## APLIKASI PENGENALAN ALAT FIBER OPTIK MENGGUNAKAN
AUGMENTED REALITY
Muhammad Faishol Amrulloh 1 , Muhammad Febriansyah 2
1,2 Teknik Informatika, Universitas Yudharta Pasuruan, Pasuruan, Indonesia email: 1 faishol@yudharta.ac.id, 2 febrymuhammad0398@gmail.com
The limitations of recognition of fiber optics tissue tools so that students have difficulty studying the fiber optics network. One way to increase knowledge using Augmented learning media using Augmented Reality. Therefore, this research will make the application of the recognition of a fiber optics device so that students can visualize and  combine  the  real  world  with  the  virtual  so  that  students  are  more  ready  to  take  material  on  fiber  optic networks and improve the learning spirit. This application was created using the Marker Base Tracking method to display 3D objects. The research method used is the method of studies and for application development using waterfall.  The  results  of  this  study  build  an  optical  fixed  application.  The  testing  was  carried  out  by demonstrating to SMK direct students who tried this app, the students were requested to fill in a questionnaire as a top assessment of the app they had used. The results of the 86% distance testing presenter testing, an effective corner  testing  in  45 0 -90 0 ,  100%  camera  testing,  50%  light  presenter  testing  and  the  result  of  the  number questionnaire  question  that  concluded  that  the  presenter  81.50%  which  concluded  that  the  application  user equipment application can be optics to help the fiscal network learning network..
Keywords : Augmented Reality, Marker Based Tracking, Waterfall , Unity3D , Fiber Optic
1. Pendahuluan
Jaringan fiber optik adalah jaringan menggunakan serat optik sebagai media transmisi data.  Peralatan  yang  dibutuhkan  dalam  jaringan fiber optik ini sangat berbeda dengan jaringan kabel lainnya.  Peralatan  yang  digunakan  pada  jaringan fiber  optik  membutuhkan  harga  yang  sangat  tidak murah.  Dengan  harga  yang  sangat  mahal  setara dengan  hasil  yang  didapat  karena  transfer  data menggunakan jaringan fiber optik lebih baik, stabil dan cepat [1].
Perkembangan  teknologi  dan  ilmu  pengetahuan secara  global  mendorong  adanya  krativitas  dan inovasi  dalam  proses  pembelajaran.  Dengan aplikasi  media  pembelajaran  yang  efisien  dan efektif  dapat  menentukan  informasi  pembelajaran baik  yang  mempengaruhi  belajar  siswa.  Salah  satu bentuk  inovasi  dapat  mendukung  proses  belajar adalah teknologi augmented reality (AR) [2].
Augmented Reality
merupakan teknologi
menggabungkan benda maya dua demensi atau tiga dimensi  kedalam  lingkungan  nyata  yang  bersifat realtime [3] . Benda  maya  yang  menampilkan informasi tidak dapat diterima oleh para pengguna. Hal  ini  membuat  realitas  bertambah  sebagai  salah satu  alat  untuk  membantu  interaksi  dengan pengguna  semakin  jelas  [4]. Augmented  Reality dalam  pendidikan  mampu  memvisualisasikan  dan
menggabungkan  dunia  nyata  dengan  virtual  agar siswa  lebih  siap  menempuh  materi-materi  tentang jaringan fiber optik.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Setiawardhana mengungkapkan  bahwa  strategi,  metode,  media sampai bahan ajar diuji cobakan untuk meningkatkan yang terbaik bagi peserta didik untuk meningkatkan proses pembelajaran yang kreatif dan inovatif.  Sehingga  peneliti  membuat  aplikasi untuk memberikan  solusi. Augmented  Reality/AR adalah teknologi  yang  menvisualisasikan  3D  kedalam virtual  reality yang  dapat  memberikan  nuasa  baru dan  mengurangi  rasa  bosan  dalam  memberikan pelajaran tentang pengenalan alat jaringan computer [5].
Berdasarkan  observasi  lapangan  dan  wawancara dengan  guru  TKJ  ditemukan  masalah  minimnya pengenalan alat jaringan fiber optik sehingga siswa kesulitan  untuk  mempelajari  tentang  jaringan  fiber optik.  Dengan  penelitian  ini  diharapkan  Aplikasi pengenalan  alat  jaringan  fiber  optik  dapat menampilkan  objek  3D  sehingga  dapat  menambah minat dan pemahaman dalam proses belajar.
