Accredited by Ministry of Research, Technology                                 DOI: https://doi.org/10.35799/jis.v22i1.35911 and Higher Education No: 28/E/KPT/2019                Available online at https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/jis
Analisis Clustering K-Medoids Berdasarkan Indikator Kemiskinan di Jawa Timur Tahun 2020
Febiyanti Alfiah 1) , Almadayani 1) , Danial Al Farizi 1) , Edy Widodo 1)
1) Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, Indonesia
febiyantialfiah1010@gmail.com ; almadayani045@gmail.com ; edywidodo@uii.ac.id

## ABSTRAK
Keberadaan pandemi COVID-19 di Indonesia, mengakibatkan kemiskinan di Indonesia semakin tinggi terutama di Jawa Timur yang menjadi satu diantara provinsi lain dengan kasus COVID-19 tinggi  di  Indonesia.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  mengetahui  pengelompokan  kabupaten/kota  di Jawa  Timur  yang  mempunyai  kesamaan  karakteristik  berdasarkan  indikator  kemiskinan  tahun 2020. Penelitian ini menggunakan data yang didapatkan dari Badan Pusat Statistik . Metode yang digunakan  ialah  metode k-medoids clustering yang  merupakan  metode  partisi clustering guna pengelompokan n objek  ke  dalam k cluster . Berdasarkan  hasil  penelitian,  diperoleh pengelompokan  karakteristik  masing-masing cluster yang  dibentuk  berdasarkan  nilai  indikator kemiskinan di Jawa Timur tahun 2020 sebanyak 2 cluster. Dimana 30 kabupaten/kota pada cluster 1 dan dan 8 kabupaten/kota pada cluster 2. Cluster 1 memiliki  karakteristik  Persentase Rumah Tangga yang Mempunyai Sanitasi Layak, Angka Harapan Hidup,  dan Persentase Angka Melek Huruf  Umur  15-55  Th  tinggi.  Sedangkan cluster 2  memiliki  karakteristik  Persentase  Rumah Tangga  Miskin  Penerima  Raskin,  Persentase  Penduduk  Miskin,  dan  Persentase  Pengeluaran Perkapita untuk Makanan dengan Status Miskin tinggi.
Kata kunci: Clustering ; Jawa Timur; K-medoids ; kemiskinan
K-Medoids Clustering Analysis Based on Poverty Indicators in East Java in 2020

## ABSTRACT
The  existence  of  the  pandemic  COVID-19  in  Indonesia  has  resulted  in  higher  poverty  in Indonesia,  especially  in  East  Java,  which  is  one  of  the  other  provinces  with  high  cases  in Indonesia. The purpose of this study is to find out the grouping of regencies/cities in East Java that  have  similar  characteristics  based  on  the  poverty  indicators  in  2020.  This  study  uses  data obtained from the Badan Pusat Statistik . The method used is k-medoids clustering method which is a clustering partition method for grouping n objects into k clusters. Based on the results of the study, it was found that the grouping of the characteristics of each cluster formed based on the value of the poverty indicator in East Java in 2020 was 2 clusters. Where 30  regencies/cities in cluster 1 and and 8 regencies/cities in cluster 2. Cluster 1 has the characteristics of the percentage of households that have proper sanitation, life expectancy, and a high percentage of literacy rates aged  15-55  years.  While  cluster  2  has  the  characteristics  of  the  percentage  of  poor  households receiving Raskin, the percentage of poor people, and the percentage of per capita expenditure on food with high poor status.
Keywords: Clustering; East Java; K-Medoids; poverty
(Article History:  Received 26-09-2021; Accepted 29-11-2021; Published 05-12-2021)

## PENDAHULUAN
Salah  satu  permasalahan  yang  hampir dialami oleh semua negara adalah kemiskinan. Secara umum, kemiskinan ialah suatu keadaan seseorang  atau  kelompok  orang  yang  tidak dapat mencukupi kebutuhan dasarnya
(Hendayanti & Nurhidayati, 2021). Kemiskinan  yang  terus  meningkat  menjadi permasalahan  negara  Indonesia  yang  masih belum terselesaikan sampai saat ini (Wulandary, 2015). Berbagai bentuk program dan  bantuan  dari  pemerintah  telah  dilakukan untuk  mengentas  kemiskinan.  Namun  hal  itu masih belum dapat menyelesaikan permasalahan kemiskinan di Indonesia.
