JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 178 – 186

## MODEL ADDIE PADA AUGMENTED REALITY HEWAN PURBA BERSAYAP MENGGUNAKAN ALGORITMA FAST CORNER DETECTION DAN NFT
Pramesti Sifa Aisya Nuha 1) , Septi Andryana 2) , Ira Diana Sholihati 3)
1, 2, 3) Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional Ps. Minggu, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta e-mail: sifa.aisah@gmail.com 1) , septi.andryana@civitas.unas.ac.id 2) , iradiana2803@gmail.com 3)

## ABSTRAK
Pengenalan objek menggunakan Augmented Reality sudah menjadi trend di dunia media promosi kepada anak-anak usia dini hingga masyarakat umum. Objek yang digunakan berupa hewan, tumbuhan, huruf, angka dan lain lain. Penelitian ini menggunakan  objek  berupa hewan  purbakala  yang  sudah punah  sejak  jutaan  tahun  yang  lalu.  Tujuan  penelitian  ini yaitu berfokus pada pengenalan hewan-hewan purbakala utnuk anak-anak bahwa terdapat hewan reptil yang berpostur raksasa telah hidup di zaman dahulu. Meskipun reptil ini telah punah, mereka akan menggunakan Augmented Reality pada penelitian ini sebagai media informasi yang menarik. Model ADDIE dikembangkan pada penelitian ini yang disusun oleh Natural Fea- ture Tracking (NFT) menggunakan Algoritma FAST Corner Detection ke arah tingkat keberhasilan yang tinggi. Hasil pen- gujian pada beberapa versi android berupa objek gambar memiliki tingkat keakuratan yang tinggi melalui perhitungan FAST Corner  Detection  dan  pengujian  metode  NFT.  Semakin  tinggi  rating  objek  yang  ditunjukkan  pada  vuforia,  maka  semakin tinggi ketelitian dalam mendeteksi objek pada marker.
Kata Kunci: Augmented Reality, Hewan Purba Bersayap, Model ADDIE, FAST Corner Detection, Natural Feature Tracking.

## ABSTRACT
Object recognition using Augmented Reality has become a trend in the world of promotional media for early childhood children to the general public. The objects used are animals, plants, letters, numbers and others. This study uses objects in the form of ancient animals that have been extinct since millions of years ago. The purpose of this study is to focus on introducing ancient  animals  to  children  that  there  are  reptiles  with  giant  postures  that have  lived  in  ancient  times.  Even  though  these reptiles  have  become  extinct,  they  will  use  Augmented  Reality  in  this  study  as  an  interesting  medium  of  information.  The ADDIE  model  developed  in  this  study  was  compiled  by  the  FAST  Corner  Detection  and  Natural  Feature  Tracking  (NFT) Algorithm towards a high success rate. The test results on several versions of android in the form of image objects have a high level of accuracy through the calculation of FAST Corner Detection and testing the NFT method. The higher the object rating shown on vuforia, the higher the accuracy in detecting objects on the marker.
Keywords: Augmented Reality, Winged Archeology, ADDIE Model, FAST Corner Detection, Natural Feature Tracking.

## I. P ENDAHULUAN
ENGENALAN hewan-hewan  biasa  dilakukan  oleh  orang  tua  melalui  wisata  edukasi  ke  kebun  binatang. Namun, tidak berlaku untuk hewan-hewan purbakala yang hanya berupa fosil di museum. Anak-anak akan kurang informasi mengenai morfologi hewan purbakala yang ternyata memiliki postur raksasa[1].
Pendidikan mengenai hewan purbakala melalui Augmented Reality menjadi faktor yang penting karena anak- anak cukup mengaksesnya melalui gadget yang dimiliki dengan cara scanning marker yang telah disediakan[2]. Teknologi Augmented  Reality digunakan  sebagai digital  content untuk  membantu  anak-anak  dalam  mengenal hewan purbakalan yang menjadi objek di dalam penelitian ini[3]. Reptil bersayap memiliki kemiripan morfologi dari bentuk paruh dan postur tubuhnya. Maka, penelitian ini menggunakan objek hewan purbakala bersayap dengan tujuan anak-anak dapat mengidentifikasi dengan tepat.
Hal yang perlu di tekankan dalam penggunaan Augmented Reality adalah untuk memahami suatu objek dengan teliti dan memotivasi anak-anak dalam pembelajaran secara visual yang beredukasi[4]. Dengan adanya ini, anak- anak  tidak  mudah  bosan  dalam  mempelajari  suatu  materi.  Terutama  untuk  anak  usia  dini  yang  masih  dalam lingkungan bermain meskipun sedang belajar. Maka, Augmented Reality di era saat ini sangat luas keberadaannya dari beragam bidang.  Apilkasi AR hewan purbakala bersayap mendukung pembelajaran zaman prasejarah dengan periode zaman mesozoikum yang dikenal dengan nama dinosourus. Teknologi ini mampu menghidupkan kembali benda-benda  mati  melalui  objek  maya  yang  disajikan  secara real-time [5].  Objek  yang  ditampilkan  melalui smartphone berupa 3D hewan purbakala bersayap yang di proses menggunakan marker berisi gambar objek[6].
P

