Teknik, 38 (1), 2017, 35-39

## Analisa Metode Pengukuran Berat Badan Manusia Dengan Pengolahan Citra
Fadlur Rahman 1 , Hilman Fauzi 1* , Tauhid Nur Azhar 2 , Ratri Dwi Atmadja 1 , Nasya Ayudina 1
1 Jurusan Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom, Jl. Telekomunikasi No. 1, Bandung, Jawa Barat 40257
2 Fakultas Kedokteran, Universitas Islam Bandung Jl. Tamansari No. 20, Bandung, Jawa Barat 40116

## Abstrak
Berat  badan  merupakan  salah  satu  parameter  yang  penting  untuk  mengetahui  kondisi  tubuh seseorang.  Informasi  berat  badan  pada  umumnya  diperoleh  dari  pengukuran  menggunakan  alat timbangan  badan.  Salah  satu  metode  lain  untuk  mengetahui  berat  badan  seseorang  adalah  dengan pengolahan  citra.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghitung  berat  badan  dengan  menggunakan pengolahan  citra.  Pendekatan  matematis  didasarkan  pada  perhitungan  Body  Surface  Area  dan volume  elips  tubuh  manusia.  Pengolahan  citra  yang  berupa  foto  digital  diolah  untuk  menghasilkan informasi  mengenai  berat  badan  seseorang  pada  foto  tersebut.  Selanjutnya  dilakukan  investigasi kemungkinan,  analisis  perhitungan,  dan  peningkatan  akurasi  pada  sistem.  Kinerja  dari  sistem  yang dikembangkan  diuji  dengan  membandingkan  hasil  perhitungan  dengan  berat  badan  hasil  dari timbangan  badan.  Hasil  pengujian,  analisa,  dan  akurasi  sistem  sebesar  95,6  %  pada  jarak  470  cm antara  kamera dengan  objek menunjukkan  bahwa  metode perhitungan  berat  badan  sangat  mungkin dilakukan melalui pengolahan citra dengan berbagai ketentuan serta batasan.
Kata kunci: berat badan; body surface area; pengolahan citra

## Abstract
[Title: Analysis of Body Weight Measurement Design System Using Image Processing] Body weight is  one  of  important  parameters  to  determine  the  condition  of  a  person's  body.  Information  of  body weight is usually taken by a measurement scales. One of the other methods to determine body weight is  by  image  processing.  This  research  aims  to  determine  body  weight  calculation  using  image processing with various mathematical approach based on a calculation of  Body Surface Area (BSA) and  the  volume  of  the  ellipse  for  the  human  body.  Image  processing  from  digital  photos  was processed  to  get  information  of  one’s  body  weight.  Further  analysis  was  done  by  investigating  the possibility, calculation, and analysis of the system's accuracy. Performance of the developed system is examined by comparing the body weight calculation results to the  results from a scales. The result of the analysis and the accuracy of calculation system  which showed 95% at 470 cm distance  between the  camera  and  the  object  of  the  study  shows  that  weight  calculation  through  image  processing  is feasible, with various conditions and restrictions.
Keywords: body weight; body surface area; image processing

