## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 05, Nomor 02, Desember 2020 : 79 – 88

## AUGMENTED REALITY SEBAGAI MEDIA PEMBELAJARAN PERANGKAT KERAS KOMPUTER DENGAN FAST CORNER DAN NATURAL FEATURE TRACKING
Ghifari Yusuf Abdillah 1) , Septi Andryana 2) , Agus Iskandar 3)
1, 2, 3) Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional Jl. Sawo Manila, Pasar Minggu, Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, 12520 e-mail: ghifariyusuf100@gmail.com 1) , septi.andryana@civitas.unas.ac.id 2) , agus.iskandar@civitas.unas.ac.id 3)

## ABSTRAK
Teknologi  yang  semakin  berkembang  membuat  teknologi  dapat  digunakan  sebagai  media  edukasi,  salah  satu  media edukasi yang mulai banyak digunakan adalah Augmented Reality, yaitu teknologi yang mengintegrasikan objek yang dibuat oleh komputer, dua dimensi atau tiga dimensi, ke lingkungan nyata di sekitar pengguna secara langsung. Augmented Reality ini  dapat  dimanfaatkan  sebagai  media  pengenalan  perangkat  keras  komputer  dalam  bentuk  3D  dengan  menggunakan algoritma FAST corner detection dan metode natural feature tracking. Dengan adanya Augmented Reality ini, siswa dapat mengenal perangkat keras komputer (unit proses dan unit penyimpanan)  dan dapat meningkatkan minat belajar  siswa da- lam perangkat keras komputer. Dari hasil pengujian sudut yang telah dilakukan pada dua smartphone, pada sudut 21º - 90º, marker dapat dibaca oleh smartphone, sedangkan untuk sudut < 20º, marker tidak terbaca sehingga objek tidak akan mun- cul pada layar smartphone. Dan pengujian berdasarkan waktu respon terhadap munculnya objek tiga dimensi pada kedua smartphone memiliki waktu rata rata kurang dari 2 detik.
Kata Kunci: Augmented Reality; FAST Corner Detection; Natural Feature Tracking; Perangkat Keras Komputer;

## ABSTRACT
Technology that is increasingly developing makes technology can be used as medium for education, one of the educational media  that  is  starting  to  be  widely  used  is  Augmented  Reality,  which  is  a  technology  that  integrates  objects  created  by computers, two dimension or three dimension, into the real environment around the user directly. Augmented Reality can be used as a media to recognize computer hardware in 3D by using the FAST corner detection algorithm and natural feature tracking  methods.  With  this  Augmented  Reality,  students  can  get  to  know  computer  hardware  (process  units  and  storage units) and can increase students' interest in learning in computer hardware. From the results of the angle test that has been carried out on two smartphones, at an angle of 21º - 90º, the marker can be read by a smartphone, while for angles <20º, the marker is not readable so that the object will not appear on the smartphone screen. And testing based on response time to the appearance of three-dimensional objects on both smartphones has an average time of less than 2 seconds.
Keywords: Augmented Reality; Computer Hardware; FAST Corner Detection; Natural Feature Tracking;

## I. P ENDAHULUAN
erangkat  keras  pada  komputer  merupakan  bagian  fisik  yang  ada  pada  komputer,  dan  dikategorikan  oleh informasi  yang  yang  ada  didalamnya  atau  yang  bekerja  di  dalamnya,  dan  dibedakan  dengan software ( perangkat lunak ) yang memfasilitasi perintah ke perangkat keras untuk menjalani tugasnya [1].
Hardware komputer dikelompokkan menjadi beberapa bagian, salah satu bagian dari hardware komputer ada- lah hardware  output yaitu hardware yang  memiliki  fungsi  untuk  memunculkan  atau  menghasilkan output atau keluaran dari informasi yang telah diolah, contoh hardware output adalah speaker, headset, monitor , dan printer. Selanjutnya  terdapat  perangkat  keras input atau  masukan  yang  berperan  untuk  menyemapaikan  informasi  atau input menuju memori pada sistem komputer, contoh hardware input pada komputer antara lain joystick, micro- phone,  scanner, mouse, dan keyboard. Yang terakhir adalah perangkat keras proses yang  memiliki peran untuk mengerjakan  informasi  atau  menjalankan  suatu  instruksi  terhadap  informasi  yang  telah  dimasukkan,  contoh hardware proses yaitu prosesor , motherboard, graphics card (GPU), dan memori ( RAM ) [2].
Pada  dunia  pendidikan,  teknologi  augmented  reality  dapat  diterapkan  karena  dapat  menggambarkan  ilustrasi dari informasi yang diberikan, tidak sulit untuk dipahami dan dapat memberikan informasi yang praktis [3]. Pen- erapan teknologi augmented reality pada dunia pendidikan atau edukasi juga dapat digunakan untuk menawarkan pengalaman yang lebih menyenangkan bagi siswa dan meningkatkan efisiensi pembelajaran [4].
Salah  satu  bentuk  augmented  reality  yang  dapat  diterapkan  dalam  dunia  pendidikan  adalah  pengenalan mengenai  perangkat  keras  pada  komputer.  Dengan  menggunakan  teknologi  augmented  reality,  maka  objek
P

