## PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA UNTUK MENDETEKSI OBJEK DUA DIMENSI PADA AUGMENTED REALITY
Oleh : Rujianto Eko Saputro, M. Suyanto, Amir Fatah Sofyan Jurusan Teknik Multimedia Digital, STMIK AMIKOM Yogyakarta

## ABSTRAK
Perkembangan  teknologi  Augmented  Reality  semakin  pesat  di  berbagai  bidang. Perkembangan  tersebut  didukung  dengan  berkembangnya  algotima  -  algoritma pendeteksi  fitur  sebagai  fase  pertama  untuk  mendeteksi  objek  yang  dijadikan sebagai penanda (marker). Penelitian ini menguji dua buah algoritma pendeteksi fitur  berbasis  sudut  yaitu  FAST  dan  ORB  sebagai  algoritma  yang dikembangankan  dari  algoritma  FAST  terhadap  banyaknya  fitur  yang  terdeteksi serta  kecepatan  deteksi  pada  skala  objek  dan  tingkat  intensitas  cahaya. Berdasarkan  pengujian  didapatkan  FAST  memiliki  kecepatan  dalam  mendeteksi fitur, sedangkan ORB akurat dalam mendeteksi sudut.
Kata kunci :  Augmented  Reality,  Algoritma  FAST  &  ORB,  Objek  2  Dimensi,
Intensitas Cahaya, Skala Objek

## A. PENDAHULUAN
1. Latar Belakang
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  Azuma  (1997).  AR  telah  merambah  di  bidang pendidikan,  periklanan,  game,  militer,  pemetaan,  dan  lain-lain.  AR  bekerja berdasarkan  deteksi  citra  ( marker ). Webcam yang  telah  dikalibrasi  akan mendeteksi  marker  yang  diberikan,  kemudian  setelah  mengenali  dan menandai pola marker, webcam akan melakukan perhitungan apakah marker sesuai dengan database citra yang dimiliki. Bila tidak, maka informasi marker tidak  akan  diolah,  tetapi  bila  sesuai  maka  informasi  marker  akan  digunakan untuk  me-render dan menampilkan objek 3D atau animasi  yang telah  dibuat sebelumnya.  Proses  ini  membutuhkan  algoritma  pendeteksian  fitur  ( Feature Detection ), Deskripsi fitur ( Feature Description ), dan Pencocokan kesamaan fitur ( Feature Matching ) (Moreels dan Perona, 2005; Dahl et al ., 2011).
Menurut  Putra  (Putra,  2010),  fitur  atau feature adalah  semua  hasil pengukuran  yang  bisa  diperoleh  dan  merupakan  karakteristik  pembeda  dari objek fitur, yang dapat berupa simbol, seperti warna, numerik, atau gabungan keduanya.  Fitur  dapat  dinyatakan  dengan  variabel  kontinu,  diskret,  atau diskret-biner. Feature  detection melakukan  deteksi  terhadap  daerah  citra ( image ) atau marker pada AR yang memiliki informasi visual dan lokasi citra yang  terdefinisi.  Kemudian, feature  description melakukan  perhitungan vektor  dari  karakteristik  tekstur  citra  yang  terdekat  dengan  lokasi  fitur. Sedangkan, feature matching melakukan pencarian kesamaan ( similarity ) dari satu  atau  beberapa  fitur  di  dalam  beberapa  citra,  gambar  atau  marker  yang memiliki  tingkat similarity yang  tinggi  (Drews et  al .,  2011;  Moreels  dan Perona, 2005).
Penelitian mengenai evaluasi kinerja algoritma Feature Detectors dan Feature Descriptors telah dilakukan oleh beberapa peneliti terdahulu, seperti penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rosten  dan  Drummond  (Rosten  dan Drummond,  2006),  yang  dalam  penelitiannya  mengenalkan  algoritma  FAST ( Features from Accelerated Segment Test ) dikomparasikan dengan algoritma Corner  Detector lainnya,  seperti  Harris,  DoG,  dan  SUSAN.  Penelitian selanjutnya  dilakukan  oleh  Pena  (Pena,  2011),  di  dalam  penelitiannya melakukan  pengukuran  kinerja  algoritma  SIFT,  SURF,  dan  FAST  untuk tingkat  keakuratan  deteksi  objek  marker.  Penelitian  selanjutnya  yang dilakukan  oleh  Calonder  (Calonder et  al .,  2012),  melakukan  pengukuran kinerja algoritma  BRIEF, SURF, dan SIFT untuk tingkat  keakuratan deteksi objek  marker.  Penelitian  terhadap  penerapan  algoritma  FAST,  SIFT,  dan SURF pada platform Smartphone untuk deteksi objek marker dilakukan oleh Jeong (Jeong dan Moon, 2011) di tahun 2011. Kemudian, di tahun 2011, hasil penelitian  yang dilakukan oleh Rublee (Rublee et  al ., 2011),  yaitu membuat algoritma ORB dari hasil kombinasi antara algoritma Oriented FAST dengan algoritma rotated BRIEF,  yang  kemudian  dibandingkan  kinerjanya  dengan algoritma  SIFT  dan  SURF  untuk  tingkat  kecepatan  dan  ketepatan pendeteksian objek. Terakhir, di  tahun 2012, Bulla (Bulla, 2012) melakukan
penelitian untuk membandingkan kinerja algoritma SIFT, SURF, BRIEF, dan ORB dalam mendeteksi objek.
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  maka  perlu dilakukan  penelitian  untuk  mengevaluasi  kinerja  algoritma  FAST  dan  ORB pada  tingkat  kemampuan  dalam  mendeteksi interest  point dalam  tingkat kecepatan  tampil  interest  point  serta  banyaknya  interest  point  yang  tampil didasarkan pada tingkat intensitas cahaya serta skala objek dua dimensi yang dijadikan  sebagai  marker  pada  AR.  Sehingga  diharapkan  dapat  diketahui dengan  jelas  kinerja  dari  masing-masing  algoritma  pada  pemanfaatan pendeteksian interest  point yang  digunakan  pada  tahapan  pendeteksian  fitur dalam teknologi AR.
2. Rumusan Masalah
Dari  uraian  latar  belakang  permasalahan,  maka  rumusan  masalah  dalam penelitian ini, yaitu :
a. Apakah  terdapat  perbedaan  kinerja  antara  algoritma  FAST  dengan algoritma  ORB  untuk  mendeteksi  objek  2  dimensi  pada  teknologi  AR dalam kecepatan mendeteksi interest point dan jumlah Interest point yang muncul terhadap pengaruh tingkat intensitas pencahayaan serta skala objek tertentu?
b. Bagaimana  cara  menganalisis  hasil  pengujian  kedua  algoritma  tersebut untuk  memperoleh  suatu  kesimpulan  algoritma  mana  yang  memiliki performa terbaik untuk  mendeteksi objek dua dimensi pada teknologi  AR berdasarkan  tingkat  intensitas  pencahayaan  dan  skala  objek  dua  dimensi dengan input device (web kamera)?

