## OPTIMASI PENERAPAN ALGORITMA CONVOLUTION NEURAL NETWORK DALAM KLASIFIKASI TINGKAT KESEGARAN DAGING SAPI
Charisa Nur Sahera 1) , Yunianita Rahmawati 2) , Rohman Dijaya 3) .
1,2,3 Sains dan Teknologi, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo email: 201080200119@umsida.ac.id, yunianita@umsida.ac.id, rohmandijaya@umsida.ac.id

## Abstract
This research discusses optimizing the application of the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm to overcome the problem of mixing fresh and non-fresh beef on the market. The focus of the research is classification  of  freshness  levels  in  beef  images  using  the  CNN  method  with  ADAM  optimizer.  Data collection involves open and private data. Image preprocessing is done with LabelEncoder and cv2. The research results show that this method is very effective in identifying and classifying the level of freshness in  beef  images.  By  determining  optimal  parameters,  the  model  achieved  the  highest  accuracy  level  of 98.50% at 10 epochs and a learning rate value of 0.001. Confusion matrix shows good results with a high number of True Positives. By applying CNN with the ADAM optimizer, it provides an effective solution to the problem of classifying beef freshness levels because this model is able to classify beef images well.

## Keywords: Beef, CNN, ADAM, Freshnes, Classification

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini, daging sapi telah menjadi salah satu  bahan  makanan  yang  popular  di  kalangan banyak  orang.  Daging  ini  tidak  hanya  menjadi pilihan  utama  dalam  makanan,  tetapi  juga diminati  karena  kandungan  gizi  lengkapnya, mencakup  air,  protein,  lemak,  kalsium,  dan berbagai  vitamin  yang  memberikan  banyak manfaat bagi kesehatan manusia [1]. Kebutuhan daging  di  Indonesia  terus  meningkat  seiring pertumbuhan  penduduk.  Pada  tahun  2022, kebutuhan  daging  sapi  mencapai  2,57  kg  per tahun  per  orang,  dengan  total  penduduk  278,69 juta.  Produksi  daging  sapi  dalam  negeri  juga meningkat, namun belum mencukupi kebutuhan, menyebabkan  peningkatan  harga  konsumen setiap  tahunnya,  berdasarkan  Direktorat  Jendral Peternakan  dan  kesehatan  Hewan  Kementerian Pertanian  tahun  2021  dari  Rp.113.550  per  Kg pada  tahun  2016  menjadi  Rp.120.423  per  Kg pada tahun 2020.
Peningkatan harga ini sangat berdampak untuk konsumen atau penjual daging sapi. Biaya produksi sapi local yang mahal adalah salah satu factor kenaikan harga daging sapi di pasaran [2]. Ini  menyebabkan  pedagang  daging  enggan
menghadapi  kerugian.  Oleh  karena  seiring dengan  itu,  beberapa  praktik  curang  muncuk dengan mencampurkan daging sapi segar dengan daging  sapi  yang  sudah  tidak  segar.  Karena daging  sapi yang  tidak  segar  dijual  dengan tarif yang  lebih  terjangkau  dibandingkan  dengan daging sapi segar. Hal ini sangat berbahaya bagi kesehatan  karena  sebelum  daging  sapi  turun  ke tangan konsumen melewati banyak proses mulai dari  proses  pemotongan,  hingga  pendistribusian nya [3].
Memerlukan waktu, dikarenakan daging sapi menjadi tempat yang ideal bagi pertumbuhan jamur dan bakteri [4]. Perkembangan bakteri dan jamur  sangat  terkait  dengan  suhu.  Untuk menentukan  kesegaran  daging  sapi  masyarakat masih  menggunakan  cara  tradisional  hal  ini bersifat subjektif karena tidak adanya acuan yang pasti[5].  Karena  pengetahuan  dan  ketelitian seseorang  dalam  memilih  daging  sapi  pasti berbeda. Terutama untuk masyarakat yang masih awam  hal  ini  tentu  akan  menjadi  sulit  untuk memilih daging yang segar dan memiliki kualitas baik [6].
