## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 1, September 2022 Hal 33-42 https://djournals.com/resolusi

## Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Calon Putri Pariwisata Nias Barat Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment
(WASPAS)
Wiwien Ngesti Hia, Mesran, Fince Tinus Waruwu *
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 wiwienngesti124@gmail.com, 2 mesran.skom.mkom@gmail.com, 3,* fincedav@gmail.com Email Penulis Korespondensi: fincedav@gmail.com
Abstrak− Putri pariwisata merupakan salah satu media promosi untuk mengenalkan budaya daerah dan potensi wisata yang dimiliki setiap daerahnya. Dinas pariwisata dan kebudayaan kabupaten Nias Barat mengadakan seleksi untuk mendapatkan putri terbaik untuk menjadi  putri pariwisata  sesuai  dengan  ketentuan. Proses  masih  tergolong  manual  membuat  proses  seleksi  menjadi  lebih  lama  dan kurang efisien. Sistem penilaian menggunakan SPK sangat membantu juri dalam proses penyeleksian untuk mendapatkan putri terbaik dari  sekian  banyaknya  putri  yang  terdaftar.  Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakana  metode  Weight  Aggregated  Sum  Product Assesment (WASPAS) untuk membantu sebuah sistem yang dapat membantu juri dalam proses penyeleksian berdasarkan kriteria yang telah  ditentukan.  Penerapan  Weight  Aggregated  Sum  Product  Assesment)  (WASPAS)  diharapkan  memudahkan  juri  dalam  proses penyeleksian yang sesuai dengan kriteria, lebih cepat  dan lebih efisien sesuai dengan yang diharapkan.
Kata Kunci: Putri Pariwisata; Sistem Pendukung Keputusan; WASPAS
Abstract− Princess tourism is one of the promotional media to introduce the culture of the region and the tourism potential that each region has. The tourism and culture office of West Nias regency held a selection to get the best daughter to become a tourism princess in accordance with the provisions. The process is still classified as manual making the selection process longer and less efficient. The assessment system using SPK is very helpful for judges in the selection process to get the best daughters from the many daughters listed. In this study, the authors used the Weight Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) method to assist a system that can assist judges in the selection process based on predetermined criteria. The application of Weight Aggregated Sum Product Assessment) (WASPAS) is expected to facilitate judges in the selection process that is in accordance with the criteria, faster and more efficient as expected.
Keywords: Princess Tourism; Decision Support System; WASPAS

## 1. PENDAHULUAN
Pariwisata adalah salah satu bagian dalam suatu bangsa dan dari kehidupan manusia. Pariwisata diakui sebagai salah satu industri yang secara ekonomi paling mampu bertahan dan cenderung menurun. Untuk mengenalkan budaya daerah dan potensi wisata yang dimiliki pada tiap daerah diperlukan seorang Putri pariwisata yang juga merupakan sebagai salah satu alat  atau  media  promosi.  Putri  pariwisata  merupakan  ikon  pariwisata  dan  kebudayaan  yang  terpilih  setelah  melewati beberapa rangkaian seleksi. Nias Barat merupakan salah satu kabupaten yang memiliki banyak objek wisata. Kabupaten Nias Barat memiliki kekayaan wisata yang tidak kalah saing dengan wisata yang terdapat di indonesia. Objek wisata yang terdapat  di nias barat dibagi kedalam 2 jenis,  yaitu : Objek  wisata sejarah dan Objek  wisata alam.  Objek  wisata alam terpopuler yang terdapat di nias barat yaitu 7 pantai dan 2 pulau antara lain : Pulau Asu, Pulau Bawa, Pantai Fari’i, Pantai Gu’u, Pantai Falaete, Pantai Wazi, Pantai Ture, Pantai Fadaya dan Pantai Sirombu. Objek wisata sejarah terpopuler yang terdapat di nias barat yaitu rumah adat Nias Barat, Situs Megalitik di lahomi, Bale Hilimbowo (untuk melihat sunrise), Situs Megalitik Tekhombowo di Desa sisarahili, dan Batu Bersusun di Pantai Falaete. Sehingga dengan objek wisata yang dimiliki oleh Nias Barat membuat para para wisatawan nyaman dengan liburan mereka, tidak bosan serta tertarik untuk berkunjung kembali[1].
Sebagai salah satu program pembangunan kepariwisataan di daerah, khususnya Nias Barat, Dinas Pariwisata dan Kebudayaan  Nias  Barat  menggelar  pemilihan  putri  pariwisata  kabupaten  Nias  Barat.  Pemilihan  putri  pariwisata  ini merupakan ajang mengasah kemampuan, bakat, keterampilan, dan potensi putri-putri Nias Barat. Adapun kriteria yang menjadi penilaian pemilihan putri pariwisata yaitu merupakan putri Nias Barat, skill, tinggi badan, karisma dan attitude, usia, pendidikan dan public speaking. Akan tetapi dalam proses penyeleksian yang dilakukan belum menggunakan sistem yang  dapat  membantu  dalam  penyeleksian  sehingga  memerlukan  waktu  yang  lama  untuk  mengolah  data  dan keakuratannya  kurang  baik.  Proses  seleksi  yang  dilakukan  kurang    begitu  tepat  karena  dari  sekian  banyaknya  yang mendaftar  sebagai  calon  putri  pariwisata.  Dari  permasalahan  tersebut  maka  dibutuhkan  sebuah  sistem  yang  dapat membantu juri dalam pengambilan keputusan untuk menyeleksi calon putri pariwisata yang ada. Untuk itu diperlukan sistem  pendukung  keputusan  guna  membantu  mempercepat  dan  mempermudah  proses  pengambilan  keputusan penyeleksian putri pariwisata  yang sesuai dengan kriteria yang ditentukan.
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sistem  yang  menggabungkan  model  dan  data,  memiliki  kemampuan memecahkan masalah semi terstruktur dan tidak terstruktur[2]. Dengan adanya sistem pendukung keputusan pemilihan putri pariwisata di nias barat dapat membantu para juri dalam melakukan penyeleksian putri pariwisata nias barat dengan tepat, efektif, dan efisien.  Banyak metode yang dapat diterapkan pada sistem pendukung keputusan, diantaranya metode SAW,  WP,  WASPAS,  ELECTRE,  PROMETHEE,  MOORA[3].  Namun  pada  penelitian  yang  penulis  lakukan  ini menggunakan metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS). Metode WASPAS merupakan metode

