Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3612

## Penerapan Algoritma Ascent Hill Climbing Pada Game Edukasi Penyusunan Deretan Angka Puzzle-8

## Mike Febri Mayang Sari
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Jayanusa Padang, Padang, Indonesia Email: 1 mikeditano@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: mikeditano@gmail.com
Submitted: 10/12/2021 ; Accepted: 20/12/2021 ; Published: 31/12/2021
Abstrak– Penyusan Angka menggunakan Puzzle 8 merupakan sebuah game yang sangat diminati anak anak pada saat ini, game edukasi ini memiliki manfaat yang sangat luas biasa untuk meningkatkan daya ingat dan pola pikir.  Algoritma Permainan  8 Puzzle  harus  jelas  proses  tahapan  agar  mencapai  sebuah  tujuan  dalam  sistem  Pencarian.  Logika  Permainan  8  puzzle menggunakan  Algoritma Ascent Hill Climbing sering digunakan dalam ilmu kecerdasan buatan. Permasalahan yang terjadi pada penelitian, kurangnya pemahaman anak anak untuk mencari algoritma yang cocok untuk menyusan permainan 8 Puzzle sesuai prinsip cara kerja sebuah algoritma. Permainan penyusunan 8 puzzle harus mengikuti aturan yang telah ditentukan agar memperoleh  algoritma  yang  benar  sehingga  menghasilkan  susunan  yang  sesuai  dengan  data  awal.      Manfaat  penelitian  ini memberikan  solusi  untuk  menyelesaikan  perainan  8  puzzle  sesuai  dengan  aturan    Algoritma  Ascent  Hill  Climbing  Search Sehingga  menghasilkan  sebuah  solusi  dalam  metode  pencarian.  Berdasarkan  proses  pencarian  maka  hasil  akhir  permainan puzzle menepati posis 8 kotak yang benar sesuai dengan Rule awal, Maka pencarian dihentikan dan menghasilkan sebuah Goal (Tujuan).
Kata Kunci: Game Edukasi; Searching; Kecerdasan Buatan; Puzzle-8; Algoritma Ascent Hill Climbing
Abstract –Number preparation using Puzzle 8 is a game that is very popular with children at this time, this educational game has very broad benefits for improving memory and thinking patterns. The 8 Puzzle Game Algorithm must have a clear step- by-step  process  in  order  to  achieve  a  goal  in  the  Search  system.  Logic  Game  8  puzzles  using  the  Ascent  Hill  Climbing Algorithm are often used in artificial intelligence. The problem that occurs in the research, the lack of understanding of children to find a suitable algorithm to arrange the 8 Puzzle game according to the principle of how an algorithm works. The game of compiling 8 puzzles must follow the rules that have been determined in order to obtain the correct algorithm so as to produce an arrangement that is in accordance with the initial data. The benefit of this research is that it provides a solution to complete the game of 8 puzzles according to the rules of the Ascent Hill Climbing Search Algorithm so as to produce a solution in the search method. Based on the search process, the final result of the puzzle game is in the correct position of 8 squares according to the initial rule, so the search is stopped and produces a goal.
