## Aplikasi Penerjemah Tablatur Gitar Menggunakan Teknologi Augmented Reality Pada Platform Android
Bagus Setiadi 1 , Eko Budi Setiawan 2
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Komputer Indonesia, Bandung, Indonesia bagus.freelancer@gmail.com 1 ,  eko@email.unikom.ac.id 2
Diterima 7 November 2016

## Disetujui 12 Desember 2016
Abstract — The  guitar  tablature  is  a  guitar  melody  guitar used  by  professional  guitarists  when  performing.  Guitar tablature translator application is one of the media to help users  especially  novice  guitarist  to  translate  the  guitar tablature.  This  application  is  built  on  android  platform using  Augmented  Reality  technology  with  Markerless Augmented Realty method to combine virtual world objects into  the  real  world.  In  this  application  there  are  several functions  such  as  displaying  finger  position  information, 2D objects and audio .
Index  Terms—Tablatur  Gitar,  Augmented  Reality, Android.

## I. P ENDAHULUAN
Tablatur  gitar  adalah  sebuah  sistem  notasi  grafis yang  mewakili  senar  dan  fret  sgitar  dari  batang  atau leher sebuah gitar. Tablatur gitar pada awalnya hanya digunakan  oleh  gitaris  sebagai  panduan  saat  pentas berlangsung  namun  lama-kelamaan  tablatur  gitar juga termasuk  pada  bagian  dari  pembelajaran  gitar  di sekolah musik. Saat ini tablatur gitar mulai digunakan oleh  banyak  kalangan  yang  bukan  dari  dunia  musik, sehingga menimbulkan beberapa masalah yaitu gitaris khusunya  pemula  tidak  mengetahui  penjarian  yang tepat dan ketepatan nada.
Hal  yang  utama  saat  mempelajari  tablatur  adalah dengan  mempelajari  penjarian  sesuai  dengan  angka yang  tertera  ada  tablatur,  akan  tetapi  tablatur  tidak memberikan informasi jari mana yang harus digunakan untuk  menekan  senar.  Sewaktu  mempelajari  tablatur juga  seharusnya  seorang  gitaris  dapat  mendengar  dan mengetahui  bunyi  nada  yang  sesuai  dengan  tablatur tersebut. Konsep ini sama seperti konsep belajar audio visual  dimana  mata  melihat  tablatur  dan  telinga mendengarkan audio, maka otak akan lebih cepat untuk memahami.  Tetapi  yang  menjadi  permasalahan  yaitu tablatur gitar tidak dapat menghasilkan suara.
Saat  ini  banyak  teknologi  yang  dapat  membantu penerjemahan  sebuah  objek  tertentu  salah  satunya adalah augmented  reality . Augmented  reality adalah penggabungan  benda-benda  nyata  dan  maya  di lingkungan  nyata  serta  terdapat  integrasi  antarbenda dalam  tiga  dimensi,  yaitu  benda  maya  terintegrasi dalam dunia nyata [1]. Metode markerless augmented reality memungkinkan pembacaan banyak objek tanpa
marker khusus dengan cara mengenali pola objek yang dibacanya.  Hal  tersebut  dapat  diterapkan  dalam  suatu aplikasi  untuk  membaca  dan  menerjemahkan  tablatur gitar  yang  memiliki  pola  tertentu  karena  aplikasi berfungsi untuk melakukan berbagai bentuk pekerjaan seperti  penerapan,  penggunaan  dan  penambahan  data [2]  untuk  membantu  manusia  dalam  melaksanakan tugas tertentu [3].
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  dijelaskan sebelumnya,  maka  penelitian  ini  tujuannya  untuk membangun  aplikasi  yang  dapat  menerjemahkan tablatur  gitar  dengan  memanfaatkan  teknologi augmented reality dengan metode markerless augmented  reality yang  berjalan  pada smartphone dengan platform android.  Dengan  adanya  aplikasi  ini dapat  memberikan  informasi  penggunaan  jari  yang tepat  untuk  menyentuh fret gitar,  serta  dapat menghasilkan suara senar untuk mengetahui nada yang dihasilkan.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Tablatur Gitar
Tablatur  gitar  adalah  sebuah  media  cetak  yang menggambarkan  bagaimana  cara  memainkan melody gitar.  Dalam  sebuah  pembelajaran  gitar,  diperlukan adanya  teknologi  untuk  bisa  mengarahkan  seorang siswa belajar dengan benar ketika memainkan chord [4] yang  berdasarkan  pada  pemahaman  tablatur  gitar. Gambar 1 berikut menampilkan sebuah tablatur gitar.
Gambar 1. Tablatur Gitar
Penjelasan dari Gambar 1 diatas yaitu :
a.  Angka  menunjukan  di fret berapa  harus menekan  senar. Fret merupakan  bagian  dari gitar yang digunakan sebagai penampang senar saat ditekan.

