JURNAL SISFOTENIKA Vol. 12 No. 2, Juli 2022 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v12i2.1255

## Analisis Perimeter Luka Diabetes Menggunakan Pixel Per Metric

## Diabetes Wound Perimeter Analysis Using Pixel Per Metric
Wien Fitrian Roshandri* 1 , Ema Utami 2 , Agung Budi Prasetyo 3
1 STIK Muhammadiyah Pontianak; Jl. Sungai Raya Dalam, Pontianak 2,3 Magister Teknik Informatika, Universitas AMIKOM, Yogyakarta e-mail: * 1 wien@stikmuhptk.ac.id , 2 ema.u@amikom.ac.id, 3 agungbp@amikom.ac.id

## Abstrak
Penelitian  dilakukan  untuk  menguji  akurasi  perimeter  luka  diabetes  berbasis  pixel permetric  (PPM)  menggunakan  canny  edge,  gaussian  filter,  streamlit,  OpenCV,  Python  dan aruco marker. K-Means digunakan untuk mendeteksi, klasifikasi dan segmentasi tiga jenis luka yaitu  granulation,  necrotics  dan  slough.  Gambar  luka  diambil  langsung  pada  pasien  sehingga dataset  adalah  data  primer.  Uji  akurasi  dilakukan  dengan  membandingkan pengukuran  manual terhadap  perhitungan  digital.  Pengukuran  manual  menggunakan  mika  sebagai  sketsa.  Benang digunakan  untuk  mengarsir  sketsa  mika  dan  panjang  benang  akan  diukur  menggunakan penggaris.  Aruco  marker  digunakan  sebagai  referensi  panjang  objek.  Hasil  penelitian  dari  7 sample data mendapatakan rata-rata error akurasi minimal 0.49 % dan maksimal 5.75%. Hal ini dipengaruhi  berbagai  faktor  diantaranya  validasi  hasil  ukur  manual  yang  masih  kurang  teliti, ketajaman gambar dan kalibrasi camera. Dari ketiga jenis tissue luka yaitu granulasi adalah jenis yang  paling  dapat  diidentifikasi,  disusul  slough  dan  yang  paling  sulit  diidentifikasi  adalah necrosis.  Kesimpulan  penelitian  adalah  hasil  uji  akurasi  sudah  mendapatkan  nilai  yang  sesuai dengan batasan masalah yaitu akurasi diatas 90%, dengan nilai uji Independent T test homogen adalah 𝑡 hitung < 𝑡 tabel setara  dengan  0.005535  <  2.228  dengan  deviasi  ꭤ  =  0.05  sehingga disimpulkan  tidak  terdapat  perbedaan  signifikan  pada  dua  buah  nilai  variable  pengukuran manual  terhadap  pengukuran  digital  planimetry. Penelitian  selanjutnya  dapat  melakukan  uji akurasi  dengan  metode artificial  intelligence  deep  learning dengan  dataset  sample  seperti uNet, SegNet, dan metode lainnya.
Kata kunci— Digital planimetry, luka diabetes, aruco marker, python, OpenCV

## Abstract
The study was conducted to test the accuracy of pixel permetric (PPM)-based diabetic wound  perimeter  using  canny  edge,  gaussian  filter,  streamlit,  OpenCV,  Python  and  aruco marker.  K-Means  is  used  to  detect,  classify  and  segment  three  types  of  wounds  namely granulation,  necrotics  and  slough.  Images  of  wounds  are  taken  directly  on  the  patient  so  the dataset  is  primary  data.  Accuracy  tests  are  carried  out  by  comparing  manual  measurements against digital calculations. Manual measurements use mica as a sketch. The thread is used to shade  the  mica  sketch  and  the  length  of  the  thread  will  be  measured  using  a  ruler.  Aruco markers  are  used  as  a  reference  to  the  length  of  the  object. The results of the study from 7 sample data received an average accuracy error of at least 0.49% and a  maximum  of 5.75%. This is influenced by various factors including validation of manual measuring

