Abstrak —Saat ini perangkat mobile berbasis Android dan iOS sangat  digemari  oleh  anak-anak.  Mereka  yang  telah  memiliki perangkat mobile akan  menghabiskan  seluruh  waktunya  untuk menatap layar perangkat saat bermain. Akibat yang ditimbulkan adalah penurunan  kesehatan  mata dan  kurangnya bersosialisasi dengan  teman  sebaya.  Menggambar  adalah  hal  yang  disukai anak-anak.  Dengan  menggabungkan  menggambar  dengan permainan  perangkat mobile ,  anak-anak  akan  tetap  merasa bermain  meski  mereka  sedang  tidak  menatap  layar  untuk menggambar.  Tugas  akhir  ini  bertujuan  untuk  membangun sebuah  permainan  yang  dapat  mengenali  gambar  dan menggunakan  gambar  tersebut  dalam  permainan.  Metode pengenalan  gambar  dalam  tugas  akhir  ini  dilakukan  dengan menggunakan metode Edge Detection dengan algoritma ekstraksi fitur  SURF  ( Speeded-Up  Robust  Features )  dan  klasifikasi  SVM ( Support  Vector  Machine ).  Jenis  permainan  yang  dibangun merupakan gabungan dari aksi dan tower defense . Hasil dari tugas akhir  ini  dibagi  menjadi  3  yaitu  hasil  fungsionalitas  permainan, hasil daya tarik permainan dan hasil akurasi pengenalan gambar. Semua fungsi yang dibuat pada permainan dapat berjalan dengan baik,  dan  permainan  juga  telah  memiliki  daya  tarik  yang memikat. Namun hasil akurasi pengenalan gambar masih kurang dari harapan penulis.
Kata Kunci — Android, Klasifikasi Gambar, Permainan, SURF, SVM

## I. PENDAHULUAN
ERANGKAT mobile berbasis  Android  dan  iOS  sangat digemari  di  masyarakat.  Kemajuan  teknologi  yang  sangat cepat dalam bidang ini, membuat banyak kebiasaan dan budaya masyarakat  berubah.  Seperti  budaya  anak-anak  yang  biasa bermain  di  luar  rumah  bersama  teman,  kini  telah  digantikan dengan  bermain gadget sendirian.  Banyaknya  aplikasi, permainan dan hiburan yang ditawarkan dalam sebuah gadget , seringkali membuat pengguna menatap layar secara berlebihan. Perilaku ini seringkali ditiru oleh anak-anak yang juga tertarik pada  perangkat  pintar  ini.  Anak-anak  generasi  muda  saat  ini sudah sangat mengenal perangkat ini, bahkan tidak sedikit yang lebih  mahir  menggunakannya  dibanding  orang  tua  mereka. Namun  anak-anak  tidak  bisa  mengatur  waktu  mereka  ketika mereka bermain. Mereka akan menghabiskan seluruh waktunya untuk  menatap  layar perangkat saat bermain, ketika tidak ada pengawasan  dari  orang  tua.  Hal  ini  tentu  berbahaya  bagi
kesehatan  mata  dan  kebiasaan  bersosialisasi  mereka.  Karena itu,  seharusnya  setiap  permainan  memiliki  sistem  atau  fitur untuk menghentikan pemain dalam bermain terlalu lama.
Untuk  mengatasi  persoalan  tersebut,  diperlukan  permainan yang  dapat  menghentikan  pemain  secara  langsung  ataupun secara  tidak  langsung  dalam  menatap  layar,  namun  pemain akan tetap merasa bermain dalam permainan tersebut. Dengan menugaskan  pemain  untuk  menggambar  suatu  benda  terlebih dahulu  untuk  dapat  digunakan  dalam  permainan,  akan membuatnya  secara  tidak  langsung  berhenti  menatap  layar perangkat.  Pemain  akan  menggambar  di  kertas  sesuai  dengan objek  yang  diminta  lalu  gambar  tersebut  difoto  dan  dikenali. Gambar yang telah dikenali selanjutnya diubah menjadi objek di  dalam  permainan  dan  dapat  digunakan.  Tujuan  dari pengenalan  gambar  adalah  mencegah  pemain  berbuat  curang dengan menggambar sesuatu yang tidak ditugaskan.
