## I NFORMATICS AND D IGITAL E XPERT (INDEX) - V OL . 2 N O . 02 (2020) 54-59
Terbit online pada laman web jurnal : http://index.unper.ac.id | E-ISSN (Online) 2715-0453 |

## Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Rekomendasi Wisata Dengan Menggunakan Metode Profile Matching dan SMART
Ivang Fahmi Fauzi 1 , Alam Rahmatulloh 2 , Andi Nurachman 3
1,2,3 Informatika, Universitas Siliwangi, Jl. Siliwangi No. 24 Tawang Kota Tasikmalaya, 46115, Indonesia e-mail: ivangfahmifauzi14@student.unsil.ac.id *1 , alam@unsil.ac.id 2 , andi@unsil.ac.id 3

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel : Diterima Redaksi : 20 Januari 2021 Revisi Akhir : 26 Januari 2021 Diterbitkan Online : 30 Januari 2021
Empirically tourism has shown increasing growth marked by an increase in the frequency of  people  who  travel.  Tourism  activities  create  many  benefits  including  the  spread  of development,  foreign  exchange  earnings,  regional  income  through  tax  collection, employment  and  creating  business  opportunities.  The  problem  that  often  arises  is  that there are still many people who travel, but instead it creates new thoughts. Traveling is also  an  important  physical  need  without  us  knowing.  One  of  the  decision-making problems faced with various criteria is the process of selecting tourist attractions. In the process of profile matching in broad outline is the process of comparing the competency of  visitors  into  the  competence  of  tourist  attractions  so  that  the  competency  differences can  be  known  (also  called  a  gap),  the  smaller  the  gap  produced,  the  greater  the  value weights which means it has a greater chance for the priority of certain tourist attractions chosen  by  tourists  (visitors).  While  the  SMART  (Simple  Multi-Attribute  Rating Technique)  method  is  a  multi-criteria  decision  making  method.  This  multi-criteria decision  making  technique  is  based  on  the  theory  that  each  alternative  consists  of  a number  of  criteria  that  have  values  and  each  criterion  has  a  weight  that  illustrates  how important  compared  to  other  criteria.  Each  tourism  object  has  the  value  of  road  access criteria,  facilities,  prices  and  visitors  from  the  results  of  the  previous  profile  matching calculation,  then  the  weight  normalization  calculation  from  the  simple  multi  attribute rating  method  is  calculated  and  summed  to  find  out  the  final  score  results,  and  then descending.  From  the  results,  the  selection  of  suitable  tourism  object  is  very  objective because it has fulfilled the assessment of each criteria.
Kata Kunci : sistem pendukung keputusan, profile matching, simple multi attribute rating technique (smart)
Korespondensi :
Telepon / Hp : +62 853 2130 4257 E-mail : ivangfahmifauzi14@unsil.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Kegiatan  kepariwisataan  di  Indonesia  merupakan salah  satu  sektor  andalan  yang  mampu  menggalakkan kegiatan  ekonomi  nasional,  baik  sebagai  penghasil devisa,  penyedia  lapangan  kerja,  maupun  sebagai pendorong peningkatan pendapatan masyarakat. Menurut (Isdaryono, 2016) bahwa Secara empiris pariwisata telah menunjukkan  pertumbuhan  yang  terus  meningkat ditandai  dengan  peningkatan  frekuensi  orang  yang melakukan  perjalanan.  Kegiatan  pariwisata  banyak menciptakan manfaat antara lain penyebaran pembangunan,  pemasukan  devisa,  penerimaan  daerah melalui  pungutan  pajak,  penyerapan  tenaga  kerja  dan menciptakan  peluang  usaha.  Permasalahan  yang  sering muncul  masih  banyak  orang  yang  berwisata  tapi  malah menimbulkan  beban  pikiran  baru.  Berwisata  juga merupakan  kebutuhan  jasmani  yang  penting  tanpa  kita sadari. Karena dengan berwisata kita dapat menghilangkan  penat  akibat  aktivitas  selama  seharian. Pemilihan  obyek  wisata  yang  tepat  juga  berpengaruh dalam  hal  ini.    Salah  satu  permasalahan  pengambilan keputusan yang dihadapkan pada berbagai kriteria adalah proses  pemilihan  tempat  wisata.  Banyak  metode  yang dapat  digunakan  dalam  sistem  pengambilan  keputusan. Salah  satu  metode  tersebut  yang  digunakan  dalam penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Nugroho,  2017)  adalah metode  Profile  Matching.  Konsep  dari  metode  Profile Matching  adalah  dengan  mencari  GAP  berupa  selisih