Berdasarkan uraian diatas maka penulis menggambil judul penelitian “ Aplikasi Pengenalan Alat  Fiber  Optik  menggunakan Augmented  Reality “.
2. Kajian Teori
a. Alat Fiber Optik Jaringan  fiber  optik  merupakan  jaringan menggunakan  serat  optik  sebagai  media transmisi data. Untuk mentrasmisikan data selain
memerlukan media juga membutuhkan  peralatan.  Untuk  jaringan fiber  optik  ini  sendiri  beberapa  peralatan yang  di  butuhkan  rata-rata  cukup  berbeda dengan  tipe  jaringan  kabel  yang  lainnya. Dengan  harga  mahal  sebanding  dengan hasil  yang  didapatkan  karena transfer  data menggunakan jaringan fiber optik itu lebih baik,  cepat  dan  stabil  jika  di  bandingkan dengan media trasmisi yang lain [6].
b. Android Android merupakan sistem operasi berbasis linux yang  bersifat  terbuka  ( open source )  dirancang  untuk smartphone dan computer tablet [7] .
c. Augmented Reality Augmented  reality merupakan  teknologi menggabungkan  benda  maya dua demensi ataupun  tiga  dimensi  kedalam  lingkungan nyata  yang  bersifat  realtime. Augmented reality dapat  diterapkan  pada  perangkat mobile  android karena  pada  sistem augmented  reality dapat  menganalisa obyek  secara real-time yang  ditangkap dalam kamera sehingga bisa diimplementasikan  pada  perangkat  yang memiliki  GPS,  akselerometer,  kompas, dan  kamera.  Teknologi  AR  ini  dapat menyisipkan  suatu  informasi  tertentu  ke dalam dunia maya dan menampilkannya di dunia  nyata  dengan  bantuan  perlengkapan seperti webcam ,  komputer, Smartphone , maupun kacamata khusus [8].
d. Marker Based Traking Marker  Based  Tracking atau  pelacakan berbasis penanda adalah augmented reality yang  biasanya  disingkat AR ,  yang  dapat mengenali  penanda  atau  pola  untuk menambahkan objek virtual ke lingkungan nyata. Marker adalah  ilustrasi  pola  hitam dan  putih  pada  latar  belakang  putih  dan batas hitam tebal [9].
e. Vuforia
Vuforia adalah  perangkat  lunak  yang dikembangkan  oleh Qualcomm untuk pembuatan Augmented Reality [10] . Vuforia adalah package
Software
Development Kit (SDK)  diperuntukan untuk membuat Augmented Reality. Vuforia menggunakan teknologi Computer
Vision untuk  melacak  dan  mengenali marker . Vuforia  SDK dapat  bekerja dengan baik memerlukan beberapa komponen  penting.  Komponen  tersebut kamera, image  converter , tracker, video background  render , application  code, trackables , dan marker .
Seluruh komponen  digunakan  untuk  membangun sebuah aplikasi Augmented Reality .
f. Unity 3D
Unity 3D  adalah  mesin game lintas platform . Unity dapat  digunakan  untuk membuat game di  komputer, smartphone android, iphone,  PS3 dan  bahkan XBOX. Unity adalah  alat  terintegrasi  untuk membuat game , membangun arsitektur dan simulasi. Unity juga  dapat  membuat  game PC  dan  game  online.  Untuk game  online , diperlukan plug-in yaitu Unity Web Player dan flash  player di browser.  Unity tidak dirancang  untuk  proses  pemodelan  atau desain unity bukanlah alat desain [11].
g. Black Box Testing
Black  box  testing merupakan  teknik pengujian  yang  memperlakukan  perangkat lunak yang tidak diketahui kinerja internalnya  [12]. Black  box testing  ini pengujian  yang  didasarkan  pada  detail aplikasi  seperti  tampilan  aplikasi,  fungsi yang ada pada aplikasi dan kesesuaian alur fungsi  aplikasi.  Pengujian Black  box testing  menguji  ke  arah  tampilan  luar aplikasi agar dapat mudah digunakan.
h. Draw.io Draw.io adalah  situs  wed  yang  dirancang untuk menggambar diagram secara online. Situs  ini  hanya  mendukung  fitur  dengan web  yang  mendukung  HTML. Draw.io memudahkan  pembuatan  diagram  tanpa batasan  jumlah  dan  penyimpanan  arsip menggunakan Google  Drive .  Tidak  hanya dapat  menggunakan Google  Drive ,  juga dapat  menggunakan Gitlab,  GitHub,  One Drive, Google Slide dan Google Documents.

