## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 189-199 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## KLASTERISASI PIXEL CITRA KOLEKSI FOTO MUSEUM MONPERA DENGAN METODE K-MEANS PADA APLIKASI AUGMENTED REALITY
Ditho Haversyalapa 1* , Shinta Puspasari 2 , Rendra Gustriansyah 3 1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer & Sains, Universitas Indo Global Mandiri, Palembang, Indonesia Email: 1* 2020110024@students.uigm.ac.id, 2 shinta@uigm.ac.id, 3 rendra@uigm.ac.id (* : corresponding author)
Abstrak- Museum   Monpera   Palembang   adalah   sebuah   museum   yang   memiliki   koleksi   foto-foto   pahlawan   nasional Indonesia.   Koleksi   foto   tersebut   memiliki   nilai   historis   dan   makna   yang   mendalam   bagi   masyarakat   Indonesia,   tetapi beberapa di antaranya sudah terlihat samar dan kabur sehingga informasi yang tergambar menjadi tidak jelas. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode klasterisasi pixel yang digabungkan dengan metode K-Means pada aplikasi Augmented Reality untuk melakukan pengujian kualitas citra pada koleksi foto pahlawan museum Monpera. Studi ini memanfaatkan algoritma K-Means , sebuah algoritma partisi yang menentukan jumlah kelompok awal dengan menetapkan nilai centroid awalnya.   Selain   itu,   penelitian   ini   menerapkan   teknologi   Augmented   Reality   berbasis   Android   untuk   menghadirkan pengalaman interaktif bagi para pengunjung museum. Hasil pengujian citra menggunakan metode K-Means menunjukkan data evaluasi yang melibatkan Silhouette Score , Calinski-Harabasz , dan Dunn Index . Hasil pengujian ini menunjukkan bahwa metode K-Means belum mampu meningkatkan kualitas citra hasil klasterisasi pixel, seperti yang ditunjukkan pada hasil pengujian Silhoutte Score didapatkan hasil  -0.428484, Calinski-Harabasz didapatkan hasil  10143.0, dan Dunn Index didapatkan hasil 0.758773. Tetapi penelitian ini berhasil mengembangkan aplikasi AR dan memberikan kontribusi penting dalam memahami dan mengatasi tantangan dalam mempertahankan integritas visual dari koleksi foto pahlawan nasional Indonesia melalui pengembangan teknik pengolahan citra yang lebih efektif dan inovatif menggunakan metode Clustering pixel dan K-Means dalam konteks Augmented Reality.
Kata Kunci: Augmented Reality, Clustering, Koleksi Foto, K-Means, Museum
Abstract- Museum Monpera Palembang is a museum that houses a collection of photographs of Indonesian national heroes. These photographs hold historical significance and profound meaning for the Indonesian people; however, some of them have become faded and blurry, making the depicted information unclear. This study aims to apply a pixel clustering method combined with the  K-Means method in an Augmented Reality  application to test  the  image  quality  of  the  hero photo collection at Monpera Museum. This study utilizes the K-Means algorithm, a partitioning algorithm that determines the initial   number   of   clusters   by   setting   the   initial   centroid   values.   Additionally,   this   research   implements   Android-based Augmented Reality technology to provide an interactive experience for museum visitors. The image testing results using the K-Means method involve evaluation data including the Silhouette Score, Calinski-Harabasz, and Dunn Index. The testing results indicate that the K-Means method has not yet improved the image quality of the pixel clustering, as shown by the evaluation   results:   Silhouette   Score   of   -0.428484,   Calinski-Harabasz   score   of   10143.0,   and   Dunn   Index   of   0.758773. However, this study successfully developed the AR application and made a significant contribution to understanding and addressing the challenges in maintaining the visual integrity of the national hero photo collection through the development of more effective and innovative image processing techniques using pixel clustering and K-Means in the context of Augmented Reality.
Keywords : Augmented Reality, Clustering, K-Means, Museum, Photographs Collection

