## DETEKSI COVID-19 PADA CITRA CT-SCAN MENGGUNAKAN K- NEAREST NEIGHBOR
Maliatul Fitriyasari* 1) 1. Universitas Bhinneka PGRI, Indonesia
Article Info ABSTRAK
Kata Kunci: K-Nearest Neighbour, COVID- 19, CT-Scan, image processing
Keyword: K-Nearest Neighbour, COVID-19, CT-Scan, image processing

## Article history:
Received 4 January 2023 Revised 23 January 2023 Accepted 2 February 2023 Available online 1 March 2023
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v8i1.3996
* Corresponding author. Corresponding Author E-mail address: maliatul@ubhi.ac.id
Covid 19 adalah penyakit yang disebabkan oleh virus SARS-CoV-2 yang menyerang organ pada sistem pernafasan manusia, dengan sasaran utama organ paru-paru.  Pemeriksaan utama untuk diagnosis COVID 19 adalah melalui  tes  swab  PCR,  akan  tetapi  pemeriksaan  tersebut membutuhkan waktu  yang  relative  lama.  Sementara  itu,  pemeriksaan  CT  Scan  dapat menjadi alternatif untuk mendeteksi COVID 19 dengan cepat, karena ter- dapat ground glass opacity pada citra radiologi paru-paru yang terinfeksi covid  19.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  eksperimen  untuk  mendeteksi covid  19  pada  citra  CT  Scan  dada,  menggunakan  K-nearest  neighbor yang  ringan  dan  efisien,  dikombinasikan  dengan  metode  segmentasi paru-paru,  serta  ekstraksi  fitur  nilai  prosentase  area  terang  dan  nilai prosentase area gelap pada citra paru-paru. Akurasi tertinggi yang dicapai pada penelitian adalah 98,44%.

## ABSTRACT
Covid  19 is a disease caused by the SARS-CoV-2 virus, which attacks the organs in the human respiratory system, primarily targeting the lungs. The standard examination tool for diagnosing COVID-19 is PCR swab test,  but  this  examination  usually  needs  a  long  time  to  get  the  result. Meanwhile, a CT scan can be an alternative examination tool for detect- ing  COVID-19  more  quickly,  because  there  is  a  different ground  glass opacity  in  radiological  images  of  lungs  which  infected by covid-19.  In this study, experiments were carried out to detect covid-19 on chest CT scan images, using a simple  K-nearest neighbor (K-NN) method, com- bined with  the image segmentation method, using 2 features which are the percentage value of  the bright area  and the percentage value of  the dark area in lung images. The highest accuracy achieved in the study was 98.44%.
.

