PENGENALAN CITRA BOLA ROBOT BLUEHUMAN G8
Hadriansa 1) dan Denis Prayogi 2)
1,2 Teknik Informatika, STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati
1,2 Jl Yos Sudarso RT 6 No 6, Tarakan, 77112 E-mail : ansar@ppkia.ac.id 1) , denis@ppkia.ac.id 2

## ABSTRAK
Pengenalan citra merupakan suatu cara dari sebuah mesin komputer untuk mengenali objek atau benda yang memiliki pola dan bentuk. Pada bidang robotika, citra digunakan untuk mengenali sebuah objek benda dari bentuk maupun warna. Robot humanoid merupkan robot berbentuk manusia yang bisa dipertandingkan dengan permainan sepakbola, dimana robot harus mengejar bola kemudian menendang. Robot dapat melihat bola dengan proses citra digital dengan mendeteksi bentuk bola dan warna. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi bola pada robot Humanoid dengan cara memanfaatkan sensor kamera pada  robot,  kemudian  hasil  citra  yang  direkam  diproses  menggunakan  citra  digital  dengan  model  Hue,  Saturation,  Value (HSV).  HSV  merupakan  suatu  cara  yang  digunakan  untuk  mengetahui  perbedaan  intensitas  dan  kedalaman  warna  pada objek dengan area disekitarnya. Dengan menggunakan  model HSV, citra bola di arena lapangan dapat terdeteksi oleh robot humanoid , sehingga dapat mendukung robot dalam mengejar dan menendang bola.
Kata Kunci: Citra Digital, Robot Humanoid, Bola, Sepak Bola.

## 1. PENDAHULUAN
Citra  digital  merupakan  gambar  dua  dimensi  yang bisa  ditampilkan  dilayar  komputer  sebagai  himpunan pixel. Pengolahan citra dimanfaatkan untuk memanipulasi  dan  interprestasi  digital  dari  citra  dengan bantuan komputer.
Pemanfaatan  citra  digital  untuk  mendeteksi  objek atau  pola  tertentu  dapat  diterapkan  diberbagai  bidang, salah satunya di bidang robotika. Di bidang ini biasanya dimanfaatakan  agar  robot  dapat  mendeteksi  dan  melihat benda yang ada di depannya.
Di Indonesia, robot yang cukup populer adalah robot Humanoid. Robot Humanoid merupakan robot berbentuk menyerupai  manusia  yang  memiliki  dua  kaki,  lengan, badan  ,  kepala  serta  berjalan  layaknya  manusia  pada umumnya.  Robot  Humanoid  khususnya  robot  pemain bola  dibangun  dari  serangkaian  aktuator  yang  berupa servo  dan bracket sebagai  penyangga  dan  penyambung antar  servo  dan  menghubungkannya  satu  sama  lain (Rahmani dan Aprilianto, 2015). Robot Humanoid setiap  tahunnya  dipertandingkan antar  perguruan  tinggi  yang  diadakan  oleh  Direktorat Jenderal Pembelajaran dan Kemahasiswaan,  Kementrian Riset,  Teknologi  dan  Pendidikan  Tinggi  dengan  tema Kontes  Robot  Sepak  Bola  Indonesia  atau  biasa  disebut dengan Humanoid Soccer .
Pertandingan robot ini  mengikuti aturan sepak bola, di  mana  tim  terdiri  dari  3  robot  yang  dituntut  untuk mencari  keberadaan  bola,  mengejar,  dan  menendang kearah  gawang  lawan.  Setiap  tahunnya,  terdapat  rules atau  tantangan  robot  yang  dikeluarkan  untuk  menguji sejauh  mana  kemampuan  robot  dalam  bermain  bola. Pada  tahun  2013,  bola  yang  digunakan  adalah  bola
berwarna orange dengan  jenis  bola  tenis  yang digunakan.  Sehingga  robot  dituntut  untuk  mendeteksi objek bola berdasarkan warna. Namun sejak tahun 2017, bola  yang  digunakan  tidak  lagi  berwarna orange atau bola  tenis,  akan  tetapi  bola  yang  benar-benar  mengikuti standar  FIFA  ( Federation  of  International  Football Association )  dengan  ukuran  1  (satu)  dan  dominan berwarna  putih.  Hal  ini  menjadi  tantangan  baru  karena warna  bola  dengan  warna  garis  adalah  sama,  sehingga robot  dituntut  harus  membedakan  antara  garis  dan  bola. Tuntutan  rules  inilah  yang  membuat  robot  memerlukan kemampuan  pengolahan  citra  dan  pengenalan  pola  yang baik  agar  dapat  bertanding  dan  meraih  hasil  yang maksimal (Buku Panduan KRSBI Humanoid, 2017).
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan Khamdi dkk. (2017), pendeteksian objek bola dengan menggunakan metode Color Filtering HSV, menghasilkan  kesimpulan  bahwa  metode  tersebut  dapat mendeteksi  objek  bola  dengan  diameter  6  cm  dengan berbagai warna dengan jarak minimal 20 sampai 200 cm. Akan  tetapi  objek  bola  merupakan  bola  bewarna  polos Merah,  Magenta,  Hijau,  Biru  dan  Kuning  yang  bukan merupakan  bola  standar  FIFA  ukuran  1  (satu)  dengan dominan berwarna putih.
Pada penelitian ini, model HSV dimanfaatkan untuk mendeteksi objek bola yang digunakan pada pertandingan  KRSBI  divisi Humanoid .  Bola  berdimensi ukuran  1  (satu)  standar  FIFA  dengan  warna  dominan hitam  dan  putih.  Tantangan  dari  pendeteksian  bola adalah  bahwa  robot  harus  bisa  membedakan  warna  bola dengan warna garis putih yang ada di lapangan.
Pendeteksian  bola  memanfaatkan  sebuah  modul kamera  yang  dipasang  pada  raspberry  pi.  Untuk
memproses  citra  bola,  digunakan  model  HSV  ( hue, saturation,  value )  karena  cara  ini  bisa  membedakan objek  dengan  melihat  perbedaan  warna  antara  objek dengan area lapangan.

