Post on 02-Mar-2019
PANDUAN PRAKTIKUM TEORI RESPON BUTIR
Analisis Butir dengan Pendekatan Klasik dan Modern
Dosen Pengampu: Didik Setyawarno, M.Pd
SEPTEMBER-DESEMBER, 2018 JURUSAN PENDIDIKAN IPA, FAKULTAS MATEMATIKA DAN
ILMU PENGETAHUAN ALAM
Kampus Pusat UNY, Jln Colombo No 1, Yogyakarta 55281
PRAKTIKUM 5
ANALISIS BUTIR DENGAN MENGGUNAKAN SPSS (PENDEKATAN KLASIK)
A. Tujuan
Mahasiswa mampu menganalisis butir soal (data dikotomi) dan angket (data politomi) serta menghiung
koefisien Kappa dengan menggunakan aplikasi SPSS untuk menentukan kualitas butir soal dan angket.
B. Aplikasi SPSS untuk Analisis Butir
Aplikasi statistika terapan dalam bidang evaluasi pembelajaran maupun penelitian yang dapat
digunakan sangatlah banyak, misalnya: SPSS, Iteman, AnBuso, Quest, dll. Aplikasi tersebut sangat familiar
dikalangan pendidik yang dapat digunakan untuk menganalisis butir soal, sehingga mengetahui kualitas butir
soal tersebut dan mampu meningkatkan mutu soal yang telah ditulis. Penelaahan soal secara kuantitatif
maksudnya adalah penelaahan butir soal didasarkan pada data empirik dari butir soal yang bersangkutan.
Data empirik ini diperoleh dari soal yang telah diujikan. Aspek yang di analisis dalam butir soal meliputi:
tingkat kesukaran butir, daya pembeda butir, dan penyebaran pilihan jawaban (untuk soal bentuk obyektif)
atau frekuensi jawaban pada setiap pilihan jawaban.
SPSS adalah aplikasi untuk melakukan analisis statistik. SPSS adalah singkatan dari Statistical Package
for the Social Sciences. SPSS software pertama kali dibuat dan dimiliki oleh perusahaan SPSS Inc. Namun
dalam perjalanannya pada tahun 2009 hingga sekarang, SPSS telah diakuisisi oleh perusahaan IBM. Maka
versi terbaru dari SPSS, sejak SPSS versi 20, namanya telah berubah menjadi IBM SPSS. Dalam hal ini pada
tahun 2017, versi terbaru dari SPSS adalah IBM SPSS versi 25. Kegunaan SPSS dalam penelitian adalah untuk
olah dan analisis statistik. Banyak sekali analisis yang dapat dikerjakan dengan aplikasi tersebut, antara lain:
Uji deskriptive, Regresi Linear, Regresi Logistik, Analisis Faktor, Uji Normalitas, Uji F dan Uji T, Independent T
Test, ANOVA, MANOVA, ANCOVA, Uji Non Parametris yang banyak sekali macamnya seperti Mann Whitney
U Test, wilcoxon signed rank test, spearman, kendall tau, dll. Bahkan dapat juga digunakan untuk pembuatan
grafik, seperti Histogram, Normal PP, Detrend PP, Boxplot, dll. Untuk uji instrumen atau uji validitas dan uji
reliabilitas, SPSS juga dapat melakukannya dengan fitur yang lengkap.
SPSS mempunyai user interface atau antar muka yang sangat user friendly alias mudah dipahami
pengguna, mudah digunakan dan hasilnya atau output SPSS sangatlah menarik dengan tampilan yang luar
biasa apabila dibandingkan dengan aplikasi statistik lainnya. Kelebihan SPSS yang lainnya adalah database.
Dimana SPSS memiliki sistem database tersendiri dan dapat dijalankan atau dihubungkan dengan aplikasi
lainnya, semisal aplikasi excel. Hal ini sangat dimungkinkan bagi para pengguna, sebab database SPSS
termasuk dalam golongan ODBC, sehingga dapat dijalankan perintahnya atau dihubungkan dengan berbagai
macam aplikasi yang berbasil SQL.
C. Data Butir Soal
Analisislah butir soal pilihan ganda dan angket sebagaimana terlampir.
