Abstrak —Kemajuan teknologi
menjadikan museum mengembangkan cara penyajian koleksinya. Salah satu teknologi yang  diadaptasi  dalam  penyajian  museum  virtual  adalah Virtual Reality (VR) dengan stereoscopic 3D . Sayangnya, museum virtual dengan  teknik  penyajian  s tereoscopic masih  menggunakan keyboard dan mouse sebagai  perangkat  interaksi.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  merancang  dan  menerapkan  interaksi  dengan pengindera  tangan  pada  museum  virtual  dengan  penyajian stereoscopic  3D .  Museum  virtual  divisualisasikan  dengan  teknik stereoscopic  side-by-side melalui Head  Mounting  Display (HMD) berbasis Android .  HMD  juga  memiliki  fungsi head  tracking dengan  membaca  orientasi  kepala.  Interaksi  tangan  diterapkan dengan menggunakan pengindera tangan yang ditempatkan pada HMD.  Karena  pengindera  tangan  tidak  didukung  oleh  HMD berbasis Android , maka digunakan server sebagai perantara HMD dan  pengindera  tangan.  Setelah  melalui  pengujian,  diketahui bahwa  rata-rata confidence  rate dari  pembacaan  pengindera tangan pada pola tangan  untuk  memicu  interaksi  adalah  sebesar 99,92% dengan rata-rata efektifitas 92,61%. Uji ketergunaan juga dilakukan  dengan  pendasaran  ISO/IEC  9126-4  untuk  mengukur efektifitas,  efisiensi,  dan  kepuasan  pengguna  dari  sistem  yang dirancang  dengan  meminta  partisipan  untuk  melakukan  9  tugas yang  mewakili  interaksi  tangan  dalam  museum  virtual.  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  semua  pola  tangan  yang dirancang dapat dilakukan oleh partisipan meskipun pola tangan dinilai cukup sulit dilakukan. Melalui kuisioner diketahui bahwa total  86,67%  partisipan  setuju  bahwa  interaksi  tangan memberikan pengalaman baru dalam menikmati museum virtual.
Kata Kunci —Museum virtual, Pengindera tangan, Stereoscopic 3D , Head Mounting display .

## I. PENDAHULUAN
USEUM  berfungsi  sebagai  lembaga  yang  melindungi, mengembangkan, memanfaatkan, dan mengkomunikasikan  informasi  dan  koleksi  bersejarahnya kepada masyarakat. Dalam praktiknya, fungsi ini lebih banyak memanfaatkan  eksibisi  statis  yang  digelar  di  museum  itu sendiri. Hal ini terjadi akibat besarnya risiko dalam melakukan pameran,  terutama  dari  segi  pemeliharaan  dan  transportasi obyek museum yang dipamerkan. Maka dari itu, museum pun memanfaatkan  teknologi  dalam  menyajikan  koleksinya. Teknologi  berupa  museum  virtual,  yang  secara  utuh  ataupun tidak,  mewakili  museum  fisik  untuk  menjalankan  fungsinya. Kemajuan  teknologi  menjadikan  museum  virtual  dapat dirancang  dengan  berbagai  cara  dan  digunakan  sebagai
perantara informasi dalam pengetahuan.
Salah  satu  teknologi  yang  diadaptasi  untuk  penyajian museum  virtual  adalah Virtual  Reality (VR).  VR  adalah simulasi dimensi tiga dari lingkungan nyata atau khayalan yang dibangun  secara  digital  dan  dialami  secara  visual  untuk menciptakan  ilusi  realita  [1].  Saat  ini,  VR  secara  luas divisualisasikan dengan teknik stereoscopic untuk menimbulkan  persepsi  kedalaman  pada  pengguna  sehingga informasi  visual  dapat  terasa  imersif.  Sayangnya,  museum virtual dengan teknik penyajian stereoscopic masih menggunakan interaksi tangan dengan keyboard dan mouse . Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  dan  menerapkan interaksi  dengan  pengindera  tangan  pada  museum  virtual dengan penyajian stereoscopic 3D. Museum virtual divisualisasikan  dengan  teknik stereoscopic melalui Head Mounting  Display (HMD)  berbasis android .  Sementara  itu, interaksi  tangan  diterapkan  dengan  menggunakan  pengindera tangan HMD.

