PENGEMBANGAN APLIKASI PENDETEKSI OBJEK BERSEGI MENGGUNAKAN METODE CONTOUR SEBAGAI MEDIA PEMBELAJARAN PENGINDERAAN VISUAL ROBOT

Abstract

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui unjuk kerja dan tingkat kelayakan media pembelajaran aplikasi pendeteksi objek bersegi menggunakan metode Contour sebagai media pembelajaran penginderaan visual robot. Penelitian ini merupakan jenis penelitian dan pengembangan (Research and Development) dengan menggunakan model ADDIE (Analyze, Design, Develop, Implement, Evaluate) yang dikemukakan Robert Maribe Branch. Subjek penelitian ini adalah mahasiswa Pendidikan Teknik Mekatronika, Universitas Negeri Yogyakarta. Objek penelitian adalah aplikasi pendeteksi objek bersegi menggunakan metode contour. Hasil penelitian diperoleh: (1) Unjuk kerja media pembelajaran aplikasi pendeteksi objek bersegi yaitu aplikasi mampu mendeteksi objek bersegi dengan jarak maksimal 200 cm dan memiliki rerata error perhitungan luas objek 1,45%, (2) Tingkat kelayakan dari ahli media memperoleh persentase skor 83,75% dengan kategori “Layak”. Kelayakan dari ahli materi memperoleh persentase skor 94,79% dengan kategori “Sangat Layak”. Kelayakan pengguna memperoleh persentase skor 89,12% dengan kategori “Sangat Layak”.

Kata kunci: media pembelajaran, aplikasi, pendeteksi objek bersegi, contour, visual robot.

Abstract

Purposes of this research are to find out performance and level of feasibility of sided object detection application using Contour method as learning media of visual robot sensing. This research is Research and Development model with ADDIE (Analyze, Design, Developt, Implement, Evaluate) method by Robert Maribe Branch. The subjects of this study were students of Mechatronics Engineering Education study program, Yogyakarta State of University. The object of this research is sided object detection application using Contour method. The results of the study were obtained: (1) The performance of sided object detection application are able to detect sided objects with a maximum distance of 200 cm and an area calculation average error 1,45%, (2) The level of feasibility of media experts obtains a percentage value of 83,75% with the category "Feasible". Feasibility of material experts gets a percentage value of 94,79% with the category "Very Feasible". The feasibility assessment from users gets a percentage value of 89,12% with the category "Very Feasible".

Keywords:  learning media, application, sided object detection, contour, visual robot.