nilai  kompetensi  pengunjung  dengan  kompetensi  objek wisata. Dalam proses profile matching secara garis besar merupakan  proses  membandingkan  antara  kompetensi pengunjung  ke  dalam  kompetensi  tempat  wisata sehingga  dapat  diketahui  perbedaan  kompetensinya (disebut  juga  gap),  semakin  kecil  gap  yang  dihasilkan maka  bobot  nilainya  semakin  besar  yang  berarti memiliki  peluang  lebih  besar  untuk  prioritas  tempat wisata tertentu yang dipilih oleh wisatawan (pengunjung). Sementara metode SMART (Simple Multi Attribut Rating Technique) merupakan metode pengambilan keputusan multi kriteria. Teknik pengambilan  keputusan  multi  kriteria  ini  didasarkan pada  teori  bahwa  setiap  alternatif    terdiri  dari  sejumlah kriteria  yang  memiliki  nilai-nilai  dan  setiap  kriteria memiliki  bobot  yang  menggambarkan  seberapa  penting dibandingkan  dengan  kriteria  lain.  Pembobotan  ini digunakan  untuk  menilai  setiap  alternatif  tempat  wisata agar  diperoleh  alternatif  tempat  wisata  terbaik.  Dengan menggabungkan  dua  metode  ini  diharapkan sistem  akan membandingkan  antara  kompetensi  pengunjung  ke dalam kompetensi wisata dengan menghasilkan alternatif tempat  wisata  terbaik  dan  sesuai  dengan  profil kompetensi  pengunjung.        Oleh  karena  itu  menyadari betapa  pentingnya  memilih  tempat  wisata  yang  tepat, maka  dibutuhkan  sebuah  sistem  dalam  bidang kepariwisataan.  sistem  diharapkan  dapat  digunakan untuk mendapatkan informasi dan pengambilan
keputusan  pemilihan  tempat  wisata  secara  efektif  dan mampu  membantu  masyarakat  untuk  menetukan  tempat wisata  yang  akan  dipilihnya.  Sistem  pendukung keputusan  penentuan  tempat  wisata  dilakukan  secara perhitungan detail berdasarkan metode Profile Matching dan SMART. Sistem pendukung keputusan memberikan hasil  berupa  prioritas  tempat  wisata  yang  sesuai  bagi setiap  wisatawan.  Sistem  ini  juga  mengacu  pada  skala bobot  yang  dimiliki  oleh  setiap  wisatawan  dalam memilih  tempat  wisata  dan  juga  nilai  profil  dari  setiap tempat  wisata  yaitu  faktor  biaya,  fasilitas  objek  wisata, akses jalan dan pengunjung.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Profile Matching
Dalam  proses profile  matching secara  garis  besar merupakan  proses  membandingkan  antara  profil wisatawan  ke  dalam  profil  objek  wisata  sehingga  dapat diketahui perbedaan selisihnya (GAP), semakin kecil gap yang dihasilkan maka bobot nilainya semakin besar yang berarti  memiliki  peluang  lebih  besar  untuk  prioritas objek  wisata  tertentu  yang  dipilih  oleh  wisatawan (pengunjung).  Adapun  sistem  program  yang  dibuat adalah software profile matching yang berfungsi sebagai alat  bantu  untuk  mempercepat  proses matching antara profil  wisatawan  dengan  profil  setiap  objek  wisata sehingga  dapat  memperoleh  rekomendasi  lebih  cepat untuk mengetahui objek wisata yang paling sesuai.
Berikut  adalah  beberapa  tahapan  dan  perumusan perhitungan dengan metode profile matching:
1. Pencarian GAP GAP = Profil Wisatawan-Profil Objek Wisata….(1)
2. Pembobotan  Pada  tahap  ini,  akan  ditentukan  bobot nilai  masing-masing  aspek  dengan  menggunakan bobot gap.
3. Pengelompokan Core dan Secondary  Factor
Setelah  menentukan  bobot  nilai  gap  kriteria  yang dibutuhkan,  tiap  kriteria  dikelompokkan  menjadi dua  kelompok  yaitu core  factor dan secondary factor .
a. Core  Factor (Faktor  Utama) Core  factor merupakan aspek (kompetensi) yang menonjol/paling dibutuhkan. Untuk menghitung core factor digunakan rumus : NCF = ∑NC ……………… (2) ∑IC
Keterangan : NCF = Nilai rata- rata core factor NC= Jumlah total nilai core factor IC = Jumlah item core factor b. Secondary Factor (Faktor Pendukung)
Secondary  factor  adalah  item  –  item  selain
aspek  yang  ada  pada  core  factor.  Untuk menghitung  secondary  factor  digunakan rumus :
NSF = ∑NS………………………. (3)