D. Prosedur Analisis dengan SPSS
1. Uji Instrumen Angket (Data Politomi)
Validitas suatu butir pertanyaan dapat dilihat pada hasil output SPSS pada tabel dengan judul Item-
Total Statistic. Kevalidan masing-masing butir pertanyaan dapat dinilai dari Correlated Item-Total Correlation
masing-masing butir pertanyaan. Suatu variabel dikatakan valid apabila nilai r-hitung yang merupakan nilai
dari Correlated Item-total Correlation > dari r-tabel. Nilai r-tabel dapat diperoleh melalui df (degree of freedom)
= n – k, dimana n merupakan jumlah responden, dan k merupakan jumlah butir pertanyaan dalam suatu
variabel. Alpha yang dipergunakan dalam penelitian adalah 5%. Perhatikan hasil rekap data kuisioner
berikut.
Tabel Hasil Rekap Data Kuisioner
Responden
Motivasi Belajar
1 2 3 4 5 6
1 4 4 4 4 4 1
2 3 3 3 3 3 3
3 4 4 4 4 4 1
4 4 4 4 3 4 1
5 3 3 3 3 3 3
6 3 3 4 3 3 2
7 4 4 4 4 4 1
8 5 4 4 4 4 2
9 3 4 3 3 4 1
10 4 4 4 4 4 1
11 4 4 4 4 4 1
12 3 3 3 3 3 3
13 4 4 4 3 4 4
14 4 4 4 4 4 1
15 3 3 3 4 3 1
16 3 3 3 3 3 1
17 4 4 4 4 4 3
18 3 3 3 3 3 3
19 3 3 3 3 3 2
20 4 3 4 3 3 1
21 4 3 3 3 3 1
22 4 4 4 4 4 1
23 3 3 4 4 3 3
24 4 3 4 4 3 3
25 4 4 4 4 4 2
26 4 4 4 4 4 2
27 4 4 4 4 4 2
28 2 2 3 2 2 3
29 4 4 4 4 2 2
30 4 4 4 3 3 1
Penyelesaian
a. Buka aplikasi SPPS dan pilih variable view di bagian bawah kiri. Ketik A1 sampai dengan A6 pada
kolom name untuk pertanyaan kuisioner aspek motivasi belajar. Isikan pada kolom label yaitu
pertanyaan 1 sampai dengan pertanyaan 6.
b. Klik Data View dan masukkan data hasil kuisioner A1 sampai A6.
c. Klik menu Analyze, pilih Scale → Reliability Análisis.
d. Pindahkan seluruh Pertanyaan, mulai A1 sampai A6 ke kotak item melalui tombol tanda panah
diantaranya.
e. Klik tombol statistic, kemudian klik item, scale, dan scale if item deleted.
f. Selanjutnya klik continue dan Ok.
Hasil analisis dengan SPSS akan dihasilkan untuk validitas dapat di lihat di tabel item-total statistics
sebagai berikut.
Item-Total Statistics
Scale Mean if Item Deleted
Scale Variance if Item Deleted
Corrected Item-Total
Correlation
Cronbach's Alpha if Item
Deleted
pertanyaan 1 16.00 3.310 .678 .437 pertanyaan 2 16.10 3.403 .700 .440 pertanyaan 3 15.97 3.689 .699 .470 pertanyaan 4 16.13 3.568 .606 .478 pertanyaan 5 16.20 3.476 .573 .480 pertanyaan 6 17.77 5.909 -.347 .900
g. Menentukan nilai r-tabel dengan melihat nilai df (degree of freedom) = n – k, dimana k adalah jumlah
butir pertanyaan dalam suatu variabel, dan n merupakan jumlah responden. Maka df = 30-6 = 24.
Tabel r product – moment (two tailed test) menunjukkan bahwa pada df 24 dengan alpha 5%, diperoleh
r table sebesar 0,404.
h. Membandingkan nilai r hitung dengan r tabel sebagai berikut.
1) r hitung A1 sebesar 0,678 > r table 0,404, kesimpulan valid.
2) r hitung A2 sebesar 0,700 > r table 0,404, kesimpulan valid.
3) r hitung A3 sebesar 0,699 > r table 0,404, kesimpulan valid.
4) r hitung A4 sebesar 0,606 > r table 0,404, kesimpulan valid.
