Terakreditasi Peringkat Sinta 4 berdasarkan Petikan dari Keputusan Menteri Riset dan Teknologi/ Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional Nomor 200/M/KPT/2020, masa berlaku mulai Vol.3 No.1 tahun 2018 s.d Vol.7 No.2 tahun 2022

## Pengukuran Tingkat Kematangan Kopi Arabika Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbour
Fitri Marisa 1 , Anastasia L Maukar 2 , Ahmad Farhan 3 , Erdyan Ari Widodo 4 , Ilhamsyah 5 , Inayati Sa’adah 6 , Rivaldo Tito L Dasilva 7 1,3,4,5,6,7 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Widyagama Malang, Indonesia
2 Teknik Industri, Fakultas Teknik, President University , Indonesia
1 fitrimarisa@gmail.com
2 almaukar@president.ac.id
3 arismhmdtaufiqurr123@gmail.com
4 isikidil2nd@gmail.com
5 ilhamsyahmandala98@gmail.com
6 inay41268@gmail.com
7 valdotito00@gmail.com
Received : 11-02-2021; Accepted: 25-12-2021; Published: 26-12-2021
Abstrak — Tanaman kopi memiliki peranan yang penting dalam peningkatan  perekonomian  nasional,  tanaman  kopi  juga adalah  salah  satu  komoditas  ekspor  besar  urutan  ke  empat  di manca negara. Menilai tingkat kematangan kopi yang baik bisa dilihat  tergantung  dengan  jenis  kopi  itu  sendiri.  Kopi  arabika akan terlihat mulai matang  pada  hari ke 310  sampai 350 dan untuk jenis kopi arabika akan mulai terlihat matang pada usia hari  ke  210  sampai  250.  Pada  pengklasifikasian  kematangan kopi  dapat  digunakan  metode  K-Nearest  Neighbour(KNN). Dengan mengambil sample gambar dari kopi arabika sejumlah 3 butir dengan tingkat kematangan yang berbeda sebanyak dua kali. Data yang ada akan diolah menggunakan fitur HSV untuk menilai RGB dari data gambar biji kopi. Berdasarkan hasil uji yang sudah ditentukan. Untuk mengukur performasi KNN dan HSV  pada  penentuan  kematangan  kopi  arabika  ini,  telah digunakan perhitungan akuraso. Hasil perhitungan menunjukkan  performa  KNN  pada  K=1  sangat  baik  yaitu 93,33%.
Kata kunci — Kopi arabika, tingkat kematangan, K-Nearest Neighbour, HSV,  akurasi
Abstract —  Coffee  has  an  important  role  in  improving  the national economy. Coffee is also one of the fourth major export commodities in foreign countries. Assessing the level of ripeness of  a  good  coffee  can  be  seen  depending  on  the  type  of  coffee itself. Arabika coffee will start to ripen on days 310 to 350 and for Arabica coffee types it will start to look ripe at the age of 210 to  250  days.  In  classifying  coffee  maturity,  the  K-Nearest Neighbor (KNN) method can be used. By taking a sample image of 3 arabika coffee grains with different levels of maturity twice. The  existing  data  will  be  processed  using  the  HSV  feature  to assess the RGB of the coffee bean image data. Based on the test results that have been determined. An accuracy calculation has been  used  to  measure  KNN  and  HSV's  performance  in determining  the  ripeness  of  arabika  coffee.  The  calculation results  show  the  performance  of  KNN  at  K=1  is  outstanding,, 93.33%.
Keywords— Arabica  Coffee,  ripeness  level,  K-Nearest Neighbor, HSV, accuracy

## I. P ENDAHULUAN
Kopi adalah salah satu tanaman komoditas di kalangan petani  Indonesia.  Tanaman  kopi  masuk  ke  Indonesia mulanya  dibawa  pedagang  Belanda  dari  tanah  India. Sejak saat itulah tanaman kopi perlahan menyebar luas ke seluruh  pelosok  tanah  Indonesia.  Tanaman  kopi  sendiri juga  termasuk  komoditas  ekspor  besar  di  negara Indonesia  dan  urutan  keempat  di  dunia  setelah  Brazil, Colombia,  dan  Vietnam.  perkebunan  kopi  di  Indonesia juga  memiliki  peranan  penting  dalam  meningkatkan perekonomian  nasional  dan  juga  sebagai  salah  satu penyedia  lapangan  pekerjaan  bagi  masyarakat  Indonesia sendiri [1].