Pada Maret 2020, Indonesia dikejutkan dengan wabah COVID-19 yang menyebabkan tingkat  kemiskinan  di  Indonesia  terutama Jawa Timur mengalami peningkatan. Kemiskinan di Jawa Timur meningkat sebesar 4,58  juta  dibanding  dengan  sebelum  adanya pandemi  (Wijayanto,  2021).  Dengan  adanya pandemi  tersebut,  pemerintah  melakukan upaya penanggulangan, salah satunya adalah pembatasan  aktivitas  masyarakat  yang hampir berdampak pada semua sektor. Salah satu  pengaruh  dari  pembatasan  kegiatan masyarakat  yaitu  pada  sektor  bisnis  yang kemudian  berdampak  pada  perekonomian. Dengan  adanya  pengelompokkan  wilayah, dapat  mengetahui  masalah  kemiskinan disetiap  kabupaten/kota  di  Jawa  Timur. Sehingga  dapat  mempermudah  pemerintah dalam  menjalankan  kebijakan  yang  akan ditargetkan  disetiap  kabupaten/kota  di  Jawa Timur.
K-Medoids adalah  metode  partisi  dari clustering yang  menggabungkan n objek  ke dalam k cluster . Medoids dari  setiap cluster menjadi  objek  dari  algoritma k-medoids .
Setiap  objek  yang  berdekatan  dengan  pusat cluster akan  digabungkan  untuk  membangun cluster baru (Aurora et al ., 2016). Algoritma K-Medoids digunakan  untuk  menangani kekurangan  dari  algoritma k-means atas kesensitifannya  terhadap outlier .  Keberadaan outlier pada k-means dapat  mendistorsi  nilai rata-rata cluster karena  objek  tersebut memiliki  karakteristik  sangat  jauh  terhadap sebagian  besar  data  lainnya  (Wira et  al .,
2019).  Dengan  analisis  ini  peneliti  dapat mengetahui  pengelompokkan  kabupaten/kota yang memiliki karakteristik sama berdasarkan indikator kemiskinan.
Berdasarkan  permasalahan  kemiski- nan  di  Indonesia,  telah  dilakukan  penelitian dari beberapa peneliti terdahulu diantaranya yaitu  penelitian  dari  (Wahyudi et  al .,  2019) yang bertujuan untuk melihat tinggi rendahnya  tingkat  kemiskinan  di  Indonesia dan diperoleh tingkat kemiskinan tertinggi di Indonesia  beranggotakan  23  provinsi  dan tingkat  kemiskinan  terendah  beranggotakan 11  provinsi.  Dari  uraian  di  atas,  membuat peneliti  tertarik  untuk  mengelompokan wilayah  di  Jawa  Timur  yang  memiliki karakterisitik  sama  berdasarkan  indikator- indikator  kemiskinan  menggunakan  metode K-Medoids Clustering , sehingga dapat dengan  mudah  menemukan  solusi  atau
mengambil  kebijakan  untuk  mengurangi tingkat kemiskinan di Jawa Timur. Terdapat perbedaan antara penelitian ini dengan kajian pustaka  tersebut,  diantaranya  yaitu  penelitian ini melakukan uji asumsi terlebih dahulu dan menggunakan visualisasi peta yang bertujuan untuk  mempermudah  memahami  informasi clustering.
Tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk mengetahui  pengelompokan  Kabupaten/Kota di  Jawa  Timur  yang  mempunyai  kesamaan karakteristik berdasarkan indikator kemiskinan Tahun 2020.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan data indikator  kemiskinan  Provinsi  Jawa  Timur tahun 2020 yang didapatkan dari Badan Pusat Statistik  (BPS).  Indikator  kemiskinan  yang digunakan  ada  6  indikator  yaitu  yaitu Persentase  Penduduk  Miskin,  Persentase Angka  Melek  Huruf  Umur  15-55  Th, Persentase  Pengeluaran  Perkapita  untuk Makanan  dengan  Status  Miskin,  Persentase Rumah  Tangga  Penerima  Raskin  (Beras Miskin),  Angka  Harapan  Hidup/AHH,  dan Persentase  Rumah  Tangga  yang  Mempunyai Sanitasi  Layak  (Febianto  &  Palasara,  2019). Metode  yang  digunakan  ialah  metode K- Medoids  Clustering  Analysis .  Gambar  1 merupakan diagram alir proses penelitian.