## ISSN 2085-4579
b.  Garis paling atas atau garis pertama menunjukan senar E tinggi
c.  Garis ke 2 menunjukan senar B d.  Garis ke 3 menunjukan senar D e.  Garis ke 4 menunjukan senar G f.  Garis ke 5 menunjukan senar A g.  Garis ke 6 atau garis paling bawah menunjukan senar E Rendah
B. Augmented Reality
Augmented  Reality  (AR) adalah  teknologi  yang menggabungkan benda maya dua dimensi dan ataupun tiga  dimensi  ke  dalam  sebuah  lingkungan  nyata  tiga dimensi  lalu  memproyeksikan  benda-benda  maya tersebut dalam waktu nyata. Ronald Azuma pada tahun 1997  mendenisikan augmented  reality sebagai  sistem yang memiliki karakteristik sebagai berikut [1]:
1. Menggabungkan lingkungan nyata dan virtual
2. Berjalan secara interaktif dalam waktu nyata
3. Integrasi dalam tiga dimensi (3D)
Secara  sederhana  AR  bisa  didenisikan  sebagai lingkungan  nyata  yang  ditambahkan  objek  virtual. Penggabungan  objek  nyata  dan  virtual  dimungkinkan dengan  teknologi display yang  sesuai,  interaktivitas dimungkinkan  melalui  perangkat-perangkat  input tertentu.
Penggunaan  teknologi augmented  reality banyak digunakan  dalam  beberapa  hal,  diantaranya  dalam proses  evaluasi  pembelajaran  [5],  meningkatkan pengalaman  wisata  untuk  turis  [6],  serta  juga  dapat meningkatkan motivasi belajar bagi siswa [7].
Tujuan  utama  dari  AR  adalah  untuk  menciptakan lingkungan baru dengan menggabungkan interaktivitas lingkungan  nyata  dan virtual sehingga  pengguna merasa  bahwa  lingkungan  yang  diciptakan  adalah nyata.  Dengan  kata  lain,  pengguna  merasa  tidak  ada perbedaan yang dirasakan antara AR dengan apa yang mereka lihat atau mereka rasakan di lingkungan nyata. Dengan bantuan teknologi AR lingkungan sekitar dapat berinteraksi  dalam  bentuk  digital  ( virtual ).  Informasi tentang  objek  dan  lingkungan  disekitarnya  dapat ditambahkan  kedalam  sistem  AR  yang  kemudian informasi tersebut ditampilkan diatas layer dunia nyata secara realtime seolah-olah  informasi  tersebut  adalah nyata.  Informasi  yang  ditampilkan  oleh  objek  virtual membantu  pengguna  melaksanakan  kegiatan-kegiatan dalam  dunia  nyata.  AR  banyak  digunakan  dalam bidang-bidang  seperti  kesehatan,  militer,  industri manufaktur  dan  juga  telah  diaplikasikan  dalam perangkat-perangkat  yang  digunakan  orang  banyak, seperti pada telepon genggam [1].
Alur kerja Augmented Reality secara umum seperti yang  dijelaskan  oleh  Ronald  [1]  dimulai  dari pengambilan  gambar marker dengan  kamera  atau webcam . Marker tersebut dikenali berdasarkan feature yang dimiliki, kemudian masuk ke dalam object tracker (objek  yang  dilacak)  yang  disediakan  oleh Software Development  Kit  (SDK) .  Di  sisi  lain, marker tersebut telah  didaftarkan  dan  disimpan  kedalam  database. Object tracker selanjutnya melacak dan mencocokkan
marker tersebut  agar  dapat  menampilkan  informasi yang  sesuai.  Hasil  keluaran  pelacakan marker segera ditampilkan kedalam layar komputer dan layar ponsel cerdas.  Informasi  yang  ditampilkan  melekat  pada marker yang bersangkutan secara real time . Gambar 2 berikut menjelaskan alur kerja dari Augmented Reality .
Gambar 2 Alur Kerja Augmented Reality
Berikut ini adalah penjelasan dari Gambar 2:
a. Camera
Digunakan untuk men- scan
marker / markerless . Camera selanjutnya  membaca objek untuk kemudian dikenali sebagai marker . b. Frame Processing
Proses perhitungan pixel yang digunakan untuk pendeteksian gambar atau objek. Pada proses iti terjadi prose grayscaling dan deteksi tepi.
c. Database Database dalam penelitian ini digunakan untuk menyimpan data marker.
d. Object Tracker
Objek  yang  dilacak  yang  di  tampilkan informasinya jika sesuai dengan data yang ada didalam database .  Jika  cocok  maka  objek  2 dimensi atau 3 dimensi akan ditampilkan yang kemudian disebut augmented reality . e.  Informasi
Menampilkan  informasi  yang  sesuai  dengan object tracker yang  sudah  di  inisilisasi didatabase.  Informasi  bias  berupa  tulisan ataupun suara.
f. Screen Untuk menampilkan keluaran dari aplikasi yang berupa  teks, gambar,  video, dan objek 2D dan 3D.  Bagian  ini  merupakan  hasil  yang  di tampilkan  sistem  yang  dapat  dilihat  pada mobile smartphone maupun PC.