Terdapat  dua  jenis  kopi  yaitu  kopi  jenis  arabika  dan kopi jenis arabika dimana memiliki karakteristik masing- masing.  Tingkat  kematangan  kopi  tergantung  dari  jenis kopi  itu  sendiri.  Untuk  jenis  kopi  arabika  akan  matang mulai dari hari 310 sampai 350. Untuk jenis untuk jenis kopi  arabika  mulai  matang  pada  hari  ke  210-250. dikarenakan  perbedaan  umur  pada  buah,  tingkat kematangan buah kopi bisa dilihat dari warna kulit, rasa, tingkat kekerasan biji, rontoknya buah, dan biji buah yang pecah [1]. Hal inilah yang menjadikan penentuan strategi dalam  memasak  kopi  penting  untuk  diperhatikan. Penentuan  proses  tersebut  perlu  dilakukan  klasifikasi yang tepat agar mendapatkan hasil yang tepat [2].
Dalam  proses  klasifikasi,  ada  banyak  metode  yang digunakan untuk mengklasifikasi objek berdasarkan pada data latih yang diperoleh. Salah satu algoritma yang bisa digunakan  adalah  K-Nearest  neighbour  (K-NN).    K-NN merupakan klasifikasi objek berdasarkan data latih yang jaraknya  paling  dekat  atau  juga  memiliki  beberapa kemiripan  atau  ciri  pada  objek  tersebut.  Dekat  atau tidaknya  jarak  tetangga  pixel  itu  dihitung  dengan  jarak Euclidean  [3].  K-NN  hampir  ke  tepat  pada  objek  yang diklarifikasi.  Pada  penelitian  syahid  dkk  memaparkan
klasifikasi  tanaman  hias  daun  menggunakan  metode  K- NN  berdasarkan  nilai  HSV  dengan  nilai  akurasi  atau ketepatan  92%  dari  5  tanaman  hias  daun.  Sedangkan penelitian lain yang dilakukan [4].
Memaparkan  hasil  kinerja  K-NN  untuk  membangun sebuah aplikasi yang membedakan antara daging babi dan daging sapi. Pada awal dalam penelitian tersebut, mereka melakukan  pemotretan  terhadap  daging  sapi  dan  daging babi, agar memperoleh Citra dari daging babi dan daging sapi yaitu berupa daging sapi segar, daging sapi yang telah membusuk dan daging babi segar. Pada penelitian ini juga menggunakan metode K-NN fitur HSV untuk fitur warna. kemudian  dilakukan  klasifikasi  Citra  pada  daging  sapi dan  daging  babi  tersebut  menggunakan  metode  K-NN. hasil  dari  penelitian  ini  memperoleh  Citra  tertinggi  dari daging  babi  dan  daging  sapi  yaitu  tanpa  background dengan  nilai  akurasi  88,75%  sedangkan  dengan background memiliki nilai akurasi 33,375% [5].
Pada  buah  kopi  warna  kulit  merupakan  salah  satu kriteria  penentuan  tingkat  kematangan  kopi,  jika  tidak tersedia  informasi  lain  mengenai  fisiologi  dan  biokimia pada  kopi  yang  terjadi  pada  pericarp  dan  endosperm, diperlukan  teknik  pengolahan  Citra  yang  tepat.  Metode yang  bisa  digunakan  untuk  pengolahan  Citra  yaitu  fitur warna atau HSV (Hue Saturaion Value).
Hasil pengujian tingkat kematangan buah naga dengan metode  segmen  warna  sangat  efektif  yaitu  mencapai  86 persen  tingkat  kesuksesan  memilah  buah  naga  berkisar antara 15 sampai 22 detik [6].