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 05, Nomor 02, Desember 2020 : 79 – 88
pengajaran akan ditampilkan secara virtual dengan objek tiga dimensi, yang akan menaunjukkan bagian-bagian dari hardware komputer dan fungsi-fungsinya [5].
Algoritma dan metode yang digunakan dalam mendeteksi marker pada aplikasi augmented reality adalah FAST Corner Detection dan natural feature tracking , dimana algoritma dan metode tersebut sudah tersedia pada library vuforia engine yang berfungsi untuk mendeteksi fitur-fitur yang ada pada gambar yang telah dipilih. Kemudian dari  fitur-fitur  yang  telah  terdeteksi  dari  gambar,  akan  dinilai  dari  kualitas  gambar  tersebut  untuk  menentukan seberapa baik  sebuah  gambar  dapat  dideteksi  dan  dilacak menggunakan vuforia  engine ,  dengan interval  nilai 0 sampai 5, dimana nilai 0 paling rendah dan nilai 5 paling tinggi.
Penelitian serupa juga telah dilakukan dengan judul Implementasi Natural Feature Tracking pada Pengenalan Mamalia  Laut  Berbasis  Augmented  Reality  yang  menggunakan  algoritma FAST  corner  detection dan natural feature tracking yang bertujuan untuk memberikan suatu informasi kepada masyarakat tentang pengetahuan jenis keragaman hewan mamalia laut yang dapat lebih mudah dipahami dan dimengerti dengan media yang menarik, komunikatif dan interaktif menggunakan teknologi augmented reality [6].
Tujuan  dari  pembentukan  aplikasi  ini  adalah  sebagai  media  pembelajaran  kepada  siswa  untuk  mengenali perangkat  keras  khususnya  pada  unit  proses  dan  unit  penyimpanan  pada  komputer.  Kebaruan  dari  aplikasi  dan penelitian  ini  dibandingkan  penelitian  yang  terdahulu  adalah  komponen  komputer  yang  ditampilkan  lebih  baru dan  selain  menampilkan  komponen  komputer  sebagai  objek  tiga  dimensi,  terdapat  juga  informasi  singkat mengenai komponen komputer yang telah dipilih.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Flowchart perancangan aplikasi
Flowchart adalah  bagan  yang  menunjukkan  arus  pekerjaan  keseluruhan  dari  sistem  [7].  Perancangan  aplikasi diawali  dengan  tahap  pembuatan  marker,  kemudian  dilanjutkan  dengan  membuat  objek  3D,  lalu  mengekspor objek  3D  menjadi  format  .FBX  dan  diimport  ke  aplikasi  Unity3D,  selanjutnya  membuat  tombol  dan user interface di figma dan dieksport ke aplikasi Unity3D, dan diakhiri dengan build aplikasi ke plarform android.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 05, Nomor 02, Desember 2020 : 79 – 88