## Wien Fitrian Roshandri, Ema Utami, Agung Budi Prasetyo
results  that  are  still  less  thorough,  sharpness  of  the  image,  and  calibration  of  the camera.  Of  the  three  types  of tissue  wounds,  granulation  is  the  most identifiable  type, followed  by  slough,  and  the  most  difficult  to  identify  is  necrosis.  The  study  concludes that the results of the accuracy-test have obtained a value that is in accordance with the problem  limit,  namely  accuracy  above  90%,  with  the  independent  T-test  value homogeneous test is t_hitung< t_tabel equivalent to 0.005535 < 2.228 with a deviation of  ꭤ  =  0.05  so  that  it  is  concluded  that  there  is  no  significant  difference  in  the  two- variable  values  of  manual  measurement  to  digital  planimetry  measurements.  Further research can then test accuracy with artificial intelligence deep learning methods  with sample datasets such as uNet, SegNet, and other methods.
Keywords— Digital planimetry, diabetic wound, aruco marker, python, OpenCV

## 1. PENDAHULUAN
Diabates  adalah  salah  satu  penyakit  berbahaya  No.6  yang  banyak  menyebabkan kematian di Indonesia. Jumlah pederitanya berusia rentang dari 20 – 76 tahun diperkirakan lebih  dari  10,3  juta  penderita  [1].  Menurut    [2]  sekitar  425  juta  orang  menderita  diabetes melitus, 123 juta orang diantaranya di atas usia 65 tahun dan 327 juta orang berusia diantara 20-64  tahun.  Jumlah  ini  meningkat  dari  tahun  2015  yang  sebesar  415  juta  jiwa  dan diperkirakan  akan  terus  meningkat  sebesar  48%  yakni  629  juta  jiwa  di  tahun  2019.  Hasil Riset  Kesehatan  Dasar  [3]  prevalensi  diabetes  melitus  di  Indonesia  pada  penduduk  umur lebih  dari  15  tahun  terjadi  peningkatan  6,9%  (2013)  menjadi  8,5%  (2018).  Prevalensi diabetes yang terdiagnosis tertinggi terdapat di daerah DKI jakarta (3,4%) diikuti KALTIM (3,3%). Penderita diabetes diperkirakan akan mengalami kejadian seumur hidup atau tidak tersembuhkan antara 15-25%  [4]
Diabetes  ulcer  adalah  luka  yang  disebabkan  oleh  komplikasi  kronik  dari  diabetes melitus pada penderita diabetes. Pengukuran luka diabates masih dilakukan dengan cara manual dengan langsung meletakan alat ukur/penggaris di luka pasien kemudian di foto menggunakan kamera  digital.  hal  ini  dapat  menyebabkan  infeksi  luka  karena  penggaris  yang ditempelkan  ke luka  akan  menjadi  pengantar  bakteri.  Luka  yang  diukur  pada  Gambar  1  menggunakan  cara manual  dapat menyebabkan  tidak  akuratnya  hasil  ukur  ditampilkan  pada  gambar  2.  Hasil ukur  luka  juga  mempengaruhi  metode  pengobatan  selanjutnya,  besar  kecil  luka  akan diperlakukan  dengan  metode  pengobatan  yang  berbeda.  Untuk  itu  diperlukan  metode digitalisasi  dan  dokumentasi  luas  luka  yang  akurat.  Pengkajian  luka  dengan  pendekatan citra digital atau dikenal dengan istilah digital planimetry [5].
Gambar 1 Pengukuran manual pada luka diabetes.

