JURNAL SISFOTENIKA Vol. 11 No. 2, Juli 2021 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v11i2.1114

## Segmentasi Luka Diabetes Menggunakan Masking Contour Image Processing

## Diabetic Wound Segmentation Using Masking Contour Image Processing
Wien fitrian roshandri *1 , Ema utami 2 , Agung budi prasetio 3
1,2,3 Universitas AMIKOM Yogyakarta, Jl. Ring road utara, Yogyakarta 55281, Indonesia Email: *1 wien@stikmuhptk.ac.id, 2 ema.u@amikom.ac.id, 3 agungbp.amikom.ac.id

## Abstrak
Dalam  penelitian  ini  menerapkan  teknik  segmentasi  menggunakan  masking  contour image processing dari nilai hue, saturation, value (HSV) pada luka diabetes. Posisi pengambilan gambar  luka  dilakukan  dengan  derajat  kemiringan  80 O hingga  90 O dengan  iluminasi  cahaya sebesar 900 lux, kamera yang digunakan dalam pengukuran luka mempunyai resolusi 5Mp dan kerapatan  setiap  1  inch  PPI.  Nilai  color  space  RGB  akan  dikonversi  terlebih  dahulu  ke  HSV kemudian  diberikan masking  sebanyak dua layer masing-masing memiliki nilai upper dan lower mask. Dengan pemograman berbasis python menggunakan algoritma K-Means dilakukan iterasi sebanyak  5  kali,  cluster  GMM  sebanyak  5  dan  gamma  value  sebanyak  5.  Hasil  iterasi  ke  5 mendapatkan  error  terkecil  yaitu  0.0002%  dengan  waktu  proses  sebesar  161.91  detik. Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  dengan  metode  ini  dapat  melakukan  segmentasi  luka dengan  baik  dan  batas  luka  dapat  terlihat  dengan  jelas.  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya diperlukan  tambahan  nilai  dan  layer  masking  yang  lebih  luas  serta  penambahan  filter  seperti dilasi dan erosi agar batas luka dapat terlihat lebih jelas.
Kata kunci— Digital planimetry, Image processing, HSV, Diabetic wound, Contour image

## Abstract
Measuring the wound area in diabetics is still using a manual way with a wound ruler. Whereas the ruler affixed to the wound will become a contaminated agent that can transmit the infection  to  other  recipients.  Digital  measurement  methods  are  needed  to  solve  the  problem. However,  clarifying  the  boundaries  between  the  wound  and  the  skin  requires  carefulness  and high  accuracy.  For  this  reason,  it  has  needed  an  imaging  method  that  can  do  segmentation between the wound and the skin boundary for diabetic patients based on digital, called digital planimetry.  This  study  uses  a  masking  contour  image  processing  algorithm  from  the  Hue, Saturation,  Value  (HSV),  Then  doing  iteration  five  times  and  gamma  filter.  So  the  result  of segmentation is formed. This study concludes that the segmentation with this method has not been able to perform the segment properly, and it requires more masking values, but the results of the 5th iteration got a minor error, which is 0.002%. The digital imaging carried out in this study could be developed to be a digital-based diabetic patient wound measurement tool.
Keywords— Digital planimetry, Image processing, HSV, Diabetic wound, Contour image

