## IMPLEMENTASI METODE EUCLIDEAN DISTANCE UNTUK EKSTRAKSI FITUR JARAK PADA CITRA SKELETON
1 Miftahul Jannah, 2 Nurul Humaira
1,2 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 miftah@staff.gunadarma.ac.id, 2 nurulhumaira44@yahoo.com

## Abstrak
Gait adalah cara atau sikap berjalan kaki seseorang. Tiap orang memiliki cara berjalan yang berbeda, sehingga gerak jalan seseorang sulit untuk disembunyikan ataupun direkayasa. Analisis  gait  adalah  ilmu  pengetahuan  yang  mempelajari  tentang  kemampuan  atau  cara bergerak  manusia.  Dalam  bidang  kedokteran,  analisis  gait  digunakan  untuk  menentukan penanganan  dan  terapi  bagi  pasien  rehabilitasi  medik.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  fitur jarak  pada  citra  skeleton . Ekstraksi  fitur  jarak  pada  citra  skeleton  menggunakan  metode euclidean distance terbagi dalam  beberapa tahapan, dimulai dengan mengambil citra skeleton, konversi citra RGB menjadi citra Biner, proses menemukan titik koordinat dari titik akhir dan titik  percabangan,  dan  ekstraksi  fitur  pada  skeleton.  Metode  yang  digunakan  menghasilkan persentase tingkat keberhasilan sebesar 87.84%.
Kata Kunci : ekstraksi jarak, skeleton, matlab

## Abstract
Gait is a way of walking people. Each person has a different way of walking so gait is difficult to hide or engineer. Gait analysis is the study of human capabilities or motion. the use of  gait  analysis  in  the  medical  field  is  used  for  early  treatment  and  therapy  of  medical rehabilitation patients. In this research, we will use the distance feature on the skeleton image. Distance  feature  extraction  on  skeleton  images  using  euclidean  distance  method  is  done  in several stages, starting with taking skeleton images, converting RGB images into binary images, the process of finding coordinates of end points and branching points, and feature extraction on skeleton. The method used produces a percentage of success rate of 87.84%.
Keywords : distance extraction, skeleton, matlab

## PENDAHULUAN
Sistem  keamanan  biometrik  adalah sistem keamanan  yang menggabungkan sebuah  sistem hardware , software dan database untuk  mengenali  seseorang  secara unik  melalui  satu  atau  lebih  karakteristik fisiologis atau perilaku yang dimiliki manusia
seperti gaya berjalan, bentuk wajah, suara, iris mata, sidik jari, dan lain-lain [1].
Berjalan  merupakan  gerakan  yang memungkinkan  seseorang  untuk  berpindah dari  satu  tempat  ke  tempat  lain  dengan menggerakkan  kaki  maju  ke  depan  dalam posisi  yang  benar  secara  bergantian  [2].  Saat seseorang  berjalan  terjadi  gerakan  berulang-
ulang  atau  siklus  yang  terkoordinasi  mem- bentuk suatu gaya berjalan ( Gait ).
Gaya  berjalan  fokus  pada  cara  atau sikap  berjalan  seseorang  [3].  Tiap  orang memiliki cara berjalan yang berbeda, sehingga  gerak  jalan  seseorang  sulit  untuk disembunyikan  ataupun  direkayasa.  Analisis gait adalah  ilmu  pengetahuan  yang  mempel- ajari  tentang  kemampuan  atau  cara  manusia bergerak.  Dalam  bidang  kedokteran,  analisis gait digunakan  untuk  menentukan  penangan- an dan terapi bagi pasien rehabilitasi medik.
Sejumlah  penelitian  terkait  dengan analisis gait telah banyak dilakukan. Hustinawaty  dkk  [4]  dalam  penelitiannya melakukan beberapa tahapan untuk pembentukan skeleton yaitu  proses  akuisisi, background  subtraction , filtering , thres- holding dan  pembentukan  siluet  sehingga menghasilkan citra biner dengan metode most prominent  ridge  line [4].  Ahmed  [5]  dalam penelitiannya  mengekstraksi  fitur  dengan menggabungkan  fitur  statis  yang  didasarkan pada  panjang  tulang  dan  fitur  dinamis  yang diekstraksi  dari  ketinggian  tangan,  bahu  dan kaki  dari  permukaan  tanah  untuk  meningkat- kan  tingkat  pengenalan.  Citra skeleton yang diperoleh  dari  penggunaan  sensor Microsoft Kinect digunakan untuk  pengenalan gait . Penelitian yang  dilakukan  oleh Sinha  dkk [6]
menggunakan  sensor Microsoft  Kinect dan melakukan  ekstraksi  fitur  tubuh  bagian  atas, tubuh  bagian  bawah  dan  titik  sentroid  untuk analis gait.
Berdasarkan  beberapa  penelitian  yang telah  dilakukan,  maka  dalam  penelitian  ini yang  akan  dilakukan  adalah  mengekstraksi fitur  jarak  pada  citra  skeleton  manusia menggunakan  metode euclidean distance dan mengimplementasikannya pada Matlab
7.14.0(R2012a).  Jarak  yang  di  ekstraksi adalah  jarak  dari  tangan  ke  poros  dada,  jarak kepala  ke  poros  dada,  jarak  kaki  depan  ke kaki  belakang,  jarak  sudut  tungkai  depan  ke sudut  tungkai  belakang.  Adapun  metode euclidean distance digunakan  dikarenakan metode ini merupakan salah satu metode yang cukup  baik  untuk  mengukur  jarak  ( distance ).
Pemanfaatan hasil ekstraksi skeleton ini dapat digunakan untuk membantu pihak-pihak yang membutuhkan teknologi ekstraksi fitur skeleton .