## Analisis Perimeter Luka Diabetes Menggunakan Pixel Per Metric
Gambar 2 Pengukuran panjang dan lebar luka secara manual tidak akurat.
Metode  yang  digunakan  didalam  penelitian  ini  adalah  pengkajian two  dimensional assessment dapat  dilihat  pada  Gambar  1.1  [6]  dengan  teknik fotograph  pixel  per  metric [7]. Pada gambar 3 digunakan teknik garis tepi (contour image ) juga digunakan untuk menentukan batas tepi dari luka dan juga digunakan untuk menganalisa batas luka dan kulit agar lebih akurat dalam  pengukuran  batas  luka  dan  kulit  diabetic  ulcer  [8].  Aruco  marker digunakan  untuk referensi  alat  ukur  sehingga  akurasi  alat  ukur  dan  pixel  pada  gambar  luka  bisa  dapat diidentifikasi dengan akurat.
Gambar 3 (1) Gambar luka diabetes sebelum diproses, (2) Gambar luka setelah dilakukan deteksi aruco marker, (3) Deteksi tepi pada luka diabetes.
Pada  gambar  4  Aruco  digunakan  untuk  melakukan  kalibrasi  kamera,  estimasi  ukuran objek,  mengukur  jarak  kamera  dan  objek,  posisi  sumbu  3D,  orientasi  objek,  robotika  dan navigasi  serta  banyak  kegunaan  lainnya  [9].  Aruco  sudah  terdapat  didalam  library  OpenCV sehingga  tidak  perlu  menambahkan  library  khusus  untuk  menggunakannya. Library  aruco digunakan  untuk  mengenalkan  aruco  terhadap  objek  dengan library pengenalan  sebagai berikut :
cv2.aruco.DICT_NxN_M,
Dimana nilai NxN adalah ukuran bit 2D dari penanda ArUco. Sebagai contoh, untuk 6 ×  6  memiliki  total  36  bit.  Diikuti  dengan  nilai  integer  M  untuk  menentukan  jumlah  total  ID

## Wien Fitrian Roshandri, Ema Utami, Agung Budi Prasetyo
ArUco  unik  yang  dapat  dihasilkan  dengan  library  tersebut.  Pada  penelitian  ini  kami menggunakan library
aruco_dict = cv2.aruco.Dictionary_get(cv2.aruco.DICT_5X5_50)
Gambar 4 Membuat marker ArUco dengan OpenCV. Marker menggunakan kamus 5×5 dengan 100 kemungkinan ID unik. Marker khusus ini memiliki ID 24.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Data  primer  gambar  luka  pada  penelitian  ini  sebanyak  7  gambar  luka,  proses pengambilan data ini dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5 Proses seleksi pengambilan sample luka.

## Analisis Perimeter Luka Diabetes Menggunakan Pixel Per Metric
Terdapat 7 sample data primer yang diambil dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6 Sample data primer sebanyak 7 luka diabetes.
Untuk  melakukan  tes  pada  pixel  gambar  peneliti  melakukan  zoom  sebanyak  10x pada batas  tepi  gambar  dan  didapati  pixel  gambar  masih  terlihat  dengan  jelas  tanpa  adanya  distorsi pixel pada Gambar 7.
Gambar 7 (a) Gambar primer sebelum di perbesar, (b) Pembesaran gambar sebanyak 100x. Terlihat tidak adanya distorsi pixel

## Wien Fitrian Roshandri, Ema Utami, Agung Budi Prasetyo
2.2  Metode Penelitian
Penelitian  dilakukan  dengan  aplikasi  yang  dibangun  menggunakan  bahasa pemograman  Python,  library  OpenCV,  webserver  Streamlit  dan  referensi  ukur menggunakan Aruco marker. Alur lengkap penelitian dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8  Alur penelitian
Kemudian  melakukan  proses  perhitungan  threshold  dan  ratio  [10].  Dimana  threshold diatur otomatis pada angka 30 dan ratio pada 3.0. Akan tetapi jika hasil dari batas tepi gambar kurang  memuaskan  maka  threshold  dan  ratio  dapat  diatur  secara  manual  dengan  batasan threshold 1 sampai 100 dan ratio 2,0 sampai 4,0 terlihat pada Gambar 9
Gambar 9 Pengaturan manual threshold dan ratio untuk mendapatkan pixel batas luka yang lebih baik.

