JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 186 – 195

## KANDUNGAN VITAMIN PADA BUAH MENGGUNAKAN ALGORITMA SURF DAN LUCAS KANADE BERBASIS TEKNOLOGI MIXED REALITY
Vicki Irvan Maulana 1) , Fauziah 2) , Rima Tamara Aldisa 3)
1, 2,3) Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional Universitas Nasional, Sawo Manila No.61, Pejaten Bar., Kec. Ps. Minggu, Jakarta Selatan, Indonesia e-mail: vickiirvanmaulana2018@student.unas.ac.id 1) , fauziah@civitas.unas.ac.id 2) , rima.tamara@civitas.unas.ac.id 3)

## ABSTRAK
Seiring majunya teknologi dalam proses pembelajaran saat ini banayak sekali inovasi baru  seperti Mixed Reality adalah sebuah trobosan sebagai media pembelajaran saat ini. Karena teknologi ini menggabungkan antara Augmented Reality dan Virtual Reality, sehingga dapat menciptakan suasana belajar yang berbeda untuk anak usia dini. Dengan adanya tampilan 3D objek diharapkan dapat menambah semngat belajar. Karena pada akhir  – akhir ini banyak sekali anak usia dini yang sudah mulai malas belajar karena terlalu lama diam dirumah saat pandemi Covid – 19. Oleh sebab itu penulis ingin membuat aplikasi edukasi teknologi Mixed Reality untuk mendeskripsikan kandungan vitamin pada buah, agar menambah wawasan anak usia dini bahwa betapa pentingnya mengkonsumsi buah – buahan. Aplikasi ini dibuat menggunakan algoritma surf dan lucas  kanade.  Pengujian  aplikasi  menggunakan  3  Device  yang  berbeda.  Pada  Device  Redmi  Note  8  Pro  dapat  membaca marker dengan sangat baik diperoleh hasil pengujian ±18 cm pada jarak minimum objek, ±182 cm pada jarak maksimal objek, 01.10 detik pada cahaya terang, dan 01.50 detik pada cahaya redup. Lalu pada Redmi Note 8 dapat membaca marker dengan cukup baik diperoleh hasil pengujian ±19 cm pada jarak minimum objek, ±175 cm pada jarak maksimal objek, 01.32 detik pada cahaya terang, dan 01.67 detik pada cahaya redup. Sedangkan pada Redmi Note  5A dapat membaca marker dengan baik diperoleh hasil pengujian ±22 cm pada jarak minimum objek, ±97cm pada jarak maksimal objek, 01.36 detik pada cahaya terang, dan 02.00 detik pada cahaya redup.
Kata Kunci: Algoritma Lucas Kanade, Algoritma Surf, Android,  Mixed Reality.

## ABSTRACT
As technology advances in the current learning process, there are many new innovations such as Mixed Reality which is a breakthrough as a learning medium today. Because this technology combines Augmented Reality and Virtual Reality, so it can create a different learning atmosphere for early childhood. With the 3D display of objects, it is expected to increase the spirit of learning. Because lately, there are so many early childhood children who have started to be lazy to study because they have been staying at home for too long during the Covid-19 pandemic. Therefore, the author wants to make an educational appli- cation of Mixed Reality technology to describe the vitamin content in fruit, in order to add insight to children aged early that how important it is to consume fruits. This application is made using Surf and Lucas Kanade algorithms. Testing the applica- tion using 3 different devices. On the Redmi Note 8 Pro Device can read markers very well, the test results are ±18 cm at the minimum object distance, ±182 cm at the maximum object distance, 01.10 seconds in bright light, and 01.50 seconds in dim light. Then the Redmi Note 8 can read markers quite well, the test results are ±19 cm at the minimum object distance, ±175 cm at the maximum object distance, 01.32 seconds in bright light, and 01.67 seconds in dim light. While the Redmi Note 5A can read markers well, the test results are ±22 cm at the minimum object distance, ±97cm at the maximum object distance, 01.36 seconds in bright light, and 02.00 seconds in dim light.
Keywords: Android, Lucas Kanade Algorithm, Mixed Reality, Surf Algorithm .

