## SIMPLE LINEAR ITERATIVE CLUSTERING (SLIC)

## UNTUK SEGMENTASI MOTIF DASAR CITRA KAIN SASIRANGAN
SIMPLE LINEAR ITERATIVE CLUSTERING (SLIC) FOR SEGMENTATION OF BASIC IMAGE MOTIFS SASIRANGAN FABRIC
Finki Dona Marleny 1) , Ihdalhubbi Maulida 2) , Mambang 3)
1,2 Prodi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Banjarmasin Jl. Gubernur Sarkawi, Barito Kuala
3 Prodi Teknologi Informasi, Fakultas Sains & Teknologi, Universitas Sari Mulia Jl. Pramuka No.2, Banjarmasin E-mail : 1* finkidona@umbjm.ac.id , 2 ihdal@umbjm.ac.id , 3 mambang@unism.ac.id

## ABSTRAK
Kalimantan  Selatan  merupakan  salah  satu  daerah  yang  memiliki  kain  batik  khas  yang  bernama kain  sasirangan.  Motif  kain  sasirangan      kian  berkembang  seiring  permintaan  pasar  dan berkembangnya  mode  busana  disetiap  tahunnya.  Pola,  warna  atau  motif  kain  sasirangan  terus bertambah.  Kain  sasirangan  memiliki  motif  dasar  yang  sering  digunakan  pada  corak  kain sasirangan. Dari motif dasar inilah kain sasirangan dapat di klaster. Dalam segmentasi motif dasar citra  kain  sasirangan  yang  akan  di  uji  menggunakan  metode  SLIC  dan  di  bandingkan  dengan metode  maskSLIC.  Motif  dasar  kain  sasirangan  yang  memiliki  pola  unik  dari  jahitan  dan  ikatan dari  proses  pewarnaan  dapat  di  segmentasi  dengan  metode  SLIC.  Motif  dasar  kain  sasirangan dapat  disegmentasi  untuk  mengelompokan  motif  dasar  yang  terdapat  pada  kain  sasirangan.  Pada segmentasi  citra  yang  dilakukan  menggunakan  metode  SLIC,  pengujian  membandingkan segmentasi yang diperoleh menggunakan metode SLIC dan maskSLIC. Dengan metode maskSLIC pemisahan  warna lebih lebar  dari pada menggunakan  metode SLIC. Metode generasi super-pixel berdasarkan  algoritma  SLIC  lebih  unggul.  Metode  segmentasi  dan  reklasifikasi  berbasis  wilayah memiliki keunggulan dan efisiensi tinggi.
Kata kunci: Maskslic, Sasirangan, Segmentasi , SLIC

## ABSTRACT
South Kalimantan is one of the areas that have a distinctive batik cloth called sasirangan fabrics. Sasirangan fabric motifs are growing along with market demand and the development of fashion every year. Patterns, colors, or motifs of sasirangan fabrics continue to grow. Sasirangan fabric has a basic motif that is often used in the pattern of sasirangan fabric. It is from this basic motif that  the  sasirangan  fabric  can  be  in  the  cluster.  The  segmentation  of  the  basic  motif  of  the sasirangan fabric image will be tested using the SLIC method and compared with the maskSLIC method. The basic motif of the sasirangan fabric that has a unique pattern of seams and ties from the coloring process can be segmented by the SLIC method. The basic motif of sasirangan fabric can be segmented to group the basic motifs found in the sasirangan fabric. In image segmentation conducted  using  the  SLIC  method,  the  test  compares  the  segmentation  obtained  using  the  SLIC and maskSLIC methods. With the maskSLIC method, the color separation is wider than using the SLIC  method.  The  super-pixel  generation  method  based  on  the  SLIC  algorithm  is  superior. Region-based segmentation and reclassification methods have high advantages and efficiencies.
