Deteksi Manusia menggunakan Pre-Trained MobileNet untuk Segmentasi Citra Menentukan Bentuk Tubuh

## IRMA AMELIA DEWI, FARHAN RAFIQI
Program Studi Informatika, Institut Teknologi Nasional Bandung Email : irma_amelia@itenas.ac.id
Received 30 Maret 2019 | Revised 20 April 2019 | Accepted 15 Mei 2019

## ABSTRAK
Pakaian merupakan kebutuhan semua orang, karena pakaian adalah kebutuhan pokok manusia selain pangan (makanan) dan papan (tempat tinggal). Kebutuhan fashion merupakan kebutuhan manusia dimana dia menggunakan pakaian yang nyaman sesuai dengan bentuk badannya sebagai bentuk mengekspresikan dirinya terhadap  orang  lain.  Maka  dari  itu  penelitian  ini  dibuat  agar  mengetahui rekomendasi pakaian berdasarkan bentuk badannya. Sistem yang akan dibangun terdiri  dari  2  alur  proses  yaitu  deteksi  tubuh  menggunakan  pre-trained MobileNetV2 dan penentuan bentuk badan dengan pembagian 19 garis pada citra tubuh  untuk  mendapatkan  lebar  bahu,  pinggang  dan  panggul  lalu  dilakukan perbandingan sehingga didapatkan bentuk badan dan diberikan rekomendasi baju yang sesuai. Setelah dilakkan pengujian, maka diperoleh akurasi 92,33% untuk proses deteksi manusia. mencapai 96,06% dan akurasi hasil deteksi bentuk badan sebesar 82%. Sistem memperoleh keakurasian ukuran nyata dan sistem mencapai 96,06% pada jarak kamera terhadap objek mencapai 2 meter dengan ketinggan kamera 0,75 meter memperoleh keakurasian ukuran nyata dan sistem
Kata kunci : MobileNet, Segmentasi, Bentuk Tubuh

## ABSTRACT
Cloths are a every human needs, because is one of the a basic human need other than food and residence. Fashion are human needs where they wear comfortable clothes that fit with their body shape as a form of expressing themselves to others. Therefore, this study was made in order to find out recommendations for fitting clothes  based  on  body  shape.  The  system  have  2  process  line,  body  detection using pre-trained MobileNetV2 and determine body shape by dividing 19 lines in body image to obtain shoulder, waist and hip widths and then compared to get the body shape and appropriate clothing recommendations are given. After the test, an accuracy of 92.33% was obtained for human detection process. The system achieves 96.06% accuracy in determining the size that corresponds to the real size when the camera distance from the object reaches 2 meters with a camera height of 0.75 meters, obtaining real size accuracy and the system
Keywords : MobileNet, Segmentation, Body Shape

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan  fashion  merupakan  kebutuhan  semua  orang,  karena  pakaian  adalah  kebutuhan pokok  manusia  selain  pangan  (makanan)  dan  papan  (tempat  tinggal) (Widyosiswoyo, 1991) . Manusia membutuhkan pakaian untuk melindungi dan menutup dirinya dari orang lain maupun  suatu  ancaman.  Setiap  orang  membutuhkan  memakai  pakaian  yang  pas  dengan badannya agar terasa nyaman dengan pakaian yang dipakai sebagai bentuk mengekspresikan dirinya terhadap orang lain (Monica Stella Angelina, 2015) . Maka dari itu penelitian ini dibuat agar mengetahui rekomendasi pakaian yang sesuai berdasarkan bentuk badannya.
Saat ini, teknologi untuk mengenali objek dan mendeteksi bentuk dari pemrosesan citra sudah sering digunakan, terutama dalam bidang industri karena biasa dibutuhkan untuk mengenali bentuk benda yang akan diproduksi oleh mesin. Selain itu, pemrosesan citra dapat digunakan untuk  mendeteksi  bentuk  tubuh  manusia  dari  masukkan  berupa  foto  atau  citra  dari  tubuh manusia tersebut. Sehingga dengan menggunakan teknologi pemrosesan citra, program dapat mendeteksi bentuk tubuh manusia dan dapat membantu untuk memilih pakaian yang akan mereka  kenakan  dan  jenis  pakaian  yang  cocok.  Salahsatu  metode  yang  dapat  melakukan pemrosesan citra yaitu CNN dengan arsitektur MobileNet.
Pada penelitian ini Mobilenet digunakan untuk mengenali objek pada citra dengan memproses pixel citra sehingga output yang dihasilkan adalah pixel yang sudah terdapat kode pixel hasil deteksi Mobilenet. Setelah diketahui nilai pixel pada array pixel hasil deteksi, maka dilakukan pencarian titik batas atas dan bawah untuk memotong pixel pada citra bagian atas dan bawah tubuh  yang  tidak  terdapat  objek  manusia.  Setelah  dilakukan  pemotongan,  dilakukan pembagian dan pengukuran lebar bagian tubuh untuk mengetahui lebar bahu, pinggang dan panggul.  Setelah  diketahui  lebarnya  maka  lebar  bagian  tubuh  tersebut  dibandingkan  lalu diklasifikasikan ke salahsatu bentuk badan yang sesuai dan diberi rekomendasi pakaian untuk bentuk  badan tersebut. Dengan  penelitian  ini  diharapkan  untuk  dapat menentukan fashion style  yang  sesuai  dengan  bentuk  tubuh/postur  tubuh  yang  diperoleh  dari  perhitungan mengukur tubuh menggunakan kamera.