## Segmentasi Luka Diabetes Menggunakan Masking Contour Image Processing

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes  adalah  salah  satu  penyakit  berbahaya  No.6  yang    banyak  menyebabkan kematian di Indonesia. Jumlah penderitanya berusia rentang dari 20 – 76 tahun diperkirakan lebih dari  10.3  juta  penderita  [1].  Menurut  International  Diabetes  Federation  (IDF)  tahun  2019  [2], sekitar 463 juta orang menderita diabetes melitus berusia diantara 20-79 tahun. Penderita diabetes diperkirakan akan mengalami kejadian seumur hidup atau tidak tersembuhkan antara 15-25% [3], bahkan ketika dapat disembuhkan maka tingkat untuk mengulang kembali luka diabetes sebesar 30-40% di tahun pertama kesembuhan [4].
Diabetes ulcer adalah luka yang disebabkan oleh komplikasi kronik dari diabetes melitus pada penderita diabetes. Pada umumnya ada dua jenis penyebab luka pada pasien diabetes, yaitu penyakit neuropati dan vaskularisasi [5] . Pengukuran luka diabetes masih dilakukan dengan cara manual dengan langsung meletakan alat ukur/penggaris di luka pasien, hal ini dapat menyebabkan infeksi luka karena penggaris yang ditempelkan ke luka akan menjadi pengantar bakteri.
Luka  yang  diukur  menggunakan  cara  manual  ini  dapat  menyebabkan  tidak  akuratnya hasil ukur. 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 [6–8] .
Penelitian  yang  dilakukan  [9]  menggunakan watershed  segmentation dengan  teknik flooding dan purning pada  luka  diabetes  mendapatkan  hasil  akurasi  segmentasi  paling  kecil sebesar  97.85  %  dah  bahkan  pada  salah  satu  gambar  terdapat  akurasi  100%.  Namun  dari penelitian  mereka  tersebut  masih  terbatas  pada  gambar  luka  yang  tidak  banyak  variasi  warna sehingga kemungkinan error memang sangat kecil.
Untuk melakukan segmentasi luka agar algoritma dapat membedakan dengan jelas batas kulit dan luka maka digunakan  algoritma image processing dengan melakukan seleksi warna luka dari nilai hue, saturation, value (HSV) [10] yang diberikan, kemudian dikonversi menggunakan teknik contour image [11–13] sehingga nanti akan dirubah terlebih dahulu menjadi warna hitam putih. Melakukan perhitungan posisi luka dari seleksi nilai warna yang diberikan sebelumnya dan hasil  akhir  dari  teknik  segmentasi  ini  adalah  akurasi  luas  luka  dari  beberapa  nilai  HSV  yang diberikan sebagai input.
HSV  didefinisikan  sebagai Hue , Saturation dan Value [14],  yang  mendekati  apa  yang ditangkap oleh retina mata manusia. Hue digunakan untuk membedakan warna sebenarnya yang berpengaruh  terhadap  intensitas  panjang  gelombang  cahaya  seperti  kemerahan  ( redness) , kehijauan (greenness) . Saturation digunakan untuk menyatakan tingkat kemurnian atau kekuatan suatu warna seperti berapa banyak merah di berikan pada warna. Value mewakili kecerahan warna atau banyaknya cahaya yang diterima retina  mata  tanpa memperdulikan warna yang ada. Nilai value berkisar antara 0-100%. Nilai  masing-masing HSV adalah H = 0-179, S = 0-255 dan V = 0-255.Semakin besar nilai value maka akan semakin cerah dan akan memunculkan variasi warna baru. Representasi dari warna HSV dapat dilihat pada Gambar 1.

## Wien Fitrian Roshandri, Ema Utami, Agung Budi Prasetio
Sebelum menentukan nilai HSV maka ditentukan nilai red, green, blue (RGB) terlebih dahulu  sebagai  koordinat  warna  [15].  Secara  teknis  warna  RGB  dipresentasikan  dengan  tiga komponen  nilai.  Setiap  komponen  nilai  dapat  bernilai  0  sampai  255  [16,  17]  dimana  (0,0,0) dipreyeksikan sebagai warna hitam dan (255,255,255) sebagai warna putih. RGB inilah disebut dengan color space [18] yang dapat memproyeksikan warna utama sehingga menjadi warna yang additive .  Beberapa  contoh  warna  yang  dihasilkan  dari  campuran  RGB  [19]  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Tabel 1. Konversi warna RGB : sumber www.rapidtables.com Warna Nama Hex (R,G,B) (H,S,V) Black #000000 (0,0,0) (0,0,0) White #FFFFFF (255,255,255) (0,0,100) Red #FF0000 (255,0,0) (0,100,100) Lime #00FF00 (0,255,0) (120,100,100) Blue #0000FF (0,0,255) (240,100,100) Yellow #FFFF00 (255,255,0) (60,100,100)
Setelah nilai HSV didapatkan maka langkah selanjutmya adalah melakukan segmentasi warna.  Segmentasi  warna  adalah  sebuah  proses  pendekatan  warna  yang  bekerja  dengan menganalisis nilai warna dari tiap pixel dan membagi citra tersebut sesuai fitur yang diinginkan.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  terapan  kuantitatif  ini  menggunakan bahasa  pemograman  python dengan K- Means unsupervised machine learning algorithms sebagai basis penelitian. K-Means digunakan untuk mempartisi color mapping pixel yang ada kedalam 5 cluster berdasarkan karakteristiknya, sehingga pixel yang mempunyai karakteristik yang sama dikelompokan dalam satu cluster dan pixel yang mempunyai karakteristik berbeda dikelompokan kedalam cluster yang lain.  Luka yang menjadi  bahan  pada  penelitian  ini  adalah  luka  gangren  basah  pada  kaki  penderita  diabetes. Langkah penelitian dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Langkah-langkah penelitian yang dilakukan