Keywords: Maskslic, Sasirangan, Segmentation, SLIC

## PENDAHULUAN
Kain  batik  dengan  berbagai  corak di Indonesia beragam jenisnya[1]. Dengan banyaknya suku dan adat budaya yang  ada  di  Indonesia,  kain  tradisional memiliki  corak  atau  motif  dasar  sesuai dengan  adat  dan  budaya  di  daerah setempat[2].  Kain  batik  memiliki  pola dan motif dasar yang membuat kain batik menjadi  sangat  identik  dan  unik.  Motif dasar batik inilah yang biasanya menjadi ciri khas asli kain tradisional Indonesia[3].  Di  setiap  daerah  yang  ada di  Indonesia  memiliki  motif  atau  corak dasar yang biasanya berasal dari tanaman,  hewan  atau  simbol-simbol  asli dari daerah setempat. Kalimantan  Selatan  merupakan salah  satu  daerah  yang  memiliki  kain batik khas yang Bernama kain sasirangan[4].  Kain  sasirangan  telah  di akui  dunia  sebagai  warisan  budaya leluhur  Indonesia.  Motif  dan  corak  pada kain  sasirangan  memiliki  arti  tertentu.
Kain  sasirangan  juga  merupakan  ciri masyarakat adat Dayak melayu Kalimantan Selatan[5]. Motif kain sasirangan      kian  berkembang  seiring permintaan  pasar  dan  berkembangnya mode  busana  disetiap  tahunnya.  Pola, warna  atau  motif  kain  sasirangan  terus bertambah. Namun dari banyaknya motif yang  ada  pada  kain  sasirangan.  Kain sasirangan  memiliki  motif  dasar  yang sering  digunakan  pada  corak  kain sasirangan.  Dari  motif  dasar  inilah  kain sasirangan dapat di klaster.
Pengolahan  citra  digital  memiliki keunggulan  dalam  mengenali  pola  suatu citra[6]–[8].  Citra  yang  identik  dapat dikenali dengan teknik segmentasi citra[9]–[11].  Segmentasi  citra  bertujuan untuk  membagi  citra  menjadi  beberapa objek  dan  memisahkan  objek  dengan latarnya[12],  [13].  Banyak  metode  yang dapat digunakan untuk proses segmentasi citra[14].  Seperti  metode  klasifikasi  cita dengan naïve bayes[15]. Metode klastering dan lain sebagainya. Segmentasi  motif  dasar  citra  kain sasirangan  ini  menjadi  penting  untuk  di kenali  adalah  untuk  mengetahui  keaslian
pola  kain  sasirangan  dari  motif  dasar yang  akan  di  segmentasi  dengan  metode simple linear iterative clustering(SLIC) . Dalam  penelitian  ini  segmentasi motif  dasar  citra  kain  sasirangan  akan  di uji  menggunakan  metode  SLIC  dan  di bandingkan  dengan  metode  maskSLIC.
Metode SLIC pada dasarnya menggunakan  algoritma  k-means  yang bergantung pada dua parameter[16]–[18]. Motif  dasar  kain  sasirangan  yang memiliki  pola  unik  dari  jahitan  dan ikatan  dari  proses  pewarnaan  dapat  di segmentasi  dengan  metode  SLIC.  Motif dasar kain sasirangan dapat disegmentasi untuk  mengelompokan  motif  dasar  yang terdapat pada kain sasirangan.

## METODE
a. Metode segmentasi SLIC Metode segmentasi SLIC didasarkan  pada  algoritma  klasterisasi  k- means  yang  bergantung  pada  dua parameter,  yaitu  jumlah  superpixel  yang diinginkan ( 𝐾 ) dan parameter compactness t [19].  Segmentasi  super- pixel SLIC didasarkan pada pengelompokan  kesamaan  posisi  ruang piksel  dan  warna  piksel  fitur  untuk mencapai segmentasi piksel super. Metode  SLIC  mengubah  gambar  warna menjadi eigenvector lima dimensi l, a, b, x,  y yang  didasarkan  pada  ruang  warna CIELAB dan Koordinat XY, di antaranya, l,  a,  b ruang  warna  adalah warna  ruang  dengan  jarak  terkecil  yang dirasakan.  Kemudian,  lima  eigenvector dimension  dibangun  untuk  mengukur jarak,  dan  piksel  gambar  diubah  menjadi proses pengelompokan iterasi. Perubahan ini  terutama  tercermin  dalam  dua  aspek, satu  adalah  ruang  pencarian  dan  yang lainnya  adalah  jarak  Pengukuran[20]. Langkah-langkah algoritma utama
termasuk  awal  titik,  penyesuaian  titik iterasi pengelompokan lokal, dan peningkatan konektivitas.