## 2. METODE PENELITIAN
Sistem  yang  akan  dibangun  adalah  penerapan  segmentasi  citra  untuk  menentukan  bentuk tubuh dan rekomendasi pakaian.
Gambar 1. Blok Diagram Sistem
Pada  proses  deteksi  manusia,  citra  input  akan  dideteksi  dengan  menggunakan pre-trained Mobilenet  sehingga  dapat  diketahui  object  apa  saja  yang  terdeteksi  oleh  sistem.  Jika  citra terdeteksi terdapat pixel manusia maka proses dilanjutkan dengan penentuan bentuk badan dan memberikan rekomendasi pakaian yang sesuai dengan bentuk tubuh.

## 2.1. Pre-Trained Mobilenet
Pre-Trained  adalah suatu  model  deep learning yang dilatih dengan  sebuah data latih yang bertujuan mendapatkan model untuk deteksi sebuah objek. Penelitian ini menggunakan model CNN (Saha, 2018) dengan arsitektur MobileNetV2 (Mark Sandler A. H., 2018) yang telah di  training  terlebih  dahulu  menggunakan  dataset  Pascal  VOC2012  ( Visual  Object  Classes 2012). Pascal VOC adalah kumpulan dataset untuk mengenali objek dari sejumlah kelas objek visual  dalam  adegan  realistis.  Model  ini  telah  diuji  dengan  mengenali  21  objek  yaitu background, Pesawat terbang, sepedah, burung, kapal laut, botol, bis, mobil, kucing, kursi, sapi, meja makan, anjing, kuda, sepeda motor, manusia, tanaman di pot, domba, sofa, kereta api dan televisi ( Everingham, 2012) . Sistem di iterasi sebanyak 152,59 Miliyar kali dengan CPU runtime selama 26,9 detik dan mendapatkan akurasi sebesar 80,25%.
MobileNet memiliki 28 layer, terdiri dari Depthwise Convolution, Batch Normalization kemudian layer ReLu ( Rectified Linear Unit), setelah itu dilakukan Pointwise Convolution dilakukan lagi Batch Normalization kemudian ReLu (Rectified Linear Unit)
Gambar 2. Konvolusi standard (a) depthhwise convolution (b) pointwise convolution (c) Sumber : (Andrew G. Howard, 2017)
MobileNet  mengganti  lapisan  konvolusional  standard  dengan  blok depthwise  convolution dimana setiap blok terdiri dari lapisan konvolusional 3 x 3 yang menyaring input, diikuti oleh pointwise convolution 1 x 1 yang menggabungkan nilai-nilai yang difilter untuk menciptakan sebuah fitur baru.
Batch  Normalization  adalah  teknik  untuk  deep  neural  network  untuk  membuat  standard inputan kepada layer untuk setiap batch kecil (Brownlee, 2019) . Fungsi ini memberikan efek menstabilkan proses pembelajaran sistem dan sangat berpengaruh untuk mengurangi epoch training yang dibutuhkan untuk melatih model deep learning.
ReLU ( Rectified Linear Unit) merupakan fungsi linear yang digunakan untuk mengubah nilai x menjadi 0 jika x bernilai asal negatif dan tetap mempertahankan nilai x jika bernilai lebih dari 0.  Fungsi  ReLu  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Geoffrey  Hinton  dan  Vinod  Nair  untuk menggantikan fungsi aktivasi sigmoid (Pedomanti, 2018) .
Operasi diatas akan berulang sehingga setiap pixel pada citra input akan mempunyai output berupa nilai matriks kode hasil klasifikasi berdasarkan Pascal VOC2012. Hasil keluaran citra pada sistem ini memiliki tinggi 512 pixel dan lebar citra mengikuti lebar input citra
Berikut merupakan contoh input dan output citra pada sistem
Gambar 3. Kasus Citra Input
Gambar 4. Hasil Output Proses Segmentasi
Output pada sistem Mobilenet merupakan matrik pixel yang telah diberi kode sesuai dengan objek  yang  terdeteksi  pada  citra  tersebut.  Menurut  Pascal  VOC2012,  nilai  0  pada  matriks adalah dideteksi sebagai objek sedangkan 15 merupakan dideteksi sebagai objek manusia.
Pada  Gambar  3,  output  citra  yang  dihasilkan  terdapat  nilai  pixel  0  dan  15.  Untuk mengilustrasikan pixel pada citra, maka dibuat contoh kasus pada Gambar 4

