## Journal of Computer, Electronic, and Telecommunication
ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912 doi.org/10.52435/complete.v3i2.255

## Menentukan Ukuran Sepatu Secara Realtime Melalui Segmentasi Citra Telapak Kaki
Rizky Santya Pradana 1 , Heri Pratikno 2* dan Weny Indah Kusumawati 3
1, 2*, 3 Teknik Komputer, Fakultas Teknologi dan Informatika, Universitas Dinamika, Indonesia * Korespondensi: heri@dinamika.ac.id
Abstrak: Sepatu selain sebagai fashion juga sebagai pelindung utama kulit permukaan kaki pada aktifitas  kehidupan  sehari-hari.  Pada  toko  sepatu  belum  mempunyai  sistem  dan  alat  untuk mendeteksi ukuran sepatu orang secara realtime dan otomatis, sehingga calon pembeli sepatu tidak perlu  lagi  mencoba  berulangkali  untuk  mendapatkan  ukuran  sepatu  yang  sesuai  dan  nyaman dipakai.  Pada  penelitian  ini  membuat  sebuah  sistem  dan  alat  yang  mampu  mendeteksi  ukuran sepatu  secara realtime dan  otomatis  melalui  segmentasi  citra  dari  telapak  kaki  menggunakan webcam .  Untuk  mendapatkan  ukuran  sepatu  yang  pas  pada  penelitian  ini  maka  dilakukan komparasi  tiga  metode  deteksi  tepi,  yaitu:  Sobel,  Prewitt  dan  Canny.  Hasil  eksperimen  secara empiris, metode Canny mempunyai akurasi tertinggi dalam mendeteksi ukuran panjang telapak kaki sebesar 97% dan lebarnya 98,8%. Metode Sobel mempunyai waktu komputasi tercepat, yaitu: 23,26 detik. Presisi terbaik dalam mendapatkan ukuran telapak kaki pada penelitian ini pada skala 4,48 piksel sebanding dengan 1 mm.
Kata Kunci: canny; deteksi tepi; segmentasi prewitt; sobel; telapak kaki; ukuran sepatu

## 1. Pendahuluan
Pada saat ini sepatu sudah menjadi kebutuhan pokok, bahkan setiap orang  mempunyai jenis, bentuk dan warna sepatu yang berbeda-beda peruntukannya untuk mendukung semua aktifitasnya. Melihat akan kebutuhan pasar yang besar maka industri sepatu memproduksi berbagai macam jenis, model dan ukuran sepatu dengan merk pabrikan yang berbeda-beda [1]. Untuk mendapatkan ukuran sepatu yang pas atau cocok maka calon pembeli biasanya akan mencobanya secara langsung karena beda merk maka akan berbeda pula ukuran sepatunya [2].
Ukuran sepatu yang baik adalah mempunyai ukuran tepat atau sesuai dengan kaki pemakainya sehingga tidak menyebabkan luka lecet, cidera ataupun yang ekstrim bisa menyebabkan kelainan bentuk kaki [3]. Aktivitas mencoba-coba ukuran sepatu secara langsung ini dilakukan oleh para calon pembeli  sepatu  agar  mereka  jangan  sampai  salah  membeli  ukuran  sepatu,  akibat  dari  aktivitas tersebut maka memerlukan waktu yang lama serta merepotkan penjaga penjual sepatu karena harus bolak-balik mencarikannya ditumpukkan sepatu atau di gudang sepatu.
Berdasarkan permasalahan  yang dihadapi sebagaimana  tersebut diatas maka pada penelitian ini membuat sistem yang dapat mendeteksi ukuran sepatu secara otomatis melalui segmentasi citra dari  telapak  kaki  secara computer  vision hanya  melalui webcam saja  tanpa  memerlukan  lagi  sensor apapun.  Komputasi  sistem  deteksi  tersebut  dilakukan  secara realtime sehingga  interaksinya dilakukan  secara  natural  dan  lebih  intuitif  daripada  penelitian  sebelumnya  [4]  yang  menentukan ukuran sepatunya melalui kaos kaki yang mempunyai marker serta calon pembeli sepatu harus pada posisi duduk.