## Segmentasi Luka Diabetes Menggunakan Masking Contour Image Processing
Sebelum  menentukan  segmentasi  luka  maka  ada  beberapa  teknik  yang  diterapkan, diantaranya ;

## 1.1 Color Space
Seleksi warna yang paling umum digunakan adalah seleksi RGB yang direpensentasikan dengan warna merah ( red ), hijau ( green ) dan biru ( blue ). Didalam penelitian ini digunakan range warna merah dibagi menjadi 2 kategori yaitu : merah rendah ( lower red ) dan merah tinggi ( upper red ) yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Konversi warna RGB ke HSV Kategori Warna (R,G,B) (H,S,V) Lower red 179,0,0 0,120,70 Upper red 255,42,0 10,255,255 Lower yellow 255,242,204 45,20,100 Upper yellow 255,217,102 45,60,100
Gambar 3. Perbedaan warna RGB dan HSV
Konversi  RGB  ke  HSV  seperti  pada  Gambar  3  dilakukan  karena  pada  dasarnya  RGB mempunyai  keterkaitan  luminasi  pada  warna.  Luminasi  tersebut  tidak  bisa  dipisahkan  dari informasi  warna  yang  melekat  pada  RGB.  Sedangkan  HSV  digunakan  untuk  memisahkan luminasi  gambar  dari  informasi  warna  dimana  akan  sangat  berguna  untuk  merubah  intensitas warna saja tanpa harus merubah informasi komponen warna lainnya.
Warna RGB tersebut akan dikonversi terlebih dahulu kedalam warna HSV  [20] dengan rumus sebagai berikut :
𝐻 = tan⁡ ( 3(𝐺−𝐵 (𝑅−𝐺)+(𝑅−𝐵) ) (1) 𝑆 = 1 − min(𝑅,𝐺,𝐵) 𝑣 (2) 𝑉 = ⁡ 𝑅+𝐺+𝐵 3 (3)

## Wien Fitrian Roshandri, Ema Utami, Agung Budi Prasetio
Dengan  menggunakan  ide  awal  pada  rumus  diatas  didapati  masaalah  jika saturation bernilai 0 maka hue tidak terdefinisi [21]. Untuk itu cara kedua dapat menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑟 = 𝑅 (𝑅+𝐺+𝐵 (4) 𝑔 = 𝐺 (𝑅+𝐺+𝐵 (5) 𝑏 = 𝐵 (𝑅+𝐺+𝐵 (6) 𝐶𝑚𝑎𝑥 = max⁡(𝑟, 𝑔, 𝑏) (7) 𝐶𝑚𝑖𝑛 = min⁡(𝑟, 𝑔, 𝑏) s (8) Δ = 𝐶𝑚𝑎𝑥 − 𝐶𝑚𝑖𝑛 (9)
h = { 60⁡𝑥⁡( 𝑔−𝑏 Δ 𝑚𝑜𝑑6)⁡⁡⁡𝑗𝑖𝑘𝑎⁡𝐶𝑚𝑎𝑥 = 𝑟 60⁡𝑥⁡( 𝑏−𝑟 Δ + 2)⁡⁡⁡⁡⁡⁡𝑗𝑖𝑘𝑎⁡𝐶𝑚𝑎𝑥 = 𝑔
60⁡𝑥⁡( 𝑟−𝑔 Δ + 4)⁡⁡⁡⁡⁡⁡𝑗𝑖𝑘𝑎⁡𝐶𝑚𝑎𝑥 = 𝑏
(10)
s = {
0⁡, 𝑗𝑖𝑘𝑎⁡𝐶𝑚𝑎𝑥 = 0 Δ 𝐶𝑚𝑎𝑥 , 𝑗𝑖𝑘𝑎⁡𝐶𝑚𝑎𝑥 > 0 (11) v = 𝐶𝑚𝑎𝑥 (12)
Setelah melakukan konversi warna ke HSV dengan rumus yang telah di sebutkan, maka dilakukan konversi dengan rumus berikut [19].
𝐻 = ℎ⁡𝑥⁡2 (13) S = ⁡ 𝑠 255 (14) 𝑉 = ⁡ 𝑣 255 (15) 𝑚 = (𝐻, 𝑆, 𝑉) (16)
Pada  rumus  tersebut  didapat  nilai  m  adalah  nilai  masking  yang  digunakan.  Rumus tersebut berlaku untuk setiap array mask yang di buat dalam penelitian ini.