Proses  menginsialisasi  titik  poin: Jika jumlah total piksel dari gambar yang dimanipulasi adalah N, dan direncanakan akan  dibagi  menjadi  blok  super-pixel yang  sama  dengan  ukuran  yang  sama, dan  jumlahnya adalah K, dengan
demikian  ukuran  setiap  blok  super-pixel termasuk  piksel  N  /  K,  dan  jarak  antara masing-masing  dua  titik  poin  yang berdekatan adalah
.
Pertama-tama,  kita  harus  memilih  pusat pengelompokan awal k super-pixel[20]. (1)
Di antara, k =  [1, k ],  Dan jarak  poin-poin ini adalah S .
Penyesuaian  titik  poin  :  Untuk seluruh  langkah  SLIC,  pertama-tama, dapat mengambil sampel pusat pengelompokan K secara seragam. Kemudian,  di  pindahkan  ke  posisi gradien  minimum  di  lingkungan  3  ×  3 untuk menghindari titik awal jatuh di titik tepi atau titik noise[20]. Metode perhitungan gradien gambar adalah:
G( x, y ) = ∥ I( x + 1, y ) − I( x − 1, y ) ∥ 2 + ∥ I( x, y + 1) − I( x, y − 1) ∥ 2 (2)
Di  mana  I  ( x,  y )  mewakili  nilai vektor dari ruang warna Lab piksel dalam posisi  ( x,  y ),  dan ∥ ⋅ ∥ mewakili  2 norma.
Iterasi pengelompokan lokal Karena  ruang  super-pixel  adalah ∼ S2, SLIC mengasumsikan bahwa piksel terkait  dengan  pusat  pengelompokan  di wilayah  2S  ×  2S  dari  pusat  piksel  super di  sekitarnya.  Area  ini  merupakan  area pencarian  masing-masing  pusat  cluster untuk perhitungan jarak[20].
Untuk setiap piksel gambar, hitung jarak  antara  itu  dan  setiap  titik  poin  di ruang  pencarian  saat  ini,  dan  kemudian atur  label  piksel itu  ke  label  dengan  titik benih terkecil. Jika jarak ruang lebih dari batas  jarak  piksel  warna,  dan  kemudian mereka  lebih  besar  dari  warna  kesamaan piksel,  yang  mengarah  ke  proses  gambar dari area batas terputus-putus. Kemudian, menurut  hubungan  dekat  lokasi  piksel hanya menentukan hasil pengelompokan. Oleh  karena  itu,  metrik  jarak  yang digunakan  oleh  SLIC  adalah  sebagai berikut:
(3)
Diantara, li  ,  ai  ,  bi  ,  xi  ,  yi mewakili  nilai  lokasi  warna  dan  piksel setiap  piksel  di  area  pencarian  saat  ini, dlab  mewakili  perbedaan  warna  antara dua titik piksel, dxy mewakili jarak ruang antara  dua  piksel,  D  mewakili  tingkat kesamaan  antara  dua  piksel,  S  mewakili jarak  antara  titik  benih  yang  berdekatan, m  mewakili  parameter  penyesuaian kekompakan  yang  digunakan  untuk mengontrol menyesuaikan nilai karakteristik  warna  dan  informasi  lokasi piksel  dalam  proporsi    perhitungan kesamaan[16].  Ds  yang  lebih  kecil, semakin  dekat  dengan  dua  piksel. Kemudian, setiap titik piksel diklasifikasikan  ke  dalam  pusat  cluster terdekat  berdasarkan  pengukuran  jarak (2,3). Ketika semua piksel diklasifikasikan, rata-rata parameter labxy  piksel  di  setiap  cluster  dihitung sebagai  pusat  pengelompokan  baru. Proses  iteratif  ini  berlanjut  sampai  hasil konvergen.
