Implementasi Metode Euclidean Distance Untuk Rekomendasi Ukuran Pakaian Pada Aplikasi Ruang Ganti Virtual

Please download to get full document.

View again

of 10
131 views
PDF
All materials on our website are shared by users. If you have any questions about copyright issues, please report us to resolve them. We are always happy to assist you.
Document Description
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) DOI: /jtiik Vol. 5, No. 2, Mei 2018, hlm p-issn: Akreditasi KEMENRISTEKDIKTI, No. 51/E/KPT/2017 e-issn:
Document Share
Document Transcript
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) DOI: /jtiik Vol. 5, No. 2, Mei 2018, hlm p-issn: Akreditasi KEMENRISTEKDIKTI, No. 51/E/KPT/2017 e-issn: Implementasi Metode Euclidean Distance Untuk Rekomendasi Ukuran Pakaian Pada Aplikasi Ruang Ganti Virtual Rezky Rizaldi 1, Arik Kurniawati 2, Cucun Very Angkoso 3 1,2,3 Teknik Informatika, Universitas Trunojoyo Madura (Naskah masuk: 10 Januari 2018, diterima untuk diterbitkan: 16 April 2018) Abstrak Perkembangan jual beli garmen secara online, dihadapkan pada kenyataan adanya 70% pengembalian produk oleh pembeli, akibat ketidaksesuaian antara harapan dan kenyataan model serta ukuran garmen. Kehadiran virtual fitting room secara online, diharapkan mampu mengurangi adanya pengembalian produk, memberikan pengaruh positif terhadap keistimewaan suatu produk, keinginan untuk membeli dan kepastian membeli secara online. Virtual Fitting Room ini bisa diimplementasikan pada toko online ataupun toko baju seperti biasa. Tahapan penelitian meliputi : penerapan teknologi kinect untuk mendapatkan data skeleton dari calon pembeli yang digunakan sebagai dasar untuk memberikan rekomendasi ukuran pakaian, selanjutnya perhitungan euclidean distance digunakan untuk menghitung ukuran punggung calon pembeli dan terakhir penerapan teknologi augmented reality untuk menampilkan pakaian virtual 3 dimensi yang melekat tepat di badan calon pembeli. Sistem rekomendasi ini mampu menampilkan calon pembeli dengan menggunakan baju virtual 3 dimensi yang sesuai dengan ukuran rekomendasi dari sistem (S,M,L, atau XL). Sistem ini juga memberikan fitur bagi calon pembeli untuk mencoba model pakaian lainnya. Sistem dapat memperlihatkan baju virtual 3 dimensi yang tetap melekat pada badan calon pembeli, ketika melakukan rotasi ke kanan 90 0, ke kiri 90 0, balik kanan dan balik kiri Hasil uji coba sistem rekomendasi ukuran pakaian ini akan berjalan secara optimal jika pengaturan ketinggian kinect sebesar 55 cm dari tanah. Untuk ketinggian kinect 55cm, 65cm dan 75 cm dari tanah, sistem ini mampu menyajikan kesesuaian rekomendasi ukuran dibandingkan dengan ukuran asli dari calon pembeli sebesar 70%. Kata kunci: kinect, augmented reality, euclidean distance, virtual fitting room RECOMENDER SYSTEM OF APPAREL SIZE IN VIRTUAL FITTING ROOM BASED ON EUCLIDEAN METRIC Abstract The development of online garment sale, faced with the fact that there is 70% return of product by the buyer, due to a mismatch between expectation and reality of model and garment size. The presence of virtual fitting room in the online store is expected to reduce the return of products, give a positive influence on the privilege of a product, the desire to buy and certainty to buy online. Virtual Fitting Room can be implemented in the online store or clothing store as usual. The research stages include the application of Kinect technology to obtain skeleton data from prospective buyers used