## Sistem Pengukur Tinggi dan Berat Badan berbasis Morphological Image Processing
SUCI AULIA, FAJRI EKA SATRIA, RATRI DWI ATMAJA
Universitas Telkom Email: suciaulia@telkomuniversity.ac.id
Received 27 April 2018 | Revised 15 Mei 2018 | Accepted 24 Mei 2018

## ABSTRAK
Pengukuran tinggi dan berat badan manusia sekarang ini  masih bersifat manual sehingga  kurang  efisien  jika  dilakukan  untuk  kebutuhan  dengan  jumlah  objek yang  banyak.  Sebagai  solusi,  pada  penelitian  ini  telah  dirancang  suatu  sistem untuk  mengukur  Tinggi  Badan  (TB)  dan  Berat  Badan  (BB)  manusia  berbasis Morphological  Image  Processing  (MIP).  Proses  dimulai  dengan  citra  masukan berupa  citra digital full body yang dapat  diambil dengan  smartphone  kemudian dilanjutkan  dengan  operasi  MIP  terdiri  dari  proses  dilasi,  filling  dan  labeling. Hasil  dari  MIP  adalah  jumlah  piksel  tinggi  objek  yang  dikonversi  menjadi  TB (cm). Sedangkan perhitungan BB (kg) diperoleh dari luas permukaan tubuh objek berbasis BSA dengan memodelkan ke bentuk tabung elips. Dari hasil pengujian, diperoleh performansi sistem maksimum yaitu Approximate Value  98.42% untuk TB  dan  94.4%  untuk  BB.  Nilai  tersebut  diperoleh  dengan  parameter  nilai  jarak pengambilan 306 cm dan strel (structure element) pada MIP adalah 2.
Kata kunci : tinggi badan, berat badan, BSA, morphological image processing

## ABSTRACT
Measurement of human height and weight are still performed manual today so it have not efficiency if conducted to many objects. As a solution, this research has designed a system for measuring the human body height and weight based on morphological  image  processing  (MIP).  The  process  was  started  with  an  input image of a full body digital image that retrieved with a smartphone followed by a MIP operation consisting of dilation, filling, and labeling. The result of MIP is the number  of  high  pixels  of  objects  converted  to  height  in  cm.  While  weight calculation has been obtained from surface area of body object based on BSA by modelling  it  to  ellipse  tube.  The  system  performance  is  obtained  at  maximum Approximate Value of 98.42% for height and 94.4% for weight. That value was obtained with 306 cm distance and 2 stucture element size of MIP.
Keywords : height, weight, BSA, morphological image processing

