Volume 22 Nomor 01, April 2022 : 23-28

## Pemrograman Linier untuk Optimalisasi Operasi Mobilisasi (Studi Kasus pada Operasi Hulu Pengeboran Minyak dan Gas)
Linear Programming for Optimization of Mobilization Operations
(Case Study on Upstream Oil and Gas Drilling Operations)
Muhammad Rilly Aka Yogi 1, *, Benny Hamdi Rhoma Putra 2 , Fitra Lestari 3 1,2 Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Riau, Indonesia
3 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Sain dan Teknologi, UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia
* Penulis korespondensi : rilly.yogi@lecturer.unri.ac.id Tel.: +62-811-750-147 Diterima: Sep 4, 2021; Direvisi: Okt 30, 2021; Disetujui: Okt 31, 2021 DOI: 10.25299/saintis.2022.vol22(01).7476

## Abstrak
Studi  kasus  pada  penelitian  ini  diadopsi  pada  sebuah  perusahaan  multinasional  yang  bergerak  dalam  operasi  hulu  pengeboran minyak  dan  gas  di  Indonesia.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendistribusikan  material  dari  berbagai  fasilitas  yang  ada  pada  area pengeboran melalui simulasi optimalisasi mobilisasi Concrete Slab (CS). Simulasi dilakukan menggunakan metode pemrograman linier dengan  kondisi  batas  antara  lain  peralatan,  durasi,  dan  jarak  melalui  fungsi  tujuan  untuk  menekan  biaya  operasional  selama  kurun waktu 1 tahun operasi terhadap operasi eksisting pada tahun sebelumnya. Hasilnya ditemukan bahwa terdapat potensial reduksi biaya sebesar 31.36% melalui optimalisasi pada rute operasi.
Kata Kunci: Simulasi, optimasi, pemrograman linear, operasi Mobilisasi, Pengeboran Minyak dan Gas

## Abstract
The case study in this study was adopted by a multinational company engaged in upstream oil and gas drilling operations in Indonesia. This study aims to distribute material from various existing facilities in the drilling area through a simulation of optimization of Concrete Slab (CS) mobilization. CS is required in the operation of drilling site preparation work. Then, the simulation approach is carried out using a linear programming method for boundary conditions including equipment, duration, and distance through the objective function is to reduce operational costs for a period of 1 year of operation against existing operations in the previous year. The results found that there is a potential for cost reduction of 31.36% through optimization of the operating route
Keywords: Simulation, optimization, linear programming, Mobilization operations, Oil and Gas Drilling

## PENDAHULUAN
Studi  kasus  penelitian  ini  dikaji  pada  sebuah perusahaan  multinasional  yang  bergerak  dalam operasi  hulu  pengeboran  minyak  dan  gas  di Indonesia.  Perusahaan  ini  melakukan  pekerjaan persiapan  lokasi  pengeboran  dengan  membutuhkan pelat beton ( concrete slab /CS)
untuk mendistribusikan  beban  pada  permukaan  tanah. Persiapan  dengan  menggunakan rig memiliki kegiatan  yang  lebih  banyak  untuk well  site leveling /pembuatan pit dan access road dibandingkan Coiled  Tubing  Unit (CTU)  yang  hanya menggunakan  peralatan  yang  lebih  ringan  [1]. Secara  umum  proses  yang  berlangsung  dalam persiapan lokasi pengeboran antara lain pemasangan  patok  pada  lokasi,  pembersihan vegetasi  dan  pengupasan top  soil,  leveling dan
grading ,  serta  diakhiri  dengan  pemadatan  [2].  Pelat beton ( concrete slab ) adalah  fitur struktural dengan ketebalan  konstan  yang  digunakan  sebagai  lantai atau  atap.  Sebuah slab-on-ground didukung  pada lapisan tanah dan diperkuat dengan batang tulangan atau wiremesh yang  dilas.  Pelat  beton  ini membentang  di  antara  tumpuan  dan  diperkuat untuk  menahan  momen  lentur  yang  dihitung  dari statika berdasarkan besarnya beban dan bentang [3]. Prinsip  dasar  material  ini  adalah  mengubah  gaya beban  terpusat  menjadi  beban  terdistribusi  dan mengurangi  tegangan  di  sepanjang  area.  Di  banyak bangunan  industri,  pelat  beton  tebal  ini  yang ditopang  di  atas  fondasi  atau  langsung  di  tanah bawah  digunakan  untuk  membangun  lantai  dasar [4].  Pelat  ini  umumnya  diklasifikasikan  sebagai bantalan  tanah  dan  dapat  dibuat  di  luar  lokasi  dan diturunkan  ke  tempatnya  atau  dapat  dituang  di
tempat  dengan  menggunakan  cetakan  sementara atau  permanen.  Dalam  aplikasinya  di  lapangan penggunaan  CS  memerlukan  tanah  dasar  yang seragam,  serta  memiliki  kekuatan  yang  cukup  dan mampu mengalirkan air tanah secara baik [5].
