## Penerapan Metode K-Means Dalam Melakukan Pengelompokan Bencana Alam di Indonesia Dilakukan dengan Memanfaatkan Teknik Text Mining

## Iqbal Alfian
Jurnal Algoritma STMIK LIKMI
Jl. Ir. H. Juanda No.96, Lebakgede, Kecamatan Coblong, Kota Bandung, Jawa Barat 40132 Email : info@likmi.ac.id
if18.iqbalalfian@mhs.ubpkarawang.ac.id
Abstrak – Bencana alam di Indonesia beberapa diantaranya adalah banjir, gempa bumi, erupsi dan  lainnya.  Dalam  menghadapi  hal  tersebut,  pengelompokan  jenis  bencana  menjadi  sangat krusial untuk menetapkan langkah dan rencana yang sesuai. Teknologi dapat digunakan untuk memudahkan proses pengelompokan tersebut, salah satunya  dengan memanfaatkan teknik text mining .  Pengelompokan  informasi  dilakukan  dengan  memasukan  kebeberapa  klaster  dengan dasar keterkaitan antar kata menggunakan algoritma K-Means . Dalam penelitian ini, bertujuan untuk  menghasilkan  sebuah  model  pengelompokan  bencana  alam  di  Indonesia  dengan menerapkan algoritma K-Means . Analisa didasari oleh data komentar masyarakat tentang bencana alam di media sosial Twitter . Penggunaan metode text mining dengan aplikasi RStudio berhasil melakukan pengelompokan bencana alam berdasarkan potensi dan jenisnya dari data komentar masyarakat di media sosial twitter . Setelah melakukan text cleaning, text processing, dan metode TF-IDF,  diketahui  bahwa  banjir  dan  gempa  merupakan  topik  bencana  alam  tertinggi  dari penambangan data tersebut. Metode unsupervised dengan algoritma K-Means digunakan untuk membangun kelompok topik berdasarkan jarak keterkaitan antar kata-kata. Evaluasi dilakukan menggunakan  metode Sum  of  Square  Error dan Silhoutte  Coefficient ,  dan  diperoleh  akurasi sebesar 75.0% dan 96.7%. Simpulan bahwa algoritma K-Means berhasil membangun kelompok topik  berdasarkan  jarak  keterkaitan  antar  kata-kata  pada  data  komentar  masyarakat  tentang bencana alam di twitter .
Kata Kunci – Bencana Alam; Clustering ; Data Mining ; K-Means ; Text Mining ; Twitter.

