Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

4.375

P-Index

This Author published in this journals

All Journal INFORMAL: Informatics Journal Jurnal Teknik Sipil Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) JISKa (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEKS JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Jurnal Rekayasa Infrastruktur Hexagon JIWAKERTA: Jurnal Ilmiah Wawasan Kuliah Kerja Nyata International Journal of Regional Innovation Jurnal Indonesia Sosial Teknologi SATUKATA: Jurnal Sains, Teknik, dan Studi Kemasyarakatan National Multidisciplinary Sciences Jurnal Aplikasi Sistem Informasi dan Elektronika Journal of Information Systems Management and Digital Business ABDIMASTEK JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Teknologi : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi

Agung Nilogiri

Universitas Muhammadiyah Jember

Author-ID : 4307449

Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mechanical Engineering Public Health Social Sciences

Published : 42 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3 4 5

Implementasi Deep Learning Pada Identifikasi Jenis Tumbuhan Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Convolutional Neural Network Sarirotul Ilahiyah; Agung Nilogiri
JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Vol 3, No 2 (2018): JUSTINDO
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32528/justindo.v3i2.2254

Convolutional Neural Network adalah salah satu algoritma Deep Learning yang merupakan pengembangan dari Multilayer Peceptron (MLP) yang dirancang untuk mengolah data dalam bentuk dua dimensi, misalnya gambar atau suara. CNN dibuat dengan prinsip translation invariance yaitu dapat mengenali objek dalam citra pada berbagai macam posisi yang mungkin. Terdapat 2000 citra daun yang diklasifikasi menggunakan Alexnet. Alexnet merupakan arsitektur CNN milik Krizhevsky yang memiliki delapan layer ekstraksi fitur. Layer tersebut terdiri dari lima layer konvolusi dan tiga pooling layer. Dalam layer klasifikasinya, Alexnet mempunyai dua layer Fully Connected yang masing-masing mempunyai 4096 neuron. Pada akhir layer terdapat pengklasifikasian kedalam 20 kategori menggunakan aktifasi softmax. Rata-rata akurasi dari hasil klasifikasi mencapai 85%. Sedangkan akurasi dari identifikasi berhasil mencapai 90% yang didapatkan dari pengujian 40 citra.Kata Kunci : Deep Learning, Convolutional Neural Network, Alexnet.

Pengaruh Fitur Warna pada Klasifikasi Impresi Citra Batik Indonesia Menggunakan Probabilistic Neural Network Agung Nilogiri
JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Vol 1, No 1 (2016): JUSTINDO
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32528/justindo.v1i01.251

Penelitian tentang batik Indonesia dan impresi, masing-masing secara terpisah telah dilakukan. Penelitian tentang klasifikasi citra batik juga telah banyak dilakukan. Impresi yang merupakan perasaan psikologis seseorang terhadap suatu produk dapat menjadi label kelas dalam pengelompokan citra batik. Penelitian ini memiliki tujuan mengetahui seberapa besar pengaruh fitur warna yang diekstraksi dari sebuah citra batik dan sistem klasifikasinya berdasarkan impresi. Praproses klasifikasi dengan melakukan ekstraksi fitur tekstur, dan bentuk dari citra batik yang selanjutnya digunakan sebagai input sistem klasifikasi. Untuk memperoleh fitur tekstur digunakan metode transformasi fourier hingga didapat nilai amplitudo dan sudutnya dalam domain frekuensi. Selanjutnya menggunakan filter Gabor untuk mendapatkan fitur bentuk. Selanjutnya fitur tersebut akan disederhanakan dimensinya menggunakan Singular Value Decomposition (SVD). Pada proses klasifikasi citra, digunakan metode Probabilistic Neural Network (PNN) dengan input berupa fitur yang telah disederhanakan dimensinya dan output yang dihubungkan ke kelas impresi. Dari serangkaian pengujian, dihasilkan klasifikasi terhadap citra batik testing yang hasilnya hampir sama dengan penelitian sebelumnya, bahkan dapat dikatakan stabil pada proses uji tanimoto distance-nya. Pada proses reduksi dengan jumlah informasi fitur yang ditentukan sebesar 90% dari nilai awal, diperoleh total vektor fitur sebesar 11 dimensi, lebih kecil dari penelitian sebelumnya sebesar 14 dimensi (yang termasuk didalamnya terdapat fitur warna) dengan hasil nilai akurasi Tanimoto distance sebesar 0,27. Hal berbeda 0,01 dari penelitian sebelumnya sebesar 0,26 untuk 81 citra training dan testing. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa vektor fitur warna yang diusulkan pada penelitian sebelumnya tidak mempunyai pengaruh yang signifikan pada proses klasifikasi.