b. Motif dasar kain sasirangan
Kain  sasirangan  merupakan  jenis kain  batik  dengan  pola  dan  motif  khas adat suku Banjar di Kalimantan
Selatan[1].  Kain  sasirangan  memiliki berbagai macam motif dasar yang didapat dari  teknik-teknik  jahitan  dan  ikatan[5]. Motif  dasar  kain  sasirangan  biasanya berbentuk  tumbuhan,  hewan  dan  simbol- simbol  yang  berkaitan  dengan  filosofi adat  Banjar,  Kalimantan.  Dari  Dirjen HAKI Departemen Hukum dan HAM RI beberapa  motif  yang  tercatat  sebagai motif  dasar  kain  sasirangan  yaitu  motif Iris  Pudak,  Kambang  Raja,  Bayam  Raja, Kulit  Kurikit,  Ombak  Sinapur  Karang, Bintang  Bahambur,  Sari  Gading,  Kulit Kayu,  Naga  Balimbur,  Jajumputan,
Turun Dayang, Kambang Tampuk Manggis, Daun Jaruju, Kangkung Kaombakan, Sisik Tanggiling dan Kambang Tanjung. c. Morfologi Citra Motif Dasar Sasirangan Operasi  morfologi  adalah  teknik pengolahan  citra  yang  didasarkan  pada
bentuk  segmen  atau  region  dalam citra[21]. Karena difokuskan pada bentuk objek,  maka  operasi  morfologi  biasanya diterapkan pada citra biner[22]. Segmentasi dilakukan dengan membedakan  antara  objek  dan  latar, antara lain dengan memanfaatkan operasi pengambangan  yang  mengubah  citra warna  dan  skala  keabuan  menjadi  citra biner.  Nilai  biner  dari  citra  hasil merepresentasikan  2  keadaan:  objek  dan bukan objek (latar).
Berikut  ini  adalah  morfologi  citra motif  dasar  sasirangan  yang  sering muncul  pada  data  citra  yang  diujikan. Data  citra  yang  di  ujikan  sebanyak  30 citra kain sasirangan secara acak.
Tabel 1. Morfologi Citra Motif Dasar Sasirangan No Origin Image Mask 1
2 3 4 5 6 7
No Origin Image Mask 8
Hasil morfologi dari tabel 1 adalah pemisahan  bagian  latar  dan  mengenali motif  dasar  yang  biasa  digunakan  pada motif  kain  sasirangan.  Ciri  khas  motif dasar kain sasirangan dapat di kenali dari proses  morfologi  yang  selanjutnya  akan di segmentasi dengan metode SLIC untuk mendapatkan pengetahuan tentang pemisahan  warna  dari  motif  dasar  kain sasirangan. Dengan memanfaatkan ekspresi  potensi  yang  dimiliki  metode klasterisasi  fitur  warna  dalam  informasi terpolarisasi penuh dapat dipisahkan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada segmentasi citra yang dilakukan  menggunakan  metode  SLIC menggunakan python 3. Gambar yang di analisis  dan  diuji  adalah  dengan  Jupyter Notebook versi 614. Gambar di bandingkan  dan  di  segmentasi  dengan script  python3.  Untuk  mengilustrasikan metode  segmentasi  ini,  citra  yang digunakan  adalah  30  gambar  kain sasirangan. Dari gambar yang di segmentasi  berikut  adalah  15  citra perbandingan hasil dari segmentasi SLIC dan maskSLIC yang dapat terbaca dalam proses pengujian segmentasi citra. Tabel 2. Perbandingan citra dengan metode SLIC dan maskSLIC No SLIC maskSLIC 1 2
No SLIC maskSLIC 3 4 5 6 7 8 9 No SLIC maskSLIC 10 11 12 13 14 15
Dari hasil pengujian menggunakan data citra kain sasirangan dengan metode SLIC  dan  maskSLIC  didapat  waktu klasifikasi  berdasarkan  piksel  dan  super piksel.  Waktu  komputasi  di  dapat  dari
proses  data  pelatihan  dari  pengujian metode  SLIC  berdasarkan  piksel  dan super pixel.
Tabel 3. Waktu klasifikasi berdasarkan piksel dan super-piksel Pixel-based Super-pixels- based Sec, S Accuracy ,% 1.38 72.0 0.96 77.4

## SIMPULAN
Berdasarkan pengujian menggunakan metode SLIC dan maskSLIC  didapat  pemahaman  tentang pemisahan  warna    dari  motif  dasar  kain sasirangan  bahwa  dengan  memanfaatkan ekspresi  potensi  pentingnya  fitur  warna dalam  informasi  terpolarisasi  penuh. Dengan  metode  maskSLIC  pemisahan warna lebih lebar dari pada menggunakan metode  SLIC.  Metode  generasi  super- pixel  berdasarkan  algoritma  SLIC  lebih unggul. Metode segmentasi dan reklasifikasi  berbasis  wilayah  memiliki keunggulan efisiensi tinggi dalam mengenal pola dasar kain sasirangan.

