## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 442~450 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Komparasi Tingkat Akurasi Metode Krisch Dan Prewitt Untuk Pengukuran Berat Badan Manusia Dengan Citra Digital
1 Ardi Wijaya, 2 Yoga Muhamad Aryanto, 3 Yovi Apridiansyah, 4 Nuri David Maria Veronika 1,2,3,4 Universitas Muhammadiyah Bengkulu, Indonesia
1 ardiwijaya@umb.ac.id. ; 2 yogamuhamadaryanto11@gmail.com ; 3 yoviapridiansyah @umb.ac.id ; 4 nurivironika@umb.ac.id ; Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2023-11-08 Revised, 2023-11-13 Accepted, 2023-11-23 Pengolahan  citra  saat  ini  memberikan  kesempatan  bagi  manusia  untuk mengembangkan  sistem yang  mampu mengidentifikasi citra  digital.  Deteksi tepi  merupakan  suatu  proses  untuk  menghasilkan  tepi-tepi  dari  objek citra.Adapn  Masalah  dari  Penelitian  ini  bagaimanakah  Komparasi  tingkat akurasi  metode  Krisch  dan  Prewitt  untuk  pengukuran  berat  badan  manusia dengan citra  digital. tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk membandingkan tingkat  akurasi  antara  metode  Krisch  dan  Prewitt  dalam  pengukuran  berat badan manusia menggunakan citra digital. Penelitian ini menggunakan metode eksperimen  dengan  mengambil  citra  tubuh  manusia,  melakukan  cropping, resize,  dan  mengubahnya  menjadi  citra  grayscale.  Selanjutnya,  dilakukan deteksi tepi dengan metode Krisch dan Prewitt. Hasil deteksi tepi digunakan untuk mengukur  berat  badan manusia  dengan  menghitung jarak  pixel  antara titik-titik  tertentu  pada  tepi  objek  dalam  citra.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan bahwa metode Krisch dan Prewitt memiliki tingkat akurasi yang berbeda dalam pengukuran berat badan manusia. Berdasarkan pengujian yang telah  dilakukan terhadap  15  sampel data citra melalui pendekatan confusion matriks,dimana tingkat akurasi metode prewitt sebesar 60% sedangkan metode krisch sebesar 40%. Kesimpulan dari penelitian adalah bahwa metode prewitt memiliki tingkat akurasi paling baik dibandingkan dengan metode krisch.
Kata Kunci: Krisch Prewitt Pengolahan Citra
Pengukuran Berat Badan

## ABSTRACT
Keywords: Krisch Prewitt Image Processing Measurement Weight Current  image  processing  provides  an  opportunity  for  humans  to  develop systems capable of identifying digital images. Edge detection is a process to produce the edges of an image object. The problem of this research is how to compare the level of accuracy of the Krisch and Prewitt method for measuring human body weight with digital images. The aim of this research is to compare the  level of  accuracy  between  the Krisch  and Prewitt methods in measuring human body weight using digital images. This research uses an experimental method  by  taking  images  of  the  human  body,  cropping,  resizing,  and converting them into grayscale images. Next, edge detection was carried out using  the  Krisch  and  Prewitt  method.  Edge  detection  results  are  used  to measure human body weight by calculating the pixel distance between certain points on the edge of the object in the image. The results of this study show that  the  Krisch  and  Prewitt  methods  have  different  levels  of  accuracy  in measuring human body weight. Based on tests that have been carried out on 15  image  data  samples  using  the  confusion  matrix  approach,  where  the accuracy level of the Prewitt method is 60% while the Krisch method is 40%. The conclusion of the research is that the Prewitt method has the best level of accuracy compared to the Krisch method.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Jojo, Program Studi Informatika, Universitas Komputer Indonesia, Email: jojo@ gmail.com