## II. DESAIN DAN IMPLEMENTASI SISTEM

## A. Tahap Pengumpulan Koleksi Digital
Museum  virtual  membutuhkan  koleksi  yang  dapat dipamerkan.  Maka  dari  itu,  pada  tahap  ini  dilakukan pengumpulan  koleksi  digital.  Penelitian  ini  melakukan rekonstruksi  dimensi  tiga  pada  objek  yang  merepresentasikan koleksi museum dengan memanfaatkan photogrammetry . Photogrammetry adalah  salah  satu  teknik  yang  digunakan dalam memperoleh bentuk dimensi tiga dari citra dimensi dua. Photogrammetry secara  luas  digunakan  untuk  proses rekonstruksi  dimensi  tiga  dari  sebuah  objek  ke  dalam  format digital,  baik  dalam  industri  manufaktur  maupun  industri konstruksi.  Dalam  penelitian  ini, photogrammetry dilakukan dengan  menggunakan Structure-from-Motion (SfM)  dan Multi-view Stereo [2]-[6] untuk memperoleh dense point cloud. Hasil berupa point cloud diproses kembali untuk mendapatkan mesh dengan  tekstur. Mesh diperoleh  dengan surface reconstruction dengan Poisson .  Sementara  tekstur  diterapkan dengan menggunakan posisi kamera dan raster pada mesh . Gambar  1  menunjukkan  seluruh  koleksi  yang  dipamerkan dalam  museum  virtual,  yakni,  patung  dewa  Siwa,  perhiasan kembang cokelat, perhiasan kembang silver, kendi susu, patung primitif, dan lingga yoni. Keenam koleksi ini telah melalui mesh

## Interaksi pada Museum Virtual Menggunakan Pengindera Tangan dengan Penyajian
Stereoscopic 3D
Gary Almas Samaita, Dr. Surya Sumpeno, S.T., MSc., dan Muhtadin, S.T., M.T. Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
e-mail : surya@ee.its.ac.id, muhtadin_s@elect-eng.its.ac.id, samaita10@mhs.ee.its.ac.id
M
decimation ,  sehingga  jumlah vertex dan face telah  turun  dari hasil aslinya dengan mengorbankan kualitas tampilan.

## B. Tahap Pembuatan Museum Virtual
Museum virtual yang didesain tidak dimodelkan berdasarkan museum  virtual  yang  ada  di  dunia  nyata.  Namun,  beberapa koleksi  yang  ditampilkan  merupakan  hasil  dari  rekonstruksi dimensi  tiga  koleksi  museum  sebenarnya.  Dalam  museum virtual,  terdapat  dua  kelompok  objek  yang  ditampilkan berdasarkan fungsinya. Kelompok objek pertama adalah objek hasil rekonstruksi dimensi tiga yang dipamerkan sebagai koleksi dari  museum  virtual.  Kelompok  objek  kedua  adalah  objek dimensi tiga yang difungsikan sebagai dekorasi.
Museum  virtual  memberikan  pengguna  akses  panduan  dan bantuan  interaksi  untuk  memudahkan  pengguna  yang  belum menguasai  interaksi  tangan.  Panduan  tampil  saat  pertama museum  virtual  dijalankan  dan  dapat  diakses  dengan  tombol yang ada pada tangan kiri virtual. Sementara bantuan interaksi disematkan  pada  tiap  koleksi  untuk  membantu  pengguna mengenali  interaksi  yang  dapat  digunakan  untuk  berinteraksi dengan tiap koleksi.
Dalam  museum  virtual,  terdapat  sebuah  objek  berbentuk kapsul.  Objek  kapsul  tersebut  direferensikan  sebagai  agen. Agen adalah objek perantara yang dikendalikan oleh pengguna dalam eksplorasi museum virtual. Agar pengguna dapat leluasa dalam  eksplorasi  museum  virtual,  agen  diatur  agar  dapat berotasi  terhadap  sumbu-Y  untuk  dan  bertranslasi  terhadap
sumbu-Z.  Agen  memiliki  dua  kamera  yang  diletakkan  secara paralel dengan jarak antar kamera sebesar 2,5 inci atau 6,5cm sesuai  dengan  rata-rata  jarak  mata  manusia [7] .  Kedua  kamera menghasilkan citra stereo untuk digunakan dalam stereoscopic display .  Citra  yang  diambil  oleh  kamera  tampil  pada  monitor server melalui proses rendering .