as a basis for providing system recommendations, then euclidean distance calculation is used to calculate the size back potential buyers, and lastly application of augmented reality technology to display the right three-dimensional virtual clothing in potential buyer body. This recommendation system can present potential buyers by using 3-dimensional virtual shirts attached to their bodies by the recommended size of the system (S, M, L, or XL). This system also provides features for potential buyers to try other clothing models. The system can show a 3-dimensional virtual shirt that remains attached to the body of potential buyers, while rotating right 90 0, left 90 0, right turn and left turn The test results of this clothing size recommendation system will run optimally if the Kinect height setting of 55 cm from the ground. For the Kinect height of 55cm, 65cm and 75cm from the ground, the system can present the recommended size with the original size of the potential buyer of 70%. Keywords: kinect, augmented reality, euclidean distance, virtual fitting room 130 Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), Vol. 5, No. 2, Mei 2018, hlm PENDAHULUAN Fitting Room atau dikenal dengan istilah ruang ganti, ruangan ini biasanya disediakan oleh toko yang menjual produk garmen. Ruang ganti sendiri sebenarnya digunakan oleh calon pembeli untuk mencoba pakaian yang sudah dipilih agar sesuai dengan dirinya (pas/cocok) dalam hal ukuran dan model. Ruang ganti yang nyaman juga merupakan hal yang penting untuk diperhatikan oleh suatu toko. Kenyamanan ini didukung dengan ukuran ruangan, kaca, pencahayaan dan desain ruangan karena faktorfaktor tersebut akan sangat mempengaruhi calon pembeli dalam berbelanja pada suatu toko (Hengevelt, 2014). Trend saat ini dengan penggunaan internet yang signifikan sangat mempengaruhi potensial bisnis penjualan garmen pada pasar online(riaz & Raman, 2015). Berdasarkan survei pada online shopping di pasar Taiwan menunjukan bahwa produk garmen (baju) adalah produk utama yang paling banyak diminati (Liaw & Chen, 2013). Oleh karena itu diperlukan berbagai cara dalam meningkatkan pelayanan calon pembeli, salah satunya adalah virtual fitting room (Liaw & Chen, 2013)(Beck, 2015). Kelemahan utama dari online shopping adalah calon pembeli tidak dapat bereksperimen dan mencoba produk (Beck, 2015). Dalam online shopping, pengembalian produk terutama produk garmen adalah sekitar 70 % dan hanya skitar 30 % yang tidak dikembalikan (Misra & Arivazhagan, 2015). Hal ini dikarenakan produk tersebut tidak sesuai/tidak cocok dengan harapan calon pembeli. Hal yang berbeda, ketika calon pembeli belanja secara offline, maka dia dapat mencoba dan memegang produk tersebut. Namun dalam belanja online, hal ini menjadi sulit untuk diimplementasikan seperti mencoba ukuran, display produk ke calon pembeli, menunjukan semua bagian dari produk ke calon pembeli, memegang serta mencoba produk garmen tersebut. Harapannya dengan virtual fitting room, sebagian permasalahan tersebut bisa teratasi seperti ukuran yang pas untuk calon pembeli dengan mencobanya secara virtual (Misra & Arivazhagan, 2015). Beberapa keuntungan ketika virtual fitting room ini diimplementasikan pada belanja online yaitu (1) calon pembeli mendapatkan keuntungan dan kesenangan ketika memilih dan membeli produk garmen, (2) calon pembeli tanpa ragu-ragu mencoba produknya dengan memanfaatkan teknologi ini, sehingga bisa berlanjut menjadi membeli, (3) merk dari