Pada  era  dimana  teknologi  terus berkembang, pemrosesan gambar bisa dikerjakan
dengan  memanfaatkan  deep  learning  [7].  Oleh karena itu sangat diperlukan sebuah system deep learning  yang  memiliki  kinerja  yang  lebih  baik dari machine learning yang bisa digunakan untuk menjadi acuan dalam memilih daging sapi yang segar  dan  berkualitas  baik.  Menggunakan algoritma Convolution Neural Network [8]. CNN memiliki  kemampuan  untuk  mengidentifikasi pola-pola  kompleks  dalam  data  gambar  melalui proses konvolusi, pooling, dan pengenalan fitur, juga  dengan  memasukkan  optimizer  ADAM, kinerja  yang  optimal  dan  penyelesaian  masalah melalui  pemeliharaan  parameter  yang  diberikan dapat  dicapai  dengan  cepat  [9].  Beberapa  studi sebelumnya  telah  menerapkan  Convolution Neural Network (CNN).
Salah  satu  contohnya  adalah  penelitian yang menggunakan CNN untuk mengklasifikasi tumor otak dengan  resolusi tinggi dan menggunakan  arsitektur  ResNet50,  mencapai tingkat  akurasi  sebesar  98.14%  [10].  Studi lainnya,  yang  melibatkan  klasifikasi  gambar daging sapi dan daging babi dengan mengekstrak fitur dan menggunakan CNN, berhasil mencapai tingkat akurasi tertinggi sebesar 95.17%.
Penelitian  selanjutnya  menggunakan algoritma  CNN  dengan  arsitektur  ResNet-50 untuk mengklasifikasi citra daging sapi dan babi, dan  dalam  penelitian  ini  mencapai  akurasi sebesar  97.83%.  Dengan  adanya  beberapa penelitian  yang  menggunakan  metode  CNN, dapat disimpulkan bahwa metode ini menunjukkan kinerja yang lebih baik.
Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan  sebuah  model  klasifikasi  tingkat kesegaran  daging  sapi  melalui  penerapan Algoritma  Convolution  Neural  Network  Untuk Klasifikasi  Kesegaran  Daging  Sapi  yang menggunakan  dataset  berupa  gambar.  Yang diharapkan bisa memiliki nilai akhir yang cukup tinggi  sehingga  model  ini  bisa  digunakan  oleh para  pemangku  kepentingan  terkait  untuk mengambil sebuah keputusan.

## 2. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Alur Penelitian.
Gambar  1  menggambarkan  langkah- langkah penelitian yang dimulai dengan mengumpulkan data berupa gambar daging yang telah  diberi  label  sebagai  kelas  segar  dan  kelas tidak  segar.  Kemudian,  data  dibagi  untuk memungkinkan  pelatihan  model  menggunakan data  yang  sudah  terbagi.  Lalu  dilakukan preprocessing untuk mempersiapkan citra sebelum  digunakan  dalam  pelatihan  model. Setelah  itu  dilakukan  ekstraksi  fitur  yang melibatkan  operasi  konvolusi pada  pixel.  Tahap selanjutnya  model  akan  dilatih  untuk  dapat melakukan  klasifikasi  kondisi  daging  sapi. Setelah melalui proses pelatihan model, langkah
berikutnya  adalah  melakukan  evaluasi  terhadap model  tersebut  guna  mengukur  sejauh  mana tingkat  akurasi  prediksinya  terhadap  data  citra daging sapi.

## A. Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan  data  terbuka  dan  data  pribadi. Untuk  data  pribadi  diperoleh  dengan  cara mengambil  sampel  daging  sapi  dari  distributor lalu mengambil citra gambarnya dengan kamera. Sedangkan  untuk  data  terbuka  bersumber  dari Kaggle [11].  Yang  terdiri dari dua  kelas  utama: daging sapi segar dan daging sapi tidak segar.
B. Pre-processing Pre-processing citra menggunakan
LabelEncoder yang  digunakan  untuk  mengubah kategori-kategori  menjadi  representasi  numerik [12].  Awal  mula  kategori  adalah  “segar”  dan “tidak  segar”.  Serta  menggunakan  library  cv2 untuk  melakukan  manipulasi  citra,  digunakan untuk  mengubah  warna  dari  BGR  ke  RGB  dan resize mengubah  ukuran  citra  yang  diharapkan oleh CNN [13].