## 3. Metode Penelitian
a. Kerangka Pemikiran

## Gambar 1 Kerangka Pemikiran
Dari  gambar  1  merupakan  kerangka pemikiran  yang  ada  pada  penelitian.  Dari permasalahan  yang  didapat  tidak  adanya alat  fiber  optik  dan  tidak  tersedianya media pembelajaran yang menarik.
Peneliti berinisiatif merancang dan membangun  aplikasi  pengenalan  alat  fiber optik  menggunakan augmented  reality sebagai solusi permasalahan yang ada.
b. Metode Pengembangan Perangkat Lunak
Dalam pengembangan Aplikasi pengenalan  alat  ini,  penulis  menggunakan
metode  waterfall . Metode  waterfall ini melakukan pendekatandan berurutan dalam  membuat  atau  mengembangkan perangkat  lunak. Metode ini  digunakan oleh pengembang perangakat lunak dengan  hasil  yang  berkualitas  karena pelaksanaannya  secara  berahap  sehingga tidak fokus ke tahap tertentu.
Gambar 2 Tahapan Metode Waterfall

## c. Diagram Alir Penelitian
Gambar 3 Diagram Alir Penelitian Gambar diatas menunjukkan alur
penelitian  mulai  dari  identifikasi  masalah sampai laporan penelitian.
d. Flowchart

## Gambar 4 Flowchar Sistem
Dari gambar 4 menggambarkan flowchart sistem dari aplikasi terdapat 6 menu yaitu mulai, kuis, tutorial, marker, tentang dan keluar.
e. Use Case Diagram

## Gambar 5 Use Case Diagram
Dari  gambar  5  menggambarkan use  case diagram yang  terdapat  aktor  didalam system  yaitu  user.  User  dapat  memilih menu mulai men-scan marker dan menampilkan  deskripsi  beserta  audio. Menu  kuis  untuk  menjawab  soal,  menu tutorial untuk melihat video tutorial, menu marker untuk  mengunduh marker ,  menu tentang untuk melihat identitas penulis dan menu keluar untuk keluar dari aplikasi.

## f. Diagram Activity

## Gambar 6 Activity Diagram
Gambar  6  merupakan activity  diagram aplikasi  pengenalan  alat  fiber  optik.  Dari diagram  diatas  dapat  diketahui  proses berjalannya  sistem  mulai  user  sampai sistem menampilkan animasi 3D.
g. Storyboard

