Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Diponogoro, Indonesia
BibTex Citation Data :
@article{Transient25299, author = {Rizal Fachmi and Achmad Hidayatno and Yosua Soetrisno}, title = {SISTEM IDENTIFIKASI UKURAN TUBUH MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)}, journal = {Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro}, volume = {9}, number = {1}, year = {2020}, keywords = {Identifikasi; Ukuran Tubuh; OpenPose; CNN.}, abstract = { Manusia memerlukan perhitungan ukuran tubuh untuk menentukan ukuran baju yang cocok. Pada tugas akhir ini, dirancang suatu sistem identifikasi ukuran tubuh menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Masukkan sistem adalah citra tubuh manusia yang akan dihitung tiga bagian tubuh yaitu panjang badan, lingkar badan dan lebar bahu. Pada bagian identifikasi bagian tubuh menggunakan model OpenPose untuk mendeteksi bagian tubuh manusia. Perhitungan bagian tubuh dihitung menggunakan metode Euclidian distance untuk mengetahui jarak antara dua titik. Keluaran dari sistem identifikasi adalah parameter ukuran tubuh manusia dalam satuan centimeter. Kinerja sistem dihitung dengan menggunakan metode root mean square error. Pada pengujian lebar bahu menghasilkan nilai root mean square error terbaik sebesar 1.97, bagian lingkar badan nilai root mean square terkecil sebesar 2.67 sedangkan pada panjang badan nilai root mean square error terkecil adalah 1.97. }, issn = {2685-0206}, pages = {1--7} doi = {10.14710/transient.v9i1.1-7}, url = {https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/transient/article/view/25299} }
Refworks Citation Data :
Manusia memerlukan perhitungan ukuran tubuh untuk menentukan ukuran baju yang cocok. Pada tugas akhir ini, dirancang suatu sistem identifikasi ukuran tubuh menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Masukkan sistem adalah citra tubuh manusia yang akan dihitung tiga bagian tubuh yaitu panjang badan, lingkar badan dan lebar bahu. Pada bagian identifikasi bagian tubuh menggunakan model OpenPose untuk mendeteksi bagian tubuh manusia. Perhitungan bagian tubuh dihitung menggunakan metode Euclidian distance untuk mengetahui jarak antara dua titik. Keluaran dari sistem identifikasi adalah parameter ukuran tubuh manusia dalam satuan centimeter. Kinerja sistem dihitung dengan menggunakan metode root mean square error. Pada pengujian lebar bahu menghasilkan nilai root mean square error terbaik sebesar 1.97, bagian lingkar badan nilai root mean square terkecil sebesar 2.67 sedangkan pada panjang badan nilai root mean square error terkecil adalah 1.97.
Article Metrics:
Last update:
Penulis yang menyerahkan naskah perlu menyetujui bahwa hak cipta dari artikel tersebut akan diserahkan ke TRANSIENT: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro dan Departemen Teknik Elektro, Universitas Diponegoro sebagai penerbit jurnal. Hak cipta mencakup hak untuk mereproduksi dan mengirimkan artikel dalam semua bentuk dan media, termasuk cetak ulang, foto, mikrofilm, dan reproduksi serupa lainnya, serta terjemahannya.
TRANSIENT: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro dan Departemen Teknik Elektro, Universitas Diponegoro dan Editor berusaha keras untuk memastikan bahwa tidak ada data, pendapat, atau pernyataan yang salah atau menyesatkan dipublikasikan di jurnal. Dengan cara apa pun, isi artikel dan iklan yang diterbitkan dalam TRANSIENT: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro adalah tanggung jawab tunggal dan eksklusif masing-masing penulis dan pengiklan.
Formulir Transfer Hak Cipta dapat diunduh di sini: [Formulir Transfer Hak Cipta Transient]. Formulir hak cipta harus ditandatangani dan dikirim ke Editor dalam bentuk surat asli, dokumen pindaian atau faks:
Dr. Wahyudi (Ketua Editor)Departemen Teknik Elektro, Universitas Diponegoro, IndonesiaJl. Prof. Sudharto, Tembalang, Semarang 50275 IndonesiaTelepon/Facs: 62-24-7460057Email: transient@elektro.undip.ac.id