## ∑IS
Keterangan : NCF = Nilai rata- rata secondary factor NC = Jumlah total nilai secondary factor IC  = Jumlah item secondary factor
4. Perhitungan  Nilai  Total  Dari  perhitungan  core factor  dan  secondary  factor  dari  tiap-  tiap  aspek, kemudian  dihitung  nilai  total  dari  tiap  -  tiap  aspek yang  diperkirakan  berpengaruh  pada  kinerja  tiap  – tiap  profile.  Untuk  menghitung  nilai  total  dari masing-masing aspek, digunakan rumus :
N = (X) % NCF + (X) % NSF ………. (4)
Keterangan : N  = Nilai total tiap aspek NCF  = Nilai rata-rata core factor NSF  = Nilai rata-rata secondary factor (X)%  = Nilai persentase yang diinputkan
5. Perankingan  Hasil  akhir  dari  proses profile matching adalah  ranking  yang  mengacu  pada  hasil perhitungan yang ditunjukan oleh rumus :
Ranking = 70 % NCF + 30% NSF ………. (5)
Keterangan : NCF = Nilai Core Factor NSF  = Nilai Secondary Factor
B. Simple Multi Attribute Rating Technique
(SMART)
SMART merupakan  metode  dalam  pengambilan keputusan  multiatribut.  Teknik  pengambilan  keputusan multiatribut  ini  digunakan  untuk  mendukung  pembuat keputusan  dalam  memilih  beberapa  alternatif.  Setiap pembuat  keputusan  harus  memiliki  sebuah  alternatif yang sesuai dengan tujuan yang dirumuskan.
Setiap alternatif terdiri dari sekumpulan atribut dan setiap atribut mempunyai nilai-nilai. Nilai ini dirata-rata dengan  skala  tertentu  Setiap  atribut  mempunyai  bobot yang  menggambarkan  seberapa  penting  skala  tertentu. Setiap  atribut  mempunyai  bobot  yang  menggambarkan seberapa  penting  suatu  atribut  dibandingkan  dengan atribut  lain.  Pembobotan  dan  pemberian  peringkat  ini digunakan untuk menilai setiap alternatif agar diperoleh alternatif terbaik.
Proses  Pemodelan  Metode SMART. Urutan  dalam penggunaan  metode SMART (Wright,  2004)  adalah sebagai berikut :
56 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 2, No. 02, November 2020, hlm. 54-59
1. Menentukan banyaknya kriteria digunakan.
2. Menentukan  bobot  kriteria  pada  masingmasing kriteria  dengan  menggunakan  interval  1-100 untuk  masing-masing  kriteria  dengan  prioritas terpenting.
3. Hitung  normalisasi  dari  setiap  kriteria  dengan membandingkan  nilai  bobot  kriteria  dengan jumlah bobot kriteria. Menggunakan rumus :
Normalisasi : W 1 ………….. (6) ∑W 1
4. Memberikan  nilai  parameter  kriteria  pada  setiap kriteria untuk setiap alternatif.
5. Menentukan  nilai  akhir  dari  masingmasing kriteria  dengan  mengalihkan  nilai  yang  didapat dari  normalisasi  nilai  kriteria  data  baku  dengan nilai  normalisasi  bobot  kriteria.  Kemudian jumlahkan nilai dari perkalian tersebut.
……,……… (7)
Dimana  u i (a i )  adalah  nilai  total  alternatif,  w j adalah  hasil  dari  normalisasi  bobot  kriteria  dan  u i (a i ) adalah hasil penentuan nilai utiliti.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode penelitian pada sistem pengambil keputusan untuk menentukan rekomendasi wisata adalah sebagai berikut :
Gambar 1. Struktur Algoritma Profile Matching dan SMART
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Perhitungan Profile Matching dan Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART)
A. Variabel Dalam Penilaian Perhitungan sistem pendukung keputusan pemilihan  rekomendasi  wisata  menggunakan  metode profile  matching dan smart terlebih  dahulu  wisatawan memilih  kriteria  yaitu  akses  jalan,  fasilitas,  harga  dan pengunjung.  Dari  masing  masing  kriteria  mempunyai  3 skala.  Seperti  kriteria  akses  jalan  mempunyai  skala kurang  bagus  mempunyai  bobot  1,  sedang  mempunyai bobot 2 dan bagus mempunyai bobot 3. Kriteria fasilitas mempunyai  skala  tidak  lengkap  mempunyai  bobbot  1, kurang  lengkap  mempunyai  bobot  2  dan  lengkap mempunyai  bobot  3.  Kriteria  harga  mempunyai  skala murah  mempunyai  bobot  1, sedang  mempunyai  bobot  2 dan  mahal  mempunyai  bobot  3.  Kriteria  pengunjung mempunyai  skala  sepi  mempunyai  bobot  1,  sedang memmpunyai  bobot  2  dan  ramai  mempunyai  bobot  3. Contoh kasus wisatawan memilih skala dari ke 4 kriteria.
Tabel 1 Tabel Kompetensi Profil Wisatawan No. Kriteria Nilai Profil 1. Akses Jalan 3 2. Fasilitas 3 3. Harga 1 4. Pengunjung 1

