## Analitik Big Data: Social Media Mining
Annisa Rahmala 1 , Don Ardhito 2 , Leo Riska 3 1,2,3 Program Studi Magister Ilmu Komputer Universitas Budi Luhur Email : *1 1911601456@student.budiluhur.ac.id , 2 1911601449@student.budiluhur.ac.id,
3 1911600920@student.budiluhur.ac.id

## Abstrak
Perkembangan big data dari tahun ke tahun menjadi sangat pesat sejalan dengan perekembangan Internet of Things  (IoT).  Salah satu device  yang paling banyak dimiliiki dan sering digunakan adalah  mobile  phone  terutama  smartphone.  Aplikasi  media  sosial  yang  terdapat  pada smartphone  menghasilkan  data  dalam  jumlah  besar  setiap  detiknya.  Data-data  tersebut  banyak digunakan untuk penelitian diberbagai bidang analitik big data. Dan teknik yang digunakan juga beragam  tergantung  pada  dataset  dan  tujuan  dilakukannya  penelitian.    Penelitian  ini  bertujuan untuk  membahas  tentang  big  data  analitik  khususnya  social  media  mining,  dan  beberapa tekniknya  untuk    anaisis.    Penelitian  dilakukan  dengan  metode  kajian  literatur  terhadap  jurnal dan  buku  membahas  topik  yang  relevan  dengan  penelitian  ini.  Manfaat  yang  diharapkan  dari penelitian  ini  adalah  dapat  menambah  wawasan  dan  pengetahuan  bagi  pembaca  yang  tertarik dengan topik social media mining.
Kata Kunsi: analitik big data, social media mining, data mining

## Abstract
The  development  of  big  data  from  year  to  year  has  become  very  rapid  in  line  with  the development of the Internet of Things (IoT). One of the most widely owned and frequently used devices  is  a  mobile  phone,  especially  a  smartphone.  Social  media  applications  found  on smartphones  generate  large  amounts  of  data  every  second.  These  data  are  widely  used  for research in various fields of big data analytics. And the techniques used also vary depending on the  dataset  and  the  purpose  of  the  research.  This  study  aims  to  discuss  big  data  analytics, especially  social  media  mining,  and  some  of  its  techniques  for  analysis.  The  research  was conducted using a literature review method on journals and books discussing topics relevant to this research. The expected benefit of this research is that it can add insight and knowledge for readers who are interested in the topic of social media mining.
Keywords: big data analytics, social media mining, data mining

## 1. PENDAHULUAN
Big data menjadi booming sejak 2011 dan perkembanganya semakin pesat dari tahun ke tahun  [1]. Big data  yang menjadi hype  saat ini adalah big data  yang  terkait dengan digitalisasi dan  penggunaan  Internet  of  things  (IoT)  yang  memproduksi  data  dengan  jumlah  yang  sangat besar  setiap  detiknya.  Ada  berbagai  macam  device  IoT  yang  digunakan  saat  ini,  device  yang paling  sering  digunakan  adalah  mobile  phone  (smartphone),  tablet,  personal  computer,  laptop, notebook  dan  lain  sebagainya.  Dalam  penelitian  disebutkan  sekitar  3  miliar  orang  memiliki mobile phones, dan personal computer yang menghasilkan miliaran data per detik dalam bentuk teks,  gambar,  suara,  dan  video.  Semua  data  yang  dihasilkan  tersebut  kebanyakan  berasal  dari aplikasi media sosial seperti We Chat, Twitter, Facebook dan Instargram yang memiliki jumlah pengguna  yang  sangat besar dan tersebar diseluruh dunia.  Aplikasi social  media telah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari dari orang-orang yang secara terus-menerus berbagi pendapat mereka tentang hidup, informasi, pengetahuan, minat dan sebagainya dalam setiap detiknya [3].