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 1, September 2022 Hal 33-42 https://djournals.com/resolusi
pengambilan  keputusan  yang dapat mencari solusi ideal positif dan solusi ideal negatif dalam  menyelesaikan  masalah yang  ada[4].  Metode  WASPAS  juga  merupakan  kombinasi  antara  metode  WP  dan  metode  SAW[3],  dengan  metode WASPAS dapat memaksimalkan dalam pemilihan nilai tertinggi dan nilai terendah putri pariwisata terbaik. Jika dalam metode  WASPAS  terdapat  kriteria  biaya  (Cost),  maka  harus  mencari  nilai  yang  minimum  dan  juga  nilai  maksimum (Benefit). Metode tersebut dipilih karena model pendukung keputusan dimana peralatan utamanya adalah sebuah hirarki fungsional dengan pemasukan utama nya persepsi manusia.
Berdasarkan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Mochammad Taufiq As’ arie tahun 2019, disimpulkan bahwa metode AHP dan TOPSIS berhasil diimplementasikan dalam sistem pendukung keputusan untuk penentuan finalis pemilihan duta wisata Kabupaten Kutai Kartanegara dengan kriteria bahasa inggris, etika kepribadian, public speaking, seni dan kebudayaan, tinggi badan dan pengetahuan umum. Penerapan sistem pendukung keputusan penentuan finalis dalam pemilihan duta wisata Kabupaten Kutai Kartanegara dengan metode AHP dan TOPSIS berbasis website berhasil diimplementasikan untuk membantu pengguna mendapat informasi tentang alternatif terbaik calon finalis Duta Wisata[5]. Pada tahun 2015, Yasni Djamain dalam penelitiannya tentang sistem pendukung  keputusan penerimaan pegawai baru PT.PLN (persero) kantor pusat dengan metode SAW  menyimpulkan bahwa dari hasil analisa sesuai dengan kriteria yang ditetapkan, Penerimaan dilakukan menurut hasil seleksi administrasi, General Aptitude Test (GAT), akademis dan bahasa inggris,  psikotes  dan  FGD,  kesehatan  dan  wawancara  yang  dimiliki  calon  pegawai  baru.  dengan  metode  ini  dapat menentukan nilai bobot pada setiap atribut, dan kemidian dilakukan proses perankingan dalam menyeleksi atau memilih alternatife terbaik[6]. Pada tahun 2018, Sugiarti melakukan penelitian tentang penerapan sistem pendukung keputusan mempromosikan kampus dengan metode WASPAS. Hasil dari penelitian terhadap penentuan kebijakan strategi promosi kampus dapat dipakai sebagai pertimbangan untuk menentukan kebijakan strategis promosi kampus yang tepat. Standar penyelesaian kebijakan strategi promosi kampus dengan menghitung nilai bobot dari masing-masing kriteria yaitu izin yang diperoleh dari pihak sekolah[4]. Ratia Tari di tahun 2019, menyatakan bahwa penelitian tentang sistem pendukung keputusan  penentuan  dosen  komputer  terbaik  dengan  menerapkan  metode  WASPAS,  menentukan  bahwa  penentuan dosen  komputer  terbaik  berhasil  dipilih  berdasarkan  ketentuan  kriteria  dengan  menerapkan  metode  sistem  pendukung keputusan  dengan  metode  WASPAS[3].  Sedangkan  Syafrizal  Barus  pada  tahun  2018  menyimpulkan  bahwa  dalam pengangkatan  guru  tetap  menggunakan  metode  WASPAS  bisa  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  dalam memutuskan satu atau lebih dari beberapa alternatife  yang  diambil untuk dijadikan sebagai guru tetap dengan  kriteria yang dapat dijadikan sebagai bahan pertimbangan[7].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada gambar 1 berikut merupakan tahapan dari penelitian yang penulis lakukan dalam penelitian.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berikut merupakan penjelasan dari gambar 1 di atas.
1. Tahap Identifikasi Masalah
Pada tahap ini merupakan cara dari penulis untuk dapat menduga, memperkirakan dan menguraikan apa yang sedang menjadi masalah pada Seleksi Calon Putri Pariwisata Nias Barat.
2. Studi Lapangan
Pada tahap ini dilakukan pegumpulan data yang berhubungan dengan penelitian dan pembuatan sistem yaitu, observasi dan wawancara.
3. Tahap Studi Literatur
Pada tahap ini, dilakukan pemahaman terhadap objek yang akan diteliti, dengan membaca berbagai sumber referensi seperti, buku-buku, jurnal, maupun sumber bacaan lain.
4. Tahap Analisa dan Penerapan Metode WASPAS
Identifikasi Masalah Tahapan Perancangan SPK Studi Lapangan a. Observasi b. Wawancara Tahapan Pengujian Studi Literatur Tahapan Analisa dan Penerapan Metode
WASPAS a. Membuat Matriks Xij b. Menormalisasikan matriks Xij
c.  Menghitung nilai Preferensi (Qi)
Dokumentasi Laporan 1 2 3 4 5 6 7