## 1. PENDAHULUAN
Museum Monpera (Monumen Perjuangan Rakyat) Palembang merupakan sebuah instansi budaya yang kaya akan sejarah perjuangan bangsa Indonesia. Sebagai salah satu museum yang penting di wilayah Sumatera Selatan,   museum   ini   memiliki   koleksi   foto-foto   pahlawan   nasional   Indonesia   yang   berperan   krusial   dalam perjuangan kemerdekaan bangsa Indonesia. Pahlawan mengacu pada individu yang ditandai oleh keberanian, kekuatan, pengorbanan, dan kemampuan untuk mengatasi tantangan  [1][2][3][4]. Koleksi ini meliputi potret- potret pahlawan, foto-foto dokumentasi saat peristiwa bersejarah. Foto biasa dapat disebut juga dengan fotografi [5], serta artefak-artefak berharga lainnya.
Meskipun terdapat sangat banyak sekali koleksi foto-foto pahlawan yang ada pada Museum Monpera, beberapa diantaranya sudah terlihat samar dan tampak kabur, sehingga menyebabkan pengunjung susah untuk mengetahui   bagaimana   sosok   pahlawan   yang   sudah   berkontribusi   dan   berjuang   dalam   menjaga   kedaulatan negara. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Clustering pixel yang digabungkan

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 189-199 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
dengan metode K-Means pada aplikasi Augmented Reality untuk melakukan pengujian kualitas citra pada koleksi foto pahlawan sehingga koleksi foto bisa dikatakan baik ataupun buruk.
K-Means Clustering adalah salah satu algoritma partisional yang bergantung pada penentuan jumlah awal kelompok  dengan  menetapkan  nilai  centroid  awal.  Algoritma  K-Means  memanfaatkan  proses  iteratif  untuk menghasilkan kluster data, dan telah diterapkan pada citra [6]. Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan teknologi informasi, terutama dalam bidang Augmented Reality (AR) , telah membuka peluang baru dalam upaya pelestarian dan penyampaian sejarah kepada masyarakat. Aplikasi Augmented Reality penting sebagai media pembelajaran   interaktif   untuk   kebermanfaatan   bagi   masyarakat/pelajar.   Aplikasi Augmented   Reality telah menjadi salah satu solusi inovatif untuk memberikan pengalaman interaktif kepada pengunjung museum. Maka dari itu, diperlukan sebuah perangkat lunak bantu yang menggunakan teknologi Augmented Reality berbasis Android. [7][8][9][10]. Penelitian ini mencoba menerapkan metode K-Means untuk klasterisasi pixcel citra dengan tujuan perbaikan kualitas citra koleksi foto museum Monpera.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menerapkan metodologi RUP untuk pengembangan aplikasi Augmented Reality pengenalan pahlawan nasional lewat citra koleksi foto museum Monpera Palembang. Metode K-Means digunakan untuk klasterisasi pixel citra dan diimplementasikan dalam aplikasi AR yang dikembangkan dengan metodologi RUP, karena RUP bisa menjadi pilihan yang tepat dalam pengembangan perangkat lunak.

## 2.1. Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data adalah cara mengumpulkan data yang dibutuhkan untuk landasan dari penelitian yang sedang berlangsung dan untuk menjawab rumusan masalah dari penelitian. Peneliti mengumpulkan data yang dibutuhkan di dalam klasterisasi piksel untuk pengujian kualitas citra koleksi foto pahlawan meliputi wawancara, observasi, dan studi literatur.

## 2.1.1. Studi Literatur
Proses   pengumpulan   data   berdasarkan   berbagai   sumber   literatur   berupa   buku,   e-book,   jurnal,   artikel, makalah, paper, maupun situs web yang ada di internet yang masih mencakup dengan augmented reality koleksi foto pahlawan.

## 2.1.2. Observasi
Tahap pengumpulan data melalui pengamatan dan pendataan terhadap objek penelitian secara langsung di Museum Monpera Palembang dengan tujuan untuk mendapatkan gambaran mengenai augmented reality koleksi foto pahlawan.

## 2.1.3. Wawancara
Proses   wawancara   bertujuan   untuk   mengumpulkan   data   yang   dengan   dilakukan   tanya   jawab   secara langsung dengan yang bertugas di Museum Monpera, dengan tujuan untuk mendapatkan gambaran mengenai augmented reality koleksi foto pahlawan.

