## PENGEMBANGAN DAN IMPLEMENTASI METODE FUZZY MAMDANI UNTUK PENILAIAN KINERJA PENELITIAN DOSEN
Alwendi 1*) , Khairunnisa Samosir 2)
1,2 Prodi Ilmu Komputer, Fakultas Teknik, Universitas Graha Nusantara email: alwendi60@gmail.com , ksamosir35@gmail.com

## Abstract
Today, information technology, especially soft computing technology is growing rapidly. One of the soft computing technologies that has been widely developed is fuzzy logic. This is because it can be used to measure  various  phenomena  that  are  unclear,  obscured  or  obscured.  One  of  the  research  themes  that uses  fuzzy  logic  is  the  assessment  system  in  research.  Research  [Graha  Nusantara  Padangsidimpuan Data  Simlitabmas  Still  in  the  Leadership  category  for  promotion  to  the  Madya  Faculty  of  UGN Padangsidimpuan  is  challenged  to  develop,  dedicate  and  apply  the  knowledge  needed  in  research.  The goal  according  to  this  research  is  to  apply  fuzzy  reasoning  with  the  Mamdani  method  for  lecturer research activities at the University of Graha Nusantara Padangsidimpuan. This research uses Mamdani fuzzy logic. The Mamdani fuzzy method is a way to convert the input space to the output space.

## Keywords: Fuzzy Logic, Lecturer Research, Mamdani Method

## 1. PENDAHULUAN
Dosen  merupakan  pekerja  profesi  yang harus  melakukan  tri  dharma  perguruan  tinggi Sesuai  PP  No  4  Tahun  2014  RI.  Perguruan Tinggi  memiliki  otonomi  di  bidang  akademik yang  salah  satunya  melaksanakan  penelitian [1].Di  sinilah  letak  pentingnya  peran  seorang dosen  dalam  sebuah  institusi  perguruan  tinggi Demikian  pentingnya  peran  dosen  di  dalam aktivitas  perguruan  tinggi  sehingga  perlu  dijaga kualitas kinerjanya khususnya Penelitian. Penelitian  Dosen  Universitas  Graha  Nusantara Padangsidimpuan  di  Data  Simlitabmas  Masih masuk  Kategori  Binaan  [2].  Sedangkan  Visi
Universitas
Graha
Nusantara
(UGN)
Padangsidimpuan  Menjadi  Perguruan  Tinggi yang  Unggul  ,  Mandiri  dan  Mampu  Bersaing Secara  Nasional  pada  Tahun  2030.  Untuk mencapai visi tersebut, UGN memiliki salah satu misinya dosen diharuskan melaksanakan pendidikan,  penelitian  dan  pengabdian  kepada masyarakat. melakukan pengkajian secara
berkala [3] Agar fakultas UGN dapat
mengembangkan, mendedikasikan dan menerapkan  ilmunya  dalam  penelitian  sehingga
dapat ditingkatkan ke kategori menengah. Selain untuk  meningkatkan  nilai  penelitian,  dosen UGN  dapat  dimanfaatkan  untuk  kepentingan dosen,  seperti  mengikuti  hibah  dan  mengelola jabatan fungsional, serta membimbing mahasiswa dalam penelitian disertasinya. Untuk itu  membutuhkan  sebuah  aplikasi  yang  dapat digunakan untuk menghitung skor kinerja dosen terhadap  penelitian,  yang  dia  hasilkan.  Untuk mendapatkan  kesadaran  yang  lebih  baik  dari pekerjaan dosen melalui penelitian yang mereka hasilkan,  Peneliti  menggunakan  aplikasi  logika fuzzy.  Untuk  melakukan  evaluasi  kinerja penelitian,  peneliti  menggunakan  3  variabel input  yaitu  melalui  Sinta,  Simlitabmas,  dan klasterisasi jurnal penelitian.
Hasil  ini  diperoleh  dari  beberapa variabel  diantaranya,  umur  ( Age ),  status  pelajar atau  bukan  pelajar  ( Student ),  pendapatan ( Income )  dan  tingkat  peminjaman  [4]  Beberapa penelitian terdahulu yang sudah terbukti berhasil mengunakan metode FIS Mamdani di antaranya tentang  evaluasi  nilai  pencapaian  hasil  belajar siswa  dengan  menggunakan  logika fuzzy [5] Tentang  pemodelan  sistem  inferensi  Mamdani dalam memprediksi kekasaran permukaan
menggunakan  mesin  laser  [6]  Ada  juga penelitian  untuk  menentukan  jumlah  produksi dengan aplikasi metode fuzzy-Mamdani [7].