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 1, September 2022 Hal 33-42 https://djournals.com/resolusi
Tahapan  Analisa  digunakan  untuk  mengetahui  apa  yang  menjadi  sumber  masalah  pada  saat  Seleksi  Calon  Putri Pariwisata Nias Barat sehingga penyelesaian yang dihasilkan diharapkan nantinya dapat mengatasi permasalahan yang ada.  Setelah  itu,  penulis  melakukan  penerapan  terhadap  metode  Weight  Aggregated  Sum  Product  Assesment (WASPAS) pada Seleksi Calon Putri Pariwisata Nias Barat. Penerapan metode ditujukan untuk menghitung nilai-nilai dari setiap alternatif dan kriteria yang ada.
5. Tahap Perancangan SPK
Pada tahap ini, penulis memberikan gambaran mengenai sistem Seleksi Calon Putri Pariwisata Nias Barat yang akan diusulkan.  Tahap  perancangan  sistem  merupakan  data  yang  telah  dianalisis  kedalam  bentuk  yang  mudah  dan dimengerti oleh pemakai (user).
6. Tahapan Pengujian
Merupakan tahap penerapan dari proses analisa, dimana data akan diproses kedalam perangkat lunak sistem (source code), tujuannya untuk mengetahui apakah sistem dapat berjalan sesuai kebutuhan dan dapat berjalan dengan baik, atau diperlukannya perbaikan pada sistem tersebut. Untuk mengimplementasikan sistem yang akan dibuat, dibutuhkan perangkat pendukung, yaitu berupa perangkat lunak dan perangkat keras.
7. Dokumentasi Laporan
Tahap  dokumentasi  laporan  merupakan  tahap  akhir  dari  pelaksanan  penelitian  yang  dibuat  dalam  bentuk  laporan. Dokumentasi  ini  dibuat  untuk  memberikan  kemudahan  penjelasan  aplikasi  kepada  orang  lain  yan  ingin mengembangkan aplikasi lebih lanjut.

## 2.2 Putri Pariwisata
Putri wisata menurut Andriani merupakan Putri yang mewakili daerahnya dalam upaya mempromosikan potensi dan aset wisata daerahnya[8]. Peran Putri pariwisata sangat dibutuhkan dalam melakukan pengembangan dan peningkatan sektor pariwisata di daerahnya dalam membantu tugas dari dinas pariwisata Nias barat. Putri pariwisata merupakan salah satu bagian yang dianggap mampu menjalin hubungan kerjasama dengan pemerintah setempat dalam mempromosikan suatu daerah tertentu khususnya pada potensi pariwisata daerahnya tersebut. putri pariwisata sangat diharapkan menjadi sebagai ikon  dalam  daerah  yang  mampu  menjadi  pembicara  dan  menyampaikan  atau  memberikan  informasi  tentang  potensi pariwisata pada daerah tertentu kepada masyarakat luas sehingga ada ketertarikan untuk mengunjungi daerah pariwisata tersebut[9].

## 2.3 Metode WASPAS
Metode  WASPAS  merupakan  kerangka  kerja  untuk  membuat  keputusan  yang  efektif  pada  masalah  yang  kompleks dengan menyederhanakan dan mempercepat proses pengambilan keputusan dengan memecahkan menjadi bagian-bagian dan mengatur bagian-bagian dalam susunan hirarki dan memberikan nilai numerik pada subyektif[10]. Langkah-langkah metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) sebagai berikut[11][12][13][14][15]: 1. Menentukan normalisasi matriks dalam pengambilan keputusan.
X ij = [ x 11 x 12 ⋯ x 1n x 12 x 22 ⋯ x 2n ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ x m1 x m1 ⋯ x mn ] (1)
2. Menormalisasikan nilai R ij dengan rumus sebagai berikut:
1. Kriteria Keuntungan (Benefit)
R ij = Xij maxi Xij (2)
2. Untuk Variabel Biaya (Cost)
R ij = miniXij Xij (3)
3. Menghitung nilai normalisasi matriks dan bobot WASPAS dalam pengambilan keputusan.
Q 1 = 0,5 ∑ R IJ N J=1 W J+ 0,5 ∏ (R IJ )wj J=1 (4)
Keterangan:
0,5
= Ketetapan
Q 1 = Nilai dari Q ke i 𝑋 𝑖𝑗𝑤 = Perkalian nila 𝑋 𝑖𝑗 dengan bobot W Benefit  = jika nilai tersebut adalah terbaik Cost = jika nilai terkecil adalah terbaik

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 1, September 2022 Hal 33-42 https://djournals.com/resolusi

## 3.1 Analisa Dan Penerapan Metode
Pada bagian ini merupakan perhitungan dan perancangan yang dibutuhkan dalam proses penyeleksian putri pariwisata nias barat. Dalam prosesnya, peneliti menerapkan metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) untuk menyelesaikan kasus ini dengan menggunakan sampel atau alternatif sebanyak 15 alternatif dan 7 kriteria. Nilai dalam setiap kriteria penulis dapatkan dari hasil wawancara langsung dengan pihak instansi Dinas Pariwisata dan Kebudayaan Nias  Barat.  Dimana  nilai  yang  paling  tertinggi  akan  dijadikan  sebagai  alternatif  yang  akan  dijadikan  sebagai  Putri Pariwisata Nias Barat.

## 3.2 Penetapan Kriteria
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  beberapa  data  kriteria  yang  telah  ditentukan  pihak  instansi  Dinas  Pariwisata  dan Kebudayaan Nias Barat sebagai bahan untuk memperkuat ukuran kelayakan pemilihan salah satu alternatif untuk menjadi Putri  Pariwisata  Nias  Barat.  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  dirancang  dalam  penelitian  ini,  data  kriteria  yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 1. Data Kriteria Seleksi Calon Putri Pariwisata Nias Barat Kode Kriteria Kriteria Bobot Jenis C1 Putri Nias Barat 0,370 Benefit C2 Skill 0,227 Benefit C3 Tinggi Badan 0,156 Benefit C4 Karisma dan Attitude 0,108 Benefit C5 Usia 0,072 Cost C6 Pendidikan 0,044 Benefit C7 Public Speaking 0,020 Benefit
Di  bawah  ini  pada  tabel  1  kriteria  C1,  C2  dan  C6  merupakan  kriteria  linguistik,  sehingga  perlu  dilakukan pembobotan terlebih dahulu.
Tabel 2. Pembobotan Kriteria C1 No Putri Nias Barat C1 Nilai Kriteria 1 YA 2 2 Tidak 1 Tabel 3. Pembobotan Kriteria C2 No Skill C2 Nilai Kriteria 1 Sangat Baik 5 2 Baik 4 3 Cukup 3 4 Buruk 2 5 Sangat Buruk 1 Tabel 4. Pembobotan Kriteria C6 No Pendidikan C6 Nilai Kriteria 1 Sastra 1 5 2 Diploma III 3 3 SMA/SMK 1