## C. Markerless Augmented Reality
Salah satu metode augmented reality yang saat ini sedang  berkembang  adalah  metode markerless augmented reality , dengan metode ini pengguna tidak perlu  lagi  menggunakan  sebuah marker untuk menampilkan elemen-elemen digital. Markeless augmented  reality juga  pernah  digunakan  oleh Renukdas [8] untuk membuat sebuah aplikasi android untuk dekorasi interior.
Dalam  perancangannya,  seolah-olah markerless menggabungkan  objek  virtual  dengan  objek  nyata, dalam hal ini objek virtual berupa objek 2D atau 3D dan objek  nyatanya  berupa  gambar  dengan  pola  tertentu

## ISSN 2085-4579
( markerless ).  Meski  dinamakan  dengan markerless namun  aplikasi  tetap  berjalan  dengan  melakukan pemindaian terhadap object , namun ruang lingkup yang dipindai  lebih  luas  dibanding  dengan  pemindaian menggunakan metode marker based tracking . Berbagai macam  teknik markerless  based  tracking sebagai teknologi yang saat ini terus dikembangkan adalah face tracking, object tracking, dan motion tracking .
D. Fast Corner Detection
FAST ( Features from Accelerated Segment Test ) adalah  suatu  algoritma  yang  dikembangkan  oleh Edward  Rosten,  Reid  Porter,  dan  Tom  Drummond. FAST corner detection ini  dibuat  dengan  tujuan mempercepat  waktu  komputasi  secara real - time dengan  konsekuensi  menurunkan  tingkat  akurasi pendeteksian sudut.
Vuforia menggunakan  algoritma FAST Corner Detection untuk mendefenisikan seberapa baik gambar dapat  dideteksi  dan  dilacak  menggunakan Vuforia SDK.    Peringkat  ini  ditampilkan  dalam  Target Manager  yang  telah  diupload  melalui  web  API Vuforia .  Rating  target  dapat  berkisar  dari  0  sampai  5 untuk  setiap  gambar  yang  diupload.  Semakin  tinggi rating  target  maka  akan  semakin  kuat  kemampuan deteksi dan pelacakannya. Sebuah rating 0 menunjukkan  bahwa  target  tidak  dilacak  sama  sekali oleh  sistem Augmented Reality ,  sedangkan  rating  5 menunjukkan  bahwa  sebuah  gambar  dapat  dengan mudah  dilacak  sistem Augmented Reality yang disediakan oleh Vuforia .
E. Vuforia
Vuforia merupakan  software  untuk  augmented reality  yang  dikembangkan  oleh Qualcomm ,  yang menggunakan  sumber  yang  konsisten  mengenai computer  vision  yang  fokus  pada  image  recognition. Vuforia mempunyai banyak fitur-fitur dan kemampuan,  yang  dapat  membantu  pengembang untuk  mewujudkan  pemikiran  mereka  tanpa  adanya batasan secara teknikal.
Dengan support untuk iOS , Android , dan Unity3D , platform Vuforia mendukung para pengembang untuk membuat  aplikasi  yang  dapat  digunakan  dihampir seluruh jenis smartphone dan tablet. Pengembang juga diberikan  kebebasan  untuk  mendesain  dan  membuat aplikasi yang mempunyai kemampuan antara lain:
1.  Teknologi computer vision tingkat tinggi yang mengijinkan developer untuk  membuat  efek khusus pada device . 2.  Terus-menerus mengenali multiple image .
3. Tracking dan detection tingkat lanjut.
4.  Solusi  pengaturan  database  gambar  yang fleksibel.
Saat ini vuforia banyak digunakan dalam penelitian mengenai augmented  reality .  Penelitian  tersebut diantaranya  diimplementasikan  pada  aplikasi  katalog
rumah  berbasis  android  [9],  pengembangan  buku interaktif [10] maupun untuk pembangunan game [11].
F. Aplikasi Sejenis
Aplikasi  yang  dibangun  dalam  penelitian  ini merupakan  aplikasi  penerjemah  tablatur  gitar  pada platform android dengan  menggunakan  teknologi augmented reality .  Aplikasi  yang  akan  dibangun  ini menggunakan  kamera  untuk  mengcapture  tablatur kemudian menampilakan objek 2D beserta suara nada yang dihasilkan.
Banyak aplikasi yang dapat membantu mempelajari  gitar  namun  belum  memanfaatkan teknologi augmented  reality ,  berikut  adalah  daftar aplikasi tersebut:
Gambar 3 Apilkasi Pembelajaran Gitar
1. Guitar Tuner Free – GuitarTuna Fitur  dari GuitarTuna ini  terdapat  permainan untuk belajar chord gitar ( chord diagram ).
2. PitchLab Guitar Tuner ( LITE )
Aplikasi  ini  bisa  melakukan  tuning  berbagai alat  musik  seperti,  Guitar  Standard, Drop D , Open D , Open G , Open A , Guitar Lute , Guitar Irish , Bass Guitar ( 4 String ) Standard,  Bass Guitar (5 String) Low B, Bass Guitar (5 String) Low E, Bass Guitar (6 String) Standard, Violin: Standard,  Tenor,  Viola:  Standard ,  dan  masih banyak lagi.
3. Guitar Tuner Pro
Aplikasi  ini  juga  bisa  digunakan  untuk  tuning gitar  listrik  dan  biola  melalui  mikrofon perangkat smartphone .
4. Tunes – gStrings
Merupakan  aplikasi  tuner  buatan  cohortor.org untuk  stem  berbagai  alat  musik,  seperti  gitar, biola,  selo,  bass,  piano,  serta  alat  musik  tiup lainnya.
5. Ultimate Guitar Tools
Aplikasi  ini  mencakup tuner  chromatic yang mendukung  laras  standar  dan  alternatif, metronome dengan  preset custom ,  dan  kamus chord gitar  luas  untuk  membantu  menemukan akord yang dibutuhkan.