Untuk mendapatkan ukuran sepatu yang aman dan nyaman di kaki, beberapa hal yang perlu diperhatikan, yaitu: lebar,  panjang, lingkar atas, lingkar depan dan lingkar pergelangan kaki akan tetapi secara umum untuk menentukan ukuran sepatu hanya berdasakan pada satuan panjang dan
lebar saja. Pada saat ini pengolahan dan pemrosesan citra digital banyak digunakan dalam banyak hal, diantaranya: untuk kebutuhan analisis dan pengambilan keputusan dengan cara memperoleh tepian dari citra input agar mendapatkan garis pada citra input tersebut menjadi citra output [5].
Pada penelitian ini  telah berhasil mengimplementasikan proses deteksi tepi dari telapak kaki dari ketiga metode deteksi tepi, yaitu: Sobel, Prewitt dan Canny yang digunakan untuk menentukan ukuran  sepatu  berdasarkan  tiga  standart  internasional  (EU,  US  dan  UK)  dapat  dilakukan  secara otomatis dalam waktu nyata ( realtime ). Deteksi ukuran sepatu melalui kaki pernah dilakukan oleh peneliti  lain  tetapi  menggunakan  kaos  kaki  yang  sudah  diberi marker khusus,  sedangkan  pada penelitian ini markerless . Pada saat ini dipasaran juga sudah ada program untuk menentukan ukuran sepatu melalui foto punggung kaki atau kaki bagian atas menggunakan handphone , sedangkan pada penelitian ini menggunakan telapak kaki. Program deteksi ukuran sepatu melalui punggung kaki tersebut kurang akurat, hal tersebut dikarenakan hasilnya dipengaruhi oleh spesifikasi fitur kamera dari handphone serta pengambilan jarak foto antara punggung kaki dan kamera pada setiap orang tidak tetap atau berubah-ubah sehingga akurasinya pun juga berubah, sedangkan pada penelitian ini jarak antara webcam dan alas telapak kaki tetap, yaitu: 31,5 cm.

## 2. Bahan dan Metode
Bagian ini akan dibahas materi dan bahan-bahan pendukung utama pada penelitian, baik dari sisi  rancangan  perangkat  lunak  maupun  perangkat  kerasnya.  Pada  penelitian  ini  menggunakan bahasa pemrograman Python karena mudah dipelajari, open source , interpretative , pembacaan sintak dan kode yang mudah dipahami [6]. Citra merupakan gambaran atau keserupaan dari suatu objek, pada  citra analog tidak  dapat diproses secara langsung oleh komputer maka perlu dikonversikan menjadi citra digital, misalkan: menjadi citra grayscale , citra biner dan citra  berwarna. Pengolahan citra merupakan sebuah proses transformasi dari bentuk satu citra ke bentuk citra yang lainnya [7]. Pada  penelitian  ini  proses  partisi  citra  telapak  kaki  dilakukan  dengan  menggunakan  metode segmentasi dan deteksi tepi.
Segmentasi  adalah  proses  mempartisi  sebuah  citra  menjadi  beberapa  area  atau  daerah  objek, segmentasi citra mempunyai sifat yang discontinuity dan similarity dari intensitas piksel. Pendekatan discontinuity adalah  mempartisi  citra  jika  terjadi  perubahan  intensitas  cahaya  secara  mendadak, sedangkan  pendekatan similarity merupakan  mempartisi  citra  menjadi  daerah-daerah  dengan kesamaan sifat tertentu. Proses segmentasi pada penelitian ini digunakan untuk  mendeteksi  jarak nilai citra telapak pada ruang HSV kaki hasil capture dari webcam yang mendekati warna kulit telapak kaki.
Deteksi tepi adalah salah satu operasi dasar untuk mengolah citra pada komputer yang diterapkan untuk  pengenalan  pola,  pengolahan  citra,  analisis  gerak,  pengenalan  benda  dan  sebagainya  [8]. Adapun tujuan dari deteksi tepi adalah untuk membuat kelompok objek pada citra dan digunakan untuk menganalisis proses citra selanjutnya. Ada dua macam proses deteksi tepi, yaitu: deteksi tepi orde  pertama  dan  deteksi  tepi  orde  kedua,  dimana  deteksi  tepi  orde  kedua  beroperasi  dengan menggunakan turunan atau diferensial dari orde pertama  [9]. Pada penelitian ini untuk mendeteksi seluruh bagian dari telapak kaki dilakukan komparasi tiga macam deteksi tepi, yaitu: Prewitt, Sobel dan Canny.

