Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 981-990

## Implementasi dan Analisis Performa Pembelajaran Pengenalan Hewan Pada Anak-Anak Usia 5 Tahun Berbasis Augmented Reality
Daniel Nourman Chrisdyanto 1 , Agustinus Rudatyo Himamunanto 2* , Yo’el Pieter Sumihar 3 1,2,3 Program Studi Informatika, Fakultas Sains dan Komputer, Universitas Kristen Immanuel, Yogyakarta, Indonesia E-mail: rudatyo@ukrimuniversity.ac.id

## Abstract
Introducing animals to early childhood is a crucial aspect of their initial educational development. At the age of 5, children are in a significant phase of developing language, observational skills, and conceptual understanding. In the context of learning, Augmented Reality (AR) can provide a more interactive and immersive learning experience compared to  traditional  methods.  This  application  was  created  using  Vuforia  and  Unity  Engine, with the C# programming language. The application can display 3D animal objects, play animal  sounds,  and  provide  information  about  the  animals  in  Indonesian.  The  animals featured  in  this  application  are  the  Brazilian  turtle  and  the  dog.  Based  on  the  data, images  included  in  the  Vuforia  database  showed  a  detection  success  rate  of  7  out  of  9 images for the Brazilian turtle. Meanwhile, for the dog, 10 out of 12 images included in the  Vuforia  database  were  successfully  detected.  These  figures  are  reflected  by  the number of stars in the Vuforia database.
Keywords: Augmented Reality, Unity, Vuforia, Hewan, Anak-Anak Usia 5 Tahun

## 1. Pendahuluan
Sistem  pengenalan  dan  pembelajaran  yang  ada  sekarang  ini  masih  menggunakan majalah, buku dan situs website [1]. Hal ini membuat pembelajaran topik-topik yang diajarkan  masih sulit untuk dapat dipahami. Penerapan teknologi augmented reality sebagai  media  edukasi  dapat  memberikan  pengaruh  yang  baik  dan  dapat meningkatkan  kemudahan  dalam  pemahaman  topik  pembelajaran  [2].  Pengenalan hewan  kepada  anak-anak  usia  dini  merupakan  salah  satu  aspek  penting  dalam perkembangan edukasi awal mereka. Pada usia 5 tahun, anak-anak berada pada fase penting  dalam  perkembangan  bahasa,  kemampuan  observasi,   dan  pemahaman konseptual.  Oleh  karena  itu,  metode  pembelajaran  yang  menarik  dan  efektif  sangat dibutuhkan  untuk  memfasilitasi  proses  belajar  mereka.  Salah  satu  teknologi  yang mulai banyak digunakan dalam bidang pendidikan adalah Augmented Reality (AR). Teknologi Augmented  Reality (AR)  merupakan  suatu  teknologi  yang  mewadahi penggabungan  dunia  nyata  ( reality )  dan  dunia  maya  ( virtua l)  yang  mana  teknologi ini juga dikenal sebagai Virtual Reality (VR) [3]. Dalam konteks pembelajaran, AR dapat  memberikan  pengalaman  belajar  yang  lebih  interaktif  dan  imersif dibandingkan  metode  tradisional.  Teknologi  ini  memungkinkan  anak -anak  untuk berinteraksi  dengan  objek  digital  yang  ditampilkan  di  dunia  nyata,  sehingga meningkatkan minat dan perhatian mereka terhadap materi yang dipelajari.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan  dan  menganalisis  performa pembelajaran  pengenalan  hewan  berbasis  AR  pada  anak-anak  usia  5  tahun.  Fokus utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengevaluasi  seberapa  efektif  teknologi  AR dalam  meningkatkan  pemahaman  dan  daya  ingat  anak-anak  tentang  berbagai  jenis hewan,  serta  untuk  mengidentifikasi  potensi  dan  tantangan  yang  dihadapi  dalam penerapan teknologi ini di lingkungan pembelajaran anak-anak.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 981-990
Melalui  pendekatan  ini,  diharapkan  dapat  ditemukan  bukti  observarsi  mengenai manfaat  penggunaan  AR  dalam  pembelajaran  anak-anak,  serta  memberikan rekomendasi  praktis  bagi  para  pendidik  dan  pengembang  aplikasi  edukasi  untuk mengoptimalkan  penggunaan  teknologi  ini.  Penelitian  ini  juga  berusaha  untuk memberikan kontribusi dalam bidang teknologi pendidikan perkembangan anak.