## 2. RUANG LINGKUP
Dalam penelitian ini permasalahan mencakup
1. Cakupan permasalahan.
Permasalahan  pada  robot  pemain  bola  adalah bagaimana mencari dan mengetahui objek bola yang ada di depan robot. bola yang digunakan adalah bola kaki  berwarna  dominan  putih.  Hal  ini  mempunyai tingkat  kesulitan  di  mana  robot  harus  bisa  mencari dan  mendapatkan  bola  tapi  tidak  terganggu  dengan warna garis putih pada lapangan.
2. Batasan-batasan penelitian. Penelitian ini membatasi pada robot menggunakan Raspbery pi sebagai pemrosesan citra digital  dalam  hal  ini  menggunakan  model  HSV. Pendeteksian  objek  dengan  memanfaatkan  modul kamera yang dipasang pada raspberry pi.
Objek yang dideteksi adalah objek bola berwarna putih  hitam dengan  ukuran 1  (satu)  yang diletakkan diarea lapangan bola.
3. Rencana hasil yang didapatkan. Dari  penelitian  yang  dilkakukan,  robot  dapat mendeteksi  objek  bola  di  lapangan  dengan  cara membedakan warna dan bentuk objek bola.

## 3. BAHAN DAN METODE
Pada  penelitian  ini,  terdapat  komponen  komponen utama  yang  diperlukan  dan  metode  untuk  membantu proses penelitian. Adapun hal-hal yang diperlukan yaitu :

## 3.1 Alat dan Bahan
Dalam  menunjang  penelitian  ini,  terdapat  beberapa komponen  yang  diperlukan,  baik  berupa  komponen perangkat  keras  maupun  komponen  perangkat  lunak. Adapun komponen-komponen yang diperlukan, yaitu :
1. Raspberry Pi
Raspberry pi yang digunakan adalah jenis raspberry pi  Zero  W  (lihat  gambar  1)  yang  merupakan  komputer mini  yang  memiliki  sistem  operasi  dan  perangkat input dan output yang  dapat  dikendalikan  oleh  penggunannya menggunakan  pemrograman  tertentu seperti  python . Raspberry  ini  memiliki  keunggulan  dari  segi  ukuran yang  mini  dibandingkan  raspberry  lainnya,  sehingga bobotnya lebih ringan dan penempatan pada badan robot bisa  menghemat    tempat.  Seri  W  memiliki  arti  bahwa raspberry  pi  dapat  berkomunikasi  dan  terhubung menggunakan media transmisi nirkabel (wifi).
Zero  W  memiliki  spesifikasi  prosessor  ARM single core dengan kecepatan maksimum 1 GHz, RAM sebesar 512  MB  dan  konsumsi  daya  kecil.  Alasan  ini  yang membuat  peneliti  memilih  alat  ini  sebagai  pemrosesan data  karena  operasi  bisa  lebih  cepat,  ringan  dan  hemat energi.