Dalam  tugas  akhir  ini,  pengenalan  gambar  menggunakan metode Edge Detection dengan algoritma ekstraksi fitur SURF ( Speeded-Up  Robust  Features ), Bag  of  Words dan  klasifikasi SVM  ( Support  Vector  Machine )  yang  diharapkan  dapat mengenali berbagai variasi (skala, rotasi dan bentuk) suatu jenis objek,  sehingga  tidak membatasi  kreatifitas  pemain. Pembentukan training model dengan ekstraksi fitur menggunakan  algoritma  SURF, Bag  of  Words dan  klasifikasi menggunakan  SVM  pada  beberapa  jenis  objek  yang  telah dipilih  akan  dilakukan  terlebih  dahulu.  Lalu  model  akan dibandingkan dengan  fitur dari gambar  yang  baru dibuat oleh pemain  dengan  mencari  jarak  terdekat. Level yang  dibuat bertingkat  dalam  permainan  diharapkan  dapat  mengasah kemampuan  pemain  dalam  menggambar.  Keseluruhan permainan  ini  tentunya  akan  membuat  pemain  merasa  tetap bermain saat mereka beristirahat dari menatap layar perangkat.
Tujuan  dari  pembuatan  tugas  akhir  ini  adalah  membuat permainan yang dapat membuat pemain berhenti menatap layar untuk  menggambar  sebuah  benda  yang  kemudian  difoto  dan dikenali sebagai benda yang diminta.

## Rancang Bangun Game Aksi dengan Integrasi dan Pengenalan Gambar Menggunakan Algoritma Ekstraksi Fitur SURF dan Klasifikasi SVM pada Perangkat Android
Bryan Nandriawan, Imam Kuswardayan, Nanik Suciati Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : imam@its-sby.edu
P

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Game Aksi dan Tower Defense
Game aksi  adalah  salah  satu Genre permainan  yang seringkali membutuhkan refleks, kecepatan tangan, timing , dan koordinasi  mata  dengan  tangan.  Sedangkan Tower  Defense adalah genre permainan yang memaksa pemain untuk bertahan dari serangan musuh yang berdatangan. Beberapa game mobile tidak hanya menyenangkan, namun juga edukatif. Sisi edukatif ini dikembangkan untuk membuat pemain menggunakan waktu bermainnya untuk sesuatu yang bermanfaat juga [1].

## B. OpenCV untuk Android
OpenCV ( Open  Source  Computer  Vision )  adalah  sebuah pustaka perangkat lunak yang ditujukan untuk pengolahan citra dinamis.  Pustaka Open CV  mendukung  penggunaan  pada Android Development .  Dengan  menggunakan  fungsi-fungsi yang  ada  dalam Open CV,  akan  memudahkan  pembuatan aplikasi  yang  membutuhkan  visi  komputer.  Digunakan asset Unity  dengan  nama  “ OpenCv  for  Unity ”  untuk thresholding gambar  dari  kamera  dan resize untuk  memperkecil  ukuran gambar.

## C. SURF, Bag of Words dan Klasifikasi SVM
SURF:  “ Speeded  up  Robust  Features "  adalah  salah  satu algoritma  pencarian  ujung  (“ Edge  Detection ”).  SURF  adalah versi  lebih  cepat  dari  SIFT  ( Scale-Invariant  Feature Transform ).  SURF  dipilih  karena  sifatnya  yang robust dalam mendeteksi  fitur,  dan  karena  tidak  dibutuhkan  perhitungan secara real-time dalam  kasus  ini.  SURF  juga  dipilih  karena memiliki descriptor dengan  64  nilai  poin  ambang  yang  lebih ringkas  namun  memiliki  semua  informasi  penting,  daripada SIFT yang memiliki descriptor dengan 128 nilai poin ambang. Pada  MATLAB  algoritma  SURF  yang  digunakan  telah  ada dalam kelas Bag of Words [2].