Data  dari  media  sosial  menjadi  sumber  penemuan  pengetahuan  terbesar  dan  banyak digunakan  bidang  analitik  big  data  dengan  berbagai  metode  dan  teknik  [4].  Flickr  digunakan untuk  mengklasifikasi  tutupan  lahan  dengan  menggunakan  artificial  neural  networks  (ANNs) [5].  Analisis  peringatan  dini  bencana  alam  dan  penilaian  kerusakan  akibat  bencana  dapat menggunakan  dari  data  media  sosial  dan  informasi  geo-location  dengan  melakukan  metode sentiment analysis, dan top hashtags and keywords frequency analysis [6]. Teks dan data mining dari  media  sosial  digunakan  untuk  membuat  mapping  aktivitas  rekreasi  satwa  liar  [7].  Social media  data  mining  digunakan  untuk  mendeteksi  perilaku  teoristik  melalui  karakteristik  Tweet berbahasa Arab [8].
Artikel  ini  bertujuan  untuk  membahas  hasil  review  dari  beberapa  penelitian  analitik  big data  dalam  bidang  social  media  data  mining.  Pada  bagian  kedua  akan  dibahas  mengenai metodologi penelitian. Bagian ketiga membahas hasil dan diskusi penelitian yang berisi tentang penggunaan  medial  sosial  dalam  analitik  big  data,  teknik  social  media  mining,  dan  komparasi beberapa metode social media mining. Bagian terakhir membahas kesimpulan  yang didapatkan dari penelitian.

## 2. METODE PENELITIAN

## Gambar 2.1 Metode Penelitian
Metodologi  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  4  tahapan penelitian yang dapat dilihat pada gambar 2.1, yaitu pilih topik, mencari dan memilih literature, analisis  dan  sintesis  literature,  dan  organisasi  penulisan  review.  Berikut  ini  adalah  penjelasan tahapannya:  (1)  Pemilihan  topik,  yaitu  menentukan  topik  untuk  dijadikan  bahan  pembahasan dan review; (2) Studi literatur, literatur yang dicari dan dipilih adalah literatur yang relevan dan sesuai  dengan  topik  yang  dipilih;  (3)  Analisis  dan  sintesis  literatur,  dilakukan  analisis  dan sinstesis  literatur  yang  menjadi  poin  penting  dari  penelitian  yang  dilakukan;  (4)  Organisasi penulisan review, membuat kerangka penulisan review dan kemudian memulai penulisan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Penggunaan Media Sosial Dalam Analitik Big Data
Tabel 3.1 Penelitian-Penelitian Big Data yang Menggunakan Media Sosial
No. Penulis Tujuan Metode 1 Hu, dkk. [9] Mengeksplorasi local users’s sentiment yang diekstrak dari data Geo-tweets data dari Januari hingga Desember 2016, dan  Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner (VADER)
 Local Indicators of Spatial
dianalisis dalam prespektif spasial dan temporal Association (LISA)  Latent Dirichlet Allocation (LDA) model 2 Kolahkaj, dkk.[10] Menghasilkan rekomendasi paket perjalanan yang dinamis dengan mempertimbangkan data multidimensi waktu, lokasi, peringkat implisit pengguna, karakteristik wisatawan dan pola pergerakan perjalanan berdasarkan geo-tagged photos.  Algoritma PrefixSpan  Algoritma DBSCAN 3 Park, dkk.[11] Menganalisis dataset mobile phone dalam skala besar yang didapatkan dari jejak ponsel wisatawan internasional yang mengunjungi Korea Selatan - Algoritma DBSCAN - Algoritma SPADE 4. ElQadi, dkk.[5] Menghasilkan framework yang dapat digunakan kembali untuk menemukan dan memfilter citra (imaginary) untuk menemkukan jenis tutupan lahan. Artificial neural networks 5 Desheng Wu, dan Yiwen Cui [6] Mengembangkan framework yang mengabungkan data dari berbagai sumber termasuk media sosial (Twitter), dan lokasi geografis, dengan informasi tentang kerugian akibat bencana SentiWordNet 3.0 6 Yan, dkk.[12] Memanfaatkan data media sosial geo-tagged untuk menilai pemulihan pasca bencana tempat pariwisata melalui penambangan sentiment dan perspektif orang- orang tentang status pemulihan. - PatternAnalyzer - Latent Dirichlet allocation (LDA) 7 Hou, dkk.