Segmentasi bertujuan untuk mempartisi area dalam gambar berdasarkan warna, bentuk atau tekstur. Hal ini banyak ditemukan dalam aplikasi komputer seperti analisis citra medis, objek deteksi, pengenalan dan pengambilan gambar berbasis konten (CBIR). Saat ini, CBIR telah diterapkan dalam sistem pembelian pakaian online. Secara praktis, kami melakukan deteksi warna kulit dan mengelompokkannya dari gambar yang kemudian meninggalkan bagian pakaian dalam gambar untuk proses pencocokan. Ada beberapa masalah yang terjadi yaitu terlalu luas penentuan nilai ambang batas sehingga beberapa warna gagal tersegmen sebagai warna busana ataupun warna kulit. Oleh sebab itu metode yang kami usulkan dalam penelitian ini merupakan pengembangan dari metode sebelumnya (Kovac) dengan penambahan aturan baru. Adapun hal ini bertujuan untuk meningkatkan ketepatan segmentasi dari metode sebelumnya untuk beberapa warna yang tidak tepat dikategorikan sebagai warna kulit seperti keunguan, merah muda dan kuning kemerahan. Teknik segmentasi yang digunakan adalah threshold (penentuan nilai ambang batas) dari model warna RGB. Hasil yang diperoleh dapat meningkatkan ketepatan segmentasi dan berhasil mensegmen beberapa objek busana dengan warna ungu, merah muda pucat, dan kuning kemerahan yang sebelumnya merupakan warna kulit. Selain itu pengujian hasil simulasi juga dilakukan dengan teknik Mean Opinion Score (MOS) terhadap 20 responden dan membandingkankan dengan ketiga metode yang lain. Hasil menunjukkan metode usulan memiliki rata-rata nilai MOS paling tinggi dibanding dengan ketiga metode yang lain yaitu sebesar 3,8 dan ketepatan segmentasi dengan menggunakan metode usulan terbukti lebih meningkat dari metode sebelumnya (Kovac). Kata Kunci: Segmentasi, Model warna, Threshold based method, MOS