Metode K-Medoids Clustering
K-Medoids Clustering merupakan variasi  metode K-Means .  Perbedaan  metode ini  dibandingkan  dengan k-means yaitu  pada penggunaan medoids bukan berdasarkan rata- rata setiap objek cluster (Farissa et al ., 2021). K-Medoids digunakan  untuk  mengurangi sensitivitas partisi terhadap nilai outlier dalam kumpulan  data  (Vercillis,  2009).  Tujuan  dari K-Medoids  Clustering yaitu  menanggulangi kekurangan K-Means Clustering dari kesensitifannya terhadap data pencilan ( outlier ) yang  dapat  berpengaruh  pada distribusi data (Han & Kamber, 2017).
K-Medoids  Clustering adalah  metode partisi dari clustering yang menggabungkan n objek  ke  dalam k cluster .  Objek  pada sekelompok  objek  yang  mewakili  suatu cluster disebut  dengan medoids (Setyawati, 2017).
Gambar 1. Flowchart penelitian Tahapan-tahapan menggunakan algoritma K-Medoids sebagai berikut (Wira et al .,  2019):
1. Menentukan  jumlah cluster sebanyak k
dengan pertimbangan teoritis dan konseptual.
2. Mencari  jarak  tiap  objek  terhadap cluster terdekat  dengan  menggunakan  ukuran
Euclidian distance .
𝑑 𝑎𝑏 =   √∑ (𝑥 𝑎𝑘 − 𝑥 𝑏𝑘 ) 2 𝑝 𝑘=1 (1)
dengan: 𝑝 : Banyaknya variabel 𝑑 𝑎𝑏 : Jarak antara objek a serta objek b 𝑥 𝑎𝑘 : Nilai objek a dari variabel k 𝑥 𝑏𝑘 : Nilai objek b dari variabel k
3. Kemudian  menentukan  pusat cluster baru secara  random  untuk  dijadikan  calon non medoids pada masing-masing objek.
4. Menghitung jarak antara setiap objek pada tiap-tiap cluster terhadap  calon non medoids . 5. Menghitung  antara  jumlah  simpangan  (S) dengan  jumlah  jarak  baru  –  jumlah  jarak lama.  Apabila  S  <  0,  maka  mengganti objek  dengan  data cluster  non  medoids agar terbentuk kumpulan k objek baru yang disebut medoids .
6. Selanjutnya, mengulangi cara 3 − 5 hingga medoids tidak berubah. Kemudian diperoleh cluster dan  masing-masing anggota cluster nya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Deskriptif
Analisis  deskriptif  diperlukan  untuk melihat gambaran/rangkuman umum dari data yang  didapatkan  dengan  melihat  nilai minimum  ( min ),  nilai  rata-rata  ( mean ),  dan nilai maksimal ( max ). Tabel 1. Deskriptif indikator kemiskinan Indikator Kemiskinan Min Mean Max X 1 Persentase Penduduk Miskin (%) 3,890 11,021 22,780 X 2 Persentase Angka Melek Huruf Umur 15-55 Th (%) 85,56 96,11 100 X 3 Persentase Pengeluaran Perkapita untuk Makanan dengan Status Miskin (%) 57,77 65,97 72,84 X 4 Persentase Rumah Tangga Penerima Raskin (%) 9,14 35,57 59,53 X 5 Angka Harapan Hidup/AHH (%) 66,74 71,64 74,18 X 6 Persentase Rumah Tangga yang Mempunyai Sanitasi Layak (%) 44,07 82,07 98,71
Berdasarkan Tabel 1 didapatkan bahwa Persentase  Angka  Melek  Huruf  Umur  15-55 Th tinggi yaitu dengan nilai minimum sebesar 85,56%,  nilai  rata-rata  sebesar  96,11%,  dan nilai  maksimum  sebesar  100%.  Kabupaten/ kota  memiliki  tingkat  kemiskinan  rendah apabila  angka  Persentase  Penduduk  Miskin, Persentase  Rumah  Tangga  Miskin  Penerima
Raskin, dan Persentase Pengeluaran Perkapita untuk Makanan dengan Status Miskin rendah. Sedangkan  angka  Persentase  Angka  Melek Huruf Umur 15-55 Th, AHH, dan Persentase Rumah  Tangga  yang  Mempunyai  Sanitasi Layak tinggi.