## 1. PENDAHULUAN
Sekarang ini, pengukuran tinggi dan berat badan (TB dan BB) merupakan salah satu aspek yang  paling  penting  dibeberapa  instansi  seperti  pada  proses  rekrutasi  dibidang  militer (Llorca-Jaña,  Navarrete-Montalvo,  Droller,  &  Araya-Valenzuela,  2018), dibidang medis    sejak  tahun 2002    (Miller,  2002) sampai  tahun  2016  sub  bidang  pertumbuhan janin (Sancak, Gursoy, Imamoglu, Karatekin, & Ovali, 2016) , Body Mass Index (BMI) untuk  mengontrol  tingkat  obesitas (Madden,  2006) , obesitas  pada  wanita (Gillespie  & Christian,  2016) dan  obesitas  khusus  pada  anak (Akrout  et  al.,  2014) ,  penyaringan konsumen  pada  wahana  permainan  ektrim  dan  sebagainya.  Namun  faktanya  saat  ini pengukuran  masih  dilakukan  manual,  sehingga  banyak  peneliti  yang  mencoba  dengan bebagai  metoda  di  bidang image  processing  untuk  mengolah  citra  menjadi  keluaran  TB dalam satuan cm dan BB dalam satuan kg.
Beberapa  penelitian  berbasis  citra  tersebut  diantaranya  adalah  pendekatan  untuk mengindentifikasi  bentuk  tubuh  wanita  berdasarkan  analisis  dari  citra  2D  dan  hasilnya memperlihatkan  bahwa  kondisi background  dan  cahaya  sangat  bersifat  noising  sehingga masih perlu dilakukan beberapa optimasi (Kart, Kut, Vuruskan, & Bulgun, 2011). Studi lainnya (Shrikant  & Honade,  2013), mengukur TB  dan BB dengan  masukkan half  body image  dan  random  background  berhasil  mengkonversi  citra  ke  dalam  cm  dan  kg  namun belum  menguji  performansinya  berdasarkan  tingkat  akurasi  maupun  nilai  pendekatan. Berlanjut dengan penelitian (Bipembi, Panford, & Appiah, 2015) yang membandingkan BMI  konvensional  dengan image  BMI  menggunakan  metoda  Pearson  Correlation,  hasilnya menunjukkan secara keseluruhan  masih  bersifat moderate  dengan nilai mean 8.8.  Ditahun yang  sama (Varma,  Mhatre,  More,  &  Ayane,  2015), Varma  mengenalkan  sebuah prototype dengan sensor LDR untuk mengukur tinggi badan dengan hasil yang masih belum baik. Penelitian lainnya (Mayer et al., 2017) mengukur tinggi badan, berat badan, dan BMI berdasarkan citra kontur wajah, (Afdali, Daud, & Putri, 2017) merancang alat ukur digital untuk  tinggi  dan  berat  badan  dengan  keluaran  suara, (Akbar  &  Rachmat,  2018) dan Akbar  mengukur  berat  badan  serta  panjang  badan  untuk  KMS  gizi  balita.  Dari  beberapa uraian  studi  mengenai  pengukuran  TB  dan  BB  berbasis image  processing  masih  terus berkembang, sehingga pada penelitian ini diangkat suatu pendekatan pengukuran TB dan BB berbasis MIP ( morphological image processing)  dengan citra masukkannya full body image yang  diambil  dari smartphone.  Adapun  yang  akan  dibahas  pada  penelitian  ini  adalah menganalisis Approximate  Value    (ApV)  berdasarkan  parameter  MIP  dan  penggunaan metoda BSA ( Body Surface Area) untuk mendapatkan nilai BB.

## 2. BODY SUDXRFACE AREA (BSA)
Body  surface  area  (BSA)  merupakan  suatu  cara  perhitungan  luas  area  tubuh  manusia dengan  mendapatkan  informasi  dari  tinggi  dan  berat  badan.  Bahkan  sekarang  sudah berkembang menjadi Whole Body Surface Area (WBSA), yaitu BSA dalam bentuk 3D seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1a dan VBSA, yaitu pengembangan BSA dalam bentuk virtual seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1b.
(a)
(b)
Gambar 1. (a) Citra 3D Sebagai Masukkan Untuk WBSA (b) Citra 3D Hasil Simulasi VBCA (Piccirilli, Doretto, & Adjeroh, 2017).
Secara  umum,  persamaan  dari  BSA  diinisialisasi  berdasarkan  luas  suatu  area  seperti persamaan Surface  area  =  Constant  x  Weight (Slone,  1993) .  Kemudian  berkembang menjadi BSA dengan beberapa formula seperti pada Tabel 1. (Kouno, Katsumata, Mukai, Ando,  &  Watanabe,  2003),  (Saganuwan,  2015),  (Redlarski,  Palkowski,  & Krawczuk, 2016), (Sharkey et al., 2001), (Haycock, Schwartz, & Wisotsky, 1978) .
Tabel 1. Perbandingan Formula Body Surface Area (BSA). Author Tahun Publikasi Formula
DuBois & DuBois
1916 2.0247 x 10 -1 x H 0.725 x W 0.425
Haycock et al 1978 0.024265 x W 0.5378 x H 0.3964 Monsteller 1987
Boyd
1935 0.0003207 x (W .1000) 0.7285 − 0.0188 ⋅ log 10 (W ⋅ 1000) x H 0.3
Gehan and George 1970 0.0235 x W 0.51456 x H 0.42246 Takashira 1925 0.007246 x W 0.425 x H 0.725 Fujimoto 1968 0.008883 x W 0.444 x H 0.663

## 2.1. Perhitungan Tinggi Badan (TB)
Perhitungan TB diperoleh dengan cara mengubah nilai piksel ke dalam satuan cm. Setelah diujikan terhadap sampel uji, diperoleh nilai error yang dijadikan sebagai faktor pengali (FP). Perhitungan TB pada studi ini ditunjukkan pada Persamaan (1):
(1)