## METODE PENELITIAN
Ekstraksi  jarak  pada  citra skeleton dilakukan untuk  mencari jarak dari titik  yang ada  pada skeleton .  Tahapan  ekstraksi  jarak pada  citra skeleton tubuh  manusia  ditam- pilkan pada Gambar 1.

## Konversi Citra Skeleton
Tahapan  diawali  dengan  mengambil citra skeleton manusia  untuk  dikonversi  dari citra  RGB  (berwarna)  diubah  menjadi  citra biner  yang  hanya  memiliki  nilai  0  dan  1. Konversi  ini  menghasilkan  warna  latar belakang bernilai 0 dan citra skeleton bernilai 1  sehingga mempertajam  bentuk  citra skeleton yang  digunakan  sehingga  mem- udahkan  mendeteksi  titik  koordinat  dari  titik akhir  dan  titik  percabangan.  Citra skeleton yang diperoleh dari proses konversi selanjutnya  dicari  titik  koordinat  dari  titik akhir  dan  titik  percabangan,  mengelompok- kan koordinat titik percabangan dan titik akhir untuk  menjadi  nilai  masukan  dalam  tahap ekstraksi  jarak  menggunakan Euclidean
Distance .

## Deteksi Titik Koordinat Citra Skeleton
Setelah  citra skeleton berubah  nilai pikselnya  mejadi  citra  biner  tahapan  selan- jutnya  mendeteksi  titik  koordinat  titik  akhir dan  titik  percabangan.    Koordinat  titik  akhir yang  akan  di  deteksi  adalah  ujung  tangan, ujung  kepala,  kaki  depan,  dan  kaki  belakang, sudut  tungkai  depan  ke  sudut  tungkai belakang  sedangkan  koordinat  titik  perca- bangan yang akan dideteksi adalah titik poros dada.