## SARAN
Dengan menggunakan metode segmentasi  SLIC  dan  maskSLIC  masih memiliki kelemahan. Seperti mengklasifikasi  setiap  blok  super-pixel secara  keseluruhan  dapat  menyebabkan hilangnya  detail  citra  motif  dasar  kain sasirangan  dan  kaburnya  tepi  citra. Sehingga  pola  dasar  motif  dapat  hilang sebagian  atau  tidak  dikenali.  Untuk mengatasi kelemahan diatas dapat menggunakan  metode  lainnya  dengan mengkombinasikan metode atau algoritma yang dapat memberikan perbaikan  metode  agar  detail  citra  tetap utuh dan lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. D. Rosyadi, “Pengenalan Motif Dasar  Pada  Kain  Sasirangan,” Technologia , vol. 8, no. 2, pp. 53–
61, 2017.
[2] M.  Muharir,  “Pengenalan  Citra
Sasirangan  Berbasis  Fitur  Glcm Dan  Median  Filter  Menggunakan
Learning  Vector  Quantitation,”
Technol.  J.  Ilm. ,  vol.  9,  no.  4,  p. 255, 2018, doi: 10.31602/tji.v9i4.1541. [3] T.  W.  Qur’ana,  “Perbaikan  Citra Menggunakan Median Filter Untuk Meningkatkan Akurasi Pada Klasifikasi  Motif  Sasirangan,” Technol.  J.  Ilm. ,  vol.  9,  no.  4,  p. 270, 2018, doi: 10.31602/tji.v9i4.1543. [4] Johan  Wahyudi  and  Ihdahubbi Maulida,  “Pengenalan  Pola  Citra
Kain  Tradisional  Menggunakan Glcm  Dan  Knn,” J.  Teknol.  Inf. Univ. Lambung Mangkurat , vol. 4, no.  2,  pp.  43–48,  2019,  doi:
10.20527/jtiulm.v4i2.37.
[5] N.  H.  Maulida,  B.  Hidayat,  and  S. Sa’idah, “Pengenalan Kain Sasirangan  Berdasarkan  Tekstur Dengan  Filter  Gabor,  Template Matching dan Klasifikasi Decision Tree,” in e-Proceeding of Engineering ,  2019,  vol.  6,  no.  1, pp. 927–934. [6] R.  Farrahi  and  M.  Cheriet, “AdOtsu : An  adaptive and parameterless  generalization  of Otsu  ’  s  method  for  document image binarization,” Pattern Recognit. , vol. 45, no. 6, pp. 2419– 2431, 2012, doi: 10.1016/j.patcog.2011.12.013.
[7] L.  Xiaolong,  M.  Zhanhong,  F. Bienvenido, Q. Feng, W. Haiguang,  and  J.  A.  Alvarez- bermejo, “Development of
automatic  counting  system  for urediospores  of  wheat  stripe  rust based  on  image  processing,”  vol. 10,  no.  5,  pp.  134–143,  2017,  doi: 10.25165/j.ijabe.20171005.3084.
[8] J. Ma, X. Wang, and B. Xiao, “An image  segmentation  method  based on Simple Linear Iterative Clustering  and  graph-based  semi- supervised  learning,” Proc.  2015
Int.  Conf.  Orange  Technol.  ICOT 2015 ,  no.  2014,  pp.  10–13,  2016, doi: 10.1109/ICOT.2015.7498477.
[9] L. He and S. Huang, “An efficient krill  herd  algorithm  for  color image multilevel thresholding segmentation  problem,” Appl.  Soft Comput.  J. ,  vol.  89,  p.  106063,
2020, doi: 10.1016/j.asoc.2020.106063. [10]  Z. Bao, J. Sha, X. Li, T. Hanchiso, and  E.  Shifaw,  “Monitoring  of beach litter by automatic interpretation  of  unmanned  aerial vehicle images using the
segmentation  threshold  method,”
Mar.  Pollut.  Bull. ,  vol.  137,  no.