## Gambar 5. Nilai Pixel Output
Pada Gambar 4. Output pixel tersebut menurut dataset Pascal VOC2012, kode 0 pada matriks adalah dideteksi sebagai objek sedangkan 15 merupakan dideteksi sebagai objek manusia. Area warna ungu merupakan background sementara area warna kuning menandakan objek manusia. Pada proses berikutnya dilakukan proses menghilangkan background pada area atas kepala dan background bawah kaki.

## 2.2. Proses Pencarian Titik Batas dan Pemotongan
Proses  searching  menggunakan  pencarian secara  iteratif.  Proses  ini  dilakukan  untuk mengetahui titik-titik tertentu pada matriks segmentasi citra. Adapun titik-titik yang diperlukan dalam sistem ini adalah sebagai berikut :

## 2.2.1. Batas atas kepala
Dimulai dari koordinat (i,j) dimana j adalah lebar pixel citra dibagi 2, sedangkan i dimulai dari koordinat 0 dan dilakukan iterasi + 1 jika pada sumbu (I,j) tidak terdapat pixel manusia.
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 15 15 15 15 15 15 15 15 0 0 0 0 0 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 0 0 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 0 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15
Gambar 6. Flowchart Deteksi Batas Atas

## Gambar 7 Pixel Contoh Operasi Batas Atas
Dimulai  dari  koordinat  (i,j)  dimana  j  =  15  /  2  =  7,5  yang  dibulatkan  kebawah  menjadi  7, sedangkan y dimulai dari koordinat 0. Pada contoh kasus Gambar 6, pada pixel koordinat (0,7) tidak terdapat angka 15 sehingga dilakukan operasi penambahan i = i + 1 seperti pada Gambar 5  dimana  koordinatnya  berubah  menjadi  (1,7).  Lalu  operasi  tersebut  diulang  hingga  pada Gambar 6 pada koordinat (3,7) pixel berisi angka 15 sehingga pada koordinat tersebut diberi tanda.

## 2.2.2. Batas bawah kaki
Dimulai pencarian dari titik kooridinat (i,j) dimana i merupakan nilai koordinat vertical terbesar pada citra. Lalu sumbu j adalah titik koordinat 0 pada matriks yang dilakukan iterasi + 1 hingga mendapatkan pixel berisi kode manusia atau sampai mencapai lebar maksimal dari citra. Jika j mencapai lebar maksimal pixel, maka nilai j dikembalikan menjadi 0 dan nilai i dikurangi 1.
Dimulai pencarian dari titik kooridinat (j,j) dimana y merupakan nilai koordinat vertikal terbesar pada citra. Pada contoh kasus Gambar 8, koordinat dimulai dari (14,0) karena tinggi dimensi citra  adalah  14  pixel.  Pada  koordinat  (14,0)  tidak  terdeteksi  adnya  pixel  dengan  nilai  15 sehingga menurut Gambar 7 jika tidak terdapat angka 15 pada pixel dan j belum menyantuh lebar pixel citra, maka j = j + 1 sehingga pixel yang dideteksi bergeser menjadi (14,1). Jika pengecekan sudah menyentuh koordinat (14,14) dan belum terdeteksi adanya nilai 15 pada pixel, maka  nilai  j  menjadi  0  dan nilai  i =  i –  1  sehingga pada contoh kasus ini pencarian
i         j 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 15 15 15 15 15 15 15 15 0 0 0 0 4 0 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 0 0 5 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 0 6 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 7 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 8 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 9 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 10 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 11 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 12 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 13 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 14 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15
dimulai kembali dari pixel (13,0) begitu seterusnya hingga pada koordinat (11,6) terdeteksi adanya nilai pixel 15 sehingga pada contoh kasus ini pixel pada titik koordinat (11,6) diberi tanda. Setelah proses pencarian titik-titik yang diperlukan telah didapat, maka hasilnya akan seperti ini
Gambar 8. Flowchart Deteksi Batas Bawah
Gambar 9. Pixel Contoh Operasi Batas Bawah
Gambar 10. Citra Hasil Pemberian Tanda Pada Titik Yang Diperlukan
Pada Gambar 9, titik-titik batas kepala dan kaki sudah ditemukan lalu dilakukan pemotongan pada pixel citra bagian atas dan bagian bawah.
i         j 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 0 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 1 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 2 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 3 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 4 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 5 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 6 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 7 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 8 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 9 0 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 0 0 10 0 0 0 15 15 15 15 15 15 15 15 0 0 0 0 11 0 0 0 0 0 0 15 15 15 15 15 0 0 0 0 12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Gambar 11. Pixel Hasil Pemotongan Batas Atas

