Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

3.768

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Jurnal Informatika Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) JurTI (JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI) JUTEKIN (Jurnal Manajemen Informatika) KOMPUTA : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Jurnal Tekno Kompak Building of Informatics, Technology and Science Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Jurnal Ilmiah Betrik : Besemah Teknologi Informasi dan Komputer Zonasi: Jurnal Sistem Informasi Generation Journal Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Jurnal E-Komtek JTIULM (Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat) JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer ( J-ICOM) Rengganis Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Bangkit Indonesia Informasi interaktif : jurnal informatika dan teknologi informasi

Lukman Bachtiar

Universitas Darwan Ali

Author-ID : 3336364

Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Social Sciences

Published : 33 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3 4

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perumahan Di kota Sampit Menggunakan Metode GAP Lukman Bachtiar; Febri Widianto
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 12, No 2: Agustus 2023
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v12i2.1496

Sampit City is a growing city that is increasingly crowded with various housing. Because there are many housing locations available, the society of Sampit City often feel confused about choosing housing that suits their needs. This problem is exacerbated by the many house specifications offered by housing developers in Sampit City. Therefore, researchers created a decision support system to assist the people of Sampit City in choosing housing that suits their needs. This decision support system is designed to be able to provide an objective picture of housing in Sampit City. The method used in this study is the GAP/profile matching method. In this method, each criterion of the object will be assigned a value and managed using the GAP method to obtain results. By using this method, researchers can obtain housing ratings in Sampit City based on certain criteria. The results of this study will be in the form of housing rankings in Sampit City. With these results, the society of Sampit City can find out which housing is the best according to the criteria used. This will greatly assist the people of Sampit City in choosing housing that suits their needs.Keyword: Housing Selection; matching profile; Decision support system AbstrakKota Sampit merupakan sebuah kota berkembang yang semakin padat dengan berbagai perumahan. Karena terdapat banyak lokasi perumahan yang tersedia, masyarakat Kota Sampit seringkali merasa kebingungan dalam memilih perumahan yang sesuai dengan kebutuhan mereka. Masalah ini diperparah dengan adanya banyak spesifikasi rumah yang ditawarkan oleh para pengembang perumahan di Kota Sampit. Oleh karena itu, peneliti membuat sebuah sistem pendukung keputusan untuk membantu masyarakat Kota Sampit dalam memilih perumahan yang sesuai dengan kebutuhan mereka. Sistem pendukung keputusan ini dirancang agar dapat memberikan gambaran secara objektif terhadap perumahan-perumahan yang ada di Kota Sampit. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode GAP/profile matching. Dalam metode ini, setiap kriteria dari objek akan diberi nilai dan dikelola dengan menggunakan metode GAP untuk mendapatkan hasil. Dengan menggunakan metode ini, peneliti dapat memperoleh pemeringkatan perumahan yang ada di Kota Sampit berdasarkan kriteria-kriteria tertentu. Hasil dari penelitian ini nantinya akan berupa pemeringkatan perumahan yang ada di Kota Sampit. Dengan adanya hasil ini, masyarakat Kota Sampit dapat mengetahui perumahan mana yang terbaik dari kriteria-kriteria yang digunakan. Hal ini akan sangat membantu masyarakat Kota Sampit dalam memilih perumahan yang sesuai dengan kebutuhan mereka.

Algoritme FP-Growth Untuk Rekomendasi Menu Makanan Ikan Air Tawar Di Restoran Brenzeel 48 Resto & Cafe Sampit Jetri Susanto; Lukman Bachtiar
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 20, No 1: Februari 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v20i1.1371