## I. PENDAHULUAN
Salah satu teknologi saat ini yang dapat menjadi sumber data adalah media sosial seperti Twitter. Data tersebut dapat membantu peneliti untuk memperoleh gambaran yang lebih lengkap tentang bencana alam yang terjadi dan  potensinya.  Namun,  jumlah  data  yang  besar  membuat  analisis  manual  menjadi  lebih  lama.  Perlunya metode pengolahan data yang dapat mempermudah analisis data besar tersebut. Metode yang dapat digunakan adalah  teknik text  mining ,  teknik  tersebut  memungkinkan  melakukan  analisis  terhadap  data  teks  dengan menggunakan algoritma tertentu untuk menghasilkan kelompok atau kategori tertentu.
Sebelumnya  penelitian  mengenai  algoritma K-Means oleh  [1],  data  yang  digunakan  diperoleh  dari  dataset mentah milik perusahaan dan metode yang digunakan adalah K-Means untuk mengelompokkan data barang berdasarkan tingkat penjualannya. Sementara itu, penelitian lainnya oleh [2] menggunakan metode sentiment analysis pada data Twitter dengan kata kunci "grab" dan "gojek" untuk mengelompokkan data berdasarkan tanggapan positif dan negatif dari masyarakat. Hasilnya menunjukkan akurasi sentiment objek Grab sebesar 74,34%  dan  Gojek  sebesar  68,84%.  Berikutnya  penelitian  tenatng  pengelompokan  data  transaksi  [3],  data didapatkan dari transaski pembayaran CV Digital Dimensi. Metode K-Means dilakukan pada penelitian ini
sebagai pengelompok data yang telah didapatkan. Terkahir penelitian oleh [4], data melalui portal berita berupa teks dan diolah oleh metode K-Means serta mendapatkan nilai akurasi sebesar 72.01%.
Berdasarkan  permasalah  tersebut,  tujuan  dari  pembuatan  penelitian  ini  ialah  untuk  mengidentifikasi  dan mengklasterkan  variasi  bencana  alam  dengan  memanfaatkan  teknik  text  mining.  Data  diperoleh  dari penambangan komentar masyarakat di media sosial Twitter yang berkaitan dengan bencana alam. Metode text mining digunakan  untuk  mengolah  data  tersebut  dengan  langkah-langkah stemming , tokenizing , stopword removal , dan TF-IDF . Melalui pengolahan data, didapatkan hasil bahwa banjir dan gempa merupakan topik bencana  alam  tertinggi  dari  data  yang  diperoleh.  Pengelompokan  data  dilakukan  menggunakan  jenis unsupervised melalui Algoritma K-Means dan dievaluasi melalui metode Silhouette Coefficient dan Sum of Square Error . Penelitian ini dapat dijadikan sebagai pilihan rujukan untuk yang berkepentingan terkait dalam mengambil kebijakan dan tindakan dalam menghadapi bencana alam di Indonesia.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Bencana Alam
Gunung berapi yang ada di Indonesia adalah salah satu yang terbanyak di seluruh dunia,   sehingga akan membuat bencana jenis erupsi mempunyai jumlah terbanyak. Potensi bencana lainnya dapat disebabkan oleh cuaca  serta  iklim  dan  tingginya  curah  hujan,  lalu  potensi  berikutnya  yaitu  kemarau  panjang  yang  akan membuat bencana kekeringan [5]. Serangkaian peristiwa bencana merupakan salah satunya disebabkan oleh alam  [6].  Namun,  manusia  juga  berkontribusi  pada  meningkatnya  frekuensi  dan  intensitas  bencana  alam, seperti melalui kerusakan lingkungan dan perubahan iklim yang menyebabkan cuaca ekstrem [7]. Bencana alam memiliki dampak yang signifikan terhadap kehidupan manusia, termasuk hilangnya nyawa, kerugian ekonomi, dan kerusakan lingkungan. Oleh karena itu, pengelompokan jenis bencana alam menjadi penting dalam  upaya  penanganan  dan  mitigasi  risiko  bencana  alam.  Penelitian  ini  dapat  membantu  Tim Penanggulangan  bencana  dalam  memprediksi  kejadian  dimasa  depan  Bersama-sama  dengan  masyarakat. Dengan adanya pedoman dan prosedur pada tahap awal penerapan manajemen risiko akan memaksa individu  pada  berbagai  tingkatan  di  organisasi  untuk  melaksanakan  prosedur  pengelolaan  risiko organisasi [8].

## B. Prosedur Penelitian
Kegiatan pertama yang dilakukan dalam penelitian ini adalah menganalisis dan mengumpulkan data, kedua  melakukan  text  Processing,  ketiga  mengelompokan  data  yang  didapatkan  lalu  dilakukan evaluasi model [9]. Gambar 1 merupakan Flowchart prosedur penelitian.
Gambar 1: Prosedur Penelitian
Vol. 20; No. 1; 2023; Hal 139-147

## C. Text Mining
Ada beberapa cara untuk mengidentifikasi pola dari suatu masalah, salah satunya menggunakan konsep text mining . Metode ini akan mengambil seluruh informasi yang berkaitan dengan kualitas terbaik mengacu pada pola serta keterkaitan antar kata untuk membuat pembelajaran pola-pola statistik [10]. Dalam penerapannya, text mining memproses data dalam bentuk kata-kata untuk mendapatkan informasi dan memiliki berbagai area penerapan yaitu ekstraksi informasi, lacak topik, perangkuman, kategorisasi topik, pengklasteran, memodelkan topik, dan penjawaban pertanyaan [11]. Proses yang dilakukan pada text mining , yaitu Text Cleaning dan Text Processing [12].