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 178 – 186
Berdasarkan  pemaparan  penelitian  yang  menggunakan  algoritma  FCD  dan  metode  NFT  yaitu  aplikasi  AR menggunakan  objek  pengenalan  tata  surya  dengan  marker  berbentuk  kubus  sehingga  menghasilkan  sudut  yang terbaca  yaitu  360 0 [7].  Penelitan  lain  dengan  menggunakan objek pengenalan perangkat  keras  komputer  sebagai pembelajaran  interaktif  pada  anak[8].  Berdasarkan  perbandingan  dari  penelitan  sebelumnya  maka  AR  Hewan Purba  Bersayap  mengambil  dasar  Model  ADDIE  sebagai  penyusun  dari  implementasi  metode  NFT  dengan algoritma FCD yang dibantu oleh marker based tracking. Tujuannya untuk mempermudah user dalam melakukan scanning pada marker yang telah dibuat

## II. M ETODE P ENELITIAN .

## A. Perancangan Aplikasi
Augmented  Reality sebagai  objek  pengenalan  hewan  purba  bersayap  dirancang  sebaik  mungkin.  Melalui flowchart pada Gambar 1 akan menjelaskan mengenai alur kerja dari apilikasi AR ini.
Gambar 1. Flowchart AR Hewan Purba Bersayap
Anak-anak atau user yang dituju pada penelitian ini akan dimanjakan dengan beberapa hewan purbakala bersayap yang akan menemaninya dalam belajar mengenalinya. Mereka akan disuguhkan dengan cara melakukan scanning pada marker yang telah disediakan untuk memunculkan objek dan mengetahui keterangan dari objek tersebut.

## B. Pengembangan Augmented Reality
1) Model ADDIE
Penelitian pada AR Hewan Purba Bersayap ini dikembangkan oleh Model ADDIE melalui tahap prosedur pada Gambar 2[9]:

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 178 – 186
Gambar 2 mendefinisikan kelima tahap yang dikembangkan model ADDIE yang ditujukan untuk membangun aplikasi AR agar tersusun menjadi sebuah aplikasi yang layak digunakan oleh konsumen.. Proses analisis diawali dengan  mengidentifikasi  kebutuhan,  tujuan,  dan  tugas  dari  aplikasi.  Hasil  dari  tahapan  ini  akan  dilanjutkan  ke dalam  tahap  desain  sebagai  perancangan  awal  aplikasi.  Selanjutnya  mendesain  aplikasi,  tahapan  ini  akan menghasilkan perancangan objek 3D berupa hewan purba bersayap dan user interface yang akan ditampilkan pada aplikasi. Pengembangan aplikasi ini berdasarkan penyusunan kerangka yang telah dirancang untuk dimasukkan ke dalam asset game engine Unity. Selanjutnya, di export menggunakan Vuforia SDK untuk dimasukkan ke dalam database  dan disusun menjadi layout menu.  Setlah  aplikasi  selesai, maka  dilakukan  tahap implementasi  artinya aplikasi sudah siap diuji untuk diidentifikasi adanya error atau bug saat dijalankan. Tahap akhir dalam merancang aplikasi yaitu evaluasi dengan menggunakan respond user untuk mengetahui kinerja aplikasi.