Bag  of  Words (BoW)  dalam  visi  komputer  adalah penyerderhanaan dalam representasi fitur sebuah gambar dalam kata-kata.  Pembentukan  BoW  akan  melewati  3  tahap  yaitu deteksi fitur, deskripsi fitur dan pembuatan codebook . Setelah dilakukan  deteksi  fitur  dan  deskripsi  fitur,  akan  dihasilkan descriptors berupa vector .  Terakhir,  dengan  melakukan K- Means  Clustering pada  semua vector , vector akan  diubah  ke bentuk codewords dalam codebooks.  Codebooks berupa kumpulan histogram vector [3].
Support  Vector  Machine (SVM)  adalah  suatu  teknik  untuk melakukan  prediksi,  baik  dalam  kasus  klasifikasi  maupun regresi. SVM berada dalam satu kelas dengan Artificial Neural Network (ANN)  dalam  hal  fungsi  dan  kondisi  permasalahan yang  bisa  diselesaikan.  Keduanya  masuk  dalam  kelas supervised  learning .  Pemilihan  SVM  dalam  kasus  ini  karena SVM efektif dalam multidimensional spaces [4] .
D. MATLAB Compiler SDK
MATLAB compiler SDK  adalah  salah  satu  fitur  dari MATLAB  dimana sourcecode MATLAB  yang  telah  dibuat dapat diubah menjadi C/C++ shared libraries , Microsoft .NET assemblies ,  Java class ,  dan  Python packages .  Kemudian komponen  baru  tersebut  dapat  diintegrasikan  dengan  aplikasi yang dapat di deploy di desktop , web , dan sistem enterprise .
E. Game Design
Game Design merupakan  unsur-unsur  yang  ada  dalam pembuatan sebuah permainan. Perancangan game design yang baik  akan  menghasilkan game yang  baik  pula. Game design dapat  dibagi  menjadi  2  yaitu Game Mechanics dan Game Dynamics . Game Mechanics adalah suatu desain  metode atau aturan  yang  dibuat  untuk  pemain  berinteraksi.  Metode  dan aturan  ini  dibuat  dengan  tujuan  agar  pemain  merasa  cukup tertantang  dan  terhibur  dalam  memainkan  suatu game . Game Dynamics atau  yang  sering  disebut gameplay adalah  tujuan yang  diberikan  kepada  pemain  untuk  dapat  menyelesaikan game atau level yang ada [5].

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN

## A. Analisis Permainan
Permainan  ini  dibangun  dengan  tujuan  untuk  membantu pemain  mengistirahatkan  matanya  dari  layar,  namun  tetap memberikan  kondisi  berada  dalam  permainan.  Permainan  ini mengharuskan  pemain  menggambar  objek  yang  dibutuhkan dalam permainan dengan gambar tangan pada kertas. Gambar kemudian  difoto  untuk  kemudian  dikenali  dengan  tujuan apakah  objek  tersebut  sesuai  dengan  yang  sedang  diminta. Aplikasi ini dibangun untuk perangkat mobile dengan aplikasi Unity.  Pengenalan  gambar  dilakukan  terpisah  dengan menggunakan  halaman web lokal  dan  mengirimkan  gambar untuk  dikenali.  Halaman web lokal  dibuat  dengan  ASP  .Net pada Microsoft Visual Studio dan telah tertanam .Net assembly dari MATLAB sebagai dasar algoritma pengenalan.
B. Perancangan  Game  Mechanics  Game  Dynamics  dan Peraturan Permainan
Game mechanics yang ada dalam permainan ini adalah: 1. Sistem pergantian peralatan. Sebelum memulai permainan, pemain dapat memilih peralatan yang pemain miliki untuk dibawa, sehingga memungkinkan pemain berganti senjata di dalam pertandingan.