## 2.2. Perhitungan Berat Badan (BB)
Proses  perhitungan  BB  dilakukan  dengan  menggunakan  persamaan Body  Surface  Area (BSA).  Langkah  awal  dari  BSA  adalah  mencari  nilai  luas  tubuh  objek  terlebih  dahulu  yang kemudian  luas  tubuh  tersebut  menjadi  parameter  masukkan  untuk  menghitung  BB. Perhitungan  BB  dengan  masukkan  berupa  citra digital dilakukan  dengan  cara  memodelkan tubuh manusia ke dalam bentuk tabung elips seperti yang diilustrasikan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Pemodelan Tubuh Manusia ke Dalam Tabung Elips
Pada Gambar 2 di atas, lebar tampak depan pada objek manusia merepresentasikan radius terpanjang  dari  tabung  elips  disimbolkan  dengan  A,  sedangkan  lebar  tampak  samping merupakan radius terpendek dari tabung elips disimbolkan dengan B dan tinggi objek orang merepresentasikan  tinggi  tabung.  Untuk  menghitung  luas  permukaan  tubuh  pada  objek maka dicari dengan menghitung luas permukaan tabung elips.
Tabung elips merupakan sebuah bangun ruang dengan alasnya berupa elips sehingga untuk mendapatkan  seluruh  luas  permukaan  pada  tabung  elips  dapat  digunakan  Persamaan  (2) dan (3) berikut.
(2)
(3) (4)
Dimana :
A = jumlah piksel lebar badan dari depan B = jumlah piksel lebar badan dari samping t = tinggi badan dalam piksel
= 3.14
(5)
(6)
Pada  penelitian  ini,  dipilih  persamaan  BSA  yang  ditemukan  oleh  Mosteller  karena perhitungannya  yang  relatif  sederhana  sehingga  dapat  mempersingkat  proses  komputasi. Berdasarkan Tabel 1 pada Persamaan (7), maka diperoleh Persamaan (8) untuk nilai BB.
(7)
(8)

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Secara umum proses dimulai dari akuisisi citra berupa pengambilan foto full body dari objek dengan  posisi  berdiri    tampak  depan,  samping  dan  belakang  kemudian  masuk  ke  dalam preprocessing. Citra hasil preprocessing menjadi masukkan operasi morfologi yang kemudian digunakan  untuk  mencari  TB  dan  BB.  Nilai  TB  dicari  terlebih  dahulu  karena  akan  menjadi masukkan  untuk  perhitungan  nilai  BB  dengan  menggunakan  persamaan body surface area (BSA).

## 3.1. Akuisisi Citra
Pengambilan citra dilakukan menggunakan kamera pada smartphone dalam kondisi di dalam ruangan .  Tinggi  kamera  dari  permukaan  lantai  100  cm  dengan  sudut  pengambilan  90 0 . Hasil  akuisisi  citra  dapat  dilihat  pada  Gambar  3,  objek  diambil  dari  tiga arah  yaitu  tampak depan, samping, dan belakang.
(a) (b) (c)
Gambar 3. Akuisisi Objek (a) Tampak Depan (b) Tampak Samping (c) Tampak Belakang

## 3.2. Preprocessing
Preprocessing  merupakan  tahapan  selanjutnya  setelah  akuisisi  citra,  tujuan  dari  proses  ini adalah  hanya  mengambil  citra  yang  bersifat  informasi  saja. Preprocessing  pada  studi  ini dilakukan dengan beberapa tahapan, yaitu:
a. Mengubah citra bewarna (RGB) menjadi citra dengan derajat keabuan ( Grayscale).
b. Segmentasi  citra  keabuan  bertujuan  untuk  memisahkan  antara  objek  dengan latarbelakangnya.
c. Mengubah citra keabuan menjadi citra hitam putih atau citra biner yang hanya terdiri dari bit “1” dan bit “0”.
Nilai threshold  yang  digunakan  adalah  1  untuk  objek  posisi  menghadap  kedepan  dan  0.9 untuk  menghadap  kesamping,  lalu  citra  tersebut  diubah  lagi  ke  dalam  bentuk  citra  hitam putih  untuk  mempermudah  membedakan  bagian  objek  dan  latar  pada  citra  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 4. Nilai threshold digunakan untuk mengkonversi derajat keabuan pada citra grayscale ke citra biner yang hanya terdiri bit “0” dan “1”, hasilnya terlihat pada Gambar.4c.  Nilai threshold  untuk  arah  objek  ke  depan  (1)  dan  kesamping  (0.9)  berbeda berdasarkan  hasil  pengujian  yang  mendekati  nilai  pendekatan  ( Approximate  Value) maksimum. Adapun platform yang digunakan pada studi ini adalah Matlab R2016b.