## ISSN 2085-4579

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Analisis Arsitektur Sistem
Sistem  yang dibangun  merupakan sebuah aplikasi berbasis  android  yang  menggunakan  teknologi augmented reality .  Teknologi augmented reality dipilih  karena  memiliki  beberapa  kelebihan,  salah satunya adalah teknologi ini  bisa  menampilkan objek dua  dimensi  secara realtime ,  sehingga  dapat  menjadi solusi  dari  permasalahan  yang  ada.  Untuk  dapat menampilkan  objek augmented reality digunakan metode markerless augmented reality dengan  teknik obje tracking untuk  menentukan angka  yang terdapat pada tablatur.
Tahapan selanjutnya yaitu angka tersebut dicocokan  dengan  data  yang  ada  pada  database.  Jika datanya  cocok  makan image dan audio akan ditampilkan bersamaan. Input yang digunakan berupa gambar tablatur gitar. Arsitektur sistem selengkapnya dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Arsitektur Sistem Aplikasi
Berikut adalah penjelasan dari Gambar 4:
1. Scan
Proses scan merupakan  proses  awal  bagaimana sistem ini berjalan. Proses ini melibatkan kamera pada device  android  dan  tablatur  gitar  yang  disorot  oleh kamera.  Kamera  yang  digunakan  adalah AR Camera yang  merupakan  fitur  dari  library Vuforia . Fitur tersebut  digunakan  agar  gambar  dapat  langsung diproses  ( object tracking )  sehingga  tablatur  gitar tersebut dapat dikenali polanya.
2. Object Tracking
Object tracking adalah  proses  dimana  aplikasi melakukan proses deteksi atau pelacakan sebuah object target  dengan  metode markerless  augmented  reality yang bertujuan untuk menampilkan object augmented reality berupa  teks  informasi fingering .  Setiap object target yang telah diinisialisaikan selanjutnya digunakan  dalam  proses  pelacakan  ( tracking )  dan pengenalan  pola object target.  Proses  ini  juga merupakan bagian dari metode markerless augmented reality untuk proses pencocokan pola. Pencocokan ini menggunakan  metode fast corner detection yang diimplementasikan  pada  library Vuforia .  Jika  gambar
cocok  maka  AR  berupa  teks  informasi  penjarian tablatur akan muncul pada object target.
3. Request Animasi
Proses  ini  melakukan request pada web  service dengan  cara  memanggil API yang  disimpan  pada domain www.monitoruing.com/tabreader dengan menggunakan  metode GET pada  alamat domain “www.monitoruing.com/tabreader/getAnimaion.php?i dAnimasi=major1”. Id animasi tersebut didapat ketika proses objek tracking dilakukan, jika gambar dikenali polanya  maka  id  tersebut  akan  di  kirim  ke API ,  jika gambar  tidak  dikenali  maka  id  yang  dikirim  akan bernilai null .  Proses  ini  akan  terjadi  apabila  user menekan tombol play . 4. Response Animasi
Proses  ini  merupakan  proses  terakhir  yaitu menampilkan  animasi  2D fingering dan  audio. Animasi  akan  ditampilkan  pada  layout  kosong sehingga  hasil  respon  akan  berupa  animasi  penjarian tabalatur gitar. Apabila request yang dikiimkan berupa nilai null maka respon yang akan dikembalikan berupa J SONString dengan  info  bahwa  gambar  tidak ditemukan.