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 442~450 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 1. PENDAHULUAN
Pemrosesan citra digital adalah suatu metode yang diterapkan untuk memproses citra atau gambar dengan tujuan meningkatkan kualitas citra dibandingkan dengan citra aslinya, menggunakan sistem komputer  sebagai  perangkat.  [1]-[6].  Tidak  hanya  itu,  pengolahan  citra  juga  dapat  dimanfaatkan untuk  mengidentifikasi  informasi  yang  terdapat  dalam  citra  atau  gambar  yang  sedang diolah.  Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk melakukan pengolahan citra, dan salah satunya adalah melalui deteksi tepi (edge detection) yang bertujuan untuk mengekstraksi tepi dari citra yang diambil.
Komparasi  merupakan  suatu  bentuk  penelitian  yang  bertujuan  untuk  memahami  atau  menguji perbedaan  antara  dua  kelompok  atau  lebih.  Penelitian  komparasi  juga  mencakup  analisis  variabel tertentu (objek penelitian) di antara subjek yang berlainan atau dalam konteks waktu yang berbeda, dengan  tujuan  menemukan  hubungan  sebab-akibat.  [7]-[9].  Dalam  penelitian  ini  peneliti  meneliti tentang Komparasi tingkat akurasi metode Krisch dengan Prewitt khususnya pada pengukuran berat badan  manusia.  Serta  akan  melihat  mana  metode  yang  lebih  akurat  antara  kedua  metode  tersebut [10].
Metode  Krisch  dengan  Prewitt  merupakan  Salah  satu  cara  untuk  mendeteksi  tepi  dalam    proses pengolahan citra adalah dengan menggunakan Metode Krisch bersama Metode Prewitt. Pendekatan ini  juga  mengadopsi  prinsip  dari  fungsi  laplacian  yang  berfungsi  sebagai  pembangkit  HPF  (High Pass Filter) [3][11]-[14]. Metode tersebut dimanfaatkan untuk mengevaluasi berat badan suatu objek, khususnya  pada  penghitungan  berat  badan  objek  manusia.  Prosesnya  dimulai  dengan  melakukan deteksi  tepi  terhadap  objek  manusia  dalam  citra.  Setelah  berhasil  mendeteksi  tepi  objek,  langkah selanjutnya  melibatkan  perhitungan  untuk  menentukan  berat  badan  objek  manusia  yang  terdapat dalam citra tersebut. [15]
Penelitian ini bertujuan untuk mencoba menganalisa Untuk menilai berat badan manusia berdasarkan citra tubuh yang dimasukkan ke dalam sistem, rencananya sistem akan dikembangkan menggunakan perangkat Matlab. Sistem ini akan diimplementasikan sebagai suatu platform berbasis Pengolahan Citra Digital, dengan menerapkan metode Krisch bersama Prewitt dalam proses pemrosesan. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat memberikan hasil yang praktis dan akurat dalam menentukan berat badan manusia.Berdasarkan latar belakang di atas, maka peneliti tertarik meneliti dengan judul ''Komparasi  Tingkat  Akurasi  Metode  Krisch  dan Prewitt  untuk Pengukuran  Berat Badan  Manusia dengan  citra  digital  ”.  Dengan  membuat  perbandingan  tingkat  akurat  pengukuran  berat  badan manusia dengan menggunakan metode Krisch dengan Prewitt.
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  dijelaskan  diatas,  maka  permasalahan  yang  dapat  diangkat adalah Komparasi tingkat akurasi metode Krisch dan Prewitt untuk pengukuran berat badan manusia dengan citra digital. Dengan pennelitian ini nantinya akan mendapatkan tujuan yaitu mencari cara atau metode yang efisien dan praktis untuk mengukur berat badan manusia serta mengevaluasi hasil perbandingan  antara  metode  Krisch  dan  Prewitt.  Harapannya,  temuan  dari  penelitian  ini  dapat diaplikasikan  dalam  berbagai  sektor,  termasuk  olahraga,  militer,  modelling,  dan  fashion,  guna membantu pengendalian berat badan secara rutin. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk menilai tingkat akurasi antara metode Krisch dan Prewitt.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini dimaksudkan untuk menilai sejauh mana tingkat keakuratan metode Krisch dan Prewitt dalam  mengukur  berat  badan  manusia  melalui  citra  digital.  Penelitian  ini  dilaksanakan  secara independen tanpa keterkaitan dengan lembaga atau lokasi penelitian tertentu. Metode penelitian yang kami gunakan adalah eksperimental, dirancang untuk menguji hipotesis dengan mengamati respon satu  variabel  terhadap  variasi  beberapa  variabel  lain  dalam  kondisi  yang  terkontrol.  Analisis  data dilakukan  untuk  menentukan  apakah  terdapat  hubungan  yang  mendukung  atau  menolak  hipotesis yang diajukan.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 442~450 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Gambar 1 Kerangka Kerja
Dalam  konteks  penelitian,  metode  pengumpulan  data  memiliki  peran  krusial  dalam  menentukan keberhasilan  penelitian.  Aspek  ini  mencakup  prosedur  pengumpulan  data,  sumber  data,  serta  alat yang  digunakan.  Untuk  memperoleh  data  yang  relevan  dalam  penelitian  ini,  fokus  diberikan  pada data  primer,  yang  merujuk  pada  data  atau  objek  yang  menjadi  fokus  penelitian  atau  memiliki keterkaitan dengan objek yang menjadi pusat perhatian.
Pada  tahapan  akan  dikumpulkan  sample  pengukuran  berat  badan  dengan  menggunakan  metode Krisch dengan Prewitt yang  akan  diteliti.  [14]  Peneliti  mengumpulkan  sample  yang  di  dapat  dari beberapa  pihak.  Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  pengambilan  gambar  pada  ruangan  yang bercahaya atau terang, teknik pengambilan gambar yaitu:
1)  Foto yang diambil citranya di ambil dari jarak 2 meter dan jarak tinggi handphone dengan tripod 130 CM.
2)  Pengambilan gambar/foto dilakukan dengan kamera handphone Realme C2IY dengan jarak 2 meter lurus kedepan.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 442~450 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Gambar 2 Sample Penelitian

