ABSTRAKPengukuran 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 ABSTRACTMeasurement 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
ABSTRAKKayu menjadi suatu bahan dasar untuk menghasilkan berbagai macam jenis produk olahan kayu. Untuk menghasilkan produk olahan kayu dengan kualitas tinggi, dengan ketahanan produk yang kuat, dan umur dari produk olahan kayu tersebut dapat bertahan lama maka diperlukan bahan dasar kayu yang berkualitas dalam artian tanpa cacat sebagai bahan dasarnya. Pada penelitian ini telah dirancang sebuah sistem pendeteksian kayu untuk mengklasifikasikan kayu normal (tanpa cacat) dan kayu rusak dengan metode deteksi tepi SUSAN dan ekstraksi ciri statistik orde kedua, dengan tingkat akurasi sebesar 90,67% dan waktu komputasi 2,5 detik. Sehingga mengurangi adanya human error dan efisiensi waktu dalam pensortiran. Parameter nilai threshold (t) = 0,1 pada metode deteksi tepi SUSAN, dan ciri angular second moment (ASM), correlation, variance, dan inverse different moment (IDM) pada metode ekstraksi ciri statistik orde kedua, memberikan hasil optimal dalam sistem ini.Kata kunci: cacat kayu, deteksi tepi SUSAN, ekstraksi ciri statistikABSTRACTWood becomes a basic material to produce various types of wood processing products. To produce high quality processed wood products, with robust product durability, and long life of the processed wood products can last a long time it takes quality wood base material in the sense without flaw as the basic material. In this research, we have designed a wood detection system to classify normal wood (without defects) and damaged wood with SUSAN edge detection method and second order statistic extraction with accuracy of 90.67% and computation time 2.5 seconds. Thus reducing human error and time efficiency in sorting. The threshold value parameter (t) = 0.1 on the SUSAN edge detection method, and angular second moment (ASM), correlation, variance, and inverse different moment (IDM) characteristics in second order statistical feature extraction methods, gives optimal results in this system.Keywords: wood defect, SUSAN edge detector, statistical feature extraction
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.