## P ENDAHULUAN
ovid 19 merupakan wabah yang muncul di Wuhan pada tahun 2019, dan menyebar ke seluruh dunia dalam waktu yang sangat singkat. Wabah ini disebabkan oleh virus SARS-CoV-2 ( severe acute respiratory syn- drome coronavirus 2 ) . Penyakit ini menyerang sistem pernafasan manusia, terutama paru-paru serta dapat menyebabkan pneumonia. Gejala yang ditimbulkan antara lain demam, batuk, sakit tenggorokan, anosmia, kehilangan kemampuan indra pengecap, dan sesak nafas.
Pemerikasaan standar untuk mendeteksi Covid 19 adalah melalui tes PCR ( polymerase chain reaction) , yaitu dengan mendeteksi keberadaan materi genetik virus SARS-CoV-2 pada lendir atau cairan yang ada di saluran na- sofaring. Akan tetapi, hasil dari tes ini seringkali baru bisa diketahui dalam waktu yang cukup lama. Sementara itu, pemeriksaan radiologis seperti CT-Scan dada juga bisa dijadikan alternatif untuk mendeteksi penyakit ini (T. Ai et al, 2020). Pada pemeriksaan radiologis diketahui bahwa ketika penyakit covid-19 menyerang paru-paru, akan men- imbulkan ground glass opacity (GGO),  yaitu munculnya area yang lebih terang atau bercak keabuan pada citra radiologis paru-paru ( Schmitt et al, 2020) .
Dengan  berkembangnya  teknologi  komputasi  saat  ini,  deteksi  covid-19  pada  citra  radiologis  dapat  dilakukan menggunakan metode kecerdasan buatan maupun pengolahan citra digital. Beberapa penelitian untuk mendeteksi covid-19 pada citra CT-Scan dada menggunakan kecerdasan buatan machine learning dan teknik pengolahan citra digital  telah  dilakukan. Swastika  (2020) melakukan  studi  deteksi  covid-19  melalui  citra  CT-Scan  dada menggunakan deep learning CNN ( Convolutional neural network ) dengan arsitektur VGG16 dan optimizer SGD dan Adam, hasil dari penelitian tersebut diperoleh model pendeteksi covid-19 dengan akurasi sebesar 92,86%. Zhao et  al.(2021) menggunakan deep  learning CNN  yang  dikombinasikan  dengan transfer  learning dan  dilatih
C
menggunakan  dataset  yang  berjumlah  banyak  serta  dataset out  of  field untuk  mendeteksi  covid-19.  Model pendeteksi covid-19 yang dihasilkan mampu mencapai akurasi sebesar 99,2 %.
Selain menggunakan deep learning , deteksi covid-19 pada citra CT-Scan juga dapat dilakukan menggunakan machine  learning yang  lebih  sederhana  ( shallow  learning ).  Keunggulan  dari shallow  learning adalah  memiliki beban komputasi yang lebih ringan dan proses pelatihan yang relative singkat. Wuryani & Agustiani (2021) me- manfaatkan random forest classifier untuk mendeteksi covid-19 pada citra CT-Scan paru-paru yang telah terseg- mentasi dengan memasukkan fitur haralick dan color histogram dari citra. Hasil akhir yang diperoleh yaitu akurasi sebesar  96,9%.  Selanjutnya,  Nugroho  dkk.  (2021)  menggunakan  algoritma  KNN  ( K-nearest  neoghbor )  yang dikombinasikan  dengan genetic  algorithm untuk  pemilihan  fitur,  dengan  pilihan  fitur haralick dan local  binary pattern .  Akurasi  yang  dihasilkan  sebesar  93,30%. Antony  dkk.  (2021) menggunakan  KNN  dengan  metode ekstraksi fitur gabor filter dan wiener filter untuk mendeteksi pneumonia pada citra CT Scan paru-paru, akurasi yang dicapai sebesar 79,62%.
Dalam  penelitian  ini,  diusulkan  suatu  metode  yang  menggunakan machine  learning KNN  untuk  mendeteksi Covid-19 pada citra CT-Scan dada yang dikombinasikan dengan  metode pengolahan citra digital untuk segmentasi citra paru-paru. Pada penelitian ini, thresholding akan dilakukan pada citra paru-paru untuk mendeteksi area pada paru yang lebih terang (mengalami ground glass opacity ).  Terakhir, prosentase luas  area yang lebih  terang dan prosentase luas area yang gelap pada citra paru-paru dijadikan sebagai fitur masukan untuk model KNN yang akan dibuat.

## M ETODE P ENELITIAN
Secara garis besar, penelitian ini terdiri dari 5 tahapan yang dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan penelitian

## A. Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  pengumpulan  data  berupa  citra  CT-Scan  dada  dari  beberapa  sumber.  Data  dari pasien yang terinfeksi covid-19 yang berjumlah 105 citra diambil dari Italian society of Medical and Interventional Radiology 1 . Data tersebut dikumpulkan dari beberapa rumah sakit yang ada di Italia. Sedangkan 132 data citra CT Scan dari pasien yang tidak terinfeksi covid 19 diambil dari VIA Management System- Cornell University 2 . Total data ada 237 citra CT Scan digunakan dalam penelitian ini.
Citra CT Scan yang terkumpul diambil dari peralatan yang berbeda, hal ini menjadikan intensitas dan kontras dari citra tersebut tidak seragam. Selain itu, Citra CT Scan dada yang diperoleh masih mengandung gambar organ tubuh selain paru-paru. Untuk itu, perlu dilakukan pre-processing untuk menyeragamkan intensitas dan segmentasi citra paru-paru.