## Gambar 3 Pengambilan Gambar
Tabel 1. Xxx xxx
Variable Speed (rpm) Power (kW) x 10 8.6 y 15 12.4 z 20 15.3

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Aplikasi  pengukuran  berat  badan  manusia  dengan  citra  digital dibuat  berbasis  GUI  menggunakan Matlab,  dimana  pada  aplikasi  tersebut  telah  diterapkan  2  (dua)  metode  deteksi  tepi  yakni  metode Krisch dan metode Prewitt. Citra digital yang digunakan yaitu foto seluruh badan yang diambil dari jarak 200cm (2 meter) dari handphone dan jarak tinggi handphone dengan tripod 130 CM.
Antarmuka  aplikasi  pengukuran  berat  badan    manusia  dengan  citra  digital  dibuat  berbasis  GUI Matlab sebagai berikut :
1.  Menu Utama
Merupakan antarmuka aplikasi yang digunakan untuk mempermudah user dalam memilih sub menu yang akan dibuat, dimana pada menu utama terdapat 4 button yaitu metode krisch, metode prewitt, petunjuk  penggunaan  aplikasi,  dan  keluar  aplikasi  yang  memiliki  fungsi  berbeda-beda.  Adapun antarmuka menu utama seperti Gambar berikut.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 442~450 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Gambar 5 Menu Utama
Gambar 5 Metode Krisch

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 442~450 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Gambar 5 Metode Prewit
Dalam penelitian ini dilakukan komparasi tingkat akurasi antara metode kirsch dan metode prewitt berdasarkan hasil pengukuran berat badan manusia yang telah dilakukan, dimana terdapat 15 sampel citra asli yang digunakan. Adapun hasil pengukuran berat badan manusia tersebut, seperti Tabel  1. dan Tabel 2.
Pengujian sistem dilakukan melalui pendekatan metode confusion matrik untuk mendapatkan hasil komparasi  dari  kedua  metode  tersebut  dalam  tingkat  akurasi  pengukuran  berat  badan  manusia. Persentase  didapatkan  dengan  cara  menghitung  selisih  berat  badan  yang  diperoleh  setiap  metode dengan berat badan real:
Tabel 1. Berat Badan Real dan Berat Badan Metode Krisch dan Metode Prewitt
No. Nama File Citra Berat Badan Real Berat Badan Metode Krisch Berat Badan Metode Prewitt 1 Andika 53 52,28 53,34 2 Andre 43 79,18 58,77 3 Andres 50 63,77 55,13 4 Farhan 58 55,73 52,28 5 Febi 53 60,48 60,48 6 Mufi 55 56,62 55,47 7 Nurman 56 55,73 52,46 8 Oki 54 58,74 53,87 9 Rama 46 55,71 52,11 10 Rifki 70 58,008 52,87 11 Taufik 48 58,78 59,87 12 Wisnu 52 54,9 51,80 13 Yonaldo 54 53,89 53,33 14 Ryan 52 57,35 52,28 15 Rori 68 53,89 53,09
Dari Tabel 1. tersebut dihitung menghitung selisih berat badan yang diperoleh setiap metode dengan berat badan real sebagai berikut :
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑆𝑒𝑙𝑖𝑠𝑖ℎ 𝐾𝑟𝑖𝑠𝑐ℎ 𝐴𝑛𝑑𝑖𝑘𝑎 = 53 − 52,28 = 0,72
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑆𝑒𝑙𝑖𝑠𝑖ℎ 𝑃𝑟𝑒𝑤𝑖𝑡𝑡 𝐴𝑛𝑑𝑖𝑘𝑎 = 53 − 53,34 = −0,3
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑆𝑒𝑙𝑖𝑠𝑖ℎ 𝐾𝑟𝑖𝑠𝑐ℎ 𝐴𝑛𝑑𝑟𝑒 = 43 − 79,18 = −36,18