Dengan hasil literatur keunggulan  yang dimiliki oleh K-NN  untuk  pengklasifikasian  kopi,  HSV  sebagai ekstraksi  fitur  dengan  menggunakan  segmentasi  warna dari HSV itu sendiri. Maka akan dilakukan pengklasifikasian  tingkat  kematangan  kopi  berdasarkan warna  kulit  menggunakan  fitur  warna  HSV  sebagai ekstraksi  fitur  dengan  segmentasi  warna  dari  HSV,  dan KNN sebagai metode pengklasifikasian nya.

## II. M ETODOLOGI PENELITIAN
Dalam penelitian ini digunakan gambar dari biji kopi arabika yang telah dikelompokkan  menjadi tiga macam, diantaranya  mentah,  cukup  matang  dan  matang  seperti yang terlihat pada Gambar. 1.

## Gambar. 1 Biji Kopi Arabika
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  data  primer  dan sekunder.  Data  primer  diperoleh  dari  pengambilan gambar buah kopi  arabika menggunakan kamera dengan latar  belakang  kertas  putih.  Pengambilan  foto  masing- masing  buah  sebanyak  dua  kali  dengan  posisi  yang
berbeda. Sedangkan data sekunder diperoleh dari makalah, dokumen, jurnal dan referensi lain yang berkaitan dengan penelitian. Penelitian ini dilakukan dengan proses analisis dan  fitur  HSV  dan  algoritma  KNN  sebagai  klasifikasi tingkat  kematangan  kopi  arabika.  Langkah  awal  yang digunakan adalah pengambilan gambar latih dan gambar uji buah kopi arabika, sampai tahap akhir yang diinginkan.
Pengekstraksian  gambar atau citra buah kopi  arabika yang  telah  diambil  sebelumnya  menjadi  *.jpg.  Dimana gambar  dipisahkan  antara  yang  mentah,  cukup  matang dan matang. Pre-processing gambar kopi arabika dengan cara cropping. Dan hasil cropping gambar dibagi menjadi dua yaitu untuk data latih dan data uji. Setelah cropping gambar  langkah  selanjutnya  adalah  processing  untuk mendapatkan  nilai  RGB  dari  citra  buah  kopi  arabika. Kemudian  hasilnya  digunakan  untuk  membentuk  HSV. Lakukan  perhitungan  untuk  mendapatkan  rata-rata  nilai dari  HSV  pada  tiap  citra,  dan  juga  menghitung  jarak kemiripan  nilai  HSV  menggunakan  metode  K-NN. Setelah  mendapatkan  nilai  yang  paling  mendekati. dilakukan  perhitungan  akurasi  untuk  mendapatkan  hasil dari penelitian ini. Langkah penelitian dapat dilihat secara lengkap pada Gambar. 2.
Gambar. 2 Langkah Penelitian Yang Dilakukan
A. Algoritma K-Nearest Neighbour.
K-Nearest Neighbor merupakan algoritma klasifikasi terhadap  objek  berdasarkan  data  pembelajaran  yang jaraknya paling dekat atau memiliki persamaan ciri objek paling  banyak  [7].  Ada  pun  beberapa  langkah  untuk menghitung algoritma K-NN [8] yaitu:
1. Menentukan nilai K.
2. Menghitung  jarak Euclid  (query  instance) terhadap
a. M
e n t a h
b. M a t
a n g
tiap objek dari training data atau data latih.
3. Menyusun  objek-objek  ke  dalam  kelompok  yang mempunyai jarak Euclidean terkecil.
4. Mengumpulkan  label class y  (klasifikasi nearest neighbour ). 5. Jauh  atau  dekatnya  objek  dapat  dihitung  dengan jarak Euclidean , dimana dua jarak vektor [9].
berukuran   n,   semisal 𝑥 = (𝑥 1 , 𝑥 2 , 𝑥 3,   , 𝑥 𝑛) dan 𝑦 = (𝑦 1 , 𝑦 2 , 𝑦 3,   , 𝑦 𝑛) didapatkan persamaan sebagai berikut:
𝐷𝑖𝑠𝑡 (𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 2 𝑛 𝑖=1

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Sesudah  melakukan  proses  pengambilan  citra  maka untuk  tahap  selanjutnya  akan  ada  proses  ekstraksi  pada citra    bertipe    *.jpg,untuk  mendapatkan  nilai  HSV  ada beberapa langkah-langkah  yang harus diketahui terlebih dahulu  Berikut  merupakan  contoh  dan  penjelasan  fitur HSV
Gambar. 3 Cuplikan Nilai RGB pada Sampel Citra Kopi Arabika.
