This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Pemanfaatan Pengolahan Big Data secara Analisis Korespondensi Berganda dalam  Pemetaan  Profil  Penggunaan  Antibiotika  pada  Masyarakat  Desa Beradolu, Kecamatan Loli, Kabupaten Sumba Barat, Nusa Tenggara Timur
The Application of Big Data Evaluation using Multiple Correspondence Analysis of the Use of Antibiotics by the Community of Beradolu Village, Loli District, West Sumba Regency, East Nusa Tenggara
Juita Putrinda Bili, Titien Siwi Hartayu, Florentinus Dika Octa Riswanto * Fakultas Farmasi, Universitas Sanata Dharma Corresponding author: Florentinus Dika Octa Riswanto: Email: dikaocta@usd.ac.id
Submitted: 30-05-2023 Revised: 23-10-2023 Accepted: 23-10-2023

## ABSTRAK
Analisis  korespondensi  berganda  (AKB)  merupakan  suatu  teknik  yang  digunakan  untuk menganalisis  data  secara  statistika  melalui  pengubahan  variabel  ke  dalam  bentuk  yang  lebih sederhana dengan dukungan visualisasi untuk mempermudah proses yang diperlukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan metode AKB dalam evaluasi profil penggunaan antibiotika pada masyarakat  dengan  menggunakan  kuesioner  yang  diberikan  secara  daring  melalui  media  sosial (Whatsapp/  Facebook/Instagram) .  Jenis  penelitian  ini  termasuk  deskriptif  analitik  dengan  desain cross sectional . Responden yang terlibat dalam penelitian ini sebanyak 96 orang dengan 10 variabel penelitian  meliputi lima jenis  antibiotik dan lima jenis  penyakit/gejala yang dialami  pasien.  Data yang diperoleh kemudian dicatat dan diolah menggunakan AKB untuk menghasilkan pemetaan profil penggunaan  antibiotika.  Hasil  penelitian  yang  diperoleh  yaitu  dari  antara  lima  antibiotika, amoxicillin  merupakan  yang  paling  banyak  digunakan.  Antibiotika  yang  paling  jarang  digunakan adalah  chloramphenicol.  Pemetaan  profil  penggunaan  antibiotika  telah  berhasil  dilakukan  untuk analisis  data  individual,  variabel,  korelasi,  evaluasi  visual,  serta  ditunjang  dengan  data  deskripsi dimensi.
Kata Kunci : Analisis Korespondensi Berganda (AKB); antibiotika; Desa Beradolu

## ABSTRACT
Multiple correspondence analysis (MCA) is a technique used to statistically analyze data by changing  variables  into  a  simpler  form  supported  by  visualization  in  order  to  simplify  the  data analysis process. This study aims to apply the MCA method in evaluating the profile of antibiotic use by the people of Beradolu Village, Loli District, West Sumba Regency, East Nusa Tenggara through questionnaires given online via social media (Whatsapp/Facebook/Instagram).
In this study, a descriptive-analytic with cross-sectional design was applied. Respondents involved in this study were 96 people with 10 research variables, including five antibiotics and five symptoms experienced by patients. The MCA was then applied to evaluate use of antibiotics by the community. It was found that amoxicillin was the most commonly used antibiotic, whereas chloramphenicol was the most rarely used antibiotic by the community. The MCA was successfully applied in profiling the usage  of  antibiotics  by  evaluating  individual  data,  variables,  correlation,  visual  observation,  and dimensional description.
Keywords : Multiple Correspondence Analysis (MCA); antibiotics; Beradolu Village