## Gambar 12. Pixel Hasil Pemotongan Batas Bawah
Pada Gambar 10 dan 11, batas atas dan bawah sudah dipotong untuk mempermudah proses selanjutnya.

## Gambar 13. Citra Hasil Pemotongan
Gambar  12  memperlihatkan  citra  hasil  pemotongan  berdasarkan  titik  yang  telah  dibuak background bagian atas dan bawah objek manusia.

## 2.3. Proses Penentuan Garis Bahu, Pinggang dan Panggul Beserta Lebarnya
Penentuan garis bentuk badan dilakukang dengan membagi citra yang telah dipotong pada proses berikutnya menjadi 19 bagian (D. M. Anisuzzaman, 2019) dengan cara membagi rata tinggi citra menjadi 19 bagian. Jika diberi contoh kasus tinggi citra yang telah terpotong, tinggi pixel nya adalah 190 maka, pembagiannya menjadi 190 / 19 = 10. Yang artinya setiap 10 pixel, akan diberikan garis berupa penanda bagian- bagian tubuh tersebut.
Gambar 14. Citra Hasil Pembagian 19 Garis
i         j 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 0 0 0 0 15 15 15 15 15 15 15 15 0 0 0 0 1 0 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 0 0 2 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 0 3 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 4 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 5 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 6 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 7 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 8 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 9 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 10 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 11 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 i         j 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 0 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 1 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 2 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 3 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 4 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 5 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 6 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 7 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 8 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 9 0 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 0 0 10 0 0 0 15 15 15 15 15 15 15 15 0 0 0 0 11 0 0 0 0 0 0 15 15 15 15 15 0 0 0 0
Garis penanda 19 bagian pada Gambar 13 hanya diberikan pada bagian tubuh yang terdeteksi sekaligus memberikan lebar garis tersebut sehingga diketahui lebar pixel dari masing-masing garis. Garis dimulai berurutan dari atas citra berurut hingga garis ke 19 pada kaki.

## Gambar 15. Flowchart Pembagian Garis Dan Lebar Pixel Tiap Garis
Gambar  14  memperlihatkan  alur  cara  pembagian  garis  dan  perhitungan  lebar  pixel  yang dilakukan dari tengah ke kiri lalu tengah + 1 ke kanan.
𝑗  = 𝑝𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑚𝑒𝑛𝑠𝑖 𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎 2 (1) 𝑖  = 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝑑𝑖𝑚𝑒𝑛𝑠𝑖 𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎
19 (2)
Bila ada contoh kasus citra dengan ukuran 100 x 190 pixel maka menurut Persamaan 1 dan Persamaan 2, j = 100 / 2 = 50 dan i  = 190 / 19 = 10. Artinya setiap 10 pixel akan diberikan tanda dan lebar garis adalah z pixel. Jika pada koordinat (10,51) nilai pixelnya 15, maka nilai z akan bertambah 1 dan koordinat j akan dikurang 1. Begitu seterusnya hingga tidak terdapat nilai pixel 15 pada koordinat (i,j).
𝑗  = 𝑝𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑚𝑒𝑛𝑠𝑖 𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎 2 + 1 (3)
𝑖  =   𝑖 + 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝑑𝑖𝑚𝑒𝑛𝑠𝑖 𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎
19 (4)
Misalkan pada koordinat (10,30) tidak terdapat nilai pixel 15, maka menurut Persamaan 4 nilai j  akan  diubah  menjadi  j  =  (100/2)  +  1  =  51  Pada  titik  koordinat  (10,51)  bila  nilai  pixel terdeteksi maka z = z + 1 dan j = j + 1. Begitupun seterusnya hingga tidak terdapat nilai pixel
15 pada koordinat (i,j). misalkan pada koordinat (10,70) tidak terdapat nilai pixel 15, maka didapatkan pada garis koordinat i = 10 lebar garisnya adalah z pixel. Setelah didapatkan itu lalu dilanjutkan dengan pergantian nilai  menurut Persamaan 1 dan Persamaan 4 sehingga j = 100 / 2 = 50, i = 10 + (190 / 19) = 20, dan z = 0
Jika pada koordinat (20,10) masih termasuk kedalam pixel citra tersebut, maka terus dilakukan pengulangan hingga titik koordinat tidak terdapat pada citra.