## B. Proses Perhitungan Pemetaan Gap Kompetensi
GAP = Profile Wisatawan – Profile Objek Wisata 1) Pemetaan GAP untuk Kriteria Akses Jalan Tabel 2 : Pengelompokan GAP untuk Kriteria Akses Jalan NAMA Kode Item Gap Profil Objek Wisata WISATA01 3 WISATA02 2 WISATA03 3 Profil Wisatawan 3 GAP WISATA01 0 WISATA02 -1 WISATA03 0

## 2) Pemetaan GAP untuk Kriteria Fasilitas Wisata
Tabel 3 : Pengelompokan GAP untuk Kriteria Fasilitas Wisata
NAMA Kode Item Gap Profil Objek Wisata WISATA01 3 WISATA02 3 WISATA03 3 Profil Wisatawan 3 GAP WISATA01 0 WISATA02 0 WISATA03 0
Ivang Fahmi, dkk, Sistem Pendukung Keputusan Untuk … 57

## 3) Pemetaan  GAP  untuk  Kriteria  Harga  Tiket
Wisata Tabel 4 : Pengelompokan GAP untuk Kriteria Harga Tiket Wisata NAMA Kode Item Gap Profil Objek Wisata WISATA01 2 WISATA02 1 WISATA03 2 Profil Wisatawan 1 GAP WISATA01 1 WISATA02 0 WISATA03 1

## 4) Pemetaan  GAP  untuk  Kriteria  Pengunjung
Wisata Tabel .5 : Pengelompokan GAP untuk Kriteria Pengujung Wisata. NAMA Kode Item Gap Profil Objek Wisata WISATA01 2 WISATA02 1 WISATA03 2 Profil Wisatawan 1 GAP WISATA01 1 WISATA02 0 WISATA03 1

