• Tidak ada hasil yang ditemukan

PENERAPAN TEKNOLOGI AUGMNETED REALITY UNTUK PENGENALAN HEWAN

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "PENERAPAN TEKNOLOGI AUGMNETED REALITY UNTUK PENGENALAN HEWAN"

Copied!
12
0
0

Teks penuh

(1)

31 PENERAPAN TEKNOLOGI AUGMNETED REALITY UNTUK

PENGENALAN HEWAN

Nurul Zainal Fanani, Moh Zidki Efendi

Jurusan Teknologi Informasi

Politeknik Negeri Jember

blue_difa@yahoo.com

ABSTRAK

Augmented Reality adalah teknologi yang menggabungkan obyek-obyek maya yang ada dan dihasilkan (generated) oleh komputer dengan benda-benda yang ada di dunia nyata sekitar kita, dan dalam waktu yang nyata. Seiring berjalannya waktu, Augmented Reality berkembang sangat pesat sehingga memungkinkan pengembangan aplikasi ini di berbagai bidang seperti bidang pendidikan Pengembangan aplikasi teknologi di bidang pendidikan dapat di gunakan sebagai media pembelajaran pengenalan hewan bagi anak – anak sehingga anak – anak tidak cepat merasa jenuh pada saat belajar.

Jenis media pembelajaran yang akan dikembangkan berupa buku berbasis Augmented Reality dimana pada beberapa halaman buku terdapat marker yang nantinya marker itu akan menampilkan model – model tiga dimensi saat aplikasi dijalankan.

Penulisan ini akan membahas mengenai perancangan, pengolahan obyek-obyek tiga dimensi serta pengembangan aplikasi berbasis AR menggunakan software library FlarToolkit. Penulisan ini juga akan membahas uji coba dari system yang telah dibuat oleh penulis.

Kata kunci : Augmented Reality, Pengenalan Hewan, Marker.

I. PENDAHULUAN

Sejak ditemukannya komputer pertama kali, manusia terus melakukan penelitian untuk mempermudah interaksinya dengan komputer. Dimulai dari display berbasis teks (teks based interface) yang masih terbatas pada command line, hingga diciptakannya teknologi display graphic user interface (GUI) yang biasa kita gunakan saat ini. Tidak hanya berhenti sampai disitu, teknologi baru terus bermunculan guna meningkatkan interaktifitas antara pengguna dan komputer.

Sejalan dengan perkembangan teknologi yang sangat pesat, munculah Augmented Reality (disingkat AR). Augmented Reality adalah teknologi yang menggabungkan obyek-obyek maya yang ada dan dihasilkan (generated) oleh komputer dengan benda-benda yang ada di dunia nyata sekitar kita, dan dalam waktu yang nyata.

Kelebihan dari Augmented Reality yaitu dapat diimplementasikan secara luas dalam berbagai media. Dengan kelebihannya tersebut, Augmented Reality memiliki banyak peluang untuk terus dikembangkan, tidak ketinggalan dalam bidang pendidikan. Pengembangan aplikasi teknologi di bidang pendidikan dapat di gunakan sebagai media pembelajaran pengenalan hewan bagi anak – anak sehingga anak – anak tidak cepat merasa jenuh pada saat belajar.

(2)

32

Jenis media pembelajaran yang akan dikembangkan berupa buku dimana pada beberapa halaman buku terdapat marker yang nantinya marker itu akan menampilkan model – model tiga dimensi saat aplikasi dijalankan. Model yang ditampilkan berupa hewan dengan suara, selain itu model dapat di putar ke kiri atau ke kanan menggunakan tombol keyboard.

Adapun tujuan dari penyusunan Penelitian ini adalah untuk menerapkan teknologi augmented reality sebagai media pembelajaran yang akan menampilkan model 3D pada layar computer dengan symbol marker yang akan di baca camera pada PC, sehingga terdapat model 3D yang muncul di atas marker yang terdeteksi oleh camera.

II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Augmented Reality

Menurut definisi Ronald Azuma (1997:1), ada tiga prinsip dari augmented reality. Yang pertama yaitu augmented reality merupakan Penggabungan dunia nyata dan virtual, Yang kedua berjalan secara interaktif dalam waktu nyata (realtime), dan merupakan animasi 3D.

Secara umum augmented reality (AR) adalah teknologi yang menggabungkan benda maya dua dimensi ataupun tiga dimensi ke dalam sebuah lingkungan nyata lalu menampilkan benda maya tersebut dalam waktu nyata.

