HOLISTICALLY-NESTED EDGE DETECTION DALAM MENDETEKSI OBJEK UNTUK MENENTUKAN ERGONOMI KURSI
Untuk memilih kursi yang sesuai dengan antropometri tubuh, diperlukan suatu sistem yang dapat menentukan apakah kursi tersebut memiliki ergonomi yang baik untuk tubuh dari penggunanya atau tidak. Penelitian ini akan menerapkan Holistically-Nested Edge Detection (HED) untuk proses pendeteksi tepian pada setiap bagian kursi, yaitu sandaran, dudukan, kaki kursi. Hasil metode HED, kemudian akan diproses Find Contour untuk mendapatkan dimensi kursi. Setelah didapatkan dimensinya, kemudian akan dibandingkan dengan parameter tubuh pengguna untuk menentukan ergonomi kursi. Dilakukan pengujian jarak optimal dan angle kamera untuk mengetahui tingkat akurasi sistem dalam menentukan dimensi kursi, serta pengujian dalam penentuan tingkat ergonomi untuk mengetahui akurasi sistem dalam menentukan ergonomi kursi. Pada pengujian jarak optimal, jarak 1 meter memiliki akurasi tertinggi, yaitu 99,43%. Pada pengujian angle kamera, angle kamera 45 derajat memiliki akurasi tertinggi, yaitu 99,69%. Pada pengujian dalam menentukan tingkat ergonomi kursi, sistem mendapatkan akurasi sebesar 95,92%.
Kata kunci: deteksi tepi, ergonomi, antropometri
Detail Information
Citation
APA Style
. (2021).HOLISTICALLY-NESTED EDGE DETECTION DALAM MENDETEKSI OBJEK UNTUK MENENTUKAN ERGONOMI KURSI ().Teknik Informatika:FTI
Chicago Style
.HOLISTICALLY-NESTED EDGE DETECTION DALAM MENDETEKSI OBJEK UNTUK MENENTUKAN ERGONOMI KURSI ().Teknik Informatika:FTI,2021.Text
MLA Style
.HOLISTICALLY-NESTED EDGE DETECTION DALAM MENDETEKSI OBJEK UNTUK MENENTUKAN ERGONOMI KURSI ().Teknik Informatika:FTI,2021.Text
Turabian Style
.HOLISTICALLY-NESTED EDGE DETECTION DALAM MENDETEKSI OBJEK UNTUK MENENTUKAN ERGONOMI KURSI ().Teknik Informatika:FTI,2021.Text