Selain itu penelitian dengan
menggunakan  Metode  Fuzy  Inference  System (FIS) Mamdani juga pernah dilakukan, diantaranya untuk pemilihan suplier berdasarkan 3 kriteria, yaitu Economic (ekonomi), Environmental (lingkungan)  dan Social (sosial). Data yang ada diolah berdasarkan ketiga kriteria tersebut menggunakan program aplikasi MATLAB  dan  akan  didapatkan  rekomendasi pemilihan  suplier  yang  terbaik  Data  masa  lalu akan  dipelajari  oleh  jaringan  saraf  tiruan sehingga mempunyai kemampuan untuk memberikan  keputusan  terhadap  data  yang belum  pernah  dipelajari  [8].  Dosen  menurut Undang-Undang  Guru  dan  Dosen  nomor  14 tahun  2005  adalah  tenaga  pendidik  profesional dan ilmuwan dengan tugas utama mentransformasikan mengembangkan dan menyebarluaskan  ilmu  pengetahuan,  teknologi, seni  budaya  melalui  pendidikan,  penelitian  dan pengabdian  pada  masyarakat[9].  Pemanfaatan computer  vision dalam  mengambil  citra  wajah manusia sudah banyak diterapkan dan pemanfaatannya  pun  bermacam-macam  [10] Beberapa alasan yang dapat diutarakan mengapa kita  menggunakan  logika Fuzzy diantaranya adalah  mudah  dimengerti,  memiliki  toleransi terhadap  data-data  yang  tidak  tepat,  mampu memodelkan  fungsi-fungsi  nonlinear  yang sangat  kompleks  [11].  Dalam  penelitian  ini, percobaan sistematis diimplementasikan berdasarkan Fuzzy Logic Toolbox dari MATLAB.  Ditemukan sebuah  hal positif  dalam pemakaian metode ini di mana konteks penilaian dosen  hanya  diperlukan  input  variabel  yang tidak  banyak,  tetapi  tingkat  akurasi  penilaian tinggi[12].  Kinerja  dosen  dalam  perguruan tinggi  merupakan  bukti  nyata  yang  dihasilkan oleh  dosen  sebagai  prestasi  yang  ditujukan sesuai  perannya  [13].  Metode  Fuzzy  Mamdani adalah salah satu metode yang digunakan dalam pendukung keputusan dimana memiliki kelebihan  yakni,  lebih  intuitif,  diterima  oleh banyak pihak, metode ini bisa meral pada bidang
statistic [14].  Tujuan  penelitian  ini  adalah mengembangkan  model  evaluasi  kinerja  dosen yang  akurat  dan  terpercaya  [15].  Logika  fuzzy merupakan konsep dasar dari system fuzzy yang dapat  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan terhadap  suatu  variable  input  berdasarkan  nilai kesamarannya.[16]. Dari hasil penelitian sebelumnya  terdapat  penjabaran  mengenai masing-masing implementasi  metode  peramalan cuaca  yang  hasilnya  relatif  sama,  yaitu mengetahui  perkiraan  cuaca  yang  ada  di Indonesia  dengan  hasil  skala  perkiraan  yang berbeda.  Oleh  karenaitu  tujuan  makalah  ini adalah me-review jurnal-jurnal mengenai implementasi metode peramalan cuaca yangsudah diteliti
sebelumnya yang menggunakan Fuzzy Logic Sugeno dan Mamdani  dan  menginvestigasi  metodeyang paling  efektif  memberikan  hasil  prediksi  yang tepat.  [17]  Perbedaan  yang  paling  mendasar antara  tipe  Mamdani  FIS  dan  FIS  tipe  Sugeno adalah  cara  keluaran  yang tajam dihasilkan  dari input  fuzzy.  Sedangkan  FIS  tipe  Mamdani menggunakan  teknik  defuzzifikasi  dari  output fuzzy,  FIS  tipe  Sugeno  menggunakan  rata-rata tertimbang  untuk  menghitung  garing  keluaran. Kekuatan  ekspresif  dan  interoperabilitas  dari Keluaran  Mamdani  hilang  di  Sugeno  FIS  sejak konsekuensi dari aturan tidak kabur [18]. Logika Fuzzy  adalah  metodologi  sistem  kontrol pemecahan masalah yang cocok untuk diimplementasikan  pada  sistem  [19].  