## 3.3. Operasi Morfologi
Citra keluaran dari preprocessing selanjutnya menjadi masukkan MIP untuk mencari jumlah piksel pada objek. Langkah pertama pada MIP adalah proses dilasi pada citra dalam format BW  ( Black  and  White)  untuk  melakukan  penebalan  disekeliling  objek  yang  dicari  dan memperjelas batas tepi objek, setelah itu dilakukan operasi filling untuk mengisi bagian yang kosong  didalam  objek.  Tahap  selanjutnya  dilakukan  pelabelan  terhadap  objek  yang  dicari, tujuannya adalah untuk menandai objek yang diinginkan. Tahapan proses MIP dapat dilihat pada Gambar 5(a) dan (b).
(a)
(b)
(c) Gambar 4. Preprosessing (a) Citra Masukkan Akuisisi Awal  (b) Konversi ke Format Grayscale   (c) Konversi ke Format BW
(a) (b)
Gambar 5. (a) Citra Hasil Dilasi dan Filling (b) Hasil Labeling Terhadap Objek
Berdasarkan Gambar  5b di atas, hasil labeling  menunjukkan  objek yang  terdeteksi  dengan nilai  piksel  “1”  terluas  yang  selanjutnya  akan  dihitung  luasnya  berdasarkan  konsep  luas permukaan tabung elips.

## 3.4 . Skenario Pengujian
Pada studi ini, pengujian pada sistem menggunakan 40 foto objek yang terdiri dari 29 laki- laki dan 11 perempuan dengan rentang usia 20-55 tahun. Pengambilan citra bersifat indoor, dengan  tinggi  kamera  dari  permukaan  bidang  datar  100  cm  menggunakan  tripod,  sudut pengambilan . Langkah-langkah pengujian berdasarkan pada beberapa kondisi berikut :
1. Pengaruh posisi berdiri objek
Terdapat  tiga  posisi  berdiri  pada  objek  seperti  pada  Gambar  3,  yaitu  menghadap  ke depan,  belakang  dan  samping  kamera  setelah  itu  dianalisis  akurasi  terbaik  yang didapatkan dari ketiga posisi tersebut.
2. Pengaruh parameter MIP Pada pengujian ini diberikan variasi ukuran strel ( structuring element) yaitu 1,2,4 dan 6 den jenis strel yang digunakan adalah “ disk”.
3. Pengaruh ukuran citra. Pada  pengujian  ini,  diuji  cobakan  berbagai  ukuran  resolusi  citra  dengan  menurunkan sebesar 15%, 30% dan 45% dari ukuran citra asli.
4. Performansi sistem terhadap error.
Nilai error merupakan nilai selisih dari nilai sesungguhnya (TB dan BB) dengan nilai hasil perhitungan  sistem  sehingga Approximate  Value  dapat  dicari.  Approximate  Value merupakan  nilai  pendekatan  hasil  perhitungan  TB  maupun  BB  oleh  sistem  dengan masukkan citra digital terhadap nilai TB dan BB sesungguhnya.