Agen  juga  memiliki  zona  interaksi Leap Motion yang  ikut bertranslasi  dengan  agen.  Zona  interaksi  adalah  area  dimana objek  tangan  virtual  ditampilkan  yang  disesuaikan  dengan posisi tangan pengguna dalam koordinat dunia.

## C. Tahap Implementasi Sistem Interaksi
Pada sistem interaksi, pengindera Leap Motion [8] digunakan sebagai  masukan  interaksi  dengan  membaca  fitur  tangan pengguna  yang  ada  dalam  jarak  efektif Leap Motion seperti yang  diilustrasikan  pada  gambar  2. Leap Pengindera Leap Motion mengirimkan citra grayscale untuk diproses oleh Leap Motion Service .  Data  yang  telah  diproses  oleh Leap  Motion Service diakses dengan menggunakan SDK.
Sebelum  digunakan  dalam  penginderaan  tangan, Leap Motion perlu  melalui  proses  kalibrasi.  Proses  kalibrasi dilakukan dengan menghadapkan Leap Motion pada permukaan datar seperti monitor atau cermin. Leap motion lalu dihadapkan keseluruh  permukaan  kalibrasi  tanpa  merubah  posisi  awal. Proses  kalibrasi  diteruskan  hingga  mencapai  nilai  80  untuk menjamin penginderaan yang stabil dan akurat.
Data  diambil  dari Leap  Motion  Service dengan  memanggil fungsi  untuk  memilah  informasi  dari  tiap frame yang  telah diproses. Data yang diperoleh dengan memanggil  fungsi  yang telah disiapkan oleh Leap Motion Service , dimanfaatkan dalam penyusunan  algoritma  interaksi  tangan  [9].  Dalam  penelitian ini,  terdapat  lima  interaksi  yang  diterapkan,  yaitu  seleksi, inspeksi, tutup informasi, genggam koleksi, dan eksplorasi. 1) Seleksi
Selayaknya museum konvensional, koleksi yang dipamerkan dalam  museum  virtual  memiliki  informasi  yang  telah ditempatkan  dekat  dengan  koleksi  tersebut.  Namun,  pada penelitian  ini,  koleksi  harus  diseleksi  oleh  pengguna  dalam durasi tertentu. Setelah durasi waktu terlampaui, informasi pun disajikan pada pengguna.
Interaksi diawali dengan memilah tangan yang terdeteksi oleh pengindera Leap Motion .  Tangan  kanan  dan  kiri  dibedakan
Gambar.  1.    Koleksi  dimensi  tiga  yang  dipamerkan:  (a)  patung  Siwa,  (b) perhiasan kembang cokelat, (c) perhiasan kembang silver, (d)  kendi  susu,  (e) patung primitif, dan (f) lingga yoni.
Gambar. 2.  Jarak pembacaan efektif Leap Motion .
dalam  perhitungan  durasi  waktu  untuk  mencegah  terjadinya saling tindih perhitungan durasi antara kedua tangan.
Tiap tangan dilengkapi dengan raycast , garis lurus kasat mata yang  bermula  dari  satu  titik  ke  arah  suatu  titik  lainnya  dalam jarak tertentu. Tubrukan antara raycast dengan koleksi menjadi pemicu terjadinya interaksi seleksi. Jika tubrukan terus terjadi dalam durasi tertentu, informasi dari koleksi yang bertubrukan dengan raycast akan ditampilkan.
2) Inspeksi
Inspeksi  adalah  interaksi  yang  dapat  dilakukan  setelah terdapat  informasi  yang  tampil  karena  dipicu  oleh  interaksi seleksi.  Informasi  yang  ditampilkan  tak  hanya  berupa  teks namun  juga  koleksi  yang  bisa  diamati  secara  mendetil. Pengamatan  objek  tersebut  dapat  dipicu  dengan  interaksi inspeksi,  yakni  menengadahkan  telapak  tangan  kiri  ke  atas dengan  telapak  terbuka.  Koleksi  dalam  ukuran  kecil ditampilkan pada telapak tangan kiri selama tangan kiri berada dalam  posisi  tersebut.  Tujuan  interaksi  inspeksi  adalah memberikan  pengguna  sudut  pandang  koleksi  yang  diseleksi dari berbagai arah.
3) Tutup Informasi
Interaksi ini berfungsi dalam mengakhiri interaksi seleksi dan menutup  semua  informasi  yang  tampil.  Pola  tangan  yang dikenali sebagai pemicu interaksi ini adalah mengangkat ibu jari dengan  tangan  terkepal.  Pola  tangan  tersebut  secara  tidak langsung  menyatakan  bahwa  pengguna  memahami  atau mengerti isi dari informasi yang ditampilkan.