Sistem kendali  logika  fuzzy  atau  bisa  disebut  juga sistem Inferensi Fuzzy ( Fuzzy Inference System /FIS)  atau fuzzy  inference  engine adalah sistem  yang  dapat  melakukan  penalaran  dengan prinsip  serupa  seperti  manusia  melakukan penalaran  dengan  nalurinya  [20].  logika fuzzy menyediakan  cara  untuk  memahami  kinerja sistem  dengan  menilai  masukan  dan  keluaran sistem  dari  hasil  pengamatan.  Kelebihan  dari logika fuzzyadalah dalam perancangannya tidak memerlukan persamaan matematis yang kompleks dari objek yang akan dikendalikan [3]

## 2. METODE PENELITIAN
Berdasarkan permasalahan tersebut,
maka  dibutuhkan  software  matlab  untuk membuat sebuah aplikasi yang mampu menyelesaikan  permasalahan,  oleh  karena  itu didapatkan prosedur penelitian sebagai berikut.
Gambar 1. Langkah Penelitian
Berdasarkan  langkah-langkah  penelitian pada  Gambar  2,  setiap langkah  dapat  dijelaskan sebagai berikut:
1. Pengumpulan  data  Data  yang  diperlukan untuk  melakukan  penelitian  ini  adalah  data penelitian Fakultas Universitas Graha Nusantara  tahun  2020  dan  2021  yang
diperoleh dari data klaster Sinta,
Simlitabmas dan publikasi jurnal.
2. Identifikasi  data  Setelah  data  dikumpulkan, langkah  selanjutnya yang dilakukan  peneliti adalah  melakukan  pengolahan  data  sesuai dengan variabel yang sudah ditetapkan.
3. Pengolahan  data  Pada  pengolahan  data dilakukan  bebrapa  proses  menggunakan  ms excel dan sofware matlab.
4. Pengujian  sistem  Pada  pengolahan  data dilakukan  bebrapa  proses  menggunakan  ms excel dan sofware matlab.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  mengkaji  metode  fuzzy Mamdani dalam mengevaluasi kegiatan penelitian  fakultas  Universitas  Graha  Nusantara Padangsidimpuan  menggunakan  suatu  Aplikasi yang dibangun dengan software Matlab R2013a. Dalam  penelitian  ini  memasukkan  3  variabel input  yaitu  variabel  yang  menjadi  bahan evaluasi,  termasuk  variabel  Sinta.,  Simlitabmas dan  Klater  Jurnal,  yang  akan  memberikan  33 aturan atau  27  aturan.  Himpunan fuzzy variabel input  dan  output  ditunjukkan  pada  Tabel  1  di bawah ini:
Tabel 1. Pembentukan aturan fuzzy untuk variabel Variabel masukan dan keluaran Fungsi Variabel semesta pembicaraan himpunan fuzzy Input Sinta C1-C3 0-41 sedikit 42-83 Saat ini 84-123 banyak 4-С5 0-41 sedikit 42-83 Saat ini 84-123 banyak S6-S0 0-41 sedikit 42-83 Saat ini 84-123 banyak Simlitabmas PDP 0-129 sedikit 130-258 Saat ini 259-388 banyak PDD 0-129 sedikit 130-258 Saat ini 259-388 banyak Cluster Jurnal jurnal nasional 0-41 sedikit 42-83 Saat ini
Identifikasi data Pengolahan data Pengujian sistem Pengumpulan data data
84-123 banyak Jurnal internasional 0-41 sedikit 42-83 Saat ini 84-123 banyak Output PT klaster binaan 0-41 Sedikit 42-83 Saat ini 84-123 banyak madya 0-129 sedikit 130-258 Saat ini 259-388 banyak
Berdasarkan  data  yang  tersedia,  aturan  fuzzy dapat  dibentuk.  Aturan  analisis  Evaluasi kegiatan  ilmiah  dosen  dalam  hal  variabel  input
dan  variabel  output  Seperti  pada  tabel  2  di bawah ini.