[13] Eksplorasi public attention pada media sosial terkait dengan COVID-19 - Latent Dirichlet Allocation (LDA) - Baidu Sentiment Analysis 8 Monkman, dkk [7] Menguraikan pendekatan yang dapat diakses untuk penggunaan teks dan data mining media sosial untuk mengumpulkan informasi tentang kegiatan rekreasi satwa liar. text and data mining (TDM), untuk klasifikasinya menggunakan leksikon yang didapatkan dari pengetahuan ahli dan ulasan forum diskusi. 9 Alhalabi, dkk.[8] Mengusulkan sistem yang menyediakan algoritma cerdas untuk mendeteksi perilaku teroris dengan menggunakan karakteristik dinamis dari informasi dan aktivitas yang dibagikan di media sosial Algoritma yang diusulkan oleh penulis 10 Abdul- Rahman, dkk.[14] Mengusulkan framework untuk penambangan big data media sosial dan analitik data - Latent Dirichlet Allocation (LDA) - VADER (Valence Aware
menggunakan Twitter untuk perencanaan dan pengolahan kota yang berkelanjutan Dictionary for sEntiment Reasoning)
Berdasarkan  pada  tabel  3.1  media  sosial  dapat  digunakan  diberbagai  bidang  penelitian yang berkaitan dengan big data, misalnya dalam bidang kesehatan [15], [13]; pembangunan kota [14],  [5],  [9]  ;  pariwisata  [11],  [10][12];  sosial  [8];  bencana  alam  [5],  [16];  biological conservation  [7].  Semua  penelitian  tersebut  digunakan  untuk  membantu  dalam  pengambilan keputusan.  Metode  yang  digunakan  juga  beragam,  ada  yang  mengusulkan  metode  baru  yang dibuat  sesuai  dengan  kebutuhan  penelitian  [8],  dan  ada  juga  yang  menggunakan  metode  yang sudah  tersedia.  Pembahasan  mengenai  metode  dalam  sosial  media  mining  akan  dibahas beberapa di sub-bab selanjutnya.

## 3.2. Teknik Sosial Media Mining
Data mining adalah sebuah tahapan untuk melakukan ekstraksi informasi yang memiliki kegunaan  dan  relasi  secara  otomatis  dari  data  yang  kuantitasnya  besar  sekali  [17].  Dengan menambang data, dimana merupakan sebuah ilmu yang baru kita akan mampu untuk melakukan ekstraksi terhadap informasi yang dimiliki dari data tersebut. Data mining mengungkapkan akan adanya  relasi  yang  memiliki  manfaat  antar  data,  dan  hal  ini  memungkinkan  untuk  diterapkan dengan tujuan untuk menciptakan sebuah decision making yang tepat [20]. Data mining dalam penggunaannya juga didukung oleh knowledge lainnya seperti neural network, image database, pattern  recognition,  signal  processing,  spatial  data  analysis  [18].  Data  mining  memiliki karakteristik  seperti  [18]:  (1) Discovery ,  dimana  dengan  melakukan  penambangan  data,  kita dapat  menemukan  suatu  informasi  yang  tersembunyi  dan pattern tertentu  yang  sebelumnya belum  diketahui;  (2)  Penambangan  data  pada  umumnya  bekerja  dengan  data  dengan  kuantitas yang  sangat  besar  dengan  tujuan  agar  hasilnya  lebih  dapat  dipercaya;  (3)  Penambangan  data memiliki  manfaat  pengambilan  keputusan  yang  lebih  kritis,  khususnya  dalam  strategi.  Dengan media  sosial  data  dapat  dihasilkan  serta  disebarluaskan  di  domain  publik  dan  jenis  data  ini menarik bagi banyak pemangku kepentingan dan penerima manfaat dalam berbagai sektor.  Hal ini dipengaruhi oleh isi dari konten yang tidak terstruktur dan tidak disensor yang dapat memicu sentimen  yang  berbeda  dari  pengguna  ke  masyarakat  luas  dan  menghasilkan  suatu  informasi. Komunikasi di media sosial dilakukan secara real time dan aspek komunikasi yang tepat waktu dan  ketepatan  dalam  pelaporan  sangat  penting  di  bidang-bidang  seperti  kesehatan,  pariwisata, keamanan dan pendidikan [21].
Dalam  melakukan  penambangan  data,  baik  itu  dari  media  sosial,  instansi  tertentu  atau media  lainnya,  ada  6  tahapan  yang  harus  dilakukan  yaitu  [17]:  (1)  Pembersihan  data,  (2) Integrasi; (3) Pemilihan data, (4) Transformasi data; (5) Penambangan; (6) Evaluasi.