## Gambar 1. Zero W
Seperti  yang  terlihat  pada  gambar  1,    raspberry  pi Zero  W  memiliki  ukuran  yang  mini,  di  mana  terdapat beberapa port yang  digunakan  untuk  pengoperasiannya. Terdapat port power dan port input keyboard atau mouse dengan  tipe  USB  (lingkaran  merah).  Terdapat  juga  port mini  HDMI  ( High  Defenition  Multimedia  Interfaces ) untuk output layar ke monitor (lingkaran biru). Terdapat port khusus  untuk  modul  kamera (lingkaran hijau)  , slot Micro  SD  untuk  sistem  operasi  dan  penyimpanan  data (lingkaran  kuning)  dan port input output yang  bisa digunakan  untuk  menghubungkan  sensor  dan  perangkat keras lainnya (lingkaran hitam).
2. Modul Kamera Modul  kamera  (lihat  gambar  2)  merupakan  bagian penting dalam penelitian ini, dimana objek akan direkam oleh  kamera  khusus  untuk  raspberry  pi.  Modul  kamera yang  digunakan  adalah  V1.3  dengan  resolusi  maksimal 2594x1944.

## Gambar 2. Modul kamera Raspberry Pi
Modul kamera raspberry pi merupakan kamera yang khusus  diperuntukkan  dengan  berbagai  macam  jenis raspberry  pi.  Keunggulan  kamera  ini  adalah  kecepatan dalam  memproses  data  dikarenakan  kompatibel  dengan board raspberry pi.
3. Robot Humanoid BlueHuman G8
Robot Humanoid (lihat  gambar  3)  merupakan sebuah  robot  yang  menyerupai  manusia  dan  memiliki badan,  kepala,  lengan  dan  kaki.  Robot  berjalan  dengan dua  kaki  dan  menjaga  keseimbangan  agar  tidak terjatuh(fariz, 2016).
BlueHuman  G8  merupakan  robot  pemain  bola generasi  delapan  dari  tim  Robot  STMIK  PPKIA
Tarakanita  Rahmawati  yang  mengikuti  Kontes  Robot Sepakbola  Indonesia  divisi Kid  Size dengan  dimensi tinggi minimal 40 cm hingga 60 cm. Beberapa perbaikan dari generasi kedelapan ini salah satunya adalah kamera.
Kamera  digunakan  adalah  kamera  raspberry  pi dimana  hal  ini  dilakukan  memperbaiki  pendeteksian objek bola pada arena.

## Gambar 3.  Robot Humanoid G8

## 3.2 Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini,  terdapat  beberapa  langkah- langkah  atau  cara  yang  dilakukan  sebagai  penunjang penelitian  seperti  studi  literatur,  tinjauan  pustaka  dan sebagainya. Adapun beberapa teori pendukung penelitian sebagai berikut.

## 3.2.1 Citra
Secara  harfiah,  citra  (image)  adalah  gambar  pada bidang  dwimatra  (dua  dimensi).  Ditinjau  dari  sudut pandang  matematis,  citra  merupakan  fungsi  menerus ( continue )  dari  intensitas  cahaya  pada  bidang  dwimatra. Sumber  cahaya  menerangi  objek,  objek  memantulkan kembali  sebagian  cahaya  tersebut.  pantulan  cahaya  ini ditangkap  oleh  alat-alat  optik,  misalnya  pada  mata manusia,  kamera,  pemindai  ( scanner )  dan  sebagainya, sehingga  bayangan  objek  yang  disebut  citra  tersebut terekam (fathi dkk., 2016).