## Gambar 16. Hasil Pembagian Garis Dan Lebar Pixel Tiap Garis
Pada  Gambar  15  memperlihatkan  pembagian  garis  dan terdapat  angka di  bagian  kiri  garis yang  menandakan  lebar  tiap  garis  dengan  satuan  pixel.  Menurut (D.  M.  Anisuzzaman, 2019) ,  garis  yang  mewakili  bagian  bahu,  pinggang  dan  panggul  adalah  garis  nomor  4 sebagain lebar bahu, garis nomor 8 sebagai lebar pinggang dan garis nomor 10 sebagai lebar panggul. Maka diambil data tersebut dari contoh kasus Gambar 15.

## 2.4. Klasifikasi bentuk badan
Pada proses ini, sistem hanya mengambil 3 bagian dari 19 garis yang sudah dibagi.

## Gambar 17. Tiga Garis Bagian Badan
Pada Gambar 16, sudah didapatkan nilai lebar bahu yaitu 82 pixel, lebar pinggang 67 pixel dan  lebar  panggul  71  pixel.  Sehingga  dapat  dilakukan  perbandingan  sehingga  didapatkan bentuk badan yang sesuai.
Pada Gambar 17, menampilkan flowchart bagaimana sistem klasifikasi menggunakan metode Classification and Resgresion Tree (CART). CART adalah model prediksi menggunakan struktur pohon atau struktur berhirarki (Loh, 2014) . Pada sistem ini digunakan metode tersebut untuk mengklasifikasi  bentuk  tubuh  berdasarkan  perbandingan  antara  lebar  bahu,  pinggang  dan panggul. Bila diambil contoh kasus pada Gambar 17 yang telah diketahui
 Lebar bahu = 82 pixel
 Lebar Pinggang = 67 pixel
 Lebar panggul = 71 pixel
Menurut  (Karla  Simmons,  2004),  Jenis  tubuh  wanita  dibedakan  menjadi  5  jenis.  Ada  yang berbentuk oval/apple “O”, hourglass “X”, triangle/pear “A”, persegi “H”, dan segitiga terbalik “V”.  Lima  bentuk  tersebut  dibedakan  berdasarkan  perbandingan  antara  ukuran  bahu, pinggang  dan  panggul.  Bila  lebar  bahu  lebih  kecil  daripada  lebar  panggul  maka  termasuk
bentuk  badan  segitiga, bila  lebar  bahu  lebih  besar  daripada  lebar  panggul  maka  termasuk bentuk badan segitiga terbalik. Jika lebar bahu dan panggul sama, maka ada perbandingan dengan  lebar  pinggang,  bila  lebar  bahu  dan  panggul  lebih  besar  daripada  pinggang  maka termasuk  bentuk  badan  hourglass,  jika  lebar  bahu  dan  panggul  lebih  pendek  daripada pinggang maka termasuk bentuk oval, jika lebar bahu, pinggang, dan panggul sama, maka dikategorikan bentuk badan persegi.

## Gambar 18. Flowchart Deteksi Bentuk Badan
Gambar 19.  Jenis Bentuk Badan

## Sumber :  (Koukoravas, 2018)
Jika merujuk pada Gambar 18 dan mengambil data dari Gambar 16 bahwa lebar bahu lebih lebar dibandingkan dengan lebar panggul maka, bentuk badan menurut Gambar 17 adalah bentuk  tubuh  segitiga  terbalik  “V”.  Karena  bila  lebar  bahu  lebih  besar  dibandingkan  lebar panggul, maka dapat dikategorikan sebagai bentuk tubuh segitiga terbalik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada sistem ini dilakukan 4 jenis pengujian dengan scenario dan tujuan yang berbeda
Tabel 1. Skenario Pengujian No. Pengujian Skenario Pengujian Hasil 1 Melakukan pengujian deteksi manusia pada sistem dengan input berupa citra Mendapatkan nilai akurasi, presisi, recall, dan F1 score
2 Melakukan 20 kali pengambilan citra tubuh manusia dengan jarak dan ketinggian kamera yang berbeda Mendapatkan jarak dan ketinggian kamera yang optimal dan mendapat rasio perbandingan optimal pada sistem
3
Melakukan pembagian yang berbeda untuk segmentasi bentuk tubuh Mendapatkan hasil pembagian manusia yang optimal 4 Melakukan klasifikasi hasil dari perbandingan lebar panggul, pinggang dan panggul Mendapatkan akurasi klasifikasi bentuk badan manusia