The development of the restaurant business in the Sampit area has driven strong economic growth. The menu of most of the restaurants there usually serves food made from fresh water fish. However, one of the problems that often arises is running out of food menu stock when customers ask. This study proposes the use of data mining techniques using the FP-Growth algorithm to determine customer purchasing patterns and suggests a fresh water fish menu that should be offered by Brenzeel 48 Resto & Cafe Sampit Restaurant. This will help solve the problem. Using a minimum support of 50% and a minimum confidence of 80% produces 821 rules, produces the highest rule which is 2 rules and has a correlation between food menus which is positively correlated. By doing this calculation, restaurants can further improve service quality and avoid losses due to unsold or out of stock menus. The results of this study are expected to help restaurants make better decisions regarding the supply of fresh water fish menu stock, meet customer needs, increase the competitive level of the restaurant business.Keywords: Food Menu; Restaurants; Data Mining; FP-Growth Algorithm AbstrakPerkembangan bisnis restoran di wilayah Sampit telah mendorong pertumbuhan ekonomi yang kuat. Menu sebagian besar restoran di sana biasanya menyajikan makanan yang terbuat dari ikan air tawar. Namun, masalah yang sering muncul salah satunya adalah kehabisan stok menu makanan saat pelanggan meminta. Penelitian ini mengusulkan penggunaan teknik data mining dengan menggunakan Algoritme FP-Growth untuk mengetahui pola pembelian pelanggan dan menyarankan menu ikan air tawar yang harus ditawarkan oleh Restoran Brenzeel 48 Resto & Cafe Sampit. Ini akan membantu menyelesaikan masalah. Menggunakan minimum support 50% dan minimum confidence 80% menghasilkan 821 aturan, menghasilkan aturan tertinggi yaitu 2 aturan dan memiliki korelasi antara menu makanan yaitu positively correlated. Dengan melakukan perhitungan ini, restoran dapat lebih meningkatkan kualitas pelayanan dan menghindari kerugian karena menu yang tidak laku atau habis. hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu restoran dalam mengambil keputusan yang lebih baik mengenai pasokan stok menu ikan air tawar, memenuhi kebutuhan pelanggan, meningkatkan tingkat kompetitif bisnis restoran.Kata Kunci: Menu Makanan; Restaurant; Data Mining; Algoritme FP-Growth

Smart System Pendeteksi Keberadaan Narapidana di Lapas Kabupaten Kotawaringin Timur Riyadi, Slamet; Bachtiar, Lukman; Yunita, Selviana
Generation Journal Vol 6 No 2 (2022): Generation Journal
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/gj.v6i2.17715

– The problems regarding prisons are almost endless. The government should pay attention to this. The problems that arise today, almost all correctional institutions in Indonesia exceed (over) capacity, including those in the East Kotawaringin district . Indoor Positioning System IPS is a technology that can be used to locate people or objects in a building, usually through a mobile device such as a smartphone or tablet. Although this technology is newer than GPS, services utilizing IPS are quickly gaining ground in indoor locations such as shopping malls, hospitals, airports and other indoor venues. By utilizing an iBeacon mounted on a prisoner's wristband, the iBeacon will always transmit a signal that can be picked up by the receiver. Devices that can become receivers are bluetooth repeaters (signal boosters) and prison officers' android phones. To be able to know the estimated position of the receiver on the iBeacon, a map is needed locally, which is to determine a certain location, then map it in the form of coordinates. By placing several iBeacons at certain coordinates, it can be used to determine the estimated position of the receiver to the iBeacon.

Sistem Informasi Geografis Apotek di Kotawaringin Timur Berbasis Web Ramadhani, Nur Rachmat Fajar; Prasetyaningrum, Eka; Bachtiar, Lukman
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Vol 2 No 2 (2020): December 2020
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi

Geographical Information System is an information system that is specialized in processing data that has spatial information (spatial reference). In a narrower sense, a Geographical Information System is a computer system that has the ability to build, store, manage and display geographic information, for example, data that is identified according to its location in a database. The purpose of this geographic information system is to find out information on the location of the distribution of pharmacies and drug data information in East Kotawaringin, so as to help people and people who are not native to East Kotawaringin. The development of a web-based pharmacy geographic information system in East Kotawaringin uses the programming language PHP and MySQL as the database system.

Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Pasar Terbersih di Kota Sampit dengan Menggunakan Metode SAW Rusda, Depi; Kirana, Elika Thea; Bachtiar, Lukman; Fitriani, Noorhikmah
Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 12 No 2 (2023): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika
Publisher : Program Studi Teknik Informatika - Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/komputa.v12i2.9113

