Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2020 - 2025

5.879

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Indonesian Journal of Geography Jurnal Teknik Sipil dan Perencanaan Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Bianglala Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Perspektif : Jurnal Ekonomi dan Manajemen Universitas Bina Sarana Informatika Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI Paradigma Jurnal Komputasi JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology Jurnal Pengabdian Masyarakat AbdiMas Jurnal Manajemen Informatika ELITE Journal: Journal of English Linguistics, Literature, and Education Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Medika Kartika : Jurnal Kedokteran dan Kesehatan JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM MANAGEMENT (JOISM) JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Jurnal Infortech Jurnal Graha Pengabdian Infotech: Jurnal Informatika & Teknologi Reputasi: Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Ceddi Journal of Information System and Technology (JST) Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Jotika Journal of Entrepreneurship and Community Innovations Seshiski: Southeast Journal of Language and Literary Studies Secure And Knowledge-Intelligent Research in Cybersecurity And Multimedia (SAKIRA) Intechno Journal : Information Technology Journal SITEKNIK: Sistem Informasi, Teknik dan Teknologi Terapan

Ali Mustopa, Ali

Universitas Bina Sarana Informatika

Author-ID : 628093

Arts Humanities Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Medicine & Pharmacology Social Sciences Veterinary Other

Published : 41 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3 4 5

Feature Extraction With Forest Classifer To Predicate Covid 19 Based On Thorax X-Ray Results Ali Mustopa; Hendri Mahmud Nawawi; Sarifah Agustiani; Siti Khotimatul Wildah
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 11, No 2 (2022): Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Coronavirus 19 (COVID-19) is a highly contagious infection caused by the acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). COVID-19 is a new virus for which no cure has been found, marked by the increasing death rate worldwide. Coronavirus disease which can cause pneumonia which attacks the air sacs of the lungs with symptoms of dry cough, sore throat to acute respiratory distress (ARDS) that occurs in COVID-19 patients. One of the ways to detect the virus is by detecting chest X-rays in the patient. Over the past decade's mechine learning technology has developed rapidly and is integrated into CAD systems to provide accurate accuracy. This research was conducted by detecting thoracic radiographs using feature extraction Hu-Moments, Harralic and Histogram and detecting the best accuracy with a classification algorithm to detect the results of COVID-19. The study was conducted by testing the dataset obtained from the Kaggle repository which has images, namely 1281 X-rays of COVID-19, 3270 X-rays Normal, 1656 X-rays of pneumonia, and X-rays of bacteria-pneumonia 3001. In general, this research is included in the Good category because it produces the highest accuracy by the Random forest classification algorithm where the accuracy result is 84% and the standard deviation is 0.015847. In addition, the research also produced Kappa of 0.713. The results of this accuracy are carried out in several stages, namely by feature extraction in the form of hu-moments, Harralic and histogram. In this study, the best results were given by the Random forest algorithm with feature extraction Histogram and Hu-Moment.

Klasifikasi Penyakit Daun Kopi Menggunakan Kombinasi Haralick, Color Histogram dan Random Forest Siti Khotimatul Wildah; Abdul Latif; Ali Mustopa; Suharyanto Suharyanto; Muhammad Sony Maulana; Agung Sasongko
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 11, No 1 (2023)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v11i1.60985

Kopi merupakan spesies tanaman dengan bentuk pohon yang dijadikan sebagai bahan baku dalam pembuatan minuman-minuman kopi. Akan tetapi pada produksinya terdapat permasalahan umum yang masih sering terjadi yaitu adanya hama atau penyakit yang menyerang pada bagian daun kopi sehingga berdampak pada pertumbuhan tanaman kopi tersebut dan berakibat terjadi penurunan produksi kopi. Pengenalan penyakit dan hama pada daun kopi masih menggunakan proses manual sehingga bisa memperlambat proses deteksi serta penanganan penyakit dan hama tersebut, oleh karena itu perlunya pendeteksian otomatis sehingga dapat mendeteksi tahap awal hama dan penyakit pada daun kopi tersebut. Deteksi otomatis dapat dilakukan dengan menerapkan teknologi Computer Vision yaitu Image Classification dan metode Machine Learning. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan metode yang dapat mengklasifikasikan penyakit dan hama pada daun kopi dengan menggunakan algoritma Machine Learning Random Forest dengan menambahkan kombinasi ekstraksi fitur Haralick dan Color Histogram. Hasil penelitian menunjukkan performa yang sangat baik dimana nilai akurasi yang diperoleh sebesar 98,86%.Â

OPTIMASI HYPERPARAMETER MULTILAYER PERCEPTRON UNTUK PREDIKSI DAYA BELI MOBIL Muhammad Iqbal; Hendri Mahmud Nawawi; M Rangga Ramadhan Saelan; Muhammad Sony Maulana; Yudhistira; Ali Mustopa
Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Vol. 6 No. 1 (2023): MISI Januari 2023
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/misi.v6i1.739