## B. Image pre-processing
Image pre-processing dilakukan dalam 3 tahapan, yaitu  :
Tahap 1. Image Adjustment
Citra CT Scan dada yang terkumpul memiliki intensitas dan kontras yang tidak seragam. Image Adjustment dit- erapkan untuk menyeragamkan intensitas dan kontras citra tersebut. Image adjustment  dilakukan menggunakan built-in function yang tersedia di matlab, yaitu imadjust(). Tahap 2. Median Filtering
1 https://sirm.org/covid-19/
2 https://veet.via.cornell.edu/cgi-bin/datac/signon.cgi
Median filtering dilakukan untuk mengurangi noise atau derau yang ada pada citra berupa salt and pepper noise . Median filtering bekerja dengan mengganti nilai tiap piksel dengan nilai median dari piksel-piksel tetangga. Hasil dari median filtering adalah citra yang lebih halus. Median filtering dilakukan menggunakan built-in function yang tersedia di matlab, yaitu medfilt2().
Tahap 3. Segmentasi Citra
Citra CT Scan dada berisi gambar organ-organ tubuh yang ada di dalam dada. Segmentasi dilakukan untuk mem- isahkan  gambar  organ  paru-paru  dengan  organ  lainnya  di  dalam  dada.  Hal  ini  sangat  penting  dilakukan  karena organ tubuh yang diperlukan untuk dianalisis dalam mendeteksi covid-19 hanya organ paru-paru, sehingga jika gambar organ tubuh lainnya tidak dihilangkan dipisahkan dapat mengganggu proses klasifikasi citra ditahap selan- jutnya. Proses segmentasi dilakukan dengan metode yang ada pada website mathworks 3 , yang secara umum dapat dituliskan  dalam  sebuah flowchart pada  gambar  2.  Sebagai  tambahan,  semua  tahapan  segmentasi  dilakukan menggunakan built-in functions yang sudah tersedia di Matlab.
Gambar 2. Flowchart segmentasi citra paru-paru

## C. Ekstraksi Fitur
Fitur merupakan ciri khusus yang mewakili citra. Munculnya ground glass opacity pada citra CT Scan paru-paru penderita  covid-19,  yang  ditandai  dengan  adanya  area  paru-paru  yang  lebih  terang  dibanding  area  normal  atau muncul  bercak  abu-abu  terang  menjadi  dasar  pemilihan  fitur  pada  penelitian  ini.  Proses  ekstraksi  fitur  diawali dengan thresholding yang bertujuan untuk membedakan area paru yang lebih terang dengan area paru yang gelap. Nilai threshold dihitung secara adaptif menggunakan metode Otsu thresholding ( Zhu et al, 2009) . Selanjutnya, fitur yang diekstrak dari citra hanya dua yaitu prosentase luas area paru yang terang dan prosentase luas area paru yang gelap. Keduanya dihitung melalui rumus :
= ( ) − ( ) × 100%           (1)
= ( ) − ( ) × 100%       (2)
Kedua fitur diatas selanjutnya akan digunakan dalam proses klasifikasi citra menggunakan K-Nearest Neighbor.

## D. Ekstraksi Fitur
K-nearest neighbour (KNN)  merupakan suatu  algoritma machine learning yang dapat digunakan untuk proses klasifikasi dengan metode pembelajaran tak terbimbing ( unsupervised learning ). Prinsip kerja dari KNN adalah dengan mencari jarak terdekat antara suatu data dengan sejumlah K tetangga dekatnya. Dalam KNN, nilai jarak merupakan pendekatan yang digunakan untuk menentukan kelas dari suatu data. Pengukuran jarak pada KNN dalam penelitian ini dilakukan dengan 4 metode yaitu Euclidean, City-Block, Chebyshev, dan mikowski . Flowchart klasifikasi data menggunakan KNN dituliskan pada gambar 3.
Input citra Thresholding
Image Complement Clear border Filling Holes Erode Mask Citra paru terseg- mentasi
3 . https://ch.mathworks.com/help/images/segment-lungs-from-3-d-chest-mri-data.html

