Journal of Technology and Informatics (JoTI) Vol. 5, No. 1, Bulan Oktober Tahun 2023 P-ISSN 2721-4842 E-ISSN 2686-6102                                                                                                             DOI: 10.37802/ joti.v5i1.387

## Pengenalan Ekspresi Wajah Secara Real-Time Menggunakan Metode SSD Mobilenet Berbasis Android
Muhammad Rifqi Daffa Ulhaq 1 , Diash Firdaus 2 , Muammar Alfien Zaidan 3
1,3 Program Studi Diploma IV Teknik Informatika, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional, Bandung, Indonesia
2 Program Studi Informatika, Institut Teknologi nasional, Bandung, Indonesia e-mail: 1204045@std.ulbi.ac.id 1 , 1204039@std.ulbi.ac.id 2 , diashfirdaus@gmail.com 3 * Penulis Korespondensi: E-mail: 1204045@std.ulbi.ac.id
Abstrak: Pengenalan ekspresi wajah secara real-time menjadi topik yang menarik dalam bidang pengolahan citra dan kecerdasan  buatan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sebuah  metode  yang  dapat  mendeteksi  objek ekspresi wajah secara akurat dan efisien. Untuk mencapai tujuan ini, peneliti mengadopsi pendekatan berbasis Single Shot MultiBox Detector (SSD) yang terkenal dalam deteksi objek. Peneliti melatih model SSD menggunakan dataset wajah  dengan  berbagai  ekspresi.  Metode  yang  diusulkan  memanfaatkan  fitur-fitur  wajah  yang  penting  untuk memperoleh  lokalisasi  dan  klasifikasi  ekspresi  wajah.  Peneliti  melakukan  pelatihan  menggunakan  algoritma pembelajaran  mendalam  dengan  menggunakan  data  wajah  yang  dikategorikan  berdasarkan  ekspresi  tertentu. Eksperimen  dilakukan  pada  citra  wajah  yang  diambil  secara real-time ,  dan  hasil  deteksi  objek  wajah  dievaluasi berdasarkan  ukuran  akurasi  dan  kecepatan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  yang  diusulkan  mampu mendeteksi ekspresi wajah secara real-time dengan akurasi tinggi dan kecepatan pemrosesan yang baik. Hasil evaluasi menggunakan Metric Evaluation, model memiliki akurasi 0,51 detik dan kecepatan deteksi 31 frame per-detik dimana dengan demikian  model  dapat berjalan dengan komputasi rendah pada  erangkat mobile . Temuan  ini  menunjukkan bahwa metode  yang diusulkan berpotensi  menjadi solusi efektif  untuk pengenalan ekspresi wajah  secara real-time dalam berbagai aplikasi, termasuk pengenalan emosi, interaksi manusia-mesin, dan keamanan.
Kata Kunci: Deteksi Objek; Pengenalan Ekspresi Wajah; SSD
Abstract: Real-time facial expression recognition has become an intriguing topic in the fields of image processing and  artificial  intelligence.  This  study  aims  to  develop  a  method  that  can  accurately  and  efficiently  detect  facial expression objects. To achieve this goal, we adopt the well-known Single Shot MultiBox Detector (SSD) approach in object detection. We train the SSD model using a facial dataset with various expressions. The proposed method utilizes important  facial  features  for  localization  and  classification  of  facial  expressions.  We  train  the  model  using  deep learning algorithms with categorized facial data based on specific expressions. Experiments are conducted on real- time captured facial images, and the results of facial object detection are evaluated  based on accuracy and speed metrics. The findings demonstrate that the proposed method is capable of real-time facial expression detection with high accuracy and good processing speed. We achieve satisfactory evaluation results with a detection accuracy of over 0.5 and a detection speed of more than 30 frames per second. These findings suggest that the proposed method holds potential as an effective solution for real-time facial expression recognition in various applications, including emotion recognition, human-machine interaction, and security.