## 3.1. Pengujian Deteksi Manusia menggunakan pretrained Mobilenet
Untuk mengukur kerja sistem dilakukan pengujian dengan menghitung nilai akurasi, presisi, recall dan F1 score. Persamaan nilai akurasi, presisi, recall dan F1 score sebagai berikut :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = (𝑇𝑃  +  𝑇𝑁 )
(𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁) (5) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖  = (𝑇𝑃) (𝑇𝑃 + 𝐹𝑃)
(6)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = (𝑇𝑃)
(𝑇𝑃  +  𝐹𝑁) (7) 𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒  =  2  ∗ (𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ∗ 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖) (𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 + 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖)
(8)
Keterangan :
 TP = True Positive jika input citra terdapat manusia dan dibaca terdapat manusia oleh sistem
 TN = True Negative jika input citra tidak terdapat manusia dan dibaca tidak terdapat manusia oleh sistem
 FP = False Positive Jika input citra tidak terdapat manusia tetapi dibaca terdapat manusia oleh sistem
 FN = False Negative jika input citra terdapat manusia tetapi dibaca tidak terdapat manusia oleh sistem .
Data  citra  yang  terdapat  objek  manusia  didapatkan  secara  online,  hasil  foto  langsung, CrowdHuman  ( Shuai  Shao,  2018 )  dan human  detection  database  (Kaggle)  dengan  total sebanyak 200 citra.
Tabel 2 Sumber Data Pengujian Deteksi Objek Manusia No.
Sumber Data Jumlah Sample
1 Online dan hasil foto langsung
100 Citra 2 Human Detection Database
Kaggle 50 Citra 3 CrowdHuman (Shuai Shao, 2018) 50 Citra

## Berikut merupakan tabel hasil pengujian deteksi manusia
Tabel 3. Hasil Perhitugan Pengujian Deteksi Manusia
No Sumber Data Nilai Akurasi  Presisi  Recall F1 Score TP TN FP FN
1 Online dan hasil foto langsung 93 4 0 3 97,0% 100%  96,9%  98,411% 2 Human Detection Database (Kaggle) 41 0 0 9 82,0% 100%  82,0%  90,11% 3 CrowdHuman (Shuai Shao, 2018) 49 0 0 1 98,00% 100%  98,0%  98,99%
Dari pengujian ini diperoleh akurasi 97,00% oleh sumber data online dan hasil foto langsung, 82,0% dari Human Detection Database, dan 98,0% dari CrowdHuman. Akurasi tersebut lebih tinggi dibandingkan dengan pre-trained Mobilenet ini yang sudah dilakukan pengujian terlebih dahulu  dengan  data  uji  Pascal  VOC  dengan  akurasi  80.25%.  Akurasi  berbeda  dikarenakan keragaman  citra  yang  terdapat  pada  masing-masing  data  uji.  Ketidaksempurnaan  akurasi dikarenakan citra yang terlalu gelap atau buram, dan objek manusia yang terlalu kecil dan berbaur dengan background sehingga sistem tidak dapat mengenali adanya manusia.

