## IMPLEMENTASI SIMULASI VIRTUAL REALITY DILENGKAPI CLOUD RECOGNITION AUGMENTED REALITY PADA APLIKASI KEBUN RAYA BOGOR BERBASIS ANDROID

## Yongki Mayongga
Jurusan Teknik Informatika, Universitas Gunadarma yongkimayongga@gmail.com

## Abstrak
Kebun  raya  bogor  merupakan  salah  satu  objek  wisata  di  Indonesia  yang  diminati  oleh wisatawan.  Untuk  menambah  minat  wisatawan,  dalam  penelitian  ini  digunakan  suatu teknologi  untuk  memperkenalkan  kebun  raya  bogor  dengan  desain  tiga  dimensi menggunakan  Augmented  reality  (AR)  dan  Virtual  Reality  (VR).Metode  Cloud Recognition  digunakan  untuk  pembuatan  Augmented  Reality,  sementara  untuk  Virtual Reality  menggunakan  metode  Google  Cardboard.Aplikasi  Kebun  Raya  Bogor  ini mengadaptasi  teknologi  Augmented  Reality  dan  Virtual  Reality  yang  diterapkan  pada perangkat  mobile  berbasis  Android.Aplikasi  ini  dapat  menampilkan  objektiga  Dimensi berikut  media  text  sebagai  pelengkap  informasi.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa aplikasi yang dihasilkan sesuai dengan tujuan dari penelitian dimana dapat dimunculkan objek  tiga  dimensi  yang  dapat  memaparkan  berbagai  informasi  mengenai  Kebun  Raya Bogor  pada  AR  dan  dunia  virtual  yang  dapat  dirasakan  secara  langsung  dengan dukungan beberapa sensor yang terdapat di perangkat mobile pada VR.
Kata kunci : Kebun Raya Bogor,, Augmented Reality, Virtual Reality, Google Cardboard, Cloud Recognition.

## IMPLEMENTATION OF VIRTUAL REALITY SIMULATION USING CLOUD RECOGNITION AUGMENTED REALITY ON THE APPLICATION OF BOGOR BOTANICAL GARDEN BASED ON ANDROID

## Abstract
Bogor Botanical Gardens is one of the attractions for the tourists in Indonesia. This study used a technology to introduce the Bogor botanical garden with three-dimensional design using augmented reality (AR) and Virtual Reality (VR). Cloud Recognition method is used for  the  manufacture  of  Augmented  Reality.  For  Virtual  Reality,  Google  Cardboard  is used.  The  application  of  Bogor  Botanical  Gardens  is  to  adapt  the  technology  of Augmented Reality and Virtual Reality applied to mobile devices based on Android. This application  can  display  objects  in  three  dimensions  with  text  media  as  complementary information. The test results indicate that the application produced is in accordance with the  purpose  of  research.  This  will  display  three-dimensional  objects  that  can  expose various informationregarding with the Bogor Botanical Gardens in AR and virtual world. This  can  be  perceived  directly  by  the  support  of  multiple  sensors  located  on  mobile devices in VR.
Keywords :  Bogor  Botanical  Gardens,,  Augmented  Reality,  Virtual  Reality,  Google Cardboard, Cloud Recognition.

## PENDAHULUAN
Salah  satu  tempat  bersejarah  di Indonesia  adalah  adalah  Kebun  Raya Bogor  [1].  Masyarakat  mungkin  belum semuanya  mengetahui  mengenai  Kebun Raya  Bogor  dan  apa  saja  yang  ada  di lingkungan Kebun Raya Bogor tersebut.
Perkembangan  teknologi  saat  ini memungkinkan  untuk  merubah  cara konvensional  dalam  memperkenalkan Kebun  Raya  Bogor  yang  selama  ini menggunakan  brosur,  website  dan  iklan menjadi  pengenalan  dengan  teknologi desain  tiga  dimensi  menggunakan Aug- mented  Reality  (selanjutnya  disebut  AR) dan Virtual  Reality  (selanjutnya  disebut VR) . Hal ini dapat menjadi sarana untuk memperkenalkan sejarah Indonesia dengan cara yang interaktif, menarik dan modern.
