## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Antropometri Digital Suku Dayak, Melayu, dan Tionghoa Kalimantan Barat Berbasis Image Processing
Yopa Eka Prawatya #1 , Noveicalistus H Djanggu #2 , Ratih Rahmawati #3 , Syahmi Sajid #4
# Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak, 78124
1 yopa.prawatya@industrial.untan.ac.id
2 noveicalistus.djanggu@industrial.untan.ac.id
3 ratih.rahmawati@industrial.untan.ac.id
4 syahmisajid12@gmail.com
Abstrak— Kalimantan Barat merupakan daerah yang didiami oleh  banyak  suku  bangsa  dengan  ketiga  suku  bangsa terbanyak adalah Dayak, Melayu, dan Tionghoa. Setiap suku bangsa  memiliki  dimensi  tubuh  yang  berbeda-beda. Pengukuran  dimensi  tubuh  atau  antropometri  umumnya dilakukan  secara  manual  dengan  menggunakan  bantuan jangka sorong, mistar, dan pita meteran. Pengumpulan data antropometri  untuk  ketiga  suku  bangsa  tersebut  dari sejumlah banyak orang tentunya dapat dilakukan walaupun memerlukan  waktu  yang  cukup  lama.  Pengumpulan  data antropometri  secara  cepat  serta  efektif  dan  efisien  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  antropometri  digital berbasis  image  processing.  Pengumpulan  data  antropometri menggunakan  image  processing  dapat  dilakukan  dengan mengambil  gambar  dari  objek  penelitian  menggunakan sebuah  kamera.  Gambar  tersebut  kemudian  akan  diolah menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  dan  dengan library  OpenCV.  Gambar  terlebih  dahulu  akan  dilabeli dengan  sebuah  bentuk  melalui  tahapan  shape  creation  dan hasil bentuk yang dibangun kemudian dideteksi menggunakan object detection. Kemudian dilakukan perhitungan  sistem  dengan  menggunakan  koefisien  pengali yang  telah  diperoleh  melalui  perhitungan  titik  acuan. Diperoleh akurasi program pengukuran antropometri digital adalah 98,66% dan tingkat error 0,99 cm. Berdasarkan hasil pengumpulan  data  diperoleh  bahwa  setiap  suku  bangsa memiliki  karakteristik  dimensi  tubuh  yang  berbeda. Penggunaan antropometri digital dapat mengumpulkan data antropometri secara akurat dan cepat.
Kata kunci — Antropometri, Suku Bangsa, Image Processing, Object Detection, Shape Creation.

## I. P ENDAHULUAN
Kalimantan Barat merupakan daerah yang didiami oleh beragam  suku  bangsa,  dimana  suku  terbanyak  ialah  suku Dayak,  Melayu,  dan  Tionghoa  [1].  Ketiga  suku  bangsa tersebut melebihi 90% penduduk Kalimantan Barat dimana suku bangsa lain yaitu  Bugis, Jawa, Madura, Minangkabau,
Sunda,  Batak  dan  lain-lain  jumlahnya  di  bawah  10%  [2]. Setiap suku bangsa biasanya memiliki karakteristik, bentuk, dan  ukuran  tubuh  yang  berbeda-beda.  Karakteristik tersebut biasanya diwakili oleh suku bangsa yang dimiliki. Pengukuran  terhadap  ukuran  maupun  bentuk  tubuh  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  antropometri.  Data antropometri dipengaruhi oleh berbagai faktor, seperti jenis kelamin,  usia,  budaya,  nutrisi,  perkembangan  sosial,  dan populasi [3]. Dikarenakan beragamnnya bentuk dan ukuran tubuh  manusia,  maka  disarankan  oleh  Yu  et  al.  [3]  agar setiap negara memiliki basis data ( database ) antropometri. Berbagai negara telah mempunyai database antropometri  dan  telah  diteliti  oleh  beberapa  penelitian terdahulu  seperti  Malaysia  [4],  Brazilia  [5],  Swedish  [6], Bangladesh [7], Iranian [8],  Arabian  [9] dan Western India [10].