Keywords: Educational Games; Searching; Artificial intelligence; Puzzle-8; Ascent Hill Climbing Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Game edukasi adalah sebuah game pembelajaran yang mempunyai makna bermain sambil belajar. Game edukasi ini memiliki tujuan untuk mengasah otak, sehingga anak anak mempunyai pola pikir untuk bisa menyelesaikan game pazzle -8 ini. Dalam kehidupan sehari-hari, manusia pada umumnya ingin menyelesaikan permasalahan yang dihadapi dengan secepat-cepatnya dan mendapatkan keuntungan sebanyak-banyaknya dengan mengefesiensikan sumber  daya  yang  dimiliki  terhadap  batasan-batasan  yang  ditemui  pada  suatu  masalah.  Penyelesaian  kasus  ini menggunakan metode Algoritma Ascent Hill Climbing. Langkah pertama menyelasaikan puzzle ini berupa melihat posisi  masing  masing kotak Puzzle dengan  mengikiti 4  Kriteria pergeseran. Pergeseran kotak dilakukan  secara bergantian dengan mengganti posisi pada bagian kiri, kanan atas dan bawah. Puzzle ini termasuk kadalam kasus pencarian dengan syarat masalah yang akan diselesaikan dan dipecahkan sehingga menghasilkan sebuah solusi. Dua hal  yang harus diperhatikan  yaitu cara  menemukan solusi atau goal dengan cepat serta berapa waktu yang dibutuhkan  untuk  menyelesaikan  permasalah.  Kebanyakan  kecerdasan  yang  lebih  tinggidi  alam  memiliki mekanisme bawaan untuk memutuskan bagaimana cara menerapkan kekuatan otak mereka dari waktu ke waktu. Hal  ini  disebut  perhatian  ,  dan  mengacu  pada  sumber  daya  kognitif.  Perhatian  manusia  adalah  subjek  yang dipelajari  dengan  cukup  baik  khususnya  dengan  di  bidang  psikologi  kognitif  dan  dikenal  sebagai  kunci  fitur kecerdasan[1]. Artificial Intelegence adalah salah satu ilmu komputer membuat agar sebuah mesin komputer bisa melakukan pekerjaan seperti yang dilakukan oleh manusia itu sendiri. Pada awalnya komputer digunakan  untuk alat hitung namun semakin berkembangnya zaman dan berkembangnya teknologi komputer bisa  digunakan untuk membantu manusia,sehingga lebih mudah dan gampang untuk menyelesaikan pekerjaan  manusia [2].
Menurut  Luger  (2005), search adalah  sebuah  teknik  menyelesaikan  masalah  ( problem  solving )  yang mengembangkan sebuah ruang permasalahan secara sistematik dalam sebuah proses.  Terdapat  4 kriteria untuk menentukan performa  sebuah  metode pencarian,  yaitu Completeness, Time Complexity, Space Complexity, dan Optimality. Completeness adalah apakah metode tersebut menjamin ditemukannya solusi jika solusi tersebut ada. Time Complexity adalah lama waktu yang dibutuhkan untuk menemukan solusi tersebut. Space Complexity adalah jumlah  memory  yang    diperlukan  dan  yang  dimaksud Optimality adalah  apakah  metode  tersebut  menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat beberapa solusi yang lain [3]. Pencarian buta (Uninformed atau blind search) umumnya kurang efisien. Hal  ini disebabkan oleh waktu   yang cukup  lama dan besarnya  memori  yang
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3612
diperlukan. Untuk mengatasi kelemahan ini maka   penambahan dominan pengetahuan akan menghasilkan suatu proses pencarian dan investigasi baru[4].
Pencarian  tersebut  biasanya  diistilahkan  dengan  informed  search,  pencarian  yang  berdasarkan panduan.Heuristik adalah sebuah teknik yang mengembangkan efisiensi dalam proses pencarian, namum dengan kemungkinan  mengorbankan  kelengkapan  (completeness).  Untuk  mengukur  performansi  metode  pencarian, terdapat empat kriteria yang dapat digunakan:
a) Completeness : apakah metode tersebut menjamin penemuan solusi jika solusinya memang ada;
b) Time complexity : berapa lama waktu yang diperlukan;
c) Space complexity : berapa banyak memori yang diperlukan;
d) Optimality : apakah metode tersebut menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat  beberapa solusi berbeda[1].
George Poyla mendefinisikan heuristik sebagai ”studi tentang sebuah metode dan aturan discovery serta invention” dalam pencarian statespace,heuristik didefinisikan sebagai aturan untuk memilih cabang-cabang dalam ruang  keadaan  yang  paling  tepat  untuk  mencapai  solusi  permasalahan  yang  dapat  diterima  Contoh  Heuristic Searching adalah sebagai berikut[5]:
a) Generate and Test .
b) Hill Climbing . Terdapat 2 jenis yaitu Simple Hill Climbing dan SteepestAscent Hill Climbing
c) Best First Search.
