p-ISSN: 2301-5373

e-ISSN: 2654-5101

Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana

Volume 11, No 4. May 2023

Implementasi Augmented Reality sebagai Media Pengenalan Alat Musik Tradisional Bali dengan Metode FAST Corner Detection Berbasis Android

Gede Agung Aji Andar Saktia1, I Wayan Santiyasaa2, I Ketut Gede Suhartanaa3, I Made Widiarthaa4, Ida Bagus Gede Dwidasmaraa5, Luh Arida Ayu Rahning Putria6

aProgram Studi Informatika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Udayana Bali, Indonesia

1agungaji756@gmail.com 2santiyasa@unud.ac.id 3ikg.suhartana@unud.ac.id 4madewidiartha@unud.ac.id 5dwidasmara@unud.ac.id 6rahningputri@unud.ac.id

Abstract

There are so many traditional Balinese musical instruments that some people don't know about. With technological advances, the introduction of traditional musical instruments can use the Augmented Reality (AR) method. The researcher used ceng-ceng, genggong, gong, gangsa, and rindik 3D objects as 3D models. The algorithm used is FAST Corner Detection to determine the key points on the marker so that it becomes a reference for detecting 3D objects of Balinese musical instruments. Application testing is carried out by blackbox testing and application performance testing which includes testing of scanning markers that are positioned perpendicular to the camera, rotated 90°, 180°, and 270°. In addition, the application response time to markers was tested using three smartphones of different types and specifications. The three devices include Mi 10T, Realme 3 Pro, and Realme C11. The blackbox test results obtained good results. The results of the marker scanning test, namely the angle of rotation of the marker does not affect object detection. As for the response time test, it was found that the Mi 10T has the fastest average response time of 1.35 seconds, then the Realme 3 Pro with an average response time of 1.49 seconds, and the Realme C11 with an average response time of 1.82 seconds.

Keywords: Augmented Reality (AR), Android, FAST Corner Detection, Bali Traditional Music Instrument, Marker

  • 1.    Pendahuluan

Alat musik tradisional adalah seluruh instrumen-instrumen musik yang ada di daerah-daerah Indonesia yang merupakan warisan dari leluhur dan patut untuk dilestarikan [1]. Provinsi Bali memiliki banyak sekali alat-alat musik tradisional diantaranya yaitu rindik, genggong, gangsa, ceng-ceng, gong, dan masih banyak lagi jenisnya.

Di zaman yang serba modern ini, alat musik tradisional sudah jarang terdengar. Tidak hanya itu, sebagian orang juga banyak yang belum mengetahui jenis-jenis alat musik tradisional. Kemajuan teknologi yang pesat dapat dijadikan cara untuk mengenalkan alat-alat musik tradisional kepada masyarakat. Pembuatan Augmented Reality ini memiliki tujuan untuk memperkenalkan mengenai alat musik tradisional Bali kepada pengguna atau user [4].

Terdapat 5 objek 3D alat musik tradisional Bali yang akan digunakan oleh peneliti yaitu rindik, genggong, gangsa, ceng-ceng, dan gong yang digunakan untuk mewakili alat musik tradisional Bali. Selain menampilkan object 3D, juga dapat memunculkan suara dari masing-masing alat musik.

Algoritma FAST (Features from Accelerated Segment Test) Corner Detection (FCD) merupakan penentuan titik sudut mendeteksi sudut-sudut dari suatu objek [4]. Metode ini sudah bangat dipakai dalam pendeteksian objek AR. Penelitian oleh [4] menunjukkan bahwa pendeteksian objek oleh metode FCD dapat mendeteksi objek meskipun marker diputar diberbagai sudut kemiringan.

Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan FCD pada pembuatan aplikasi AR Alat Musik Bali dan melakukan pengujian seperti blackbox, pengujian pemutaran marker, dan pengujian waktu respon. Perbedaan penelitian yang dilakukan dengan penelitian oleh [4] terletak pada pengujian, dimana pengujian yang dilakukan lebih beragam dari penelitian sebelumnya.