Pada  kenyataannya  oleh  karena  biaya  yang diperlukan dalam pengadaan rig relatif mahal maka penyediaan rig pengeboran lebih sedikit dibandingkan  dengan  jumlah well yang  ada  [6]. Penelitian  ini  memerlukan concrete  slab untuk seluruh  area  pengeboran  yang  berisi  fasilitas  untuk rig, tempat  tinggal  pekerja,  logistik,  dan  zona mobilisasi  untuk  kegiatan  pengeboran.  Luas  rata- rata  lokasi  200  m 2 tergantung  pada  jenis  operasi pemboran dan rig yang akan dioperasikan. Ada 4 Rig yang dioperasikan pada studi kasus ini meliputi A, B, C dan D dengan dengan total well site adalah 46 site . Tabel 1 memperlihatkan informasi berkaitan dengan operasi  mobilisasi  yang  akan  dilakukan.  Terdapat  3 parameter  utama  yaitu  jarak  dari  fasilitas  menuju akses  masuk  lokasi,  jarak  dari gate akses  menuju lokasi,  dan  target  penyelesaian  penghamparan concrete  slab .  Sedangkan  pemasangan concrete  slab maksimal  5  hari  kerja  untuk  tipikal  area  lokasi pengeboran.  Setelah concrete  slab terpasang  penuh, lalu rig masuk  ke  dalam  area  untuk  melakukan pengeboran.  Oleh  karena  itu  keterlambatan pemasangan concrete slab dapat menyebabkan biaya tambahan  sewa  fasilitas rig .  Sebagaimana  yang diketahui  bahwa  keterlambatan  terkait  material merupakan salah satu faktor penyebab keterlambatan  keseluruhan  proyek  [7].  Selain  itu faktor  resiko  keterlambatan  pekerjaan  konstruksi dan  keterlambatan  pengiriman  material  merupakan resiko yang berasal dari dalam organisasi [8]. Selain dari  aspek  keterlambatan,  diketahui  pula  bahwa terdapat  resiko  strategi  yang  terdiri  atas peningkatan  kualitas  mitra  kerja,  penggunaan peralatan dan teknologi yang tepat [9]. Penjadwalan dan pelaksanaan operasi yang tepat diperlukan guna menekan pembiayaan operasi. Penjadwalan bervariasi  tergantung  pada  perkiraan  kedalaman sumur  dan  lapisan  formasi  geologi.  Jadwal pengeboran  lengkap  dan  pemasangan  pelat  beton pada tahun 2020 diberikan pada Gambar 1.
Permasalahan  pada  kajian  ini  menunjukan perlunya  proses  pengambilan  keputusan  pada proses  operasi  mobilisasi  pada  pemboran  dan rig yang  akan  dioperasikan  sehingga  penelitian  ini bertujuan  untuk  mendistribusikan  beban  dari berbagai  fasilitas  yang  ada  pada  area  pengeboran melalui  simulasi  optimalisasi  mobilisasi Concrete Slab (CS). Concrete  Slab diperlukan  dalam  operasi pekerjaan  persiapan  lokasi  pengeboran.    Kemudian, kajian  ini  membutuhkan  sebuah  pendekatan  proses pengambilan keputusan dengan mempertimbangkan kondisi batas antara lain peralatan, durasi, dan jarak melalui  fungsi  tujuan  adalah  untuk  menekan  biaya operasional  selama  kurun  waktu  1  tahun  operasi terhadap operasi eksisting pada tahun sebelumnya.