## PENDAHULUAN
Antibiotika adalah suatu obat yang digunakan untuk mengatasi infeksi bakteri (Nurmala and Gunawan, 2020). Antibiotika yang digunakan secara tepat mampu menghasilkan efek farmakologi yang diharapkan, namun jika penggunaannya tidak tepat dan berlebihan dalam jangka waktu yang panjang,  maka  dapat  menyebabkan  terjadinya  resistensi  antibiotika  (Andiarna  et  al.,  2020).  Di Indonesia, prevalensi penggunaan antibiotika tergolong tinggi yaitu sebesar 40-60% (Fatmah et al., 2019). Menurut Riset Kesehatan Dasar, penggunaan antibiotika di Indonesia yang tidak tepat (tanpa resep  dokter)  mencapai  86,1%  dan  di  Nusa  Tenggara  Timur  mencapai  77,7%  (Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, 2013). Desa Beradolu merupakan daerah yang terletak di Kecamatan
Loli, Kabupaten Sumba Barat, Provinsi Nusa Tenggara Timur. Profil penggunaan antibiotika di Desa Beradolu sampai saat ini masih belum ada, serta penelitian terkait penggunaan antibiotika di Desa Beradolu juga belum pernah dilakukan sebelumnya.
Analisis  korespondensi  berganda  (AKB)  merupakan  pengembangan  dari  analisis korespondensi yang dapat digunakan secara luas dalam lingkup sosial dan ilmu pengetahuan sebagai suatu  metode  untuk  menganalisis  sekumpulan  besar  data  atau big  data (Wulandari  et  al.,  2018). Metode korespondensi memiliki kelebihan dalam menganalisis data variabel kategori yang dapat digambarkan secara sederhana dengan tabulasi silang, mampu menampilkan grafik gabungan dari kategori  baris  dan  kolom  pada  satu  gambar  dengan  dimensi  yang  sama,  sangat  tepat  digunakan untuk melakukan eksplorasi data, serta fleksibel untuk digunakan pada data matriks yang berukuran besar.  Meskipun  demikian  tetapi,  metode  korespondensi  ini  tidak  cocok  jika  digunakan  untuk melakukan pengujian hipotesis dan tidak mempunyai suatu metode khusus untuk menentukan atau memutuskan jumlah dimensi yang tepat (Dewi et al., 2014).
Metode AKB dapat dijalankan dengan bantuan perangkat lunak R. Perangkat lunak R adalah bahasa dan suatu perangkat lunak yang dapat digunakan untuk statistika komputasi dan grafik yang dikembangkan oleh R Core Team (R Core Team, 2015). Metode AKB belum pernah digunakan dalam menganalisis  data  terkait  penggunaan  antibiotika,  khususnya  di  Desa  Beradolu.  Tujuan  dari penelitian ini adalah dilakukannya analisis terkait antibiotika yang digunakan oleh masyarakat di Desa Beradolu  menggunakan metode analisis korespondensi  berganda  (AKB) untuk memperoleh profil penggunaan antibiotika oleh masyarakat Desa Beradolu, Kecamatan Loli, Kabupaten Sumba Barat,  Nusa  Tenggara  Timur.    Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  kuesioner  yang  diberikan kepada masyarakat Desa Beradolu melalui media sosial (whatsapp/facebook/instagram) kemudian dilanjutkan dengan pengolahan data secara AKB.

## METODE
Jenis dan Rancangan Penelitian Jenis  penelitian  yang  digunakan  adalah  observasional  deskriptif  dengan  rancangan cross sectional . Metode penelitian yang digunakan yaitu survei melalui kuesioner yang diberikan kepada responden  secara  daring.  Penelitian  ini  mendeskripsikan  tentang  penerapan  metode  analisis korespondensi  berganda  dan  profil  penggunaan  antibiotika  oleh  masyarakat  Desa  Beradolu, Kecamatan Loli, Kabupaten Sumba Barat, Nusa Tenggara Timur. Penelitian ini telah disetujui oleh Komisi  Etik  Penelitian  Kesehatan  Fakultas  Kedokteran  dan  Kedokteran  Hewan  Universitas  Nusa Cendana berdasarkan Lembar Keputusan nomor 40/UN15.16/KEPK/2022 dengan nomor register UN02220638.

## Variabel Penelitian
Variabel penelitian yang digunakan meliputi jenis antibiotika yang biasa digunakan meliputi amoxicillin, ciprofloxacin, chloramphenicol, cotrimoxazole, dan metronidazole; beserta gejala-gejala yang  dikenal  oleh  masyarakat  sehingga  memperoleh  peresepan  antibiotik  meliputi  sakit tenggorokan,  infeksi  luka,  demam;  diare,  dan  infeksi  saluran  kemih  yang  kemudian  dianalisis menggunakan metode AKB dengan jenis data yang digunakan yaitu data kategorik.