## A.1 Logika Penjarian
Logika penjarian  atau fingering sangat diperlukan untuk  membaca  sebuah  tablatur  karena  tidak mengetahui  jari  mana  yang  harus  digunakan  untuk menekan  tombol  tombol  tersebut.  Berikut  adalah logika fingering yang  di  gunakan  untuk  membaca tablatur gitar:
1.  Jika angka = 0  maka jari tidak  menekan senar manapun.
2.    Jika  angka  pertama  lebih  kecil  angka  ke  dua hitung selisih.
3.   Jika angka pertama lebih besar dari pada angka ke dua maka hitung selisih angka.
4.   Jika selisih angka sama dengan 1 maka gunakan jari tengah untuk menekan senar .
5.   Jika selisih angka sama dengan 2 maka gunakan jari manis untuk menekan senar.
6.   Jika selisih angka sama dengan 3 maka gunakan kelingking untuk menekan senar.
7.  Jika  selisih  sama  dengan  4  maka  gunakan kelingking untuk menekan senar .
8.  Jika  selisih  sama  dengan  5  maka  gunakan telunjuk untuk menekan senar.
9.  Jika  angka  selanjutnya  sama  dengan  angka sebelumnya maka gunakan jari yang berdekatan untuk menekan. Contoh jika jari telunjuk maka gunakan jari tengah.

## A.2. Inisialisasi
Pada tahap ini ditentukan proses untuk mengambil gambar  sebagai  data  masukan  yang  akan  diproses. Proses ini dilakukan di web API yang disediakan oleh vuforia . Sebelum meng- upload file data objek ke situs vuforia , terlebih dahulu buat account untuk dapat login
ke  situs vuforia .  Secara  garis  besar  tahap  yang dilakukan didalam proses ini adalah sebagai berikut :
1.  Buat Database Tahapan ini dilakukan untuk menampung file data marker
2.  Tambahkan target
Pada  tahap  ini  tambahkan  target  gambar  yang dijadikan marker
3. Download Database
Tahapan  ini  dilakukan  untuk  memperoleh  file database  yang  berisi  dengan  data  marker  yang berekstensi . unitypackage .
Secara umum tahapan yang dilakukan dalam proses inisialisasi  digambarkan  kedalam  alur  penentuan marker yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  5  sebagai berikut.
QCAR Set Dataset Check Dataset Type Get Size (width & height) Image Target? Ya Tidak Esktensi .xml dan .dat Load Dataset Database Start End Gambar 5 Alur Penentuan Marker
A.3. Tracking Object Target
Tracking object target adalah  proses  dimana aplikasi  melakukan  proses  deteksi  atau  pelacakan sebuah object target dengan tujuan untuk menampilkan object augmented reality berupa  objek penjarian  gitar.  Setiap object target yang  telah diinisialisaikan akan digunakan dalam proses pelacakan  ( tracking )  dan  pencocokan  pola  objek penjarian  gitar  dengan  pola object  target .  Jika  pola dinyatakan  cocok  atau  berhasil  dikenali,  maka selanjutnya  dilakukan  pencocokan object  target dengan object  augmented  reality yang  akan ditampilkan. Tracking object target  ini  menggunakan metode FAST corner detection yang diimplementasikan pada library vuforia SDK . Gambar 6 menampilkan tahapan pencocokan database target.
Gambar 6. Pencocokan Database Target
A.4. Menampilkan Object AR
Hasil pencocokan objek target yang telah dilakukan pada  proses  sebelumnya    menjadi  data  acuan  untuk menampilkan object Augmented reality yang  sesuai dengan  data  object  target  di  dalam  database. Library Vuforia SDK menyediakan  fungsi  tersendiri  untuk menampilkan object augmented reality .  Aplikasi kemudian  menampilkan object augmented reality berupa objek penjarian gitar dengan data object target yang ada di database . Sedangkan informasi penjarian digambar  secara  manual  dengan  berpatokan  pada logika penjarian.
Gambar 7. Menampilkan Objek Penjarian Kedalam Data Target
B. Perancangan Sistem
B.1. Use Case Diagram
Use case diagram merupakan bagian tertinggi dari fungsionalitas yang dimiliki sistem yang menggambarkan  bagaimana  seseorang  atau  aktor dalam  menggunakan  dan  memanfaatkan  sistem. Use case terdiri  dari  tiga  bagian  yaitu  identifikasi  aktor, identifikasi use case , dan skenario use case . Gambar 8 merupakan  tampilan  dari use  case diagram  yang  ada pada aplikasi.