5) r hitung A5 sebesar 0,573 > r table 0,404, kesimpulan valid.
6) r hitung A6 sebesar -0,347 < r table 0,404, kesimpulan tidak valid.
i. Menghapus pertanyaan yang tidak valid (nomor 6) dari variable view di SPSS (klik kanan pilih clear).
j. Melakukan uji validitas kembali untuk pertanyaan yang valid, seperti langkah langkah diatas. Hasil uji
validitas untuk Item Total Statistics sebagai berikut.
Item-Total Statistics
Scale Mean if Item Deleted
Scale Variance if Item Deleted
Corrected Item-Total
Correlation
Cronbach's Alpha if Item
Deleted
pertanyaan 1 14.13 3.637 .808 .866 pertanyaan 2 14.23 3.702 .855 .855 pertanyaan 3 14.10 4.231 .734 .885
pertanyaan 4 14.27 3.995 .693 .891 pertanyaan 5 14.33 3.816 .695 .892
k. Menentukan nilai r-tabel dari pertanyaan yang valid melalui df (degree of freedom) = n – k, dimana
k merupakan jumlah butir pertanyaan dalam suatu variabel, dan n merupakan jumlah responden. Maka
df = 30-5 = 25. Tabel r product – moment (two tailed test) menunjukkan bahwa pada df 24 dengan
alpha 5%, diperoleh r table sebesar 0,396.
l. Membandingkan nilai r hitung dengan r tabel dari tabel hasil analisis terakhir sebagai berikut.
1) r hitung A2 sebesar 0,808 > r table 0,396, kesimpulan valid.
2) r hitung A5 sebesar 0,855 > r table 0,396, kesimpulan valid.
3) r hitung A6 sebesar 0,734 > r table 0,396, kesimpulan valid.
4) r hitung A7 sebesar 0,693 > r table 0,396, kesimpulan valid.
5) r hitung A8 sebesar 0,695 > r table 0,396, kesimpulan valid.
m. Menyimpulkan bahwa tujuh indikator pertanyaan variabel A yaitu motivasi dalam riset pembelajaran
IPA di SMP kelas 7 memiliki r hitung yang lebih besar dari nilai r table telah valid.
Langkah uji reliability sama dengan langkah uji validitas. Poin yang berbeda adalah output SPSS yang
menjadi dasar penilaian validitas dengan output SPSS yang menjadi dasar penilaian Reliabilitas. Uji validitas
dilakukan dengan memperhatikan output Item total statistik, sedangkan uji reliabilitas dengan memperhatikan
output Reliability Statistics pada kolom Cronbach’s Alpha. Reliabilitas suatu konstruk variabel dikatakan baik
jika memiliki nilai Cronbach’s Alpha > dari 0,60. Dengan menggunakan data pada contoh di atas maka
prosedur analisis reliabilitas instrumen sebagai berikut.
Penyelesaian
a. Buka aplikasi SPSS dan masukkan data variabel A yang sudah valid, seperti terdapat pada contoh di
atas.
b. Klik menu analyze pilih scale, kemudian klik realiability analysis.
c. Memindahkan seluruh pertanyaan ke kolom item dengan menggunakan tombol tanda panah yang
berada diantaranya.
d. Klik tombol statisitik, kemudian aktifkan item, scale, dan scale if item deleted.
e. Klik continue dan OK.
Hasil output SPSS dapat dilihat di tabel realibility statistics sebagai berikut.
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha N of Items
.900 5
Pengukuran yang reliabel akan menunjukkan instrumen yang dapat menghasilkan data yang dipercaya.
Reliabilitas suatu konstruk variabel dikatakan baik jika memiliki nilai Cronbach’s Alpha > dari 0,60. Maka
berdasarkan hasil ini dapat dilihat bahwa Cronbach’s Alpha 0.900 > dari 0,60. Hal ini berarti instrumen sudah
dapat dikatakan reliabel.