C. Pembagian Data Pada  penelitian  ini,  data  dikelompokkan menggunakan  Metode  Validasi  Pemisahan. Metode ini memisahkan data menjadi dua bagian dengan  proporsi  yang  diinginkan  [14].    Terdiri dari dua jenis data, yaitu data latih dan data uji. Dalam  penelitian  ini,  pembagian  data  yang diujikan mencakup 70% untuk data latih dan 30% untuk  data  uji,  serta  80%  untuk  data  latih  dan 20% untuk data uji.
D. Ekstraksi Fitur
Perhitungan pada Convolution Neural Networks (CNN) dalam deep learning melibatkan  operasi  konvolusi  pada  pixel  atau elemen matriks gambar [15]. Citra gambar yang digunakan  untuk  pelatihan  model  kali  ini merupakan  citra  dengan  warna  RGB.  CNN menggunakan kernel atau filter untuk melakukan operasi  konvolusi  pada  matriks  pixel  gambar. Kernel  adalah  matriks  kecil  yang  bergerak
menyusuri  gambar  untuk  mendeteksi  pola  atau fitur khusus [16].
Gambar 2. Flowchart Ekstraksi Fitur CNN
Berdasarkan gambar 2 Flowchart Ekstraksi    fitur  CNN  yang  telah  dibuat mengimplementasikan 3 proses konvolusi dan 3 proses  pooling  atau  down  sampling  untuk ekstraksi  fitur  pada  citra  daging  sapi  pada konvolusi  awal,  digunakan  filter  sebanyak  35 dengan kernel berukuran 3x3, dan fungsi aktivasi yang diterapkan adalah ReLU, yang mempercepat  proses  training    model  adalah dengan  mengubah  nilai  negatif  menjadi  nol. Berikutnya,  dilakukan  proses  pooling  untuk menjaga agar ukuran spasi input tidak mengalami penurunan  yang  signifikan  pada  setiap  tahap, sehingga,  informasi  gambar  tetap  terjaga  dan tetap  dapat  dimanfaatkan  dalam  langkah berikutnya.  Pada  lapisan  ini,  dilakukan  max pooling  menggunakan  kernel  berukuran  2x2, dengan  mengambil  nilai  maksimum  dari  area secara  acak.  Proses  ini  menghasilkan  gambar baru.  Pada  tahap  konvolusi  kedua,  jumlah  filter yang  digunakan  lebih  banyak  dibandingkan dengan  konvolusi  pertama,  yaitu  sebanyak  64, karena mengalami penurunan pada lapisan kedua, maka  diperlukan  sejumlah  besar  filter  untuk mengekstraksi  informasi  citra.  Selanjutnya,  kita
tetap  menggunakan  fungsi  aktivasi  ReLu,  serta mempertahankan ukuran kernel dan max pooling yang  identik  dengan  konvolusi  pertama.  Proses konvolusi  ketiga  sama  seperti  proses  konvolusi kedua  menggunakan  filter  sebanyak  64  dan kernel  3x3  dan  menggunakan  aktivasi  ReLu. Langkah berikutnya adalah melakukan flattening dan dropout. Layer flattening mengonversi hasil polling  dari  feature  maps  menjadi  sebuah  array yang akan digunakan pada layer fully-connected untuk  melakukan  klasifikasi  gambar.  Dropout layer memiliki tujuan untuk mencegah terjadinya overfitting, dengan demikian dapat meningkatkan  kecepatan  proses  pelatihan  pada model. Dense layer digunakan untuk menambahkan lapisan pada proses koneksi penuh (fully-connected),  dan  dense  pertama  memiliki 64 unit.
Penggunaan  layer-layer  dengan  fungsi aktivasi  ReLu,  dan  penggunaan  fungsi  aktivasi softmax  pada  layer  dense  ketiga,  menghasilkan kinerja  yang  lebih  unggul  dan  memudahkan proses klasifikasi dengan lebih dari dua kelas.

