MIME-Version: 1.0 Content-Type: multipart/related; boundary="----=_NextPart_01D9A81A.66325150" ------=_NextPart_01D9A81A.66325150 Content-Location: file:///C:/1EC81125/Locus_Revisi_Khalimah.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="us-ascii"

PENINGKATKAN KEMAMPUAN MENYUSUN TEKS ULASAN DENGAN MENGGUNAKAN STRATEGI RAFT (R= OLE, AUDIENCE, FORMAT, TOPIC)

 

Khalima= h

Kementerian Agama Kabupaten Brebes Mts Ma’arif Nu 4 Songgom, Kecamatan Songgom Brebes, Jawa Tengah, Indonesia

h= alimsonggom26@gmail.com

&n= bsp;

Abstrak:

Tek= s ulasan merupakan suatu teks yang berisi ulasan, penilaian atau review terha= dap suatu karya seperti film, drama, atau sebuah buku. Teks ulasan disebut juga dengan resensi. Ketika mengulas suatu karya, pengulas harus bersikap kritis agar hasil ulasannya dapat memberikan konribusi bagi kemajuan karya tersebu= t. Tujuan penelitian ini, yaitu meningkatnya kemampuan menyusun teks ulasan siswa kelas VIII C MTs Ma’arif NU 4 Songgom Brebes. Jenis penelitian ini adalah Penelitian Tindakan Kelas model Kemmis dan Mc. Taggart. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan peneliti, maka diperoleh data dari hasil belajar dari siklus I yang ditunju= kkan dengan terjadinya peningkatan skor rata-rata siswa belajar menyusun teks ul= asan yaitu 71,30 dengan ketuntasan hasil belajar hanya 65,22% dan pada siklus II nilai rata-rata siswa 80,65 dengan persentasi ketuntasan hasil belajar sebe= sar 91,30%, selisih dari siklus I dan siklus II sebesar 26,08%. Pembelajaran de= ngan strategi RAFT (Role, Audience, Form= at, Topic) dapat meningkatkan hasil belajar menyusun teks ulasan. Pengetahu= an siswa dalam menyusun teks ulasan mengalami peningkatan dari siklus I dan si= klus II. Dari yang sebelumnya siklus I hanya 15 siswa yang tuntas dan siklus II menjadi 21 siswa yang tuntas dari 23 siswa di kelas VIII C MTs Ma’ari= f NU 4 Songgom.

 <= /span>

Kata kunci<= /b>: Peningkatan Kemampuan, Teks Ulasan, Strategi RAFT.

 

Abstrac= t:

The text is a review that contains an evaluation or critique of a work such as a film, drama, or book. The text review is also known as a resensi in Indonesian. When reviewing a work, the reviewer must be critical in order for the review to contribute to the prog= ress of the work. The purpose of this research is to improve the ability of Grade VIII C students at MTs Ma'arif NU 4 Songgom Brebes in composing review text= s. This research adopts the Classroom Action Research model developed by Kemmis and Mc. Taggart. Based on the research conducted by the researcher, data was obtained from the learning outcomes in Cycle I, which showed an increase in= the average score of students' ability to compose re= view texts, reaching 71.30, with a learning mastery rate of only 65.22%. In Cycle II, the average score of students reached 80.65, with a learning mastery ra= te of 91.30%, indicating an improvement of 26.08% compared to Cycle I. The implementation of the RAFT (Role, Audience, Format, Topic) strategy in the learning process contributed to the improvement of students' ability to com= pose review texts. The students' knowledge in composing review texts showed an improvement from Cycle I to Cycle II. In Cycle I, only 15 students achieved mastery, while in Cycle II, the number increased to 21 out of 23 students in Grade VIII C at MTs Ma'arif NU 4 Songgom.

 

Keywords: Improvement of Skills, Review Texts, R= AFT Strategy.     =             &nb= sp;            =             

Corresponding: Khalimah

E-mail:= halimsonggom26@gmail.com

= 3D"https://jurnal.syntax-idea.co.id/public/site/images/idea/88x31.png"

&n= bsp;

PENDAHU= LUAN

Siswa merupakan bagian dalam dunia pendidikan harus mendapatkan pembelajaran yang sesuai dengan perkembangan zaman. Sekolah seb= agai lembaga pendidikan tempat siswa menuntut pendidikan tentunya berusaha menciptakan individu yang berdedikasi tinggi dan memilki SDM (Lestari et al., 2023). Begitu banyak model, tek= nik, dan model pembelajaran yang diterapkan oleh lembaga pendidikan dalam mencerdaskan siswanya termasuk dalam pendidikan bahasa Indonesia, tetapi kesemua model dan teknik masih merupakan teknik yang konvensional atau bers= ifat non-modern.

Pendidikan bahasa Indonesia merupakan salah satu mata pelajaran dalam lembaga pendidikan yang dipelajari siswa. Bahasa Indonesia merupakan salah satu mata pelajaran pokok yang ada disekolah baik SD, SMP, maupun SMA (Sari, 2016). Pada mata pelajaran bahasa Indonesia siswa dituntut h= arus mampu menulis, berbicara, membaca, dan menyimak. Menulis merupakan suatu keterampilan berbahasa yang dipergunakan untuk berkomunikasi secara tidak langsung, tidak secara tatap muka dengan orang lain (Lazulfa, 2019). Menulis merupakan suatu kegiatan= yang produktif dan ekspresif (Rumondang, 2023). Dengan pembelajaran menulis, b= erarti siswa diarahkan untuk mengembangkan potensi dirinya (Kartikasari, 2016).

Siswa merasa jenuh saat pembelajaran bahasa Indonesia, khususnya pembelajaran menyusun teks laporan. Hal ini disebabkan oleh beber= apa faktor, salah satunya dalam pembelajaran menyusun teks laporan belum adanya inovasi seperti penggunaan strategi pembelajaran atau media pembelajaran ya= ng menarik. Pembelajaran yang monoton dapat menurunkan semangat belajar siswa = (Asnidar, Agus, & Putri, 2023). Hal ini akan menciptakan suasana kelas yang kurang efektif. Keadaan kelas y= ang kurang efektif akan berdampak pada pemenuhan standar minimal kelulusan 75 sesuai dengan Permendikbud Nomor 53 Tahun 2015 tentang penilaian hasil bela= jar oleh pendidikan dan satuan pendidikan pada pendidikan dasar dan Pendidikan = menengah. Sementara itu, nilai menyusun teks laporan yang diperoleh siswa kelas VIII C MTs Ma;arif NU 4 Songgom adalah kurang dari 50% = di bawah KKM, yaitu ≤ 75. Akibatnya, tujuan pembelajaran menyusun teks laporan belum tercapai secara maksimal.

Teks ulasan merupakan suatu teks yang berisi ulasan, penilaian atau review terhadap suatu karya seperti film, drama, atau sebuah buku (Riana & Gulo, 2022). Teks ul= asan disebut juga dengan resensi (Pustaka, 2017). Ketika mengulas suatu karya, pe= ngulas harus bersikap kritis agar hasil ulasannya dapat memberikan kontribusi bagi kemajuan karya tersebut.kebahasaan dalam teks ul= asan menjadi kendala dalam pencapaian keberhasilan materi tersebut (INDONESIA, n.d.-b). Selain itu, kurangnya penge= tahuan mengenai cara memulai sebuah tulisan, kurangnya ide kreatif menjadi kendala dalam keberhasilan materi (Setyonegoro, Akhyaruddin, & Aqso, 2023). Oleh sebab itu, diperlukan sebuah inovasi dalam pembelajaran menulis teks ulasan yang menyenangkan, agar siswa tidak jenuh dan dapat memudahkan siswa untuk mengorganisasikan ide dan gagasannya dalam menulis (Setyonegoro et al., 2023).

Agar nilai menyusun teks laporan siswa kelas VIII C SM= PN 3 Berbah Sleman meningkat, peneliti menggunakan strategi pembelajaran RAFT (Role, Audience, Fo= rmat, Topic). Strategi pembelajaran R= AFT merupakan strategi menulis yang bertujuan meningkatkan kualitas menulis sis= wa dengan cara memberikan tugas individu yang menggabungkan antara topic tulis= an dengan proses tulisan dalam satu persepsi (Malahayati, 2020). Strategi pembelajaran RAFT dikembangkan oleh Carol Santa= pada tahun 1988 (Praptanti, 2021). Strategi RAFT terdiri atas 4 unsur, yaitu (Role, Action, Format, Topi= c). Langkah-langkah menulis menggunakan strategi RAFT sesuai dengan langkah-langkah menyusun teks laporan. Hal tersebut akhirnya menjadi pertimbangan peniliti untuk memilih strategi RAFT dalam upaya peningkatan menyu= sun teks laporan pada siswa kelas VIII C MTs Ma’arif NU 4 Songgom.

Adapun langkah-langkah yang diterapkan pada pembelajar= an menulis teks laporan dengan menggunakan strategi RAFT adalah sebagai berikut: 1) siswa menentukan topik laporan;= 2) siswa menjalankan peran untuk memperoleh data; 3) siswa menyusun laporan se= suai dengan format teks laporan; dan 4) siswa menentukan pembaca laporan tersebu= t. Sesuai dengan langkah-langkah strategi RAFT, diharapkan pembelajaran menyus= un teks laporan pada siswa kelas VIII C MTs Ma’arif NU 4 Songgom Brebes = akan meningkat.

 

METODE PENELITIAN

Jenis penelitian ini adalah Penelitian Tindakan Kelas model Kemmis dan Mc. Taggart. Penelitian Tindakan Kelas (PTK) terdiri atas empat komponen, yaitu perencanaan (planning), pengamatan = (observing), tindakan (acting) dan refleksi = (reflecting) (Hanifah, 2014). Keempat komponen tersebut merupakan putaran satu siklus. Jumlah siklus sangat bergantung pada permasa= lahan. Pada penelitian ini akan dilakukan siklus bertahap sesuai dengan kondisi lapangan saat penelitian. Jumlah siklus akan diterapkan hingga tujuan terca= pai, yaitu meningkatnya hasil teks laporan siswa dan ≥75% nilai siswa di a= tas ≥75. Berikut Gambar 1 adalah prosedur penelitian tindakan kelas model spiral dari Kemmis dan Taggart.

Gambar 1.  Penelitian tindakan kelas model spiral dari Kemmis dan Taggart

 

Berdasarkan model penelitian pada gam= bar 1, pemaparan tahapan penelitian tindakan kelas dengan mengidentifikasi masa= lah, perencanaan, pelaksanaan, observasi, refleksi. Siklus akan terus dilakukan sampai siklus III, IV, dst. hingga tujuan penelitian ini tercapai. Tujuan penelitian ini, yaitu meningkatnya kemampuan menyusun teks ulasan siswa kel= as VIII C MTs Ma’arif NU 4 Songgom Brebes. Jika pada siklus pertama tuju= an belum tercapai, maka dilakukan refleksi dan evaluasi untuk memperbaiki tind= akan pada siklus selanjutnya. Kegiatan ini dilakukan terus menerus jika dalam pelaksanaan tindakan masih menemukan kendala dan kekurangan.

Peneliti melakukan penelitian di MTs Ma’arif NU 4 Songgom Brebes yang beralamatkan di Jalan Raya Utara No = 2 Songgom  Brebes<= /span> Jawa Tengah. Kelas yang digunakan untuk penelitian adalah kelas VIII C. Wak= tu penelitian dilaksanakan pada tanggal 2 Februari  2022 sampai dengan 31 Maret= 2022 sesuai dengan jadwal kurikulum KTSP dan jadwal dari madrasah.

Menurut keterangan dari teman guru ba= hasa Indonesia di MTs Ma’arif NU 4 Songgom, kemampuan menulis siswa MTs Ma’arif NU 4 Songgom Brebes 50% nilai masih di bawah KKM, yaitu ≤75. Hal tersebut dikarenakan pembelajaran menulis teks ulasan di kel= as VIII C masih menemui beberapa kendala. Siswa seringkali mengeluh bila mendapatkan tugas menulis dan tidak mengerjakan tugasnya secara maksimal da= lam pembelajaran menyusun teks ulasan.

Subjek penelitian ini adalah siswa ke= las VIII C MTs Ma’arif NU 4 Songgom Brebes, yang berjumlah 23 siswa. Masa= lah yang diteliti, yaitu keterampilan menyusun teks ulasan. Objek penelitian ini adalah peningkatan keterampilan menyusun teks ulasan siswa kelas VIII C MTs Ma’arif NU 4 Songgom Brebes.

Teknik pengumpulan data yang digunakan pada penelitian ini adalah observasi dan dokumentasi. Observasi dilakukan p= ada saat sebelum penelitian dan saat pelaksanaan tindakan berlangsung. Observasi dilakukan untuk melihat kondisi nyata di lapangan. Fokus utama penelitian i= ni adalah siswa kelas VIII C dalam pembelajaran menyusun teks ulasan. Observasi ini berfungsi untuk mengamati keberhasilan proses. Sedangkan dokumentasi dilakukan selama proses tindakan berlangsung, yaitu rekaman aktivitas atau perilaku siswa selama mengikuti proses pembelajaran. Dokumentasi yang dilak= ukan oleh peneliti meliputi foto dan rekaman suara. Foto berfungsi sebagai bukti= bahwa peneliti telah melakukan penelitian di kelas tersebut. Selain itu, foto juga berfungsi sebagai data pengamatan aktivitas siswa dalam kegiatan menulis. Rekaman suara merupakan hasil dari rekaman wawancara guru dan siswa.

Teknik analisis data yang digunakan p= ada penelitian ini adalah teknik analisis kualitatif dan teknik analisis kuantitatif. Teknik analisis data kualitatif diperoleh dari aktivitas pembelajaran siswa, yaitu perhatian siswa dalam pembelajaran di kelas, antu= sias siswa, keaktifan bertanya jawab, dan keaktifan mengerjakan dan mengumpulkan tugas tepat waktu. Selain itu, teknik analisis data kualitatif juga mendeskripsikan pelaksanaan dan hasil menyusun teks ulasan siswa kelas VIII= C di MTs Ma’arif NU 4 Songgom Brebes. Kemudian Teknik analisis data kuantitatif dilakukan untuk menganalisis data yang diperoleh dari hasil tes. Tes berupa menulis teks laporan baik sebelum adanya tindakan dan setelah tindakan. Data yang berupa nilai akan dikaji sesuai dengan pedoman penilaia= n

 

HASIL DAN PEMBAHASAN

Berdasarkan wawancara dengan guru, dapat diperoleh hasil sebagai berikut. Siswa mengala= mi kesulitan saat teks ulasan. Kesulitannya saat proses menulis. Kondisi kelas yang kurang kondusif juga memengaruhi kemampuan siswa menulis laporan. Saat materi diberikan oleh guru, siswa tidak memperhatikan. Ketika ditugasi untuk teks ulasan, banyak siswa yang kurang memahami materi. Hasil nilai yang diperoleh banyak siswa yang tidak tuntas.

Siswa kelas VIII C terkadang tidak menyukai kegiatan menulis. Hal ini dibuktikan = dengan nilai hasil belajar mata pelajaran Bahasa Indonesia pra tindakan. Berikut perolehan nilai teks ulasan pada pratindakan yang dipaparkan pada tabel di bawah ini.<= /p>

 

Tabel 1. Hasil Nilai Teks ulasan Pra Ti= ndakan

No

Nama

A

B

C

D

E

Nilai

= Keterangan

1

Aenatul Zaenah

1= 5

15

15

15

20

80

Tuntas

2

Ahmad Faris

1= 0

10

10

10

5

45

Belum Tuntas

3

Aji Saputra

2= 0

20

15

10

10

75

Tuntas

4

Ayu Lestari

1= 5

15

10

10

10

60

Tuntas

5

Cahaya Ameliana

2= 0

10

20

10

15

75

Tuntas

6

Dea Uripah

1= 0

15

10

10

10

55

Belum Tuntas

7

Dwi Sugianti

1= 5

20

10

15

15

75

Tuntas

8

Gina Duwinda

1= 0

10

5

10

10

45

Belum Tuntas

9

Laili Nurhidayah

1= 0

10

10

10

20

60

Belum Tuntas

10

M. Faisal Fahri

1= 5

15

10

10

15

65

Tuntas

11

M. Faris Al Furqon

4=

4

4

4

4

20

Belum Tuntas

12

Moh. Dimas Wijaya

2= 0

20

10

10

15

75

Tuntas

13

Mutia Ramadhani

1= 5

10

15

10

5

55

Belum Tuntas

14

Nadia Amilatun

5=

5

5

5

10

30

Belum Tuntas

15

Neneng Mutia Rahayu

1= 5

20

15

10

15

75

Tuntas

16

Riyanti Junita

1= 5

20

10

15

15

75

Tuntas

17

Saktiawan

2= 0

20

10

10

15

75

Tuntas

18

Sandi Mufakih

1= 5

15

10

20

15

75

Tuntas

19

Siti Nisfiana Lazuba

1= 0

10

10

10

15

55

Tuntas

20

Syafa Nurunnida

1= 5

15

15

15

15

75

Tuntas

21

Titin Asriyani

1= 5

15

20

15

15

80

Tuntas

22

Ulil Adkhan

1= 0

5

10

10

10

45

Belum Tuntas

23

Zeni Ismail

2= 0

20

10

10

15

75

Tuntas

Jumlah

3= 19

319

259

254

294

1445

Nilai Rata-rata

1= 3,87

13,87

11,26

11,04

12,78

62,83

 

Keterangan

A =3D Penyusunan struktur teks ulasan

B =3D Penentuan judul teks ulasan

C =3D Gambaran umum teks ulasan

D =3D Simpulan teks ulasan

E =3D Ejaan dan tanda baca

 

Tabel 2. Persentase Aspek Penilaian Pratindakan

No

Aspek=

Jumlah

= Rata-rata

= Nilai Maksimal

Persentase

= Kategori

1

Penyusunan struktur teks ulasan

319

= 13,87

460

69,35%

= kurang

2

Penentuan judul teks ulasan

319

= 13,87

460

69,35%

= kurang

3

Gambaran umum teks ulasan<= /o:p>

259

= 11,26

460

56,30%

kurang

4

Simpulan teks ulasan=

254

= 11,04

460

55,22%

kurang

5

Ejaan dan tanda baca=

294

= 12,78

460

63,91%

kurang

 

Terlihat dari Tabel 2, hasil setiap aspek penilaian teks ulasan siswa pada tahap pratindakan masih kurang. Aspek penilaian penyusunan struktur teks ulasan 69,35% masuk kategori kurang, penentuan judul teks ulasan 69,35% masuk kate= gori kurang,  gambaran umum teks ul= asan 56,30% masuk kategori kurang, Simpulan teks ulasan 55,22% masuk kategori kurang, dan pada aspek ejaan dan tanda baca 6391% masuk kategori kurang.

 

Tabel 3.  Persentase Nilai Pratindakan

= Penil= aian

Jumla= h

Rata-= rata

= Nilai Maksimal

= Perse= ntase

Kateg= ori

= Jumlah Nilai

1445<= o:p>

62,83=

= 2300<= o:p>

= 47,83= %

Kuran= g

 

Ber= dasarkan Tabel 3, rata-rata kelas nilai teks ulasan 62,83 dengan presentase 47,83%. Rata-rata kelas tersebut masih belum mencapai tujuan yang seharusnya rata-r= ata kelas mencapai ≥75.

 

Tabel 4. Penilaian Ketuntasan Pratindak= an

Jumlah Siswa

= Nilai Rata-rata

Ketuntasan Klasikal

= Keterangan

Tuntas

= Belum Tuntas

23

= 62,83

11

= 12

= Perlu ditingkatkan

 

Pada hasil tes siswa pratindakan masih perlu peningkatan karena 12 siswa belum lulus. Nilai rata-rata kelas 62,83 dengan nilai terendah 80 dan nilai terti= nggi 20. Rendahnya nilai siswa dapat dianalisis dari penyusunan struktur teks ulasan, penentuan judul teks ulasan, gambaran umum teks ulasan, simpulan te= ks ulasan, dan pada aspek ejaan dan tanda baca.

Penelitian dilaksanakan di MTs Ma’arif NU 4 Songgom dengan menggunakan model pembelajaran RAFT= kelas VIII  C pada pembelajaran menyusun  te= ks ulasan. Untuk meningkatkan pembelajaran menyusun teks ulasan maka perlu diterapkan model pembelajaran berbasis masalah agar siswa tidak terlalu kesulitan dalam mengulas kembali dan memberi komentar terhadap suatu karya. Penelitian yang dilakukan oleh peneliti adalah penelitian tindakan kelas ya= ng dilaksanakan dalam dua siklus yang setiap siklus terdiri dari dua kali pertemuan.

Pada tahap perencanaan siklus I dan siklus II, memiliki kemiripan pada perencanaan, yang berbeda terletak pada langkah-langkah pembelajaran yang a= kan dilakukan. Langkah pembelajaran pada siklus I belum terlaksana secara maksi= mal kemudian pada siklus II dilaksanakan secara keseluruhan. Hal ini menyebabkan hasil yang diperoleh pada siklus I tidak meningkat dibandingkan siklus II karena siklus II langkah-langkah pembelajatan terlaksana dengan baik.<= /o:p>

Pada tahap pelaksanaan tindakan siklus I, dimulai dari menyampaikan tujuan pembelajaran kemudia masuk pada inti pembelajaran dengan guru menyur= uh siswa membentuk kelompok, kemudian diberikan masalah yang akan dipecahkan sendiri oleh siswa dan media cerpen yang digunakan dalam pembelajaran menyu= sun teks ulasan namun yang didapatkan kurang meningkat. Tetapi pada siklus II menjadi meningkat dilihat dari aktivitas siswa sudah mengalami peningkatan.=

Berdasarkan dari hasil penelitian mengenai hasil tes atau evaluasi belajar siswa pada pembelajaran menyusun teks ulasan melalui dua siklus den= gan menggunakan model RAFT telah mengalami peningkatan yang sangat baik. Skor rata-rata pada hasil tes kemam= puan menyusun teks ulasan siswa kelas VIII C MTs Ma’arif NU 4 Songgom sete= lah pemberian tindakan.

Pada siklus I skor rata-rata dari hasil belajar menyusun teks ulasan adalah 71,30 dari skor ideal 100. Skor tertinggi 85 dan skor terendah 45. J= ika skor hasil tes kemampuan menyusun teks ulasan siswa dapat dikelompokkan ke dalam= dua kategori, maka diperoleh distribusi frekuensi dan persentase, yaitu terdapa= t 14 siswa berada pada ketegori tuntas dengan persentasi 65,62%, terdapat 8 siswa berada pada kategori belum tuntas dengan persentasi 34,38%. Persentasi ketuntasan dari siklus I dari hasil belajar siswa tersebut masih dianggap b= elum cukup mencapai nilai KKM yaitu 75, oleh karena itu perlalu dilakukan lagi tindakan untuk meningkatkan hasil belajar siswa menyusun teks ulasan dengan Strategi RAFT (Role, Audience, Form= at, Topic).

Proses dan hasil belajar yang dilakukan pada siklus I dianggap belum optimal. Hal ini dikareanakan masih banyak siswa yang kurang aktif dalam mengikuti proses pembelajaran, terbukti dari hasil lembar observasi yang re= ndah dengan rata-rata skor 71,30 dari skor ideal yaitu 100. Setelah diketahui ha= sil dari siklus I yang dianggap masih kurang efektif maka akan dilakukan tindak= an selanjutnya dengan melanjutkan ke siklus II. Hasil belajar menyusun teks ul= asan dengan Strategi RAFT (Role, Audienc= e, Format, Topic) pada siklus II terdapat peningkatan yang signifikan, dap= at dilihat dari rata-rata 23 siswa yaitu 80,65 dari skor ideal 100. Skor terti= nggi 95 dan skor terendah 65. Jika skor tes kemampuan menyusun teks ulasan dikelompokkan dalam dua kategori, maka frekuensi dan persentasi dari siklus= II yaitu, terdapat 21 siswa berada pada kategori yang tuntas dan 23 siswa (91,= 30%) yang dinyatakan tuntas dalam menyusun teks ulasan, sehingga pada siklus II telah mencapai standar KKM 75 dan siklus II ini dapat dinyatakan bahwa dapat meningkatkan hasil belajar siswa menyusun teks ulasan dengan Strategi RAFT (Role, Audience, Format, Topic) siswa kelas VIII C MTs Ma’arif NU 4 Songgom.

 

Tabel  5. Hasil Observasi Keaktifan Siswa Siklus 1

No

Indikator

Score

1

2

3

4

1

Mendengarkan tujuan yang disampaikan guru=

 

 

 

2

Menanggapi dan mendengarkan=

 

 

 

3

Mendengarkan penjelasan guru dan mengingat kembali materi/prasyarat

 

 

 

4

Mendengar, menanggapi penjelasan = guru=

 

 

 

5

Mem= perhatikan materi

 

 

 

6

Siswa mempelajari pengetahuan lain dari berbagai referensi selain dari penjelasan = guru=

 

 

 

7

Siswa mendiskusikan tentang Menyusun Teks Ulasan

 

 

 

8

Siswa dapat memahami tentang Menyusun Teks Ulasan

 

 

 

9

Sis= wa bertanya tentang Menyusun Teks Ulasan

 

 

 

10

Mendengarkan penjelasan guru= =

 

 

 

 

Keterangan

4 =3D sangat baik

3 =3D baik

2 =3D cukup

<= span lang=3DFI style=3D'mso-ascii-font-family:Calibri;mso-hansi-font-family:Cali= bri; mso-bidi-font-family:Calibri;mso-ansi-language:FI'>1 =3D kurang

 

Berdasarkan Tabel = 5. hasil pengamatan proses yang dilakukan peneliti pada p= ra tindakan dan siklus I menunjukkan adanya peningkatan. Pertama, Mendengarkan tujuan yang disam= paikan guru pada siklus <= span lang=3Did style=3D'mso-ascii-font-family:Calibri;mso-hansi-font-family:Cali= bri; mso-bidi-font-family:Calibri;color:black'>I menjadi cukup. Kedua, Menanggapi dan mendengarkan peningkatan dari pratindakan hingga siklus I. Walaupun beberapa siswa sudah mulai terlihat semangat dan memperhatikan pelajaran, namun di saatsaat tertentu masih terlihat siswa yang tidur di me= ja, bersandar di tembok, dan berbicara dengan temannya.

Ketiga,= mendengarkan penjelasan guru dan mengingat ke= mbali materi/prasyarat teks ulasan meningkat dari sangat kurang pada prati= ndakan menjadi kurang pada siklus I. Intinya semua indikator keaktifan siswa menga= lami peningkatan dibandingkan pra tindakan. Adanya strategi RAFT membuat perhatian= siswa menjadi lebih terarah pada pembuatan teks ulasan.

Selain menggunakan pengamatan proses, untuk mengetahui peningkatan dari segi produk dapat dilihat dari hasil penilaian teks ulasan siklus I pada Tabel 6.<= /o:p>

 

Tabel 6. Hasil Nilai Teks ulasan Siklus 1=

= No

= Nama

= A

= B

= C

= D

= E

Nilai

= Keterangan

1

Aenatul Zaenah

15

20

15

15

20

85

Tuntas

2

Ahmad Faris

15

15

15

10

5

60

Belum Tuntas

3

Aji Saputra

20

20

20

10

10

80

Tuntas

4

Ayu Lestari

20

20

10

10

15

75

Tuntas

5

Cahaya Ameliana

20

10

20

10

20

80

Tuntas

6

Dea Uripah

10

15

10

15

15

65

Belum Tuntas

7

Dwi Sugianti

20

20

10

15

15

80

Tuntas

8

Gina Duwinda

15

10

10

15

15

65

Belum Tuntas

9

Laili Nurhidayah

15

10

10

10

20

65

Belum Tuntas

10

M. Faisal Fahri

20

20

10

10

15

75

Tuntas

11

M. Faris Al Furqon

10

15

5

5

10

45

Belum Tuntas

12

Moh. Dimas Wijaya

20

20

10

10

15

75

Tuntas

13

Mutia Ramadhani

15

15

15

10

5

60

Belum Tuntas

14

Nadia Amilatun

10

15

5

5

10

45

Belum Tuntas

15

Neneng Mutia Rahayu

20

20

10

10

15

75

Tuntas

16

Riyanti Junita

20

20

10

15

15

80

Tuntas

17

Saktiawan

20

20

10

10

15

75

Tuntas

18

Sandi Mufakih

20

20

10

20

15

85

Tuntas

19

Siti Nisfiana Lazuba

20

20

10

10

15

75

Tuntas

20

Syafa Nurunnida

20

20

10

10

15

75

Tuntas

21

Titin Asriyani

15

15

20

15

15

80

Tuntas

22

Ulil Adkhan

10

15

10

15

15

65

Belum Tuntas

23

Zeni Ismail

20

20

10

10

15

75

Tuntas

Jumlah

390

395

265

265

325

1640

Nilai Rata-rata

16,88

17,19

10,31

11,25

14,06

71,30

 

Keterangan

A =3D Penyusunan struktur teks ulasan

B =3D Penentuan judul teks ulasan

C =3D Gambaran umum teks ulasan

D =3D Simpulan teks ulasan

E =3D Ejaan dan tanda baca

 

Tabel 7. Persentase Aspek Penilaian Siklus 1<= /b>

      = No

Aspek

Jumlah

Rata-rata

Nilai Maksimal

Persentase

Kategori

     1

Penyusunan struktur teks ulasan=

= 390

= 16,88

= 460

= 69,35%

= kurang

     2

Penentuan judul teks ulasan

= 395

= 17,19

460

= 85,87

= Baik

     3

Gambaran umum teks ulasan<= /o:p>

= 265

= 10,31

460

57,61%

kurang

    4

Simpulan teks ulasan=

= 265

= 11,25

460

57,61%

kurang

    5

Ejaan dan tanda baca=

= 325

= 14,06

460

70,65%

kurang

        &= nbsp;           &nbs= p;            &= nbsp;           &nbs= p;            &= nbsp;        

Berdasarkan hasil persentase aspek penilaian siklus I pada Tabel 7, dapat disimpulkan, tindakan siklus I belum mencapai hasil maksimal. Hanya pada aspek penentuan judul teks ulasan yang masuk kategori baik, dan aspek yang lain masih kuran= g. Oleh karena itu, pada tindakan siklus II, keempat aspek penilaian yang masih kurang harus lebih ditingkatkan.

 

Tabel 8.  Persentase Nilai Siklus 1

       Penilaian=

       Jumlah

       Rata-rata=

       Nilai Maksimal

       Persentase

      <= /b>Kategori =

       Jumlah Nilai

     &nbs= p;   1640<= o:p>

       &nbs= p; 71,30

2300<= o:p>

        65,22= %

     Kuran= g

 

Berdasarkan Tabel 8<= span lang=3Did style=3D'mso-ascii-font-family:Calibri;mso-hansi-font-family:Cali= bri; mso-bidi-font-family:Calibri;color:black'>, rata-rata kelas nilai teks ulas= an 71,30 dengan presentase 65,22%. Rata-rata kelas tersebut masih belum mencap= ai tujuan yang seharusnya rata-rata kelas mencapai ≥75=

 

Tabel 9. Penilaian Ketuntasan Siklus 1

Jumlah Siswa=

Nilai Rata-rata

Ketuntasan Klasikal

Keterangan

Tuntas

Belum Tuntas<= /p>

23

71,30

14

8

Perlu ditingkatkan

 

Pada hasil tes siswa siklus 1 masih perlu peningkatan karena 8 siswa belum lulus. Nilai rata-rata kelas 62,83 dengan nilai terendah 85 dan nilai tertinggi 45. Rendahnya nilai siswa dapat dianalisis dari penyusunan struktur teks ulasan, penentuan judul teks ulasan, gambaran umum teks ulasan, simpulan teks ulasa= n, dan pada aspek ejaan dan tanda baca

a.&n= bsp;    Refleksi

Kegiatan refleksi ini bertujuan untuk mengetahui tindakan dan mengamati terjadinya peningkatan hasil dan proses belajar menuju ke pencapaian tujuan. Refleksi = ini dilakukan secara bertahap dan berulang untuk memperbaiki dan menyempurnakan= kegiatan yang telah dilakukan sebelumnya. Kegiatan refleksi dalam penelitian ini dilakukan secara kolaborasi antara peneliti dan guru bahasa Indonesia untuk mendeskripsikan hasil tindakan dan kendala yang dialami selama proses pembelajaran. Pada tahap refleksi siklus I ini peneliti dan kolabolator
mengevaluasi proses dan hasil tindakan yang dilakukan pada siklus I. <= /o:p>

Adanya kendala pada siklus I saat proses pembelajaran berlangsung juga menjadi kekurangan pada tindakan. Kendala tersebut didiskusikan peneliti bersama kolabolator untuk mencari jalan keluar pada siklus selanjutnya. Kendala yang dihadapi pada siklus I ini adalah sebagai berikut.

1)&n= bsp;    Sis= wa kurang mampu mengembangkan isi teks ulasan.

2)&n= bsp;    Sis= wa kurang menguasai pemilihan kosakata dan penggunaan bahasa yang benar.

3)&n= bsp;    Sis= wa kurang menguasai tanda baca yang benar.

4)&n= bsp;    Sis= wa kurang aktif saat pembelajaran teks ulasan.

5)&n= bsp;    Sis= wa kurang antusias saat pembelajaran teks ulasan.

Permasalahan atau kendala-kendala yang terjadi pada si= klus I akan menjadi dasar perbaikan dan pemfokusan perencanaan di siklus II.

1.&n= bsp;    Pelaksanaan Siklus 2

Siklus II dilaksanakan melalui beberapa tahap, yaitu perencanaan, tindakan, observ= asi, dan refleksi. Perencanaan pada siklus II bertujuan untuk memperbaiki kekura= ngan yang masih terjadi pada siklus I. Perbaikan tidak hanya dalam segi proses pembelajaran, tapi pada keterampilan siswa teks ulasan. Setiap aspek harus ditingkatkan lagi agar dapat mencapai tujuan, yaitu ≥75% hasil nilai = teks ulasan siswa dinyatakan tuntas.

a.&n= bsp;    Perencanaan

Tahap perencanaan siklus II menca= kup beberapa hal sebagai berikut.

1)&n= bsp;    Pen= eliti menyiapkan materi dan bahan ajar untuk pembelajaran teks ulasan.

2)&n= bsp;    Pen= eliti dan kolabolator mempersiapkan instrumen yang akan digunakan pada siklus II seperti RPP, lembar kerja siswa, lembar observasi, , dan daftar nilai siswa= .

3)&n= bsp;    Pen= eliti dan kolabolator menentukan waktu pelaksanaan, yaitu dua kali
pertemuan.

b.     Tindaka= n

1.&n= bsp;    Pertemuan Pertama Siklus 2<= /b>

Siklus II ini dilaksanakan dua kali pertemuan, yaitu pada hari Rabu tanggal 23 Februari 2022. Guru sebagai kolabolator menggunakan strategi RAFT =  dalam pembelajaran teks ulasan. Pada siklus II ini tema yang digunakan berbeda dengan tema pada siklus I, yaitu Cerpen yang berjudul Marmut Merah Jambu.

Pada pertemuan pertama pelaksanaan pembelajaran diawali oleh guru membuka pelaja= ran, mempresensi kehadiran siswa, dan menyampaikan tujuan pembelajaran. Kemudian guru membentuk kelompok siswa. Setiap kelompok terdiri atas empat siswa.

Setelah guru menuliskan topik-topiknya di papan tulis, setiap kelompok harus mencer= mati topik-topik tersebut. Kemudian setiap kelompok memilih satu topik dan tidak boleh sama dengan kelompok lain. Setelah memilih topik, siswa dalam kelompo= k tersebut berdiskusi untuk menentukan perannya. Peran tersebut antara lain pewawancar= a, observer, dan dokumentasi.

Guru membatasi waktu untuk kegiatan ini. Siswa harus kembali ke kelas sesuai wak= tu yang ditentukan. Setelah seluruh siswa kembali ke kelas, guru meminta siswa untuk mengumpulkan menjadi satu semua informasi yang diperoleh. Kemudian ha= sil informasi tersebut dikumpulkan kepada guru. Guru menutup pembelajaran hari = itu dengan memberi penguatan materi dari kegiatan yang telah
dilakukan dan menghimbau siswa untuk membaca PUEBI agar pertemuan selanjutn= ya dapat menulis dengan baik dan benar.

2.&n= bsp;    Pertemuan Kedua Siklus 2

Pertemuan kedua dilaksanakan pada hari Rabu tanggal 9 Maret 2022. Pada pertemuan kedu= a, guru menginstruksi siswa untuk duduk bersama kelompoknya kembali. Setelah s= iswa berkumpul sesuai dengan kelompoknya, guru membagikan hasil data siswa yang telah dikumpulkan pada pertemuan sebelumnya. Setiap siswa dalam kelompok tersebut harus menulis kerangka laporannya terlebih dahulu. Setelah itu, si= swa teks ulasan sesuai kerangka laporannya. Setelah waktu yang diberikan guru berakh= ir, siswa harus mengumpulkan teks ulasannya. Secara acak guru menginstruksi sis= wa untuk membacakan karyanya di depan kelas, khususnya bagi siswa yang belum membacakan hasilnya.

Selama siswa membacakan teks ulasannya di depan kelas, siswa lain mendengarkan dan mencermati. Kemudian memberi tanggapan atau komentar terhadap karya yang dibacakan. Setelah beberapa siswa membacakan di depan kelas, guru memberi evaluasi dan penguatan materi. Guru menutup pembelajaran dengan salam.=

c.     Pengama= tan

Pengamatan proses dilakukan oleh peneliti kepada siswa saat pembelajaran teks ulasan. Pada siklus II ini pembelajaran teks ulasan dengan strategi RAFT. Melalui hasil analisis dari pengamatan ini, dapat diketahui meningkat atau tidaknya proses pembelajaraan siswa di kelas. Keadaan kelas lebih kondusif. Siswa mampu melaksanakan kegi= atan pembelajaran lebih fokus dari siklus I. Secara lebih rinci, peningkatan tersebut dapat dilihat pada Tabel 18 tentang hasil pengamatan proses pada siklus II.

&nbs= p;

Tabel  10.= Hasil Observasi Keaktifan Siswa Siklus 2

No

Indikator

Score

1

2

3

4

1

Mendengarkan tujuan yang disampaikan guru=

 

 

 

2

Menanggapi dan mendengarkan=

 

 

 

3

Mendengarkan penjelasan guru dan mengingat kembali materi/prasyarat

 

 

 

4

Mendengar, menanggapi penjelasan = guru=

 

 

 

5

Mem= perhatikan materi

 

 

 

6

Siswa mempelajari pengetahuan lain dari berbagai referensi selain dari penjelasan = guru=

 

 

 

7

Siswa mendiskusikan tentang Menyusun Teks Ulasan

 

 

 

8

Siswa dapat memahami tentang Menyusun Teks Ulasan

 

 

 

9

Sis= wa bertanya tentang Menyusun Teks Ulasan

 

 

 

10

Mendengarkan penjelasan guru= =

 

 

 

 

Keterangan

4 =3D sangat baik

3 =3D baik

2 =3D cukup

1 =3D kurang

&n= bsp;

Berdasarkan Tabel 10, hasil pengamatan proses yang dilakukan peneliti pada pra tindakan= dan siklus 2 menunjukkan adanya peningkatan. Pertama, Mendengarkan tujuan yang disampaikan guru pada siklus <= span lang=3Did style=3D'mso-ascii-font-family:Calibri;mso-hansi-font-family:Cali= bri; mso-bidi-font-family:Calibri;color:black'>2 menjadi baik. Kedua, Menanggapi dan mendengarkan peningkatan dari pratindakan hingga siklus I. Walaupun beberapa siswa sudah mulai terlihat semangat dan memperhatikan pelajaran, dan tidak terlihat siswa yang tidur di meja, bersandar di tembok, dan berbicara dengan temannya. Siswa tampak serius mengikuti pembelajaran di kelas.

Ketiga,= mendengarkan penjelasan guru dan mengingat ke= mbali materi/prasyarat teks ulasan meningkat dari kurang pada siklus 1 men= jadi sangat baik pada siklus 2. Semua indikator keaktifan siswa mengalami peningkatan dibandingkan pra tindakan dan siklus 1. Adanya strategi RAFT membuat perhatian siswa menjadi lebih terarah pada pembuatan teks ulasan=

 

Tabel 11. Hasil Penilaian Siklus 2

No

Nama

A

B

C

D

E

Nilai

Keterangan

1

Aenatul Zaenah

15

20

15

15

20

85

Tuntas

2

Ahmad Faris

15

15

15

15

15

75

Tuntas

3

Aji Saputra

20

20

20

15

10

85

Tuntas

4

Ayu Lestari

20

20

10

15

15

80

Tuntas

5

Cahaya Ameliana

20

15

20

15

20

90

Tuntas

6

Dea Uripah

15

15

15

15

15

75

Tuntas

7

Dwi Sugianti

20

20

20

20

15

95

Tuntas

8

Gina Duwinda

15

15

15

15

15

75

Tuntas

9

Laili Nurhidayah

15

15

15

10

20

75

Tuntas

10

M. Faisal Fahri

20

20

15

10

15

80

Tuntas

11

M. Faris Al Furqon

15

15

10

10

15

65

Belum Tuntas

12

Moh. Dimas Wijaya

20

20

15

10

15

80

Tuntas

13

Mutia Ramadhani

15

15

15

15

15

75

Tuntas

14

Nadia Amilatun

10

15

10

15

15

65

Belum Tuntas

15

Neneng Mutia Rahayu

20

20

15

15

15

85

Tuntas

16

Riyanti Junita

20

20

15

20

15

90

Tuntas

17

Saktiawan

20

20

15

10

15

80

Tuntas

18

Sandi Mufakih

20

20

15

20

20

95

Tuntas

19

Siti Nisfiana Lazuba

20

20

15

10

15

80

Tuntas

20

Syafa Nurunnida

20

20

15

10

15

80

Tuntas

21

Titin Asriyani

20

15

20

15

15

85

Tuntas

22

Ulil Adkhan

15

15

15

15

15

75

Tuntas

23

Zeni Ismail

20

20

15

15

15

85

Tuntas

Jumlah

410

410

350

325

360

1855

Nilai Rata-rata

17,83

17,83

15,22

14,13

15,65

80.65

 <= /p>

Keterangan

A =3D Penyusunan struktur teks ulasan

B =3D Penentuan judul teks ulasan

C =3D Gambaran umum teks ulasan

D =3D Simpulan teks ulasan

E =3D Ejaan dan tanda baca

 

Tabel 12. Persentase Aspek Penilaian Siklus 2<= /b>

No

Aspek

Jumlah

Rata-rata

Nilai Maksimal

Persentase

Kategori

1

= Penyusunan struktur teks ulasan=

= 410

= 17,83

= 460

= 89,13%

Sangat baik

2

= Penentuan judul teks ulasan

= 410

= 17,83

460

= 89,13%

Sangat baik

3

= Gambaran umum teks ulasan<= /o:p>

= 350

= 15,22

460

76,08%

Baik

4

= Simpulan teks ulasan=

= 325

= 14,13

460

70,65%

Kurang

5

= Ejaan dan tanda baca=

= 360

= 15,65

460

78,26%

Baik

        &= nbsp;           &nbs= p;            &= nbsp;           &nbs= p;            &= nbsp;        

Berdasarkan hasil persentase aspek penilaian siklus 2 pada Tabel 12, dapat disimpulkan, tindakan siklus 2 meskipun belum mencapai hasil maksimal. Hanya pada aspek simpulan teks ulasan yang termasuk kategori kurang. Dan jika dirata-rata se= mua aspek termasuk dalam kategori baik. Oleh karena itu, pada tindakan siklus I= I, keempat aspek penilaian sudah cukup baik dibandingkan siklus 1.<= /span>

 

Tabel 13.  Persentase Nilai Siklus 2

= Penilaian=

Jumlah

= Rata-rata=

= Nilai Maksimal

Persentase

= Kategori =

= Jumlah Nilai

1855<= o:p>

= 80,65=

= 2300<= o:p>

91,30= %

= Sangat Baik

 

Berdasarkan Tabel 13, rata-rata k= elas nilai teks ulasan 80,65 dengan presentase 91,30%. Rata-rata kelas tersebut sudah mencapai tujuan yang seharusnya rata-rata kelas mencapai ≥75. D= an dinyatakan tidak perlu dilanjutkan ke siklus berikutnya.<= /p>

 

Tabel 14. Penilaian Ketuntasan Siklus 2=

= Jumlah Siswa

= Nilai Rata-rata

Ketuntasan Klasikal

Keterangan

= Tuntas

= Belum Tuntas

= 23

= 80,65

= 21

= 2

Baik

 

Berdasarkan Tabel 14, dapat terlihat dari segi produk siklus 2, nilai siswa sudah di at= as KKM, yaitu ≥75. Rata-rata kelas mencapai 80,65 dengan kategori baik. Peningkatan nilai ini diperoleh dari peningkatan penulisan isi teks ulasan, organisasi struktur, pemilihan kosakata, penggunaan bahasa dan mekanisme penulisan. Keberhasilan produk dapat dilihat dari ≥75% jumlah siswa di kelas tuntas. Jumlah siswa yang tuntas, yaitu 91,30%, artinya penelitian ini sudah berhasil.

d.     Refleks= i

Hasil tindakan pada siklus 2 lebih baik dibandingkan dengan siklus 1. Keberhasilan proses dilihat dari siswa lebih fokus, semangat, dan antusias melaksanakan pembelajaran teks ulasan di kelas. Siswa aktif bertanya jawab dan berdiskusi dengan kelompoknya. Pada saat pengamatan, siswa lebih aktif mencari ata dan informasi. Siswa lebih tepat waktu saat mengumpulkan data dari lapangan dan mengumpulkan teks ulasan kepada guru. Siswa juga tidak grogi saat membacakan hasil teks ulasannya di depan kelas.

