## IMPLEMENTASI AUGMENTED REALITY UNTUK IDENTIFIKASI LOGO DAN VIDEO SEBAGAI MEDIA INFORMASI MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI NAIVE BAYESIAN
Astrid Novita Putri Fakultas TIK Universitas Semarang Email: astrid@usm.ac.id
Siti Asmiatun Fakultas TIK Universitas Semarang Email: siti.asmiatun@usm.ac.id

## ABSTRAK
Pada  Universitas  Semarang  Fakultas  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  setiap  tahun  selalu mempunyai  banyak  kegiatan  seperti  kegiatan  Seminar, Workshop ,  Pelatihan,  Festifal,  dsb.  Kegiatan- kegiatan  tersebut  biasanya  didokumentasikan  dalam  bentuk  foto  dan  video.  Sedangkan  untuk dokumentasi publikasi kegiatan dalam bentuk media promosi maupun media informasi belum dilakukan, sehingga masyarakat umum yang kurang familiar tidak dapat mengetahui informasi dengan kegiatan yang ada.  Memanfaatkan  aplikasi smartphone yang  berbasis  android, blackberry ,  dan  iphone  dapat menggunakan  salah  satu  teknologi augmented  reality 3D  yang  berfungsi  untuk  mengidentifikasi informasi  melalui  logo  Fakultas  TIK  dan  menerapkannya  pada  berbagai  media  cetak  atau  elektronik. Sehingga  dengan  adanya  perubahan  cara  promosi  tersebut  diharapkan  dapat  menarik  minat  perhatian masyarakat umum dan masyarakat umum untuk mengetahui informasi mengenai kegiatan di Universitas Semarang khususnya Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi. Pada penelitian ini, akan membahas bagaimana  mengklasifikasikan  kegiatan-kegiatan  tersebut  menggunakan  metode naive  bayes menjadi dua  kategori yaitu favorit atau tidak favorit. Berdasarkan data foto dan video kegiatan FTIK tahun 2017 yang telah diimplementasikan menggunakan tools Unity 3D  menunjukkan bahwa penerapan Augmented Reality untuk  identifikasi  logo  sebagai  media  informasi  menggunakan  metode  klasifikasi naive  bayes dapat  diimplementasikan  dengan  baik.  Diharapkan  dengan  adanya  klasifikasi  kegiatan  dengan memanfaatkan  teknologi augmented  reality yang  diimplementasikan  menggunakan  tools  Unity  3D, informasi yang dihasilkan akan lebih informatif dan menarik perhatian masyarakat umum.
Kata kunci: augmented, reality, naive, bayesian, kegiatan.