Pada penelitian ini menggunakan Sistem Pendukung Keputusan dengan metode SAW metode ini memiliki kelebihan dengan metode lainnya kemampuan untuk membuat penilaian lebih akurat karena didasarkan pada nilai dan bobot kriteria yang telah ditentukan, selain itu SAW juga dapat memilih opsi terbaik sebagai penilainan Sistem Pendukung Keputusan . untuk penilaian pasar terbersih, di awali dengan pengumpulan data melaui wawancara dengan beberapa alternatif pasar yang ada di kota sampit terdiri dari pasar sejumput, keramat, PPM, Al- Kamal peneilaian nya sendiri mengacu pada 4 kriteria seperti Pengelolaan Kebersihan, Sanitasi lingkungan pasar, Kegiatan gotong royong, penataan tempat. Di kota sampit masih banyak pasar yang masih di katakan kotor karena kesadaran masyarakat sekarang masih belum meningkat untuk menjaga kebersihan sekitar, pasar sendiri sangat penting untuk menanamkan nilai kebersihan karena kebersihan pasar sangat erat dengan kesahatan kita yang rentan terhadap bakteri maupun penyebab lainnya. Selain itu peneilitan ini bermaksud juga membantu masyarakat mengetahui pasar yang terbersih dan dapat menjadi acuan untuk berbelanja dimana yang layak untuk di datangi, juga semoga penilaian ini menjadi bahan pengkajian ulang untuk memperbaiki masalah kebersihan di pasar-pasar lainnya.

Implementasi Metode Simple Additive Weighting Untuk Pemilihan Bibit Ikan Patin Unggul (Desa Sungai Undang) Haspianto, Mauli; Mustaqiem, Mustaqiem; Prasetyaningrum, Eka; Bachtiar, Lukman
Jurnal Tekno Kompak Vol 19, No 1 (2025): FEBRUARI
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtk.v19i1.4592

Pada tahun 2022, produksi perikanan di Indonesia mencapai 24,85 juta ton, dengan kontribusi perikanan tangkap sebesar 7,99 juta ton dan perikanan budidaya sebesar 16,87 juta ton. Permintaan yang tinggi ini mencerminkan pentingnya ikan patin sebagai bahan pangan utama dalam sektor perikanan air tawar (tambak) di Indonesia. Budi daya ikan atau peternak ikan adalah salah satu bentuk budidaya perairan yang khusus membudidayakan ikan di tambak atau ruang tertutup, biasanya untuk menghasilkan bahan pangan, ikan hias, dan rekreasi (pemancingan). Sektor perikanan merupakan salah satu sektor ekonomi yang memiliki peranan dalam pembangunan ekonomi nasional, khususnya dalam penyediaan bahan pangan protein, perolehan devisa, dan penyediaan lapangan lapangan kerja. Pengembangan sektor ini sangat penting, oleh karena itu dibutuhkan bibit-bibit ikan yang unggul untuk perkembangan dalam budidaya ikan. Bibit yang berkualitas dapat meningkatkan produktivitas dan efisiensi budidaya yang pada akhirnya akan meningkatkan keuntungan para pembudidaya. Pemilihan bibit ikan patin unggul menjadi salah satu aspek yang dapat menentukan keberhasilan budidaya seperti kriteria yang digunakan. Pemilihan bibit ikan patin yang unggul sangat penting dalam budidaya ikan karena bibit ikan yang unggul biasanya memiliki laju pertumbuhan yang lebih cepat dibandingkan dengan bibit yang kurang baik artinya ikan dapat mencapai ukuran panen dalam waktu yang lebih singkat, meningkatkan efisiensi produksi. Untuk mencapai tujuan tersebut, pengambilan topik penelitian ini dilakukan berdasarkan masalah yang terjadi pada pertambakan ikan dengan menggunakan metode simple additive weighting. Bertujuan mengidentifikasi kriteria-kriteria yang digunakan dalam pemilihan bibit ikan patin unggul seperti usia bibit, ukuran, berat, pergerakan dan kondisi tubuh. Hasil perhitungan dengan metode saw didapatkan bahwa alternatif dengan kode A54 menempati peringkat pertama dengan nilai hasil 1.44, diikuti peringkat kedua oleh A32 dengan nilai 1.38 dan Alternatif dengan kode A7 memiliki rangking 63 atau terakhir dengan nilai 0.52. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan dengan metode simple additive weighting dapat membantu peternak ikan patin dalam memilih bibit ikan patin yang unggul seperti ikan patin lokal dan ikan patin jambal sebagai bibit ikan yang terbaik dibandingkan dengan bibit ikan patin siam, agar dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas budidaya ikan patin dengan mengurangi tingkat kematian bibit akibat stres perjalanan, kecacatan fisik, nafsu makan yang berlebihan dan dapat beradaptasi dengan lingkungan baru.