2. Sistem  pembatas  serangan.  Pemain  dalam  pertandingan akan  menggunakan  peralatan  untuk  dapat  menyerang musuh,  namun  setiap  serangan  yang  dilakukan  akan berharga  sejumlah  mana  atau  stamina.  Mana  dan  stamina memiliki jumlah maksimum dan minimum dan pengurangannya  tergantung  dari  jenis  senjata  yang digunakan.  Jika  mana  atau  stamina  habis,  maka  pemain harus  mengisinya  dengan  menekan  tombol  untuk  mengisi mana atau stamina.
3. Sistem multi-touch .  Pemain  dapat  mengisi  mana  atau stamina bersamaan dengan menyerang musuh.
4. Tingkat  kesulitan  bertahap.  Tingkat  kesulitan  tiap level tidaklah random namun meningkat bertahap. Setiap pemain akan mendapatkan musuh yang sama pada level yang sama. 5. Sistem RPG ( Role Playing Games ). Sistem ini lebih spesifik kepada  pemain  yang  dapat  mendapatkan gold atau  mata uang yang ada dalam permainan. Pemain mendapatkan gold setiap level terselesaikan. Gold dapat  digunakan  untuk meningkatkan kekuatan karakter pemain dan peralatannya. Game dynamics pada permainan ini adalah:
1. Mengalahkan  semua  musuh  yang  datang,  sebelum  jumlah HP ( Hit Points ) pemain mencapai 0.
2. Mendapatkan gold untuk mempermudah permainan di level berikutnya.
3. Membuka  peralatan  baru  dengan  melakukan  pengenalan gambar.
Peraturan permainan yang dibuat adalah:
1. Tujuan setiap level adalah mengalahkan semua musuh yang ada
2. Tidak  ada  batasan  waktu  dalam  satu  level permainan, namun saat musuh habis permainan akan berakhir
3. Pemain memiliki Hit Point (HP) yang akan berkurang bila terkena  serangan,  dan  permainan  akan  berakhir  bila Hit Point pemain mencapai 0.
4. Pemain  memiliki  mana  dan  stamina  yang  berkurang  bila pemain  menyerang  musuh.  Mana  dan  stamina  yang  habis bisa diisi lagi dengan menekan tombol mana dan stamina.
5. Setiap  musuh  akan  bergerak  mendekat  lalu  menyerang pemain.
6. Pemain  akan  menang  apabila  semua  musuh  telah terkalahkan, dan level berikutnya akan terbuka.

## C. Perancangan Sistem
Sistem yang dibangun pada Android adalah permainan yang berdasarkan game mechanics dan dynamics seperti yang telah disebutkan  dan  pengenalan  gambar.  Sistem  pengenalan  yang ada  pada  bagian  Android  adalah  pengambilan  gambar  baru menggunakan kamera, penyesuaian thresholding gambar sesuai keinginan pemain dengan Open Cv, dan pengiriman gambar ke halaman web lokal dengan metode POST, dan menerima respon dari halaman web lokal.
Berdasarkan uraian permainan dan pengenalan gambar  yang telah  dijelaskan  sebelumnya,  terdapat  beberapa  spesifikasi kebutuhan fungsionalitas permainan yang harus dibuat, seperti pada Gambar 1.
Gambar 1 Diagram Use Case
D. Perancangan Dataset untuk Pengenalan
Dataset yang  dibuat  meliputi  kategori  peralatan  yang  akan dikenali, yaitu pedang, tongkat sihir, kapak, tombak, bom, dan pisau.  Semua dataset gambar  diambil  dari search  engine Google sebanyak 100 pada tiap kategori. Pada mulanya, ukuran tiap-tiap  gambar  diubah  menjadi  480  x  270 pixels .  Gambar kemudian  dibuat  hitam  putih  dan background dibersihkan sehingga  menjadi putih. Contoh  masing-masing dataset dapat
dilihat  pada  Gambar  2,  masing-masing  baris  adalah  satu kategori. Baris pertama adalah pedang, kemudian tongkat sihir, kapak, tombak, bom dan terakhir pisau.