## 2. Metodologi Penelitian
Pada  penelitian  ini  fokus  yang  di  lakukan  adalah  melakukan  proses Augmented Reality menampilkan  objek  3D  secara  kehidupan  nyata  kepada  hewan  kura -kura Brazil,  hewan  jangkrik,  dan  hewan  bekicot.  Berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya image  target  yang  digunakan  yaitu  gambar  2D.  Keberhasilan  uji  coba  aplikasi dengan  image  target  menggunakan  gambar  2D  bisa  dibilang  pasti  berhasil.  Karena input  image  tagetnya  terdaftar  ke  dalam  database  vuforia.  Tetapi  dengan  penelitian yang  akan  di  lakukan  ini  yaitu,  image  target  bisa  di  lakukan  dengan  menggunakan gambar  2D  dan  bisa  langsung  merngarahkan  kamer  AR  pada  hewan  yang  dituju. Lalu kamera AR bekerja mendeteksi hewan tersebut apakah gambar hewan tersebut terdaftar dalam database vuforia atau tidak.

## 2.1. Metode MDLC (Multimedia Development Live Cycle)
Metode penelitian yang digunakan penulis yaitu menggunakan metode pengembangan sistem Multimedia  Development  Live  Cycle (MDLC)  yang  dikembangkan  oleh  Luther. Multimedia  Development  Live  Cycle (MDLC)  dilakukan  berdasarkan  enam  tahap  yaitu concept (pengonsepan), design (perancangan), material collecting (pengumpulan bahan), assembly (pembuatan), testing (pengujian), dan distribution (pendistribusian).

## Gambar 1. Metode MDLC
Berikut ini adalah tahapan dari metode Multimedia Development Live Cycle (MDLC) :
1. Concept (Pengonsepan)
Pada tahap ini menentukan tujuan dan siapa pengguna program ini. Ide dasar proyek dirumuskan dan ditetapkan dalam bentuk konsep yang jelas.
2. Design (Perancangan)
Pada tahap ini desain yang akan dikembangkan dilakukan dengan menyusun prototipe  user  interface,  navigasi,  dan  storyboard  dari  aplikasi  yang  akan dibuat.
3. Material Collecting (Pengumpulan Materi)
Tahap  ini  adalah  tahap  pengumpulan  bahan  yang  sesuai  dengan  kebutuan yang akan kerjakan. Bahan yang akan di butuhkan seperti animasi 3D dalam bentuk file FBX ( Filmbox ), teks, audio, dan masih banyak lagi.
4. Assembly (Pembuatan) Pada  tahap  ini  adalah  tahap  pembuatan  dari  semua  objek  atau  bahan multimedia.  Pembuatan  aplikasi  didasarkan  pada  tahap  desain, flowchart , dan storyboard .
5. Testing (Pengujian)
Pada  tahap  pengujian  dilakukan  pengujian  meliputi  fungsionalitas, kompatibilitas, kinerja, dan pengalaman pengguna.
6. Distribution (Pendistribusian)
Pada  tahap  ini,  dokumentasi  akhir  dan  dukungan  pengguna  juga  disiapkan untuk  memastikan  bahwa  pengguna  dapat  menggunakan  produk  dengan mudah.

## 2.2. Flowchart
Flowchart adalah  diagram  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  alur  kerja  atau proses dalam bentuk simbol-simbol grafis. Flowchart juga dibuat untuk mengikuti proses nya  dari  halaman  atas  ke  bawah  dan  dari  kiri  ke  kanan.  Berikut  ini flowchart yang menggambarkan  alur  kerja  sebuah  aplikasi  pembelajaran  pengenalan  hewan  berbasis Augmented Reality (AR).
Gambar 2. Flowchart

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  mengahasilkan  pengembangan  aplikasi  untuk  pengenalan  hewan  pada anak-anak  usia  5  tahun  berbasis Augmented  Reality pada  hewan  dilingkungan  rumah mereka.  Aplikasi  ini  dikembangkan  dengan  unity  dan  vuforia  dengan  menggunakan bahasa pemrograman C#. Hasil dari tahapan penelitian yang telah dilakukan diantaranya :