AKURASI SENTIMEN PADA KOMENTAR YOUTUBE UNTUK PERMENDIKBUD TENTANG PENCEGAHAN DAN PENANGANAN KEKERASAN SEKSUAL BERBASIS NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE Muhammad Derryl Qinanda; Agung Nilogiri; Taufiq Timur
JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Vol 7, No 2 (2022): JUSTINDO
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32528/justindo.v7i2.7616

Perkembangan9teknologi informasi membawakan perubahan modern untuk masyarakat. Beberapa penggunaan media sosial, diantaranya adalah untuk mendapatkan dan menyampaikan informasi kepada masyarakat atau kerabat Salah satu dari beberapa media9sosial yang saat ini sering digunakan=oleh/masyarakat yaitu situs Youtube. Sentimen Analisis merupakan sebuah teknik dimana untuk mengekstrak sebuah data yang berbentuk teks yang digunakan untuk memperoleh sebuah informasi tentang sentimen bernilai positif dan negatif. Ruang lingkup penelitian ini dilakukan hanya pada komentar masyarakat terhadap permasalahan pencegahan dan penanganan kekerasan seksual di lingkungan perguruan tinggi pada channel MataNajwa. Selanjutnya data tersebut akan dilakukan pengolahan data menggunakan metode Naïve=Bayes dan Support=Vector=Machine menggunakan ekstrasi fitur TF-IDF. Hasil akurasi yang didapatkan pada penelitian ini ialah 64% dengan menggunakan Naïve Bayes dan dilakukan pengujian dengan menggunakan data yang dipilih menggukan K-Fold Cross Validation lalu menghasilkan akurasi sebesar 51,7%. Sedangkan nilai akurasi yang didapatkan saat menggunakan Supporti=Vector=Machine ialah sebesar 92% dengani dilakukan pengujian menggunakan unseen data test yang dipilih random menghasilkan nilai akurasi sebesar 62%.Kata kunci: analisis isentimen, youtube,iisupport vector machine, naive bayes, akurasi

SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT ANEMIA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR DAN FORWARD CHAINING BERBASIS ANDROID Isnanda Denny Soggy Rachmad; Agung Nilogiri; Rosita Yanuarti
SATUKATA: Jurnal Sains, Teknik, dan Studi Kemasyarakatan Vol. 1 No. 2 (2023)
Publisher : Lafadz Jaya Publisher

Anemia is a disease related to the level of hemoglobin which is called red blood cells and causes a decrease in the level of oxygen that the body absorbs. Anemia is a disease that often occurs and occurs quite a lot in society. This study aims to determine the accuracy value of the certainty factor and forward chaining methods in an expert system for diagnosing anemia. This study designed an expert system by combining two methods, namely certainty factor and Android-based forward chaining. The use of the forward chaining method can make the system perform reasoning like an expert, then combine it with the certainty factor method with the aim that the system to be designed can measure the level of certainty of disease diagnosis. The results of this study are tests that have been carried out using 15 test data samples and produce a system accuracy value of 93.33%. Design using the certainty factor and forward chaining methods can work on expert systems in diagnosing anemia and shows the meaning that this system is feasible to use and is able to apply knowledge from experts to be able to diagnose anemia with a fairly accurate level.

Model HOT-Fit Pada Analisa Faktor- Faktor Penggunaan E-Commerce Berbasis Android Dewi Lusiana; Agung Nilogiri
INFORMAL: Informatics Journal Vol 8 No 1 (2023): Informatics Journal (INFORMAL)
Publisher : Faculty of Computer Science, University of Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.19184/isj.v8i1.35096