## 1.2 Segmentasi Warna Luka
Segmentasi gambar adalah proses yang digunakan untuk mencari lokasi objek dan batas (misalnya, garis atau kurva) pada gambar  [22]. Selanjutnya, dapat didefinisikan sebagai proses pelabelan  setiap pixel dalam  sebuah  gambar  ,  di  mana  semua pixel 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, batas, atau informasi tekstur.
Segmentasi  dilakukan  agar  algoritma  dapat  membedakan  warna  antara  luka  dan  kulit

## Segmentasi Luka Diabetes Menggunakan Masking Contour Image Processing
[23].  Pada  Tabel  2  ditampilkan  warna  segmentasi  HSV  yang  digunakan.  Pada  Gambar  4  luka diabetes akan menemukan perbedaan warna yang lebih mencolok daripada warna kulit.
Gambar 4. Segmentasi warna luka dan kulit
Dengan  didapatnya  range  warna  HSV  pada  metode  sebelumnya  maka  pendekatan segmentasi  pada  luka  dapat  dilakukan.  Algoritma  akan  menemukan  luka  sesuai  dengan  kode warna HSV yang sudah di tentukan sebelumnya yaitu lower dan upper theresholds [24].

## 1.3 Konversi HSV ke Contour Image.
Hasil range warna yang didapat setelah segmentasi akan di rubah ke warna kedalam HSV [25, 26] terlebih dahulu seperti Gambar 5 dan black and white terlebih dahulu seperti terlihat pada Gambar 6.
Gambar 5.  Konversi luka ke HSV
Gambar 6.  Konversi luka ke Gray Map

## Wien Fitrian Roshandri, Ema Utami, Agung Budi Prasetio
Hal ini dilakukan untuk memperjelas batas segmentasi dan  mendapatkan area mask yang akan digunakan untuk lower dan upper red sebagai masking yang nantinya menjadi dasar nilai untuk merepresantasikan koordinat luka dan melakukan perhitungan luas luka.

## 1.4 Ploting RGB dan HSV menjadi 3D
Untuk  mempermudah  menentukan color  space yang  akan  digunakan  maka  kita  dapat melakukan plotting color RGB kedalam 3D dapat dilihat pada Gambar 7 dan plotting HSV pada Gambar 8.
Gambar 7.  Plotting image 3D RGB
Gambar 8.  Plotting image 3D HSV

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan Jawahar [27] dengan metode yang sama, belum menunjukan hasil yang baik dalam mendapatkan color space dari nilai HSV dan hanya melakukan satu kali masking sehingga akan mendapatkan hasil segmentasi luka yang kurang maksimal yang dapat dilihat pada Gambar 9.

## Segmentasi Luka Diabetes Menggunakan Masking Contour Image Processing
Gambar 9.  Hasil penelitian Jawahar
Sedangkan untuk penelitian yang dilakukan menggunakan 6 buah sample gambar luka yang berbeda  dan difoto langsung pada luka pasien diabetes dapat dilihat pada Gambar 10. Posisi pengambilan gambar luka dilakukan dengan derajat kemiringan 80 O hingga 90 O dengan iluminasi cahaya sebesar 900 lux, camera yang digunakan dalam pengukuran luka mempunyai resolusi 5Mp dan kerapatan setiap 1 inch PPI. Gambar yang akan di hasilkan dengan ukuran = 2580 x 2048 = 5,283,840 pixels dan aspect ratio 1.26 dan dalam posisi landscape. Estimasi hasil akhir ukuran gambar jika dalam format jpg 24bit/pixel sebanyak 100% uncompressed maka didapat rata-rata 1,08  Mb.    Melakukan  dua  kali masking dan  menggunakan  lima  kali  iterasi  dan gamma  value. Perbedaan penelitian sebelumnya dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Perbedaan penelitian Peneliti Metode  Iterasi  Gamma error Jawahar [27] HSV 0 0 0.06 Elmogy [28] CAD 0 0 0.06 Li [29] HSV 10 0 0.24 Rother [30] Grabcut 10 5 -
Gambar 10.  Sample luka
Kemudian  gambar  dilakukan  konversi  dari  RGB  ke  BGR  dan  HSV  dapat  dilihat  pada Gambar 11. Hal ini dilakukan agar memudahkan melakukan masking dan segmentasi warna.