## Populasi dan Sampel
Populasi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu masyarakat desa Beradolu dengan jumlah sebanyak 2.670 orang yang terbagi menjadi 8 RW dan 16 RT. Sampel yang digunakan berjumlah 96 orang. Pengambilan sampel dilakukan menggunakan rumus Slovin sebagai berikut:
𝑛 =
𝑁
1 + 𝑁 (𝑒 2 ) Keterangan: n = banyaknya sampel; N = banyaknya populasi; e = kelonggaran ketidaktelitian atau derajat toleransi (Sugiyono, 2013)
Instrumen Penelitian Penelitian  ini  menggunakan  instrument  berupa  kuesioner  tertutup.  Kuesioner  terbagi menjadi  2  bagian  dan  terdiri  dari  beberapa  pertanyaan.  Bagian  I  terdiri  dari  data  demografi
responden yang memuat pertanyaan berupa nama, jenis kelamin, usia, dan pekerjaan responden. Bagian II terdiri dari 10 item pernyataan mengenai antibiotika yang memiliki jawaban berupa forced choice (ya/tidak atau yes/no ).

## Analisis Data
Data  yang  telah  diperoleh  disimpan  dalam  excel  dan  diubah  dalam  format  csv.  Jawaban responden dikodekan dengan “y” untuk jawaban “Ya” dan “n” untuk jawaban “Tidak”; misalnya untuk variabel  untuk  variabel  diare  jika  responden  mengalami  diare  dilakukan  pengkodean  diare_y sedangkan jika responden tidak mengalami diare dilakukan pengkodean diare_n. Tahapan analisis data  pada  penelitian  ini  menggunakan  perangkat  lunak  R  versi  4.2.0  yang  terlebih  dahulu  telah terinstal.  Analisis  data  menggunakan  perangkat  lunak  R  dijalankan  dengan  bantuan  tiga  paket pengolahan statistika, yaitu FactoMineR, factoextra, dan corrplot (Kassambara, 2017).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pemetaan Jumlah Penggunaan Antibiotika Pada  penelitian  ini,  data  penggunaan  antibiotika  diperoleh  dari  Puskesmas  terdekat  yang berada di Desa Beradolu yaitu Puskesmas Puuweri. Berdasarkan data dari Puskesmas, antibiotika yang  sering  diresepkan  kepada  masyarakat  Desa  Beradolu  adalah  amoxicillin,  ciprofloxacin, chloramphenicol,  cotrimoxazole,  dan  metronidazole.  Selain  itu,  penyakit  yang  sering  ditangani menggunakan antibiotika adalah radang tenggorokan, infeksi luka, demam, diare, dan infeksi saluran kemih (ISK). Gambar 1 menampilkan Pemetaan Jumlah Penggunaan Antibiotika di Desa Beradolu.
Berdasarkan  hasil  pemetaan  variabel  yang  diperoleh,  antibiotika  amoxicillin  adalah antibiotika yang paling banyak digunakan oleh masyarakat desa Beradolu, sedangkan yang paling jarang digunakan antibiotika chloramphenicol. Selain itu, penyakit yang paling banyak dialami oleh masyarakat desa Beradolu adalah sakit tenggorokan, sedangkan penyakit yang paling jarang terjadi adalah ISK.

## Scree Plot Penggunaan Antibiotika
Scree  plot adalah  kurva  yang  diperoleh  dengan  cara  memplotkan  variansi  sebagai  sumbu vertikal  dan  banyaknya  faktor  sebagai  sumbu  horizontal  (Kassambara,  2018).  Faktor  yang digunakan  adalah  variabel  penelitian  yaitu  amoxicillin,  ciprofloxacin,  chloramphenicol, cotrimoxazole, metronidazole, sakit tenggorokan, infeksi luka, demam, diare, dan ISK. Selanjutnya data penggunaan antibiotika disederhanakan menjadi bentuk  dua dimensi. Scree plot penggunaan antibiotika yang diolah secara AKB dapat diamati pada Gambar 2.
Hasil analisis menunjukkan bahwa dimensi 1 menggambarkan persentase variansi sebesar 28,3% dan dimensi 2 sebesar 14,7%. Sehingga total persentase variansi pada dua dimensi pertama adalah  43%  terhadap  keseluruhan  variansi  pembentukan  model.  Berdasarkan  hasil  pengamatan scree plot , dapat diketahui bahwa dari 96 responden yang digunakan dalam penelitian ini, diwakili oleh 43% variansi terhadap keseluruhan data responden penelitian. Hal ini mencerminkan adanya pengurangan dimensi ( dimensionality reduction ) dalam aplikasi AKB.