## I. P ENDAHULUAN
uah - buahan merupakan makanan yang banyak sekali mengandung gizi didalamnya, terutama kaya akan kandungan vitaminnya yang dapat membantu pertumbuhan dan kesehatan manusia[1]. Karena banyak sekali manfaatnya perlunya dilakukan edukasi kepada anak – anak sejak dini agar mereka tahu betapa pentingnya mengkonsumsi buah untuk tubuh. Karena sistem pembelajaran saat ini masih menggunakan buku atau  media  cetak  lainnya  membuat  anak  –  anak  semakin  kurang  minat  dalam  melakukan  proses  belajar  di sekolah. Di dalam bidang pendidikan saat ini sedang berkembang sebuah teknologi baru untuk proses belajar mengajar yang bernama Mixed Reality yaitu sebuah penggabungan dari augmented reality dan virtual reality dalam satu aplikasi. Dengan adanya teknologi Mixed Reality peneliti berharap dapat menarik minat anak usia dini untuk semakin giat belajar. Dalam penelitian ini aplikasi yang dihasilkan dapat digunakan untuk membantu anak usia dini dalam mengenal berbagai objek buah dan kandungan vitamin di dalamnya[2]. Algoritma yang
B

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 186 – 195
digunakan untuk aplikasi ini adalah algoritma Surf dan Lucas Kanade . SDK ( Software Development Kit ) yang digunakan dalam proses pembuatan aplikasi edukasi ini adalah Vuforia menggunakan unity engine.
Penelitian sebelumnya yang berkaitan dengan topik yang dibahas yaitu ada pada penelitian yang memba- has tentang kandungan vitamin yang teradapat dalam buah dengan menggunakan teknologi Augmented Realty y ang  menghasilkan  aplikasi  augmented  reality  pengenalan  buah  dan  kandungan  yang  ada  didalamnya[3]. Peneliti  tersebut melakukan  uji  coba  pengisntalan    aplikasinya menggunakan  3 device berbeda  yaitu  dengan device Samsung Galaxy j7, Samsung Galaxy j6, Oppo F1s dan mendapatkan hasil aplikasi bekerja dengan baik pada  semua device yang  di  lakukan  uji  coba  tetapi  pada  Samsung  Galaxy  j6  user  interface  aplikasi  tersebut terlihat lebih kecil pada halaman utama . Adapula penelitian lainnya yang masih terkait topik yang akan dibahas yaitu tentang penjelasan pengenalan buah buahan menggunakan teknologi Augmented Reality Dari hasil uji coba yang sudah dilakukan aplikasi tersebut dapat menampilkan objek 3d dengan optimal apabila jarak marker 5 – 60 cm dengan sudut kamera 30° - 60°[4]. Penelitian lainnya yaitu tentang teknologi Mixed Reality menggunakan algoritma Surf dan algoritma Lucas Kanade penelitian tersebut bertujuan untuk mengetahui apakah algoritma yang  digunakan  cocok  dalam  pembuatan  aplikasi Mixed  Reality yang  dilakukannya  beberapa  uji coba untuk algoritma yang digunakan seperti pengujian jarak maksimal, pengujian faktor intensitas cahaya, dan pengujian sudut kemiringan[5]. Selanjutnya penelitian yang menggunakan algoritma Surf untuk mendeteksi objek yang didapatkan hasil bahwa algoritma Surf cukup baik digunakan untuk dilakukannya pendeteksian objek[6]. Adap- ula  penelitian  yang  serupa  yaitu  melakukan  pengenalan  tanaman  buah  untuk  pengunjung  menggunakan teknologi augmented reality yang mendapatkan hasil setelah dilakukannya uji coba pengunjung sangat terbantu dengan adanya teknologi bantuan untuk pengenalan  tanaman buah[7].
Peneliti menggunakan teknologi Mixed Reality untuk media edukuasi pengenalan buah dan kandungan vitamin  didalamnya  untuk  anak  usia  dini  yang  menghasilkan  aplikasi  yang  didalamnya  terdapat  objek  3D berbagai  macam  buah  serta  penjelasan  kandungan  vitamin  dari  objek  buah  tersebut.  Dengan  menggunakan metode algoritma Surf , dan algoritma Lucas Kanade .

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Flowchart Aplikasi
Berikut ini adalah tampilan gambar dari flowchart aplikasi yang dibuat yaitu Mixed Reality pengenalan buah.