## Ekstraksi Fitur Jarak
Titik  koordinat  titik  akhir  dan  titik percabangan  yang  telah  diperoleh  dikelom- pokkan  dan  menjadi  nilai  masukan  dalam
persamaan Euclidean Distance (1). Euclidean distance merupakan  generalisasi  dari teorema phytagoras [7].  Pada  persamaan  (1),    x 1  , x 2 merupakan oordinat sumbu x dari sebuah titik dan  y 1 ,  y 2 merupakan  oordinat  sumbu  y  dari sebuah titik .
𝑑 =   √(𝑥 1 −   𝑥 2 ) 2 + (𝑦 1 −   𝑦 2 ) 2 (1)
Pada  penelitian  ini  jarak  dikelom- pokkan yaitu jarak dari tangan ke poros dada, jarak  kepala  ke  poros  dada,  jarak  kaki  depan ke  kaki  belakang,  jarak  sudut  tungkai  depan ke sudut tungkai belakang.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Ekstraksi  fitur  jarak  citra skeleton ini menggunakan 20 atlet dengan masing-masing atlet  memiliki  32  citra skeleton .  Contoh gambaran  hasil  ekstraksi  jarak  pada  citra skeleton untuk  atlet  ke-1  dan  atlet  ke-2  dapat dilihat  pada  Tabel  1.  Hasil  ekstraksi  di- kelompokkan  menjadi  4  kolom  yaitu  jarak tangan  ke  poros  dada  (J1),  jarak  kepala  ke poros  dada  (J2),  jarak  kaki  depan  ke  kaki belakang  (J3),  dan  jarak  sudut  tungkai  depan ke  sudut  tungkai  belakang  (J4)    Tabel  1 menunjukkan  bahwa  pada  pengujian  yang dilakukan  pada  atlet  ke-1  dan  atlet  ke-2 diperoleh  persentase  keberhasilan  program dalam ekstraksi jarak. Gerakan yang menghasilkan  jarak  yang  bernilai  0  yang terdapat  pada  atlet  ke-1  dan  atlet  ke-2 menunjukkan  bahwa  proses  ekstraksi  gagal.
Persamaan  digunakan  untuk  meng-hitung persentase (2) .
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = (𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑓𝑖𝑡𝑢𝑟∗𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑔𝑒𝑟𝑎𝑘𝑎𝑛)−𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑟𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 0 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑓𝑖𝑡𝑢𝑟∗𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑔𝑒𝑟𝑎𝑘𝑎𝑛 ∗ 100% (2) Berdasarkan  persamaan  (2),  Atlet  ke-1 diperoleh  persentase  sebesar  92,96%  dan Atlet  ke-2  diperoleh  persentase  sebesar 96,09%. Tabel 1. Contoh Hasil Uji Ekstraksi Jarak Skeleton Atlet ke-1 Atlet ke- 2 Gerakan ke- J1 J2 J3 J4 Gerakan ke- J1 J2 J3 J4 1 125 247 132 76 1 99 139 127 0 2 116 206 184 182 2 153 195 191 162 3 131 203 240 171 3 110 101 238 178 4 134 194 311 183 4 149 135 271 187 5 135 190 320 185 5 99 87 304 198 6 159 235 326 168 6 157 145 304 198 7 126 200 277 142 7 102 87 311 177 8 118 221 256 110 8 107 92 295 159 9 110 161 237 137 9 118 126 288 132 10 94 199 192 112 10 113 143 215 124 11 84 227 157 0 11 110 210 157 106 12 106 189 0 0 12 104 188 104 0 13 115 168 123 0 13 124 95 159 0 14 127 171 178 158 14 147 149 199 144 15 121 153 241 159 15 162 199 263 163 16 128 111 311 173 16 173 164 303 171 17 124 112 328 165 17 142 121 311 189 18 104 155 255 138 18 133 138 311 190 19 93 156 259 141 19 139 103 305 178 20 78 170 245 106 20 132 99 303 161 21 90 198 195 122 21 99 140 287 147 22 84 205 140 0 22 86 187 258 169 23 115 183 0 0 23 72 186 198 126 24 123 177 0 0 24 78 166 136 97 25 131 163 141 122 25 87 139 94 0 26 144 157 191 167 26 125 186 122 0 27 136 126 265 151 27 143 133 183 157 28 141 132 255 152 28 80 68 239 166 29 145 136 287 135 29 135 129 279 169 30 135 134 273 129 30 129 130 302 172 31 132 141 270 130 31 136 142 295 158 32 135 154 226 127 32 138 144 287 146