Adapun  tujuan  secara  umum  dari penelitian  ini  adalah  membuat  suatu sarana  sistem  informasi  agar  masyarakat lebih mengetahui mengenai Kebun Raya Bogor.  Sedangkan  tujuan  khusus  dari penelitan  ini  diantaranya  adalah  pem- buatan  aplikasi  memanfaatkan  metode cloud  recognition pada  teknologi AR disertai  penggambaran  dunia  virtual menggunakan VR diharapkan  bisa  men- jadi  salah  satu  inovasi  untuk  membe- ritahukan  berbagai  informasi  mengenai Kebun  Raya  Bogor  agar  bisa  menarik minat  masyarakat  untuk  mengunjungi, merawat,  menjaga  kemudian  meles- tarikan  tempat  ini.  Serta  penyampaian informasi  penting  yang  dilakukan  me- lalui aplikasi yang akan dibuat interaktif, mudah  dan  semenarik  mungkin  untuk meningkatkan  motivasi  belajar  sehingga semua  pengguna  dengan  berbagai  ba- tasan  usia  bisa  menggunakan  dan mendapatkan informasi dari aplikasi ini.

## METODE PENELITIAN
Pembuatan  aplikasi  akan  meman- faaatkan  teknologi Augmented  Reality dengan  metode
Cloud  Recognition
sementara  untuk Virtual  Reality dipilih menggunakan Google  Cardboard agar simulasi  yang  dihasilkan  terasa  lebih nyata.  Pembahasan  akan  dimulai  dari perancangan aplikasi menggunakan
UML  hingga  metode  yang  digunakan dalam  pembuatan  aplikasi.Berikut  ini adalah  penjelasan  lebih  lanjut  dari langkah  pembuatan  AR  dan  VR.Berikut ini  merupakan  gambaran  secara  umum alur  langkah  pembuatan  aplikasi  yang dapat dilihat pada Gambar 1.
Tahap  Pertama  dari  pembuatan aplikasi  ini  adalah  identifikasi  masalah yang akan membahas mengenai masalah pengenalan  dan  promosi  Kebun  Raya Bogor  kepada  masyarakat  umum  yang ada  saat  ini.  Kemudian  dilanjutkan dengan  menganalisis  masalah  tersebut sehingga  bisa  ditemukan  sebuah  solusi untuk  memecahkan  masalah.  Analisis yang  dilakukan  akan  membahas  menge- nai  analisis  terhadap  masalah,  analisis kebutuhan  dan  analisis  perangkat  keras. Solusi  dari  masalah  akan  dirancang menjadi  sebuah  bentuk  aplikasi  dengan menggunakan  UML  untuk  AR  dan  VR agar alur aplikasi bisa dijabarkan dengan jelas.  Ujicoba  merupakan  tahapan metode penelitian yang diperlukan untuk menilai  apakah  hasil  dari  penelitian  ini sesuai  dengan  tujuan  dan  dapat  meme- nuhi  ekspektasi  pembuat  aplikasi  dan pengguna.  Ujicoba  dari  hasil  penelitian akan  dibahas  lebih  lanjut  pada  bab berikutnya.
Gambar 1. Bagan Tahap Pembuatan Aplikasi
Cloud  Recognition  merupakan metode  dalam  mendeteksi  AR  dimana penyimpanan data  set dari  marker  yang disimpan  pada Server Vuforia  sehingga pendeteksian  dari  marker  harus  dilaku- kan  secara  online.  Metode  ini  akan menggunakan Key yang  akan  digunakan untuk  berhubungan  antara  perangkat mobile dengan server Vuforia,  key  yang dimaksud  terdiri  atas  tiga  jenis  yakni Access  Key,  Secret  Key  dan  Vuforia  4 Key . Keempat key bisa didapatkan ketika marker  dan  data  set  dari  marker  berupa ukuran  pixel  marker,  lebar  marker  dan keterangan  lain  mengenai  marker  sudah berhasil  tersimpan  di database Vuforia. Aplikasi  yang  ada  di  perangkat mobile akan  mengakses data  set ini  dan  ketika otorisasi  diberikan  maka  objek  tiga dimensi  akan  dimunculkan  pada  layar dari  perangkat.  Keterangan  mengenai Cloud  Recognition akan  dijelaskan  pada bagan pada Gambar 2.