## Gambar. 1. Flowchart Aplikasi
Gambar 1 merupakan flowchart aplikasi yang  menjelaskan tentang alur sistem yang dibuat, dimulai dari awal aplikasi dibuka hingga selesai.
Berikut ini adalah penjelasan flowchart :

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 186 – 195
•  Ketika aplikasi dimulai muncul sebuah tampilan Main Menu, yang didalamnya terdapat 4 button yaitu mulai, cara penggunaan, tentang aplikasi, dan keluar.
•  Button mulai memiliki 2 button lagi yaitu AR dan VR. Jika memilih salah satu dari button tersebut maka akan tampil scene untuk menscane objek yang nantinya akan dirubah menjadi gambar 3D yang didalamnya terdapat juga button kembali dan jika di klik maka akan menuju ke Main Menu.
•  Button cara penggunaan jika di klik akan masuk ke dalam scene yang berisi cara penggunaan aplikasi dan terdapat button yang sudah ter link dengan google drive untuk mendownload marker.
•  Tentang aplikasi berisi scene yang menjelaskan nama pembuat aplikasi.
•  Keluar jika di klik maka otomtis akan keluar dari aplikasi.

## B. Mixed Reality
Mixed  Reality  merupakan  gabungan  antara  dua  teknologi  yaitu  Augmented  Reality  dan  Virtual  Reality. Teknologi Mixed Reality yang dapat menampilkan objek digital menggunakan bantuan alat fisik[5]. Augmented Reality bekerja secara berinteraksi dengan dunia nyata saat penerapannya, Sedangkan Virtual Reality bekerja yang sebagian lingkungannya sudah dalam bentuk dunia digital.

## C. Model ADDIE
Gambar. 2. Model Addie
Gambar 2 model yang digunakan dalam proses pembuatan aplikasi ini adalah ADDIE model .
Teknik  dalam  membuat  aplikasi  ini  menggunakan  model  ADDIE  karena  dianggap  sangat  cocok  untuk mengimplementasikan. Tahapan dari pengimplementasian aplikasi sebagai berikut:
1). Analysis (Analisis)
Dalam  proses  perancangan  aplikasi  tahap  pertama  yaitu  analisis  yang  akan  meliputi  berbagai  kebutuhan, berupa pengumpulan data yang nantinya akan menjadi sebuah penjelasan pada objek yang ditampilkan. Pada aplikasi ini nanti terdapat objek 3D dari berbagai buah.
2). Design (Desain)
Tahap  ini  merupakan  proses  membuat  desain  aplilkasi  yang  sudah  melalui  anlisa  pada  tahap  sebelumnya. Pembuatan desain antara lain perancangan objek 3D seperti buah, Dan desain UI.
3). Develop (Pengembangan)
Tahapan pengembangan yaitu mengembangkan desain yang sudah dibuat menjadi sebuah aplikasi. 4). Implement (Implementasi)
Selanjutnya adalah implementasi di tahap ini aplikasi sudah siap melakukan uji coba. Pengujian aplikasi ini dilakukan agar mengetahui bahwa aplikasi masih terdapat eror atau bug sebelum diluncurkan. 5). Evaluate (Evaluasi)
Di tahap terakhir dilakukannya sebuah evaluasi dari aplikasi yang dibuat, agar  meminimalisir kesalahan ter- jadi pada aplikasi.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 186 – 195