Algoritma K-Medoids Untuk Prediksi Hasil Produksi Buah Kelapa Sawit Berdasarkan Curah Hujan Nuralaeyda, Vivi; bachtiar, lukman
Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer (J-ICOM) Vol 5 No 1 (2024): Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer ( JICOM)
Publisher : Universitas Samudra

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55377/j-icom.v5i1.8102

Oil palm is a variety of plantation crops that have an important role in the agricultural sector. Even so, there are several problems that are still unknown, one of which is the effect of rainfall on oil palm fruit yields. To understand the relationship between rainfall and oil palm yields, the clustering method uses the K-Medoids algorithm. The clustering method with the K-Medoids algorithm is used to classify oil palm yield data based on the rainfall that occurs. The purpose of using this algorithm is to determine the highest level of yield or production at PT. Sarana Titian Permata 2. In this study, the clustering results showed that there were four clusters produced. Based on performance testing, the best cluster chosen is 4 clusters. The selection of this cluster is based on the lowest Davies Bouldin Index (DBI) value obtained, which is -0.773 and the cluster results are obtained from data that has been grouped into four clusters. cluster 0 consists of 39 data, cluster 1 consists of 27 data, cluster 2 consists of 17 and cluster 3 consists of 13 data. By selecting this cluster, it is possible to identify oil palm yield groups that have better performance in relation to rainfall. This research provides a better understanding of the relationship between rainfall and oil palm yields in 2022 at PT. Sarana Titian Permata 2. By knowing the best clusters, efforts can be made to increase the productivity and efficiency of palm oil production based on existing rainfall conditions.

Implementasi Metode K-Means Clustering untuk Identifikasi Buah Kelapa Sawit Berdasarkan Tingkat Kematangan Yuliana, Yuliana; Bachtiar, Lukman
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 19, No 2: Agustus 2023
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v19i2.1346

To get quality palm oil results, it really depends on the level of maturity. To find out what percentage of oil palm fruit is ripe and not at PT. Wilmar Pangkalanbun is quite difficult to calculate manually. So it is necessary to carry out a system process that can help to group the percentage levels of oil palm fruit based on maturity level. Grouping is carried out by implementing K-Means Clustering assisted by the RapidMiner application. This provides understanding to the company PT. Wilmar Pangkalanbun regarding the percentage of mature harvests in February 2023. By knowing this information, companies can manage more effectively to maximize their harvests. This research involved the formation of two clusters, namely cluster 0 (representation of the ripe fruit group) with a total of 407 items and cluster 1 (representation of the immature fruit group) with a total of 141 items. This cluster reflects differences in the maturity level of palm fruit. The centroid point results show that the high maturity cluster data is centered at 83,111, and the low maturity cluster data is centered at 75,411.Keywords: Data Mining; Clustering; K-Means; Palm oil; Rapid MinerÂ AbstrakUntuk mendapatkan hasil minyak sawit yang berkualitas itu sangat bergantung pada tingkat kematangannya. Untuk mengetahui berapa persenkah buah kelapa sawit yang matang dan tidak pada PT. Wilmar Pangkalanbun cukup kesulitan jika dihitung secara manual. Sehingga perlu dilakukan suatu proses sistem yang bisa membantu untuk mengelompokkan tingkat persentase buah kelapa sawit berdasarkan tingkat kematangan. Pengelompokkan dilakukan dengan mengimplementasikan K-Means Clustering dibantu aplikasi RapidMiner, Hal ini memberikan pemahaman kepada pihak perusahaan PT. Wilmar Pangkalanbun mengenai persentase hasil panen yang matang pada bulan Februari 2023. Dengan mengetahui informasi ini, perusahaan dapat mengelola lebih efektif lagi untuk memaksimalkan hasil panen mereka. Penelitian ini melibatkan pembentukan dua klaster, yaitu klaster 0 (representasi kelompok buah matang) dengan jumlah item sebanyak 407 dan klaster 1 (representasi kelompok buah tidak matang) dengan jumlah item sebanyak 141. Klaster ini mencerminkan perbedaan tingkat kematangan buah sawit. Hasil titik pusat klaster (centroid) menunjukkan Data klaster kematangan tinggi berpusat pada 83.111, dan data klaster kematangan rendah berpusat pada 75.411.Kata kunci: Data Mining; Clustering; K-Means; Kelapa Sawit; Rapid Miner

Analisis Pemilihan Calon Penerima Beasiswa Daerah Dengan Metode Analytical Hierarchy Process Dan Profile Matching (Studi Kasus: Bachtiar, Lukman; Kusrini, Kusrini
Jurnal Bangkit Indonesia Vol 7 No 2 (2018): Bulan Oktober 2018
Publisher : LPPM Sekolah Tinggi Teknologi Indonesia Tanjung Pinang