## 2) Algoritma FAST Corner Detection (FCD)
Algoritma FCD merupakan algoritma yang digunakan sebagai pendetesi gambar berdasarkan titik sudut yang diekstraksi dengan kinerja perhitungan yang tinggi [10]. Pelacakan objek 3D dilakukan dengan memindai seluruh objek menggunakan fitur ekstraksi Algoritma FCD[11].
Algoritma  FCD  dipilih  dalam  penelitian  ini  karena  menawarkan  keuntungan  berupa  membutuhkan  sedikit komputasi  untuk  di  deteksi  sudut  dan  sangat  cocok  untuk  situasi  yang  membutuhkan  hasil  berupa  gambar nyata[12]. Proses algoritma FCD diawali dari objek, pilih titik pertama sebagai titik p pada piksel tengah. Lalu, sumsikan tepi piksel p sebagai perwakilan pusat lingkaran yang memiliki 16 piksel dan mbil 3 piksel sebagai radius lingkungan. Piksel aktif keliling diberi lambang p1, p2, ..., p16 dengan searah jarum jam dan analisis titik pusat p dengan koordinat di sekililingnya. Jika 3 poin koordinat memenuhi maka p akan menjadi titik pusat.

## 3) Natural Feature Tracking
Pemaparan dari Natural Feature Tracking (NFT) yang digunakan pada Augmented Reality terdapat pada libary vuforia yang berfungsi sebagai pengenal pola pada titik-titik sudut gambar[13]. Natural Feature Tracking ini dapat mengusulkan solusi dari masalah pelacakan di bidang AR untuk sepenuhnya otomatis[14].

## 4) Marker
Marker merupakan objek yang akan dilakukan pelacakan oleh kamera untuk dijadikan objek nyata. Merancang pola atau gambar marker sebaiknya tidak rumit dikarenakan untuk memudahkan objek yang muncul dengan sangat baik[15].  Penggunaan  marker  pada  penelitian  ini  yaitu  user  dapat  mendownloadnya  terlebih  dahulu  sebelum melakukan  scanning  AR.  Tabel  I  merupakan marker yang  digunakan  pada  projek  penelitian  AR  Hewan  Purba Bersayap:
T ABEL I
M ARKER AR H EWAN P URBA B ERSAYAP Bagian Marker Hewan Purba Bersayap Nama Hewan Batrachognathus Ceradactykus Pterand Pterodactylus

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 178 – 186

## Quetzalcoatlus
Hewan  purba  bersayap  yang  dijadikan  objek  AR  terdiri  dari Batrachognathus,  Ceradactykus,  Pterand, Pterodactylus, dan Quetzalcoatlus. Dari  kelima  objek  itu  memiliki  morfologi  dan  ciri-ciri  yang  berbeda. Keterangan tersebut akan ditampilkan saat user melakukkan scanning pada marker yang disediakan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Model ADDIE

## 1) Analisis
Spesifikasi  perangkat  keras (hardware) saat  melakukan  penelitian  akan  mempengaruhi  proses  kinerja  pada perangkat lunak (software) yang digunakan ketika membuat sebuah projek. Maka, pentingnya mengidentifikasinya sebelum memulai projek untuk terhindar dari masalah spesifikasi terkait software yang akan digunakan. Berikut adalah hasil analisa dari kebutuhan penelitian:
T ABEL II
S PESIFIKASI P ERANGKAT K ERAS Perangkat Keras Spesifikasi Prosesor Core i3 RAM 8 GB HDD & SSD 1,5 TB
Tabel identifikasi perangkat keras yang digunakan adalah bertujuan untuk mengetahui tingkatan spesifikasi saat membangun aplikasi AR. Sehingga user yang akan membangun aplikasi AR lainnya dapat dijadikan acuan untuk spesifikasi perangkat keras yang dimiliki.
T ABEL III P ERANGKAT L UNAK
Perangkat Fungsi Unity 3D 2017.3.0f3 Sebagai game engine dalam membangun apikasi Vuforia SDK Untuk menyimpan marker yang terbaca pada Unity Microsoft Visual Studio 2017  Sebagai pembuatan source code dalam bahasa C#
Draw.io Untuk merancang diagram alir pada aplikasi
Tabel perangkat lunak merupakan acuan untuk user dalam mempersiapkan software pada perangkatnya sebelum mulai membangun AR. Software yang disebutkan pada Tabel II telah terintegrasi pada spesifikasi perangkat keras di Tabel III.
2) Desain
Berikut hasil desain user interface yang akan tampil untuk aplikasi AR Hewan Purba Bersayap:
Gambar 3. Menu utama AR
Pada menu utama, user akan disuguhkan dengan 3 button untuk mulai, petunjuk, dan keluar. Pemilihan animasi gambar yang cocok untuk menarik minat anak-anak merupakan tujuan utama pada pembangunan AR ini.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 178 – 186