## Gambar 7 Activity Diagram
4. Hasil Uji Coba Dan Pembahasan
4.1 Tampilan Antar Muka Gambar 8 Splashscreen
Gambar 9 Menu Utama Aplikasi
Gambar 10 Halaman Scan Marker Gambar 11 Youtube 4.2 Pengujian Aplikasi Pengujian aplikasi dilakukan untuk
menemukan  kesalahan  fungsional  pada perangkat  lunak.  Pengujian  ini  digunkan untuk  memverifikasi  apakah  perangkat lunak  yang  telah  dihasilkan  memenuhi harapan. Berikut ini tabel 1 hasil pengujian aplikasi. Tabel 1 Pengujian Aplikasi No. Pengujian Hasil yang diharapkan Kesimpulan 1. Install Aplikasi Proses instalasi di android dengan baik Berhasil 2. Menjalankan aplikasi yang sudah terpasang Aplikasi dapat dibuka dengan baik Berhasil 3. Tombol belajar Mengarahkan ke kamera Berhasil 4. Tombol kuis Menampilkan soal Berhasil 5. Tombol tentang Menampilkan Profil Berhasil
6. Tombol keluar Keluar dari aplikasi Berhasil 7. Tombol suara Memutar Suara Berhasil 8. Tombol kembali Kembali kehalaman sebelumnya Berhasil 9. Tombol tutorial Mengarahkan ke youtube Berhasil 10. Nama target Menampilkan Nama 3D sesuai Berhasil 11. Tombol marker Mengarahkan ke Google Drive Berhasil 12. Mendeteksi marker Menampilkan animasi 3D sesuai marker Berhasil 13. Mendeteksi marker secara bersamaan Bisa menampilkan animasi 3D Berhasil 14. Nilai Skor Menampilkan nilai sesuai jawaban benar Berhasil 4.3 Pengujian Marker
1. Pengujian Kualitas Kamera
Pengujian  kualitas  kamera  merupakan faktor  yang  mempengaruhi  pendeteksian terhadap  marker.  Berikut  ini  pengujian yang  dilakukan  terhadap  kualitas  kamera bisa dilihat pada tabel dibawah ini Tabel 2 Pengujian Kamera No Marker Pixel Kamera Marker Terdeteksi Jeda 1. Splicer 8 MP Terdeteksi 3 Detik 13 MP Terdeteksi 1 Detik 48 MP Terdeteksi 1 Detik 2. Stripper 8 MP Terdeteksi 3 Detik 13 MP Terdeteksi 2 Detik 48 MP Terdeteksi 1 Detik 3. Stripper Dropcore 8 MP Terdeteksi 3 Detik 13 MP Terdeteksi 2 Detik 48 MP Terdeteksi 2 Detik 4. Cleaver 8 MP Terdeteksi 3
Detik 13MP Terdeteksi 2 Detik 48MP Terdeteksi 1 Detik 5. Sleeve Protector 8MP Terdeteksi 3 Detik 13MP Terdeteksi 1 Detik 48MP Terdeteksi 1 Detik 6. Kabel Fiber Optik 8MP Terdeteksi 3 Detik 13MP Terdeteksi 2 Detik 48MP Terdeteksi 1 Detik 7. Patch Cord 8MP Terdeteksi 3 Detik 13MP Terdeteksi 1 Detik 48MP Terdeteksi 1 Detik 8. Barel Adapter 8MP Terdeteksi 3 Detik 13MP Terdeteksi 2 Detik 48MP Terdeteksi 1 Detik 9. Roset 8MP Terdeteksi 3 Detik 13MP Terdeteksi 1 Detik 48MP Terdeteksi 2 Detik 10.  Splitter ½ 8MP Terdeteksi 3 Detik 13MP Terdeteksi 2 Detik 48MP Terdeteksi 1 Detik 11.  Splitter ¼ 8MP Terdeteksi 3 Detik 13MP Terdeteksi 1 Detik 48MP Terdeteksi 2 Detik 12.  Splitter 1/8 8MP Terdeteksi 3 Detik 13MP Terdeteksi 2 Detik 48MP Terdeteksi 2 Detik 13.  OPM 8 MP Terdeteksi 3
Detik 13 MP Terdeteksi 2 Detik 48 MP Terdeteksi 1 Detik 14.  Konverter 8MP Terdeteksi 3 Detik 13MP Terdeteksi 2 Detik 48MP Terdeteksi 2 Detik 15.  OTDR 8MP Terdeteksi 4 Detik 13MP Terdeteksi 3 Detik 48MP Terdeteksi 1 Detik 16.  VFL / Laser Fiber Optik 8MP Terdeteksi 3 Detik 13MP Terdeteksi 2 Detik 48MP Terdeteksi 1 Detik 17.  ODP 8MP Terdeteksi 4 Detik 13MP Terdeteksi 3 Detik 48MP Terdeteksi 2 Detik 18.  Modem 8MP Terdeteksi 3 Detik 13MP Terdeteksi 1 Detik 48MP Terdeteksi 1 Detik 19.  OLT 8MP Terdeteksi 4 Detik 13MP Terdeteksi 2 Detik 48MP Terdeteksi 2 Detik 20.  Mikrotik 8MP Terdeteksi 3 Detik 13MP Terdeteksi 2 Detik 48MP Terdeteksi 1 Detik Berdasakan  tabel  diatas  menunjukkan marker  alat  fiber  optik  dideteksi.  Berikut hasil  perhitungan  presentase  dalam  tabel diatas yaitu :
3 × 20 = 60 60 × 100 = 100%

## 2. Pengujian Jarak
Pengujian  jarak  merupakan  pengujian objek  marker  pada  jarak  tertentu.  Berikut ini  pengujian  marker  yang  dilakukan terhadap jarak bisa dilihat pada table 3 Tabel 3 Pengujian Jarak No Jarak Marker Terdeteksi 1 3 cm Tidak Terdeteksi 2 7 cm Terdeteksi 3 10 cm Terdeteksi 4 15 cm Terdeteksi 5 20 cm Terdeteksi 6 25 cm Terdeteksi 7 30 cm Terdeteksi Berdasarkan hasil tabel 3 diatas menyimpulkan  bahwa  pengujian marker terhadap  jarak  yang  efektif  adalah  15  cm. Berikut  ini  adalah  hasil  perhitungan presentase yang terdeteksi yaitu :
6 × 20 = 120 140 × 100 = 86%