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 442~450 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑆𝑒𝑙𝑖𝑠𝑖ℎ 𝑃𝑟𝑒𝑤𝑖𝑡𝑡 𝐴𝑛𝑑𝑟𝑒 = 43 − 58,77 = −15,77
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑆𝑒𝑙𝑖𝑠𝑖ℎ 𝐾𝑟𝑖𝑠𝑐ℎ 𝐴𝑛𝑑𝑟𝑒𝑠 = 50 − 63,77 = −13,77
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑆𝑒𝑙𝑖𝑠𝑖ℎ 𝑃𝑟𝑒𝑤𝑖𝑡𝑡 𝐴𝑛𝑑𝑟𝑒𝑠 = 50 − 55,13 = −5,13
Tabel 2. Nilai Selisih Berat Badan Real Dengan Metode Krisch dan Metode Prewitt
No. Nama File Citra Nilai Selisih Berat Badan Real Dengan Metode Metode Kirsch Metode Prewitt 1 Andika 0,72 -0,34 2 Andre -36,18 -15,77 3 Andres -13,77 -5,13 4 Farhan 2,27 5,72 5 Febi -7,48 -7,48 6 Mufi -1,62 -0,47 7 Nurman 0,27 3,54 8 Oki -4,74 0,13 9 Rama -9,71 -6,11 10 Rifki 11,992 17,13 11 Taufik -10,78 -11,87 12 Wisnu -2,9 0,2 13 Yonaldo 0,11 0,67 14 Ryan -5,35 -0,28 15 Rori 14,11 14,91
Pada Tabel 2. tersebut, dilakukan perhitungan persentase untuk mendapatkan hasil tingkat akurasi dengan cara :
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐾𝑟𝑖𝑠𝑐ℎ 𝐴𝑛𝑑𝑖𝑘𝑎 = 100 − |0,72| = 100 − 0,72 = 99,28 %
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑃𝑟𝑒𝑤𝑖𝑡𝑡 𝐴𝑛𝑑𝑖𝑘𝑎 = 100 − |−0,34| = 100 − 0,34 = 99,66 %
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐾𝑟𝑖𝑠𝑐ℎ 𝐴𝑛𝑑𝑟𝑒 = 100 − |−36,18| = 100 − 36,18 = 63,82 %
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑃𝑟𝑒𝑤𝑖𝑡𝑡 𝐴𝑛𝑑𝑟𝑒 = 100 − |−15,77| = 100 − 15,77 = 84,23 %
Tabel 3. Persentase Metode Krisch dan Metode Prewitt
No. Nama File Citra Persentase Keterangan Metode Krisch  Metode Prewitt 1 Andika 99,28% 99,66% Metode Prewitt 2 Andre 63,82% 84,23% Metode Prewitt 3 Andres 86,23% 94,87% Metode Prewitt 4 Farhan 97,73% 94,28% Metode Krisch 5 Febi 92,52% 92,52% Metode Prewitt 6 Mufi 98,38% 99,53% Metode Prewitt 7 Nurman 99,73% 96,46% Metode Krisch 8 Oki 95,26% 99,87% Metode Prewitt 9 Rama 90,29% 93,89% Metode Prewitt 10 Rifki 88,008% 82,87% Metode Krisch 11 Taufik 89,22% 88,13% Metode Krisch 12 Wisnu 97,1% 99,8% Metode Prewitt 13 Yonaldo 99,89% 99,33% Metode Krisch 14 Ryan 94,65% 99,72% Metode Prewitt 15 Rori 85,89% 85,09% Metode Krisch
Pada Table 3. tersebut, diperoleh hasil akurasi dari 15 citra digital melalui persentase yaitu 6 citra dengan metode krisch dan 9 citra dari metode prewitt, sehingga di peroleh timgkat akurasi dari kedua metode tersebut sebagai berikut :