  • 2.    Metode Penelitian

Metode pengembangan aplikasi yang digunakan adalah metode SDLC (System Development Life Cycle) model Waterfall [2], sebuah metode pengembangan software yang bersifat sekuensia. Model waterfall merupakan model klasik yang digunakan dalam hidup pengembangan sistem untuk membuat sistem dengan pendekatan linier dan sekuensial. Model ini dibagi menjadi beberapa fase dan hasil dari satu fase digunakan sebagai input fase berikutnya. Setiap fase harus diselesaikan sebelum fase berikutnya dimulai seperti pada Gambar 1.

Gambar 1 Skema Metode Waterfall

  • a.   Analisa Kebutuhan

Analisis masalah yaitu bagaimana untuk mengimplementasikan Augmented Reality untuk menghasilkan suatu aplikasi yang menarik dan edukatif dengan metode FAST Corner Detection. Pada algoritma FCD proses penentuan corner point adalah dengan cara merubah gambar menjadi warna hitam dan putih. Algoritma ini menentukan corner point dengan sebuah titik yakni p dari input gambar yang memeriksa keliling 16 pixel dari titik p. Penerapan FCD mengambil 4 titik dari 16 pixel kemudian membandingkan intensitas keempat pixel dengan pixel titik p (titik pusat). Jika nilai intensitas di titik p bernilai lebih besar atau lebih kecil daripada intensitas sedikitnya tiga titik disekitarnya ditambah dengan intensitas batas ambang (threshold), maka didapatkan titik p merupakan titik sudut (corner). Setelah itu titik p akan digeser ke posisi Xp+1, Yp dan melakukan perbandingan intensitas sampai semua titik pada citra. Tahapan proses dari algoritma FCD sebagai berikut :

1. Menentukan sebuah titik p pada citra dengan posisi awal (x,y) dan nilai threshold (pada Gambar 2).

Gambar 2 Menentukan Titik Awal (p)

  • 2.    Tentukan 16 titik pixel dengan radius 3 pixel dari titik p (pada Gambar 3.).

    Gambar 3 Menentukan 16 Titik Pixel dengan Radius 3 Pixel dari Titik p


  • 3.    Tentukan lokasi 4 titik dari 16 pixel. Titik pertama (n=1) koordinat (xp, yp+3 ), titik kedua (n=2) koordinat (xp+3 , yp), titik ketiga (n=3) koordinat (xp, yp-3), titik keempat (n=2) koordinat (xp-3 , yp) (pada Gambar 4).

Gambar 4 Titik p pada Koordinat n=1, n=2, n=3, n=4

  • 4.    Bandingkan intensitas titik pusat p dengan keempat titik di sekitar. Titik pusat p merupakan titik sudut atau corner seperti pada Gambar 5. Apabila terdapat paling sedikit 3 titik yang memenuhi 3 kategori yang ditetapkan dalam algoritma FCD yaitu :

rd,              Ip→χ ≤ /p — t (Gelap)

(1)

(b, Ip +1 < Ip^           (Cerah)

Keterangan :

Sp→ : Intensitas titik pusat (titik p)

Ip→ : Intensitas pixel x (titik intensitas tetangga ke-n)

t : threshold

Gambar 5 Perbandingan Intensitas pada 16 Pixel dari Titik p


  • 5.    Ulangi proses sampai seluruh titik pada citra sudah dibandingkan intensitasnya.

  • b.    Desain Sistem

Pada tahap ini sistem yang dibuat akan direpresentasikan dengan desain. Desain dimulai dengan pembuatan desain 3D dari objek alat musik meliputi desain 3D dari alat musik rindik, genggong, gangsa, ceng-ceng, dan gong. Objek-objek 3D dibuat menggunakan software Blender lalu dirender menjadi file dengan format fbx. Pada tahap ini juga dibuat desain interface dari aplikasi dengan menggunakan Unity engine. Pada tahap ini juga memasukkan marker dari setiap objek ke dalam database Vuforia. Selain itu, pada tahap ini juga dibuat flowchart, use case diagram, activity diagram.