## Analisis Perimeter Luka Diabetes Menggunakan Pixel Per Metric
Proses  selanjutnya  adalah  perhitungan  luas  area  dan  keliling  (perimeter)  area  luka berdasarkan  referensi  dari  luas  sebenarnya  Aruco  Marker  dan  perimeter  (keliling)  luka berdasarkan  dari  canny  edge  contour  image.  Kemudian  akan  dihitung  juga  major  axis  (axis terbesar) dan minor axis (axis terkecil) dalam satuan milimeter dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10  Pengukuran area, perimeter, long dan short axis.
Langkah selanjutnya adalah merepresantasikan ketiga jenis luka dalam bentuk diagram pie agar user lebih memahami hasil perhitungan ketiga jenis luka tersebut, terlihat pada Gambar 11.
Gambar 11. Diagram pie merepresantasikan tiga jenis luka.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Wien Fitrian Roshandri, Ema Utami, Agung Budi Prasetyo

## 3.1 Segmentasi Gambar
Segmentasi gambar adalah proses yang digunakan untuk mencari lokasi objek dan batas (misalnya, garis atau kurva) pada gambar  [11]. Selanjutnya, dapat didefinisikan sebagai proses pelabelan setiap piksel dalam sebuah gambar, di mana semua piksel memiliki label yang sama berbagi  karakteristik  visual  tertentu.  Segmentasi  menggunakan  informasi  lokal  dalam  gambar digital  untuk  menghitung  segmentasi  terbaik,  seperti  informasi  warna  yang  digunakan  untuk membuat  histogram  atau  informasi  yang  menunjukkan  tepi  [12],  batas,  atau  informasi  tekstur. Segmentasi  dilakukan  agar  algoritma  dapat  membedakan  warna  antara  luka  dan  kulit  [13]  hal ini dilakukan dengan mendeteksi contour edge menggunakan canny edge detector  [14]. Deteksi garis tepi ini menjadi penting dilakukan untuk menghitung luas area yang akan dihitung. Proses ini dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12 Deteksi contour image. Gambar (a) gambar asli hasil foto luka, (b) gambar hasil konversi RBB ke grey, (c) hasil dari contour image sebelum dilakukan dilasi dan erosi.
Pada penelitian ini menggunakan (2k + 1) (2k + 1) Kernel Gaussian seperti ditunjukkan pada persamaan (1) berikut
(1)
Dimana  G ij adalah (i,j) elemen  dari  gaussian  kernel  dan  ꭤ  adalah  standar  deviasi gaussian kernel. Semakin tinggi nilai kernel gaussian maka semakin rendah sensitifitas detector noise nya. Ukuran size kernel 5x5 ( σ = 1.4) digunakan sebagaimana matrix berikut
Persamaan  (2)  dioperasikan  pada  setiap  piksel  gambar  untuk  menghilangkan gaussian bleeds . Jika jarak ( u, v ) antara posisi tengah kernel ( x, y ) dan posisi kernel ( x + u, y  +  v )  bertambah  maka  bobotnya  berkurang.  dimana M xy adalah  elemen  gambar  yang diproses dari matriks data 𝑓 .
(2)
Maka  noise  pada  gradient  gambar  akan  dihilangkan  dengan gaussian  filter yang  telah dikalkulasi dengan menggunakan ukuran kernel matrix sobel 3x3 menggunakan matriks berikut.

## Analisis Perimeter Luka Diabetes Menggunakan Pixel Per Metric

## ,
Lebih  rinci, gradien  tepi  untuk  setiap  piksel  dapat  dihitung  sebagai  Persamaan  (3)  dan arah gradien menggunakan Persamaan (4),  di mana G adalah gradien tepi setiap piksel, dan ɵ adalah arah gradien tepi.
(3)
(4)
Selama  Deteksi  Tepi  Canny berlangsung,  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  jika titik  pusat  memiliki  amplitudo  gradien  terbesar  di  lingkungan  sepanjang  arahnya,  maka  akan dipertahankan,    jika  tidak  maka  akan  di  compress.  Dengan  demikian  nilai  amplitudo non- maksimum  supression dari  gambar  akan  didapatkan.  Secara  singkat,  piksel  dengan  nilai  lebih kecil  dari  nilai  maksimum  dihilangkan  dengan  memberikan  nilai  piksel  nol  dapat  dilihat  pada Gambar 13.
Gambar 13. Contoh grafik non-maksimum supression, di mana A, B, dan C mewakili tiga titik gradien. Jika nilai di titik A adalah yang terbesar, maka A menjadi piksel tepi dan titik B dan C ditiadakan.
Untuk  melakukan  uji  akurasi  antara  dua  metode  yang  berbeda  maka  diperlukan pengukuran luas luka secara manual dengan menggunakan alat seperti terlihat pada Gambar 14.

