PENILAIAN SISWA TERHADAP PENERIMAAN MATERI AJAR MATEMATIKA MENGGUNAKAN METODE MAMDANI: STUDI KASUS SMP CITRA DHARMA
Meri Chrismes Aruan
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI Email: Meriprincess08aruan@gmail.com

## Abstrak
Pendidikan  adalah  tanggung  jawab  pemerintah,  orangtua,  dan  masyarakat.  Dimana  sekolah sebagai  lembaga  formal  yang  berfungsi  dan  bertanggung  jawab  mengembangkan  dan mempersiapkan generasi muda yang berkualitas, mandiri, dan mampu   membangun bangsa di  masa  yang  akan  datang.  Penilaian  siswa  terhadap  pemahaman  materi  Matematika, ditentukan  berdasarkan  silabus  pengajaran  Matematika  antara  lain  pemahaman  tentang memahami  kesebangunan  bangun  datar  dan  penggunaannya dalam  pemecahan  masalah. Dengan tercapainya nilai yang bagus dalam proses pembelajaran, menunjukan pembelajaran dilaksanakan  secara  berkualitas.Di  SMP  Citra  Dharma,evaluasi  penilaian  siswa  terhadap penerimaan materi Matematika masih menggunakan sistem manual hingga memakan waktu yanglama dan dapat berdampak pada hasil yang kurang akurat. Untuk itu perlu di buat model penilaian siswa terhadap penerimaan materi Matematika berbasis komputer ( soft computing ) menggunakan  program  Matlab  R2012b  dengan  menggunakan  metode Fuzzy  Inference System (FIS) Mamdani.
Kata  Kunci :  Pendidikan,  Matematika,  Fuzzy  Inference  System(FIS)  Mamdani,  Matlab, prototype .

## Pendahuluan
Pendidikan  adalah  tanggung jawab pemerintah, orangtua, dan masyarakat. Dimana sekolah sebagai    lembaga  formal  yang  berfungsi  dan  bertanggung  jawab  mengembangkan  dan mempersiapkan generasi muda yang berkualitas, mandiri, dan mampu   membangun bangsa di masa yang akan datang.
Proses  kegiatan  belajar  mengajar  harus  dilakukan  secara  berkualitas  agar  tercapainya kepuasan  siswa  dalam menerima materi yang diberikan. Pendidikan dikatakan berkualitas bila proses belajar mengajar dapat berjalan dengan lancar, efektif, efisien, dan ada interaksi antara  komponen-komponen  yang  terkandung  dalam  sistem  pengajaran  yaitu  tujuan pendidikan dan pengajaran, peserta didik, tenaga pendidik, kurikulum, strategi pembelajaran, media pengajaran dan evaluasi pengajaran ( Hamalik, 2005 ).
Untuk mengetahui kepuasan siswa maka diperlukan adanya evaluasi tentang penilaian siswa terhadap  penerimaan  materi  ajar  MATEMATIKA.    Evaluasi  adalah    serangkaian  kegiatan yang  ditujukan  untuk  mengukur  keberhasilan  program  pendidikan.  Sedangkan    penilaian adalah  suatu  usaha  yang  dilakukan  dalam  pengambilan  keputusan  terhadap  sesuatu  dengan ukuran  baik  buruk  (Suharsimi,  2007).  Keberhasilan  siswa  dapat  dilihat  dari  prestasi  yang dicapainya. Nilai prestasi dieskpresikan tidak saja secara numeris, tetapi juga dipresentasikan dalam bentuk kualitatif secara linguistik.
Berdasarkan    hal    tersebut,    maka  diperlukan  sebuah    model    penilaian  siswa    terhadap penerimaan    materi    ajar  MATEMATIKA    Kelas  IX  di  SMP  Citra  Dharma  dengan menggunakan  metode logika fuzzy mamdani agar penilaian siswa tersebut lebih efektif dan efesien.

## Tinjauan Pustaka
Prototyping Prototyping merupakan  salah  satu  metode  pengembangan  perangat  lunak  yang  banyak digunakan.  Dengan  metode prototyping ini, developer dan client dapat  saling  berinteraksi selama  proses  pembuatan  sistem.  Sering  terjadi  seorang client hanya  mendefinisikan  secara umum  apa  yang  dikehendakinya  tanpa  menyebutkan  secara  detail  output  apa  saja  yang dibutuhkan, pemrosesan dan data-data apa saja yang dibutuhkan.