produk garmen tersebut juga akan dikenal (Liaw & Chen 2013). Salah satu survey dalam belanja online, penggunaan virtual fitting room dapat memberikan pengaruh postif terhadap persepsi keistimewaan suatu produk, keinginan untuk membeli (patronage intention) dan kepastian membeli secara online (purchase intention) (Beck, 2015). Oleh karena itu, penelitian ini mengimplementasikan ruang ganti virtual yang dibangun dengan processing, Simple Open Ni SDK, dan Kinect Microsoft SDK dan menggunakan teknologi Augmented Reality yang dilengkapi dengan rekomendasi ukuran pakaian bagi calon pembeli yang telah mencoba ruang ganti virtual ini. Rancang Bangun Aplikasi Ruang Ganti Virtual Berdasarkan Skeleton Tracking dan Depth Data Menggunakan Microsoft Kinect. Penelitian ini menghasilkan aplikasi virtual dressing room yang mampu merekomendasikan ukuran pakaian kepada calon pembeli menggunakan metode euclidean distance. Uji coba dilakukan pada 5 calon pembeli dengan jarak antar calon pembeli dengan Kinect kurang lebih 1,6 m. Hasil akurasi yang dihasilkan dari penelitian ini dalam merekomendasikan ukuran pakaian calon pembeli mencapai 80%. Selain itu aplikasi mampu memvisualisasikan augmented reality pakaian 3D ke badan calon pembeli. Namun dalam penelitian ini, kontrol antar muka aplikasi masih sulit untuk mendeteksi pointer berupa tangan dan masih kurang responsif (Negoro, 2015). Penelitian kedua berjudul Sistem Pengepasan Baju Berbasis Pustaka XNA Menggunakan Kamera Kinect. Penelitian tersebut menghasilkan aplikasi virtual fitting room. Metode yang digunakan untuk penambahan augmented reality berupa pakaian 3D menggunakan library XNA. Dengan memanfaatkan lebar punggung sebagai acuan transformasi dari obyek baju virtual. Hasil dari uji coba pada penelitian ini adalah jarak optimal untuk mendeteksi keberadaan antara pengguna dengan Kinect berkisar antara 1,5-3 meter. Tingkat akurasi aplikasi dalam menghitung rotasi yang dilakukan pengguna mencapai 97,4%. Namun penelitian ini tidak memfasilitasi adanya sistem yang merekomendasikan ukuran pakaian kepada calon pembeli (Sigit dkk, 2014). Penelitian ketiga berjudul Analisis dan Design Body Measurment pada Virtual Dressing Room. Penelitian tersebut menghasilkan aplikasi virtual dressing room. Aplikasi tersebut mampu merekomendasikan ukuran pakaian pada pengguna dengan menggunakan 3 metode berbeda yaitu euclidean distance, point cloud euclidean distance, point cloud perimeter ellipse. Hasil dari uji coba yang dilakukan kepada 6 calon pembeli menunjukkan metode euclidean distance memiliki tingkat akurasi yang lebih bagus dari pada metode lainnya. Aplikasi yang dibuat dalam penelitian ini hanya mampu merekomendasikan ukuran pakaian untuk calon pembeli tanpa adanya penambahan augmented reality berupa pakaian 3D (Dewi, 2013). Rezky, dkk, Implementasi metode Euclidean Distance METODE Teknologi Kinect pada sistem ini digunakan untuk mendapatkan data skeleton dari calon pembeli yang digunakan sebagai dasar untuk memberikan rekomendasi ukuran pakaian. Sedangkan teknologi Augmented Reality digunakan untuk menampilkan pakaian virtual tepat di badan calon pembeli. Sistem rekomendasi ukuran pakaian yang diimplementasikan dalam penelitian ini menggunakan metode Euclidean Distance. dengan mengaju pada Persamaan (1). Hasil akhir dari aplikasi ini adalah sistem yang menampilkan calon pembeli dengan menggunakan baju virtual yang melekat pada badannya sesuai dengan rekomendasi ukuran dari sistem (S,M,L,XL). Selain itu, sistem juga memfasilitasi calon pembeli untuk mencoba model lainnya seperti yang diilustrasikan pada Gambar 1 berikut ini. Gambar 3. 