## RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Penerapan Algoritma Text Mining Dan TF-RF Dalam Menentukan Promo Produk Pada Marketplace

## Charles Joergensen E Munthe, Nelly Astuti Hasibuan, Hukendik Hutabarat
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma Jalan Sisingamangaraja No. 338, Medan, Sumatera Utara, Indonesia
Email: 1 charlesjoer123@gmail.com
Abstrak- Pada  perkembangan  zaman  yang  semakin  canggih  dan  modern  seperti  saat  ini,  Marketplace  online  adalah  salah  satu layanan e-commerce atau  layanan virtual jual beli yang menjadi tempat bertemunya antara penjual dan pembeli secara online untuk melakukan proses  transaksi  jual beli.    Menentukan   Algoritma  Text  mining  merupakan    proses  menambang data  yang  berupa  teks dimana  sumber  data  biasanya  didapatkan  dari  dokumen  dan  tujuannya  adalah  mencari  kata-kata  yang  dapat  mewakili  isi  dari dokumen  sehingga  dapat  dilakukan  analisa  keterhubungan  antar  dokumen.  Proses  dalam  text  mining  meliputi  proses  tokenisasi, stemming  dan  filtering.  Metode  pengumpulan  data  dengan  metode  kepustakaan.  Tahapan    pengembangan  aplikasi  meliputi perancangan  proses,  perancangan  tabel,  implementasi  dan  pengujian  sistem.  Adapun  pengerjaan  dalam  tugas  proyek  akhir  ini menggunakan  studi  kasus  pada  sebuah  marketplace.  Yang  mana  tugas  proyek  akhir  ini  menggunakan  algoritma  Text  Mining  dan algoritma TF-RF dalam menentukan promo produk pada marketplace tersebut.
Kata Kunci: Text Mining; TF-RF; Marketplace
Abstract- In  the  development  of  an  increasingly  sophisticated  and  modern  era  like  today,  the  online  marketplace  is  one  of  the  e- commerce  services  or  virtual  buying  and  selling  services  which  is  a  meeting  place  between  sellers  and  buyers  online  to  process buying  and  selling  transactions. Determining the  Algorithm Text mining  is  a  process  of  mining data  in  the  form of  text  where  the data source is usually obtained from documents and the goal is to find words that can represent the contents of the document so that an analysis of the connectivity between documents can be carried out. Processes in text mining include tokenization, stemming and filtering  processes.  The  method  of  collecting  data  is  the  library  method.  The  stages  of  application  development  include  process design, table design, implementation and system testing. The work in this final project uses a case study on a marketplace. In which this final project uses the Text Mining algorithm and the TF-RF algorithm in determining product promotions in the marketplace.
Keywords : Text Mining; TF-RF; Marketplace