## Hakikat  Matematika
Menyatakan    matematika  terbentuk  sebagai  hasil  pemkiran    manusia    yang  berhubungan dengan  ide,  proses  dan  penalaran  ( Ruseffendi,  2006) .  Teori    Bruner    yang    menyatakan belajar  matematika  akan  lebih berhasil  jika  proses  pengajaran  yang  diarahkan  kepada konsep-konsep  dan  struktur-struktur  dalam  pokok  bahasan  tersebut.  Teori  Brownel matemtika merupakan belajar bermakna dan pengertian.

## Logika Fuzzy
Logika  Fuzzy  pertama  kali  dikemukakan  oleh  Lotfi  A  Zadeh,  seorang  berkebangsaan  Iran  yang menjadi  guru  besar  di  University  of  California  at  Berkeley.  Logika  Fuzzy  merupakan  pengetahuan yang  memiliki  kemampuan  untuk  menjembatani  bahasa  mesin  yang  serba  terukur  dengan  bahasa manusia  yang  cenderung  tidak  terukur.  Misalnya  saja  ba  hasa  manusiau  ntuk  suhu  udara  (panas, sedang, dingin), panjang badan seseorang (tinggi,  sedang, pendek), umur  manusia (muda, tua, paruh baya), sampai pada penilaian terhadap pekerjaan (baik, sedang, jelek). Logika Fuzzy merupakan suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input kedalam suatu ruang output. Ada beberapa alasan mengapa logika fuzzy digunakan, antara lain ( Cox,1994) :
1. Konsep Logika Fuzzy mudah dipahami.
2. Logika Fuzzy sangat fleksibel
3. Logika Fuzzy memiliki toleransi terhadap data yang tidak tepat
4. Logika Fuzzy mampu memodelkan fungsi-fungsi nonlinier yang sangat kompleks

## Logika Fuzzy Mamdani
Metode Mamdani sering dikenal dengan nama metode max-min. Untuk mendapatkan output dari metode ini, langkah yang harus dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Pembentukan himpunan fuzzy Pada tahap ini, baik variabel input maupun output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy.
2. Aplikasi fungsi implikasi (aturan) Fungsi implikasi yang digunakan adalah min
3. Komposisi aturan
4. Penegasan (defuzzy)
Input dari proses defuzzifikasi adalah suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan- aturan fuzzy, sedangkan output yang dihasilkan merupakan suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy  tersebut.  Sehingga  jika  diberikan  suatu  himpunan  fuzzy  dalam  range  tertentu,  maka  harus dapatdiambil suatu nilai crisp tertentu sebagai output.
Jaminan Kualitas Perangkat Lunak ( Software Quality Assurance ) Software Quality Assurance (SQA) bertujuan untuk  menghasilkan suatu produk software berkualitas tinggi. SQA merupakan salah satu kegiatan yang harus dilakukan dalam suatu proses pengembangan perangkat lunak.
Pentingnya  pelaksanaan  SQA  pada  dasarnya  adalah  untuk  menekan  biaya  dan  menjaga ketepatan  waktu  selesainya  pengembangan  perangkat  lunak.  Jika  pengembangan software menekankan  pentingnya  kualitas  perangkat  lunak  pada  semua  aktivitas  pengembangan software ,  maka  pada  dasarnya  hal  ini akan  mengurangi jumlah  pekerjaan  ulang yang  harus dilakukan (Pressman, 2010). Tentu saja hasilnya adalah penggunaan biaya yang rendah dan ketepatan waktu.
Matlab R2012b
MATLAB adalah  singkatan  dari MATrix  LABoratory .  Pertama  kali  dibuat  pada  tahun  1970 untuk  mempermudah  penggunaan  dua  koleksi  subrutin  pada  pustaka FORTRAN yaitu: LINPACK dan EISPACK, dalam menangani komputasi matriks. Matlab    adalah    bahasa    pemrograman    tingkat    tinggi  dimana  arti  perintah  dan  fungsi- fungsinya bisa dimengerti dengan mudah, meskipun bagi seorang pemula. Hal itu karena di dalam  matlab,  masalah  dan  solusi  bisa  di  ekspresikan  dalam  notasi-notasi  matematis  yang biasa (Agus Saba, 2009).