## ISSN 2085-4579
Gambar 8 Use Case Diagram Aplikasi
B.2. Class Diagram Diagram Class  Diagram adalah  sebuah  spesifikasi  dari fungsionalitas yang menghasilkan objek dan merupakan  inti  dari  pengembangan  aplikasi  ini. Gambar 9 menjelaskan class diagram dari sistem yang dibangun.
MainActivity +mulai : ImageView +tutorial : ImageView +tentang : ImageView +keluar : ImageView #onCreate() #onBackPressed() +showDialog() +mulai() +tutorial() +tentang() +keluar() UnityPlayer c,d,p,q,r,s : Boolean
j : BroadcastRecivier i : ConcurrentLinkedQueue l : COntextWrapper m : SurfaceView n : WindowManager o : FMODAudioDvice x : NetworkInfo y : BUndle -UnityPlayer() surfaceCreated() -surfaceChange() #installPresentationDisplay() - displayChanged() +initCamera() AboutActivity +image : ImageView +back : ImageView +info : String #onCreate() #onBackPressed() +setContentView() +back() SplashActivity +image : ImageView +loading : ProgressBar +waktu : Integer #onCreate() +setContentView() +loading() TutorialActivity +next : ImageView +prev : ImageView +image : ImageView +back : ImageView +info : String #onCreate() #onBackPressed() +setContentView() +back() +next() +prev() UnityPlayerNative Activity +btnPlay : Button +btnInfo : Button #onCreate() #onBackPressed() +setContentView() +play() +info()
Gambar 9 Class Diagram Aplikasi
C. Implementasi Sistem
Implementasi sistem
merupakan tahap penerjemahan  kebutuhan  pembangunan  aplikasi kedalam  representasi  perangkat  lunak  sesuai  dengan hasil analisis yang telah dilakukan. Setelah implementasi, maka dilakukan pengujian sistem yang baru dimana akan dilihat kekurangan-kekurangan pada aplikasi  yang  baru  untuk  selanjutnya  diadakan pengembangan  sistem.  Tujuan  implementasi  sistem yaitu  untuk  menjelaskan  tentang  manual  penggunaan keada para pengguna sistem.
C.1. Implementasi Hardware
Aplikasi  ini  dapat  berjalan  dengan  lancar  apabila dijalankan pada hardware dengan spesifikasi minimal seperti pada tabel 1.
Tabel 1.  Spesifikasi Hardware Untuk Implementasi Hardware Spesifikasi Minimal Resolusi Layar 480 x 800 pixels Memory 512 MB Processor 1.4 GHz Kamera 2 Megapixel Sistem Operasi OS Android API 19 Kitkat
C.2. Implementasi Antarmuka Aplikasi
Implementasi  antarmuka  dilakukan  dengan  setiap halaman yang dibuat pada aplikasi penerjemah tablatur gitar.  Gambar 10 sampai Gambar 13 merupakan hasil screenshoot dari  beberapa  tampilan  aplikasi  yang dibangun pada penelitian ini.
Gambar 10 Tampilan Menu Utama
Gambar 11 Tampilan Augmented Reality Objek Penjarian