## 1.  Pendahuluan
Pada  era  teknologi  ini  semua  hal  yang berhubungan  dengan  kebutuhan  dibuat  dalam  suatu sistem  yang  mempermudah  manusia  dalam  melakukan kegiatannya.  Terutama  kegiatan  yang  membutuhkan ketelitian  yang  tinggi  atau  berulang-ulang  seperti mengukur berat badan.
Berat  badan  merupakan  salah  satu  parameter dalam  satuan  kilogram  (kg)  yang  digunakan  untuk pengukuran  tubuh  ( World  Health  Organization  Expert
Comittee ,  1995).  Melalui  berat  badan  dapat  diketahui berbagai  informasi  untuk  menganalisa  kondisi  tubuh seseorang  seperti Body  Surface  Area (BSA)  dan Body Mass Index (BMI) (Utari, 2007).
Beberapa  metode  yang  telah  dilakukan  adalah: estimasi  perhitungan  menggunakan  scan  data 3D (Yu, dkk,  2010);  formula  Mosteller  untuk  BSA  pada  anak (Furqam,  dkk,  2010);  dan  formula The  DuBois  and DuBois (Verbraecken,  dkk,  2006;  Shuter  dan  Aslani, 2000).  Yang  terakhir  merupakan  metode  yang  paling
------------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi. E-mail: hilmanfauzitsp@telkomuniversity.ac.id
populer  dan  banyak  digunakan  serta  telah  terbukti  secara ilmiah dapat digunakan sebagai acuan yang sesuai.
Selain BSA, kondisi tubuh seseorang dapat dilihat dari BMI.  BMI  berisi  informasi  struktur  tubuh manusia  berupa  index  dari  hasil  perhitungan  berat  dan tinggi  badan  seseorang.  Bipembi  dkk.  (2015)  serta Honade (2013) melakukan penelitian tentang perhitungan BMI seseorang dapat dilakukan dengan input berupa citra menggunakan  teknik  pengolahan  citra  digital  ( image processing) (Munir,  2004;  Prasetyo,  2011).  Penelitian tersebut  telah  memberikan  informasi  penting  bahwa  ada kemungkinan  perhitungan  berat  badan  seseorang  dapat dihitung dengan pengolahan citra digital tanpa melakukan pengukuran  menggunakan  alat  timbangan  berat  badan. Untuk menginvestigasi hal tersebut, perlu dilakukan studi untuk mencari seberapa  besar  peluang  untuk mendapatkan  informasi  berat  badan  melalui  pengolahan citra digital.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur  berat badan  seseorang  menggunakan  teknik  pengolahan  citra digital yang berbasis Body Surface Area dan formula luas permukaan  ruang  tabung elips yang  dimodifikasi.  Input sistem  berupa  citra tampak  depan  dan  tampak  samping seseorang.  Adapun  output  sistem  berupa  informasi  berat badan orang yang bersangkutan. Perhitungan berat badan melalui pengolahan citra dilakukan dengan  memodifikasi formula BSA Mosteller karena lebih sederhana dibanding formula BSA DuBois and DuBois yang  memerlukan konstanta empiris yang tidak umum (Burton, 2008).

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  dilakukan  dengan  melakukan  pengujian terhadap 50 objek perempuan dan laki-laki. Data diambil dengan kamera webcam beresolusi 640x480 piksel.  Jarak yang  digunakan  pada  sistem  ini  adalah  470  cm  dan  250 cm  dengan  tinggi webcam berjarak  50  cm  diatas permukaan  yang  sebidang  dengan  objek.  Dalam penelitian  dilakukan  pengujian  dua  kondisi  berbeda  pada saat jarak 470 cm dan 250 cm. Pada kondisi jarak 470 cm, citra  objek  akan  di capture secara full  body atau  diambil citranya  dari  kepala  sampai  kaki.  Pada  kondisi  jarak  250 cm,  citra  objek  yang  akan  diambil  citranya  dari  kepala sampai dengan setengah badan dari objek.
Pada  penelitian  ini,  hubungan  antara  citra  untuk mendapatkan nilai BSA adalah menggunakan pendekatan rumus  luas  permukaan  tubuh  objek.  Penghitungan  BSA menggunakan pendekatan tubuh manusia terhadap tabung elips seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Pendekatan tubuh terhadap tabung elips .
Pada  gambar  1,  tinggi,  lebar  tampak  depan,  dan lebar  tampak  samping  dilambangkan  dengan  t,  a,  dan  b. Untuk  mengetahui body  surface  area dari  objek  tersebut maka  perlu  diketahui  keliling  dan  luas  dari  tabung elips dikalikan dengan beberapa parameter lainnya.
Gambar 2. Bangun ruang tabung elips
Luas elips =
Keliling elips =
Rumus  untuk  menggambarkan  luas  permukaan pada  bangun  ruang  pada  Gambar  2  merupakan penggabungan  antara  luas  dan  keliling elips seperti berikut:
Luas permukaan = .. (4) Rumus diatas dikalikan dengan beberapa parameter  lainnya  sehingga  didapatkan  rumus BSA dengan  pendekatan  rumus  luas  permukaan  tabung elips seperti berikut:
BSA (470cm)
=
BSA (250cm) =
. t piksel =
dimana a adalah  lebar  badan  depan  (piksel); b adalah lebar  depan  samping  (piksel); t merupakan  tinggi  badan (piksel); k adalah faktor  pengali  sedangkan  t piksel adalah konversi piksel ke cm.
Faktor pengali yang digunakan dalam sistem dicari dengan  memasukan  faktor  pengali  secara  acak  sehingga hasil  berat  badan  mendekati  dengan  berat  asli  objek. Hingga  didapat  faktor  pengali  yang  paling  mendekat dengan berat aslinya terlihat pada Tabel 1.