## 2.2. Rational Unified Process (RUP)
Metode RUP adalah pendekatan pembangunan perangkat lunak yang bersifat iteratif dan inkremental, dengan   fokus   pada   perencanaan   arsitektur.   Pendekatan   ini   mampu   mengatasi   risiko   yang   terkait   dengan perubahan kebutuhan sistem yang diajukan oleh klien dengan mengadopsi siklus iterasi. Pengujian dilakukan secara berulang pada setiap akhir tahap RUP untuk memitigasi risiko dan memungkinkan perubahan sebelum mencapai tahap akhir. Kepuasan pengguna menjadi prioritas dalam Metode RUP, sehingga interaksi dengan pengguna sering dilakukan untuk memastikan hasil yang memuaskan [11].
Rational Unified Process (RUP) terdiri dari empat tahap yang dapat dilakukan secara berulang. Fase RUP bisa dilihat pada Gambar 1. Fase-fase RUP dijelaskan sebagai berikut:
a. Inception (Permulaan)
Fase ini adalah awal dari proyek, di mana tujuan dan cakupan proyek ditetapkan. Identifikasi stakeholder, analisis awal risiko, serta penentuan kebutuhan dasar dilakukan dalam fase ini.
b. Elaboration (Perluasan dan Perencanaan)
Fase   ini   memperinci   dan   mengembangkan   konsep   yang   telah   ditetapkan   dalam   fase   Pembentukan. Arsitektur sistem didefinisikan secara lebih rinci, dan risiko proyek dipelajari lebih dalam. Rencana proyek diperbarui dan perancangan yang lebih rinci dilakukan.
c. Contsruction (Konstruksi)

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 189-199 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Fase   ini   adalah   tahap   pengerjaan   sebenarnya,   di   mana   komponen-komponen   sistem   dibangun   dan diintegrasikan. Pengujian unit dan integrasi dilakukan secara berkelanjutan, dan fungsionalitas sistem mulai terwujud.
d. Transition (Transisi)
Fase ini melibatkan persiapan untuk pengiriman produk kepada pengguna akhir. Proses ini mencakup pengujian akhir, pelatihan pengguna, migrasi data, dan peralihan dari sistem lama ke sistem baru. Setiap fase RUP dapat berulang, dan setiap iterasi melalui fase-fase ini membawa proyek lebih dekat ke produk akhir yang memenuhi kebutuhan pengguna.

## 2.2.1. Inception
Tahap   ini   akan   di   lakukan   studi   literatur   dengan   membaca   buku   tentang Augmented   Reality . Mendefinisikan   batasan   kegiatan   yang   berkaitan   dengan   klasterisasi   piksel   untuk   perbaikan   kualitas   citra menggunakan Augmented Reality yang ada pada penelitian ini. Proses Inception mencakup pemodelan bisnis serta analisis keperluan perangkat lunak.

## 2.2.2. Elaboration
Pada titik ini, desain komprehensif akan dilakukan dan pembuatan model berdasarkan hasil tahap inception akan dibahas. Pada tahap ini, tugas yang dilakukan termasuk pembuatan diagram, termasuk diagram usecase , diagram aktivitas, diagram kelas, dan desain antarmuka aplikasi.
a. Use Case Diagram
Bagian sistem fungsional yang disebut " use case " menjelaskan interaksi antara satu aktor dan sistem yang dibangun, seperti yang terdapat pada Gambar 2.
b. Activity Diagram
Gambar 3. ini merupakan diagram aktivitas, atau yang dikenal sebagai activity diagram, menggambarkan alur kerja sistem yang sedang dirancang, dari awal proses hingga proses akhir.
Gambar 1. Fase RUP
Gambar 2. Use Case Diagram

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 189-199 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
c. Class Diagram
Kelas diagram menunjukkan definisi kelas yang akan dibuat untuk membangun sistem dan merupakan representasi grafis dari struktur sistem yang bisa dilihat pada Gambar 4.

## 2.2.3. Construction
Fase   ini   membahas   pengembangan   komponen   sistem   dan   fiturnya   dengan   penjelasan   tambahan   yang mendalam tentang aplikasi dalam kode program perangkat lunak yang ada. Proses pengembangan aplikasi dibagi menjadi dua kategori: perangkat keras (hardware) dan perangkat lunak (software).
1. Spesifikasi perangkat keras yang digunakan pada saat implementasi aplikasi yaitu:
a. Processor Intel Core i5-5200U, 2,4GHz
b. 12 GB DDR4 RAM
c. SSD 256 GB
2. Perangkat lunak yang dibutuhkan dalam implementasi sistem yaitu:
a. Windows 10 Home (64-bit).
b. Unity 2017.4.37f1
c. Vuvoria Engine
Gambar 3. Activity Diagram Mulai AR
Gambar 4. Class Diagram

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 189-199 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## 2.2.4. Transition
Pada titik ini, pengujian aplikasi pada sistem dan berbagai fitur akan dibahas. Efektivitas metode K-Means diuji untuk klaterisasi pixel citra koleksi foto pahlawan pada museum Monpera dan kinerja aplikasi AR untuk visualisasi dan pembelajaran sejarah pahlawan nasional dalam foto koleksi Monpera.