## E. Pelatihan Model CNN
Pada proses training model CNN akan dilatih untuk  mengidentifikasi  suatu  objek  khusus  dan menciptakan  sebuah  model  dari  training  yang yang  sudah  dilakukan  [17].  Testing  adalah langkah untuk menguji model yang diperoleh dari tahap pelatihan [18].
Gambar 3. Spoiled
Gambar  3  menunjukan  sampel  daging kurang  segar,  sedangkan  gambar  nomer  4 menunjukan  sampel  daging  segar,  dilihat  secara kasat  mata  daging  sapi  yang  kurang  segar cenderung memiliki warna yang pucat dan gelap. Daging sapi yang segar bewarna merah muda.
Gambar 4. Fresh
F. Validasi dan Penyesuaian Model Setelah  setiap  epoch  atau  iterasi,  model dievaluasi  pada  data  validasi  untuk  memonitor kinerja  dan  mencegah  overfitting.  Dengan informasi  ini,  model  dapat  disesuaikan  atau dilatih lebih lanjut
G. Evaluasi Pada Data Pengujian Evaluasi dilakukan dengan cara menghitung tingkat ketepatan model CNN dalam melakukan pengelompokan gambar, dengan cara melakukan pengujian  nilai  akurasi  [19].  Untuk  melihat tingkat keakuratan model Ketika mengklasifikasikan  tingkat  kesegaran  daging sapi,  akurasi  dapat  diuji  pada  berbagai  tahap perhitungan  epoch  dan  data  yang  telah  dipecah. Tingkat  keakuratan  dapat  dihitung  dengan menggunakan rumus berikut [20].
Akurasi  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃+𝑇𝑁 𝑋  100% (1)
Keterangan: TP = True Positive TN = True Negative FP = False Positive FN = False Negative

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini terdapat 2 kelas yaitu daging  sapi  segar  dan  daging  sapi  tidak  segar. Penelitian ini, menggunakan
Bahasa pemrograman  Python.,  dengan  menjalankannya di Google  Collab yang  terintegrasi  dengan Google Drive dan sumber data mencakup dataset dari  Kaggle  serta  data  pribadi  yang  diperoleh melalui  penggunaan  data  sekunder  dari  citra daging  yang  terpantau.  Setelah  dilakukan  tahap preprocessing  data  langkah  berikutnya  adalah membagi  data  menjadi  data  latih  dan  data  uji menggunakan  metode  split  validation,  dengan
perbandingan data latih sebesar 70% dan data uji 30%,  serta  data  latih  sebesar  80%  dan  data  uji 20%. Tahap selanjutnya akan dilakukan ekstraksi fitur  dengan  melakukan  proses  pooling  dengan menggunakan  berbagai  macam  ukuran  kernel pada setiap layernya.
Gambar 6. Arsitektur CNN
Pada  tahap  ini  model  akan  dilatih  sesui dengan algoritma CNN yang telah dirancang.
Gambar 7. Optimizer Adam
Proses  berikutnya  melibatkan  pengujian akurasi dengan variasi nilai epoch pada arsitektur CNN  yang  telah  dibuat,  dengan  penambahan pengoptimal Adam, Bersama dengan variasi data yang digunakan. Kombinasinya mencakupi nilai epoch 3,6,  dan  10,  dengan  penggunaan batch sebesar  25.  Proses  ini  dilakukan  untuk mengetahui seberapa akurat arsitektur CNN yang telah  dibuat  untuk  mengklasifikasikan  tingkat kesegaran daging sapi.
Tabel 1. Hasil Akurasi dan Loss
Data Latih Data Uji Epoch   Loss Akurasi 70% 30% 3 0.1388 93.67% 6 0.07850 96.67% 10 0.1060 98.33% 80% 20% 3 0.0481 95.00% 6 0.0766 96.00% 10 0.0352 98.50%
Dari table yang disajikan, dapat disimpulkan secara  umum,  kombinasi  pemisahan  data  dan jumlah epoch yang optimal menghasilkan tingkat
akurasi  paling  tinggi  dan  tingkat  kerugian terendah  pada  model  dengan  10  epoch  dan pembagian  data  80%  untuk  data  latih  dan  20% untuk data uji, mencapai akurasi sebesar 98.50%.