2.2 Blog Diagram Augmented Reality

Berikut adalah blok diagram secara general dari perancangan proyek akhir :

Gambar 2.1. Augmented Reality Flow (Azuma, 1997)

Berdasarkan diagram tersebut, webcam mengambil input gambar di sekitarnya secara berulang-ulang. Webcam mencari marker atau penanda dimana posisi yang akan ditempati oleh objek 3D, kemudian ditandai dengan border warna merah.

Dilanjutkan dengan mengidentifikasi marker yang berada di dalam border warna merah yang telah dikenali sebelumnya oleh sistem. Kemudian objek 3D dimunculkan sesuai dengan letak marker

2.3 Marker pada Augmented Reality

Marker adalah sebuah penanda yang didalamnya terdiri dari titik acuan untuk memudahkan system dalam mengenali marker atau penanda. Marker dapat berupa warna atau dapat berupa gambar. Sudah banyak penelitian tentang penanda

32

(3)

33

untuk keperluan AR. Penanda yang paling sederhana dan bekerja dengan sangat baik adalah penanda matrix.

Gambar 2.2. Contoh Marker Hiro (Kato, H., Billinghurst, M., dan Poupyrev, I., 2000)

2.4 ActionScript

ActionScript adalah bahasa pemrograman untuk Adobe Flash Player dan Adobe AIR run-time environments. disini memungkinkan interaktivitas, penanganan data, dan banyak lagi di Flash, Flex, AIR pada konten dan aplikasi. ActionScript dilakukan oleh ActionScript Virtual Machine (AVM), yang merupakan bagian dari Flash Player dan AIR. Aksi Kode script biasanya dikompilasi ke format bytecode (semacam bahasa pemrograman yang ditulis dan dipahami oleh komputer) oleh kompilator, seperti yang dibangun ke dalam Adobe Flash CS3 Professional atau Adobe Flash Builder, atau yang tersedia dalam Adobe Flex SDK dan Flex Layanan Data. bytecode ini tertanam dalam file SWF, yang dijalankan oleh Flash Player dan AIR.ActionScript 3.0 menawarkan model pemrograman yang kuat yang akan akrab bagi pengembang dengan pengetahuan dasar tentang pemrograman berorientasi objek.

2.5 FLARToolkit

FLARToolkit adalah tracking system library yang bersifat open-source yang memungkinkan programer dengan mudah mengembangkan aplikasi Augmented Reality. Salah satu bagian paling sulit mengembangkan aplikasi AR justru menghitung sudut pandang pengguna secara real time sehingga model virtual selaras dengan lingkungan dan objek dunia nyata. FLARToolkit menggunakan teknik visi komputer untuk menghitung posisi kamera nyata dan hubungannya terhadap marker, sehingga memungkinkan para programmer untuk menampilkan objek virtual ke marker ini. Cepat dan tepat, adalah ciri dari sistem pelacakan (tracking) yang disediakan oleh FLARToolkit sehingga akan menghasilkan banyak aplikasi AR baru yang menarik. Didalam FLARToolkit sudah terdapat sistem pelacak dan source code lengkap untuk sehingga memudahkan programer untuk melakukan pemrograman pada berbagai platform atau menyesuaikannya untuk aplikasi mereka sendiri.

(4)

34

Input Image

Thresholding Image

Marker Detection

Pose and Position Estimation

Overlay Image

Gambar 2.3. Pipeline FLARToolkit

Seperti ditunjukkan pada Gambar 3, langkah awal yang harus dilakukan adalah mendapatkan masukan video dari sebuah kamera. Video yang di-streaming secara realtime ini akan diolah oleh sistem untuk dianalisa frame per frame. Sebelum kamera digunakan, kamera harus dikaliberasi terlebih dahulu. Kaliberasi kamera merupakan bagian yang sangat penting dalam proses pengambilan masukan video.

Hal ini disebabkan oleh distorsi pada lensa kamera yang tiap-tiap kamera berbeda karakteristiknya (Gambar 2.4). Tujuan dari kalibrasi kamera adalah untuk menghitung tingkat distorsi dari sebuah lensa kamera yang digunakan agar image yang dihasilkan mendekati image ideal.