2. Data Dikotomi
Analisis butir soal tes berbentuk pilihan ganda (dengan benar skor 1 dan salah 0) merupakan cara untuk
mengetahui kualitas soal yang diujikan secara statistik. Analisis butir soal tes memiliki empat kriteria, yaitu:
a. Validitas
b. Reliabilitas
c. Tingkat Kesukaran
d. Daya Pembeda
Untuk mempermudah dalam analisis ini dapat dilakukan dengan menggunakan salah satu aplikasi komputer
SPSS for Windows. Berikut cara analisis menggunakan aplikasi SPSS tersebut.
a. Membuka aplikasi SPSS, klik Variable View dan isikan variable semua butir soal yang akan dianalisis.
b. Klik Data View, isikan hasil koreksian ke SPSS (Misal jawaban benar = 1, dan jawaban salah = 0,
jumlah = jumlah jawaban benar).
c. Uji Validitas:
1) Pilih menu Analyze --> Correlate --> Bivariate
2) Masukkan soal_1, soal_2, soal_3, soal_4, soal_5, soal_6, soal_7, soal_8, dan jumlah ke Kotak
“Variables”.
3) Klik Pearson, Two-tailed, dan Flag significant correlation
4) Klik OK
Berikut hasil analisis validitas butir soal pilihan ganda.
Correlations
soal_1 soal_2 soal_3 soal_4 soal_5 soal_6 soal_7 soal_8 jumlah
soal_1 Pearson Correlation 1 .000 .102 .250 .408 .327 .500 -.408 .430
Sig. (2-tailed) 1.000 .779 .486 .242 .356 .141 .242 .215
N 10 10 10 10 10 10 10 10 10
soal_2 Pearson Correlation .000 1 .000 .500 .000 .218 -.200 .408 .407
Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 .141 1.000 .545 .580 .242 .243
N 10 10 10 10 10 10 10 10 10
soal_3 Pearson Correlation .102 .000 1 .408 .667* .535 .816** -.250 .702*
Sig. (2-tailed) .779 1.000 .242 .035 .111 .004 .486 .024
N 10 10 10 10 10 10 10 10 10
soal_4 Pearson Correlation .250 .500 .408 1 .612 .764* .500 -.102 .814**
Sig. (2-tailed) .486 .141 .242 .060 .010 .141 .779 .004
N 10 10 10 10 10 10 10 10 10
soal_5 Pearson Correlation .408 .000 .667* .612 1 .802** .816** -.167 .868**
Sig. (2-tailed) .242 1.000 .035 .060 .005 .004 .645 .001
N 10 10 10 10 10 10 10 10 10
soal_6 Pearson Correlation .327 .218 .535 .764* .802** 1 .655* -.356 .819**
Sig. (2-tailed) .356 .545 .111 .010 .005 .040 .312 .004
N 10 10 10 10 10 10 10 10 10
soal_7 Pearson Correlation .500 -.200 .816** .500 .816** .655* 1 -.408 .769**
Sig. (2-tailed) .141 .580 .004 .141 .004 .040 .242 .009
N 10 10 10 10 10 10 10 10 10
soal_8 Pearson Correlation -.408 .408 -.250 -.102 -.167 -.356 -.408 1 -.037
Sig. (2-tailed) .242 .242 .486 .779 .645 .312 .242 .919
N 10 10 10 10 10 10 10 10 10
jumlah Pearson Correlation .430 .407 .702* .814** .868** .819** .769** -.037 1
Sig. (2-tailed) .215 .243 .024 .004 .001 .004 .009 .919
N 10 10 10 10 10 10 10 10 10
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Analisis: Hasil pada kolom "Jumlah" jika nilai sig. (2-tailed) < ½ 0,05 atau sig. (2-tailed) < 0,025 menyatakan butir soal tersebut Valid. Contoh untuk soal nomor
1, nilai sig = 0,215, dimana nilai tersebut > 0,025, maka soal nomor 1 dinyatakan tidak valid. Soal nomor 5, nilai sig. (2-tailed) = 0,001, dimana nilai tersebut
<0,05, maka soal nomor 5 dinyatakan valid.
d. Uji Reliabilitas:
1) Pilih menu Analyze --> Scale --> Reliability Analysis.
2) Masukkan soal_1, soal_2, soal_3, soal_4, soal_5, soal_6, soal_7, dan soal_8, ke Kotak “Items”
3) Pada kolom Model pilih Alpha, klik Statistics, pilih Item, dan klik Continue.