&n= bsp;

PEMBAHA= SAN

Penelitian dilaksanakan di MTs Ma’arif NU 4 Song= gom dengan menggunakan model pembelajaran RAFT kelas VIII  C pada pembelajaran menyusun  te= ks ulasan. Untuk meningkatkan pembelajaran menyusun teks ulasan maka perlu diterapkan model pembelajaran berbasis masalah agar siswa tidak terlalu kesulitan dalam mengulas kembali dan memberi komentar terhadap suatu karya. Penelitian yang dilakukan oleh peneliti adalah penelitian tindakan kelas ya= ng dilaksanakan dalam dua siklus yang setiap siklus terdiri dari dua kali pertemuan.

Pada tahap perencanaan siklus I dan siklus II, memiliki kemiripan pada perencanaan, yang berbeda terletak pada langkah-langkah pembelajaran yang akan dilakukan. Langkah pembelajaran pada siklus I belum terlaksana secara maksimal kemudian pada siklus II dilaksanakan secara keseluruhan. Hal ini menyebabkan hasil yang diperoleh pada siklus I tidak meningkat dibandingkan siklus II karena siklus II langkah-langkah pembelaja= tan terlaksana dengan baik.

Pada tahap pelaksanaan tindakan siklus I, dimulai dari menyampaikan tujuan pembelajaran kemudia masuk pada inti pembelajaran dengan guru menyuruh siswa membentuk kelompok, kemudian diberikan masalah yang akan dipecahkan sendiri oleh siswa dan media cerpen yang digunakan dalam pembelajaran menyusun teks ulasan namun yang didapatkan kurang meningkat. Tetapi pada siklus II menjadi meningkat dilihat dari aktivitas siswa sudah mengalami peningkatan.

Berdasarkan dari hasil penelitian mengenai hasil tes a= tau evaluasi belajar siswa pada pembelajaran menyusun teks ulasan melalui dua siklus dengan menggunakan model RAF= T telah mengalami peningkatan yang sangat baik. Skor rata-rata pada hasil tes kemampuan menyusun teks ulasan siswa kelas VIII C MTs Ma’arif NU 4 Songgom setelah pemberian tindakan.

Pada siklus I skor rata-rata dari hasil belajar menyus= un teks ulasan adalah 71,30 dari skor ideal 100. Skor tertinggi 85 dan skor terendah 45. Jika skor hasil tes kemampuan menyusun teks ulasan siswa dapat dikelompokkan ke dalam dua kategori, maka diperoleh distribusi frekuensi dan persentase, yaitu terdapat 14 siswa berada pada ketegori tuntas dengan persentasi 65,62%, terdapat 8 siswa berada pada kategori belum tuntas dengan persentasi 34,38%. Persentasi ketuntasan dari siklus I dari hasil belajar s= iswa tersebut masih dianggap belum cukup mencapai nilai KKM yaitu 75, oleh karena itu perlalu dilakukan lagi tindakan untuk meningkatkan hasil belajar siswa = menyusun teks ulasan dengan Strategi RAFT (Role, Audience, Format, Topic).

Proses dan hasil belajar yang dilakukan pada siklus I dianggap belum optimal. Hal ini kareanakan masih banyak siswa yang kurang a= ktif dalam mengikuti proses pembelajaran, terbukti dari hasil lembar observasi y= ang rendah dengan rata-rata skor 71,30 dari skor ideal yaitu 100. Setelah diket= ahui hasil dari siklus I yang dianggap masih kurang efektif maka akan dilakukan tindakan selanjutnya dengan melanjutkan ke siklus II. Hasil belajar menyusun teks ulasan dengan Strategi RAFT (R= ole, Audience, Format, Topic) pada siklus II terdapat peningkatan yang signifikan, dapat dilihat dari rata-rata 23 siswa yaitu 80,65 dari skor ide= al 100. Skor tertinggi 95 dan skor terendah 65. Jika skor tes kemampuan menyus= un teks ulasan dikelompokkan dalam dua kategori, maka frekuensi dan persentasi dari siklus II yaitu, terdapat 21 siswa berada pada kategori yang tuntas da= n 23 siswa (91,30%) yang dinyatakan tuntas dalam menyusun teks ulasan, sehingga = pada siklus II telah mencapai standar KKM 75 dan siklus II ini dapat dinyatakan bahwa dapat meningkatkan hasil belajar siswa menyusun teks ulasan dengan Strategi RAFT (Role, Audience, Format, Topic) siswa kelas VIII C MTs Ma’= arif NU 4 Songgom.

 

KESIMPULAN

Berdasa= rkan kegiatan penelitian tindakan kelas yang telah dilaksanakan, dapat disimpulk= an bahwa terjadi peningkatan keterampilan menyusun teks ulasan menggunakan strategi RAFT (Role, Audience, Form= at, Topic) dalam pembelajaran menyusun teks ulasan pada siswa kelas VIII C = MTs Ma’arif NU 4 Songgom. Kualitas pembelajaran yang dapat meningkatkan pembelajaran menyusun teks ulasan karena menggunakan model pembelajaran berbasis masalah sehingga terjadi peningkatan dan mengalami perubahan yang = baik pada proses belajar dan tidak lagi membosankan dan membuat pembelajaran menyusun teks ulasan menjadi menarik.

Berdasa= rkan hasil penelitian yang telah dilakukan peneliti, maka diperoleh data dari ha= sil belajar dari siklus I yang ditunjukkan dengan terjadinya peningkatan skor rata-rata siswa belajar menyusun teks ulasan yaitu 71,30 dengan ketuntasan hasil belajar hanya 65,22% dan pada siklus II nilai rata-rata siswa 80,65 dengan persentasi ketuntasan hasil belajar sebesar 91,30%, selisih dari sik= lus I dan siklus II sebesar 26,08%.

Dengan demikian pembelajaran dengan strategi RAFT (Role, Audience, Format, Topic) dapat meningkatkan hasil belajar menyus= un teks ulasan. Pengetahuan siswa dalam menyusun teks ulasan mengalami peningk= atan dari siklus I dan siklus II. Dari yang sebelumnya siklus I hanya 15 siswa y= ang tuntas dan siklus II menjadi 21 siswa yang tuntas dari 23 siswa di kelas VI= II C MTs Ma’arif NU 4 Songgom. Keberhasilan pemebelajaran dapat dilihat da= ri tingkat persentasi yaitu dari siklus I 65,22% dan siklus II 91,30%. Secara keseluruhan pada akhir siklus II dapat disimpulkan bahwa semua aspek dan kriteria menyusun teks ulasan telah mengalami peningkatan yang cukup signif= ikan dan terbukti bahwa penggunaan strategi RAFT (Role, Audience, Format, Topic) siswa kelas VIII C MTs Ma’arif NU= 4 Songgom dinilai berhasil.

 

DAFTAR PUSTAKA

Asnidar, Anin, Agus, M., & Putri, Lulu. (2023). Peningkatan Kemampuan Menulis Teks Eksposisi Menggunakan Strategi Pembelajaran RAFT (Role, Audience, Format, Topic) Siswa Kelas VII SMP Negeri 3 Turatea Kabupaten Jenepont= o. Journal on Education, 6(1), 1826–1836.

Erviana, Yeni, Munifah, Siti, & Mustikas= ari, Rizki. (2021). Peningkatan Kemampuan Menulis Kata Dengan Ape Dadu Cerdas. = MENTARI: Jurnal Pendidikan Anak Usia Dini, 1(2).

Hanifah, Nurdinah. (2014). Memahami penelitian tindakan kelas: teori dan aplikasinya. Upi Press.

Indonesia, Pendidikan Bahasa D. A. N. Sastra. (N.D.-A). Peningkatan Keterampilan Menulis Teks Ulasan Dengan Model Berbasis Masalah Siswa Kelas Viii Smp Negeri 4 Sungguminasa.

Kartikasari, Galuh. (2016). Pengaruh media pembelajaran berbasis multimedia terhadap motivasi dan hasil belajar materi sistem pencernaan manusia: Studi eksperimen pada siswa kelas V MI Miftahul Huda Pandantoyo. Dinamika Penelitian: Media Komunikasi Penelitian Sosial Keagamaan, 16(1), 59–77.

Lazulfa, Indana. (2019). Keterampilan Berbahasa: Menulis Karangan Eksposisi.

Lestari, Novi, Hayati, Nur Fadilla, Siregar, Permata Sari Br, Silalahi, Riris, Limbong, Romasda, & Munte, Yun Parbueuli. (2023). Menganalisis Kesalahan Siswa SMP dalam Mengulas Buku. <= i>JURNAL EDUKASI NONFORMAL, 4(1), 62–72.

Malahayati, N. S. (2020). Pengaruh Strate= gi Pembelajaran RAFT (Role, Audience, Format, Topic) Siswa Kelas VIII SMP Neg= eri 34 Medan Tahun Pembelajaran 2019/2020 . Universitas Negeri Medan, = Medan.

Praptanti, Isnaeni. (2021). Pembelajaran Men= ulis Teks Argumentasi Berbasis Strategi Role Audience Format Topic (RAFT) Berbantuan Media Video Peristiwa Aktual Pada Mahasiswa Fakultas Ekonomi Universitas Muhammadiyah Purwokerto. Metafora: Jurnal Pembelajaran Baha= sa Dan Sastra, 7(1), 31–42.

Pustaka, Tim Masmedia Buana. (2017). Baha= sa Indonesia. Sidoarjo: Masmedia.

Riana, Riana, & Gulo, Lasman. (2022). Peningkatan Kemampuan Mengidentifikasi Teks Ulasan Dengan Menggunakan Model Pembelajaran Scramble. Educativo: Jurnal Pendidikan, 1(2), 537–543.

Rumondang, Asih. (2023). Meningkatkan Keterampilan Siswa Dalam Menulis Teks Laporan Percobaan Melalui Penerapan Model Discovery Learning Di Kelas Ix B Spf Smp Negeri 2 Jalancagak. J-K= IP (Jurnal Keguruan Dan Ilmu Pendidikan), 4(1), 249–258.

Sari, Septiana Dwi Puspita. (2016). Manfaat media pembelajaran berbasis ICT (information and communication technology) dalam pembelajaran bahasa Indonesia. Prosiding Seminar Nasional Teknolo= gi Pendidikan.

Setyonegoro, Agus, Akhyaruddin, Akhyaruddin, & Aqso, Gani Ismail. (2023). Problematik Guru Dalam Melaksanakan Pembelajaran Teks Ulasan Kelas Viii Smp Islam Al Falah Kota Jambi. Aksa= ra: Jurnal Ilmiah Pendidikan Bahasa Dan Sastra Indonesia, 7(1), 13–17.

 