## 3.1. Tahap Konsep (Concept)
Pada tahap konsep ini menentukan tujuan dibuatnya aplikasi dan taget pengguna aplikasi.
a) Identifikasi Target
Rencana  target  penggunaan  aplikasi ini  dalah  untuk  anak-anak  usia  5  tahun, karena  untuk  meningkatkan  pemahaman  dan  daya  ingat  anak-anak  tentang berbagai jenis hewan.
b) Tujuan Aplikasi
Tujuan  aplikasi  ini  yaitu  sebagai  alat  bantu  belajar  anak-anak  usia  5  tahun dalam proses belajar mereka dengan lebih modern .

## 3.2. Tahap Desain (Design)
Pada tahap pembuatan ini bahan yang sudah terkumpul berdasarkan perancangan yang sudah disusun pada tahap design yang berdasarkan storyboard. Pada tahap pembuatan ini menampilkan  hasil  dari  pembuatan  aplikasi  pengenalan  hewan.  Berikut  penjelasan tentang aplikasi :
a) Menu Utama
Tampilan halaman menu utama pada aplikasi ini, menyediakan 5 tombol dimana setiap tombol memiliki fungsi dan kegunaannya masing-masing.
Gambar 3. Metu Utama
b) Halaman Kamera AR
Halaman  mulai  merupakan  tampilan  yang  berfungsi  untuk  menampilkan  objek 3D dari marker yang telah dibuat pada database vuforia . Marker yang dibuat pada database vuforia adalah  gambar  2D  dari  hewan  kura-kura  berazil  dan  hewan anjing.  Aplikasi  dapat  menampilkan  objek  3D  hewan  dan  menampilkan  suara hewan dan  informasi hewan dengan Bahasa Indonesia.
Gambar 4. Halaman Kamera AR
c) Halaman Panduan
Pada  tampilan  halaman  panduan  berisi  tentang  penjelasan  bagaimana  cara menggunakan  aplikasi  ini  dengan  benar.  Supaya  aplikasi  ini  dapat  berhasil  di jalankan  dan  bisa  bermanfaat  untuk  pengenalan  hewan  pada  anak-anak  usia  5 tahun di lingkungan rumah mereka.
Gambar 5. Halaman Kamera AR
d) Halaman Tentang
Tampilan  halaman  tentang  ini  berisi  penjelasan  mengenai Augmented  Reality serta  manfaat  visualisasi  3D  dan  elemen  interaktif.  Tidak  hanya  penjelasan tentang Augmented  Reality tetapi  aplikasi  ini juga  menjelaskan  data  pribadi  dari pembuat aplikasi Augmented Reality Pengenalan Hewan.
Gambar 6. Halaman Kamera AR
3.3. Tahap Pengumpulan Bahan (Material Collecting)
a) Database Vuforia
Database Vuforia adalah  tempat  penyimpanan  informasi  yang  digunakan  oleh aplikasi  Vuforia  untuk  mengenali  dan  melacak  objek  di  dunia  nyata.  Database  ini