  • c.   Pengodean Program

Tahap ini merupakan tahap implementasi dari desain sistem yang telah dibuat ke dalam kode pemrograman komputer. Dalam pengkodean program digunakan bahasa pemrograman python dan C# sebagai script pada Unity engine. Digunakan pula Vuforia SDK untuk menunjang pembuatan aplikasi.

  • d.   Pengujian Program

Pada tahap ini dilakukan uji blackbox dan pengujian performa aplikasi. Pengujian blackbox meliputi pengujian fungsionalitas yaitu apakah aplikasi yang dibuat memiliki fungsi yang semestinya serta meminimalkan kesalahan (error) pada sistem sehingga diperoleh hasil yang baik.

Pengujian performa aplikasi meliputi pengujian pemindaian marker dengan melakukan pergeseran marker pada posisi tegak lurus kamera, diputar dengan sudut 90 derajat, 180 derajat, dan 270 derajat. Selain pengujian pemindaian marker, pengujia performa aplikasi juga dilakukan dengan pengujian waktu respon aplikasi terhadap marker dengan melibatkan beberapa smartphone. Pengujian ini dihitung menggunakan timer dan memiliki satuan detik.

  • e.   Penerapan dan Pemeliharaan

Dalam membangun sebuah sistem, sering terjadi kesalahan yangsusah untuk ditemukan pada tahap sebelumnya serta penambahan fitur pada sistem setelah sistem itu dibuat sebagai kebutuhan baru. Tahapan ini dilakukan bertujuan untuk mengembangkan perubahan-perubahan dan memperbaiki kesalahan-kesalahan yang mungkin terjadi saat sistem digunakan.

  • 3.    Hasil dan Pembahasan

    3.1  Algoritma FAST Corner Detection

Berikut merupakan hasil dari penerapan algoritma FCD untuk menentukan key points yang dijadikan tolak ukur untuk mengenali marker dari setiap objek alat musik, dapat dilihat pada Tabel 1.

Tabel 1 Key Points yang Terdeteksi pada Setiap Marker

Nama Alat Musik


Marker


Key points yang terdeteksi dengan algoritma FAST Corner Detection

Ceng-ceng


Gangsa






Genggong


Gong


Rindik




Pada Tabel 1, Key points ditandai seperti titik-titik berwarna biru. Fungsi key points ini adalah untuk mengenali marker atau sebagai penanda pada setiap marker agar saat marker terdeteksi, maka objek alat musik seperti ceng-ceng, gangsa, genggong, gong, dan rindik dapat tampil pada layar.

3.2


User Interface Aplikasi

Pada UI main menu terdapat tombol start dan exit. Tombol start untuk mengakses kamera tracking AR, sedangkan tombol exit untuk keluar dari aplikasi. Nama aplikasi ARInBa berasal dari AR Instrumen Bali.

Gambar 6 UI Main Menu


Tampilan dari main menu dibuat sederhana namun mengandung makna seperti yang terlihat pada Gambar 6. Untuk logo dari aplikasi bernuansa seperti ukir-ukiran yang menyimbolkan budaya Bali. Di tengah terdapat simbol persegi yaitu menyimbolkan kamera augmented reality. Warna emas dipilih sebagai warna pinggiran agar terkesan elegan.

Berikut adalah UI dari setiap objek AR alat musik Bali (ceng-ceng, gangsa, genggong, gong, dan rindik) saat marker terdeteksi dan tampilan saat tombol ‘Info’ ditekan.

Tabel 2 Hasil UI Objek Saat Berhasil Terdeteksi

Nama Alat Musik


Tampilan Saat Objek Terdeteksi


Tampilan Saat Tombol Info Ditekan


Ceng-ceng




Gangsa


Gengggong





Gong


Rindik






Pada Tabel 2, kelima alat musik yaitu rindik, ceng-ceng, gangsa, gong, dan genggong memiliki markernya masing-masing dimana ketika terscan maka akan menampilkan objek 3D dan ketika tombol info ditekan oleh pengguna, maka informasi berupa text box akan terlihat di bawah objek 3D.

3.3 a.