## Wien Fitrian Roshandri, Ema Utami, Agung Budi Prasetio
Gambar 11.  Konversi warna RGB, BGR, HSV
Setelah  melakukan  konversi  warna,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  proses mapping contour dan masking awal warna high red dan lower red, seperti terlihat pada Gambar 12.
Gambar 12.  Contour dan masking red
Hasil segmentasi 6 luka yang dilakukan dengan set atribut jumlah iterasi 5, cluster 5 dan gamma  5  dapat  dilihat  pada  Tabel  4.  Karena  ada  5  cluster  maka  perhitungan  iterasi  dapat dilakukan  dengan  rumus  (17)  agar  mendapat  nilai  dari Euclidean  Distance setiap  iterasi  [31]. Dimana  p  adalah  data,  c  dinotasikan  sebagai  centroid,  n  adalah  jumlah  data,  i  adalah  iterasi bernilai 5.
𝐷 𝑛 = ⁡ √∑ (𝑝 𝑖⁡ − ⁡ 𝑐 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=0 2 (17)
Iterasi dilakukan sebanyak 5 kali dengan mempertimbangkan hasil yang didapat sudah baik.  Pengulangan  iterasi  dilakukan  agar  hasil  akhir  dari masking mendapat  error  yang  lebih sedikit. Hal ini terlihat pada Tabel 4 bahwa semakin banyak melakukan iterasi maka error yang didapat akan semakin sedikit. Pada data (a) didapati nilai awal adalah 0.219 kemudian dilakukan iterasi kedua dengan nilai awal adalah data (a) sehingga nilai dari iterasi kedua menjadi 0.016 dan begitu  seterusnya  hingga  dilakukan  pengulangan  5  iterasi.  Rumus  (18)  digunakan  untuk menghitung selisih error iterasi [32]. Dimana 𝐸 (𝑘) adalah error iterasi ke-k. Kemudian 𝑝 𝐷 𝑛 adalah nilai iterasi saat ini, dan 𝑝 (𝐷 𝑛−1 ) nilai iterasi ke-(k-1) atau iterasi sebelumnya.
𝐸 (𝑘) = [𝑝 𝐷 𝑛 − 𝑝 (𝐷 𝑛 −1) ] (18)
Tabel 4.  Error dan response time  pada iterasi
data Error Iterasi dalam % Time (s) 1 2 3 4 5 (a) 0.219 0.016 0.009 0.005 0.004 51.98 (b) 0.053 0.009 0.004 0.0007 0.0009 165.36 (c) 0.079 0.019 0.025 0.032 0.008 179.72

## Segmentasi Luka Diabetes Menggunakan Masking Contour Image Processing
(d) 0.075 0.017 0.004 0.0019 0.0016 161.23 (e) 0.029 0.003 0.001 0.0008 0.0002 161.91 (f) 0.040 0.095 0.053 0.006 0.002 167.91
Berdasarkan hasil pada Tabel 3 diatas maka  grafik error dan response time pada iterasi dapat terlihat pada Gambar 13. Hasil akhir masking dalam menentukan batas luka dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar 13.  Grafik error pada iterasi
Gambar 14.  Hasil akhir masking 0 0.1 0.2 0.3 Iterasi 1 Iterasi 2 Iterasi 3 Iterasi 4 Iterasi 5 Error Iterasi (a) (b) (c) (d)
(e) (f)

## Wien Fitrian Roshandri, Ema Utami, Agung Budi Prasetio
Hasil  pada  Gambar  13  pada (a) memperlihatkan  gambar  asli  dari  luka.  Kemudian dilakukan algoritma masking iterasi sebanyak 5 kali sehingga didapat hasil masking dengan error yang terkecil. Hasil akhir segmentasi dapat dilihat pada gambar terakhir pada setiap point.