## D. Algoritma Surf
Algoritma SURF merupakan modifikasi dari algoritma SIFT dimana SURF mengandalkan kecepatan untuk melakukakan komputasi tapis kotak dengan memanfaatkan citra integral. Dibawah ini merupakan beberapa tahapan dari algoritma SURF :
1). Konversi citra RGB ke Grayscale Proses awal, Mempersiapkan citra grayscale dengan cara menghitung nilai representasi citra integral . Menggunakan rumus berikut :
I (x, y) =   ∑ ∑ 𝑁 (𝑋 1 𝑦 𝑦=0 𝑥 𝑥=0 𝑌 1 ) (1)
Citra integral I merupakan dari representasi tengah  untuk citra dan terdiri dari banyaknya nilai keabuan dari citra N dengan tinggi = y dan lebar = x.
2).  Mencari  fitur-fitur  blob-  like  pada  citra,  untuk  menentukan  titik  fitur  pada  citra  dengan  menggunakan matriks Hessian. Berikut ini merupakan rumus dari matriks Hessian :
𝐻 (𝑥, 𝜎) = ( 𝐿𝑥𝑥(𝑥, 𝜎) 𝐿𝑥𝑦(𝑥, 𝜎) 𝐿𝑥𝑦(𝑥, 𝜎) 𝐿𝑦𝑦(𝑥, 𝜎) )
(2)
Lxx(x,σ) merupakan turunan fungsi kedua yang berasal dari fungsi Gaussian dengan citra I. Definisi ini juga untuk Lxy(x,σ) dan Lyy(x,σ).
Tahapan dari matriks Hessian  adalah sebagai berikut : a. Membentuk piramid citra: melakukan konvolusi tapis kotak dengan ukuran yang semakin besar dengan citra untuk membentuk piramid citra[6].
b.  Mencari  ekstrema  dari determinan  matriks  Hessian:  menghitung  nilai  dari  determinan matriks  Hessian kemudian mencari nilai ekstremanya (nilai maksimal atau minimal dibandingkan dengan nilai-nilai tetang- ganya)[6].
c.  Lokalisasi  calon  fitur  :  mencari  lokasi  calon  fitur  pada  setiap  ruang  skala  (scale  space)  dengan menggunakan metoda non-maximum supression terhadap eksterma dari determinan matriks Hessian[6]. 3). Pendeskripsian fitur, merupakan tahap untuk mendeskripsikan titik-titik unik fitur yang sudah di deteksi.
4).  Pencocokan  fitur,  yaitu  mencari  nilai  kemiripan  titik  titik  yang  menarik  antara  citra  uji  dan  citra  latih dengan menggunakan metode FLANN, yaitu dengan mencari nilai tetangga dari keypoint yang terdapat nilai kemiripan dengan menghasilkan nilai NNDR(Nearest Neighbour Distance Ratio) sehingga dari nilai kemiri- pan yang telah didapatkan sistem akan dapat mengenali objek.

## E. Algoritma Lucas Kanade
Algoritma Lucas Kanade bekerja dengan menentukan posisi titik fitur pada bingkai-bingkai sebelumnya ke bingkai berikutnya tujuan dari algoritma Lucas Kanade dari satu Template citra T(x) di citra I(x) oleh karena itu perpindahan template pada citra T(x) I(x)[5]. Berikut ini merupakan persamaan dari perpindahan template pada citra secara 3 dimensi[5] :
( 𝑥 + 𝑢 𝑌 + 𝑣 ) =   ( 𝑎 1 𝑎 2 𝑎 3 𝑎 4 ) ( 𝑥 𝑦) + ( 𝑎 5 𝑎 6 ) (3)
F. Kebutuhan Sistem
T ABEL I
Hardware yang digunakan
Hardware Versi Prosesor Intel(R) Core(TM) i5-8250U CPU @ 1.60GHz   1.80 GHz Ram 12 Gb DDR4 2400 MHz Graphic Card Nvidia 150 MX Hdd 1 TB SSD 120 GB

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 186 – 195
Tabel I. Merupakan Hardware Yang digunakan dalam proses pembuatan aplikasi Mixed Reality.
T ABEL II
Software yang digunakan
Software
Unity 3D 2020.3.21f1
Vuforia Engine 9.8.5
Blender 3D 2018
Adobe Photoshop CS3 Mock HMD XR Plugin
Tabel II. Merupakan Software Yang digunakan dalam proses pembuatan aplikasi Mixed Reality.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Marker
Marker digunakan untuk mendeteksi objek yang akan dimunculkan dalam bentuk 3D[8]. Pada Vuforia Engine marker memiliki rating dari 1 hingga 5 bintang. Semakin tinggi rating dari suatu marker maka akan semakin cepat dalam proses pendeteksiannya dan objek yang ditampilkan akan lebih stabil.
Gambar. 3. Marker Buah

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 186 – 195

## Gambar. 4. Marker Buah
Gambar 3 dan 4 merupakan marker yang sudah di upload pada database Vuforia Engine dan memiliki rating masing masing yang telah ditentukan.