Gambar 8. Nilai Akurasi Terbaik & Loss Grafik yang menunjukkan hasil pengujian model  dapat  ditemukan pada ilustrasi yang terdapat pada Gambar 9 dan 10. Grafik ini juga  digunakan  sebagai  pembanding  untuk memilih model terbaik dari sejumlah model yang telah dijalani proses pelatihan.
Gambar 9.  Grafik Akurasi pada Training dan Validasi
Dilihat  dari  gambar  9  grafik  akurasi sempat  turun  drastis  pada epoch ketiga  setelah epoch keempat  akurasi  mulai  stabil  dan mengalami kenaikan. Pada gambar 10 grafik loss juga sempat mengalami kenaikan pada epoch ke 3 setelah itu grafik loss semakin menurun hingga epoch terakhir.
6
Gambar 10.  Grafik Loss pada Training dan Validasi
Selanjutnya  dilakukan  evaluasi  model menggunakan
Confusion Matrix yang menunjukan  nilai,  True  Positive,  True  Negatif, False  Positive  dan  False  Negatif  yang  disajikan dalam bentuk gambar.
Gambar 11. Confusion Matrix
Pada  gambar  11  diperoleh  true  positive 100,  false  positive  1,  false  negative  2,  dan  true negative  97.  Confusion  matrix  memberikan informasi rinci tentang kinerja model klasifikasi dengan  membandingkan  hasil  prediksi  dengan label yang sebenarnya. Pada CNN, hal ini dapat membantu dalam mengukur seberapa baik model
dapat  mengklasifikasikan  berbagai  kelas  objek pada gambar.
Gambar 12. Klasifikasi Citra Daging
Pada penelitian ini model bisa membaca citra dari luar dataset dan bisa mengklasifikasikan citra tersebut termasuk kedalam kelas fresh atau spoiled .

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  kajian  dan  diskusi  tentang penerapan Jaringan Saraf Konvolusional (CNN) dalam klasifikasi tingkat kesegaran pada gambar daging sapi, dapat disimpulkan bahwa penerapan metode  klasifikasi  menggunakan  CNN,  dengan penggunaan  optimizer  ADAM,  menunjukkan kemampuan yang sangat efektif dalam mengidentifikasi  dan  mengelompokkan  tingkat kesegaran pada gambar daging sapi. Hasil terbaik diperoleh dengan menentukan parameter optimal, mencapai  tingkat  akurasi  tertinggi  sebesar 98,50% pada model dengan jumlah epoch 10 dan nilai learning rate sebesar 0,001. Model ini dapat diimplementasikan  dalam  berbagai  bentuk aplikasi  atau  solusi  lainnya  yang  dapat
memberikan  dukungan  kepada  para  pemangku kepentingan.

## 4. REFERENSI
[1] A.  N.  Rahmad  and  F.  S.  Pribadi,  “Edu Komputika  Journal,” Edu  Komputika  J. , vol. 5, no. 1, pp. 33–43, 2018.
[2] A. Aulia, “Faktor–Faktor yang Mempengaruhi  Harga  Daging  Sapi  di Kota  Banda  Aceh.”  UIN  AR-RANIRY,
2021.
[3] S. Maiyena and E. R. Mawarnis, “Kajian analisis konsumsi daging sapi dan daging babi ditinjau dari kesehatan,” J. Pendidik. Tambusai ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  3131–3136, 2022.
[4] E.  Soesetyaningsih  and  A.  Azizah, “Akurasi perhitungan bakteri pada daging sapi menggunakan metode hitung cawan,” Berk.  sainstek ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  75–79,
2020.
[5] A. Baiq Annisa Sulistia, “Pengaruh Lama Penyimpanan  Dalam  Freezer  Terhadap
Sifat  Fisik  dan  Jumlah  Bakteri  pada Daging  Sapi  Bali  Jantan.”  Universitas
Mataram, 2023.
[6] T.  Yulianti,  M.  Telaumbanua,  H.  D. Septama,  and  H.  Fitriawan,  “The  Effect Of Image Feature Selection On The Local Beef,” J. Tek. Pertan. Lampung , vol. 10, no. 1, pp. 85–95, 2021,
[7] Y. Pratama, E. Rasywir, F. Fachruddin, D. Kisbianty,  and  B.  Irawan,  “Eksperimen Layer  Pooling  menggunakan  Standar Deviasi  untuk  Klasifikasi  Dataset  Citra Wajah  dengan  Metode  CNN,” Build. Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  5,  no.  1, pp. 200–210, 2023.