Tabel 2. Turunan Variabel Evaluasi Tahap Akhir Rule Input Output Nilai Akhir 1 Sedikit Sedikit ⟹ Sedikit 2 Sedikit Saat ini ⟹ Sedikit 3 sedikit banyak ⟹ Saat ini 4 Saat ini sedikit ⟹ Sedikit 5 Saat ini Saat ini ⟹ Saat ini 6 Saat ini banyak ⟹ banyak 7 banyak sedikit ⟹ Saat ini 8 banyak Saat ini ⟹ banyak 9 banyak banyak ⟹ banyak

## 1. Defuzzifikasi
Pada  metode  ini  diperoleh  solusi  crisp dengan  mengambil  titik  pusat  dari  himpunan fuzzy sebagai berikut.
1. Metode  validasi  yang  digunakan  adalah metode  centroid.  dimana  kita  mencari momen (M) untuk setiap luasan.
= 39
= 1182,6
2. Hitung luas (A) masing-masing luas
3. Titik pusat (Z) dapat diperoleh dari :

## Z =
Jadi,  berdasarkan  hasil  defuzzifikasi,  dapat dikatakan  bahwa  tingkat  penelitian  dosen  pada tahun  2020  dan  2021  berada  pada  kategori sedang pada himpunan fuzzy.
2. Analisis Pernyataan Fuzzy Menggunakan Matlab
Validasi  data  evaluasi  penelitian  dosen Universitas  Graha  Nusanatara  menggunakan metode Mamdani juga  dapat  dilakukan  dengan menggunakan matlab fuzzy toolkit versi R2013a.
Software ini berfungsi untuk memaknai variabel-variabel kegiatan penelitian dosen.
1. Pengertian variabel input dan variabel output Penelitian terdiri dari tiga variabel input dan dua  variabel  output.  Variabel  input  terdiri dari cluster Sinta, Simlitabmas, dan Journal.
Sedangkan  variabel  rilis  minor  dan  interim. dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 2. Variabel Input dan Output dari metode Mamdani
2. Menentukan satu set variabel input Variabel  input  untuk  survei  ini  terdiri  dari cluster  Sinta,  Simlitabmas,  dan  Journal.  Ini terbentuk  dari  tiga  set:  rendah,  sedang  dan tinggi.  Kurva  trapesium  digunakan  untuk himpunan  besar  dan  kecil,  dan  kurva segitiga digunakan untuk himpunan menengah,  rinciannya  ditunjukkan  pada gambar 3.
3. Menentukan Satu Set Variabel Output. Variabel  Output  penelitian  ini  terdiri  dari tingkat  pendidikan  dan  tingkat  pendidikan menengah,  yang  dibagi  menjadi  tiga  bagian diantarnya rendah, sedang, dan tinggi. Kurva trapesium  digunakan  untuk  himpunan  yang Kecil  dan  Besar,  sedangkan  kurva  segitiga digunakan  untuk  himpunan  sedang.  seperti Gambar 4.
Gambar 3. Grafik fungsi keanggotaan variabel input.
Gambar 4. Grafik Fungsi Keanggotaan Variabel Output.
4. Aturan Fungsi Implikasi Aturan pada penelitian ini berdasarkan pada aturan variabel Input dan Output.

## Gambar 5. fungsi implikasi
5. Hasil defuzzifikasi Defuzzifikasi  mengisi  variabel Output dengan  satu  angka  menggunakan  metode centroid atau area center.. pada penelitian ini nilai  input  sebesar  104,  nilai  output  awal sebesar  103,  dan  output  tahap  akhir  sebesar 324.