## Gambar 3. Flowchart klasifikasi data menggunakan KNN
Pelatihan KNN dilakukan dengan data latih 173 citra, yang terdiri dari 73 citra paru-paru terinfeksi covid 19, dan 100 citra paru-paru tidak terinfeksi covid 19. Sedangkan data uji dalam penelitian ini ada 64 citra, dengan 32 citra paru-paru terinfeksi covid 19 dan 32 citra paru-paru tidak terinfeksi covid 19. Sehingga dalam penelitian ini, 27% data dijadikan data uji, dan 73% data dijadikan data latih. Pelatihan KNN dilakukan berulang kali dengan metode pengukuran jarak dan nilai K yang bervariasi. Setiap kali selesai pelatihan, dilakukan pengujian menggunakan data latih dan data uji untuk mengetahui akurasi dari model KNN yang telah dibuat. Akurasi dihitung menggunakan rumus :
= ℎ
ℎ ℎ × 100%          (3)

## H ASIL DAN P EMBAHASAN
Tahapan pertama dalam deteksi covid 19 pada citra  CT Scan dalam penelitian ini  adalah image pre-pro- cessing . Hasil dari tahapan pre-processing dapat dilihat pada gambar 4. Setelah melalui tahapan pre-processing, citra yang diperoleh adalah citra yang berisi paru-paru, tanpa ada gambar organ lain disekitarnya.
Mulai Jumlah kelas, Nilai K Menentukan data centroid Hitung jarak data ter- hadap centroid Mengelompokkan data ber- dasarkan jarak terdekat Ada data yang belum memiliki kelas ? Selesai YA TIDAK
Gambar 4. Citra asli (atas) Citra setelah melalui tahap pre-processing (bawah)
Selanjutnya,  ekstraksi  fitur  dilakukan  pada  citra  yang  telah  melalui  tahap  pre-processing.  Fitur  yang digunakan pada penelitian ini hanya 2, yaitu prosentase area terang dan prosentase area gelap. Untuk membedakan area terang dan area gelap, dilakukan thresholding terlebih dahulu dengan menggunakan metode Otsu. Hasil dari thresholding dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Citra sebelum thresholding (atas), dan setelah thresholding (bawah)
Dari citra hasil thresholding ini, bagian paru-paru yang berwarna putih dihitung sebagai area terang, se- dangkan bagian paru-paru yang tidak berwarna putih dihitung sebagai area gelap. Dalam tahap ini terlihat bahwa citra  CT  Scan  paru-paru  yang  terinfeksi  covid  19  cenderung  memiliki  prosentase  area  terang  yang  lebih  besar dibanding citra paru-paru yang tidak terinfeksi covid 19. Selanjutnya, kedua fitur yang telah diekstrak dijadikan sebagai  input  pada  proses  klasifikasi  menggunakan  KNN.  Dalam  membuat  model  KNN  dilakukan  eksperimen menggunakan 4 metode pengukuran jarak yaitu Euclidean, Chebyshev, minkowski dan cityblock . Selain itu,  ek- sperimen juga dilakukan dengan variasi 3 nilai ketetanggaan (K) yang berbeda yaitu 3,5, dan 7. Hasil dari eksper- imen ini tercantum dalam tabel I, tabel II, table III, dan tabel IV.
T ABEL I. H ASIL EKSPERIMEN MENGGUNAKAN JARAK E UCLIDEAN Nilai ketetanggaan Akurasi Latih Akurasi Uji 3 98,84 % 96,87 % 5 98,26 % 98,44 % 7 98,26 % 98,44 %