Gambar 2. Contoh 6 kategori dataset

## E. Perancangan Pengenalan
Sistem  pengenalan  yang  dibuat  melalui  4  tahap  yaitu pembuatan dataset ,  pembuatan  model  klasifikasi  dengan MATLAB,  pembuatan  prediksi  pengenalan  data  baru  dengan MATLAB, dan mengubah kode prediksi pengenalan data baru menjadi .Net assembly.
Pembuatan model klasifikasi dilakukan dengan fungsi-fungsi MATLAB.  Awalnya  semua  6  kategori dataset diekstraksi fiturnya  menggunakan  SURF.  Kemudian  Fitur  tersebut diseleksi menggunakan Bag of Words . Fitur-fitur yang terpilih kemudian  di  klasifikasi  menggunakan  SVM.  Hasil  pada workspace MATLAB  kemudian  disimpan  sebagai  model klasifikasi.
Setelah model klasifikasi dibentuk, model dapat dimuat pada workspace baru. Kemudian data gambar baru dapat dimuat dan diprediksi  dengan  menggunakan  fungsi  dari  MATLAB. Fungsi-fungsi ini dituliskan dalam bentuk kode.
Kode  yang  bertugas  memprediksi  data  baru  dapat  diubah menjadi  .Net assembly menggunakan  fitur  aplikasi library compiler pada MATLAB. Hasil dari aplikasi ini adalah sebuah library dengan ekstensi ”.dll.”.
F. Perancangan Halaman Web
Perancangan halaman Web menggunakan ASP .Net dengan bahasa  C#.  Halaman web dibangun  dengan  hanya  dapat menerima  metode POST. Halaman web menggunakan library tambahan  yang  berasal  dari  MATLAB.  Halaman web menerima  3  jenis  masukan  yang  kemudian  di  proses  pada  3 bagian yang dijelaskan secara singkat sebagai berikut: 1. Pembuatan user baru ditujukan untuk membuat folder pada direktori lokal dengan nama user tersebut. Sistem menerima angka random sebagai username ,  lalu  sistem  mengecek apakah angka tersebut sudah ada dalam direktori lokal. Bila
belum  ada  maka  sistem  akan  menyimpan  angka  sebagai username dengan  membuat  folder  baru.  Bila  sudah  ada sistem akan mengirim response untuk memilih ulang angka random .
2. Penyimpanan gambar ditujukan untuk menyimpan gambar pada  direktori  lokal.  Sistem  menerima username sebagai penentu letak folder yang akan diisi gambar.
3. Deteksi  gambar  ditujukan  untuk  mengenali  gambar  yang telah  disimpan  dalam  direktori  lokal.  Sistem  memproses gambar  dengan  memanggil  fungsi  dari library tambahan. Sistem kemudian mengirimkan response berisi hasil deteksi gambar.

## IV. IMPLEMENTASI
Permainan dibuat menggunakan bahasa C# dengan aplikasi Unity 5.2.1fl. Fitur-fitur utama yang diimplementasikan dalam permainan  adalah  penyimpanan data ,  pergantian  peralatan, pertandingan  dalam  sebuah level, pengambilan  gambar  dan pengiriman gambar.
Penyimpanan data adalah  pembuatan file berisi data progress permainan pemain. Penyimpanan dan pemuatan data dilakukan secara otomatis.
Fitur  pergantian  peralatan  berfungsi  untuk  mengganti peralatan  yang  akan  dibawa  pemain  di  dalam  pertandingan. Peralatan yang dibawa dapat ditingkatkan kekuatannya dengan fitur  tambahan  yaitu  meningkatkan  kekuatan  peralatan. Peralatan  yang  akan  dibawa  beserta  tingkat  kekuatannya disimpan dalam penyimpanan lokal.