## ABSTRACT
At Semarang University, Faculty of Information and Communication Technology always has many activities such as Seminar, Workshop, Training, Festifal, etc. These activities are usually done in photos and videos. While for documentation of the publication of activities in the form of media campaigns and media  information  has  not  been  done,  so  that  the  less  familiar  public  can  not  know  information  with existing activities. Utilizing smartphone applications based on android, blackberry, and iphone can use one  of  the  3D  augmented  reality  technology  that  serves  to  identify  information  through  the  logo  of  the Faculty of ICT and apply it to various print or electronic media. So that with the changes in the way of promotion  is  expected  to  attract  the  attention  of  the  general  public  and  the  general  public  to  find  out information about the activities at the University of Semarang, especially the Faculty of Information and Communication  Technology.  In  this  study,  will  discuss  how  to  classify  these  activities  using  naive bayesian method into two categories: favorite or non favorite. Based on data photos and videos of FTIK activities  in  2017  that  have  been  implemented  using  Unity  3D  tools  shows  that  the  application  of Augmented  Reality  for  logo  identification  as  information  media  using  naive  bayesian  classification method  can  be  implemented  well.  Expected  with  the  classification  of  activities  by  utilizing  augmented realitytechnology  implemented using Unity 3D tools, the resulting information will be more informative and attract the attention of the general public.
Keywords: augmented, reality, naive, bayesian, activity.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  saat  ini  sangat  berkembang  pesat  dalam  menyajikan suatu  promosi,  maupun  media  informasi  pada  setiap  perusahaan  maupun  Universitas.  Augmented  reality merupakan  salah  satu  teknologi  terbaru  yang  dapat  menjadi  media  promosi  dan  media  informasi  dengan memadukan kondisi rekayasa atau maya dengan kondisi nyata dalam lingkungan nyata yang di tampilkan secara virtual menggunakan smartphone baik android, blackberry , maupun iphone . Di Universitas Semarang khususnya Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi mempunyai banyak kegiatan seperti kegiatan Seminar, Workshop, Pelatihan, Festifal, dsb yang diadakan setiap tahun. Setiap kegiatan akan didokumentasikan dalam bentuk foto dan video.  Akan  tetapi  dokumentasi  kegiatan  dalam    bentuk  media  promosi  maupun  media  informasi  masih  sangat kurang,  sehingga  masyarakat  umum  yang  kurang familiar tidak  dapat  mengetahui  informasi  dengan kegiatan yang ada.
Augmented reality adalah teknologi yang sangat tepat untuk solusi dari permasalahan tersebut. penerapan teknologi augmented reality adalah  sebagai media informasi yang akan menampilkan informasi tertentu bagi para penggunanya. Karena dengan memanfaatkan teknologi augmented reality pada logo dari suatu model logo, dan video animation yang dapat di tampilkan secara virtual menggunakan mobile phone baik android,  blackberry maupun iphone akan  lebih  mudah  menarik  minat  masyarakat  untuk  mengetahui informasi yang terkandung dari tampilan 3D yang akan menampilkan gambaran umum tentang kegiatan di  Universitas  Semarang  khususnya  Fakultas  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi.  Pada  penelitian  ini, akan  membahas  dari  segi  pengolahan  data  dan  video  dimana  data  foto  dan  video  tersebut  akan diklasifikasikan menjadi dua kategori yaitu favorit dan tidak favorit, sehingga mahasiswa dan masyarakat dapat mengetahui kegiatan apa sajakah  yang ada di fakultas TIK  yang paling  favorit dan tidak favorit dengan harapan  dari  informasi  tersebut  dapat  menarik  perhatian  mahasiswa  dan  masyarakat  umum  untuk mengenal lebih lanjut tentang seluk beluk FTIK.
Naïve  Bayes merupakan  pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang dikemukakan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes. Menurut Olson dan Delen (2008, p102) menjelaskan Naïve bayes untuk setiap kelas keputusan, menghitung probabilitas dengan syarat bahwa kelas keputusan adalah benar, mengingat vektor informasi obyek.
Sedangkan menurut Han dan Kamber (2011, p351) Proses dari The Naïve Bayesian classifier , atau Simple Bayesian Classifier , sebagai berikut: (Andriani, 2012)
a. Variable D menjadi pelatihan set tuple dan label yang terkait dengan kelas. Seperti biasa, setiap tuple  diwakili  oleh  vektor  atribut  n  dimensi,  X  =  (x1,  x2,  ...,  xn),  ini  menggambarkan pengukuran n dibuat pada tuple dari atribut n, masing-masing, A1, A2, ..., An.
b. Misalkan  ada  kelas  m,  C1,  C2,  ...,  Cm.  Diberi  sebuah tuple ,  X, classifier akan  memprediksi  X yang  masuk  kelompok  memiliki  probabilitas posterior tertinggi,  kondisi-disebutkan  pada  X. Artinya, classifier naive bayesian memprediksi bahwa X tuple milik kelas Ci jika dan hanya jika, di jelaskan pada rumus dibawah ini:
(1)
Keterangan : P(Ci|X)  = Probabilitas hipotesis Ci jika diberikan fakta atau record  X ( Posterior probability ) P(X|Ci)  = Mencari nilai parameter yang memberi kemungkinan yang paling besar ( likelihood ) P(Ci) = Prior probability dari X ( Prior probability ) P(X)       = Jumlah probability tuple yg muncul, Sumber: Han dan Kamber (2011, p351)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  bagian ini akan membahas mengenai jenis data dan metode pengumpulan data yang di gunakan

## 2.1 Jenis Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:
a. Data  primer,  yaitu  data  yang  diperoleh  secara  langsung  dari  objek  penelitian,  sebagai  berikut  : Kegiatan yang ada di fakultas TIK, Jumlah peserta, kemudian ranking yang akan di dapatkan.
b. Data  sekunder,  yaitu  data  yang  diperoleh  dari literature ,  buku  referensi,  maupun  browsing internet.

## 2.2 Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah:
a. Observasi  dan  Wawancara  :  Pengumpulan  data  melalui  pengamatan  dan  wawancara  secara langsung  dengan  Ketua  Program  Studi  Teknik  Informatika,  Sistem  Informasi,  dan  Ilmu Komunikasi mengenai kegiatan apa sajakah yang ada di dalamnya dan menganalisa kriteria yang di gunakan dari jenis kegiatan, tanggal kegiatan, hasil kegiatan, dan ranking  yang di dapat dari hasil klasifikasi jumlah peserta.
b. Studi Pustaka : Mengumpulkan literatur pendukung penelitian, baik dari buku referensi ataupun browsing dari internet.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penentuan Kriteria
Berikut  ini  adalah  kriteria  dalam  menentukan  hasil  berdasarkan ranking menggunakan  metode klasifikasi :
a. Progdi : Teknik Informatika, Sistem Informasi, Ilmu Komunikasi.
b. Jenis Kegiatan : Kuliah Umum, Workshop, Pelatihan, Kegiatan Akademik, Kegiatan Ilmiah.
c. Hasil  Kegiatan  (Berdasarkan  Peserta)  :  Memuaskan,  Cukup  (Di  dapatkan  dari  jumlah  peserta kegatan)
d. Ranking : Favorit, Tidak Favorit.