## 2.3. K-Means
Stuart Lloyd membuat K-Means pertama kali pada tahun 1984 dan telah menjadi salah satu algoritma clustering yang paling disukai. Dengan membagi objek ke dalam kelompok atau segmen, algoritma ini membuat objek lebih mirip satu sama lain daripada dalam kelompok lain. K-Means menetapkan setiap catatan ke cluster awal secara berulang kali menggunakan metrik jarak geometris . Proses dimulai dengan jumlah K, catatan awal sebagai pusat cluster dan setiap catatan ditempatkan ke cluster yang paling dekat. Kemudian, catatan baru ditambahkan ke dalam cluster dan pusat cluster dihitung ulang untuk menunjukkan anggota baru. Proses iteratif ini   diulangi   hingga   konvergensi   dicapai   dan   migrasi   catatan   antar   cluster   tidak   lagi   terjadi.   Prinsip   utama algoritma K-Means adalah mengatur K partisi atau pusat massa ( centroid ) dari sekumpulan data. Algoritma ini membagi kumpulan data menjadi K klaster dengan cara yang meminimalkan jarak kuadrat antara masing-masing klaster. Kemudian, algoritma ini memperbaiki partisi klaster ini secara bertahap hingga tidak ada perubahan yang signifikan dalam partisi klaster.
Untuk memulai, nilai K adalah jumlah cluster yang akan dibuat. Selanjutnya, nilai centroid , atau pusat cluster awal, diambil dari dataset sebanyak nilai K yang telah ditetapkan. Selanjutnya, jarak euclidean antara setiap data dengan setiap centroid dihitung. Ini dilakukan untuk mengetahui centroid terdekat dari setiap data.
Selanjutnya,   data   dibagi   ke   dalam   kelompok   berdasarkan   jarak Euclidean terkecil   ke centroid .   Nilai centroid yang   baru   ditemukan   kemudian   diambil   dari   rata-rata   nilai   dari   setiap   kelompok,   seperti   yang ditunjukkan oleh persamaan (1):
C k = 1 n k ∑ d (1)
C  : nilai ₖ centroid baru pada cluster K n  : jumlah data pada cluster ₖ K
d : dataset
Euclidean distance dari setiap titik data ke nilai centroid akan terus dihitung hingga nilai centroid tidak berubah lagi. Ini berarti keanggotaan data dalam suatu kluster juga tidak akan berubah [12].

## 2.3.1. Euclidean Distance
Euclidean distance adalah metode yang digunakan untuk mengukur jarak antara dua titik yang berbeda dalam ruang Euclidean . Adapun rumus yang digunakan seperti pada persamaan (2), yaitu:
d ( x i , μ i ) = √ ( x i − μ i ) 2 (2)
x i : nilai dataset µ i : nilai centroid

## 2.3.2. Elbow Method
Metode Elbow digunakan untuk mengevaluasi dan menentukan jumlah cluster yang optimal dengan melihat nilai Sum of Squared Errors (SSE). Pada suatu titik dalam grafik, akan terjadi penurunan SSE yang signifikan, ditandai   dengan   pembentukan   sudut   tajam   yang   disebut   sebagai "elbow   point" .   Nilai   pada   titik   tersebut kemudian menjadi jumlah cluster optimal . Untuk membandingkan, SSE dihitung untuk setiap nilai cluster yang berbeda. Semakin besar jumlah cluster K, maka nilai SSE akan semakin kecil [13].
Rumus SSE pada K-Means , persamaan (3):
SSE = ∑ i = 1 n ( Xi − X ) 2 (3)
n : jumlah titik data i : iterasi Xi : Nilai dari titik data ke-i X : Rata – rata atau nilai centroid