## 3.4.1 Analisis Pengaruh Jarak
Pada studi ini,  diujikan pengaruh  dari parameter  jarak yaitu pada  jarak  dekat  158 cm  dan jarak jauh 306 cm. Dari hasil pengujian, diperoleh jarak masimal pengambilan citra pada 306 cm  antara  titik  tripod  dengan  posisi  objek  berdiri  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  6c.
Berdasarkan  Tabel  2,  dari  40  data  uji  yang  terdiri  dari  objek  laki-laki  dan  perempuan diperoleh rata-rata selisih TB antara pengukuran manual terhadap objek dengan hasil sistem yaitu  2.33  cm  dan  rata-rata Approximate  Value  (ApV)  98.42%.  Sedangkan  rata-rata  ApV pada jarak dekat adalah 89.6% dengan rata-rata selisih ( error) 19.2 cm.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 6. Perbandingan Jarak Pada Proses Akuisisi Citra. (a) Tahap Awal Citra RGB Jarak 158 cm (b) Hasil Preprocessing Citra a (c) Tahap Awal Citra RGB Jarak 306 cm
(d) Hasil Preprocessing Citra b
Tabel 2. Nilai Approximate Value TB Dengan Jarak Pengambilan 306 cm.
Data L/P Tinggi
Selisih % ApV Data L/P Tinggi Selisih % ApV
Badan (cm) Badan (cm) Asli  sistem Asli  sistem data 1 L 173 175 2 98.84% data 21 L 175 175 0 100.00% data 2 L 168 167 1 99.40% data 22 L 174 170 4 97.70% data 3 L 171 171 0 100.00%  data 23 L 170 171 1 99.41% data 4 L 168 171 3 98.21% data 24 L 162 163 1 99.38% data 5 L 169 173 4 97.63% data 25 L 168 170 2 98.81% data 6 L 170 173 3 98.24% data 26 L 163 165 2 98.77% data 7 P 155 161 6 96.13% data 27
L 168 170 2 98.81% data 8 P 149 150 1 99.33% data 28 L 168 166 2 98.81% data 9 L 177 180 3 98.31% data 29 L 159 159 0 100.00% data 10 L 172 177 5 97.09% data 30 L 169 171 2 98.82% data 11 P 151 153 2 98.68%
data 31 L 165 164 1 99.39% data 12 L 169 167 2 98.82% data 32 L 166 165 1 99.40% data 13 P 159 158 1 99.37% data 33 L 173 171 2 98.84% data 14 P 147 145 2 98.64% data 34 L 160 160 0 100.00% data 15 L 174 177 3 98.28% data 35 P 142 139 3 97.89% data 16 L 156 152 4 97.44% data 36 L 171 169 2 98.83% data 17 P 154 149 5 96.75% data 37 L 172 168 4 97.67% data 18 P 160 163 3 98.13% data 38 L 175 172 3 98.29% data 19 P 153 157 4 97.39% data 39 L 166 164 2 98.80% data 20 P 161 160 1 99.38% data 40 P 152 148 4 97.37%

## 3.4.2 Analisis Pengaruh structuring element
Structuring element (strel) merupakan unsur penting di dalam operasi morfologi. Fungsi strel ini  adalah  untuk  mempertebal  batasan  disekeliling  objek  dan  menghilangkan  objek  yang memiliki  ukuran  lebih  kecil  dari  strel  yang  digunakan.  Pada  skenario  ini  akan  dilakukan pengujian dengan memberikan ukuran strel mulai dari yang terkecil dan kelipatannya pada jarak  terbaik  306  cm.  Hasilnya  diperoleh  maksimum  ( Approximate  Value  TB)  dengan  nilai strel  =  2,  seperti  yang terlihat  pada  Gambar  8.  Pengaruh  nilai  strel  sebagai  parameter  SE ( structure element), telah diujikan terhadap labelling image dengan variasi strel= 2,4,8,10, dan 12, hasilnya dapat dilihat pada Gambar 7.
labelling process
strell=2 process
strell=4 process strell=8 process strell=10 process strell=12 process
Gambar 7. Pengaruh Parameter Structure Element Dengan Variasi Nilai Strel
Gambar 8.  Pengaruh Parameter Structure Element Terhadap Approximate Value

## 3.4.3 Analisis Pengaruh Posisi Objek
Dari  Gambar  8  di  atas,  diperoleh Approximate  Value  maksimal  92.5%  dengan  jarak pengambilan 306 cm dan Angka tersebut diperoleh dengan mengujikan semua data uji tanpa mengkelaskan  berdasarkan  posisi  objek.  Maka  tahap  selanjutnya  adalah  mengujikan pengaruh  posisi  objek,  seperti  yang  diperlihatkan  Gambar  3.  Hasilnya  ditunjukkan  pada Gambar 9 dan Tabel 3.
(a)
(b) (c)
Gambar 9. Hasil preprosessing (a) Tampak depan (b) Tampak samping (c) Tampak belakang Tabel 3. Perbandingan Posisi Objek Terhadap ApV Posisi Approximate Value (%)  Error (%) Depan 98.5 1.5 Belakang 97.3 2.7 Samping 96.8 3.2
Dari  Tabel  3,  ApV  meningkat  6%  dari  sebelumnya  92.5%  menjadi  98.5%  dengan mengklasifikasikan  pengujian  berdasarkan  posisi  objek  .  Setelah  mendapat  ukuran  strel terbaik,  kemudian  diujikan  data  dengan  variasi  ukuran  yang  berbeda  yaitu  2464  x  1632 piksel, 2095 x 1388 piksel, 1725 x 1143 piksel, 1356 x 898 piksel, dan 740 x 490. Hasilnya diperoleh maksimal jika menggunakan ukuran paling tinggi yaitu 2464 x 1632 piksel.