## Gambar 4. Menu Petunjuk AR
Menu ini akan memberikan informasi tentang aplikasi AR seperti, sedikit penjelasan mengenai tentang aplikasi dan download  marker. Sebelum  menggunakan  aplikasi  ini, user diharuskan  mendownload marker pada  menu tersebut.
Gambar 5. Menu AR Mengenal Hewan Purba Bersayap
Sebelum melakukan scanning terhadap marker yang sudah di download, user dapat memilih salah satu hewan terlebih dahulu. Gambar hewan yang muncul pada tampilan sudah sesuai dengan marker yang di download oleh user.
3) Pengembangan
Pembuatan  Augmented  Reality  Hewan  Purba  Bersayap  menggunakan software Unity  3D  sebagai  perancang game engine dan Vuforia SDK sebagai library marker . Marker diolah melalui situs https://developer.vuforia.com/. Setelah melaui tahap registrasi maka gambar dan asset lainnya dapat di upload dan diproses hingga menjadi file library berbentuk  .unitypackage  untuk  di  unduh.  Aplikasi  ini menggunakan  5  gambar  sebagai  penanda/ marker . Tahap selanjutnya yaitu menambahkan fungsi-fungsi yang diperlukan untuk tampilan menggunakan bahasa C#.
4) Implementasi
Hasil implementasi dari bagian ini yaitu mengenai penerapan Algoritma FCD  dan Metode NFT.
a. Implementasi Algoritma FAST Corner Detection
1. Koordinat piksel tengah yang diasumsikan sebagai titik p dan membentuk 16 poin dengan radius 3 piksel.
Gambar 6. Koordinat titik p
2. Kemudian menentukan 4 poin koordinat yaitu poin (n=1) di (𝑥 𝑝 , 𝑦 𝑝+3 ) , (n=2) di (𝑦 𝑝+3 , 𝑥 𝑝 ) , (n=3) di (𝑥 𝑝 , 𝑦 𝑝−3 ) , dan (n=4) di (𝑥 𝑝−3 , 𝑦 𝑝 ) .

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 178 – 186

## Gambar 7.  Koordinat poin
3. Selanjutnya, komparasi keempat koordinat yang mengililingi titik pusat p. Apabila sedikitnya 3 titik telah memenuhi 3koordinat poin dalam FCD maka titik sudut dapat dinyatakan sebagai titik pusat p. Dengan syarat:
𝑆 𝑝→𝑥 = { 𝑑, 𝑠, 𝑏, 𝐼 𝑝 − 𝑡 < 𝐼 𝑝 + 𝑡 ≤ ≤ 𝐼 𝑝 − 𝑡 𝐼 𝑝→𝑥 < 𝐼 𝑝 + 𝑡 𝐼 𝑝→𝑥 (𝐺𝑒𝑙𝑎𝑝)
(𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙) (𝐶𝑒𝑟𝑎ℎ)
Keterangan;
𝑆 𝑝→𝑥 : Intensitas poin p
𝐼 𝑝→𝑥 : Intensitas pixel p
𝑡 : Threshold
b. Implementasi Metode Natural Feature Tracking
Hasil dari Algoritma FAST Corner Detection akan diproses secara real-time oleh Metode NFT dengan tingkat akurasi gambar menggunakan rate 1 sampai 5. Tabel IV menampilkan rating bintang yang dapat dilihat pada library vuforia .
T ABEL IV M ARKER R ATE DI V UFORIA Marker Rating Bintang

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 178 – 186
Tabel 4 menunjukkan bahwa apabila hasil rating tinggi maka tingkat keakuratan dalam mendeteksi objek juga tinggi. Hasil ini dibuktikan melalui jumlah bintang yang tertera pada tabel.