## Wien Fitrian Roshandri, Ema Utami, Agung Budi Prasetyo
Gambar 14. (1) Gambar sebelum dilakukan pengolahan digital, (2) hasil pengukuran secara digital, (3) Hasil pengukuran manual menggunakan media benang, penggaris sebagai alat ukur.
Mika  diletakkan  diatas  luka  diabetes  kemudian  batas  luka  dan  kulit  digambar  dengan spidol.  Kemudian  letakkan  benang  sepanjang  marker  spidol  yang  telah  digambar  sebelumnya. Dengan cara seperti yang dilakukan maka kita dapat mengetahui berapa panjang benang seperti

## Analisis Perimeter Luka Diabetes Menggunakan Pixel Per Metric
terlihat  pada  Gambar  15.  Dengan  mengetahui  panjang  benang  tersebut  maka  dapat  diukur menggunakan penggaris agar diketahui perimeter luka sebenarnya. Hal ini dilakukan agar luka dapat  di  uji  akurasinya  dengan  membandingkan  perimeter  luka  secara  manual  dan  perimeter luka secara digital.
Gambar 15.  (a) membentangkan benang sepanjang penanda luka pada mika. (b) Benang dibentang disepanjang penggaris ukur.
3.2  Uji Akurasi Pengukuran
Jika  diperhatikan  Tabel  1  maka  dapat  terlihat  bahwa  selisih  pengukuran  mempunyai nilai  tertinggi  yaitu  9,63mm  dan  terendah  0,49.  Dengan  presentase  error  tertinggi  5,75%  dan terendah 0,49% dan diperlihatkan seperti pada Gambar 16.
Tabel 1. Hasil uji akurasi menggunakan sistem digital dibandingkan dengan pengukuran luas luka manual.
No Gambar luka Pengukuran manual (mm) Aruco Pengukuran digital Akurasi Lebar (mm) Selisih (mm) Threshold Ratio Perimeter (mm) Selisih (mm) Error (%) 1 a 143 30.87 0.87 57 3.00 141 2 1.40 2 b 213 31.95 1.95 55 3.00 222.63 9.63 4.52 3 c 67 30.66 0.66 25 3.00 65.05 1.95 2.91 4 d 126 31.25 1.25 26 3.00 118.76 7.24 5.75 5 e 101 30.81 0.81 12 3.00 100.51 0.49 0.49 6 f 171 30.16 0.16 30 3.00 173.07 2.07 1.21 7 g 154 30.53 0.53 29 3.00 152.86 1.14 0.74

## Wien Fitrian Roshandri, Ema Utami, Agung Budi Prasetyo
Gambar 16. Grafik selisih hasil ukur dalam pengukuran perimeter luka manual terhadap pengukuran PPM.
Untuk menguji hasil pengukuran pada penelitian ini digunakan uji independent T Test. Pada  Independen  T  Test  data  harus  berasal  dari  subjek  yang  berbeda,  artinya  tidak  ada  kaitan antara data yang akan diuji perbedaannya [15]. P ersamaan yang digunakan untuk mencari nilai 𝑡 hitung dapat dilihat pada Persamaan (5), dan mencari nilai f hitung menggunakan Persamaan (6).
(5) (6)
Dalam  mengambil  keputusan  di  tetapkan  standar  deviasi  adalah  5%.  Nilai  standar deviasi dari  tabel  F Distribution  tables adalah  α  =  0.05.  Nilai
dari  referensi t distribution  table [16]  dengan  nilai  pencarian  α  =  0.05/2  =  0.025,  ((n1+n2)-2)  yaitu  bernilai 2.228. Hasil uji T ini adalah
setara dengan 0.005535 < 2.228 sehingga dapat disimpulkan  bahwa  tidak  terdapat  perbedaan  pada  dua  buah nilai  variable  pengukuran  manual terhadap pengukuran digital planimetry.