## 3. Batasan Variabel Penelitian
Batasan dari penelitian ini adalah :
a. Pengujian dilakukan hanya terhadap algoritma  yaitu FAST ( Feature from Accelerated Segment Test ) sebagai bagian dari algoritma corner detection dan ORB ( Oriented FAST Rotated BRIEF) sebagai bagian dari algoritma feature  description dan  kedua  algoritma  tersebut  memiliki  korelasi  yng kuat  karena  ORB  juga  merupakan  kombinasi  antara  algoritma  FAST
( oriented FAST) dan BRIEF ( Rotated BRIEF)
b. Variabel  yang  digunakan  dalam  pengujian  kedua  algoritma  untuk mendeteksi objek dua dimensi pada teknologi AR, yaitu tingkat intensitas cahaya dan skala objek terhadap kecepatan tampil serta banyaknya interest point yang muncul dengan input device (web kamera).
c. Pengujian  dilakukan  hanya  pada  proses  kemampuan  dari  algoritma  untuk mendeteksi interest point yang  tampil  dari  segi  banyaknya interest point serta kecepatan tampil pada objek 2 dimensi.
d. Algoritma  FAST  dan  ORB  yang  digunakan  dalam  penelitian  berasal  dari library Emgu CV.
e. Gambar 2 dimensi  yang diuji merupakan gambar yang merepresentasikan sudut dengan bentuk dan pola yang berbeda.
f. Pengujian dilakukan menggunakan komputer dengan spesifikasi Prosessor Intel  i3  2,20GHZ,  RAM  4  GB  dengan  Graphic  GFORCE  GT  540M CUDA 2 GB
g. Webcam menggunakan Logitech HD C270 dengan spesifikasi 1280 x 720 pixel s, 3.0 megapixels by software , USB 2.0
h. Pengukuran intensitas cahaya menggunakan Lux Meter .
i. Pengukuran  kecepatan  tampil interest point menggunakan library dari Emgu CV.
j. Untuk mengatur pencahayaan menggunakan saklar Dimmer .
4. Tujuan Penelitian
Dalam penelitian ini tujuan yang akan dicapai adalah :
a. Menguji  kinerja  algoritma  FAST  dan  algoritma  ORB  dalam  kemampuan untuk  mendeteksi  objek  berdasarkan  intensitas  cahaya  dan  skala  objek  2 dimensi pada teknologi AR dari web kamera.
b. Menganalisa  hasil  uji  untuk  mendapatkan  pembuktian  algoritma  mana yang lebih baik  berdasarkan pengaruh tingkat  intensitas cahaya dan skala objek 2 dimensi dari web kamera guna penerapannya pada teknologi AR.
5. Manfaat Penelitian
a. Membuktikan  kinerja  dari  algoritma  FAST  dan  ORB  dalam  faktor
kecepatan tampil Interest Point dan banyaknya Interest Point yang tampil pada  objek  dua  dimensi  dalam  teknologi  AR  berdasarkan  intensitas cahaya dan skala marker.
b. Mendapatkan  informasi  kualitas  dari  kedua  algoritma  dalam  kecepatan menampilkan Interest  Point serta  banyaknya Interest  Point yang  tampil terhadap  pengaruh  intensitas  cahaya  dan  skala  citra  atau  gambar  yang bisa dijadikan sebagai marker.
c. Peneliti  selanjutnya  dapat  mengembangkan  algortima  FAST  dan  ORB untuk  meningkatkan  performa  algoritma  dalam  mendeteksi  objek  dua dimensi  pada  teknologi  AR  dalam  pengaruh  tingkat  intensitas pencahayaan  dan  skala  objek  dengan  menggunakan input  device berupa web cam.
d. Pengembang (Developer) perangkat lunak  AR dapat mengkaji algortima yang akan digunakan dalam aplikasinya, dengan melihat hasil uji kinerja algortima  FAST  dan  ORB  pada  variabel  pengujian  yang  digunakan dalam penelitian ini.