4) Klik OK.
Hasil analisis uji reliabilitas dapat dilihat di tabel Reliability Statistic sebagai berikut.
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha N of Items
.734 8
Analisis: Berdasarkan nilai Cronbach's Alpha pada tabel Reliability Statistics diperoleh nilai 0,734
dimana nilai ini ditafsirkan dengan kriteria
0,800 - 1,000 = Sangat tinggi
0,600 - 0,799 = Tinggi
0,400 - 0,500 = Cukup
0,200 - 0,399 = Rendah
> 0,200 = Sangat rendah
Hasil analisis dapat disimpulkan tes ini memiliki tingkat reliabilitas tinggi.
e. Uji Tingkat Kesukaran
1) Pilih menu Analyze --> Descriptive Statistics --> Frequencies.
2) Masukkan soal_1, soal_2, soal_3, soal_4, soal_5, soal_6, soal_7, dan soal_8, ke Kotak
“Variable(s)”
3) Klik Statistics, Klik Mean, dan Klik Continue
4) Klik OK
Hasil analisis tingkat kesukaran sebagai berikut.
Statistics
soal_1 soal_2 soal_3 soal_4 soal_5 soal_6 soal_7 soal_8
N Valid 10 10 10 10 10 10 10 10
Missing 0 0 0 0 0 0 0 0 Mean .8000 .5000 .6000 .2000 .4000 .3000 .5000 .6000
Analisis : dari hasil yang ditunjukkan nilai MEAN pada tabel statistcs ditafsirkan pada rentang tingkat
kesukaran, yaitu
0.00 – 0.20 => Sangat Sukar
0.21 – 0.40 => Sukar
0.41 – 0.60 => Sedang
0.61 – 0.80 => Mudah
0.81 – 1.00 => Sangat Mudah
Misal soal nomor satu, diperoleh nilai Mean = 0,8000 yang berarti tingkat kesukaran soal nomor satu
adalah mudah. Soal nomor empat, diperoleh nilai Mean = 0,2000 yang berarti tingkat kesukaran
soal nomor satu adalah sangat sukar.
f. Uji Daya Pembeda
Untuk menentukan daya pembeda, maka nilai perhitungan yang digunakan adalah rhitung pada SPSS
yang dibandingkan dengan kriteria :
0.40 – 1.00 = Soal baik
0.30 – 0.39 = Soal diterima dan diperbaiki
0.20 – 0.29 = Soal diperbaiki
0.00 – 0.19 = Soal ditolak
R hitung dapat dilihat dari nilai Pearson Correlation pada uji validitas yang telah dilakukan sebelumnya.
Berikut tabel hasil analisis validitas butir soal untuk mengetahui daya beda butir soal pilihan ganda.
Correlations
soal_1 soal_2 soal_3 soal_4 soal_5 soal_6 soal_7 soal_8 jumlah
soal_1 Pearson Correlation 1 .000 .102 .250 .408 .327 .500 -.408 .430
Sig. (2-tailed) 1.000 .779 .486 .242 .356 .141 .242 .215
N 10 10 10 10 10 10 10 10 10
soal_2 Pearson Correlation .000 1 .000 .500 .000 .218 -.200 .408 .407
Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 .141 1.000 .545 .580 .242 .243
N 10 10 10 10 10 10 10 10 10
soal_3 Pearson Correlation .102 .000 1 .408 .667* .535 .816** -.250 .702*
Sig. (2-tailed) .779 1.000 .242 .035 .111 .004 .486 .024
N 10 10 10 10 10 10 10 10 10
soal_4 Pearson Correlation .250 .500 .408 1 .612 .764* .500 -.102 .814**
Sig. (2-tailed) .486 .141 .242 .060 .010 .141 .779 .004
N 10 10 10 10 10 10 10 10 10
soal_5 Pearson Correlation .408 .000 .667* .612 1 .802** .816** -.167 .868**
Sig. (2-tailed) .242 1.000 .035 .060 .005 .004 .645 .001
N 10 10 10 10 10 10 10 10 10
soal_6 Pearson Correlation .327 .218 .535 .764* .802** 1 .655* -.356 .819**
Sig. (2-tailed) .356 .545 .111 .010 .005 .040 .312 .004
N 10 10 10 10 10 10 10 10 10
soal_7 Pearson Correlation .500 -.200 .816** .500 .816** .655* 1 -.408 .769**
Sig. (2-tailed) .141 .580 .004 .141 .004 .040 .242 .009
N 10 10 10 10 10 10 10 10 10
soal_8 Pearson Correlation -.408 .408 -.250 -.102 -.167 -.356 -.408 1 -.037
Sig. (2-tailed) .242 .242 .486 .779 .645 .312 .242 .919
N 10 10 10 10 10 10 10 10 10
jumlah Pearson Correlation .430 .407 .702* .814** .868** .819** .769** -.037 1
Sig. (2-tailed) .215 .243 .024 .004 .001 .004 .009 .919
N 10 10 10 10 10 10 10 10 10
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Analisis: Hasil yang diperoleh untuk soal nomor satu pada kolom jumlah adalah 0,430 yang berarti
soal baik.