## 3.3 Penetapan Alternatif
Data alternatif menggunakan data sebanyak 15 peserta calon putri pariwisata Nias Barat yang dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 5. Nilai Alternatif dan Kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Yusri Pinta Oktaviarni Zai YA Sangat Baik 155 81 18 1 81 Komite Riang Daeli YA Baik 165 87 20 3 85 Ika Dearni Hia YA Baik 160 75 21 3 78 Linsay Nur Aprilda Hia YA Sangat Baik 158 80 22 5 73 Finewita Waruwu YA Cukup 163 75 23 5 76 Elisabet Cahaya Ceria Hia YA Cukup 159 76 18 1 80 Rince Astuti Gulo YA Baik 156 77 18 1 75 Syukurin Juliani Gulo YA Baik 159 73 20 3 77

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 1, September 2022 Hal 33-42 https://djournals.com/resolusi
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Finia Zai YA Baik 153 74 21 3 70 Erlina Gulo YA Cukup 155 72 21 3 74 Citra Damai S Lahagu YA Sangat baik 157 75 22 3 70 Ita Krisdayanti Daeli YA Baik 155 75 23 1 65 Nesti P. Halawa YA Sangat Baik 153 72 22 5 60 Mintha Syukur Zai YA Baik 155 75 21 5 65 Kurnia Darmawati Halawa YA Baik 156 73 22 1 69
Dari tabel alternatif yang telah di bobotkan menggunkan tabel 2, maka di peroleh tabel  ranting kecocokan yang dilihat pada tabel berikut:
Tabel 6. Rating Kecocokan Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Yusri Pinta Oktaviarni Zai 2 5 155 81 18 1 81 Komite Riang Daeli 2 4 165 87 20 3 85 Ika Dearni Hia 2 4 160 75 21 3 78 Linsay Nur Aprilda Hia 2 5 158 80 22 5 73 Finewita Waruwu 2 3 163 75 23 5 76 Elisabet Cahaya Ceria Hia 2 3 159 76 18 1 80 Rince Astuti Gulo 2 4 156 77 18 1 75 Syukurin Juliani Gulo 2 4 159 73 20 3 77 Finia Zai 2 4 153 74 21 3 70 Erlina Gulo 2 3 155 72 21 3 74 Citra Damai S Lahagu 2 5 157 75 22 3 70 Ita Krisdayanti Daeli 2 4 155 75 23 1 65 Nesti P. Halawa 2 5 153 72 22 5 60 Mintha Syukur Zai 2 4 155 75 21 5 65 Kurnia Darmawati Halawa 2 4 156 73 22 1 69 Max 2 5 165 87 23 5 85 Min 2 3 153 72 18 1 70

## 3.4 Penerapan Metode WASPAS
Berdasarkan  data  rating  kecocokan  yang  terdapat  pada  tabel  4.7  di  atas,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan perhitungan  untuk  setiap  alternatif  dengan  menggunakan  metode  Weight  Aggregated  Sum  Product  Assesment (WASPAS). berikut ini adalah langkah-langkah penyelesaian perhitungan dengan menggunakan metode WASPAS. 1. Membuat  Matrix Keputusan ( 𝑋 𝑖𝑗 ) Matrix keputusan 𝑋 𝑖𝑗 di dapat dari data ranting kecocokan yang terdapat pada tabel 7.
𝑋 𝑖𝑗 =
[ 2 5 155 81 18 1 81 2 4 165 87 20 3 85 2 4 160 75 21 3 78 2 5 158 80 22 5 73 2 3 163 75 23 5 76 2 3 159 76 18 1 80 2 4 156 77 18 1 75 2 4 159 73 20 3 77 2 4 153 74 21 3 70 2 3 155 72 21 3 74 2 5 159 76 18 1 80 2 4 156 77 18 1 75 2 5 159 73 20 3 77 2 4 153 74 21 3 70 2 4 155 72 21 3 74] 2. Menghitung matrix ternormalisasi ( 𝑅 𝑖𝑗 )
Pada  langkah  ini,  perhitungan  normalisasi  matrik  menggunakan  persamaan  ke  2.1  untuk  menghitung  nilai  kriteria benefit yaitu C1, C2, C3, C4, C6, dan C7. Sedangkan untuk menghitung nilai Cost yaitu C5. Kriteria C1 (Benefit)
𝑥1.1 = 2 2 ⁄ = 1