## B. METODOLOGI PENELITIAN
1. Metode Penelitian
Langkah-langkah  penelitian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
a. Tahap Perencanaan
Pada  tahap  ini  dibuatkan  alat  uji  berupa  perangkat  lunak  dengan menggunakan library dari  kedua  algoritma  dari  Emgu  Cv  yang digunakan  untuk  mengukur  kecepatan  dan  menghitung  banyaknya interest point yang tampil pada objek dua dimensi (marker).
b. Tahap Pengujian
Pada  tahap  ini  dilakukan  dilakukan  pengukuran  kecepatan  deteksi  dan banyaknya interest  point yang  tampil  pada  objek  dua  dimensi  (marker) menggunakan perangkat lunak. Pengukuran intensitas cahaya menggunakan alat atau hardware berupa lux meter.
c. Tahap Analisis
Dari  rumusan  masalah  tersebut  dapat  diidentifikasi  untuk  menerapkan metode  grafik  untuk  mengetahui  perbedaan  dan  mengetahui  algortima yang terbaik berdasar pada kemampuan kecepatan menampilkan interest point serta  jumlah interest  point yang  tampil  pada  objek  dua  dimensi berdasarkan  pengaruh  intensitas  cahaya  serta  skala  dari  objek  dua dimensi atau marker.

## 2. Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  digunakan  dalam  memperoleh  data-data  yang  dibutuhkan dalam  penyusunan  penelitian  ini.  Adapun  metode  pengumpulan  data  yang digunakan  adalah  dengan  melakukan  studi  literatur  dari  proseding,  buku, jurnal ilmiah dari  penelitian sebelumnya.

## 3. Metode Penyajian Data
Data  hasil  pengujian  akan  disajikan  dalam  bentuk  tabel  serta  grafik  data. Grafik  data  disebut  juga  diagram  data,  adalah  penyajian  data  dalam  bentuk gambar – gambar. Grafik data biasanya berasal dari tabel dan grafik biasanya dibuat bersama-sama, yaitu tabel dilengkapi dengan grafik.