Keywords : Facial Expression Recognition; Object Detection; SSD

## PENDAHULUAN
Pengenalan  ekspresi  wajah  secara real-time telah  menjadi  subjek  yang  menarik  dalam  bidang pengolahan  citra  dan  kecerdasan  buatan  sekaligus memiliki  berbagai  aplikasi  potensial  dalam  pengenalan emosi,  interaksi  manusia-mesin,  dan  keamanan[1]. Namun,  deteksi  objek  ekspresi  wajah  yang  akurat  dan efisien  tetap  menjadi  tantangan  yang  signifikan  dalam pengembangan  sistem  ini.  Sebagai  contoh,  pendekatan konvensional  yang  memerlukan  pemrosesan  berurutan dan  membutuhkan  waktu  lama  tidak  memenuhi persyaratan real-time .  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini bertujuan  untuk  mengembangkan  sebuah  metode  yang dapat mendeteksi objek ekspresi wajah secara akurat dan efisien dalam real-time . Pendekatan berbasis Single Shot MultiBox Detector (SSD) dipilih sebagai dasar penelitian ini. SSD telah terbukti efektif dalam deteksi objek pada
berbagai aplikasi[2]. Dalam konteks pengenalan ekspresi wajah,  metode  ini  dapat  memperoleh  lokalisasi  dan klasifikasi  ekspresi  wajah  secara  simultan,  mengatasi kendala  waktu  pemrosesan  yang  lambat.  Selain  itu, penggunaan  fitur-fitur  wajah  yang  penting  dalam pengenalan  ekspresi  wajah,  yang  menunjukkan  bahwa fitur-fitur tersebut dapat menjadi petunjuk penting dalam membedakan ekspresi wajah[3].
SSD  merupakan  suatu  algoritma  yang  mampu mengidentifikasi objek pada gambar atau video dengan akurasi  tinggi  dan  memproses  gambar  dari  kamera dengan  kecepatan  yang  lebih  cepat[4].  Metode  SSD menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  jika dibandingkan  dengan  metode  sejenis  seperti  Y ou  Only Look  Once (YOLO)  dan Region  based  Convolutional Neural  Networks (RCNN)  [5].  Metode  ini  mampu memberikan  tingkat  akurasi  yang  lebih  akurat
dibandingkan  dengan  YOLO,  serta  memiliki  kecepatan pemrosesan  yang  lebih  cepat  dibandingkan  dengan RCNN.  Meskipun  demikian,  metode  ini  memiliki kelemahan dalam mendeteksi objek dengan ukuran kecil yang masih dirasakan kurang efektif[6].
Beberapa  penelitian  lain  telah  menggunakan permasalahan penghitungan objek. Salah satunya adalah penelitian  yang  berjudul  "Perancangan  Program Pendeteksi dan Pengklasifikasi Jenis Kendaraan dengan Metode Convolutional  Neural  Network (CNN) Deep Learning ".  Penelitian  ini  membahas  tentang  proses deteksi,  klasifikasi,  dan  penghitungan  kendaraan menggunakan  metode Convolutional Neural Network (CNN) Deep Learning dengan menggunakan  algoritma You Only Look Once (YOLO). Namun, hasilnya masih memiliki  kekurangan,  yaitu  akurasi  yang  belum maksimal saat mendeteksi objek di jalan yang padat[7].
Penentuan  atau  perbandingan  model  detektor objek  terbaik  antara  YOLO,  SSD,  dan  Faster-RCNN cukup sulit dalam konteks aplikasi kehidupan nyata. Ada beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  kinerja  ketiga model  detektor  objek  tersebut,  termasuk  jumlah  fitur yang ada, resolusi citra yang digunakan, jumlah dataset yang tersedia, dan penggunaan data augmentation [8]. Penelitian  [9]  telah  membandingkan  enam model detektor objek, seperti YOLO, SSD, dan Faster - RCNN,  dan  menyimpulkan  sebagai  berikut:  YOLO memiliki  waktu  komputasi  yang  paling  cepat  di  antara ketiga  model  tersebut,  namun  akurasinya  lebih  rendah dibandingkan dengan SSD [10]. Faster -RCNN memiliki akurasi  tinggi,  namun  kecepatan  komputasinya  paling lambat.  Sementara  itu,  SSD  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  memiliki  kelebihan  yaitu  keseimbangan yang baik  antara  kecepatan komputasi dan akurasi[11]. Selain  itu,  SSD  paling  memungkinkan  untuk  berjalan pada  sistem  komputasi  dengan  persyaratan  perangkat keras  yang  paling  minimal  jika  dibandingkan  dengan YOLO dan Faster -RCNN [12], [13].