## 3.2 Dataset
Berikut  ini  adalah  tabel  tranning  kegiatan  di  Fakultas  TIK  di  bawah  ini  pada  tabel  2  mengenai Tranning Kegiatan Fakultas TIK:
Tabel 1. Tabel tranning kegiatan fakultas TIK [18]
No Program Studi Jenis Kegiatan Hasil Kegiatan Ranking 1. Teknik Informatika Workshop Instal U- Buntu Realase Party 11.04 Memuaskan Favorit 2. Teknik Informatika Workshop Framework PHP Memuaskan Favorit 3. Teknik Informatika Workshop Linux Cukup Tidak Favorit 4. Teknik Informatika Workshop Sistem Sensor Memuaskan Favorit 5. Sistem Informasi Workshop Website Cukup Tidak Favorit 6. Sistem Informasi Festifal IT Fest Memuaskan Favorit 7. Sistem Informasi Workhsop Mikrotik Cukup Tidak Favorit 8. Ilmu Komunikasi Pelatihan Lab. TV Cukup Tidak Favorit 9. Teknik Informatika Workshop Instal U-Buntu Realse Party Memuaskan Favorit 10. Teknik Informatika Workshop Framework PHP Memuaskan Favorit 11. Teknik Informatika Workshop Linux Memuaskan Favorit 12. Teknik Informatika Workshop Sistem Sensor Memuaskan Favorit 13 Teknik Informatika Workshop Website Cukup ?

## 3.3 Implementasi Klasifikasi Naive Bayesian Pada Unity 3D
Berikut ini adalah pengolahan data dengan menggunakan naive bayes pada Unity 3D pada gambar 2:
a. Use Case Diagram

## Gambar 1. Usecase
Dari  gambar  1. usecase diatas  merupakan  gambaran  dari  alur  sistem  yang  akan diimplementasikan menggunakan Unity 3D. Ada beberapa aktifitas yang dapat diakses oleh user atau  pengguna  yaitu  menscan  gambar  logo  ftik,  menampilkan  dan  memilih  AR  pada  semua kegitaan FTIK, menampilkan ranking,  dan mengupload video kegiatan dan kriteria.
b. Tampilan hasil implementasi menggukan Unity 3D
Dibawah ini merupakan tampilan gambar dari hasil implementasi menggunakan tools Unity 3D. Digambar  tersebut  terdapat  pilihan  menu  untuk  melihat  video  kegiatan  di  Fakultas  TIK  USM. Kemudian terdapat pilihan menu untuk menampilkan peringkat kegiatan di Fakultas  TIK USM dengan metode Naive bayes pada gambar 2.
Gambar 2. Tampilan Scan Menu Utama Augmented Reality
Untuk  gambar  3  dibawah  ini  merupakan  hasil  tampilan  dari  pilihan  menampilkan  peringkat kegiatan  Fakultas  TIK  USM  menggunakan  metode naive  bayes .  Dari  Hasil  tampilan  terdapat beberapa  kegiatan  yang  sudah  diklasifikasikan  menggunakan  metode naive  bayes menjadi kegiatan favorit atau tidak favorit.

## Gambar 3. Tampilan Scan Klasifikasi Kegiatan Menggunakan Naive Bayes
Dari  Gambar  3  diatas  merupakan  hasil  klasifikasi  kegiatan  diatas  merupakan  hasil  dari perhitungan metode naive bayes dimana dari kategori favorit dan tidak favorit akan ditampilkan salah satu jika hasil nilainya >= 0 tapi jika hasil nilainya == 0 maka kategori tersebut tidak akan ditampilkan.  Gambar  4  dibawah  ini  merupakan  nilai  akhir  dari  masing-masing  kategori  yang dihitung sesuai dengan metode naive bayes , hasil di tampilkan pada gambar 5.
Gambar 4. Hasil Nilai Inputan Naive bayes ian Nilainya Tidak Favorit
c. Tampilan Script Function Naive bayes
Berikut ini adalah script function dengan nama “hitung.cs”  yang di gunakan untuk menentukan hasil ranking dari klasifikasi kegiatan  Fakultas TIK USM. Hasil dari perhitungan tersebut akan menampilkan  klasifikasi  kegiatan  menjadi  Favorit  atau  tidak  favorit,  kemudian  untuk script di jelaskan pada gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Script Function Naive bayes