## 4. KESIMPULAN
Pada  akhir  dari  penelitian  ini,  penulis  memaparkan  beberapa  kesimpulan  yang  dapat diambil  berdasarkan  hasil  temuan  yang  didapatkan  dari  analisis  akurasi  fotograph  pixel  per metric  pengukuran  luas  luka  diabetic  pada  penderita  diabetes  menggunakan  two  dimensional assesment yang dilakukan. Secara umum penulis menyimpulkan bahwa:
a. Hasil  penelitian dari  7  sample  data mendapatakan  rata-rata error  akurasi  minimal 0.49 % dan maksimal 5.75%. Hasil uji akurasi sudah mendapatkan nilai yang sesuai dengan batasan masalah yaitu akurasi diatas 90%, dengan nilai uji Independent T test homogen adalah < setara dengan 0.005535 < 2.228 dengan deviasi ꭤ = 0.05 sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terdapat  perbedaan  signifikan  pada  dua  buah  nilai variable  pengukuran  manual  terhadap  pengukuran  digital  planimetry.  Dari  ketiga  jenis

## Analisis Perimeter Luka Diabetes Menggunakan Pixel Per Metric
tissue luka  yaitu  granulasi  adalah  jenis  yang  paling  dapat  diidentifikasi,  kemudian disusul dengan slough dan yang paling sulit diidentifikasi adalah necrosis.
b. Faktor yang mempengaruhi hasil akurasi adalah pengambilan gambar luka harus dilakukan dengan  pencahayaan    minimal  900  lux  dan  resolusi  minimal  800  x  600.    Gambar  harus diambil  pada  sudut  dengan  rentang  80 0 -  100 0 landscape .  Posisi  aruco  marker  yang dipegang menyebabkan sebagian tertutup jari dan tidak terdeteksi dengan baik. Warna kulit dan luka harus terlihat jelas.