Di  Indonesia,  negara  dengan  ratusan  suku  bangsa, penelitian  tentang  anthropometri  berbasis  etnis  relatif belum  banyak  diteliti  dan  masih  terbatas.  Terdapat perbedaan data anthropometri antara suku Sunda, Jawa dan Minangkabau.  Misal  untuk  tinggi  badan,  laki  laki  jawa lebih  tinggi  daripada  pria  Minang.  Namun,  secara keseluruhan,  orang  Minang  memiliki  dimensi  tubuh  yang lebih besar daripada suku Sunda dan Jawa. Dan Sebagian besar  data  anthropometri  suku  Sunda  dan  Jawa  tidak berbeda  signifikan  [11].  Selain  itu  studi  lain  dilakukan dengan  membandingkan  orang  Tionghoa  dan  non Tionghoa  lansia  di  Indonesia.  Hal  menarik  yang  ditemui adalah  tidak  ada  perbedaan  yang  siginifikan  antara  sub kelompok  lansia  China  dan  non-China  baik  laki-laki maupun  perempuan.  Tetapi  ada  perbedaan  signifikan antara kelompok anak umur 6-9 tahun antara orang China dan non-China. Kelompok anak non China cenderung lebih besar daripada non China [12].
Umumnya  pengambilan  data  antropometri  dilakukan dengan  menggunakan  alat  berupa  jangka  sorong  dan  pita
meteran,  serta  alat  antropometri  yang  lain  seperti  salah satunya adalah kursi antropometri. Pengukuran antropometri  yang  dilakukan  secara  manual cukup  akurat tetapi  memakan  waktu  yang  lama.  Terlebih  pengukuran dilakukan untuk jumlah orang yang cukup banyak. Untuk itu diperlukan cara pengukuran baru yang dapat dilakukan secara  cepat  serta  akurat.  Salah  satunya  adalah  dengan menggunakan image processing . Dikarenakan dibutuhkannya database terkait ukuran antropometri yang terbagi  ke  dalam  tiga  suku  bangsa  serta  diperlukan  cara pengukuran  yang  cepat  dan  akurat  maka  dilakukanlah penelitian  ini.  Penelitian  dilakukan  terhadap  tiga  suku bangsa dominan yang ada di Kalimantan Barat dengan cara pengukuran  yang  memanfaatkan Image  Processing . Program pengumpulan data antropometri digital dibangun dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  serta libary OpenCV  ( Open  Source  Computer  Vision  Library ). Kecepatan dan keandalan  dalam model pengukuran sangat dibutuhkan dalam usaha untuk mengidentifikasi beberapa masalah  sosial  antara  lain  masalah  stunting  pada  anak. Dengan  pengembangan  model  digitalisasi  pengukuran antropometri pada suku dayak, melayu, dan tionghoa pada penelitian  ini,  diharapkan  mampu  membantu  membantu identifikasi awal terhadap kerentanan masalah stunting.
Antropometri  yang  berasal  dari  bahasa  Yunani  yaitu anthropos yang  berarti  manusia  dan metron yang  berarti ukuran  adalah  pengumpulan  sistematis  dan  pengukuran korelasi  dari  individu  manusia,  termasuk  pengukuran sistematis  terhadap  karakteristik  fisik  tubuh  manusia, terutama  berat  badan,  ukuran  tubuh,  dan  bentuk  tubuh [13],[14],[15].  Persentase  nilai  antropometrik  digunakan sebagai  perbandingan  antara  berbagai  populasi. Berbagai faktor  terbukti  mempengaruhi  nilai  anthropometri  seperti faktor  genetik,  karakteristik  lingkungan,  kondisi  sosial budaya,  gaya  hidup,  status  fungsional,  kesehatan,  etnis, jenis kelamin, kondisi gizi dan pekerjaan [16] Pengukuran antropometrik telah secara luas dimanfaatkan dalam desain peralatan dan tempat kerja, evaluasi pertumbuhan dan gizi, serta  dalam  desain  dan  penntuan  ukuran  pakaian  [8]. Mengacu  kepada  ISO  7250,  terdapat  36  dimensi  tubuh antropometri  dimana  terdapat  11  dimensi  tubuh  yang diukur saat posisi berdiri dan 25 posisi lainnya diukur saat posisi duduk [3]. Adapun keterangan dari Gambar 1 adalah ditunjukkan oleh Tabel 1 dan tabel 2. Gambar 1 merupakan standar pengukuran yang perlu dilakukan pada pengukuran antropometri  tubuh  manusia. Tabel  1  menjelaskan  bagian dari tubuh manusia dalam posisi duduk yang berpengaruh dalam  pengukuran  antropometri.  Tabel  2  menjelaskan bagian  tubuh  manusia  dalam  posisi  berdiri  yang berpengaruh dalam pengukuran antropometri.