## B. FAST Corner Detection
Features  from  Accelerated  Segment  Test (FAST)  merupakan  salah  satu  algoritma  untuk  mendapatkan  sudut pada gambar yang diusulkan oleh Edward Rosten dan Tom Drummond, menunjukkan presisi yang baik dari titik sudut  yang  diekstraksi  dan  memiliki  kinerja  perhitungan  yang  tinggi  dan  efisien  [8].  Cara  ini  sering  dilakukan pada  proses  pendeteksian objek untuk menentukan  keistimewaan  suatu  objek misalnya dari  bentuk  suatu objek dan pelacakan suatu objek [9]. Proses algoritma FAST Corner Detection adalah sebagai berikut [10].
1. Tentukan poin p pada gambar dengan posisi awal (x,y) dan nilai threshold seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Menentukan Poin Awal (Poin P )
2. Tentukan 16 poin piksel dengan radius 3 piksel dari titik p seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Menentukan Poin Awal (Poin P )
3. Tentukan  koordinat  4  poin  dari  16  piksel.  Poin  pertama  (n=1)  koordinat  ( x p, y p+3 ),  poin  kedua  (n=2) koordinat ( y p+3, x p ), poin ketiga (n=3)  ( x p, y p-3 ), seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Poin P pada koordinat n=1, n=2, n=3, n=4.
4. Komparasi  intensitas  poin  pusat p dengan  keempat  poin  disekitar.  Titik  pusat p merupakan  titik  sudut atau corner seperti  pada  Gambar  5.  Apabila  paling  sedikit  3  titik  yang  memenuhi  3  kategori  yang ditetapkan dalam algoritma FAST Corner Detection.
𝑆 𝑝 →𝑥 = { 𝑑,                         𝐼 𝑝 →𝑥 ≤   𝐼 𝑝 − 𝑡  (𝐺𝑒𝑙𝑎𝑝)
𝑠,   𝐼 𝑝 − 𝑡  <     𝐼 𝑝 →𝑥 <   𝐼 𝑝 +  𝑡  (𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙) 𝑏,   𝐼 𝑝 + 𝑡  ≤     𝐼 𝑝 →𝑥 (𝐶𝑒𝑟𝑎ℎ) (1)
Keterangan:

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 05, Nomor 02, Desember 2020 : 79 – 88
S p → x : Intesitas poin pusat (poin p) I p → x : Intesitas piksel x(poin intesitas tetangga ke-n) t     : Threshold
Gambar 5. Perbandingan intensitas pada 16 piksel dari titik p.
5. Repetisi proses sampai seluruh poin pada gambar sudah dikomparasikan intesintasnya.
Penerapan algoritma FAST Corner Detection dapat digambarkan pada flowchart Gambar 6 [11].
Gambar 6. Flowchart FAST Corner Detection
C. Natural Feature Tracking
Natural Feature Tracking atau NFT merupakan suatu teknik pelacakan berbasis gambar yang mendeteksi dan melacak  fitur  yang  secara  alami  ditemukan  pada  gambar  itu  sendiri.  Gambar  tersebut  bisa  berupa  sudut,  tepi, gumpalan, dan lain lain, tanpa menggunakan marker yang dirancang dengan khusus [12].
Pada library  vuforia , vuforia memiliki Natural  Feature  Tracking yang  memiliki  fungsi  untuk  memastikan sebuah citra dapat diidentifikasi atau tidak berdasarkan pengenalan pola dengan menemukan poin-poin sudut pola pada citra. Tujuannya adalah untuk mempermudah pendeteksian pola fitur [13]. Tahapan NFT dapat dilihat pada gambar 7.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 05, Nomor 02, Desember 2020 : 79 – 88
T ABEL I H ARDWARE K OMPUTER YANG DIPAKAI Perangkat Kuantitas Prosesor Core i3 4150 3.5 Ghz Memori (RAM) 8 GB Graphics Card (GPU)
NVIDIA GeForce GTX 1050TI HDD & SSD 1,5 TB T ABEL II S OFTWARE K OMPUTER YANG DIPAKAI
Perangkat Lunak
Unity 3D 2018.4.27f1 (64-bit)
Figma
SketchUp 2019 Diagrams.net
Gambar 7. Tahapan Natural Feature Tracking

## D. Vuforia Engine
Vuforia  Engine merupakan  sebuah Software  Development  Kit (SDK)  untuk  membangun  aplikasi Augmented Reality. Vuforia  adalah  teknologi  yang  memiliki  fungsi  untuk  menampilkan  objek  3D  secara  sederhana  dan melacak  gambar target [14].  SDK  Vuforia juga  menyediakan fitur  untuk menggabungkan  vuforia  dengan unity yang bernama Vuforia AR Extension for Unity. [15]

## E. Unity3D
Unity3D adalah perangkat lunak pengembangan video game 2D dan 3D. Software Unity3D mendukung banyak platform, sehingga aplikasi dapat dikembangkan di berbagai platform seperti Android, iOS, PS4, XBOX, dan PC [16].