## C. Proses Pemetaan GAP Kopetensi
1) Tabel Bobot Nilai GAP
Tabel 6 : Tabel Bobot Nilai GAP
No. Selisih (GAP) Bobot Nilai Keterangan 1. 0 4 Tidak  ada  GAP  (kompetensi  sesuai dengan yang dibutuhkan) 2. 1 3,5 Kompetensi  individu  kelebihan  1 tingkat/level 3. -1 3 Kompetensi  individu  kekurangan  1 tingkat/level 4. 2 2,5 Kompetensi  individu  kelebihan  2 tingkat/level 5. -2 2 Kompetensi  individu  kekurangan  2 tingkat/level 6. 3 1,5 Kompetensi  individu  kelebihan  3 tingkat/level 7. -3 1 Kompetensi  individu  kekurangan  3 tingkat/level

## 2) Pembobotan Nilai GAP terhadap Kriteria Akses Jalan
Tabel 7 : Tabel Pembobotan Nilai GAP terhadap kriteria Akses Jalan NAMA Kode Item GAP WISATA01 0 WISATA02 -1 WISATA03 0 Bobot  Nilai GAP WISATA01 4 WISATA02 3 WISATA03 4
3) Pembobotan  Nilai  GAP  terhadap  Kriteria Fasilitas Tabel 8 : Tabel Pembobotan Nilai GAP terhadap kriteria Fasilitas NAMA Kode Item GAP WISATA01 0 WISATA02 0 WISATA03 0 Bobot Nilai GAP WISATA01 4 WISATA02 4 WISATA03 4
4) Pembobotan  Nilai  GAP  terhadap  Kriteria Harga Tabel 9 : Tabel Pembobotan Nilai GAP terhadap kriteria Harga NAMA Kode Item GAP WISATA01 1 WISATA02 0 WISATA03 1 Bobot  Nilai GAP WISATA01 3,5 WISATA02 4 WISATA03 3,5 5) Pembobotan  Nilai  GAP terhadap  Kriteria
Pengunjung Tabel 10 : Tabel Pembobotan Nilai GAP terhadap Kriteria Pengunjung. NAMA Kode Item GAP WISATA01 1 WISATA02 0 WISATA03 1 Bobot  Nilai GAP WISATA01 3,5 WISATA02 4 WISATA03 3,5

## D. Proses Normalisasi Bobot Kriteria Mengguakan
Salah  Satu  Rumus  Dari  Metode  Simple  Multi

## Atributte Rating Tecnique (SMART)

## Tabel 11 Tabel Normalisasi Kriteria
No Kriteria Bobot (wj) Normalisasi 1. Akses Jalan 20% 0,2 2. Fasilitas 30% 0,3 3. Harga 30% 0,3 4. Pengujung 20% 0,2
Normalisasi  dilakukan  terhadap  semua  kriteria  dan kriteria  mana  saja  yang  paling  berpengaruh  terhadap pemilihan objek wisata, pada  penelitian ini kriteria yang paling  berpengaruh  terhadap  pemilihan  wisata  yaitu kriteria  fasilitas  dan  harga  sehingga  kedua  kriteria tersebut  diberi  normalisasi  masing  masing  30%  (0,3) sementara  kriteria  akses  jalan  dan  pengunjung  diberi normalisasi 20% (0,2)
58 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 2, No. 02, November 2020, hlm. 54-59

## E. Hasil Keputusan
Tabel 12 Tabel Hasil Keputusan
Nama Pembobota n Nilai Ga p Terhadap Kriteria Normalisasi Hasil Akhir Rank W i s a
t a 1 Bobot  Gap  Akses = 4 Bobot Gap Fasilitas = 4 Bobot  Gap  Harga = 3,5 Bobot Gap Pengunjung = 3,5 0,2 0,3 0,3 0,2 0,8 1,2 1,05 0,7 3,75 2
W i s a t a 2 Bobot  Gap  Akses = 3 Bobot Gap Fasilitas = 4 Bobot  Gap  Harga = 4 Bobot Gap Pengunjung = 4
0,2 0,3 0,3 0,2
0,6 1,2 1,2 0,8 3,8 1 W i
s
a t
a 3 Bobot  Gap  Akses = 4 Bobot Gap Fasilitas = 4 Bobot  Gap  Harga = 3,5 Bobot Gap Pengunjung = 3,5 0,2 0,3 0,3 0,2 0,8 1,2 1,05 0,7 3,75 3
Berdasarkan  analisa  tabel  keputusan  diatas,  ada contoh  3  objek  wisata,  masing  masing  memiliki  nilai kriteria  akses  jalan,  fasilitas,  harga  dan  pengunjung  dari hasil perhitungan profile matching sebelumnya , selanjutnya dilakukan perhitungan normalisasi bobot dari metode simple  multi  attribute  rating dan  dijumlahkan untuk  mengetahui  hasil  nilai  akhir,  untuk  selanjutnya dirangking secara menurun (descending) . Dari hasil yang ada  pemilihan  objek  wisata  yang  sesuai  sangat  objektif karena sudah memenuhi penilaian setiap kriteria.