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 189-199 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## 2.3.3. Silhoutte Score
Silhouette Score adalah metrik yang digunakan untuk mengevaluasi kualitas suatu klaster dalam proses clustering. Silhouette Score menghitung rata-rata dari semua data dalam setiap klaster, di mana nilai yang dihasilkan merupakan selisih antara nilai separasi dan kompak, yang kemudian dibagi dengan nilai maksimum antara kedua nilai tersebut. Rumus untuk mencari Silhouette Score dapat dilihat pada persamaan (4):
s ( j )= b ( j )+ a ( j ) max { a ( j ) , b ( j )} (4)
Keterangan: s : nilai silhouette a(j): rata-rata jarak dari objek j dengan objek yang berada di cluster berbeda b(j) : rata-rata jarak dari objek j dengan seluruh objek yang berada di cluster yang sama Silhouette Score memiliki rentang nilai antara 0 sampai 1 dimana performa clustering dihitung dari nilai yang semakin mendekati 1 menjadi cluster yang paling baik [14].

## 2.3.4. Calinski-Harabas
Indeks   Calinski-Harabasz (CHI)   digunakan   untuk   mengevaluasi   validitas   klaster   dengan mempertimbangkan   perhitungan   Antara- Cluster   Sum   of   Squares (BSS)   dan Within-Cluster   Sum   of   Squares (WSS).   CHI   mengukur   rasio   pemisahan   berdasarkan   jarak   maksimum   antara centroid ,   dan   mengukur kekompakan berdasarkan jumlah jarak antara setiap data dengan centroid . Konfigurasi klaster yang diinginkan adalah   yang   memiliki   varians   antar-klaster   yang   tinggi   dan   varians   intra-klaster   yang   relatif   rendah, menunjukkan   bahwa   klaster   terpisah   dengan   baik   dan   kompak   secara   internal  [15].   Rumus   untuk   mencari Calinski-Harabasz Index, seperti persamaan (5):
CH ( k )= BSS /( k − 1 ) WSS /( n − k ) (5)

## 2.3.5. Dunn Index
Ini mengukur seberapa kompaknya klaster terbentuk dengan memperhitungkan rasio jarak minimum antara objek yang bukan bagian dari klaster yang sama, dibandingkan dengan jarak intra-klaster maksimum. Klaster yang kompak akan memiliki nilai mendekati satu, sedangkan yang kurang kompak akan mendekati nol [16].
Dunn Index adalah salah satu metode validasi klaster yang memberikan skor terbaik untuk algoritma clustering yang menghasilkan klaster dengan tingkat kesamaan tinggi di dalam klaster namun kesamaan yang rendah antara klaster. Metode ini menghitung rasio jarak minimum antara klaster dengan jarak maksimum dalam klaster. Oleh karena itu, semakin tinggi nilai Dunn Index , semakin optimal jumlah klaster yang dihasilkan [17]. Dunn Index dirumuskan pada persamaan (6), yaitu:
D = { min ( d ( C i ,C j ) ) i + 1 ≤ j ≤ q 1 ≤ i ≤ k max 1 ≤ l ≤ q d ( C l ) } (6)
dengan
d (Ci,Cj) : ukuran kedekatan antara cluster i dan cluster j.
d (Cl) : ukuran kedekatan antar anggota dalam cluster l.

## 2.4. Augmented Reality (AR)
Augmented Reality (AR) telah meluas penggunaannya dalam dunia pendidikan sebagai komponen integral dari   pembelajaran   yang   ditingkatkan   secara   teknologi.   Tujuannya   adalah   untuk   meningkatkan   pemahaman akademis siswa dengan menyediakan visualisasi kontekstual dari informasi virtual dalam lingkungan nyata yang diperluas. AR memperkaya informasi yang diberikan oleh lingkungan sekitar dengan menggabungkan objek virtual dengan realitas fisik. Oleh karena itu, aplikasi berbasis AR dibangun dengan tujuan untuk lebih efektif dalam   memperkenalkan   dan   mempelajari   budaya   Palembang   melalui   koleksi   museum   [18].   AR   dapat memberikan   kontekstual,   menarik,   Pengalaman   imersif.   AR   memadukan   yang   nyata   dan   virtual   dunia.   Ini menjadi alternatif teknologi baru di Proses pendidikan memberikan pengayaan konseptual nyata pendidikan berkontribusi pada peningkatan motivasi siswa[19].