------=_NextPart_01D9A81A.66325150 Content-Location: file:///C:/1EC81125/Locus_Revisi_Khalimah.fld/item0001.xml Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/xml = Tri16JournalArticle{15DD42C9-6491-4B00-8AD6-A79C258673EB}TriyantoMenjadi Islam Sama Dengan Menjadi Miskin (Studi Ad= aptasi Muallaf Tionghoa Terhadap Masyarakat Aceh)C= ommunity2016230-2411Sug13Book{083398FF-0B0B-44EC-BCFB-02C82DC42E1B}Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R & D.= 2013Sugi= yonoBandung<= /b:City>Alfabeta2Zuh09Book{8AEDD522-A974-4457-9C95-F9A82F9AD382} Madinah: Kota Suc= i, Piagam Madinah, dan Teladan Muhammad SAWJakarta2009Mi= srawiZuhairi= PT. Kompas Media Nusantara3Bro16Inte= rview{B52D7CBC-A778-4ABF-AA3A-0190B8EAF5DD}= Damai Itu Indah dan Intrik Konflik 2016= Bromansyah<= /b:Person>SaktiCakrakusumaAgustus084 ------=_NextPart_01D9A81A.66325150 Content-Location: file:///C:/1EC81125/Locus_Revisi_Khalimah.fld/props002.xml Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/xml ------=_NextPart_01D9A81A.66325150 Content-Location: file:///C:/1EC81125/Locus_Revisi_Khalimah.fld/themedata.thmx Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: application/vnd.ms-officetheme UEsDBBQABgAIAAAAIQDp3g+//wAAABwCAAATAAAAW0NvbnRlbnRfVHlwZXNdLnhtbKyRy07DMBBF 90j8g+UtSpyyQAgl6YLHjseifMDImSQWydiyp1X790zSVEKoIBZsLNkz954743K9Hwe1w5icp0qv 8kIrJOsbR12l3zdP2a1WiYEaGDxhpQ+Y9Lq+vCg3h4BJiZpSpXvmcGdMsj2OkHIfkKTS+jgCyzV2 JoD9gA7NdVHcGOuJkTjjyUPX5QO2sB1YPe7l+Zgk4pC0uj82TqxKQwiDs8CS1Oyo+UbJFkIuyrkn 9S6kK4mhzVnCVPkZsOheZTXRNajeIPILjBLDsAyJX89nIBkt5r87nons29ZZbLzdjrKOfDZezE7B /xRg9T/oE9PMf1t/AgAA//8DAFBLAwQUAAYACAAAACEApdan58AAAAA2AQAACwAAAF9yZWxzLy5y ZWxzhI/PasMwDIfvhb2D0X1R0sMYJXYvpZBDL6N9AOEof2giG9sb69tPxwYKuwiEpO/3qT3+rov5 4ZTnIBaaqgbD4kM/y2jhdj2/f4LJhaSnJQhbeHCGo3vbtV+8UNGjPM0xG6VItjCVEg+I2U+8Uq5C ZNHJENJKRds0YiR/p5FxX9cfmJ4Z4DZM0/UWUtc3YK6PqMn/s8MwzJ5PwX+vLOVFBG43lExp5GKh qC/jU72QqGWq1B7Qtbj51v0BAAD//wMAUEsDBBQABgAIAAAAIQBreZYWgwAAAIoAAAAcAAAAdGhl bWUvdGhlbWUvdGhlbWVNYW5hZ2VyLnhtbAzMTQrDIBBA4X2hd5DZN2O7KEVissuuu/YAQ5waQceg 0p/b1+XjgzfO3xTVm0sNWSycBw2KZc0uiLfwfCynG6jaSBzFLGzhxxXm6XgYybSNE99JyHNRfSPV kIWttd0g1rUr1SHvLN1euSRqPYtHV+jT9yniResrJgoCOP0BAAD//wMAUEsDBBQABgAIAAAAIQBa g/ICswYAAE8aAAAWAAAAdGhlbWUvdGhlbWUvdGhlbWUxLnhtbOxZz2/bNhS+D9j/IOju+pck20Gd wpbtZmvSFrXboUfapi02lGSIdFKjKDC0xwEDhnXDDiuw2w7DtgItsEv312TrsHXA/oU9UrJM2vSS BjkEQ5OLRX3v8eN75PdI8eq1hyG1jnDCSBw17fKVkm3haBSPSTRt2ncHvULdthhH0RjROMJNe4GZ fW33ww+uoh0e4BBbYB+xHdS0A85nO8UiG0EzYlfiGY7g3SROQsThMZkWxwk6Br8hLVZKJa8YIhLZ VoRCcHtrMiEjbA2ES3t36bxL4THiTDSMaNIXrrFmIbHjw7JAsAXzaWIdIdq0oZ9xfDzAD7ltUcQ4 vGjaJflnF3evFtFOZkT5FlvFrif/MrvMYHxYkX0m02HeqeO4jtfK/UsA5Zu4bq3rdb3cnwSg0QhG mnJRfbrtRrvjZlgFlP40+O7UOtWyhlf8Vzc4t1zxr+ElKPXvbOB7PR+iqOElKMW7G3jHqVV8R8NL UIr3NvC1Uqvj1DS8BAWURIcb6JLrVf3laHPIJKZ7RnjDdXq1SuZ8hYLZkM8u0cUkjvi2uRaiB3HS A4AAUsRJZPHFDE/QCGaxjygZJsTaJ9OAi27QDkbK+7RpxDaaRI8WGyVkxpv2xzME62Ll9Z/XP/7z +qV18uTVyZNfTp4+PXnyc+pIs9pD0VS1evv9F38//9T66+V3b599ZcYzFf/7T5/99uuXZiAsohWd N1+/+OPVizfffP7nD88M8FaChip8QELMrJv42LoThzAwGRWdOR4m72YxCBBRLVrRlKEIiV4M/rs8 0NA3F4giA66N9QjeS0BETMDr8wca4X6QzDkxeLwRhBrwII5pO06MUbgh+lLCPJhHU3PnyVzF3UHo yNS3jyItv935DNSTmFz6AdZo3qYo4miKI8wt8S4+xNgwuvuEaHE9IKMkZvGEW/eJ1UbEGJIBGWqz aWW0R0LIy8JEEPKtxebgntWOqWnUHXykI2FVIGogP8BUC+N1NOcoNLkcoJCqAd9HPDCR7C+SkYrr Mg6ZnmIaW90xZsxkcyuB8SpJvwECYk77AV2EOjLh5NDkcx/FsYrsxId+gMKZCdsnUaBiP2KHMEWR dTvmJvhBrK8Q8Qx5QNHWdN8jWEv36WpwF7RTpbSaIOLNPDHk8jqOtfnbX9AJwlJqQNo1xQ5JdKp8 pz1cnHCDVL759rmB92WV7FZCjGtmb02ot+HW5dmPkzG5/OrcQfPoNoYFsVmi3ovze3G2//fivG09 X7wkr1QYBFpsBtPtttx8h1v33hNCaZ8vKN5ncvvNoPaMe9Ao7OS5E+dnsVkAP8VKhg403DRB0sZK Yv4J4UE/QDPYupdt4WTKMtdTZs1iBkdG2Wz0LfB0Hh7E4/TIWS6L42UqHgzxVXvJzdvhuMBTtFdb HaNy95LtVB53lwSE7buQUDrTSVQNJGrLRhEkebiGoBlIyJFdCIuGgUVduF+maoMFUMuzApsjC7ZU Tdt1wASM4MyEKB6LPKWpXmZXJvMiM70tmNoMKMF3jWwGrDLdEFy3Dk+MLp1qZ8i0RkKZbjoJGRlZ w1iAxjibnaL1LDTeNdeNVUo1eiIUWSwUGrX6f7E4b67Bbl0baKQqBY2s46btVV2YMiM0a9oTOLrD z3AGc4eJTS2iU/j+NeJJuuDPoyyzhPEOYkEacCk6qRqEhOPEoiRs2mL4eRpoJDVEcitXQBAuLbkG yMplIwdJ15OMJxM84mralRYR6fQRFD7VCuNbaX5+sLCM55DufjA+toZ0ntxBMMXcWlkEcEwYfN8p p9EcE/gkmQvZav6tFaZMdtVvgnIOpe2IzgKUVRRVzFO4lPKcjnzKY6A8ZWOGgCohyQrhcCoKrBpU rZrmVSPlsLXqnm4kIqeI5qpmaqoiqqZZxbQelmVgLZbnK/IKq2WIoVyqFT6V7nXJbSy1bm2fkFcJ CHgeP0PVPUNBUKitOtOoCcabMiw0O2vVa8dygKdQO0uRUFTfW7pdi1teI4zdQeO5Kj/Yrc9aaJos 95Uy0vLuQr1eiIcPQDw68CF3TjmTqYTLgwTBhqgv9ySpbMASecizpQG/rHlCmvajktty/IrrF0p1 t1twqk6pUHdb1ULLdavlrlsuddqVx1BYeBCW3fTepAcfm+giuz2R7Rs3KOHye9qVURwWY3lDUpTE 5Q1KubL9BsUiIDqPvEqvUW20vUKj2uoVnE67Xmj4XrvQ8fxap9fx3Xqj99i2jiTYaVV9x+vWC17Z 9wuOVxL0641CzalUWk6tVe86rcfZNgZGnspHFgsIr+S1+y8AAAD//wMAUEsDBBQABgAIAAAAIQAN 0ZCftgAAABsBAAAnAAAAdGhlbWUvdGhlbWUvX3JlbHMvdGhlbWVNYW5hZ2VyLnhtbC5yZWxzhI9N CsIwFIT3gncIb2/TuhCRJt2I0K3UA4TkNQ02PyRR7O0NriwILodhvplpu5edyRNjMt4xaKoaCDrp lXGawW247I5AUhZOidk7ZLBggo5vN+0VZ5FLKE0mJFIoLjGYcg4nSpOc0IpU+YCuOKOPVuQio6ZB yLvQSPd1faDxmwF8xSS9YhB71QAZllCa/7P9OBqJZy8fFl3+UUFz2YUFKKLGzOAjm6pMBMpburrE 3wAAAP//AwBQSwECLQAUAAYACAAAACEA6d4Pv/8AAAAcAgAAEwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAW0Nv bnRlbnRfVHlwZXNdLnhtbFBLAQItABQABgAIAAAAIQCl1qfnwAAAADYBAAALAAAAAAAAAAAAAAAA ADABAABfcmVscy8ucmVsc1BLAQItABQABgAIAAAAIQBreZYWgwAAAIoAAAAcAAAAAAAAAAAAAAAA ABkCAAB0aGVtZS90aGVtZS90aGVtZU1hbmFnZXIueG1sUEsBAi0AFAAGAAgAAAAhAFqD8gKzBgAA TxoAABYAAAAAAAAAAAAAAAAA1gIAAHRoZW1lL3RoZW1lL3RoZW1lMS54bWxQSwECLQAUAAYACAAA ACEADdGQn7YAAAAbAQAAJwAAAAAAAAAAAAAAAAC9CQAAdGhlbWUvdGhlbWUvX3JlbHMvdGhlbWVN YW5hZ2VyLnhtbC5yZWxzUEsFBgAAAAAFAAUAXQEAALgKAAAAAA== ------=_NextPart_01D9A81A.66325150 Content-Location: file:///C:/1EC81125/Locus_Revisi_Khalimah.fld/colorschememapping.xml Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/xml ------=_NextPart_01D9A81A.66325150 Content-Location: file:///C:/1EC81125/Locus_Revisi_Khalimah.fld/plchdr.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="us-ascii"
Click or tap here to enter text.
------=_NextPart_01D9A81A.66325150 Content-Location: file:///C:/1EC81125/Locus_Revisi_Khalimah.fld/image001.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFgAAAAfCAMAAABUFvrSAAAAIGNIUk0AAHolAACAgwAA+f8AAIDp AAB1MAAA6mAAADqYAAAXb5JfxUYAAAAEZ0FNQQAAsY58+1GTAAAAAXNSR0IB2cksfwAAAb9QTFRF ////////////////8fHx7+/v6Ofn4+Pj4N/g39/f1tXV09bS0tXS0tXR0dTR0dTQ0NTQ0NPPz9PP ztLOztHNzdHNzdHMz8/PzdDMzNDMzNDLzM/Ly8/Ly8/Ky87Kys3Jyc3Jyc3Iy8rLyMzIyMzHx8vH xsrGycjIxsrFxcnFyMfHxcnExMnExMjDw8jDxMfDw8fCwsfCwcXAwMXAwMW/wMS/v8S+v8O+vsO+ vsK9vcK9vcK8v7+/vMG8vMG7vMC8u8C7u8C6ur+6ur+5ub65ub64uL23t7y2urm5tru1tbq0tLqz tLmzs7iysrixtbW1srexsbewsbawsLavsLWvr7Wur7SusLOvrrStrrOtr7KvrbOsrLKrr6+vq7Gq rKuro6Ghn6OenqCdn5+fnp2dn5aalpmWmJaXk5iTkZSRkZORkY+Pj4+PiYyJjoeLhIaEhIWEgoWC hIGCgICAfX98fH98eXx5dnN0cHJvcHBwbmxsY19hYGBgXV5dUFFQUFBQQ0RDQEBAPj8+Pzc5NTY1 MjMxMDAwMS0uLS0tKSkpKCkoKCgoKicnJCQkIx8gICAgGxsbEBAQDg4ODQ4NAAAAi/BQCAAAAAN0 Uk5TAAoO5yEBUwAAA49JREFUeNq1lo930lYUx7Pdsg5pjdF0DiixTNyyKpVhtToY2lGKxeJaHU4H pWrdZplOV7STDfnRbdGyLTTy/YN3XkJoGqBn4nwHzjvn+3gfbr73vvvCvYu3MjgOSCUTsfPhKTkw IXndbq/vWEAOhmdic8lUevnrm9lsLv/6A+CQSsYjZ0Oy3ycK/IjLNXJQEMf9cmg6EmfkzM1sbiAy h2Q8ciZ4QhL5x7UWe4hW7RF/xBc4Ff48nkxdvZ65ZYa8uc2WtzftjJ46OCQiZ4IBj1DY2TVoZ11w +0+GI3PJxaXr7ZDvN4B6qVQHGvethD46OMTOBgNuvgJAKxej0WJZA1A5/YH/1HQssZBeNkK+8wpV JxGRs4pXFkI/HRzOh054GFcrOsgYaxrQOO0OhGZm51N6yPl8A2UiAtgyGrsAXR+enBy26eAQliWh AihO6gyHAlQEnxyOJBbS125kc7lNVA+YYKqi46eu31ZVVb28R2fgqeNiAVAcRHvJ60f8wXOzyStL mVu53DYs/+vEtrmf6ZPq77/9oqo/WnUGln38DrSjtGc4NOzw43L4i0TqKvMCdaaWoRtCdXT212no O/UnonvqC6vOwIGxx0CRbGMNeCQGQhfiC+lrDFwi3QnDi9IuuERD/6h/EQ2r6nsWnYEnDtegOYii 1Xq9aEwPiEhDTTjGvFhcvrEvmL56GdXB79vAEt9iDxjVK7i+ok9l9titg76T05fmryxn9rWCLt/+ hGhVVe1WeEeBB0QKms5oc02B4lxprulejHjlcGw+tZTJmskzArYl756qbmz8rf5gT57HBUTZnqKx tW13FHC5PzbBm6hSn3Ij2mDl9uuQvdz+E9h6QEpdB+Sj1dUDNn2PFY6jzaIChU12KwY50u3ktbPW SV4JLV7qJC+fv9MAlHJJsTehPrpebhVo1Cm3lbo+URM1YSJ47kuj3AZpm4Gxgu5FrwPy2YW5hbTR hV6/0X+qH2nn/kd6EPDUcfFuryZUEP1TM7PJRb0JDQLGU0l4DiiWNuTU26b08xtd0wCeeQ9ZG72j qAF/8J6neFMwnrgPPbddTfyH39t+aZwPGN/uBeoFxhOvcNd6mRYEj50Lan+oWzcXu8F4Jol8wbz+ 13lR6vbBbJs9FowW0hOMP7/1jR3mR12uUV4Qx7/Z6jatjxHGUt+IAWw9vCh5PR6vdPHhVq9s9IvY 9L4v+P9+K3znLXH/BS/TEND+y7DLAAAAAElFTkSuQmCC ------=_NextPart_01D9A81A.66325150 Content-Location: file:///C:/1EC81125/Locus_Revisi_Khalimah.fld/image002.jpg Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/jpeg /9j/4AAQSkZJRgABAQAASABIAAD/4QB0RXhpZgAATU0AKgAAAAgABAEaAAUAAAABAAAAPgEbAAUA AAABAAAARgEoAAMAAAABAAIAAIdpAAQAAAABAAAATgAAAAAAAABIAAAAAQAAAEgAAAABAAKgAgAE AAAAAQAAAEKgAwAEAAAAAQAAACAAAAAA/+0AOFBob3Rvc2hvcCAzLjAAOEJJTQQEAAAAAAAAOEJJ TQQlAAAAAAAQ1B2M2Y8AsgTpgAmY7PhCfv/AABEIACAAQgMBIgACEQEDEQH/xAAfAAABBQEBAQEB AQAAAAAAAAAAAQIDBAUGBwgJCgv/xAC1EAACAQMDAgQDBQUEBAAAAX0BAgMABBEFEiExQQYTUWEH InEUMoGRoQgjQrHBFVLR8CQzYnKCCQoWFxgZGiUmJygpKjQ1Njc4OTpDREVGR0hJSlNUVVZXWFla Y2RlZmdoaWpzdHV2d3h5eoOEhYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbH yMnK0tPU1dbX2Nna4eLj5OXm5+jp6vHy8/T19vf4+fr/xAAfAQADAQEBAQEBAQEBAAAAAAAAAQID BAUGBwgJCgv/xAC1EQACAQIEBAMEBwUEBAABAncAAQIDEQQFITEGEkFRB2FxEyIygQgUQpGhscEJ IzNS8BVictEKFiQ04SXxFxgZGiYnKCkqNTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1 dnd4eXqCg4SFhoeIiYqSk5SVlpeYmZqio6Slpqeoqaqys7S1tre4ubrCw8TFxsfIycrS09TV1tfY 2dri4+Tl5ufo6ery8/T19vf4+fr/2wBDAAICAgICAgMCAgMFAwMDBQYFBQUFBggGBgYGBggKCAgI CAgICgoKCgoKCgoMDAwMDAwODg4ODg8PDw8PDw8PDw//2wBDAQICAgQEBAcEBAcQCwkLEBAQEBAQ EBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBD/3QAEAAX/2gAMAwEA AhEDEQA/ALWg6H4SvPCXw0+H3w++GehePvi/480K01iaXWLSKeK3jniWW61TVbqRXmYPM7EZYvIx IB6A+y3f7Afx80rS11uwvPhjr+qxbpH0efwZZ2llLjkRJeRp5655AYqOxPevn74XeG/GfiF/GPw8 8CX39iePfiF8JfBjeFrt5zame20+GEanawzDmN5QGUlTlc7zgDNe2aj+zJ8YZdb8PalZfCbVk8B2 lvfxL4SHjh0uLbV5Vi8nVGuROViTKsoSJ5CmDIELOVpJCSG/DLwt8Evijomqx6h8KNE8LeLfC122 m69os+l2bS2N4gz8rCLDxSD5onHDCsjxl8JvBa6noHgn4efDbw1f+K/F161lp63WmWy2kAiiae4u bgrHu8uGJGbauC7bVHWvUfDF/pPiH9q742654ai32On6b4c0a/njkaeOTWLKGT7QnnEAyvChSJ3P OV5qbxrZ+NrDX/DfxB+HBg/4SXwdevd21veFltbyGeFre5tZWUEp5sTnY4B2OFOMZrN7mb3Pny/+ AOjeHtO+IHiXw03hH4ij4UXPleI9JGh6NBO9skQluJ7M2LSSQSQlZkEF2u5zC+CMqT1Pivwb8CfC fgi+8eT+AdEu7G0tVukSLSrUyTCQL5SIPK+9IzKo9zzVqKTxY8Pxc0n4a/Dy58D33xw1D7Tr2q6n LZsun2ckAhuYbRbS4ne5mkd55Y3dYVVp2JGQM994v8B2/irwDfeAUklsbe4tEtoZkBLwNBtMEg9S jorY74x3pyaHJo+ZpfhDodvqdxpHiBdA0bxHaXllY30Ft4MsL7wxpGpagAbbTb7UQ32wyOzLG80a BFdsAYzXqXgb4efC3xLobXOs/DTQtJ1nTru607UrM6baOLe/sJWguI1fyvnQOpKN/EpBqbWdY+J+ v3U0ni7wbrOoand3un6jqFjp97pcHhfVdV03abe8mmdRqUUJeOOSWAIxyoVSQK9F8CeG9f0HQ5f+ EnuxqWvate3mq6ncRIUikvtQmaebylPKxqzbUH90CiTXQc2uh+KXxI+JfxM8IfEPxR4T8K+M9d0j RdF1W+sbGytdWvYre1tbad4oYYo1mCpHGihVUDAAAFcZ/wALs+NX/RQ/Ev8A4Or7/wCPUnxrBHxk 8eAj/mP6p/6VSV5ng07hc//Q+PPhf4M/al8GW0Xwx+Lnwb+IGpaP4cvJJdH1XRNMvf7V0C9QlWm0 68jieKWByOYw5icYZD6/Z2rfEb9rLV9Afw7rniP4yX2kMjJJDYfDU6dqc8ZGPL/tFXYoxHBkWMHr 61++NFAH8hHxb8EftZeNbfT/AAd4C+B/jfwj4F0JpHsNNi0XVHmlml/1l3ez+QDPcy/xMeFHyrx1 474V/s8/tFaf8SPDd98TfhD4+vvCkF9C+pwJoWrM0lqG/eKAsak5Hoa/soooA/kP8cfA/wCL91Y+ JIfBvwL8cwXj30MemTNoWtKosXRnuZGUjaJUmRFhOxQYpX3IpVFTwj/hmz9sP/olnjz/AMEeqf8A xmv7Z6KAP5XdO+Cup22jwW+t/An4h317JplvbM1noWrwpBdukpuLgvLCXlZXEO1NoxltspB2r8df 8M2fth/9Es8ef+CPVP8A4zX9s9FAH8bll/wTz/bb1iyt9Xi+F+phL6NJ1+0T20E2JRuHmRTTLIj8 /MrqGU5DAEEVa/4dxftvf9Evvv8AwMsf/kiv7GaKAP/Z ------=_NextPart_01D9A81A.66325150 Content-Location: file:///C:/1EC81125/Locus_Revisi_Khalimah.fld/image003.png Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/png iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAdcAAAHQCAIAAAB847cuAAAAAXNSR0IArs4c6QAAnqBJREFUeF7t XQV4U0nXvmmapO7uQvEiLV5Kobi7u8sCi7sv7rCLu7u7uxRKcWipu7vF879pdvn4FxaSNo3O/Z6n X7fMnTnznrnvnXvmCE0kElHkIggQBAgCBAElIaCjpHHJsAQBggBBgCAgRoCwMFkHBAGCAEFAmQgQ FlYm+mRsggBBgCBAWJisAYIAQYAgoEwECAsrE30yNkGAIEAQICxM1gBBgCBAEFAmAoSFlYk+GZsg QBAgCBAWJmuAIEAQIAgoEwHCwspEn4xNECAIEAQIC5M1QBAgCBAElIkAYWFlok/GJggQBAgChIXJ GiAIEAQIAspEgLCwMtEnYxMECAIEAcLCZA0QBAgCBAFlIkBYWJnok7EJAgQBggBhYbIGCAIEAYKA MhEgLKxM9MnYBAGCAEGAsDBZAwQBggBBQJkIEBZWJvpkbIIAQYAgQFiYrAGCAEGAIKBMBAgLKxN9 MjZBgCBAECAsTNYAQYAgQBBQJgKEhZWJPhmbIEAQIAgQFiZrgCBAECAIKBMBwsLKRJ+MTRAgCBAE CAuTNUAQIAgQBJSJAGFhZaJPxiYIEAQIAjSRSERQIAgQBMqCQG5u7pcvXwQCAY1GK0s/5F51REBH R8fOzs7Z2bnUwhMWLjV05EaCAJWWlrZ9+/aPHz/q6+szGAyyp9HCNYG3b0FBgbu7+8CBA729vUuB AGHhUoBGbiEIiBFISUlZuHBhXFxco0aNvLy8dHV1CS5aiABYODU19d69e9gUz5s3r3bt2rKCQFhY VsRIe4LA3wjMnTv36dOnW7durVKlCgFFyxHIyMiYOXMm6Pjs2bNMJlMmNMjpnExwkcYEgb8RePDg QUhIyPz58wkFkzUBBKysrBYtWgTTxKVLl2QFhLCwrIiR9gQBMQI3btzw9PSELYLAQRCQIODk5NS1 a9erV68WFRXJhAlhYZngIo0JAn8jAHOwubm5np4eQYQgIEEAHjKVKlWKjY3l8/kyYUJYWCa4SGOC wN8ICIVC4pdGVsO/EMABHRaGrLAQFpYVMdKeIEAQIAj8GAG4Kpbi3UxYmKwnggBBgCCgTAQICysT fTI2QYAgQBAgLEzWAEFAZREQ8Xk8wXcpBnj5KWFv3oTnyHYE9P8mKeTmpqdlFfElffMzP909e+jo xTsfMwpzs7IL8afC5Ih3b94nFMsIjUjAzklPz2F/L7SMHUnXXJSbEBoc/D6V9+PmhbFvX72LSS9W 9SQNhIWlUzdpRRBQOAK8nNentu44/yaF+/+Hzn5/YtaAYX88zZJNIm5OcnJ6PlvM3ez0p3/NmLzw YjgH/1EQfnHxoJ5D5246cOjkxQPzpyw5Eiuiwi+sGDFk8oEY2Yag2HG3V0yasv5ukmyuWjKO8rU5 N/jg/O49JpzP/HEH4bvGDBjz5+1ImY/LSitPKe8jLFxK4MhtBIHyRoCT8ezQxk3HXyax//9ITIaQ XVxcxJNxi5d9b9Oq3UEJYhbWoQkEIpGAJxInH8r8cv5KQsCmezfP7BrsLizm8Xls/FnA5wmEAln5 iybiCyhK9IMNfLmAhdBfAY//nxtvkZDP41NMQ3q5DC6/TgkLyw9L0hNBQK4IgGOEQjFd/p2ojZsZ 8/H1m9CY+FwaS1+PqSv5c1Hyl9cvgoLfR6ZJtswidl52Xn5eblb8p1ev3kelFpUwKTsh/PGFo0eO Xbp1/2N8psiiyaS1G5f1rMKi8t68Cg7NZejp5KSkFrs0Gb5qw4IhlSghj9JFdiIGC7cKC5Ijo5Py 0A0vLzH8fcjLF8HvIjLEu+iSi50R8zHkeVDIl8Q8HqXn0W7u+rVT2rgY/Q8JXlG+2MxRlBr+9vXr 0BTxK4WfHf3u5evQxNx/TAmCosz4L2+CX7wI+Rif/dW+UJgS/u5F0Iv3ESn54neHMD8l6tObl0Ev 30Qkl/wBrxNdph6LxRDTLK8gLfpDyIsXwW8jUgolbw8dhr6BAYufGhfz6fXbL4n5Mr625KrMn3YG 1wpyEQQIArIi0LdvX4Qvy3qXTO0LI7Z2qFCp567XBbiNG31ySjMvGzObSr5NWzSv5ukz/H6+SJT1 bM94/8ouTg72TtXazjn2kS0S8R9vGdWtZZvegzv52BnqWzf8be8nroj/evPoJmJmNLL38u279V3o zTkdAgcfD82KvzyusTglI822TrfJ2+9e29gnsPuyKJHo7Y7h9ep2/jNNxH+2vn/9Gt1XPs8XRF1Z 293X3cXBztzUNnD6mbdZECvt9JyufpXsLR08m445EZ7Pjrkyron/2HMxeV9nyg+9tHlYU78+Y3vW dzHXs2o4bOmOvetGN6tgoGtQrefK6/FCtMx6smdKx1oujrZWFlYV2i26GyOex8d949vW9rC2dKzZ YfqFeLYoM3hF38Y1PB2tTEzcGg5aeTsTN95b2dvNvfk+jBZ7a8NgvwoujvYWprZ1h+8LSsO/fl4S 6F0toHW7jvU9TAytq/f580W2TAqQvfH169cDAwOR6VSmW8leWHEvPDISQUBWBMSpMul0BiVKu7t2 5t4Ev/knbh9f5i/6GJHPYxow0+/tXLvpudfcq6GRz/f2Mbi4ZsmxJIrOYIddvvU82azHljtnF9RJ P7/7wNUkeq2Bk8d1dbH2HjBz9a61Qzz18qI+vP+YWGTk1GrUxEE+FrYd56xZPruXXWHcp8+RidhK 0ml0pi497/Wl5X/s/2Dbc8zQ+ka56ZRzh9nHHn/6ELKzfdThrVeCE6msC2v2fvCcePJz6P11/WtY MXhFqZGhX2Kzef8zZdAobvKL+08extZfePLsXwP4h+dNXhdkM+bw7R29WM8O7zsdDEyKi4xr9f7j 6qsvH+8sdX29e++D0Hxh1L6Vh7MCV90Pe39qQafKRvycAo5V49+33XgX9eZAD+MXezefwXaYofN3 Rmdeno6935iDDz+FhhzpyL+x79TtaLxydPlFkcFxtq3Wnbu8sTP98tq/nkX/y7ojq0LKpT1h4XKB lXRKEJAXAjq6OrpUXviNhxmuvUf3a+Vdq/XIqUPrWxjQC5M+Bt1+z7avX804t4Bhbe/ASvn08k0h pcMV2NbuMeC3gQ2qthrQ3scqLyYqlk+ZVariam5i6eVdr7aDPh0kS9elixmMUaFKBSsjEzffepWs zY10KJgh6PgzjWVAz3i8c8Gyi4I2CzfNa2FDUeZ1Wnft2byCbhHb2NPLipaamZFFsUyN6YXxYZHJ bGufxpXNWLoioQ6D+ZUbSzAQcPmGnjU7TZ7Utn7TjgE1q1hU8+s+vlf9hn061nPmJUd9gUuGQ2DX Xl38bEQFAosKFcy4iem5+XymqREtJzosMkPoUbdxRTNDM5eGAwe3qmzE4+jbOjkZ8VMisymKTkFW EZ9NMao37TGgU0VWYZGeS0VbVm52ZhomIRLqVuw1cdxIvxr+Pfs1tSv4HJOdLy+9yLEfwsJyBJN0 RRCQPwI0HR0cQWXE5Ru7VLU3FPdv4uRho8+gigqKC2Li4h5uGNGtfYt2g9dcynGrX82KQfH4OsY2 NtZW4qZMM2NDpo6QjSMznLeJhCKhQGxQxQ4bIV64YCnl88WHcEIeF79jBwtmFv+PzqSz09JiQ2JF 9hVruJXMipcVcmp+/5ZNmwYG9F8bkspm0IWUYc/NS3uwrv5ev3aLqUc/FVG6ugwdHfH931wiAcUy tLB3Fhtvdegm9g62NrZm+F3XyNDQUFckPlsTJT3YNq1XoH/TwFZjjoRlF+lgJ+46Yftiv5TtPX3r 9V1yKQIuc0Wxl5cP7dyymX/zfn8cDaVYuiWHbuI3hg4D2+mP59cMbx0Q0Cyw16obkQV6hkj2jPnq mtrbm8O6LaKMLEwYIhw4yl9DZe6RsHCZISQdEATKDYG/CY1ONzCjF6QlF5ScSbHTEzI4Ah0Wg6JZ OlTouOL0jZvXr1y7/+LFjb/G1GPy4Dwh5HO54uMzkYAvENLAaeLb+AIeajIxxQduJVG2f3/Lg5lL eFlc+gzDiS9x46Iivepths3va3pv05y1b/GXwqtr5iy6ZzHyyMMnQafmNbRnstkciFNlyKYLT58f H2N4fOrEbc8TaXr6uv8mFXQIgUpcj4ViHuRxeeIDOD4OHml0BsuAKjo6f87691UXXw569nDPUG8r RlExDAemdSbsvPns+e7uUVsnzT346NWp2bNPsDtuvvzi2Zklg6rrYjYQG7LqMIz0qOCtS2cczuu/ /9HTx+fnd6xszC2GbOKpCLgc8aklXmRiJP4xYJSbwkrVMWHhUsFGbiIIlD8CQiGPA5c0NujG0NPP m/HlxMmHX7LT353ctu9xcmaxvl2lmg3sisLuhuQYmFsY0woyUhLhOKvD53GK2VxJQAbYj13E5pX8 h6GFflHcx8+fE4pFXAGfy2H/3UjI5xQVcUvcvYQCblFRMUcoogTsgrwiVu0BMyd3Mnz458xVIUX5 Bbm5eTqm1k5mhgVx0dGJOVyaDifv4/M34Rn6rrUbVTcRFuYXcPgCDMjBrvt/8KD/YjaHW/IXEdi4 ZELiCwTJxmA0qig9I6uIaWZlb6yXFRUZn1IooPELM4KfvI1nW1So1dBdn5Ofm5ebkZQj0LdxtjTm 5cSGxWUXi5lcxOMUFXMxWk5mZjbfwNLRxlyQHB0Vk1Fc8mrho38uH9MRzw2CFfMkv6vYRVhYxRRC xCEI/IOASKTLZOkxhSL4vHp0nDa6duyGvo19mw89mV7N38VEJNDx6DB2YieDkyMa1vSp41unSb8l pz9yKTqLyTJgwTQrpiGaLoOlD0cuMSd5tGxbjXtmcp/AbutDc2mGpkZ6umKLBKwPevospk5JGxpD T4/FxK86dCZTxOGybDvMm97H6dmfy0/E1e7Rs3HWoVENvet1W/u40NjNxohJZQWvHdqiYW2f5sNO Gbcb0b2uEx1GAD3Wtw664v2uvj6TKbFS0BlMfZZktwwLMouFplzKqn2PVh6hm3r7Vq87eG+yyNTe 2oDBSbi4sHdg3do+7X7/4NZzSLcm9doM9KPfmd6kbsMOU08mWtub6os70WEYsHQ4IqpR2/ZNmfcn +Vf07rLwUTzDyUZfbGAR+7GVuLFhr4/R9PXxuwrSMKl4RB56gkBpEOjXr1+FChWWLFlSmpulu0fE y0uKz6RbOdiasMBh3MyINyGf0+j21apXNOPncc0dbPV1YJ748u5daEI+zdjarYKXh7uNITszPrVY z8reGtEKgvyUxGyRsZW9uQHGLELb15H5ppUb+dgWJaVwzJwcTZkUJy8pIZPp4GqtryMozEhKLdRz drUW5aal5XAMHZ3Ndani1C/RucauFe2ZWaEvXoTnMB0qVrBkMsysrMz0iiLfvwmPyeKZuNWqU9PZ RIdfkBSbRrNxtjNm/GMc5uZlIFjawMHFgkkJCtOS07l6to5W+tgCZ8CywjR3sDGmCQqSPr0KiWEb u3h5meroWNrbGFFpX95/jkjIpsyr+dataGdAo0SZEa/efk4W2bm72lnp6zDsHS152SnJOTxLd2dj ipsT9fbFxxSajVclWM1NzS1gB86Oiys0sLK1MmJQQk5mXEKRuZOD6f97R0inCalbIff/6tWrz507 Z2JiIvVNOEUUm4PIRRAgCMiGgAJYWDaBSGsVQKB0LEwsEiqgOiICQYAgoMUIEBbWYuWTqRMECAIq gABhYRVQAhGBIEAQ0AgExC7Ystt4CQtrhPLJJBSOQCkK2yhcRjKgohFA0TmUnpN1bRAWVrSeyHia gYCtrS2StshabVcz5k5m8V8IoAAzFgaIWCaIZGstU9ekMUFAgxFo2bJldHR0SEiIBs/xl1PD1/fN mzdTUlJ+2VIbGqSnp1+8eLFt27YGBmK/QOkvwsLSY0VaEgT+h0Dz5s3d3d3hL5ycnKy1uBQWFs6Z MycoKEhrEfg68aKiohUrVhQUFHTp0kVWi0RpbMkEcYIAQQAIfPnyBSmG8/Pz27Vr5+PjQ6fTS3Ey o6ZIYqbIvoZdcK9evSZMmADvaTYbSYG1MfgAs4Yh4vTp06DgadOmtWjRQladEhaWFTHSniDwPwRA xDt37kxMTNTT0yvd+biaoonJ6urqYi8M9qlXr1716tU5HI4WsrBk24s3kKmpae/evZs2bVoKhRIW LgVo5BaCwP9DIDIy8tOnT+AgWT9F1RpH7P0zMzOxER40aFCnTp2Ki2Ut2KzWs/+f8FA6TuTq1q1b 6vkQFi41dORGgoC2IwBrTOXKldeuXYv6T9qORRnmT07nygAeuZUgoN0IYP8rEAjwPa7dMJR19oSF y4oguZ8goLUISAzBWmgOlq/GCQvLF0/SG0GAIEAQkA0BwsKy4UVaEwQIAgQB+SJATufki6ea9QZ/ Tx6PpzEn+zY2NkwmU810oM7ipqam1qxZc/ny5cOGDVPneShZdsLCSlaAsoZ//Pjxw4cP09LSNMPL VTILIyOjWrVqtWnTBr8oC1itGpewsFzUTVhYLjCqUydgq61btx4+fNje3t7X1xeEhURQ6jSBH8mK /Ck4rP/w4cO7d+/q16+/ePFiK6uSUvDkKk8ECAvLBV3CwnKBUZ06OXPmzKpVqyZOnNinTx843kN0 DTjjlhhV8PPly5fz5s2rU6fO3LlzZU2qok5aVA1ZCQvLRQ/kdE4uMKpNJwh2wi4YkU4DBgxABCpo Cxc2kup+SSYCNSCECbkdwMV3795VG60QQbUbAcLC2qX/K1euYIeIgHcNnnbjxo0rVqx46dIlDZ4j mZomIUBYWJO0+eu5IPsMDKaenp6/bqrOLVxcXHDwqM4zILJrEQKEhbVI2Zgq/NJgC5a1FoDaYYSk ixKTN7kIAqqPAGFh1deRPCWE8VQDPCKkQUTj3zTSgEDaqAUChIXVQk1ESJkR0ADHD5nnTG5QTwQI C6un3ojUBAGCgKYgQFhYUzSpIvPgFabFRkXEpBQU5+fm5Bfz/iMeRMgrys3KLRb8XGoBzNh8oTZW 0VERbRIxFIIAYWGFwKwtg+QHbR3boo5vvVYTjxya0q3LmD3Pk344dVHcw/WDO4zd9rnoZxSbcW/v uvXHH6eqfWSftqifzLN0CBAWLh1uqnsX7KFKO3/Lurt1932HUVuu3tjUwqHgc8inpALej1mYk5cc FhqVUvQzHIVZbx9cu/joc9aP+1BdFRDJCAIyIUBYWCa41KAxCh/cuXMHyXq4XK78xBUJkaZBIBJx C/PyCtn8ko5F/OKCnKys3CKeZEMrKIr9EJlnXN2nVj13e2tzc1MjfZbu3wtMyCnMyc7OLWD/bYPQ YeoZmRjqMUri3XjFRcXckj4EHPQobsbHf+q4DVi6fdfsbp4s+c2D9EQQUD0ECAurnk7KJhHikh89 eoTouFGjRoWFhZWts693pz05u2HezBVrJ7Rp3G3azucciip4cWzh0Db+dRs27TF556MUiko+vX7l nidxnw7PG9Zz0eXIDJoeS0dEiZ122THXN0zo1qRe3SYdRiw5FQoDgw7WnYjSZRrqU7yg7RNHTNl0 PZMSfLm4elT7RnV8WwxZff51Htg55OzB43deZ5ZqDhqTrrNUsyc3qRMChIXVSVvSyIqABRglkpKS Dhw40KJFC3AxMo1Jc+NP2/CTX+5YuW713jDHDt1b13MXJZxbNn/9A3qX1Wd2jnN+v236wr0RxgGt W9RxMbap0aRTt/Y+tnpCHo/SZbEodujWKXP2pdX748C+Gc2F5+eO2xxOUXp0OlPfkJEVcfuPsQuu FHk0aWYVs2XpH2eSvecc2DOtfRVLGvbb2c9P79tzJSS9VMdzJGqjzEonHSgIAcLCCgJaLsNIbL58 Ph++AxwOB7UXUQQXoboRERFv3rxBvuDbt2+fOHHiyZMnkuESEhJ27drVvn37ESNGIMEN/lLqWAYB m2bp2XTiXzuXj+3SwCHy7MkrqbbNR49rWytgyJAmVkl3L73MtqvbvrGnvWODDr3713UwBgsLdZh0 fv6HU6eDqRZDh3Ru5N+7ezc/4ctzV2OKKT1TY967sxumz7/sMXnflkmNjKk8SJvGNa9ap1nvoT2b 1bbAXpiup6/HYuqIrRayXfggQKw2ssedL7kuX74MK01QUBBeSFFRUchtn5ubW1BQUFRUBAMOkASk JQaXUvG9bKKR1gSBfyNAMluq9JoANeTliekpIyMjPT0dhItfcIFEcOXk5ICIQSIwAeMClUjS7CYm Jv6LULBBRkGEadOmId8YiHvjxo0yTjvu4ISua8PaH7+5pCruzL+zoH/3NUGOjRtXNuDx86NC3rM6 7D+7rT19Y2DggYZrTizrXDH3wah6/cNHHDsytHiqb69rhjUaVLI24GUlR4SnV5t392inhM2D28+4 