## F. Tampilan Aplikasi
1. Tampilan Tambah Wisata
2. Tampilan Cari Kriteria
Gambar 3. Tampilan Cari Kriteria

## 3. Tampilan Hasil Rekomendasi Wisata
Gambar 4. Hasil Rekomendasi

## 4. Tampilan Hasil Perhitungan
Gambar 5. Hasil Perhitungan
Nilai  perhitungan  sistem  menunjukan  penilaian yang  akurat,  sehingga  sistem  ini  dapat  menunjukan rekomendasi  wisata  yang  sesuai  dengan  kriteria  yang diinginkan wisatawan.

## 5. KESIMPULAN
Penerapan  metode profile  matching dan simple multi attribute rating technique dalam Sistem Pendukung  Keputusan  berhasil  diimplementasikan dengan hasil perhitungan program.
Hasil implementasi pada SPK menunjukkan bahwa performansi sistem ini sudah baik dan penerapan metode profile  matching dan simple  multi  attribute  rating technique dengan  hasil  akurat  yang  dapat  membantu mempermudah pengambilan keputusan dalam penentuan rekomendasi  tempat  wisata  yang  sesuai  dengan keinginan  wisatawan.  Sistem  pendukung  keputusan memberikan  hasil  berupa  prioritas  objek  wisata  yang sesuai  bagi  setiap  wisatawan.  Sistem  ini  juga  mengacu pada  skala  bobot  yang  dimiliki  oleh  setiap  wisatawan dalam  memilih  objek  wisata  dan  juga  nilai  profile  dari setiap  objek  wisata  yaitu  faktor  biaya,  fasilitas  objek wisata, akses jalan, dan pengunjung wisata.
Saran  dari  penelitian  ini  adalah  menambahkan variabel  kriteria  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan, agar  keputusan  yang  dihasilkan  dapat  lebih  akurat  dan sesuai dengan kebutuhan user.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Isdaryono. (2016). Pariwisata Indonesia. Bandung.
[2] Nugroho,  S.  (2017).  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI OBJEK.
[3] Abdul,  H.  (2017).  Otonomi  dan  Manajemen Keuangan Daerah. Yogyakarta: UPP AMP YKPN.
[4] Busthomy,  A.  S.  (2016).  Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Pemilihan  Objek  Wisata  Di Kabupaten Pasuruan Dengan Menggunakan
Metode  Fuzzy.  Sistem  Pendukung  Keputusan
Untuk  Pemilihan  Objek  Wisata  Di  Kabupaten Pasuruan Dengan Menggunakan Metode Fuzzy.
[5] Daskey. (2016). Totalitas Paket Wisata. Yogyakarta.
[6] Fawi,  R.  (2010).  Sistem  Pendukung  Keputusan dengan menggunakan metode smart.
[7] Ilma  Fahma,  D.  J.  (2016).  Sistem  Pendukung Keputusan untuk menentukan jurusan .
[8] Mahadi  bahari,  M.  M.  (2015).  Sistem  pendukung keputusan  metode  smart.  Sistem  pendukung keputusan metode smart.
[9] Sanjaya, M. (20015). Pariwisata Daerah. Surabaya: NCFD.
[10] Syakur,  J.  (2014).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Obat  Alternatif  menggunakan  metode SMART.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Obat Alternatif menggunakan metode SMART.
[11] Turban.  (2015).  Sistem  Pendukung  Keputusan melalui penggunaan data dan model.
[12] Wright,  G.  &.  (2004). Decision  Analysis  For Management Judgment 3rd edition. Newyork: John Wiley & Sons.