Jurnal Cahaya Mandalika (JCM) | 1319
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA BERPRESTASI DENGAN METODE PROFILE MATCHING (Studi kasus : SMK Muhammadiyah Imogiri)
Mellania Metta Dewi 1 , Agus Sidiq Purnomo 2
1,2 Program Studi Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana
Yogyakarta
e-mail: 1 mellaniametta@gmail.com, 2 sidiq@mercubuana-yogya.ac.id
ABSTRAK
Kata kunci:
Siswa Berprestasi, Profile
matching,
Perancangan, Sistem Pendukung Keputusan Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  adalah  sebuah  sistem  yang  daoat membantu  dalam  pengambilan  keputusan  dengan  mengumpulkan  data, menganalisis,  dan  memberikan  rekomendasi  berdasarkan  kriteria-kriteria yang  telah  ditentukan.  Salah  satunya  SPK  dalam  pemilihan  siswa berprestasi  dengan  membandingkan  profil  siswa  dengan  kriteria-kriteria yang  telah  ditentukan.  Penelitian  bertujuan  untuk  mengembangkan  SPK pemilihan  siswa  berprestasi  dengan  metode  profile  matching.  Data  yang digunakan  adalah  data  profil  siswa  seperti  nilai  raport,  Jumlah  Sertifikat, absensi  dan  nilai  aktivitas  kegiatan  (ekstrakulikuler).  Kriteria  yang digunakan  adalah  nilai  akhir  raport,  sikap  belajar,  absensi,  kegiatan,  dan kedisiplinan.  SPK  pemilihan  siswa  berprestasi  dengan  metode  profile matching dapat membantu proses pemilihan siswa berprestasi dengan lebih efisien  dan  efektif.  Metode  ini  dapat  mempercepat  pengumpulan  dan analisis  data  profil  siswa,  sehingga  dapat  memberikan  hasil  yang  lebih akurat  dalam  waktu  yang  lebih  singkat.  Diharapkan  SPK  ini  dapat membantu  sekolah  dalam  menentukan  siswa  berprestasi  yang  lebi  layak mendapatkan  penghargaan  serta  memotivasi  siswa  untuk  terus meningkatkan  prestasi  akademik  dan  kegiatan  mereka  agar  bisa  menjadi siswa berprestasi. ABSTRACT Keywords: Decision Support System,  Design,  High- Achieving Students, Profile Matching Decision Support System (DSS) is a tool designed to assist decision-making processes  by  collecting,  analyzing,  and  providing  recommendations  based on  predefined  criteria.  One  example  of  the  use  of  DSS  is  selecting  high- achieving students by comparing their profiles with predetermined criteria.
This study used the profile-matching method to develop a DSS for selecting high-achieving students. The data used include student profile information such  as  report  card  grades,  attitudes,  attendance,  and  extracurricular activity scores. The criteria for selection were final report card grades, total of  certificates,  attendance,  participation  in  activities,  and  discipline.    The DSS with profile matching can identify high-achieving students and improve the efficiency and effectiveness of the selection process. This method allows the  quick  collection  and  analysis  of  student  profile  data,  providing  more accurate  results  in  a  shorter  time.  The  DSS  developed  is  expected  to  help schools  identify  deserving  students  for  awards  and  continue  to  motivate students  to  continually  improve  their  academic  performance  and engagement in productive activities to become high-achieving students..