## Tabel 1 Faktor pengali sistem
Jarak (cm) Faktor Pengali 470 0,85 250 0,92
Pada  proses  selanjutnya,  dilakukan  penghitungan berat  badan  menggunakan  pendekatan  pada  rumus Mosteller (Mosteller,  1987)  dan  rumus BMI yang ditemukan oleh Adolphe Quetelet (Eknoyan, 2007).
BSA =
Dari  rumus  tersebut  bisa  didapatkan  nilai  berat badan  melalui  pendekatan  rumus Mosteller dan  luas permukaan  tabung elips berdasarkan  jarak  sebagai berikut:
Berat Badan (470 cm) =
Berat Badan (250 cm) =
Rumus  tersebut  merupakan  rumus  yang  dipakai untuk  penghitungan  berat  badan  yang  digunakan  sebagai keluaran sistem (Kadir, 2013).

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Hasil Pengujian Terhadap Pengaruh Jarak
Pengujian ini dilakukan dengan pengambilan pada jarak  470  cm  dan  250  cm  untuk  mengetahui  jarak  yang optimal  pengambilan  citra  terhadap  akurasi  sistem. Ukuran  citra  yang  diambil  sebesar  640x480  piksel. Sample  tabel  dan  grafik  akhir  dari  hasil  keluaran  sistem ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2 Sampel hasil pengujian sistem pengaruh jarak Data Berat Badan (kg) Selisih Akurasi (%) Jarak (cm) Real Hitungan Citra 1 50 49,755 0,245 99,51 470 50 45,376 4,624 90,75 250 Citra 2 71 72,61 1,610 97,78 470 71 67,011 3,989 94,38 250 Citra 3 55 56,673 1,673 97,05 470 55 56,188 1,188 97,89 250 Citra 4 64 62,103 1,897 97,04 470 64 63,948 0,052 99,92 250 Citra 5 67 67,284 0,284 99,58 470 67 64,076 2,924 95,64 250
Tabel  3  merupakan  sampel  data  hasil  pengujian sistem  terhadap  pengaruh  jarak.  Pada  tabel  tersebut didapatkan  akurasi  berdasarkan  hasil  keluaran  sistem dibandingkan  dengan  berat  badan  konvensional  objek pada jarak 470 cm dan 250 cm.

## Tabel 3 Pengaruh jarak terhadap akurasi sistem
Jarak (cm) Rata - Rata Akurasi (%) 470 95,63 250 90,91
Tabel 4 merupakan tabel toleransi sistem terhadap pengaruh  jarak,  yaitu  sebesar  4,44  %  pada  jarak  470  cm dan  9,53  %  pada  250  cm.  Tabel  tersebut  menunjukkan bahwa  pengujian  pada  jarak  470  cm  memiliki  hasil akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  jarak  250 cm.  Hasil  pengujian  pada  jarak  470  cm  nilai  akurasinya sebesar 95,63% dan pada jarak 250 cm akurasinya sebesar 90,91%.  Hal  ini  sebebabkan  oleh  citra  yang  diakuisisi pada  jarak  470  cm  adalah full  body atau  seluruh  postur tubuh  objek  dari  kepala  sampai  kaki  terlihat  lebih  jelas pada  citra  sehingga  memudahkan  dalam cropping. Pada jarak pada 250 cm, sistem hanya mengakuisisi citra secara half  body atau  setengah  badan.  Faktor  lain  yang mempengaruhi  adalah  ketelitian  dalam cropping citra sehingga  berpengaruh  terhadap  hasil  keluaran  sistem. Pengujian  parameter  ini  telah  membuktikan  bahwa  data ideal  untuk  dijadikan  acuan  pengambilan  gambar  adalah seluruh  tubuh.  Dengan  demikian  toleransi  dari  akurasi metode  perhitungan  pada  data  dengan  pengambilan  yang berjarak  470  cm  memiliki  toleransi  simpangan    sebesar 4,44% dan 9,53% pada jarak 250 cm.
(a) (b)
Tabel 4 Toleransi sistem terhadap pengaruh jarak Jarak (cm) Rata - Rata Hitungan Rata - Rata selisih Toleransi (%) 470 64,46 2,862 4,44 250 63,08 6,014 9,53

