Implementasi Algoritma SIFT Pada  Aplikasi Media Pembelajaran Macam-Macam Mineral Berbasis Augmented Reality (Studi Kasus: SMAN 9 Luwu Timur) 

OSN atau Olimpiade Sains Nasional merupakan ajang yang memungkinkan pelajar untuk dapat menggali kemampuan dalam bidang Sains. Salah satu bidang yang paling unik dan menantang dalam OSN adalah Kebumian. Mineral merupakan salah satu materi OSN Kebumian yang selalu muncul dalam soal tiap tahunnya. Namun karena tidak adanya bentuk fisik mineral yang seharusnya dijadikan bahan pengamatan secara langsung sehingga menyebabkan peserta kesulitan belajar. Peserta OSN Kebumian setidaknya harus menguasai materi mineral selain melalui buku ajar, internet, maupun penjelasan langsung guru pembimbing. Dengan keterbaharuan teknologi khususnya AR kini berbagai macam media pembelajaran telah menerapkan teknologi augmented reality.

Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah aplikasi media pembelajaran mineral utama pembentuk batuan dengan menerapkan augmented reality berbasis Android dan mengetahui unjuk kerja algoritma SIFT pada augmented reality media pembelajaran macam-macam mineral. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk menganalisis data usability testing pengguna dari segi learnability, efficiency, dan error. Terakhir analisis tingkat kepuasan pengguna terhadap sistem yang dibuat melalui SEQ dan pengisian kuesioner.

Metode yang digunakan untuk pengembangan perangkat lunak aplikasi augmented reality adalah metode waterfall yang dilakukan secara berurutan mulai dari pencarian kebutuhan hingga perbaikan dan pengembangan. Sementara itu metode Scale Invariant Feature Transform (SIFT) digunakan untuk mendeteksi dan mendeskripsikan fitur lokal dalam gambar pada augmented reality.

Aplikasi augmented reality (AR) mineral berhasil dibuat melalui proses perancangan user interface, pembuatan objek 3D, pembuatan dan penentuan marker, serta pembuatan aplikasi AR. Aplikasi AR mineral dapat memvisualisasikan objek 3D dari berbagai parameter yaitu jarak 6-130 cm, rotasi 0-360º, sudut pandang 20-160º, dan cahaya 1-100.000 lux. AR mineral menerapkan metode SIFT yang berhasil mendeteksi dan mencocokkan keypoint dari berbagai parameter yaitu jarak, rotasi, sudut pandang, dan cahaya. Matching keypoint terbanyak diperoleh marker hornblende sebesar pada jarak 10 cm sebesar 1961 keypoint, rotasi 90º sebesar 2169 keypoint, sudut pandang 90º sebesar 1981 keypoint, dan cahaya 40-56 lux sebesar 1975 keypoint. Pada aspek learnability diperoleh nilai sebesar 93%, aspek efficiency 86%, dan aspek error 6%. Selanjutnya aspek satisfaction menggunakan SEQ diperoleh nilai rata-rata tertinggi 6.8 sedangkan untuk kuesioner menggunakan skala likert pada aspek manfaat aplikasi diperoleh nilai sebesar 92.8%, kemudahan aplikasi 92.8%, konten aplikasi 92.8%, dan tampilan aplikasi 90.4% yang berarti sangat baik pada semua aspek.