d) Simulated Anealing , dll
Terdapat  dua  jenis Hill  Climbing yang  sedikit  berbeda,  yakni Simple  Hill  Climbing(Hill  Climbing sederhana )  dan  Steepest-ascent  Hill  Climbing ( Hill  Climbing dengan  kemiringan  yang  paling    tajam/curam). Simple  Hill  Climbing ,  secara  sederhana,    langsung  memilih new  state yang  memiliki    jalur  yang  lebih  baik (“curam”)  daripada    jalur-jalur  sebelumnya  tanpa  memperhitungkan  jalur-jalur  lain  yang  lebih  “curam”. Sedangkan Steepest Ascent Hill Climbing , sesuai dengan namanya, akan  mengevaluasi semua state yang berada dibawah current state dan memilih state dengan jalur paling “curam” [6]. Banyak metode yang dapat di gunakan untuk  menyelesaikan TSP yaitu Algoritma genetik Ant  Colony System (Lee, 2013) dan Tabu Search (Andres et al ., 2007), Dynamic Programming, Simulated  Annealing. Metode lain yang dapat dipakai untuk menyelesaikan TSP adalah Hill Climbing Terdapat dua jenis Hill Climbing yang sedikit berbeda, yakni Simple Hill Climbing dan Steepest Ascent Hill Climbing [7]. Metode steepest  ascent  hill  climbing merupakanmetode  algoritma  yang  banyak  digunakan  untuk permasalahan  optimasi.  Salah  satu  penerapannya  adalah  untuk  mencari  rute  yang  terpendek  dengan  cara memaksimumkan atau meminimumkan nilai dari fungsi optimasi yang ada. Fungsi optimasi yang dimaksud yaitu penggantian  titik  pengguna,  sehingga  mempengaruhi  rute  terpendek  yang  dicari.  Metode steepest  ascent  hill climbing dapat memberikan rute menuju fasilitas  pelayanan darurat di kota Bogor. Metode steepest ascent hill climbing digunakan  pada  penelitian  ini  untuk  penyelesaian  masalah  rute  optimal  antar  tempat  wisata  di  kota Bandung dengan memperhatikan aspek jarak yang optimal[8].
Menyelesaikan  sebuah  permainan  yang  dapat  diimplementasikan  dalam  kehidupan  sehari-hari  dalam mengasah  otak.  Keunikan  dari  permainan  permainan  ini  menjadikan  permainan  sangat  mengasyikkan,  dan sekaligus dapat digunakan untuk  melatih kecerdasan. Contohnya Puzzle , merupakan permainan pergeseran angka yang  biasanya    dimainkan dalam kotak berbentuk persegi atau persegi panjang. Jenis permainan  ini cenderung lebih  mudah  untuk  dimainkan  dan  diselesaikan.  Permainan  ini  akan  menjadi  lebih  rumit  dan  sukar  apabila dimainkan dalam wadah yang berbentuk bintang. Bentuk wadah ini menyebabkan arah pergeseran akan menjadi terbatas[9]. Steepest-ascent  Hill  Climbing .  Algoritma  pencarian Steepest-ascent  Hill  Climbing pada    dasarnya hampir sama dengan Algoritma pencarian Simple Hill Climbing , yang membedakannya  adalah gerakan pencarian yang tidak dimulai dari posisi paling kiri namun gerakan selajutnya  dicari berdasarkan nilai heuristik terbaik[10]. Bentuk Penyelesaian Ruang keadaan [11]. Cara Kerja Algoritma Hill Climbing  Menurut (Aida & Aries 2017) a. Pahami  bentuk intial  state, apabila state  merupakan goal state, harus kempali pada state untuk menemukan solusi dan kelua.
b. Pekerjaan diulangi sampai solusi bisa ditemukan atau sampai tidak ada pilihan aturan produksi atau operator, agar bisa diterpkan pada  curent state, langkah proses peyelesaian:
1) Ambil  semua  operator  yang  belum  digunakan  pada  current  state,  sehingga  fungsi  operator  bisa  menjadi bagian baru dari state.
2) Evaluasi state terbaru, apabila  state ni merupakan goal state, maka harus kembali kepada solusi dan keluar
3) Apabila  ditemukan  goal  state  apabila  ditemukan  hasilnya  lebih  baik  maka  harus  kembali  kepada  aturan current state.