## 3. Pengujian Sudut
Pengujian  sudut  merupakan  pengujian objek marker pada  sudut  tertentu.  Berikut ini  pengujian marker yang  dilakukan terhadap sudut bias dilihat pada table 4 Tabel 4 Pengujian Sudut No Sudut Marker Terdeteksi 1. 45 0 Terdeteksi 2. 90 0 Terdeteksi 3. 180 0 Tidak Terdeteksi
Berdasarkan  hasil  dari  tabel  4  diatas  dapat disimpulkan bahwa pengujian marker terhadap  sudut  kemiringan  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  dengan  hasil  yang  baik kamera harus berada pada posisi 45 0 - 90 0 .

## 4. Pengujian Cahaya
Pengujian  cahaya  merupakan  pengujian objek marker pada  cahaya.  Berikut  ini pengujian marker yang dilakukan terhadap cahaya bisa dilihat pada tabel 5 Tabel 5 Pengujian Cahaya No Cahaya Marker Terdeteksi 1. Sangat Terang Terdeteksi 2. Terang Terdeteksi 3. Kurang Terang Tidak Terdeteksi 4. Gelap Tidak Terdeteksi
Berdasarkan hasil dari tabel  5 diatas dapat disimpulkan  bahwa  pengujian marker terhadap  cahaya  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa  dengan  hasil  yang  baik  maka
cahaya  harus  terang.  Berikut  ini  adalah hasil perhitungan presentase yaitu :
2 × 20 = 40
80 × 100 = 50%