4) Genggam Koleksi
Sebagian  dari  koleksi  yang  dipamerkan  memiliki  ukuran yang  tidak  cukup  besar  untuk  mudah  dibidik  dengan  raycast. Koleksi berukuran kecil  juga  memiliki  detail  yang  menambah daya  tarik  tersendiri.  Koleksi  ini  diinteraksikan  tidak  dengan raycast melainkan dengan genggam. Sehingga pengguna dapat merasakan  bagaimana  berinteraksi  dengan  menggenggam  dan mengangkat koleksi.
Koleksi yang dapat digenggam memiliki bagian khusus yang disebut  dengan grasp  area dan  lokasi  inisial. grasp  area mendefinisikan area yang perlu dimasuki oleh tangan sekaligus sebagai  titik  nol  translasi  antara  koleksi  terhadap  tangan.  Jika tangan yang berada dalam grasp area membentuk pola tangan genggam, maka koleksi akan ikut bertranslasi terhadap telapak tangan.  Sementara  lokasi  inisial  adalah  titik  dimana  koleksi akan  dimunculkan  kembali  apabila  koleksi  terjatuh  dari genggaman atau lokasi penyajian.
5) Eksplorasi
Pengguna  diberikan  kebebasan  dalam  menjelajahi  museum virtual  dalam  batas  tertentu.  Pengguna  dapat  melakukan eksplorasi dengan memicu perubahan arah dan posisi agen yang menampilkan museum virtual. Perubahan posisi agen terhadap sumbu-Z digunakan sebagai aksi maju dan mundur. Sementara pergerakan  agen  terhadap  sumbu-Y  digunakan  sebagai  aksi menghadap kiri atau pun kanan.
Perubahan  arah  agen  terhadap  sumbu-Y  dipicu  dengan menempatkan tangan pada salah satu tepi jarak interaksi Leap Motion .  Jika  tangan  kanan  diposisikan  pada  tepi  kanan  jarak interaksi,  maka  agen  akan  perlahan  merubah  arah  ke  kanan. Sebaliknya,  jika  tangan  kiri  diposisikan  pada  tepi  kiri  jarak interaksi, maka agen akan perlahan merubah arah ke kiri.

## D. Tahap Implementasi Sistem Visualisasi
Sistem  visualisasi  museum  virtual  terdiri  dari  beberapa perangkat  keras  pendukung,  yakni  HMD  dan server .  HMD digunakan  sebagai  wadah  bagi  dua  hal,  yaitu display dan pengindera tangan, Leap Motion . HMD menggunakan display sebagai stereoscopic  display  side-by-side [10]. Display menerima  dan  menampilkan  citra  stereo  dari server sekaligus mengumpan  balik  pembacaan  sensor gyroscope sebagai head tracking [11].  HMD  dimodifikasi  untuk  menyangga Leap Motion pada  sisi  depan  HMD,  sejajar  dengan  arah  pandang
Gambar.  4.    Pengguna  mengenakan  HMD  yang  telah  dimodifikasi  untuk penambahan Leap Motion pada sisi depan.
Gambar. 3. Contoh interaksi (a) Seleksi, (b) Inspeksi, (c) Tutup Informasi, (d) Genggam Koleksi, dan (e) Eksplorasi yang telah diterapkan.
mata. Tujuan dari penempatan Leap Motion pada HMD adalah agar  pengguna  tetap  mengetahui  posisi  pengindera  tangan karena  pengindera  tangan  selalu  mengikuti  arah  pandang pengguna.