Gambar.  1 Dimensi tubuh dalam antropometri
TABEL I
D IMENSI T UBUH D UDUK
Nomor Keterangan 12 Tinggi duduk 13 Tinggi mata saat duduk 14 Tinggi bahu saat duduk 15 Tinggi siku saat duduk 16 Tinggi paha saat duduk 17 Tinggi lutut saat duduk 18 Tinggi popliteal saat duduk 19 Jarak cengkeraman vertikal saat duduk 20 Kedalaman perut 21 Kedalaman pinggul-lutut 22 Kedalaman pinggul-popliteal 23 Kedalaman dada 24 Panjang bahu-siku 25 Panjang siku-ujung jari 26 Panjang lengan atas 27 Panjang bahu-cengkeraman 28 Panjang kepala 29 Panjang tangan 30 Panjang kaki 31 Lebar pinggul
32 Lebar biakromial 33 Lebar bideltoid 34 Lebar kepala 35 Lebar tangan 36 Lebar kaki TABEL II D IMENSI T UBUH B ERDIRI
Nomor Keterangan 1 Tinggi badan
2 Tinggi mata 3 Tinggi bahu 4 Tinggi siku 5 Tinggi pinggul 6 Tinggi buku jari 7 Tinggi ujung jari 8 Jarak cengkeraman vertikal 9 Jarak cengkeraman ke depan 10 Rentang tangan 11 Rentang siku
Image  processing atau  pemrosesan  gambar  adalah serangkaian  kegiatan  yang  melibatkan  segala  bentuk pengolahan  sinyal  yang  menggunakan  gambar  sebagai
input.  Studi  pengolahan  gambar  digital  berkaitan  dengan cara  komputer  merepresentasikan  dan  memanipulasi sebuah  gambar.  Pemrosesan  gambar  dimotivasi  oleh  tiga aplikasi utama. Pertama ialah untuk meningkatkan kualitas gambar agar lebih jernih. Kedua ialah untuk diaplikasikan pada autonomous machine yang sudah banyak diaplikasikan  pada  industri  untuk  pengendalian  kualitas dan  otomasi  perakitan.  Ketiga  adalah  penyimpanan  dan transmisi  efisien,  yaitu  agar  gambar  hanya  memerlukan sedikit ruang dalam penyimpanan [17].
Gambar.  2 Object detection terhadap bentuk pesergi
Object detection adalah metode yang digunakan untuk mengidentifikasi semua kemunculan objek seperti manusia, mobil, atau wajah dalam sebuah gambar. Dalam beberapa tahun  terakhir,  deteksi  objek  secara real  time dan image processing telah  menjadi  bidang  penelitian  yang  sangat aktif, dengan banyak pendekatan baru yang diajukan [18]. Proses object  detection dilakukan  dengan  menganalisis input  gambar  untuk  kemudian  ditentukan  jumlah,  lokasi, ukuran,  dan  posisi  dari  sebuah  objek.  Salah  satu  metode umum  dalam  deteksi  objek  adalah  pendekatan  berbasis warna,  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  objek berdasarkan  nilai-nilai  warnanya.  Gambar  2  merupakan contoh deteksi objek berbentuk persegi. Meskipun metode ini memiliki kemampuan adaptasi dan ketahanan yang kuat, namun kecepatan deteksinya masih perlu ditingkatkan. Hal ini  disebabkan  oleh  kebutuhan  untuk  menguji  semua kemungkinan jendela dengan pencarian yang menyeluruh dan memiliki tingkat kompleksitas komputasi yang tinggi [19].