## F. Kebutuhan Sistem
Dalam pembuatan aplikasi, penulis membutuhkan beberapa perangkat keras dan perangkat lunak terdapat pada table 1 dan table 2.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 05, Nomor 02, Desember 2020 : 79 – 88

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Flowchart aplikasi
Flowchart digunakan sebagai penggambaran penggunaan aplikasi yang dijabarkan melalui flowchart . Berikut gambar 8 adalah flowchart pada aplikasi AR Pengenalan Hardware Komputer.

## B. Model 3D dan Marker
Pada  pembuatan  aplikasi  ini  dibutuhkan desain marker  dan  model  3  dimensi  dari  komponen  perangkat  keras komputer.
Gambar 8. Flowchart Aplikasi

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 05, Nomor 02, Desember 2020 : 79 – 88
Pada Gambar 9, terdapat proses pembuatan marker yang menggunakan perangkat lunak Figma. Setelah marker telah  dibuat,  langkah  selanjutnya  adalah  mengunggah  marker  ke  platform Vuforia  Engine, melalui tab  Target Manager, kemudian memilih create database, setelah itu pilih database yang telah diupload, lalu unggah marker tersebut ke Vuforia Engine.
Pada  Gambar  10,  ditampilkan marker  yang  telah  diunggah  ke Vuforia  Engine dan  sudah  diekstrasi fitur-fitur yang ada pada gambar, untuk menentukan titik titik pendeteksian marker.
Setelah  marker  telah  selesai  dibuat  dan  diunggah,  langkah  selanjutnya  adalah  membuat  model  3D  melalui perangkat lunak Sketchup 2019, setelah itu export file 3D model dengan format .FBX, termasuk tekstur dari 3D model.

## C. Implementasi GUI (Graphical User Interface)
Dalam  pembuatan aplikasi,  diperlukan  sebuah  antarmuka  agar  tampilan  aplikasi menarik.  Berikut  merupakan antarmuka pada aplikasi AR Pengenalan Hardware Komputer.

## 1) Menu Utama
Tampilan menu utama pada aplikasi AR Pengenalan Hardware Komputer. Terdapat 4 pilihan, yaitu mulai, panduan, tentang aplikasi, dan keluar dari aplikasi.
Gambar 10. Tampilan Marker Setelah Ekstrasi Fitur
Gambar 11. Model 3D

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 05, Nomor 02, Desember 2020 : 79 – 88

## 2) Menu Panduan
Di menu panduan aplikasi, akan menampilkan informasi tentang bagaimana cara menggunakan aplikasi.

## 3) Menu Tentang Aplikasi
Di menu tentang aplikasi akan menampilkan informasi tentang aplikasi dan tujuan dari pembuatan aplikasi AR Pengenalan Hardware Komputer.
4) Menu Mulai
Pada  menu  mulai  atau  menu  pilih  komponen  terdapat  8  pilihan  objek  yaitu,  prosesor,  motherboard,  RAM, graphics card, harddisk, SSD, heatsink fan, dan power supply.
Gambar 12. Tampilan Menu Utama
Gambar 13. Tampilan Menu Panduan
Gambar 14. Tampilan Menu Tentang

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 05, Nomor 02, Desember 2020 : 79 – 88
T ABEL III P ERANGKAT P ENGUJIAN Perangkat Versi Android Xiaomi Redmi Note 7 10 Asus Zenfone Max Pro M1
9 T ABEL IV H ASIL P ENGUJIAN J ARAK Perangkat Jarak Minimal Jarak Minimal Xiaomi Redmi Note 7 ±16cm ±141cm Asus Zenfone Max Pro M1
±16cm ±120cm T ABEL V H ASIL P ENGUJIAN S UDUT Perangkat Keterangan < 19° 20° - 60° 61° - 90° Xiaomi Redmi Note 7 Tidak Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi Asus Zenfone Max Pro M1 Tidak Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi

## 5) Menampilkan Objek
Setelah memilih komponen yang diinginkan, aplikasi akan menampilkan kamera, informasi singkat tentang komponen komputer yang dipilih, dan menampilkan model 3D dari komponen yang dipilih.