## PENDAHULUAN
Pendidikan  adalah  bagian  terpenting  dalam  mendirikan  suatu  bangsa.  Dengan  pendidikan yang  maju  maka  akan  mengupayakan  memiliki  masyarakat  yang  cerdas  dan  juga  ahli  dalam berbagai bidang. Pendidikan merupakan suatu hal yang sangat dibutuhkan oleh setiap individu dan  berguna  sebagai  langkah  awal  agar  tercapainya  tujuan  hidup  (Hidayat,  2013).  Pendidikan dapat  dikatakan  berhasil  jika  adanya  evaluasi  atau  penilaian  akhir.  Evaluasi  dalam  kegiatan belajar ditunjukkan dengan hasil tes belajar. Tes hasil belajar dapat dilakukan untuk mengukur sampai  dimana  kemajuan  pendidikan  dan  apa  masalah  yang  terjadi  dalam  kegiatan  belajar mengajar  (Dimyati  &  Mudjiono,  2015).  Sekolah-sekolah  pada  umumnya  belum  memiliki program  penilaian  yang  baik  dan  rinci  seperti  yang  diharapkan.  Seperti  yang  terjadi  saat  ini, penentuan  prestasi  siswa  mengalami  beberapa  kendala  dan  cenderung  memakan  waktu  yang relatif  lama.  Banyak  sekolah-sekolah  yang  melakukan  evaluasi  dengan  cara  yang  kurang  tepat dan  kurang  objektif,  sehingga  tidak  menggambarkan  hasil  yang  sesungguhnya  (Purwanto  & Ngalim,  2016).  Maka  sekolah  perlu  menyusun  suatu  program  yang  dapat  dijadikan  pegangan atau pedoman bagi guru dalam mempersiapkan dan melaksanakan evaluasi hasil belajar siswa.
Pemilihan  Siswa  berprestasi  merupakan  hal  yang  penting  dalam  dunia  pendidikan.  Siswa yang berprestasi akan memberikan kontribusi besar dalam menciptakan masa depan yang lebih baik bagi suatu negara. Penentuan siswa berprestasi dilakukan dengan melihat beberapa kriteria yang  sudah  ditentukan  oleh  sekolah  dan  pengambilan  keputusan  yang  akurat.  Pada  kegiatan belajar mengajar, sikap siswa berprestasi cenderung lebih menonjol serta aktif bertanya ataupun menjawab  pertanyaan  dari  guru  dan  memberi  tanggapan  yang  positif  (Noviyanti  et  al.,  2019). Menurut Wahyuni bahwa pemilihan siswa unggulan menjadi suatu proses yang lama dan rumit, dan kurang akurat dikarenakan penilaian yang manual (Tussholihah. & Khodijah, 2016).
Maka  dari  itu,  mulai  banyak  lembaga  pendidikan  yang  melakukan  pemilihan  siswa berprestasi  untuk  membantu  menciptakan  generasi  yang  lebih  unggul  di  masa  depan.  Salah satunya  di  SMK  Muhammadiyah  Imogiri,  Kecamatan  Imogiri,  Kabupaten  Bantul,  Daerah Istimewa  Yogyakarta  penentuan  siswa  berprestasi  hanya  menggunakan  nilai  akademik  tanpa mempertimbangkan  aspek  lain  seperti  nilai  non-akademik,  keaktifan  belajar  dan  nilai  kegiatan sehingga  seringkali  tidak  mendapatkan  hasil  yang  tepat  dan  memakan  waktu  yang  lama  saat pemilihan.  Oleh  karena  itu  dibuatkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  sebagai  solusi  efektif untuk  membantu  memilih  siswa  berprestasi.  Pembuatan  sistem  pendukung  keputusan  ini menggunakan software MySQL dan PHP dengan metode profile matching.
Metode  Profile  Matching  merupakan  metode  yang  tepat  dalam  menentukan  prioritas pemeliharaan dan perbaikan gedung karena terdapat tingkat ideal variabel prediktor yang harus dipenuhi oleh kompetensi alternatif (Hamka & Harjono, 2019). Dalam metode ini, profil siswa akan  dijadikan  sebagai  parameter  untuk  memilih  siswa  berprestasi.  Penerapan  metode Profile Matching ini akan memberikan manfaat dalam menguji kemampuan tiap individu dengan posisi pemain  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah  di  tentukan  dengan  tepat  serta  mengurangi adanya human error (Setiawan et al., 2022).