## 5. SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  diperoleh  dari  data-data  yang  ada,  pada  dasarnya penelitian ini berjalan baik. Namun peneliti ingin mengemukakan beberapa saran yang mudah- mudahan  bermanfaat  bagi  kemajuan  keperawatan  luka  khususnya  dan computer  vision umumnya. Adapun saran yang peneliti ajukan adalah sebagai berikut :
a. Bagi perawat luka, melakukan perbaikan metode pengukuran manual yang lebih akurat mengingat  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  yang  baru  dan  belum  pernah dilakukan sebelumnya.
b. Bagi praktisi dan analis, diperlukan perlakuan yang lebih baik dalam pencahayaan saat memfoto  luka,  derajat  pengambilan  gambar  dan  ketajaman  resolusi.  Ketika menggambar  luka  di  atas  mika  sering  kali  posisi  mika  bergeser  menyebabkan  gambar luka pada mika menjadi tidak presisi dan metode benang dapat digantikan dengan bahan yang  lebih  keras  tetapi  fleksibel  dikarenakan  disaat  mengarsir  benang  sepanjang  luka tidak dapat mengikuti penanda tinta pada mika.
c. Bagi  peneliti  selanjutnya,  peneliti  diharapkan  dapat  melakukan  uji  akurasi  dengan metode artificial  intelligence  deep  learning dengan  dataset  sample  seperti  uNet,
SegNet, dan metode lainnya yang berhubungan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  I.  Imelda,  “Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Terjadinya  diabetes  Melitus  di Puskesmas  Harapan  Raya  Tahun  2018,” SCJ ,  vol.  8,  no.  1,  May  2019,  doi: https://doi.org/10.35141/scj.v8i1.406.
[2] IDF  Atlas, IDF  Diabetes  Atlas  Ninth  edition  2019 ,  9th  ed.  Brussels:  International Diabetes Federation, 2019. [Online]. Available: https://www.diabetesatlas.org/en/
[3] Kementrian  Kesehatan  RI,  “Hasil  riskesdas  2018,”  Badan  penelitian  dan  kesehatan  RI, Jakarta, Laporan rikesdas, 2018. [Online]. Available:
http://kesmas.kemkes.go.id/assets/upload/dir_519d41d8cd98f00/files/Hasil-riskesdas- 2018_1274.pdf
[4] N. C. Schaper, J. J. Van Netten, J. Apelqvist, B. A. Lipsky, K. Bakker, and on behalf of the  International  Working  Group  on  the  Diabetic  Foot  (IWGDF), Prevention  and management of foot problems in diabetes: a Summary Guidance for Daily Practice 2015, based  on  the  IWGDF  Guidance  Documents:  Prevention  and  Management  of  Foot Problems in Diabetes , vol. 32. John Wiley & Sons, Ltd, 2016. Accessed: May 11, 2020.
[Online]. Available: http://doi.wiley.com/10.1002/dmrr.2695
[5] P. Foltynski, “Ways to increase precision and accuracy of wound area measurement using smart devices: Advanced app Planimator,” p. 16.
[6] A.  A.  H.  Sulistyo,  “Management  of  Diabetic  Foot  Ulcer:  a  Literature  Review,” Jurnal Keperawatan Indonesia , vol. 21, no. 2, pp. 84–93, 2018, doi: 10.7454/jki.v21i2.634.
[7] S.  Al-Aidid  and  D.  Pamungkas,  “Sistem  Pengenalan  Wajah  dengan  Algoritma  Haar Cascade dan Local Binary Pattern Histogram,” JRE , vol. 14, no. 1, pp. 62–67, Apr. 2018, doi: 10.17529/jre.v14i1.9799.
[8] L.  Wang,  P.  C.  Pedersen,  E.  Agu,  Di.  M.  Strong,  and  B.  Tulu,  “Area  Determination  of Diabetic  Foot  Ulcer  Images  Using  a  Cascaded  Two-Stage  SVM-Based  Classification,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering , vol. 64, no. 9, pp. 2098–2109, 2017, doi: 10.1109/TBME.2016.2632522.
[9] T. Yuan, Y. (Wolf) Song, G. A. Kraan, and R. H. M. Goossens, “Identify Finger Rotation Angles  With  ArUco  Markers  and  Action  Cameras,” Journal  of  Computing  and Information  Science  in  Engineering ,  vol.  22,  no.  3,  p.  031011,  Jun.  2022,  doi: 10.1115/1.4053409.
[10]  R.  Zhang,  L.  Cao,  X.  Feng,  S.  Wang,  N.  Cai,  and  Y.  Guo,  “Determining  effective threshold  range  of  image  pixel  values  for  municipal  waste  contaminated  clay,”  In Review, preprint, Mar. 2022. doi: 10.21203/rs.3.rs-1448795/v1.
[11]  B.  Bozorgtabar,  S.  Sedai,  P.  K.  Roy,  and  R.  Garnavi,  “Skin  lesion  segmentation  using deep convolution networks guided by local unsupervised learning,” IBM J. Res. & Dev. , vol. 61, no. 4/5, p. 6:1-6:8, Jul. 2017, doi: 10.1147/JRD.2017.2708283.
[12]  J.  Howse, OpenCV  computer  vision  with  Python:  learn  to  capture  videos,  manipulate images,  and  track  objects  with  Python  using  the  OpenCV  library ,  1  publ.  Birmingham: Packt Publ, 2013.
[13]  R.  Mishra  and  O.  Daescu,  “Deep  learning  for  skin  lesion  segmentation,”  in 2017  IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM) , Kansas City, MO, Nov. 2017, pp. 1189–1194. doi: 10.1109/BIBM.2017.8217826.
[14]  J.  Minichino  and  J.  Howse, Learning  OpenCV  3  computer  vision  with  Python:  unleash the  power  of  computer  vision  with  Python  using  OpenCV ,  Second  edition.  Birmingham Mumbai: Packt Publishing, 2015.
[15]  D.  Fralick,  J.  Z.  Zheng,  B.  Wang,  X.  M.  TU,  and  C.  Feng,  “The  Differences  and Similarities  Between  Two-Sample  T-Test  and  Paired  T-Test,” Shanghai  Archives  of Psychiatry . https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5579465/ (accessed Nov. 30, 2021).
[16]  P. Cabilio and J. Masaro, Basic Statistical Procedures , 10th ed. Wolfville: Department of Mathematics and Statistics Acadia University, 2001. [Online]. Available:
http://himasta.stat.unsyiah.ac.id/uploads/1/cc94eb427c-all-table.pdf