T ABEL II.
H ASIL EKSPERIMEN MENGGUNAKAN JARAK C HEBYSHEV Nilai ketetanggaan Akurasi Latih Akurasi Uji 3 98,84 % 96,87 % 5 98,26 % 98,44 % 7
98,26 %
98,44 %
T ABEL III.
H ASIL EKSPERIMEN MENGGUNAKAN JARAK C ITYBLOCK Nilai ketetanggaan Akurasi Latih Akurasi Uji 3 98,84 % 96,87 % 5 98,26 % 98,44 % 7 98,26 % 98,44 %
T ABEL IV.
H ASIL EKSPERIMEN MENGGUNAKAN JARAK M INKOWSKI Nilai ketetanggaan Akurasi Latih Akurasi Uji 3 98,84 % 96,87 % 5 98,26 % 98,44 % 7 98,26 % 98,44 %
Dari keempat tabel diatas, dapat dilihat bahwa akurasi latih dan akurasi uji dengan nilai ketetanggan 3, 5, dan 7 bernilai  tetap,  meskipun  metode  pengukuran  jarak  yang  dipakai  berbeda-beda.    Selanjutnya,  dapat  dilihat  pada tahap pelatihan, akurasi tertinggi yang dapat diperoleh adalah 98,84%. Sedangkan pada tahap pengujian, akurasi tertinggi yang dapat diperoleh pada penelitian ini sebesar 98,44%. Hal ini menunjukkan bahwa pada tahap pen- gujian, dari 64 data latih ada 1 data yang tidak terklasifikasi dengan benar. Data tersebut berasal dari kelas covid 19, tetapi diklasifikasikan ke dalam kelas bukan covid 19. Hal ini terjadi karena data tersebut memiliki fitur yang hampir sama dengan data yang berada pada kelas bukan covid 19.
Dari  penelitian  ini,  dapat  dilihat  bahwa  metode  pengukuran  jarak  tidak  terlalu  mempengaruhi  akurasi  model KNN  yang  dibuat.  Sementara  itu,  fitur  dari  citra  yang  akan  menjadi  masukan  KNN    menjadi  hal  yang  sangat mempengaruhi akurasi. Dua fitur yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu prosentase area terang dan prosentase area gelap sangat dipengaruhi oleh tingkat kerusakan paru-paru penderita covid 19. Pada penderita dengan tingkat kerusakan paru-paru yang rendah, area yang mengalami ground glass opacity atau yang berwarna terang hanya sedikit.  Sehingga  KNN  akan  cenderung  mengklasifikasikan  data  tersebut  ke  dalam  kelas  bukan  covid  19.  Se- baliknya, untuk penderita dengan tingkat kerusakan paru - paru sedang atau tinggi, maka area paru-paru yang men- galami ground glass opacity akan lebih luas, sehingga KNN akan cenderung mengklasifikasikan data tersebut ke dalam kelas covid 19.
Selanjutnya, perbandingan tingkat akurasi dari hasil penelitian ini dengan penelitian lain yang juga menggunakan Citra CT Scan untuk mendeteksi covid 19 serta menggunakan KNN sebagai metode klasifikasinya, tertera pada tabel V.
T ABEL V.
P ERBANDINGAN AKURASI HASIL PENELITIAN
No. Metode Akurasi 1. Nugroho, dkk. (2021) 93,3 % 2. Antony, dkk. (2021) 79,62 % 3. Metode yang diusulkan 98,44 %
Dari tabel diatas, dapat disimpulkan bahwa metode deteksi covid 19 melalui citra CT Scan yang diusulkan dalam penelitian ini menghasilkan akurasi yang lebih unggul dibanding 2 penelitian sebelumnya.