## 2.1. Metode Prewitt
Metode  Prewitt adalah pengembangan dari  metode Sobel yang  menggunakan filter HPF ( High Pass  Filter )  dengan  satu  angka  nol  penyangga.  Metode  Prewitt  menggunakan  prinsip  dari  fungsi Laplacian  dan  Gaussian  untuk  membangkitkan  HPF  sehingga  mampu  mengurangi noise sebelum dilakukan pehitungan deteksi tepi. Hasil deteksi tepi menggunakan metode Prewitt mempunyai tepi citra yang tebal serta garis vertikal dan horisontal di bagian dalam citra cukup jelas akan tetapi masih ada garis yang putus-putus [10]. Metode Prewitt dan  Sobel dapat  menghasilkan  kualitas citra yang lebih  baik  dalam  mendeteksi  tepi  serta  mampu  mengurangi noise sebelum  dilakukan  proses perhitungan deteksi tepi. Hasil deteksi tepi Prewitt dan Sobel bisa mendeteksi tepi yang sebenarnya dengan tingkat kesalahan paling kecil [11].

## 2.2. Metode Canny
Metode Canny menggunakan Gaussian Derivative Kernel serta merupakan metode deteksi tepi yang  paling  optimal  sehingga  dapat  menghasilkan  deteksi  tepi  yang  halus.  Disamping  itu  metode Canny, tepi yang dihasilkan lebih jelas karena perbedaan tepi citra dan background -nya terlihat nyata akan  tetapi  pada  metode  ini  masih  ada noise pada  bagian  tertentu  yang  belum  bisa  hilang  [12]. Penelitian lain  yang menganalisa perbandingan deteksi tepi  pada janin yang menggunakan metode Prewitt  dan  Canny,  mendapatkan  hasil  perbandingan  bahwasannya  metode  Prewitt  mempunyai akurasi yang lebih baik [13]. Penelitian lainnya yang mendeteksi tepi citra untuk pemeriksaan rontgen penyakit COVID-19 menggunakan metode Sobel melalui teknik thresholding dapat melihat segmentasi penyebaran penyakit COVID-19 [14].

## 2.3. Model Perancangan Sistem
Model  perancangan  sistem  pada  penelitian  ini  dengan  beberapa  bagian  serta  konfigurasi  yang memiliki tugas masing-masing, tampak pada Gambar 1 dengan penjelasan setiap bagiannya sebagai berikut:

## 2.3.1. Proses Input
Tahapan  pada  proses input berfungsi  untuk  mendapatkan  citra  dari  telapak  kaki  melalui webcam ,  dimana  letak  dari webcam tersebut  ada  di  dasar  kotak  alat  bagian  tengah.  Untuk mendapatkan citra telapak kaki yang baik serta kotak alat tidak tergantung dengan pencahayaan dari luar maka sebelah bagian kiri dan kanan dari webcam diberikan lampu LED. Selanjutnya hasil data dari proses image acquisition ini akan diproses oleh program.
Gambar 1 . Model perancangan sistem

## 2.3.2. Proses Deteksi Ukuran Sepatu
Tahapan proses deteksi ini melanjutkan pemrosesan data citra yang dihasilkan pada tahapan input sebelumnya.  Citra  telapak  kaki  akan  di-segmentasi  serta  dideteksi  pada  bagian  tepinya sehingga akan tampil bounding box pada citra telapak kaki tersebut, dengan adanya kotak bounding box tersebut maka panjang dan lebar telapak kaki bisa diukur.

## 2.3.3. Proses Output
Hasil dari proses deteksi ukuran sepatu yang didapatkan dari citra telapak kaki oleh sistem akan ditampilkan di layar monitor dalam tiga bentuk satuan ukuran sepatu standart internasional, yaitu: Europa (UE), Inggris (UK) dan Amerika (US).