Pada  Gambar  2,  metode Cloud Recognition perangkat  dengan  aplikasi
AR  akan  mendeteksi  marker  dengan menggunakan  kamera  kemudian  meng- akses  Vuforia Server untuk  mendapatkan otorisasi  terhadap data  set dari  marker. Qualcomm  yang  mengembangkan  Vu- foria  sebagai  salah  satu  pengembang Augmented  Reality melakukan  proses pendeteksian  marker  menggunakan  pe- ngenalan  pola  gambar.  Pertama  akan diverifikasi Key yang  diberikan  oleh perangkat  apakah  cocok  dengan Data- base yang  ada  di server Vuforia.  Ketika key tidak  cocok  maka  aplikasi  akan memunculkan  pesan  kesalahan  yang dikirim  oleh Server Vuforia  dimana kesalahan ini bisa berasal dari kesalahan koneksi  atau  kesalahan  pada Key yang diberikan oleh perangkat baik itu Access Key,  Secret  Key ataupun Vuforia  4  Key . Namun  apabila Key sesuai  maka  server akan  mengubah  gambar  yang  sedang dideteksi  menjadi  gambar  hitam  putih agar bisa dilakukan deteksi tepi.
Gambar 2. Flowchart Cloud Recognition
Metode  pengenalan  pola  gambar  2 adalah Natural  Features  Tracking dengan  metode  FAST Corner  Detection yaitu pendeteksian dengan mencari titik- titik  ( interest  point) atau  sudut  –  sudut ( corner) pada  gambar  tersebut.  Namun ketika  gambar  yang  dideteksi  memiliki kelengkungan  dalam gradient gambar maka  pada  saat  itu  juga  bagian  -  bagian yang tidak berbentuk sudut ( corner) akan terdeteksi  juga  sebagai  bagian  dari gambar,  misalnya  titik-titik  kecil  pada latar belakang gelap mungkin terdeteksi. Titik-titik  ini  yang  disebut interest  point namun  istilah corner tetap  digunakan. Ketika  pencocokan  data Corner dan Interest Point yang ada di server dengan yang  ada  di  marker  yang  sedang diidentifikasi  selesai  maka  selanjutnya akan  didata Optical  Flow yang  dimiliki marker.
Optical  Flow atau  aliran  optic adalah  pola  gerakan  jelas  sebuah  benda, permukaan dan tepi dalam adegan visual yang  disebabkan  oleh  gerakan  relative antara pengamat (mata atau kamera) dan adegan [3]. Optical Flow terdiri atas dua cara  yakni  pencocokan  template  dan pencocokan  korespondensi  fitur.  Kores- pondensi  fitur  bekerja  lebih  baik  dan efektif  daripada  pencocokan  template karena  pencocokan  template  bergantung pada  pencocokan  fitur  local.  Mengingat korespondensi  tersebut  maka  disini Optical Flow akan mendata apakah mar- ker  yang  sedang  dibaca  sesuai  dengan data  template  dan  fitur  yang  ada  pada database vuforia  dan  selanjutnya  adalah pendeteksian  fitur  lebih  lanjut  dengan menggunakan  SIFT  atau  FERN des- criptor .
SIFT  sangat  baik  dalam  mengek- strak  fitur  dari  marker  yang  sedang dibaca  namun  prosesor  pada  perangkat intensif  bekerja  karena  komputasi  dima- na dilakukan fitur tracking dan descriptor creation  and  matching pada  gambar marker  dan database  cloud di  Vuforia, karenanya  SIFT  memerlukan  prosesor dengan spesifikasi yang cukup tinggi dan untuk  perangkat  dengan  OS Jelly  Bean dan  ketika  perangkat  yang  digunakan memiliki  OS  dibawah  versi Jelly  Bean maka  akan  berjalan  proses  FERNS. FERNS  menggunakan  klasifikasi  fitur yang cepat tetapi membutuhkan kapasitas memori  yang  besar.  SIFT  dan  FERNS bekerja  untuk  mendeteksi  nilai aug- mentedable dari marker dan ketika cocok maka  dinyatakan  bahwa data  set pada gambar  yang  sedang  diidentifikasi mendapatkan otorisasi dari server vuforia untuk  menggunakan data  set marker yang  diminta  untuk  memunculkan  objek di perangkat sehingga objek tiga dimensi bisa  dimunculkan  pada  layar  perangkat mobile . Google  Cardboard atau  Google Karton  adalah virtual  reality (VR)  plat- form  yang  dikembangkan  oleh  Google untuk  digunakan  dengan  karton  lipat untuk  ponsel  [2].  Hal  ini  dimaksudkan sebagai  sistem  murah  untuk  mendorong minat  dan  pembangunan  di  aplikasi VR. Google  Cardboard itu  diciptakan oleh  David  Coz  dan  Damien  Henry, insinyur  Google  di  Google  Cultural Institute  di  Parisdan  diperkenalkan  di Google I/O 2014 pengembang konferensi untuk  perangkat  Android.Kebanyakan manusia  menggunakan  apa  yang  dikenal sebagai  visi  teropong  untuk  memahami kedalaman dan melihat dunia dalam 3D.