Ada  beberapa  pendekatan  untuk  proses pengambilan keputusan dalam penelitian sebelumnya.  Kegiatan  operasi  mobilisasi  pada operasi  hulu  pengeboran  minyak  dan  gas  dapat dimodelkan dengan menggunakan model matematika  melalui  pemrograman  linier.  Sebuah studi menyatakan bahwa pemrograman linier adalah metode  matematis  untuk  solusi  optimal  dari  fungsi tujuan  linier  melalui  alokasi  sumber  daya  terbatas yang dimiliki oleh suatu organisasi atau perusahaan [10].  Selanjutnya,  nilai  optimum  pendekatan  ini dapat berupa fungsi tujuan  untuk memaksimumkan keuntungan  atau  meminimalkan  biaya.  Kemudian, studi  lainnya  menggunakan  metode  peramalan  dan program linier untuk mengoptimalkan sumber daya yang tersedia dan menentukan jumlah produksi yang optimal  untuk  pusat  produksi  [11].  Sebuah  kajian juga  menggunakan  program  linier  melalui  metode simpleks  untuk  menentukan  jumlah  produksi perusahaan  yang  optimal  dalam  mendapatkan keuntungan yang maksimal [12]. Kajian lainnya juga menggunakan  program  linier  melalui  metode simpleks  untuk  mengetahui  jumlah  produk  yang paling  optimal  dan  memaksimalkan  keuntungan [13].  Dengan  demikian,  pendekatan  model matematis  dengan  menerapkan  metode linear programming diharapkan  dapat  memberikan keputusan  terbaik  untuk  mengoptimalkan  operasi mobilisasi  pada  operasi  hulu  pengeboran  minyak dan gas dalam studi kasus ini.
Lebih  lanjut,  selama  persiapan  lokasi  dalam satu  tahun,  perusahaan  ini  berhadapan  dengan beberapa  lokasi  pengeboran  untuk  seluruh  blok rencana  tahun  operasi  2020.  Penyusunan  agenda operasi  pengeboran  melibatkan  perancangan diagram  jaringan  kerja  yang  berisi  lintasan  dan urutan  kegiatan  yang  akan  dilakukan  selama penyelenggaraan proyek [14]. Sehingga setiap tahun operasi  akan  memiliki  jenis  tujuan  yang  berbeda tergantung pada jumlah lokasi sumur yang disetujui dan  jarak  satu  sama  lain.  Pemasangan  pelat  beton dilakukan  dengan  beberapa  alat  berat  dengan kebutuhan  fungsi  yang  berbeda-beda.  Namun peralatan utama dengan kontribusi signifikan untuk penyelesaian operasi adalah Hi-buoy. Hi-buoy adalah alat  berat  yang  digunakan  untuk  memobilisasi material,  pelat  beton,  dari  satu  lokasi  ke  lokasi  lain dengan acuan spesifikasi unit; maksimum jam kerja 8  jam/hari,  maksimal  jarak  tempuh  harian  160 km/jam, dan harga satuan sewa unit Rp.250.000/jam. Hi-buoy memiliki  kecepatan  rata- rata  bermuatan  dan  kecepatan  kosong  berturut- turut adalah 30 km/jam dan 50 km/jam[15]. Namun sesuai  regulasi  internal  maka  asumsi  maksimum kecepatan  diizinkan  adalah  40  km/jam.  Sehingga variabel  signifikan  pada  optimasi  operasi  adalah basar  jarak  tempuh  total  operasi  selama  kurun waktu  1  tahun.  Selain  itu  optimalisasi  akan tergantung  pada  jumlah  total Concrete  Slab dan jumlah alat berat yang tersedia, juga progress antara
persiapan  lokasi  yang  akan  datang  dan  lokasi pengeboran  dimana rig tengah  dioperasikan sebagaimana  pada  Gambar  2.  Pada  operasi sebelumnya  setiap  dua  tim  akan  melayani rig tertentu  untuk  seluruh  tahun  operasi.  Metode operasi  ini  tidak  lagi  dapat  diandalkan  karena
terdapat beberapa status idling pada rig pada tahun sebelumnya  akibat  mobilisasi  pelat  beton  yang dilakukan  tidak  efektif.  Sehingga  diperlukan perencanaan  operasi  pelat  beton  baru  untuk mencegah  biaya  tambahan  yang  tidak  diinginkan bagi perusahaan.