E-Commerce is beneficial for micro, small and medium enterprises in selling their products. Initially, sales were only made offline; now, they can be done online. The HOT (Human, Organization, Technology) Fit Evaluation Framework is used to evaluate Android-based micro, small and medium business E-Commerce applications. This study analyzes the effect of service quality on user satisfaction and the effect of user satisfaction and organization on net benefits. It is to provide information about the level of perceptions of Android-based E-Commerce users in its implementation. The results of data analysis were conducted using the Structural Equation Model (SEM). The quality of Service (KL) of Android-based e-commerce significantly affects User Satisfaction (KP). The coefficient value is 0.760, and the CR is 6,780 more than the required critical value of 1.96. It indicates that Service Quality has a significant effect on User Satisfaction. User Satisfaction has a significant effect on Net Benefits. The coefficient value is 0.492, and the CR is 5.511, more than the required critical value of 1.96. It states that User Satisfaction has a significant effect on Net Benefit. Organizational structure has a significant effect on Net Benefit. The coefficient value is 0.547, and the CR of 5.246 is more than the required critical value of 1.96. It means that the Organizational Structure has a significant effect on Net Benefit. TRANSLATE with x English Arabic Hebrew Polish Bulgarian Hindi Portuguese Catalan Hmong Daw Romanian Chinese Simplified Hungarian Russian Chinese Traditional Indonesian Slovak Czech Italian Slovenian Danish Japanese Spanish Dutch Klingon Swedish English Korean Thai Estonian Latvian Turkish Finnish Lithuanian Ukrainian French Malay Urdu German Maltese Vietnamese Greek Norwegian Welsh Haitian Creole Persian // TRANSLATE with COPY THE URL BELOW Back EMBED THE SNIPPET BELOW IN YOUR SITE Enable collaborative features and customize widget: Bing Webmaster Portal Back //

Penentuan Faktor Koreksi Panjang Loncatan Hidrolik pada Kolam Peredam Energi Tipe Bucket Nanang Saiful Rizal; Aditya Surya Manggala; Mokh Hairul Bahri; Nely Ana Mufarida; Hardian Oktavianto; Habibatul Azizah Al Faruq; Dewi Lusiana; Agung Nilogiri; Aji Brahma Nugroho; Sofia Ariyani
Jurnal Teknik Sipil Vol 30 No 1 (2023): Jurnal Teknik Sipil
Publisher : Institut Teknologi Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5614/jts.2023.30.1.8

Abstrak Pada kolam olak tipe bucket, jari-jari (R) mempengaruhi loncatan hidrolik. Faktor koreksi panjang loncatan yang dipengaruhi oleh jari-jari kolam bucket. Nilai tersebut dapat digunakan menentukan panjang atau luas area pengamanan hilir sungai agar tidak terjadi tergerusan. Uji model fisik dilakukan dengan flum, panjangnya 4,1 m, lebar flume 0,15 m dan tinggi flume 0,24 m. Maka 3 variasi jari-jari kolam olak yaitu R1 = 6 cm, R2 = 7 cm dan R3 = 8 cm kemudian dialirkan air dengan 27 variasi percobaan. Diukur tinggi muka air diatas mercu bendung (Hd), saat meloncat (y1), setelah meloncat (y2) dan panjang loncatan hidrolik (Lj), didapatkan tinggi air saat meloncat (y1) dan bilangan Froude (Fr). Dengan memodifikasi persamaan Silvester (σ = 3,0 dan Ƞ = 1,17). panjang loncatan hidrolik mendekati hasil observasi dengan tingkat kesalahan relatif ΔE = 25,8%, NSE = 0,9, MAE = 6,0 dan RMSE = 3,1. Kata-kata Kunci: Kolam olak, tipe bucket, loncatan hidrolik, bilangan froude. Abstract In a bucket type still pond, radius (R) affects the hydraulic jump. The jump length correction factor is affected by the bucket pool radius. This value can be used to determine the length or area of the river downstream safeguard area so that erosion does not occur. The physical model test was carried out with a flume, the length of which was 4.1 m, the flume width was 0.15 m and the flume height was 0.24 m. Then 3 variations of the radius of the stilling pond, namely R1 = 6 cm, R2 = 7 cm and R3 = 8 cm then water was flowed with 27 experimental variations. Measured the water level above the crest of the weir (Hd), when jumping (y1), after jumping (y2) and the length of the hydraulic jump (Lj), obtained the water height when jumping (y1) and the Froude number (Fr). By modifying Silvester's equation (σ = 3.0 and Ƞ = 1.17). hydraulic jump length is close to the observed results with relative error rates ΔE = 25.8%, NSE = 0.9, MAE = 6.0 and RMSE = 3.1. Keywords: Stilling pond, bucket type, hydraulic jump, froude number. Abstract In a bucket type still pond, radius (R) affects the hydraulic jump. The jump length correction factor is affected by the bucket pool radius. This value can be used to determine the length or area of the river downstream safeguard area so that erosion does not occur. The physical model test was carried out with a flume, the length of which was 4.1 m, the flume width was 0.15 m and the flume height was 0.24 m. Then 3 variations of the radius of the stilling pond, namely R1 = 6 cm, R2 = 7 cm and R3 = 8 cm then water was flowed with 27 experimental variations. Measured the water level above the crest of the weir (Hd), when jumping (y1), after jumping (y2) and the length of the hydraulic jump (Lj), obtained the water height when jumping (y1) and the Froude number (Fr). By modifying Silvester's equation (σ = 3.0 and Ƞ = 1.17). hydraulic jump length is close to the observed results with relative error rates ΔE = 25.8%, NSE = 0.9, MAE = 6.0 and RMSE = 3.1. Keywords: Stilling pond, bucket type, hydraulic jump, froude number.