## Analisis Plot Individual Penggunaan Antibiotika
Plot individual  memberikan tampilan yang berisi posisi dari responden  pada plot individu secara dua dimensi (Irnawati et al., 2021). Respon dari 96 responden diolah lebih lanjut kemudian ditampilkan  dalam  plot  individiual,  posisi/penempatannya  didasarkan  atas  pertimbangan  10 variabel yang telah diubah menjadi dimensi dan divisualisasikan untuk dua dimensi pertama. Plot individual penggunaan antibiotika yang diolah secara AKB dapat diamati pada Gambar 3.
Hasil analisis menunjukkan bahwa dimensi 1 dan dimensi 2 hanya menggambarkan sekitar 43%  variansi  data.  Responden-responden  yang  terdapat  dalam  plot  individual  adalah  responden yang masuk dalam persentase variansi pada dimensi 1 dan dimensi 2 yang ditempatkan oleh AKB ketika dianalisis.
Analisis Variabel Penggunaan Antibiotika Analisis variabel dilakukan dengan melihat nilai coord , cos2 , dan contrib dari variabel analisis. Coord menggambarkan posisi koordinat x dan y variabel terhadap pembentukan model data, dimana sumbu  x  adalah  dimensi  1  dan  sumbu  y  adalah  dimensi  2. Cos2 adalah  kualitas  variabel  dalam pembentukan  model  data,  dimana  semakin  nilainya  tinggi  atau  berwarna  merah,  maka  variabel tersebut  memiliki  kualitas  paling  baik  dalam  membentuk  model. Contrib adalah  kontribusi  dari variabel  dalam  pembentukan  model  data,  dimana  semakin  nilainya  tinggi  atau  berwarna  merah, maka  variabel  tersebut  memiliki  kontribusi  paling  besar  dalam  pembentukan  model  data (Kassambara,  2017).  Penggambaran  koordinat  ( coord )  mengarahkan  posisi  setiap  responden terhadap variabel pada plot individual, sedangkan visualisasi cos2 dan contrib dapat diamati pada Gambar 4.

## Analisis Plot Korelasi Penggunaan Antibiotika
Plot korelasi menyajikan informasi tentang variabel mana yang mempunyai kontribusi paling besar dalam pembentukan korelasi antara dimensi 1 dan dimensi 2 (Kassambara, 2017). Variabel yang memiliki nilai paling besar dan warna paling pekat atau gelap memiliki kontribusi yang paling besar dalam membentuk korelasi dimensi. Plot korelasi penggunaan antibiotika yang diolah secara AKB dapat diamati pada Gambar 5.
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  variabel  yang  memiliki  kontribusi  paling  besar  dalam dimensi  1  yaitu  diare_y  dan  diare_n  dengan  nilai  0,4694;  demam_y  dan  demam_n  dengan  nilai
Gambar 1. Pemetaan profil penggunaan antibiotika dengan beberapa variabel meliputi (a) amoxicillin, (b) ciprofloxacin, (c) chloramphenicol, (d) cotrimoxazole, (e) metronidazole, (f) sakit tenggorokan, (g) infeksi luka, (h) demam, (i) diare, dan (j) ISK.
Gambar 2. Scree plot penggunaan antibiotika
0,4548);  cotrimoxazole_y  dan  cotrimoxazole_n  dengan  nilai  0,4125;  ciprofloxacin_y  dan ciprofloxacin_n  dengan  nilai  0,3976.  Sedangkan  pada  dimensi  2  yaitu  amoxicillin_y,  amoxicillin_n dengan nilai 6,1168x10 -1 ; sakit tenggorokan_y, dan sakit tenggorokan_n dengan nilai 5,8510x10 -1 .