Sistem  penglihatan  binokular  ber- gantung  pada  kenyataan  bahwa  kita memiliki  dua  mata,  yang  sekitar  3  di terpisah.  Pemisahan  ini  menyebabkan setiap mata melihat dunia dari perspektif yang  sedikit  berbeda.  Otak  sekering  dua pandangan ini bersama-sama. Ini mema-
hami  perbedaan  dan  menggunakan  me- reka  untuk  menghitung  jarak  mencip- takan  rasa  kita  mendalam  dan  kemam- puan untuk mengukur jarak.
Sebuah  cara  sederhana  untuk  me- mahami  prinsip  ini  adalah  untuk menahan ibu jari Anda di lengan panjang dan  menutup  mata.  Kemudian  cobalah menutup  mata  lainnya.  Ketika  Anda beralih di antara mata terbuka Anda akan melihat ibu jari Anda "melompat" bolak- balik terhadap latar belakang.
Untuk  melihat  berapa  banyak  per- bedaan  sistem  penglihatan  binokular membuat,  memiliki  teman  melemparkan Anda  bola  dan  mencoba  untuk  menang- kapnya  sambil  menjaga  satu  mata tertutup. Dengan kacamata virtual reality, mereka  tidak  memproyeksikan  dua gambar  ditumpangkan  di  layar  film  dan kemudian  saring.  Karena  layar  tepat  di depan  wajah  Anda,  itu  hanya  dibagi menjadi  dua  layar  yang  berbeda.  Setiap setengah  untuk  setiap  mata,  tanpa penyaringan mewah yang terlibat.
Google  Cardboard memegang smartphone  Android  dalam  posisi  yang ada  di  depan  mata  Anda,  dengan  bebe- rapa lensa antara mereka. Pada layar, dua gambar yang sedikit berbeda ditampilkan pada sisi kiri dan kanan. Masing-masing mata Anda melihat gambar di depannya. Karena  gambar  dapat  dibuat  berbeda, efek  3D  dapat  dibangun.  Tapi  ini  lebih dari sekedar layar film stasioner. Karena terikat di wajah Anda, Anda bebas untuk memindahkan kepala Anda di sekitar dan melihat di sekitar Anda.
Menggunakan  sensor  di  telepon untuk merasakan posisi Anda, perangkat lunak  menciptakan  tampilan  yang  beru- bah  tergantung  pada  di  mana  Anda memutar  kepala  Anda  dan  melihat. Rasanya  seperti  Anda  berada  di  dalam lingkungan  3D.  Dan  berikut  ini  adalah diagram  alur  bagai  mana  cara  kerja  dari Google  Cardboard  seperti  yang  ditun- jukkan pada gambar 3.
Gambar 3 . Flowchart Google Cardboard
Metode Google  Cardboard akan otomatis  bekerja  pada  saat  aplikasi  AR dioperasikan  oleh  pengguna  dengan pendeteksian objek yang akan digunakan dalam  menciptakan  dunia  virtual  kemu- dian  dilakukan  juga  pendeteksian  fitur dai  aplikasi  dan  ketika  ditemukan  objek dan  fitur  yang  bisa  mendukung  agar aplikasi bisa menghasilkan keadaan yang lebih  nyata  dalam  dunia  virtual  maka objek dan fitur akan langsung digunakan oleh aplikasi.