Server berfungsi sebagai host bagi museum virtual dan Leap Motion Service . Server dimanfaatkan sebagai perantara antara Leap Motion dan  HMD  karena Leap Motion tidak  memiliki dukungan  terhadap  sistem  operasi android yang  ada  pada HMD. Server melakukan rendering sudut pandang agen dalam museum  virtual  untuk  ditransmisikan  ke  HMD  sekaligus menerima pembacaan sensor gyroscope untuk diterapkan pada kamera  yang  ada  pada  agen.  Trasmisi  dua  arah  ini  dilakukan dengan memanfaatkan protokol Android Debug Bridge (ADB). Server juga mengolah informasi fitur tangan dari Leap Motion untuk diterapkan pada model tangan pada museum virtual

## III. HASIL PENGUJIAN
Pada penelitian ini, terdapat tiga pengujian yang dilakukan. Pengujian  pertama  adalah  pengujian  performansi  sistem, dimana  kinerja  diukur  pada  beberapa server dengan  daya komputasi  yang  berbeda.  Pengujian  kedua  adalah  pengujian performansi  pengindera  tangan,  dimana  kemampuan  baca pengindera tangan diukur dengan memberikan serangkaian pola tangan  untuk  memicu  interaksi.  Sementara  pengujian  kedua adalah  pengujian  ketergunaan,  dimana  sistem  diuji  dengan melibatkan  partisipan  untuk  mengetahui  efektifitas,  efisiensi, dan  kepuasan  pada  sistem  bagi  partisipan.  Dalam  mengukur kualitas ketergunaan, pengujian pada penelitian ini menggunakan metrik ketergunaan yang mengacu pada ISO/IEC 9126-4.  Berdasarkan  standar  tersebut,  metrik  ketergunaan setidaknya memperhitungkan  efektifitas,  efisiensi,  dan kepuasan [12].
Untuk dapat menerapkan metrik ketergunaan, pada pengujian dalam  penelitian  ini,  partisipan  diminta  untuk  menyelesaikan tiga  skenario  yang  mewakili  penggunaan  interaksi  dengan penginderaan tangan. Tiap skenario memiliki jenis tugas yang berbeda  sesuai  dengan  interaksi  yang  diuji.  Parameter  yang diukur dari tiap tugas sama, yakni waktu yang diperlukan bagi partisipan  untuk  dapat  menyelesaikan  atau  memilih  berhenti melakukan tugas yang diberikan. Dari ketiga skenario, terdapat 9 tugas yang perlu diselesaikan oleh partisipan.

## A. Pengujian Performansi Sistem
Pada  pengujian  performansi,  sistem  diuji  pada  beberapa server dengan  daya  komputasi  yang  berbeda.  Hal  tersebut dilakukan  untuk  mengetahui  performansi  sistem  apabila dijalankan  pada server yang  beragam.  Pada  penelitian  ini, digunakan tiga server untuk melakukan pengujian performansi dengan melalui benchmark terlebih dahulu. Tabel 1. Berisikan hasil benchmark server dengan Cinebench R11.5 [11].
Tabel. 1 Hasil benchmark server untuk pengujian performansi
Pada  hasil benchmark ,  diketahui  bahwa  dari  ketiga server , PC 1 memiliki skor benchmark OpenGL, CPU Multi-core , dan CPU Single-core yang  paling  tinggi  dengan  perbedaan  yang signifikan. Server PC 1 memiliki daya komputasi yang tinggi sebagai  kondisi server ideal  dalam  menjalankan  museum virtual.  Hasil  dari  pengujian  dengan  melakukan  skenario interaksi eksplorasi dapat dilihat pada gambar 5.
Sama seperti pada pengujian performansi sistem pada server PC  1,  meski  pada  saat  agen  berjalan vertex yang  ditangkap kurang dari 1.000.000 vertex , namun frame rate yang diperoleh baik  pada  PC  2  dan  PC  3  mengalami  fluktuatif.  Jika dibandingkan, perolehan pada pengujian performansi server PC 2 dan PC 3 jauh lebih rendah dibandingkan dengan perolehan pengujian performansi server PC 1. Kedua PC tersebut hanya mampu  mencapai  maksimal  28  fps  dan  30,25  fps.  Hal  ini diakibatkan  daya  komputasi  PC  2  dan  PC  3  yang  jauh  lebih rendah dibandingkan PC 1.

## B. Pengujian Kemampuan Baca Pengindera Tangan
Pada  pengujian  pengindera  tangan,  tiap  interaksi  dicoba untuk  dipicu  dengan  pola  tangan  yang  memenuhi  parameter yang diperlukan. Namun, pada beberapa interaksi, pola tangan yang sama dilakukan ulang dengan perbedaan sisi yang tangan tampak  dari  pengindera  tangan.  Hal  ini  dilakukan  untuk mengetahui  kemampuan  baca  pengindera  tangan  jika  terdapat variasi  pola  tangan  yang  dilakukan  pengguna  pada  interaksi yang sama.