## D. Algoritma K-Means
Algoritma pengelompokan yang menggunakan metode non-hierarki untuk membagi data ke dalam lebih dari satu kelompok yang memiliki keterkaitan [13]. Algoritma ini termasuk dalam kategori unsupervised learning , yang artinya ia mampu mempelajari pola-pola pada dataset tanpa memerlukan label [14].
Proses yang dilakukan K-Means adalah : 1. Buat klister dengan jumlah tertentu
2. Untuk penghitungan jarak antara data dan centroid, gunakanlah formula Euclidean distance :
(1)
Dimana : 𝐷𝑖𝑗 = jarak data i ke titik pusat cluster ke k, 𝑥𝑖𝑗 = data ke-i pada atribut ke-j, 𝑣𝑘𝑗 = titik pusat ke-k atribut ke-j.
3. Menghitung kembali pusat titik cluster (centroid) dengan anggota cluster yang baru, berikut rumus untuk menghitung centroid :
(2)
4. Proses selesai jika pusat cluster tidak berubah, gunakan langkah ke 3 jika proses belum selesai.

## E. Sum of Square Error
Metode Sum of Square Error (SSE) berfungsi untuk mengukur nilai akurasi dalam mendapatkan selisih dari total nilai sebenarnya Varian  = SSE/n, proses menghitung varian untuk seluruh populasi, proses menghitung varian sample (3).
Varian = SEE/((n-1)) (3) Varian = 2,191/((7)) Varian = 0.313

## F. Sillhoute Coeffisien
Evaluasi Silhouette  Coefficient adalah  himpunan  dari  dua  metode  yaitu  metode cohession dan separation . Metode cohession untuk  mengukur  kedekatan  keterkaitan  antara  objek  data  sebuah cluster .  Lalu  metode separation untuk  mengukur  antara  jarak cluster terpisah  dengan cluster lain.  Kedua  metode Silhouette Coefficient digunakan untuk validasi hasil clustering . Persamaan Silhouette Coefficient (4).
(4)

## III. HASIL DAN DISKUSI

## A. Hasil Pengumpulan Data
Data diambil pada periode Januari hingga Maret 2023 dari media Twitter dengan total 4169 data yang memiliki dua atribut, yaitu nomor dan teks. Tabel 1 adalah hasil pengumpulan data.
Tabel 1: Hasil Pengumpulan Data Twitter
Nomor Text 1. RT @convomf: Teman-teman minta doanya ya untuk Almarhumah ibunda temanku. Mamanya temenku salah satu korban bencana longsor yg terjadi di Natuna pada hari senin lalu (06 maret 2023). Jenazahnya baru  ditemukan  tadi  pagi,  4  hari  setelah  kejadian.  Komunikasi  terakhir  temanku  dengan  (cont) https://t.co/5NTcYJOV9D
. . .
.
. .
4169 Menurutku pesan Makoto Shinkai di film suzume tuh walau diberi bencana tetep percaya hari esok, kudu kuat, kudu punya harapan, tetep punya semangat hidup. Kalau yang tenki no ko ya walau di tengah bencana, Jepang tetep bisa jalan tetep punya harapan

## B. Text Cleaning
Setelah  data  berhasil  dikumpulkan,  langkah  selanjutnya  adalah  membersihkan  teks  dengan  cara menghilangkan  simbol,  angka,  dan  URL.  Tabel  2  menunjukkan  hasil  dari  proses  pembersihan  teks (text cleaning).

## Tabel 2: Text Cleaning
Nomor Sebelum Sesudah 1 RT  @convomf:  Teman-teman  minta doanya  ya  untuk  Almarhumah  ibunda temanku.  Mamanya  temenku  salah  satu korban  bencana  longsor  yg  terjadi  di Natuna  pada  hari  senin  lalu  (06  maret
2023).  Jenazahnya  baru  ditemukan  tadi pagi, 4 hari setelah kejadian. Komunikasi terakhir temanku dengan (cont) https://t.co/5NTcYJOV9D
teman-teman  minta  doanya  ya  untuk  almarhumah  ibunda temanku.  mamanya  temenku  salah  satu  korban  bencana longsor  yg  terjadi  di  natuna  pada  hari  senin  lalu  maret jenazahnya baru ditemukan tadi pagi hari setelah kejadian komunikasi terakhir temanku dengan
-
- - - - - 4169 Menurutku pesan Makoto Shinkai di film suzume  tuh  walau  diberi  bencana  tetep percaya hari esok, kudu kuat, kudu punya harapan,  tetep  punya  semangat  hidup. Kalau yang tenki no ko ya walau di tengah bencana,  Jepang  tetep  bisa  jalan  tetep punya harapan
menurutku pesan makoto shinkai di film suzume tuh walau diberi  bencana  tetep  percaya  hari  esok,  kudu  kuat,  kudu punya  harapan,  tetep  punya  semangat  hidup.  kalau  yang tenki no ko ya walau di tengah bencana, jepang tetep bisa jalan tetep punya harapan
Vol. 20; No. 1; 2023; Hal 139-147