Dalam  penelitian  ini,  model  SSD  akan  dilatih menggunakan dataset wajah  dengan  berbagai  ekspresi. Dimana,  untuk  melatih  model  ini  akan  memanfaatkan data  wajah  yang  dikategorikan  berdasarkan  ekspresi tertentu.  Penelitian  ini  juga  akan  menguji  metode  yang diusulkan  pada  citra  wajah  yang  diambil  secara real- time , dan akan mengukur akurasi dan kecepatan deteksi objek wajah sebagai indikator kinerja.
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan  metode  yang  dapat  mendeteksi ekspresi  wajah  secara real-time dengan  akurasi  tinggi dan kecepatan pemrosesan yang baik. Dengan demikian, penelitian ini berupaya untuk mengatasi kendala-kendala yang ada dalam pengenalan ekspresi wajah dalam waktu nyata.  Melalui  penelitian  ini,  diharapkan  dapat memberikan kontribusi signifikan terhadap pengembangan  teknologi  pengenalan  ekspresi  wajah yang lebih baik dan lebih efisien.

## METODE Rancangan Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengikuti tahap-tahap  secara  berurutan.  Berikut  adalah  gambaran keseluruhan langkah-langkah penelitian yang dilakukan pada penelitian ini, terdapat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metode Penelitian
Pada  tahap  awal  di  metode  penelitian  pada Gambar  1.  yang  dilakukan  adalah  persiapan.  Persiapan ini meliputi identifikasi masalah dan studi pustaka yang diperlukan  sebagai  referensi  untuk  pembuatan  aplikasi deteksi objek. Selanjutnya, dilakukan analisis kebutuhan terkait  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  yang  akan digunakan.
Selanjutnya, pada tahap pengembangan deteksi objek, dilakukan pengembangan model aplikasi deteksi objek. Tahap ini mencakup pengolahan data, pengembangan arsitektur, dan pelatihan data. Setelah itu, pada  tahap  pembuatan  aplikasi,  dilakukan  perancangan aplikasi dan pengkodean.
Setelah  diperoleh  model  hasil  pelatihan  data, model  tersebut  diterapkan  pada  aplikasi  deteksi  objek. Kemudian,  aplikasi  akan  diuji  menggunakan test set yang  telah  disiapkan  sebelumnya.  Uji  coba  aplikasi dilakukan pada test dataset . Hasil dari uji coba ini akan memberikan akurasi dari aplikasi deteksi objek.

## Pengembangan Model Deteksi Objek
Pada Gambar 2. akan menampilkan skema dari proses pembuatan model yang menggunakan TensorFlow Object Detection .
Pada pengolahan data Train Set, tfrecord dibuat setelah  dilakukan  pengolahan  data. File gambar  yang telah diberi label dan berformat .jpg akan diubah menjadi tfrecord sebelum  dilakukan  pelatihan  data.  Proses pengubahan .jpg ke tfrecord dilakukan  di Google Colaboratory menggunakan  program  yang  ditulis  di notebook .
Pelatihan  data  dilakukan  dengan  melatih kembali model  pra  terlatih pada dataset .  Seluruh Train Set dilatih dengan bantuan Google Drive sebagai tempat penyimpanan dataset dan Google Colaboratory sebagai Virtual  Machine selama  proses  pelatihan  data.  Proses pelatihan data melibatkan penggunaan file tfrecord yang akan  digunakan.  Seluruh  data  yang  diperlukan  akan disimpan  dalam file di  dalam  direktori drive .  Untuk mengakses  dataset, file-file tersebut  diekstrak  untuk selanjutnya  dipanggil  bersamaan  dengan  konfigurasi hyperparameter . Konfigurasi hyperparameter menentukan  jumlah  langkah  pelatihan  data  dan pemanggilan  model  pra-terlatih.  Selanjutnya,  file tfrecord diinput  agar  pelatihan  dapat  dilakukan.  Proses pelatihan akan menggunakan fasilitas GPU yang tersedia di Google Colaboratory . Hasil pelatihan dapat diekspor untuk  diterapkan  pada  aplikasi.  Dalam  penelitian  ini, model  pra-terlatih  yang  digunakan  adalah  model  SSD Mobilenet  V2  yang  terdapat  dalam TensorFlow  Object Detection . Gambar 3. menunjukkan skenario pengembangan model secara sederhana.