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  semakin  berkembangnya  teknologi,  pertumbuhan E-Commerce di  Indonesia  memang  bisa  dikatakan sangat  pesat,  bahkan  menjadi  salah  satu  negara  dengan  pertumbuhan marketplace terpesat.  Menurut  ICD, pertumbuhan e-commerce Indonesia merupakan yang terbesar di kawasan Asia Tenggara. Awal mulanya marketplace berada  di  Amerika, marketplace mulai  populer  pada  tahun  1995  dengan  adanya eBay dan Amazon .  Di  China, marketplace mulai ramai setelah Jack Ma mendirikan Alibab a yang kini menjadi marketplace raksasa. Sementara di Indonesia, awal mula toko online dimulai pada tahuun 1999 dengan didirikannya forum jual beli Kaskus. Namun di masa  awal  berdirinya  forum  jual  beli  online,  kebanyakan  orang  hanya  menggunakan platform tersebut  untuk menunjukkan  produknya.  Sementara  proses  transaksinya  tetap  dilakukan  secara  offline.  Beberapa  tahun  setelahnya, Tokobagus.com  yang  kini  menjadi  olx  berdiri.  Dengan  mulai  berkembangnya  ekosistem-ekosistem  digital  di Indonesia. Tren marketplace terus berkembang seiring perkembangan internet dan teknologi digital di Indonesia. Pada tahun  2009,  Tokopedia  berdiri  dan  mengalami  perkembangan  yang  sangat  pesat.  Marketplace  pun  menjadi  semakin populer  sebagai  tempat  bagi  masyarakat  untuk  berbelanja  berbagai  kebutuhan.  Pada  tahun  2010  sampai  sekarang, marketplace  baru  bermunculan  diantaranya  adalah  Bukalapak,  Lazada,  Shoppe,  dll  turut  bersaing  diantara  para marketplace terdahulu.
Penyelesaian masalah penelitian ini mengenai masalah yang terjadi pada penjualan produk dengan melalukan promo  produk  /  promosi  produk  handphone  namun  hasilnya  tidak  sesuai  dengan  yang  apa  yang  diharapkan dikarenakan tidak tepat sasaran.
Metode text mining merupakan pengembangan dari metode data mining yang dapat diterapkan untuk mengatasi masalah  tersebut.  Algoritma-algoritma  dalam  text  mining  dibuat  untuk  dapat  mengenali  data  yang  sifatnya  semi terstruktur misalnya data-data, abstrak maupun isi dari dokumen-dokumen. Text mining adalah salah satu penambangan informasi yang berguna dari data – data yang berupa tulisan, 2 dokumen atau text dalam bentuk klasifikasi, penentuan maupun  clustering.  Text  mining  masih  merupakan  bagian  dari  data  mining  dimana  akan  memproses  data  –  data  atau text  –  text  serta  dokumen  –  dokumen  yang  bisa  jadi  dalam  jumlah  sangat  besar.  Untuk  memproses  data  yang  sangat besar  tentulah  akan  memakan  sumber  daya  yang  tidak  sedikit  kaitanya  dengan  pengolahan  data  tersebut.  Disinilah diperukanya sebuah pemrosesan awal atau preprocessing data text tersebut sebelum data tersebut di lakukan proses text mining sesuai algoritma yang akan diterapkan. Untuk dapat melakukan penambangan informasi atau text mining dalam menentukan  promo  produk  pada  marketplace  maka  perlu  dilakukan  beberapa  tahapan  yang  harus  dilakukan  untuk mengolah sumber data baik dan yang terstruktur, perlu dilakukan proses awal atau di sebut sebagai preprocessing data promo yang bermaksud mengolah data awal yang masih bermacam – macam untuk dijadikan sebuah data teratur yang dapat dikenai atau diterapkan di metode text mining ini.[1]

## RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Metode  TF-RF  yang  berasal  dari  TF-IDF,  TF-RF  adalah    pengukuran  yang  paling  sederhana  dalam  metode pembobotan.  Pada  metode  ini,  masing-  masing term di  asumsikan  mempunyai  proporsi  kepentingan  sesuai  jumlah terjadinya  (munculnya)  dalam  teks  (dokumen). Term  frequency dapat  memperbaiki  nilai recall pada  informasi retrieval , tetapi tidak selalu memperbaiki nilai precision . Hal ini disebabkan term yang frequent cenderung muncul di banyak  teks,  sehingga term-term tersebut  memiliki  kekuatan  pembeda  (keunikan)  yang  kecil.  Sedangkan term frequency (TF) adalah pengukuran yang paling sederhana dalam metode pembobotan. Pada metode ini, masing-masing term di  asumsikan  mempunyai  proporsi    kepentingan  sesuai  jumlah  terjadinya  (munculnya)  dalam  teks  (dokumen). Term  frequency dapat  memperbaiki  nilai recall pada  information  retrieval,  tetapi  tidak  selalu  memperbaiki  nilai precision. [2] Pada penelitian-penelitian sebelumnya penulis menggunakan algoritma text mining dalam menentukan pencarian promo  produk  yang  dilakukan  oleh  bambang  kurniawan  dengan  judul  Penerapan  Algoritma Text  Mining Untuk Menentukan Promo Produk Pada Supermarket Transmart  menyimpulkan bahwa penentuan data promo produk secara tepat  dan  proses  semakin  akurat  jika  data  yang  digunakan  dalam  pembelanjaan  memiliki  data  yang  rinci  dan menjadikan data promo tepat sasaran.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Text Mining
Text  Mining merupakan  salah  satu  teknik  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi,  dimana text  mining merupakan variasi dari data mining yang berusaha menemukan pola yang menarik dari sekumpulan data tekstual yang berjumlah besar. Dan juga text mining dapat dikatakan sebagai penerapan konsep dari teknik data mining untuk mencari pola dalam teks, bertujuan untuk mencari informasi yang bermanfaat dengan tujuan tertentu.
Berdasarkan ketidak teraturan struktur data teks, maka proses text mining memerlukan beberapa tahap awal yang pada  intinya  mempersiapkan  agar  teks  dapat  diubah  menjadi  lebih  terstruktur  (Budi  Susanto,  Teknik  Informatika Yogyakarta).  Dalam  penerapan text  mining ,  proses  text  mining  dibagi  menjadi  3  tahap  utama,  yaitu  proses  awal terhadap teks ( text preprocessing ), transformasi teks ( text transformation ), dan penemuan pola ( pattern discovery ).[3]

## 2.2 Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)
TF-IDF  merupakan  gabungan  dari  metode  Term  Frequency  (TF)  dengan  Inverse  Document  Frequency  (IDF)  yang dihasilkan  dari  perkalian  metode  TF  dengan  metode  IDF.  Metode  TF-IDF  ini  memberikan  nilai  bobot  yang  tinggi kepada  term  yang  sering  muncul  pada  suatu  dokumen,  tetapi  jarang  muncul  dalam  kumpulan  dokumen.  Persamaan metode TF-IDF sebagai berikut :
TF * IDF (d,t) = TF(d,t) * log 𝑁 𝑑𝑓(𝑡) (1)
Dimana : T F * IDF ( d , t )  : Pembobotan TF-IDF T F ( d , t ) : Frekuensi munculnya term t pada dokumen d. N : Jumlah dari semua kumpulan dokumen. d f (t) : Jumlah dari dokumen yang mengandung term t.

## 2.3 Term Frequency-Relevance Frequency (TF-RF)
TF-RF adalah metode gabungan antara TF dan RF dengan tujuan untuk mendapatkan performansi yang lebih baik dari metode pembobotan kata lainnya. Metode ini mempertimbangkan relevansi dokumen dilihat dari frekuensi kemunculan term di kategori yang berkaitan. Persamaan metode TF-RF sebagai berikut :
TF * RF (t,c) = TF(d,t) * log 2 (2+ 𝑎 max⁡(1,𝑐) ) (2)
Dimana : T F * R F ( d , t ) : Pembobotan TF-RF. TF ( d , t ) : Frekuensi munculnya term t pada dokumen d . c : Kelas kategori. t : term .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa
Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah data yang berhubungan dengan URL pada marketplace tersebut. Pada penelitian  ini  data  url  marketplace  akan  di  proses  untuk  menghasilkan  promo  produk  pada  marketplace  dengan menggunakan Text Mining dan TF-RF.

## RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Untuk  menyelesaikan  masalah  diatas penulis  menerapkan algoritma Text  Mining yang merupakan  suatu  teknik data  mining  untuk  mencari  pola  dalam  penentuan  promo  produk  pada  marketplace.  Proses  penganalisaan  teks  guna menemukan  informasi  yang  bermanfaat  untuk  tujuan  tertentu.  Algoritma  text  mining  memiliki  tahapan  case  folding, tokenizing, filtering, stemming, spelling normalization, dan analyzing hasil dari tahapan-tahapan adalah kata-kata root atau kata-kata akar dari suatu kalimat.
informasi  yang  didapatkan  mengenai  pola  suatu  barang  yang  memiliki tingkat penjualan tertinggi. dapat dimanfaatkan  untuk  penambahan  stok  barang    tersebut.    Selain    itu    juga,    dari    data    transaksi    dapat    dimanfaat keterkaitan antar  barang  dari  keranjang  belanja  pelanggan,  dari  situ  dapat  digunakan  untuk penataan  barang  agar bisa    lebih    efisien    serta        dapat    menarik    minat    pelanggan.  Aplikasi      yang      biasanya      digunakan      untuk menganalisis   data   transaksi   dari keranjang belanja para konsumen adalah market basket analysis
Untuk  menerapkan  pengetahuan  awal  kepada  promo  produk  yang  akan  ditentukan  kategorinya  penulis menerapkan algoritma Term Frquency – Relevance Frequency (TF-RF), hasil dari penerapan algoritma tersebut berupa bobot  keterkaiatan  data  target  atau  promo  produk  yang  belum  ditentukan  kategorinya  dengan  pengetahuan  awal  atau disebut dengan data target.

## 3.1.1 Penerapan Algoritma Text Mining dan TF-RF
Tahapan  awal  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  menentukan  data  awal  sebagai  pegetahuan  awal,  dalam penelitian tersebut peneliti telah mengambil data produk – produk beserta kategorinya sebanyak 10 produk yang dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Awal Promo Produk No. Nama Produk Kategori 1. Laptop Asus Komputer 2. Kabel LAN RJ 45 Jaringan 3. Adobe Photoshop CC 2020 Software 4. Printer Elektronik Komputer 5. Matlab Book Buku 6. Blender Elektronik Dapur 7. Digital Printing Elektronik Kantor 8. Handphone Samsung Gadget 9. Ikan Salmon Ikan 10. Baju Kemeja Fashion Pria
Setelah data awal tentukan maka dilakukan pengolahan teks seuai dengan algoritma text mining, adapun tahapan dari algoritma text mining adalah sebagai berikut :
1. Case Folding Case Folding adalah tahapan selanjutnya setelah tahapan cleaning dimana sistem mengubah semua huruf dalam teks menjadi  huruf  kecil.  Karena  tidak  semua  kata  dalam  teks  menggunakan  huruf  kapital  oleh  karena  itu  peran case folding dibutuhkan  untuk  mengkonversi  keseluruhan  teks  menjadi  sebuah  bentuk  standar  sehingga  memudahkan untuk  melanjutkan  ke  tahapan tokenizing selanjutnya.  Hasildari  tahapan case  folding dapat  dilihat  pada  tabel  2. berikut :
Tabel 2. Tahap Case Folding No. Nama Produk Kategori 1. laptop asus Komputer 2. kabel lan rj 45 Jaringan 3. adobe photoshop cc 2020 Software 4. Printer Elektronik Komputer 5. matlab book Buku 6. blender Elektronik Dapur 7. digital printing Elektronik Kantor 8. handphone samsung Gadget 9. ikan salmon Ikan 10. baju kemeja Fashion Pria
2. Tokenizing
Tokenizing adalah  tahap  pemotongan  string  input  berdasarkan  tiap  kalimat  yang  menyusunnya.  Tokenisasi  secara garis besar memecah kalimat dalam suatu teks ke  dalam bentuk sekumpulan satuan kalimat untuk dihitung hasilnya nanti. Proses tokenisasi akan semakin sulit dikarenakan harus memperhatikan struktur bahasa. Tahapan Tokenizing dapat dilihat seperti pada tabel 3. berikut :

## RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Tabel 3. Tahapan Tokenizing No. Nama Produk Kategori 1. laptop asus Komputer 2. kabel  lan rj 45 Jaringan 3. adobe photoshop cc 2020 Software 4. Printer Elektronik Komputer 5. buku matlab Buku 6. blender Elektronik Dapur 7. digital printing Elektronik Kantor 8. handphone samsung Gadget 9. ikan salmon Ikan 10. baju kemeja Fashion Pria