## C. Text Processing
Langkah awal dalam Text Processing adalah Stemming , dimana kata-kata berimbuhan akan diganti dengan kata-kata dasar. Proses Stemming pada Tabel 3.
Tabel 3: Stemming Nomor Sebelum Sesudah 1 teman-teman  minta  doanya  ya  untuk almarhumah  ibunda  temanku.  mamanya temenku  salah  satu  korban  bencana longsor  yg  terjadi  di  natuna  pada  hari senin  lalu  maret jenazahnya  baru
ditemukan tadi pagi hari setelah kejadian komunikasi terakhir temanku dengan
temanteman minta doa ya untuk almarhumah ibunda teman mama temenku salah satu korban bencana longsor yg jadi di natuna pada hari senin lalu maret jenazah baru temu tadi pagi hari setelah jadi komunikasi akhir teman dengan cont
- - - - - - 4169 catatan materi gabungan ipa kimia fisika biolog kela kurikulum merdeka pemanasan global catat materi gabung ipa kimia fisika biolog kela kurikulum merdeka pemanasan global
Tahap kedua dari Text Processing adalah Tokenization , dimana tujuannya adalah untuk memisahkan kata-kata dalam kalimat yang telah melalui tahap Stemming . Hasil dari proses Tokenization pada Tabel 4.
Tabel 4: Hasil Tokenisasi Nomor Sebelum Sesudah 1 temanteman  minta  doa  ya  untuk  almarhumah  ibunda  teman  mama  temenku  salah  satu korban bencana longsor yg jadi di natuna pada hari senin lalu maret jenazah baru temu tadi pagi hari setelah jadi komunikasi akhir teman dengan cont Temanteman - - - cont - - - - - - 4169 catat materi gabung ipa kimia fisika biolog kela kurikulum merdeka pemanasan global catat - - - global
Proses ketiga dalam pengolahan teks adalah penghapusan stopword dengan tujuan menghilangkan kata-kata yang  tidak  berhubungan  dengan  objek  yang  sedang  diteliti.  Dalam  proses  ini,  sebanyak  27.317  kata  telah dihapus dan hasilnya akan ditunjukkan dalam Tabel 5. Nomor pada tabel menunjukkan urutan data, sedangkan kolom "sebelum" dan "setelah" menunjukkan data sebelum dan sesudah penghapusan stopword dilakukan.
Tabel 5: Stopword Removal
Nomor Sebelum Sesudah 1 pokok pokok 2 yaaa konflik - - - - - - - - - 71140  berangkat berangkat 71141  ke negara
Tabel 6 adalah hasil perhitungan Document Frequency setelah melakukan proses keempat, yaitu perhitungan Term Frequency , Inverse Document Frequency , dan Term Frequency/Inverse Document Frequency .
Tabel 6: Frekuensi Kata
No . words frequency 1  banjir 1800 2  bencana 1228 3  gempa 1037 4  beliung 551 -  - 550 -  - 397 -  - 392 8  segment 1
Proses kelima melibatkan pembobotan kata-kata menggunakan metode TF-IDF [15], yang akan disajikan pada Tabel 7: Selanjutnya, bertujuan untuk mencari frekuensi keterkaitan pada Tabel 8.
Tabel 7: Hasil TF-IDF
word n total tf idf tf_idf banjir 1780 27810  0.064006 0 0 bencana 1306 23882  0.054686 0 0 gempa 1123 18099  0.062048 0 0 beliung 618 9485  0.065156  0.223144  0.014539 - 387 9485  0.040801  0.223144  0.009105 - 256 23882  0.010719 0 0 - 216 27810  0.007767 0 0 lahat 213 27810  0.007659  0.916291  0.007018