Gambar 6. Proses Perhitungan Defuzzifikasi
6. Tingkat Akurasi Pengukuran Definisi  akurasi  adalah seberapa  dekat  hasil pengukuran  dengan  angka  sebenarnya. Karena penelitian ini sangat tepat, kita mulai dengan  jumlah  pengukuran,  nilai  Y  metode Mamdani,  yang  menggunakan  seperangkat nilai  standar  untuk  memberikan  hasil  yang benar. Nilai default metode Mamdani adalah
nilai  variabel  keluaran  untuk  menilai aktivitas penelitian dosen, ditentukan dengan menggunakan drajat keanggotaan. 1. Jika  hasil  kesimpulan  sama,  maka dinyatakan benar. 2. Jika tidak hasilnya tidak salah. 3. Hasil akurasi metode Mamdani adalah 9 dan  nilai  perhitungan  fuzzynya  adalah 16.  Oleh  karena  itu,  kita  dapat menghitung  persentase  akurasi  metode Mamdani 4. Mengevaluasi yang baik menurut rumus berikut:
= 56,25%
Penelitian  penerapan  logika  fuzzy  dapat membantu  memecahkan  masalah  yang sifatnya fuzzy atau ketidakpastian.
Penelitian ini dapat dilanjutkan dengan lebih banyak  atribut-atribut  agar  nilai  akurasi yang  dihasilkan  lebih  mendekati  benar  juga diperlukan  kumpulan  data  jadwal  dan pengujian yang berulang-ulang agar diperoleh nilai akurasi yang lebih signifikan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan dan  penjelasan  yang  diberikan,  penulisdapat menyimpulkan bahwa:
1. Logika Fuzzy dengan  metode  Mamdani dapat digunakan untuk memprediksi Penilaian kinerja penelitian dosen.
2. Berdasarkan  hasil  perbandingan  hitungan manual  dan  menggunakan Software  Matlab bahwa  tidak  terdapat  hasil  yang  signifikan berbeda.
3. Berdasarkan  sistem  yang  telah  dibangun mempunyai  kelemahan  yaitu  hanya  dapat memperkirakan  penilaian  kinerja  dosen
secara  umum,  kurang  memberikan  detail informasi yang sesuai dengan keinginan.

## 5. UCAPAN TERIMAKASIH
Artikel  ini  merupakan  publikasi  hasil penelitian  dengan  skema  Penelitian  Dosen Pemula  Tahun  2022  menggunakan  dana  yang bersumber dari DRPM DIKTI. Terimakasih atas dukungan  dan  pendanaannya  demi  kesuksesan penelitian ini.

## 6. REFERENSI
[1] M.  A.  Adiguna  and  A.  Muhajirin, “Penerapan Logika Fuzzy Pada Penilaian
Mutu  Dosen  Terhadap  Tri  Dharma Perguruan  Tinggi,” J.  Online  Inform. , 2017, doi: 10.15575/join.v2i1.74.
[2] J.  P.  Tanjung  and  B.  A.  Wijaya,  “Facial Recognition  Implementation  using  K– NN  and  PCA  Feature  Extraction  in Attendance System,” SinkrOn , 2020, doi: 10.33395/sinkron.v5i1.10612.
[3] E.  Gani,  H.  S.  Kolibu,  and  G.  H. Tamuntuan, “Pemanfaatan Logika Fuzzy Untuk Sistem Prediksi Banjir,” J. MIPA , 2016, doi: 10.35799/jm.5.2.2016.12965.
[4] P. Yulianti, R. Sridadi, and Y. D. Lestari, “Fostering  Creative  Performance  in Public Universities,” J. Behav. Sci. , 2022.
[5] E.  Fitiani  and  N.  Fithri,  “Komparasi Simulasi  Kontrol  Suhu  dan  Level  Air
Pada Tanaman Hidroponik Menggunakan Sistem  Fuzzy  Mamdani  dan  Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS),” J. Ampere , 2021, doi: 10.31851/ampere.v6i1.5977.
[6] A.  Sofwan et  al. ,  “Penerapan  Fuzzy
Logic  Pada  Sistem  Pengaturan  Jumlah Air Berdasarkan Suhu Dan Kelembaban,” Semin.  Nas.  Apl.  Teknol.
Inf. 2005 (SNATI 2005) , 2005.
[7] I.  Chaidir,  Y.  Erwanto,  and  F.  W.