Data  mining  dalam  pengaplikasiannya  merupakan  salah  satu  bagian  dari  KDD (Knowledge  Discovery  in  Database)  dimana  bertujuan  untuk  melakukan  ekstraksi  pattern  dan model  dari  data  dengan  menggunakan  suatu  algoritma.  Sedangkan  Knowledge  Discovery  in Database  sendiri  merupakan  proses  penggunaan  database  dalam  jumlah  yang  besar  seperti seleksi,  preprocessing,  transform,  mining,  dan  evaluasi  pola  yang  terbentuk  sehingga  dapat diproses menjadi informasi yang bermanfaat. Beberapa algoritma yang sering digunakan untuk melakukan data mining seperti Naïve Bayes, K-NN, Adaboost, dan random forest.
Naïve  Bayes  merupakan  algoritma  pengklasifikasi  yang  paling  sederhana  dan  paling banyak  digunakan  dan  bahkan  dapat  digunakan  untuk  kumpulan  data  yang  kecil  [20].  Jika model  Naïve  Bayes  standar  digunakan  untuk  mengklasifikasi  tweets  dalam  jumlah  yang  besar (≥20.000  tweet)  hasil  akurasi  dan  presisinya  relative  rendah  sehingga  perlu  dikombinasikan dengan algoritma yang lain untuk menutup kelemahan tersebut [21].
Random  forest  merupakan  teknik  pembelajaran  ensembel  yang  menggunakan  beberapa pengklasifikasi  pohon  keputusan  untuk  menentukan  label  untuk  titik  baru.  Teknik  ini menentukan  label  untuk  node  baru  berdasarkan  bobot  dari  setiap  pohon  keputusan.  Random forest  dibuat  dengan  harapan  dapat  meningkatkan  akurasi  dari  teknik  Naïve  Bayes  dan  K-NN,
tetapi  pengklasifikasi  mendapat  perolehan  terburuk  dibandingkan  dengan  Naïve  Bayes  dan  K- NN  [21].  Jadi  random  forest  juga  perlu  dikombinasikan  dengan  algoritma  atau  metode  lain untuk mendapatkan hasil akurasi yang tinggi.
K-Nearest  Neighbour  (K-NN)  menentukan  titik  k-terdekat  ke  titik  yang  saat  ini  sedang dipertimbangkan.  Setelah  poin-poin  teridentifikasi,  pengkalsifikasi  menerapkan  teknik pemungutan  suara  mayoritas  untuk  menentukan  label  poin  baru.  Dalam  hal  presisi  K-Nearest Neighbor memiliki performa di atas Naïve Bayes, tetapi menghasilkan recall yang lebih rendah, dan jika jumlah fiturnya banyak tingkat akurasinya akan meningkat [21].
Setiap  iterasi  pengklasifikasi  pada  Adaboost  meningkatkan  akurasi  model  sebelumnya dengan membobot ulang titik yang salah diklasifikasikan untuk menggeser model baru kea rah meminimalkan total eror. Pengklasfikasi dilakukan menggunakan Adaboost dengan pemrosesan teks  dapat  meningkatkan  nilai  akurasi  dibandingkan  dengan  Naïve  Bayes,  K-NN,  dan  random forest. Adaboost dapat meningkatkan  akurasi karena sifat ansambel yang meningkatkan model pembelajaran secara iteratif [21].

## 3.3. Perbandingan Metode Social Media Mining
Tabel 3.2 Perbandingan Metode Social Media Mining
Judul Penelitian Metode Accuracy Supervised Learning for Suicidal Ideation Detection in Online User Content [23] Random Forest and Different Features 96.38% Text mining and determinants of sentiments: Twitter social media usage by traditional media houses in Uganda [24] Random Forest and  Logistic Regression Model 72% Analisis Sentimen Data Twitter Menggunakan Metode Text Mining Tentang Masalah Obesitas di Indonesia [25] Naive Bayes Classifier 94%
Berdasarkan  tabel  3.2  adanya  penggunaan  metode  yang  sama  yaitu  algoritma  Random Forest  dimana  algoritma  tersebut  digunakan  pada  penelitian  lain  dan  menghasilkan  selisih tingkat  keakuratan  yang  cukup  jauh.  Dapat  dilihat  bahwa  penggabungan  metode  dan  fitur tertentu  dapat  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  cukup  tinggi  dibandingkan  metode  Random Forest yang digabungkan dengan model Logistic Regression menghasilkan tingkat akurasi yang rendah.