LTCwr73m8YNxHuhU8PHssqUrDz4tdu8xacnE/g1d9WKWBjY/YDf+3NHJ1WUUd8uWLUuWLEHqOHG/ AgFeXXhvSVD6+gvg0tPTs/7msrS0tLW1xR/w09zcXJKnjVg2foI9yWwp48L8cXPCwnKBUT6dYGsW Hx8fGRkZHR2NX/ATu7asrKzs7Gxs2VDLx9jYWF9fH0nRcLFYLPw0/edCsnb8Ky6wBtKJHTly5KtM DRo0mDBhgo+PT+XKlZF1t7CwUHYWjj04oceGsLaHri6prgsWvj2nZ/+T7K7Tfm9rzWNTeiamDlUa +LoZfVnTtMPRRmuOLu9SJff+qPoDwocdPzI4f2qjoe8DZkzr5G7E5VMsC+cqtetXzLu9YNjYs5w6 lTkvM5qvP7iqk4tYXG7y65tnD2zdeCG7+ezN20d5rG5eb5dtaVh406ZNFy5cWLt2rYSFcUkoGJfk pQU8Qcf4CcxxAZNvf8EbDu8zpASqUHK5u7vjJ8opyUfNGtQLYWG5KJOwsFxgLE0n4AIQLj6cP378 GBoaCqsCtrrY3uL5x6bMxMQEBIsdmaOjI1gAidDMzMzwR7AtLkNDQ9AxfuLT+/ux9+zZAxME/g7m HT9+fOvWrR0cHCTNZs2aBeopBQvvH9dl7ee2h28ur8VAN7G7h3RdHdN259VlTQ3E3fIFfBpdl/5x lX/Hw35rT67sViXn3nDf3qHDzp6ZbnWydYsdjuuvHO7lViICm0vpMSMvTe47Pbrb4XWVD7bqfbLe pmsHxnjlphcbW1vrUR9HVwt47rP04aGBuwOr/mU98eLxqd4yGiXWr18PE83BgwelUQx2yvg++PaC FvDlgZef5BWIC3mZ8dlhZ2eHV5q3t3ft2rWhF2k61+w2hIXlol/CwnKBUapOsPnCDvft27efPn0C 7YKC8ahjm2ZhYYE9LAgXbOvq6opCROBc/OdXLpaq928aoZQGeBZE3L9/f+x/v729tCwcvXtUhxUf 2p26v8anpLpmVtCuqZNW3M53rVvZtDA916TtpPWzOjt/Wlq3xUH/jefW96qWdWewd+e3Q85dW9aS dn72kOmHo21relsJsvKYXkO37RjIuzih3bDXPR8/XmRzaEijKY+8Z60baf1i065nIhvDrA/xNt3n rF3e23hxg1rb7SddOzu7lowsvGHDhqdPn546dUpW6L5tD3aWGILAxRJbEH7HT3A0SBmKw2YZZe7A y1WqVMGnSVnGUtN7CQvLRXGEheUC4886wVYXxdBw4ZfY2FhsqbCHxeXs7IzvXPzEwwzmxSWXb15w B7aBeDwCAwO/p4bSsnBB2JNbb7OcW3SoY/E3IRZHPTx7/tar6FzKwNS2UrPOvQIrG+W+u3Al3L5R 83puZtzkR2dvZnm1aOnraCBMf3P1zKU7nzIohqGlp0/HgT1q0uOCbj5MdW7f0decG/fg9K0kq9p1 7dNunL/zJY1rWKlJ185t6roYFr6+eD7M0LtV8xo4qpPpkgsL/3BEfLJIjEUw1sNwAVMGdsr4rPHy 8mrYsCEqLUGhMomq1o0JC8tFfYSF5QLjvzvBXunBgwdwSwAhYucLIwNsuODZqlWrVqtWzcPDA3te pFovD28qsPBPHCFKy8LlglL5dVp+LPytzDjfg0f2+/fv8WWTnJwMRsZRKt589erVQx1oGC7Kb4Iq 0jNhYbkogrCwXGAUd4INETj3/v378IjCthd7Xhh2sTNCSWCYBVCDB5fS61ESFpabvv9/RzA3vX79 +vPnz3jp4h2MC+9CbI3btWtXs2bNchpU6d0SFpaLCggLlxVGHHa9ePECEcPw0oXBAS5icHUC7WJD BHMhLpyqlXUM+d1PWFh+WP5nT3FxcbBKBwcHw4IM1wv4w+E0r0uXLppnrCAsLJflRFi49DCGhISA fBEoAVsh/J9g3oVPAs5qUAbYzc2t9P2W552EhcsT3X/3jQgRLA8YpmCpgPUJxwCtWrVCcVJFylCu YxEWlgu8hIVlhhEnMzA7IBwL9geYHXAs4+fnh6OwJk2awKVX5u4UewNYGJYTOHIpdlhFjwYXEbwg T58+reiB/2M80PHx48dfvXoFUzLc3fz9/RFRAr9DFRGv1GIQFi41dN/eSCKYpYURu91bt25Nnjy5 e/fuCxYsQKKGnj177t27F5sdhKUhY4PqUzCmCvMI3hzYmkk7bfVsB98ylYp5w3nsnDlzjh49OmTI EByfnj17dty4cVu3bgWLqSfARGp5IkBY+Ndowkv05MmTw4cPRwQatsCw+S5atOjixYsrV67EUTiC g3/dhcq0aNSoEU7zsYtXGYnkLwheM9h7whdF/l2XrUe4T3Tt2hWZPfBFAocZrKV58+bhRQ5ft7J1 TO5WbwSIReJn+oOvPtj23LlzMO0hkgIb3gEDBuDYTX11jlgDRNPhsUd8HXyW1XciP5Ec5gh8tSB0 pXp1WfNPKBQPxO/s2LED7jTwX4Q5C8lIS51rSaFyfzMYsUjIBXnCwj+GEQdu2KocO3YMDqFw/OxX csHzTC6gK7cTOLdOnDgRLxXMCC4c2MsrrTaH/ICQpN2Bj8qVK1fu3r07ffp02Ivk13059oRjBnxU gYuxzHr16tWsWbNyHEzeXRMWlguihIX/DSOe5GvXruGzEV/u8PQcPXo0zA5wNpIL3CrSCQINVq9e DZ9WnNqXR+SI4qcpsQIjqg2hEwMHDuzbt6/iZSjLiGBhnC4gPBqbYsgPf5uy9KawewkLywVqwsL/ gxFnVuBf2Onggubr64s8DB06dNAw/v06Wxw24sgePq04tVepg6xSL2sYW+CvAhZDCo5Sd6LEG+G7 guM7ZCBCniBYJ/Du/2GqJiVK+P3QhIXlog7Cwn/DiIC3v/76C+5ENWrU+O2334YNGyYXfEknBAGZ EMAHysyZMxGGhygPOOQgf55Mtyu4MWFhuQBOfCQomCBgRkT6x2fPnm3fvh10TChYLmuLdFIKBJBI b/fu3XDovnnzJqxhkgop5NJsBLSahfENi+SHcHuAFWLo0KFY93BHU/3PQM1ekWR2QCAgIACVq2Ap gisb6jZpwPEpUetPENBeFoYX2uLFi7HtRaQ/KlNg9wHXerJWCAIqggAS82/btg3OkXBOh1shzPcq IhgRQ+4IaCkLI/8ODkCWLl06derUGzdu4CREM06o5L4+SIdKRAC5/2Ergx8byuitWLGCFCdVoi7K dWitY2HsKQ4dOgTahVcQfEux0YDnbLlCTDonCJQFAZTQRhwKvHcQA63xoedlAUp979UuFobxYeHC hQjhBwvDIty2bVv11RyRXHsQaNq0KYgYdQOwIyZErHl61yIWhj//pEmTUJcXXvH79+//V0E2zVMt mZEmIYC4eRQQQaI4/FSdeUmMJMRUUkaNaAsLI6oKvhBwiYdTMHJZqUX+szKqltyuYQigaAtOMvAN h8NkFZkaasdIqnmpiDxqKoZWsDCyUMIRDe7ACMoYOXKkmqqKiE0QgAfbH3/8gehz5FNVIhrwnENC KNhGELWBjTB+Rygm4k3wU4lSqe/Qmh87l5KSMmrUKJRAxtpFthT1VRWRnCAgQQBHyiivBSd3ZZVQ wsl2//79UWQPqaCQRBS1w5GxHr/DeI1iIkRNsiKg4XthHMfNnz8f4RiwphEKlnVxkPaqiQDyXIP4 sKtQlnhwK0JaVFj5QMGQAa73yEGI+qfE4750GtFwFkY6bVghdu7ciezapQOI3EUQUDUEEOUMIobL BC5lyYb9OGqKfzs6YqCQok9Z8qj1uJrMwjjH2LdvH/wiBg0apNZKIsITBP6FAE7qkB4aDj/KclxD 0qtvUyEjUTVKLxI1lQ4BjWVhJGydMWMGAkCnTJlSOmjIXQQBlUUAoZ59+vRBIhQUglGWkHgNoJKp ZPTBgwd//V1Z8qjvuJrJwqg8hi8mGIUR+qmm2WbVd0kRyRWDgJubGzYZ8FpTVq6fxo0bt2zZEpNF Tnq8EhQza40cRTNZGEEZcOVBgh6kRNFItZFJEQSAgJ+fH1IAPnr0SClowFMYmbjhGgGLn6urq1Jk 0IxBNdBTDVXQGzRogCpehw8f1tfX1ww9kVkQBL5HgM1mo04SSnOhQNfP8UHaeLgxyLeuCmploT7I pk2bkA8AtWnw6anuKbHg+4w62bBx41LketNAFoYfJV7RqMKLLyZFQknGIggoHgFkH4aXLvIC/lcA G2oMrlmzBlsTOLfJt9IrOBc7cVj/wFzgL2UZRuSIOd4reLHhrQZnD+ROQukpOXb+k640jYWBIPzG fXx8Dhw4oBgEySgEASUigOKBiKZDMvg6dep8L8bDhw+RAMjCwgLlUBHiAdKUe84H9IlDQlCwum+E gR5sLGBhOEGDPfBWg++dYrLNaBoLwwqBSDkkPQERK/HZIEMTBBSDAEInYJSA49qQIUP+NSLiiZE7 BRS8efNmbFcVI49mjIJobBT/xXsL0ClgRhp1OgfL1NWrV6tXr16rVi0FYEeGIAgoHQHbkuvTp0/f b3KRkhhEjOJ1hIJlVRPiYpB5BptifGrIem8p2msUC+MNBtRgkcCXRSmwILcQBNQOAWQHtLa2jo6O /t4se//+/apVq9auXVvtJqUKAiOnMyzpyNehAGE0iq3evHmTk5PToUMHBQBHhiAIqAgCSOmArGbf 74WR3sHU1FQDzLVKwRn5ieBhhbxFChhdo1gY1eQQwOPu7q4A4MgQBAEVQQBBzPn5+QUFBd/LI/ez OBWZssLEUMw7THNYGK6LkZGRnp6exAqmsDVKBlIFBFBEBif7OBT5lzCKYRBVQKD8ZFAMhprDwvBI T0xMdHJyIixcfouS9KyCCIApcJGzEBVUjZQiaQ4LI70pErrDRgbXayknT5oRBAgCBAGlI6A5LAxT OoLZkfOU1JRT+qoiAqgbAsLi3Iy01JS0rCKhuokuk7wiATsvO48tUK1ZljJqA0bY9PR01bH9S4Je zp49W7NmTcSA4wNNkbJhOJwKkj24TM8DaSwvBFauXIlSBtevX/9XbkkUJapWrRoicX81kLAg4eGO 9SfCi0SUSNfcvWGbrm0DKln86i61/PeC6Bt7Drz1GDimvafJL3egSIQAL0BkZyzvqcrMVjiKhTf4 y5cvET9e3sLJ1D+IGOYI2CXgqa5ICpYIaWRkhPgluCqTerQyaY00LjsCZWbh4shLkxt02m/Vvmdj 0+T7119kVBh6/tqmAE3k4ZTb05p3PeV/+vFfrZ11fwW9irJwbm7uzJkzEahTqVIlhKhh96d4vvsv 6CRnFJBHwSJhUBwMoroo8so3b94c+MBJ81f6Jf9OEJAbAmVmYXbY+SldJkeOun5xciVW7LkpHQcf 8f7r45FBVhSV9/HuzZCYXMqykn/Thm6mdIqTHBZdrK9TEPflY4qRb6uAiib8xLcPn4dE5Rq61Kzv 7+tqQPEL0mOiUhg2rPiXryJz9as1DvR1M6GJp8vNCn1+90V4IcuhUp36DTzNs6Nfh7z+FJMtMHaq 5ufv62hAo0RFcR8ihRYGudGf30cU2lRv4F/HFXkRBYXJn4KD30enshk2Veo1rudlgcOforTQN8Hv vyTnMqwq+jSoW8VWn+KmRkYX6tL5WXEf3sfxXOq1aFjV8tvY7dT7czv0Od/46K21gQ6/PD5SGAtT EtqS5oIVApU0UdcEbrkI1EEKD1W7wIbKEgkAIqMxasDgkQBQ0uBJ2hAE5IIA8vXAEIc8Vv/qDbUw li1bJsUQxWHnxlWv0O7PKDYa819u6WRj3mlrmkiU9+HMwva+3j6+tatVqTdw+cWPBSJR5rHxvTo0 b9i0cXXXOqMPR+Tkv9g2skPD2jVr1qhRp+nANXeyRKL80HPjG/h2HNq/vX9NNyvr2r1W3kwSoueU Z3umtavhVqFi5cp1Oi44GZn55eLqIQG+PrW8K7m41Ru65UmGODNb2LIOTdp369y1U7NqjjYuvv03 vswUiXgpzzcNbeNXp3Y1L1ePWp1mXUlA06ygAxM7+NWt41vVxbFquyn7PuCxyzw1b0inwMBuvTs0 rGRn7hww9cRbSPS/K/X+vHoO1afcSeRLgcu4ceMWLlwoRcOyNvmlbeR/b2ykKEWuHKTRq1u3rsQz RtUu7M2VJRJgwkYYxUaRY/DZs2dy2+eQjggC5Y+Ajg5dwMlLCo/OTP988tzlYL67X4A1792JDcsP 0Qcfux8c8mRDg8+HNm67nE0ZUhmfr9x5R2u/+NDO2e2sQzf9vu6d84hDb968Pfm7W/CmpadDeRSd Hf3u1c3XZv02nLm+cxj/ztatV9Io6suxzasOxNfddPf13f3T2lVgJsdlG3t3XXD80et3j3d11bmy +2hwDEXRhOnRr67czqowYOP1S2uaF19fu+1ZDiWkGNaNJ+26G/zh3ZmZLm/3774QS4k4OjY+w9Zf fhH88casKklXj5xBsLE+Pyfi+t03nDq/7797+Q/Xt7t3Xw5KLn8AyziCtCyMsy/s9QICApA9vYxD avDtsAvDNk1YWINVrIlTo+nq6RanvD6zYtbIvgMWHE2sNW7ptKrU+6dBj+IZNqZ5YS9ff8mn6RTH RH7+SOkwafQKrabNmNrNv7arSfLNa+FcOwtR4tsPL76wTfULwh7FZBVwREZ2Lt1XLO3n61kpoFPb irpZMcnCiBfBb3Rq957UydnAvn7vMQM7+9Wq17RlUy9+WPCLLwV0GDkKObkl6DJNG0+b/3vPGk61 2/YIcGaHRmSzmbY+ffvW0o188/ptXKGhqV5hdAqfZlenzQB/65SQNx8S2Aw9mqAwhUvpUFyqQucp k8e3qOjg26tDDZOslLRUnqorTVoWRmROQkICDqBUfULKlg8WcxxgwjaibEHI+AQBaREQ8YW6+pau 1X0Cek7afOzcsUVtdajibB4vKy32wf7lc2dPm7UlmOHVvFV9F6q4WMgwtTE1ZKBvET8/iyNIfHlx 79qZk2etO/TarHGbpp5munyekMbQZ9HE7mBCEV2PSadRnIIiNp9lbm3+P5mKv5xfP2PEkJETpsxY ffp1CtdAr6RTGkVn6eEOiuLxdHAvncGgU9mvj8wcPmz0uInTl2+/HSlk6uvrUrx3Jxf/NmzkuN/G L95780MGXZ+pQ+E2HRZL92+TL5Opi+ABoUhaHJTVTloWhiEY7gekgNAv9aSnpyc2rhEW/iVSpIGq ICDi8/gsy4rNhoz7ffTAtg08TMQkxjCg6Zg5eA/deP78lQvnL928fXnb721dqIIiAZhSwJcwm4EF g+bebvKmU1cvXbp85dq1szuGebFo6E6IJiVtRGIOFIl09EyMWLS8lIQUyaRB0HFnN23e9cpy8KFn j6/vmRzoqgeaxr+I6VeE4x3x/6F+B0XX12fkR9zc8Mex3Pa77j66f3RNnyq6FJNBJd76c/HOxNoL Lz25f27FwAb2IjYPQ9Eomkgo4Itvp3A3RaNROiUng18v/KVkEBW6pGVhMTw0mgYUNSlv7BXsoVHe 0yH9awECIgG3KC+/SKjL/GayupVq+tQ1irt18lpkclZOWtTbt+FR6RSlyy3MyytglzAsjenRurlL 4aPrd55GZOWmJ0V/ePE2Twjy5BXm5xVySyIjhLzigrzcHC7No6ZPFd67sxuPfUoOu3dg5+krD8OL +Bw+TYeflRz+IuRtbHKRSNwpvzg/N7+YV8LCQnSUW8Dh89n5WXkcIVNYkBH5+dWjz6niziFzTrFA JCrOz3736uXr6GzxPSJOMRIbScSjhJz83Lwirpic/7kEfPwtv4ivWlEbMrBwyctJ5Tf3yn5oCETK 1gAZX1YEdJgmjhU8nc3p/+/ptvAfuHDlMM6hIS38mwY0CRww/8jzZBFlYO3iWcHJ0qCkKU2v3uyN U+vEbx/SpKFf0+btBy45HVlA6RlZuXp5ORmVdEc3tPWo4GoJ4qg2ZM7CPub3R/lVb9xn2cngwkZj Jg1qb/RwXouazSacSDSo1MzbXGyRYNl7VPKwLrF40OhGjh5eTsZ066qtJozwTVrZsn5gn8VXDJr4 eZozKffmI8YH5p0cVqdm6xUP81wDfJ2NMKCZg3sFF2ujks2urqVbpQr2Zt8WANY1sHH38nQw/P9T lRUwebeXNmoDeTYRhIPaxsOGDZO3DBrVH1CCnwbqgME0oVETI5NRVQTK7C8s4hfnpGfwjOysjRn/ /1tdxE6JDI1NyePpGlk7ujraWRoxitJTCnQMTC1N/nHD5eYkx8ZEJefSDCytbe1dnS2Z/MLM1Bwd KwdzFo0ScHKzMop1rezM0Z5fkBz1OTKFb2Dr7O7qZK7Hy40PC4vL07VxAWfT9M3NzPQY/NykFK6x lYWxHh0356Snc43sbcDohSkRoZFpIjM7O2tzpg7d3MqUIWSnR4dFJRbquXjY6DNYenoWpoZFman5 lJ65hSkTvscFqUmFLDP89eu04AqSnlaoZ2NjxvqluzClMH9h1WBhkYBTVMjRMTTR/zU05fUsiMTG KBpd919WJFmHIywsK2KkfRkRKDMLl3F8jb1dYSwsm0WivPBOeXn4t/Y9lr36QZ7q8hry3/1yE67t WL3+wps04tygKMjJOAQBgoAYAdVgYV5BZuSXqGTuLyO7y09p3JQ3969eexGXS1i4/EAmPSsSAXJE UXa0FYOhclhYwMHZZ15BEbfEoQRmdF2WkYmJIZ3P5RYV4ITzf+iJeDgyxaEmh/fV64/HFv+lkPP3 vThJFeepE/HYRYVoxuUK/nfGIBLwOCUnpEJuMUZEP/+MWDICxMjDH4s5uN+o2uCl2/8a28SVVAwv +9olPagCAmAQxZSKUIXJlpMMGsvC2c92zezX0qdG9TotBsw9+JoD/Oi6TH1GQczttWPbN6hZs83Y TTfjxBxbHHFj87j2dapXb9xr4dFncJOh+LF3tk/tVrdGzXqtBi4+/0V8Lzvq6MK567cuGN23Y6su M1ZOGjN5xyt2iU7yw64s+X3ugXcZGSGHpvQMbFC7Zq3GPRefeJVV8q/Zb0//MSDQu2adwMHr7iMe kv3hwpEzL6KziBdIOS1o0q2CEVCpZFsKnrtchgMFKyZdraL3wqKkY0MHLrhPD1yw9a/RNZKPzhw2 /W42pWdiWJQQfnP/W5sus2b0FF5dOHvRkSwq7cTGZfs+u886fGhBT187Jp0SvVw9c/6uMK8lJ46s 7EidmDZx38tcSq/wxfHN06bsibANGNCtrlnhwz0bdn0Ql+DKibi/e8+NWF16bkJMlF6j39bt2z25 VurxlSt3PMe/Ptm+Yt25giYbjm6b2raKMY4HE+4f27H7dmjWP1tsueiRdEIQUBoCXl5eqAGG2qBK k0CdB46NjUVBdzc3NwVMQrEsLCoKP7XnHrvZmJmzBrbvNHnBgsGuSRcOv8go4vF0TewDfps/87d+ o5dM71s148WtOwn5bASBc02q1G3afXDP1nUtC24evfZe17vz6F4N/NoP7V+L++Zq0Jc0jjje0bn9 rKVLFowd069jz05uqXcvRYkodtz7e+8N6/QI9HSp1mrigumD2gS0GDWsnacg6ct7rEsOSgtkCm18 GrXoM7RrXTe6gKvD0tdnMcroIqEAlZEhCAJSIdCxY8fw8PA7d+5I1Zo0+v8IXLhwAWVVW7RooQBg FMvCvKLYl5GsKgE+HkbiuVlVa+Rjx4mMymSzeUxTx2rNapvhr0xPb29LftLbTJeeo8a00rnYq37L 33c+TkI60ZjUovgP9/dN79OrS7eh617mwT+cJeQKaLrGlZo1rmGDe3Ucq7Vs65J77+anxPBPjz4K fbo1c9Rn0ArCD88e0LlDhy5T9gWlsQz4+RTVaMDIvrUTN7Vs1Gf20RD8ty5TnI6N2NEUsObIEIpB wMfHB7m3tm/fjuTXihlRY0bBq+vkyZNIVOvo6KiASSnWX5ibcWtovb6JU66eGV/PEkmf4y6MbTMq YcazHV63po3a7XI4aH1tvBbe7Rk2aHV061P3VtWgMj/cPLVv058XshrM3vA7tXvUojeOAyYMr2+Q z9UxNLOpWK+hp86rSY17RI05vWdcfTsAxou9N7/3yOd+s/oUbl2fOD/4UldB8M5JY7ckNxw+0N8m 6sy6E2k+Y3fvmOABi3Lyq+t7/lxz4Amj5/ojMysc7NLmUI2159b1rFQWVw3iL6yAVUuG+BaB//IX RhvUw129evXNmzeRdrV27dooT06SEPxk8cAKnJ+fHxQU9OTJk0GDBk2cOBEpEhWw2BTLwlRx3J7u VSblzjx/fkFz68K324Z3Xxgz9t6DodxDPfxGxw84fXtnV9fE7d0bLYtvv+3C6gBWkY6FjSH1ZWaj Fpecp52cRc0euF9v3IlT47zE0PC4IgaTlvd0TP1ukWPOHfy9ob34r/y04M3tGs1I9nI38F7+/nhP vZD9vVuMTJ0ddn+6B+/xrMb9bledcXbfeL2UDKallRmDf2m496jPnfecHPhpUJud1dZd3NCrMmFh Baw8MoS8EPgJC2MIZPi7evXq8+fPkRYR/6mYQ395TU0p/Zibmzdp0gRZanV1y8IEMsiuYBamqKyH 03oOPZtsVaGyNSfiS5Zj59X71rSlB+0a1Gr0ey+/StaWVGLwZ51Wiw/vHqF3bM6UXcE0B9OcdxH6 Tcev/GuE3dm5I+Yf+WLl42tH5acXOk/dsq6944eRVVuGjbt8fJq/gyT8MjtkUg3fTYlunY88Od/X gcp6tXPi4AWPjWvXq2yafO1ybMW+s87uGv1u0+QNZ8L0bFhxnxKch63bMcp6Y2CT/b5/Xt/Sv1pZ sCd7YRlWH2kqDwR+zsKSETIzM1GMg2yEf4k3mNfFxQVlJH/ZUo4NFM7C4OG3l0+dvxMcW2Dg7NO8 a49OtaypouSwZw9fcc14r28GxRQ5+PXt06tJBf2cVxcOnL8TlsLX92rYpVtH/wpmlCDlzfVz5669 TRWxjEydfPsP61nNIufR0Yu53m0Da9gbSIARFYVe2HsjzbZBz271zRESzc8Ou3Xw0LVPeebeNZxM bFw8KjRrXDX58YnTlx59yaVZV27SZWCPOpa5L06fi7T1b9O4gnlZ8t4RFpbj6iRdSYOANCwsTT+k jbIQUAILK2uqihmXsLBicCajfEWAsLC6LwbF+kioO1pEfoIAQYAgIG8ECAvLG1HSH0FADREoLi6O i4tTQ8E1QWTCwnLWIvE4ljOgpDuFIHD//v1ly5ZJ/CjIpWAEZGBh+LgozHVDwSiQ4QgCWo4APGRP nTqF2pJajoNSpi8tCzMYDGNjY5RhVoqUajQo/IHg+00KbaiRyoioQIDL5drY2BgY/O1nRDBRJALS srCJiUnNmjVv3LgBbSlSPvUaC4HneFE5Ozurl9hEWi1HAFvgrKwsKysr8rGrlJUgLQvD3ImoasTh 7Nu3TymCqsWga9aswRcDokXVQloiJEFAggDCdpOSkhCtQE41lLIkpPUXlgiHJBdTpkxp165d69at nZyclCKxqg2KHEAISUIevHPnzr19+3bBggUtW7ZUNSGJPBqMQNn9hZF6rU2bNmPHjp02bZoGA6Wy U5ONhTENmPAPHTqEtCBgYVV7c8IgiwqeSsE6JiaGz+djHbdt21YpApBBtRaBsrPw+fPnR40adfHi RRRZ11oYlThxmVkYsiJv9L1796Kjo1UnM4jkfQAexCkiflFYvDzGxVhgf2TUbtq0KTncUOJS1tqh y8jCeGrGjBnz4cMHnPqYmppqLYxKnHhpWFiJ4v586Fu3biF9Hw4ZVFZCIhhBQO4IlJGFo6KiGjdu PH78+FmzZsG8JnfxSIe/REBzQMfJ4Y4dO+B8/ss5kwYEAYLAVwRgjkDgXI8ePQgFK2tVaA4LwziA fHRwuMEXlrLQJOMSBNQLAZwqHzx4sEOHDhUrVlQvyTVJWs1hYX19/cqVK3/58oVEYWrSAiVzKVcE QMGoEDphwoRyHYV0/nMENIeF8T1Vr1694OBghE4QrRMECAK/RABbFtRD6tOnDx6cXzYmDcoPAc1h YWCEstUcDoekhiq/5UJ61hgEEKkB72BEahAfYaXrVKNYGN4Rvr6+Z86cUTqsRACCgIojsHv3blQF XbJkiaurq4qLqvHiaRQLI9lFt27dLly4gHBMjdccmSBBoNQI3L59e8WKFbBFdO/evdSdkBvlhYBG sTBAqV+/fosWLZDPQWGBG/LSBOmHIKAYBEJDQ3v16lWrVq3169crZkQyys8R0DQWNjQ0HDZsGKKA Hjx4QHRPECAI/AuBT58+DRkyxN7efsOGDRYWFgQfVUBA01gYmMI0DLsEAori4+NVAWIiA0FARRDA wTVSnURGRu7fv79atWoqIhURQwNZGErFsa+tre2kSZOIggkCBAEJAohU7tKlC7zTjh49WrduXQKL 6iCgmSxsZmY2d+5cxNHNmzcP0ZmqAzeRhCCgFARwHNexY0fk4UJORJJ5VSkq+MmgmsnCmHClSpWW Ll2K3G/wxSH1QVRt2RF5FInAiRMnhg4diipc2AUjcY8ihyZjSYOAxrIwJu/n54e98NOnT2fMmKGs vMPS6IC0IQiUEwLYf6xduxbHccg1CFswiZErJ5zL2K0mszCgQc51eK29evVq9OjRaWlpZQSL3E4Q UCMEYAhGWRyY5nAid+zYMW9vbzUSXqtE1XAWhi7x/t++fXtOTk7fvn1R7lurtEsmq50IYAu8c+dO 1D9E+BJ+wXYYHpzaCYVazFrzWRhqgFMOIoVAx7Nnz962bRsqzqqFboiQBAHpEfhafgyOaIMGDcIW GMv+8OHDgwcPJomDpYdRKS21goWBLCoS4Ziud+/eR44cwbokIc5KWW1k0HJCADW3LC0t0TnC4RA7 ipClyZMnoz6kj49POY1IupUjAvRFixbJsTtV7gorFdthbBA+f/68efNm1OvEkQWyEquyzEQ2gsAv EXj37t2zZ8+wvJEm+PTp04GBgfv27evatStZ27+ETkUaaFTdOSkxRU6/AwcOPHz4kM1mDxgwAK7s TCZTyntJM4KAqiEwc+ZMpAlGUDLO3xC+36lTJ8K/qqajn8ujjSwsQQRFZ2GdCAkJcXZ2xsahffv2 6qU5Ii1B4Nq1a9j8njt3DhvhkSNHTpw40c7OjsCidghoLwtLVHXp0iVkwkTRF2wl4NbWs2dPtVPh fwmMU5r09PSvhzYaM69STEQkEiFmoUqVKiwWqxS3q9otqKx49erVkydPIkEw0rQjfSAqLl6/ft3A wEDVRCXySIOAtrOwBKNbt25hQwEuxjpu3bp1586dzc3NpYFPNdsgXBX+oTC8IOEyyfAJHeFVBOZC QcImTZoMHz5cfdkKLsBgW8TCIR0EMqUMHDiwX79+WLp79uwBL+MvqrkgiVTEIiHVGgBbwVKM9Y3s E9g3wcQWEBCgjklP8JTCLQ8ldSG8g4MDYWEJC4OCYYO6f/9+s2bNkOwJ7yeploVqNEIdrxcvXiBf 6927d+He4+npie827BXg+QMB4Q4MjzTonZgjVENdMktB9sL/huzx48dnz54NCwszNTUFi2H3hNB7 dcnECveP3377zd/fH64vxBbx/dOADeOyZcsQ0QsrqszPijJuwOYXCxKWB8R/5ubm1qlTB/yLGhnf fqutWrUKnz6EhZWhH/mMSVj4xzgi1g4fenhokZLNxsYGJ3io4oFnAL/LB/jy6QUUA6ely5cvl0/3 mtArto24tmzZgh2lys4H5AvavXPnTlBQEDa/Tk5O+DL7r2LJSKV9/PhxwsIqq81fCkZY+BcQvXz5 8sqVK3ClgDERCTMdHR1r1KgBR2OcivwSXAU3QA7v6dOnI8M9glMUPLQaDYf3K7aT8+fPR44FlRIb IZ2wmeBr5tGjR3ABBvkaGxvDrISDClz4MvsvaQkLq5QeSyEMYWGpQENgPnKzwSoHUsazAQMcKteC kd3d3ZFCE+wsVS/l3AgPMCKmYBTGS6Kch1Lj7uEvgeiyUaNGqci7CmfCERERcGjBRwzKEaWmpuJY Am962MHgPSlNgWTCwmq8HEtEJywsmwaRIRN0jK8/bFjwPGNHLLnc3Nw8PDzwixId5vEMg4WRQw7P sGyz0qbWOK7s0KEDvAuQ3UlZ887Ozk5ISIiOjn7z5s3z589BwZmZmQhBhskL5IuwC7zgpZeNsLD0 WKlmS8LCpdcLvHGxf8EGGd+P+JzEtgVOxxJGxu+w5Sn4TE/CwjirQXnd0s9K0+8EC2OPKfHx+n6u eMsi943cDzYLCwux54WRAeQL2kUV5JSSC99VlStXRiJsXDgHRvBFKeAnLFwK0FTqFsLC8lEHslJg j4wTldevX+vq6oKLYbWApQJEbGVlhRNt/MSF/U75JbgiLCyNLiV7YUSu/4uFsTOFNxheYHDyKyML w34Ff0e8pLHDRVbr8PBwuNyAhUG78HPAYsB7Gt8ryGoilwMGwsLS6F2V2xAWlpt2YKDAjhjRAfjA BBeDE/Fgg50ZDAbc6eFcIbnwO9gZhy0gaPyCq3Q7oO/llrAwnkliF/6JUr/fCyO8Ba4ImzZtQkAw fMKQDUf6NQFP3oKCAmx10QmquoFkoXEsAHBucnIyjLwgYpzr4u2LyL3q1atXrVoVB25QPZQuL70T FpZeX6rZkrBweekFdIwHHj9hBMRuCMFO2BBJfgEvw3YBqwX2y5JfsD/CmQzia5FXCD+/vaTfO+Ph RyYB5DbEgaE8Z8XNT0tIzDd097Bl0X7QryAnMS5DYODoYqsW6ekkLIwIuh49emA2sMwiA9nWrVuh KUANc3+jRo2+zlLyZsXeFmwr+YkMULjAuSBZWBji4+Oxw4WKMzIy8BdJyA9oF4ZdcC6iKmBwQAQQ tAydSq9KmdRHWFgmuFSwMWFhhSoFTzWedjyr2CbDpQGH4+BlXHjCsTuGlRA1EZATAL/g59dL8p94 tr8yteQXfDhLjJi48JePHz8uWLAA6b3BI3I8JBSEnp3Te/CV5veD1vga/sBumbJ7YJeVaU0OXF7t x1AomKUbDCyMasRIGAIHcNSh2LVrF3aykq6wOUVxINgK4CQOhzZQLSLu8Dsuye9oid0uOBd/kbwv oRcwLDj363kAXoF4ucoR/19Ok7DwLyFS8QaEhZWmIMlOGRcoGA+55PHGTzz/kl/wEx+5+IkLf8TB EZ550PRXjoYBGvwL7sBPcDS+f/FBjXOeNm3a9O/fX14TE4adndl9wJXmT15tqK3/g6oAybsGdFqa 2uzoldV+6pAfFC9CpNDDiwqfJnv37v0XSrAVILhZ8nrDBaoF2rgkf8cF2wIumPhBtdbW1vgF7z+o AI2hDnlhLlM/hIVlgksFGxMWVjmlgG2/XmDqr7+Dr79yNHgZxI2PZQmV4yesHIjaQH44hC/DHxYs /PPvX0FhTh6lx+TnpSen5lEmLhVczf7mEH5BSlxMco7IwMbBzcmSRQm/nJ/bd/iNwDtPVtfSp3Gy EuNTMwvZNH0bF1cHU9goUvYO7bEyPeDQpWX1aUWpsWk0C0cbYwY3Ky46MauYMrR1c7c31qU4OfFx SdlFPJq+hYubsyn4ms/OL2IL6Cx+WlRyEdPM3tnZQg/KEMEAkpSYnssRMk0c3VwtS4ifl5+Bd0xG AZ9lbOvkZmdMp0QCTn52oa4RPTcxMYPNtHZ2szORigQle2HUBIJbGLz6Ll68CJMCqBmjADFEc+Bf Qax44eEniFVCxxIzroRq5WXPldfKIywsLySV1g/WH7nUEQGQL1hYYrXEhSm8f/8eu2D4aUgzneiD U4aNHjVsaN+AChZMI6fuax7GssX3pT7dMq5VDTtLc/sKjbovvJSJP0Wcn+1jXmv6O45IlB92YVJr b08HGyMjC98Bay5H4Z/T9w7xq9hp2UeRKO3MFL/qzdc8TGTnvVg7sJGntbm1q+/o41H5vOKo4zOa e7vYW5ga21QfuPZ+Ou6Lu7t5bLv2o6YO9HMxM7So0GnBowyxGTbi+sY+9T0cbSxNTJ3bzjn7Lhd/ zLq5flwbb2dLU1Mr1/rDdrwpFImKY+7MbNdqxPQRHeu6GrCsGw3/63mONPMW4a0GlJC2SdIaO+Ip U6ZIygXhQpykVL2oUiPE6dSsWRNWaVUSisgiAwLaUndOaW+5chsYOzLsy3BhF4wL4+AnPqWlTKHL zYx8vmvnjbxavx+4dmV+jXtLpux5lEQVvlkzZeOHSlPvhkfdXNk07+CMJU/YQiaDKV4mOjSKn51H Veiy9NTzT18uTbF5fWDr3kcUZQQZWHrCL9e2TF9xhWo+rk8j88R9C9c8dZlz/u2HO1t6VTESFuZk FdoNWn/t+cfgszMrP9264lA0n9IVxt25euXCm0qzzl3aOtD25e71+97wKU4mx6L5xH333n16/lfT 2GN/Hr4ZSVHF+SZ1B6659OHL830DWOdXrA9KoZj0oncPbh6/Whiw8PilDZ25N/9afCRCerDxDpM0 hl8aClXgUA75feDBgvM36TshLQkCckGAsLBcYFSJTiS2C2krTIsooVPz3yeO69qoXovfJjYwjH36 JjT63ZUHcaxqtT1NYQ+1rVBJL+nRg4QiAV2HTqOEPAGl6+zbbnDfJq5GOmbulZwthXnJsRQl9uvQ CT88bcbB1LpTtqzs5kSniXQZukWJkckFDJd6gTWsTUztavcb0aWOvZG+uYNXVSthSmQ6nxJyBMbu tTpNnt7Bp3Hvru3qGCZ+eptCGdZr16t3W29LJsOmamVbncy0lBSKcujUr0eHei4sppFLNU/jvOi0 Ar5AKGKaWjX5bdaw9g0Cu/dq5S6IDImTUg3/cgfG+wxuZMgPieRN+IXkApUSRtJMXggQFpYXkmrW DwyhutZelR2MxHIbelaw1c3PzMtJj8ws/HJh9fguzZt1G7vqarFLFVsDkGqJ1ZQmdlPL/Xhi/oC2 AY0bdppy9HkaywA+EzRwdEFEWOSnXOtqtWuKTbt6nn0XzukoOjC8ScOOUy/GsClKWPDl3LTezZs1 btbtt63vBbqUjtiyS+mbWTm4iY/0dA1MzEyZQi5+FcXc3TC2U6B/k2b9Nz1PKNI3FP978v1ds/q2 bNSoda/Z55K4IgZLRyik6Cxjew97Q/wz3dDMwoDGFt8u5fV9XAZO3nx9fcsesiGlAKQZQeArAoSF tXUxgFM5uTmS729hVnquyNDMkMUyZhnUGrLq4IVzp85cuvng5aM9wx30eFwOX0RnGDGo2AsrRi19 6vjbgasPL2wc2NhBwBGANvkcvmmr0WMHuL3+a+mG53niDs19xu24+fzWnz2FJ0aN3HY/+NKCoTPf +Sw+ePXGyT8n+ujjHtxIo4kEfG6xuD1fgM2tDkbnvlwxacIZYef1l27eOjK1iYcZzh1F6bsnTN0R 4Tv/yuOrJ1b2cDOi4VSy5KUg4HM4YsuCiCcQid0ayq7L8ghfLrtUpAfNRkAOC1ezAdLU2enQGbSw 0zuOXAnNzow+ue1Blm29GhUq1gispJceHJIkMre3tTJkcVLTxDTL47GL2HwslfyMxIRiQ4dKHs7G 3KyEyKR8HjhQyCsuyBO4Dl62qJfD66VTVsCGkfou5HNsgU0V/1Z17PjZmVlZKdHJxSbuFdwdzXQy PsdmFHKwuRbxuexiDk+8zca+mMdhc3iUqDgzMTmDYeNaxcWenpEUn5DBpnT4uYlJ2Xxzd08PC8P8 2PiktAIBbhLyIRSHLyx5iwi48OAVvxLIRRBQPwQIC6ufzuQiMfyMWbZWCWcXDW3uFzD2vOvAmX0b uuvat5w6vmHOwRFN6vs39Q8I7LPgegpFYzD09A0YOmwBVdG/c0+nL1v6NWzYesKuV2xHexMG+FBH l0HnFRs4NZi6YLBHxIHN5x4H3dn/e2f/+gEdxpzhtRvZw79us0HdKoUsaN+saeuRG9+b2ZkbMWiU iKarb8D8O9BDR5elz6LzKJOGXTo3yTk1pblvw35rn6Qx7S11eQy3Hj0aGjxe1L1+g44zLmWwzG0M 6EKRSEdPX5+lQ5WwuA5DT0/8H+QiCKghAsRfWA2V9h8iy5TN58uGrr0O6vefOcpXPy6O7+Lfqqmn cUm//MzIVy+efYjn6JrbuVXwaVjbnpaDDLhZRtW9nfUofu7Hx3dDIvPMK3k7mhqbmJh7ulplRn1M 4hl7VHIxpIriQl6lmXm5MHO/BAeFpotM3GsGBNSyBdVmfbl761Gs0NrNs4KzIcX0qOqimx0XEZ9v XKGakwElKkyOismmbCp6WusWJj6/ez80U8exeg1rBtPKwd7J2qgo8f3Tx8HxlI1XlQomQrpLVU8z Wl7kh0gd9+puZkyaIB+3p9Jdann8Zyr0r5ipQmZL+a454i8sXzyV0JsMXm2kqWojgAjmVq1aIZGQ NGJ+Wt2uYuWBpyOkaatRbeBGglobR48e1ZhZEX9hdVcl+YhTwptPFYY08qwT0LS6qU7JB72WXRKf D3IRBFQEAcLCKqIIRYthFzhy9syB9Rx+lCVN0bIoerwypg9WtLhkPE1HgLCwpmlYSophmDm5u9mb sDRt+lLOR5O2w5J0TqqW3UJKRZBmQICwsEYtAzyNmsQv5aEbQIQwZU3iLKTTQ/gicg+VB1ykTwUg QFhYASAraAhJbmLkLFbQeOo5DHIEozoGgFJP8f8n9ZMnT5AZbvTo0chSjxTV+GXw4MHI8Y98e+o+ NW2Tn7Cw5mgcicZRUOfMmTOaM6VymAmqtSJfMApml0PfCu0SJT8OHTqERPXIogfmPXbs2MGDB4OD g8mmWKFqkMdghIXlgaJq9IFv7S5duqDu0caNG1VDIpWTAvU9kUEN1T+RtUflhJNRoGbNmqGS9Lc3 oeTH+PHjFVnmQ0aRSfMfI0DMiBq1MmAUPnfuHIgGtYSbNm2KYjzETAwFIzsEDBEhISFIH4wqG3Pm zEHtDA1QPEqr9O7dG3VYJHMZMWLEjh07yqm6nQbApbJTICyssqopvWDnz59H0Q2EJ+DcpvS9aNad SPgJIkY2dFAVKhVpxuRQEGvMmDGwRWA6KCB7/PhxhO1oxtS0ahaEhTVT3chi/vz58/T0dCkd1zQT hW9mBS8CfB84ODho2ExRsalz586YFMwsly5d0rDZacl0CAtriaLJNDUTARS76tat2/3797ERBhFr 5iQ1fVaEhTVdw2R+6oAAnBzi4+NlLfOBDx14RMBTDRWbli1bBkuLtJVW1AGT72WEyRsGfScnJ/UU /z+lJiysYQol01FLBA4fPnzkyBFPT09ZT1NRbBDWYRTndnV11eyieQi0QbVsUDB8otVSx/8tNGFh DVMomY5aIoCYC7j6oho0DPrYEUtpzQdloyWqr2KTiF2wJLWYlPeqF0yYFwJtYPjGaUdoaKiG+YEQ Flav1Uik1UwExo0bhwrQixYt0szpyWlW8MybP38+ggbx4pFTlyrRDYnaUAk1ECG0HAFsYHHOpuUg /HL6MLnIarH5ZZ+q0ICwsCpogchAEKBkPZrTQsg0FSLCwlq4mMmUCQIEARVCgLCwCimDiEIQIAho IQKEhbVQ6WTKBAGCgAohQFhYhZRBRCEIEAS0EAHCwlqodDJl9UZAJPz/1Uv//d8/nZ2QW1hYxEcH