## 3.2 Hasil Pengujian Sistem Terhadap Pengaruh Jenis Kelamin
Pengujian  lain  yang  dilakukan  adalah  pengujian untuk  mengetahui  apakah  jenis  kelamin  berpengaruh terhadap akurasi sistem.  Langkah awal  dari pengujian ini adalah  mendapatkan  akurasi  berdasarkan  hasil  keluaran sistem  dibandingkan  dengan  berat  badan  konvensional objek pada jarak 470 cm dan 250 cm serta jenis  kelamin objek, seperti tampak pada Tabel 5.

## Tabel 5 Pengaruh jenis kelamin terhadap akurasi sistem
Jenis Kelamin Jarak (cm) Rata – Rata Akurasi (%) Laki - laki 470 96,91 250 91,74 Perempuan 470 91,04 250 88,77 Tabel 6 Toleransi terhadap pengaruh jenis kelamin
Jenis Kelamin Jarak (cm) Rata - Rata Hitungan Rata - Rata Selisih Toleransi Sistem (%) Laki - laki 470 65,38 1,909 2,92 250 65,45 5,545 8,47 Perempuan 470 61,96 6,289 10,15 250 55,86 7,222 12,93
Tabel  6  menunjukkan  bahwa  toleransi  sistem sebesar 2,92% pada jarak 470 cm dan 8,47% pada 250 cm untuk  laki  –  laki  serta  10,15%  pada  jarak  470  cm  dan 12,93% pada jarak 250 cm untuk perempuan.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa jenis kelamin laki–laki  memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  jenis  kelamin  perempuan.  Pada jenis kelamin laki – laki akurasi yang didapatkan sebesar 96,91%  pada  jarak  470  cm  serta  akurasi  sebesar  91,74% pada  jarak  250  cm.  Pada  jenis  kelamin  perempuan didapatkan  akurasi  sebesar  91,04%  pada  jarak  470  cm serta akurasi sebesar 88,77% pada jarak 250 cm.
Data tersebut memperlihatkan bahwa akurasi pada jenis  kelamin  perempuan  lebih  rendah  dibandingkan dengan  jenis  kelamin  laki  –  laki.  Hal  ini  terjadi  karena perempuan  mempunyai  bentuk  postur  tubuh  yang  unik dibandingkan  dengan  laki  –  laki.  Selain  itu,  teknik cropping  image yang  dilakukan  sangat  berpengaruh terhadap  hasil  perhitungan  piksel.  Khusus  untuk  data objek  berjenis  kelamin  perempuan,  proses cropping dilakukan  dengan  perkiraan fit pada  tubuhnya.  Hal  ini dilakukan  kerena  objek  perempuan  sebagian  besar menggunakan  pakaian  yang  longgar  sehingga  pakaian terhitung sebagain bagian dari tubuhnya.
Untuk pengaruh terhadap jarak, akurasi pada jarak yang  jauh  (470  cm)  lebih  tinggi  daripada  jarak  250  cm dikarenakan postur tubuh ketika pengambilan di jarak 470 cm dan di jarak 250 cm pun berbeda berdasarkan jumlah pikselnya.  Hal  ini  dapat  dibandingkan  dengan  peneitian (Bipembi,  dkk.,  2015;  Honade,  2013)  bahwa resize juga mempengaruhi akurasi hasil akhir.
Tabel 7 Sampel pengujian jenis kelamin perempuan Data Jenis Kelamin Berat Badan (kg) Akurasi (%) Jarak (cm) Real Hitungan Citra 1 Perempuan 55 57,94 94,93 470 55 62,55 87,94 250 Citra 2 Perempuan 55 56,26 97,76 470 55 49,57 90,12 250
Tabel  7  merupakan  data  sampel  hasil  pengujian terhadap dua objek dengan berat badan yang sama namun hasil keluaran sistem yang didapatkan berbeda antara data 1 dan data 2.
Gambar 3. Citra 1: (a) tampak depan (b) samping
(a) (b)
Gambar 4 . Citra 2: (a) tampak depan (b) samping
Gambar 3 dan 4 menunjukkan bahwa kedua objek pada  citra  tersebut  mempunyai  berat  badan  yang  sama seperti  terlihat  pada  Tabel  7.  Tetapi  jika  kedua  citra tersebut  dimasukan  ke  dalam  sistem  maka  akan menghasilkan  keluaran  sistem yang  berbeda.  Objek  pada
citra  2  mempunyai    postur  tubuh  yang  lebih  tegak dibanding  objek  pada  citra  1  sehingga  keluaran  sistem pada objek citra 2 menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dibanding objek pada citra 1.