## 3.2.2 Model HSV
Model  HSV    pertama  kali  diperkenalkan  oleh  A.R Smith  pada  tahun  1978.  HSV  dalam  model  RGB  ( Red, Green,  Blue )  tidak  hanya  mewakili  warna,  tetapi  jua intensitas  cahaya  (lihat  gambar  4).  Model  warna  HSV transformasi  non-linear  dari  ruang  lingkup  warna  RGB berorientasi  pada  pengguna  dan  berdasarkan  pada pengertian tint, shade dan tone (Charisfauzan, 2015).

## Gambar 4. sistem koordinat HSV
HSV  memiliki  tiga  karakteristik  pokok,  yaitu  Hue menyatakan warna sebenarnya seperti merah, kuning dan digunakan  menentukan  kemerahan  ( redness ),  kehijauan ( greeness ) dan sebagainya. Saturation sering juga disebut chroma yaitu kemurnian atau kekuatan warna. Sedangkan  value  merupakan  kecerahan dari  warna  yang nilainya berkisar antara 0-100%.
Untuk  mendapatkan  nilai dari  model HSV, gambar atau  video  dalam  RGB  harus  dikonversi  terlebih  dahulu menggunakan cara perhitungan formula(1-3) yaitu :
( (   ) (   ) (   ) ) (1) ( (     ) ) (2) (3) Di mana : H = hue S = Saturation V = Value R = Red
G = Green B = Blue

## 3.2.3 OpenCV
Open  Computer  Vision  atau  biasa  disingkat OpenCV  merupakan library yang  banyak  digunakan untuk memproses citra digital pada komputer. library ini dapat  digunakan  dan  dikembangkan  oleh  Intel  yang fokus untuk menyederhanakan programming terkait citra digital (Sidharta, 2017)
Salah  satu  fitur  yang  ada  di  OpenCV  adalah penerapan  model  HSV  untuk  memproses  gambar  atau video melalui kamera dan diproses oleh komputer dalam penelitian ini menggunakan raspberry pi.

## 3.2.4 Pengolahan Citra pada OpenCV
beberapa morfologi dalam pengolahan citra antara lain :
1) smoothing sering juga  disebut  blurring  dan  sering kali  digunakan  pada  operasi  pemrosesan  citra.  Hal ini  dilakukan  untuk  mengurangi noise dan  camera artifact.  Smoothing  dapat  menurunkan  resolusi  dari sebuah citra.
2) Image Morphology, openCV menyediakan
kecepatan, antarmuka  yang  mudah digunakan  untuk melakukan  transformasi  morfologi  pada  citra. Transformasi  morfologi  dasar  disebut  dilatasi  dan
erosi,  mereka  muncul  dalam  berbagai  konteks seperti  menghilangkan  noise,  mengisolasi  unsur individu,  dan  menggabungkan  elemen  berbeda dalam  citra.  Morfologi  juga  dapat  digunakan  untuk menemukan  benjolan  intensitas  atau  lubang  di gambar dan menemukan gradien gambar.
3) Opening dan closing adalah dua operasi utama pada dilasi  dan  erosi.  Dalam  kasus  opening,  dilakukan proses  erosi  kemudian  dilasi.  Sebalikanya  closing kebalikan dari opening.
4) Thereshold mengambil  keputusan  dari  piksel  dalam gambar  setelah  dilakukannya  proses-proses  citra sebelumnya.

## 4. Perancangan Perangkat Lunak
Perancangan  perangkat  lunak  dapat  ditunjukkan pada gambar flowchart berikut ini :
Mulai
Inisialisasi variabel, kamera, kalibrasi nilai HSV
Mengambil frame video
Konversi gambar RGB ke HSV Smoothing theresholding Bola ? Lingkari Bola Tampilkan Hasil Selesai Ya Tidak Pengecekan nilai HSV dengan warna bola
Gambar 5. flowchart deteksi bola
Dari  gambar  5,  dapat  dilihat  alur  kerja  dari pendeteksian bola. Pertama perangkat raspberry menyiapkan kamera untuk pengambilan objek dalam hal ini  video.  Kemudian,  video  yang  direkam  oleh  kamera akan  dilakukan  proses  konversi  dari  citra  RGB  menjadi citra  HSV.  Citra  HSV  akan  menghasilkan  video  dalam bentuk  kemerahan,  kehijauan  dengan  kontras. Hasil dari HSV  kemudian  dilakukan  proses  theresholding  atau perbaikan citra agar menjadi objek citra bilangan biner 0 dan  1.  Theresholding  ini  juga  dapat  mengurangi noise atau  gangguan  yang  ditangkap  oleh  kamera  sehingga hasil dapat menjadi lebih baik.
Setelah  proses  theresholding,  langkah  selanjutnya adalah  melakukan  pengecekan  nilai  kalibrasi  untuk  bola yang  berada  dilapangan  dengan  kamera.  Nilai  yang dimaksud  adalah  nilai  dari  Hue,  Saturation  dan  Value, dimana ketiga nilai ini dapat membentuk citra objek bola dari  sekumpulan  warna  dari  bilangan  biner  0  dan  1. Apabila  kumpulan  warna  tersebut  membentuk  pola seperti  lingkaran,  maka  objek  tersebut  akan  dilingkari yang menandakan bola ditemukan.