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 1, September 2022 Hal 33-42 https://djournals.com/resolusi
𝑥1.2 = 2 2 ⁄ = 1 𝑥1.3 = 2 2 ⁄ = 1 𝑥1.4 = 2 2 ⁄ = 1 𝑥1.5 = 2 2 ⁄ = 1 𝑥1.6 = 2 2 ⁄ = 1
𝑥1.7 = 2 2 ⁄ = 1 𝑥1.8 = 2 2 ⁄ = 1
𝑥1.9 = 2 2 ⁄ = 1
𝑥1.10 = 2 2 ⁄ = 1
𝑥1.11 = 2 2 ⁄ = 1
𝑥1.12 = 2 2 ⁄ = 1
𝑥1.13 = 2 2 ⁄ = 1
𝑥1.14 = 2 2 ⁄ = 1 𝑥1.15 = 2 2 ⁄ = 1
Lakukan perhitungan diatas untuk  mencari  nilai  normalisasi  matriks kriteria  C2, C3, C4, C6, dan C7 dengan jenis kriteria (Benefit).
Sedangkan untuk menghitung nilai Cost yaitu C5 sebagai berikut. Kriteria C5 (Cost)
𝑥5.1 = 18 18 ⁄ = 1 𝑥5.2 = 20 18 ⁄ = 1,1111 𝑥5.3 = 21 18 ⁄ = 1,1666 𝑥5.4 = 22 18 ⁄ = 1,2222 𝑥5.5 = 23 18 ⁄ = 1,2777 𝑥5.6 = 18 18
⁄ = 1 𝑥5.7 = 18 18
⁄ = 1 𝑥5.8 = 20 18 ⁄ = 1,1111 𝑥5.9 = 21 18 ⁄ = 1,1666 𝑥5.10 = 21 18 ⁄ = 1,1666 𝑥5.11 = 18 18 ⁄ = 1 𝑥5.12 = 18 18 ⁄ = 1 𝑥5.13 = 20 18 ⁄ = 1,1111 𝑥5.14 = 21 18 ⁄ = 1,1666
𝑥5.15 = 21 18
⁄ = 1,1666
Dari hasil pehitungan di atas dapat dilihat dari matrix dibawah ini:
𝑋 𝑖𝑗 =
[ 1 1 0,9393 0,9310 1 0,2 0,9529 1 0,8 1 1 1,1111 0,6 1 1 0,8 0,9696 0,8620 1,1666 0,6 0,9176 1 1 0,9575 0,9195 1,2222 1 0,8588 1 0,6 0,9878 0,8620 1,2777 1 0,8941 1 0,6 0,9636 0,8735 1 0,2 0,9411 1 0,8 0,9454 0,8850 1 0,2 0,8823 1 0,8 0,9636 0,8390 1,1111 0,6 0,9058 1 0,8 0,9272 0,8505 1,1666 0,6 0,8235 1 0,6 0,9393 0,8275 1,1666 0,6 0,8705 1 1 0,9636 0,8735 1 0,2 0,9411 1 0,8 0,9454 0,8850 1 0,2 0,8823 1 1 0,9636 0,8390 1,1111 0,6 0,9058 1 0,8 0,9272 0,8505 1,1666 0,6 0,8235 1 0,8 0,9393 0,8275 1,1666 0,6 0,8705]
3. Mencari Nilai Priferensi ( 𝑄 𝐼 )

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 1, September 2022 Hal 33-42 https://djournals.com/resolusi