## 4. KESIMPULAN
Penggunaan color space  berdasarkan  identifikasi  nilai pixel warna  yang  dilakukan  di penelitian ini menunjukan hasil yang sudah baik yang dapat di lihat pada jumlah error yang relatif kecil  dan  terkecil  adalah  0.002%.  Waktu  yang  diperlukan  untuk  mengolah  iterasi  paling  kecil adalah  51.98  detik,  berdasarakan  analisa  bahwa  semakin  besar  ukuran  gambar  yang  diproses maka diperlukan waktu yang lebih lama, untuk itu diperlukan pengambilan gambar dengan fokus ke luka saja agar response time lebih kecil.  Memang sangat sulit membedakan antara warna kulit dan luka yang hampir memiliki rentang nilai warna pixel sama. Hal ini berbeda dengan melakukan segmentasi  dengan background yang contras .  Warna  kulit  pasien  diabetes  juga  bervariasi  dan algortima harus dapat membedakan dengan jelas warna kulit dan luka.
Beberapa  warna  tidak  dapat  dikenal  di  luka seperti  warna  hitam  pada  tengah  luka  dan bukan di luar luka,  sehingga algoritma membaca warna tersebut adalah warna background dan bukan warna luka. Untuk penelitian selanjutnya diharapkan dapat meneruskan segmentasi luka ini  dengan  menambahkan  seleksi  filter  seperti  dilasi  maupun  erosi  untuk  memperhalus  hasil segmentasi batas luka dan kulit.

## 5. SARAN
Penelitian  selanjutnya  dapat  melakukan improve nilai masking  upper dan lower serta menambah multi  masking tidak  hanya  sebatas  dua masking seperti  didalam  penelitian  yang dilakukan. Kemudian dapat dilakukan filter  dilasi dan erosi filter agar batas luka dan kulit dapat dibedakan secara lebih jelas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Imelda,  S.  I.,  2019, Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Terjadinya diabetes  Melitus  di Puskesmas  Harapan  Raya  Tahun  2018 , Scientia  Journal ,  Vol. 8 ,  Ed.  1,  28–39, https://doi.org/ 10.35141/scj.v8i1.406
[2] IDF  Diabetes  Atlas  Ninth  edition  2019 ,  2019, International  Diabetes  Federation , https://www.diabetesatlas.org/en/ , diakses tgl January 21, 2019
[3] Schaper,  N.  C.,  Van  Netten,  J.  J.,  Apelqvist,  J.,  Lipsky,  B.  A.,  &  Bakker,  K.,  2016, Prevention and management of foot problems in diabetes: a Summary Guidance for Daily Practice  2015,  based  on  the  IWGDF  Guidance  Documents , Diabetes/Metabolism Research and Reviews , Vol. 32 , Ed. 1, 7–15, https://doi.org/ 10.1002/dmrr.2695
[4] Bus, Si. A., Waaijman, R., Arts, M., Haart, M. De, Busch-Westbroek, T., Van Baal, J., & Nollet, F., 2013, Effect of custom-made footwear on foot ulcer recurrence in diabetes: A multicenter  randomized  controlled  trial , Diabetes  Care ,  Vol. 36 ,  Ed.  12,  4109–4116, https://doi.org/ 10.2337/dc13-0996
[5] Sulistyo, A. A. H., 2018, Management of Diabetic Foot Ulcer: a Literature Review , Jurnal Keperawatan Indonesia , Vol. 21 , Ed. 2, 84–93, https://doi.org/ 10.7454/jki.v21i2.634
[6] Williams,  K.  J., Sounderajah,  V.,  Dharmarajah,  B., Thapar,  A.,  &  Davies,  A.  H.,  2017, Simulated  Wound  Assessment  Using  Digital  Planimetry  versus  Three-Dimensional Cameras:  Implications  for  Clinical  Assessment , Annals  of  Vascular  Surgery ,  Vol. 41 , 235–240, https://doi.org/ 10.1016/j.avsg.2016.10.029
[7] Jørgensen,  L. B.,  Sørensen,  J.  A.,  Jemec,  G. B. E.,  &  Yderstr,  K.  B., 2015, Methods  to