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif  dan  menggunakan  metode  survey. Populasi target dari penelitian ini adalah seluruh siswa SMK Muhammadiyah Imogiri. Populasi terjangkau  adalah  keseluruhan  subjek  penelitian  yang  jumlahnya  terjangkau  sesuai  dengan masalah  yang  akan  diteliti.  Dan  penelitian  ini  diambil  sampel  sebanyak  5  orang  siswa/  siswi melakukan pengambilan sampel setelah proses pemilihan acak sampel data yang diperoleh dari
Jurnal Cahaya Mandalika (JCM) | 1321
penelitian  di  SMK  Muhammadiyah  Imogiri  yang  dilakukan  dengan  metode Profile  Matching. Dimana metode profile matching merupakan proses membandingkan antara kompetensi individu kedalam kompetensi jabatan diperusahaan, semakin besar nilai yang didapat maka semakin besar kesempatan karyawan dapat menempati posisi tersebut (Wahyudi, 2016).
Melalui wawancara penulis mendaptkan informasi terkait yang dibutuhkan untuk pemilihan siswa berprestasi di SMK Muhammadiyah Imogiri. Menentukan kriteria ini ditentukan dari apa saja  yang  diperlukan  untuk  proses  pemilihan  siswa  berprestasi  berdasarkan  dari  data  yang didapat melalui hasil wawancara dan observasi di SMK Muhammadiyah Imogiri.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada perancangan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berpretasi terdiri dari beberapa proses pengoprasian diantaranya adalah:

## Proses Login
Untuk dapat masuk pada halaman portal admin terlebih dahulu melakukan login pada halaman login  area  dengan  menggunakan  user  dan  password.  Username  dan  password  yang  diinputkan akan  di  cocokkan  oleh  sistem  dengan  tabel  user  yang  ada  pada  database,  apabila  cocok  akan diarahkan  pada  halaman  portal  admin.  Namun  bila  user  dan  password  yang  diiput  tidak  cocok dengan data pada tabel user maka proses ditolak dengan pesan error “Username atau Password salah!”

## Proses Input Data Siswa
Melalui link informasi yang ada disisi halaman admin menu Data Siswa maka secara otomatis akan diarahkan ke Halaman Data Siswa dengan klik Tambah Siswa.

## Proses Penilaian Beasiswa
Data  siswa  yang  sudah  di  input  oleh  admin  akan  dilakukan  perhitungan  menggunakan  metode profile matching dengan data kriteria dan data aspek yang telah ditentukan.
Dari  30  data  siswa  diambil  5  (lima)  siswa  sebagai  contoh  penerapan  metode profile matching dalam  menentukan  siswa  berprestasi  yang  akan  menerima  beasiswa  dan  siswa  yang memiliki nilai tertinggi yang akan dipilih untuk menerima beasiswa siswa berprestasi tersebut.
Tabel 1. Penentuan kriteria yang menjadi tolak ukur penilaian Nama Pengetahuan Keterampilan Nilai Akhir Jumlah Sertifikat Kegiatan Absensi  Kedisiplinan Adithana 5 4 4 3 4 Irfan 5 5 1 1 4 Riziq 5 4 3 2 4 Rizky 5 4 1 3 4 Nida 4 5 4 5 4 Menentukan kriteria dan nilai taget Tabel 2. Penentuan nilai target kriteria pengetahuan Nilai Target Nilai Akhir Jumlah Sertifikat 1 Kurang dari 55 1 2 55-64 2 3 65-74 3 4 75-84 4 5 85-100 5
