## Augmented Reality Berbasis Cloud Recognition pada Majalah Film
YOULLIA INDRAWATY N , JASMAN PARDEDE, AFIS SISWANTINI
Jurusan Teknik Informatika Institut Teknologi Nasional, Bandung
Email: youllia @itenas.ac.id

## ABSTRAK
Film  telah  menjadi  salah  satu  hiburan  bagi  manusia  termasuk  pencinta  film  itu sendiri.  Untuk  menyampaikan  informasi  mengenai  film  di  media  lain,  maka diterapkan  teknologi  Augmented  Reality  pada  majalah  melalui  smartphone. Penerapan Augmented Reality berbasis cloud computing dapat memudahkan pihak redaksi mengunggah dan mengubah konten agar dapat ditampilkan serta diakses oleh pembaca siapa saja dan kapan saja dengan terkoneksi internet. Layanan yang dapat menggabungkan teknologi Augmented Reality dan cloud computing adalah Vuforia  Cloud  Recognition.  Maka  dari  itu,  diuji  bagaimana  kualitas  marker mempengaruhi  kinerja  pendeteksian  marker  dengan  tiga  kondisi  marker  yaitu pudar,  miscolour,  dan  blur  dengan  berbagai  intensitas.  Dari  hasil  penelitian, didapat  data  bahwa  marker  dengan  intensitas  kepudaran  25%,  semua  marker tidak  dapat  dikenali  karena  struktur  gambar  berubah.  Pada  marker  dengan keadaan  miscolour,  semua  marker  dapat  dikenali  karena  struktur  gambar  tidak berubah. Sedangkan pada marker dengan keadaan blur dengan intensitas 75%, semua  marker  tidak  dapat  dikenali  karena  struktur  gambar  berubah.  Ini membuktikan  bahwa  struktur  gambar  mempengaruhi  kinerja  pendeteksian marker.

## Kata Kunci : Film, Augmented Reality, Cloud Computing

## ABSTRACT
Film has become one of entertainment for humans as well as the movie lovers itself. To deliver information about movie on the other media, it will be applied Augmented Reality magazine via smartphones so consumers are more interested. The application will facilitate the editors when it’s cloud-based computing, where content is created and uploaded by the editors can be displayed and accessed by the reader anybody and at any time with internet connected. The service which can  intregrate  augmented  reality  and  cloud  computing  is  Vuforia  Cloud Recognition. From the result, marker with 25% intensity of fade, all markers cannot be  detected  because  the  image  structure  is  changing.  Markers  with  miscolour condition  still  can  be  detected  because  the  image  structure  is  not  changing. Otherwise, the markers with blur condition with 75% intensity cannot be detected because the image structure is changing. It means the image structure can affect marker scanning.

## Keywords : Movie, Augmented Reality, Cloud Computing

## 1. PENDAHULUAN
Film merupakan salah satu hiburan bagi manusia termasuk pencinta film itu sendiri. Beberapa cara penyampaian informasi mengenai film yang dapat kita jumpai yaitu melalui media cetak seperti  majalah,  tabloid,  dan  koran.  Inovasi  yang  dilakukan  diantaranya  tidak  hanya menerbitkan dalam bentuk media cetak namun juga dalam bentuk softcopy (digital). Saat ini pun banyak tersedia website-website maupun aplikasi mobile mengenai informasi film. Untuk menyampaikan informasi mengenai film di media lain, maka diterapkan teknologi Augmented Reality pada majalah melalui smartphone.
Penerapan  aplikasi  AR  dapat  memanfaatkan  internet  atau  tanpa  menggunakan  internet. Kelebihan  aplikasi  yang  menggunakan  internet  adalah  kemungkinan  untuk  terus-menerus memperbaharui  data  yang  disajikan.  Data  disimpan  dalam  sebuah  server,  dimana  redaksi dapat  menyimpan  dan memanggil  data, penggunaan  teknologi  semacam  ini sering  disebut sebagai Cloud  Computing.  Layanan  yang  dapat  menggabungkan  teknologi  AR  dan  cloud computing  adalah  Vuforia  Cloud  Recognition.  Masalah  yang  didapat  tentunya  tidak  hanya bagaimana menerapkan teknologi Cloud Computing pada aplikasi AR, tetapi juga pada marker. AR  bekerja  berdasarkan  deteksi  citra,  dan  citra  yang  digunakan  adalah  sebagai marker. Sedangkan marker terdapat di majalah versi cetak. Kesalahan pada saat pencetakan majalah dapat mempengaruhi proses scanning.
Maka dilakukan penelitian mengenai bagaimana kualitas marker dapat mempengaruhi kinerja Vuforia dalam pendeteksian marker dengan menggunakan algoritma FAST sebagai pendeteksi feature point yang terdapat di marker dan algoritma Brute-Force untuk pencocokkan feature point yang terdapat di marker acuan yang ada di majalah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  ini  meliputi  metoda  pengumpulan  data  dan  metode  pengembangan sistem.