Sistem pendukung keputusan (SPK) dengan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) menguji nilai Consistency Ratio (CR) menentukan kelayakan tatanan perbandingan derajat kepentingan tiap-tiap kriteria. Pemrosesan metode AHP ini sampai menghasilkan nilai Prioritas tiap-tiap persyaratan. Jika nilai CR telah layak maka dapat dilanjutkan ke tahap pencarian solusi dengan metode Profile Matching (PM) untuk menyeleksi calon penerima beasiswa. Nilai Prioritas tiap-tiap persyaratan dari metode AHP kemudian dikelompokkan oleh metode PM ke dalam grup Core Factor dan grup Secondary Factor berdasarkan urutan descending nilai Prioritas. SPK ini dipakai oleh bagian Kemahasiswaan untuk menyeleksi para mahasiswa untuk diusulkan ke Bagian Kesra kabupaten dalam program Beasiswa Gerbang Mentaya. Keluaran pertama SPK berupa rincian perhitungan AHP mendapatkan nilai CR dengan konfirmasi apakah sudah dapat melakukan pencarian solusi ataukah masih harus menata kembali tatanan nilai-nilai perbandingan derajat kepentingan tiap-tiap persyaratan. Keluaran kedua memuat rincian pemrosesan PM menilai persyaratan para mahasiswa. Keluaran terakhir berupa daftar para mahasiswa yang benar-benar layak diusulkan menerima beasiswa berdasarkan seleksi penilaian, seleksi status warga tetap kabupaten, dan status tidak sedang menerima beasiswa dari pihak lain, yang kemudian diusulkan oleh bagian Kemahasiswaan kepada Bagian Kesra Kabupaten Kotawaringin Timur.

MODEL KLASTERISASI DATA PENDUDUK MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENGETAHUI PRIORITAS PENERIMA BANTUAN SOSIAL DI DESA BAPINANG HULU Yunita, Selviana; Bachtiar, Lukman; Saputri, Dewi
Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Vol 7 No 2 (2024)
Publisher : Politeknik Bisnis Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37600/tekinkom.v7i2.1588

Central Kalimantan has a poor population of 140.04 thousand people with a poverty percentage of 5.16%. The poverty severity rate reaches a value of 0.15, with a poverty line of 506,982 IDR/Capita/Month. Bapinang Hulu Village in Central Kalimantan has around ±428,895 people in 2021. This large population makes it difficult to determine the priority of social assistance recipients, coupled with limited human resources in the village office. Data collection on social assistance recipients is still carried out based on the proposal of the RT head without proper validation, often causing social jealousy. This study aims to optimize the distribution of social assistance in Bapinang Hulu Village using the K-Means algorithm for grouping population data. The dataset consists of 246 records with 14 attributes that reflect the conditions of the head of the family in the village. The K-Means algorithm was chosen because of its ability to group data based on attribute similarities. Testing was carried out 12 times with variations in the K value to determine the optimal clustering. The results show that in the 12th test with a value of K = 13, the lowest Davies-Bouldin Index (DBI) value of 0.072 was obtained. This shows that clustering at K = 13 is optimal in terms of separation between clusters and density within clusters. Clustering helps identify community groups that need social assistance the most, provides more accurate recommendations for the priority of social assistance recipients, so that the distribution of assistance is more targeted and effective.

Co-Authors Anisa Agustina Melani Azhar Firdaus Bayu Nur Rohman Dendi Sugito Depi Rusda Dwi Wahyu Prabowo Dwika Lovitasari Yonia Fakhriza Firdaus faruq, Faishal Umar Febri Widianto Fendy Fendy Fitriani, Noorhikmah Haspianto, Mauli Hazanisya Priliani Hutrim Heri Abijono Jetri Susanto Kirana, Elika Thea Kurniawati Kusrini, Kusrini Mahawani , Shima Syiranda Mahradianur Mahradianur Meidy Saputra Muhaimin Muhaimin Muhammad Yunus Mustaqiem, Mustaqiem Nurahman Nurahman, Nurahman Nuralaeyda, Vivi Nurul Wahidah Prasetyaningrum, Eka Rakhma Sarita Ramadhani, Nur Rachmat Fajar Santi Nuripani Sahroningsih Esa Putri Saputri, Dewi Sigit Mulyanto Siti Nur Hasanah Slamet Riyadi Yuliana Yuliana Yunita, Selviana Yusril Yusuf Zandra Nur Arif

Title

Found 33 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 33 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 33 Documents
Search