## Tabel 8: Frekuensi Keterkaitan Kata
no word n 1  pute beliung 545 2  angin pute 284 3  bencana alam 212 -  - 151
Vol. 20; No. 1; 2023; Hal 139-147
no word n -  - 134 -  - 115 7  korban bencana 98

## K-Means
Untuk  menentukan  jumlah cluster ,  digunakan  metode Elbow  Plot .  Hasilnya,  diperoleh  enam  klaster  pada Gambar 1.
Gambar 2: Elbow Plot
Proses kedua melibatkan perhitungan jarak antar cluster menggunakan metode Silhouette Coefficient dengan hasil jarak sebesar 0,566. Nilai jarak cluster pada Gambar 2.
Gambar 3: Silhoute Elbow Plot
Proses ketiga adalah memasukkan data ke masing-masing cluster yang ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel 9: Jumlah Anggota Tiap Cluster Cluster 1 2 3 4 5 6 Jumlah Anggota 406 506 506 505 421 575
Tahap keempat melibatkan pengolahan hasil sebelumnya dengan menggunakan metode Linear Discriminant Analysis untuk merepresentasikan k topik. Representasi topik yang dihasilkan dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 4: Linear Discriminant Analysis
Langkah  kelima  melibatkan  evaluasi K-Means dengan  menggunakan  metode Sum  of  Square  Error untuk menghasilkan  nilai  97,2%,  yang  diperoleh  dari  perhitungan TF-IDF .  Hasil  evaluasi K-Means kemudian ditampilkan dalam Gambar 4.
Gambar 5: Hasil Akurasi K-Means
Metode Silhoutte Coeffisien digunakan dengan menggabungkan klaster Sum of Square Error dan berhasil mendapatkan akurasi klaster sebesar 96,8%. Hasil evaluasi klaster ditampilkan pada Gambar 5.
Gambar 6: Hasil Akurasi Cluster
Tabel  10  menunjukkan  hasil  dari  penerapan  algoritma K-Means untuk  membuat  model  pengelompokan bencana alam.
Tabel 10: Hasil Pengelompokan K-Means
no text Klaster  Kategori_Klaster 1 mum ckp klau batu pahat banjir dia memang lambat turun n lambat surut mak aku ckp pernah jadi bila thn tah n bulan bulan nk tggu air dia surut wey pastu mak aku ckp situ org panggil dia air menung air x gerak tp ahad nie air pasang xtau la tu mcm mana 1  Banjir 2  udh minggu ga workout rumah baru menit udh banjir engappp 1  Banjir 3  urus tuh banjir pati sake 1  Banjir - adik aku g kerja yg jalan selalu ambik masa minit jadi jam minit sebab jem lampau panjang air banjir limpah ke jalan utama kat area bukit pasir tongkang - 1  Banjir -  - 1  Banjir -  sementara pps yang masih operasi di enam daerah adalah takat ini 1  Banjir 4169  gempa m di gunungkidul malam ini 6  Gempa
Vol. 20; No. 1; 2023; Hal 139-147