## D. Pengujian Aplikasi
Pengujian dilakukan berdasarkan versi android, jarak terlihat atau tidaknya objek, dan sudut kemiringan objek. Pengujian dilakukan pada 2 smartphone berbasis android dengan spesifikasi yang berbeda. Perangakat pengujian
dapat dilihat pada table 3.

## E. Hasil Pengujian Aplikasi
Setelah melakukan  pengujian  dengan  menggunakan 2 smartphone yang  berbeda,  terdapat  hasil  pengujian  se- bagai berikut ini.
Pada Tabel 4, hasil dari pengujian jarak pada dua smartphone terdapat hasil jarak minimal dan jarak maksimal. Pada smartphone Xiaomi  Redmi  Note  7,  jarak  minimal  untuk  mendeteksi  marker  adalah  ±16cm  dan  jarak maksimal  adalah  ±141cm.  Pada Smartphone Asus  Zenfone  Max  Pro  M1,  jarak  minimal  untuk  deteksi  marker adalah ±16cm dan jarak maksimalnya adalah ±120cm.
Pada Tabel 5, terdapat hasil dari pengujian kemiringan sudut untuk mendeteksi marker. Kedua smartphone mendapatkan hasil yang sama, yaitu pada sudut < 19° maka objek 3D tidak akan tampak pada layar, lalu pada sudut 20°  - 60° objek 3D akan tampak pada layar smartphone.
Gambar 15. Tampilan Menu Mulai
Gambar 16. Menampilkan Objek 3D

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 05, Nomor 02, Desember 2020 : 79 – 88
T ABEL VI H ASIL P ENGUJIAN W AKTU R ESPON Perangkat Waktu Respon Xiaomi Redmi Note 7 1,4 detik Asus Zenfone Max Pro M1 1,7 detik
Pada  Tabel  6,  hasil  pengujian  waktu  respon  untuk  menampilkan  objek  3D  memiliki  hasil  yang  berbeda  pada  kedua smartphone namun membutuhkan waktu respon rata-rata yang singkat yaitu kurang dari 2 detik, maka objek 3D akan mun- cul pada layar smartphone .