Python  adalah  sebuah  bahasa  pemrograman  yang dirancang  dengan  baik  dan  dapat  digunakan  dalam pengembangan  aplikasi  dunia  nyata.  Python  merupakan bahasa  pemrograman  tingkat  tinggi,  dinamis,  berorientasi objek,  dan  umum  yang  menggunakan  interpreter  dan memiliki  beragam  kegunaan.  Tujuan  utama  dalam perancangan  Python  adalah  kemudahan  pemahaman  dan penggunaannya.  Dalam  beberapa  waktu  terakhir,  Python telah  diakui  sebagai  bahasa  yang  sangat  ramah  pengguna dan  cocok  untuk  pemula.  Keberhasilan  Python  sebagai bahasa  pemrograman  yang  cocok  untuk  pemula  telah menggantikan Java sebagai bahasa pemrograman pengantar  yang  paling  populer.  Python  juga  mendukung berbagai  gaya  pemrograman,  termasuk  pemrograman berbasis  struktur  dan  berorientasi  objek  [20].  Popularitas
dari  Python  juga  ditunjukkan  dengan  banyaknya library yang  memiliki  kemampuan  khusus.  Salah  satunya  adalah libary  OpenCV yang  dapat  digunakan  untuk image processing.
OpenCV  adalah  sebuah open  source  library yang digunakan  terutama  untuk  aplikasi computer  vision . Perpustakaan  ini  menyediakan  banyak  fungsi  dan algoritma  yang  dapat  digunakan  dalam motion  tracking , pengenalan  wajah, object  detection ,  segmentasi  dan pengenalan,  serta  berbagai  aplikasi  lainnya.  Dengan menggunakan library ini,  gambar  dan  aliran  video real- time dapat  dimanipulasi  sesuai  dengan  kebutuhan  yang berbeda  [21].  OpenCV  biasa  juga  dikenal  sebaagi Open Source Computer Vision Library .
II. M ETODOLOGI PENELITIAN
Penelitian dilakukan dengan mengambil data antropometri  tinggi  badan  (TB),  panjang  siku  ke pergelangan tangan (PSPT), tinggi bahu (TBH), tinggi siku (TS), dan tinggi pergelangan tangan (TPT) dari suku Dayak, Melayu, dan Tionghoa.
Diagram  alir  penelitian  ditunjukkan  oleh  Gambar  3. Tahapan  dimulai  dengan  mempelajari  studi  literatur  dan studi  lapangan.  Kemudian  aplikasi  antropometri  digital berbasis image processing dibangun dengan menggunakan fitur shape  creation , object  detection dan  perhitungan sistem.  Selanjutnya  dilakukan  pengumpulan  data  secara manual dan secara digital. Setelah pengumpulan data sesuai maka  dilakukan  perhitungan  dan  perbandingan  hasil pengukuran  untuk  mengukur  kinerja  dari  aplikasi antropometri digital berbasis image processing . Jika hasil perbandingan sudah baik maka akan dilanjutkan penarikan kesimpulan  dan  saran.  Perancangan  ulang  antropometri digital  dilakukan  jika  hasil  perbandingan  dianggap  masih kurang baik.