Gambar 2.4. Perbandingan antara image yang ideal dengan image yang disebabkan oleh faktor distorsi

Video yang diterima selanjutnya akan mengalami proses binarisasi (gray- scale), kemudian nilai threshold ditentukan sehingga mengasilkan gambar hitam- putih. Nilai threshold berada pada angka 0 – 255 dan secara default, threshold bernilai 100. Fungsi dari proses ini adalah untuk membantu sistem agar dapat mengenali bentuk segi empat dan pola di marker pada video yang diterima. Nilai threshold dapat dirubah dan disesuaikan dengan kondisi cahaya disekitar marker untuk tetap membuat marker terlihat sebagai segi empat, karena ketika cahaya disekitar marker berkurang ataupun berlebih pada saat proses thresholding, sistem tidak dapat mendeteksi marker. Hal ini penting mengingat aplikasi ini bekerja dengan cara mengenali marker.

34

(5)

35

Setelah video mengalami proses thresholding, langkah selanjutnya adalah mendeteksi marker, dimana sistem akan mengenali bentuk dan pola yang ada pada marker. Sistem akan mencari bagian yang memiliki bentuk segi empat dan menandainya. Sistem juga akan menghilangkan area yang tidak berbentuk segi empat sehingga yang akan ditampilkan pada layar hanyalah area yang memiliki bentuk segi empat.

Gambar 2.5. Hasil dari contour extraction dan corner detection

Contour extraction dan corner detection digunakan untuk mendapatkan koordinat dari empat sisi dan empat titik sudut pada segi empat yang tersisa setelah proses image labeling (Gambar 5). Setelah proses ini selesai dilakukan, dua garis paralel pada marker diproyeksikan sehingga persamaan garisnya pada koordinat layar kamera adalah seperti berikut ini :

. . . .(1) Parameter pada persamaan (1) akan disimpan dan dipakai pada proses selanjutnya.

Gambar 2.6. Pattern normalization dan template matching

Karena sudut dari lensa kamera tidak tegak lurus terhadap marker ketika mengambil video, sudut-sudut marker yang dibentuk oleh sisi-sisi segi empat tidak 90° (Gambar 2.6). Hal ini membuat pola yang ada didalam marker tidak dapat dikenali dengan baik. Pattern normalization berperan untuk mengubah sudut marker yang tidak 90° menjadi 90° agar pola dapat dikenali dan dicocokkan menggunakan template matching dengan pola (template) yang telah ada pada sistem untuk memperoleh positif ID dari marker tersebut. Sebuah gambar, foto, maupun nama dapat dijadikan pola pada sebuah marker agar sistem dapat mengenali pola itu.

Untuk menaruh objek 3D tepat diatas marker, sistem perlu mengetahui koordinat dari marker dan kamera.

(6)

36

. .(2)

Gambar 2.7. Hubungan antara koordinat marker dengan koordinat kamera Matrix transformasi (Tcm) dari koordinat marker ke koordinat kamera seperti pada Gambar 2.9 diberikan pada persamaan (2). Untuk marker yang sudah dikenali, nilai dari parameter a1,b1 , c1 dan a2,b2 , c2 didapatkan ketika proses contour extration. Matrix proyeksi P pada persamaan (3) diperoleh ketika proses kalibrasi kamera. Dengan mengganti xc dan xy pada persamaan (3) untuk x dan y pada persamaan (1) didapat persamaan garis seperti persamaan (4).

(3)

(4)

Marker segi empat yang digunakan mempunyai empat sisi dimana dua sisi adalah garis yang paralel. Vektor normal dari marker adalah ñ yang dihasilkan dari perkalian cross vektor u1 dan u2, seperti ditunjukkan pada Gambar 2.10. Pada kenyataanya, vektor u1 dan u2 seharusnya tegak lurus, hal ini disebabkan oleh sudut kamera ketika pengambilan gambar yang tidak tegak lurus terhadap marker. Vektor v1 dan v2 dibuat agar memiliki sudut 90° dengan menggunakan nilai dari vektor u1

36

(7)

37

dan u2 untuk memperkecil kesalahan. Setelah v1 dan v2 tegak lurus, v3 dihasilkan dari perkalian cross (v1 x v2). Nilai v1, v2, dan v3 adalah komponen rotasi pada matrix transformasi Tcm dari koordinat marker ke koordinat kamera seperti yang disampaikan pada persamaan (2).

Gambar 2.8. Dua buah vektor yang tegak lurus : v1 dan v2 didapat dari u1 dan u2 Setelah komponen rotasi V3x3 pada matrix transformasi diketahui, komponen translasi W1, W2, dan W3 dapat diperloleh dengan menggunakan persamaan 2 dan 3. Setelah transformasi matrix didapat, langkah terakhir yang dilakukan adalah menggambar objek virtual 3D pada frame video tepat diatas permukaan marker dan hasilnya dapat dilihat pada keluaran videonya

2.6 PV3D

PV3D adalah sebuah library yang ditulis dalam bahasa pemrograman AS3 yang ditunjukkan untuk mengembangkan aplikasi augmented reality dengan menggabungkan FLARToolkit dan 3D scene library (PV3D). Papervision memiliki library tersendiri untuk urusan rendering model, sehingga kualitas grafis akan menjadi lebih baik ketika dipakai. Selain itu, PV3D ini bersifat bebas dan dapat digunakan untuk keperluan akademik.