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Berikut  metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  melakukan  penelitian  ini diantaranya:

## 1. Rancangan Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  adalah Excisting  Variable  dan  pengembangan.  Excisting Variable yaitu penelitian yang dilakukan dengan menggunakan data yang diperoleh dari buku, jurnal  dan  artikel  sejenis  yang  telah  dilakukan  dari  penelitian  sebelumnya,  selanjutnya penelitian  pengembangan  yaitu  mengembangkan  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya (Sugiyono, 2002).

## 2. Subjek Penelitian
Subjek penelitian pada penelitian ini adalah marker dengan berbagai kondisi yang dicetak di atas media kertas, yang dideteksi menggunakan kamera smartphone yang digunakan untuk menganalisis efektifitas pendeteksian dan parameter yang mempengaruhi hasil pendeteksian. Teknik  pengambilan  informasi  yang  digunakan  adalah purpose  sampling  yaitu  dengan mengambil  subjek  penelitian  yang  memenuhi  kriteria.  Dimana  kriteria  tersebut  dibuat  oleh peneliti sendiri (Nordwood, 2000).

## 3. Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang dilakukan adalah dengan melakukan studi literatur.

## 4. Studi Literatur
Studi ini dilakukan dengan cara mencari sekaligus mempelajari beberapa literatur dan artikel mengenai Augmented Reality sebagai acuan dalam perencanaan dan pembuatan sistem atau aplikasi.

## 2.2 Metode Pengembangan Sistem
Metode  pengembangan  sistem  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  Model Prototype. Aktivitas dalam membangun prototype adalah sebagai berikut:
1. Mempelajari Augmented Reality dan Vuforia Cloud Recognition.
2. Menentukan  fitur  sistem  yang  dibutuhkan  untuk  aplikasi  penerapan  Augmented  Reality berbasis Cloud Recognition pada majalah film.
3. Membangun Prototype dengan menggunakan bahasa pemrograman C#
4. Evaluasi hasil prototype dengan menggunakan aplikasi tambahan menggunakan bahasa pemrograman Phyton dengan menggunakan algoritma FAST dan Brute-Force.
5. Menyempurnakan prototype sesuai dengan kebutuhan dan desain awal sistem.

## 3. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Proses Kerja Aplikasi
Dimulai dari lembar majalah yang berisi marker berupa poster film dipindai dengan kamera pada aplikasi sebagai input. Setelah itu aplikasi mengirimkan data marker untuk dicocokkan dengan marker  acuan  yang  telah  diunggah  di  cloud  database  Vuforia.  Jika  marker  cocok, Vuforia mengirimkan metadata dari marker ke aplikasi berupa URL video untuk menampilkan cuplikan film sebagai output.
Gambar 1. Proses Kerja Aplikasi

## 3.2 Flowchart Sistem
Flowchart terdiri dari flowchart proses input marker ke database cloud. Dimulai dari membuat database cloud di Vuforia Target Manager. Lalu mengunggah marker ke database, setelah itu dinilai  kelayakan  gambar  dengan  hasil  berupa  rating  1  sampai  5. Flowchart  sistem  secara umum hanya terdiri dari pemindaian marker dengan kamera. Setelah aplikasi terbuka, kamera telah siap untuk memindai marker. Marker akan diproses oleh Vuforia untuk dilacak feature- nya  untuk  mencocokkan feature  marker  yang  dipindai dengan  feature marker  yang  ada  di
database dengan proses thresholding lalu tracing feature. Jika marker cocok dengan marker yang berada di database, maka Vuforia akan mengambil metadata berupa URL video yang terdapat  pada  database marker,  lalu  muncul  video  cuplikan  film.  Tetapi  jika  proses pencocokkan marker  tidak  berhasil,  maka  proses  scanning  akan  terus  berjalan  untuk mengulang kembali pemindaian marker.
Gambar 2. Flowchart input marker ke database cloud
Gambar 3. Flowchart Sistem
Keterangan Flowchart Sistem:

## 1. Scan Menggunakan Kamera
Pembaca mengaktifkan aplikasi, kemudian mengarahkan smartphone ke poster film yang berada di majalah.
2. Thresholding Proses thresholding dimulai dari gambar marker sebagai input. Pada proses thresholding, gambar marker  diubah  citranya  menjadi  abu-abu  (Grayscale)  terlebih  dahulu  untuk mengetahui  segmentasi  pixel.  Pixel  yang  memiliki  nilai  intensitas  di  bawah  128  diubah menjadi warna hitam (nilai intensitas = 0), sedangkan pixel yang memiliki nilai intensitas diatas 128 diubah menjadi warna putih (nilai intensitas = 255).
Gambar 5. Flowchart Thresholding dan Tracing Feature
Berikut contoh hasil proses thresholding dan tracing feature:
Gambar 6. Contoh Hasil Proses Thresholding dan Tracing Feature
3. Tracing feature dan pencocokkan feature point
Gambar 7 merupakan proses tracing feature dengan menggunakan algoritma FAST dan diimplementasikan dengan bahasa Phyton dan OpenCV sebagai library dalam pemrosesan tracing feature.
Gambar 7. Proses tracing feature menggunakan algoritma FAST
 Tentukan sebuah titik p pada citra dengan posisi awal (xp,yp).
Gambar 8. Titik awal yang diuji
 Tentukan  keempat  titik.  Titik  pertama  (n=1)  terletak  pada koordinat  (xp,yp+3),titik kedua(n=2)  terletak  pada  koordinat  (xp+3,yp),  titik  ketiga  terletak  pada  koordinat (n=3) terletak pada koordinat (xp, yp-3), titik keempat (n=4) terletak pada koordinat (Xp-3,yp).

## Gambar 9. Keempat titik koordinat
 Bandingkan intensitas titik pusat p dengan keempat titik disekitar. Jika terdapat paling sedikit 3 titik yang memenuhi syarat berikut, maka titik pusat p adalah titik sudut.
o Untuk  menentukan  titik  suatu  sudut,  seluruh  piksel  akan  dibagi  dengan  tiga subset yaitu ; Pixel dark, Pixel similiar, dan Pixel brighter.
 Ulangi proses sampai seluruh titik pada citra sudah dibandingkan intensitasnya.

## Gambar 10. Tiga titik yang memenuhi syarat FAST Corner Detection
Untuk pencocokkan feature point, digunakan algoritma Brute-Force sebagai berikut.

## Gambar 11. Pixel gambar utama (a) dan pixel gambar potongan yang akan dicocokkan (b)
Setelah mendapatkan potongan pixel-pixel yang akan dicocokkan, permasalahan yang semula pencarian lokasi potongan gambar menjadi pencarian lokasi potongan pixel. Pertanyaannya menjadi  “Dimanakah  koordinat  pixel  potongan  di  dalam  pixel  gambar  utama?”.Pada  tahap selanjutnya, kita akan memakai konsep pattern matching dalam pencarian koordinat. Idenya adalah mencari tingkat kemiripan dari setiap koordinat. Kita akan menelusuri setiap elemen di Pixel-pixel gambar utama untuk mendapatkan tuple(pasangan)koordinat-tingkat kemiripan. Setelah  tracing  feature  diimplementasikan  oleh  bahasa  Phyton,  marker  dicocokkan  feature pointnya dengan algoritma Brute-Force seperti yang telah dijelaskan di Gambar 11. Feature yang cocok ditandai dengan garis berwarna kuning.