gqLU6KjkAl5pKqFysr68fPTk2cfkrNSE+OTsIt6Ph+QX5yTGJGT93PeDX1xYxOEJ1FslZZOesHDZ 8CN3EwQUioCwMDn4xMHz7zL/Zk9BRviDM0dvfciTjkxF+R+OLJ627F4sj5P6aHbrxhOuxBbIKr8g /dHmCR3adxk8fs3l03O6tBu67V7UD/sQJTzbNbLtoE2fCn/CsdmPNs+fu+PaR46sYmhQe8LCGqRM MhXNR4CbFXr2j/kbbsYXSebKjw8+unTxgTupUrIwOys69MPH+EK+QMTOSkrJLJZ9E5r/7MSZ564j dl24tal3dWZCeGwO+z86EbLzUlMzcrk/k604PeLju/DkXG12liYsrPkPLpmhBiFAE/GLc/MKBTQG rWRWDJqIm59fxBaW/BevMDs1MTY2LjEt73+sxi9IT4yNiUvMKBBQOtaNp+46ubNfNX0dHp9hZGSg S/8GHCGfh8AIHr8wPTEpLY9dQp6i4uyU+OiY+PR8idlBlBb+5ksW083L0dHCxMjU0thAj/FPJ/z8 9PjY6PjkrCKJODQ6y8AQpUlL/r04OzOrgC/+Mzs3NT4mOj41twj/6dBp5YGji/vXN9YgJck6FcLC siJG2hMElIkAjc400GdRfK6AEoEmOQIRnaWvp6eLJzk95MyiwR0C/RvV8WnQberu5+li7gs9t3po u0b1/Zq0G7X1dQbFjjgyZcTcmxE8Ou4p6eGbK/XFyQWD+0+cOTDAp9XYrY8LKSrn1ubxPZo38WvU qNWAxUfeFlOZl7cs234rPPTonP7dJp96E8s3NKTTaGIayXtzcN6Qjk0aNmjcoseoVbdyQMK6SJBA MfSNmFTm/dUDu4xYdSWZz/5wYk6f5o0a1g3oteDkq3xK+HTZ71M2n39bws9aehEW1lLFk2mrKQJ0 JpOXE3X/yLYtW7du3bFj69GLwRmUrg7yKgjSsvk2/uO3XLp9dmlA8e29O89HUfwHO7acSq098/T1 k6sG1bdiCIpS3j++9ygqhyui60p2099couKYmyfOnLrFbjp3wW9tqwnjLq5bvj+y8rSDj+/u7Si6 /ufKTS91W/fv366mnUPj7hOmjQr0tKDYbEqXwaAEEX/OWvvAqPvuW/f2TfZO2Ddr9UuOiM5gsvSY wsSXZ1bP3/7RvVX/1s4xR/7ccJffeuO1O3umta9mRqPyY18+vP82OoOwsJouSCI2QUDbEKDRdekC Turb2xfOnT5z5vTpCzeffc6j03VgAqBX8u85/veBLWpWadytrbdVYUJEFEUTFuRkZhSxnKvVa9Ml wM2ULuLTGEwGHftX6ntrrYjDFll5Nh6xavnEXoE1bWPvXbmWZFq/azd/j8otO/pY5oU8fBbPrNjU x8PWtqp/+3ZVrEyNKK6QRqeLuJEXL7yl6rRt61+tasOAwIbM8CvXo/IFTFNT0ceLmxavum0x9M8N Y2uYUezsrPT0fJGRTc1mHVvVrWRE8URIzSMWSNs0+c18yV5Yi5VPpq5+CIh4xRyWRa1By3fvPbz/ wIEje1ZM6eQs4PDEhljdnLfHZnap5+1dM2DK0ZepBiy2kN5u7vxRnkGTalZoNnrnc7hDsJh0GvJC /oiDKUrIFxrau3n7VTQTA5MPw23Ml+eHp7dpULde/REH3+RZeNgzYHwWiIQCgVDs7UYJKR1KB3YH TlZoUv7nM4sH+sMi0X3GiVxbT3MDHR0GQ5Sb+u7a/Xj9Bl1bmIs7rTZ01qKujFM9qnh0XnzxA44Y WXQaXafEpKG9l3bPXnv1TmaurgiIkH2YaeJQsZK7g4uzg42Xl4uNnkikgzKvcYeXTtr0yn745kNH t0zuUMOKx4G1gHLrPOPA1Vub+5ncXzJpza34fF0DFvbB4uv73SdyE8OwIeBKvODoTAHP0KXhgAWb t2z7c9Ou07duHV/cqRIlKBBTPnyUJXtpEQidJqJohvoGVbpPX71j65/bdh0+dePG9uGuhvz8bI5V jXa/jaiZeXDu8hCxMxrN0nfgqmPXrmzqmrh76uLNdzmUsUEJCUnn46GuWvu53ISFNVOvZFYaigC4 T8BhFxXk4+hMfHHyCwuLcVIHL4TU8E+hBVbe7ZvVquaoz8nOLRTR+YI0eDfoeTUYMKKNJ5UUEZfF FooEPB4fcR8ieESIM8N/AxT+xOfyuH8TrJGHV4VK9OzMYkvfOvUb1Kvtbm9OR2tshHGfQFBypwhe FWyBQMfYtZGXXlFCrknV2tg3163lYkTXhzmEV5BXbFVvwMRJfa2erJ2//lFqcXZyzJcCh+pNhgxs YFMYFxGXzaeJBHy+QOJUoaUXYWEtVTyZtpoiIORziwuL4e4r4S2hUMBmFxWzQcrVmrVsTLu7qEnN xq1GbbkewzDRY1JZL3dP6lTTu0H9zmve27fuFlDFTJCbW1AI9hUIucUFnGJuiWHh70vE4xYXFXF5 f8fmObUZOrGN/uXxjSrXa9KoVuUGvZadjxVvoXkYUCyB2ITBLSrIy4fHmV2naSOqfF7RoXItv0a+ 3jUDRx1DU12RqDAjrZDl0WbKktEVH65dvP74w7s7xjSt7tuwfp/zBTVbd2hux8jPziss5vxH9J2a KklGsUmtDRkBI80JAuWAwG+//WZsbLxy5cpf9S3i5MS++5DtULuGo6HYC1dUmBoRGs21r13NgUUV pwTfvRUUUWBfy9fe0Mjazt7TXhj2/NHjV1HFhq41GjUNqGJJFUQ9f5vrWrOWvX5uWNAHgZdvJWv9 f3yGOZmxYVHZppW9XYz/OS0rjAt++OjVlzSevqVjRZ869as763OS3r9LMXCp7GlrQBXHBIVk21Wu 4mqpR/HSQp89fvgmls0wt3Wt2DCwkYtuTsLnz6lGtXzd9SlOwsugWJq9p7Pw0737H5M5BhUbtW7i 62RMS3sTFMeyr1DFxexXc6cuXLiAIqdPnz7VsFobhIV/qXrSgCBQ7ghIzcLlLokqD6CpLEwsEqq8 6ohsBAGCgOYjQFhY83VMZkgQIAioMgKEhVVZO0Q2ggBBQPMRICys+TomMyQIEARUGQHCwqqsHSIb QYAgoPkIEBbWfB2TGRIECAKqjABhYVXWDpFNixCg/R1YrEVTLsVUNRIlwsKlWAnkFoKAnBEQiUR6 enpy7lTjutPX19e4OYknRKI2NFKtZFJqhsDIkSOzs7NXrFjB5XLByLJKj1sQToZcaXw+vxS3yzqc UtobGhoeP3784MGDHz58oNO/LRGiFHHkOShhYXmiSfoiCJQOAcQuHzp0qHHjxsKSS9ZOwEolmXlE TCYTt2skEbNYrE+fPhkZGV2+fFlWfFS8PWFhFVcQEU8rEIiKigoKCoLRs3R2T3yq37179969e+PG jbOyssKOWPNQk7xaXFxcGjVqpGGzIyysYQqVYTrYPcXHxwsEgtI9+TKMpJCmeErt7OyQE0cho6nc ILt3716yZMmTJ0+cnZ1VTjgi0E8RICyspQvkzp07Dx8+TE8XV4jUgA9YvEgwC5gOa9eu3b59ezMz M23T665du5YuXXr//n13d3dtm7u6z5ewsLprUGb5sQXetGnTsWPHKlasCEOkgYGBum+Hwb84mAIQ b968wWbQ29t71apVtra2MkOjzjdIWBh2CU9PT3WehzbKTlhY67R++PDhzZs3z5kzp0uXLpoxebDw V6MKDtBnz57t5eX1xx9/YGusGROUZhaEhaVBSTXbEH9h1dRLeUmVlpZ2+vTpXr16aQwFA6lv7drV q1dfsGDB58+fb9y4UV4gkn4JAnJFgLCwXOFU+c6uXr0KX5/u3burvKSlF7Bu3brYC1+5cqX0XZA7 CQIKRICwsALBVoGhIiIirK2tNf4Ax8nJKSsrSwXwJiIQBH6NAGHhX2OkSS000pP0ewUxGAwNK02m SYuQzOVfCBAW1roloQF+aVqnMzJhjUaAsLBGq5dMjiBAEFB5BAgLq7yKiIAEAYKARiNAWFjT1AuD A/JyKW1WvIK02KjImJSC4oKcnDw27z8S0wh4hblZeUWCn8sp4HF5/F+0UdpMycAEATkhQFhYTkCq TDfFxcVw0rp+/boyuDj/5Y4JrerVqdvq98OHp/XqPn7P8+QfAiOKf7RpWKdxO0KLf5bEMeP+/k0b Tz5NkTnRo8oogwhCEJACAcLCUoCkVk2QLPzFixedO3du1qzZ7du32Wy24sTPvvvn9tt2I/66emNj K4ec9y/eJeb/eFcu4uQmfPoUnlT4M4IVZr6+e/Hc/Y9ZytvZKw46MpIWI0BYWNOUj0AyJFXARvjp 06cDBw7s168fosiQKaJsrhEi9MAXCIXcwrz8Qo4kb6KIV5yfm52TV8SVmB0ERTEfowpMqtWuVc/d 3srUwszYgMX4e4EJOIXipgXFf6dc1GHqG5kY6zNKqvxwi4uKuSV8zGcX5GZn5xWWWDJ03Acu3bl7 do8KLE3TEZkPQeBbBAgLq996AJ+CE5GUJy8vLykpKSws7OXLl0imdenSpTNnzuzYsePWrVuSWaWk pJw7d65///59+/ZFEjX8pbRFCtKent0wf9bKdb+39e82bddzDkUVvDi2aGg7/3oNAnpO2fUwhaKS zqxftedJ7KejC4b3Wnw1MpOmx9IRUeKaCOyY6xsndvevX69Jx5FLT4bB0CvOvSOidBiG+hQvaNvk UVM33cykBOEX147p2LBO3RZD1lx8k09RvNfnDx6/GyJO+0YugoDmIkBYWHV1i6IJRUVF0dHRyN59 4sQJJEKbOXPm0KFDO3bs2KRJk1q1atWoUaNOnTrIi9ayZcsOHTqAbX///XdkUQApfzurzMzMCxcu vHv3Dn+U5B6T/eInv9y1cu3qvZ/s2nRu7uMqSri4cuGGB1SHP45uG23/bvusxfsjTRq3aOrjZGRd rXH7Tq1r2uoJeTxKl8WkOF+2TZu3P8Vn8e7tUwP45+b/tiWSovR16NgNs3Ki7i0fv/BCnktjf6vY 7UuXn0msMmP3tt9bVzSn8Sgq69mpfXuuhGQQu7DsCiN3qBECpXsm1WiCaiAq2BYGhIKCgo8fP+Jg DQnPpkyZ0rNnzwYNGoBqQbJI+wB63b59OzICJyYmovRLhQoVAgICBgwYMG3aNBTL2bt3L3bBFy9e PHnyJHbEv/3229dpowoD7BLYKaOx+JO/tFUYBGyRhUfAxC27V43v0cg54szRi8nWzcdP7Fy32YgR AZaJty8EZTs06Oxf0d65Uad+gxo4GoOFhTpMHUH++xOnX4iajxjRtUlgvz49/fhBpy/HFIkMTI15 786unTbnosukg9umNjalcmPiYlP5VrUatew/ondgLQsIS9fT12MxdcRWC5mv0r5vZB6I3EAQKCMC hIXLCGBpbodJARf4FJtclEiYMWNGnz59AgMDkeds7NixO3fuxGYWu2CkpGnXrt3kyZP/+usv/HHb tm0gaFwbNmxYu3bt6tWrFy1aBL4ePnx4t27dWrdu3bRpUxSDqV+/PvKKScRq27YtqiWuWbOmYcOG NjY2+EtprcMCnsjY0bNGQHUTcb8FqZlF8V9enV4ysEfXLt3nng8rNrYzwY4VxmdKCAMymgjFFgc6 Eqdysj4l5EXeWjO+a4/uXX5be49ta8Ok0XUYTGFmZND1G7FGzfsEOjBxR9UhE8b4FR7tUq/1tL3P Y8VnimIDt05pC4GU9r7SKJTcQxAoCwIkv3BZ0JPtXmx4Q0NDQ0JC3r9/jzqGKDWWk5ODvaqlpaW5 ubmDgwPSrqOsFugSpcNQLQI/TUxMSrGnA0HDOgxCB7kjr823Us6aNQteExs3bpRNdCr24IQeG8La Hrq6pLouReXfmdOz3wl2l2kTWltx2UI9U3PHqo3quht9Wdu0w+FGa44t71Il9/6oegPChx8/Mjh/ qt+w9/7TpnRyNeIIaCwL56o+DSrl314wbOwZjm8VbnBGiw0HV3R0EQvESQq+cebwtj8v5AbO2bx9 pPvq5vV22Y4/d3Ty328VqYX+888/Dxw4MHfuXDGP6+jAbwSZ5HABTyQdxqV5NdVJfmGpV4fKNSQs XL4qgZ0B1R9ev34N7zFQMCoMobYFykAgsRmsulWqVAH54pIwr1xEwW4X/M7hcKpWrfp9h6Vm4f2/ dV33uc2hG8trMdBrzK4hXdfEtN99bWkTffEg2P/S6Lo6H1f5dzzit/bEym5Vcu6NqNPn87AzZ6ZZ nmzdcofzxqsHe7iWyMPhUixm5KXJfadHdT24ruKh1v1PN9h8bd+oCnkZbBMrKyb1YUy1ps98lz48 OHB3YLW/rCdcPD7VW0ajxNatWxcvXtypUydYe3CSiQuA4DxT8hOvQ/yCzTK04OjoiGp1eFfZ29vj F3x/qGnlOsLCcnl8lNIJYWH5w47NJiy8sOFi24s9L5jX1NQUJFupUiUU40FWSTzzeOAlJgK5X98W npAfC0ftHtlhxYf2px6u8RGzMJX1fNfkScvvFrjWrWJelJ5j0vr3dbO7OH9aWifwYJPN59b3qpZ1 e5B3lzdDz11f2pJ2bubgaUdi7Wt5Wwuychhew7bvGMi7MKHdsNc9njxebHNwcKMpj7xnrR9p82Lj rmeUrVHmu1jb7nPWrOhjuriB9zb7KdfPzK4lo+UMJ5mwkmPLDzRgCseFYBaQL1QD/sWF/4TNp7Cw ED/xR/wnfsffs7OzMTt8kUBZHh4esL/jwlZa7mqSe4eEheUOqcI6JCwsN6jhigB77qNHj169egXH BnwIW1hY4Bn29fVFKTBceKqZTLEFVIlXaffCBWFPbr3NdG7RsY7F39vS4siHZy/cfBWTT+kb21UK 7NgrsIpR3rsLl8PtGjSv72HGSX509mZmxRatfB0NhGmvr5y9fO9zhkjX0MKjdqdBPWvS44JuPkh1 6tCxjjk39v7p2ymWtes6pF0/fyc8jatfyb9bpzZ1XY2KQi6cCzOq3qZ5TXMZIVu/fj20cOTIkV/e l5+fD7sQdAf+xS/w/MvIyJCwM0hZwtF4iUKJ+HbBS1Rl64oSFv6lrlW2AWHhsqoGNgd4IMAbF/wL /1wYHN3c3FDuAc9ttWrVsKVSqWOi0rJwWVFS8P04wETQyqlTp0o3LuwYeI/i+DQuLi4mJiY1NRW8 DDqGrsHC4GKcdsJ3pXSdl9NdhIXLCVgFdEtYuJQgYw+F4IibN2+CfLGNwgkbmBf+CXDgxaYJWcZL 2W8530ZYuHQAx8fHw6yPABmQcm5uLrQPRoZxCX4pcG7B4WrpupXjXYSF5QimgrsiLCwz4Dhtg4cZ KDghIQGn7djzgn/h21u7dm2V2vb+cGKEhWXW93c3YI/85s0bWJ+Sk5Nha8YFoz/iaBA7Ax+Msvdf uh4IC5cON1W4i7CwtFpAHbMHDx4gqgKfujAXwtSAuAk8e6r2Zfrz+RAWllbfUrSDmeLZs2c4hoX5 Aq4XOMTDqoCLd82aNaW4W85NCAvLGVAFdifj2bMCJVOdofARitN2SUgFKLhVq1YIY0OKnDlz5qgX BUsgLYUDsuroQnpJYNuVvnHpWuJLqEWLFkuWLDl06NCYMWNglYI/4tKlS/E7gmUUms2udBMgd6kG AoSFf6aHt2/fInVD165dEQcBN9J58+bhFA6M3KZNG9VQn8xSwG0DXlmwbMp8p1rdgA8XBVf/hIF4 3bp1hw8fRpYPOMYhoHz06NEIHoH5Qq2QI8IqAQHCwj8G/fnz54i8GjRoEM7Z8ZkJ/1P8Mn78ePj2 K0FL8hsSJhQ4Y2HLJr8uVa4npJoLDw/HGaniJcPuGGsGUenIqQRvCuR3xi8IIcGxnuKFISOqCwKE hf+tqS9fviA/DjLg7NmzB06+SJRz9OhR5NZBzJu6KPUnctarV8/V1RUWFUl4gkZeW7ZsgeEeuTWU ODuc2eLNjYUEX2O8v//444/9+/fDH1mJIpGhVRYBcjr3P9WkpaXtK7lw9o00ZrDugbNUVnOlFgzx zRMnToRfM7JMYJuvsk51sk4QDirwJ5Mcn8J2hFSfsvZQTu3hbozdMZKLIssSki717t27PAYip3Pl gapi+iQsLMYZBykw5OFRQZ4dnLeMGjUKTqCKUYBSRomIiIClGyEJ2BcjnE8BB1nlPU1QsISFMZeR I0fCOFveI8raf2RkJPLhIaMI8t7hDSH3c13CwrJqRHXaExamwLz4hj179ixi3pBkEhXbNGZ7+JN1 hgQ3Hz58ACnAxUr13ZyleWDAv8jFg88XGGelaa/4Nji1g2cbEo0CcxhMUAAFad7kJQZhYXkhqfh+ tJqFkeoF+1/k6kXkMdKl4/BNFYKgFL8IyIiKRADpKWCXB2ki+/OwYcOQV08uoxMWlguMSulEe0/n EJCKzQiMv3gMkPll/vz5hIKVsgS1bVCUSkHlFJREwQqE7ev48eOlLoCibdBp6ny1lIVRxg0UjFg4 ZEM/duwYMp9pqoLJvFQTAeSgwMKDXQKfYrBRwMFZNeUkUikAAa1jYSRhQQGhESNGwHoIFyL8onll FxSwbsgQZUcARmGUs4ITG/bFcCsmRFx2SNW0B+1iYfjzY91PmDAB5AvPIbmfU6vpIiBiKxEBWIdx OAwvdVgnkI9CiZKQoZWFgBaxMNJBIBcEPNKQfBYXov6VBToZlyDwLQLIxgfrMJIBIegZqdoIONqG gLawMFIR4jwaOw4YgidNmqRtaibzVXEEkN8DO2LEauKUGN7cKi4tEU++CGgFC8NhHp78yC2A3FeI RZYvgqQ3goBcEECs8/Lly1EZFk7riG+US5+kE7VAQPNZGBSMcGQUR4BfRLNmzdRCK0RI7UQAvpJw +0VADYgYPuzaCYIWzlrDWRjlMBCLgdNn5HtF5KgWKphMWb0QQEA5crAhDhB5iokfsXrprtTSajIL YxHDygaLMDICa2RenlJrndyoygg4Ojpi3SL7KL7eVFlOIpu8ENBkFkbKbdRCh2uacpMcyktVpB/t QQBeE/CnhCcPcZnQBqVrLAujGhhsEXD9mTJlijYoksxRwxBAhmvY0JD6LiMjQ8OmRqbzLwQ0k4Vh CEZIEtI2oiaYgivfkBVGEJAXAnCpBAVfvXpVXh2SflQTAc1kYWRqDwkJWbZsGUnQo5rLjkglDQIe Hh7IdoKDZZQd+GV7FHXFpQ1JWX8Jhdo10EAWTk9PRx3G9u3bI1Ow2umDCEwQ+BaBfv36IRMmEk38 EhaE3uGzT2VzK/9Sfm1uoIEsjEpxqJ0xe/ZszUhers2rk8wdGX+mT5+OQ+bY2NgfooECow0bNoQj /KJFi1A8BVkpYE1GRSv8TtBTFwQ0jYWxWGGO6N+/f+XKldVFB0ROgsBPEEDZbLgPIwX2D9ugKO2n T5/u37+PuGculwufCpTzwC4EIdEEVXVBQNNY+M6dO9gFwDWCbITVZQkSOX+OACKbQcTIhV1cXPx9 ywYNGvzLCwj8i5SBcqylRBRU3ghoFAsjdzDyVdapUwfFbssbONI/QUAxCGA/gVyAT548SUxM/H5E nMh17doV2Se+/hNKi5IYJcWoRl6jaBQLo+T4u3fvcC4nL3RIPwQBVUAAzhJIxBoWFvZDYWrUqNGn Tx/JPzk5OfXo0UMVZCYySI+ARrEwgpVhEdPsIvbSq5a01BgE4P+AaDrYf2H5/eGk2rVrZ29vj3/C MV2LFi00ZuJaMhGNYuHg4GA7OzsEa2iJ8sg0tQQBpPhBaUSku/yhaRggwC+idevW+AU+EqSCl9qt Cs1hYWwTkEG4UqVK2DionRqIwASBnyCAWAxUCv/8+XNRUdEPm+EsDt7xgwcPhlGYIKl2CGgOC9Pp dMRruLm5kdNhtVuFROBfIoBEazid4/F4/9USRRQRtW9sbPzLrkgDVUOAJhKJyiITirmB+8rSg1zu RdQQKntiLwCjMNzUsHdAqmy59Cx9J0ASB9ZeXl5wLZL+LtKSICANAghirlu3Lhwx8bX3k/Y4ncbR CHHTlAZSyQOL80yYMaVpX35tSs/CqOGG/KewVUlUrkTFA03QLhbf6dOnq1atWqtWLcgDFlakSJAB w0n06uvrO2DAALIrKb9Vq4U9IygDMXLnzp37r8LhiHK+fv16YWEhPgq1EB9Zp/ztA4udEyqiKTHO pZQs/P79e+TtZbFYOJCFGw2op4x7allB/Fd7MCDii/DJhn2oiYkJ/lXx8mD144MRkUtw7UTk3qpV q0iZ5zKqldz+FYEPHz74+/sfPXoU52//ggXVDJCJGFsibJbRBusfzwKB7pcIgLUAHYDF2wskhsz6 oONf3lUuDcBWsl6oiAVHcWTvzc7OlvVebWiPdG4wjKxYsQIn2towXzJHBSCAfY+ZmRn44vuxsEFG BB0IWgFiaOQQqIuGU81x48ZhF6WUCZbmdA4J1PF9hLyRWBbl8mZQ807h2rlw4UI8MP8V+6/m8yPi qxACiFQCCyNSCTkwVUgstRIFJ59ImYQywWA2pQguMwtj/xsUFIQaQpIPf3L9EAFJBhbsXwg+BIFy RQBrDBmsBg0aVK6jaHznsLkj8wEOlpQyU5lZGOb/zMxMBE0qRVw1GhSWJuS1UCOBiajqiAB2RTB8 ubi4qKPwqiMzjvexI1ZWOlCZWRhbPJhOyDnsLxcQ9CqxMf2yJWlAECg1ApLnsdS3kxu/IoATfsW7 t0pGl5mFJe5fRPFk+RIEVAEBHPSrghgaIIPEd00pEyEqVArsZFCCAEGAIPA3AoSFyVIgCBAECALK REDFWJhbmJkQk5D1n8HyioBKwC7IL+AKia1NEWCTMRSKgFDA4/J4io7tV+gUxYOJRAKh6O/AFSFf oPL2U9ViYX7UzT+HdRi1K4qrNA4U5X8+uXz2yltReUoTQeGLlgyoFQhkf7h6fPe2rdu279h7Pigq ja2xkxamvrx28VZIDPLP8WIeXzp771M2X6Unq1osTPHZBWnpeWxdXeVYycWvUXZm5Mf37+PyuBq/ Y1DphUmEkzMCvMwHmyaOnrJm78kLR1YNaVq77YR9H/PlPIaKdMd5d2DRzKVHnqVRVMGjv+ZOXnkh plBFRPuxGEplYVFxdnJMxJeImOSsohLOo+kwWMYm+rTinLTE6MjYtHzePxtSbn56fPiX8OikrMJ/ /iYoSI+N/BIRlZD5d1FEIa8or4DNLcxIio2JT8vMyuP8M2c+Ozc7Ox/vQxE3Lz0hOiI8Ijrx7yFL iDc7KTo8PCI2JZcn0rGqP27Drg29q1rqqrTiiHAEAZkQEAo4+UVG9X9btufc9fvnFtbNuLBh66P4 ki7wJMVH4plIyCiWfMYLuMVFBYXFRdkJ0XGpeSXlPfi5KbERX75EJ+f8Xe1DUJxfwOFzCjISo6Ni krK/2Vnz8tMT0F1sclZhyRaUX5idEhcZHh4Zl5bLKXmgRdyiwmJ2cXF+ZkJURExq3tdHujgvPRGP Z2RMYmbh37sgEa8Qjyxuj4pP//tvEvE4vNzkmKjo+LT87+qPCPk8Lp9XMhchn8vmCVT8u1aJLFz8 /tiSMb06NG/WtEXn4bP3PAeX0nV1DfSouKCDi8d2a9GoYZeJm69FiRWZ8GD/oqGdAgNbdh278cr7 XDG4aU/3LhrZqWWLlu26j/jjbCRuFua83Dp5wsLl04f27dq288hRQybtfidZVAn3t0//femZRCHn 89U1v/Xp1KZl06atBy86FpKFf+REXN36e+/Wga3a9vh9z4dsiptwdfX8jY/i8mRa46QxQUC1EaCJ tziG1m5unsbG9v59O1XQSf8cVwCqy359ZO6Qrm1btmjddcSyk5/EaeSTXh1cOn787AUjWgcMWHb6 E5fKerx7St/2bVrhIRm/9XYEKFeQeGbl3EXLFy34fWCHgCat+i06H1uyGRJkvNw5rX/7FgFN2/Sb tf1+Dp6+J7tmD+vZrlXTpi17TNhwUVzBtCj41JYlM6ctXjq5X8tG9duP33IrQnxz9ovj66f0b9My MLB5hz5zDkeLRWEn3PhzfP/ObVoENmnVc+7eYPHDnxZycuWkCX9sXDSqU2CTwM6/b30l/uv/Lhqd wWIyden4oNbRZerpMXVV3J1PWSwszAleN3Lq0ay6k49dOTa1bvqpeWP/CBFSBgZ6udFfnj9gB8ze vXEo/caKP9adK6Y+7t+47bZOp6NPbmwa3sTVQKyHEwvnbgi2m3Hy4fUt/fgnps4/8S5fRzc36Nz+ NRvvGrefO6dvZZ1Pp3YdDherJi7k5rHboVwnC0FsUo6B76i/Lt4/u9A37dzmzacjKe7tTav3R3tP O3vj1LK+tU1p/MKEF1fOXvmUWazi70/VfuaJdCqJgJCdl5cNySKfPk0U2tSqbCPKuLd28oog94lH 71z5s5/Zhfnjt37Gbqj4/YED+w8/ErWYNHOYv+GrA3NnbklpsPj03ZsrG8TtXLTh8FtsmBJfXFi9 cG+o9+g1q0Z5vflzxs4XySDSO4uGrnhs3HPlwR3TW9tlfo7MTEnLKHToOP/47ft/9bII2bNmJ1I1 sAqSgrZv3notueq47ZuGiK6sXHfwZiZF5cRkm/gO2X7l3tGFfhlH/1j/KK6Iz06LLqwzav3Ja+fX 92CdX73kUAyf0ikOO7ln3+bjoq6r1k7xZ19cs3LP6++s3P88vip/NAd1KImF+Wmv9h8Otx88a9rw RrX8x06fMcAx/sKRkByegM2wrtlryZJxXZr1nTu6o3tS8P2HySJdYVF2dhHDrFJApxb1K5vxo8+e eZzk4tcqwMfVtVZgW9ecpzc/xOcIKKahve+ojcundh84dVDPtnZx1y7EgLE/BwWlOjXr2cCY4dW0 /6SJvep7OPq0blXTlp0UGYWXJZ+Tl5HFN3Su1apLMw9zXZpAh2Wgx9DRUZppWiWfXyKUmiOgo0Nn 0HJfHdowf+q47t0nXNfvMGV8gGXq40MXI0zbdPev7l7Fp75/Vc672/fiKB0eV9+kTrfpf22Y0r6W e/rja3czbf07t6zi7O7fwccwOehpcCSlq6+rX6HL1JlTerfrN3FiO/vst9GZqIF+8kqc17A543u3 aD9s6oxpA6qa2dTsNHn6sBaVnSv4B9avpp8X/Tmf0qVzOWbV+4+ZPbVPy75z+tUxSI4MC+NT7t3G /jamTyMP16pN2zS0yXsbnlmga+Y7YvaEHv5VK1Sr3zzQhR/1PolDiXgCE5fKnWYvG9a2x4ThfRoZ xLx9narO6lESC3PzEz5nmlX19bQsAc/avXoV8+KExFyuQMAysfesbis2yhq4uLsYcFIiedVHTBnT Wnima53GwzfciuJRukWxOZyEFydXDO3Qtn33cbtjjR3trYxoAq6Onrmnb3UbZLnW8awe0Nw26/GN 0KjPn0JSLRt1qGcktmO8Or54aMdWzZv3Wnz+baYeiy3Ubf77tKFe7/9o16jjxF1BOK5gMPApoyRY 1HklEdlVGwFEhomtpBw2h2fg0euPw3uX9fOg8fNSwhOyP59cMKJTmza9pvz5Wq+Sm5kuxedSJo4u lbwdxM9BbnoBOzHsxYFZfTq3bdtr3o00XXt3WxbFE9CY1p4VHJloQje3MdcT8flFeWmxRZYVqzno i7FgGFmY69N1ciPubvm9T9vmzbr8vuVmvK6x2FAg4tOMnV1cHRhopm9lbsSgCcW227yXR5eOQMuO feaeicyj6evh39kJ1xYO7di6Rate47e94zNgV6GEAkrfwtrVy1A8tIGppRlDUPTj2tSqrZKv0imL bnToTBo7r+BvjzRuUX4uW9fYlKWDbO0CPvfvYzV2UbFARKMzKauAyZtOnNkw0Pbl5jlL9r0vNrBk 0Gzqdhu3eNnSZctXbz97/fDsZi763GIu7MBCbom3sZ5b1eYtnOLP/nX2cVCyacOOfigJGnl89cxN j1lt5q3buHhIQCVzAZvNoXQr95i3/+zxmQHsq0umbL6fVMDQZ5JiBWqyfImYUiMAH1qByLRG95FT Fi1YOHdsh9r2oDg+R8gwNK3SfdLcZcv+WL5hx4kLR5Z0c6DYcJfHgyg51KIhF7qha72+M/Cs/fHH ukOXzm+Z0NqJlwubspDHLrEE4CRMSOHZ1cHBjogNb/v/SZXzdu/s6ftjqkxcuWn5+K4NHHU4fHGv CBXGC6GknYAvoOhMlgGdf2b+rA1PWD3n/blywahAN3N9XR1O+quNY2fcZHWcvHzdwondKuvTxBQs fp8I+LwSluDDHxhDf//l+s+nrDp80iqJhQ2sa7aomPt036kX4i+JqPtnjgZTvp1r2+qhhGfk3RN/ no3lUcVPr11/KXL1qa+XlRgfV+RQu8/ccfWMk9+GfBC6B3pb6iZn6nnUrtOgUcM6FezMzBiUjkjI 4XC5vL/jLQw863ZpL7q5ZeHudyYBff0w0eK4t69e5dk36N+qbm13C1F2Zr6IzuOnxSam6VcKGDu7 bxVh9Nuw5CKBUMDlwtNb6vVNGhIE1AAB7IO5Aj1bR3cLE6N/thl6NlX83Wm5CTT3unXrN2zoW9nJ RB/bFXFwB/uf6A6LqpXcHIWZHEYF33oNGzXwdrWzMqBTQhGXy+HyJQ+bSOyJUMgX6VtX8nPIfnLk 0qccipv08dG1G2+iYj68iNGt3LGbX82q7vq5mTninRL25DwO75+bse2CF4MOL+XVs885Dn6d2tb2 89Ln5uUV8UXsnIhHz2Ktm3fv3Liujz03K7uYjVcDDXcg+ERy9C6WlYvIjG80AHHEfxPLJsKzjN5V PAZLSSxMmVQbuGJindhtAwJq1vNuOfkyveO8RR1NaUVcpoOVAe/1uh4NfLw7HStoPGjiiFp6YccW 9guo3aCx3/iH+s36dmlsSPmMntrL/vG0ht6NmjRu4NO4x5pHiTxdXQaDhpfsP/pguVYOaGhPFeVb +HX1FetIv1abLu0MHy8JqN2s/W+7HmRZ2Rkb0nKD903p6uvj16Dd6lCPbgNa1bTATgAvW0LCakAs RETpEQB50YSUEP5n397j0GDozBFej35rWgNPkq9PQP9Fl7AvYsAmR8NDIOE5zy6jJ3czPTKwVm20 qePTctyu+3EUC0cn2NBKHhNx3+KPUF3jqoMWj3EKXtKlQY1agb2WXojW82rQuY9P9rGBNZq07zfv eKSxlSEeUDGTfr0b4+iIBDwO06ln3yamDxe29PNvOmRveB5lyKIZ2tUb1r968PRmDZoHdp9zX8dE D8OKb8fdkgddhF17CYl9+8Cijhv6F4pNH/gfyrGp+OMsc925+Ph4FGjqUnJJvwR+2DI77MG9R68+ JXFMPXz8mjX1cWRReUlR4eGxAlbRh+fv0oSefl1aNPawoGW+v3vzyeuYLKGZV73mgQ0rWsIWxc8I e3znVnBUvkDPxNatXus2dex1U1/dfS+q1qiWk6HE11dQGPnw6luOo2/zRq5iCxTFzwp/dOPWy+hi h5o1LViGDq5eNdy4b+7eefQ6jq3nUKVh8zb1XRg57289zvD08/M0F5u8Sn2hnmDFihWnTZumrERN pZac3KiCCEjqzh0/frx169bfinfq1Kk1a9a8ePHiVzILuUkhd94LqtSp7SZ+fv53CXK+PLxx51VU joBpZFfRt0mLRu605DdBH4odGjTwMpZ80HPTPty6du9zcqGIZeJY3b+pH0zG4U+epJpUrOHtbELx cz49fprt3LAunhlhxpsb1x6+iSk0dKvt16yFrxM/Ofj29cfv0vW9qjqZW1ja2Net4Z71+fnHbMPK dbztmJQw7sW9aLpzDd+K5lmfHt68/yyOZ+XpXcmIy6reuLajkSj++ZkLD2KFli6uFdzM6EY1G3vr pX189SHDzDegmhklyokMeZsgcq1Tx01sJi65hBlvH7wusKri6+2km/Di3geBa8O6FU1/5f+/bds2 VFC9evXqr5Ash3+Xtc4SEiGj4DyKrMh6o7a1HzFixOrVqyXpX8lFECgjAv9Vd+7kyZMo+lnGzsnt QGDr1q2orKoUKJRlkSiH9wnpkiBAECAIqCEChIXVUGlEZIIAQUCDEJCZhdUhFEWD9EOmQhD4KQLk eZTjAlEWmDKzsOSsiZw4/VL3Eo0SoH4JFGlQFgSUWKenLGKr4L14VJX1tMrMwgYGBmZmZqGhoSqI o0qJFB0dDaxUSiQijOYhgIeRxWKlpSGLI7lKjwBO0dPT0+3t7UvfRRnulJmFLS0tvb29L1++rKx6 pWWYrOJuxVsK9ckrVKiguCHJSFqJALwh7ezszp8/r5Wzl9ukP378GBIS0qZNG7n1KEtHMrMwOm/W rBleHevXr5dlIC1qm5KSApfqRo0a1a9fX4umTaaqDATc3d3hQXzw4MEnT54oY3xNGJPP569bt47J ZLZr104p85E5akMi5YMHD2bMmFGtWrVWrVo5OzuLA1m0PuQXNcmhzjdv3ly/fp3BYGzevNnFxUUp SiWDah4C/xW1gZkWFRUtWLAALNypUydfX19jY2Nskn6IgOQ5LSgo0NfX10XKB+1+ZiUPbEREBII1 OBzOkiVLgJ5SVk7p2fPevXtHjhzJy8szNzdXBXVihYH7AOt/LcHyxleyxDMyMjw8PH777TdsUsp7 RNK/9iDwExYGCPn5+Xv37sXeyMTEBGbi/3oe6XQ60iqgmaenJ9anJEJBezD810zxwMKsKmGwyZMn V65cWVlQlJ6FITEo79WrV8nJyapwUAvyxVrEKsQrTilrCwJglVevXh1LXFnqJONqKgI/Z2HJrLED CA4OxoHED8/68VDgoxvneJMmTerVq1fHjh21nIUlDyyeVjyzyl02ZWJh5Yr+/eiIsm/cuLGTk5Oq CUbkIQiUEQFpWFiaIcDCiHjeuHFj165dpWlP2igAgdKczilArFIMgY3w0aNH8bWllI1wKQQmtxAE FI8AzKCwC+MbXPFDkxH/CwHNYWGcNjg4OOTm5sJOQvRNECAI/BCByMhImOxsbGwIPqqDgOawMI59 Yd9B6im86lUHXyIJQUClEAgLCwMFm5qaqpRUWi6M5rAwFFm7du23b9/idELLlUqmTxD4IQJwCXj5 8iUCPaysrAhEqoOARrEwPJdx6Pnp0yfVwZdIQhBQHQRiY2PxdPj5+cGbTXWkIpJoFAtbW1s3adIE XszkgI6sbILA9wigOAOMwgEBAQQclUJAo1gYpmHUYQoKCvr8+bNKoUyEIQioAgJnzpypU6eOl5eX KghDZPiKgEaxMGZVs2bNHj16LF++HCGJRM0EAYLAVwRu3779+vXrPn36IA0bgUWlENA0FkZ00JAh Q969e4fXvkoBTYQhCCgRATabjbpqOL5GWJMSxSBD/xABTWNhTBJpHMaOHbt9+3YcBxOtEwQIAkAA CWsePXo0ZswYZaXQJVr4CQIayMKY7bBhw+rVq4cq9Eg3RdRPENByBHg8HvLQwkGtc+fOWg6Fak5f M1kYjjgzZ86Ey8To0aORQl81oSdSEQQUg8DcuXNxXr1w4UISrKEYwGUdRTNZGCiAgletWpWZmTll yhRSD0bWZUHaawwCV65c2bZtGzI3IhW4xkxKwyaisSwMPSFn3cqVK2GUQLZfQsQatnDJdKRBAPHK 2ALDcQgnJdK0J22UgoAmszAArVGjBmqZIHATjhMoLaUUiMmgBAGlIICE7th/IP03jMIkfY9SVCDl oBrOwkDBzc1tz549KMTZv3//w4cPk4xrUq4M0kytEUA2Fex/X7x4gVTCOKlW67lovPCaz8JQIbKp Ll68ePz48Vu2bJkzZw6qc2q8XskEtRkBWOFmz56NdNvYBffs2VOboVCLuWsFC0uIeMSIEYsWLUKN +n79+j19+lQt1EOEJAiUAgFU5sX3H35izZfidnKLghHQFhaWwIqa4SiNjMNi7IsHDx6MugMKhpsM RxAoVwTgFARneYTJzZ8/H99/5ToW6VxeCGhU3TnpQblx48bly5cRXIcaiDCfWVhYSH+vurTEA3n3 7l0UH/lhLUh1mYW85ESaPVRj8ff3R2ilOgIiTd258PBwRMeFhIRs2rRpwIABSJ8mL/RIP+WKgJay MDCF7xrCOuFNibw/2CNja6wxPu04gYSL6NWrV+E0jUmRPJ9QN5gXPgPR0dFVqlSZNWuW2gXy/pKF Hz9+jP0EDuXgmjZw4MByZQ3SuXwR0F4WluCI2hzg4levXuFAIzAwcMKECQYGBvKFWMG9wS0PVpeT J0926tQJ2ZZNTEwIC0MF2BgikBdfPxcvXgQm8BxQL+etn7Mwjp2XLl2KChr4BUpX8JIjw5UVATyi 5IJz++rVq/v27YuMUwj3xIpXX0zu3btXuXJlpDFU3ymUq+Tx8fHNmjWDFzm+gcp1IPl2joKKyEh5 /fr1f3WLs41u3brp6en17t0bzj/yHZT0phgEiOVI/BpDopPp06djN4Ek8fByBxEPHz781KlThYWF ZX3LKfZ+WIFh8m7RokXz5s0VO7LajObk5ARvRdCZukfxgCCQOLBr167Pnz+HR9quXbtsbW3VRg1E 0G8QICz8PzBwbjN16lRQcPv27fEBe/bsWXAx1je2xuqyZrDRw76+e/fu6iKwUuSE6QlHlzExMUoZ vSyDfj1we/PmzciRI+fNmwfmPXDgACzCxsbGZemZ3KtEBAgL/xt8cDHWN3YW8LXEvgmexfD4QQA0 vH9Uf/cE6zYuFxcXJS4p1R8aXAbrv3plPZX4eMCZB0ev+GjDFhjnGfAIxgEAPn1UH3Mi4U8Q0PbT uV8ujtTU1Js3b+KjLycnBwdfDAYDuVFQxbZhw4a/vFfxDXD6BEfRv/76CxHbih9djUbEdhh+tXDn UheZk5KSsPDatWuHOsr4OIPpDDkiUDtDXeQnchIWlsMaiIyMhDMQ6DgvLw91lbCZsrOzwzlYrVq1 QHkq4oJKWFhKTYOFYW5CahEp2yu3WXZ29sGDBydNmoQDuvr168MpGH7udDpduVKR0eWFANkLy4xk VFQU6PjBgwcZGRmGhoawx+GC7aJatWo45XN1dZW5R/ndQFhYSizVhYWzsrJwkHjixIlnz56hXgFM EDha1BjHdimVpfHNCAuXXsVCoRCHJA8fPsRPGC7ghYoLuxVkccPuGPZlBwcH0HTpB5D9TsLCUmKm +iyMw8MLFy6cP38eqwuWB29v7yNHjiAShyRIk1LFatSMsLB8lIWIAGQRRAwITBZwFwMdY4OMwkv6 +vpIJIQAAUdHR5AyjBjlGi1dbixc8OXxrTfZTi3a17X4wYFuYcT92+91vBo0rGrPkA+e5d2LyrIw gt/g8Y0vrVu3bsH/F+QLN/ZBgwbBLgzbF4gYcZ7lDQ7pX8EIEBaWP+D4isT5yadPn7CdQcgsSBlG ZMlO2cjICD/By5aWlmBksDPineTIy+XGwpFbB7b4413Hyy83+zK/Q0wYu7tn6xX0kTv3TG2uJu5S qsbC+K5CXAa2vaBgScI/FCjA4SE4Fy9y/CeWE86Ejx8/TlhY/k+ssnskLFzuGkCMFjYyX758QVJN kDJ+gqaxU0aSB/AvLvwCOwYIGmSNRw4/cSEaCtYMyX/iMFBKKfGsIkkCnOpgp5byFumaxewc1nLZ h47nnqz3+X63K4rb27f9Sp3h27ZPam4iXX/KbqU6LIxXNfgXdq07d+7A3RuvZ/g/ICmwr6/vtyD9 