## Metodologi Penelitian
Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui kepuasan siswa terhadap penerimaan materi ajar Matematika  dengan  menggunakan Fuzzy  Inference  System (FIS)  Mamdani.Untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan  dari objek  yang  akan  diteliti  oleh  karena  itu dilakukan  pengamatan langsung di SMP Citra Dharma.
1. Penelitian pendahuluan
Penelitian  ini  dilakukan  untuk memperoleh kriteria-kriteria dalam penelitian, Kriteria yang  dibuat  berdasarkan  silabus  khususnya  mata  pelajaran    Matematika.    Kriteria    ini untuk menentukan tingkat kepuasan siswa terhadap penerimaan materi ajar Matematika kemudian dibuat kuisionernya dan disebarkan kepada siswa.
2. Kuisioner
Setelah    memperoeh    kriteria-kriteria    dari    penelitian  pendahuluan  selanjutnya  akan dibuat kuisioner penelitian.
3. Mengelola hasil  kuisioner
Data  yang  diperoleh  dari  kuisioner  kemudian  dimasukkan  sebagai input ,  sedangkan output kepuasan    siswa    adalah    kurang,    cukup,  dan    baik    dengan    menggunakan pendekatan  logika fuzzy dengan tool matlab  R2012b.

## Hasil dan Pembahasan

## Analisis Masalah
1. Perancangan  yang  dibuat  dengan  menggunakan  penalaran  fuzzy  dengan    menggunakan  metode Mamdani.
2. Pembuatan  aturan  dalam  basis  pengetahuan  dibantu  oleh  kepala  sekolah  dan  guru Matematika.

## Tabel 1. Dekomposisi Variabel Model Menjadi Himpunan Fuzzy yang Digunakan
Fungsi Variabel Semesta Pembicaraan (Nilai/Range) 2 Input Menuliskan sifat-sifat dua bangun datar yang sebangun dan kongruen [0 - 10] Mengidentifikasi dua bangun datar sebangun dan yang kongruen [0 - 10] 1 Output Skor Bangun-bangun sebangun dan kongruen [0 - 10] 2 Input Menuliskan sifat-sifat dua segitiga yang sebangun dan kongruen [0 - 10] Memecahkan  masalah sehari-hari yang  terkait dengan segitiga-segitiga. [0 - 10] 1 Output Skor Segitiga-segitiga Sebangun [0 - 10] 2 Input Menterjemahkan  masalah sehari-hari dalam  konsep segitiga sebangun [0-10] Memecahkan  masalah sehari-hari yang terkait dengan segitaga-setiga sebangun [0-10] 1 Output Skor Pemecahan  masalah dalam konsep segitiga sebangun. [0 - 10]

## Membentuk Himpunan Fuzzy
Tabel 2.  Tabel Himpunan fuzzy Variabel Himpunan Fuzzy Domain Menuliskan sifat-sifat dua bangun datar yang sebangun dan kongruen. Kurang [0,5] Cukup [4,8] Baik [7,10]
Mengidentifikasi  dua  bangun  datar sebangun dan yang kongruen Kurang [0,5] Cukup [4,8] Baik [7,10] Menuliskan sifat-sifat dua segitiga yang sebangun dan kongruen Kurang [0,5] Cukup [4,8] Baik [7,10] Memecahkan masalah sehari-hari yang terkait dengan segitiga-segitiga sebangun Kurang [0,5] Cukup [4,8] Baik [7,10] Menterjemahkan masalah sehari-hari dalam konsep segitiga sebangun. Kurang [0,5] Cukup [4,8] Baik [7,10] Memecahkan masalah sehari-hari yang terkait dengan segitiga-segitiga sebangun. Kurang [0,5] Cukup [4,8] Baik [7,10]
Terdapat  6  indikator  yang  akan  dianalisis  dan  dijadikan  variabel  untuk  menentukan  penilaian siswa terhadap penerimaan materi ajar Matematika.
1. Variabel Menuliskan Sifat-sifat Dua Bangun Datar yang Sebangun
Pada variabel pengoperasian berbasis teks didefinisikan tiga himpunan fuzzy , yaitu Kurang, Cukup  dan  Baik.  Himpunan  fuzzy  Kurang  akan  memiliki  domain  [0,5]  dimana  derajat keanggotaan  Kurang  tertinggi  (=1)  terletak  pada  angka  0-4.  Himpunan  fuzzy  Cukup memiliki domain [4,8] dimana derajat keanggotaan Cukup tertinggi (=1) terletak pada nilai 6.  Himpunan  fuzzy  Baik  akan  memiliki  domain  [7,10]  dimana  derajat  keanggotaan  Baik tertinggi (=1) terletak pada angka ≥8. Variabel menuliskan sifat-sifat dua bangun datar yang sebangun  dapat  dipresentasikan  dengan  fungsi  keanggotaan  bahu  dan  segitiga  dengan gambar dibawah ini :

