<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="100733">
 <titleInfo>
  <title>RANCANG BANGUN SISTEM DETEKSI OBJEK PENGHALANG PADA APLIKASI NAVIGASI INDOOR BERBASIS AUGMENTED REALITY (STUDI KASUS:</title>
  <subTitle>GEDUNG FMIPA UNIVERSITAS SYIAH KUALA)</subTitle>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>Budi Gunawan</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Banda Aceh</placeTerm>
   <publisher>Fakultas MIPA (S1)</publisher>
   <dateIssued>2022</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code"></languageTerm>
  <languageTerm type="text"></languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Skripsi</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>Gedung Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Syiah Kuala merupakan gedung bertingkat tiga yang terdiri atas banyak ruangan. Banyaknya ruangan membuat proses mencari ruangan akan memakan banyak waktu. Saat ini tim informatika Unversitas Syiah Kuala sedang mengembangkan aplikasi yang menerapkan Indoor Positioning System. Salah satu fitur yang diusung adalah fitur navigasi dalam ruangan berbasis Augmented Reality (AR). Namun, perjalanan menuju ruangan tujuan tidak selalu mulus. Terkadang terdapat beberapa penghalang ataupun rute yang tidak dapat dilewati. Maka penelitian ini akan merancang dan membangun suatu aplikasi yang mana bertujuan untuk mendeteksi objek penghalang pada rute perjalanan. Penghalang yang dapat dideteksi pada aplikasi ini berupa objek 3D dan marker. Untuk TensorFlow Lite digunakan untuk mendeteksi penghalang berupa objek 3D; yang mana jaraknya dikalkulasikan dengan menggunakan metode triangle similarity. Sedangkan marker dideteksi dengan menggunakan Augmented Reality Marker Tracking dengan Software Development Kit (SDK) ARCore. Untuk mengevaluasi sistem, dilakukan pengujian yang meliputi pengujian akurasi estimasi jarak, pengujian batas kecepatan berjalan, pengujian blackbox, dan pengujian usability. Berdasarkan pengujian akurasi estimasi jarak, perhitungan jarak objek 3D terhadap kamera sudah dapat digunakan dengan nilai error yang cukup bervariasi dipengaruhi oleh jaraknya yaitu dari 0,66% hingga 41,15%, sedangkan marker ditemukan hanya dapat dideteksi dari jarak 100 cm yang diuji menggunakan kertas A4. Pada pengujian batas kecepatan berjalan, kecepatan maksimum saat menggunakan aplikasi adalah pada rentang 1,27 m/s hingga 1,35 m/s. Hasil pengujian blackbox dan pengujian usability menggunakan Post-Study System Usability Questionnaire (PSSUQ) juga menunjukkan bahwa aplikasi dapat berjalan dengan baik dan dapat diterima oleh pengguna dengan nilai pengujian usability sebesar 5,87.</note>
 <note type="statement of responsibility"></note>
 <classification>0</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala</physicalLocation>
  <shelfLocator></shelfLocator>
 </location>
 <slims:digitals/>
</mods>
<recordInfo>
 <recordIdentifier>100733</recordIdentifier>
 <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2022-06-18 00:06:24</recordCreationDate>
 <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2022-06-20 09:57:35</recordChangeDate>
 <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
</recordInfo>
</modsCollection>