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian ini dapat diambil kesimpulan bahwa berdasarkan data foto dan video kegiatan FTIK tahun 2017 yang telah diimplementasikan menggunakan tools Unity 3D menunjukkan bahwa penerapan
Augmented  Reality untuk  identifikasi  logo  dan  video  sebagai  media  informasi  menggunakan  metode klasifikasi naive  bayes ian dapat  diimplementasikan  dengan  baik.  Untuk  saran  penelitian  selanjutnya dapat  ditambahkan  penilaian  akurasi  sehingga  dapat  menentukan  tingkat  ketepatan  dari  hasil  penerapan metode.  Dan  untuk  pengembangan  penelitian  yang  akan  datang  dapat  ditambahkan  metode  yang  lain sebagai metode pembanding.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  ucapkan  terimakasih  kepada  pihak  Dikti  dan  Universitas  Semarang  yang  telah  membiayai penelitian dosen pemula ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Zhang,  Harry,  and  Shengli  Sheng.  "Learning  weighted naive  bayes with  accurate  ranking."  Data Mining. ICDM'04. Fourth IEEE International Conference on. IEEE, 2004.
[2] Zhang,  Harry,  and  Shengli  Sheng.  "Learning  weighted naive  bayes with  accurate  ranking."  Data Mining, 2004. ICDM'04. Fourth IEEE International Conference on. IEEE, 2004.
[3] Wagner, Daniel, et al. "Real-time detection and tracking for augmented reality on mobile phones." IEEE transactions on visualization and computer graphics 16.3 (2010): 355-368.
[4] Coiras,  E.,  et  al.  "Supervised  target  detection  and  classification  by  training  on  augmented  reality data." IET Radar, Sonar & Navigation 1.1 (2007): 83-90.
[5] Silva, R., et al. "Object recognition using bayesian networks for augmented reality applications." VII Symposium on Virtual Reality. 2004.
[6] Arsyad, Azhar.2011.”Media Pembelajaran.cetakan ke-15”.Jakarta:Rajawalli Pers”.
[7] Andi Prastowo.2012.”Metode Penelitian Kualitatif dalam Perspektif Rancangan Penelitian”.
[8] McGraw,  Ibiz  Fernandez.  2002.”Macromedia  Flash  Animation  &  Cartooning:  A  Creative  Guide  . Hill/Osborn”, California
[9] Sobur, Alex. 2006. “Semiotika Komunikasi”. Bandung: PT Remaja Yosdakarya
[10] Degeng, I.N.S.1989.”Ilmu Pengajaran Taksonomi Variabel”.Jakarta : Depdikbud.
[11] Arief  Sadiman.  2002.  “Media  Pembelajaran  dan  Proses  Belajar  Mengajar,  Pengertian Pengembangan dan Pemanfaatannya”,Jakarta: Raja Grafindo Persada.
[12] Gagne  dan  Briggs,  Arsyad.  2002. “Media  Pembelajaran” Henderi.  2008. “Unified  Modeling Language”.
[13] Adi  Purwoko    Anggoro,  Nur  Wahyudi  Eko.  2014.“Pemanfaatan  Teknologi  Augmented  Reality Untuk Marketing Pada Universitas Stikubank Semarang”. Dinamika Informatika Vol.6 No. 1, Maret 2014 ISSN 2085-3343.
[14] Tanggo  Fery,  dkk.“Pembuatan  Prototype  Aplikasi  Pengenalan  logo  Berbasis  Android”.  Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri Universitas Kristen Petra Surabaya.
[15] Juwono Felix, dkk..“Perancangan Portfolio PT Architecture Nine Dengan Pendekatan Media Visual Augmented  Reality.”  Program  Studi  Teknik  Informatika  Fakultas  Teknologi  Industri  Universitas Kristen Petra Surabaya.
[16] Suryawinata,  B.  A.  2010.  ”Pemanfaatan  augmented  reality  dalam  memvisualisasikan  produk perumahan melalui internet “. Comtech vol 1 no 2, 758-769.
[17] Xiang, Wang. "Analysis of the time complexity of quick sort algorithm." Information Management, Innovation Management and Industrial Engineering (ICIII), 2011 International Conference on . Vol. 1. IEEE, 2011.
[18] Tim  Akreditas  USM.2016.”Evaluasi  Diri  Borang  Akreditasi  Program  Studi  Teknik  Informatika Fakultas Teknologi Informasi dan KOmunikasi”. Universitas Semarang.