## 3.4.4 Analisis Pengukuran Berat Badan
Penghitungan ApV  untuk  BB  bergantung  dari  pengujian  sebelumnya  pada  proses  mencari TB. Sehingga parameter yang digunakan adalah data dengan jarak akuisisi 306 cm, strel=2, posisi objek menghadap ke depan, ukuran citra 2464x1632. Hasilnya diperoleh Approximate Value  91.45  %.  Sebagai  langkah  optimasi,  pada  studi  ini  untuk  mendapatkan  nilai  BB dikalikan  dengan  faktor  pengali  yang  berasal  dari  rata-rata  nilai  eror  pada  Tabel  4  dan  5 berikut.
Tabel 4. Hasil Pengukuran BB Dengan Faktor Pengali. DATA BB (KG) FP BB OPTIMASI (KG) DATA BB (KG) FP BB
OPTIMASI (KG)
KE- Asli  Sistem KE-
Asli  Sistem 1 90.1  101.66 0.886 90.07 21 73.3  80.64 0.909 73.3 2 58.3  59.87 0.974 58.32 22 46.4  49.34 0.94 46.38 3 50.4  62.14 0.811 50.39 23 68.4  61.53 1.112 68.42 4 51.5  60.64 0.849 51.49 24 70.3  65.9 1.067 70.32 5 72.1  86.74 0.831 72.08 25 70.7  63.47 1.114 70.71 6 82.7 79.8 1.036 82.67 26 63 61.42 1.026 63.02 7 68.7 74.79 0.919 68.73 27 81.7  79.11 1.033 81.72 8 69.5  67.57 1.029 69.53 28 81.5  71.66 1.137 81.48 9 82.4  91.59 0.9 82.43 29 82.5  84.76 0.973 82.47 10 50 52.44 0.954 50.03 30 80.2  104.92 0.764 80.16