Pengecekan Outlier Mendeteksi outlier
menggunakan
boxplot untuk  mengetahui  apakah  data  yang digunakan terdapat data outlier . Jika terdapat data atau titik  yang keluar dari boxplot maka data  tersebut  memiliki  data outlier (Gambar 2).
Gambar 2 . Output pengecekan outlier
Berdasarkan  Gambar  2  terdapat  titik yang  keluar  dari boxplot yaitu  pada  variabel X 1, X 2 , dan X 6 yang menunjukkan bahwa data yang digunakan tersebut mengandung outlier . Sehingga metode cluster yang cocok digunakan  pada  analisis  ini  yaitu  metode K- Medoids  Clustering .  Pada K-Medoids yang menjadi pusat cluster yakni objek representatif ( medoids ) yang kemudian menempatkan  setiap  objek  terhadap cluster terdekat  dengan medoids ,  sehingga  cocok dalam data yang mengandung outlier .
Asumsi Cluster
Pada penelitian ini terdapat asumsi yang harus  dipenuhi  yaitu sample  representative dan tidak terdapat multikolinearitas.

## Sample Representative
Berdasarkan hasil dari pengujian KMO ( Kaiser  Mayer  Olkin )  diperoleh  nilai  KMO sebesar 0,8046603. Nilai KMO yang diperoleh  bernilai  antara  0,5-1,  sehingga sampel  mewakili  populasi  atau  sampel representatif  yang  artinya  uji  asumsi  untuk sampel representatif terpenuhi (Ningrat et al ., 2016).

## Uji Multikolinearitas
Pengujian multikolinearitas memperha- tikan nilai VIF, jika nilai VIF yang diperoleh ≤10,  maka  tidak  terjadi  multikolinearitas (asumsi terpenuhi) (Mahmudan, 2020).
Berikut  merupakan  uji  hipotesis  dari  uji multikolinearitas:
Hipotesis H 0 : Tidak ada multikolinearitas H 1 : Ada multikolinearitas Tingkat Signifikansi, α = 5%
Tabel 2 . Output uji multikolinearitas Indikator VIF X 1 1,941098 X 2 2,82901 X 3 1,867921 X 4 1,508485 X 5 3,653026 X 6 3,014712 Berdasarkan  Tabel  2  diperoleh  semua variabel  memiliki  nilai  VIF  <  10,  maka disimpulkan  gagal  tolak  H 0 (tidak  ada multikolinieritas).  Pada  tingkat  kepercayaan 95%, data  menunjukkan  gagal  tolak  H 0 yang artinya  semua  indikator  kemiskinan  di  Jawa Timur tahun 2020
berdasarkan Kabupaten/Kota  tidak  terdapat  korelasi  antar semua variabelnya.
Penentuan Jumlah Cluster
Dalam menentukan jumlah cluster atau k menggunakan metode silhouette , metode silhouette digunakan pendekatan nilai rata-rata guna memprediksi kualitas cluster yang terbentuk terbentuk (Anggara, et al.,  2016).  Sehingga  nilai  rata-rata  yang semakin tinggi akan semakin baik.
Jumlah s(i) diperoleh dengan menggabungkan  a(i)  dan  b(i)  (Dewi  & Pramita, 2019):
𝑆(𝑖) = { 1 − 𝑎(𝑖) 𝑏(𝑖) 𝑖𝑓 𝑎(𝑖) < 𝑏(𝑖)
0                𝑖𝑓 𝑎 = 𝑏(𝑖) 𝑏(𝑖) 𝑎(𝑖) − 1    𝑖𝑓 𝑎 > 𝑏(𝑖)
(2) Sehingga dapat dirumuskan:
𝑠(𝑖) = 𝑏(𝑖)−𝑎(𝑖) max (𝑎(𝑖),𝑣(𝑖)) (3)
Berdasarkan  Gambar  3,  diperoleh banyaknya cluster optimum yaitu sebanyak 2
atau 𝑘 = 2 ,  Hal  ini  dilihat  dari  garis  putus- putus pada tampilan grafik metode silhouette .