Pengujian

Pengujian Blackbox

Hasil pengujian blackbox yaitu pengujian fungsional aplikasi dengan mengimplementasikan hasilnya dapat dilihat pada Tabel 3.

Tabel 3 Tabel Pengujian Blackbox

No.

Komponen pengujian

Unjuk Kerja

Keterangan

1

Buka Aplikasi

Menginstall   aplikasi   dan

membuka aplikasi

Berhasil

2

Main Menu

Menampilkan menu start dan exit

Berhasil

3

Menu Start

Membuka   AR   Camera

setelah menekan tombol start

Berhasil

4

Menu Exit

Menutup aplikasi

Berhasil

5

Objek 3D Alat Musik Bali      (Ceng-Ceng,

Menampilkan objek 3D alat musik Bali saat camera diarahkan pada marker

Berhasil

Genggong,     Gong,

Gangsa, dan Rindik)

6

Sound Objek

Mengaktifkan suara alat music yang terdeteksi oleh marker

Berhasil

7

Fitur Zoom dan Rotasi

Zoom in & Zoom out objek 3D dan objek dapat dirotasi

Berhasil

8

Show/Hide

Menampilkan info dan menyembunyikan info saat tombol ‘Info’ ditekan

Berhasil

Semua fungsi pada aplikasi AR alat musik Bali berjalan dengan semestinya tanpa ada error. Ini menandakan bahwa hasil uji blackbox sudah baik.

  • b. Pengujian Performa Aplikasi

Pengujian performa aplikasi dmerupakan pengujian yang dilakukan untuk mengetahui posisi marker yang tepat beserta waktu respon yang dibutuhkan aplikasi untuk menampilkan 3D objeknya [5]. Berikut merupakan hasil dari pengujian pemindaian marker dan pengujian waktu respon dilakukan oleh 5 responden pada Tabel 4.

Tabel 4 Hasil Pengujian Pemindaian Marker

Responden ke-

Posisi Marker (Hasil)

Tegak Lurus dengan kamera

Diputar 90°

Diputar 180 °

Diputar 270 °

1

Objek 3D berhasil dipindai dan tampil

Objek 3D berhasil dipindai dan tampil

Objek 3D berhasil dipindai dan tampil

Objek 3D berhasil dipindai dan tampil

2

Objek 3D berhasil dipindai dan tampil

Objek 3D berhasil dipindai dan tampil

Objek 3D berhasil dipindai dan tampil

Objek 3D berhasil dipindai dan tampil

3

Objek 3D berhasil dipindai dan tampil

Objek 3D berhasil dipindai dan tampil

Objek 3D berhasil dipindai dan tampil

Objek 3D berhasil dipindai dan tampil

4

Objek 3D berhasil dipindai dan tampil

Objek 3D berhasil dipindai dan tampil

Objek 3D berhasil dipindai dan tampil

Objek 3D berhasil dipindai dan tampil

5

Objek 3D berhasil dipindai dan tampil

Objek 3D berhasil dipindai dan tampil

Objek 3D berhasil dipindai dan tampil

Objek 3D berhasil dipindai dan tampil

Berdasarkan Tabel 4, posisi marker yang diputar dengan berbagai sudut putar tidak mempengaruhi pemindaian objek 3D. Objek tetap terpindai dan tampil walaupun marker diputar diberbagai sudut putar.

Untuk pengujian waktu respon, akan melibatkan 3 merk smartphone berbeda dengan spesifikasi yang berbeda (masing-masing smartphone dimiliki oleh seorang responden). Waktu respon dihitung dalam satuan detik. Ketiga smartphone yang akan diuji memiliki spesifikasi seperti pada Tabel 5.