Salah satu bagian yang penting di dalam pembuatan program dengan menggunakan papervision adalah base templates. base template merupakan tempat untuk menampilkan object papervision3d. Base templates pada papervision dapat dibuat sendiri atau dari library papervision3d. Base template library papervision3d disebut dengan basicview.

Di dalam basicview sudah terdapat objek yang dibutuhkan untuk menampilkan model 3d pada flash. objek tersebut adalah:

1. Renderer  basic render engine untuk merender object 3d 2. Scene  tempat seluruh data diletakkan

3. Viewport  besarnya area untuk menampilkan model 3d 4. Camera  camera untuk melihat model 3d

III. PEMBAHASAN DAN HASIL

Dalam membuat sebuah aplikasi augmented reality, maka terlebih dahulu harus mendownload semua library yang dibutuhkan, karena program tidak akan bisa

(8)

38

jalan jika librarynya tidak ada, dan akan muncul banyak error dalam setiap baris program. Selain library, software pendukung juga di perlukan untuk dapat membuat aplikasi augmented reality, seperti 3ds Max untuk pembuatan objek 3D, photoshop untuk pembuatan marker, dan adobe flasbuilder untuk pengcodingan seperti yang dijelaskan pada bagian kebutuhan perangkat lunak. Sebelum membuat system, penulis perlu mengetahui bagaimana proses augmented reality dapat berjalan.

Gambar 3.1 merupakan gambar flowchart system dari berjalannya proses augmented reality :

Gambar 3.1. Flowchart System Augmented Reality 3.1 Perancangan Model 3D

Sebelum membuat program, maka perlu dipersiapan model – model yang akan digunakan untuk aplikasi augmented reality. Sesuai dengan judul Penelitian ini maka model yang digunakan adalah hewan 3D, dengan catatan objek harus berextensi .dae. Software yang digunakan untuk perancangan model 3D adalah 3Ds Max 2010. Model yang digunakan adalah ikan, jerapah, gajah, sapi, kuda, anjing.

Berikut contoh model 3D yang telah dibuat :

38

(9)

39

Gambar 3.2. Contoh Model 3D

3.2 Pembuatan Marker

Sebelum membuat program, maka perlu dibuat marker terlebih dahulu.

Marker dapat di buat menggunakan software yang sangat digemari saat ini seperti adobe Photoshop. Dalam pembuatan dapat dilihat seperti gambar 3.3 :

Gambar 3.3. Contoh Marker

Kemudian setelah marker di buat maka dapat langsung di cetak menggunakan mesin printer. Diharapkan kertas yang di gunakan untuk mencetak marker menggunakan kertas yang tidak terlalu tipis agar marker dapat lebih tahan lama.

3.3 Pengujian 1. Cahaya

Intensitas cahaya mempengaruhi model akan tampil ataupun tidak. Ketika internsitas cahaya terlalu terang ataupun terlalu gelap maka program tidak dapat berjalan atau dengan kata lain model tidak dapat ditampilkan diatas marker. Gambar 3.4 dibawah ini adalah contoh tampilan saat intensitas cahaya terlalu gelap.

(10)

40

Gambar 3.4. Tampilan Running program saat intensitas cahaya terlalu gelap Seharusnya muncul model ikan 3D pada saat running program diatas, tetapi gambar diatas terlihat model tidak ditampilkan diatas marker karena intensitas cahaya dalam ruangan terlalu gelap, ruangan yang dimaksud adalah dalam kamera dengan kondisi semua tertutup.

Dari hasil pengujian diatas dapat disimpulkan bahwa intensitas cahaya sangat berpengaruh dalam berjalannya program augmented reality ini. Model tidak dapat ditampilkan saat intensitas cahaya terlalu gelap atau di dalam ruangan yang tertutup.

2. Jarak

Jarak antara marker dan camera juga dapat mempengaruhi dalam pembacaan marker. Karena dengan jauhnya marker tersebut dari kamera maka kamera akan sulit mengenali marker sehingga proses pembacaan marker tidak dapat terbaca dengan baik. Berikut adalah hasil pengujian dengan jarak terdekat marker dan kamera menggunakan marker berukuran 4x4.