## 4. Kesimpulan
Pada  penelitian  ini  telah  berhasil  dikembangkan metode  pengukuran  berat  badan  seseorang  menggunakan teknik  pengolahan  citra  digital  foto  postur  tubuh seseorang. Metode yang dikembangkan memberikan hasil dengan akurasi 95,6%. Pendekatan rumus Mosteller yang menjadi  dasar  dari  perancangan  metode  ini  dinilai  masih belum  cukup  sesuai  untuk  menggambarkan  nilai BSA yang  sebenarnya  khususnya  terkait  jenis  kelamin  objek. Berbagai  parameter  yang  mempengaruhi  kualitas  citra digital  yang  akan  diolah  juga  menjadi  penentu  akurasi hasil pengukuran.

## Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  disampaikan  kepada  laboratorium Image  Processing  and  Computer  Vision  (IMV  Labs) Fakultas  Teknik  Elektro  Universitas  Telkom  yang  telah membantu terlaksananya penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Bipembi, H., Panford, J. K. & Appiah, O. (2015). Calculation of Body Mass Index using Image Processing Techniques. International Journal of Artificial Intelligence and Mechatronics . 4 (1), 1–7. Eknoyan, G. (2008). Historical Note Adolphe Quetelet (1796 – 1874)- the average man and indices of obesity. Nephrol Dial Transplant . 23 (1), 47-51. Honade, Shrikant J. (2013). Height, Weight, and Body Mass Index Measurement Using Matlab . Diakses dari https://www.researchgate.net/publication/3011975 78_HEIGHT_WEIGHT_AND_BODY_MASS_IN DEX_MEASUREMENT_USING_MATLAB.
Kadir, Abdul. & Adhi, Susanto. (2013). Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra . Yogyakarta: Penerbit Andi.
Karels A.J. & Cooper, B.R. (2007). Obesity and its role in oral health. IJAHSP. 5(1), 1-5.
Koshimizu, T., dkk. (2012). Basal metabolic rate and body composition of elite Japanese male athletes. The Journal of Medical Investigation : JMI. 59(3- 4), 253–600.
Kuono, Tsutomu, dkk. (2003). Standardization of The Body Surface Area (BSA)  Formula to Calculate the Dose of Anticancer Agents in Japan. Jpn J Clin Onco. 33(6), 309-313.
Mosteller, R.D. (1987). Simplified calculation of body- surface area. N Engl J Med. 317, 1098. Munir, R. (2004) Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik . Bandung: Informatika. Prasetyo,  Eko.  (2011). Pengolahan  Citra  Digital  dan Aplikasinya  Menggunakan  Matlab. Yogyakarta: Penerbit Andi
Utari, A. (2007) Hubungan indeks massa tubuh dengan tingkat kesegaran jasmani pada anak usia 12-14 tahun. Tesis . Program Pendidikan Dokter Spesialis I Fakultas Kedokteran Universitas Diponegoro.
World  Health  Organization  Expert  Commitee.  (1995).
Physical  status:  the  use  and  interpretation  of anthropometry.  Report  of  a  WHO  Expert Committee. World  Health  Organization  Technical Report Series . Diakses dari http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/37003/1/ WHO_TRS_854.pdf