Tabel 3. Penentuan nilai targer kiteria keterampilan
Kegiatan Nilai Target Absensi Nilai Kedisiplinan Tidak Mengikuti 1 Alpha > 4 kali Kurang Sekali Mengikuti 1 2 Alpha 3 kali Kurang Mengikuti 2 3 Alpha 2 kali Cukup Mengikuti 3 4 Alpha 1 kali Baik mengikuti > 3 5 Tidak pernah Alpha Baik Sekali Pemetaan Gap Tabel 4 . Pemetaan gap kriteria pengetahuan Nama Nilai Akhir (CF)  Perilaku (SF) Adithana 5 4 Irfan 5 5 Riziq 5 4 Rizky 5 4 Nida 5 4 Nilai Standar sekolah 5 4 Adithana 0 0 Gap Irfan 0 1 Riziq 0 0 Rizky 0 0 Nida -1 1 Tabel 5. Pemetaan gap kriteria keterampilan Nama Kegiatan (SF)  Absensi (SF)  Kedisiplinan (CF) Adithana 4 3 4 Irfan 1 1 4 Riziq 3 2 4 Rizky 1 3 4 Nida 4 5 4 Nilai Standar Sekolah 5 4 4 Adithana -1 -1 0 Gap Irfan -4 -3 0 Riziq -2 -2 0 Rizky -4 -1 0 Nida -1 1 0 Tabel 6 . Pembobotan
Selisih Gap Bobot Nilai Keterangan 0 5 Kompetensi sesuai dengan yang dibutuhkan 1 4,5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat/level -1 4 Kompetensi individu kurang 1 tingkat/level 2 3,5 Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat/level -2 3 Kompetensi individu kurang 2 tingkat/level 3 2,5 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat/level -3 2 Kompetensi individu kurang 3 tingkat/level 4 1,5 Kompetensi individu kelebihan 4 tingkat/level -4 1 Kompetensi individu kurang 4 tingkat/level Konversi nilai gap Tabel 7 . Konversi nilai gap kriteria pegetahuan Nama Nilai Akhir (CF) Jml Sertifikat (SF) Adithana 5 4 Irfan 5 5 Riziq 5 4 Rizky 5 4 Nida 5 4 Nilai Standar sekolah 5 4 Adithana 0 0 Gap Irfan 0 1 Riziq 0 1 Rizky 0 1 Nida -1 1 Konversi Nilai Gap Adithana 5 5 Irfan 5 4,5 Riziq 5 5 Rizky 5 5 Nida 4 4,5 Tabel 8 . Konversi nilai gap kriteria keterampilan Nama Kegiatan (SF) Absensi (SF) Kedisiplinan (CF) Adithana 4 3 4 Irfan 1 1 4 Riziq 3 2 4 Rizky 1 3 4 Nida 4 5 4 Nilai Standar Sekolah 5 4 4 Adithana -1 -1 0 Gap Irfan -4 -3 0
Riziq -2 -2 0 Rizky -4 -1 0 Nida -1 1 0 Konversi Nilai Gap Adithana 4 4 5 Irfan 1 2 5 Riziq 3 3 5 Rizky 1 4 5 Nida 4 4 5 Perhitungan Core Factor dan Secondary Factor
Tabel 9 . Pengelompokan kriteria dalam CF dan SF Kriteria Sub Kriteria Penilaian Core Factor Secondary Factor Pengetahuan Nilai Akhir (5) × Jumlah Sertifikat (4) × Keterampilan Kegiatan (5) × Absensi (4) × Kedisiplinan (4) ×
Setiap  kriteria  yang  telah  dihitung  selisihnya  maka  dilakukan  pembobotan.  Selanjutnya menghitung faktor-faktor yang menjadi core factor dan s econdary factor dengan rumus di bawah ini:
Core Factor
Kriteria yang termasuk kedalam Core factor akan dihitung dengan persamaan dibawah ini : 𝑁𝐶𝐹 = ∑"# ∑$% …………………………………………………………………………………… (1) Keterangan : NCF  = Nilai rata-rata Core Factor NC = Jumlah total Nilai Core Factor
IC = Jumlah Item Core Factor

## Secondary Factor
Untuk perhitungan Secondary Factor dapat dilihat pada persamaan dibawah ini :
𝑁𝑆𝐹 = ∑"# ∑$# …………………………………………………………………………………… (2) Keterangan : NSF  = Nilai rata-rata Secondary Factor NS = Jumlah total Nilai Secondary Factor