3D Object Tracking pada Kinect (Hruska, 2016) Skeletal Tracking adalah mendapatkan data skeleton dari pengguna yang berada dalam jangkauan jarak pandang Kinect. Data skeleton yang didapat adalah seperti yang ditampilkan dalam Gambar 4. Ruang Ganti Aplikasi yang dibuat : Virtual Fitting Room dengan rekomendasi ukuran pakaian + fitur Augmented Reality + fitur memilih model pakaian Gambar 1. Ilustrasi sistem ruang ganti virtual Secara umum proses kalibrasi ditangani oleh Kinect, dimana Kinect mempunyai fitur 3D Object Tracking. Fitur tersebut dapat mengenali semua bentuk benda yang ada disekitarnya dengan memanfaatkan 3D Depth Sensor dan RGB Camera. 3D Depth Sensor atau sensor kedalaman yakni berupa sebuah proyektor infrared dan sebuah sensor monochrome CMOS yang bekerja sama untuk mengenali ruangan dalam bentuk 3 Dimensi. Sedangkan RGB Camera adalah camera video yang membantu dalam mendeteksi 3 komponen warna yaitu Merah, Hijau dan Biru. Sensor-sensor inilah yang membuat Kinect dapat mengenali badan pengguna seperti yang diilustrasikan pada Gambar 3. Gambar 4. Data skeleton dari Kinect (Webb dkk, 2012) Augmented Reality adalah cara untuk menggabungkan dunia riil dengan dunia virtual (Azuma, 1997) yang dibuat melalui komputer sehingga batas antara keduanya sangat tipis. Tipe Augmented Reality (AR) ada 2, yaitu 1. Menggunakan Marker, yakni AR ini hanya akan menampilkan objek virtual jika aplikasi AR-nya telah berhasil mendeteksi marker atau penanda yang berupa gambar hitam putih. Contohnya seperti yang ditunjukan pada Gambar 2 berikut ini, yaitu marker hiro. Penggunaan marker ini untuk penanda dalam menampilkan objek baju virtual setelah kamera dalam smartphone berhasil mengenali marker yang digunakan (Hendrawan dkk, 2016). Gambar 2. Marker hitam putih (Hendrawan dkk, 2016) 2. Markeless, yakni AR yang memanfaatkan objek riil (tidak harus gambar hitam putih) sebagai markernya untuk menampilkan objek virtualnya. 132 Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), Vol. 5, No. 2, Mei 2018, hlm AR tipe ini bertujuan untuk menghasilkan interaksi antara komputer dan calon pembeli agar lebih alami dan intuitif dibandingkan dengan model marker (Wahyuningrum dkk, 2014) salah satu penggunaanya adalah untuk menampilkan baju virtual dengan menggunakan badan sebagai markernya. Euclidean distance adalah metode yang digunakan untuk mengukur jarak antara 2 titik yang berbeda. Metode ini akan digunakan untuk mengukur lebar punggung calon pembeli dengan memanfaatkan data skeleton yang didapatkan dari hasil kalibrasi. Berikut adalah persamaan Euclidean Distance untuk titik yang mempunyai ruang 3 dimensi (Negoro, 2015): d ( x1-x2) 2 + ( y1 y2) 2 + ( z1 z ) 2 = (1) skeleton 2 Keterangan : dskeleton = lebar punggung calon pembeli x 1 = koordinat x pada titik skeleton_left_shoulder. x 2 = koordinat x pada titik skeleton_right_shoulder. y 1 = koordinat y pada titik skeleton_left_shoulder. y 2 = koordinat y pada titik skeleton_right_shoulder. z 1 = koordinat z pada titik skeleton_left_shoulder. z 2 = koordinat z pada titik skeleton_right_shoulder. Untuk menguji keakuratan sistem, maka hasil rekomendasi ukuran pakaian dibandingkan dengan ukuran riil badan calon pembeli dengan menggunakan standart ukuran pakaian orang Indonesia. Tabel 1 adalah acuan dalam standarisasi ukuran pakaian. Tabel 1. Ukuran Pakaian