Gambar 3. Pengembangan Model
Pada  Gambar  3.  Menggambarkan  bagaimana SSD Mobilenet menggabungkan dua komponen utama, yaitu  SSD  sebagai  model  dasar  dan  Mobilenet  sebagai model  jaringan.  SSD  bertanggung  jawab  dalam mendeteksi  objek  dengan  membuat  kotak  ikatan ( Bonding  Box ),  sementara Mobilenet digunakan  untuk mengekstraksi  fitur  yang  akan  digunakan  dalam  proses klasifikasi. Penggabungan SSD dan Mobilenet ini sangat berguna dalam pengembangan aplikasi deteksi objek.
Dalam aplikasi deteksi objek, penggunaan SSD diperlukan untuk  melokalisasi gambar dan menentukan posisi objek yang ada. Sedangkan Mobilenet digunakan untuk membantu dalam mengklasifikasikan objek-objek tersebut.  Melalui  proses  klasifikasi,  setiap  objek  akan diberikan  kategori  yang  sesuai,  seperti  yang  terlihat dalam kasus ini, yaitu kategori kamera.
Selama  pengembangan  model,  dilakukan evaluasi  pada  data Validation  Set dengan  tujuan  untuk menemukan  parameter  yang  sesuai.  Tahap  ini  diulang berulang  kali  hingga  ditemukan  parameter  yang  tepat dalam pembuatan model. Evaluasi akan dilakukan pada 100 gambar yang ada dalam Validation Set .
Kemudian, setelah menemukan parameter yang sesuai dan berhasil membuat model, model tersebut akan diekspor dan  disimpan dalam format tflite (.tflite )  yang akan  digunakan  dalam  pengembangan  aplikasi  deteksi objek.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengenalan  ekspresi  wajah  secara real-time merupakan tugas yang penting dalam bidang pengenalan pola  dan  komputer vision .  Dalam  jurnal  ini,  peneliti mengusulkan  metode  pengenalan  ekspresi  wajah menggunakan  metode  SSD  ( Single  Shot  MultiBox Detector )  berbasis  Android  dengan  model  MobileNet V2.  Metode  ini  memiliki  keuntungan  dalam  hal kecepatan dan akurasi pengenalan, sehingga cocok untuk diimplementasikan  pada  perangkat mobile dengan keterbatasan sumber daya [14], [15].
Metode pengenalan ekspresi wajah secara real- time menggunakan  metode  SSD  berbasis  Android dengan  model MobileNet V2  telah  diimplementasikan dan  dievaluasi.  Percobaan  dilakukan  menggunakan dataset ekspresi  wajah  yang  terdiri  dari  kurang  lebih 27.000  gambar  dengan  enam  kategori  ekspresi  yang berbeda.  Hasil  dari  evaluasi  mencakup  akurasi pengenalan ekspresi wajah dan kecepatan pemrosesan.
Tabel  1.  merupakan  tabel  hasil  evaluasi  dari model yang telah dibuat menggunakan MobileNet V2.
Tabel 1. Hasil Evaluasi Model MobileNet V2 Metrik Keterangan Step 32s 82ms/step Loss 1.4110 Accuracy 0.5124
Dari  Tabel  1,  dapat  dilihat  bahwa  metode pengenalan  ekspresi  wajah  secara real-time telah dievaluasi menggunakan  metrik loss dan  akurasi. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa pada setiap langkah ( step ), kehilangan  rata-rata  ( loss )  adalah  sebesar  1,4110,  yang menunjukkan tingkat keakuratan model dalam memprediksi ekspresi wajah. Selain itu, akurasi rata-rata sebesar 51,24% menunjukkan sejauh mana model dapat mengenali  dengan  benar  ekspresi  wajah  dalam dataset yang  digunakan.  Selain  akurasi  pengenalan  ekspresi wajah,  kecepatan  pemrosesan  juga  menjadi  faktor penting  dalam  implementasi  sistem  ini.  Berdasarkan pengujian,  metode  yang  diusulkan  berhasil  mencapai kecepatan  pemrosesan  rata-rata  sebesar  30 frame per detik  (fps)  pada  perangkat  Android  dengan  prosesor Snapdragon 680.  Kecepatan  ini  memungkinkan pengenalan  ekspresi  wajah  secara real-time dengan respons  yang  cepat  dan  responsive  berdasarkan Metric Evaluation dari [16].