## 3. Filtering
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  penghapusan  kata  yang  tidak  penting,  pada  tahapan  tersebut  untuk  memudahkan penghapusan kata tidak penting penulis memanfaatkan library stopword dari tala. Hasil dari tahapan tersebut dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Tahapan Filtering No.  Nama Produk Kategori 1. Laptop Komputer 2. kabel lan Jaringan 3. photoshop Software 4. Print Elektronik Komputer 5. matlab Buku 6. Blend Elektronik Dapur 7. dig printing Elektronik Kantor 8. handphone Gadget 9. salmon Ikan 10. kemeja Fashion Pria 4. Stemming
Stemming merupakan  suatu  proses  yang  terdapat  dalam  sistem  IR  yang  mentransformasi  kata-kata  yang  terdapat dalam  suatu  dokumen  ke  kata-kata  akarnya  ( root  word) dengan  menggunakan  aturan-aturan  tertentu.  Hasil  dari tahapan tersebut dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Tahapan Stemming No. Nama Produk Kategori 1. laptop asus Komputer 2. kabel  lan rj 45 Jaringan 3. adobe photoshop cc 2020 Software 4. Printer Elektronik Komputer 5. buku matlab Buku 6. blender Elektronik Dapur 7. digital printing Elektronik Kantor 8. handphone samsung Gadget 9. ikan salmon Ikan 10. baju kemeja Fashion Pria
5. Analyzing
Analyzing Merupakan  tahap  penentuan  seberapa  jauh  keterhubungan  antar  kata-kata  dokumen  yang  ada.  Untuk memudahkan  analisa  keterbuhubungan  antar  kata-kata  pada  setiap  nama  produk  yang  telah  diketahui  kategorinya nama produk yang belum diketahui kategorinya, maka penulis menerapkan algoritma Term Frequency – Relevance Frequency (TF-RF).  Algoritma  tersebut  akan  membantu  penulis  dalam  menganalisa  hubungan  antara  masing- masing kata dari setiap nama produk.
Pada penelitian tersebut penulis telah menentukan nama produk yang akan ditentukan kategorinya yaitu “ adobe photoshop cc 2020 ” Untuk memudahkan proses perbandingan antara nama produk yang sudah diketahui kategorinya dengan  nama  produk  yang  belum  diketahui  kategorinya  maka  penulis  melakukan  tahapan  algoritma  text  mining terhadap nama produk yang belum diketahui kategorinya tersebut. Hasil dari penerapan algoritma text mining terhadap nama  produk  yang  belum  diketahui  kategorinya  tersebut  adalah  “ Handphone  Samsung ”.  Setelah  nama  produk diterapkan  algoritma  text  mining  maka  selanjutnya  melakukan  perbandingan  atas  kedua  judul  tersebut  dengan

## RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
menerapkan  algoritma Term  Frequency – Relevance  Frequency (TF-RF).  Hasil  dari  algoritma  tersebut  dapat  dilihat pada tabel 3.6.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Term Frequency Q Tf rf R rf RF RF+1
r1 r2 r3 r4 r5 r6 r7 r8 r9 r10 Asus 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 4 2,5 0,397 1,397 Rj45 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 2 5 0,698 1,698 Photoshop 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Print 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 5 2 0,301 1,301 Blend 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Digital 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 4 2,5 0,397 1,397 Hp 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 salmon 2 0 1 0 0 0 0 0 0 0 2 5 0,698 1,698 kemeja 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tabel 7. Hasil Pembobotan TF-RF W=tf* (RF+1) r1 r2 r3 r4 r5 r6 r7 r8 r9 r10 1,397 0 0 1397 0 0 0 1397 1,397 0 0 1,698 0 0 0 0 0 0 1,698 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1,301 1,301 1,301 0 1,301 0 1,301 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1,397 0 1,397 0 0 1,397 0 1,397 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3,396 0 1,698 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 sum(d1)  sum(d2)  sum(d3)  sum(d4)  sum(d5)  sum(d6)  sum(d7)  sum(d8)  sum(d9)  sum(d10) 4,793 1,698 5,919 2,698 2,698 0 1,301 2,794 4,396 1,397
Dari hasil perhitungan dengan algoritma TF-RF, menunjukkan bahwa pada nama produk ke-3 adalah nilai nilai bobot yang paling besar yaitu 5.919, berdasarkan hal tersebut maka  nama produk “ Adobe Photoshop CC 2020 ” dan kategorinya adalah “ Software ”.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  pengujian  dengan  menggunakan  metode Text  Mining dan  TF-RF  dalam  penentuan  promo  produk, penulis  dapat  mengambil  kesimpulan  yang  diharapkan  dapat  bermanfaat  bagi  banyak  bidang  terutama  dalam  bidang pendidikan.  Adapun  simpulan  tersebut  adalah  Pengujian  metode Text  Mining dan  TF-RF  dalam  menentuan  promo produk bisa dapat dijalankan sesuai dengan yang diinginkan. Algoritma Text Mining dan TF-RF dapat diterapkan dalam program from produk untuk menentukan promo pada produk-produk yg telah ditentukan

## REFERENCES
[1] S. M. Holida, T. Alawiyah, and H. Sutisna, “Penerapan Animasi Interaktif Dalam Pengenalan Aksara Sunda,” J. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 111–122, 2016, doi: 10.31311/ji.v1i2.39.
[2] Haniperdana,(November
20, 2012).Operators of genetic algoritmn [online]. Available:
h ttps://technos21.wordpress.com/2012/11/20/pengertian-hardware-software-dan-b rainware
[3] Even, Yahir dan Zohar. 2002. Introduction to text mining. Automeated Learning Group National Center For Supercomputing Aplications. University of Illions.
[4] A. T. J. H, “Preprocessing Text untuk Meminimalisir Kata yang Tidak Berarti dalam Proses Text Mining,” Inform. UPGRIS, vol. 1, pp. 1–9, 2015.
[5] A. Deolika, K. Kusrini, and E. T. Luthfi, “Analisis Pembobotan Kata Pada Klasifikasi Text Mining,” J. Teknol. Inf. , vol. 3, no. 2, p. 179, 2019, doi: 10.36294/jurti.v3i2.1077.
[6] Lesa  James  (06  Desember  2016).Mengenal  Definisi Promo[online]  Available  : http://hargamurah.org/amp/mengenal-definisi- promo-dan-pentingnya-melakukan- promo-terbaru/
[7] Helmy  Ashari,  (7  April  2019).Apa  itu  Marketplace  Online?[online]  Available  :  https://idwebhost.com/blog/apa-itu- marketplace-online/
[8] R. A.S and M. Shalahudin, Modul Pembelajaran: Rekayasa Perangkat Lunak (Terstruktur dan Berorientasi Objek) , Modula. Bandung, 2011.
[9]     Mohtasham, “UML Tutorial [online].”  Available : https://www.tutorialspoint.com/uml/index.htm

## RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
[10]  H.  Maulana,  “Analisis  Dan  Perancangan  Sistem  Replikasi  Database  Mysql  Dengan  Menggunakan  Vmware  Pada  Sistem Operasi  Open  Source,”  InfoTekJar  (Jurnal  Nas.  Inform.  dan  Teknol.  Jaringan),  vol.  1,  no.  1,  pp.  32–37,  2016,  doi: 10.30743/infotekjar.v1i1.37.
[11]   Rahmat Priyanto, Langsung Bisa Visual Basic.Net 2008 . 2009.
[12]  M.  P.  Simatupang  and  D.  P.  Utomo,  “Analisa  Testimonial  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Text  Mining  Dan  Term Frequency-Inverse  Document  Frequence  (Tf-Idf)  Pada  Toko  Allmeeart,”  KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 808–814, 2019.