Dewasa Ukuran S M L XL Lebar punggung 40 cm 42 cm 44 cm 46 cm (Pria) Lebar punggung 36 cm 38 cm 40 cm 42 cm (Wanita) (Dewi, 2013) Untuk menggambarkan alur sistem dari aplikasi ini, digambarkan dalam beberapa flowchart. Flowchart Rekomendasi Ukuran Pakaian, flowchart ini menggambarkan alur sistem dari fungsi rekomendasi ukuran pakaian. Gambar 5 berikut adalah rekomendasi ukuran pakaian pria dewasa, sedangkan untuk pakaian wanita bentuk flowchartnya hampir sama hanya yang berbeda adalah nilai-nilai ukuran yang mengacu pada Tabel 1. Flowchart memilih model pakaian ditunjukkan pada Gambar 6 berikut ini. Flowchart penambahan pakaian 3D yang ditunjukan dalam Gambar 7 adalah alur sistem untuk menampilkan augmented reality berupa pakaian 3D yang melekat tepat dibadan calon pembeli pada posisi skeleton_neck. Maka marker yang digunakan pada sistem ini adalah badan calon pembeli tersebut. Gambar 5. Flowchart Rekomendasi Ukuran Pakaian Dewasa Pria. Rezky, dkk, Implementasi metode Euclidean Distance Proses Kalibrasi Saat calon pembeli berdiri di depan Kinect, maka proses kalibrasi berhasil ketika dapat mendeteksi keberadaan seluruh bagian badan calon pembeli. Berikutnya Kinect akan menyimpan data skeleton dari calon pembeli yang akan digunakan dalam sistem rekomendasi ukuran pakaian. Proses kalibrasi ini juga sebagai proses deteksi marker yang berupa badan calon pembeli untuk menambahkan baju virtual ke badannya. Proses ini menggunakan tekhnologi Augmented Reality. Gambar 6. Flowchart milih model pakaian 3.2. Sistem Rekomendasi Pakaian Lebar punggung dalam sistem diperoleh dari data skeleton yang telah tersimpan dalam tahap kalibrasi. Data skeleton yang digunakan adalah skeleton_shoulder_left dan skeleton_shoulder_right. Diukur jarak antara dua titik tersebut dengan mengacu pada persamaan (1). Namun, dari hasil tersebut masih ditambah 10 untuk calon pembeli pria dan ditambah 8 untuk calon pembeli wanita. Penambahan ini dilakukan agar ukuran baju tepat berada di badan calon pembeli. Penambahan 10 dan 8 diberikan karena titik skeleton_shoulder_left dan skeleton_shoulder_right dengan titik asli lingkar kerung lengan kiri dan lingkar kerung lengan kanan tidak sama. Sehingga jika tidak ada penambahan 10 dan 8 akan mempunyai hasil yang memiliki perbedaan yang signifikan antara lebar punggung real dengan lebar punggung yang dihasilkan oleh sistem. Nilai 10 dan 8 diperoleh dari selisih jarak antara titik skeleton_shoulder_left dengan titik lingkar kerung lengan kiri dan titik skeleton_shoulder_right dengan titik lingkar kerung lengan kanan. Ilustrasi penambahan angka 8 atau 10 seperti pada Gambar 8. Gambar 7. Flowchart penambahan pakaian 3d 3. IMPLEMENTASI SISTEM Implementasi sistem dalam penelitian ini, dilakukan dalam beberapa tahapan sebagai berikut ini. + 8 = Gambar 8. Selisih atara hasil kalibrasi kinect dengan pengukuran riil Dari nilai tersebut akan dicocokan dengan Tabel 1 yang disesuaikan dengan jenis kelamin dari calon pembeli. Output dari sistem akan memberikan rekomendasi ukuran pakaian berupa gambar ukuran pakaian antara S,M,L,XL yang melekat pada badan calon pembeli. 