Features from Accelerated Segment Test (FAST) Corner Detection pada Augmented Reality Media Edukasi Pancasila

Restiana, Nina (2021) Features from Accelerated Segment Test (FAST) Corner Detection pada Augmented Reality Media Edukasi Pancasila. Diploma thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

[img]
Preview
Text (COVER)
1_cover.pdf

Download (77kB) | Preview
[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf

Download (181kB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR ISI)
3_daftarisi.pdf

Download (83kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB I)
4_bab1.pdf

Download (135kB) | Preview
[img] Text (BAB II)
5_bab2.pdf
Restricted to Registered users only

Download (456kB) | Request a copy
[img] Text (BAB III)
6_bab3.pdf
Restricted to Registered users only

Download (704kB) | Request a copy
[img] Text (BAB IV)
7_bab4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (712kB) | Request a copy
[img] Text (BAB V)
8_bab5.pdf
Restricted to Registered users only

Download (62kB) | Request a copy
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
9_daftarpustaka.pdf
Restricted to Registered users only

Download (207kB) | Request a copy

Abstract

Berdasarkan survey yang telah dilakukan oleh komunitas Pancasila Muda, menunjukan bahwa masih cukup banyak generasi muda yang bersikap acuh terhadap Pancasila sebagai ideology negara. Karenanya, pengenalan Pancasila sejak dini untuk generasi muda Indonesia sangat perlu dilakukan agar dapat membentuk karakter bangsa sesuai dengan nilai-nilai Pancasila. Maka dengan itu, pada penelitian ini akan dibangun suatu aplikasi berbasis teknologi Augmented Reality dalam media pembelajaran Pancasila yang mempunyai kelebihan untuk memberikan informasi mengenai contoh-contoh penerapan dari nilai-nilai sila Pancasila dalam kehidupan sehari-hari yang berupa animasi 3D modeling dengan menggunakan algoritma FAST Corner Detection dan metode Marker Based Tracking. Aplikasi Media Edukasi Pancasila berbasis android ini telah diuji langsung kepada pengguna atau responden dengan menggunakan quisioner yang berjumlah 20 orang dan menghasilkan persentase jawaban 87,6%.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: Augmented Reality; FAST Corner Detection; Marker Based Tracking; Pancasila
Subjects: Data Processing, Computer Science > Computer and Human
Data Processing, Computer Science > Interfacing and Communications
Elementary Education > Elementary School
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User: Nina Restiana
Date Deposited: 03 Mar 2021 04:24
Last Modified: 03 Mar 2021 06:24
URI: https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/36999

Actions (login required)

View Item View Item