## K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa deteksi covid 19 pada citra CT Scan menggunakan K- NN  yang  dikombinasikan  dengan  teknik  pengolahan  citra  digital,  dengan  fitur  nilai  prosentase  area  terang  dan prosentase  area  gelap  pada  citra  CT  Scan  paru-paru  ,  dapat  menghasilkan  akurasi  yang  cukup  tinggi.  Akurasi tertinggi yang dicapai pada penelitian ini sebesar 98,84% untuk data latih, dan 98,44% untuk data uji.

## D AFTAR P USTAKA
[1] B.A. Skourt, , A. El Hassani, and A. Majda, , “Lung CT Image Segmentation Using Deep Neural Networks,” Procedia Computer Science , vol. 127, pp. 109–113, Jan. 2018, doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.01.104.
[2] F. Antony, H. Irsyad, and M. E. Al Rivan, “KNN Dan Gabor Filter Serta Wiener Filter Untuk Mendiagnosis Penyakit Pneumonia Citra X-RAY Pada Paru-Paru,” Jurnal Algoritme , vol. 1, no. 2, pp. 147–155, Apr. 2021, doi: https://doi.org/10.35957/algoritme.v1i2.893.
[3] M. FITRIYASARI, “DETEKSI COVID-19 PADA CITRA X-RAY DADA MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING,” Jurnal INSTEK (Informat- ika Sains dan Teknologi) , vol. 7, no. 1, pp. 1–10, Dec. 2021, doi: https://doi.org/10.24252/instek.v7i1.25712.
[4] N.  Harsa  Pratama,  E.  Rachmawati,  and  G.  Kosala,  “CLASSIFICATION  OF  DOG  BREEDS  FROM  SPORTING  GROUPS  USING  CONVOLU- TIONAL  NEURAL  NETWORK,” Jurnal  Ilmiah  Penelitian  dan  Pembelajaran  Informatika ,  vol.  07,  no.  04,  pp.  1080–1087,  Dec.  2022,  doi: https://doi.org/10.29100/jipi.v7i4.3208.
[5] N. Wuryani and S. Agustiani, “Random Forest Classifier untuk Deteksi Penderita COVID-19 berbasis Citra CT Scan,” Jurnal Teknik Komputer , vol. 7, no. 2, pp. 187–193, Jul. 2021, doi: https://doi.org/10.31294/jtk.v7i2.10468.
[6] N. Zhu, G. Wang, G. Yang, and W. Dai, “A Fast 2D Otsu Thresholding Algorithm Based on Improved Histogram,” in 2009 Chinese Conference on Pattern Recognition , Dec. 2009, pp. 1–5. doi: 10.1109/CCPR.2009.5344078
[7] P. A. H. Pratama, R. Teguh, A. S. Sahay, and V. Wilentine, “Deteksi COVID-19 Berdasarkan Hasil Rontgen Dada (Chest Xray) Menggunakan Py- thon,” Journal of Information Technology and Computer Science , vol. 1, no. 1, pp. 58–67, Jun. 2021, doi: https://doi.org/10.47111/jointecoms.v1i1.2956.
[8] R. A. Nugroho, A. S. Nugraha, A. A. Rasyid, and F. W. Rahayu, “Improvement on KNN using genetic algorithm and combined feature extraction to identify COVID-19 sufferers based on CT scan image,” TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) , vol. 19, no. 5, p. 1581, Oct. 2021, doi: https://doi.org/10.12928/telkomnika.v19i5.18535.
[9] Sadly Syamsuddin, Kalfin Alloto’dang, Risnayanti Andi Djamro, and Ahyuna, “Literature Review Artificial Intelligence Deteksi Hasil Ctscan Paru- Paru Pasien Terjangkit COVID-19,” Jurnal Pendidikan Indonesia , vol. 2, no. 3, pp. 502–516, Mar. 2021, doi: https://doi.org/10.36418/japendi.v2i3.120.
[10]   T. Ai et al. , “Correlation of Chest CT and RT-PCR Testing in Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) in China: A Report of 1014 Cases,” Radiology , vol. 296, no. 2, p. 200642, Feb. 2020, doi: https://doi.org/10.1148/radiol.2020200642.
[11]   V. Rajinikanth, N. Dey, A. Noel Joseph Raj, A. Ella Hassanien, K. C. Santosh, and N. Sri Madhava Raja, “Harmony-Search and Otsu based System for  Coronavirus  Disease  (COVID-19)  Detection  using  Lung  CT  Scan  Images,” arXiv  preprint arXiv:2004.03431,  Apr.  2020,  Available: https://arxiv.org/abs/2004.03431
[12]  W. Schmitt and E. Marchiori, “Covid-19: Round and oval areas of ground-glass opacity,” Pulmonology , Apr. 2020, doi: https://doi.org/10.1016/j.pul- moe.2020.04.001.
[13]   W. Swastika, “Studi Awal Deteksi COVID-19 Menggunakan Citra CT Berbasis Deep Learning,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 7, no. 3, p. 629, May 2020, doi: https://doi.org/10.25126/jtiik.2020733399.
[14]   W. Zhao, W. Jiang, and X. qiu, “Deep learning for COVID-19 detection based on CT images,” Scientific report , vol. 11, no. 1, pp. 1–12, Jul. 2021, doi: https://doi.org/10.1038/s41598-021-93832-2.
[15]   X. Yang, X. he, J. Zhao, Y. Zhang, S. Zhang, and P. xie, “COVID-CT-Dataset: A CT Scan Dataset about COVID-19,” arXiv prepint arXiv:2003.13865, Jun. 2020, Available: https://arxiv.org/abs/2003.13865