## 2.4. Desain Perangkat Keras
Bentuk desain perangkat keras alat sebagaimana tampak atas terlihat pada Gambar 2 (a), Gambar 2 (b) adalah gambar box alat tampak samping, sedangkan pada gambar alat secara fisik terlihat pada
Gambar 3. Ketiga gambar tersebut di atas merupakan desain dengan hasil pengukuran terbaik, baik dari hasil sudut pandang tangkapan webcam maupun dari sisi jarak dengan akurasinya tertinggi antara webcam dan acrylix sebagai tempat pijakan telapak kaki. Ukuran box pendeteksi ukuran sepatu adalah 40 cm (P) x 22,5 cm (L) x 40 cm (T) serta jarak webcam dan acrylix pijakan kaki adalah 31,5 cm.
(a)                                                                                              (b)
Gambar 2 . ( a ) Kotak alat tampak atas;    ( b ) Kotak alat tampak samping
Gambar 3 . Tampilan kotak alat secara fisik

## 2.5. Perancangan Perangkat Lunak
Bentuk flowchart sistem  pendeteksi  telapak  kaki  untuk  mendapatkan  ukuran  sepatu  secara otomatis dapat dilihat pada Gambar 4 dengan penjelasan langah-langkahnya sebagai berikut: langkah pertama dibuat gambar sebagai penskala yang merupakan hasil konversi citra RGB menjadi citra dalam ruang  warna  HSV,  selanjutnya  dilakukan  proses  segmentasi  untuk  mendeteksi  jarak  nilai  yang mendekati warna kulit telapak kaki. Langkah kedua dilakukan proses deteksi seluruh bagian telapak kaki menggunakan komparasi tiga metode deteksi tepi Prewitt, Sobel dan Canny.
Hasil  proses  ketiga  deteksi  tepi  tersebut  diatas  dilanjutkan  dengan  proses thresholding untuk mendapatkan  kontur  telapak  kaki  kemudian  kontur  dari  telapak  kaki  tersebut  akan  dideteksi  yang ditandai dengan munculnya tampilan bounding box . Hasil tampilan bounding box yang dapat dihitung dalam satuan piksel, selanjutnya akan dikonversi dalam bentuk satuan cm. Langkah ketiga pada sistem melanjutkan pada proses sub-program fungsi size_calculate untuk mendapatkan satuan ukuran sepatu standart Europa (EU), United State (US) dan United Kingdom (UK). Proses deteksi telapak kaki, ukuran
Complete 2022, Vol. 3, No. 2, doi.org/10.52435/complete.v3i2.255
sepatu  dalam  bentuk  cm,  standart  ukuran  sepatu  UE,  US  dan  UK  ditampilkan  pada  layar  monitor secara realtime .
Flowchart pada Gambar 5 adalah sub-program yang berfungsi untuk melakukan proses pengecekan nilai panjang telapak kaki dengan pengecekan secara berurutan mulai dari ukuran sepatu paling kecil. Apabila nilai panjang telapak kaki tersebut masuk pada jarak ukuran sepatu, maka sub-program akan mengembalikan  prosesnya  ke  program  utama  untuk  menentukan  nilai  ukuran  sepatu,  tetapi  jika ukuran telapak kaki tidak sesuai maka akan dilakukan pengecekan kembali ke ukuran sepatu yang lebih besar begitu seterusnya langkah tersebut dilakukan. Apabila ukuran telapak kaki terlalu besar atau diluar range nilai yang telah ditentukan maka di layar monitor tidak akan menampilkan ukuran sepatu yang sesuai dengan panjang telapak kaki tersebut.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Untuk memastikan seluruh sistem telah berjalan sesuai dengan yang direncanakan serta guna mengetahui  performanya  maka  diperlukan  pengujian  mulai  dari  tahapan  proses input hingga proses output. Tampilan Gambar 6 menunjukkan contoh hasil pembacaan dari proses deteksi telapak kaki  untuk  menentukan  ukuran  sepatu,  sedangkan  pada  Tabel  1  menunjukkan  sebagian  data tampilan  perbandingan  hasil  visualisasi  dari  tiga  contoh  citra  telapak  kaki  hasil  segmentasi  dari deteksi tepi menggunakan Prewitt, Sobel dan Canny. Hasil deteksi garis tepi citra telapak kaki dari, Sobel  dan  Canny  lebih  tegas  serta  lebih  baik  daripada  hasil  deteksi  tepi  menggunakan  metode Prewitt,  sedangkan  hasil  visualisasi  deteksi  tepi  dari  Canny  tampak  lebih  kasar  daripada  metode Sobel. Pada penelitian ini waktu yang diperlukan untuk proses pembacaan ukuran sepatu melalui deteksi  setiap  telapak  kaki  berjalan  dalam  waktu realtime ,  sehingga  tidak  ada  waktu  tunda  serta hasilnya langsung ditampilkan di layar monitor pada tiap frame- nya.
