Optimasi Sistem Pengukuran Antropometri Otomatis Berbasis Computer Vision pada Raspberry dengan Peningkatan Akurasi Sensor Melalui Metode Average Value

Putra, I Komang Alit Krisna (2025) Optimasi Sistem Pengukuran Antropometri Otomatis Berbasis Computer Vision pada Raspberry dengan Peningkatan Akurasi Sensor Melalui Metode Average Value. Undergraduate thesis, Politeknik Negeri Bali.

	Text (Cover, Bab 1, Bab 5 dan Referensi) RAMA_36304_2115344019_0014027605_0017057408_part.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (428kB)
	Text (Full Text) RAMA_36304_2115344019_full.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (10MB) | Request a copy
	Text (iThenticate) RAMA_36304_2115344019_iThenticate.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (214kB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini mengembangkan sistem A-Matrix sebagai alat ukur antropometri digital yang terintegrasi dan efisien. Sistem ini memanfaatkan sensor Load cell untuk pengukuran berat badan dan sensor JSN-SR04T untuk tinggi badan secara otomatis, serta algoritma Computer Vision berbasis MediaPipe untuk mengukur parameter tambahan seperti lebar bahu, lingkar pinggang, lingkar pinggul, dan panjang lengan. Data hasil pengukuran dicatat secara real-time ke Firebase dan Google Spreadsheet, serta dapat diakses melalui aplikasi mobile. Fitur laporan PDF dilengkapi outline tubuh dan rekomendasi olahraga berdasarkan nilai MET sesuai standar WHO. Pengujian sistem menunjukkan bahwa metode Average Value pada sensor fisik mampu meningkatkan akurasi, dengan akurasi pengukuran berat badan mencapai 99,2% dan tinggi badan 98,7%. Sementara itu, hasil pengukuran menggunakan Computer Vision menunjukkan adanya variasi dan anomali yang dipengaruhi oleh pose tubuh, pencahayaan, dan deteksi landmark. Penambahan sensor jarak pada box kamera belum memberikan peningkatan akurasi yang signifikan. Secara keseluruhan, sistem A-Matrix telah memenuhi tujuan sebagai alat ukur antropometri digital yang terintegrasi dan praktis, meskipun masih diperlukan pengembangan lebih lanjut pada aspek pengukuran citra dan deteksi pose.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	antropometri digital, sensor, Computer Vision, Firebase, MET
Subjects:	Ilmu Teknik > Teknik Elektro Dan Informatika > Teknik Elektro Ilmu Teknik > Teknik Elektro Dan Informatika > Teknik Elektronika Ilmu Teknik > Teknik Elektro Dan Informatika > Teknik Perangkat Lunak Ilmu Teknik > Teknik Elektro Dan Informatika > Bidang Teknik Elektro dan Informatika Lain Yang Belum Tercantum
Divisions:	Jurusan Teknik Elektro > Prodi D4 Teknik Otomasi > Skripsi
Depositing User:	I Komang Alit Krisna Putra
Date Deposited:	29 Aug 2025 11:28
Last Modified:	29 Aug 2025 11:28
URI:	https://repository.pnb.ac.id/id/eprint/18252

Actions (login required)

View Item