Gambar.  3  menunjjukan  Cuplikan  Nilai  RGB  pada Sampel  Citra  Kopi  Arabika  yang  didapatkan  dari  nilai RGB  dari  matrix  3x3  piksel.  Selanjutnya  merupakan penjelasan dan perhitungan dengan RGB.
R:
= 𝑅 (𝑅 +  𝐺 + 𝐵 ) = 1,858 (1,858 + 1,858 +  1,858 ) = 1,858 5,520 = 0,336
G:
g = 𝐺 (𝑅 +  𝐺 + 𝐵 )
= 1,858
(1,858 + 1,851 +  1,811 ) = 1,851 5,520 = 0,335

## B:
217 201 217 205 124 205
215 215 212
b = 𝐵 (𝑅 +  𝐺 + 𝐵 ) = 1,811 (1,858 + 1,851 +  1,811 )
= 1,811 5,520 = 0,32
Sesudah  selesai  melakukan  perhitungan  RGB,  maka selanjutnya  akan  dilakukan  perhitungan  HSV,    berikut Langkah-langkahnya :
𝑉 = max  (𝑟, 𝑔, 𝑏)
𝑆 = { 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 0 1 − min(𝑟,𝑔,𝑏) 𝑉 , 𝑉 > 0
𝑉 = max  (𝑟 = 0,336)
𝑆 = 1 − min(𝑏=0,32) 0,336 = 0,048
𝐻 =
{ 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑆 = 0 60∗(𝑔−𝑏) 𝑆∗𝑉 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 𝑟 60 ∗   [2 + 𝑏−𝑟 𝑆∗𝑉 ] , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 𝑔
60 ∗   [4 + 𝑟−𝑔 𝑆∗𝑉 ] , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 𝑏
H = 60 × (𝑔−𝑏)
𝑠 × 𝑣 60 × (0,335−0,32)
0.048 ×0,336
60 ×(0,015) 0,016 0,9 0,016 = 56,25
Dari contoh hasil data uji diatas didapatkan nilai HSV dari perhitungan RGB dengan menggunakan citra 1a.jpg. Tabel I ,emumhjukkan hasil perhitungan HS.
213 209 213 206
180 207
211 210 209
213 207 213
206 173 205
212 212 210
T ABEL I
H ASIL P ERHITUNGAN HSV PADA D ATA U JI Citra Uji HSV Kelas H S V 1b.jpg 0.56 0,0048 0,336 ?
Untuk Data uji didapatkan nilai HSV dari perhitungan RGB  dengan  citra  1b,  2b,  3b,  4b,  5b,  6b.jpg.Hasil perhitungan HSV pada data latih dapat dilihat pada Tabel II.