## B. Implementasi User Interface
T ABEL III Implementasi User Interface No. Tampilan Penjelasan 1
Ini  adalah  tampilan  main  menu  dari  ap- likasi  terdapat  tombol  mulai,  cara penggunaan,tentang aplikasi, dan keluar. 2 Tampilan  jika  mengklik  tombol  mulai, akan muncul dua tombol yaitu AR dan VR yang jika dipilih akan menampilkan scene pendeteksian marker

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 186 – 195
3 Scene  pendeteksian  marker  yang  telah dibuat jika tadi kita memilih tombol AR.. 4
Scene pendeteksian marker jika kita mem- ilih  tombol  VR  yang  merupakan  fitur utama dari  aplikasi  ini yaitu Mixed Real- ity. 5
Bagian  Cara  penggunaan  berisi  tentang panduan menggunakan aplikasi ini dan un- tuk mendownload marker yang telah di se- diakan. 6
Halaman  tentang  aplikasi  berisikan  pen- jelasan  singkat  Mixed  Relaity  dan  berisi credit dari si pembuat aplikasi yaitu penu- lis.
Tabel  3  menjelaskan  tampilan  user  interface  yang  pada    aplikasi  Mixed  Reality  untuk  mendeskripsikan kandungan vitamin pada buah.

## C. Penerapan Algoritma Surf
Algoritma Surf pada aplikasi ini digunakan untuk mendeteksi titik unik pada marker sehingga apabila di scan akan muncul objek 3D berupa buah[9].

## Gambar. 4. Penerapan dari Algoritma Surf
Gambar  5  merupakan  hasil  dari  penerapan  algoritma  Surf  yang  ketika  kamera  diarahkan  pada  marker  akan muncul objek 3 dimensi , suara nama buah dan deskripsi penjelasan kandungan vitamin yang terdapat pada buah tersebut.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 186 – 195

## D. Penerapan Lucas Kanade
Algoritma Lucas Kanade yang digunakan pada aplikasi ini berfungsi sebagai tracker untuk objek 3 dimensi yang muncul sehingga bisa mengikuti pergerakan pada marker. Algoritma ini sudah otomatis berada pada library pada SDK Vuforia Engine[10].
Gambar. 4. Penerapan dari Algoritma Lucas Kanade
Gambar 6 merupakan penerapan dari algoritma lucas kanade sebagai tracking objek 3 dimensi sesuai pergerakan marker  yang  diarahkan  pada  kamera  (marker  dalam posisi  normal, marker  dalam  posisi  ditekuk,  marker  dalam posisi diputar.

## E. Pengujian Aplikasi
Pengujian aplikasi yang telah dilakukan menggunakan 3 device android dengan versi os yang berbeda pendetek- sian marker menggunakan kamera yang ada pada masing – masing device tersebut.
T ABEL IV Device yang digunakan untuk pengujuan
Pada  tabel  IV.  Pengujian  terhadap  aplikasi  ini,Dilakukannya  pengujian  menggunakan  3  device  dan  OS  yang berbeda agar mengetahui perbedaan hasil yang didapatkan pada saat pengujian. Smartphone yang digunakan yaitu Redmi Note 8 pro , Redmi Note 8 dan Redmi Note 5A.
Device
Versi OS Redmi Note 8 Pro 11.0 (Red Velvet Cake)
Redmi Note 8 9.0 (Pie) Redmi Note 5A 7.0 (Nougat)

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 186 – 195

## F. Pengujian Aplikasi Berdasarkan Intensitas Cahaya

## T ABEL V
Pengujian Aplikasi Berdasarkan Intensitas Cahaya
Pada Tabel V dapat diketahui bahwa intensitas cahaya dapat berpengaruh dalam pendeteksian marker. Dalam pengujian  ini  didapati  hasil  yang  berbeda antara  ke 3 device tersebut  yaitu  pada Redmi  Note  8  Pro lebih  cepat melakukan pendeteksian marker dibanding device lainnya. Sementara itu Redmi Note 5A pendeteksiannya lebih lama dibanding 2 Device lainnya.

## G. Pengujian Aplikasi Berdasarkan Jarak Minimal

## T ABEL VI
Pengujian Aplikasi Berdasarkan Jarak Minimal
Hasil pengujian jarak minimal yang terlampir pada tabel VI. Yaitu Redmi Note 8 Pro dapat mendeteksi marker dengan  jarak  minimum  ±18  Cm,  Redmi  Note  8  dengan  jarak  minimal  ±19  Cm,  sedangkan  Redmi  Note  5A mendeteksi marker dengan jarak minimal ±22 Cm. Pengujian jarak ini juga dapat dipengaruhi oleh OS dan masing – masing kulitas kamera dari smartphone tersebut, semakin bagus OS dan kualitas kamera maka semakin dekat jarak untuk mendeteksi marker.