Tabel 5 Spesifikasi Smartphone yang Digunakan untuk Menguji Waktu Respon

Nama Smartphone

Spesifikasi

Mi 10T

Qualcomm SM8250 Snapdragon 865 5G (7 nm+)

Qual Octa-core (1x2.84 GHz Cortex-A77 & 3x2.42 GHz

Cortex-A77 & 4x1.80 GHz Cortex-A55)

RAM 8GB

Kamera 64 MP

Realme 3 Pro

Qualcomm SDM710 Snapdragon 710 (10 nm)

Octa-core (2x2.2 GHz Kryo 360 Gold & 6x1.7 GHz Kryo

360 Silver)

RAM 6GB

Kamera 16 MP

Realme C11

Unisoc SC9863A (28nm)

Octa-core (4x1.6 GHz Cortex-A55 & 4x1.2 GHz Cortex-

A55)

RAM 2GB

Kamera 8MP

Tabel 6 Hasil Pengujian Waktu Respon

Nama Marker Alat

Musik Bali

Kecepatan Smartphone Android Memindai Marker (detik)

Mi 10T

Realme 3 Pro

Realme C11

Ceng-ceng

1,25

1,32

1,55

Gangsa

1,06

1,27

1,35

Genggong

1,57

2,05

2,15

Gong

1,55

1,42

2,05

Rindik

1,32

1,41

2,03

Rata-Rata

1,35

1,49

1,82

Pada Tabel 6 dapat dilihat bahwa hasil pemindaian 5 marker alat musik Bali dengan tiga merk smartphone dan tipe yang berbeda yaitu Mi 10T, Realme 3 Pro, dan Realme C11 memiliki waktu respon yang berbeda-beda. Mi 10T memiliki waktu respon tercepat yaitu dengan rata-rata 1,35 detik dan Realme C11 memiliki waktu respon yang paling lambat dari ketiga smartphone yang diuji yaitu 1,82 detik. Sedangkan Realme 3 Pro berada di tengah-tengah dengan rata-rata 1,49 detik. Hal ini membuktikan bahwa spesifikasi smartphone mempengaruhi waktu respon AR.

  • 4.    Kesimpulan

Aplikasi yang dibuat sudah dapat digunakan. Kelima objek 3D yaitu ceng-ceng, gangsa, genggong, gong, dan rindik sudah dapat terdeteksi saat kamera AR memindai marker dari setiap alat musik. Algoritma FAST Corner Detection membantu mendeteksi key points pada marker sebagai acuan untuk menampilkan objek 3D.

Hasil pengujian blackbox sudah baik. Hasil pengujian performas aplikasi dengan memindai marker yaitu objek tetap dapat tampil meskipun marker diputar 90°, 180°, dan 270°. Pengujian waktu respon menggunakan tiga smartphone berbeda yaitu Mi 10T, Realme 3 Pro, dan Realme C11. Dengan hasil uji Mi 10T memiliki rata-rata waktu respon tercepat yaitu 1,35 detik, diikuti oleh Realme 3 Pro yaitu 1,49 detik, dan Realme C11 dengan waktu 1,82 detik.

Daftar Pustaka

  • [1]    K. Aribawa and I.G.M. Darmawiguna, “Pengembangan Aplikasi Game Musik Tradisional Bali Megamelan Berbasis Multiplatform”, Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), vol. 5, no. 1, pp. 7-16, 2017.

  • [2]    A. Febriyandani, Fauziah and I.D. Sholihati, “Algoritma Fast Corner Detection dan Natural Feature Tracking Media Tumbuhan Berbasis Augmented Reality”, vol. 8, no. 3, pp. 1062-1076, 2021.

  • [3]    D.A. Pangestu, Fauziah and N. Hayati, “Augmented Reality sebagai Media Edukasi Mengenai Lapisan Atmosfer Menggunakan Algoritma FAST Corner”, JIPI, vol. 5, no. 2, pp. 67-78, 2020.

  • [4]    N. Wahyudi, R.A. Harianto and E. Setyati, “Augmented Reality Marker Based Tracking Visualisasi Drawing 2D ke dalam Bentuk 3D dengan Metode FAST Corner Detection”, Journal of Intelligent Systems and Computation, vol. 1, no. 1, pp. 9-18, 2019.

  • [5]    G.S. Lorena and F. Sofyan, “Aplikasi Pengenalan Alat Musik Tradisional Indonesia Menggunakan Metode Based Marker Augmented Reality Berbasis Android”, Majalah Ilmiah UNIKOM, vol. 15, no. 2, pp. 139-154, 2017.

834