## Evaluasi Visual Variabel Penggunaan Antibiotika
Evaluasi visual variabel menunjukkan tampilan visual dari variabel penelitian yang digunakan (Kassambara,  2018).  Jika  pada  tampilan  visual  variabel  terdapat  pemisahan  atau  tidak  ada tumbukan/irisan antara variabel_y dan variabel_n, maka metode AKB ini dapat dikatakan berhasil dalam  memetakan  profil  penggunaan  antibiotika.  Visualisasi  variabel  penggunaan  antibiotika  di Desa Beradolu dapat diamati pada Gambar 6.
Hasil  analisis  visual  variabel  menunjukkan  bahwa  metode  AKB  paling  sukses  untuk memodelkan profil data amoxicillin. Variabel amoxicillin memiliki bentuk visual yang terpisah antara responden amoxicillin_y dan amoxicillin_n, sehingga bisa dengan mudah diketahui responden mana yang  menggunakan  antibiotika  amoxicillin  dan  yang  tidak  menggunakan  antibiotika  amoxicillin. Sedangkan  variabel  lainnya  seperti  variabel  ciprofloxacin,  chloramphenicol,  cotrimoxazole, metronidazole,  sakit  tenggorokan,  infeksi  luka,  demam,  diare,  dan  ISK  kurang  berhasil  dipetakan dengan metode AKB karena terdapat tumbukan/irisan pada variabel_y dan variabel_n.

## Deskripsi Dimensi Penggunaan Antibiotika
Pada penelitian ini dilakukan juga deskripsi dimensi 1 dan dimensi 2 yang bertujuan untuk melihat nilai R 2 dan p.value berdasarkan dimensi 1 dan dimensi 2. Nilai R 2 digunakan untuk melihat akurasi  model  terhadap  hasil  penelitian,  dimana  semakin  mendekati  1  maka  model  data  yang diperoleh semakin akurat (Kassambara and Mundt, 2017). Sedangkan nilai p.value digunakan untuk melihat signifikansi model terhadap hasil penelitian, dimana semakin nilai p.value kurang dari 0,05
Gambar 3. Plot individual penggunaan antibiotika
Gambar 4. Visualisasi Analisis Variabel Penggunaan Antibiotika meliputi (a) cos2 dan (b) contrib
maka model data yang diperoleh semakin signifikan. Tabel I menampilkan deskripsi dimensi hasil pengolahan data secara AKB.
Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel yang paling akurat dan signifikan pada dimensi 1 yaitu  diare  dengan  nilai  R 2 sebesar  0,47  dan  nilai  p.value  sebesar  1,3678x10 -14 ,  sedangkan  pada dimensi  2  yaitu  amoxicillin  dengan  nilai  R 2 sebesar  0,61  dan  nilai  p.value  sebesar  5,1296x10 -21 . Namun jika dibandingkan antara nilai variabel diare dan variabel amoxicillin, variabel yang paling akurat dan singnifikan adalah variabel amoxicillin. Hal ini juga dapat dibuktikan dari hasil analisis visual variabel, dimana variabel yang paling sukses dipetakan dengan baik oleh AKB adalah variabel amoxicillin.
Gambar 5. Plot korelasi penggunaan antibiotika
Gambar  6.  Evaluasi  visual  variabel  penggunaan  antibiotika.  (a)  amoxicillin,  (b) ciprofloxacin,  (c)  chloramphenicol,  (d)  cotrimoxazole,  (e)  metronidazole,  (f)  sakit tenggorokan, (g) infeksi luka, (h) demam, (i) diare, (j) ISK.