Tabel 1. Parameter Lokasi Pengeboran
Rig Well Site Jarak dari fasilitas menuju akses masuk jalan utama (m) Jarak lokasi pengeboran menuju jalan utama operasi (m) Target penyelesaian (minggu) A #1 11937 8999 3 #2 23277 1831 3 #3 16801 9622 4 #4 25737 2187 4 #5 15765 6662 6 #6 43609 4046 5 #7 37738 3058 4 #8 47221 7776 5 #9 10538 4966 5 #10 10689 2301 4 #11 6026 2874 3
B
#12 12393 2907 4 #13 36167 7945 5 #14 46009 3892 3 #15 44153 4721 4 #16 10523 8617 4 #17 16369 5055 4 #18 40984 3408 4 #19 44293 4385 4 #20 48173 5501 3 #21 32336 6984 4 #22 35205 1447 3 #23 9321 9337 4
C
#24 6088 7909 5 #25 9027 7295 4 #26 5861 4960 4 #27 16870 1895 5 #28 46058 7252 3 #29 49240 8701 5 #30 15277 8858 4 #31 23263 4887 4 #32 19866 4063 4 #33 44409 3957 5 #34 10994 8871 3 D #35 25617 5483 4 #36 22062 9369 4 #37 20653 5121 3 #38 39671 6133 4 #39 49137 2491 4 #40 11508 5968 5 #41 41223 4495 3 #42 5956 1805 4 #43 32655 6557 4 #44 24274 9099 3 #45 27794 5622 3 #46 35399 6424 5

## Gambar 1. Jadwal mobilisasi concrete slab

## METODOLOGI
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan studi kasus untuk proses pengambilan keputusan terbaik pada operasi mobilisasi pada operasi hulu pengeboran  minyak  dan  gas.  Selanjutnya digunakan  pendekatan  studi  kasus  melalui observasi  dan  wawancara.  Sebuah  Studi menyatakan  bahwa  masalah  berdasarkan  studi kasus  dapat  diselesaikan  dengan  beberapa pendekatan  yang  berasal  dari  hasil  survei, observasi, wawancara, dokumen, catatan dan hasil evaluasi[16].
Pengumpulan  data  pada  kajian  ini dilakukan  berkaitan  dengan  parameter  operasi, perhitungan indikator operasi, analisa komparatif, dan  kesimpulan.  Adapun  data  yang  digunakan adalah  jarak  antar  lokasi,  maksimum  jam  kerja harian Hi-Buoy , maksimal jarak tempuh harian Hi- Buoy ,  kecepatan  maksimum  Hi-Buoy,  dan  harga satuan  sewa  unit  per  jam.  Data  diperoleh  dari operasional  perusahaan  pada  studi  kasus  ini melalui penjadwalan aktual.
Selanjutnya dilakukan perhitungan melalui
simulasi
matematis  menggunakan  analisa  pemrograman linear Ms.Excel . Perhitungan kemudian diterapkan pada sebelum dan setelah dilakukan perancangan.
Bagian akhir adalah melakukan analisa perbandingan  sehingga  diperoleh  hasil  studi berupa persentase efektifitas optimalisasi operasi yang  diproyeksikan  akan  didapatkan  melalui rancangan operasional baru.

## HASIL DAN DISKUSI
Solusi dikembangkan dengan menggunakan operasi  transfer  beton  terbuka  dimana  seluruh tim  dapat  melakukan  operasi  pada rig manapun, hal  ini  untuk  menghindari  tim  logistik  khusus untuk  setiap rig yang  dioperasikan.  Tujuan alternatif  ini  adalah  untuk  mengoptimalkan  total jarak  minimum  pada  setiap  operasi  mobilisasi pelat  beton  sepanjang  tahun  2020.  Selain  itu pengaturan  logika  dan constraint meluputi penetapan  hanya  satu  jalur  yang  mungkin  untuk setiap  lokasi  terdahulu  pada  setiap  fase, pengaturan jarak total minimum untuk setiap fase dan  lakukan  perhitungan  total  jarak  keseluruhan pada setiap fase yang diatur dari logika poin ke 2. Setting  objective pada Ms.  Excel diberikan  pada Gambar 2.