Fitur  pertandingan  dalam  sebuah  level  membutuhkan  fitur pemilihan  level.  Fitur  pemilihan  level  bertugas  untuk memberikan  tingkat  kesulitan  bertahap  pada  pemain.  Fitur pertandingan  merupakan  fitur  paling  kompleks  dalam permainan  ini.  Di  dalamnya  dibutuhkan  banyak  fitur  yang bekerja  bersamaan.  Fitur-fitur  tersebut  adalah:  Fitur  serangan jarak jauh dan serangan jarak dekat, fitur pergerakan musuh dan serangan  musuh,  fitur  mana  dan  stamina,  fitur  mengganti peralatan aktif, dan  fitur  melihat semua  musuh. Implementasi pertandingan dapat dilihat pada Gambar 3.
Fitur  pengambilan  gambar  berfungsi  untuk  mengaktifkan kamera  perangkat  dan  menunjukkannya  pada  layar.  Dengan menekan  sebuah  tombol,  maka  gambar  akan  disimpan  di penyimpanan  lokal.  Gambar  yang  telah  disimpan  kemudian diproses  dengan  fitur  tambahan  yaitu Thresholding sebelum gambar  dikirim.  Proses thresholding dapat  dikontrol  oleh pengguna untuk menghilangkan background sesuai kebutuhan. Implementasi thresholding dapat dilihat pada Gambar 4.
Fitur  pengiriman  gambar  berfungsi  untuk  mengirimkan gambar  ke  halaman web .  Sistem  melakukan  koneksi  dengan halaman web sebanyak  3  kali,  yang  pertama  untuk  membuat user  baru,  yang  kedua  untuk  mengirim  gambar,  dan  yang terakhir untuk mengirim perintah deteksi gambar. Halaman web akan memberikan respon yang kemudian diolah oleh sistem.
Gambar 3. Pembuatan level permainan
Gambar 4. Tampilan proses thresholding
Pengenalan gambar dibuat dengan fungsi-fungsi dan aplikasi library compiler pada MATLAB. Fungsi pertama adalah fungsi penyimpanan workspace berisi model klasifikasi. Fungsi kedua adalah  fungsi  prediksi  data  baru  dengan  model  klasifikasi sebelumnya.  Fungsi  kedua  yang  berupa  kumpulan  kode kemudian  dibuat  menjadi  .Net assembly dengan  aplikasi MATLAB.
Pembuatan  halaman web dilakukan  dengan  memproses  3 jenis  input  yaitu  pembuatan user ,  penyimpanan  gambar  dan deteksi  gambar.  Halaman web menggunakan  IIS x64( Internet Information Services ) dan “ Debug x64” dan tambahan referensi dari library MATLAB.

## V. PENGUJIAN DAN EVALUASI
Pengujian  fungsionalitas  dilakukan  dengan  menyiapkan sejumlah  skenario  sebagai  tolok  ukur  keberhasilan  pengujian. Pengujian  fungsionalitas  dengan  mengacu  pada  kasus penggunaan dari aplikasi yang dikembangkan. Hasil pengujian fungsionalitas menunjukkan semua skenario pengujian berhasil dan program berjalan dengan baik. Sehingga bisa disimpulkan bahwa  fungsionalitas  dari  program  telah  bisa  bekerja  sesuai dengan yang diharapkan. Hasil pengujian fungsionalitas dapat dilihat  pada  Tabel  1.  Hasil  uji  coba  integrasi  gambar  dapat dilihat pada Gambar 5.
