PENGUKURAN TINGGI BADAN BERDASARKAN GAMBAR MENGGUNAKAN METODE PIXEL PER METRIC DAN BERAT BADAN MENGGUNAKAN BODY SURFACE AREA

Nurohman, Fajar (2023) PENGUKURAN TINGGI BADAN BERDASARKAN GAMBAR MENGGUNAKAN METODE PIXEL PER METRIC DAN BERAT BADAN MENGGUNAKAN BODY SURFACE AREA. Sarjana thesis, Universitas Siliwangi.

	Text 1_Cover.pdf Download (40kB)
	Text 2_Lembar Pengesahan.pdf Download (465kB)
	Text 3_Surat Pernyataan.pdf Download (193kB)
	Text 4_Abstrak.pdf Download (56kB)
	Text 5_Abstract.pdf Download (56kB)
	Text 6_Kata Pengantar.pdf Download (225kB)
	Text 7_Halaman Persembahan & Motto.pdf Download (116kB)
	Text 8_Daftar isi.pdf Download (173kB)
	Text 9_Daftar Tabel.pdf Download (56kB)
	Text 10_Daftar Gambar.pdf Download (121kB)
	Text 11_Daftar Persamaan.pdf Download (74kB)
	Text 12_BAB I.pdf Download (79kB)
	Text 13_BAB II.pdf Download (560kB)
	Text 14_BAB III.pdf Download (396kB)
	Text 15_BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (779kB)
	Text 16_BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (62kB)
	Text 17_Daftar Pustaka.pdf Download (401kB)
	Text 18_Lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Meskipun perkembangan teknologi saat ini memungkinkan kegiatan seperti konsultasi atau pemeriksaan kesehatan melalui aplikasi seperti Halodoc dan wawancara kerja secara online, faktanya pengukuran tinggi badan dan berat badan masih dilakukan secara manual, sehingga banyak penelitian yang berupaya mencari metode dan algoritma untuk mengindentifikasi tinggi (cm) dan berat badan (kg). Berdasarkan fakta bahwa pengukuran tinggi badan dan berat badan memiliki peran yang penting dalam bidang kesehatan dan berbagai aspek kehidupan manusia, serta pengembangan teknologi yang terus bergerak maju, penelitian lebih lanjut dalam mengidentifikasi metode dan algoritma yang lebih baik dan efisien dalam mengukur tinggi dan berat badan menjadi sebuah kebutuhan, sehingga pada penelitian ini diangkat suatu pendekatan pengukuran tinggi badan berdasarkan gambar menggunakan metode pixel per metric dan berat badan menggunakan perhitungan body surface area yang diharapkan akan meningkatkan akurasi dan time inferencing dari perhitungan tersebut. Hasil perhitungan cukup bervariatif dari setiap model yang digunakan, nilai akurasi paling tinggi dari ke-empat model tersebut adalah model Yolov4-tiny dengan akurasi sebesar 98.82% untuk pengkuran tinggi badan sedangkan untuk pengukuran berat badan yang memiliki nilai akurasi tertinggi adalah model Yolov4 sebesar 86.83%. Time inferencing yang didapatkan Yolov3 memiliki rata-rata time inferencing 3.34 detik, sedangkan Yolov4 1.18 detik dan Yolov4-tiny 1.28 detik. KATA KUNCI : area, body, computer, pixel, surface

Actions (login required)

View Item