Tabel. 2. Hasil pengujian kemampuan baca pengindera tangan pada interaksi tangan dengan 10 iterasi(I) pada tiap variasi pola.
Melalui tabel 2, dapat diketahui bahwa tiap interaksi memiliki confidence rate pada masing-masing tangan dan efektifitas yang beragam. Confidence  rate yang  diperoleh  antara  ketiga  pola tersebut  tidak  memiliki  selisih  yang  signifikan.  Namun efektifitas ketiga pola memiliki perbedaan besar. Antara ketiga pola yang dicoba, pola ketiga, dimanadengan posisi yang tidak tampak dari pengindera tangan, pengindera tangan tak mampu
Parameter PC 1 PC 2 PC 3 OpenGL 64Bit (frame per Second ) 83,55 13,69 6,43 CPU Multi-core (points ) 7,61 1,64 1,67 CPU Single-core (points) 1,63 0,50 0,49 I Interaksi & Pola Confidence Rat e (%) Efektif Kiri Kanan Kiri Kanan 10 Seleksi 99,89 99,81 10 10 10 Inspeksi 99,61 - 10 - 10 Tutup Informasi Pola 1 99,96 99,6 10 10 10 Tutup Informasi Pola 2 99,93 99,93 9 10 10 Tutup Informasi Pola 3 100 99,97 4 5 10 Genggam Koleksi 1 99,95 100 10 10 10 Genggam Koleksi 2 99,91 99,93 10 10 10 Genggam Koleksi 3 99,87 100 7 8 10 Eksplorasi 1 100 100 10 10 10 Eksplorasi 2 100 100 10 10 10 Eksplorasi 3 100 99,96 10 10 10 Eksplorasi Arah Hadap 99,94 99,97 10 10 Rata-rata (%) 99,92 92,61
membaca  bahwa  keempat  jari  berada  dalam  posisi  terkepal. Sehingga  pengindera  tangan  langsung  mengasumsikan  bahwa keempat  jari  tersebut  berada  dalam  posisi  tegak.  Hal  yang serupa juga terjadi pada pola 3 genggam koleksi dimana jumlah iterasi yang berhasil memicu interaksi hanya mencapa 7 dari 10 pada tangan kiri dan 8 dari 10 pada tangan kanan.

## C. Pengujian Efektifitas
Efektifitas dapat diperhitungkan dengan mengukur completion  rate. Pengukuran  ini  meminta  partisipan  untuk menyelesaikan  serangkaian  tugas  dengan  melakukan  tiap interaksi  tangan  yang  telah  dirancang  dan  diterapkan  pada koleksi  museum.  Semakin  tinggi completion  rate ,  semakin efektif sistem tersebut.
Melalui  persamaan  1,  nilai  efektif  berdasarkan completion rate dapat diketahui dengan persentase dari tugas yang berhasil diselesaikan  oleh  partisipan  dibandingkan  jumlah  tugas  yang diberikan.  Berdasarkan  pengujian,  diperoleh  hasil  dimana seluruh  partisipan  mampu  menyelesaikan  setiap  tugas  yang diberikan,  sehingga completion  rate dari  pengujian  ini  adalah sebesar 100%.

## D. Pengujian Efisiensi
Efisiensi  diperhitungkan  dengan  membandingkan  waktu penyelesaian  dari  suatu  tugas.  Semakin  singkat  suatu  tugas dapat  diselesaikan,  semakin  efisien  sistem  tersebut.  Dalam penelitian  ini,  terdapat  catatan  waktu  partisipan  dalam  tiap penyelesaian  tugas.  Efisiensi  dapat  dihitung  dengan  dua  cara, yakni menggunakan overall relative efficiency dan time based efficiency .
Overall relative efficiency adalah perbandingan antara waktu yang  dihabiskan  oleh  seluruh  partisipan  yang  berhasil menyelesaikan  tugas  dibandingkan  terhadap  total  waktu  yang dihabiskan  seluruh  partisipan  untuk  melakukan  tugas. Perhitungan  efisiensi  dengan overall  relative  efficiency dideskripsikan melalui persamaan 2.
Dimana  dalam  pengujian  diperoleh  persentase overall relative  efficiency sebesar  100%.  Hal  ini  dicapai  karena completion  rate adalah  sebesar  100%  yang  artinya  seluruh partisipan  mampu  melakukan  pola  tangan  yang  dibutuhkan untuk menyelesaikan seluruh tugas yang diberikan.