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 442~450 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Perhitungan accuracy Persentase dengan metode Krisch :
Accurasy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁
Accurasy = 6+0 15 x 100 = 40%
Perhitungan accuracy Persentase dengan metode Prewitt :
Accurasy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁
Accurasy = 9+0 15 x 100 = 60%
Keterangan:
TP : True Positif
TN: True Negativ
FN:  False Positif
FN:  False Negative
Maka hasil persentase tingkat keberhasilan dari komparasi metode Krisch dan metode prewitt didapatkan Accurasy adalah :
Tabel 4. Persentase Metode Krisch dan Metode Prewitt Metode Accurasy Krisch 40% Prewitt 60%
Melalui pendekatan confusion matriks dapat disimpulkan bahwa metode Prewitt menunjukkan tingkat akurasi yang lebih tinggi daripada metode Krisch .

## 4. KESIMPULAN
Aplikasi pengukuran berat badan manusia dengan citra digital dibuat berbasis GUI menggunakan Matlab,  dimana  pada  aplikasi  tersebut  telah  diterapkan  2  (dua)  metode  deteksi  tepi  yakni  metode Krisch dan metode Prewitt. Menghitung berat badan dari citra yang telah diolah. Dimana akan ditarik suatu  garis  untuk  mengetahui  jarak  pixel  antara  titik  pertama  dengan  titik  kedua,  kemudian mengubah nilai pixel tersebut ke dalam cm dan menghitung berat badan dari objek tersebu. Setelah melakukan uji coba terhadap 15 sampel data citra menggunakan pendekatan matriks kebingungan, ditemukan bahwa metode Prewitt menunjukkan tingkat akurasi yang lebih unggul jika dibandingkan dengan metode Krisch. Hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi metode Prewitt mencapai 60%, sementara metode Krisch hanya mencapai 40%..

## REFERENSI
[1] C Acharya, T., Ray, A. K., (2018). Image Processing Principles and Application, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
[2] Gonzalez, R. C., Woods, R.E., ( 2018). Digital Image Processing second edition, New Jersey: Prentice- Hall, Inc
[3]  Munir,  R.,  (2019). Pengolahan  Citra  Digital  dengan  Pendekatan  Algoritmik ,  Bandung:  Penerbit Informatika.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 442~450 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
[4] Murni, A., (2017). Pengantar Pengolahan Citra , Jakarta: Penerbit Elex Media Komputindo.
[5] Muthukrishnan, R. dan Radha, M., (2018). Edge Detection Techniques for Image
[6] Segmentation, International Journal of Computer Science & Information Technology (IJCSIT) Vol. 3, No. 6, December 2019
[7]  Prasetyo,  E.,  (2019). Pengolahan  Citra  Digital  dan  Aplikasinya  menggunakan Matlab .  Yogyakarta: Penerbit Andi.
[8]  Putra,  D.,  (  2019). Sistem  Biometrika  Konsep  Dasar,  Teknik  Analisis  Citra,  dan  Tahapan  Membangun Aplikasi Sistem Biometrika . Yogyakarta: Penerbit Andi.
[9] Putra, D., (2020). Pengolahan Citra Digital , Yogyakarta: Penerbit Andi.
[10] Sigit, R., dkk., 2018, Step by step Pengolahan Citra Digital, Yogyakarta: Penerbit Andi.
[11] Stastny, J., dan Skorpil, V., (2003). Analysis of Methods for Edge Detection, Journal Hiradastechnika, LVII, Volume 2003/12
[12] Usman, A., (2019). Pengolahan Citra Digital & Teknik Pemrogramannya . Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu.
[13] E. V. Haryanto, “Penerapan Metode Kirsch Dalam Mendeteksi Tepi Objek Citra Digital,” Konf. Nas. Sist. Inform. 2015 , pp. 784–788, 2015, [Online].
[14]  P.  Teguh,  K.  Putra,  N.  Kadek,  and  A.  Wirdiani,  “Pengolahan  Citra  Digital  Deteksi  Tepi  Untuk Membandingkan Metode Sobel, Robert dan Canny,” 2014..
[15]  T. R. Adiguna, R. Magdalena, and S. Saidah, “Sistem Deteksi Idealitas Berat Badan Secara Real Time Dengan  Menggunakan  Metode  Gray  Level  Co-occurance  Matrix  Dan  Body  Surface  Area,” eProceedings … , vol. 5, no. 3, pp. 5562–5570, 2019, [Online]