Secara  keseluruhan,  metode  yang  diusulkan dalam  jurnal  ini  berhasil  mengimplementasikan pengenalan  ekspresi  wajah  secara real-time dengan akurasi  yang  memuaskan  dan  kecepatan  pemrosesan yang  tinggi. Metode ini  memiliki potensi aplikasi yang luas dalam berbagai domain, seperti deteksi emosi pada pengguna aplikasi berbasis wajah, analisis sentimen, dan
interaksi  manusia-mesin  yang  lebih  intuitif.  Contoh tampilan ekpresi wajah manusia pada teknologi deteksi objek dapat dilihat pada Gambar 1-6.
Gambar 1. Deteksi Ekspresi Marah Gambar 2. Deteksi Ekspresi Takut Gambar 3. Deteksi Ekspresi Sedih Gambar 4. Deteksi Ekspresi Senang Gambar 5. Deteksi Ekspresi Terkejut Gambar 6. Deteksi Ekspresi Netral
Pada  Gambar  1-6.  merupakan  tampilan antarmuka dari perangkat lunak dengan teknologi deteksi objek  pada  ekspresi  manusia.  Ekspresi  wajah  manusia yang dapat dikenali oleh teknologi deteksi objek meliputi ekpresi  marah  (Gambar  1.),  takut  (Gambar  2.),  sedih (Gambar 3.), senang (Gambar 4.), terkejut (Gambar 5.), dan netral (Gambar 6.).

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam penelitian ini, peneliti berhasil mengimplementasikan model pengenalan ekspresi wajah secara real-time menggunakan  metode  SSD  berbasis Android dengan  model MobileNet V2.  Dengan menggunakan TensorFlow dan TFLite  Model  Maker , peneliti  melatih  model  menggunakan dataset ekspresi wajah  dan  berhasil  mencapai  akurasi  rata-rata  sebesar 51,2%.  Selain  itu,  model  ini  juga  memiliki  kecepatan pemrosesan  yang  cukup  tinggi  dengan  rata-rata  30 frames per detik (fps) pada perangkat Android yang diuji yang dimana menurut.
Dalam  pengembangan  lebih  lanjut,  terdapat beberapa  saran  untuk  meningkatkan  kualitas  dan performa model pengenalan ekspresi wajah ini. Pertama, peningkatan  jumlah  data  latih  dapat  membantu meningkatkan akurasi model. Dengan memiliki dataset yang lebih besar dan representatif, model akan lebih baik dalam mengenali variasi ekspresi wajah yang berbeda.

## Ucapan Terimakasih
Peneliti  ingin  mengucapkan  terima  kasih kepada  berbagai  pihak  yang  telah  berkontribusi  dalam penelitian  ini.  Ucapan  terima  kasih  ditujukan  kepada pembuat  model,  pemilik  dataset,  dan  rekan-rekan peneliti.  Kontribusi  kalian  adalah  kunci  kesuksesan penelitian  ini  dan  peneliti  berharap  hasil  penelitian  ini dapat  memberikan  manfaat  dan  kontribusi  yang  berarti dalam bidang pengenalan ekspresi wajah dan komputer vision .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T.  Zhang,  W.  Zheng,  Z.  Cui,  Y.  Zong,  J.  Yan, dan  K.  Yan,  “A  Deep  Neural  Network-Driven Feature Learning Method for Multi-view Facial Expression Recognition,” IEEE Trans Multimedia ,  vol.  18,  no.  12,  hlm.  2528–2536, Des 2016.