Gambar 2. Pengaturan pada Ms.Excel
Gambar 3. Hasil simulasi
Simulasi  dilakukan  dengan  melakukan pemasangan ( pairing ) lokasi asal dan lokasi tujuan sedemikian  hingga  diperoleh  total  jarak  tempuh perjalanan mobilisasi CS yang paling kecil melalui penelusuran  secara  otomatis  menggunakan Ms. Excel . Hasil simulasi beberapa lokasi untuk Phase A  diberikan  pada  Gambar  3.  Hasil  ini memperlihatkan  bahwa  pada  phase  A  total  jarak minimum  yang  mungkin  dapat  ditempuh  adalah 93,34  Km.  Mengacu  pada  spesifikasi  unit  dan sesuai dengan hasil simulasi total jarak minimum maka diperoleh berbagai perbandingan parameter
operasi  sebelum  dan  setelah  dilakukan  simulasi dalam  satu  tahun  operasi  sebagaimana  diberikan pada  rangkuman  Tabel  2.  Rangkuman  ini memperlihatkan hasil estimasi perbandingan total biaya antara strategi operasi awal yang dilakukan pada tahun sebelumnya terhadap strategi operasi sebagaimana  yang  diterapkan  pada  simulasi. Dengan  membandingkan  total  biaya  sebesar 100,37 Miliar Rupiah dengan 68,90 Miliar Rupiah pada  sebelum  dan  setelah  diperoleh  bahwa simulasi  berpotensi  mereduksi  biaya  sebesar 31,36%
Tabel 2. Hasil perhitungan Parameter Satuan Sebelum (awal) Setelah (simulasi) Total distance covered Km/tahun 1.003.707 688.983 Minimum daily total distance Km/hari 4.182 2.871 Round trip Km/hari 8.364 5.742 Minimum hi buoy total working hour Jam/Hari 209 144 Hi bouy invoicing Juta Rupiah/Hari 52,28 35,88 Total annual hi bouy invoicing Miliar Rupiah 100,37 68.90

## KESIMPULAN
Studi  ini  mempertimbangkan  isu  proses pengambilan  keputusan  pada  operasi  mobilisasi pada  operasi  hulu  pengeboran  minyak  dan  gas . Pendekatan  pemodelan  matematis melalui program linier digunakan untuk menentukan total budgeting tahunan pada kajian ini. Hasil penelitian membuktikan  bahwa  rencana  usulan  lebih  baik dari  rencana  awal  yang  memperlihatkan  bahwa
terdapat  potensi  penghematan  sebesar  31.36% dari  optimalisasi  rute  mobilisasi  dengan  tujuan untuk  memenuhi  jarak  seminimal  mungkin sepanjang tahun 2020.  Namun untuk menentukan total  biaya  tahunan  yang  lebih  optimal  dalam operasi  mobilisasi pada  operasi  hulu  pengeboran minyak  dan  gas perlu  dilakukan  eksperimen numeric dengan  mempertimbangkan  berbagai variabel. Dengan demikian, penelitian ini dibatasi dalam  menentukan  total  biaya  tahunan  pada
peralatan  utama  ( Hi-buoy )  dengan  kontribusi signifikan untuk penyelesaian operasi . Disarankan penelitian lebih lanjut pada berbagai variabel atau aspek  operasi  lainnya  untuk  menentukan  total biaya tahunan yang optimal dengan multi variabel dalam memobilisasi  material,  pelat  beton ( concrete slab ), dari satu lokasi ke lokasi lainnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih kepada Jurusan Teknik Sipil Universitas Riau dalam mendukung penelitian ini.

## REFERENSI
[1] C.  C.  Afrisca  and  G.  Darmawan,  “Evaluasi Rigless Plug & Abandonment: Sebuah Studi Kasus,” J.  Nas.  Pengelolaan  Energi  Migas , vol.  2,  no.  2,  pp.  09–20,  2020,  doi: 10.37525/mz/2020-2/256.
[2] C.  Kipsang,  “Cost  Model  for  Geothermal Wells,” World  Geotherm.  Congr.  2015 ,  no. April, p. 12, 2015.
[3] D. G. Jati, “Pemodelan Elemen Hingga Non Linier  Pelat  Satu  Arah  Beton  Bertulang Berongga Bola,” J. Tek. Sipil , vol. 12, no. 4, pp. 233–240, 2016, doi:
10.24002/jts.v12i4.631.