## Gambar 12. Contoh hasil proses matching feature

## 4. Tampil video cuplikan film
Jika marker  cocok,  Vuforia  mengirimkan  metadata  dari  marker  ke  aplikasi  berupa  URL video untuk menampilkan cuplikan film sebagai output.
Gambar 6 : Cuplikan Film yang Ditampilkan

## 3.3 Pengujian
Untuk  menguji  bagaimana  kualitas  dan  keadaan  gambar marker  dapat  mempengaruhi pemindaian, maka disediakan gambar marker dengan berbagai kondisi seperti normal, pudar, miscolour, dan blur. Dimana:
1. Normal dan Pudar. Normal:  Keadaan  gambar marker  asli  dari  pembuat  poster  tanpa  adanya  perubahan struktur dan warna pada gambar. Marker yang normal ini lah yang menjadi acuan untuk mencocokkan marker yang dipindai. Pudar: Keadaan gambar marker lebih pudar dari gambar marker yang normal. Dimana keadaan  gambar  normal  memiliki  nilai opacity  100%.  Jika  nilai  kepudaran  kurang  dari 100% maka gambar semakin pudar dan jika nilai kepudaran lebih dari 100% maka gambar semakin jelas.
Gambar 7 : Marker Pudar dengan Tingkatan Intensitas yang Berbeda

## 2. Miscolour dan Blur.
Miscolour:  Keadaan  warna  gambar  marker  tidak  sesuai  dengan  gambar  marker  yang normal.
Gambar 8 : Marker dengan Keadaan Miscolour
Blur:  Keadaan gambar kabur atau tidak jelas. Dimana keadaan gambar normal memiliki nilai blur 0%. Jika nilai blur lebih dari 0% maka gambar semakin kabur.
Gambar 9 : Marker dengan Keadaan Blur

## 3.4 Analisis Pengujian
Hasil pengujian menunjukkan bahwa:
1. Kepudaran
Gambar 10 : Marker Dengan Keadaan Pudar yang telah di- Threshold
Marker  dengan  intensitas  pudar  50%,  75%,  125%,  150%,  dan  175%  masih  terbaca dengan baik karena garis bentuk gambar yang telah di-threshold terlihat jelas. Sedangkan marker dengan intensitas pudar 25% tidak terbaca karena garis bentuk gambar tidak ada sama sekali.
2. Miscolour
Gambar 11 : Marker dengan Keadaan Miscolour yang telah di- Threshold
Pada  pengujian,  terlihat  bahwa  keadaan miscolour  tidak  mempengaruhi  proses pencocokkan marker. Gambar marker threshold yang telah di-recolour tidak berbeda dari gambar threshold yang normal. Ini menunjukkan bahwa struktur gambar tidak berubah saat proses recolour.
3. Blur Tingkat  kejelasan  gambar marker  mempengaruhi  terbacanya  marker  karena  struktur gambar berubah. Marker dengan intensitas blur 25% dan 50% masih terbaca dengan baik karena garis bentuk gambar masih terlihat jelas dan feature point-nya masih cocok dengan feature point marker yang normal.
Gambar 12 : Marker dengan Keadaan Miscolour yang telah di- Threshold

## KESIMPULAN
Kesimpulan yang didapat dari hasil penelitian penerapan Augmented Reality berbasis Cloud Recognition pada majalah film adalah sebagai berikut.
4. Algoritma FAST dan Brute-Force mampu mendeteksi dan mencocokkan feature point yang ada pada marker.
5. Tingkat  kepudaran marker  yang  telah  dicetak  di  majalah  mempengaruhi  proses pemindaian marker. Marker dengan intensitas pudar dibawah 25% tidak terbaca.
6. Perubahan warna marker tidak mempengaruhi proses pemindaian marker.
7. Perubahan struktur gambar mempengaruhi proses pemindaian marker.

## DAFTAR RUJUKAN
[1] Rujianto  Eko  Saputro,  Dhanar  Intan  Surya  Saputra  (2014).  Pengembangan  Media Pembelajaran  Mengenal  Organ  Pencernaan  Manusia  Menggunakan  Teknologi Augmented Reality.  STMIK AMIKOM Purwokerto.
[2] Muhammad  Rifa’i,  Tri  Listyorini,  Anastasya  Latubessy  (2014).  Penerapan  Teknologi Augmented Reality Pada Aplikasi Katalog Rumah Berbasis Android. Universitas Muria Kudus.
[3] Youllia Indrawaty, Rio Korio Utoro, Mochamad Dika Lathifuddin (2014). Pengembangan Aplikasi  Digital  Pet  Dengan  Implementasi  Markerless  Augmented  Reality.  Institut Teknologi Nasional.
[4] ______,  ‘Apa  itu  Augmented  Reality?’ ,  Augmented  Reality  Indonesia, www.augmentedrealityindonesia.com
[5] Yoze Rizki, Mochamad Hariadi (2013) . Markerless Augmented Reality Pada Perangkat Android. ITS Surabaya.