## C. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
1. Tahap Perencanaan
a. Gambaran tempat dan peralatan uji
Untuk  melakukan  pengujian  algoritma  FAST  dan  ORB  dibutuhkan beberapa alat pendukung antara lain :
1) Tempat pengujian
Pengujian dilakukan di dalam ruangan dengan luas 3 x 4 m 2 . Cahaya bersumber  dari  lampu  yang  digunakan  untuk  pengujian  agar mendapat cahaya yang sesuai dengan intensitas yang akan diuji.
2) Peralatan Uji
a) Lampu
Lampu  yang  digunakan  untuk  pengujian  adalah  lampu  pijar dengan Merek Philips, besaran Watt 100 Watt.

## b) Lux Meter
Lux  meter  adalah  alat  yang  digunakan  untuk  mengukur  tingkat pencahayaan  ruangan.  Tiap  perubahan  cahaya  akan  diukur  dari tingkat  pencahayaan  rendah  atau  gelap  sampai  dengan  tingkat pencahayaan yang tinggi atau terang.
Tabel 1. Interval Pengukuran Intensitas Cahaya
No Interval Intensitas Cahaya (Lux) 1 10 2 50 3 100 4 200 5 300 6 400 7 500 8 600 9 700 10 800

## c) Saklar Dimmer
Saklar dimmer digunakan  untuk  mengatur  nyala  lampu  dari yang paling gelap sampai dengan paling terang.
d) Webcam
Web camera digunakan  untuk  menangkap  objek  dua  dimensi (marker).
e) Netbook atau Laptop
Laptop  digunakan  untuk  menerima  hasil  tangkapan  objek  2 dimensi  dari webcam ,  menjalankan  perangkat  lunak  uji algoritma,  menampilkan interest  point pada  layar  laptop  dan merekam  hasil  dari  perangkat  lunak  uji  berupa  kecepatan interest  point serta  banyaknya interest  point yang  tampil  pada layar laptop.

## f) Objek dua dimensi
Kriteria  objek  2  dimensi  yang  akan  dijadikan  sebagai  penanda atau  marker  adalah  Gambar  pola  ( Pattern ).  Objek  dua  dimensi yang akan diuji merepresentasikan gambar objek yang memiliki pola atau sudut dengan tingkat banyaknya sudut berbeda – beda antar objek satu dengan yang lain.
Objek 1 Objek 2 Objek 3
Objek 4
Objek 5 Gambar 1 Objek 2 dimensi yang diuji
Kelima  gambar  atau  citra  yang  dijadikan  sebagai  objek pengujian  dicetak  dalam  skala  dari  skala  kecil  sampai  besar, serta  diuji  menggunakan  dua  algoritma  FAST  dan  ORB.  Skala objek yang diuji dapat dilihat dalam tabel berikut :
Tabel 2 Skala Objek 2 Dimensi No Skala Objek Dua Dimensi (Cm 2 ) 1 1,5 x 1,5 2 2,5 x 2,5 3 3,5 x 3,5 4 4,5 x 4,5 5 5,5 x 5,5 6 6,5 x 6,5 7 7,5 x 7,5 8 8,5 x 8,5 9 9,5 x 9,5 10 10,5 x 10,5
d. Desain Arsitektur Pengujian
Objek  dua  dimensi  ditempel  pada  dinding, Web cam diletakan  di  depan objek  dua  dimensi  (marker)  dengan  jarak  ±  25  cm,  lampu  diletakan  di belakang web cam dengan jarak 35 cm  dari objek 2 dimensi  yang diuji.
Web cam mendeteksi  objek  2  dimensi  kemudian  diproses  pada  laptop dengan  dihitung  kecepatan  deteksi interest  point yang  tampil  serta banyaknya interest  point .  Dimmer  yang  terhubung  dengan  lampu digunakan  untuk  mengatur  tinggi  rendahnya  cahaya,  sehingga  dapat diukur  berapa  tingkat  intesitas  cahaya  yang  mengenai  objek  2  dimensi, Lux meter digunakan untuk  mengukur cahaya  yang mengenai  citra  atau gambar.
Gambar 2 Arsitektur Pengujian Algoritma
e. Perangkat Lunak Uji
Perangkat  lunak  uji  dibangun  menggunakan  .NET  Framework  dengan bahasa  pemrograman  Visual  C#.NET.  Sedangkan Library  Image Processing yang digunakan yaitu EmguCV versi 2.4.9.