## 4. KESIMPULAN
Platform  media  sosial  memberi  dampak  yang  sangat  besar  terhadap  informasi  yang dihasilkan dari berbagai  kondisi dan  sector.  Studi  tentang penambangan  data dari media  sosial yaitu mengekstrak pengetahuan dari kumpulan data tekstual yang sangat besar. Data dari sosial media  dapat  digunakan  dalam  berbagai  bidang  analitik  big  data  untuk  membantu  dalam pengambilan  keputusan.  Terdapat  berbagai  jenis  metode  atau  teknik  yang  digunakan  untuk analitik big data. Metode tersebut memiliki kelebihan dan kelemahan tersendiri. Kelemahan dari
metode-metode  tersebut  perlu  ditutupi  dengan  mengkombinasikanya  dengan  metode,  model, dan  atau  teknik  yang  lain.  Hasil  perbandingan  juga  menunjukkan  untuk  dapat  meningkatkan tingkat akurasi, metode perlu dikombinasikan dengan metode yang lain.

## 5. SARAN
Disarankan agar analitik big data: social media mining ini yang telah dibuat ini dapat membantu di dalam pengambilan keputusan yang tepat dan bermanfaat bagi para pengguna media social.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Gandomi  and  M.  Haider,  “Beyond  the  hype:  Big  data  concepts,  methods,  and analytics,” Int.  J.  Inf.  Manage. ,  vol.  35,  no.  2,  pp.  137–144,  Apr.  2015,  doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2014.10.007.
[2] M. A. Carlos, M. Nogueira, and R. J. Machado, “Analysis of dengue outbreaks using big data  analytics  and  social  networks,”  in 2017  4th  International  Conference  on  Systems and  Informatics,  ICSAI  2017 ,  2017,  vol.  2018-January,  pp.  1592–1597,  doi: 10.1109/ICSAI.2017.8248538.
[3] “Sentiment  Analysis  On  Social  Media  Big  Data  With  Multiple  Tweet  Words,”  doi: 10.35940/ijitee.J9684.0881019.
[4] M.  M.  ElQadi,  M.  Lesiv,  A.  G.  Dyer,  and  A.  Dorin,  “Computer  vision-enhanced selection  of  geo-tagged  photos  on  social  network  sites  for  land  cover  classification,” Environ.  Model. Softw. , vol. 128, no. March, p. 104696,  2020, doi: 10.1016/j.envsoft.2020.104696.
[5] D. Wu and Y. Cui, “Disaster early warning and damage assessment analysis using social media  data  and  geo-location  information,” Decis.  Support  Syst. ,  vol.  111,  no.  October 2017, pp. 48–59, 2018, doi: 10.1016/j.dss.2018.04.005.
[6] G. G. Monkman, M. J. Kaiser, and K. Hyder, “Text and data mining of social media to map  wildlife  recreation  activity,” Biol.  Conserv. ,  vol.  228,  no.  September,  pp.  89–99, 2018, doi: 10.1016/j.biocon.2018.10.010.
[7] W.  Alhalabi et  al. ,  “Social  mining  for  terroristic  behavior  detection  through  Arabic tweets characterization,” Futur. Gener. Comput. Syst. , vol. 116, pp. 132–144, 2021, doi: 10.1016/j.future.2020.10.027.
[8] T.  Hu,  B.  She,  L.  Duan,  H.  Yue,  and  J.  Clunis,  “A  systematic  spatial  and  temporal sentiment  analysis  on  geo-tweets,” IEEE  Access ,  vol.  8,  pp.  8658–8667,  2020,  doi: 10.1109/ACCESS.2019.2961100.
[9] M.  Kolahkaj,  A.  Harounabadi,  A.  Nikravanshalmani,  and  R.  Chinipardaz,  “A  hybrid context-aware  approach  for  e-tourism  package  recommendation  based  on  asymmetric similarity  measurement  and  sequential  pattern  mining,” Electron.  Commer.  Res.  Appl. , vol. 42, no. February, p. 100978, 2020, doi: 10.1016/j.elerap.2020.100978.