## Gambar 1. Himpunan Fuzzy untuk Variabel Sifat-sifat Dua Bangun Datar yang Sebangun
Persamaan : µKurang[x]=
µCUKUP[x]=
µBAIK  [x]  =
2. Variabel Mengidentifikasi Dua Bangun Datar Sebangun dan yang Kongruen
Pada  variabel  Perangkat  Jaringan  didefinisikan  tiga  himpunan fuzzy ,  yaitu  Kurang,  Cukup dan Baik. Himpunan fuzzy Kurang akan memiliki domain [0,5] dimana derajat keanggotaan Kurang  tertinggi  (=1)  terletak  pada  angka  0-4.  Himpunan  fuzzy  Cukup  memiliki  domain [4,8] dimana derajat keanggotaan Cukup tertinggi (=1) terletak pada nilai 6. Himpunan fuzzy Baik  akan  memiliki  domain  [7,10]  dimana  derajat  keanggotaan  Baik  tertinggi  (=1)  terletak
pada  angka  ≥8.  Variabel  mengidentifikasi  dua  bangun  datar  sebangun  dan  yang  kongruen dengan fungsi keanggotaan bahu dan segitiga dengan gambar dibawah ini :
Gambar 2. Himpunan Fuzzy untuk Variabel Mengidentifikasi DuaBangun Datar Sebangun dan yang Kongruen
Dengan persamaan :
µKurang[x] =
µCUKUP[x]=
µBAIK  [x]  =
3. Variabel Menuliskan Sifat-sifat Dua Segitiga yang Sebangun dan Kongruen
Pada variabel Utilitas Koneksi didefinisikan tiga himpunan fuzzy , yaitu Kurang, Cukup dan Baik.  Himpunan  fuzzy  Kurang  akan  memiliki  domain  [0,5]  dimana  derajat  keanggotaan Kurang  tertinggi  (=1)  terletak  pada  angka  0-4.  Himpunan  fuzzy  Cukup  memiliki  domain [4,8] dimana derajat keanggotaan Cukup tertinggi (=1) terletak pada nilai 6. Himpunan fuzzy Baik  akan  memiliki  domain  [7,10]  dimana  derajat  keanggotaan  Baik  tertinggi  (=1)  terletak pada  angka  ≥8.  Variabel  menuliskan  sifat-sifat  dua  segitiga  yang  sebangun  dan  kongruen dengan fungsi keanggotaan bahu dan segitiga dengan gambar dibawah ini :

## Gambar  3.  Himpunan  fuzzy  untuk  Variabel  Menuliskan  Sifat-sifat  Dua  segitiga yang Sebangun dan Kongruen
Dengan persamaan :
µKurang[x]  =
µCUKUP[x]=
µBAIK  [x]  =
4. Variabel Memecahkan Masalah dengan Segitiga-segitiga Sebangun
Pada  variabel  memecahkan  masalah  dengan  segitiga-segitiga  sebangun  didefinisikan  tiga himpunan fuzzy ,  yaitu  Kurang,  Cukup  dan  Baik.  Himpunan  fuzzy  Kurang  akan  memiliki domain  [0,5]  dimana  derajat  keanggotaan  Kurang  tertinggi  (=1)  terletak  pada  angka  0-4.
Himpunan fuzzy Cukup memiliki domain [4,8] dimana derajat keanggotaan Cukup tertinggi (=1) terletak pada nilai 6. Himpunan fuzzy Baik akan memiliki domain [7,10] dimana derajat keanggotaan  Baik  tertinggi  (=1)  terletak  pada  angka  ≥8.  Variabel  memecahkan  masalah dengan  segitiga-segitiga  sebangun  dipresentasikan  dengan  fungsi  keanggotaan  bahu  dan segitiga dengan gambar dibawah ini :