## Segmentasi Luka Diabetes Menggunakan Masking Contour Image Processing
assess area and volume of wounds -- a systematic review , Statistical Methods , 14,
[8] Foltynski, P., 2018, Ways to increase precision and accuracy of wound area measurement using  smart  devices:  Advanced  app  Planimator , PLoS  ONE ,  Vol. 13 ,  Ed.  3,  1–16, https://doi.org/ 10.1371/journal.pone.0192485
[9] Babu, K. S., Ravi Kumar, Y. B., & Sabut, S., 2017, An improved watershed segmentation by  flooding  and  pruning  algorithm  for  assessment  of  diabetic  wound  healing , RTEICT 2017 - 2nd IEEE International Conference on Recent Trends in Electronics, Information and  Communication  Technology,  Proceedings ,  Vol. 2018 - Janua ,  679–683, https://doi.org/ 10.1109/RTEICT.2017.8256683
[10] Ahmad Fauzi, M. F., Khansa, I., Catignani, K., Gordillo, G., Sen, C. K., & Gurcan, M. N., 2015, Computerized segmentation and measurement of chronic wound images , Computers in Biology and Medicine , Vol. 60 , 74–85, https://doi.org/ 10.1016/j.compbiomed.2015.02.015
[11] Niu, S., Chen, Q., de Sisternes, L., Ji, Z., Zhou, Z., & Rubin, D. L., 2017, Robust noise region-based  active  contour  model  via  local  similarity  factor  for  image  segmentation , Pattern Recognition , Vol. 61 , 104–119, https://doi.org/ 10.1016/j.patcog.2016.07.022
[12] Xiong, W., Yu, J., Lin, Z., Yang, J., Lu, X., Barnes, C., & Luo, J., n.d., Foreground-aware Image Inpainting , 2 , 5840–5848,
[13] Wang, L., Chang, Y., Wang, H., Wu, Z., Pu, J., & Yang, X., 2017, An active contour model based on local fitted images for image segmentation , Information Sciences , Vol. 418 – 419 ,
61–73, https://doi.org/ 10.1016/j.ins.2017.06.042
[14] Gerhana,  Y.  A.,  Zulfikar,  W.  B.,  Ramdani,  A.  H.,  &  Ramdhani,  M.  A.,  2018, Implementation of Nearest Neighbor using HSV to Identify Skin Disease , IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , Vol. 288 , Ed. 1, https://doi.org/ 10.1088/1757- 899X/288/1/012153
[15] Shi,  R.  B.,  Qiu,  J.,  &  Maida,  V.,  2019, Towards  algorithm-enabled  home  wound monitoring  with  smartphone  photography:  A  hue-saturation-value  colour  space thresholding technique for wound content tracking , International Wound Journal , Vol. 16 , Ed. 1, 211–218, https://doi.org/ 10.1111/iwj.13011
[16] op ‘t Veld, R. C., van den Boomen, O. I., Lundvig, D. M. S., Bronkhorst, E. M., Kouwer, P. H. J., Jansen, J. A., Middelkoop, E., Von den Hoff, J. W., Rowan, A. E., & Wagener, F.  A.  D.  T.  G.,  2018, Thermosensitive  biomimetic  polyisocyanopeptide  hydrogels  may facilitate wound repair , Biomaterials , Vol. 181 , 392–401, https://doi.org/ 10.1016/j.biomaterials.2018.07.038
[17] Grandi, V., Bacci, S., Corsi, A., Sessa, M., Puliti, E., Murciano, N., Scavone, F., Cappugi, P., & Pimpinelli, N., 2018, ALA-PDT exerts beneficial effects on chronic venous ulcers by inducing changes in inflammatory microenvironment, especially through increased TGF- beta release: A pilot clinical and translational study , Photodiagnosis and Photodynamic Therapy , Vol. 21 , 252–256, https://doi.org/ 10.1016/j.pdpdt.2017.12.012
[18] Sirazitdinova,  E.,  &  Deserno,  T.  M., 2017, System  design  for  3D wound  imaging  using low-cost  mobile  devices , Medical  Imaging  2017:  Imaging  Informatics  for  Healthcare, Research, and Applications , Vol. 10138 , 1013810, https://doi.org/ 10.1117/12.2254389