Mo+EshEl45ceAcLCpceuLHciQg+MiSRYiEDFL0gtBG9QCfmCeb9e//pPCUFL2BkXTsnhmwHvV1z4 BX9BPi1kSEDZU4Ri/1o8TtLnKJGFUUFS2Lu3qUyvOk38KplL7sqLeHr/RVi6wKyaX/MGHmDWmN0j 2q741OHc4zU1uGnhb14FhyVxmbYePvX9KlnrUPH7+3darTN8x77x/jqJL+5H6Ffy8XY0Tvtw7/Hr qDymo7efv6+TITv1Y/Crj5HJ+Uz7anXq1fWyolMF6QlpWcW6hoWhT9+l0is1bunjbiImeXZm9Kc3 rz7G5dNMXbwbNK3pAG8AUWFSSFBQeHwum2VTq3GzWk76FL8oPT46g2mjG/PsVQzbqIJvi/qeer+e triFclkYZgec8YJ8n5RcIGJ8IcHtF17A+AlD1veTICwsnWLVshVhYZVQG3zy8/PzYbuATxIck/ET v2PLLPkLAr3wR/yO71aJrRlcjF++ZWFMA7tpbKaQzRIuTQsWLPj1xOL3dB9ygg2nO1rqm/dRfPce y3as7lfFsOjjybkzNjxO4wt5XJZLi/Erl/ermr53ZMulHztdf7rK6NHuVSv3Pc3gclJT2Z5dVu3Y 3LVCysH+bdYYTD24uSN/04Chp0xH/7VulNX9qb9vfhJfyDRz8ft93bIeTm/Xjl52KTy1IDc9h1Gh 3fQ9fw50/nhm9cLlh9nVKnE+f3gbzvcZu2TN3H7eRjlP9m/atv/i5yJhYWqGof/SPX8OrmWWdnHF xI3nI3N5BTkZ+nUmbPxzehODqGOT+6yIq1hFNyH005dEevUZe05MCbDQ/fXMlcDCyOiWWHK9e/cO RwiIAMKbGN4O2PPCyIC3ws/TvBEWlkKrattEMekqyCgyIQC2RYQITvzw6LLZbGydkNGioKAAXJyQ kIAHEh+wyMmJA3SEWSPfBcyFKKmHX5DVEO4Ze/fulWq42D8b2VJGtUbufhEf83BdF3eLajPvZRbG XRpXy7Xd6qAckSjr8exmTj6jruaJ0g6NrurRcGaoSBQdfPP4+RdZIlHh2w09qlfouipYJMo5PKhe 7SHLt+5Y1L6q9+DtLzNFog/zvG2rjz0cViTKjX4XlVVYmPniyP5bHzMEIm7Qn32qufqvTxSJwo5P R3BJlSE7nkQmPFhW386l4/xbfJEo7fGVSxfuxXBEnKSLY2s5+S+6FisUJV05ev5JeK5QkPVydX2b CiMuJYkE0XuaG1KGvjPPfY58dWhSQyuv7gdieFJNHQl9gNj3TRGZBvCl6kKKRgjPwz4XxnpoaubM mR06dKhatSrOA3x8fIYOHYqKRHFxcdCyFD2J/iubjzT3kjYqjgCJYFbF96fEzgAbBUL1sOeFXUJi iMDWCb4WcExGtnKEUXXu3BnfsD169EA+LQQg4Bf8BT7LTZs2lWpWQiGNWWnQpNFD6zq5+g0c6m+X 9uRlRETIjWdpRm5WOWEfPn9JZ5oJkt6+SBWJaLB5iPhsPuXm27JHgH3S63ehWUKcG3FyUjgUg2Vg mPd03YyFZxh9N24cXceCEjLsXU0K39y4eD9K4Ojtbm5gYFG3X18fw9QP7z6lCYwNGfnxuRSFF425 V+tBc0Y18nBs0i6gOisvKTKVoqz92rULrMwOffMummdoQMvKzsnmU/bt+rZwF8W9f/slTc9Mvzg5 m00JuQIDB8/WU2d2qezh07RD28q8+A8pfKFUc/+uERgTdAnrUFkSgeJefMHA+g/TENI7wEY/atQo GHnh53Do0CG8U5Hi49y5c/fv39+9ezf+6OzsDC2XTmByl8YgQFhYY1QpnsjXd75UsxKJKIapjZlR ySJgWNmZMdkFhcV5KXnFUde3LJ42dsSkFVdSa3bsUNeWJhIIRBRNl6VL5TzfP2dw916Dh42a+tfF 1xkGRkwdJO+li4qyi7gcAYOpW3KSqFNx7M4NozzDNvT3a9F/ze14PlX4cseEgX36DRg8avbGc5+5 ukyQj0hIozP19CRmULouQ49BE+HPRR9OLP2tT/e+Q0ZNWHQkOF5oZKZHp/KfbRrep0e/gSPGztj0 PJtHYzEoEU1EozMMjErOC/FGMWLRIKVUlwQoSVNsfl+/fo2ANISlIdO09CUqQNzwE0dQJTwUr127 hgoXqKSF1yEC27DXRmYo5LeDwXfcuHH4cMGpLP5zyZIlDRo0wNms9KNINR/SSJ0RICysztr7TnbJ BzUuqWZF0xEJs2ISs8WtRQUxMekCK3tzA1N7Y33vEVsuP3z05OnzF0+u7Zzbzphic8FvDANjKu74 tjUnM/z3vQkOvrl2hJ9tUSFPSPG5hWzHjjNmjqj96c/ZG2+XlLim2befdSjo/c3fbR79tfLw09fX li+7KOy28+nroCsbh/noi3iCkgIYlEjA55fQoQBbcx06C0eBF9avORDqteT2m5BHh6c0r8Dican8 0B0zVoRUmnXi+atXV9e1tNWjuFzxIOL7efySF5BQUNKfdBdaSpKQ4XQUh5lt27bFXhW8/C05wigE cxDM8QhagyEI52nYKQcHByN3M+KJwaeIZJs4cSLyUfTq1UuSfg+bXHy74DMF+YvBy/A5g90DdAxS JjnPpNOMNrYiLKxRWpeehsTT1mEw+BGn9h88+OhLyJVte4KKKzav6+VVq5mPZfylE3eCQkE7Ic+f BoVy0JbPzi8o5AhEfG5xIZfHLkjN+fz01Ys3cYUlFM7Jz8zhO7aZPHN09fA1c9cc/ZAe++DG/aev IwoYTnbGenQBH7ewuRxuYVJqePCTZ2GpeRzcKEBn+UVc8LGYhdlF+YXFXPAou5hdzOMWZmZEhDx6 /SEyC4ZTAbeomM3hF2clx719du99XHo+Hw0FHFjLi3klJC7kcWA5Z0v6+uUFtoXFFgnJ4BaGXKbY 0kpuAW+iGMexY8dQtGLNmjXLli1DdiSwLYqwIMcebAjY5/bp0wfZqHfs2PHo0SPY61FCCeWysBHG jWBhsDlynqFx3bp14YYIUibb3l+qQ9sbqLjdmognEwI4fMeBOxzgpLordmuLii41vat5V3YwMjav 3HXZ0zTxwRQn8tyEJq6WFvbOjrZWrn6jdkaLRKnHpjSu0+4P/BZ5bl57T0tjc1efJo28KjefuPFW sSj/zJhm/r/txTmdKOzP1pUrdVp94dLqIfVdbGzt7Rwrt5x9MUogyjw/uZGHpZltpeo1vRu2DGi3 NEIk+nxifnu/vn9FlRyHvfujV9PuUw7gZC/75or+vnYmVraedZs39fTqvPFOOE8Qf2RMdRtjG1eP inWat6zlO/xSvJATfnBQwwajL2WLb4+9t6F3wzYLXxYLpJk7suDDJ+F7R2y4ncCGAPu7JLgGWUEQ PYydLHa7MFmAkVHQD4HFMFzABxy+K/BsgT+4HA/0/kt4cjonjVrVtA3xVNOo17BssXMxGxs22++3 8M9JbRxzMkVWLq52xn+fFHFzk+Pik3M4dGNrWxsrG3MDGrsgu4DLsrQwpFHc3MSYmFS2kb0T7LVM lr6xAZOTm1VI0zc20YexNj89uZhpbspgZyQmpOQKjB3cXB3MxKZfdlZCXHwa19DezsqILtIxNTek 2AW5hTw9C3N98ca2ICeXRzcwM9ajUbzC1PjI5DyWlZOdgQ5N38hQn0mnOGlRX5IK6WbWDpYsocjQ 3IQpZOdlF9BMrYxhGRbyivNyi3TNLI2kOe1q1aoVXKphwMEpmaRQkGQdwHUBbIsgGuxhwdE4OsMl OSkFQeOwVFmZzIinmkY9qP+ajJq+PYjYP0RAtr1w1EY/j9ozT4q9ArTtwvYWicowa5zLTZkyBeGL kucCMS+qCQXZC6umXuQiFbELa/Ir9hdzM6rcon1rb3t96c7yNAooPDzYCGNKSJGzYsUKZI9Exhxs eOG9K+3ZpkbhQSajTAQICysTfSWPbRU4Y8WCng1ctHAR4BjzK9vC8oAwCpy2wckXZeS/WieUrB0y vNYgoIUPoCbrVsIg0h7K0xgGMLjqauMa+J5qERqDNJKIJ5YWPU1eR2RuCkVAG59AhQKs2MFwdoQL MVqKHVb9RoMj8A/P2SSpOdRvPkRidUaAsLA6a+872eFiBf8qnDhp1KzkPRkkSIL9F44Q8u6Y9EcQ KA0ChIVLg5rK3oNUPnDA2r59O/Z6Kiuk0gVD/mVk1UEadaVLQgQgCIhNiAQFDUOgTZs28HVFcjXs +DA1iSeNJKxZmy8JDtgCo2jQ6dOn+/Xrh7xIGqZ6Mh01RYBEbaip4n4mNhKHL168GC0QIYY8iuTQ X7zd0NHB98HNmzeREQIBx4gwRgiGGumeRG2okbJkFZWwsKyIqUd7PLTI4CUJZVYPictfSkCBQn9I CqqOpdsIC5f/AlHaCISFlQa9AgZGNQdkuFHAQGoxBIIy3N3d1ULU74UkLKymipNGbMLC0qBE2hAE lIyApAYzoq6RAUPJopDh5Y0AOZ2TN6KkP4JAOSAAH0QYspHprRz6Jl0qGQGyF1ayAsjwBIGfIICz RCSPR1EPFFJCRk0ctyLZJuh49OjRKHxFoNMMBAgLa4YeySw0E4G0tDSktggLC/t2ek5OTvfu3YNv uGbOWftmRSwS2qdzMmP1QQBOHbNnz/5XsDVScRIKVh8d/lpSshf+NUakBUFAiQig8B2865BfWCID SoSg2OjXhMhKFIwMLS8EyF5YXkiSfggC5YIAzuVGjhwJNztJ7wg5IRRcLkArr1PCwsrDnoxMEJAO ga5duyLxBdq6ubkNHDhQuptIK7VBgLCw2qiKCKq1CCDlRe/evTH9tm3bVqxYUWtx0NSJExbWVM2S eWkOAkh5DBZGcSZJWSbNmRiZSQkC5HSOLASCgBogIBAInj9/Xq9ePfVKQqQGyKqAiISFVUAJRASC AEFAixEgLKzFyidTL2cEkMVNklBJLpntYJeQSz9fJ21oaAiLM6nwVM6r4Nfdy1mvvx6QtCAIaA0C 6enpo0aNQmpjIyOjryWfVWH2EAlR0YWFhceOHYMnnCqIpM0yEBbWZu2TuZcvAl++fIEld8mSJcio iTIf8t3Jllp0iKGvrx8fHz9z5syPHz8iHrrUXZEb5YIAYWG5wEg6IQj8AIHQ0NDOnTsj54ODg4OK ULBESlghYCrBG+LRo0fwQSbKUy4CxFNNufiT0TUZAZAdUkBIskDgd9W5IA+MEv9KT6HJmlDtuREW Vm39EOnUHAFsgfl8vgpOAq5vKrU9V0GIFCYSYWGFQU0G0kYEiAeCNmpdxjkTFpYRMNKcIEAQIAjI FQHCwnKFk3RGECAIEARkRICwsIyAkeYEAYIAQUCuCBAWliucpDOCgNwREHIKC4q4QpHcOyYdqggC hIVVRBFEDILAjxHIfv3XiP4zTr3L+O6fRRT+JyLsrPYrh7Cw2quQTECzERDmhT59GBSdw/1umrTs sHuHdxwPLtBsADR/doSFNV/HZIbqiQC/uCC/iMMVsozNzY31GCWPqpBblJeTk1fA5gkpShTz6vKe HQfvxOVy+XxisVBPLYulJiysvrojkmsuAqL0F/sX9G7ZpFXXURsuhxfS9PRYLIrKfbRjxsB2zQLa D//j8JPY0FMrVh548Ob2mr69pqw5/ZGtuWho+swIC2u6hsn81BCB1MvrZy48nFe5fftGxq9P3I7N 4OgbUAWvd6/Y/ly/9ajJQwLdGCKWtbt39Qr2ZvZVGjVrUN3dkqmG8yQilyBAWJgsBIKAiiEgiL9+ 5Pxbh55//LV09rx1S8Y3sdWn8Xn8/IxPb6J59o17Dhk+euSAJnaWdXt0bezuWKnz9FkDOtZ3ECer IJdaIkBYWC3VRoTWZAR4aWEplL1PXRdDzJJZtUlNKwOqiEu3bzBuZhf9C0P9W43bfC2CI7YS4xKJ BAJVzFOhyQqS99wIC8sbUdIfQaDMCOjQBMgBJCjpB7tg8C2fJ6CMfcctX792WgfdoK0LZm14y6fo eHzhqEZ81coMuHI7ICysXPzJ6ASB7xBg2le2pSc/fZpQjH/KunvgalRaMZ0uEHAyeU71Oo1fs22s V+Ltiy8zKIaOiF9cXCwiVZnVexURFlZv/RHpNRABHYe2Ywc3yT8yoG5gu3Z9/3zLF9DgIcFNfbK+ b2Bgm66dBm+NcG7bu4EF5eRVo4beyyXNG47+48DrYrIlVte1QFhYXTVH5NZgBCwDRq7curxP44oV arX+bdXefTvnNvewMvEMaNOkloeNg2+XKYvnDarGpFhVOkxauWpqxxpODo6mujQNBkSzp0YqHmm2 fsnslIlAWFhY165db926hVLHypTjR2MnJSU1bNjwwYMHpOKR0lVD9sJKVwERgCBAENBqBAgLa7X6 yeQJAgQBpSNAWFjpKiACEAQIAlqNAGFhrVY/mTxBgCCgdAQICytdBUQAggBBQKsRICys1eonkycI EASUjgBhYaWrgAigyQiQWhiarF05zY2wsJyAJN0QBH6EAIPBMDExUUFsIBWdTvKwqYRmSNSGSqiB CKGRCISGhjZu3Hjfvn0eHh48Hk915shkMmNjY3v16vXhwwdXV1fVEUw7JSEsrJ16J7NWBALx8fEt W7asVq2apaUlklAqYkgpxoCRBDv07Ozst2/fPn782MrKSoqbSJNyRICwcDmCS7rWcgQ4HM6dO3fy 8vIk3/6qYyOm0WgCgUBfX799+/a6uiQlm5LXKWFhJSuADE8QIAhoOQLkdE7LFwCZPkGAIKBkBAgL K1kBZHiCAEFAyxEgLKzlC4BMnyBAEFAyAoSFlawAMjxBgCCg5QgQFtbyBUCmTxAgCCgZAcLCSlYA GZ4gQBDQcgQIC2v5AiDTJwgQBJSMAGFhJSuADE8QIAhoOQKEhbV8AZDpEwQIAkpGgLCwkhVAhicI EAS0HAHCwlq+AMj0CQIEASUjQFhYyQogwxMECAJajgBhYS1fAGT6BAGCgJIRICysZAWQ4QkCBAEt R4CwsJYvADJ9ggBBQMkI/B8vWoP3cKvyhgAAAABJRU5ErkJggk== ------=_NextPart_01D9A81A.66325150 Content-Location: file:///C:/1EC81125/Locus_Revisi_Khalimah.fld/image004.jpg Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/jpeg /9j/4AAQSkZJRgABAQAASABIAAD/4QB0RXhpZgAATU0AKgAAAAgABAEaAAUAAAABAAAAPgEbAAUA AAABAAAARgEoAAMAAAABAAIAAIdpAAQAAAABAAAATgAAAAAAAABIAAAAAQAAAEgAAAABAAKgAgAE AAAAAQAAAMygAwAEAAAAAQAAANIAAAAA/+0AOFBob3Rvc2hvcCAzLjAAOEJJTQQEAAAAAAAAOEJJ TQQlAAAAAAAQ1B2M2Y8AsgTpgAmY7PhCfv/AABEIANIAzAMBIgACEQEDEQH/xAAfAAABBQEBAQEB AQAAAAAAAAAAAQIDBAUGBwgJCgv/xAC1EAACAQMDAgQDBQUEBAAAAX0BAgMABBEFEiExQQYTUWEH InEUMoGRoQgjQrHBFVLR8CQzYnKCCQoWFxgZGiUmJygpKjQ1Njc4OTpDREVGR0hJSlNUVVZXWFla Y2RlZmdoaWpzdHV2d3h5eoOEhYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbH yMnK0tPU1dbX2Nna4eLj5OXm5+jp6vHy8/T19vf4+fr/xAAfAQADAQEBAQEBAQEBAAAAAAAAAQID BAUGBwgJCgv/xAC1EQACAQIEBAMEBwUEBAABAncAAQIDEQQFITEGEkFRB2FxEyIygQgUQpGhscEJ IzNS8BVictEKFiQ04SXxFxgZGiYnKCkqNTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1 dnd4eXqCg4SFhoeIiYqSk5SVlpeYmZqio6Slpqeoqaqys7S1tre4ubrCw8TFxsfIycrS09TV1tfY 2dri4+Tl5ufo6ery8/T19vf4+fr/2wBDAAICAgICAgMCAgMFAwMDBQYFBQUFBggGBgYGBggKCAgI CAgICgoKCgoKCgoMDAwMDAwODg4ODg8PDw8PDw8PDw//2wBDAQICAgQEBAcEBAcQCwkLEBAQEBAQ EBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBD/3QAEAA3/2gAMAwEA AhEDEQA/AP38ooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKzdZ1ay0HSbzWtRYpa2MTzSkDJ CIMnA7njgVxEfizx1PGs8PgqURyAMokv7ZXweRuALAH1GT9aAPSaK85/4Sfx9/0Jbf8Agwt6P+En 8ff9CW3/AIMLegD0aivOf+En8ff9CW3/AIMLej/hJ/H3/Qlt/wCDC3oA9Gorzn/hJ/H3/Qlt/wCD C3o/4Sfx9/0Jbf8Agwt6APRqK85/4Sfx9/0Jbf8Agwt6P+En8ff9CW3/AIMLegD0aiuJ0PxZqF9r B0DX9Gl0a9eBrmENLHPHNEjKkm14zwyF1yCBwwIzzjtqAP/Q/fyiiigAooooAKKKKACiiigAopks scMTzTMESMFmY8AAckmuCt/iHZXsCXmn6Rql1azDdFNHaNskQ9HXcQdpHIOORQB6BRXC/wDCcr/0 ANX/APAT/wCyo/4Tlf8AoAav/wCAn/2VAHdUVwh8dKASdA1fA/6dD/8AFV1Oj6vYa7ptvq2mSGS2 uV3KSCpHYhlOCCDwQeQeKAOQ+K//ACTXxL/14T/+gmu5tP8Aj1h/3F/lUOp6bZaxp11pOoxCa1vI 3hlQ5G5HGGGRyOD1FcTF4G1i3jWCDxlq6xxgKoYWbkKOgLNbFj9SST3oAd8Sm8cJoVvN8P4xNqcV 3C7RsyqjwrkurFiODwDg59K+dPDWq/tZJBLbXthbEb1ljkuo0aZ43cuwYJNsjbrHsDttXaRnnP0b /wAIZrv/AEOerf8AfFl/8jUf8IZrv/Q56t/3xZf/ACNRHQHqfL+rab+1TqaNNHPNHNa/alCxvFbr M7iRIj8kmNsYKlTj5jywJFb3/CSftStAtlJ4ejV1t7aOUgxZe4ZJFmMUgk+WNW2kM3zEDjazAV9B f8IZrv8A0Oerf98WX/yNXnfi7RfFWneLPBmn23jbV1h1K9uY5gBZgMqWsjgEC3AOGAPOaOlgKGra j+0TZ6552lWNrc6NDDAPs+xPPkbyoxKRM8w53tIRlcfIByCc8DqHiX9q++0JbGHw8kV/eLAjzRmK NYFkgcS8l93mK+GDrhQcLgYIP0j/AMIZrv8A0Oerf98WX/yNR/whmu/9Dnq3/fFl/wDI1AHingy8 /aOu/HFleeJLFbPQLeWW0mhkaJ2kgIjKzEo/Do4YAgHcp59a+q68/wD+EM13/oc9W/74sv8A5Go/ 4QzXf+hz1b/viy/+RqLgSah/yUzQ/wDsFal/6Os67yuP0Twgulao+t3+qXmsXxhNvHJdmPEUTMGZ USGONRuIUsSCTgc4AFdhQB//0f38ooooAKKKKACkZgoLMcAdSa8w8QePdQk1ebwh8P8AT11rXIAP tMsjGOw0/eMqbmUZJcjlYYwXI5OxTurPj+FB16NZfidrVz4mmJ3G2Vms9PX/AGVtoWG9R/01Z896 ANnVvi58ONHuzps2uQ3V8vBtbIPfXIPvDbLJIPxWsr/hal7eA/2H4I8QXw7O9tFZoff/AEqWJx/3 zXpGkaHovh+zXTtBsLfTbVOkVtEkMY+ioAK1KAPk3xh8W/jKPFNj4Qt/hLeHw5q+n3j3+rvf24XT ti4VnRdwfIPCK249uAa+gfCs0lt8P9HuIYzM8Wl27qg6uVgUhR9eldReWsN9aT2VyN0VwjRuOmVc YP6V5pYeFPiHpFlBpWm+J7c2dmiwwedYhpBEg2oGZZFBIAAJwM9aGCPEPEfxT+Pt+sml6H4ROk3N obOWScRy3PmpLEJXSNWjVcbiYyS2VKnIGRhtp8dPjI0z6jffD25t7I2rsIvLnkdZ4pkVozti3GRk ZioxsJThxuyPfP7F+KH/AEM1l/4L/wD7bR/YvxQ/6Gay/wDBf/8AbaS3H0NzwPqusa34YtdT1+0k sb6Zpw8Mq7HVUmdUyvbKAH8a8x8D+JvFlhoTQWnhOe+tkvL0JNFdQDePtMnzbHKkfQmuxOifFAgj /hJ7MZ7jT+n/AJFrrfDWhR+G9Ft9Ijma4MW5nlcANJJIxd3IHA3MScDgdBTEjlj8RUtCBrfh7WNN XvIbT7Sg982rTHH1Aro9D8X+F/EoYaFqkF46ffjRx5qezxnDqfYgV0dc1r3g7wz4m2PrWnxzzRf6 ucZjnj/3JkKyJ/wFhQB0tFeWzr4r8Bk3aTTeI/D6DMsTjfqFqo6vGwA89AOqMPMxypY/KfRtP1Cy 1axt9T02Zbi1ukWSKRDlWRhkEfhQBcrybx7/AMj18PP+whd/+kctes15J4+ZR46+HmSB/wATC76n /pzloA9booooAKKKKACiiigD/9L9/KK4j4i3N1beErn7HO9rJcTWluZIjtkVLm5jhco3VW2OcEcg 8jmqA+FHgkDH2W4P1vLkn/0ZQB6NXn3xM17VND8NCHQGCavrFxDp1k5XcIprptvmle/lJukx3247 15RJqn7OsOqjR5NbiWcxzyZOoz+X/o5VZF3+bjcNy4XOSDkZrTlsf2f5buGxuNUtmuRcJFHG+ozb xOwyoAMuQ2DjPY5HXigGj2Lwp4W0jwbokGh6NGVijy0kjndLPM3Mk0znl5JDyzHkmujr56kj+BCK SmppKwOAiahcM5wqtkDzeV2up3dORzXfH4UeCSCPs1wM9xe3II+hEvFAHo9FcJ8NL+91LwPpV1qM 7XNxsZGlc5d/LdlBY9zgDJ713dABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAV4omtf8IJfeMNKsIxPHbfZL+0t2 Yqkb6m7xbM4O1DNGznAOAxwOgr2uvnLxr/yN/jA+lh4bJ/8AA66oA9KEXxYIBa60QHuPIuTj8fNH 8q8h8f8AwQ8VfEfxx4G8e69faYt/4Bu57yzSKO6SKV5o9m2ZRN8yqwV1H94ehIPoPxW+G+r/ABDu PDjaZq76Qmi3cl47xk+Y0ixEQAdsCTBbPVcgda8otPhl+0Slnpr3HjxmuYZrf7SoYENGjSNKVJTn LFSA2cqNp6Cgdj3Xyfiv/wA/eif+A9z/APHqPJ+K/wDz96J/4D3P/wAerwi9+G37RkFhNZaf4xS7 meCFYbia5lRoJN6vOzKkY80sc7CSAqjZjBqbUfh1+0dHPEdL8YwTxs8803nzSqd0sQQxII0ULHuy yd0OMEc07Ae4+T8V/wDn70T/AMB7n/49TLDXfFmneJbDQPFS2U6arFO8EtkssZR7faWV0kZ8hg3B BGCMEc5ryfQvhn8aBo89p4s8XrqNzdJYFvnYRxyWk9vIxjwild6JKG5O4sM8dPWPEX/JQ/CA7+Xq R/DZFQ0Smei0UUUhn//T/cb4iWt5d+E7kWFu93NBNaXPlRjMjrbXMczhAerFUO0dzgVT/wCFmeGS OYNS56g6Vff/ABmvQqKAPkB/hr8BZGZjYa58wdSDa6kylG27EKtEVKxbFMYIO3HfmpbfwJ+z3pdj qGmDSdTS31pZLeQPZagHYzgF9knlCTezLvB3Fg2SuK+uq5bxh4fm8RaMbaymFvf2ssd1aSsMqlxC dybgOSh+6wHO0nHNA763PnH/AIV78Bvtct3/AGXrOZrk3TL9j1HbvKCMAfushFUYCZ29OMAAe6t8 TvDQUkQamxHYaVfZPsP3NaPhnxjaa676XfRHTNctQPtNhMR5iH+/GekkTfwyLwR1wwIHY0COG+Gu nX2l+CNLs9Tga2uQjO8T43J5js4VsZGQDyOxruaKKACiiigAooooAKKKKACiiigAryW2sLLVPij4 v03UYVuLW50XSI5I3GVdWlvgQRXrVfP+reOdD8G/FjxEt+XutQvtJ0hLOwtl827u5BLffJFGP/Hm bCKOWYDmgC7rfhXwZo/iXw54ZtrC4mk1uS4VsaleKYYbeEyFwol5G7anb7wrsf8AhV3gz/nhdf8A gwvP/j1VPBfhnW31a58e+NxGmvX8Qt4rWJ/Mh06zDbxAj/xyM2Gmk4DMAFAVRXptAHnv/CrvBn/P C6/8GF5/8eo/4Vd4M/54XX/gwvP/AI9XoVFAHnv/AAq7wZ/zwuv/AAYXn/x6tfRPBPhnw9ePqOl2 jLdOnl+bLNLcSBM5Kq0zuVBPJC4zgZ6V1dFABRRRQB//1P38ooooAKKKKAOe17wroPiVIxq9osss GfJnUlJ4SepjlXDofoa5dPD3j7Qvl8P6/Hqtsv3bfV4y8gGeguocP+LpIa9JooA86PizxhY7v7Y8 H3DqnWSwuYLpD7hXMMpH/AM03/hZukRKGvdK1e0z/wA9dNucD6lUYV6PRQB4fpFxoPxO8W64ZLm+ e30mO1jihDXFmi+arOzbfk3MTxk5wABVXUW+DGlw3ct1rxzZSSQyxpqc7SCWJdzRhBKSXA/hAz26 11Fz4gtfCXi/WJtbgult9SjtXt5YbaW4jbylZHUmJX2sDg4IGQeK8Ii+HXwFk1KXWtWi1XUdQluL mbzpbS9+VLlzI0Kr5W1Y1Y5UAAg85zQNWPRTe/BNb4afJrjxy+S8536hcKqrGyKysTJgODIvynnB zitRrT4Ppc/Y313bcbpU8s6pMH3QLvkG3zc5VeT7V5EPhd+zkLm5vhY6v9suhOrTmHUWkCXKRpIo LRngrEg5z0B681cg+Hv7PdvFfolnq7Sai7SSytFqTTBiCuVkKbhgHA5z65oEen/Z/g3mIHX1BnMK x51WYbzcDMW397zvAOPpWZ8Q9S0D4Iw6d4636m+nQSXCX1vbm51B5oFtZpcJbguzOHjUgqMgZzwT Xn2mfDb9nTSZGlt9P1V2aFbceZBqLhY0VlAXMfH32PHc8Yr2q48Q2fjHxN4aj0CC6kXTbuW6uZJb Wa3jji+yzRD5pUTLM8igKMnGT0FN2A5jwV+0Z4Z8eeD9H8ZaF4c8RSW+s2sV1FF/ZFyXVZRkKzBf LyO+GI966gePfHWpBf8AhH/AF8A3Al1O6trGMe5VXmmx/wBsq9ZREjUJGoVV4AAwBTqQHkEnhv4r +JgU8ReI7bw7aPw1vokRecj0N5cjI+qQoR2NZHgLwdoHhT4r+KY9Kty076RpHmXU7tPdSlpr3Jkm kLO2doyM44HFe4SXNvE22WVEPozAH9a+bvCvxGTUP2mvHXgd9FvLVNO0PR5v7SlMQsplMtyVEbBy xZvMYYxx5bZxxkA+l6Kq/brL/n4j/wC+x/jR9usv+fiP/vsf40AWqKq/brL/AJ+I/wDvsf41JHc2 8zbYpUc9cKwJ/SgCaiiigAooooA//9X9/KKKKACiiigAooooAKKKKACijpya4GX4p/DuKV4X8QWm 6NirYk3AMpwRkZHBoA76ivPv+FrfDn/oP2v/AH0f8KP+FrfDn/oP2v8A30f8KAPQaK89PxX+HAGT 4gtQB3L/AP1q7q0u7W/tYr2xmS4t51DxyRsGR1YZBUjggjvQBYooooA8g0/wn4X8Q+MvFdzr+k2u ozRz2yK9xCkrKgt1O0FgSBkk4rxeH4ofs5iaddQ8KwWZilit8tpq7nlk83CIpQNIAY8BkDKSwwep r29NT1Pwz4r8QySeH9R1CDUJYJYZrSOJ4yqwqhB3SqQQQcgiuR1LUPh7qGtWWk6n8OLyfUhDJc26 vp9sXWKFlR2VvN42tKo65y2R60mNeZyujeM/gZrB1SeHwjaGz05rFFkis4pmle/keNFCIvBXZljk gA9eDXH3Hxn/AGeo9RtDb+DoJdDuIi7aibKJEDkkRRohXLmTjBBA+YZPXHuumz+GdGi8jSfhvfWc eYztisbVATCSYycS9VJJU9iTVE2fgo2X9nH4Y3htsMBGbC1KgMSSF/e8DJOMdO1DEjzSz+Jv7PV9 bTTQ+F7QPHdS2qh7FEQtEsb4ZmQbXKSK2zBbrxgEj1/U/Cfhfw7478GXOgaTa6dLNc3iO9vCkTMn 2OU7SVAyMgHHqKy3tPBMlwl1J8MLt5ozuDmwtSd23buOZeWxxk8471uS6jqvifxj4Yni8P6jYW+m TXU0812kSRqr20kagbZXJJZhwBTDqeu0UUUAFFFFAH//1v38ooooAKKKKACivNPEfxAmt9Wl8JeC tOPiDxDEqtLGH8q1s1k5Vrq4IITI5EahpCOQmCDWR/wrDUvFAE/xR12fWN/J06yL2OmJ32+WjebN juZpGB6hV6UAdNr3xQ+HvhmX7PrWv2kFx2hEgklJHYRpubPtiudHxj0q7UPofh7XtWVujQ6XPHGf pJOIkP516Bofhfw34agFt4e0u206JRjEESx/ntAzW9QB8peL/jh4+i8Xaf4GtPhVrx0nW9OvZbjV 3ktUj04xLhWlVZnG056bg/8AdVq978IzQab8PtGuSuIbbS7dyEH8KQqTgV0upWSalp11p0jFFuon iJHUB1K5/WvNdI/4WZoekWehDRNOvU0+GO3WYXzxiVYlCB9hgO0sBkrk4PGT1oYHjfiP9qR4oGg8 MeF7xr+3a1a4F8ESGKK4iE+N0cjbn2MuAuRknGdpFS2f7W/ha7uWlOi38dgbJruOSREjZlimSORv ncLtUOGIzvAD5Uba9n+0fEDzDL/wiml72AUt9uOSF6DP2foO1RFvHTIY28IaUVLFyPtvBYnJOPs3 XPekt9R9DqfBPieLxj4atfEUKeWl00ygYI4ileLPPrtzXm/gD4heBdI8PjSr/W7W1uLe7vIjE8gU oRcSfLg9MV1i6n8TI02ReGtOQDoP7RYDn6W9bfhPw62ieHrfTNT8q4uQZJJiq5j8yZ2kYLuGSoLY BPJHJApiNmw1rR9VG7TL6C7GM/upFf8A9BJrTrjtV+H3grWvm1DRrZpO0iRiOQe4dNrA+4NYjeG/ F/hhfO8I6q+qWycnT9VcyZHpDd8yofTzPMXt8vJoA9Mry+//AOS0aJ/2ANU/9KrGup8N+KrLxEJ7 cQy2Oo2RVbqzuAFmhZhkE4JVkbna6kq2Dg8EVy1//wAlo0T/ALAGqf8ApVY0AeoUUUUAFFFFABRR RQAUUUUAf//X/fymmRAcFgD9ax/EtzPZ+HdUu7Ztk0FrM6MOoZUJB/A15/4Y+GXgG68N6VdXuh2t 1cT2sMks06CWWSR0DMzu2SzEkkkmgD1fzI/7w/OuB+JPia+8O+GSdCZP7Y1SeHT7Av8AMiXN02xZ GHdYxukI7hcd68m8Q69+zf4Z12Lw9qen2Au2uPs0uy1LJAwRmLSMFxtXG12UkISA+3NVrzxH+ymi QyXiaS/yJdRA2bu21iyo6qIycnDFcDO3LD5eaPMdnse8+EPC2jeC9Fj0bSyX5Ms88jbprm4fmSeZ +rSO3JP4DAAA6fzI/wC8Pzr5ym1f9mmC4S08rS5JpgPKVLYt5uXMf7tghVsMCDg/L1bA5r0HR/AH wu1vSbLWrHw5Ytb38Mc8R8lDlJVDLyMjoe3FAj08EHkUV5v8ObWLTT4j0Wzyljp2qPFbRFiyxRtD DIUTOSFDOxA6DOBxgV6RQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAecfEGyOnW0fj3TV26loAMjleDcWWcz27+ oK5ZM/dcKfXPm+qeJPGR/aa8L6VYeGGufC9z4a1CWTXBNiGJnuLdvKKbfvkom0Z5Vif4TXqvxPJH w58TkHBGm3X/AKKavOPBvh/RfF+p3aeKLOPU00zT9KitknG+OJZLYSPtQ/KGZjy2MkADOAKAPfvM j/vD86PMj/vD86+S9M+IH7L98b1b3T7LSmsp54SLq1UeZ9mBMjoY/MG0YxhsNnAKgkA7X/CUfss+ cbdm0lZFd42DWzLsaMZbeSgCgEFSWwNwK53cUIGj6a8yP+8Pzo8yP+8Pzr5vudb/AGZ7K4SzvYNO tbiTySI5rKSN8XCs0bFXjBCkIxJIwuDuIqK88RfswWEZlvE0uFV8371o+cwS+TIoHl5LK/BUfNjn GOaAPpXzI/7w/Ongg8ivA9NtPgjq/jGXwRYeH7WXUIrVLzcLVPJaF1RlKv3yHHaut+HUEWm6h4p0 CyBi0/TdQVbaHJKwrJbxSMqZJwu5iQo4GTjigD0+iiigD//Q/efXbGXU9E1DTYSFkureWJSegZ0K jP515zoXjW60nRLDStR8Mawl1ZW8UEojtfNTfGoU7XRirKSOCOo9Olet0UAfNGq+HPhjreqz63qf gDWJry4mE7v9muF/efxEKsgAD/xgDD/xA1VstG+EnhnUbfVLbwFqlpdyyqsbtaSkyTb3lXO5zufc 7kZ9SOnFfUNc54r8Pr4l0aTTlmNrcoyTW04G4w3ELB43x3AYfMO65HegbZ87jwF8G1WNI/hrqqJD bxWiqtpOAIIJPNSPHmdA/wAx9T1r1nTvGtjpNhbaXp3hbWoLSzjSGKNbF8JHGAqqMtnAAxWr4f8A G0d1cp4f8Txro/iBcqbeRsR3G3/lpaucCVD1wPmXowBFd7QI4HwFbaj5etaxqFnJp/8AbGoPdQwT Y85YvKjiUyBSQpbyy23OQCM85A76iigAorJ1TX9C0MRtreo22niYkIbiZItxHXbvIzj2rH/4WB4D /wChk03/AMDIf/i6AOuorkf+FgeA/wDoZNN/8DIf/i6P+FgeA/8AoZNN/wDAyH/4ugDrqK5H/hYH gP8A6GTTf/AyH/4utDTfFPhjWbg2mj6vZ304UsY4LiOV9o6nCsTigDeooooA4X4of8k48T/9g26/ 9FNXAeF7rUPCM51OfSL3UbPW9P0x4pbKIT7HgtxG6SKCGU9GBxgg4zkYrv8A4of8k48T/wDYNuv/ AEU1YN141tfB/gPQlhj+3a1qFlBFpunof3t3P5S4AAyQi5BkkxtRck0AebxL8JPEpVIPAepz/wBg zXdn8ljKvlyTkSXKEhhu3MwY5zz7irT+HfhdIL1Zfh3qjpqMss06myl2tJM4kkON+BucbjjvzXsf gDwxceE/DFvpuoTi61GZ5bq9mAwJbu6cyzMB2XexCjsoArs6B3Pl6Hwf8KIru6vz8PdYmur6JYZ5 Zbe4lkkRUaMBmeUk/KxGevNU7H4f/BjTrlLyz+GmqJNGrqrfZJzgSOZG6ydSzE5r6tooEeHade+E dI1n/hIdN8E6vBqP2dbXzlsZN3koFVU5bGAFUfhXXeArTUTca/r9/Zy2Ca1eieGCcATLEkMcQLqp O0sVJC5yBjODwPQ6KACiiigD/9H9/KKKKACiiigDJ1rQdG8RWTadrtlFfW7c7JVDAHsR3BHYjkVx n/CG+JdG48IeJZooF+7aakn26EDsFkZlnUf70jgdhXpNFAHnkWqfEqz41HQrK+UD71leMrH/AIBN Gv5bvxpp8c6xCP8AS/B2rg/9MhbSj9Jwf0r0WigDxfw3eWPiz4i61c6jotxbvaafZxxrqECBlV3l ZtnzOMEgZ6VyWv8Ax0+D/h3Wrzw7eaZK2o2s8lukaWAcTPEH8wxlQSUjMZDHAx2BFel6tB4o0Txd ceINF0ldZttQtYYHRZ1gkikgZyDhxtZWD+uQR71xUHh+KC6vb4fCu3kudRuzfXEsk9pJJJc84kLM CcjJA54BIHBNAHExftIfCFtTtdJfR2a5lgmkkSG2jmZXghWcogTIf5N/OQQUIIreT49fBSXVv7Ii tPMkV0R5EtoXgjWQDbI8qsVCFiEznhuoA5re/sWLbOn/AAqaxC3LFpQGsfnY8Et8vJqS20sWYmFp 8KLKEXGDJsaxXfjGN2F56DrQBxw/aL+B0kcLwWMk7zReascdnG77VeRHBAJwU8pmbPG3BUnNejeO 4tC01fC2v2kdvZqmq2zfaVVYtsMqsHy/GFZD82eMdax7TRorBg9j8JrG3YR+UDG1ip8sZ+XhenzH j3PrSeMPCN58YNOtPBPjjwhBB4Z89Jr2K7njuI5oogdsKxRj+JiOSRtA45xTFqepW/jXwdd6PbeI LbXLGTTLyMTQ3QuI/JkjbkOr7tpU9iDiuSvPjV8NoJGttN1ddcuh0g0mN9RkJ9D9mV1X/gRAqt4N +Anwb8BaFp3h3w14O0yC00qFIIC9rFLMEQYXdK6l2IHcsT716rbWlrZxLDaQpBGowFRQqgewHFIZ 87fEfxL8R/E/w98Q/wBgeHl8PWLWF15lzrLAz7PLOTHawM2SR08yRfcdq7n4WeAtH8O6Lp+vySTa rrl9Y2yz6heMHnZPLUiNAAEiiB6Rxqq9zk5Js/GrXNG8N/CbxZrPiC+h02wt9OuPMuLhxHEm9Cq7 mYgDLEAe5roPh9qenaz4E8O6tpFzHe2V3p9rJDNCweORGiUhlYZBB9RQB19FFFABRRRQAUUUUAFF FFAH/9L9/KKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACuB8V634ltde0Tw/4a+yJLqaXUjyXa SOqrbCPAVY2Q5Yv1J4xXfV55rwJ+I/hMjtbap/KCgDnfGHg/xn448Lar4P8AF50G/wBF1m3ktLy3 ktrkJLDMNrKSJwRkHqDkHpWhonh/4h+HNGsPD+iy6Ha6fpkEVtbQrbXO2OGFQiKP3/QKAKzfjL8O /E3xGsNL07QdYGmW9tcCW5jLyxiUKyMjZiILFCpwrZQ7sn7oFS/CXwB4n8D/ANsy+KNW/ti41V7a TzPNmkKmGFYWGJTjnaGLKF3EklRxQgZ0vhfWfE0/iHV/Dvib7HJJp8FncRyWaSRqy3TTqVZZGc5U w9Qe/Su9rgdKBHxK8SH103Sf/Rl7XfUAFFFFABRRRQAUUUUAf//T/fyiiigAooooAKKKKACiiigA ooooAKKKKACiiigArmfEPg/w94qe1l1y1M8lkXMLrJJE6eYAHAaNlOGAGRnHFdNRQB53/wAKq8E/ 8+tx/wCBt1/8do/4VV4J/wCfW4/8Dbr/AOO16JRQBzHh7wd4d8LS3U+iWxhlvRGJneWSV3EW7YC0 jMcLubAHHJrp6KKACiiigAooooAKKKKAP//U/fyiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigA ooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigD/9k= ------=_NextPart_01D9A81A.66325150 Content-Location: file:///C:/1EC81125/Locus_Revisi_Khalimah.fld/header.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="us-ascii"