Google Cardboard merupakan me- tode  dari  pembuatan  VR  yang  akan membagi  layar  tampilan  menjadi  dua sehingga  seolah  setiap  mata  dari  peng- guna  memiliki  pandangannya  masing masing  dan  tentunya  pergerakan  dari kepala  pengguna  akan  mempengaruhi arah  pandangan  dari  mata.  Hal  ini  yang dimanfaatkan  oleh Cardboard dengan adanya head motion dalam metode ini.
Head  Motion akan  membuat perangkat mendeteksi adakah pergerakan yang  dilakukan  oleh  perangkat  yang posisi  awalnya  sudah  didata  sebelumnya dan selanjutnya dicek apakah ada gesture candidate yakni  pergerakan  akan  didata dengan  lebih  rinci  misalnya  adakah rotasi,  seberapa  jauh head  motion dila- kukan  dan  seberapa  cepat  pergerakan yang  ada.  Selanjutnya  data  yang  ada diidentifikasi  dan  bila  data  yang  didapat sesuai  dan  bisa  dikalkulasi  untuk  mela- kukan  penyesuaian  antara  pergerakan kepala di dunia nyata dengan pergerakan tampilan  sudut  pandang  di  dunia  virtual maka  gerakan  dan  sudut  pandang  dari aplikasi  yang  bisa  dilihat  pada  layar perangkat akan sesuai dengan pergerakan yang dilakukan pengguna.
Pengujian  yang  akan  dilakukan akan  digunakan  untuk  menguji  aplikasi dengan  menggunakan  metode blackbox
testing. Blackbox  testing  merupakan metode uji coba yang memfokuskan pada keperluan fungsional dan software.Untuk menguji  setiap  tombol  pada  aplikasi dapat  berfungsi  atau  tidak,  maka  dila- kukan  uji  coba  dengan  dimulai  dengan pengujian  dengan  mengamati  halaman dan berbagai fitur yang ada di di aplikasi hingga pengujian langsung kepada peng- guna  melalui quisioner yang  diberikan dan isi langsung oleh pengguna aplikasi.
Aplikasi  akan  diuji  dari  halaman yang  satu  ke  halaman  yang  lain  dengan mengamati  fungsi  dari  tombol  yang  ada di  halaman,  objek  yang  seharusnya dimunculkan  pada  halaman  tersebut, audio  ataupun  video  yang  harus ditampilkan  pada  halaman  aplikasi  dan apakah  halaman  bisa  diakses  atau  tidak. Pengujian  akan  dilakukan  mulai  dari halaman  aplikasi  AR  hingga  halaman pada  aplikasi  VR.  Ujicoba  yang  dilaku-
kan  pada  penelitian  ini  meliput  analisa uji  coba  sistem Cloud  Recognition AR dan  Analisa  uji  coba Google  Cardboard VR Uji Coba : aplikasi diuji coba pada perangkat  handphone  dengan Operating SystemAndroid yang  memilikioperasi android  4.1.2dengan  RAM  1  GB  dan harddisk internal 8 GB.

## PEMBAHASAN
Aplikasi  ini  diuji  coba  pada perangkat  handphone  dengan Operating SystemAndroid yang  memilikioperasi android  4.1.2dengan  RAM  1  GB  dan harddisk  internal 8  GB.Berikut  ini merupakan tampilan hasil dari penelitian yang  dilakukan  mengenai  Kebun  Raya Bogor yang dapat dilihat pada Gambar 4 - 15.
Gambar 4. Splash Screen Augmented Reality
Gambar 5. Splash Screen Virtual Reality
Gambar 6. Bangunan Utama Museum Zoologi
Gambar 7. Ruangan Burung Museum Zoologi
Gambar 8. Ruangan Reptil & Amfibi Museum Zoologi
Gambar 9. Ruangan Moluska Museum Zoologi
Gambar 10. Bangunan Utama Istana Bogor
Gambar  6,  merupakan  gambar  ba- ngunan  utama  yang  terdapat  pada  kebun raya  Bogor.  Pengguna  dapat  masuk  ke museum  tersebut  dengan  menggunakan aplikasi  ini  seperti  pada  Gambar  7. Gambar  7  merupakan  tampilan  ruangan burung  di  museum  zoologi.  Gambar  8 merupakan  tampilan  ruangan  reptil  dan amfibi  di  museum  zoologi.  Gambar  9
merupakan  tampilan  ruangan  molusca  di museum zoologi. Gambar 4, dan 5 adalah gambar  splash  Screen  dari  Aplikasi Augmented  Reality  dan  Virtual  Reality. Setelah  itu  pengguna  dapat  masuk mengunjungi  objek0objek  wisata  yang ada  dikebun  raya  Bogor  menggunakan aplikasi ini seperti pada Gambar 6.