4) Langkah terakhir apabila state ini tidak baik darimaka harus kembali ke langkah awal. Contoh :      x = baris = [1.2.3]
y = Kolom = [1.2.3]
Dengan demikian diumpamakan  ruang keadaan  = seluruh kemungkinan posisi kota  pada puzzle 8 Kita masukkan posisi puzzle pada angkat 7 yang berada pada keadaan awal dengan posisi 3.1 Aturan aturan yang harus dilewati diantaranya:
Posisi kotak awal kosong(x,y)
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3612
X= Baris kotak yang masih kosong Y= Kolom kotak yang masih kosong 1) Aturan dasar yang harus dikerjakan berupa gerakkan kotak kosong ke atas Puzzle dimana if x>1 then (x-1,y).
2) Aturan dasar yang harus dikerjakan berupa gerakkan kotak kosong ke bawah Puzzle  if x<3 then (x+1,y).
3) Aturan dasar yang harus dikerjakan berupa gerakkan kotak kosong ke kanan Puzzle  if x<3 then (x+1,y).
4) Aturan dasar yang harus dikerjakan berupa gerakkan kotak kosong ke kiri Puzzle  if x>1 then (x,y-1).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Untuk memperoleh hasil penelitian diperlukan tahapan penelitian. Metode yang dipakai pada penelitian ini adalah Simple  hill  climbing  dan  Ascent  Hill  Climbing.  Proses  penyelesaian  penelitian  ini  dengan  cara mencari,mengumpulkan,serta mempelajari dan menganalisi contoh karya penelitian yang terdahulu serta mencari buku dan sumber sumber yang akurat agar memperoleh penelitian yang bagus.
Gambar 1. Desain Penelitian
Tahap dalam proses penyelesaian penelitian diantaranya:
a) Identifikasi Masalah
Langkah pertama mencari permasalahan dalam kasus puzzle-8.
b) Mempelajari Literatur
Mencari sumber yang berhubungan dengan objek peneliian berupa buku, jurna dan informasi.
c) Tujuan Penelitian Menyelesaiakan kasus Puzzle 8 menggunakan algoritma puzzle-8.
d) Mengumpulkan Data
Tujuan dalam pengumpulan data adalah untuk mendapatkan  data-data berupa jurnal, buku dan sumber yang lainnya.
e) Analisa Data
Setelah  semua  data  yang  diperlukan  terkumpul,  penulis  akan  mengolah  data  dengan  menganalisis  dengan metode searching.
f) Proses Algoritma
Pengerjaan puzzle 8 harus mengikuti proses algoritma agar memperoleh solusi.
g) Pengujian Algoritma
Pengujian dilakukan untuk memperoleh hasil penelitian sesuai dengan konsep algoritma.
h) Penarikan hasil
Penarikan Kesimpulan dapat diketahui setelah data didapatkan, diidentifikasi, diolah berdasarkan rancangan dan pengujian penelitian yang mana akan menghasilkan output kesimpulan dan saran untuk penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa dan Pembahasan
Untuk proses awal pengerjaan puzzle ini, Ada 4 konsep yang harus diperhatikan yaitu:
a) Gerakan Kotak Kosong ke atas     = ifx >1 then (x-1,y)
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3612
b) Gerakan Kotak Kosong ke atas     = ifx >3 then (x+1,y)
c) Gerakan Kotak Kosong ke atas     = ifx >1 then (x,y+1)
d) Gerakan Kotak Kosong ke atas     = ifx >1 then (x,1-y)
Proses penyelesaian simple Hill Climbing memiliki beberapa tahapan yang harus dikerjakan, yang pertama Algoritma ini akan berhenti jika mendapatkan nilai, yang kedua pemakian operator berpengaruh dengan penemuan sebuah  solusi  dan  yang  ketiga  tidak  diperbolehkan  untuk  melihat  langkah  sebelumnya,  walaupun  satu  nilai. Berdasarkan penelitian yang dilakukan maka implementasi algoritma Hill Climbing pada kasus Puzzle 8.