July,  pp.  388–398,  2018,  doi: 10.1016/j.marpolbul.2018.08.009. [11]  Finki Dona Marleny and Mambang,  “Optimasi  Genetic Algorithm Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Klasifikasi Citra,” J. Teknol. Inf. Univ. Lambung Mangkurat ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  1–6, 2019, doi: 10.20527/jtiulm.v4i1.32.
[12]  J.  Z.  Zhang,  Zhanyang;  Chen,
“SLIC  segmentation  method  for full‐polarised remote‐sensing image,”  in IET International
Radar  Conference  (IRC  2018) , 2019, pp. 6404–6407.
[13]  M.  Á.  Castillo-martínez,  F.  J. Gallegos-funes,  B.  E.  Carvajal- gámez,  G.  Urriolagoitia-sosa,  and A.  J.  Rosales-silva,  “Color  index based  thresholding  method  for background and foreground
segmentation  of  plant  images,” Comput. Electron. Agric. , vol. 178, no.  April  2019,  p.  105783,  2020, doi:
10.1016/j.compag.2020.105783.
[14]  E.  H.  Houssein,  K.  Hussain,  L.
Abualigah, and M. Abd, “Knowledge-Based  Systems  An improved  opposition-based  marine predators  algorithm  for  global optimization
and multilevel
thresholding image segmentation,” Knowledge-Based  Syst. ,  vol.  229, p. 107348, 2021, doi: 10.1016/j.knosys.2021.107348. [15]  M.  M.  Suhadi,  M.  A.  Helmi,  and W. Setiawan, “Simulasi Klasifikasi Hama  Dan  Penyakit  Pada  Jagung Dengan Naive Bayes,” J. Simantec ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  1–8, 2022, doi: 10.21107/simantec.v10i1.11686. [16]  X. D. Bai, Z. G. Cao, Y. Wang, M. N.  Ye,  and  L.  Zhu,  “Image segmentation using modified SLIC and Nyström based spectral clustering,” Optik  (Stuttg). ,  vol.
125, no. 16, pp. 4302–4307, 2014, doi: 10.1016/j.ijleo.2014.03.035.
[17]  F.  Boemer,  E.  Ratner,  and  A. Lendasse,  “Parameter-free  image segmentation with SLIC,” Neurocomputing ,  vol.  277,  pp. 228–236, 2018, doi: 10.1016/j.neucom.2017.05.096. [18]  M. Zerroukat and T. Allen, “SLIC: A Semi-Lagrangian Implicitly
Corrected  method  for  solving  the compressible  Euler  equations,” J. Comput.  Phys. ,  vol.  421,  p. 109739, 2020, doi: 10.1016/j.jcp.2020.109739.
[19]  Y.  Zhang,  K.  Liu,  Y.  Dong,  K. Wu,  and  X.  Hu,  “Semisupervised Classification  Based  on  SLIC
Segmentation  for  Hyperspectral Image,”
IEEE  Geosci.  Remote Sens.  Lett. ,  vol.  17,  no.  8,  pp. 1440–1444, 2020, doi: 10.1109/LGRS.2019.2945546.
[20]  Y.  J.  Liu,  M.  Yu,  B.  J.  Li,  and  Y. He,  “Intrinsic  Manifold  SLIC:  A
Simple  and  Efficient  Method  for Computing Content-Sensitive Superpixels,” IEEE Trans. Pattern Anal.  Mach.  Intell. ,  vol.  40,  no.  3, pp. 653–666, 2018, doi: 10.1109/TPAMI.2017.2686857. [21]  S. Pan and M. Kudo, “Segmentation  of  pores  in  wood
microscopic  images  based  on mathematical  morphology  with  a variable structuring element,”
Comput.  Electron.  Agric. ,  vol.  75, no.  2,  pp.  250–260,  2011,  doi:
10.1016/j.compag.2010.11.010.
[22]  Y. Sun, J. Gao, K. Wang, Z. Shen, and  L.  Chen,  “Utilization  of
Machine  Vision  to  Monitor  the Dynamic  Responses  of  Rice  Leaf Morphology and Colour to Nitrogen  ,  Phosphorus  ,  and Potassium Deficiencies,” vol.
2018, pp. 16–18, 2018.