Dalam  menghitung  efisiensi,  juga  dapat  menggunakan pendekatan time based efficiency . Time based efficiency adalah kecepatan  penyelesaian  suatu  pekerjaan  pada  suatu  sistem dengan  membandingkan  waktu  penyelesaian  oleh  pengguna terhadap  total  waktu  yang  digunakan  oleh  seluruh  pengguna. Perhitungan efisiensi dengan time based efficiency dideskripsikan melalui persamaan 3.
Melalui  pengujian,  dapat  diketahui  bahwa time  based efficiency pada pengujian yang dilakukan oleh partisipan adalah sebesar  0,039  tugas  per  detik.  Sehingga  dapat  diketahui  pula bahwa  untuk  menyelesaikan  satu  tugas,  setidaknya  partisipan memerlukan  waktu  sebesar  25,64  detik.  Nilai  tersebut  dirasa cukup cepat untuk sebuah sistem yang membutuhkan kombinasi pola tangan yang cukup kompleks. Meski demikian, perolehan waktu interaksi tangan memiliki selisih besar jika dibandingkan dengan  perolehan  waktu  penyelesaian  tugas  saat  partisipan menggunakan  keyboard  dan  mouse.  Penyelesaikan  9  tugas dengan  interaksi  tangan  memakan  waktu  rata-rata  678,3  detik sementara  penyelesaian  tugas  dengan keyboard dan mouse hanya  memakan  waktu  rata-rata  sebesar  196,9  detik.  Grafik perbandingan rata-rata perolehan waktu penyelesaian tiap tugas pada kedua perangkat dapat dilihat pada gambar 5.

## E. Pengujian melalui Kuisioner
Pengujian  melalui  kuisioner  diberikan  ke  partisipan  setelah partisipan  mencoba  museum  virtual  baik  dengan  interaksi tangan maupun keyboard dan mouse . Melalui kuisioner, dapat disimpulkan beberapa hal. Ilusi kedalaman yang dihasilkan oleh stereoscopic dapat  dirasakan  oleh  46,67%  partisipan  dan 13,33%  lainnya  sangat  merasakan  ilusi  kedalaman.  Respon pergerakan  tangan  yang  dilakukan  oleh  partisipan  dan  tangan yang  divisualisasikan  pada  HMD  dirasa  lancar  bagi  33,33% partisipan. Sementara 20% partisipan merasa respon pergerakan tangan dirasa sangat lancar.
Detil koleksi kurang dapat dinikmati oleh 26,67% partisipan namun  46,67%  lainnya  masih  dapat  menikmati  detil  yang tampak.  Terkait  interaksi  tangan,  partisipan  merasa  bahwa interaksi  tangan  dalam  menampilkan  informasi  mudah  untuk dilakukan. Terdapat 46,67% partisipan menyatakan setuju dan 13,33% menyatakan sangat setuju.
Interaksi  tangan  untuk  memunculkan  koleksi  pada  telapak dirasa 60% partisipan mudah untuk dilakukan. Interaksi tangan untuk menutup informasi disetujui mudah dilakukan oleh 60% partisipan. Interaksi untuk eksplorasi maju dan mundur  dirasa
Gambar. 5. Grafik pengujian performansi pada server PC 1.
mudah  oleh  53,33%  partisipan  dan  sangat  mudah  bagi  6,67% partisipan.  Interaksi  untuk  merubah  arah  hadap  dirasa  mudah oleh 40% partisipan dan 20% lainnya merasa sangat mudah. Di antara interaksi tangan lainnya, interaksi genggam koleksi yang dirasa  paling  sulit.  Setidaknya  33,33%  partisipan  tidak  setuju diimbangi  dengan  33,33%  partisipan  setuju  bahwa  interaksi genggam koleksi mudah dilakukan.
Setelah  partisipan  mencoba  interaksi keyboard dan mouse juga interaksi tangan, 46,67% partisipan menilai bahwa adanya interaksi  tangan  menambah  pengalaman  baru.  Hal  tersebut sangat disetujui oleh 40% partisipan lainnya.  Kebermanfaatan interaksi  tangan  dalam  museum  virtual  pun  disetujui  oleh partisipan. Pernyataan inidisetujui oleh 33,33% partisipan, dan 33,33% lainnya sangat menyetujui.