## 3.2. Pengujian Jarak, Ketinggian Kamera dan Perbandingan Ukuran
Pada pengujian ini sistem diberi input berupa citra dengan jarak pengambilan dan ketinggian kamera  yang  berbeda  dengan  posisi  kamera  straight  angel  (sudut  kamera  lurus)  dan dibandingkan  dengan  ukuran  lebar  aslinya.  Citra  diambil  dari  jarak  1,5-2  meter  dengan ketinggian  kamera  1-0,75  meter.  Lalu  hasil  tersebut  akan  dibandingkan  ukuran  pada  pixel dikali dengan konversi pixel ke cm.
𝑡𝑃𝑖𝑥𝑒𝑙   =    (𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝑏𝑎𝑑𝑎𝑛 (𝑐𝑚))/(𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝑏𝑎𝑑𝑎𝑛 (𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙)) (9)
Dimana  tPixel  merupakan  faktor  pengali  untuk  konversi.  Jika  diberi  contoh  kasus  pada Persamaan 4.5, tinggi asli seseorang 150cm lalu ketika dideteksi oleh sistem tingginya 400 pixel maka faktor pengali pada sistem adalah 0,375 yang artinya setiap 1 pixel pada citra sama dengan 0,375 cm pada tinggi asli.
Tabel 4. Faktor Pengali Sistem
Jarak (Meter) Faktor Pengali Objek Ketinggian Kamera 1,5 1 0,397 1,5 0,75 0,392 1,75 1 0,461 1,75 0,75 0,457 2 1 0,518 2 0,75 0,510
Dari data diatas, diberi contoh kasus jika lebar sebuah bahu lebar aslinya 35cm lalu pada pixel terdeteksi  94  pixel,  dan  citra  tersebuat  diambil  pada  jarak  objek  1,5m  dengan  ketinggian kamera  1m  maka  94  pixel  dikali  dengan  faktor  pengali  pada  jarak  tersebut  yaitu  0,397 sehingga mendapatkan hasil 37,32cm oleh sistem.
Tabel 5. Hasil Pengujian Perbandingan Lebar Asli dengan Pixel
Pengujian Jarak (Meter) Bagian Tubuh Lebar Bagian Tubuh (cm) Selisi h Akurasi (%) Rata- Rata Akurasi (%)
Objek  Ketinggian Kamera Asli  Hitung an
1 1,5 1 Bahu 35 37,32 2,32 93,37% 91,49% Pinggang 27 30,97 3,97 85,30% Panggul 32 33,35 1,35 95,78% 2 1,5 0,75 Bahu 35 36,47 1,47 95,80% 93,19%
Pinggang 27 30,59 3,59 86,71% Panggul 32 32,94 0,94 97,06% 3 1,75 1 Bahu 35 37,81 2,81 91,97% 91,75% Pinggang 27 30,89 3,89 85,58% Panggul 32 32,74 0,74 97,69% 4 1,75 0,75 Bahu 35 36,57 1,57 95,51% 94,02% Pinggang 27 30,63 3,63 86,56% Panggul 32 32,00 0,00 100,00% 5 2 1 Bahu 35 36,25 1,25 96,44% 93,24% Pinggang 27 30,55 3,55 86,85% Panggul 32 33,14 1,14 96,44% 6 2 0,75 Bahu 35 35,16 0,16 99,55% 96,06% Pinggang 27 29,55 2,55 90,54% Panggul 32 32,61 0,61 98,09%
Dari hasil  pengujian  pada Tabel  4 dapat disimpulkan bahwa  citra  dengan  rata-rata  akurasi terbesar didapatkan pada pengujian 6 dengan jarak objek 2 meter dengan ketinggian kamerra 0,75 meter.

## 3.3. Pengujian Segmentasi
Pada  pengujian  ini  sistem  hasil  segmentasi  citra  akan  diberikan  variable  pemotongan  citra yang  beragam  dari  17  bagian  hingga  21  bagian  masing-masing  5  kali  untuk  menguji keakuratan garis penentu lebar bahu pinggang dan panggul.

## Tabel 6. Hasil Pengujian Segmentasi
No.
Pengujian Citra hasil pembagian Garis ke-
Bahu Pinggang Panggul 01 (17 Garis) Garis tidak mewakili bahu Garis tidak mewakili pinggang 9 02 (18 Garis) 4 8 Garis tidak mewakili panggul
03 (19 Garis)
4 8 10
04 (20 Garis) Garis tidak mewakili bahu 9 11
No. Pengujian Citra hasil pembagian Garis ke- Bahu Pinggang Panggul
05
(21 Garis)
Garis tidak mewakili bahu
9 Garis tidak mewakili panggul
Dari hasil pengujian diatas dapat disimpulkan bahwa pembagian garis yang tepat pada bagian tubuh ada pada pembagian tubuh dengan 19 garis.