## 5) Evaluasi
Tahap  evaluasi  pada  penelitian  ini  ditunjukkan melalui  hasil  respon  pengujian  di  beberapa tipe  android  yang ditampilkan Tabel V.
T ABEL V V ERSI P ERANGKAT Versi Android Perangkat v.10.0 (Q) Redmi 9C v.9 (Pie) Asus Zenfone Max v.8 (Oreo) Vivo Y95
Pengujian  dilakukan  menggunakan  3  versi  android  untuk  selanjutnya  mendapatkan  hasil  pengujian  jarak, kemiringan, dan waktu respon.
a. Pengujian Jarak
T ABEL VI P ENGUJIAN J ARAK
Pengujian  jarak  dilakukan untuk  mengevaluasi seberapa jauh marker terdeteksi pada  beberapa  versi  android yang digunakan pada penelitian ini. Hasilnya yaitu jarak minimal dan maksimal saat melakukan scanning pada marker sangat berpengaruh pada tipe android masing-masing yang dibuktikan pada Tabel VI. b. Pengujian Kemiringan Sudut
Pengujian sudut kemiringan yaitu untuk membuktikan marker terdeteksi pada nilai p sudut. Nilai p sudut ini dibaca oleh metode NFT untuk memiliki tingkat akurasi keberhasilan marker . Hasilnya dibuktikan pada Tabel VII dengan pengujian 3 android.
T ABEL VII P ENGUJIAN K EMIRINGAN S UDUT
Berdasarkan hasil uji kemiringan sudut pada Tabel VII yaitu rata-rata untuk setiap android saat berada di kemiringan <19◦ maka marker t idak terdeteksi. Lain halnya saat kemiringan sudut di nilai 20◦ -  90◦ yaitu marker dapat terdeteksi dan melakukan scanning objek untuk mengasilkan gambar real-time. c. PengujianWaktu
T ABEL VIII P ENGUJIAN W AKTU
Perangkat Waktu Respon (s) Redmi 9C 1,7 Asus Zenfone Max 1,5 Vivo Y95 1,3
Tabel  VIII  menunjukkan  bawa  respon  antar device berbeda  karena  pengaruh  versi  android  yang  digunakan.
Perangkat
Jarak (cm)
Minimal Maksimal Redmi 9C + 10 + 140 Asus Zenfone Max + 10 + 120 Vivo Y95 + 10 + 110 Perangkat
Keterangan Sudut ( ◦)
<19◦ 20◦ - 60◦ 61◦ - 90◦ Redmi 9C Gagal Terbaca Terbaca Asus Zenfone Max Gagal Terbaca Terbaca Vivo Y95 Gagal Terbaca Terbaca

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 178 – 186
Semakin terbaru versi android, maka akan semakin cepat respon ketika menggunakan aplikasi. Storyboard dari implementasi  hasil  pengujian  tersebut  ada  pada  Tabel  IX.  Aplikasi  ini  telah  berjalan  dengan  baik  karena dibuktikan hingga tahap evaluasi.
T ABEL XI
S TORYBOARD Percobaan Marker Status Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil
Percobaan  marker  pada Storyboard memiliki  status  berhasil,  artinya  AR  Hewan  Purba  Bersayap  sudah menyelesaikan semua tahapan yang dimiliki model ADDIE yang terintegrasi dengan algoritma FCD dan Metode

