pendeteksian

Marker

Mendeteksi marker Black box Performance Testing 3 Menampilkan

Objek 3D

Menampilkan objek 3D sesuai marker

Black box Performance Testing 4 Merotasi Objek

3D

Melakukan rotasi terhadap objek 3D yang telah ditampilkan

Black box Performance Testing

5 Menampilkan Informasi Rumah

Menampilkan detail informasi dari objek 3D yang ditampilkan

Black box Performance Testing

Skenario pengujian akurasi dilakukan dengan kondisi tidak normal atau

dengan kata lain dengan marker yang tidak biasa, baik dari kondisi kertas yang digunakan sampai marker yang rusak (terhalangi). Aplikasi AR KSU akan membaca marker-marker tersebut untuk mengetahui batasan atau kelemahan aplikasi.

Skenario pengujian untuk kualitas sistem dilakukan dengan cara wawancara

dan memberikan kuesioner kepada calon pengguna aplikasi. Wawancara