## Pemanfaatan Pengolahan Big Data secara Analisis Korespondensi Berganda

## KESIMPULAN
Metode  analisis  korespondensi  berganda  dapat  diaplikasikan  pada  penggambaran  profil penggunaan antibiotika oleh masyarakat Desa Beradolu, Kecamatan Loli, Kabupaten Sumba Barat, Nusa Tenggara Timur. Meskipun demikian, pada penelitian selanjutnya perlu dikembangkan model- model lain yang mendukung pengembangan riset-riset farmasi sosial khususnya dalam pengolahan big data untuk memberikan informasi yang relevan dan sederhana baik bagi masyarakat di Indonesia secara khusus maupun masyarakat global secara umum.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih  atas  izin  penelitian  yang  diberikan  oleh  Bapak  Yance Kaleka  selaku  Kepala  Desa  Beradolu  serta  segenap  masyarakat  Desa  Beradolu,  Kecamatan  Loli, Kabupaten  Sumba  Barat,  Nusa  Tenggara  Timur  yang  telah  bersedia  menjadi  responden  pada penelitian  ini.  Peneliti  juga  mengucapkan  terima  kasih  dan  apresiasi  kepada  segenap  validator kuesioner meliputi apt. Chotijatun Nasriyah, M.Farm., apt. Maria Meylinda Kini Come, S.Farm., dan apt. Apriponi Dwi Putri, S.Farm.

## DAFTAR PUSTAKA
Andiarna,  F.,  Irul,  H.,  Eva,  A.,  2020.  Pendidikan  Kesehatan  tentang  Penggunaan  Antibiotik  secara Tepat dan Efektif sebagai Upaya Mengatasi Resistensi Obat. Journal of Community Engagement and Employment , 2(1), 15 – 22.
Dewi, I.W., Mustafid, M., Hoyyi, A., 2014. Penerapan Metode Korespondensi Bersama Untuk Analisis Perubahan Perilaku Pengguna Smartphone . Jurnal Gaussian , 3(3), 451 – 460.
Fatmah, S., Aini, S.R., Pratama, I.S., 2019. Tingkat Pengetahuan Mahasiswa Tahun Pertama Bersama (TPB) tentang Penggunaan Antibiotik dalam Swamedikasi. Jurnal Sains Farmasi & Klinis , 6(3), 200 – 205.
Irnawati, Riswanto, F.D.O., Riyanto, S., Martono, S., Rohman, A., 2021. The use of software packages of  R  factoextra  and  FactoMineR  and  their  application  in  principal  component  analysis  for authentication of oils. Indonesian Journal of Chemometrics and Pharmaceutical Analysis , 1(1),
1 – 10.
Kassambara, A., 2018. Machine Learning Essentials: Practical Guide in R. STHDA. Kassambara, A., 2017. Practical guide to principal component methods in R: PCA, M (CA), FAMD, MFA,
HCPC, factoextra. Vol. 2., STHDA.
Kassambara,  A.,  Mundt,  F.,  2017.  Packa ge  “factoextra”  for  R:  Extract  and  Visualize  the  Results  of Multivariate Data Analyses. R package version ,.
Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, 2013. Riset Kesehatan Dasar 2013. Nurmala, S., Gunawan, D.O., 2020. Pengetahuan Penggunaan Obat Antibiotik Pada Masyarakat Yang Tinggal di Kelurahan Babakan Madang. Fitofarmaka: Jurnal Ilmiah Farmasi , 10(1), 22 – 31.
Tabel I. Deskripsi Dimensi Pengolahan Data Penggunaan Antibiotika secara AKB
Variabel Dimensi R 2 p.value Diare 1 0.4694 1.3678 x 10 -14 Demam 1 0.4548 4.9807 x 10 -14 Cotrimoxazole 1 0.4145 1.7563 x 10 -12 Ciprofloxacin 1 0.3976 5.7884 x 10 -12 Metronidazole 1 0.3172 2.3215 x 10 -9 Infeksi luka 1 0.3168 2.3881 x 10 -9 Chloramphenicol 1 0.2435 3.2447 x 10 -7 ISK 1 0.1935 7.3265 x 10 -6 Amoxicillin 2 0.6117 5.1296 x 10 -21 Sakit tenggorokan 2 0.5860 1.0626 x 10 -19 Metronidazole 2 0.1678 3.4169 x 10 -5 ISK 2 0.0606 1.5602 x 10 -2
R  Core  Team,  2015.  R  Development  Core  Team. R:  A  Language  and  Environment  for  Statistical Computing , 55, 275 – 286.
Wulandari, A., Ginanjar, I., Nurfitri, I., 2018. Pengelompokan Penyakit Berdasarkan Wilayah Tempat Tinggal dan Kategori Usia Menggunakan Analisis Korespondensi Berganda Studi Kasus Data Pasien Korban Banjir di Kecamatan Dayeuhkolot. Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat , 2(7),
552 – 555.