Klasifikasi Bentuk Tubuh Manusia (kurus, ideal dan gemuk) Berdasarkan Citra Digital Menggunakan Teachable Machine - Siti Afiyah Suryadi Rahmah; Zaehol Fatah (Universitas Ngudi Waluyo, 2026)
Klasifikasi bentuk tubuh manusia adalah salah satu tantangan dalam bidang pengolahan citra digital dan kecerdasan buatan. Penelitian ini bertujuan menciptakan sistem yang mampu mengklasifikasikan bentuk tubuh manusia menjadi tiga kategori, yaitu kurus, ideal, dan gemuk, berdasarkan gambar yang diambil. Sistem ini menggunakan platform Teachable Machine yang dikembangkan oleh Google. Metode yang digunakan mencakup pengumpulan gambar tubuh manusia dari berbagai sudut, memberi label pada gambar sesuai kategori yang sudah ditentukan, pelatihan model klasifikasi dengan metode pengenalan gambar berbasis pembelajaran mesin, serta pengujian akurasi model tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengklasifikasikan bentuk tubuh dengan tingkat akurasi yang tinggi, tergantung pada kualitas dan variasi gambar yang digunakan. Dengan pendekatan ini, klasifikasi bentuk tubuh dapat dilakukan secara otomatis dan langsung tanpa perlu melakukan pengukuran fisik secara manual. Penelitian ini diharapkan bisa membantu pengembang aplikasi kecerdasan buatan dalam bidang kebugaran, kesehatan, serta personalisasi produk.