Khalimah

Peningkata= n Kemampuan Menyusun Teks Ulasan Dengan Menggunakan Strategi RAFT (Role, Audience, Format, Topic)

Jurnal LOCUS: Penelitian & Pengabdian – Vol 2 No 6 Juni, 2023             = ;            &n= bsp;            = ;            104

 

JURNAL LOCUS: Penelitian & Pengabdian

Volume 2 No. 6 Juni 2023

E-ISSN 2829-7334| P-ISSN 2829-5439

Hompage:= https://locus.rivierapublishing.id/index.php/jl

= Doi: 10= .58344/locus.v2i6.1286 &= nbsp;           &nbs= p;            &= nbsp;           &nbs= p;            &= nbsp;           &nbs= p;            &= nbsp;           &nbs= p;          530<= /p>

 

------=_NextPart_01D9A81A.66325150 Content-Location: file:///C:/1EC81125/Locus_Revisi_Khalimah.fld/image005.jpg Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: image/jpeg /9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/4gIoSUNDX1BST0ZJTEUAAQEAAAIYAAAAAAQwAABtbnRyUkdC IFhZWiAAAAAAAAAAAAAAAABhY3NwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQAA9tYAAQAA AADTLQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAlk ZXNjAAAA8AAAAHRyWFlaAAABZAAAABRnWFlaAAABeAAAABRiWFlaAAABjAAAABRyVFJDAAABoAAA AChnVFJDAAABoAAAAChiVFJDAAABoAAAACh3dHB0AAAByAAAABRjcHJ0AAAB3AAAADxtbHVjAAAA AAAAAAEAAAAMZW5VUwAAAFgAAAAcAHMAUgBHAEIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFhZWiAA AAAAAABvogAAOPUAAAOQWFlaIAAAAAAAAGKZAAC3hQAAGNpYWVogAAAAAAAAJKAAAA+EAAC2z3Bh cmEAAAAAAAQAAAACZmYAAPKnAAANWQAAE9AAAApbAAAAAAAAAABYWVogAAAAAAAA9tYAAQAAAADT LW1sdWMAAAAAAAAAAQAAAAxlblVTAAAAIAAAABwARwBvAG8AZwBsAGUAIABJAG4AYwAuACAAMgAw ADEANv/bAEMAAwICAgICAwICAgMDAwMEBgQEBAQECAYGBQYJCAoKCQgJCQoMDwwKCw4LCQkNEQ0O DxAQERAKDBITEhATDxAQEP/bAEMBAwMDBAMECAQECBALCQsQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQ EBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEP/AABEIAXADygMBIgACEQEDEQH/xAAeAAEAAQQD AQEAAAAAAAAAAAAACQEGBwgCBQoEA//EAGwQAAEDAwIDBQMECgkNCwkGBwEAAgMEBREGBwgSIQkT MUFRImFxFDKBkRUjOEJScnWCobMWJDNidpKxsrQXGBk0NjdWc3SVosHUJSdDU2WEhcLR0vAoNURG V2OD0/E5SFRVZJZYZpOjpLXh/8QAGwEBAAEFAQAAAAAAAAAAAAAAAAUBAgMEBgf/xAA7EQEAAQMC AwUFBwMDBAMAAAAAAQIDBAUREiExBhNBUWEUInGBsTJCkaHB0fAjM1IVJHIHFoLhNGLx/9oADAMB AAIRAxEAPwCVNERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERA REQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQERE BERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERARE QEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBE RAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQE REBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERA REQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQERE BERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERARE QEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBE RAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQE REBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERA REQEREBERAREQEREBERARU805gim6qKmclUz70V3ckVMpnPuVNxVFxB6+KqT7lXcVRUJVAfeg5Iu OeidfIoOSKgOVVAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAR EQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREB ERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBFTK4kkZOeiDl0yuJIHmArF3L3u252npO+1jq KCCoc3mio43B9RKP3sYOcePU4HvWoO6XH9qy9GS27YWSKy0hJb8uqx31S4erWD2GfTzn4LVv5lqx yqnmg9T7RYGlRMX644vKOc/z4t7q26W62U7qu5V9PSwRjL5J5Gsa0e8k4WKdXcWexGkHvp6nXNLc KhmQYra01JyPLmZlo+kqNPVO4Ottb1L6rVWp7jc5HOy4VExc0fm+A+pfvpXbHcTXBH7FNH3i5sJ/ dIKV5jH55Ab+lRdWrV1ztZpcZkdu8jIq4MCzv8d5/KG6t47Q3bylJFl0dfK4eTpjHCD+kq0q3tHK zmIt22MJbnp3tyIP6GLFlh4Id97y0SVNlobY13X9tVbQ4fEN5leFH2eO5czA6s1jYadx8WgTPx/o hW99qNfOI/JhjP7WZXO3RMf+MR9XcDtHNQ/+zCg/zm//AOWu1t3aNQl3+6u2Ugb5/J7gHH/SYFbh 7OvXeMfs/sh/+BMuruXZ87r0zc0GorBWe4vkj/laU4tSjnt9Dv8AtdajeqJn5Uz9GbLD2gG0dxey O82i+2suOC4wNlY348pz9QWXdH8QGz2uuRuntf2qWZ+MU88wgm//AKcnK79Cj71Dwf796dD5HaNd cI2ffUEzJiR7m5Dv0LFd705qXS9Z8h1DZbha6pp/cqqB8Ts/BwGUjUMqz/ep/Ip7W6zp8/72zvHr Ex+cJl2SxvaHska4HqCD0K5gjxUSWhd/N2tu5I3aZ1lWx08Z/tWod30BHoWvyAPhg+9bVbWdoFZL n3Fs3RsP2LqDhrq+iJfAT6ujceZn1uW9Y1Szd5VcpdHpvbXAzZii9/Tn16fj++zcTGFVdNpjV2nN ZWqK96XvdJc6KYexNTSh7fh08D7l24cfNSMTExvDr6LlFymKqJ3ifJyRUCqqrxERAREQEREBERAR EQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREB ERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQ EREBFQnCtvXuv9M7b6cqNT6rucdHRwA4Lj7cj/JjG/fOPkFSqqKY3ljuXaLNE3Lk7RHWXb3e7W6x 0E92u1fDR0dNGZJppnhrGNHmSVpbv1x1VD31GmNnAImN5o5r1K0czv8AEtd4D987r6AeKwnv/wAS urt67m6k7yW26cp5Caa3sd8/HQPlx8936Bnp6rrNleHnXW9dya2y05orNG8NqrpM091GB4hn4bvL A6epUFkZ9y/V3WM8z1ftTl6pe9i0iJ58t46z8PKPVYVXV6j1ne3VFZPXXe61svUuL5ppHn6yfoWw m1vAtuJrDubnripZpi2vw4xuaJat7T5cmcM/OOfcVtHpfbDYXhR0jNrDUFdbbaKSP9tX66vaJD06 tYcezn8FnU+9aR8SfbGNp56rTHDVp1kzGc0R1Ddojhx8OaCn9PRzz1/BCy4+lUx716d/RuaT2Hoj a9qNXFV5fvPWW7Fi4duHLZSz/Z7UNDagyjAdJdNQVDHNaR55kxG0+4ALHO4nadcIG17ZLba9VVGp KinyxtNp+iMkeR5CR3LHj6VDHrPcnfjiV1THPq/UmpNa3aR2KenJkmbECfmxQt9mNvua0BZf247O HiF1v3dVqCktukaN4B57rPmbl90MYc76CQpWi1RbjaiNndY2Fj4dPBYoimPSG1Ote265ZJINvNiA 6MdGVN5vGHfTFDGR9UixJeO2Z4n65zvsbpjQttYfmiK3zykD4vmOfqCvnSnZV7eUUTHax3IvlzmA HOyhgipY8+gLudxH1LI1r7OXhhtzQKnT93r3jxNRc39fobjCv2bWzWxvbC8WgOeTRxAPnZz1/wD7 iubT/bS8QlFOwah270PdYM+0IoqmmkI/GErgP4pWwDuz74WiP7g6kZ8xcp+n6Vb957NXhsuTSKCD UVtcfOG5c+Poe136VUffoHtr9u7pJHT7kbO3mycxw6otlfHXRj38r2xOx8MrZXQ/GbwccQtPHZIt c2KaWpwBbtQQCme4nyxMOUn4FaBa07KSndHJNt5uq5knUsp7zR5afd3sRz9PJhaz7mcE3ETtc2Wp ueiJbtb4sn5bZ3iqix6kN9sdPVoVJiKo2lbXbpuU8NcbwmX3D4HtoNa07rho90mm62VvPHLRu72n f6ExuPh72kLUXdbhb3X2oEtdX2k3O0xZIuFBl8Yb6ub85n0jHvWkexvGlxIcOVTFb9Ha7r32mmf7 diurnVFGOvUCN5zF+YW+9SfcMfap7Obzim0lu1SxaI1NUYha+d3Pbatx6YZKesZP4LwB++K0MjTb N+N4jafRy2p9kNP1D36KeCvzjp+HRrPt/ujrra66i66Mv9RQv5gZIebmhmHo9ngf5fet+NhOMXSO 57KbT+rGxWHUbgGBr3/teqd6xuPgT+CfoJXXb2cGOhdxqSXU23JpbHeJ298wQAGjqyeuS1vRpP4T enqCtDtZ6G1Xt1f5tP6rtdRbq+nfgcwIDxno5jh0cPQgqL3ydMq86XGcWrdjbu0+/Zn5x/6lMbG4 ObzA5z5rmtD+GTjIq7NPSaE3UrnTW92IaS7Skl8J8A2U+bfR3l55W9FLVQ1lPHVUs7JopWhzHsOW uafAg+anMfJoyaeKmXpGkaxj6xZ72xPPxjxh9CKgVVsJYREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAR EQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREB ERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEVCvyqJ46eJ080rY442l znOOAAPEk+iTyU3iOrp9a6xsOgtOV2qdS1zaWgoYjJI8+J9GtHm4noB6lReb9766k3v1U653B8lN aKV7mW63h2Wws9XD755Hi76BgDCvDi04g6rdvVj9PWCuf+xizSOZA1jsMqphkGY+o8Q30HxVOFTh wqd4b9+yHUML4tK2uUd84tI+WyDB7lp9Pwj5eHn05/MyK8y7GPa6eLyrXtWv9ocyNLwPs78/X1n0 h9vDJwpXLduePVmroqig0rE4GPA5ZK8g9WsPkzyLh8B6rYbic4utmuCnRFJY6ejpqy/ug5LRpuhc 1r+UDpJKRnuo/wB8Rl3XAPiuh43uNPSPB9oWn0fo2loarWtwpDHabY0gRW+EDlbUStHUNH3jenMR 6AqFKeXcTfnXdZqDUF4qbreLrUd7X3OteXNZzHq55GcAdcNaPLAHkpXGxbeJRt4+bttI0bD0DH3m Y3+9VP8AOULp314jN7eLDXbLjrK611ykkk7q12Kha75NSgnoyGBvi7qAXYLnY6k46bEcP3ZoX7UN PS6m3zuE1kpJQJG2SmcPlb2+kr+oj+Ay4e5Zo4QNvuGfaaKnht2oqS765qg0TXS4Uz4SHHp3VN3o DWDPQY9t2ep8luDnIyMY6dR7ls0101/ZndMWMvHyomqzXExHlzWjtztLtxtJZo7Ft3pG32amY3ld JDEDPN75JTl8h97iVd2f/on+tMH6Vduz7xHUTr6lWVqXefa7SbnxXnWlvbNGeV0EDvlEoPoWR8xB +ICx/ceMLbKkPJQ2y/VpzjmbTxxs+t7wf0LDN+1T1qRmRrWBjTw3LsRPluzr4dR0+CLX2l4xtIum iNfo+901LI7Hfgxv+nlyM/X/ANizhp7UNn1VZ6a/WGuZV0NU3mjlYcZ9xz4HOQQfBXUXabn2ZX4e q4mfM02K4mYdknkR5FWvR7obe115n09T6xtRuVNIYZKd84Y4vHQhvNjn6/gkq5wc+/4FXU1RV9md 23byLV7eLdUT8JhhzevhK2W30gfPqXTENDeiCI7xbWinqQfLnLQGy/n592FHFxF8DW6OxYlv9sid qfS2STcKOImSnb/7+IdWj98Mt94UwPl/2L8qr5L8lmFcIjTcju+EuO75MdebPTGM5yq7xtM+TLMx TG8osuDrtGdz+Gyop9J6plqtVaDMjQ631MxdUUDSerqd7uoHnyH2T5YUt0kexvGntRS6g09c6a6U VTHz0ldTloqqCbHVjx4tIPzmO8fqKiu4udidjr/e6jUuxt8p6O8OcTXWynheKGd/m6F4Bawn0HsH yIWIOHHiL3c4M9y4rvb45zbKh7RdrJNIfk9dB5uBGQHjxa8efTwysdU270cEzEo72nB1OKsamumv zjlLbPeTZjVmzGp5LFqGmc6lkJNFXMb9qqWeRB9fVp6hZy4R+Kep0nV0e2mvqx0lmneIqCskOTSP PgxxP3hPQHy+HhsRY75s9xv7HQX6xVMdVQ3GIljunym2VYHVrm+Ic0+IPRw+gqPTdLbTUO02sKvS d/gLZaZ+YJwCGTx/evb8f0FQN+zXp13vbXT+cnmmqabk9ksynMw5mbcz/In9Ev8ADIyaNskbw5rh kEeBC5rUXgq4iXantzNqtW3EvutDHm2zzO9qogb94SfFzfrI+BW3GT59FO2L1N+iK6Xpml6lZ1XG pybXSfynyckVBnzVVmSIiIgIiICIiAi4SPbGx0kj2sYwFznOOAB5kq03bv7TxvcyTc/STXNOCHXq mBB9Or0F3oumsOsdJ6q739i+qbPeO4x3vyCuiqO7z4c3I44+lfPedwtB6brDbtRa4sFrqw0P+T1t yggkDT4Hle4HB+CC4UVr2/dDba71sNttG4ema2rqHckVPTXanlkkd6Na15JPTyVzhBVEXzXC40Nq pJbhc62CjpIG88s88jY442+rnOIAHxQfSis47xbSDx3S0iP+m6X/AL67y06o03f7dJd7HqG2XGgi 5ueqpKuOaFvL1dl7SQMeeT0Qdqis/wDqwbTDo7dHSIPob3TZ/np/Vh2k/wDalpD/AD3S/wDfQXgi tBu7+1EjgyPc/ST3HwDb1TE/z1cVtvNpvVP8rs91o6+nPhLTTtlZ/GaSEH2oqA5X5VVTBRU8lXVz xwQQsMkksjg1rGgZJJPQADzKD9kVjjfLZUj+/Bon/wDcFJ/8xd9p3WmkNYRSz6Q1VZ75FTuDJn22 uiqWxuPUBxjccEjyKDukVAcqqAi+O7Xi1WGgmu17uVLb6GmbzzVNVM2KKJvq57iAB8SrS/q57K46 bwaJPw1BSf8AzEF8outsOorBqm3tu+mr5b7tQvcWNqaGpZURFw8QHsJaSPiuyQEXFxI6AjPvVn1W 820FBVS0Vfuto6mqIHmOSGa+UrHscOhDml+QQfIoLyRWdRby7RXKsht9t3T0hV1VQ4MiggvlK+R7 j4BrQ8kn3AK8Ac9UFURdfe7/AGPTdCbnqG80Vro2uDXVFZUMgiDj0AL3kDJ+KDsEVnf1YtpP/anp DH5cpev+mrnttzt94oorlaq+nraOobzw1FPK2SORvq1zSQR8EH1IiICKhz0XQ3vXuiNMVLaLUus7 Faah7edsVdcYad7m+oa9wJCDv0Vq0e6u2FxqoqG37kaXqamdwZFDBd6d75HHwDWh5JPuCukIKoiI CLi44XzXC6W+0UUtxu1fTUVJA3mlnqJWxxsHqXOIAHxQfWiw5eeMbhV0/UPpLrxDaAZPGcPjiv1P M5p9CI3uwfceq7XSnE7w6a5qWUOkd89C3SqkIDKaC/UxmcT5CMv5z9SDJyLhz5Ac0ggjII6grk0k 9UFUREBFRxwM/wAqs7WW8u0e3TizcDdHSWm3gZ5Lteqakefg2R4JQXkiwzTcZnCdV1IpIuI3bsSE 4BfqGmjbn8ZzwP0rJum9YaV1nQC66P1PaL7QuxiptlbHVRH4PjJag7lFRuT4oThBVFbV13K27sNf Ja75r3TlurYcd5TVd1ghlZkZGWOeCMgg9R5patytvL9cIrTYtfacuNbPnu6akukE0r8DJ5WNeScA E+HgCguVFRpyFVARfHdrva7FQyXS9XKkt9FAMy1FVM2KJgJwOZ7iAOuAra/qxbS9R/VT0jn0+zlL /wB9BeKL4bNe7PqGhZdLFdqK5UchIZUUc7ZonEHBw5pIOCvsccdM4yg5IrF1vvpsxtnKafcPdnR+ nKgDm7i53mnppiPdG94c76ArMoeNnhJuFQKSDiK0E2QnAM15hhZn8Z5Df0oM2oup07qrTWr7ay86 S1FbL3b5fmVduq46mF3wkjJaV2oOUFUREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQcXfFar 8cO940dpWPbaw1vLd79GXVbo3YdDR9QQceBeQR8Ac+K2Zv8AeaDT1nrb5dJmxUlvp5KmeR3g1jGl zj9QURu62va/czX941jXvdzV07jE0u/c4R0a33ANx+lRmp5M2LXDT1lxvbPV6tPw+4tT79fL5eL9 tots7xu5ru36OtQc35S7vKmcNy2CAdXvP6B8SAt9t/N49uuCDh/+yUNNDHLTwmgsNtHV9bWFpIz5 kDq97vT3kL4ODbaag2y2xk13qGGKnuV9h+Wzzzez8nowOZjTn5oxlx+PuURfHxxQ3Dic3vrqy1VM x0nYJH26wU/X24g7Dpi38KRwz6gco8k03Eixb46utS7sholOnYkX7kf1K+fwjyYwmqN1uKneZ09T NV6g1XqqsLnveSRG0nqSfCOJjfoAC3n4R+HbR5uN1td6ibXUmnHNY+PBY2sqHcwMkmDnlHJ0bnzA 8B1vfgM4ZY9ndBR661VRNGrdTQiV7XDLqKlPVkXXwcQA549cDrhdrqGj1pw+biXbW2ntPy3nSV+d 31ZDDkmndkuIOAeTlLncrnDlLXYPXqNrI3jhmY5b8272gjnZuXYmbNNXvxHPw5TPnG6+N2Nhtvr5 o+4T2XTdvs1yoKd9TSz0NO2D2mNJLHhoAcHAY6jI6HI6r6+G7WFy1jtnSzXioM9Zbpn0MszjkvDM cpJ8zykdfMhY21VxE37dK0VGjdr9F3NtVcI3Q1VVO5pEELgefq08rQR053OAA8snItzTl41bcrTS bG7N1LpO55n3u+xOIjc95+2cjwMiIZIDh7TwOmBnODvaKbsVW+n1lCTqmHZ1GL+DTPDNO0xTG3FV 4bR6eMsybm8Rel9EVLrBYYHag1A53dNpKU5ZHJnAa9wyS7P3jQT5dFZMe3W/m8jhVbiakOlrNL7Q ttM0h5afIxNI8v8AjXFw9FkzavZHSO2FK2elhbcLy8fb7lOwGTmx1EfjyN8fA5I8SV3+vtwtNba2 P7O6lnlZC5/dRRwxl8kr8E8oHh5eJIHqVmm3VVHFenaPKEtcwruXbnI1e5wW458FMzER/wApjnK0 NL8Mu0unI2d/YX3mpaPamuMrpA7/AOGOVmPi361kS1ab09Y2htksNvt4YMAUtKyPHx5QMLAo3s3u 3Ke+Lafbn5Fb3dG3GvbzdPUOeWxZ93tke9cxs5xEanAfqveU25r8F8VBJJ7PuLY+7afrVtNyieVq nf8Anmw4+biUbRpuJNUecUxET852Z01PT6fqdP18OqWU5tToH/KjUj7WI8dT1HQ+h8fRa/cNF8qN Obca0vnePNpttRNUUfeHoXNjzge4+z9ZXY/1ptbcpmjVm7t7u1NzAuiMDml2PLL5Xj9C+3f+CybZ bIDR2mKUUkNfNHRRMacveM873E+JOWjJ/feipPHxd7MbbRLBl+1TXOoZFmLUW6auW8TMzPKOngsj ZjYbS+6miKzVOrXV0dZcbhMaWqp5+QtYOnVrgWn2w7yz713kmhN/NlGurNCahOrLDCMut1Q1znsY PSIkkAf+7dnP3qzTtdp39im39isZbyyU9HH32POQjLj9ZKulXUY0cETHKW1h9nbM4luuJmi7tvxU ztO88+fhPzhi3a/iC0nuHK2z1rHWS/Ny19BVOwHuHiI3nAcfHp0d7vNdBxVX6602nLJo+11Jp/2T V/yWWVriPYbyjlJHkS8E/iq4919h9M7lMdcqVrbVqGMB0NwgbgvcPDvQPnfjfOHl6LAuqrnq690c ez+6LnUuprXMJrFd5n4ZUk9GxPf58+ByyeoAdg9VZdruU0zRc/Fo6tmZ2Hi14mVG/Fyprjlv5xPl Mti9J7KbbabsENnbpG11znRAVFRWUsc007iOpLnA+fXA6DyWlfGhw/2+C+usmirU+aWsozc7fSRt 5nxFvNzsaSclpDHED4BbAWviV1lpK3s07r3bG6S3qkaImyRZiZUY6NdgtIGfVuQfEBfftfo/XO4e 4/8AVk3GtLrVDSs5LVb5GFrgMEA8ruoaAT1I9onOAqTNNe1NuOald3Dyu4tadRtcpmJ322mmPvRM 7fu0A4IeLO+8KO6sdXXS1EukbtK2mv8AQHJ5WZx37Wf8Yz6yMj0UyG/e2OluJTaek1Zoyemr60Uo uFlroCD38bm83d58w4eR8D9Kiv7Qzhjj271G3d/RVH3dgvspbXwRswKOrPXmGPBj/EehyPRbAdkZ xYOmbPw062r8ljXVem5pXeLfGSmyfT5zfpHkty7apu0TRX0l2Gbh286xVYvRymGNrRdb3ojUtNda F8lHcrTUiRvMC1zHsPgf0gqVvZTdC17t6At2rLdIBNIzuquE+MU7ej2n6fBaZ8dGz7NJaug3Ds9H yW+/OIquUYayq8z+cOv1+i+Pgc3bbo3X8mh7rVFlt1EAyEuPRlSPm/AOGR8QFA4lU4OTNirpLzDQ si72d1erT78+5VP/AOSkVbnHUrkuLCCOi5LoXrIiIgIiICIiDqNX/wByd7/J1T+qcvMBqf8Aukuv +Wz/AKxy9P8Aq/8AuTvf5Oqf1Tl5gNT/AN0l1/y6f9Y5BKD2IYBG5v8AzP8A6ywT2v3Ti6qR/wAh 0H6tZ37ELw3N/wCZ/wDWWCO1++66qvyHQfq0GHOA77r/AGt/Ljf1T16LQvOlwHfdf7W/lxv6p69F o8EFVhHjY+5R3O/IMv8AOas3LCXGx9yjud+QZf5zUHnFyVMn2ZnXgH1tn/lv9Q9Q2KZPsy/uB9bf 9N/qHoIcKv8Atqb/ABjv5SvyA88L9az+2pv8Y7+UqTbsj9gNld49vteXLdLbKwaoqrfeaeClluVI 2Z0MZgBLWk+AJ6oIxQu40vq7VeirpHe9HamutjuEJyyqttZJTSt+DoyD+lehmXgY4QJWGJ3DvooB 3T2Lc1p+sdQtL+Pnszdq9K7Y3beLYK0z2Ct0/H8quVkbUyT0tTT59t8Qkc57HtznAPKR5DxQWRwa 9rBraxX237d8S1xF9sdZI2ng1K6MCsonE4aagt6TR+riOceJLlKDu/WUtx2T1hcKGoZPT1Om66WG WN2WvY6mcQ4EeIIIK8yuceWSppeBDd657n9n9quzXurfVV2jrXcrR3rzlxg+TvdCCfEkNyMlBCwf FbJcB/FRceF7eaku1dUSP0lfXMoL9TZ9kRE+zOB4czD1+GfFa2nxVW564Qepuz3W3X210l6tFZFV 0VdCyop54nZZLG8AtcD6EEL7FGL2SPF+b7af62bXl0zXW6N0+maiZ/WWnHV9Lk+bfFo9CR1Kk4ac +aDXrtBvuOd0PyK/+c1ed/JPivRB2gv3HO6H5Ff/ADmrzvBBO/2TP3HNm/K9w/nNW5K027Jj7jmz fli4fzmrcgk+SDG3EfunRbLbJav3HrJQx1otkz6cc2HPnc3ljDffzEfUvNbebpXXy7Vl6ucxlrLh USVVRIfF8j3Fzj9JJUtXbP70fYrReltkLbV4nvdQbtcWNP8AwERxG0+mXnPwCib0/YLvqq+UGm7D QyVlyuU7Kalgj6ukkccABBx09e6/TV9t+obXK6KrttVFVQPaSCHscHDqPgvS1sLubQ7x7PaT3LoJ WyNvtshqJceU3LyyjHl7Yd9GF5pL3Zrhp2811gu1O6CuttTJSVMZ+8ljcWuH0EFS7djLvR+yDbbU my1yrOar03VC50LXHLjSzdHjr5B4bge8oJI1pV2u/wBx3cz/AMt239cFuoOq0r7Xf7jq5/lu2/rg ggsBPqvRZwGfcf7XfkQfrZF50wvRZwGfcf7W/kQfrZEGfEREFCM+Kha7Z4Y4i9PY/wAHY/1jlNKV C12z/wB0Xp7+Dsf6xyDVLhTP/lI7bfwjov1gXpSC81vCn90jtt/CSi/WBelIIKri4keeFU58lpd2 mPF7VcOu1sejdFXDudb6yZJBRzRkc9BSDpLUY/C6hrfec4ICC2+NvtP9MbD1lZtrs7S0Wp9bwh0V XWSP56C0yfgv5T9ulH4AIA++P3piP3b3+3k30u8l53V3Cu9/lc8vZBPPy0sH+LgZiKP81o96sSpq Kirnkqqqd880zzJJJI8uc9xOSST1JJOSSt9uCvsttQ77WWi3P3mutdpjR1WBJQUNK0C43GPPzwXg thjPk4tcXeQA6oNBCFTqMHrhehTSnZ0cGOk6BlDS7GWe4OY3ldPdZp62V59SZXkA/igD3K3NzOy5 4PNwbbNBbtvZdIXCRpEdwsFbLC6M+vcvc+Fw+LM+8IIjOHvji4ieHOup26Q1vVXKxROHe2C7vdVU MjAerWNceaHPrEWn4+Cmd4QuNnbLi10499hcLLqy3xh9009UzB0sQ8O9hd072InpzAAg4DgMgmHP jD4ItxuEbUMP2WqG33SV1lcy1X2niLGvcMnuZmZPdygDOMkEDIPQgYf2q3R1jszr+0bj6Eu81BeL PUNmikY7o9v30bx4OY4ZaQehB6oPTrzOHjj/ALVj/fDfbbnh60HWbh7mX1lvt1MOSGFo5qismIPL DCzxe848PLxOACur2G4gtIb5bIWreq31EVHRVFG+S5QueP2jURN+3xOP709RnqWlp81BzxwcVd/4 pN4a29srJ49I2aWSj07Q82GMgBwZyPw5COYnxAwPJBkDia7UDf3fGuq7Poi8VO32kHOLIqK0zllb PH5GeqaA/JHi2Mtb1webxWnVTVVVbPJWVlRLUTzOL5ZZXl73uPiST1J95V77J7J7hcQG4FBtvttZ 3V10rnZe9xLYaWEfPmmf94xo8T1PkASQFLzsf2QnDroW1U1Vu38u3Bv7mh1QJKqWjt8T8dRHFC5r 3AHzkec9Dyt8EEJfl7vcu80drnWe3t5i1HoTVd20/c4Md3V22sfTyjr4czCCR06g9Cp+7t2d/Bfd 6B1vqNgrFCxwwH0ktTTyj3iSOQOz9K0T4y+ybO3Wm7hufw5XG5XS226N1TcNN1ru+qoYWjLn00oA MgaP+DcC/AOHOPQh3fB32t94Zc6HbziikiqqSoc2Cn1bTwhksLj0HyuJg5Xt8PtjAHDxId4iVegr qO6UcFyt1ZDV0lVEyeCogkD45Y3AFr2ub0c0gggjoQV5YyCPEFSv9kHxY3C7sqeGTXF0fUPpIX1+ l5p35cI2+1NSAnxAGZGjyAkHpgNSe1C+7V12PdQf0SJOy8J/r2NBDPQtuH9CmVO1B+7U134/NoPE f/pIlXsvPu2NA/i3D+hTIJ+x4KqoPBVQaw9pYP8AyLNxj6U1L/Sol59gSehK9BPaWfcWbjf5NS/0 qJefUIJ5+y3rKa38Eel6+tnjgp6eoucsssjg1rGNqHkuJ8gAPFaL8bPafbh7o6hue32w2oqvS+h6 OR9K66UMhhr7xg4Mnej2oYT961hDnDq49eVuRLHuDctvuxrkms874au+VlTZGyNOCIqiuLJh9MRk H0qL/OSS459Cg5Tzz1M8lTVSySyyuL3ySOLnPcepJJ8SVx6Y6nHopfey44LNnrjstbt+9xtHWvVd 81JPUG2R3WnbU01DSwyvh9mF4LDI6SOQl7gSAGhvL7Wd0NweFbhz3NsU+n9XbNaSngnYWCeC1w01 TBnpzRTxNbJG73tcPpQed7bTdncnZ3UUeqtsNa3XTlziIJloagsEoHXlkZ8yRnq14c0+YU1nZ9cf NFxT2eo0RrunpLZuLZKYTzsg9iC60wIaaiFv3j2kjnjzj2g5vsktZFNxW8J2sNgt8NQbdabst9v1 jp3MqrVXR0EkpkpZW8zGvLGlvOw8zDjGS3OBnA+bhbl3W2e4g9CbhUWjNSwNtl5pxVkWycc9HI7u 6hhPL4OifI0+4oPRcDnPuVVxbnr1XJAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEVFQkjzRTdrF x6biO0ztnTaPoqgsqtR1HJKGnDvk0eHP+gnlC044eNuP6qO69l05UQmSgZKKyvBGQYIzkg/E4b+c Ve3G5riXVm9dZa2S81Lp2CO3xAH7/HPIT7+Z5H5oWY+zz0B8ltGoNx6uIc9bMLdSdOojj9qRw9xc 4D8xc9X/ALzO4Z6Q8nyYntB2k7qfsUcvlH7vj7Ujf6n2U4eBoSwVgp77rhzrZSxxnlfFRMA79/uG C1n559CoyuA3Yl28m8kF3vNLz6e0qG3CuLxls0wcO5h9+XAuPuYfVXR2o+8Em6XFNeLRBUF1u0ZE 2xUwDvZD2EmV38dzgfgFuRwE7Tt2z4frPXVdN3Vz1T/uxU8zcODJAO6afgwNPxJXQvWIjhjZsaAA 0NA9kAADyGPD6vBDnHr59eqKyd5NwY9ttCV1/Y5vy2T9r0DXdczu8Dj0aAXe/lwra5immap8GHKy KMazVeuTyiObGO+Ou77rfU8Oxm3UoNTVOAu9U12BEwdTG5w8GgYLvXo0eYOWtttubFtnpuGwWaIF +A6qqXNxJUy46vd7vQeQ6KxeG3bh+mtMv1nfmOkv2ox8plkk6ujhceZrc+rs8zvecHOAsy/+MLBZ o3nvao5z09ELo2JVdqnUcmPfq+zH+NPl8Z8RdLq/R9g1zYajTuo6Rs9LUDofB8T/ACex33rh5H6D 0yu6TJ/1+7K2Jp4o2Tty3Reom3cjeJ6x5w1o01qbU3DdqaPQuupJa7R1c8m23INJEGT+gDPtM8vE dPHZKmqqatp4qyjmjmgnYJI5IyC17SMggjoQVYO9F92spNKVFo3MrYTT1bC6Gmj9qqc4ZxJE0dQQ fBxwOvU4PXDnDDrnVsN+fouhtl0umkZZJTS1s8BZ8iABIy4ZaA7oCwE4J6LUprizV3W+8fRyuNmU aLm06fx8duqfd25zT6Tt4eTaXp7upwei1330cdZ706H29iPNHTSCsqW+QyeYg/mRj61sRn0/R6LV LUGrLhttxCXXcDXWkbtLbZeekoaiFgLO7Aa1kjSfZf7Deo5h84q/K32imfNt9pbkUWLduv7NVUbz t0iOfPbwbWMa1jWsaMBoAA9MLkrc0VuFpHcK3/ZLS15iq2tx3sXzJoSfJ7HdWn08j5ZVx9fNZ6Zi Y3pT1i7bv24uWZiafToePQqxd2tqrNulp11uqmtp7jTZfQVgaC6KT0PmWnzH0q+kxkdP/olVEXKd p5wtysa1l2qrN6N6Zhg3YLcu7msqtptwHvj1BZSY4JJnZdURN6YyfnOb06+Y6rOWMeXXxWB+JTRN dSfIN4NJt7m8aeex1Tyt6ywg+y448eXwPq12PJZX0Bq+i13pC26nocBtZCHPYDnu5B0ew+8HIWGz PDM26vDp6oXR7teNeq069zqp+zPnT+sx4vy3K2/se6ehrxoLUcbX0V2pnQlxbkxPI9iQe9pwVC1K 3WfDNvkyWnkfTXzRt3D4ng8vecjun5rm9PgVOV0+pRtdqHtILRqexbt2ymxBeWGgry3wbURgFjj+ Mwj+KVsOhhKDPXaZ4seGGm1DZgyaLUNpjr6UEZfDVNbnHucHZb9JUa1PPX6V1BHPGXRVlrqg4Y6E PY7p+kLPPY0bwO1Dt3qfaC5VnPPp2pbXUcbj1+TzZyB7g9rvrXQcX2gmaG3nunySIx0d3xcIRjAB f84D3B2QoXV7XKm9HWHnPb3A2ot59vrHKf0SLbUayptfbfWTVVNI13y6kje/Bzyvxhw+g5V3LUns +tcSXPRN30RUS8zrNVd9ACfCKTqR/G5ltpk+qksW731mmt2Wi5vt+Bbv+Mxz+LkioqrYSgiIgIiI Oo1f/cne/wAnVP6py8wGp/7pLr/l0/6xy9P+r/7k73+Tqn9U5eYDU/8AdJdf8un/AFjkEoXYheG5 v/M/+ssEdr9911VfkOg/VrO/YheG5v8AzP8A6ywR2v33XVV+Q6D9Wgw5wHfdf7W/lxv6p69Fo8F5 0uA77r/a38uN/VPXotHggqsJcbH3KO535Bl/nNWbVhLjY+5R3O/IMv8AOag84qmT7Mv7gfW3/Tf6 h6hsUyfZl/cD62/6b/UPQQ4Vn9tTf4x38pUu3Yif3sdyfy9Tf0cKIms/tqb/ABjv5StguGHjl3i4 TbFerBtlbNL1VNfatlZUm70U07w9rOQcpjmjAGPUFB6HysIcaeurDt9wx6+veoKiKOKW0y0UDHuA M08o5WMaD0JJPh7lFxJ2y3FlJG5rbDt1GT4PbZ6rI9/WqIWuG/fFjvvxLVdPLuxraSuo6NxfSW2m ibTUUDj982JgALv3zuZ3vQYgJJOeZSzdmPpq4Wvgj3h1DVRubTXoV/yZx8HdzRvY7H0lRubF7E7g 8Q24Nv2828s81ZV1UjTU1HIe4ooM+1NK7wa0DPj4nop8KTaDT+xHCRdtrdNNBpbJpWtifN5zzGne ZJD73OyfhhB5ysZKzzoXhgvW5HDFqrfXSQmqq7Rl4jp7lQsHNzUL4+YytHqx3j7vJYGPipg+xfoq O57G7h2y4U8dRS1d7jgmhkGWyMdTkOaR5ggkIIl9Hatv2g9U2vWWlrhJRXaz1TKyknjcQ5kjDkHp 5eR9QSvRBwicSVh4ntm7Vr63SxR3aJjaS90TT7VNWNHtdPENd85pxjB9yhq7QThNrOGHeKoNlpJP 2Game+tskoHsw5OX0xPqwnp6txjwXzcAvFbX8L28tLWXOpkdo7ULmUN9p+b2Y2E4bUAfhMJz8MoJ g+0EOeDjdD8iv/nNXnfC9C/HlcqC8cFG492tdVHVUdZYO/p543ZZLG4tLXNPmCCCvPQEE7/ZMfcc 2b8sXD+c1bjSPbGwyPcGtaCXOJwAPUrTnsmPuObN+WLh/Oasp8bm8cex3DVrHWkdQ2KvkonW63A/ fVM45GD9JQQo8eW8z97eJ3WGpqapMlst9SbRbvQQU5LM/S7mOfPosodk/s4dzOJyk1XXUve23Q9M 67SOcOnyg+zCPf7Rzj0Wl8sks8j5pnuke8lz3OOSST1OVN32RWzX7AOHKTX1wpeS465rTVtc4dfk kWWRYPoTzEj3II/u1E2bG1XFLd7rRUvc2rWcLbzSkDDO9PszNb8HAH4uVqdnxvQdk+KLSl6rKowW m8zfYa5Fxw3up/ZDiPPlcQR71It2w+zQ1nsTbNz7dSc9w0XXDv3Nblxo5vZf18mtdhx+Chcpqqaj qYqulkdHNA9skbx4tc05BH0hB6oWkEZytK+13+46uf5btv64LNvB1u/Bvhw56M14J2yVklAyiuAz ktqoQGPDj6nAcfxlhLtd/uOrn+W7b+uCCCwL0WcBn3H+1v5EH62RedML0WcBn3H+1v5EH62RBnxE RBQqFrtn/ui9Pfwdj/WOU0pULXbP/dF6e/g7H+scg1S4U/ukdtv4SUX6wL0pBea3hT+6R22/hJRf rAvSkEFHfBefDtFN1qvdXiv1lWGpMlBYZ22SgbnIZHAMO6eR7wv/AEL0F1bnR00sjPnNjcR8cLzH bzTzVO7+uaioJMsmpLm9+fHmNVJlBk7gY2Qpt/8AiT0roi7xGSzQTOuV0b1AdTQDncwkeHNjlHvK 9EVJSUtHSw0VHTxwU9PG2KKKNoaxjGjAaAOgAAAx7lDV2K1JST8QWrqidrTLTaXc6DI6hxqImnH5 pKmbCAAB0CEZ8VVEGNeIrZzT2/GzmptstR0zJIrpRP8Ak8hbzOgqWjmilb++a8AhebG/Wiv05fLh p66R93WWqqmoqhn4MsTyxw+hwK9S7vRebHizpKSh4l9y6eia0RDUtc4Y8OZ0hc7/AEiUF97I8UN6 224Xd39lqetlY7VMVI6g9sgRB8oiqg30Lon5/MC1tXEOIBAPQqoJ8ignE7JnYK17acPUO5tbQs/Z Dr57qp8zm+3FQxuLIohnwBc17zjxyzPgFvFgYxjosZcMFFSW/hz2zpqJrWxDSlrfhowOZ1Mxzv8A SJWTkFOVvouL4o5GOikYHMeC1zSMgg+IXNEGsV27NDgivd0rLzcNjoXVVfPJUzmK/XSFhke4udyx sqQxgyThrQAPAAABdvt9wAcJG1WsbZr/AG/2odaL/Z5hPR1jNQXSQxv8OrJKlzHAgkEOBBB6hbDK hQQB9qCMcauvAPSg/okSr2Xn3bGgfxbh/Qpk7UL7tXXn4tB/RIk7Lz7tjQP4tw/oUyCfseCqqDwV UGsPaWfcWbjf5NS/0qJefUL0FdpZ9xZuN/k1L/Sol59QglEsO3l13E7GySCyUz6isslZUXpsbBkm Knri+Y/REJD9Ci98PBTzdlpBDVcE+laWphbLFNVXJkjHty1zTUPBBHotSeMjsmdYW6/3DcPhgoYr tZax7qmo0r3rY6mhcTlwpS8hssXjiMkPb0DefoAHUdnb2kOlNi9IQbG72wVcGmqaokltF9pYXTfI BK/nfFPE3LjHzlzg9gc4FxBaQctle293a2x3ZtYvW2mvrFqWjIBc+210c7os+UjGnmjd7nAELzP6 p0fqzQt5m09rTTV1sF0pj9torlRyU07PiyQB36F81lv1701coLzpy811ruFM7mhqqKofBNGfVr2E OafeCg9SzfMjzVSAfEKB7ZDtUeKnaeaCi1JqOHcKyRECSk1C0vqeTz5KtuJub3yGQD0UsvClxmbV cWmm5q/Rs0tr1BbYw666erXNNVSgnHeMI6Swk9A9o8cBwaSAQz5jCqqDPmqoCIiAiIgIiICIiAiI gIiICIiAiIgIiICIiCh8F+FbUMpaSarkOGwxuec+gGSv3OPNWnutdPsJtpqi7Zx8ktNVKPiI3Kyu eGmZYcivurVVceETP5InNfXqbUutr3fJX8zq6ummLs5yHOJUj20T6LZvhdpdQ1zWRRWixVF6qObo CQx0xz8fD6VGZRQvr7rBTMBLqmdsY+LnAf61ITxvXY6G4JNaRwPEbnWOK2Nx0/dCyMgfQSoPSaeO 5Xcea9g7XfZV/Jnr+8oONN0Vx3p3xoqa4SOlqtV39r6hx9okyzczz9RKnLt9HT26gprfSRCOCmib DEwDAa1owB9QCh/4ANPjUPE9p10gDm22KqrnZGQC2MgH63BTEfFT71AWuO6vNulv5p3bVmZLZZA2 rr2DqwkgSO5seRb3bPcXH1Wxp95AWDdacOd7r9XV+u9Cbi11kutfK6R7DzBvUglokjIIbkD2SCOi 18imqqmIpjxQHaGzfv2KKLNPFTxRNUbxEzHXbnszixrWMaxjQA0ADA6AKoGFrsbjxbaBIZWW23aw o4+neRtbI8j3Bvdyu/iuX1W3i2t1DUtt24Ogb1YKvwdyt5wD6ljwxwH1pGTT97kpb7RYlMxRkU1W 5/8AtTMR+PT82wABJwBlYv3t3hj23tsFqssArtTXX2KCmaOfkDjyiQt8Xdegb98c+QXZWrffaW9W +euotaUGIInSvhqD3EuGjJAZLylx+GVjDYey1G5+uL3vbqqLvC2pdBa4pHczY8eJHqGtLWj383mM qly7FW1u3PVbn6nOTwYun1xNdfjHPhjxl2e2vD0641P7PN5pn3u/V2JvkdS/nigPkJB4PP70ewOg wcZWdqenp6WBlNSwRwwxt5WRxtDWNHoAOi/TwPTIx4eqLLbtU245JLA03H0+3w2aefjM9ZPFfjV0 lJcKeSir6WKpp528ssMsYeyRvoWnoR7iv2RX7RMbTDeqopriYqjdr1uPsTcNHVztytkppbbcaPml qLbCeZkrPF3dtPiOhzGehHhjosibN7sW/dPTvyssjpbtRERV9IDjkf8Ahtz15XeI9D0KyD4jDuv6 VrRuTTnYneW2bjWpj4bDqBzorlFGCWNdkd4eUfEPA8zzAYWrXHs1XeU9PFy+XZp0G9GXY5WpmOOn wjf70eXq2LvF4ttgtlTeLxWR0lHRxmSaaQ9GgfynywFq/eOJrWFZrKk1LZ6Oak0LS1raOUyU7SKg H5znvwSH49oNafLHqvqqavVfFPqr5BQfKLToK1TfbHuGHTuHn6F7h4DqGA58fHKW6e21jOy1y0nY bZHBBa6X5XSMb96+L2i7Pm4t5wSepyra6q7scVE7RH5tfMys7V6K7+DVNFqjeYn/ADmP0+rIdTT2 7UVnkpZ2tqaG4Qcjh4h8T24P6CsDcOFbVaO1lqzaK5SH9o1D6qjBPQtzh2PQY5T+cVfPDpqWTUu1 FolqCe+oWuopMnJPdnlBPvIwVYe4jHaO4mdL6kiHLFfIm09R08Scx4/Qwqtyremm9HVmzb8V0Yuq 2+U7xE/CrlP5tiTjwWB+N3QzNdcOOp6ZkIfUWuNlygwOodGeuPzSVng58x+hdRq6zx6h0nerFKBy 3CgnpzkZ+dG4f61uOrjoi47Lrcmfb3i2sFFJOY6PU1PPZqhpPskuHOw48yHMwPxipHe0R0y11u0x quNg52SyUcjgPEEBzc/pUPGyl2n0TxCaVuUTuR9s1JAM+GMTcp/QVOZxsWr7O8P0lxABfQ1NNWcw HkQWn+cFqZ1HHYqiUF2mx4yNLvUz5b/OGt3AdqX7Ebvy2dz8R3ahezGenMwgj9BKkaxkZUUXDLdz ZN8tJ1Z+a+t7l357SP5SpXB4LV0ivezNPkhOwV+bmnTb/wAavq5hVVB4KqlXci4uJGMLksQcXdPq eo4adw/2G3Svt14hsstTTVVDUPgnhMREjnMkYQ5p5WO8D4ZQZcBcfPr8FVpyvNB/XJcRPh/V73G/ /dNd/wDNUtPZL8Rz9ztpblt3rXW9deNY2CvlqSbtcJKmsqKOU8zZA+UlzmtJLcZOMeiDeHV/9yd7 /J1T+qcvMBqf+6S6/wCXT/rHL0ncQ+5+mdodmtV641ZdKeipKS2VEcPePAM1Q+NzYomD75znEdB1 xk+S81Nzq/shcaqvLOU1Mz5senM4nH6UEpPYh+G5n/Mv+ssG9sDBJHxaSzuHszWKhLfoZgrYnsR9 P1celNx9UOjIp5q+momOPm5sfOf5ytbtq9q62HUeid4KSle6hqaSSzVkjWkhkzXc7C4+WWnA+BQa Z8DFVBRcW+19TUPDWNvjAST6xvA/SQvRkF5cdIamuWitU2jV1lk5K+z1sNdTny543hwB9xxg/Feh 7hZ4sNsuJ7QdDfdK36kZf46dv2XsksrW1dHMAA/MfQlhPg9oLT6oM4rBfHHVw0XCVufUTuDWNsUg JPvewD+VZwdIGNLnuw1vUk9AB9KjE7VfjV0NXaHn4c9stQ0t6uVwna7UNVRSiWCkiYcin5xlrnud jmAPs4GTnogiXAOcKZfsz6eWLgB1jO8exML6Wn4QPBUNbWFzg1jSXHoABkk+in14XNqa3Z7gHh0v dad1PcarS1xulZE5uDHLUU73lv1EIIC6z+2pv8Y7+UrcLgX4A7ZxiaW1NqOv3PqtLHT9wiomww2p tWJg+Pn5iTKzlx4Y6rT2s/tqb/GO/lKl27EXH9THcnoP/P1N/Rwgjv4teGTUPCruxVbdXiuddKB8 Taq13XuO5bW07vvuTmcGuByCA44PmrJ2cl26i3N06N3LbV1ukH10cd2ipak08ncOOC7nHUAZycdc A4U2/aU8L8fEHsbU3mwULZNXaMZJcra5o9ueEDM0BPictGR5ZHqVAvI18UhikY5j2ktc1wwQR45z 4IPTHsrtRs3tXoujt+y2kbRZrHWwx1MclCzLqprmgtkkldl8pIPi9xK+zez+89rb+D9w/o71o32R 3FWddaIm4e9YXHnvel4zNZXyu9qpoM9Yx6mMn+KVvHvX/ee1v/B+4f0d6DzGnxUxnYnf3mtefwgh /UqHM+KmM7E7+81rz+EEP6koNt+LDhz05xN7OXbbm8RRx15Yamz1paOakrGj2HA+h+a4eYK87WuN Gai271fdtD6tt8lFdrJVPo6qCQYLXtOM/A9CD6EL1EkKNTta+EA6ssA4k9BWsuu1liEOooIW9aik HzajA8SzwP70+ZQa77McX51TwObo8NevrpzXWz2CWbTlRO/rUUoe0up8nxczxbnxB8VoYRjwVXEt +acA+i45ygne7JnP9ZzZfyvcP5zVrF20m9Pyy+aS2MtlXllBG69XNjTj7Y/2YWn1HLl3xC2V7Kqv pbVwU2+510ojpqS5XOeZ58GsYQ5x+oFQ/wDFFuzVb3b96y3FnnL4LjcpGUYzlrKaM8kYb7iBn85B jiyU1BWXeipbrXCjopqmNlTUFrnd1EXDnfhoJOBk4AJU6233aEcBO3uh7Foe0b40jKSx0EFDEGWC 6gHkYAXY+S+ZBPxKgrtlgvt6DzZ7LXV/d45/k1M+Xl+PKDhfadBa5/wMvv8Am6b/ALqCbrdjj74C t0ttdS7e3be6mmpb9bZ6JzTYbpglzTy/+jeTsFQYXCCClr6ino6ttXBFK9kU7Gua2VoJAeA4AgEY OCAevVdoNB66Hhoy+/5um/7q+G52O+WUsF6s1dQGQEs+U0z4i7HpzAZQSg9izvTyTau2KudXgSBt 7tbHO++HszMaPUjDj+Ktgu12+46uf5btv64KI/hG3eqdj+IbRu4DJHNpaa4Mp64A/PpZTySNPuIK lr7Wuqp67gwra2kmbLBUXe1yxSNOWvY6UEEH0IIQQZBeizgM+4/2t/Ig/WyLzqADBJXor4DOvCBt dg9PsKP1siDPiKnVUcSPNBUqFrtn/ui9Pfwdj/WOU0mTnqoW+2f+6L09/B2P9Y5Bqlwp/dI7bfwk ov1gXpSC813Cnj+uQ23J/wAI6L9YF6UQSgo7r09fcvODxl6Cq9t+J7cXTNVCYx9nKiuiJ8HR1Du+ BHqPthH0Fej4+IUX/bCcL1de6G3cSukrc6Z1qgbbtRRxjLhT5zFUYHk0uLXH0dkkAINVOy33VoNs uK+x0t3qWU9DqqCWyPkccASyD7Tk+Q7wNyVPY05GV5YaKrqrdWQ3CgnfBUU0jZY5GHDmPacgj3gq avgc7S7b7dvTds293q1FR6b15RxMphWV0rYqS8YGGyNkPssmPTmY7GT1aTnlAb6IvzjmZLG2WN7X seA5rgchwPgenkuu1HqfTukLPU6g1VfbfZ7ZRsMlRWV9SyCCJo83PeQB9KD8da6ptWh9JXjWF8rI 6Wgs1FNW1E0hw1jI2lxJ+peZbcbVcmvNf6k1tUNc19+u1Xcixx6sE0rnhv0BwH0LfftHe0Ws28dr qNjNjq+WfSxlH2avYYWC5FpyIYQcO7nIyXHHPjA9nxjso6OpuFVDQ0UEk9RUSNiijYMue9xwAB7y cIL60bs/f9X7W673RoaSSS26KZRCoc3rh9RO1gz7g3nd8GrH46KebhO4K7Tt/wAH1fs7uDQN+y+v 6KafUbfv4XzR8scPN5GJuPLIcXYyoT96NptVbH7m37bHWNI6G4WSqdCHluG1EWcxzM9Wvbhw+JB6 goJ0uzi3WoN0uE3R0sNS2Sv05C6xV8YPWOSA+x09DEY+vmc+i2dGfNefXgW4zL1wk7hTVFfSz3TR V/LIr5boj7beU+xUwg9O8Zk9D0cCR0yCJz9pd8tqd8tORao2t1vbb7RyMDpGU8w7+mJ+9miPtxOH o4D3ZGCgvxcXEggDzQk+Ofj7lqDxpdoTtjw56WuemdJX6g1HuNURPgo7ZRyiVlBIRjvqtzchgb4i PPO7oMAZcA2/Bz9COJGMDPqvLxd9ea2vt1rL1ddV3aora+eSpqJX1cnNJK9xc5x6+ZJK3p7JbZXV 25u80u8Goa65y6Y0M0uidNPIYqm4vaREwcxweQEyHHgWsB+cgxN2o0EkPGlrZ8gwJoqB7fePksY/ 1FfL2Y1VDScau38k7w0PdWxN6/fOpJWtH1kLNPbNbVV1g3u07upBTH7G6ntAoJJGs9ltXTPcSHHw y5kjcDxxG70Wj21O4V42l3I05uTp/wD84acuMFwha75r3RvDuQ+4gYI96D08tOQqrFPD5xKbV8Se iqTV+3Oo6WoldCx1wtbpmist0pA5o5o/nAA5Afjld4glZRlnjgjdNNK2KOMFz3vIAaB4kk+AQav9 ptVRUnBVuE+Z4a2SKiiBP4T6uFo/SQF5/QpOO1f40tEbh2el4eNqb/TXulpq1tbqK5UUokpi+PPd 0sbxlshD8PcWnALGjJPMBGbSUs1bUxUlNG6SaZ7Y42tHVzicAD60E9XZZU8kHBZox8g6TVNxljPq PlUg/lBW2uBnK0O3lo95eEXs3dLM2nv8+n9S6QpLdNdZYqSGZ7PlM3NUsLJmPbhss5y7HQNz0UdP 9kw44Ov+/vWdf+RbZ/s6CeTXG2+3+5lqNj3E0TY9S2/rinutBFVMaT5tEgPKfDqMHotO95+yH4Z9 wKepq9uTddvbw8F0RoZ3VdCZCPF9PM4ux7o5Iwrk7NPivuXEftDVW/cHVsd13A07WSNuPeRwwzVF I8gwziONrW8oyYyWt6Fgz1cM7hZ+GPRB5sOJHhv3F4XtxptvNwqWEyOjFTb6+lcXU1fTEkCWMnBH UEOaQC0+7BPw8O28upNg949M7n6aqpY5bTXRmqhY7lbV0rjyzQPHm17C4e7IIwQCt3e2p3H0fqHc fQW31lraarvOlqKunu3dODjTfKnQGKFxHg7ELnFp6gOafB3WOmyW6su13orXb6d89XV1McEMTBlz 3ucAGgDzJICD1JUVXT3Ckhr6SQSQVMbZYnjwcxwyD9IIX7rqdJWqWw6Xs9jnkEklut9PSPeDkOdH G1pOfPqF2yAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgofRY14j5HxbGa0cx2CbTMM+44B/QVko4 KxtxIRPl2N1o2NuSLTM76AMn9AWK9/bq+EtLUf8A4l3/AIz9EWuho2y630/G8Za+60jSPUGZq3L7 VKpmpODa8MgdgS3CgjePVvOf+xaaaIkbBrbT88hwyO60jyfcJmLcztUqWes4N7y+naCIrhQSPz5N 5/H9KiNF5U1T8HCf9PP7N/4x9EcXZf00U2/1yqHgl0Gn6hzPiZYgf0FSqqKnswKqKDiAuFO/PNUa fqGs+iWInP0KVb6FOPSH5VNTDR08tXUO5Y4WOle4dcNaMk4WsNmotzuJW43S9t1tVaY0zRVJpaWC nD3cxGCAWNczmIBaS9zj1OAPTZS/wvqbFcqaNvM6WklYG+pLCP8AWsLcIE8b9v7rTcoaae8StI9x jjI/lI+hat6OO5TRPRzerUe159jCuzPd1RVMxE7b7dI3jwdXo7UG4Ozm6FBtlrvUct/s17aPkFZM 5zpGOJIbjmJc3LhylpcQOhBx47BXG1Wy70rqK7W2lrad49qGoibKw/EOBBWBOI7Nu3J20vL3FkYu LY3uIy0Bs0Rd9OHFbCBwcOZvgeo+CrYiN6qJ6Qu0eiaLl/CrniooqjbfnymPxYu1Jw0bQ6i5pG6d dap3ZxLbZjCRn0YeaMfxVe2itH2fQOm6TS9hEvyOjB5XSkF7nFxLnOIABJJPkF2V1utusdtqLtdq yOlo6RhkmmkOGsaPX/sXzac1JY9W2eC/6duDa2gqebu5mtc0HlJaRhwBBBBBBHiskUW6ZmY6pKxh YGNkcVmimm5PltE7fB2XgqoiypAREQPcrW3E260/ubY2WDUTqpkEc7Khj6V7WSNc0EY5iHDBBORh XSuq1NqmwaOtMl91Lco6GiicGulexzurjgDDQST8AfBW1RTt7/RgyaLVyzVRkbcG3Pfo56e07Z9K WemsNhoY6OipWBkcTBjHqT5kk+JPieq+ytpY6+jqKOcAsqInxOyPEOGMfpXTad17onVjW/sb1VbL g4jPdQ1LDIPizPMPqXfEkHCpHDwzFPRjtTZvWeCxMTG20RHRr/wh1Lm2LUtpLstprs5zWnxaC0D6 sgqnFRGaW76AvMbCX091w5w8ej4nAfyq27XqSt4aNxr9S6oslbVacvs3yimrKdgJ8SQW5IaSAfab zZGM9cqmpNX13EtriwWTR1jraexWSpFTV1tSxoI6tJJ5SQ3o3DRkkk5x6aPFEWu7nru4ecuiNM/0 2d+9iraKduf2t9/g2jgf3kEch8XsDiPiF+gbz/a8E83s4HnnouMbBHGyNvgxoaD8FXn7vMhOOQc3 v+hSMcur0GiJimIlBdraB1j35ukLGd0aPUr8efLy1Cnr38jNz4V7q5o5y60U0g8vAxnKgV1jMb9v zcpISZvlupX49Xc1Qp69/pDa+Fi7Nz3bmWeli+GTGMLDkR/Sq+DR1aY9hu79OGfoj02gqBSbpaVn