## 3.3. Pengujian klasifikasi bentuk badan
Pengujian  akan  dilakukan  dengan  memberi  input  berupa  citra  bentuk  badan  lalu  diberikan rekomendasi bentuk badan yang sesuai
Tabel 7. Hasil Pengujian Klasifikasi Bentuk Badan
Pengujian Ukuran badan asli (cm) Deteksi bentuk tubuh sebenarnya Ukuran pada citra (cm) Deteksi bentuk tubuh sistem Bahu  Pinggang  Panggul Bahu  Pinggang  Panggul 1 35 27 32 Segitiga Terbalik  41,82 34,17 36,21 Segitiga Terbalik 2 40 36 40 Jam Pasir 44,88 37,23 44,88 Jam Pasir 3 40 26 38 Segitiga Terbalik  41,82 32,13 36,21 Segitiga Terbalik 4 43 26 35 Segitiga Terbalik  42,84 32,64 36,72 Segitiga Terbalik 5 37 35 40 Segitiga 61,2 50,49 46,41 Segitiga Terbalik 6 41 27 32 Segitiga Terbalik  38,25 38,25 37,74 Segitiga Terbalik 7 38 25 33 Segitiga Terbalik  43,86 32,64 42,33 Segitiga Terbalik 8 47 31 32 Segitiga terbalik 45,9 57,12 53,55 Segitiga 9 45 34 37 Segitiga Terbalik  46,41 37,23 44,37 Segitiga Terbalik 10 49 35 40 Segitiga Terbalik  48,45 37,74 45,9 Segitiga Terbalik 11 48 45 52 Segitiga 47,94 42,84 52,02 Segitiga 12 47 54 48 Segitiga 47,43 47,43 49,98 Segitiga
Setelah dilakukan pedeteksian bentuk badan, sistem juga akan mengeluarkan output berupa rekomendasi pakaian sesuai dengan bentuk badan yang terdeteksi. Dari hasil pengujian diatas dapat  disimpulkan  bahwa  9  dari  11  pengujian  deteksi  sama  dengan  bentuk  badan  asli. Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa sistem ini memiliki akurasi deteksi bentuk badan dan  merekomendasikan  pakaian  sebesar  82%.  Terjadi  kesalahan  sebesar  18%  karena partisipan pengujian tidak menggunakan pakaian yang sudah ditentukan atau pengambilan citra dengan jarak kamera yang tidak sesuai oleh partisipan.

## 4. KESIMPULAN
Setelah melakukan pengujian pada sistem ini, maka diperoleh akurasi deteksi manusia sebesar 97,00%  oleh  sumber  data  online  dan  hasil  foto  langsung,  82,0%  dari  Human  Detection
Database, dan 98,0% dari CrowdHuman. Hasil deteksi tersebut memiliki akurasi lebih besar dibandingkan  depngan pre-trained  Mobilenet  yang  telah  diujikan  dengan  Pascal  VOC2012 dengan akurasi sebesar 80,25%. Sistem memiliki jarak optimal pada objek 2 meter dengan ketinggan kamera 0,75 meter yang berdasarkan rata-rata akurasi terbesar sebesar 96,06% dan akurasi hasil deteksi bentuk badan sebesar 82% dari pengujian sebanyak 11 partisipan.

## DAFTAR RUJUKAN
Andrew  G.  Howard,  M.  Z.  (2017).  MobileNets:  Efficient  Convolutional  Neural  Networks  for
Mobile Vision Applications.
Brownlee, J. (2019, January). A gentle Introduction to Batch Normalization for Deep Neural
Networks
Daniel,  H.  P.,  &  Kauffman,  M.  J.  (2009).  Exceptional  Learners  An  Introduction  to  Special Education.
D. M. Anisuzzaman, M. H. (2019). Online Trial Room based on Human Body Shape Detection.
I.J. Image, Graphics and Signal Processing
Everingham, M. V. (2012). Visual Object Classes Challenge 2012 (VOC2012). Retrieved from
Pascal 2: http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/
Karla  Simmons,  C.  L.  (2004).  Female  Figure  Identification  Technique  (FFIT)  for  Apparel.
Journal of Textile and Apparel, Technology and Management.
Koukoravas, K. (2018, August 23). How to find clothes that suit your body type with Intelistyle,
The A.I. Personal Stylist. Diambil
kembali dari intelistyle.com:
https://www.intelistyle.com/find-clothes-suit-body-type/
Loh,  W.  Y.  (2014).  Classification  and  Regression  Tree  Methods. Willey  StatsRef  :  Statistic
Reference Online.
Mark Sandler, A. H.-C. (2019). MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks.
Monica Stella Angelina, P. T. (2015). Analisis Semiotik Fashion Ines Ariani. Jurnal Komunikasi,
165-179.
Pedomanti D (2018). Comparison of non-linear activation functions for deep neural network on MNIST classification task
Saha, S. (2018, 12 16). A Comprehensive Guide to Convolutional Neural Networks — the ELI5 way.
Shuai Shao, Z. Z. (2018). CrowdHuman: A Benchmark for Detecting Human in a Crowd
Widyosiswoyo, Hariwijaya Soewandi (1991). Ilmu Alamiah Dasar. Ghalia Indonesia, Jakarta
Timur