Gambar 11. Gerbang Utama Kebun Raya Bogor
Gambar 12. Tampilan Kebun Raya Bogor
Gambar 13. Tampilan Rafflesia Arnoldi
Gambar  10  merupakan  bangunan utama Istana Bogor dengan menggunakan AR,  Gambar  11  merupakan  Gerbang Utama  Kebun  Raya  Bogor,  Gambar  12 merupakan Tampilan Kebun Raya Bogor, Gambar  13  merupakan  Tampilan  Raffle- sia  Arnoldi,  Gambar  14  merupakan Tampilan  Museum  Zoologi  Bogor  dan Gambar  15  merupakan  Tampilan  Keluar Aplikasi.
Selanjutnya  dilakukan  pengujian. Analisa  uji  coba  sistem Cloud  Recog- nition AR  dilakukan  dengan  pengujian jarak  objek  marker  terhadap  perangkat mobile  android  dan  pengujian  koneksi internet  yang  digunakan  untuk  menghu- bungkan  ke  Server  Cloud  Database. Percobaan  untuk  menganalisa  jarak  ka- mera  ke  marker  dilakukan  dengan
menggunakan  marker  pada  ketinggian tertentu  untuk  mendeteksi  marker  yang sama,  ketinggian  yang  digunakan  adalah 15 cm, 25 cm dan 50 cm. Pada analisis uji coba  sistem  yang  telah  dibuat,  akan digunakan  semua  marker  pada  aplikasi dengan  memperhitungkan  nilai  Aug- metable  setiap  marker.  Nilai  ini  akan berbeda  tergantung  dari  kualitas  gambar yang  dijadikan  marker  dilihat  dari  kua- litas  pixelnya.  Nilai  Augmetable  diber- ikan  secara  otomatis  pada  saat  marker disimpan pada server Cloud Vuforia, nilai Augmentable  dari  sebuah  marker  berada di  kisaran  0  hingga  5  dan  semakin  baik nilainya  maka  objek  akan  lebih  mudah untuk  dideteksi.  Berikut  ini  adalah  tabel hasil  uji  coba  perbandingan  jarak  objek terhadap kamera pendeteksi marker.
Gambar 14. Tampilan Museum Zoologi Bogor
Gambar 15. Tampilan Keluar Aplikasi
Tabel 1. Perbandingan Jarak Deteksi Terhadap Objek
Berdasarkan  hasil  pengujian,  Aug- mentable pada marker berpengaruh pada hasil  objek  yang  dimunculkan,  karena marker yang memiliki nilai augmentable baik (yakni diatas 3)akan memiliki jarak maksimal50  cm  agar  kamera  bisa  mem- baca  marker  dan  objek  tetap  muncul, namun  apabila  nilai  dari  augmentable kurang  baik  maka  jarak  maksimumnya adalah  25  cm,  selain  itu  ukuran  marker yang  besar  dan  dipenuhi  banyak  warna terbukti  memiliki  nilai augmentedable yang baik.