T ABEL II
H ASIL P ERHITUNGAN HSV PADA D ATA L ATIH Citra Uji HSV Kelas H S V 1b.jpg 2,89 0,0176 0,33 Matang 2b.jpg 0,924 0,006 0,334 Mentah 3b.jpg 0,754 0,016 0,336 Setengah Matang 4b.jpg 1,151 0,016 0,336 Setengah Matang 5b.jpg 1,902 0,05 0,34 Mentah 6b.jpg 3,457 0,02 0,336 Matang
Dari hasil perhitungan HSV  pada Tabel  II dan Tabel III  maka  dapat  dilakukan  pengklasifikasian  dengan perhitungan  jarak Euclidean  Distance. Perhitungan Euclidean  distance  dapat  meliputi  5  item  data  sebagai berikut:
Euclidean Distance untuk data untuk citra 1s&1b.jpg = √(2.89 − 0.56) 2 + (0.0176 − 0.048) 2 + (0.33 − 0.336) 2 =
2.334
Euclidean Distance untuk data untuk citra 1s&2b.jpg = √(0.924 − 0.56) 2 + (0.006 − 0.048) 2 + (0.334 − 0.336) 2 = 0.365
Euclidean Distance untuk data untuk citra 1s&3b.jpg = √(0.754 − 0.56) 2 + (0.016 − 0.048) 2 + (0.336 − 0.336) 2 = 0.194
Euclidean Distance untuk data untuk citra 1s&4b.jpg = √(1.151 − 0.56) 2 + (0.016 − 0.048) 2 + (0.336 − 0.336) 2 = 0.591
Euclidean Distance untuk data untuk citra 1s&5b.jpg = √(1.902 − 0.56) 2 + (0.05 − 0.048) 2 + (0.34 − 0.336) 2 = 1.341
Euclidean Distance untuk data untuk citra 1s&6b.jpg = √(3.457 − 0.56) 2 + (0.02 − 0.048) 2 + (0.336 − 0.336) 2 =
2.897
Hasil pengujian dengan KNN disajikan pada Tabel III. Tabel  III  menyajikan  hasil  pengujian  perhitungan  jarak citra data uji terhadap data latih.
T ABEL III H ASIL P ERHITUNGAN J ARAK D ATA U JI T ERHADAP D ATA L ATIH
Hasil  perhitungan  data  uji  (uji  T1(1))  terhadap  data latih  dan  perhitungan  jarak  menggunakan  Euclidean distance dengan nilai K=1 seperti pada Tabel IV.
T ABEL IV H ASIL A KTUAL DAN P ROGRAM KNN PADA K=1 Citra Hasil Aktual Hasil Program ujiT1(1).jpg Mentah Mentah ujiT1(2).jpg Mentah Mentah ujiT1(3).jpg Mentah Mentah ujiT1(4).jpg Mentah Mentah ujiT1(5).jpg Mentah Mentah ujiT1(6).jpg Mentah Setengah Matang ujiT1(7).jpg Mentah Mentah ujiT1(8).jpg Mentah Mentah ujiT1(9).jpg Mentah Mentah ujiT1(10).jpg Mentah Setengah Matang ujiT2(1).jpg Setengah Matang Setengah Matang ujiT2(2).jpg Setengah Matang Setengah Matang ujiT2(3).jpg Setengah Matang Setengah Matang ujiT2(4).jpg Setengah Matang Setengah Matang ujiT2(5).jpg Setengah Matang Setengah Matang ujiT2(6).jpg Setengah Matang Setengah Matang ujiT2(7).jpg Setengah Matang Setengah Matang ujiT2(8).jpg Setengah Matang Setengah Matang ujiT2(9).jpg Setengah Matang Setengah Matang ujiT2(10).jpg Setengah Matang Setengah Matang ujiT3(1).jpg Matang Matang ujiT3(2).jpg Matang Matang ujiT3(3).jpg Matang Matang ujiT3(4).jpg Matang Matang ujiT3(5).jpg Matang Matang ujiT3(6).jpg Matang Matang ujiT3(7).jpg Matang Matang ujiT3(8).jpg Matang Matang Citra Uji HSV Kelas Jarak H S V Lat_Menta h(1).jpg 78.5689 6.4391 89.0228 Mentah 9.1806 Lat_Menta h(2).jpg 74.6758 5.8581 90.5593 Mentah 5.5895 Lat_Menta h(3).jpg 72.3738 5.2706 90.9624 Mentah 3.7478 Lat_Menta h(4).jpg 69.649 4.7315 89.3683 Mentah 1.0225 Lat_Menta h(5).jpg 69.9782 5.81 91.8504 Mentah 3.3072 Lat_Menta h(6).jpg 69.9377 7.0882 89.004 Mentah 1.8064 Lat_Menta h(7).jpg 72.6269 3.8626 91.01 Mentah 4.2587 Lat_Menta h(8).jpg 77.194 4.3095 91.0248 Mentah 8.1761 Lat_Menta h(9).jpg 68.9716 6.8469 88.4085 Mentah 1.5475 Lat_Menta h(10).jpg 69.0872 5.5175 94.1427 Mentah 5.5451