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 178 – 186
NFT untuk menghasilkan tingkat keakuratan gambar yang dirancang.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  pada  penelitian  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  aplikasi  Augmented  Reality  yang mengusung tema Hewan Purba Bersayap sebagai pengenalan hewan-hewan reptil di zaman purba terhadap anak- anak. Menghasilkan kelaborasi Model ADDIE dengan algoritma FAST Corner Detection dan Metode NFT berupa tingkat  keakuratan  objek  memiliki  rating  tinggi.  Evaluasi  untuk  pengujian  dilakukan  menggunakan  3  android dengan  tingkat  keberhasilan  yang  dibuktikan  dengan  waktu  respon  <2  detik,  jarak  rata-rata  keberhasilan  di  3 android yaitu >100cm dan sudut yang dapat terdeteksi antara 20◦ - 90◦.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A. P. Restika, M. Naufal, and M. Firdaus, “Penerapan Animasi 3 Dimensi Untuk Wisata Edukasi Anak Berbasis Virtual Reality,” J. Teknol. Elekterika, vol. 16, no. 1, p. 33, 2019.
[2] A. Apriansyah, D. M. Anugraha, G. Prakoso, and K. N. Erdiham, “Aplikasi Pengenalan Hewan dengan Teknologi Marker Less Augmented Reality Berbasis Android,” DoubleClick J. Comput. Inf. Technol., vol. 1, no. 1, p. 1, 2017.
[3] S. S. I. Oktaviani, Tursina, “Penerapan Augmented Reality pada Sistem Operasi Android untuk Pengenalan Hewan Mamalia,” JUSTIN (Jurnal Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 7, no. 2, p. 6, 2019.
[4] I.  G.  A.  Sudarmayana,  M.  W.  A.  Kesiman,  and  N.  Sugihartini,  “Pengembangan  Media  Pembelajaran  Berbasis  Augmented  Reality  Book  Simulasi Perkembangbiakan Hewan Pada Mata Pelajaran IPA Studi Kasus Kelas VI- SD Negeri 4 Suwug,” Kumpul. Artik. Mhs. Pendidik. Tek. Inform., vol. 10, no. 1, p. 38, 2021.
[5] S. D. Riskiono and T. Susanto, “Augmented reality sebagai Media Pembelajaran Hewan Purbakala,” Krea-Tif J. Tek. Inform., vol. 8, no. 1, pp. 8–18, 2020.
[6] I. M. A. Pradnyana, I. K. R. Arthana, and I. G. B. H. Sastrawan, “Pengembangan Virtual Reality Pengenalan Binatang Buas Untuk Anak Usia Dini ( Studi Kasus : TK Negeri Pembina Singaraja ),” Lontar Komput., vol. 8, no. 3, pp. 188–199, 2017.
[7] 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.
[8] G. Y. Abdillah, S. Andryana, and A. Iskandar, “Augmented Reality Sebagai Media Pembelajaran Perangkat Keras Komputer Dengan Fast Corner Dan Natural Feature Tracking,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform., vol. 5, no. 2, p. 79, 2020.
[9] Z. R. Mucharamah, “Pengembangan Mobile Media Menggunakan Teknologi Augmented Reality Pada Mata Pelajaran Bimbingan Tik Materi Perangkat Keras Komputer Kelas Vii Smp Sederajat,” Inovtech, vol. 2, no. 1, pp. 1–11, 2020.
[10] W. Xiong, W. Tian, Z. Yang, X. Niu, and X. Nie, “Improved FAST corner ‐ detection method,” J. Eng., vol. 2019, no. 19, pp. 5493–5497, 2019.
[11] Nurhadi, Saparudin, N. Adam, D. Purnamasari, Fachruddin, and A. Ibrahim, “Implementation of Object Tracking Augmented Reality Markerless using FAST Corner Detection on User Defined-Extended Target Tracking in Multivarious Intensities,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1201, no. 1, 2019.
[12] A. A. Karim and E. F. Nasser, “Improvement of Corner Detection Algorithms ( Harris , FAST and SUSAN ) Based on Reduction of Features Space and Complexity Time,” Eng. Technol. J., vol. 35, no. 2, pp. 112–118, 2017.
[13] S. Ulfah, D. R. Ramdania, U. Fatoni, K. Mukhtar, H. Tajiri, and A. Sarbini, “Augmented reality using Natural Feature Tracking (NFT) method for learning media of makharijul huruf,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 874, no. 1, pp. 0–6, 2020.
[14] A. Buchori and R. Istiyaningsih, “Design of Augmented Reality Book for Economic Mathematics Course,” Din. Pendidik., vol. 13, no. 2, pp. 130–142, 2018.
[15] H. Nuvus, “Augmented Reality Sebagai Alat Pengenalan Hewan Untuk Anak Usia Dini Menggunakan Metode Markerless,” J. Teknol. Rekayasa Inf. dan Komput., vol. 3, no. 1, pp. 37–42, 2019