## 5. PEMBAHASAN
Proses pengolahan citra yang dilakukan
menggunakan  raspberry  pi  dengan  model  HSV  dapat dilihat seperti berikut.

## 5.1 Proses pengambilan gambar
Proses  ini  adalah  pengambilan  gambar  secara langsung oleh kamera. Proses ini membentuk citra RGB dari video (lihat gambar 6).
Gambar 6. Proses objek RGB

## 5.2 Proses HSV
Pada  proses  ini,  objek  RGB  yang  ditangkap  akan dikonversi menjadi citra HSV.

## Gambar 7 Proses RGB ke HSV
Dari gambar 7, dapat terlihat perbedaan yang sangat kontras  apabila  citra  telah  dikonversi.  Perbedaan  warna yang  kontras  antara background dan  objek  inilah  yang akan membentuk pola dari citra bola.
5.3 Theresholding
Theresholding merupakan  proses  pengembangan untuk menghasilkan citra biner, yaitu citra yang memiliki dua tingkat keabuan hitam dan putih (bustami, 2014).
Theresholding digunakan  untuk  memperbaiki  citra digital pada objek yang dilihat, perbaikan yang dilakukan adalah mengurangi noise , bintik-bintik gambar, memperbaiki objek yang kosong,  mem- blur gambar dan lain sebagainya (lihat gambar 8).
Gambar 8. Proses theresholding citra

## 5.4 Kalibrasi Nilai HSV
Proses    ini  adalah  proses  kalibrasi  nilai-nilai  dari Hue,  Saturation  dan  value.  Kalibrasi  sangat  penting dilakukan  karena  nilai-nilai  yang dihasilkan akan  sangat tergantung  pada  intensitas  cahaya  pada  arena  lapangan. Perubahan  intensitas  akan  berpengaruh  terhadap  objek yang ditangkap oleh kamera.

## Gambar 9. kalibrasi HSV
Pada  gambar  9,    dapat  dilihat  proses  kalibrasi  yaitu mencari  nilai  yang  pas  untuk  mengukur  hue,  saturation dan  value.  Nilai  dari  masing-masing  terdiri  dari min (nilai terkecil) dan max (nilai terbesar).
Nilai  hue  pada  ruang  warna  memiliki  nilai  dengan range 0-179,  Sedangkan  Saturation  dan  Value  berada direntang 0-255. Nilai-nilai ini kemudian diatur sehingga
membentuk  sekumpulan  warna  putih  atau  hitam.  Pada penelitian  ini  pengaturan  nilai  pada  masing-masing item dapat dilihat dari gambar 9 yaitu :
1. Hue berada pada nilai antara 0 – 179
2. Saturation berada pada nilai 83 – 255
3. Value berada pada nilai 12 – 255 Rentang  nilai  yang  telah  diatur  akan  membentuk pola  lingkaran  dengan  kumpulan  warna  putih  seperti yang  terlihat  pada  lingkaran  merah.  Pola  inilah  yang kemudian  akan  dilingkari  seperti  warna  lingkaran  hijau yang menandakan bahwa bola telah ditemukan.