Klasifikasi Gangguan Autisme Pada Anak Menggunakan Algoritma C4.5 Dengan Teknik Random Forest Andre Eko Cahyo; Agung Nilogiri
National Multidisciplinary Sciences Vol. 1 No. 6 (2022): Proceedings SENSEI 2021
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Autisme merupakan jenis gangguan yang terjadi pada otak, gangguan tersebut menyebabkan beberapa area di bagian otak tidak mampu bekerjasama. Gangguan tersebut bisa diklasifikasikan secara akurat dengan ensemble method. Ensemble method adalah metode yang digunakan untuk meningkatkan akurasi algoritma dan pengklasifikasian dengan membangun beberapa classifier dari data training. Berdasarkan hasil penelitian, pada perhitungan yang telah dilakukan dengan 15 kali percobaan sebelum menggunakan teknik Ensemble didapatkan akurasi terbaik pada k-fold 6 percobaan ke-4 dengan akurasi sebesar 83,33%, dimana nilai positif gangguan interaksi sosial memiliki hasil 80%, nilai positif pada gangguan komunikasi sebesar 100%, dan pada nilai positif gangguan memiliki perilaku presisi 100%. Kemudian dilakukan perhitungan dengan 15 kali percobaan sesudah menggunakan teknik Ensemble Random Forest didapatkan akurasi terbaik pada k-fold 4 percobaan ke-3 dengan akurasi sebesar 88,89%. Nilai positif gangguan interaksi sosial memiliki hasil 80,00%, nilai positif pada gangguan komunikasi sebesar 100%, dan pada nilai positif gangguan memiliki perilaku presisi 100%. Dengan demikian pada penelitian yang telah dilakukan mendapatkan peningkatan akurasi sebesar 5,56%.

Optimasi Pengurutan Data Bilangan dengan Menggabungkan Algoritma Selection Sort Hybrid dan Bucket Sort Risqi Pradana Aryanto; Agung Nilogiri; Ari Eko Wardoyo
Jurnal Pendidikan Informatika (EDUMATIC) Vol 7 No 1 (2023): Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika
Publisher : Universitas Hamzanwadi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29408/edumatic.v7i1.12358

Sorting algorithms are crucial in data processing, particularly for integer data. However, as the number of integers to be sorted increases, the sorting algorithm takes longer to complete, especially for algorithms with O(n2) complexity. This article discusses optimizing integer data sorting by combining the Selection Sort Hybrid and Bucket Sort algorithms. The study aims to test the performance of the Selection Sort Hybrid and Bucket Sort algorithms and compare them with other data sorting algorithms. The research method used is experimental quantitative research, using randomly generated data using Python. The data were tested using the Combined Selection Sort Hybrid with Bucket Sort algorithm, Selection Sort Hybrid, Quick Sort, and Merge Sort. Data analysis was done by calculating the execution time of each sorting algorithm. The results show that the Selection Sort Hybrid and Bucket Sort algorithms are faster than other sorting algorithms in testing with large and complex integer data. Therefore, combining Selection Sort Hybrid and Bucket Sort algorithms can improve the efficiency and speed of sorting complex integer data.

IMPLEMENTASI CONVOLUTION NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK KLASIFIKASI PADA CITRA IKAN CUPANG HIAS Wahyu Dwi Setyawan; Agung Nilogiri; Qurrota A’yun
JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Vol. 7 No. 1 (2023): Volume 7, Nomor 1, Januari 2023
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59697/jtik.v7i1.45

Ikan cupang adalah salah satu jenis ikan air tawar yang habitatnya tersebar disebagain negara Asia Tenggara. Ikan cupang memiliki nilai ekonomis tinggi, di masa pandemi bisnis ikan cupang hias biasa dilakukan secara online shop melalui Facebook, Instagram. Bagi orang yang masih awam dengan ikan cupang tentunya akan sulit untuk mengenali ciri bentuk fisik dari jenis ikan cupang, karena pada dasarnya jenis-jenis ikan cupang hias memiliki kemiripan pada struktur tubuh, srip dan ekornya. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah sistem untuk membantu orang awam dalam mengenali jenis ikan cupang hias. Pada penelitian ini dibangun sebuah sistem untuk mengklasifikasikan jenis ikan cupang hias, yaitu: Plakat, Crowntail, Halfmoon, Double tail dan Halfmoon plakat(HMPK) jantan dan betina dengan memanfaatkan pemodelan Convolutional Neural Network (CNN). CNN merupakan algoritma yang dikembangkan dari MultiLayer Perceptron yang dapat mengekstraksi citra dengan detail. Model CNN dirancang menggunakan arsitektur VGG16 yang dimodifikasi pada bagian Fully-connected layers. Berdasarkan dari hasil pengujian model CNN menggunakan data test sebanyak 180 citra mendapatkan akurasi sebesar 78,33%.