## 2. Tahap Pengujian
Tahap  pengujian  dilakukan  dengan  menguji  semua  skala  atau  ukuran  dari yang  paling  kecil  sampai  dengan  yang  paling  besar  dari  gambar  dengan tingkat intensitas cahaya sesuai dengan tingkatan intensitas cahaya yang akan diuji. Lama proses pengujian untuk masing – masing gambar ± 1 jam.
3. Tahap Penyajian Data
a. Objek 1
1) Hasil pengujian kecepatan deteksi
Hasil  pengujian  pada  tingkat  kecepatan  deteksi interest point pada
algoritma  FAST  dan  ORB  pada  objek  1  ditunjukan  pada  diagram batang sebagai berikut :
Gambar 4 Diagram Kecepatan deteksi interest point objek 1
Berdasarkan  diagram  diatas,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  FAST memiliki kecepatan pendeteksian interest point dengan range antara 0  –  1  ms,  sedangkan  ORB  membutuhkan  waktu  antara  0  –  13  ms bergantung dari skala objek dan intensitas cahaya. Objek 1 memiliki 4 sudut yang dideteksi oleh kedua algoritma sehingga membutuhkan waktu  lama  dalam  proses  deteksi.  Rata  –  rata  kecepatan  deteksi interest point pada algoritma FAST adalah 0,09 ms sedangkan ORB adalah 6,49 ms.
2) Hasil pengujian banyaknya interest point yang tampil
Gambar 5 Diagram banyaknya interest point yang tampil pada objek
Tingkat  intensitas  mempengaruhi  banyaknya interest  point ,  dari  10 lux  sampai  dengan  600  lux  kemampuan  kedua  algortima  dalam mendeteksi  kandidat  sudut  meningkat,  akan  tetapi  pada  700  sampai 800  lux  performa  kedua  algoritma  menurun.  Skala  objek  juga mempengaruhi  tingkat  deteksi,  algoritma  ORB  dominan  pada  skala kecil,  sedangkan  FAST  performa  meningkat  pada  skala  besar. Jumlah  intensitas  terbaik  yang  didapatkan  oleh  algoritma  FAST adalah  99 interest point pada  skala  objek  10,5  cm 2 dengan  tingkat intensitas  500  lux,  sedangkan  algoritma  ORB  adalah  106 interest point pada skala 1,5 cm 2 dengan tingkat intensitas 600 lux.
b. Objek 2
1) Hasil pengujian kecepatan deteksi
Hasil  pengujian  pada  tingkat  kecepatan  deteksi interest point pada algoritma  FAST  dan  ORB  pada  objek  2  ditunjukan  pada  diagram batang sebagai berikut :
Gambar 6 Diagram Kecepatan deteksi interest point objek 1
Berdasarkan  tabel  dan  diagram  diatas,  maka  dapat  disimpulkan bahwa FAST memiliki kecepatan pendeteksian interest point dengan nilai  0  ms,  sedangkan  ORB  membutuhkan  waktu  antara  0  –  11  ms bergantung  dari  skala  objek  dan  intensitas  cahaya.  Objek  2  hanya memiliki  2  sudut  sehingga  kedua  algortima  tidak  membutuhkan waktu lama dalam mendeteksi sudut pada objek kedua.
2) Hasil pengujian banyaknya interest point yang tampil
Hasil  pengujian  pada  tingkat  banyaknya interest point yang  tampil pada  algoritma  FAST  dan  ORB  pada  objek  2  ditunjukan  pada diagram batang sebagai berikut :
Gambar 7 Diagram banyaknya interest point yang tampil pada objek
Berdasarkan  tabel  dan  diagram  di  atas  didapatkan  tingkat  intensitas mempengaruhi  sedikit  banyaknya interest point ,  dari  10  lux  sampai dengan 600 lux kemampuan kedua algortima dalam mendeteksi kandidat sudut  meningkat,  akan  tetapi  pada  700  sampai  800  lux  performa  kedua algoritma  menurun.  Skala  objek  juga  mempengaruhi  tingkat  deteksi, algoritma  ORB  dominan  pada  skala  kecil,  sedangkan  FAST  performa meningkat  pada  skala  besar.  Performa  terbaik  dalam  pendeteksian interest  point pada  objek  ke  dua  oleh  algoritma  FAST  adalah  85  pada skala 10,5 cm 2 dengan tingkat intensitas sebesar 50 lux, sedangkan pada algoritma ORB adalah 49 pada skala objek 1,5 cm 2 dengan intensitas 300 lux.
c. Objek 3
1) Hasil pengujian kecepatan deteksi
Hasil  pengujian  pada  tingkat  kecepatan  deteksi interest point pada algoritma  FAST  dan  ORB  pada  objek  3  ditunjukan  pada  diagram batang sebagai berikut :
Gambar 8 Diagram Kecepatan deteksi interest point objek 3
Pada  pengujian  objek  ke  3,  didapatkan  kecepatan  deteksi  untuk algoritma FAST antara 0 – 1 ms, sedangkan ORB dengan kecepatan antara 1 – 15 ms dengan rata – rata kecepatan untuk algoritma FAST adalah 0,2 ms, sedangkan algoritma ORB mencapai 6,8 ms.
2) Hasil pengujian banyaknya interest point yang tampil
Hasil  pengujian  pada  tingkat  banyaknya interest point yang  tampil pada  algoritma  FAST  dan  ORB  pada  objek  2  ditunjukan  pada diagram batang sebagai berikut :
Gambar 9 Diagram banyaknya Interest point yang tampil pada objek
ORB  memiliki  performa  yang  bagus  dalam  mendeteksi  sudut dibandingkan  dengan  FAST.  Perulangan  deteksi  dilakukan  oleh ORB  untuk  mempertegas  posisi  sudut  pada  objek  dua  dimensi.
Performa  terbaik  dalam  pendeteksian interest  point pada  objek  ke dua  oleh  algoritma  FAST  adalah  176 interest  point pada  skala  10,5 cm 2 dengan  tingkat  intensitas  sebesar  800  lux,  sedangkan  pada algoritma  ORB  adalah  132  pada  skala  objek  10,5  cm 2 dengan intensitas 700 lux.
d. Objek 4
1) Hasil pengujian kecepatan deteksi
Hasil  pengujian  pada  tingkat  kecepatan  deteksi interest point pada algoritma  FAST  dan  ORB  pada  objek  4  ditunjukan  pada  diagram batang sebagai berikut :
Gambar 10 Diagram kecepatan deteksi interest point pada objek 4 Pada  pengujian  objek  ke  4,  didapatkan  kecepatan  deteksi  untuk algoritma FAST antara 0 – 1 ms, sedangkan ORB dengan kecepatan antara 1 – 11 ms dengan rata – rata kecepatan untuk algoritma FAST adalah 0,06 ms, sedangkan algoritma ORB mencapai 5,96 ms.
2) Banyaknya Interest point yang tampil pada objek
Gambar 11 Diagram banyaknya Interest point yang tampil pada objek
Pada  pengujian  ini  FAST  lebih  dominan  dalam  mendeteksi  objek, sedangkan  performa  ORB  menurun  karena  kesulitan  untuk mengidentifikasi  sudut.  Performa  terbaik  yang  dicapai  oleh  FAST adalah dengan total interest point sebesar 174 pada skala objek 10,5 cm 2 dan  tingkat  intensitas  cahaya  sebesar  700  lux.  Sedangkan  pada algoritma  ORB  performa  terbaik  yang  dicapai  sebesar  239 interest point pada skala objek 5,5 cm 2 dengan intensitas 600 lux.
e. Objek 5
1) Hasil pengujian kecepatan deteksi
Hasil  pengujian  pada  tingkat  kecepatan  deteksi interest point pada algoritma  FAST  dan  ORB  pada  objek  5  ditunjukan  pada  diagram batang sebagai berikut :
Gambar 12 Diagram kecepatan deteksi interest point yang tampil pada objek 5
Pada  pengujian  objek  ke  5,  didapatkan  kecepatan  deteksi  untuk algoritma FAST antara 0 – 1 ms, sedangkan ORB dengan kecepatan antara 1 – 14 ms dengan rata – rata kecepatan untuk algoritma FAST adalah 0,12 ms, sedangkan algoritma ORB mencapai 6,29 ms.
2) Banyaknya Interest point yang tampil pada objek
Hasil  pengujian  pada  tingkat  kecepatan  deteksi interest point pada
algoritma  FAST  dan  ORB  pada  objek  5  ditunjukan  pada  diagram batang sebagai berikut :
Gambar 13 Diagram banyaknya Interest point yang tampil pada objek
Pada  diagram  ditunjukan  dengan  jelas  algoritma  ORB  sangat dominan untuk objek 5. Hal ini depengaruhi dengan banyaknya sudut yang  mamu  dideteksi  oleh  algoritma  ORB.  Performa  terbaik  pada algoritma FAST adalah pada skala 10,5 x 10,5 dengan intensitas 800 lux dengan total interest point sebesar 183, sedangkan pada algoritma ORB  pada  skala  5,5  cm 2 dengan  tingkat  intensitas  600  lux  dengan total interest  point sebanyak  233 interest point yang  tampil  pada objek.