e4hrLtTZI8esgCl9jIc1rgfEZUQez8Aqt0tKwuaXA3am6DpnEgUvjAGtAHgAFGaNzoqcV/0939nv b+cfRzHmqqg8/iqqZeii+e4UVLcqKot1dAyemqonwTRPGWvjcCHNPuIJC+hUwCg8+nHRwhas4Yd0 6+RltnqNE32pkqbHdGtJj5XEuNO9w6NlZnGDjIwR06rXGz3y9acuUF40/d62119M7mgq6Od8E0Tv Vr2EOafgV6f9Y6M0nuBp+r0nrfTlvvlnrmclRRV1O2aKQfiu6ZHkfEeS0m3E7HDhk1bXzXLR181b o10pLhSUlXHVUjPg2djpB8O8wghy1dubuRuGYTr/AHB1LqY02e4N4u09aYs+PL3rncv0L8dC6E1X uVqy26J0RY6q73m7TNgpaSnYXOc4+Zx4NHiXHoACSparF2Jey1JVtk1Fu/rO407Tkw0kFLSud7uZ zJP5Ft/sNwpbEcOFA+n2q0LS2+rnYGVN0neaiuqB6Pnfl3Lnryt5W58kHwcH3DxR8M+xlj22EjJ7 o1prLtUs8JayT2n4P4IPQe4K6N/tktJcQm1t52t1jF+1LpFmGoa0GSlqG5MczPe0/WCR5rImMIQD 4oPNlxGcNG53DLrqo0buHZZo4XvcbddI2E0twhB6SRv8M4xlp9pp6ELF1HX19qq4q+2VtRSVMJ5o 5oJHRvYfVrm4IXp91zt9obcvT8+lNwNKWvUFoqh9spLjTNmjJ8iA4dHDyIwR5Faabgdjrws6srJa /Slw1do58hJFNQV7Kmlafc2oY9/0CTCCHG7bvbsX+3utN93P1ZcaFw5TTVd6qZoiPTkc8jH0K02/ FTA0PYjbRxVIdc96tXT0+erIKOlheR+M4PH08v0LYPZns2eE7ZWtp7zbNByalvFKQ6K4aln+WvY4 dQ4RcrYGkHqCI8j1QaA9nN2fGpdztUWrezd6xTW3RVrlZWW2iq4yyW8TNOWO5T1EAIB5vvsDHTxl 03RYyLazV0cbGsY2wV4a1vQACmfjCutsbGNDGNDWtGAAMABfBqGzUmorDctO10ksdNdKSaimdEQH hkrCxxaSCA7DjjII9yDy21n9tTf4x38pUu3Yif3sdyfy9Tf0cK739izwtTSOldr3dQF5Lji6W7HX /mK2M4WeELbbhGsV709ttfNTXKmv1WysqXXypp5nsexnIAwwwxADHqCc+aDN72tcC1zeYHIIIzlQ SdpvwunYTe2bVmm7f3WkdbPfXUfK37XTVWczQe7qeYDxwVO7gFYu4iuHPbric2/ftzuRFXMoTOyq gq7fJHHV0srfvonvY9oyOhBaQR5IPO/s3upqXZTcqw7maSqXxXCx1bJw1rsCaPPtxu9Q5uR1+rov QPJuvpre7hSvG5uk6hktBe9KVs/KDl0Mnyd/PE4eRa7I6rWsditws/4f7q/51t3+wrYLYvg30Bw/ ba6k2l0lrbWtz07qZkzZoLxW0srqQyxlj3U5jp4wwkHJyHDIzhB51D4qYzsTv7zWvP4QQ/qSu7/s K3Cyf/X7dXP5Ut3+wrZbhc4TtuuEvTN30rtzedR3GkvNYytnfe6mCaRr2t5QGmGGIAY9QfigzUvl udvortQVFruNNHUUlXE+GeGQZbJG4EOaR6EEr61RB5+OP3hQreGHeSpgtVLI7R2o3vrrHPjLYmk5 fTuP4TCenhluPRawEYK9KfEZw4bbcT2gXbeblQ1zKNs7aqnrLfKyKrpJW/fRPex7RkdCC0gjxC1S PYscLPTOvd1Ov/Ktu6//AOCgwfoHej+o52StQ6iq+5u+p7vX2Sg5XYeDK5vePb68rMn6VGUOv0qd u/8AZabEak2z01tJW6/3JjsGlaqqraRkNyoRJJNORzPkJoyCQBgYDehOc+KsxnYs8LDJGuOu9034 IJa66W7B9xxQ/wAiC6eye2bO23DJTatuFL3dz1zVOuj3EYPyduWQj1HQO/Qt1MD0XVaT03atHaat mk7HCYrfZ6SKipmHGRHG0NbnAGSQMnoOuV2yCmB6LRbtd9m/2fcOkev7fSd5cdDVjaxzmt9o0j/Y lyfwW5DseoW9S6LXGj7HuDpG76H1LA6a13ykkoqpjSA4xvGDjIIyPEdCg8uwcWuBBwR1BCk53k3m G9PZMWq41dX3910/d7bY7hk9eeCUBjvcCwtA9eUrNo7FbhZP/r9ur/nS3f7Cr3s3Za7EWLanUezd Jr/cqTT2p66kuNW2W40Bljnpzljo3CjDW5zg5acj0PVBBDnHgs06R40uKbQWm6DSGj969Q2qzWuL uaOjgfGI4WZJ5RlpPiSpPh2K3Cy4ZOvd1R/0pbv9hVf7Cpwsf4fbq/51t3+woI2P7IBxl/8A8Qeq P48X/cW4/ZccUfEDvNv5cdMbo7qXrUdrisk1QylrHMLGyAjDvZaDlZg/sKnCx/h9ur/nW3f7Cst8 NPZ37LcKuuajcDbzVGtrhcamjfQvjvVbSTQiNxBJAiponc3T8LHuQbRYAPRQt9s/90Xp7+Dsf6xy mjJPhkZWsXE12e+zPFdrSj11uLqbWtur6GiFDFHZa2khhMYcTkiamldzZPqB7kEA+ndQ3rSd8odS 6cuMtBc7bO2ppKmLHPDK05a4Z8wVnH+yAcZY/wDvB6o/jxf9xSUf2FThY/w+3V/zrbv9hT+wqcLH +H26v+dbd/sKCNj+yAcZfX/yg9Ufx4v+4pYuzc19q7iA4Uqu6703ybV9VXXu4WypkuTWv72lEcQE TgAAW+27y81YZ7FbhZH/AK/bq/51t3+wrarhs4ctEcLu3B2w0BdL5cLV9kJrj3t4nhlqO8lDA4c0 UUbeX2BgcufHqUEVHHB2ZGtdoLrcNyNjbTWaj0LM99TPb6dneVlnBOS3kHtSwjyc3q0fOGBzLQhz S0lpBBb0wR4L1RkA+IWvm9fAXwub71U921jtpS0d6qcl93s0jqGqc4/fP7vDJXe+RrkEB2mt594t EUgt+jN2NZWGlAwIbXfaqljA9OWN4C6vVGv9ea6mbUa21tftQSxnLH3W5TVbmn1BlccKWy99iXsl U1Ln6f3f1rQQuOWx1cVJVFo9OZrI8/Uu10p2LXDpaallRqrXuub+GEHuGT01HE/1DuWJz8fB4KCH LT2nL9q280mndL2Wtu90r5BDTUdFA6aaZ58GtY0EkqXjs+uzSl2ouFDvTv5R082qoQJrRYCWyx2t 3iJpiDh0w8mjIZ45Lvm7n7N8NWxmwNE6j2m23tNikkYI5qxjDLWTN9H1EhdK4e4ux7lk3AQUDQfE LVbjo4GNL8Wel47paZqey6+s0Lm2u5uZ9rqGePyaowMmMnwd4sJJGQSDtUAB4IQD4oPMduxs3uZs dqufRO6Ok66xXSHJY2dmYqhgPSSGQZbIw/hNJHkcHorWtV6vFhrY7nYrrWW6riOY6ikndDIw+5zS CPrXpz3C2w283XsMmmNydGWjUlrkOTTXGlbM1rvwmkjLHDyc0gjyK0+132O/CjqmrlrNNVer9IPe ctp7ddGT07Sf3tTHI/6OdBDtdN8d6r5Qutd63f1tcKNzeV1PVagq5YiPQsdIRj6FZQJJ6lTC0/Yk bNtqg6r3l1nJT56xx01Kx+PTmLXD6eVZo2s7LThC2wqobjPouv1hXQEOZNqat+VMyPWCNscDx7nR uQRQcJvA9u9xVX+nls9tnsujYpgLhqSrhIp2MB9pkAOO/l8g1vQEjmLR1U8OzGzuhtiNu7Vtnt9a 20dqtUXLzOAMtRKfnzSuA9qRx6k/ADAAAu+32+32uhgtlroaejo6ZjY4KeCJsccTAOjWtaAGgegX 0YAQYh4p+HLSvFBtDc9stRvFLPJiqtVeGczqGtYD3coHmOpa4ZGWucMjK8/W9+xG5fD3rir0Fubp 6a21sLnGnnxmmroQcCaCQdJGHoenUE4cAQQvTGQD4hWpuRtVtzu/p6TSm5ui7VqS1SHm+T19OJOR 2Mc7HfOjeM9HNIcPIoPMfbLvdrFXRXKy3Ort1ZCcx1FLO6KVh9Q5pBH0Lvb7utuhqmg+xep9yNU3 ejwB8nr7xUVEWPTke8j9CmH132NXDFqOrkrdIai1npMvORS09dFV0zPcBPG6X65CrUtfYj7Ow1TX 3rebWVVTZyY6WlpYHkenM5sgH8VBD60vf06nJ6D3qTPs0ez21FcdS2riG3vsEtus9tcyt05Zq2Ll lrpx1jqpWHq2Jpw5jXDLzg45R7W8OyPZ7cK+w9bBedMbeMvF8piHRXa/zfL6hjgch7GuAijcD98y Np962QwPRB0OuNGaf3F0detC6qoW1dov1FNQVkJOOeKRha4Z8jg9COoXny4tuELcbhS17UWXUNBU V2mayd32Cv8AHETBWxHq1jnAYZMB86M4PQkZbgr0V4C6jVWk9La2sVVpjWWnrde7RXM7uporhTMq IJW+jmPBBQeYrSWtNX7f36n1RobU90sF3pCTBXW6rfTzsz4gPYQcEdCPAjosz3TtAOMq8Wl1lrOI HUzad7OQupnRU8+MY/domNkz7+bKlF3I7IThP1rWy3LTbNT6JmkJf3NouIlpuY/+7qWSED3Nc0Dy WNoexF2pZUh9Vvbqt8AIzGygpmOI/HOR/ooIiautrbnVz3C41c1VVVMjppp5nl8ksjiS5znE5LiS SSepKkU7Lngc1Hq3W1q4jdzrJLQ6VsMgrNPU1VGWPuta3rHOGkfuMZ9sO++eGhvMA7G62znZf8Jm z9wgvX7Ea3WN0piHxVWqKltWyNw65EDGsgPXw5o3EY8VtlHFFGxscUbWMYA1jWjAa0DAAHkEHJue uVyVAAPAKqAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgofEK1d1bX9m9ttT2rxNVaaqMD1JjcrqO V+FZDHU0s1M8Atljcwj3EYVlccVMww36O8tVUT4xMIYaGZ9BdYalh9qmna8Z9WuB/wBSkL42bS7X vBDrSWlDJHCwxXRhPUYiLJCf4octDNwrJLprXN8sUzcPoq+aLGMeDzj6xj61I1sx8i3h4XaSwVzm SR3WyVFlqMjIB5HRHPwUJpE8NyuiXmnYS5NjMv41X82lCzwBagGnuJ/TQeQGXBlTQHJwDzxnAP0t CmK92fA4UFVlqrlspvhTzVzHQVmkr/yVDXAgt7mbleMfAFTm26uprpbqW50bw+nq4GTRPHg5jmgg /UVPPUX0enTK134az+xnXmvtATAtdSVffwj8JrXuYT9XJ9a2I+ha57gE7YcSFi1uT3Vr1NGKSrf4 ND+kbs+WARE8n3la9/3Zpr8pc9rn+3u2M3/CrafhVyd7xa2OorNvqTUNJls1jr2TF2OrY39Mj84R /WskWTXFlqNv6DXVxroKS3yUEdVNK93ssHIMj3nPTHjnp4rsdUaeotW6buOm6/8AcLlTOhJx83I9 l494OD9C1Q0NtRuprepj2z1LNXWvSWnKyR05fGYxK4vJ5YyR9sJycE5DQSfE4OO5VVauTNMdWnnX MjTdQm7j25qm7TtG3Tijxn0XRWVuruKbUTrbanVVl0HbJfts339S8eHuL/d1a0HJ64z23DTf6rSN 5vmy2pHNirbbUyTUWT+6Nz7bWj08HjHiHErO2n9P2fS9nprFYaGOkoqRgZFGweXqT4knxJPUnqsV b8bTXa/zUu42gXOg1VZsPDYgA6qY3wA69XAZ6H5wPL6BJtVUbXd96mK7pWRgzTqcTx3o51+tM+Ef Bmbw8kWKdod+bFuBAyyXt0dp1LB9rnopjyCZw6F0efHrn2M8w/Ssq+Ph9K2aLkXI3h0+Hm2c+1F2 zVvE/j84VRE/8fBX8m2Hw6DPwWuO/Vyk3O3CsOzNhe6aOnqBUXV0Z6R+oPpysyfi4DxVz7u7/UGn nO0doDF61TWE07G032xlK53QE4yHPGejfAefhg/fsTtDU6BoajUmqZflWqLz9srJHHnMDT1MYdk5 OeriOhPwC1blXf1Rbo5x4uY1G/GsXY07H507xx1eERHhHnMuqv3CVtlcvttnnudlqG/NdT1HeR8w 8y2TJ+gOC6IbRcRGhcv0HuqLvTR/Npa57geX8FrJe8YP4wWxRz5/y+SK6caienL4Nq52dwZ52omi fOmZj/01vqt5d59KQmh3T2aZcqNv7rPTRER4/CJb3sRP1K+dsd/tt9bV0OmbHRVdor5Q50dJNStY xxHUhrmEt8AfHCyrJIyGN8sj2sjY0vc4nDWgdST7sLXLZKnbuFvVqvc8U4FBSOdS0Z5OUEnoPD74 MaP4yx1RXarpiJ3380bctZem5lm3Rd4+OdtqoiZiPGd42lsef/HRdPrG8s07pG936VwDLfbqipJP T5sZK7foPAAe4LAnHHrqLQvDjqWYyhk93ay104BwXOkPtY/NBW469FpshZ59b8Q2krVEC6S5akgJ yc/8NzH+RTkcbd1+wWwLrWHBrq6qpqTHuALj/NCil7LTbifcDi1sdyfT89HpelqLvUPIy0OA5I2/ El+R+KVIt2iOp2No9MaTjlBe58lZI0Hy6NH+tamdX3ePVKA7T5EY+lXqvTb8WufDJaPs1vlpSkPz WVhnd0z0Y0u/7FK4wENAPoo5uA3Tbrtu7PeHMzHaqF7skeDnkAfyFSMjIWrpNO1mZ80N2DsTb0+q 5P3qpch5qqoFVSruBERBTAPiEVUQUwPRVREBERBQgFMDwCqiCmAmAqogKmFVEFMYVURAVFVEFAAP AIqogpgKqIgIiICpgeKqiCmABjCYCqiCgAHgqoiAqEA+KqiCgGPBCAfEKqIKAAZx5qqIgKmAqogp yj0QADwCqiAiIgoQD4jwTGFVEBUVUQUTCqiAiIgIiICpgKqIKYHomB6KqICIiAqYB8VVEFEwqogI iICpgKqIKYHkEwFVEFMD0TCqiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiIKE4XEjHgVyIB8U 5Qh1Rp8b+h36V3oqbxHHil1FTx10ZHUCQexIPjlufg4LLvZ6a/7+26g22rJAXU0guVJk9Sx/syNA 9A5rT+eVe/Hdt07VG18OrKGDnq9Nz988j/8ADv8AZfn3A8p+taXcP24p2u3Usup5ZSyj74Utb6dw /wBl5/N6O+hc7cn2PN4vCf1eS5e+gdpIvfdrnf5T1/CWCe1O2hk2x4o7pfaamMVu1pTsvUDg3DTI 48swHvD2k/nLbzgC3X/qk7AWy11tX3t00ofsTUkuy4xtGYXHz6swM+ZaVlPtO9g6ffXh0OtNP0ra m/aKzdqGSPq6WkcB38YxnILWtePxPeovOBffY7K7x09BeZzHp/VHLbrhzHAhkJ+1TfmuOD+9cV0U Tu9ZiqKo3hMJ8Fjrfjbw7i7f1lvpIg65UH7coPVz2g8zPzm5Hx5VkRrmva17HZa4Ag+oVcZHXw9M +atrpi5TMS1szGt5liuxX0qhi3h63IbrzRENJXvxeLIG0lbG/wCc8NGGSHz9oDr++BCyitbt0tPX fZHcCLeTRtK+WzXCTF6o4+rW8x9on0Ds5afJ3ToCAc96U1VZNaWKl1Fp+tbU0dW3LXA9Wu82uHk4 HIIPmsNiufsVdYRejZdcROBk/wB2jlz8afCYl2/iifSi2JjzT3PbyYy3O2B0buVK66uElpvfzhX0 g6vd5GVng/3HId71jrbG+7p6T3lbtDd9XM1FbaSF0k75GFz4ou75mkPcOYEFzAWlxAz0Wx8kkcUb pZnBrI2lzifJo8T8Fr1w4xyat3A1zuZM0ltTVGlpz6Bzi9zR7gO7WrcoiLlPD1mXKalh2bOoWJxY 4K66vemJ6xHXeOktiMj/AOvqtTt/LzulRa6/Y9qzV1badGXSoIpaihgzG2nPQh4Zyukc3pzNLj6j yC2xz6FdLrDSFg1zYajTuo6NlRSVA9wdG8fNew/euHkfo8MrJft1XaNonoktb06vUcbu7dXDVHPb fbf0nbwWntPtBt5oOggu+l2tudTVRBwuszxI+RhHjGR7LGn0b9JKyL55C1h09qHVPDLqpmkNZvmu Gi6+Quoq5rSe4BPVw9MffR/Et9+zFDXUlyo4bhQVMdRTVDBJFLG7LXtIyCD5qliqmY4IjafFZoWR j1WvZ7dHBXRyqp/X1j1fun/1T/x1Vva71xY9vdOVGpL7PyRRDljib8+aQj2WNHqfXwHis1VUU855 Je9eosW6rtydojnLH3EluHJpjSrdJWY95fNSftWGJoy9sLjhzgP32eUeuT6K7NndBx7d6Dt9hcM1 bm9/WP8AN07urvoHgPcAsWbK6Qv25Grp98dexODZHH7D0rweVjfAPAP3oHRvqTn3rYjzyte1vXM3 avkgdLoqz8irUr0bRMbURPl4zt6qj/xjxUafag7si96xsm09tqc09hjdWVwYehqZAMA/itA+sqQH dPcaxbTaAvOvtQyNFLaqZ0jYycGaXHsRj3udgfWoYKGk1pxN75w0cDHVN81ndw0dCRGHu6np4NY3 r8Atn4OjSedjZs+/TW2Oo927jSck+pqptLSPczB+TQ56g+heXK1OLfXzdeb0XeWml7yjtRFvp8HI IZ0cR8XZK3Vu8GmuFHhlptPWUtgh09ao7bRAn2pagt5QfeScuPwKjVoqW4aq1FBRxNdNWXSqaxoH Uue92B1+JUJq96Zpps0+Lzjt5nTVTbwLfWZ3n9G9fZ96HltGhLprSrh5ZL1Vd1AT5wxdM/xuZbZY Vq7XaPp9CaBsulKZga230jI3YHi7HtH61dPKR4FSmNaizapojydlo2HGBg27HlHP4+KoGFVEWdKi 6HXup3aK0PqHWLaMVZsVqq7mKfvOTvu5hdJyc2Dy55cZwcZ8Cu+Vi77/AN5DcH+C12/okqDQTSfa 8bua6op7pozgkv8AqGio5O6qai03ipqo4nYB5XPjoHBrsHOD5FbGcJPaB7d8VF3rtEnTNx0ZrS3R OnlstfKJhJG04eYpQ1hcWkgOa5jSMjoo9Ozw49douEnbrVWk9w9Navudde7w240zrNSUskIjEDI+ V7pZ4yDlp8GkY8/JZQ4J7DrfiT459QcWtq0LX6X0P3lTUNmnj5WVD5AGsiD+jZXEZc8tyB09UEo2 utSv0bojUOr20gqnWO11dxEHPyCUwxOk5ObB5c8uM4OM+B8FHPpDtcN6twaSor9BcEV+1JS0sghn ntFzq6yOKTGeVzoqFwa7Bzg9Vv7vgf8AeV1/j/Bi6f0SRQ9dnxxkap4a9B6o05YeHnU24cV3vDK6 SrtUsjGUxELWd27kp5RnA5vEdD4IJVOFXfPX+/ehq7VO4my9321r6WudSx2y5mbvJYw0ESjvYYnY 64+bj3r5eMjiWn4UtnXbq02j49Svbc6a3fIX15pBiXn9vnEb/Dl8OXrnxV08O+71z3z2tt24t42/ uei6qulmjdZ7i5zp4Qx5aCS5jDg4yPZC1s7YL7kCQf8A8zW3+SVBmLg94tdL8W+279Y2i3Nst4t8 5pbrZnVPfvpX+LXB/K3mY4dQeUehwVZO5PHNW6A4wtO8K8e2sNdDfvkub2bsY3Q99E5/7h3JDsYx 88KPjaButeAyu2g4nbO+suG3m5tkpo9SQjJEcjv3Rhx5t/dGdPDLepWTt6dSWTWPasbV6p05XxVt sutPaKulqInBzZI30ri0ghBLTk9AT9Sjv112p+41k3l1Ts/oLhVr9aVum66alza7tPLPNHGcGQwR Ukjmj6T8VIjgHxUJOlN+bzw89oLuprmybW3jXs7624UZtlre9srWuc37YeWKQ4GPwfNBIdwqcXO8 u/usrlprcThY1LtnRUVF8phuNz+VGOd/Njux3tLE3OOvRxPuWed3Nfv2u2y1JuIy1i5HT9vlrhSG buhNyDPLz4dy59eU/BYl4T+K7UfEv9nvs9sXqHbz7CmLkF2le/5VzePLzwxYx9Ku3i1weGncg+f2 Aqf5qC2+C7ipn4tttK3cGo0OzSzqO4PofkjLiawO5Rnm5zFHj4YPxWf3EjABWgvYz/c23n+EEv8A NC37Pgg1P3Y45qrbHiy0vwxt2zjuMeo/kub0buYjB3wJ/cO5dzYx/wAYM+5bWyOexpIGSASAB4qK viv/APtXtsRj/wDLP5j1KvgII59xe1K3x20nu1RqXgc1RQWW210lI2719dWUtLKGvLWP7x9AGDnA yPaPj0yuy2o7TPe/dS+afhtvBHqkafvlXFAb9TVtXUUkMTncpl520PI4N8T7QHTxWSO1XAHBvqTA x+36L+eVc3ZvAf1m+3v+RP8A55QbLcx8QfetUuErjmquJ7dbX+2c22kWm26J5+WsbdzVmr5al0Pz O5ZyfN5vF3jj3ra5zRjwHRRVdk6SeKjfoHrnvv8A/YyIJVOb39PVaz8bnGpbeDzTNiubNIx6pu1+ q3wwW83H5JyRMbl0pf3b+nkOnitmT5dPeon95aSl41e0ute1dQ35fo7QcbqeujzzRujiHPUYPh7T i0D4FBvVwdcU9r4s9qnbhU1gZYa6mrZKKttbav5SYHN6tdz8jMhw6j2R4LOuT5kdVFfwD3Sr4aON rcnhfvc3ye23yolktjXeyx0kZ54i31zG7kHwKlQGDk4CDSTid7Syj4ZuIWl2Zvm2AudodTUVVV3q O7d3LBHOTzEQdyQ7kxn54z7lt4/Wlqq9By6/0/UQ3O3Otb7rSvjfhlRGIjI3DhnGQMeHT08lEtx4 7Z0G8faZae2uuVXJS02pLba6B80RAdGXRy4d9BAz7lkvgu3s1Ts1JuDwL741Lqe62GguJ0xU1DuV s0fcvJhY49C1w9tmD6tGSg2e4IeNGr4wKHVlZU7eRaW/YzVxUwbHdDW9+HtJ5iTFHy4x4YK2hGeu Tn6FGT2KefsJurnP/nWl/mPUm2MIKrHm/m92k+Hna68bqazbPJb7UxobBBjvamZxxHEzPQFzumT0 WQicLRrtWN4dqbPsjNsjqaG5XXVerjHNZbdbWgyRSxPBZNLn7zmwA0AucT09UGM6bta917TBaNw9 dcKNwtW2V9qzT0d5ZWTcz2g4LmSPhEcpABPKOUHBAcpG9JaotGttMWvV2n6jv7beKSKtpZCMF0cj Q4ZHkevUeRyoxeBPidptCQWvg44wNCtsxpQx+mZ9SW0NYxsp5mQTMmbhoJJLJMeJIPqN2NI8XexF 93mn4bdBzV1ZqO0c8U0Nuth+QUrY25eO9GGANHTp0z0HVBnlFRpyM5VUGLOJveyXh42Yv+7UOnG3 11kjY8UDqv5MJeZwGO85H8vj+CVpJZ+1v3gvVjGrbfwOamr9PDJfc6O61UlK0N+ce+FvLOnn1Wx3 aV9ODfXniPtEXX/4gWkXCP2mmy3Dxw32/ajUOidZ3fUNAapw+S0tL8hlMhy1pkfUB4Hr9rPwKCQL hQ4xdteLfTNZdtGQVtqu1pc1t0s1dymanLvmua5vsyRnycMdfEDpm6OJjeubh72X1Bu1Dp1l9fY4 myChfVfJhLlwH7pyv5fH8ErR7smdo9w2a73E4itR6WqtOWDV7JYbXSTxOi7/AL2p78ujDgCYmAco dgAnw81sp2k/3G+vyCf7Wi/WBBrrpztWd/8AWVpjv2kOA7VV8tkzi2OtttbW1MDyPECSOgLSR8Vv VsLuLqbdjaqxa+1joGu0Vd7rG99TY63vO+oy17mhru8jjdkgB3Vg8VF/wb8fes9jdiLRt3aOFXWO sqehmnkZd7dPK2CbndnADaWQdPxipXtvNVVOuND2PWFZYqmyz3ihhrJLdUkmWlc9uTG4lrTkZwfZ HwQa88cnGzV8HNFpesptuYtVDUU00TmyXU0XcBgByD3UnNn6FmDh/wB8tJ8RG1dl3S0dK0Utzi5a mlLw+SiqW47yB56dWnzwMgg4GVoV21MEdVS7VUsueSa4VEbsHBwQ0HqrS4fdSaj7OXiPoNs9cXCo m2o3SpKWsoK+c+xTSyNbyynyDmPfyP8AVrmnqfANt9sOOet3G4vNR8Lj9tYbfFYDU4vTbsZXTd1G H9YO5AbnOPnnC2x5j6qKjhhfHL2s+4ckTmvjeLi5rmkEEfJ29QfNSO766muGitmta6rtDf25arHV 1NP7ntiJCDV/ie7UjbXYzWE+2W3+kKvcTV1LJ3FVDSVYgpKabP7kZQyR0kg82MZ49C4HosX6S7Yu e0ampLFv9w7XrRtHWEEVtPUSPkiYTjnNNPDGXtGepa/PoCuo7HLbzStfYdfb86hpIrrqlld8liq5 2iSamYWOkmcwu8HyE9XdDgEZwSvt347Rvgv3gt1Xt5vPw7a91JbrZXPwHwU8RjmicWl8csVUyRmc HwcMg4PQ4QSP6S1Xp/XOm7dq/Sd3p7pZ7vTsqqKrp3czJY3DII9D5EHqCCCAQV2xJC1q4B90Njtx 9mpoOH3Q1+0npWxXGSkjt14qnTyMkcA9xY508zgwk+Bd456dVmrdfXlq2v231JuFephHR2C2T18j s/gMJAHqcgdEGlXEf2rts2I30uWz9q2sh1JSWWSCnr7qb58n7uV4DntbGIHh3I1zevMMnI6YW+On 75btTWO3ajtE/f0F1pIa2llHg+GVgex30tcFCdsvwyXfiZ4dN++I7UNC+o1LXVUlXY5MFznTxyfK qlkefDI5IxgfNcR0W/HZW70HdThet+n66q727aHqHWecOOXmnPt07z+aXMHujQbgXKrNBb6muDA/ 5PC+XlJxzcrScZ8vBRr6e7XTdjW1dcqLQHBde9UfYyUx1DrPeKms7oZIaX9zQO5c8pxnCkg1B7Vg uQd1/ak2f4hUIvAbxSas4b9Q7iu0zsLqXck3uqi74Wd8jfkfdvkxz8kEvzuY4zjw80G+fDb2nOk9 6NzodmNxtrbztrq+sk7ijpq6q+URSz4yIXl0UUkUjvvWuYQTgZyRndXmdjy+pQ+7Nasp+MftF7Lu fuQy3bX3HTDqSeg0vWGb7IV8tKXSRx87omMc/mdl3NyOLcBrXYypgm9fNBHRrXtYNeWPdzVe1Gje FWu1dV6YuNVRF9uvc0ks0cMhYZTDHRvLQenmQM+K7jbrteNC1uroNGb87Oaj2tqqhzWNqamZ1XDC XeDpmuhhljafUMd/rWKeBTr2mm9Q996/prFtJ2m21Oj9weFTVmoL5bKY3fSVN9lrVXmMd9TvYQXM a7xDXtBaR4dQcZAIDaygr6O6UNPc7bVw1dJVxMnp6iB4fHLG4Ate1wyHNIIII6EFa1cbnGdU8H9s 0pcKfbuPVR1LWS0hY+6mi+T8jQebIhk5s58Oitvsp9a3vWXCBZI75PJO6wXOss9NJI4ucYGckjBk +IHelo9AAPJYN7a3+5vaz8sVP8xqCSDTF5OotN2rUBpxB9k6GCs7oO5u77yNr+XOBnHNjOAvpudw prTb6m51szIqakhfNK95ADWNGSST4dAuk2zH+9vpQ+tkof1DFrj2nO839SLhU1BS0NX3N31k5unK HDsOxMD37h5giFspB8jhBivYftabLvNv7adn6va2OyWi/XGa3W+9m8mV73kuFNzQGBvKZSGNxznl L/E4wpBWknOSOig33b4VrnsZwe7LcR1ipZaTVEd0N0vE8TSJI46stkonkkdGsbDEB6OqHdPNTJ7J bl27ePaXSe51rMfc6itUFY9jPmxTFuJox+JIHt/NQdDxQb2zcOuyOo94INOMvr7AyF4t7qo0wm7y Zkf7oGP5cc+fmnwWOeCfjf0xxhadvErNPs0xqawzD5ZZjXfKiaZ/7nURyFjC5pOWuHL7JAyfaC+f tM8f1le4YPh3VF8B+3IVGDtJpvcThT2/2p47Nt3VFfZq2rqrTqqhLvYDflL4wx+B+5SxgNBI9iRr CMlzQAku4oOOet4dN8dB7PQ7aw36PWYgLrg66mndS95Ud10jEL+fHj85q2xaScg+SiC47dxdK7tc TvDhuPom4trbLfqK31dNIPEA145mPH3r2u5mub5OaQpfggqiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIi AiIgIiICIiAiIg+G92mhvtprLLc4GzUldA+nmjcMhzHtIIP0FRHbt7fXDbDcK76Oro3D5HOTC5w/ dIT1Y4euWn9BUvp6nwWsHG7sh+zrSDNwLDRd5edPRuNQI2+1PR+Ls+pZ1cPcXKN1LG761xU9Ycd2 y0edRw++tx79vn8vH9368F27tHuNtw/QGoJo57nYovkr4ZgD8oonDDSWn5wxlh+HXxUTfaCcLFXw zb11hsdHKzR+pJH3GxzY9mEF2X0/N+FGen4pafNZ+2q3GvG1GuLdrG0OLn0kmJ4ebAniPR7D8R5n wIC3+3m2r2244uHt9pEkDxXw/LLNcC0CW3VzWkAnzbg5Y9vmCfQKmm5UXrfBV1hTsdrcajixjXJ/ qUcvjHg0+4BeJ1u7eiW7daurQdV6agbGyR7hzV1IOjZPe9vRrvXofPpfe426u4GpddS7U7NRxxVt HkXG5yAEQkYDgCQQxrc4LsEknAxjrFje7Nutwqb0S224RVVh1XpOu9k9WtkaDkOH4cUjfTIc1y3/ AODTd3T+ptTXm83eqp6eu1cyOohc97QBUB7zJCD5OJk6Dz5fD128iqd6YieqT129cibNimuaKLlW 1Ux5befhuuzU+n+I/QFmqb9edUUOr7MI3G526XM7TAfn5a9jSG+9hBA64wFbGk77qbamlptzdBRz 3PQt4kJuFte7mNDKDyuY49cFp6NkHRwwCB0Wzu5Gq7FpDRl0ul/qYGQGmkjjikcB8okc0hsbRnqT nwHlk+CxxwqWGpg2tqZbrSh9Leq+eaKGZoc10Ja2PBac5aSx3Q+IK15tR3sRRUgb+lcOo0WMa7PF wzMTM8U0zHT12nxiWStC7g6W3FtDbvpi5sqGgATQHpNTu/BezxafQ9QfJXJ9I+hYB1nw53OxXg62 2PvRslzYXOdQOk5YZM9S2MnIAP4DwW+8BfNp/iavGlqv9ju9uka61VzPZFZT055ZB+E5hPUefMwu B8gs9N+bfu3Y2TNnWq8OqLWp0cE/5RvNE/syhvVqMaX2w1BdA4CR1I6mi9S+XDOnvAcT9CtXYSC0 bd7KUV+1DXRUMNYH3KpqJncreV59g+pPJydMZJ6KyOIbcXTu41g01pLQt+prl9m7m3vRCTzx4w1g ewgObkyHoQPDwX6cRtKyGu260FVVDqTT8s8cVRyPIaQHMYckfgtPQ+XMViru7Vzcp8OX4o3L1GmM y5m2YiqLdMU0+XFVPn5Lpr+LjaejkeynZe60MOA6nomhr/hzvafrAXSz8Wwu5NPoPbO93adx5Wd4 cYd5HlibJn4Z+lZms+gtE2Sjho7TpS0wwxAchbSMJJA+cXYyT7ySfeu8ZFFA0RxMbG0eDWjlH1LL wXZ+9ySdONq12nevIpp/409PxlrRdtJcRO+cbKHV9LbdLWEvEvcPhaX5H33Ll0hcPRzmeKzntxoS m250lS6VpLlU1sdKXO76foSXOJOB4Nbk9Bnw818+qt29udGxvN/1bb45Y/8A0aKTvZ8+ndsyR9Iw sSXHiF1zuLUy2HZDRVXKTlrrnWRtxED4HGeSM+YLnH8XKs/p2Zmd96palFWm6Pdm9Vcm5enl14qv htDLe426ek9srU6v1BWg1D2k01FGQZ53DwAHk31ceg+K1m1dcdS6yozvDurSSQ2Gnl7uw2JxLW1c jslvMD17vAy5xGXeAwMFZX2/4b4qa6DWG612dqa+vcJTFK4vp4n+IzzdZCPeA0enmvy4srRWv0bZ 73R0xmpbNXtfUQNb7JYQMEgfejlx4ffKy9TcuU8dfLyj9Wrq9vOzsWvJyY4KKY3po8fjV9dlv2PQ HEdrq2QaiqNxP2MRysD6K3U73wtijx7ILIgA0Yx0OT69V321+6Ou7Frd2027xikuDmk0FxBA7/AJ ALgAHAgHDsA9MHqsr6I1hp7WWm6S9WK4QzU5hb3jQ4B0LgBzNe37wj0K0s45t2rK64SVelb2O/tN vdbxW00nzppC7LY3A9cNc4ZBx44z4pwxbiK6J5q1WKdNosZOJdmquqaY233iqJ68vT06MUdoPxOM 3L1UNqdHVrZNOaenJqp43ZbWVY6Hr5tZ1A9TkrZXsjOE91top+JbW1vAqKtjqTTkMrP3OL/hKn4u +a33A+q0/wCBfhAvvFVuew3alqodFWSRlRfK/BAl65FOx2Or3+eOoBz6KYPiJ3Y07w77XUukNHw0 9HcqilFDaKKBoApoWt5TJyjwDR4ep+BW3du02qJuVT0dZm5dvT8eq/enamnm1x44d426z1lHoGzV Yktun3Hv+Q5bJVffZ9eUdPrXHgY2kGrdeS68u1Jz27Tw/a/Mz2X1Lh0/ijr9IWu1ms9+1rqGCz2i mkr7pcpuSOMOHNI9xznJ6D1yStktpeILXfDAG7c7i7cPht0Uznuc2HuqnLjkuD+rJh6Hp08Dhc1a u03cnvr/AEeP4Obbz9W/1LP3i3vynaZjfwhIO0EDwCqSR5hWDtpvhtvuzQCq0fqSCacNBmopftVT D+NG7r9IyD5Fai8TnFnr2HX1XpPbbUktqtlod3Us9KxveVEw+cS4g+yD0wPRT9/Mt2LfeTzifJ6f qPaDC07GjKqq4qZ5Rw892/LTlVWgO1HHzqyxGK2bnW/7OUgIBrqcNjqmj3t6Mf8A6JW4+3O8W326 ttbctGajp6w4+207jyTwn0fG72h8cY9CUsZlrI5Uzz8ldM7Q4Gqx/Rr2q8p5SvdWLvuM7I7g/wAF rt/RJFfAJIPigwVtJvdGt2K9jstz2c19UXGz0VVLFqeNrHz07ZHNHyWM4BcMhSUsjjjYI42BrWjA aBgAKoVUFj75D/eW1/8AwXuv9EkUO3Z+8fO3XCJoPU+lNZ6L1Heqi+XdlwhktncckbBC2PDu8e05 y3PQEKcDA8cJgIMLcKvFJpLiw0NXa70fp272ekoa40L4bn3XeOcGg8w7tzhjr6rBXbBjPCBJj/Ca 2/ySrd4ADwQgHxCDUjYfZrSm/vZ26B2u1jTNko7vpOnEUpbl1NUAExzM9HNd16eWR5qMfYrbnXez /aBaD2w3DfUOuGm7+yipzK4ua6mEcndOjJ/4MtwRjp16Ke/lHonKB4BBxy4DJIUJOmOJfSvCv2ge 6e42r9P3a70UtdcKAU9u7vved7mkH7Y5ox09VNxytPkmB6INVuFXtBtt+LPWVx0Xo/RGpbNVW2j+ Wvlufcd25vNjA7t7jn4hZM4tSf62rccYBH2Aqfd5LLuAmB6IIWuAztD9rOFHaiv0BrXRmqrtW1dz fXMmtcdOYgwjAB72Vhz9Clt2W3Ys2+G2Fg3U05QVtDbdQ0oqqenrmsE8bSSMPDHObnp5Ej3q+MD0 Tlb6IIqOK/H9lc2xJ8f9zP5j1Ku0kjqnKMYwmMINQe1Y+441GP8A9fRfzyrm7N77jfbz/In/AM8r ZggHxCAAeAQUfnHRRVdk8COKjfrHTpNk/wDSMilWIB8RlOVvogsDfnc6g2c2f1buTcZhGyx2yaeL JwXS8uIwB5nmI6BRK8FvBnvtxH2TUHEBpPiHvO19Vd7rUU7qi2Mqe+ryXF8pMkNREQ0OdjlOQpqe VoGAOiAAeAQQl8UHDnvLwR7obecQOqt6rnuRVvu0fPeK2Kf5RC6Eg9058s0rnAxl2MuGPDCma0bq m2620nZ9X2eVklFeaGGthLHB3syMDsZ9RnHxC7pC1p8QEEVPETk9sPtqPfZT/oSrMnaf8KNx3J0Z Fv5tjBNT640XC59Q6jy2esoADzAFuCXsGSPE4yFvkWg+ITlHogjD7Ed7n6Z3OfI7LnXGjJPqe7dl SeApgeiAAeCAeqi47SHRO421XFJoXi8tmi6nVGlbEykFZCyMvippKdxPLMQD3YeHZDyMZAHipRyA fFC1rmlpGQRgj3IIZuMDi/2c45NO2PRe1vDzrW4bkMmYLdcHRwielyRzxsFO6V87D6ODAPndCF3v Zxa207wib2ah2b4jtE1Ojda6pFPHRXm4vHI1p9psDnA8oY9xBEgcRzDBx1UuFFZbPbXSPt1qpKR0 pzIYIWxl5/fcoGfpX2YB6FBRhBGWkEHrkea5KmAPBVQavdpWccHGvCDg9xF+sCtrsuLBY5+ETStw qLNQyVQqqvE76Zhk6PGPaIytxSAfFA0N8BhA5R6LWHtKBjg31+R/+Gi/WBbPqiCHzg77Tvanhv2J tG1Op9v9V3S4W6eeWSooPk3cuD3ZAHPIHfoUoewu8dj392qse7OnLXXW63X6N8sNNW8nfRhr3MId yEtzlp8CVkDATGEEZHbQHA2l64/3Un/6q2Z4luGCzcUnC/a9JckUGo7baKWvsFaR7UFW2BuGEj7x 49kj0Pr1Wz2FTlb4YCCFHstqLVVs44Km1a2ZWMvlutdwoq5lWS6WOSKLu+RxPjgNAHlgDCme1BZa DUtjuGn7pE2ajuNPJS1DD1yx7S0/oK7AsaRgjPxVcD0QQ9afqeIfsod1tSA7eVmtNpdQz87amEvZ C5jSe6d37WuEFQxri0tkGHDJA8xcO7naIbq8Zmk6vYLhm2IvsFZqiP5Fc6+SoFRJFTv6PYORoZC0 jIMr3AAZwAeoljLWnOWg56H3rhBTU1Mzu6aCOJpOS1jQ0Z+hBgrgq4bmcLuxds29q6mKqvdRK+5X moi6sdVyAAsYfEsY1rWj1IJGMrXfthN4JtM7L2TZ2zVGLpry4tbLGw+0aSBzXO+uQxtI9HFSA4CF oPkgi/2x7MDiVtO3tqo7Jxsap0dR3Cjjqp7Bbo66KnpZJow6SItjrWMcQTyuPKM4VlcBzb7wd8dO peGPWV5bV0moofkMVZ3ZiiqahrBNTTNYXHBdl0YGXYLiM9MqXXATA9EHXX/pYbl0/wDQ5v5hUH/A txraE4Qb/uE/Wek79ev2R1MXcfYsw/a+6fJnm717fHnGMZU6OBjGOiYA8kEN/wCyzXnaEcbehd0d qNqrxprT+lpqL5VeJ25MUMExldLNM0d2H4JDIwS7Pmc9JjcuA6ALngeYTA9PBBB9oPih05wm8eG7 24mp9M3K901Zc7tbW09BJGyQPfVBwcS/Ax7CyjvXxY8QXaIWWLYnh72Ivdo01daiJ13ulS8yCSNr g4NlnDWw08QcAT7TnOwB6tdLgGgeA8EwCgxTwu7FW7hw2R05tRRVTKye2QmWvq2AhtTVyHmleM9e XJ5W9AeVrc9crSTtrP7m9q8//nFT+rapMUwgtnbV2NuNK9egslDn3faGKL3tEKu+8VnGloThR0bd BTx2VrIaqoa0yNpaqpAlmlewEFwigZG/xz7TlLRygeACcoHTCCMbW3Za8SV50LXaeu3G/qXUlrgp AYrFcI659HOYQHRRlklY5jQC1uDyHlwCB0Vydjhu/VXXbPVexGoJJI7poq4mspIJej2007i2WMN8 hHMwk++ZSK8o9EwEGrnaZEngq3EGD+40f9MhVldnroLTO6XZ7WTb/WduZXWa+sutHVQP82PqpBlp 8Q4HqHDqCAQcrdflbjGOg8lXlHog8+msNkNc8OXF9pPZ3VtXV1dBaNS0VRYaiTPd1NDNVMLJYx4N 5uXDwOge1/j4n0FNz1yqkA+ITCCqIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiCi/OWJ kzHRSsDmPBa4EZBB8Rhfoeqco9FRTbfqjY4u+Huq2t1Q/V2naJ/7GLzM5zSwezRznqYnegPUtPhg EeS6zhc4iq7ZjUn2IvEj6jS9zeBVRZyaZ/gJme7yI8x18uskGr9KWPW2n63S+oqFlVb66Lu5Y3fo IPkQcEH1UYPEDsBqLZDUj4KhslZYayUm314bgObkkMf5B4Hj6+IXP5mNXh19/Z6bvKu0GkX9Ay/9 U0/lTvvPp6fCW0/GhwcaI4ydvqfUWmq6jo9YUNP31jvEeHR1URGRTzEeMbvJw6tPqMgwr1v9Uzh3 1tddDantE1vuNunMNbbqyNwaXDwe33EYIcOhBHiFJZw0cU152erItM6lM9w0pPJgxg80lE5x6vj9 W9erfPxHXodmOIjha2O43NAQ3R1VTRXU02bPqega180HiQx46d5Hk9WOII64LSpXGyqMyjn18nZ6 Vq+F2jxuCqI3+9TLQfhPvGx2/VdT0OrNS3SPU9M3LbBWzNZHUNGP3KTxlaPwByuHoQt+aSkpqCli oaKGOGngYIoo4xhrWNGA0D0A6KF/iA4Wd8OFDVjYNYWirgpWVBNr1BQB/wAkqC0+y5ko6sf58pIc P0rNvD12k2q9HiDTO9dHUaltTWtZHdYMCugA6Ze04Ewx7w73lbNu1Tb+zCUw9LxMCJ9no238fH8Z ScLr71YLHqOidb79aKO4Uzuvd1MLZGg+uCOn0K19sd7drd4qAV23usKC6O5Q+SmbJy1MQ8w+F2Hj 6RhXxnHUHI9fJXTTFXVuV0UXaeGuN4ljC28OG2Fo1XR6ss9rq6Ooope+jpo5y6Dn8nFrsu6E5ADh 8FcO5m2ti3R066x3rniexxlpqqPq+CT8IeoI8W9M+7AKu4gYwQPf0RWRbopjaI6tOnS8K3arsUW4 imrrEeLXSn2F31tgbbrXvfPHb4GlsP7YqGuDfIcnUNGPLm6eC/Q8MGtL501nvXeLhCRl0DRLID9M kpH+ith8lPj1WL2WjxR//bWD97imPKaqtvqxFpnhb2l065k9VbKi8zt689xmy3P4jA1p+BBWVqG3 0NrpmUVsooaSniADIYY2sY0e4Dov3yQPE4QNPp5Z8P0rLRaoo+zGySxdOxcKNse3FP1/E8sZ6eAX y3OG2VFtqoby2ndQOhcKkVHL3Rjx7XPnpjGep6BYX3m4ytjdl456S56ljvd6iBAtVpe2aXm9HvHs R9fwjn3escnEFxp7s79ST2cTnT2mHuw20UErvtjfLv5OhkPu6N8eiyeHNuTTFUcNXOF+cSu9mzGl dWVFl2LbV3URPeysqX1OaBrs9WQdOd7cjxLsdOmVafD9w/bx8cGv2Wu3OFBp+2vabnczERS0MZPU MH38pHg3OT5kBX7wedmpuZxAVtDrHcSnrNIaFJbMZZ4S2suUfjywMdjla7/jHdMeAKldud82Q4M9 r6TTGnbTS2yjpYSKC1UgHyirkx1e4+JJPznu/T4LBNFmzE3J5IeMDTdImrMmiKNus/z9HCng2j4K NkaWw2OjipKG3Rd3TUzSBUXCqI6ucfEucerneQ+gKO7crcXUO6er6zVuoZS+erfmOJueWGP71jfc B9a+7drd3Vu8Wp5NRamqzygkUtIxxEVLH5NaD5+p8SVsHwh8Lcuoaql3Q1/RYtkREttoJWHNS7xE rs/eDyHmfh1g7965qV2LVH2Yedajn5Pa/NjDxImLUfzef0hkXgt4dzo21t3L1dRFt5uUQFDDKzDq WA9ckHwc7p8BhbI6s0TpTXFtfaNWWGjudI/I5KiMOx72nxafeCF3kTI2sDGMDWtGAB4D3LkWjopy zj0WbfdxHJ6XgaVj4GLGJTTE0+PLr8WgHEzw1ae2RombiaD1fVWtr6gRw2+R57wOPXEUgwcD0Ofi tXqCkrdQ3mnoWSOkqrhUsiDn5cXPe4DJxknqfitue0TOpDftNB0UwsbaWQskbnk+UFx5gT68vKtY dstwa3bHWFFrG3Wqgr56MkiCrZzMOfh1afQ+XvXOZtFFORwRG1Pi8h7Q2saxq049NPBbiY38vWYh mLcfgj3Q0hbhedMOZqWiEQfJHTxllTH0yftZPtY9xz7lgehuOotI3cVVBVVtquVI7HM1z4pY3A9Q fAg+4qRzabjL2s3HZBb7xU/sbu8uGmmrpAInv9GS9AfgcFXpuTsHtXu9Svk1FYIPlUjPYuFIRHOM +B5x876QQtyvT7V6OPFq+ToLvZTEz7cZGi3tp/nzhqZtHx6ar06IrRubQm+0TcNFdBysq42+rm/N k/QfeVuRtzvFt7urQiu0ZqSmrHNbmWlc7kqIfx4z7Q+PgtG92uBzcbRLprlouQaotTcuDImhlVG3 3x/fY9Wnr6Ba/UdfqTR93+U0VTX2i50b8czC+GWJw8fQhWUZuThTwX45fzxYMftFq/Z+5FjUqJqp 9evynxTNtOVyUfO0fHjrPTT4LTuVRm/24Yb8siwyrjHqfvZP0H3rcvbjenbrdWjFTo3UtPVytaHS Urnck8X40Z6j4+ClsfNtZEe7P4u70vtDg6rG1qvar/GeUr7RcW5x1K5LbToiIgIiICIiAiIgIiIC IiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIg IiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiDi4Anqug1torTe4GnqrS 2qrbFW0FW3DmPHVrvJzT4tcPIhXBjzTA9FSaYqjaeiy5bpu0TRXG8Si+4g+F/VezFwlutCx910vM 8/J65jfahB/4OYDo0jwDs4PuOQLZ2c3715spdDUabrTUW+V4dVW2ocTBLjxOPvHY++H0qV64UFFc 6SWguFJFU087CyWKVocx7T0IIPQgrTXfjgVhqPlWp9nS2KTrJJZZX4a7zxC8/NPo1xx6EKCydOrt V97Yl5nq3ZTI0697bpEzG3PaOsfDzhlzRW8+xnE/pOXSGo7dbql9wiDK7T93ia8P8/Zz7MgHk5vU egK084lOx1sl4ZV6o4bNSMtdYS6T9jt2eXU0n72Go6mM+geCOvzm4WHrtZtR6Ou76C8W+ttFypn+ 1HMDDKxwPkf9YWedrON7dDQ0cFs1SGaotkWG5qiWVTW+6UfO/OB+KyY+q/cvxtLZ0vtxTv3Gp0cN UeMR9YRobg7I7/8ADpqFkmsdI3/S1dSvzDXwhzY8jwcyeM8p8vPzWR9ve0M4jdCtjprjf6XVNNGA OS8w95IR6d60h5+JJUx+jOKvYLdy1m036rpaCSqHJNbL9Czu3+oy7MTx7s59wVjbh9nBwa7xiS8U OiYrFVVHtfLNM1vyaN3v7oF0P1NUtRet3I3pq3d3jahi5tPFYrir4S0r0d2runZmsj1/tLcKV3g+ ez1zJ2n4RyhmP45WU7T2lHDDcIw+tuGpba4jJZPaC8g+8xOcF8+sexI0rVSPl0DvdcaJp6tiulsZ OB7uaNzT+hYsunYn76RSkWXdnQlVGCcGqFZA7HwbE8Z+lZOrb6s4SdodwqRsEh1vcneHsts1QXfV hWzfe054crW1xtNFqy8u68ogt8cLT9MsjT+hYfh7FziZkl5JNc7dRM65e6vrCPqFMSrmsPYlbrTy N/ZLvRpOij+++QUdTUuHw52xodVra17Vu+VAkg292qo6IeDKm61xncfQ93GGgfxitcNyOMDiF3YE lvvWvKymoalxabfav2rFID964Mw549ziVI7ojsWNm7U+ObXu5upr65py+Kjjio43fSQ936VsjoLh Z4OuGmBtztGh9MWyqi9r7J3qZtVVZHmJKhzi0+5mPgqTVTHWVldyi3HFXO0Ib9j+AviY39qYJ9Pa GqLXaZ3AvvF75qWma0+LvaBkf+a0qT/hs7MHYzYWOl1XuHNFrnUtIGzmpuETWUFLIOuY4CSOnk55 J6ZwFfW5PHdtjpQSW3Q1DUakrGAsbLG3uaRjvTnd7TvzQfitRt1+JXdTdxzqW+3k0VqLstttDmOA /j+cn0k/BR+RqVmzypneXK6r2w0/Apmm3PeV+Ufu2y30419KaIgl05tiKe93hjTG+oA/alJ5eI+e R6Dp7/JaJ6r1ZqjcLUMt91Ncqi6XKseBzyEud1PRjQegHkAF2+3G0Ov91rpHbdH2GapaXASVTxyQ QA/fPkPT6B1Pot+theETRm0xgv8AfDHfNSMGRUSs+0058+6YfA/vj1+CjeHI1OrerlT+TjabWrds b0VXPdsx+EfvLD/DHwa1FRLTa73ZoAyBpbLRWiQe0/zD5x4Y9GfX6Ld2GGKCJsMMTWRsAa1rRgAD 3L9WgYxgKuAFN4+NRjU8ND0rSdIx9Isd1Yjn4z4yAADoiAAKq2Eq6nUmmNPautctk1LZ6S5UUww+ CpiD2n39fA+9an7v8A9nuTJ7vtNc/sdVdX/Y2scXQP8APDJOpYfjkfBbjKnKPRa9/GtZEbXIRmo6 Ph6rRwZNET6+MfCUPGuNstdbb3B1t1lpyrt0mcNe9mYpPe149l31q89qOKDdXad0dJbLwbnao+ht 1e4yxhvow55mfQce5Sf6i0xp/Vdtls2o7NSXKinbyvhqIg9p+g+B961Q3a4BLLchPdtqbsbbUdXi 21r3SQO/etk6ub7s5HwURc069jTx48vP8zslqGlXPaNKuTO3hvtP7SyFtPxm7W7ixQUN6qTpq8SE MNPWuzC9x/AmHsn87BV67kbC7Vbw0vyjUNip31UjPtdyo8RzgHw9tvzh8chRi632y13txcH0GsdO Vltka7lEkjMxP/FkHsuHwKu/aniX3U2leymtF5fcLU0+1bq8mWID0Z15mfmnHuSjUd/6WVSY3a7f /Z63Z3jpvt9YX9vHwQ670DHVXzRtXHqGxwNdK9uRHVQMAyS5p9l4A82nPuWu9qut2sVxhulouFTR VlO8OingeWSMd7nA9P5FtvulxvWjXm0Nbp+zWmstOoblimqWEh8bISPbcyQeIPhggHxWtm0e39Zu fuDaNIUsbi2snBqHN+8hHV7j7seHxWlk0WpvRGLPVz2sWMCrNt0aNMzxbePSZnpHiky4cdW6i1vt BYNRap5nV9RBiSVwwZQDgP8ApWTV12n7NQ6estHZLZC2KlooWQRNaMANaMBdiuptxNNERV1e2Ylq uzYot3J3mIiJn1ERFe2BERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQ EREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBER AREQEREBERAREQEREHEgZ6hCOnqq4ymAgszcTaPb7dG2utms9OU1aC3DJw3knhPkWSNw4fyeq1F3 J7Pm90JmrtsNRx3GEZcyiuGGTNH4IkA5XfSGre0gFU5W+i1b2HZyI9+nmhdS0DB1Xnfo97zjlKHr WG1u4Wgap1Nq3SNztrmnAllgJid+LKPYI+DivjsOuta6UlEunNVXa2Paenyarkjx9AOCpi6ugoq+ B9NW0sU8TxhzJGBzXD0IKxnqrhj2M1hzuu23ltZK7xlpAaZ+fXMRaoyvSKqJ3s1uLyOwd+zVx4V/ 8eX5w0R0/wAZnEHYGtiOsY7lEzwZX0UUhPxc0B5/jK96HtCt2ImgV+mNNVLugyyOaPPr/wAIVmC+ 9nttTXF8lj1LqC1ucejXSxVEbfocwO+tytKs7OSPP7Q3SeR1x3tsH8okVns+oW+lW/zYP9M7VYnK 3cmr/wAon6rcf2imvTGRFoKyMf6meUj6v/8Aq6S69oDvNWMcy3WrTVBnweKaWR4+HNJj9CvCPs5b x3g73c2kDPMtoHZ+rnXcUHZy2ppabnufWPA+c2C3NafrLz/Ind6lVy3+h7N2uu+7VVMfOmPo111J xU7+aoY6Ov3Fr6eJwI7uhjjpenpmJocR8SVjauu19v1V31zuVbX1D/vp5nSuP0uOVIZp7gJ2Rs8j Zbq6+Xtw+c2qre7YT8IWsP6Ssu6U2V2q0XynTOhLPRyM8JW0zXSfx3Zdn6UjTsm7/drVp7H6xnTv nX+XrMzP7I1dv+G7eHcd0clj0bWwUb8ZrK5vyaDl9QX4Lx+KCtqNruALS1kkguu5d5de6hhDzQ0o MVNzejnZ53j+KtuGxsaMNYAB6BVwt6xpdi1zqjeXS6b2M0/CmK7m9dXr0/B1lh07YdN2+O16etVJ b6OEYZDTRCNgHwC7EADwXIABMAqRpiKY2h1tNEURw0xtA0YVURVXCIiAiIg4nqfBUwM+9csAphFH WX7Tlh1NQS2rUFnpLjSTNLXw1MTZGkfAhao7t8AtguxnvG1dzNpqHZf9japxfTE+jHY5mD45HwW4 Kco8cLBexrWRG1yEbqOj4eqUcGTRE+vjHzQ/632k3E27ujrRqrStfSStdhkgiL4pfeyRoLXfQcrc 3ga2UrNJWWr3E1NbJKa5XVoio2Txlr46cdScHqOY/oAW18tNTzjE0LHgfhNBXMRsaAA0ABaePptF i5xxO6A0vsbj6Zme1RXxbdImOnzG+fVclTGFVSbshERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERARE QEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBE RAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREFOufFDn06JhMBFFPhn61XCYCqqCm EI+JTCIKEZPUIOniuSpgKqoM+aqiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIg IiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIi AiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIi ICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAi IgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiIC IiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIg IiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIi AiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIi ICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAi IgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiIC IiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIg IiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIi AiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIi ICIiAiIg/9k= ------=_NextPart_01D9A81A.66325150 Content-Location: file:///C:/1EC81125/Locus_Revisi_Khalimah.fld/filelist.xml Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/xml; charset="utf-8" ------=_NextPart_01D9A81A.66325150--