Handono, “Perancangan Aplikasi
Pembelajaran  Aksara  Sunda  Berbasis Android,” J  I  M  P  -  J.  Inform.  Merdeka
Pasuruan , 2020,
doi:
10.37438/jimp.v4i3.231. [8] N.  Effendi,  “Penerapan  Jaringan  Syaraf Tiruan  untuk  Memprediksi  Efektifitas Pembelajaran dengan E-Learning,”
SATIN  -  Sains  dan  Teknol.  Inf. ,  2018, doi: 10.33372/stn.v4i1.295.
[9] P.  Alkhairi,  I.  S.  Damanik,  and  A.  P. Windarto,  “Penerapan  Jaringan  Saraf Tiruan  untuk  Mengukur  Korelasi  Beban Kerja  Dosen  Terhadap  Peningkatan
Jumlah Publikasi,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.65. [10] M.  Sitorus  and  Nurul  Fadillah,  “MULTI FACE  DETECTION  SYSTEM  USING HAAR CASCADE
CLASSIFIER METHOD,” J-ICOM  -  J.  Inform.  dan Teknol.  Komput. ,  2020,  doi:  10.33059/j- icom.v1i1.2728.
[11] A. Azizah and F. Fauziah, “Implementasi
Logika  Fuzzy  dalam  Mengoptimalkan Persediaan Barang dengan Metode Mamdani,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol. , 2020, doi: 10.30998/string.v5i1.6188.
[12] M.  Radja,  M.  A.  Londa,  and  K.  Sara,
“Penerapan Metode Logika Fuzzy dalam Evaluasi  Kinerja  Dosen,” Matrix  J. Manaj.  Teknol.  dan  Inform. ,  2020,  doi:
10.31940/matrix.v10i2.1841.
[13] W. Priatna and R. Purnomo, “Implementasi  Fuzzy  Inference  System Metode  Sugeno  Pada  Aplikasi  Penilaian Kinerja Dosen,” Techno.Com , 2020, doi:
10.33633/tc.v19i3.3638.
[14] I.  Raga  Djara,  T.  Widiastuti,  and  D.  M. Sihotang, “PENERAPAN LOGIKA FUZZY  MENGGUNAKAN  METODE MAMDANI DALAM OPTIMASI PERMINTAAN OBAT,” J. Komput. dan Inform. , 2019, doi: 10.35508/jicon.v7i2.1645.
[15] T.  H.  Retnowati,  D.  Mardapi,  B. Kartowagiran,  and  S.  Suranto,  “Model evaluasi  kinerja  dosen:  pengembangan
instrumen  untuk  mengevaluasi  kinerja dosen,” J.  Penelit.  dan  Eval.  Pendidik. , 2017, doi: 10.21831/pep.v21i2.16626.
[16] M. A. Ardiansyah, R. Rakhmawati, H. E.
H.  Suharyanto,  and  E.  Purwanto, “Evaluasi Performa Fuzzy Logic Controller  untuk  mengatur  kecepatan Motor  DC  Penguatan  Terpisah,” Energi & Kelistrikan , 2020, doi:
10.33322/energi.v12i2.1000.
[17] A.  D.  Tarigan,  I.  Muhtadin,  M.  Yusuf, and  ...,  “Analisa  Penerapan  Fuzzy  Logic Di  Dalam  Proses  Kestabilan  Kontrol Robot  Lengan  Berbasis  Komputer,” …
Komput. Sains … , 2019.
[18] A.  Kaur  and  A.  Kaur,  “Comparison  of Mamdani-Type  and  Sugeno-Type  Fuzzy Inference  Systems  for  Air  Conditioning System,” Int. J. Soft Comput. Eng. , 2012.
[19] T.  M. Johan  and  R.  Ahmalia,  “Penilaian Mutu  Dosen  terhadap  Tri  Dharma Perguruan  Tinggi  dengan  Menerapkan
Logica  Fuzzy  Logic  di  STIKES  Nan
Tongga,” J.  Akad.  Baiturrahim  Jambi ,
2019, doi: 10.36565/jabj.v8i2.10.
[20] H. H. Fawwaz, E. Mandayatma, and E. S. Budi,  “Implementasi  Kontrol  Logika Fuzzy  sebagai  Pengendali  Suhu  pada
Proses  Pemanasan  dalam  Pembuatan Sirup  Jahe,” J.  Elektron.  dan  Otomasi
Ind. , 2020, doi:
10.33795/elkolind.v4i2.108.