## D. KESIMPULAN
Dari  beberapa  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  algoritma  FAST  dan algoritma ORB dapat di tarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Terhadap  kecepatan  tampil interest point pada  objek  dua  dimensi,  algoritma FAST  memiliki  performa  paling  baik  dibandingkan  dengan  algoritma  ORB, terbukti  di  semua  pengujian  algoritma  FAST  mampu  menampilkan interest point antara  0  sampai  dengan  2  milli  seconds,  sedangkan  algoritma  ORB mencapai   0 sampai dengan 15 milli seconds.
2. Terhadap  banyaknya interest point yang  tampil  pada  objek  dua  dimensi antara  algoritma  FAST  dan  algoritma  ORB  memiliki  perbedaan  bergantung terhadap objek dua dimensi  yang dideteksi.  Pada objek 1, 3 dan 5 algoritma
ORB  unggul  sedangkan  pada  objek  2  dan  4  algoritma  FAST  lebih  unggul. Hal ini disebabkan oleh kemampuan algoritma ORB dalam mendeteksi sudut lebih dominan dibandingan dengan FAST.
3. Tingkat intensitas  cahaya  sangat  berpengaruh  terhadap  pendeteksian  objek dua  dimensi  oleh  kamera.  Semakin  tinggi  tingkat  intensitas  cahaya,  maka semakin banyak pula interest point yang tampil pada objek .
4. Skala  objek  mempengaruhi  jumlah interest point .  Pada  algoritma  FAST kenaikan  jumlah interest point di  pengaruhi  oleh  sekala  objek  dari  kecil sampai  besar,  sedangkan  pada  algortima  ORB,  pada  skala  besar  jumlah interest point cenderung turun.
5. Algoritma ORB memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam mendeteksi sudut dibandingan dengan algoritma FAST.
6. Pada objek 2 dimensi yang tidak memiliki sudut kemampuan algoritma ORB menurun drastis.