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil uji coba yang sudah dilakukan, maka mendapatkan hasil sebagai berikut.
1. Aplikasi  Augmented  Reality  Pengenalan  Hardware  Komputer  dirancang  sebagai  media  pengenalan  perangkat  keras komputer menggunakan augmented reality dengan algoritma FAST corner detection dan metode natural feature track- ing . 2. Dari  pengujian  berdasarkan  jarak  yang  telah  dilakukan,  maka  didapatkan  hasil  dari smartphone Xiaomi  Redmi  Note  7 membutuhkan jarak minimal untuk mendeteksi marker ±16cm dan jarak maksimal ±141cm. Pada smartphone Asus Zen- fone Max Pro M1 membutuhkan jarak minimal ±16cm dan jarak maksimal ±120cm.
3. Dari  pengujian  berdasarkan  sudut,  hasil  yang  didapatkan  dari  kedua smartphone adalah  pada  sudut  20°  -  90°  marker dapat terdeksi oleh kamera, sedangkan pada sudut < 19° marker tidak dapat terbaca oleh kamera.
4. Hasil pengujian waktu respon munculnya objek 3D setelah mendeteksi marker membutuhkan waktu rata-rata kurang dari 2 detik.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Santoso,  A.  Muqtadir,  and  D.  K.  Basuki.  (September  2018).  Aplikasi  Pengenalan  Hardware  Perangkat  Keras  Berbasis  Android  dengan  Teknologi Augmented Reality. SNasPPM . 3(1), hal. 403-407.
[2] A. Karisman. (September 2019). Aplikasi Media Pembelajaran Augmented Reality Pada Perangkat Keras Komputer Berbasis Android. JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) . 6(1) , hal. 18–30. doi: 10.35957/jatisi.v6i1.166.
[3] M. F. Rayda, E. V. Haryanto, and A. Setiawan (Oktober 2017) Implementasi Augmented Reality Pada Hardware Komputer Berbasis Android. IT J. , 5(2) , hal. 109–117.
[4] B. S. Hantono, L. E. Nugroho, and P. I. Santosa. (Januari 2019). Meta-review of augmentereality in education. Proc. 2018 10th Int. Conf. Inf. Technol.
Electr. Eng. Smart Technol. Better Soc. ICITEE 2018 , hal. 312–315, 2018, doi: 10.1109/ICITEED.2018.8534888.
[5] Mustika, C. G. Rampengan, R. Sanjaya, and Sofyan. (Agustus 2015). Implementasi Augmented Reality Sebagai Media Pembelajaran Interaktif. Citec J. , 2(4) , hal. 277–291.
[6] I.  Mulyana, M.  I.  Suriansyah,  and  J. Akbar.  (Februari  2018).  Implementasi  Natural  Feature  Tracking  Pada  Pengenalan Mamalia  Laut  Berbasi  Aug- mented Reality. SEMNASTEKNOMEDIA. 6(1), hal. 2-11.
[7] M.  Jumarlis.  (April  2018).  Aplikasi  Pembelajaran  Smart  Hijaiyyah  Berbasis  Augmented  Reality. Ilk.  J.  Ilm. , 10(1) ,  hal.  52–58.  doi: 10.33096/ilkom.v10i1.238.52-58.
[8] W. Xiong, W. Tian, Z. Yang, X. Niu, and X. Nie. (Oktober 2019). Improved FAST corner-detection method. J. Eng. , 2019(19), hal. 5493–5497. doi: 10.1049/joe.2019.0400.
[9] A. P. Andriyandi, W. Darmalaksana, D. S. adillah Maylawati, F. S. Irwansyah, T. Mantoro, and M. A. Ramdhani. (Februari 2020). Augmented reality using features accelerated segment test for learning tajweed. Telkomnika (Telecommunication Comput. Electron. Control. , 18(1) , hal. 208–216. doi: 10.12928/TELKOMNIKA.V18I1.14750.
[10] N. Wahyudi, R. A. Harianto, and E. Setyati. (Agustus 2019). Augmented Reality Marker Based Tracking Visualisasi Drawing 2D ke dalam Bentuk 3D dengan Metode FAST Corner Detection. J. Intell. Syst. Comput. , 1(1) , hal. 9–18.
[11] K.  R.  Ramadhan,  Y.  I.  Nurhasanah,  and  R.  K.  Utoro.  (Desember  2017).  Aplikasi  Media  Pembelajaran  Tulang  Manusia  Menggunakan  Augmented Reality (Ar) Berbasis Android. J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , 3(3 ). hal. 448–460. doi: 10.28932/jutisi.v3i3.660.
[12] S. Cukovic, M. Gattullo, F. Pankratz, G. Devedzic, E. Carrabba, and K. Baizid. (2015). Marker Based vs. Natural Feature Tracking Augmented Reali- ty Visualization of the 3D Foot Phantom. Int. Conf. Bio-medical Eng. , no. June, hal. 24–31.
[13] S. Ulfah, D. R. Ramdania, U. Fatoni, K. Mukhtar, H. Tajiri, and A. Sarbini. (2020). Augmented reality using Natural Feature Tracking (NFT) method for learning media of makharijul huruf,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , 874 , 1,.doi: 10.1088/1757-899X/874/1/012019.
[14] A. Wulandari, S. Andryana, and A. Gunaryati. (Desember 2019). Pengenalan Ikan Hias Laut Pada Anak Usia 3 Tahun Dengan Metode Marker Based Tracking Berbasis Augmented Reality. J. Teknol. dan Manaj. Inform. , 5(2) . doi: 10.26905/jtmi.v5i2.3711.
[15] F. Zuli. (September 2018). Rancang Bangun Augmented Dan Virtual Reality Menggunakan Algoritma Fast Sebagai Media Informasi 3D Di Universi- tas Satya Negara Indonesia,” J. Algoritm. Log. dan Komputasi , 1(2) , hal. 94–104, 2018, doi: 10.30813/j-alu.v1i2.1373.
[16] D. Aji Pangestu, I. Fitri, and Fauziah. (Juni 2020) Augmented Reality Sebagai Media Pengenalan Dan Promosi Universitas Nasional. J. Teknol. Inf. , 4(1).