134 Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), Vol. 5, No. 2, Mei 2018, hlm Penambahan Pakaian 3D pada badan calon pembeli Penambahan pakaian 3D pada calon pembeli dilakukan ketika calon pembeli memilih pakaian yang diinginkan. Virtual pakaian 3D akan ditambahkan pada skeleton_neck dari calon pembeli. Setelah pakaian diletakkan pada koordinat tersebut, maka akan dilakukan penambahan posisi pakaian 3D terhadap sumbu x sebesar -5 dan terhadap sumbu y sebesar +20. Hal ini dikarenakan titik skeleton_neck yang tidak sesuai dengan peletakan posisi pakaian secara riil. Untuk mendapatkan posisi baju yang ideal maka harus ada proses penambahan tersebut seperti yang diilustrasikan pada Gambar 9. Gambar 9. Simpangan antara pengukuran real dengan hasil kalibrasi Penambahan pakaian 3D pada badan calon pembeli ini menggunakan teknologi augmented reality dengan teknik markerless, dimana prosesnya adalah sebagai berikut : Sistem telah menyimpan data pakaian 3D dalam format 3D image blender. Ketika sistem mendeteksi calon pembeli telah memilih pakaian yang diinginkan, maka sistem akan melakukan load file pakaian 3D yang sesuai dengan pilihan calon pembeli untuk kemudian ditampilkan pada koordinat skel_neck. Selanjutnya sistem akan melakukan scaling pada pakaian 3D sesuai dengan ukuran pakaian yang akan direkomendasikan. Jadi yang dijadikan sebagai marker adalah badan calon pembeli dari hasil proses kalibrasi dari Kinect Navigasi sistem Ganti Pakaian 3D Mengganti pakaian 3D dapat dilakukan dengan mengolah data skeleton_right_hand sebagai acuan. Data skeleton_righ_hand akan dijadikan pointer. Data skeleton_right_hand sendiri mewakili telapak tangan kanan calon pembeli. Ketika telapak tangan kanan calon pembeli diarahkan pada button mengganti pakaian, dalam delay waktu 3 detik pakaian 3D akan diganti dengan pakian 3D yang lain sesuai urutan pakaian 3D yang disimpan dalam array. Dalam sistem meliputi tombol navigasi untuk mengganti pilihan baju, tombol select untuk memilih baju, tombol save untuk menyimpan gambar calon pembeli dan tombol exit. Ketika koordinat skeleton_right_hand berada pada koordinat salah satu tombol yang sudah disebutkan diatas maka sistem akan menjalankan sesuai dengan fungsi tombol tersebut. 4. ANALISIS DAN UJI COBA Dalam tahap ini dilakukan analisis dan uji coba untuk mengetahui tingkat akurasi sistem. Variabel uji coba yang digunakan adalah tinggi Kinect (yakni jarak menempatkan Kinect diukur dari ketinggian tanah datar) dan jarak antara calon pembeli dengan sensor Kinect. Tinggi Kinect dibagi menjadi tiga yaitu 55 cm, 65 cm, dan 75 cm. Sementara untuk jarak calon pembeli dengan sensor Kinect dibedakan dengan jarak 200 cm, 225 cm, dan 250 cm dari Kinect. Uji coba dilakukan pada 29 calon pembeli yang terdiri dari wanita dan pria Analisis dan Uji Coba Rekomendasi Ukuran Pakaian Dari keseluruhan uji coba, ternyata hasil rekomendasi ukuran pakaian dari sistem yang sesuai dengan ukuran asli badan calon pembeli adalah sebanyak 108 percobaan untuk pakaian wanita dan 153 percobaan untuk pakaian pria. Detil hasil ujicoba dapat dilihat pada Tabel 2 dan Tabel 3. Sedangkan Tabel 4 adalah hasil rekapitulasi akurasi yang disimpulkan dari 2 tabel sebelumnya. Maka dapat disimpulkan bahwa sistem ini memiliki tingkat akurasi rata-rata sebesar 70%. Namun percobaan pada ketinggian Kinect 55 cm dengan berbagai macam variasi jarak antara calon pembeli dengan Kinect sistem ini memiliki tingkat akurasi sebesar rata-rata 89%. Rezky, dkk, Implementasi metode Eu
Similar documents
View more...
Search Related
We Need Your Support
Thank you for visiting our website and your interest in our free products and services. We are nonprofit website to share and download documents. To the running of this website, we need your help to support us.

Thanks to everyone for your continued support.

No, Thanks