Citra Hasil Aktual Hasil Program ujiT3(9).jpg Matang Matang ujiT3(10).jpg Matang Matang
Berdasarkan hasil diatas, didapatkan UjiT1(6).jpg dan UjiT1(10)  tidak  sesuai  dengan  kelas  yang  sudah ditentukan.  Untuk  mengukur  performa  KNN  dan  HSV pada    penentuan    kematangan    kopi    arabika    ini,    telah digunakan  perhitungan  Accuracy.  Hasil  perhitungan menunjukkan performa KNN pada K=1 sangat baik yaitu 93,33%.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑥100% = 8 + 10 + 10 30 𝑥100%
= 93.3%

## IV. K ESIMPULAN
Hasil  simpulan  dari  data  peneliatan  diatas  dapat diketahui bahwa tingkat kematangan kopi dapat diketahui dari perhitungan hari dan perubahan warna pada biji kopi arabika. Penggunaan metode KNN dan fitur HSV dengan cara  perhitungan  nilai  RGB  pada  biji  kopi  dapat membantu  para  petani  untuk  mengetahui  dengan  pasti tingkat  kematangan  kopi  arabika  tersebut  dengan prosentase Accuracy senilai 93,33%.

## R EFERENSI
[1] M. M. Sebatubun and M. A. Nugroho, “Ekstraksi Fitur Circularity untuk Pengenalan Varietas Kopi Arabika,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 4, pp. 283–289, 2017, doi: 10.25126/jtiik.201744505.
[2] K. Siswa, “Klasifikasi Potensi Berdasarkan Kepribadian Siswa,” in Conference  on  Innovation  and  Application  of  Science  and Technology (CIASTECH 2020) , 2020, no. Ciastech, pp. 327–334.
[3] O. R. Indriani, E. J. Kusuma, C. A. Sari, and E. H. Rachmawanto, “Tomatoes classification using K-NN based on GLCM and HSV color space,” in 2017  international conference  on  innovative and creative information technology (ICITech) , 2017, pp. 1–6.
[4] D. Syahid, J. Jumadi, and D. Nursantika, “Sistem Klasifikasi Jenis Tanaman  Hias  Daun  Philodendron  Menggunakan  Metode  K- Nearest  Neighboor  (KNN)  Berdasarkan  Nilai  Hue,  Saturation, Value (HSV),” J. Online Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 20–23, 2016.
[5] E.  Budianita,  J.  Jasril,  and  L.  Handayani,  “Implementasi Pengolahan  Citra  dan  Klasifikasi  K-Nearest  Neighbour  Untuk Membangun  Aplikasi  Pembeda  Daging  Sapi  dan  Babi  Berbasis Web,” J. Sains dan Teknol. Ind. , vol. 12, no. 2, pp. 242–247, 2015.
[6] J. J. Kusumo, “Rancang Bangun Perangkat Lunak Mengklasifikasi Kualitas Biji Kopi Dengan Metode Backpropagation (Studi Kasus: Material Warehouse PT. Santos Jaya Abadi),” J. Tugas Akhir Univ. Narotama , pp. 1–10, 2014.
[7] S. Y. Riska and P. Subekti, “Klasifikasi Level Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan Multi-SVM,” J. Ilm. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 39–45, 2016.
[8] I. A. Halela, B. Nurhadiyono, S. Si, M. Kom, and F. Z. Rahmanti, “Identifikasi Jenis Buah Apel Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor  (KNN)  dengan  Ekstraksi  Fitur  Histogram,” Techno. COM , pp. 1–8, 2016.
[9] A.  Zubair  and  A.  R.  Muslikh,  “Identifikasi  jamur  menggunakan metode  k-nearest  neighbor  dengan  ekstraksi  ciri  morfologi,”  in Seminar Nasional Sistem Informasi (SENASIF) , 2017, vol. 1, no. 1, pp. 965–972.
This is an open access article under the CC–BY-SA
license.