IS = Jumlah Item Secondary Factor
Tabel 10 . Core Factor (CF) dan Secondary Factor (SF) dari aspek pengetahuan Nama Nilai Akhir (CF) Sertifikat (SF) Adithana 5 5 Irfan 5 4,5 Riziq 5 5
Rizky 5 5 Nida 4 4,5 Tabel 11 . Core Factor (CF) dan Secondary Factor (SF) dari aspek keterampilan Nama Kegiatan (SF) Absensi (SF) Kedisiplinan (CF) Adithana 4 4 5 Irfan 1 2 5 Riziq 3 3 5 Rizky 1 4 5 Nida 4 4 5 Tabel 12 . Core Factor (CF) dan Secondary Factor (SF) dari bobot pegetahuan
Nama 𝑵𝑪𝑭 = ∑𝐍𝐂 ∑𝑰𝑪 𝑵𝑺𝑭 = ∑𝐍𝐒 ∑𝐈𝐒 Adithana % & = 5 % & = 5 Irfan % & = 5 ',% & = 4,5
Riziq % & = 5 % & = 5 Rizky % & = 5 % & = 5 Nida ' & = 4
',% & = 4,5
Tabel 13 . Core Factor (CF) dan Secondary Factor (SF) dari bobot keterampilan Nama 𝑵𝑪𝑭 = ∑𝐍𝐂 ∑𝑰𝑪 𝑵𝑺𝑭 = ∑𝐍𝐒 ∑𝐈𝐒 Adithana 4 + 4 2 = 4 % & = 5 Irfan
&)* * = 1,5 % & = 5
Riziq
3 + 3 2 = 3 5 1 = 5
Rizky &)'
* = 2,5 % & = 5
Nida
4 + 4 2 = 4 % & = 5

## Menghitung nilai aspek
Setelah perhitungan core factor dan secondary factor didapatkan, maka dilanjutkan dengan menghitung nilai total dari kriteria tersebut. Pada pengujian sampel ini menggunakan 75% untuk persentase nilai pengetahuan dan 25% untuk persentase nilai keterampilan.
Tabel 14 . Perhitungan Nilai Aspek
Bobot Aspek
75%   = 0.75
Bobot Core Factor 60%   = 0.6 Bobot Secondary Factor 40%   = 0.4 N-Aspek (NCF * 0.6) + (NSF * 0.4) Tabel 15. Perhitungan Nilai Aspek Pengetahuan Nama (NCF * 0.6) + (NSF * 0.4) Adithana (5 * 0.6) + (5 * 0.4) =  5 Irfan (5 * 0.6) + (5 * 0.4) =  5 Riziq (5 * 0.6) + (5 * 0.4) =  5 Rizky (5 * 0.6) + (5 * 0.4) =  5 Nida (4 * 0.6) + (5 * 0.4) =  4.4 Tabel 16. Perhitungan Nilai Aspek Keterampilan Nama (NCF * 0.6) + (NSF * 0.4) Adithana (5 * 0.6) + (4 * 0.4) =  4.60 Irfan (5 * 0.6) + (1.5 * 0.4) =  3.6 Riziq (5 * 0.6) + (3 * 0.4) =  4.2 Rizky (5 * 0.6) + (2.5 * 0.4) =  4 Nida (5 * 0.6) + (4.5 * 0.4) =  4.8 Menghitung nilai total
Pada pengujian sampel ini menggunakan 75% untuk persentase aspek pengetahuan dan 25% untuk persentase aspek keterampilan.
N-Total = (N-Aspek * 75%) + (N-Aspek * 25%)……………………………………………. (3)
Tabel 17. Perhitungan Nilai Total Nama NT =  (N-Aspek * 75%) + (N-Aspek * 25%). Adithana (5 X 0.75) + (4.60 X 0.25)  = 4.90 Irfan (5 X 0.75) + (3.60 X 0.25)  = 4.65 Riziq (5 X 0.75) + (4.20 X 0.25)  = 4.80 Rizky (5 X 0.75) + (4 X 0.25)  = 4.75 Nida (4.4 X 0.75) + (4. 8 X 0.25)  = 4.50
Dari contoh di atas didapatkan hasil bahwa siswa yang bernama Adithana mendapatkan nilai paling  tinggi  dibandingkan  siswa  lainnya.  Dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan pemilihan siswa berprestasi, data yang dibutuhkan untuk memenuhi kebutuhan analisis menjadi ringkas  dan  dapat  diolah  dengan  mudah.  Data  yang  sudah  diolah  dijadikan  informasi  sesuai dengan  kebutuhan  pengguna  yang  akan  disajikan  secara  visual  sehingga  memudahkan  pihak sekolah  melakukan  penyeleksian  dan  dapat  dijadikan  acuan  pengambilan  keputusan  pemilihan siswa berprestasi .