PENINGKATAN KAPABILITAS MASYARAKAT DALAM PENANGGULANGAN BENCANA BERBASIS TEKNOLOGI MELALUI PELATIHAN BANTUAN HIDUP DASAR Sri Adriani; Agung Nilogiri; Ginanjar Sasmito Adi; Nadila Nadila; Ananda Alia Febriani
Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 6, No 5 (2023): martabe : jurnal pengabdian kepada masyarakat
Publisher : Universitas Muhammadiyah Tapanuli Selatan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31604/jpm.v6i5.1689-1695

Penanggulangan bencana merupakan kegiatan yang sangat penting dilakukan pada saat pra bencana, fase tanggap darurat bencana, maupun pasca bencana. Dengan demikian maka kemampuan masyarakat dalam menanggulangi bencana perlu ditingkatkan. Tujuan kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini adalah meningkatkan kemampuan masyarakat dalam memberikan Bantuan Hidup Dasar (BHD) sebagai salah satu kompetensi yang penting dalam penanggulangan bencana. Metode yang dilakukan yaitu melalui Focus Group Discussion (FGD) dengan Pemuda Desa Tanggung Bencana (DESTANA), kader kesehatan, para tokoh masyarakat yang diwakili oleh ketua RW dan ketua RT. Setelah kegiatan FGD, metode selanjutnya yaitu edukasi dan simulasi BHD untuk masyarakat awam. Hasil diketahui daerah rawan bencana melalui peta rawan bencana di wilayah desa suci yakni Glengseran, Gaplek, dan Glundengan. Pengetahuan masyarakat tentang BHD meningkat lebih baik setelah edukasi. Keterampilan memberikan BHD juga meningkat setelah simulasi. Masyarakat memiliki keterampilan BHD yang lebih baik. Pengetahuan dan keterampilan memberikan BHD sangat penting bagi masyarakat. Semakin banyak masyarakat yang terampil memberikan BHD maka kesempatan korban untuk hidup semakin baik.

Co-Authors A'yun, Qurrota Adi Sulistyono Aditya Surya Manggala Adriani, Sri Wahyuni Ajeng Khalili Rahmatiningsih Aji Brahma Nugroho aji brahma nugroho, aji brahma Al Faruq, Habibatul Azizah Almie, Amada Uzlyva Ananda Alia Febriani Andre Eko Cahyo Andyna Maharani, Cinta Naswa Ari Eko Wardoyo Ari Eko Wardoyo Arifianto, Deni Aryanto, Risqi Pradana A’yun, Qurrota Cetta Ugama Putra Chatarina Umbul Wahyuni Daryanto Daryanto Deco, Vigit Tri Dedi Setiawan Dewi Lusiana Dewi Lusiana Dewi Lusiana Pater Dewi, Dewi Lusiana Pater Eko Wardoyo, Ari Ginanjar Sasmito Adi Ilahiyah, Sarirotul Isnanda Denny Soggy Rachmad Khalili Rahmatiningsih, Ajeng Kholili, Badril Munir Kiki Diah Ayu Puspita Lusiana, Dewi Moh. Dasuki Mokh Hairul Bahri Muhammad Derryl Qinanda Nadila Nadila Nanang Saiful Rizal Nely Ana Mufarida Oktavianto, Hardian Pangestu, Dwi Saka Prianggi, Devi Putri Putra Siregar, Muhammad Abrar Putri, Della Hartika Qurrota A’yun Ramadhani, Laila Amanda Risqi Pradana Aryanto Rivangga, Satya Sari, Wina Ayunda Sarirotul Ilahiyah Setyawan, Wahyu Dwi Sofia Ariyani Susanto, Luban Abdi Taufiq Timur Umilasari, Reni Wahyu Dwi Setyawan Wiwik Suharso Yanuarti, Rosita YAP, Ferdianto Zakiyyah, Amalina Maryam

Title

Found 42 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 42 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 42 Documents
Search