## 4.4 Kuesioner
Tahap  pengujian  kuesioner  ini  untuk pengguna aplikasi yang terdiri 10
pertanyaan dan menggunakan skala
jawaban  1  sampai  5.  Skala  jawaban  yang diajukan terhadap responden yang diajukan  sebagai  user  dan  pengujian  ini tediri 21 responden. Berikut data dari hasil pengolahan kuesioner :
Tabel 6 Kategori Jawaban Kategori Jawaban Keterangan 5 Sangat Setuju 4 Setuju 3 Kurang Setuju 2 Tidak Setuju 1 Sangat Tidak Setuju Tabel 7 Kuesioner Pertanyaan Kuesioner SS S KS  TS  STS  Presentas e Pertanyaan Pertama 7 13 1 0 0 85.70% Pertanyaan Kedua 9 12 0 0 0 88.50% Pertanyaan Ketiga 11 10 0 0 0 90.40% Pertanyaan Keempat 8 10 3 0 0 84.70% Pertanyaan Kelima 3 17 1 0 0 81.90% Pertanyaan Keenam 6 12 3 0 0 82.80% Pertanyaan Ketujuh 9 12 0 0 0 88.50% Pertanyaan Kedelapan 13 7 1 0 0 91.40% Pertanyaan Kesembilan 4 15 2 0 0 81.90% Pertanyaan Kesepuluh 5 12 4 0 0 80.90% Hasil  Rata- rata Presentase 81.50% Berdasarkan  hasil presentase pada  setiap pertanyaan  maka  jumlah  keselurahan indeks presentase sebesar  81.50%  yang menyimpulkan  bahwa  pengguna  aplikasi pengenalan  alat  fiber  optik  menggunakan augmented reality “LAYAK”  untuk membantu  pembelajaran  jaringan  fiber optik.
5 Kesimpulan
a. Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan tentang aplikasi pengenalan alat fiber  optik  menggunakan augmented  reality
yang sudah dilakukan, maka dapat disimpulkan :
1. Dengan  adanya  media  pembelajaran pengenalan  alat  jaringan  fiber  optik dengan  menggunakan augmented  reality mampu  meningkatkan  minat  mengurangi rasa bosan dalam proses belajar.
2. Hasil  pengujian  fungsi  aplikasi  berjalan baik sesuai yang diharapkan dan berhasil menampilkan semua objek 3D.
3. Jarak dan sudut kamera sangat berpengaruh dalam mendeteksi marker.
4. Hasil  perhitungan presentase kualitas kamera 100%
5. Hasil  perhitungan presentase pengujian jarak 86%
6. Hasil  dari  pengujian  sudut  yang  efektif pada posisi 45 0 - 90 0 .
7. Hasil  perhitungan presentase pengujian cahaya 50%
8. Hasil dari jumlah keselurahan pertanyaan kuesioner  indeks presentase sebesar 81.50%
b. Saran
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan  tentang  aplikasi  pengenalan alat  fiber  optik  menggunakan augmented reality yang  sudah  dilakukan,  saran  yang dapat  dijadikan  pengembangan  sebagai berikut :
1. Dapat  menambahkan  fitur  yang  lebih lengkap.
2. Menambahkan Objek yang lebih lengkap.
6 Daftar Pustaka
[1] B. Dermawan, I. Santoso, and T. Prakoso, “Analisis Jaringan Ftth (Fiber To the
Home) Berteknologi Gpon (Gigabit Passive Optical Network),” Anal. Jar. Ftth (Fiber To Home) Berteknologi Gpon (Gigabit Passiv. Opt. Network) , vol. 18, no. 1, pp. 30–37, 2016, doi:
10.12777/transmisi.18.1.30-37.
[2] R. Permana and R. D. Arief Budiman,
“Pengembangan Media Pembelajaran IP
Traffic Work Berbasis Augmented
Reality,” Cybernetics , vol. 4, no. 01, p. 41,
2020, doi: 10.29406/cbn.v4i01.1970.
[3] A. Karisman and F. Wulandari, “Pengembangan Media Pembelajaran berbasis Augmented Reality di SMK
Islamic Village pada Mata Pelajaran
Perakitan Komputer,” Pros. SeNTIK STI&K , vol. 3, 2019, [Online]. Available: http://www.ejournal.jak- stik.ac.id/index.php/sentik/article/view/266 5.
[4] K. W. Haryanto and M. Rohimin, “PENGEMBANGAN APLIKASI PEMBELAJARAN TAJWID AL- QUR ’ AN BERBASIS AUGMENTED REALITY STUDY KASUS DI MADRASAH MIFTAHUL ULUM 22 KARANG NONGKO,” vol. 12, no. 2, pp. 60–66, 2020.
[5] S. Setiawardhana, S. Wasista, and A. Y. Ardiansyah, “Aplikasi Augmented Reality
Untuk Pengenalan Perangkat Jaringan Komputer Berbasis Android Sebagai Media Pembelajaran Interaktif,” Link , vol. 24, no.
1, pp. 28–35, 2018, doi: 10.31090/link.v24i1.10.
[6] D. Darmawan and S. Fadjarajani,
“Hubungan antara pengetahuan dan sikap
pelestarian lingkungan dengan perilaku wisatawan dalam menjaga kebersihan lingkungan,” vol. 4, no. 24, pp. 37–49, 2016.
[7] M. I. R. Alwiyah Faridah, “APLIKASI PENGENALAN HURUF HIJAIYAH
UNTUK ANAK USIA DINI BERBASIS
ANDROID MENGGUNAKAN
AUGMENTED REALITY (AR),” Angew. Chemie Int. Ed. 6(11), 951–952. , vol. 11, no. 2, pp. 11–21, 2019.
[8] wiguna R. D. Yusuf, “Pengenalan Alat
Musik Tradisional Indonesia Menggunakan Augmented Reality,” J. Mhs. Tek. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 396–402, 2019.
[9] B. Satria and Prihandoko, “Implementasi
Metode Marker Based Tracking Pada Aplikasi Bangun,” Univ. AMIKOM Yogyakarta , pp. 1–5, 2018.
[10] L. Hakim, “Pengembangan Media Pembelajaran Pai Berbasis Augmented
Reality,” Lentera Pendidik.  J. Ilmu Tarb. dan Kegur. , vol. 21, no. 1, pp. 59–72, 2018, doi: 10.24252/lp.2018v21n1i6.
[11] I. Bagus and M. Mahendra, “Implementasi
Augmented Reality ( Ar ) Menggunakan Unity 3D Dan Vuporia Sdk,” J. Ilm. ILMU Komput. Univ. Udayana , vol. 9, no. 1, pp. 1–5, 2016.
[12] F. Z. Adami and C. Budihartanti,
“Penerapan Teknologi Augmented Reality Pada Media Pembelajaran Sistem Pencernaan Berbasis Android,” Tek. Komput. AMIK BSI , vol. 2, no. 1, pp. 122– 131, 2016, [Online]. Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/jt k/article/viewFile/370/279.