3. Koefisien Kappa
Koefisien Kappa merupakan ukuran yang menyatakan konsistensi pengukuran yang dilakukan dua orang
penilai (Rater) atau konsistensi antar dua metode pengukuran atau dapat juga mengukur konsistensi antar dua
alat pengukuran.
Klasifikasi Penempuh Ujian di Dua Pelaksanaan Tes
Pelaksanaan Tes 2
Benar Salah
Pelaksanaan Tes 1 Benar A B (A + B)
Salah C D (C + D)
(A + C) (B + D) N
Langkah – langkah untuk mendapatkan koefisien Kappa dengan SPSS adalah sebagai berikut:
a. Definisikan data pada Variabel View. Disini akan dibuat tiga variabel, yaitu Tes 1 dan Tes 2. Skala data
untuk variabel Tes 1 dan Tes 2 adalah Scale. Berikan kode pada kolom Values.
Untuk variabel Tes 1 yang terdiri dari dua kategori
Benar = 2, Salah = 1
Untuk variabel Tes 2 yang terdiri dari dua kategori
Benar = 2, Salah = 1
Kategori ditetukan berdasarkan instrument yang digunakan oleh peneliti, memungkinkan terdiri dari tiga
atau lebih kategori.
Misal: Sangat Baik = 4, Baik = 3, Cukup = 2, Kurang = 1
b. Memasukan data kedalam SPSS
c. Pilih Anlyze, Descriptive Statistics, lalu klik Crosstabs
Kotak dialog Crosstabs, pindahkan Tes1 ke Row(s) dan Tes 2 ke Colum(s)
Klik Statistics, pada kotak dialog Crosstabs:Statistics yang muncul centang Kappa
d. Klik Cells, pada kotak dialog Crosstabs:Statistics yang muncul centang Total di bawah Percentages
tekan Continue
e. Klik Continue, lalu Ok
Output yang muncul sebagai berikut.
Tes_1 * Tes_2 Crosstabulation
Tes_2
Total Salah Benar
Tes_1 Salah Count 20 10 30
% of Total 40.0% 20.0% 60.0%
Benar Count 5 15 20
% of Total 10.0% 30.0% 40.0%
Total Count 25 25 50
% of Total 50.0% 50.0% 100.0%
Symmetric Measures
Value Asymptotic
Standard Errora Approximate Tb Approximate Significance
Measure of Agreement Kappa .400 .127 2.887 .004
N of Valid Cases 50 a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.
Dari output diatas diperoleh nilai koefisein cohen’s kappa sebesar 0,400. Ini berarti terdapat kesepakatan
yang lumayan/ fair Antara pelaksanaan Tes 1 dengan Tes 2 terhadap peserta. Nilai signfikansinya dapat
dilihat pada kolom Approx. Sig dengan nilai signifikansi sebesar 0,004. Karena nilai signifikansi kurang dari
taraf signifikansi yang digunakan 5 % (0,004<0,05), maka hipotesis awal dditerima sehingga dapat
disimpulkan terdapat kesepakatan yang signfikan antar pelaksanaan Tes 1 dan Tes 2 pada taraf signfikansi
5 %.
E. Kesimpulan
Buatlah interpretasi dari hasil keluaran Iteman dan berikan kesimpulan berdasarkan hasil analisis tersebut.