[10] S.  Park,  Y.  Xu,  L.  Jiang,  Z.  Chen,  and  S.  Huang,  “Spatial  structures  of  tourism destinations: A trajectory data mining approach leveraging mobile big data,” Ann. Tour. Res. , vol. 84, no. January, p. 102973, 2020, doi: 10.1016/j.annals.2020.102973.
[11] Y.  Yan,  J.  Chen,  and  Z.  Wang,  “Mining  public  sentiments  and  perspectives  from geotagged  social  media  data  for  appraising  the  post-earthquake  recovery  of  tourism destinations,” Appl.  Geogr. ,  vol.  123,  no.  February,  p.  102306,  2020,  doi: 10.1016/j.apgeog.2020.102306.
[12] K.  Hou,  T.  Hou,  and  L.  Cai,  “Public  attention  about  COVID-19  on  social  media:  An investigation based on data mining and text analysis,” Pers.  Individ.  Dif. ,  vol.  175,  no. September 2020, p. 110701, 2021, doi: 10.1016/j.paid.2021.110701.
[13] M.  Abdul-Rahman,  E.  H.  W.  Chan,  M.  S.  Wong,  V.  E.  Irekponor,  and  M.  O.  Abdul- Rahman, “A framework to simplify pre-processing location-based social media big data
for  sustainable  urban  planning  and  management,” Cities ,  vol.  109,  no.  September,  p. 102986, 2021, doi: 10.1016/j.cities.2020.102986.
[14] K.  G.  Blumenthal et  al. ,  “Mining  social  media  data  to  assess  the  risk  of  skin  and  soft tissue infections from allergen immunotherapy,” J. Allergy Clin. Immunol. , vol. 144, no. 1, pp. 129–134, Jul. 2019, doi: 10.1016/j.jaci.2019.01.029.
[15] J. A. de Bruijn, H. de Moel, B. Jongman, J. Wagemaker, and J. C. J. H. Aerts, “TAGGS: Grouping  Tweets  to  Improve  Global  Geoparsing  for  Disaster  Response,” J. Geovisualization Spat. Anal. , vol. 2, no. 1, 2018, doi: 10.1007/s41651-017-0010-6.
[16] D. T. Larose and C. D. Larose, Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining: Second Edition , vol. 9780470908. 2014.
[17] “Data  Mining  Concepts  and  Techniques  (2nd  Edition)  |  Request  PDF.”  [Online]. Available:
https://www.researchgate.net/publication/262562891_Data_Mining_Concepts_and_Tech niques_2nd_Edition. [Accessed: 22-May-2021].
[18] M.  Allahyari et  al. ,  “A  Brief  Survey  of  Text  Mining:  Classification,  Clustering  and Extraction Techniques,” arXiv , vol. 13, Jul. 2017.
[19] N.  Siyam,  O.  Alqaryouti,  and  S.  Abdallah,  “Mining  government  tweets  to  identify  and predict  citizens  engagement,” Technol.  Soc. ,  vol.  60,  p.  101211,  2020,  doi: 10.1016/j.techsoc.2019.101211.
[20] S.  Ji,  C.  P.  Yu,  S.  F.  Fung,  S.  Pan,  and  G.  Long,  “Supervised  learning  for  suicidal ideation  detection  in  online  user  content,” Complexity ,  vol.  2018,  2018,  doi: 10.1155/2018/6157249.
[21] F.  Namugera,  R.  Wesonga,  and  P.  Jehopio,  “Text  mining  and  determinants  of sentiments: Twitter social media usage by traditional media houses in Uganda,” Comput. Soc. Networks , vol. 6, no. 1, 2019, doi: 10.1186/s40649-019-0063-4.
[22] F.  Fridom  Mailo et  al. ,  “Analisis  Sentimen  Data  Twitter  Menggunakan  Metode  Text Mining Tentang Masalah Obesitas di Indonesia,” J. Sist. Inf. Kesehat. Masy. J. Inf. Syst. Public Heal. , vol. 4, no. 1, pp. 28–36, 2019.