## DAFTAR PUSTAKA
Azuma,  Ronald  T.,  1997,  A  Survey  of  Augmented  Reality,  Presence: Teleoperators and Virtual Environments. vol. 6, no. 4 pp.355-385 Bulla,  Christopher.,  2012,  Local  Features  for  Object  Recognition,  Institute  for Communications Engineering, RWTH Aachen University-Germany Calonder,  Michael.,  Lepetit,  Vincent.,  Ozuysal,  Mustafa.,  Trzcinski,  Tomasz.,
Strecha, Christop., Fua, Pascal., 2012, BRIEF: Computing a Local Binary Descriptor  Very  Fast,  IEEE  Transactions  On  Pattern  Analysis  And Machine Intelligence 2012, Vol. 34 pp. 1281-1298
Jeong,  Kanghun.,  dan  Moon,  Hyeonjoon,  2011,  Object  Detection  using  FAST Corner  Detector  based  on  Smartphone  Platforms,  IEEE  :  Computers, Networks,  Systems  and  Industrial  Engineering  (CNSI)-2011  First ACIS/JNU International Conference, pp. 111-115
Moreels,  Pierre.,  dan  Perona,  Pietro,  2005,  IEEE  :  Evaluation  of  Features Detectors and Descriptors based on 3D objects, Proceedings of the Tenth IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV’05), Vol. 1 pp.
800-807
Pena, Maridalia  Guerrero., 2011, A Comparative Study of Three  Image  Matcing Algorithms:  Sift,  Surf,  and  FAST,  Citation,  All  Graduate  Theses  and Dissertations 2011-Utah State University
Putra, Darma., 2010, Pengolahan Citra Digital, ANDI, Yogyakarta
Rubble,  Ethan.,  Rabaud,  Vincent.,  Konolige,  Kurt.,  dan  Bradski,  Gary.,  2011, ORB:  an  efficient  alternative  to  SIFT  or  SURF,  IEEE  International Conference on Computer Vision 2011, pp. 2564-2571