[4] R.  Ardiansyah  and  T.  Sudibyo,  “Analisis Perencanaan Tebal Perkerasan Kaku Lajur Pengganti  pada  Proyek  Pembangunan Jalan  Tol  Jakarta-Cikampek  II  Elevated,” J. Tek.  Sipil  dan  Lingkung. ,  vol.  5,  no.  1,  pp. 17–30, 2020, doi: 10.29244/jsil.5.1.17-30.
[5] S.  D.  Tayabji  and  D.  Bilow,  “Concrete  slab track  state  of  the  practice,”  2001.  doi: 10.3141/1742-11.
[6] H.  V.  Bassi,  V.  J.  M.  Ferreira  Filho,  and  L. Bahiense, “Planning and scheduling a fleet of  rigs  using  simulation-optimization,” Comput. Ind. Eng. , vol. 63, no. 4, pp. 1074–
1088,
2012, doi: 10.1016/j.cie.2012.08.001. [7] A. S. Ariyanto, K. A. P. Kamila, Supriyadi, M. B.  Utomo,  and  Wildana  Latif  Mahmudi,
“Pengaruh Keterlambatan Material
Terhadap,” Bangun Rekaprima , vol. 05, no. 2, pp. 51–58, 2019.
[8] B.  Christin  and  L.  B.  Sihombing,
“Identifikasi
Faktor Risiko Biaya Kontingensi Proyek,” in Prosiding
CEEDRiMS 2021 , 2021, pp. 9–16.
[9] G. Irawan and B. M. Wibawa, “Analisis Peta Risiko  Pengeboran  Di  Wilayah  Asset  5  PT Pertamina EP,” J. Manaj. dan Kewirausahaan , vol. 17, no. 2, pp. 113–125, 2015, doi: 10.9744/jmk.17.2.113. [10] D. Bhattarai, “Linear Programming Problems :  Determination  of  Optimal,” Nuta J. , vol. 5, pp. 79–86, 2074.
[11] G. Osagie and M. Icheme, “Optimization  of Resources  With  the  Aid  of  Linear Programming  Model  in  Steve  Shoe
Production  Centre,  Enugu,  Nigeria,” Int.  J. Res. - Granthaalayah , vol. 6, no. 9, pp. 123– 136, 2018, doi: 10.5281/zenodo.1436782.
[12] Z.  Haide,  R.  Fareed,  M.  B.  Tariq,  S.  Usman, N.  U.  Din,  and  M.  S.  Khan,  “Application  of linear
programming for
profit maximization :  A  Case  of  Paints  Company, Pakistan,” Int. J. Manag. Sci. Bus. Res. , vol. 5, no.  12,  pp.  144–151,  2016,  doi: 10.31838/jcr.07.12.195.
[13] V.  N.  Maurya,  R.  B.  Misra,  P.  K.  Anderson, and  K.  K.  Shukla,  “Profit  Optimization Using Linear Programming Model : A Case Study  of  Ethiopian  Chemical  Company,” Am.  J.  Biol.  Environ.  Stat.
,  vol.  1,  no.  2,  pp. 51–57, 2015, doi:
10.11648/j.ajbes.20150102.12.
[14] E.  Priyanto,  B.  Ervadius,  and  M.  A. Wahyudi,  “Percepatan  Waktu  Dan  Biaya Terhadap  Perencanaan  Proyek  Fabrikasi Steam  Turbin  Building  Blok  2  Muara Tawar  Dengan  Metode  CPM,” J.  Keilmuan dan  Terap.  Tek. ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  24–33, 2019.
[15] M.  I.  Sangadjia,  E.  R.  Ahadianb,  and  M. Darwis,  “Analisis  Produktivitas  Waktu Kerja  Alat  Berat  Pada  Pembangunan Lanjutan  Reklamasi  Dan  Jalan  Kawasan Kayu Merah- Kalumata,” J. Sci. Eng. , vol. 4, no. 1, pp. 59–71, 2021.
[16] S.  Ebneyamini  and  M.  R.  S.  Moghadam, “Toward  Developing  a  Framework  for Conducting  Case  Study  Research,” Int.  J. Qual.  Methods ,  vol.  17,  no.  1,  pp.  1–11,
2018, doi: 10.1177/1609406918817954.