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 981-990
berisi data mengenai gambar target ( image target) yang dapat dikenali oleh aplikasi AR. Berikut ini database pada hewan kura-kura berazil, jangkrik, dan siput ini dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Database Kura-Kura
Pada  Gambar  7  adalah  image  target  kura-kura  Berazil  yang  di  daftarkan  pada database vuforia ,  lalu  image  target  tersebut  diberi  penilaian  oleh vuforia .  Dari  65 gambar  2D  yang  daftarkan  kedalam  database  vuforia  terdapat  7  gambar  yang memiliki  bintang  sedikit  dapat  dilihat  dari  penanda  lingkaran  merah.  Gambar  yang memiliki  bintang  sedikit  akan  kesulitan  terdeteksi  oleh  augmented  reality  karena memiliki  fitur  visual  yang  tidak  memadai,  terutama  di  bawah  kondisi  pencahayaan yang bervariasi.
Gambar 8. Database Jangkrik
Gambar 8  merupakan gambar jangkrik 2D  yang di daftarkan pada database vuforia sebanyak  31  gambar  dari  31  gambar  terdapat  11  gambar  yang  memiliki rating bintang  yang  sangat  sedikit  dapat  dilihat  dari  penanda  lingkaran  merah.  Gambar yang  memiliki  bintang  sedikit  akan  kesulitan  terdeteksi  oleh augmented  reality karena  memiliki  fitur  visual  yang  tidak  memadai,  terutama  di  bawah  kondisi pencahayaan yang bervariasi.
Gambar 9. Database Bekicot
Pada database bekicot gambar di atas merupakan hasil penilaian yang dilakukan oleh database vuforia. Dari 39 gambar  yang  sudah  didaftarkan  terdapat  10  gambar  yang memiliki  penilaian  sedikit  dapat  dilihat  dari  penanda  lingkaran  merah  hal  ini  dapat
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 981-990
menyebabkan kegagalan terdeteksi oleh AR.
b) Image Target
Penilaian image target  dalam Vuforia adalah  proses  evaluasi  dan  analisis  gambar yang akan digunakan sebagai target dalam aplikasi augmented reality (AR). Vuforia adalah  platform  AR  yang  populer,  dan  penilaian image target  sangat  penting  untuk memastikan  pengalaman  AR  yang  optimal.  Berikut  ini  adalah  beberapa  penilaian image target dari ketiga hewan tersebut :
Gambar 10. Image Target Kura-Kura
Pada  Gambar  10  rating  image  target  kura-kura  Brazil  sangat  bagus  karena marker mengarah  pada  bagian  tubuh  kura-kura  Brazil.  Sehingga  bisa  di  pastikan  pada  saat menjalankan  kamera  AR  lalu  mengarah  secara  nyata  pada  hewan  kura-kura  Brazil tanpa  harus  menggunakan  alat  bantu  gambar  2D  objek  3D  pasti  berhasil  keluar karena  image  target  terdeteksi  pada  tubuh  hewan.  Hal  ini  dapat  memudahkan pengguna  untuk  tidak  kesulitan  dalam  mencari  latar  belakang  yang  sama  sesuai gambar 2D yang sudah di daftarkan.
Gambar 11. Image Target Jangkrik
Pada  hewan  jangkrik marker cenderung  mengarah  ke  latar  belakang  hewan  meski sama  memiliki  penilaian  bintang  5.  Tetapi  marker  tersebut  tidak  mengarah  pada tubuh  hewan  jangkrik  namun marker tersebut  cenderung  mengarah  pada  latar belakang dari hewan tersebut tentu ini akan berpengaruh pada keberhasilan objek 3D. Jika nanti terdapat latar belakang yang berbeda akan berpengaruh pada keberhasilan. Karena  saat  kamera  AR  diarahkan  pada  hewan  secara  nyata  maka  sulit  terdeteksi karena latar belakang pada hewan nyata berbeda dengan latar belakang pada gambar 2D.
Gambar 12. Image Target Bekicot
Pada  marker  bekicot  juga  mengarah  pada  latar  belakang  hewan  bukan  pada  tubuh hewan  sehingga  meskipun  memiliki  bintang  yang  baik.  Tetapi  nanti  akan  sangat berpengaruh  pada  keberhasilan  karena  latar  belakang  yang  berbeda  akan  sulit terdeteksi. Tetapi jika lata belakang yang sama akan mudah terdeteksi.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## 3.4. Tahap Pengujian (Testing)
Tahap  pengujian  in  meliputi  fungsionalitas,  kinerja,  dan  pengalaman  pengguna  untuk  sistem pengenalan  hewan  pada  anak-anak  usia  5  tahun.  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan berbagai  parameter  penilaian  untuk  menentukan  efektivitas  dan  efisiensi  sistem.  Hasil  pengujian dikategorikan berdasarkan Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Pengujian Hewan Kura-Kura No. Hasil Augmented Reality Status No. Hasil Augmented Reality Status 1 Terdeteksi 16 Terdeteksi 2 Terdeteksi 17 Terdeteksi 3 Terdeteksi 18 Terdeteksi 4 Terdeteksi 19 Terdeteksi 5 Terdeteksi 20 Terdeteksi 6 Terdeteksi 21 Terdeteksi 7 Terdeteksi 22 Terdeteksi 8 Terdeteksi 23 Terdeteksi 9 Terdeteksi 24 Terdeteksi 10 Terdeteksi 25 Terdeteksi 11 Terdeteksi 26 Terdeteksi 12 Terdeteksi 27 Terdeteksi 13 Terdeteksi 28 Tidak Terdeteksi 14 Terdeteksi 29 Tidak Terdeteksi 15 Terdeteksi 30 Tidak Terdeteksi Tabel 2. Pengujian Hewan Bekicot No. Hasil Augmented Reality Status No. Hasil Augmented Reality Status 1. Terdeteksi 16. Tidak Terdeteksi