## H. Pengujian Aplikasi Berdasarkan Jarak Maximal

## T ABEL VII
Pengujian Aplikasi Berdasarkan Jarak Maximal
Hasil pengujian jarak maksimal yang terlampir pada tabel 6. Yaitu Redmi Note 8 Pro dapat mendeteksi marker dengan  jarak  minimum  ±182  Cm,  Redmi  Note  8  dengan  jarak  minimal  ±175  Cm,  sedangkan  Redmi  Note  5A mendeteksi marker dengan jarak minimal ±97 Cm. Pengujian jarak ini juga dapat dipengaruhi oleh OS dan masing – masing kulitas kamera dari smartphone tersebut, semakin bagus OS dan kualitas kamera maka semakin jauh jarak untuk mendeteksi marker.

## I. Pengujian Aplikasi Berdasarkan Kemiringan Sudut
T ABEL VII
Pengujian Aplikasi Berdasarkan Jarak Maximal
Hasil pengujian berdasarkan kemiringan sudut pada tabel 8 diatas menggunakan bantuan busur derajat didapatkan hasil bahwa ke tiga device tidak bisa mendeteksi dengan kemiringan sudut <16° karena pada sudut tersebut kamera tidak dapat menjangkau keseluruhan gambar yang ada pada marker sehingga tidak dapat terdeteksi oleh kamera, Hasil pada sudut kemiringan 20° - 60° dapat dideteksi oleh ke tiga device tersebut, dan pada sudut kemiringan 60° - 90° juga dapat dideteksi oleh ke tiga device yang berarti pengujian ini tidak berpengaruh terhadap OS ataupun kualitas kamera pada masing – masing Device.
Perangkat 50 Lux 20 Lux 10 Lux Redmi Note 8 Pro 01.14 Detik 01.47 Detik Tidak Terdeteksi Redmi Note 8 01.28 Detik 01.50 Detik Tidak Terdeteksi Redmi Note 5A 01.34 Detik
02.00 Detik Tidak Terdeteksi Perangkat Versi Android
Jarak Redmi Note 8 Pro 11.0 (Red Velvet Cake) ±18 Cm Redmi Note 8 9.0 (Pie) ±19 Cm Redmi Note 5A 7.0 (Nougat)
±22 Cm Perangkat
Versi Android Jarak
Redmi Note 8 Pro 11.0 (Red Velvet Cake) ±182 Cm Redmi Note 8 9.0 (Pie) ±175 Cm Redmi Note 5A 7.0 (Nougat)
±97 Cm
Perangkat Terdeteksi Tidak Terdeteksi
Redmi Note 8 Pro 20° - 90° <16° Redmi Note 8 20° - 90° <16° Redmi Note 5A 20° - 90° <16°

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 186 – 195

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang sudah dikemukakan diatas dapat disimpulkan :
Penelitian  ini menghasilkan  aplikasi Mixed  Reality  untuk mendeskripsikan  kandungan  vitamin yang terdapat pada buah. Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan variasi dalam metode pembelajaran anak usi dini. Aplikasi Ini dibuat menggunakan 2 algoritma yaitu algoritma Surf yang berfungsi sebagai pendeteksian pada marker yang akan memunculkan objek 3D dan algoritma Lucas Kanade untuk membuat aplikasi menjadi lebih baik lagi saat digunakan. Setelah dilakukannya berbagai pengujian dengan 3 device yang berbeda yaitu Redmi Note 8 Pro (OS 11.0), Redmi Note 8 (OS 9.0) dan Redmi Note 5A (OS 7.0) aplikasi dapat berjalan dengan lancar. Pada Device Redmi Note 8 Pro dapat membaca marker dengan sangat baik diperoleh hasil pengujian ±18 cm pada jarak mini- mum objek, ±182 cm pada jarak maksimal objek, 01.10 detik pada cahaya terang, dan 01.50 detik pada cahaya redup. Lalu pada Redmi Note 8 dapat membaca marker dengan cukup baik diperoleh hasil pengujian ±19 cm pada jarak minimum objek, ±175 cm pada jarak maksimal objek, 01.32 detik pada cahaya terang, dan 01.67 detik pada cahaya redup. Sedangkan pada Redmi Note 5A dapat membaca marker dengan baik diperoleh hasil pengujian ±22 cm pada jarak minimum objek, ±97cm pada jarak maksimal objek, 01.36 detik pada cahaya terang, dan 02.00 detik pada cahaya redup.