## Gambar 4.Himpunan Fuzzy untuk Variabel Memecahkan masalah dengan
Segitiga-segitiga Sebangun
Dengan persamaan :
µKurang[x] =
µCUKUP[x]=
µBAIK  [x]  =
5. Variabel Menterjemahkan Masalah Sehari-hari dalam Konsep Segitiga Sebangun
Pada  variabel  menterjemahkan  masalah  sehari-hari  dalam  konsep  segitiga  sebangun didefinisikan tiga himpunan fuzzy , yaitu Kurang, Cukup dan Baik. Himpunan fuzzy Kurang akan memiliki domain [0,5] dimana derajat keanggotaan Kurang tertinggi (=1) terletak pada angka  0-4.  Himpunan  fuzzy  Cukup  memiliki  domain  [4,8]  dimana  derajat  keanggotaan Cukup  tertinggi  (=1)  terletak  pada  nilai  6.  Himpunan  fuzzy  Baik  akan  memiliki  domain [7,10]  dimana  derajat  keanggotaan  Baik  tertinggi  (=1)  terletak  pada  angka  ≥8.  Variabel menterjemahkan  masalah  sehari-hari  dalam  konsep  segitiga  sebangun  dipresentasikan dengan fungsi keanggotaan bahu dan segitiga dengan gambar dibawah ini :
Gambar 5. Himpunan Fuzzy untuk Variabel Menterjemahkan Masalah Sehari- hari dalam Konsep Segitiga Sebangun
Dengan persamaan :
µKurang[x]=
µCUKUP[x]=

## µBAIK  [x]  =
6. Variabel Memecahkan Masalah Sehari-hari yang Terkait dengan Segitiga-segitiga Sebangun Pada  variabel  memecahkan  masalah  sehari-hari  yang  terkait  dengan  segitiga-segitiga sebangun  didefinisikan  tiga  himpunan fuzzy ,  yaitu  Kurang,  Cukup  dan  Baik.  Himpunan fuzzy Kurang akan memiliki domain [0,5] dimana derajat keanggotaan Kurang tertinggi (=1) terletak  pada  angka  0-4.  Himpunan  fuzzy  Cukup  memiliki  domain  [4,8]  dimana  derajat keanggotaan Cukup tertinggi (=1) terletak pada nilai 6. Himpunan fuzzy Baik akan memiliki domain  [7,10]  dimana  derajat  keanggotaan  Baik  tertinggi  (=1)  terletak  pada  angka  ≥8. Variabel  memecahkan  masalah  sehari-hari  yang  terkait  dengan  segitiga-segitiga  sebangun dipresentasikan dengan fungsi keanggotaan bahu dan segitiga dengan gambar dibawah ini :
Gambar 6. Himpunan fuzzy untuk Variabel Memecahkan masalah sehari-hari yang terkait dengan segitiga-segitiga sebangun
Dengan persamaan :
µKurang[x]=
µCUKUP[x]=
µBAIK  [x]  =

## Hasil Penelitian
Kuesioner  Penilaian  yang  diisi  oleh  siswa  dan  siswi  SMP  Citra  Dharma  untuk  evaluator sebanyak 40 siswa dengan jumlah kuesioner 1 lembar. Himpunan Fuzzy 3 variabel 1 Output Mamdani.
a. Bangun-bangun yang sebangun dan kongruen
Gambar 7. Himpunan Fuzzy Input Bangun-bangun yang sebangun dan kongruen
b. Segitiga-segitiga sebangun
Gambar 8. Himpunan Fuzzy Input Segitiga-segitiga Sebangun
c. Pemecahan masalah dengan konsep segitiga sebangun
Gambar 9. Himpunan Fuzzy Input Pemecahan masalah dengan konsep segitiga sebangun
d. Hasil penilaian siswa terhadap materi ajar Matematika
Gambar 10.Himpunan Fuzzy Output Hasil Penilaian siswa terhadap materi ajar
Matematika
e. Rule
Gambar 11.Rule Penilaian siswa
f. Surface Viewer
Gambar I3. Surface Viewer Penilaian Siswa

## Inferensi/evaluasi rules
Setelah dilakukan fuzzyfikasi terhadap himpunan nilai, maka dibentuk rules untuk himpunan fuzzy tersebut. Rules diambil dari sampel data yang ada dan terbentuk 27rules.