Pada Tabel 2, menampilkan contoh data akurasi hasil deteksi garis tepi dari metode Canny yang mengacu  pada  tiga  standart  internasional,  yaitu:  UE,  US  dan  UK.  Data  tersebut  didapatkan  dari proses perbandingan antara jarak fisik telapak kaki dan jarak hasil dari perhitungan citra yang telah disegmentasi  sehingga  akan  diketahui  nilai  selisih  dalam  satuan  panjang  dan  lebarnya.  Adapun adanya  sedikit  perbedaan  atau  selisih  antara  hasil  pengukuran  telapak  kaki  secara  fisik  dan  hasil pembacaan  dari  proses  segmentasi  hal  tersebut  dikarenakan  adanya background yang  tidak diinginkan masuk pada area pembacaan dari webcam , misalkan kepala orang yang sedang diukur atau  ujung  celananya,  pencahayaan  eksternal  dari  ruangan  yang  tidak  tegak  lurus  dengan  alat sehingga hal ini akan mengakibatkan timbulnya bayangan dari telapak kaki yang diukur disamping itu selama proses pengambilan data alat deteksi ukuran sepatu dilakukan secara berpindah-pindah tempat  atau  ruangan  sehingga  sumber  pencahayaan  dari  eksternal  berubah-ubah  sehingga  dapat mempengaruhi  hasil  proses  pembacaan  dari  telapak kaki.  Tabel  3  mempresentasikan  data  kinerja deteksi telapak kaki dari metode Canny dalam bentuk akurasi perbandingan hasil pengukuran dan selisih pengukuran fisik serta hasil segmentasi, disamping itu juga ditampilkan hasil klasifikasi tiga standart nomor ukuran sepatu internasional, yaitu: EU, US dan UK. Serupa dengan Tabel 3, pada Tabel 4 deteksi telapak kakinya menggunakan metode Sobel, sedangkan pada Tabel 5 menampilkan data hasil proses deteksi menggunakan metode Prewitt.
Start Import citra untuk digunakan sebagai skala Konversi RGB to HSV Konversi ukuran dari piksel ke centimeter Capture image Konversi RGB ke HSV Deteksi warna kulit telapak kaki Deteksi tepi dengan Canny Threshold dan contours Pemasangan bounding box Menghitung panjang dan lebar piksel dari garis yang dibuat berdasarkan titik acuan Konversi ukuran dari piksel ke centimeter
Sub program size_calculate ke tiga standart (EU, US dan UK )
Menampilkan tiga standart ukuran sepatu
Gambar 5. Flowchart sistem deteksi ukuran sepatu sekunder
Gambar 6. Hasil deteksi dan pembacaan telapak kaki
Complete 2022, Vol. 3, No. 2, doi.org/10.52435/complete.v3i2.255
Tabel 1. Pengujian perbandingan hasil deteksi tepi N o Citra Telapak Kaki Citra Asli Citra Hasil Deteksi Tepi Sobel Prewitt Canny
1 2
3
4
5
Tabel 2. Pengujian akurasi hasil deteksi ukuran sepatu