## Tabel 2. Persentase Tingkat Keberhasilan
Atlet ke- Hasil Persentase Atlet ke- Hasil Persentase 1 92.96% 11 95.31% 2 96.09% 12 85.93% 3 96.09% 13 84.37% 4 94.53% 14 84.37% 5 89.84% 15 83.59% 6 97.65% 16 83.59% 7 87.50% 17 78.12% 8 88.28% 18 75.78% 9 92.18% 19 83.59% 10 89.06% 20 78.12%
Berdasarkan  ekstraksi  fitur  jarak  citra skeleton menggunakan  20  atlet  dengan masing-masing  atlet  memiliki  32  citra skeleton memberikan  tingkat  keberhasilan  uji coba  yang  dilakukan  dengan  hasil  seperti ditampilkan pada Tabel 2.
Pada  Tabel  2.  terlihat  bahwa  hasil persentase yang diperoleh mulai dari atlet ke- 1 sampai atlet ke-20 memiliki hasil persentase diatas 75%. Berdasarkan Tabel tersebut, maka rata-rata  persentase  dari  20  atlet  dapat dihitung menggunakan persamaan (3).
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑎𝑡𝑙𝑒𝑡 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑡𝑙𝑒𝑡 ∗ 100% (3)
Berdasarkan persamaan (3),  maka total persentase  yang  diperoleh  dari  hasil  per- sentase 20 atlet sebesar 87,84%.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Aplikasi  ekstraksi  fitur  jarak  citra skeleton pada  20  atlet  berhasil  dilakukan dengan menggunakan software
Matlab
7.14.0(R2012a).  Proses dilakukan  dengan mengubah  citra skeleton manusia yang  masih berupa  citra  RGB  menjadi  citra  biner, mencari titik koordinat akhir dan percabangan dari citra skeleton manusia, mengelompokkan titik  koordinat  percabangan  dan  akhir  dan dimasukkan  ke  dalam  rumus Euclidean Distance. Secara  keseluruhan  aplikasi  eks-
traksi  jarak skeleton ini  dapat  mendeteksi jarak  dari  citra skeleton yang  ingin  dicari, walaupun  citra skeleton yang  ada  belum sempurna  dan  masih  ada  titik skeleton yang tidak terdeteksi.
Pada  hasil  uji  coba  citra skeleton 20 atlet, diperoleh  persentase  tingkat  keberha- silan  sebesar  87.84%.  Persentase  ini  didapat karena  terdapat  beberapa skeleton yang  tidak sempurna  sehingga  titik  akhir  ataupun  titik percabangannya tidak terdeteksi.
Pengembangan  penelitian  selanjutnya antara  lain  menggunakan  citra skeleton yang lebih  baik  hasilnya,  mendeteksi  titik  yang ingin  dicari  dengan  lebih  tepat  dengan menggunakan metode ekstraksi fitur lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. M. Alsaadi, “Physiological biometric authentication  systems,  advantages, disadvantages  and  future  development: A  review”, International  Journal  of
Scientific  & Technology Research , vol.
4, no. 12, hal. 285 – 289, 2015.
[2] J.  Carpentier,  M.  Benallegue,  dan  J.-P.
Laumond  “,  On  the  centre  of  mass motion in
human walking”,
International  Journal  of  Automation and Computing , vol. 14, no. 5, hal. 542
– 551, 2017.
[3] W.  Tao,  T.  Liu,    R.  Zheng,  dan  H.
Feng,  “Gait  analysis  using  wearable
sensors”, Sensors ,  vol.  12,  no.  2,  hal.
2255 – 2283, 2012.
[4] Hustinawaty,  J.  S.  Puspito,  dan O. Siahaan, Metode  most  prominent  ridge line pada pengukuran rangka atlet jalan cepat” , Dalam Proceedings Konferensi
Nasional Sistem Informasi 2014, 2014, hal. 195 – 200.
[5] M.  H.  Ahmed,  “Kinect-based  human gait  recognition  using  static  and dynamic features” , International
Journal  of  Computer  Science  and Information  Security ,  vol.  14,  no.  12,
2016.
[6] A.  Sinha,  K.  Chakravarty,  dan  B.
Bhowmick, “Person identification
using skeleton information from kinect”,  Dalam  Proceedings  The  Sixth
International  Conference  on  Advances in Computer-Human Interactions,
2013, hal.101-108.
[7] Weisstein,  Eric  W.  "Distance",  From MathWorld--A Wolfram Web. [Daring]. Tersedia: http://mathworld.wolfram.com/Distanc e.html. [Diakses: 24 Januari 2018].