## D AFTAR P USTAKA
[1]
M. D. S. Anang Pramono, “12573-Article Text-6682-1-10-20190201,” vol. 3, no. 1, pp. 54–68, 2019.
[2] F. N. Rohmah, “Media Pembelajaran Pengenalan Buah Dengan Teknologi Augmented Reality Untuk Anak Usia Dini Berbasis Android,” pp. 1– 102, 2019.
[3] B. Pengaruhnya and T. Reproduksi, “UG JURNAL VOL.15 Edisi 05 Mei 2021,” vol. 15, pp. 15–23, 2021.
[4] Y. Maelani et al. , “Teknologi Augmented Reality Sebagai Media Pembelajaran Dalam Pengenalan Buah-Buahan (Kasus Paud Hidayatul Burhan),” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 911–924, Sep. 2021, Accessed: Dec. 17, 2021. [Online]. Available: https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti/article/view/387.
[5] M. Yusuf, F. Fauziah, and A. Gunaryati, “Teknologi Mixed Reality Pada Aplikasi Tuntunan Shalat Maghrib Menggunakan Algoritma FAST Corner Detection Dan Lucas Kanade,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 82–93, May 2021, doi:
10.29100/JIPI.V6I1.1905.G924.
[6] “View of Implementasi Algoritma Speeded Up Robust Features (SURF) Pada Pengenalan Rambu â€“ Rambu Lalu Lintas.” https://journal.maranatha.edu/index.php/jutisi/article/view/697/694 (accessed Dec. 20, 2021).
[7] P. A. Hadi, “Perancangan Aplikasi Informasi Multimedia Tanaman Buah Kebun Raya Bogor dengan Augmented Reality,” Narada , vol. 5, no. 3, p. 291095, 2018, [Online]. Available: https://www.neliti.com/publications/291095/perancangan-aplikasi-informasi-multimedia-tanaman-buah- kebun-raya-bogor-dengan-a.
[8] Y. Ikhwani and M. R. Raharjo, “Implementasi Augmented Reality Untuk Media Informasi Buah Langka Khas Kalimantan Selatan,” Technol. J. Ilm. , vol. 11, no. 4, p. 187, 2020, doi: 10.31602/tji.v11i4.3637.
[9] A. A. A. Ari, “Penerapan Algoritma Surf Pendeteksi Objek Pada Augmented Reality Berbasis Android,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 6, no. 2, pp. 240–249, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v6i2.217.
[10] F. A. Sya’ Dani, M. I. Wahyuddin, and W. Winarsih, “Augmented Reality Objek Wisata Bogor Menggunakan Algoritma Lucas Kanade Dengan Metode Marker Based Tracking,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 3, p. 1179, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3088.
[11] A. T. Pratama et al. , “Augmented Reality Transportasi Darat Menggunakan FAST Corner Detection dan Lucas Kanade 1,” vol. 8, no. 3, pp.
1663–1671, 2021.
[12] M. B. Rahmat, “Skripsi pengembangan aplikasi pengenalan buah-buahan,” 2018.
[13] D. A. Pangestu, F. Fauziah, and N. Hayati, “Augmented Reality Sebagai Media Edukasi Mengenai Lapisan Atmosfer Menggunakan Algoritma Fast Corner,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 5, no. 2, p. 67, 2020, doi: 10.29100/jipi.v5i2.1759.
[14] A. Amanda, A. P. Kurniawan, R. K. Utoro, and U. Telkom, “Implementasi  Augmented Reality Interaktif Pada Aplikasi Android Pengenalan Buah-Buahan Untuk Siswa TK Islam,” vol. 7, no. 5, pp. 2226–2234, 2021.
[15] N. A. R. D. Suwoto, “Aplikasi ‘Pengenalan Buah Dan Binatang’ Berbasis Augmented Reality Sebagai Media Pembelajaran Pada Pendidikan Anak Usia Dini,” J. Warn.  Pendidik. dan Pembelajaran Anak Usia Dini , vol. 6, no. 1, pp. 8–14, 2021, doi: 10.24903/jw.v6i1.585.