## 5.5 Hasil Uji Coba
Berikut ini hasil percobaan yang telah dilakukan dari pendeteksian objek bola.
Tabel 1.  Hasil Uji Coba Percobaan ke Objek Tempat Hasil 1 Bola Lapangan Berhasil 2 Bola Dekat  garis pinalti Berhasil 3 Bola Dekat  garis tengah Gagal 4 Bola Dekat  Tiang gawang Berhasil 5 Bola Diluar lapangan (background non putih) Berhasil 6 Bola Diluar lapangan (background putih) Gagal Dari beberapa percobaan  yang dilakukan pada tabel 1,  terdapat  beberapa  keberhasilan  dan  kegagalan  dalam mendeteksi objek bola. Objek bola terdeteksi dikarenakan  perbedaan  kontras  antara  objek  dengan background lapangan.  Sedangkan  kegagalan  deteksi dikarenakan  warna  objek  dengan  warna background hampir  sama,  sehingga  ketika  dilakukan theresholding terjadi  kumpulan  warna  yang  membentuk  seperti lingkaran.

## 6. KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat disimpulkan bahwa pendeteksian objek bola menggunakan  model HSV cukup akurat apabila terdapat perbedaan  warna  antara  objek  dengan background sehingga  dapat  membentuk  suatu  pola  dalam  hal  ini lingkaran. Model HSV juga masih bisa mendeteksi posisi bola  yang  dekat  dengan  garis  putih,  sehingga  dapat meminimalisir kesalahan pendeteksian.
Proses  kalibrasi  sangat  diperlukan  karena  intensitas cahaya  suatu  ruangan  atau  area  biasanya  berbeda. Kesalahan  dalam  kalibrasi  dapat  menyebabkan  robot gagal dalam pencarian objek bola.
Kelemahan  dari  penggunaan  model  HSV  ini  adalah terjadinya kesalahan  deteksi  apabila  objek  dan background memiliki warna yang mirip.

## 7. SARAN
Dari penelitian yang telah dilakukan, adapun peneliti menyarankan agar objek penelitian dapat dikembangkan, diantaranya menggunakan metode yang dapat mendeteksi  objek  tanpa  ketergantungan  dengan  warna. Sedangkan  kamera  sebaiknya  menggunakan  modul kamera  raspberry  dengan  versi  terbaru  agar  objek  yang direkam  dapat  mengurangi  gangguan  seperti  kurang cerah, kabur, blur serta memiliki resolusi yang tinggi .

## 8. DAFTAR PUSTAKA
Buku Panduan KRSBI Humanoid 2017 League Kid Size,
2017.
Bustami, M. Irwan., dkk, Mendeteksi Bentuk dan Warna Bola pada Humanoid Soccer Dengan Menggunakan Raspberry  Pi.  The  2 nd Indonesian  Symposium  On Robot  Soccer  Competition,  78-81,  2014,  ISBN  : 979-26-0273-9.
Charisfauzan. 2015. Ruang Warna Hue Saturation Value (HSV)
Serta
Proses
Konversinya.
http://www.charisfauzan.net/2015/01/ruang-warna- hue-saturation-value-hsv.html.  (diakses  tanggal  14 Oktober 2018) .
Fariz,  Razi  Jamil,  Kendali  Keseimbangan  Robot Humanoid.  E-Proceeding  of  Engineering  :  Vol  3,
1421-1428, 2016. Fathi,  Zaki  Muhammad.,  Arfianto  Fahmi  &  Unang Sunarya,  Robot  Pengenal  dan  Pencari  Objek dengan Kamera Menggunakan Metode Transformasi Hough. Seminar Nasional Inovasi dan Aplikasi  Teknologi  Industri  (SENIATI),  406-411, 2016, ISSN : 2085-4218.
Khamdi,  Nur,  Muhammad  Susantok,  and  Piter  Leopard. "Pendeteksian  Objek  Bola  dengan  Metode  Color Filtering HSV pada Robot Soccer Humanoid." JURNAL NASIONAL TEKNIK
ELEKTRO 6.2 (2017): 123-128.
Rahmani,  Budi.,  Hugo  Aprilianto,  Model  Kendali  Multi Kontroler  untuk  Robot  Humanoid  dengan  19 Derajat  Kebebasan.  Konferensi  Nasional  Sistem  & Informatika, 2015.
Sidharta,  Hanugra  Aulia.  2017. Introduction  To  Open CV. http://binus.ac.id/malang/2017/10/introduction- to-open-cv/. (diakses tanggal 17 Oktober 2018)