[8] I. A. Dly, S. Sanjaya, L. Handayani, and F. Yanto, “Klasifikasi Citra Daging Sapi dan Babi Menggunakan CNN Alexnet dan Augmentasi Data,” vol. 4, no. 4, pp. 1176– 1185, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i4.3702. [9] M. F. Naufal et al. ,  “Analisis
Perbandingan Algoritma Klasifikasi Citra Chest  X-ray  Untuk  Deteksi  Covid-19,”
Teknika , vol. 10, no. 2, pp. 96–103, 2021, doi: 10.34148/teknika.v10i2.331.
[10] A.  Deshpande,  V.  V.  Estrela,  and  P. Patavardhan,  “The  DCT-CNN-ResNet50 architecture to classify brain tumors with super-resolution,  convolutional  neural network,  and  the  ResNet50,” Neurosci. Informatics , vol. 1, no. 4, p. 100013, 2021, doi: 10.1016/j.neuri.2021.100013.
[11] P.  A.  Nugroho,  I.  Fenriana,  and  R. Arijanto,  “Implementasi  Deep  Learning
Menggunakan Convolutional Neural Network (Cnn) Pada Ekspresi Manusia,” Algor , vol. 2, no. 1, pp. 12–20, 2020.
[12] H.  Herimanto,  “Perbandingan  Matriks Loss  Pada  Model  Deep  Learning Resnet50  dan  Xception  dalam  Deteksi Objek,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 7, no. 4, pp. 1994–2002, 2023.
[13] D. Alamsyah and D. Pratama,
“Implementasi  Convolutional  Neural
Networks (CNN) untuk Klasifikasi Ekspresi  Citra  Wajah  pada  FER-2013 Dataset,” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 350–355, 2020.
[14] M.  Kamal  Hasan,  Adiwijaya,  and  A.  F. Said,  “Klasifikasi  Citra  Multi-Kelas
Menggunakan Convolutional Neural Network,” e-Proceeding Eng. , vol. 6, no. 1, pp. 2127–2136, 2019.
[15] D.  Irfansyah,  M.  Mustikasari,  and  A. Suroso, “Arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) Alexnet Untuk
Klasifikasi  Hama  Pada  Citra  Daun Tanaman  Kopi,” J.  Inform.  J.  Pengemb. IT , vol. 6, no. 2, pp. 87–92, 2021.
[16] J.  K.  Azhar,  “Optimalisasi  Adaptive Karnel  Convolution  Neural  Netwok Menggunakan Algoritma Adgrad.” Universitas Siliwangi, 2022.
[17] Y.  Hartiwi,  E.  Rasywir,  Y.  Pratama,  and P.  A.  Jusia,  “Eksperimen  Pengenalan Wajah  dengan  fitur  Indoor  Positioning System  menggunakan  Algoritma  CNN,” J. Khatulistiwa Inform. , vol. 22, no. 2, pp.
109–116, 2020.
[18] M.  F.  S.  D.  Cahyo  and  D.  Udjulawa, “Identifikasi  Daging  Segar  Berdasarkan Citra menggunakan Convolutional Neural Network,”  in MDP  Student  Conference , 2023, pp. 306–313.
[19] K. B. V. Putra, I. P. A. Bayupati, and D. M.  S.  Arsa,  “Klasifikasi  Citra  Daging Menggunakan  Deep  Learning  dengan
Optimisasi  Hard  Voting,” J.  RESTI (Rekayasa  Sist.  Dan  Teknol.  Informasi) , vol. 5, no. 4, pp. 656–662, 2021.
[20] E.  Rasywir,  R.  Sinaga,  and  Y.  Pratama, “Analisis  dan  Implementasi  Diagnosis Penyakit Sawit
dengan
Metode
Convolutional  Neural  Network  (CNN),”
J.  Parad.  Ubsi ,  vol.  22,  no.  2,  pp.  117– 123, 2020.