## IV. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  penerapan  interaksi  pada  museum  virtual menggunakan pengindera tangan dengan penyajian stereoscopic 3D, diperoleh beberapa kesimpulan:
1. Performa museum virtual bergantung pada daya komputasi server .  Pada server dengan  skor Cinebench R11.5 OpenGL 83,55 fps, museum virtual dapat berjalan hingga 76,13  fps.  Namun  pada server dengan  skor Cinebench R11.5 OpenGL 13,68  fps  dan  6,43  fps,  museum  virtual hanya dapat berjalan maksimal 27,19 fps dan 30,25 fps.
2. Performa museum virtual dipengaruhi oleh jumlah vertex yang  ditangkap  pada  tiap frame .  Kondisi  agen  yang dikendalikan  dalam  museum  virtual  juga  mempengaruhi performa. Dalam kondisi agen diam di tempat, frame rate yang  diperoleh  stabil.  Sementara  dalam  kondisi  agen bergerak, frame rate yang diperoleh mengalami fluktuasi.
3. Pengindera  tangan  mampu  mengenali  tangan  yang terdeteksi dengan rata-rata 99,92% dan efektifitas rata-rata 92,61%.  Namun,  pengindera  tangan  kurang  mampu membaca pola tangan  dengan  jari  yang  tak  tampak  pada line-of-sight .
4. Kompleksitas  interaksi  genggam  koleksi  mengakibatkan pola tangan genggam koleksi dinilai sebagai pola tangan yang paling sulit dilakukan.
5. Ilusi  kedalaman  yang  ditampilkan  pada stereoscopic display dapat dirasakan oleh 46,67% partisipan.
6. Detil  koleksi  kurang  dapat  dinikmati  oleh  26,67% partisipan namun berimbang dengan 46,67% lainnya yang masih dapat menikmati detil yang tampak.
7. Total  86,67%  partisipan  setuju  bahwa  interaksi  tangan memberikan pengalaman baru dalam menikmati museum virtual.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Styliani, L. Fotis, K. Kostas, and P. Petros, “Virtual museums, a survey and some issues for consideration,” Journal of cultural Heritage, vol. 10, no. 4, pp. 520–528, 2009.
[2] Y.  Furukawa  and  C.  Hernandez,  “Multi-view  stereo:  A  tutorial,” Foundations and Trends R in Computer Graphics and Vision, vol. 9, no.
1-2, pp. 1–148, 2015.
[3] T.  Luhmann,  S.  Robson,  S.  Kyle,  and  I.  Harley,  Close  range photogrammetry: Principles, methods and applications. Whittles, 2006.
[4] T. Schenk, “Introduction to photogrammetry,” The Ohio State University, Columbus, 2005.
[5] N. Snavely, S. M. Seitz, and R. Szeliski, “Photo tourism: exploring photo collections in 3d,” in ACM transactions on graphics (TOG), vol. 25, pp. 835–846, ACM, 2006.
[6] M.  Westoby,  J.  Brasington,  N.  Glasser,  M.  Hambrey,  and  J.  Reynolds, “structure-from- motion photogrammetry:  A  low-cost,  effective  tool  for geoscience applications,” Geomorphology, vol. 179, pp. 300–314, 2012.
[7] S.  Reeve  and  J.  Flock,  “Basic  principles  of  stereoscopic  3d,  online, http://www. sky. com/shop/export/sites/www. sky.com/shop/ PDF D, vol. 3, 2010.
[8] G. Marin, F. Dominio, and P. Zanuttigh, “Hand gesture recognition with leap motion and kinect devices,” in Image Processing (ICIP), 2014 IEEE International Conference on, pp. 1565–1569, IEEE, 2014.
[9] J.  Layton,  “Redesigning  our  unity  core  assets  new  workflow  and architecture for orion.”
http://blog. leapmotion .com/redesigning-our-unity-core-assets-new-work flow-and-archit. Terakhir diakses pada tanggal 25 April 2016.
[10] M. Hasmanda and R. Kamil, “The modelling of  stereoscopic  3d  scene acquisition,” Radioengineering, vol. 21, no. 1, p. 135, 2012.
[11] “Unity remote 4.” http://docs.unity3d.com/Manual/UnityRemote4.html. Terakhir diakses pada tanggal 29 April 2016.
[12] H. Al-Kilidar, K. Cox, and B. Kitchenham, “The use and usefulness of the iso/iec 9126 quality standard,” in Empirical Software Engineering, 2005. 2005 International Symposium on,pp. 7–pp, IEEE, 2005.