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
No. Hasil Augmented Reality Status No. Hasil Augmented Reality Status 2. Terdeteksi 17. Tidak Terdeteksi 3. Terdeteksi 18. Terdeteksi 4. Terdeteksi 19. Terdeteksi 5. Terdeteksi 20. Terdeteksi 6. Terdeteksi 21. Terdeteksi 7. Terdeteksi 22. Terdeteksi 8. Terdeteksi 23. Terdeteksi 9. Terdeteksi 24. Tidak Terdeteksi 10. Terdeteksi 25. Terdeteksi 11. Terdeteksi 26. Terdeteksi 12. Terdeteksi 27. Tidak Terdeteksi 13. Tidak Terdeteksi 28. Terdeteksi 14. Tidak Terdeteksi 29. Terdeteksi 15. Tidak Terdeteksi 30. Terdeteksi . Tabel 3. Pengujian Hewan Jangkrik No. Hasil Augmented Reality Status No. Hasil Augmented Reality Status 1. Terdeteksi 16. Tidak Terdeteksi 2. Terdeteksi 17. Tidak Terdeteksi 3. Terdeteksi 18. Tidak Terdeteksi 4. Terdeteksi 19. Terdeteksi

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
No. Hasil Augmented Reality Status No. Hasil Augmented Reality Status 5. Terdeteksi 20. Terdeteksi 6. Terdeteksi 21. Terdeteksi 7. Terdeteksi 22. Tidak Terdeteksi 8. Terdeteksi 23. Tidak Terdeteksi 9. Terdeteksi 24. Tidak Terdeteksi 10. Terdeteksi 25. Tidak Terdeteksi 11. Terdeteksi 26. Tidak Terdeteksi 12. Terdeteksi 27. Terdeteksi 13. Terdeteksi 28. Terdeteksi 14. Terdeteksi 29. Terdeteksi 15. Terdeteksi 30. Terdeteksi
Hasil  pengujian  augmented  reality  untuk  ketiga  hewan  kura-kura  Brazil,  hewan bekicot,  dan  hewan  jangkrik  semua  pengujian  memiliki  beberapa  hasil  yang  terdeteksi maupun  tidak  terdeteksi.  Pengujian  pertama  dimulai  dari  hewan  kura-kura  Brazil  yaitu memiliki  tingkat  persentase  mencapai  90%,  presentase  tersebut  di  hitung  dari  jumlah percobaan  yang  di  uji  dengan augmented  reality sebanyak  30  kali,  dimana  3  hasil pengujian  tersebut  belum  sesuai  dengan  yang  di  harapkan.Lalu  untuk  hasil penelitian deteksi augmented  reality untuk  deteksi  hewan  bekicot  secara  nyata  ini  berjalan  cukup berhasil,  dimana  sistem  dapat  berjalan  dengan  presentase  76%,  presentase  tersebut  di hitung  dari  jumlah  percobaan  yang  di  uji  dengan augmented  reality sebanyak  30  kali, dimana  7  hasil  pengujian  tersebut  belum  sesuai  dengan  yang  di  harapkan.  Hasil penelitian  yang  terkahir  yaitu  deteksi augmented  reality untuk  hewan  jangkrik  secara nyata  ini  berjalan  cukup  berhasil,  dimana  sistem  dapat  berjalan  dengan  presentase  73%, presentase tersebut di hitung dari jumlah percobaan yang di uji dengan augmented reality sebanyak  30  kali,  dimana  8  hasil  pengujian  tersebut  belum  sesuai  dengan  yang  di harapkan.