## ISSN 2085-4579
Gambar 13. Tampilan Tutorial Penggunaan
D. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  merupakan  tahapan  untuk menemukan  kesalahan-kesalahan  dan  kekurangan- kekurangan  pada  perangkat  lunak  yang  dibangun sehingga tidak bisa diketahui apakah perangkat lunak tersebut telah memenuhi kriteria sesuai dengan tujuan atau tidak.
Pengujian  sistem  yang  dilakukan  terbagi  menjadi dua  tahapan.  Tahap  pertama  yaitu  pengujian  Alpha yang  berfokus  kepada  fungsionalitas  perangkat  lunak yang dibangun dengan menggunakan metode pengujian black box . Tahap kedua yaitu pengujian Beta yang  berfokus  kepada  penilaian  pengguna  terhadap perangkat lunak yang dibangun, metode pengumpulan data  yang  dilakukan  adalah  dengan  melakukan wawancara kepada professional guitarist dan kuesioner  yang  dibagikan  kepada  30 early  adopter perangkat  lunak.  Penyebaran  kuesioner  dilakukan dengan  menggunakan  cara  konvensional  seperti mendatangi calon pengguna secara langsung.
D.1. Skenario Pengujian
Skenario  pengujian  memaparkan  urutan  dan  hal yang  diuji  pengujian  yang  dilakukan  pada  aplikasi penerjemah tablatur gitar. Adapun skenario pengujian fungsional yang dilakukan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2.  Skenario Pengujian
Kelas Uji Poin Pengujian Scan Menjalankan kamera Deteksi Gambar Tampilkan Objek 2D & Audio Tekan Tombol Play Menampilkan Tutorial Tutorial Selanjutnya Tutorial Sebelumnya

## D.2. Kasus dan Hasil Pengujian Alpha
Kasus  dan  hasil  pengujian  berisi  pemaparan  dari rencana  pengujian  yang  telah  disusun  pada  skenario pengujian.  Pengujian  ini  dilakukan  secara black  box dengan  hanya  memperhatikan  masukan  ke  dalam sistem  dan  keluaran  dari  masukan  tersebut.  Hasil pengujain dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3.  Hasil Pengujian Hasil yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Aplikasi menjalankan kamera sehingga dapat melakukan proses selanjutnya untuk mendeteksi gambar Kamera dapat dijalankan [√] Berhasil [  ] Gagal Aplikasi dapat mendeteksi gambar sehingga menampilkan objek Augmented Reality Gambar terdeteksi, objek augmented reality tampil dengan baik [√] Berhasil [  ] Gagal Aplikasi menampilkan objek 2D dan audio yang didapatkan dari webservice Objek 2D dan audio tampil dengan baik [√] Berhasil [  ] Gagal Aplikasi menampilkan tutorial selanjutnya saat menekan tombol lanjut Tutorial terbuka ke bagian selanjutnya [√] Berhasil [  ] Gagal Aplikasi menampilkan tutorial sebelumnya saat menekan tombol kembali Tutorial terbuka ke bagian sebelumnya [√] Berhasil [  ] Gagal

## D.3. Hasil Pengujian Beta
Pengujian  beta  dilakukan  dengan  penyebaran kuesioner  yang  dilakukan  menggunakan  skala Likert dengan rentang nilai 5 untuk sangat setuju (SS), nilai 4 untuk setuju (S), nilai 3 untuk jawaban ragu-ragu (RR), nilai 2 untuk jawaban tidak setuju (TS), serta nilai yang paling  rendah  yaitu  1  apabila  responden  menjawab pertanyaan  dengan  sangat  tidak  setuju  (STS).  Data pengujian didapatkan dari 30 responden early adapter .
Hasil pengujian beta dari penelitian ini dapat dilihat selengkapnya pada Tabel 4.
Tabel 4.  Hasil Pengujian Beta
Pertanyaan  pertama  :  Aplikasi  ini  memudahkan dalam mendapatkan informasi penjarian yang tepat saat menerjemahkan tablatur gitar
SS S RR TS STS 10 17 3 0 0
Rata-Rata = (50+68+9+0+0) / 30 = 4,23
Pertanyaan kedua : Aplikasi ini memudahkan dalam mengetahui ketepatan nada yang digambarkan pada tablatur gitar SS S RR TS STS 3 16 11 0 0

## ISSN 2085-4579
Rata-Rata = (30+64+33+0+0) / 30 = 3,73 Pertanyaan ketiga : Aplikasi ini menjadi pelengkap aplikasi  lain  untuk  membantu  mempelajari  gitar khususnya tablatur gitar SS S RR TS STS 11 15 4 0 0 Rata-Rata = (55+60+12+0+0) / 30 = 4,23 Pertanyaan  keempat :  Aplikasi  ini  mudah digunakan SS S RR TS STS 14 15 1 0 0 Rata-Rata = (70+60+3+0+0) / 30 = 4,43 Pertanyaan kelima : Aplikasi ini memiliki tampilan yang menarik SS S RR TS STS 0 6 15 8 1 Rata-Rata = (0+24+45+16+1) / 30 = 2,76 Rata-Rata Akhir : (4,23+3,37++3,23+4,43+2,67) / 5 = 3,78
Berdasarkan nilai rata-rata akhir yang diolah dari hasil pengujian beta, didapatkan nilai 3,78 yang berarti nilai  tersebut  berada  pada  rentang  status  jawaban “sangat  setuju”  yang  dapat  berarti  bahwa  tujuan  dari penelitian ini telah sesuai dengan harapan.