No . Data Pengujian Ukuran Fisik Telapak Kaki (cm) Realita s Ukuran Nomor Sepatu Ukuran Telapak Kaki Hasil Segmentasi (cm) Klasifikasi Nomor Ukuran Sepatu Panjang Lebar Panjang Lebar 1. 23 9,7 39 (EU) 23,16 9,98 37,5 (EU) 7 (US) 5 (UK) 2. 26 9,8 45 (EU) 25,53 10,07 41,5 (EU) 10 (US) 8 (UK) 3. 22,6 9 38 (EU) 22,72 9,16 37 (EU) 6,5 (US) 4,5 (UK) 4. 26 11 42 (EU) 26,11 11,06 37,5 (EU) 7 (US) 5 (UK) 5. 22,8 9,5 40 (EU) 22,87 9,58 37,5 (EU) 7 (US) 5 (UK) 6. 22,7 9,7 44 (EU) 23,39 9,81 38 (EU) 7,5 (US) 5,5 (UK) 7. 21,5 8,5 39 (EU) 21,67 8,6 36 (EU) 5,5 (US) 3,5 (UK) 8. 25,6 10,2 44 (EU) 25,58 10,28 41,5 (EU) 10 (US) 8 (UK) 9. 25,7 10,3 42 (EU) 25,62 10,34 41,5 (EU) 10 (US) 8 (UK)
Tabel 3. Akurasi hasil deteksi Canny
N o Ukuran Fisik Telapak Kaki (cm) Realitas Ukuran Nomor Sepatu Ukuran Telapak Kaki Hasil Segmentasi (cm) Klasifikasi Nomor Ukuran Sepatu Selisih Ukuran Fisik dan Hasil Segmentasi Kesalahan (%) Panjang Lebar Panjang Lebar Panjang Lebar Panjang Lebar 1. 23 9,7 39 (EU) 23,16 9,98 37,5 (EU) 7 (US) 5 (UK) 0,16 0,28 3,7 2,7 2. 26 9,8 45 (EU) 25,53 10,07 41,5 (EU) 10 (US) 8 (UK) 0,03 0,07 0,8 0,7 3. 22,6 9 38 (EU) 22,72 9,16 37 (EU) 6,5 (US) 4,5 (UK) 0,12 0,16 2,7 1,4 4. 26 11 42 (EU) 26,11 11,06 37,5 (EU) 7 (US) 5 (UK) 0,11 0,06 2,9 0,7 5. 22,8 9,5 40 (EU) 22,87 9,58 37,5 (EU) 7 (US) 5 (UK) 0,07 0,08 1,6 0,8 6. 22,7 9,7 44 (EU) 23,39 9,81 38 (EU) 7,5 (US) 5,5 (UK) 0,69 0,11 15,7 1,1 7. 21,5 8,5 39 (EU) 21,67 8,6 36 (EU) 5,5 (US) 3,5 (UK) 0,17 0,1 3,7 0,8 8. 25,6 10,2 44 (EU) 25,58 10,28 41,5 (EU) 10 (US) 8 (UK) -0,02 0,08 -0,5 0,8 9. 25,7 10,3 42 (EU) 25,62 10,34 41,5 (EU) 10 (US) 8 (UK) -0,08 0,04 -2,1 0,4 10. 23,6 9,9 40 (EU) 23,66 9,92 39 (EU) 8 (US) 6 (UK) 0,06 0,02 1,4 0,2
Tabel 4. Akurasi hasil deteksi Sobel
N o Ukuran Fisik Telapak Kaki (cm) Realitas Ukuran Nomor Sepatu Ukuran Telapak Kaki Hasil Segmentasi (cm) Klasifikasi Nomor Ukuran Sepatu Selisih Ukuran Fisik dan Hasil Segmentasi Kesalahan (%) Panjang Lebar Panjang Lebar Panjang Lebar Panjang Lebar 1. 23 9,7 39 (EU) 23,19 10,03 37,5 (EU) 7 (US) 5 (UK) 0,19 0,33 4,4 3,2 2. 26 9,8 45 (EU) 25,58 10,1 41,5 (EU) 10 (US) 8 (UK) 0,08 0,1 2 1 3. 22,6 9 38 (EU) 22,76 9,2 37 (EU) 6,5 (US) 4,5 (UK) 0,16 0,2 3,6 1,8 4. 26 11 42 (EU) 26,14 11,08 37,5 (EU) 7 (US) 5 (UK) 0,14 0,08 3,6 0,9 5. 22,8 9,5 40 (EU) 22,9 9,61 37,5 (EU) 7 (US) 5 (UK) 0,1 0,11 2,3 1 6. 22,7 9,7 44 (EU) 23,41 9,81 38 (EU) 7,5 (US) 5,5 (UK) 0,71 0,11 16,1 1,1 7. 21,5 8,5 39 (EU) 21,69 8,62 36 (EU) 5,5 (US) 3,5 (UK) 0,19 0,12 4,1 1 8. 25,6 10,2 44 (EU) 25,6 10,3 41,5 (EU) 10 (US) 8 (UK) 0 0,1 0 1 9. 25,7 10,3 42 (EU) 25,38 10,12 41,5 (EU) 10 (US) 8 (UK) -0,32 -0,18 -8,2 -1,9 10. 23,6 9,9 40 (EU) 23,68 9,94 39 (EU) 8 (US) 6 (UK) 0,08 0,04 1,9 0,4