Mulai Perencanaan Sistem Studi Lapangan Studi Literatur Bangun Sistem Pengambilan Data Foto Badan Keseluruhan Pengukuran Antropometri Manual Pengolahan Data Perbandingan Pengukuran Manual dan Digital Pengukuran Antropometri Digital (Object Detection) Apakah Data Sudah Sesuai? Tidak Ya Apakah Hasil Perbandingan Sudah Baik? Tidak Analisis Hasil Pebandingan Kesimpulan dan Saran Selesai Object detection Shape Creation Perhitungan Sistem Ya Gambar. 3 Diagram alir penelitian III. HASIL DAN PEMBAHASAN
1) Shape  Creation :  Tahap  ini  dilakukan  untuk melabeli  dimensi  tubuh  pada  gambar  yang  ditampilkan oleh  program  dengan  sebuah  bentuk  kotak.  Pelabelan dilakukan dengan melakukan clik pada bagian tubuh yang telah  ditentukan  yaitu  di  atas  kepala,  bahu,  siku, pergelangan  tangan,  dan  tumit  kaki.  Pelabelan  juga dilakukan  pada  titik  acuan  yang  telah  ditentukan  guna perhitungan sistem.
2) Object  Detection :  Bentuk  kotak  yang  telah dihasilkan  pada  tahap shape  creation yang  dapat  dilihat pada gambar 2, kemudian dideteksi dengan menggunakan object detection . Hasil pendeteksian adalah koordinat x dan y  dari  seluruh  objek  bentuk  yang  ada.  Koordinat  ini kemudian  disimpan  ke  dalam array .  Adapun  koordinat yang  dihasilkan  adalah  dalam  satuan pixel .  Gambar  5 merupakan proses penentuan object detection pada bagian tubuh manusia yang disimpan dalam bentuk koordinat.
Gambar. 4 Proses object detection
3) Perhitungan  Sistem :  Titik  acuan  berguna  untuk mengkonversikan  ukuran  pixel  ke  cm.  Nilai  tersebut kemudian  digunakan  untuk  menghitung  dimensi  tubuh yang  akan  diteliti.  Terlebih  dahulu  diketahui  jarak sesungguhnya dari lantai ke titik acuan. Setelah mengetahui rasio antara jarak dari lantai ke titik acuan dalam satuan cm dan  dalam  satu  pixel,  maka  dapat  dilakukan  perhitungan terhadap  dimensi  tubuh  yang  diteliti.  Jarak  sesungguhnya dari  lantai  ke  titik  acuan  yang  digunakan  adalah  180  cm. Perhitungan untuk menghitung TB digital dapat dilakukan dengan  mengkalikan  tinggi  badan  dalam  satuan  pixel dengan  tinggi  titik  acuan  yang  kemudian  hasilnya  dibagi dengan  pixel  titik  acuan.  Perhitungan  dan  penentuan  titik acuan dapat dilihat pada gambar 6.

## Gambar. 5 Hasil perhitungan sistem

## A. Pengumpulan Data
Pengukuran dilakukan terhadap lima dimensi antropometri  yaitu  tinggi  badan  (TB),  panjang  siku  ke pergelangan tangan (PSPT), tinggi bahu (TBH), tinggi siku (TS), dan tinggi pergelangan tangan (TPT). Pengumpulan data dilakukan dari setiap suku bangsa Dayak, Melayu, dan Tionghoa.  Pengumpulan  data  dilakukan  secara  manual menggunakan  jangka  sorong  dan  pita  meteran  serta dilakukan  secara  digital  menggunakan  program  berbasis image  processing yang  telah  dibangun.  Tahapan pengumpulan data secara digital dilakukan dengan terlebih dahulu  memposisikan  subjek  di  depan  kamera.  Persiapan dilakukan  dengan  posisi  yang  sama  untuk  setiap pengukuran.
Gambar. 6 Persiapan objek
Gambar  7  merupakan  persiapan  objek  yang  akan diukur  variabel  antropometrinya.  Kamera  menampilkan gambar  secara  langsung  ke  laptop  operator.  Dilanjutkan dengan  operator  yang  melabeli  koordinat  dimensi  tubuh pada gambar yang muncul pada laptop. Pelabelan tersebut adalah proses shape creation . Koordinat yang telah dilabeli dengan  sebuah  bentuk  pesergi  kemudian  dideteksi  oleh object detection . Hasil pengukuran antropometri kemudian diperoleh  setelah  dilakukan  perhitungan  terhadap  jarak antar koordinat serta rasio pixel yang telah ditentukan.