## Menghitung nilai normalisasi matrik dan bobot dalam pengambilan keputusan
𝑄1 = 0,5 ∑(1 ∗ 0,370) + (1 ∗ 0,227) + (0,9393 ∗ 0,156) + (0,9310 ∗ 0,108) + (1 ∗ 0,072) + (0,2 ∗ 0,044) + (0,9529 ∗ 0,020) + 0,5 ∏ 1 0,370 ∗ 1 0,227 ∗ 0,9393 0,156 ∗ 0,9310 0,108 ∗ 1 0,072 ∗ 0,2 0,044 ∗ 0,9529 0,020
= 0,5 ∑ 0,37 + 0,227 + 0,1465 + 0,1005 + 0,072 + 0,0088 + 0,0190 + 0,5 ∏ 1 ∗ 1 ∗ 0,9902 ∗ 0,9923) ∗ 1 ∗
0,9316 ∗ 0,9990
= 0,5 ∗ 0,9438 + 0,5 ∗ 0,9144
= 0,4719 + 0,4572
= 0,9291 𝑄2 = 0,5 ∑(1 ∗ 0,370) + (0,8 ∗ 0,227) + (1 ∗ 0,156) + (1 ∗ 0,108) + (1,1111 ∗ 0,072) + (0,6 ∗ 0,044) + (1 ∗ 0,020) + 0,5 ∏ 1 0,370 ∗ 0,8 0,227 ∗ 1 0,156 ∗ 1 0,108 ∗ 1,1111 0,072 ∗ 0,6 0,044 ∗ 1 0,020
= 0,5 ∑ 0,37 + 0,1816 + 0,156 + 0,108 + 0,0799 + 0,0264 + 0,02 + 0,5 ∏ 1 ∗ 0,9506 ∗ 1 ∗ 1 ∗ 1,0076 ∗ 0,9777 ∗ 1 = 0,5 ∗ 0,9419 + 0,5 ∗ 0,9364
= 0,4709 + 0,4682
= 0,9391
𝑄3 = 0,5 ∑(1 ∗ 0,370) + (0,8 ∗ 0,227) + (0,9696 ∗ 0,156) + (0,8620 ∗ 0,108) + (1,1666 ∗ 0,072) + (0,6 ∗
0,044) + (0,9176 ∗ 0,020) + 0,5 ∏ 1 0,370 ∗ 0,8 0,227 ∗ 0,9696 0,156 ∗ 0,8620 0,108 ∗ 1,1666 0,072 ∗ 0,6 0,044 ∗ 0,9176 0,020
= 0,5 ∑ 0,37 + 0,1816 + 0,1512 + 0,0930 + 0,0839 + 0,0264 + 0,0183 + 0,5 ∏ 1 ∗ 0,9506 ∗ 0,9951 ∗ 0,9840 ∗ 1,0111 ∗ 0,9777 ∗ 0,9982 = 0,5 ∗ 0,9244 + 0,5 ∗ 0,9184 = 0,4622 + 0,2348
= 0,697 𝑄4 = 0,5 ∑(1 ∗ 0,370) + (1 ∗ 0,227) + (0,9575 ∗ 0,156) + (0,9195 ∗ 0,108) + (1,2222 ∗ 0,072) + (1 ∗ 0,044) + (0,8588 ∗ 0,020) + 0,5 ∏ 1 0,370 ∗ 1 0,227 ∗ 0,9575 0,156 ∗ 0,9195 0,108 ∗ 1,2222 0,072 ∗ 1 0,044 ∗
0,8588 0,020
= 0,5 ∑ 0,37 + 0,227 + 0,1493 + 0,0993 + 0,0879 + 0,044 + 0,0171 + 0,5 ∏ 1 ∗ 1 ∗ 0,9932 ∗ 0,9909 ∗ 1,0145 ∗ 1 ∗ 0,9969
= 0,5 ∗ 0,9946 + 0,5 ∗ 0,9953 = 0,4973 + 0,4976
= 0,9949 𝑄5 = 0,5 ∑(1 ∗ 0,370) + (0,6 ∗ 0,227) + (0,9878 ∗ 0,156) + (0,8620 ∗ 0,108) + (1,2777 ∗ 0,072) + (1 ∗
0,044) + (0,8941 ∗ 0,020) + 0,5 ∏ 1 0,370 ∗ 0,6 0,227 ∗ 0,9878 0,156 ∗ 0,8620 0,108 ∗ 1,2777 0,072 ∗ 1 0,044 ∗
0,8941 0,020
= 0,5 ∑ 0,37 + 0,1362 + 0,1540 + 0,0930 + 0,0919 + 0,044 + 0,0178 + 0,5 ∏ 1 ∗ 0,8905 ∗ 0,9980 ∗ 0,9840 ∗ 1,0178 ∗ 1 ∗ 0,9977
= 0,5 ∗ 0,9069 + 0,5 ∗ 0,8880 = 0,4534 + 0,4444 = 0,8974 𝑄6 = 0,5 ∑(1 ∗ 0,370) + (0,6 ∗ 0,227) + (0,9636 ∗ 0,156) + (0,8735 ∗ 0,108) + (1 ∗ 0,072) + (0,2 ∗ 0,044) + (0,9411 ∗ 0,020) + 0,5 ∏ 1 0,370 ∗ 0,6 0,227 ∗ 0,9636 0,156 ∗ 0,8735 0,108 ∗ 1 0,072 ∗ 0,2 0,044 ∗ 0,9411 0,020
= 0,5 ∑ 0,37 + 0,1362 + 0,1503 + 0,0943 + 0,072 + 0,0088 + 0,0188 + 0,5 ∏ 1 ∗ 0,8905 ∗ 0,9942 ∗
0,9854 ∗ 1 ∗ 0,9316 ∗ 0,9987
= 0,5 ∗ 0,8504 + 0,5 ∗ 0,8116
= 0,4252 + 0,408
= 0,831
𝑄7 = 0,5 ∑(1 ∗ 0,370) + (0,8 ∗ 0,227) + (0,9454 ∗ 0,156) + (0,8850 ∗ 0,108) + (1 ∗ 0,072) + (0,2 ∗ 0,044)   +
(0,8823 ∗ 0,020) + 0,5 ∏ 1 0,370 ∗ 0,8 0,227 ∗ 0,9454 0,156 ∗ 0,8850 0,108 ∗ 1 0,072 ∗ 0,2 0,044 ∗ 0,8823 0,020
= 0,5 ∑ 0,37 + 0,1816 + 0,1474 + 0,0955 + 0,072 + 0,0088 + 0,0176 + 0,5 ∏ 1 ∗ 0,9506 ∗ 0,9912 ∗
0,9868 ∗ 1 ∗ 0,9316 ∗ 0,9974
= 0,5 ∗ 0,8229 + 0,5 ∗ 0,8639
= 0,4114 + 0,4319 = 0,8433
𝑄8 = 0,5 ∑(1 ∗ 0,370) + (0,8 ∗ 0,227) + (0,9636 ∗ 0,156) + (0,8390 ∗ 0,108) + (1,1111 ∗ 0,072) + (0,6 ∗ 0,044) + (0,9058 ∗ 0,020) + 0,5 ∏ 1 0,370 ∗ 0,8 0,227 ∗ 0,9636 0,156 ∗ 0,8390 0,108 ∗ 1,1111 0,072 ∗ 0,6 0,044 ∗
0,9058 0,020
= 0,5 ∑ 0,37 + 0,1816 + 0,1503 + 0,0906 + 0,0799 + 0,0264 + 0,0181 + 0,5 ∏ 1 ∗ 0,9506 ∗ 0,9942 ∗ 0,9812 ∗ 1,0076 ∗ 0,9777 ∗ 0,9980 = 0,5 ∗ 0,9169 + 0,5 ∗ 0,9117 = 0,4584 + 0,4558