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 189-199 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Implementasi Antarmuka
Menu utama aplikasi ini terdiri dari menu Mulai AR, List Pahlawan, Info, dan Keluar. Menu Mulai AR untuk memulai menampilkan objek AR. Menu List Pahlawan untuk menampilkan semua pahlawan tanpa harus melakukan scan. Menu info untuk menampilkan info cara menggunakan aplikasi yang sudah di buat. Menu About isinya berupa nama dari pembuat aplikasi.
Gambar 5. merupakan gambar yang akan tampil ketika pertama kali membuka aplikasi yang sudah diinstal pada smartphone. Selanjutnya,  antarmuka menu Mulai AR merupakan antar muka yang akan menampilkan objek dari Pahlawan Museum Monpera yang sudah di scan setelah menekan button Mulai AR dan menghasilkan seperti pada Gambar 6.
Menu List Pahlawan digunakan untuk menampilkan semua pahlawan tanpa harus melakukan scan. Seperti yang terlampir pada Gambar 7.
Gambar 5. Antarmuka Menu Utama
Gambar 6. Antarmuka Menu Mulai AR

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 189-199 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## 3.2. Pengujian Klasterisasi K-Means
Tabel 1. berikut mendeskrisikan hasil pengujian efektifitas metode K-Means untuk klasterisasi pixel citra koleksi foto museum Monpera. Hasil terbaik diperoleh untuk nilai K =5.
Tabel 1. Hasil Pengujian Klasterisasi K-Means untuk K =5
No Foto Sebelum Foto Sesudah Silhoutte Score Calinski-Harabasz Dunn-Index 1. -0.428484 10143.0 0.758773 2. -0.385358 11384.8 0.602657 3. -0.434796 9081.1 0.976882 4. -0.464814 8842.5 0.656032 5. -0.483685 17148.1 0.503409 6. 0.377787 12374.8 0.666718
Gambar 7. Antarmuka Menu List Pahlawan

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 189-199 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
No Foto Sebelum Foto Sesudah Silhoutte Score Calinski-Harabasz Dunn-Index 7. -0.421839 12279.4 0.996521 8. -0.483243 11419.9 0.988806
9.
-0.388593 17893.7 0.860446

## 3.3. Pengujian Unit Aplikasi AR
Analisis   hasil   uji   coba   aplikasi   AR   pengenalan   pahlawan   Museum   Monpera   ini   dilakukan   untuk mengetahui seberapa efektif dan efisien aplikasi tersebut. Pengujian black-box akan digunakan (Tabel 2 s.d. Tabel 7). Pengujian black-box berfokus pada persyaratan fungsional perangkat lunak.. a. Uji Antarmuka Menu Utama
Tabel 2. Hasil Tes Menu Utama No Test Hasil yang diharapkan Output Validasi 1 Klik icon pahlawan AR Menampilkan halaman pada menu utama Tampil   halaman menu utama Berhasil

## b. Uji Antarmuka Menu Mulai AR
Tabel 3. Hasil Tes Menu Mulai AR No Test Hasil yang diharapkan Output Validasi 1 Klik icon pahlawan AR Menampilkan   halaman   pada   menu utama Tampil   halaman menu utama Berhasil 2 Klik button Mulai AR Menampilkan   kamera   yang   telah terintegrasi   dengan Augmented Reality Tampil kamera Berhasil 3 Melakukan scan pada   yang sudah disediakan Marker Menampilkan objek 2D dan suara Tampil   objek   2D dan suara Berhasil

## c. Uji Antarmuka Menu List Pahlawan
Tabel 4. Hasil Tes List Pahlawan No Test Hasil yang diharapkan Output Validasi 1 Klik icon pahlawan AR Menampilkan   halaman   pada   menu utama Tampil halaman menu utama Berhasil 2 Klik button List Pahlawan Menampilkan halaman list pahlawan Tampil   halaman   list pahlawan Berhasil 3 Klik button next Menampilkan halaman list pahlawan selanjutnya Tampil   halaman   list pahlawan selanjutnya Berhasil 4 Klik button back Menampilkan halaman list pahlawan sebelumnya Tampil   halaman   list pahlawan sebelumnya Berhasil Ditho Haversyalapa | http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index | Page 197