## B. Perbandingan Pengukuran Manual dan Digital
Perbandingan pengukuran data antropometri ditunjukkan  untuk  mengetahui  kinerja  dari  pengukuran antropometri secara digital. Rata-rata dari hasil pengukuran antropometri  secara  manual  ditunjukkan  oleh  Tabel  3. Sedangkan rata-rata hasil pengukuran antropometri secara digital ditunjukkan oleh Tabel 4.
TABEL III R ATA - RATA P ENGUKURAN M ANUAL
Mean (cm) Dimensi Dayak Melayu Tionghoa TB 169,2 171,0 168,3 TBH 139,4 140,5 139,4 TS 104,5 104,2 104,2 TPT 77,1 77,1 76,5 PSPT 27,2 27,6 27,2 TABEL IV R ATA - RATA P ENGUKURAN D IGITAL Mean (cm) Dimensi Dayak Melayu Tionghoa TB 169,8 172,1 170,9 PSPT 140,8 140,8 140,2 TBH 105,5 104,9 105,1 TS 78,3 78,4 76,9 TPT 28,1 28,7 27,8
Dilakukan  perhitungan  akurasi  untuk  mengetahui akurasi  dari  antropometri  digital.  Tabel  5  menunjukkan hasil akurasi dari antropometri digital.
TABEL V
A KURASI A NTROPOMETRI D IGITAL Suku Bangsa Dimensi Manual (cm) Digital (cm) Error (cm) Akurasi (%) Dayak TB 169,2 169,8 0,6 99,65 TBH 139,4 140,8 1,4 99,00 TS 104,5 105,5 1 99,04 TPT 77,1 78,3 1,2 98,44 PSPT 27,2 28,1 0,9 96,69 Melayu TB 171,0 172,1 1,1 99,36 TBH 140,5 140,8 0,3 99,79 TS 104,2 104,9 0,7 99,33 TPT 77,1 78,4 1,3 98,31 PSPT 27,6 28,7 1,1 96,01 Tionghoa TB 168,3 170,9 2,6 98,46 TBH 139,4 140,2 0,8 99,43 TS 104,2 105,1 0,9 99,14 TPT 76,5 76,9 0,4 99,48 PSPT 27,2 27,8 0,6 97,79 Rata-rata 0,99 98,66

## C. Pembahasan
Pengukuran  antropometri  secara  digital  menggunakan bantuan image processing menunjukkan hasil yang sudah mendekati  dengan  pengukuran  antropometri  manual dengan  tingkat akurasi  rata-rata  adalah  98,66%  dan error atau selisih rata-ratanya adalah 0,99 cm. Penggunaan object detection pada  program  memiliki  cukup  banyak kekurangan. Object detection hanya akan mendeteksi objek yang  memiliki  bentuk  sempurna,  sedangkan  memisahkan objek secara sempurna dari lingkungannya sangatlah sulit dikarenakan  faktor  pencahayaan,  kualitas  kamera,  dan warna  yang  ada  dilingkungan  sekitar.  Oleh  karena  itu dibutuhkan shape creation atau pembentukan objek. Objek yang  dimaksud  dibentuk  secara  digital  dan  berbentuk bangun sempurna serta tidak dipengaruhi cahaya maupun lingkungan  sekitar.  Walaupun  program object  detection dapat  dengan  baik  mendeteksi  objek  yang  dibentuk  oleh shape  creation ,  keterampilan  operator  pengguna  program dalam  melabeli  koordinat  posisi  tubuh  juga  dapat mempengaruhi  tingkat  akurasi  dari  antropometri  digital. Oleh karena itu, ditambahkan fitur zoom in pada program guna  mempermudah  operator  program  dalam  melabeli koordinat  posisi  tubuh.  Dimensi  tubuh  yang  digunakan tidak  hanya  terbatas  pada  lima  dimensi  tubuh  yang  telah digunakan,  namun  dapat  ditambahkan  dimensi  tubuh lainnya.