[2] W.  Liu dkk. ,  “SSD:  Single  Shot  MultiBox Detector,”  Des  2015,  doi:  10.1007/978-3-319- 46448-0_2.
[3] J.  Li,  K.  Jin,  D.  Zhou,  N.  Kubota,  dan  Z.  Ju, “Attention  mechanism-based  CNN  for  facial expression  recognition,” Neurocomputing ,  vol. 411, hlm. 340–350, Okt 2020.
[4] Sik-Ho  Tsang,  “Review:  SSD  —  Single  Shot Detector (Object Detection),” 3 November 2018. https://towardsdatascience.com/review-ssd- single-shot-detector-object-detection- 851a94607d11 (diakses 29 Mei 2023).
[5] C.-Y. Fu, W. Liu, A. Ranga, A. Tyagi, dan A. C. Berg,  “DSSD :  Deconvolutional  Single  Shot Detector,”  Jan  2017,  [Daring].  Tersedia  pada: http://arxiv.org/abs/1701.06659
[6] Z. Chen, R. Khemmar, B. Decoux, A. Atahouet, dan  J.  Y.  Ertaud,  “Real  time  object  detection, tracking,  and  distance  and  motion  estimation based  on  deep  learning:  Application  to  smart mobility,”  dalam 2019  8th  International Conference on Emerging Security Technologies, EST 2019 , Institute of Electrical and Electronics
Engineers Inc., Jul 2019.
[7] R.  G.  Fajri,  I.  Santoso,  Y.  Alvin,  dan  A. Soetrisno,  “Perancangan  Program  Pendeteksi Dan  Pengklasifikasi  Jenis  Kendaraan  Dengan Metode  Convolutional  Neural  Network  (Cnn) Deep  Learning.”  [Daring].  Tersedia  pada: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/transient
[8] W.  Indah  Kusumawati,  H.  Pratikno,  dan  Y.
Pradeska  Admaja,  “Sistem  Penghitung  Jumlah Pengunjung  Restoran  Menggunakan  Kamera Berbasis Single Shot Detector (SSD),” Journal of Technology and Informatics (JoTI) , vol. 3, no.
1, hlm. 19–26, Okt 2021.
[9] S. A. Sanchez, H. J. Romero, dan A. D. Morales, “A review: Comparison of performance metrics of  pretrained  models  for  object  detection  using the  TensorFlow  framework,”  dalam IOP Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering , Institute of Physics Publishing, Jun
2020.
[10] A.  Sukusvieri,  “Implementasi  Metode  Single Shot Detector (SSD),” 2020.
[11] S. Zhang, L. Wen, X. Bian, Z. Lei, dan S. Z. Li, “Single-Shot  Refinement  Neural  Network  for Object  Detection,”  dalam Proceedings  of  the IEEE Computer Society Conference on
Computer Vision and Pattern Recognition , IEEE
Computer Society, Des 2018, hlm. 4203–4212.
[12] M. S. Hidayatulloh, “Sistem Pengenalan Wajah Menggunakan  Metode  Yolo  (You  Only  Look
Once),” 2021. [13] A. R. Arganata, “Analisis Perhitungan Bibit Ikan Gurame Menggunakan Webcam Dengan Metode Yolo (You Only Look Once),” 2020.
[14] M. Sandler, A. Howard, M. Zhu, A. Zhmoginov, dan  L.  C.  Chen,  “MobileNetV2:  Inverted Residuals  and  Linear  Bottlenecks,”  dalam Proceedings  of  the  IEEE  Computer  Society Conference  on  Computer  Vision  and  Pattern Recognition , IEEE Computer Society, Des 2018, hlm. 4510–4520.
[15] J.  Huang dkk. ,  “Speed/accuracy  trade-offs  for modern  convolutional  object  detectors,”  dalam
Proceedings  -  30th  IEEE  Conference  on Computer  Vision  and  Pattern  Recognition, CVPR  2017 ,  Institute  of  Electrical  and Electronics  Engineers  Inc.,  Nov  2017,  hlm. 3296–3305.
[16] Lee, J., Hwang, Ki. YOLO with adaptive frame control for real-time object detection applications.  Multimed  Tools  Appl  81,  36375– 36396 (2022).