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 189-199 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## d. Uji Antarmuka Menu Info
Tabel 5. Hasil Tes Menu Info No Test Hasil yang diharapkan Output Validasi 1 Klik icon pahlawan AR Menampilkan   halaman   pada   menu utama Tampil   halaman   menu utama Berhasil 2 Klik button info Menampilkan   halaman   menu   info petunjuk penggunaan aplikasi Tampil   halaman   menu info petunjuk Berhasil e. Uji Antarmuka Menu About Tabel 6. Hasil Tes Menu About No Test Hasil yang diharapkan Output Validasi 1 Klik icon pahlawan AR Menampilkan halaman pada menu utama Tampil halaman menu utama Berhasil 2 Klik button about Menampilkan profil informasi pembuat aplikas Tampil halaman menu about Berhasil
f. Uji Tehadap Pencahayaan
Pengujian dilakukan dengan membandingkan beberapa kondisi pencahayaan. Jarak yang digunakan adalah 30 cm dengan ukuran Marker 12 x 15 cm, dan setiap Marker diuji sebanyak 3 kali. Kondisi pencahayaan yang diuji sesuai dengan yang terlampir pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Uji Terhadap Pencahayaan No Sumber Cahaya Kondisi Marker menampilkan objek 3D Berhasil / Gagal 1 Siang hari dengan cahaya matahari Didalam ruangan Berhasil Diluar ruangan Berhasil 2 Malam hari dengan bantuan pencahayaan Didalam ruangan Berhasil Diluar ruangan Berhasil 3 Malam hari tanpa bantuan pencahayaan Didalam ruangan Gagal Diluar ruangan Gagal