Tabel 1. Pengujian Fungsionalitas ID Deskripsi Hasil UJ-UC-001 Uji Coba Pengenalan Gambar Skenario 1 Berhasil Skenario 2 Berhasil Skenario 3 Berhasil Skenario 4 Berhasil Skenario 5 Berhasil UJ-UC-002 Uji Coba Integrasi Gambar pada Objek Game Skenario 1 Berhasil
UJ-UC-003 Uji Coba Aturan Main Skenario 1 Berhasil Skenario 2 Berhasil Skenario 3 Berhasil Skenario 4 Berhasil Skenario 5 Berhasil Skenario 6 Berhasil UJ-UC-004 Uji Coba Skenario Permainan Skenario 1 Berhasil
Skenario 2 Berhasil
Gambar 5. Uji coba integrasi gambar pada objek game
Pengujian non-fungsionalitas dilakukan dengan menyiapkan sejumlah  skenario  sebagai  tolok  ukur  keberhasilan  pengujian. Pengujian  non-fungsionalitas  dilakukan  untuk  mengetahui bagaimana hasil keluaran selain dari sisi fungsionalitas sistem terhadap  skenario  yang  dipersiapkan.  Hasil  pengujian  non- fungsionalitas menunjukkan bahwa permainan cukup menarik dan  mudah  dimengerti  bagi  pengguna  baru.  Hasil  pengujian non-fungsionalitas dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Pengujian non-fungsionalitas ID Deskripsi Rata-rata Nilai UJ-UC-005 Uji Coba Daya Tarik Permainan 8.6 UJ-UC-006 Uji Coba Kejelasan Permainan 8.8
Pengujian  akurasi  pengenalan  gambar  dilakukan  dengan menyiapkan 10 gambar pada masing- masing kategori peralatan sebagai  tolok  ukur  keberhasilan  pengujian.  Pengujian  akurasi pengenalan  gambar  dilakukan  untuk  mengetahui  bagaimana tingkat  keberhasilan  sistem  dalam  mengenali  gambar  baru. Hasil  pengujian  akurasi  pengenalan  gambar  menunjukkan tingkat  pengenalan  yang  cukup  rendah,  hal  ini  mungkin disebabkan  oleh  jumlah  dataset  yang  perlu  diperbanyak.
Beberapa gambar yang di uji coba ditunjukkan pada Gambar 6. Hasil pengujian akurasi pengenalan gambar dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Pengujian akurasi pengenalan gambar ID Deskripsi Rata-rata Nilai UJ-UC-007 Uji Coba Akurasi Pengenalan Gambar 6.5
Gambar 6. Sebagian gambar yang dikenali

## VI. KESIMPULAN
Dari hasil uji coba yang telah dilakukan terhadap permainan dan  sistem  pengenalannya,  dapat  diambil  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Menurut  hasil  uji  coba  kotak  hitam  terhadap  uji  coba fungsionalitas,  aplikasi  ini  sudah  memenuhi  ekspektasi harapan penulis.
2. Menurut  hasil  uji  coba  daya  tarik  permainan,  permainan telah memiliki daya tarik yang baik bagi pengguna.
3. Menurut  uji  coba  kejelasan  permainan,  pengguna  baru dapat dengan mudah mengerti alur permainan.
4. Menurut  hasil uji coba pengenalan gambar, sistem  belum dapat menentukan kategori suatu gambar dengan akurat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  B.N.  mengucapkan  punji  syukur  terhadap  Allah Subhanahu  wa  ta’ala  yang  telah  melimpahkan  kesehatan, semangat,  dan  hidayah-Nya  sehingga  penulis  Alhamdulillah mampu  menyelesaikan  penelitian  dengan  baik.  Penulis  juga mengucapkan terima kasih kepada Bapak Imam Kuswardayan dan  Ibu  Nanik  Suciati  yang  telah  banyak  membantu  penulis dalam menyelesaikan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. Simkova, "Using of Computer Games in Supporting Education," Procedia - Social and Behavioral Sciences, vol. 141, pp. 1224-1227, 2014.
[2]  P. Sykora, P. Kamencay and R. Hudec, "Comparison of SIFT and SURF Methods for Use on Hand Gesture Recognition based on Depth Map," AASRI Procedia, vol. 9, pp. 19-24, 2014.
[3]  W. Chong and H. Kaiqi, "How to use Bag-of-Words model better for image classification," Image and Vision Computing, vol. 38, pp. 65-74, 2015.
[4]  M. Slavomir, H. Robert, K. Patrik, B. Miroslav and Z. Martina, "Classification of Wild Animals based on SVM and Local Descriptors," AASRI Procedia, vol. 9, pp. 25-30, 2014.
[5]  T. T. Cota, L. Ishitania and N. Vieira Jr., " Mobile game design for the elderly: A study with focus on the motivation to play," Computers in Human Behavior, vol. 51, pp. 96-105, 2015.