Tabel 5. Akurasi hasil deteksi Prewitt
N o Ukuran Fisik Telapak Kaki (cm) Realitas Ukuran Nomor Sepatu Ukuran Telapak Kaki Hasil Segmentasi (cm) Klasifikasi Nomor Ukuran Sepatu Selisih Ukuran Fisik dan Hasil Segmentasi Kesalahan (%) Panjang Lebar Panjang Lebar Panjang Lebar Panjang Lebar 1. 23 9,7 39 (EU) 23,19 5,45 37,5 (EU) 7 (US) 5 (UK) 0,19 -4,25 4,4 -41,2 2. 26 9,8 45 (EU) 25,58 6,84 41,5 (EU) 10 (US) 8 (UK) 0,08 -3,16 2 -31,6 3. 22,6 9 38 (EU) 22,76 9,2 37 (EU) 6,5 (US) 4,5 (UK) 0,16 0,2 3,6 1,8 4. 26 11 42 (EU) 6,46 5,7 35 (EU) 5 (US) 3,5 (UK) -19,54 -5,3 -508 -58,3 5. 22,8 9,5 40 (EU) 6,03 8,4 5 (EU) 3,5 (US) 38 (UK) -16,77 -1,1 -382,2 -10,5 6. 22,7 9,7 44 (EU) 23,41 7,62 7,5 (EU) 5,5 (US) 36 (UK) 0,71 -2,08 16,1 -20,2 7. 21,5 8,5 39 (EU) 21,58 7,73 5,5 (EU) 3,5 (US) 41 (UK) 0,08 -0,77 1,7 -6,5 8. 25,6 10,2 44 (EU) 25,09 9,38 9,5 (EU) 7,5 (US) 35 (UK) -0,51 -0,82 -13,1 -8,4 9. 25,7 10,3 42 (EU) 3,69 6,17 35 (EU) 5 (US) 3,5 (UK) -22,01 -4,13 -565,7 -42,5 10. 23,6 9,9 40 (EU) 23,37 7,33 38 (EU) 7,5 (US) 5,5 (UK) -0,23 -2,57 -5,4 -25,4

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  parameter  uji  sebagaimana  tersebut  diatas  terkait  dengan kinerja  segmentasi  citra  telapak  kaki  yang  digunakan  untuk  menentukan  ukuran  sepatu  secara otomatis dalam waktu nyata melalui proses komparasi tiga metode deteksi tepi dengan kesimpulan sebagai berikut: pertama, akurasi pembacaan ukuran sepatu sudah mendekati ukuran sebenarnya akan tetapi belum 100%, hal ini disebabkan hampir semua merk sepatu mempunyai standart ukuran yang  berbeda,  pada  penelitian  ini  menggunakan  ukuran  sepatu  dari merk Converse.  Kedua,  hasil deteksi tepi Canny mempunyai akurasi terbaik untuk panjang telapak kaki sebesar 97% dan 98,8%
Complete 2022, Vol. 3, No. 2, doi.org/10.52435/complete.v3i2.255
untuk lebar telapak kaki, hasil akurasi deteksi metode Sobel untuk panjang telapak kaki 93,4% dan akurasi lebarnya 94,1%, sedangkan hasil akurasi deteksi metode Prewitt untuk panjang telapak kaki 30,3% dan akurasi deteksi  lebar telapak kakinya 74,3%.  Ketiga, waktu  komputasi tercepat sebesar 23,26 detik dihasilkan oleh metode deteksi tepi Sobel dan yang keempat, pada penelitian ini akurasi terbaik dan presisi tertinggi didapatkan dengan skala perbandingan  4,48 piksel sebanding dengan jarak 1 mm. Kesimpulan kelima dari penelitian ini, bahwasannya hasil semua performa dari sistem sebagaimana tersebut diatas didapat pada kotak alat dengan jarak antara webcam dengan alas telapak kaki sepanjang 31,5 cm.