Penggunaan titik acuan pada program merupakan salah satu penentu keberhasilan program pengukuran antropometri digital berbasis image processing . Titik acuan berperan  untuk  mengkonversikan  ukuran  sesungguhnya dalam  satuan  cm  menjadi  satuan  pixel  dan  digunakan sebagai koefisien pengali. Digunakan dua titik acuan yaitu titik  acuan  yang  dekat  dengan  kepala  objek  penelitian sebagai koefisien pengali untuk dimensi tinggi badan (TB) dan tinggi bahu (TBH) serta titik acuan yang dekat dengan siku  objek  penelitian  yang  digunakan  sebagai  koefisien pengali  untuk  dimensi  tinggi  siku  (TS)  dan  tinggi pergelangan  tangan  (TPT).  Panjang  siku  ke  pergelantan tangan (PSPT) diperoleh dari hasil selisih tinggi siku dan tinggi pergelangan tangan.
Hasil  temuan  penelitian  pengukuran  antropometri digital terhadap ketiga suku bangsa yang ada di Kalimantan Barat  menemukan  bahwa  masing-masing  suku  bangsa memiliki  rata-rata  yang  berbeda.  Suku  bangsa  Melayu cenderung  memiliki  dimensi  tubuh  yang  lebih  besar  jika dibandingkan dengan kedua suku bangsa yang lain.

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Berdasarkan  temuan  dari  hasil  penelitian,  diperoleh akurasi  pengukuran  antropometri  digital  rata-rata  adalah 98,66% dengan tingkat error 0,99 cm. Penggunaan shape creation pada  program  menjadi  faktor  penentu  dari keberhasilan  program  dikarenakan object  detection dapat mengenal objek yang dibentuk secara digital dengan sangat baik. Sama halnya dengan pengukuran antropometri secara manual, pengukuran secara digital juga sangat bergantung pada  keterampilan  operator  yang  melakukan  pengukuran. Pengukuran antropometri digital berbasis image processing akan  sangat  membantu  jika  pengukuran  antropometri dilakukan terhadap sekumpulan banyak orang karena dapat dilakukan  secara  cepat  dan  akurat.  Hasil  pengamatan ukuran  antropometri  terhadap  ketiga  suku  bangsa  juga menunjukkan perbedaan. Program yang telah dibuat dapat dikembangkan dengan mengintegrasikan program dengan database secara online agar  seluruh  data  pengukuran antropometri  yang  telah  dihasilkan  dapat  langsung tersimpan dengan aman.
R EFERENSI
[1] T.  Deviasi  Setiawan,  R.  Budiarti,  E.  I. Purnomo, J.  Arsitektur,  F. Teknik Sipil dan Perencanaan, dan U. Trisakti, “Identification of Synthesis  of  Dayak,  Malay,  and  Chinese  Architecture  on  West Kalimantan Architectural Building Facade,” hal. 129–135, 2021.
[2] “Pemerintah Daerah Provinsi Kalimantan Barat.” .
[3] Y.  C.  Lee,  C.  H.  Chen,  dan  C.  H.  Lee,  “Body  anthropometric measurements of Singaporean adult and elderly population,” Meas. J.  Int.  Meas.  Confed. ,  vol.  148,  hal.  106949,  2019,  doi: 10.1016/j.measurement.2019.106949.
[4] N. . Dawal, S.Z.Md; Ismail, Z; Yusuf, K; Rashid, S.H.A; Shalahim,
N.S.Md; Abdullah, N.S; Kamil, “Determination of the significant anthropometry  dimensions  for  user  friendly  designs  of  domestic firniture  and  appliances-Experience  from  a  study  in  Malaysia,” Measurement , vol. 59, hal. 205–215, 2015.
[5] C.  Silva,  G.V;  Halpern,  Manny;  Gordon,  “Anthropometry  of Brazilian Air Force pilots,” Ergonomics , vol. 60, no. 10, hal. 1445– 1457, 2017.