## 3.5. Pengujian Sistem
Dari  penelitian  ini  menunjukan  secara  keseluruhan  bahwa  90  data  hewan menunjukan  72  data  dapat  terdeteksi  sedangkan  18  data  lainnya  tidak  sesuai  yang diharapkan.  Pernyataan  ini  menunjukan  bahwa  persentase  aplikasi  yang  terdeteksi sebesar  80%  dan  20%  tidak  terdeteksi.  Terdapat  beberapa  faktor  yang  dapat mempengaruhi proses pengujian sehingga objek tidak terdeteksi yaitu, seperti faktor cahaya yang terlalu terang atau gelap kamera AR dapat sulit terdeteksi. Faktor latar

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 981-990
belakang hewan juga mempengaruhi karena marker yang tidak mengarah pada tubuh hewan menjadi sulitnya terdeteksi oleh augmented reality.

## 3.6. Hasil Responden Pengguna
Penelitian  ini  sudah  dilakukan  pengujian  terhadap  30  responden  yang  merupakan anak-anak usia 4-5 tahun. Dari hasil pengujian ini menunjukan bahwa sebanyak 27 anak dapat  mengoperasikan  aplikasi  AR  Hewan  dan  3  anak  lainnya  masih  memiliki  kendala terhadap  penggunaan  aplikasi  AR  Hewan.  Pernyataan  ini  didapatkan  dengan menyebarkan  kuisioner  terhadap  para  responden  yang  merupakan  anak-anak.  Setelah melakukan penelitian dengan pertanyaan yang membahas tentang pengoperasian aplikasi dan edukasi sesuai dengan objek yangterdapat diaplikasi AR Hewan menunjukan bahwa 90%  responden  dapat  menggunakan  aplikasi  AR  Hewan  serta  edukasi  sesuai  dengan objek dan 10% memiliki kendala untuk mengoperasikan aplikasi AR Hewan.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilaksanakan  dapat  disimpulkan  bahwa  peneliti  ini menghasilkan  produk  berupa  aplikasi  AR  Hewan.  Hasil  pengujian  menunjukan  bahwa secara  keseluruhan  aplikasi  AR  Hewan  dapat  dioperasikan  dengan  persentase  80%. Sedangkan secara parsial hewan kura-kura Brazil memiliki persentase 90% keberhasilan, hewan  bekicot  memiliki  persentase  76%  keberhasilan  dan  hewan  jangkrik  memiliki persentase 73% keberhasilan. untuk pengenalan hewan pada anak-anak usia 5 tahun untuk pengenalan  hewan  disekitar  lingkungan  mereka  secara  nyata  mengarah  pada  hewan. Tetapi  perlu  di  ingat  bahwa  sistem  ini  bisa  bekerja  dengan  gamabar  2D  maupun  objek nyata pada hewan langsung. Dan untuk penelitian selanjutnya diharapkan mencari hewan dengan  menedeteksi  marker  pada  tubuh  hewan,  bukan  pada  latar  belakang  dari  hewan seperti yang sudah di jelaskan.

## Daftar Pustaka
[1] Sokani,  R.,  Aminudin,  D.,  &  Ratnawati,  D.(2023).  "Pengembangan  Augmented Reality  Pengenalan  Hewan  Berdasarkan  Jenis  Makanannya  untuk  SIswa  Sekolah Dasar". Jurnal Teknologi, 17-27.
[2] K.  Nistrina,  “Penerapan  Augmented  Reality  dalam  Media  Pembelajaran,”  J.  Sist. Informasi, J-SIKA, vol. 03, no. 01, pp. 1–6, 2021.
[3] P.  Haryani  and  J.  Triyono,  “Augmented  Reality  (Ar)  Sebagai  Teknologi  Interaktif Dalam  Pengenalan  Benda  Cagar  Budaya  Kepada  Masyarakat,”  Simetris  J.  Tek. Mesin,  Elektro  dan  Ilmu  Komput.,  vol.8,  no.  2,  p.  807,  2017,  doi: 10.24176/simet.v8i2.1614.
[4] M.  Agil,  S.  Lina,  dan  M.  Sitio,  “Implementasi  Metode  Markerless  Augmented Reality  Untuk  Edukasi  Nama  Buah-Buahan  Berbasis  Android,”  vol.  14,  no.  2,  pp. 105–115, 2022.
[5] Dianrizkita, Y. H., & Halim Agung. (2018). “Analisa Perbandingan Metode Marker Based  Dan  Markless  Augmented  Reality  Pada  Bangun  Ruang".  Jurnal  Simantec, 121-128.