Gambar 3 . Output penentuan jumlah k metode silhouette

## Clustering
Hasil clustering menggunakan  jarak Euclidean  Distance dengan cluster yang terbentuk sebanyak 2 cluster dan jumlah data yang  digunakan  sebanyak  38.  Ada  30 kabupaten/kota  pada cluster 1  serta  8 kabupaten/kota  pada cluster 2  seperti  pada Tabel 3.
Tabel 3 . Hasil clustering Cluster Kabupaten/Kota Jumlah 1 Pacitan, Ponorogo, Trenggalek, Tulungagung, Blitar, Kediri, Malang, Lumajang, Banyuwangi,
Pasuruan, Sidoarjo, Mojokerto, Jombang, Nganjuk, Madiun, Magetan, Kota Surabaya, Ngawi, Kota
Pasuruan, Bojonegoro, Tuban, Kota Madiun, Lamongan, Kota Probolinggo, Gresik, Kota Kediri, Kota Malang, Kota Blitar, Kota Mojokerto, dan Kota Batu 30 2 Jember, Bondowoso, Situbondo, Probolinggo, Bangkalan, Sampang, Sumenep, dan Pamekasan 8 Dari output Gambar 4 didapatkan hasil
clustering menggunakan cluster plot , diketahui  bahwa cluster 1  area  warna  merah dan cluster 2  area  warna  hijau,  setiap  warna memiliki karakteristik yang berbeda-beda.
Kemudian,  untuk  melihat  karakteristik dari  setiap cluster dengan  melihat  nilai  rata-
rata  dari  masing-masing  indikator  disetiap cluster nya.
Gambar 4 . Output k-medoids clustering
Tabel 4 . Profilisasi data Indikator Cluster 1 Cluster 2 X 1 9,52 16,7 X 2 97,4 91,2 X 3 64,8 70,4 X 4 34,2 40,6 X 5 72,4 68,7 X 6 87,4 62 Berdasarkan  Tabel  4  karakteristik setiap  indikator  kemiskinan,  didapatkan  hasil clustering yang  diinterpretasikan  sebagai berikut:
Tabel 5 . Tabel indikator
Cluster Indikator Tinggi Indikator Rendah Cluster 1
X 2 , X 5 , X 6 X 1 , X 3 , X 4
Cluster 2 X 1 , X 3 , X 4 X 2 , X 5 , X 6
Visualisasi K-Medoids Clustering
Visualisasi  ini  untuk  mempermudah melihat  hasil clustering berupa  sebuah  peta Provinsi Jawa Timur.
Berdasarkan Gambar 5 diketahui bahwa wilayah berwarna merah menunjukkan karakteristik  Persentase  Angka  Melek  Huruf Umur 15-55 Th, AHH, dan Persentase Rumah Tangga  yang  Mempunyai  Sanitasi  Layak tinggi  yang  terdiri  dari  30  kabupaten/kota. Sedangkan wilayah berwarna hijau menunjukkan karakteristik Persentase Penduduk Miskin, Persentase Rumah Tangga
Miskin  Penerima  Raskin,  dan  Persentase Pengeluaran Perkapita untuk Makanan dengan Status  Miskin  tinggi  yang  terdiri  dari  8 kabupaten/kota.

## KESIMPULAN
Dengan  menggunakan  analisis k- medoids  clustering diperoleh cluster optimal sebanyak 2 cluster. Terdapat 30
kabupaten/kota  pada cluster 1  dan  8 kabupaten/kota  pada cluster 2. Cluster 1 memiliki  karakteristik  Persentase  Rumah Tangga  yang  Mempunyai  Sanitasi  Layak, AHH,  dan  Persentase  Angka  Melek  Huruf Umur  15-55  Th  tinggi.  Sedangkan cluster 2 memiliki  karakteristik  Persentase  Rumah Tangga  Miskin  Penerima  Raskin,  Persentase Penduduk  Miskin,  Persentase  Pengeluaran Perkapita  untuk  Makanan  dengan  Status Miskin tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggara, M., Sujiani, H. & Nasution, H. 2016. Pemilihan  Distance  Measure  Pada  K- Means Clustering Untuk Pengelompokkan  Member  Di  Alvaro Fitness. Jurnal  Sistem  dan  Teknologi Informasi (JUSTIN), 1(1): 1-6.
