Rancang Bangun Sistem Deteksi dan Pengukuran Tinggi Badan Menggunakan Computer Vision pada Platform Android

Data antropometri, khususnya tinggi badan, merupakan indikator fundamental dalam berbagai bidang, mulai dari pemantauan gizi hingga seleksi potensi atlet. Namun, metode pengukuran konvensional secara manual memiliki kelemahan terkait potensi kesalahan manusia dalam pengukuran dan ketergantungan pada kondisi lingkungan yang ideal, sehingga mengurangi objektivitas dan efisiensi data. Penelitian ini merespons tantangan tersebut dengan merancang dan mengimplementasikan sistem pengukuran tinggi badan berbasis Android. Sistem ini mengintegrasikan aplikasi Android sebagai unit kontrol utama dengan mekanisme kamera adaptif yang digerakkan oleh mikrokontroler ESP32 serta menggunakan sensor jarak LiDAR TF-Luna untuk akuisisi data spasial yang presisi. Teknologi computer vision digunakan dengan mengombinasikan ML Kit untuk deteksi awal dan MediaPipe untuk analisis postur tubuh, serta alur kerja terpandu untuk mempermudah pengoperasian. Estimasi tinggi dihitung menggunakan model geometris Field of View (FOV) kamera yang dapat dikalibrasi ulang secara empiris. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu berjalan secara konsisten dengan margin error rata-rata sebesar 2,49 cm dan tingkat akurasi mencapai 98,45% dibandingkan pengukuran manual. Dengan demikian, sistem ini berhasil menghadirkan solusi alternatif, dengan alur kerja yang intuitif.