[6] U.  Calrlsson,  A.C.;  Wandell,  Per;  Riserus,  Ulf;  Arnlov, J;  Borne, Y.;  Engstorm,  G.;  Leander,  K;  Gigante,  B;  Hellenius,  M.;  Faire, “Differences  in  anthropometric  measures  in  immigrants  and Swedish-born  individuals:  Result  from  two  community-based cohort studies,” Prev. Med. (Baltim). , vol. 69, hal. 151–156, 2014. [7] M. . Khadem, M.M; Islam, “Development of anthropometric data for Bangladeshi male population,” J. Ind. Ergon. , vol. 44, hal. 407– 412, 2014.
[8] L.  Ghaderi,  E;  Maleki,  A;  Dianat,  “Design  of  combine  harvester seat  based  on  anthropometric  data  of  Iranian  operators,” J.  Ind. Ergon. , vol. 44, hal. 810–816, 2014.
[9] M. Hafez, M., Sheikhedrees, S., & Saweeres, “Anthropometry of Arabian Arthritic Knees: Comparison to Other Ethnic Groups and Implant  Dimensions,” J.  Arthroplast. ,  vol.  31,  no.  5,  hal.  1109– 1116, 2016.
[10]  R.  T.  Vyavahare  dan  S.  P.  Kallurkar,  “Anthropometry  of  male agricultural  workers  of  western  India  for  the  design  of  tools  and equipments,” Int.  J.  Ind.  Ergon. ,  vol.  53,  hal.  80–85,  2016,  doi: 10.1016/j.ergon.2015.10.008.
[11]  K.  Widyanti,  A;  Susanti,  L;  Sutalaksana,  I.Z.;  Muslim,  “Ethnic differences in Indonesian anthropometry data: Evidence from three different largest ethnics,” Int. J. Ind. Ergon. , vol. 47, no. 1, hal. 72–
78, 2015.
[12]  N.  Chuan,  T.K;  Hartono,  M;  Kumar,  “Anthropometry  of  the Singaporean and Indonesian populations,” Int. J. Ind. Ergon. , vol. 40, hal. 757–766, 2010.
[13]  K. H. . Grandjean, E; Kroemer, Fitting the Task to the Human: A Textbook  of  Occupational  of Ergonomics ,  Sixth  edit.  Piladelphie: Francis and Taylor Ltd, 2009.
[14]  D. Gupta, “New directions in the field of anthropometry, sizing and clothing  fit,”  in Anthropometry,  Apparel  Sizing  and  Design , Elsevier, 2020, hal. 3–27.
[15]  T. Olds, “The rise and fall of anthropometry,” J. Sports Sci. , vol. 22, no. 4, hal. 319–320, Apr 2004, doi: 10.1080/02640410310001641593.
[16]  Y.  Li  dan  X.  Q.  Dai, Biomechanical  engineering  of  textiles  and clothing . 2006.
[17]  M. V. V. RadhaKrishna, M. Venkata Govindh, dan P. Krishna Veni, “A review on image processing sensor,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol. 1714,  no.  1,  hal.  270–275,  2021,  doi:  10.1088/1742- 6596/1714/1/012055.
[18]  Tanu  Dhiman  dan  S.  Mohammad,  “Object  Detection  and Recognition in Image Processing,” SSRN  Electron.  J. ,  vol.  8,  no. November 2018, hal. 24–30, 2018.
[19]  Nidhi, “Image Processing and Object Detection,” vol. 1, no. 9, hal. 396–399, 2015.
[20]  S. K. R., “Python -The Fastest Growing Programming Language,” Int. Res. J. Eng. Technol. , vol. 4, no. 12, hal. 354–357, 2017.
[21]  H. Adusumalli, D. Kalyani, R. K. Sri, M. Pratapteja, dan P. V. R. D. P. Rao, “Face Mask Detection Using OpenCV,” Proc. 3rd Int. Conf.  Intell.  Commun.  Technol.  Virtual  Mob.  Networks,  ICICV 2021 , no. Icicv, hal. 1304–1309, 2021, doi:
10.1109/ICICV50876.2021.9388375.