Aurora,  P.,  Deepali  &  Varshney,  S.,  2016. Analysis  of  K-means  an  K-Medoids Algorithm  for  Big  Data. Procedia Computer Science, 78: 507-512.
Dewi,  D.A.I.C.  &  Pramita,  D.A.K.  2019. Analisis  Perbandingan  Metode  Elbow
Dan Sillhouette Pada Algoritma Clustering K-Medoids Dalam Pengelompokkan  Produksi  Kerajinan Bali. Jurnal Matrix, 9(3): 102-109.
Farissa,  R.A.,  Mayasari,  R.  &  Umaidah,  Y. 2021.  Perbandingan  Algoritma  K-
Means dan K-Medoids Untuk Pengelompokkan  Data  Obat  dengan Silhouette  Coefficient. Journal  of
Applied  Informatics  and  Computing (JAIC), 5(2): 109-116. Febianto, N.I. & Palasara, D.N. 2019. Analisis Clustering K-Means Pada Data Informasi  Kemiskinan  di  Jawa  barat Tahun  2018. SISFOKOM, 8(2): 130- 139.
Han,  J.  &  Kamber,  M.  2017.  Data  Mining, Concept  and  Techniques . Morgan
Kauffman Publisher, Waltham. Hendayanti, N.P.N. & Nurhidayati, M.  2021. Klasifikasi Tingkat Keparahan
Kemiskinan  Provinsi  di  Indonesia.
Jurnal  Matematika  dan  Pendidikan
Matematika, 5(1): 14-21.
Mahmudan, A.  2020. Clustering of District or City  in  Central  Java  Based  COVID-19 Case  Using  K-Means  Clustering. Jurnal Matematika,  Statistika, & Komputasi (JMSK), 17(1): 1-13. Ningrat, D.R., Maruddani, D.A.I. & Wuryandari,  T.  2016.  Analisis  Cluster dengan Algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means Clustering untuk Pengelompokan Data Obligasi Korporasi. Jurnal Gaussian, 5(4): 641- 650.
Setyawati, A.W. 2017. Implementasi Algorit- ma Partitioning Around Medoid (PAM) untuk Pengelompokkan Sekolah Menengah  Atas  di  DIY  Berdasarkan Nilai  Daya  Serap  Ujian  Nasional [Skripsi]. Fakultas Sains dan Teknologi,  Universitas  Sanata  Darma, Yogyakarta .
Vercillis, C. 2009.  Business Intelligence, Data Mining  and  Optimization  for  Desicion Making . Wiley, Milan.
Wahyudi, D., Handrizal, H & Wanto, A. 2019.
Mengelompokkan  Garis  Kemiskinan Menurut Provinsi Menggunakan Algoritma K-Medoids. Prosiding Seminar Nasional Riset Informasi Sains (SENARIS) : 452-461.
Wijayanto.    2021.  Dampak  Pandemi  Covid- 19, Penduduk Miskin di Jatim Meningkat.  [Online] Availabl  at: https://radarsurabaya. jawapos.com /read/2021/03/30/250918/dampak- pandemi-covid-19-penduduk-miskin- di-jatim-meningkat
Wira,  B.,  Budianto,  A.E.  &  Wiguna,  A.S. 2019. Implementasi Metode K- Medoids  Clustering  Mengetahui  Pola Pemilihan  Program  Studi  Mahasiswa Baru  Tahun  2018  di  Universitas
Kanjuruhan  Malang. Jurnal  Terapan
Sains & Teknologi, 1(3): 54-69.
Wulandary,  F.H.  2015.  Pengaruh  Pertumbu- han  Ekonomi  Inflasi,  Pengangguran, dan  Pendidikan  Terhadap  Kemiskinan Provinsi di Indonesia Tahun 2008-2012 [Skripsi].  Universitas  Atma  Jaya, Yogyakarta.