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini telah mengimplementasikan klaterisasi pixel citra dengan metode K-Means pada aplikasi Augmented Reality untuk visualisasi dang pengenalan pahlawan nasional pada foto koleksi Monpera. Hasil pengujian menunjukkan performa yang belum optimal. Meski demikian, penelitian ini sukses dalam membuat aplikasi   dengan   teknologi Augmented   Reality yang   difokuskan   pada   pengujian   Citra   Pahlawan   Museum Monpera, dengan tujuan utama menjadi media pembelajaran dan pengenalan sejarah pahlawan nasional untuk generasi muda. Aplikasi yang dikembangkan untuk pengujian Citra Pahlawan Museum Monpera menggunakan teknologi Augmented   Reality telah   melalui   serangkaian   uji   coba   dengan black-box   testing .   Hasil   pengujian tersebut   memberikan   kesimpulan   bahwa   respon   sistem   telah   sesuai   dengan   harapan   yang   diinginkan, menunjukkan   kemampuan   aplikasi   dalam   menjalankan   fungsionalitasnya   dengan   baik.   Pada   penelitian selanjutnya, perlu peningkatan kualitas citra dengan metode selain K-Means.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. T. Wibowo, F. Tiroy, S. Butar-Butar, and N. Ali, “PERANCANGAN APLIKASI PENGENALAN PAHLAWAN INDONESIA BERBASIS ANDROID,” J. Ris. dan Apl. Mhs. Inform. , vol. 02, 2021.
[2] S.  Puspasari,  R.  Gustriansyah,  and  A.  Sanmorino,  “Forecasting  a   museum   visit   post   pandemic   using  exponential smoothing model,” J. Infotel , vol. 15, no. 4, pp. 309–316, 2023, doi: 10.20895/infotel.v15i4.949.
[3] S. Puspasari, Dhamayanti, R. Gustriansyah, D. Asa, Verano, and A. Sanmorino, “Pemanfaatan Aplikasi Virtual Tour 360 Museum SMBII Di Masa Pandemi,” J. Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 4, no. 26, pp. 484–491, 2023.
[4] S. Puspasari and D. Dhamayanti, “Sosialisasi Eksistensi Museum Dr. Ak.Gani Di Pameran Bersama Museum Se- Sumsel Untuk Peningkatan Kunjungan Eduwisata,” RESWARA J. Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 3, no. 2, pp. 745–750, 2022, doi: 10.46576/rjpkm.v3i2.1972.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 189-199 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
[5] Kurniawansyah, Hendrik. "Applied Food Photography for Goodfellas Resto with Still Life Approach." Arty: Jurnal Seni Rupa , vol. 9, no. 1, 2020, pp. 11-16.
[6] R. Gustriansyah, J. Alie, A. Sanmorino, R. Heriansyah, and M. N. Megat Mohamed Noor, “Machine Learning for Clustering Regencies-Cities Based on Inflation and Poverty Rates in Indonesia,” Indones. J. Inf. Syst. , vol. 5, no. 1, pp. 64–73, 2022, doi: 10.24002/ijis.v5i1.5682.
[7] E. Maiyana, “Pemanfaatan Android Dalam Perancangan Aplikasi Kumpulan Doa,” J. Sains dan Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 54–65, Apr. 2018, doi: 10.22216/jsi.v4i1.3409, 2018.
[8] Susanto, Eri Sasmita, et al. "Pengembangan Aplikasi Smart-Book sebagai Media Pembelajaran Bahasa Inggris Anak Berbasis Augmented Reality." Jurnal MNEMONIC , vol. 5, no. 1, 2022, pp. 64-68.
[9] N.   Adha,   O.   Saputri,   and   A.   Fitri,   “PENERAPAN   METODE   MARKER   BASED   TRACKINGPADA   APLIKASI PENGENALAN OBJEK BERSEJARAH DI KOTA PALEMBANG,” J. Informanika , vol. 6, no. 2, 2020.
[10] J.   Dwi   Gotama,   Y.   Fernando,   and   D.   Pasha,   “PENGENALAN   GEDUNG   UNIVERSITAS   TEKNOKRAT INDONESIA BERBASIS AUGMENTED REALITY,” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 2, no. 1, pp. 28–38, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/informatika
[11] Perwitasari, Ririn, Royana Afwani, and Sri Endang Anjarwani. "Penerapan Metode Rational Unified Process (RUP) dalam   Pengembangan   Sistem   Informasi   Medical   Check   Up   pada   Citra   Medical   Centre." JTIKA:   Jurnal   Teknik Informatika Universitas Mataram , vol. 2, no. 1, Mar. 2020, pp. 76-79.
[12] N. Kholila, M. Mujiono, and D. Wahyudi, “Pemetaan Kondisi Lingkungan Tanam menggunakan K-Means Clustering,” JSITIK J. Sist. Inf. dan Teknol. Inf. Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 137–147, 2023, doi: 10.53624/jsitik.v1i2.182.
[13] A. Aditya, I. Jovian, and B. N. Sari, “Implementasi K-Means Clustering Ujian Nasional Sekolah Menengah Pertama di Indonesia   Tahun   2018/2019,” J.   MEDIA   Inform.   BUDIDARMA ,   vol.   4,   no.   1,   p.   51,   Jan.   2020,   doi: 10.30865/mib.v4i1.1784.
[14] R. Rahmatullah, Indwiarti, and A. R. Atiqi, “Clustering Harga Rumah: Perbandingan Model K-Means dan Gaussian Mixture Model,” e-Proceeding Eng. , vol. 10, no. 3, pp. 3441–3449, 2023.
[15] R. Gustriansyah, N. Suhandi, and F. Antony, “Clustering optimization in RFM analysis based on k-means,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 18, no. 1, pp. 470–477, 2019, doi: 10.11591/ijeecs.v18.i1.pp470-477.
[16] R. Gustriansyah, J. Alie, and N. Suhandi, “Hierarchical clustering for crime rate mapping in Indonesia,” Ilk. J. Ilm. , vol. 14, no. 3, pp. 275–283, 2022, doi: 10.33096/ilkom.v14i3.1135.275-283.
[17] H.   Malikhatin,   A.   Rusgiyono,   and   D.   A.   I.   Maruddani,   “PENERAPAN   k-MODES   CLUSTERING   DENGAN VALIDASI DUNN INDEX PADA PENGELOMPOKAN KARAKTERISTIK CALON TKI MENGGUNAKAN R- GUI,” J. Gaussian , vol. 10, no. 3, pp. 359–366, 2021, doi: 10.14710/j.gauss.v10i3.32790.
[18] S. Puspasari and M. I. Herdiansyah, “Pengenalan Teknologi Augmented Reality untuk Media Edukasi Koleksi Museum SMB II di Masa Pandemi Covid-19,” Bakti Budaya , vol. 4, no. 2, pp. 143–151, 2021, doi: 10.22146/bakti.1896.
[19] S. Puspasari, N. Suhandi, and J. N. Iman, “Evaluation of Augmented Reality Application Development for Cultural Artefact Education,” Int. J. Comput. , vol. 20, no. 2, pp. 237–245, 2021, doi: 10.47839/ijc.20.2.2171.