## IV. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini, Text Mining digunakan untuk membuat model topik tentang bencana alam di Indonesia. Dari hasil penelitian ini, ditemukan bahwa. Algoritma K-Means berhasil mengelompokkan topik berdasarkan jarak  keterkaitan  antar  kata-kata.  Evaluasi  model  menggunakan  Algoritma  K-Means  menghasilkan  nilai akurasi sebesar 97.2%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. M. Hutabarat and A. Sindar, “Data Mining Penjualan Suku Cadang Sepeda Motor Menggunakan Algoritma  K-Means,” J.  Nas.  Komputasi  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  126,  2019,  doi: 10.32672/jnkti.v2i2.1555.
[2] H. Irsyad and M. R. Pribadi, “Implementasi Text Mining Dalam Pengelompokan Data Tweet Pertanian Indonesia Dengan K-Means,” KURAWAL J. Teknol. Inf. dan Ind. , vol. 3, no. 2, pp. 164–172, 2020, [Online]. Available: https://t.co/FXtzMcbdHp
[3] D. A. Manalu and G. Gunadi, “Implementasi Metode Data Mining K-Means Clustering Terhadap Data Pembayaran  Transaksi  Menggunakan  Bahasa  Pemrograman  Python  Pada  Cv  Digital  Dimensi,” Infotech J. Technol. Inf. , vol. 8, no. 1, pp. 43–54, 2022, doi: 10.37365/jti.v8i1.131.
[4] E.  Susanto,  V.  C.  Mawardi,  and  M.  D.  Lauro,  “APLIKASI  CLUSTERING  BERITA  DENGAN METODE K MEANS DAN PERINGKAS BERITA DENGAN METODE MAXIMUM MARGINAL RELEVANCE,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf. , vol. 9, no. 1, 2021, doi: 10.24912/jiksi.v9i1.11560.
[5] M. F. H. Adi and Y. A. Susetyo, “Pemetaan Potensi Bencana di Jawa Tengah Menggunakan Google Maps API dan KML dengan Metode,” Indones. J. Comput. Model. , 2018.
[6] Taufiq Al Ashfahani Qodrifuddin et al. , “Peningkatan Pemahaman Masyarakat terhadap Bahaya dan Dampak Bencana Alam Serta Penanggulangannya,” J. Pengabdi. Magister Pendidik. IPA , vol. 5, no. 1, 2022, doi: 10.29303/jpmpi.v5i1.1400.
[7] F.  M.  Faruk,  F.  M.  Faruk,  F.  S.  Doven,  and  B.  Budyanra,  “PENERAPAN  METODE  REGRESI LOGISTIK  BINER  UNTUK  MENGETAHUI  DETERMINAN  KESIAPSIAGAAN  RUMAH TANGGA DALAM MENGHADAPI BENCANA ALAM,” Semin. Nas. Off. Stat. , vol. 2019, no. 1, 2020, doi: 10.34123/semnasoffstat.v2019i1.146.
[8] F. A. Alijoyo and Y. Munawar, “Faktor Yang Mempengaruhi Maturitas Manajemen Risiko Organisasi Di Indonesia,” Bina Ekon. , vol. 23, no. 1, pp. 67–79, 2021, doi: 10.26593/be.v23i1.4366.67-79.
[9] M. A. Ayu, E. Irawan, and T. Mantoro, “Text mining approaches for analyzing an Indonesian tafseer and translation of the Holy Quran,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 25, no. 3, pp. 1469–1480, 2022, doi: 10.11591/ijeecs.v25.i3.pp1469-1480.
[10]  Y. Sunoto and B. Wasito, “Analisis Testimonial Wisatawan Menggunakan Text Mining Dengan Metode Naive Bayes Dan Decision Tree , Studi Kasus Pada Hotel – Hotel Di Jakarta,” J. Inform. dan Bisnis Anal. , vol. 3, no. 2, pp. 39–49, 2014.
[11]  I. Olive, D. Putra, K. R. Prilianti, P. Lucky, and T. Irawan, “Implementasi Text Mining untuk Analisis Layanan Transportasi Online dengan Analisis Faktor,” J. SimanteC , vol. 8, no. 2, pp. 1–9, 2020.
[12]  L. Rahmawati, S. Widya Sihwi, and E. Suryani, “Analisa Clustering Menggunakan Metode K-Means Dan  Hierarchical  Clustering  (Studi  Kasus :  Dokumen  Skripsi  Jurusan  Kimia,  Fmipa,  Universitas Sebelas Maret),” J. Teknol. Inf. ITSmart , vol. 3, no. 2, p. 66, 2020, doi: 10.20961/its.v3i2.654.
[13]  B. Harahap, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Menentukan Bahan Bangunan Laris (Studi Kasus Pada UD. Toko Bangunan YD Indarung),” pp. 394–403, 2019.
[14]  S.  J.  Patandianan,  G.  M.  Putra,  and  H.  S.  Pakpahan,  “Implementasi  Metode  K-Means  untuk Pengelompokkan Rekomendasi Tugas Akhir,” vol. 16, no. 1, 2021.
[15]  S. M. Fani, R. Santoso, and S. Suparti, “Penerapan Text Mining Untuk Melakukan Clustering Data Tweet Akun Blibli Pada Media Sosial Twitter Menggunakan K-Means Clustering,” J. Gaussian , vol. 10, no. 4, pp. 583–593, 2021, doi: 10.14710/j.gauss.v10i4.30409.