## IV. S IMPULAN
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut.
1.  Dibangunnya aplikasi penerjemah tablatur gitar dengan  implementasi  teknologi augmented reality ini membantu khususnya gitaris pemula untuk  mengetahui  penjarian  yang  tepat  saat menerjemahkan tablatur gitar.
2.  Aplikasi penerjemah tablatur gitar ini membantu  dalam  hal  mengetahui  ketepatan nada yang digambarkan pada tablatur gitar.
3.  Aplikasi  penerjemah  tablatur  gitar  ini  mejadi pelengkap  aplikasi  untuk  membantu  belajar danbermain  gitar  khususnya  penerjemahan tablatur gitar.
Aplikasi penerjemah tablatur gitar ini  mempunyai beberapa yang harus disarankan untuk menambahkan hal-hal yang dapat melengkapi aplikasi ini untuk yang akan datang, yaitu :
1.  Aplikasi harus bisa lebih dinamis dan interaktif, misalkan  saat  objek  2D  muncul,  pengguna dapat seolah menekan senar sehingga menghasilkan suara.
2.  Aplikasi  menggunakan Artificial Intelegence untuk  pengenalan  pola  gambar  sehingga
aplikasi  tidak  memerlukan  data  tablatur  yang terlalu  banyak  tetapi  cukup  mengenali  pola tertentu saja.
3.  Aplikasi  harus  bisa  menerjemahkan  tablatur gitar untuk teknik picking .
4.  Tampilan  aplikasi  dibuat  lebih  menarik disesuaikan dengan tema musik.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Azuma,  Ronald  T.  “A  Survey  of  Augmented Reality”, Presence:  Teleoperators  and  Virtual  Environments, 1997.
[2] S.Yuniar,  Aplikasi  Populer  Handphone,  Jakarta  :  PT. Elex Media Komputindo, 2009.
[3] K.Novhirtamely,  W.Reny,  Reni.  “Aplikasi  Pemesanan Makanan Online Berbasis Web Pada Rumah Makan Pagi Sore  Sipin  Jambi”. Jurnal  Informatika .  Vol  .7(2), hal.792-801, 2013.
[4] P.Gabriel,  A.Abiera  dan  Bien  Justin.  “Hand  shape Identification  for  Guitar  Chord  Identification  Using Centroid Distance and Fourier Descriptors”. Proceeding of Research Congres 2013 , Manila, 2013.
[5] Joo-Nagata, J., Abad, F. M., Giner, J. G. B., & García- Peñalvo,  F.  J.“Augmented  reality  and  pedestrian navigation through its implementation in m-learning and e-learning:  Evaluation  of  an  educational  program  in Chile”. Journal Computers & Education , 111, hal. 1-17. 2017.
[6] Kounavis,  C.  D.,  Kasimati,  A.  E.,  &  Zamani,  E.  D. Enhancing  the  tourism  experience  through  mobile augmented reality: Challenges and prospects.
International Journal of Engineering Business Management, Vol. 4, 10, 2012.
[7] Di Serio, Á., Ibáñez, M. B., & Kloos, C. D. Impact of an augmented  reality  system on  students' motivation  for  a visual art course. Computers & Education , 68, hal. 586- 596, 2013.
[8] Renukdas, P., Ghundiyal, R., Gadhil, H., & Pathare, V. Markerless  augmented  reality  android  app  for  interior decoration. International  Journal  of  Engineering ,  2(4). 2013.
[9] Rifa'i,  Muhammad,  Tri  Listyorini,  and  Anastasya Latubessy.  "Penerapan  Teknologi  Augmented  Reality pada  aplikasi  katalog  rumah  berbasis  android." Prosiding SNATIF , hal.267-274. 2014.
[10] Wahyudi, Andria Kusuma. "ARca, Pengembangan Buku
Interaktif Berbasis Augmented Reality dengan Smartphone  Android." Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro dan Teknologi Informasi (JNTETI) 3.2, 2014.
[11] Prihantoro,  Herlambang.  Augmented  Reality  Edugame Daur  Hidup  Makhluk  Hidup  Berbasis  Android.  Diss. Universitas Muhammadiyah Surakarta, 2015.