## Referensi
1. I. Lesmono, “R ancang Bangun Sistem Informasi Penjualan Sepatu Berbasis Website Dengan Metode Waterfall ,” Swabumi , vol. 6, pp. 55 – 62, 2018, doi: 10.31294/swabumi.v6i1.3316.
2. C. Wahyuning and M. Waskito, “Pendekatan Antropometri Kaki Orang Indonesia Pada Desain Master Shoe  Last  Bagi  Industri  Kecil dan  Menengah,” Mudra  J.  Seni  Budaya ,  vol. 34,  pp.  291 – 298,  2019,  doi: 10.31091/mudra.v34i3.532.
3. G.  Waluyono,  “P erancangan  Sistem  Ukuran  Sepatu  Untuk  Anak  Perempuan  Usia  4-6  Tahun Berdasarkan Data Antroprometri Kaki ,” J. Apl. Ilmu Tek. Ind. , vol. 1, 2020, doi: 10.32585/japti.v1i1.622.
4. I. Muhimmah and L. H. Wigatning, “Aplikasi Anthropometri Telapak Kaki Berbasis Pengolahan Citra,” Semin. Nas. Inform. Medis IV, no. 0274, pp. 1 – 12, 2013.
5. D. Derisma, “Perbandingan Kinerja Metode Deteksi Tepi Pada Pengenalan Objek Menggunakan Open CV,” Inform. Mulawarman    J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 11, p. 17, 2016, doi: 10.30872/jim.v11i2.209.
6. J. Enterprise, Otodikdak Pemrograman Python . PT Elex Media Komputindo.
7. M. Pulung Nurtantio Andono, T.Sutojo, Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: Andi, 2017.
8. I. G. Suryantara, “I mplementasi Deteksi Tepi Untuk Mendeteksi Keretakan Tulang Orang Lanjut Usia (Manula) Pada Citra Rontgen Dengan Operator Sobel Dan Prewitt ,” J. Algoritm. Log. dan Komputasi , vol. 1, 2018, doi: 10.30813/j-alu.v1i2.1368.
9. W.  Supriyatin,  “Perbandingan  Metode  Sobel,  Prewitt,  Robert  dan  Canny  pada  Deteksi  Tepi  Objek Bergerak,” Ilk. J. Ilm. , vol. 12, pp. 112 – 120, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.541.112-120.
10. K. Letelay, “Perbandingan Kinerja Metode Deteksi Tepi,” J-Icon , vol. 7, no. 1, pp. 1 – 8, 2019.
11. B. Sitohang and A. Sindar, “Analisis Dan Perbandingan Metode Sobel Edge Detection Dan Prewit Pada Det eksi Tepi Citra Daun Srilangka,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 3, pp. 314 – 322, 2020, doi: 10.32672/jnkti.v3i3.2511.
12. [N. Tsani and H. Harliana, “Implementasi Deteksi Tepi Canny Dengan Transformasi Powerlaw Dalam Mendeteksi Stadium Kanker S erviks,” J. Ilm. Intech    Inf. Technol. J. UMUS , vol. 1, pp. 22 – 33, 2019, doi: 10.46772/intech.v1i01.35.
13. E. L. Utari, “Analisa deteksi tepi janin dengan menggunakan metode prewitt dan canny,” J. Simp. Nas. , pp. 101 – 110, 2011.
14. M.  Ghozali  and  H.  Sumarti,  “Det eksi  Tepi  pada  Citra  Rontgen  Penyakit  COVID-19  Menggunakan Metode Sobel,” J. Imejing Diagnostik , vol. 6, pp. 51 – 59, 2020, doi: 10.31983/jimed.v6i2.5840.
© 2019 by the authors. Submitted for possible open access publication under the terms and  conditions  of  the  Creative  Commons  Attribution  (CC  BY)  license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
Complete 2022, Vol. 3, No. 2, doi.org/10.52435/complete.v3i2.255