Cloud  recognition menggunakan koneksi  ke  server  vuforia  agar  bisa munculkan objek yang diinginkan secara virtual  pada  perangkat  android  yang digunakan.  Aplikasi  dirancang  untuk mendeteksi  marker  kemudian  mengana- lisa  akses  key  yang  digunakan  hingga mendapatkan  aksesndari  server  Cloud Vuforia.Pengujian koneksi menggunakan tiga  mode  jaringan  yang  berbeda  pada tempat  yang  sama,  seperti  yang  ditam- pilkan pada tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan Deteksi Berdasarkan Jaringan
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang dilakukan  dengan  menggunakan  bebera- pa jenis jaringan yaitu edge, 3G/HSDPA dan  Wifi.  Perbedaan  jenis  jaringan  yang digunakan  membuat  waktu  rata  –  rata untuk  menampilkan  objek  virtual  ber- beda,  jaringan  edge  memiliki  rata  –  rata waktu  11,2  detik  untuk  mengakses marker  dan  menampilkan  objeknya,  se- mentara jaringan 3G/HSDPA membutuh- kan  waktu  rata-rata  sekitar  8  detik, namun wifi hanya membutuhkan waktu 5 detik  untuk  mengkases  marker  hingga objek  keluar  pada  layar  tampilan perangkat  android.  Faktor  jaringan  yang mengkoneksikan  perangkat  android  ke
server  Vuforia  sangat  berpengaruh  pada waktu  untuk  menampilkan  objek,  keter- sediaan  jaringan  seperti  lambat  atau cepatnya  jaringan,  stabil  atau  tidaknya sinyal  menjadi  beberapa  faktor  yang dapat  mempengaruhi  koneksi  internet. Tentunya koneksi yang kurang baik akan memperlambat  waktu  untuk  mengakses marker dan menampilkan objek virtual.
Proses  analisa  Kebun  Raya  Bogor berbasis  Virtual  Reality  yang  menggu- nakan metode Google Cardboard, Pengu- jian  dilakukan  dengan  pengujian  peng- instalan  Cardboard  pada  OS  Android yang berbeda dan berikut ini adalah hasil uji cobanya.
Tabel 3. Pengujian Pada Berbagai OS Android
Tabel 3 merupakan pengujian yang dilakukan  kepada  dua  jenis  perangkat yang  memiliki  versi  system  operasi android  yang  berbeda  yakni  Samsung Galaxy  S3  Mini  dan  Samsung  Galaxy Grand  2  dan  berikut  adalah  spesifikasi dari  perangkat  yang  digunakan  beserta hasil uji coba kedua perangkat.

## SIMPULAN
Telah  diimplementasikan Aug- mented  Reality dan Virtual  Reality pada aplikasi Kebun Raya Bogor. Penggunaan metode Cloud Recognition untuk AR dan Google  Cardboard untuk  VRberhasil dapat  dijadikan  salah  satu  cara  baru untuk  menyampaikan  informasi  menge- nai Kebun Raya Bogor melalui objek tiga dimensi dan simulasi dunia virtual. Infor- masi yang disampaikan kepada pengguna bisa  dikatakan  sudah  menarik  dan interaktif  karena  banyak  pengguna  yang akhirnya  tertarik  mengunjungi  dan melestarikan  Kebun  Raya  Bogor  setelah menggunakan  aplikasi  ini.  Kedepannya diharapkan  pembuatan  Augmented  Rea- lity  dan  Virtual  Reality  bisa  dilakukan untuk  hal  lain  dengan  penambahan teknologi  yang  lebih  canggih  seperti penggunaan  sensor  suara,  sensor  panas maupun sensor suhu dan kelembapan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Dinas  Pariwisata  dan  Kebudayaan Provinsi  Jawa  Barat,  2014, Museum
Zoologi. http://www.disparbud.jabarp rov.go.id/wisata/destdet.php?id=396 &lang=id.  Diakses  Tanggal  1  April
2015.
[2]. Grigore  Burdea,  Phillipe  Coiffet.
2013. Virtual  Reality  Technology  – 2nd, United  States  Of  America    :  A Wiley-Interscience publication.
[3]. Jonathan  Mooser,  Suya  You  and Ulrich Neumann, “Real-Time Object Tracking  for  Augmented  Reality Combining  Graph  Cuts  and  Optical Flow”,  IEEE  Transactions  On Visualization And Computer Graphics, 2007. [4]. Rekimoto  Jun,  ”Matrix:  A  Realtime Object Identi_cation and Registration Method for Augmented Reality“,  Proceedings  of  the  third Asia  Pasific  on  computer-human interactions, Kangawa Japan, pa. 63- 98, 2001.
[5]. Satyaputra,  Alfa.,  dan  Aritonang, Eva  Maulina,  2014. Beginning Android  Programming  with  ADT Bundle , Tanggerang : Pt Alex Media Komputindo  Kompas  Gramedia.