## 3.2 Implementasi
Proses  penyelsaian  kasus  game  pembelajaran  Puzzle  8  dengan    langkah  kerja  metode  Algoritma  simple  hill climbing sampai menemukan solusi akhir.
Keadaan Awal
1 2 3 4 5 6 7 8 Data Puzzle belum 2 3 1 4 5 7 8 6 Ruang Keadaan 1.1 1.2 1.3 2.1 2.2 2.3 3.1 3.2 3.3
a) Langkah  ke-1 Lihat keadaan pertama /awal= Goal
Posisi sekarang= Keadaan posisi sekarang
2 3 1 4 5 7 8 6 2 4 3 1 5 7 8 6 B=3 2 3 1 4 5 7 8 6 B=4 2 3 1 4 5 7 8 6
B=2
b) Langkah ke 2 Lihat keadaan pertama /awal= Goal Posisi sekarang= Keadaan posisi sekarang
2 3 1 4 5 7 8 6 1 2 3 4 5 7 8 6 B=5 2 3 1 4 5 7 8 6
B=3
c) Langkah ke 3 Lihat keadaan pertama /awal= Goal Posisi sekarang= Keadaan posisi sekarang
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3612
1 2 3
4 5 7 8 6 1 2 3 4 5 7 8 6 B=6 2 3 1 4 5 7 8 6 B=4 1 2 3 7 4 5
8 6
B=4
d) Langkah ke 4 Lihat keadaan pertama /awal= Goal Posisi sekarang= Keadaan posisi sekarang
1 2 3 4 5 7 8 6 1 2 3 4 5 7 8 6 B=7 1 2 3 4 5 7 8 6 B=5 1 3 4 2 5 7 8 6 B=5 1 2 3 4 8 5 7 6 B=5
e) Langkah ke 5 Lihat keadaan pertama /awal= Goal Posisi sekarang= Keadaan posisi sekarangB=5
1 2 3 4 5 7 8 6 1 2 3 4 5 6 7 8 B=8 1 2 3 4 5 7 8 6 B=6 1 2 3 4 5 7 8 6
B=5
Berdasarkan  hasil  pencarian  Algoritma  Ascent  Hill  Climbing  telah  diperoleh  posisi  benar  sebanyak  8 puzzle sudah sesuai dengan goa. Hasil Goal akhir dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
1 2 3 4 5 6
7 8
Untuk mengetahui hasil heutistik algoritma dapat dikelompokkan sebagai angka 0 meyatakan posisi yang salah, dan angka 1 menyatakan posisi yang benar. Hasil dapat dilihat pada Tabel dibawah ini.
Tabel 1. Hasil Heuristik Nomor Iterasi Goal 1 0+1+1+1+0+0+0+1+1 5
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3618
Nomor Iterasi Goal 2 1+1+1+0+0+0+1+1 4 3 1+1+1+1+0+0+1+1 5 4 1+1+1+1+0+0+1+1 6 5 1+1+1+1+1+0+1+1 7 6 1+1+1+1+1+1+1+1 8
Hasil akhir penelitian ini memperoleh heuristic posisi benar sudah menempati posisi masing masing sesuai dengan  tujuan  akhir.  Konsep  untuk  mendapatkan  hasil  akhir  harus  mengikuti  semua  aturan  yang  berlaku  pada algoritma Ascent Hill Climbing.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  maka  diperoleh  kesimpulan  bahwa  Algoritma  Ascent  Hill  Climbing  merupakan bagian  dari  sebuah  searching  yang  dapat  menyelesaikan  masalah  dan  mampu  menghasilkan  solusi  Proses pencarian  Ascent Hill Climbing susah menemukan posisi yang benar karena sistim yang digunakan harus lebih besar benar dengan keadaan sekarang. Proses pencarian algoritma  Ascent Hill Climbing  melalui 6  tahap untuk menghasilkan Goal. Algoritma ini juga mampu menyelesaikan permasalahan dalam waktu yang lebih cepat karena proses  kerjanya  mengikuti  algoritma  yang  memiliki  posisi  paling  banyak  benar  dan  di  ikuti  dengan  algoritma selanjutnya, sehingga cepat menemukan sebuah solusi, Algoritma ini juga mudah dipahami oleh anak anak untuk menyelesaikan  kasus  permainan  pembelajaran  Puzzle  8  sehingga  bisa  digunakan  dan  diterapkan  untuk menyelesaian kasus yang lainnya.