## Tabel 5. Hasil Pengukuran BB Dengan Faktor Pengali (Lanjutan)
DATA BB (KG) FP BB OPTIMASI (KG) DATA BB (KG) FP BB OPTIMASI (KG) KE- Asli  Sistem KE- Asli Sistem 11 80.7  89.99 0.897 80.72 31 63.8 60.8 1.049 63.78 12 78.1  82.92 0.942 78.11 32 54.6 60.34 0.905 54.61 13 70.6  79.16 0.892 70.61 33 78.8 71.92 1.096 78.82 14 59 68.88 0.857 59.03 34 43.5 51.74 0.841 43.51 15 85 94.99 0.895 85.02 35 37.6 42.76 0.879 37.59 16 64.7  72.63 0.891 64.71 36 102.3  111.44 0.918 102.3 17 53.8  51.53 1.044 53.8 37 63.1 55.37 1.14 63.12 18 50.3  56.09 0.897 50.32 38 68.7 70.99 0.968 68.72 19 71 71.97 0.987 71.03 39 55.5 55.56 0.999 55.5 20 73.6  72.09 1.021 73.61 40 66.6 71.79 0.928 66.63
Berdasarkan Tabel 4 dan 5 didapatkan faktor pengali rata-rata sebesar 0.958. Faktor pengali ini  digunakan  untuk  penghitungan  BB  optimasi  baru,  yaitu  dengan  mengalikan  hasil perhitungan BB oleh sistem dengan FP=0.958.
Tabel 6. Hasil Pengukuran BB Dengan Faktor Pengali Rata-Rata 0.958
DATA BB (KG) BB OPTIMASI APV DATA
BB (KG) BB OPTIMASI APV KE- Asli  Sistem (KG) (%) KE- Asli Sistem (KG) (%) 1 90.1  101.66 97.4 92.7 21 73.3 80.64 77.2 96.1 2 58.3  59.87 57.3 99 22 46.4 49.34 47.3 99.1 3 50.4  62.14 59.5 90.9 23 68.4 61.53 58.9 90.5 4 51.5  60.64 58.1 93.4 24 70.3 65.9 63.1 92.8 5 72.1  86.74 83.1 89 25 70.7 63.47 60.8 90.1 6 82.7  79.8 76.4 93.7 26 63 61.42 58.8 95.8 7 68.7  74.79 71.6 97.1 27 81.7 79.11 75.8 94.1 8 69.5  67.57 64.7 95.2 28 81.5 71.66 68.6 87.1 9 82.4  91.59 87.7 94.7 29 82.5 84.76 81.2 98.7 10 50 52.44 50.2 99.8 30 80.2 104.92 100.5 79.7 11 80.7  89.99 86.2 94.5 31 63.8 60.8 58.2 94.4 12 78.1  82.92 79.4 98.7 32 54.6 60.34 57.8 96.8 13 70.6  79.16 75.8 94.8 33 78.8 71.92 68.9 90.1 14 59 68.88 66 93
34 43.5 51.74 49.6 93.9 15 85 94.99 91 94 35 37.6 42.76 41 96.6 16 64.7  72.63 69.6 95.1 36 102.3  111.44 106.7 95.6 17 53.8  51.53 49.4 95.6 37 63.1 55.37 53 89.9 18 50.3  56.09 53.7 96.6 38 68.7 70.99 68 99.3 19 71 71.97 68.9 97.9 39 55.5 55.56 53.2 97.7 20 73.6  72.09 69 95.4 40 66.6 71.79 68.8 97.8
Hasilnya  seperti  yang  terlihat  pada  Tabel  6,  Approximate  Value  (ApV)  baru  mengalami peningkatan yaitu menjadi 94.4 % dari sebelumnya 91.45%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem  penghitung  tinggi  dan  berat  badan,  diperoleh Approximate  Value  (ApV)  hasil  sistem  terhadap  nilai  sesungguhnya  masing-masing  untuk Tinggi Badan (TB dalam satuan cm) dan Berat Badan (BB dalam satuan kg) yaitu 98.42 % dan  94.4  %.  Nilai  performansi  TB  dan  BB  berbeda  karena  saat  pengujian  dilakukan perhitungan ApV  masing-masing,  untuk  perhitungan  langsung  TB  dan  BB  secara  otomatis dari  satu image  belum  diujikan  karena  nilai  pendekatan  (ApV)  BB  masih  belum  maksimal. Nilai pendekatan tersebut diperoleh dengan parameter terbaik yaitu jarak akuisisi pada 306 cm, ukuran strel disk (structure element) =2, nilai faktor pengali (FP) BB 0.958 dan ukuran citra yang digunakan 2462×1632 piksel. Adapun langkah optimasi yang akan dilakukan pada penelitian  selanjutnya  adalah  akuisisi  citra  yang  bersifat outdoor,  membedakan  objek berdasarkan  jenis  kelamin,  mencoba  mengujikan  dengan  beberapa  formula  BSA  lainnya, serta  menambahkan  proses feature  extraction  dengan  menggunakan  beberapa  algoritma pendekatan.