[19] RGB  to  HSV  color  conversion ,  n.d.,  Retrieved  March  13,  2020,  from https://www.rapidtables.com/convert/color/rgb-to-hsv.html , diakses tgl March 13, 2020
[20] Gupta, A., 2017, Real time wound segmentation/management using image processing on handheld devices , Journal of Computational Methods in Sciences and Engineering , Vol. 17 , Ed. 2, 321–329, https://doi.org/ 10.3233/JCM-170706
[21] Fauzan, A., 2015, Ruang Warna Hue Saturation Value (HSV) serta proses Konversinya , Kita Infromatika , http://www.kitainformatika.com/2015/01/ruang-warna-hue-saturation- value-hsv.html , diakses tgl March 24, 2021
[22] Bozorgtabar, B., Sedai, S., Kanti Roy, P., & Garnavi, R., 2017, Skin lesion segmentation
using deep convolution networks guided by local unsupervised learning , IBM Journal of Research and Development , Vol. 61 , Ed. 4, 1–8, https://doi.org/ 10.1147/JRD.2017.2708283
[23] Mishra, R., & Daescu, O., 2017, Deep learning for skin lesion segmentation , 2017 IEEE International  Conference  on  Bioinformatics  and  Biomedicine  (BIBM) ,  1189–1194, https://doi.org/ 10.1109/BIBM.2017.8217826
[24] Li,  F.,  Wang,  C.,  Liu,  X.,  Peng,  Y.,  &  Jin,  S.,  2018, A  Composite  Model  of  Wound
Segmentation Based on Traditional Methods and Deep Neural Networks , Computational Intelligence and Neuroscience , Vol. 2018 , Ed. 1, https://doi.org/ 10.1155/2018/4149103
[25] Hamuda, E., Mc Ginley, B., Glavin, M., & Jones, E., 2017, Automatic crop detection under field  conditions  using  the  HSV  colour  space  and  morphological operations , Computers and Electronics in Agriculture , Vol. 133 , 97–107, https://doi.org/ 10.1016/j.compag.2016.11.021
[26] Kumar, M., & Jindal, S. R., 2019, Fusion of RGB and HSV colour space for foggy image quality  enhancement , Multimedia  Tools  and  Applications ,  Vol. 78 ,  Ed.  8,  9791–9799, https://doi.org/ 10.1007/s11042-018-6599-8
[27] Jawahar,  M.,  Jani  Anbarasi,  L.,  Graceline  Jasmine,  S.,  &  Narendra,  M.,  2020, Diabetic foot ulcer segmentation using color space models , Proceedings of the 5th International Conference  on  Communication  and  Electronics  Systems,  ICCES  2020 , Icces ,  742–747, https://doi.org/ 10.1109/ICCES48766.2020.09138024
[28] Elmogy,  M.,  Khalil,  A.,  Shalaby,  A.,  Mahmoud,  A.,  Ghazal,  M.,  &  El-Baz,  A.,  2019, Chronic  Wound Healing Assessment  System  Based  on  Color  and  Texture  Analysis , IST 2019 - IEEE International Conference on Imaging Systems and Techniques, Proceedings , https://doi.org/ 10.1109/IST48021.2019.9010586
[29] Li,  Y., Zhang,  J.,  Gao,  P.,  Jiang, L.,  &  Chen,  M., 2018, Grab  Cut  Image Segmentation Based on Image Region , 2018 3rd IEEE International Conference on Image, Vision and
Computing, ICIVC 2018 , 311–315, https://doi.org/ 10.1109/ICIVC.2018.8492818
[30] Rother,  C.,  Kolmogorov,  V.,  &  Blake,  A.,  2004, GrabCut  -  Interactive  foreground extraction using iterated graph cuts , ACM SIGGRAPH 2004 Papers, SIGGRAPH 2004 , 309–314, https://doi.org/ 10.1145/1186562.1015720
[31] Salam,  E.  J.,  2017, K-{Means}  {Clustering}  {Algorithm} ,  In K-Means  Clustering Algorithm , https://ekojunaidisalam.com/2017/02/09/k-means-clustering-algorithm/ ,
[32] Estri, M. N., Nurshiami, S. R., Reorita, R., & Ibrohim, M. O., 2018, Penentuan kriteria penghentian iterasi pada algoritma stroberi , Jurnal Ilmiah Matematika Dan Pendidikan Matematika , Vol. 10 , Ed. 1, 27, https://doi.org/ 10.20884/1.jmp.2018.10.1.2834