## REFERENCES
[1] S. Kasus et al. , “Perbandingan Algoritma Hill Climbing Dan Algoritma Ant Colony Dalam Penentuan Rute Optimum Comparison  of  Hill  Climbing  Algorithm  and  Ant  Colony  Algorithm  in  Determining  Optimum  Route,” Jurnal  Ilmu Matematika dan Terapan , vol. 11, pp. 139–150, 2017.
[2] Y. Afero, “Artificial Intelegence Penerapan Kasus Algoritma Ascent Hill Climbing Dalam Permainan Puzzle 8,” Elkom : Jurnal Elektronika dan Komputer , vol. 14, no. 2, pp. 325–331, 2021, doi: 10.51903/elkom.v14i2.508.
[3] A. Rachmat, “Implementasi Algoritma Generate and Test,” no. 1, pp. 1–10.
[4] S. Rahayu, A. B. Kusumah, S. Supriyadi, and W. O. Widyarto, “Optimization of Total Production of Refined Sugar From Raw Sugar Raw Materials and Supporting Raw Materials Using the Generate-And-Test Method at PT. DSI Banten,” Journal of Machine Learning and Soft Computing , vol. 1, no. 2, p. 29, 2019, doi: 10.30656/jlmsc.v1i2.1677.
[5] C. Puspitasari, Y. Diah, and R. Yunita, “Optimasi Rute Sales Pengiriman Berdasarkan Jarak dengan Metode Simple Hill Climbing ( Studi Kasus CV Maju Jaya ),” pp. 1–8.
[6] Y. Adharani, E. Susilowati, and E. Purwanto, “Penerapan Metode Simple Hill Climbing Search Untuk Pencarian Lokasi Terdekat Sekolah Menengah Atas Muhammdiyah,” Sistem Informasi, Teknologi Informatika dan Komputer , vol. 7, no. 2, p. 15, 2017.
[7] E. V. Dangkua, V. Gunawan, and K. Adi, “Penerapan Metode Hill Climbing Pada Sistem Informasi Geografis Untuk Mencari  Lintasan  Terpendek,” Jurnal  Sistem  Informasi  Bisnis ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  19–25,  2015,  doi: 10.21456/vol5iss1pp19-25.
[8] V. No, Y. I. Nurhasanah, S. Umaroh, N. Halimah, and A. Ghoniyyah, “Pencarian Rute Optimal Dengan Metode Steepest Ascent Hill Climbing Untuk Tempat Wisata Di Bandung Menggunakan Android 1 , 3 Program Studi Informatika , Institut Teknologi Nasional 2 Program Studi Sistem Informasi , Institut Teknologi Nasional membuat wisa,” vol. 4, no. 2, pp. 113–124, 2021.
[9] N. Nurdin and S. Harahap, “Implementasi Algoritma Hill Climbing Dan Algoritma a* Dalam Penyelesaian Penyusunan Suku Kata Dasar Dengan Pola Permainan Bintang Kejora,” Jurnal Informatika , vol. 10, no. 2, pp. 1222–1232, 2016, doi: 10.26555/jifo.v10i2.a5064.
[10]  E.  Elvina  and  L.  Hakim,  “Modifikasi  Algoritma  Steepest-Ascent  Hill  Climbing  Dan  Backtracking  Untuk  Pencarian Lintasan Kritis Proyek,” CogITo Smart Journal , vol. 4, no. 2, p. 268, 2019, doi: 10.31154/cogito.v4i2.133.268-282.
[11]  L. Auditya, C. Kartiko, and C. Wiguna, “Jurnal Edik Informatika Jurnal Edik Informatika,” Penelitian Bidang Komputer Sains dan Pendidikan Informatika , vol. 7, no. 1, pp. 9–18, 2020.