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 1, September 2022 Hal 33-42 https://djournals.com/resolusi
= 0,9142
𝑄9 = 0,5 ∑(1 ∗ 0,370) + (0,8 ∗ 0,227) + (0,9272 ∗ 0,156) + (0,8505 ∗ 0,108) + (1,1666 ∗ 0,072) + (0,6 ∗
0,044) + (0,8235 ∗ 0,020) + 0,5 ∏ 1 0,370 ∗ 0,8 0,227 ∗ 0,9272 0,156 ∗ 0,8505 0,108 ∗ 1,1666 0,072 ∗ 0,6 0,044 ∗
0,8235 0,020
= 0,5 ∑ 0,37 + 0,1816 + 0,1446 + 0,0918 + 0,0839 + 0,0264 + 0,0164 + 0,5 ∏ 1 ∗ 0,9506 ∗ 0,9882 ∗ 0,9826 ∗ 1,0111 ∗ 0,9147 ∗ 0,9961 = 0,5 ∗ 0,9147 + 0,5 ∗ 0,8503 = 0,4573 + 0,4251
= 0,8824
𝑄10 = 0,5 ∑(1 ∗ 0,370) + (0,6 ∗ 0,227) + (0,9393 ∗ 0,156) + (0,8275 ∗ 0,108) + (1,1666 ∗ 0,072) + (0,6 ∗ 0,044) + (0,8705 ∗ 0,020) + 0,5 ∏ 1 0,370 ∗ 0,6 0,227 ∗ 0,9393 0,156 ∗ 0,8275 0,108 ∗ 1,1666 0,072 ∗ 0,6 0,044 ∗ 0,8705 0,020
= 0,5 ∑ 0,37 + 0,1362 + 0,1465 + 0,0893 + 0,0839 + 0,0264 + 0,0174 + 0,5 ∏ 1 ∗ 0,8905 ∗ 0,9902 ∗ 0,9797 ∗ 1,0111 ∗ 0,9777 ∗ 0,9973
= 0,5 ∗ 0,8697 + 0,5 ∗ 0,8516 = 0,4348 + 0,4258
= 0,8606 𝑄11 = 0,5 ∑(1 ∗ 0,370) + (0,7894 ∗ 0,227) + (0,9636 ∗ 0,156) + (0,8735 ∗ 0,108) + (1 ∗ 0,072) + (0,2 ∗
0,044) + (0,9411 ∗ 0,020) + 0,5 ∏ 1 0,370 ∗ 0,7894 0,227 ∗ 0,9636 0,156 ∗ 0,8735 0,108 ∗ 1 0,072 ∗ 0,2 0,044 ∗ 0,9411 0,020
= 0,5 ∑ 0,37 + 0,1791 + 0,1503 + 0,0943 + 0,072 + 0,0088 + 0,0188 + 0,5 ∏ 1 ∗ 0,9477 ∗ 0,9942 ∗ 0,9854 ∗ 1 ∗ 0,9316 ∗ 0,9987
= 0,5 ∗ 0,8933 + 0,5 ∗ 0,8638 = 0,4466 + 0,4319
= 0,8785 𝑄12 = 0,5 ∑(1 ∗ 0,370) + (0,8 ∗ 0,227) + (0,9454 ∗ 0,156) + (0,8850 ∗ 0,108) + (1 ∗ 0,072) + (0,2 ∗ 0,044) + (0,8823 ∗ 0,020) + 0,5 ∏ 1 0,370 ∗ 0,8 0,227 ∗ 0,9454 0,156 ∗ 0,8850 0,108 ∗ 1 0,072 ∗ 0,2 0,044 ∗ 0,8823 0,020
= 0,5 ∑ 0,37 + 0,1816 + 0,1474 + 0,0955 + 0,072 + 0,0088 + 0,0176 + 0,5 ∏ 1 ∗ 0,9506 ∗ 0,9912 ∗ 0,9868 ∗ 1 ∗ 0,9316 ∗ 0,9974
= 0,5 ∗ 0,8929 + 0,5 ∗ 0,8639 = 0,4464 + 0,4319
= 0,8783 𝑄13 = 0,5 ∑(1 ∗ 0,370) + (0,8947 ∗ 0,227) + (0,9636  ∗ 0,156) + (0,8390 ∗ 0,108) + (1,1111 ∗ 0,072) +
(0,6 ∗ 0,044) + (0,9058 ∗ 0,020) + 0,5 ∏ 1 0,370 ∗ 0,8947 0,227 ∗ 0,9636 0,156 ∗ 0,8390 0,108 ∗ 1,1111 0,072 ∗
0,6 0,044 ∗ 0,9058 0,020
= 0,5 ∑ 0,37 + 0,2030 + 0,1503 + 0,0906 + 0,0799 + 0,0264 + 0,0181 + 0,5 ∏ 1 ∗ 0,9750 ∗ 0,9942 ∗ 0,9812 ∗ 1,0076 ∗ 0,9777 ∗ 0,9980
= 0,5 ∗ 0,9383 + 0,5 ∗ 0,9351 = 0,4691 + 0,4675
= 0,9366 𝑄14 = 0,5 ∑(1 ∗ 0,370) + (0,8 ∗ 0,227) + (0,9272  ∗ 0,156) + (0,8505 ∗ 0,108) + (1,1666  ∗ 0,072) + (0,6 ∗ 0,044) + (0,8235 ∗ 0,020) + 0,5 ∏ 1 0,370 ∗ 0,8 0,227 ∗ 0,9272 0,156 ∗ 0,8505 0,108 ∗ 1,1666 0,072 ∗ 0,6 0,044 ∗ 0,8235 0,020
= 0,5 ∑ 0,37 + 0,1816 + 0,1446 + 0,0918 + 0,0839 + 0,0264 + 0,0164 + 0,5 ∏ 1 ∗ 0,9506 ∗ 0,9882 ∗ 0,9826 ∗ 1,0111 ∗ 0,9777 ∗ 0,9961
= 0,5 ∗ 0,9147 + 0,5 ∗ 0,9089 = 0,4573 + 0,4544
= 0,9117 𝑄15 = 0,5 ∑(1 ∗ 0,370) + (0,8 ∗ 0,227) + (0,9393  ∗ 0,156) + (0,8275 ∗ 0,108) + (1,1666  ∗ 0,072) + (0,6 ∗
0,044) + (0,8705 ∗ 0,020) + 0,5 ∏ 1 0,370 ∗ 0,8 0,227 ∗ 0,9393 0,156 ∗ 0,8275 0,108 ∗ 1,1666 0,072 ∗ 0,6 0,044 ∗ 0,8705 0,020
= 0,5 ∑ 0,37 + 0,1816 + 0,1465 + 0,0893 + 0,0839 + 0,0264 + 0,0174 + 0,5 ∏ 1 ∗ 0,9506 ∗ 0,9902 ∗ 0,9797 ∗ 1,0111 ∗ 0,9777 ∗ 0,9972
= 0,5 ∗ 0,9151 + 0,5 ∗ 0,9090 = 0,4575 + 0,4545 = 0,912
Setelah selesai menghitung nilai normalisasi matrix untuk setiap alternatif dan bobot, langkah selanjutnya adalah melakukan perangkingan, akan disajikan pada tabel dibawah ini:

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 1, September 2022 Hal 33-42 https://djournals.com/resolusi
Tabel 7. Perankingan Metode WASPAS
Alternatif Hasil Ranking Yusri Pinta Oktaviarni Zai 0,9291 5 Komite Riang Daeli 0,9391 2 Ika Dearni Hia 0,697 15 Linsay Nur Aprilda Hia 0,9949 1 Finewita Waruwu 0,8974 7 Elisabet Cahaya Ceria Hia 0,831 14 Rince Astuti Gulo 0,8433 12 Syukurin Juliani Gulo 0,9142 6 Finia Zai 0,8824 8 Erlina Gulo 0,8606 11 Citra Damai S Lahagu 0,8785 9 Ita Krisdayanti Daeli 0,8783 10 Nesti P. Halawa 0,9366 3 Mintha Syukur Zai 0,9177 4 Kurnia Darmawati Halawa 0,912 13
Berdasarkan  tabel  diatas,  maka  didapat  hasil  nilai  perangkingan  tertinggi  yaitu  Linsay  Nur  Aprilda  Hia  (A4) dengan nilai yang diperoleh (0,9949).

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil yang didapat dalam penelitian  dapat disimpulkan adanya sistem pendukung keputusan seleksi calon putri  pariwisata  nias  barat  dengan  menggunakan  metode  Weight  Aggregated  Sum  Product  Assesment  (WASPAS) pembobotan penilaian dapat dilakukan dengan akurat. Penerapan metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) dapat digunakan untuk membantu merekomendasikan proses seleksi calon putri pariwisata nias barat dimana metode ini dapat memberikan hasil perangkingan dengan pengurutan dari nilai alternatif terkecil sampai nilai alternatif terbesar.

## REFERENCES
[1]  D. A. E. Yuliani and S. Kosasy, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Wedding Organizer Menggunakan Metode WASPAS,” vol. 3, no. 2, pp. 416–420, 2018.
[2]  E.  Ningsih,  D.  Dedih,  and  S.  Supriyadi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Peluang  Usaha  Makanan  Yang  Tepat Menggunakan  Weighted  Product  (Wp)  Berbasis  Web,”  ILKOM  Jurnal  Ilmiah,  vol.  9,  no.  3,  pp.  244–254,  2017,  doi: 10.33096/ilkom.v9i3.150.244-254.
[3]  R. Tari and F. Harefa, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Dosen Komputer Terbaik dengan Menerapkan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS),” Riset Komputer, pp. 558–563, 2019.
[4]  S.  Sugiarti,  D.  K.  Nahulae,  T.  E.  Panggabean,  and  M.  Sianturi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kebijakan  Strategi Promosi Kampus Dengan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS)Sugiarti, S. et al. (2018) ‘Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kebijakan  Strategi  Promosi  Kampus  Dengan  Metode  Weighte,”  JURIKOM  (Jurnal  Riset Komputer), vol. 5, no. 2, pp. 103–108, 2018.
[5]  M.  T.  As’arie,  M.  Wati,  and  B.  Cahyono,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Finalis  Dalam  Pemilihan  Duta  Wisata Menggunakan  Metode  AHP  dan  TOPSIS  (Studi  Kasus :  Asosiasi  Duta  Wisata  Kab.  Kutai  Kartanegara),”  Jurnal  Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI), vol. 3, no. 2, p. 187, 2020, doi: 10.30872/jurti.v3i2.4032.
[6]  Y. Djamain and H. De Christin, “Sistem pendukung keputusan penerimaan pegawai baru pt.pln (persero) kantor  pusat dengan menggunakan metode simple additive weighting (saw),” vol. 8, no. 1, pp. 39–47, 2015.
[7]  S. Barus, V. M. Sitorus, D. Napitupulu, M. Mesran, and S. Supiyandi, “Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Guru Tetap Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS),” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 2, no. 2, pp. 10–15, 2018, doi: 10.30865/mib.v2i2.594.
[8]  M. B. Miles and A. Michael, “Peran Duta Wisata Dalam Mempromosikan Kebudayaan dan Pariwisata di Kalimantan Timur,” vol. 2, no. 4, pp. 154–170, 2014.
[9]  Kusmalina, “Peranan Dinas Pariwisata dan Kebudayaan Mengelola Sektor Pariwisata Pantai di Kecamatan Sirombu Kabupaten Nias Barat,” Universitas Medan Area, 2018.
[10] C. Lukita, C. Nas, and W. Ilham, “Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Analisis Pengambilan Keputusan Penentuan Prioritas Utama Dalam Peningkatan Kualitas Mata Pelajaran Dengan Menggunakan Metode Perbandingan WASPAS dan,” no. 2019, 2020.
[11] P. Simanjuntak and I. Mesran, “Penentuan Kayu Terbaik Untuk Bahan Gitar Dengan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS),” Jurnal Riset Komputer (JURIKOM), vol. 5, no. 1, pp. 36–42, 2018.
[12] N. K. Daulay, “Penerapan Metode Waspas Untuk Efektifitas Pengambilan Keputusan Pemutusan Hubungan Kerja,”  vol. 2, pp. 196–201, 2021, doi: 10.30865/json.v2i2.2773.
[13] M.  Ickhsan,  D.  Anggraini,  R.  Haryono,  and  S.  H.  Sahir,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kredit  Usaha  Rakyat Menggunakan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ),” vol. 5, no. 2, pp. 97–102, 2018.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 1, September 2022 Hal 33-42 https://djournals.com/resolusi
[14] A. Safitra, I. A. Lubis, and N. Siregar, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Games Untuk Remaja Menggunakan Metode WASPAS,” pp. 141–147, 2018.
[15] R.  T.  Aldisa,  “Analisis  Perbandingan  Metode  ROC-WASPAS  dan  Entropy-WASPAS  dalam  Keputusan  Pemberian  Reward Kinerja Pegawai Hotel,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 4, no. 3, pp. 1212–1223, Dec. 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2562.