## KESIMPULAN
Pemilihan siswa berprestasi di lakukan dengan 2 Bobot Aspek dan 5 Kriteria yaitu: Aspek: Aspek Pengetahuan, Aspek Keterampilan dan Kriteria: nilai akhir, nilai perilaku, nilai kegiatan, nilai kedisiplinan, dan absensi.
Persentase hasil perhitungan sistem dengan kondisi yang berjalan dari 30 data yang telah di ujikan,  diperoleh  sebanyak  10  data  siswa  (20%)  yang  mendapat  beasiswa  serta  rekomendasi perusahaan untuk melaksanakan PKL dan 20 data siswa (80%) yang tidak mendapatkan.
Jurnal Cahaya Mandalika (JCM) | 1327

## REFERENSI
Angelin,  M.,  &  Astuti,  F.  (2018).  Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  karyawan  terbaik menggunakan metode profile matching. Informatics Journal, Volume II No:2, Desember 2018 , 45-51.
Efendi,  Z.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  pemilihan  lokasi  perumahan  menggunakan metode profile matching (Studi kasus : PT. Wahyu Asri). JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) (hal. 79-86). Sumatra Utara: STMIK Royal Kisaran. Febrina  Sari,  M.  (2018). Metode  dalam  Pengambilan  keputusan. Yogyakarta: deepublish.Dimyati,  &  Mudjiono.  (2015). Belajar  Dan  Pembelajaran (Edisi  2).  Rineka Cipta.
Hamka,  M.,  &  Harjono.  (2019).  Sistem  pendukung  keputusan  prioritas  perbaikan  gedung menggunakan metode analytic hierarchy process dan profile matching. Techno , 20 , 41– 52.
Hidayat. (2013). Teori Dan Prinsip Pendidikan . Jakarta.Pustaka Mandiri.
Noviyanti,  E..  (2019).  Analisis  Faktor  Pendukung  Keberhasilan  Siswa  Berprestasi  di  Sekolah Dasar. Journal of Primary and Children’s Education , 2(2) , 55–61. Purwanto, & Ngalim, M. (2016). Prinsip-Prinsip Dan Teknik Evaluasi Pengajaran . PT. Remaja Rosdakarya.
Setiawan, H., Sholihaningtias, D. N., & Asma, F. R. (2022). Sistem pendukung keputusan seleksi pemain menggunakan metode profile matching pada bahar futsal. Seminar Nasional Riset Dan Inovasi Teknologi .
Tussholihah.,  &  Khodijah,  S.  (2016).  emilihan  Siswa  Berprestasi  Di  SMP  Terpadu  Syanggit Cendekia  Dengan  Metode  Profile  Matching. Jurnal  Sistem  Informasi  STMIK  Antar Bangsa , V(2) , 213-218. Nofriansyah,  D.  (2014). Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan. Yogyakarta: Deepublish.
Setiawan, H., Sholihaningtias, D. N., & Asma, F. R. (2022). Sistem     Pendukung Keputusan Seleksi Pemain Menggunakan Metode Profile Matching Pada Bahar Futsal. Seminar Nasional Riset Dan Inovasi Teknologi .
Sinaga,  B.,  &  Utami,  Y.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Dosen  Pembimbing Skripsi Menggunakan Metode Profile Matching (Studi kasus : STMIK Pelita Nusantara Medan). Informatics Journal, Vol. 2, No. 1, ISSN : : 2503 – 250X , 71-79. Sutinah, E. (2017). Sistem Pendukung keputusan Menggunakan Metode Profile Matching dalam pemilihan salesman Terbaik. Informatics For Educators And Professionals (hal. 29-42). Jakarta: BSI.
Turban,  E.  (2005). Decision  Support  System  and  Intelligent  System  (Sistem  Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas). Yogyakarta: Andi Offset.
Wahyudi,  A.  D.  (2016).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerimaan  Staff  Administrasi Menggunakan Metode Profile Matching (Studi Kasus : PT. General Agromesin Lestari). Jurnal TEKNOINFO, Vol. 10, No.2,2016,1-4. ISSN 16930010 , 1-4.

## This work is licensed under a
Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License