## Graphical User Interface
GUI dibuat menggunakan program Matlab R2012b. Menggunakan  aplikasi  berbasis  logika fuzzy terhadap  penilaian  siswa  materi  ajar  Metode Mamdani.
Gambar 12.GUI Penilaian Siswa Terhadap Materi Ajar Matematika Metode Mamdani
Hasil Pengujian Prototipe Perangkat Lunak
Tabel 3. Hasil Metric of Software Quality Assurance (SQA)
User Skor Metrik Skor 1 2 3 4 5 6 7 8 #1 79 80 79 81 82 77 78 80 79.35 #2 81 85 80 87 83 84 81 84 83.2 #3 87 82 81 84 87 85 82 84 83.85 #4 80 84 83 90 90 81 83 85 84.25 #5 85 80 80 84 85 79 80 82 81.55 Rata-Rata 82.44
Berdasarkan  tabel  di  atas  maka  dapat  diketahui  bahwa  dari  5  responden  dengan  8  variabel penelitian,  4  diantaranya  memperoleh  nilai  baik  dan  1  responden  penelitian  memperoleh nilai  cukup. Jika  demikian  maka  secara  umum  aplikasi  ini  memiliki  kualitas  baik  sehingga layak  digunakan  sebagai  perangkat  lunak  untuk  penilaian  siswa  terhadap  materi  ajar Matematika.

## S impulan Dan Saran
Kesimpulan Berdasarkan analisis dan hasil pengujian yang telah dilakukan, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Dengan  Prototipe  yang  dibuat  ini,  maka  penilaiansiswa  terhadap  materi  ajar  Matematika  dapat lebih relevan dengan target-target yang sekolah berikan,
2. Dengan  perbandingan  metode  yang  digunakanuntukmenghitungpenilaian  siswa  terhadap  materi ajar Matematika dapat memberikan alternative kepada Sekolah untuk memilih salah satu software . Alternatif ini langsung ditentukan olehSMP Citra Dharma sesuai dengan kebutuhan yang berlaku.
3. Berdasarkan  pengujian  dengan  menggunakan  metode  SOA  (Software  Quality  Assurance)  system penilaian siswa terhadap penerimaan materi ajar Matematika telah memenuhi standar kualitas.

## Saran
1. Perlunya mencoba metode fuzzy yang lain sebagai alternative solusi bagi SMP Citra Dharma.
2. Diperlukan  penelitian  lain  menggunakan software selain  Matlab  untuk  melihat  kecepatan  proses perhitungan hasil.

## Daftar Pustaka
Cox, E. (1994). The Fuzzy System Handbook.(A Practitioner’s Guide to Building, Using, and Maintaining Fuzzy System ).Massachusetts, Academic Press.Inc.
Hamalik.(2006) .Pendidikan Matematika . Jakarta: DEPDIKBUD.
Handayanto, Rahmadya Trias.(2009). Penerapan Soft Computing Dengan Matlab .Bandung : Rekayasa Sains.
Kusumadewi,  S.(2002). Analisis  &  Desain  Sistem  Fuzzy  menggunakan    Tool  Box  Matlab . Yogyakarta: Graha Ilmu.
Matlab, Fuzzy Logic. Available at: http://www.mathworks.com/help/fuzzy/index.html [Accessed July 3, 2014]
Ruseffendi.(2006). Pendidikan Matematika . Jakarta: DEPDIKBUD.
R.S.Pressman.(2010). Software  Engineering  A  Practitioner’s  Approach (7 th ed.).  New  York: McGraw-Hill Companies, Inc.
Suharsimi.(2006). Dasar-dasarEvaluasiPendidikan . Jakarta: BinaAksara.