Gambar 3.5. Tampilan Running program saat berada pada jarak terdekat Pada gambar 4.30 adalah gambar saat dilakukan pengujian dengan jarak terdekat yaitu sekitar 7 cm dari camera. Untuk lebih dekat dari jarak ini maka model tidak akan tampil, selain tidak tampil jika terlalu dekat model yang ditampilkan seringkali memunculkan model tidak sesuai dengan marker. Jarak terjauh antara camera dengan marker adalah saat berjarak 1,5 meter dari camera. Berikut adalah tampilan dari running program saat berada pada jarak 1,5 meter atau jarak terjauh.

40

(11)

41

Gambar 3.6. Tampilan Running program saat berada pada jarak terjauh

Dari hasil pengujian jarak diatas maka dapat diketahui bahwa jarak juga berpengaruh pada system augmented reality. Semakin jauh marker dari kamera, kamera akan semakin sulit dalam mengenali bentuk marker yang telah dideklarasikan, karena marker akan terlihat semakin buram oleh kamera. Begitu juga semakin dekat marker dengan kamera. Kamera juga tidak dapat mengenali marker, karena marker tidak dapat terbaca penuh sehingga marker tidak dapat dikenali oleh program.

3. Marker

Dari gambar 3.7 marker ayam betina dan ayam jantan memilik pola yang mirip. Pada pengujian marker nilai yang di ukur adalah kesesuaian antara marker dengan model yang di tampilkan saat aplikasi dijalankan. Berikut table hasil pegujian marker yang telah dilakukan.

Gambar 3.7. Marker

(12)

42

Tabel 3.1. Hasil Pengujian Marker

IV. KESIMPULAN

Dari hasil pengujian pada bab sebelumnya maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :

1. Dari masing-masing model, 95% sesuai antara marker dengan objek yang ditampilkan.

2. Pembacaan marker ayam jantan, 80% rancu dengan ayam betina.

3. Selain pencahayaan, jarak marker dengan camera juga sangat berpengaruh dalam proses berjalannya program. Jarak terjauh pembacaan marker oleh kamera yang paling optimal adalah 1,5m.

DAFTAR PUSTAKA

Afissunani, Akhmad. 2011. Multi Marker Augmented Reality untuk Aplikasi Magic Book.. http://eepis-its.edu/uploadta/abstrakdetail.php?id=1439. Diakses pada tanggal 17 Mei 2012.

Bahtiar, Mas Ali. 2011. Sistem Augmented Reality Untuk Animasi Games Menggunakan Camera Pada PC. Jurusan Teknik Telekomunikasi Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Hendratman, Hendi, Robby. 2011. The magic of 3D studio Max. Bandung : Informatika,

Kato, H., Billinghurst, M., dan Poupyrev, I., 2000, ”ARToolKit version 2.33: A software library for Augmented Reality Applications”, Human Interface Technology Laboratory, University of Washington

Kato, H., dan Billinghurst, M., “Marker Tracking and HMD Calibration for a Video- based Augmented Reality Conferencing System”, Proceedings of 2nd Int.

Workshop on Augmented Reality, 85-94, 1999

Sasmito, Anggar. 2011. Media Pembelajaran Sistem Tata Surya Berbasis Augmented Reality. http://library.gunadarma.ac.id/repository/view/19072/.

Diakses pada tanggal 15 Mei 2012.

42

Referensi

Dokumen terkait

QIYADAH AL-ISLAMIYAH DI KORAN SORE WAWASAN EDISI SEPTEMBER-DESEMBER 2007''. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui kerangka penulisan pemberitaan aliran Al Qiyadah

Rumusan masalah dalam penelitian ini adalah apakah penggunaan model pembelajaran STAD (Student Team Achievement Divisions) dapat meningkatkan prestasi belajar IPA pada siswa kelas

[r]

[r]

Evaluasi penawaran harga (File II) dilakukan terhadap penawaran yang telah lulus dalam evaluasi Penawaran Administrasi dan Teknis (File I) sesuai dengan Berita

Penelitian ini bertujuan untuk : (1) Mendeskripsikan strategi yang dilakukan guru PAI dalam meningkatkan religiusitas di SMKN 2 Tulungagung (2) Mengetahui faktor

connected the two tables by creating primary keys and establishing a relationship between the primary key field in the Artist table and an identical field in the Recordings

Skripsi ini disusun guna melengkapi salah satu persyaratan untuk memperoleh Gelar Kesarjanaan Progam Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muria