## DAFTAR RUJUKAN
Llorca-Jaña, M., Navarrete-Montalvo, J., Droller, F., & Araya-Valenzuela, R. (2018). Height in eighteenth-century Chilean men: Evidence from military records, 1730–1800s.
Miller, A. (2002). Body surface area in dosing anticancer agents: scratch the surface! Journal of the National Cancer Institute, 94(24), 1822–1823.
https://doi.org/10.1093/jnci/94.24.1822
Sancak, S. E. L. I. M., Gursoy, T., Imamoglu, E. Y., Karatekin, G., & Ovali, F. (2016). Effect of  Prematurity  on  Cerebellar  Growth. Journal  of  Child  Neurology,  31(2),  138–144. https://doi.org/10.1177/0883073815585350
Madden,  D.  (2006).  Body  Mass  Index  and  the  Measurement  of  Obesity. HEDG  Working Paper, 6, 16.
Gillespie, S. L., & Christian, L. M. (2016). Body Mass Index as a Measure of Obesity: Racial Differences  in  Predictive  Value  for  Health  Parameters  During  Pregnancy. Journal  of Women’s Health, 25(12), 1210–1218. https://doi.org/10.1089/jwh.2016.5761
Akrout, M., Rolland-cachera, M. F., & Péneau, S. (2014). History and Meaning of the Body Mass Index . Interest of Other Anthropometric Measurements. The ECOG Free Obesity EBook.
Kart, O.,  Kut,  A.,  Vuruskan,  A.,  &  Bulgun,  E.  (2011).  Web  Based  Digital  Image  Processing
Tool for Body Shape Detection. In ICT Innovations (pp. 139–147).
Shrikant, M., & Honade, J. (2013). Height, Weight and Body Mass Index measurement Using Matlab. International  Journal  of  Advanced  Research  in  Engineering  and  Technology
(IJARET), 4(5), 35–45.
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.
Varma, M. D. S., Mhatre, M. V. R., More, P. M., & Ayane, P. S. S. (2015). Measurement of Body  Mass  Index  (  BMI  )  using  PIC  18F452  Microcontroller. International  Journal  on Recent and Innovation Trends in Computing, 3(4), 2213–2216.
Mayer, C., Windhager, S., Mayer, C., Windhager, S., Schaefer, K., & Mitteroecker, P. (2017).
BMI  and  WHR  are  Reflected  in  Female  Facial  Shape  and  Texture :  A  Geometric Morphometric Image Analysis BMI and WHR Are Reflected in Female Facial Shape and Texture :  A  Geometric  Morphometric  Image  Analysis. PLoS  One,  (January),  1–13. https://doi.org/10.5061/dryad.133b9.Funding
Afdali,  M.,  Daud,  M.,  &  Putri,  R.  (2017).  Perancangan  Alat  Ukur  Digital  untuk  Tinggi  dan Berat Badan dengan Output Suara berbasis Arduino UNO. ELKOMIKA, 5(1), 106–118.
Akbar, W. A., & Rachmat, H. H. (2018). Rancang Bangun Sistem Pengukur Massa Tubuh dan Panjang Badan Elektronik Terintegrasi untuk Evaluasi Gizi Balita. ELKOMIKA, 6(1), 125–
139. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v6i1.125
Piccirilli, M., Doretto, G., & Adjeroh, D. (2017). A Framework for Analyzing the Whole Body Surface Area from a Single View. Plos One, 12, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0166749 Slone, T. H. (1993). Body surface area misconceptions. Risk Analysis : An Official Publication of the Society for Risk Analysis, 13(4), 375–7. Retrieved from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/8234944
Kouno, T., Katsumata, N., Mukai, H., Ando, M., & Watanabe, T. (2003). Standardization of the  body  surface  area  (BSA)  formula  to  calculate  the  dose  of  anticancer  agents  in
Japan. Japanese Journal of Clinical Oncology, 33(6), 309–313.
https://doi.org/10.1093/jjco/hyg062
Saganuwan,  S.  A.  (2015).  Standardization  and  Scoring  of  the  Body  Surface  Area  (BSA)
Formulas for Calculation of the Doses of Anticancer Agents for Cancer Patients from the North-Western  Nigeria. Journal  of  Cancer  Science  &  Therapy,  7(1),  12–18. https://doi.org/10.4172/1948-5956.1000319
Redlarski,  G.,  Palkowski,  A.,  &  Krawczuk,  M.  (2016).  Body  surface  area  formulae:  an alarming ambiguity. Scientific Reports, 6(1), 27966. https://doi.org/10.1038/srep27966
Sharkey,  I.,  Boddy,  A.  V.,  Wallace,  H.,  Mycroft,  J.,  Hollis,  R.,  &  Picton,  S.  (2001).  Body
surface  area  estimation  in  children  using  weight  alone:  application  in  paediatric oncology. British Journal of Cancer, 85(1), 23–28.
https://doi.org/10.1054/bjoc.2001.1859
Haycock, G. B., Schwartz, G. J., & Wisotsky, D. H. (1978). Geometric method for measuring body  surface  area:  A  height-weight  formula  validated  in  infants,  children,  and  adults. The Journal of Pediatrics, 93(1), 62–66. https://doi.org/10.1016/S0022-3476(78)80601- 5.