Dalam memutuskan untuk membeli mobil biasanya beberapa faktor dijadikan pertimbangan untuk menentukan keputusan akhir. Maka dari itu sejumlah faktor pendukung seperti harga, type, merk, dan lain sebagainya penting untuk diperhatikan. Pada penelitian ini optimasi model algoritma multilayer perceptron digunakan untuk memodelkan prediksi daya beli mobil konsumen dari dataset publik yang bersumber dari kaggle untuk menemukan model paling optimal terhadap keputusan membeli mobil. Multilayer perceptron sering diterapkan untuk meneliti data yang kompleks karena mampu mengnalisa data dengan baik. Prediksi niat beli tidak hanya dapat mengurangi biaya dealer mobil, tetapi juga mempengaruhi strategi pemasaran dealer mobil dalam jangka panjang. Pengujian menggunakan model Multilayer Perceptron (MLP) dengan konfigurasi default dan hypertuning parameter dilakukan dengan membandingkan dua parameter optimasi yang berbeda yaitu parameter Adam dan RMSprop. Hasilnya didapatkan evaluasi optimal dari konfigurasi default pada parameter optimasi Adam dengan maksimum learning rate 0.01 dengan akurasi 89.50% dan 87,50% untuk optimasi RMSprop sedangkan pengujian dengan konfigurasi hyperparameter tuning dengan dua parameter optimasi yang sama Adam dan RMSprop dengan nilai maksimum learning rate 0,001 didapatkan akurasi sebesar 92.00% untuk parameter RMSprop dan 91,5% pada parameter Adam.

Pengenalan Wajah Menggunakan Pembelajaran Mesin Berdasarkan Ekstraksi Fitur Pada Gambar Wajah Berkualitas Rendah Siti Khotimatul Wildah; Sarifah Agustiani; Ali Mustopa; Nanik Wuryani; Hendri Mahmud Nawawi; Rizky Ade Safitri
INFOTECH : Jurnal Informatika & Teknologi Vol 2 No 2 (2021): INFOTECH: Jurnal Informatika & Teknologi
Publisher : LPPMPK - Sekolah Tinggi Teknologi Muhammadiyah Cileungsi

Wajah merupakan bagian dari sistem biometric dimana wajah manusia memiliki bentuk dan karakteristik yang berbeda antara satu dengan lainnya sehingga wajah dapat dijadikan sebagai alternatif pengamanan suatu sistem. Proses pengenalan wajah didasarkan pada proses pencocokan dan perbandingan citra yang dimasukan dengan citra yang telah tersimpan di database. Akan tetapi pengenalan wajah menjadi permasalahan yang cukup menantang dikarenakan illuminasi, pose dan ekspresi wajah serta kualitas citra. Oleh sebab itu pada penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengenalan wajah dengan menggunakan metode machine learning seperti Logistic Regression (LR), Linear Discriminant Analysis (LDA), Decision Tree Classifier, Random Forest Classifier (RF), Gaussian NB, K Neighbors Classifier (KNN) dan Support Vector Machine (SVM) dan beberapa metode ekstraksi fitur Hu-Moment, HOG dan Haralick pada dataset Yale Face. Berdasarkan pengujian yang dilakukan metode ekstraksi fitur gabungan Hu-Moment, HOG dan Haralick dengan algoritma Linear Discriminant Analysis (LDA) menghasilkan nilai akurasi tertinggi sebesar 79,71% dibandingkan dengan metode ekstraksi fitur dan algoritma klasifikasi lainnya.

CERDAS DAN BIJAK MENGGUNAKAN MEDIA SOSIAL TERHADAP KEAMANAN INFORMASI DI ERA DIGITAL PADA KELOMPOK WANITA TANI MELATI Muhammad Iqbal; Ali Mustopa; Wahyu Nugraha; Umi Khultsum; Rabiatus Sa’adah
Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Jotika Vol. 2 No. 2 (2023): Februari
Publisher : Jotika English and Education Center

Media sosial mengajak siapa saja yang tertarik untuk berpartisipasi dengan secara terbuka memberikan tanggapan, memposting komentar, dan berbagi informasi secara cepat dan tanpa batasan waktu. Potensi Media sosial bisa menghubungkan banyak orang dengan mudah dan gratis dalam satu waktu mendorong komunikasi dilakukan secara virtual dalam jaringan internet. Tidak dapat dipungkiri bahwa media sosial bisa diakses oleh siapapun, hampir semua orang memiliki paling tidak satu akun sosial media sebagai media untuk berkomunikasi secara online. Pengguna sosial media ini tidak hanya dari kalangan anak remaja tetapi anak usia SD sampai orang tua sudah banyak yang familiar dengan sosial media, pengguna sosial media mencapai angka 62% dari total populasi penduduk Indonesia menggunakan smartphone untuk menggunakan akun sosial media. Perkembangan yang pesat dan pemanfaatnya yang tergolong besar ternyata dapat menimbulkan dampak positif dan dampak negatif. Di era ini kebebasan dalam mengakses website apapun media sosial jenis apapun tentunya harus dibarengi dengan sikap hati-hati dan mawas diri sehingga jangan sampai apa yang dipost di media sosial menjadi boomerang kepada diri sendiri, dampak negatif dari sosial media adalah munculnya bentuk kejahatan baru dalam bentuk virtual dan perbuatan melawan hukum yang dilakukan tidak secara langsung yang kemudian muncul istilah cybercrime. Pentingnya perhatian dalam bersosial media menjadi topik yang menarik untuk dibahas dan disosialisasikan sebagai kontrol dan pengetahuan tentang UU ITE yang dapat berimbas kepada siapa saja yang tidak berhati-hati dan bijak dalam bersosial media.

Analisa Kepuasan Pengguna Website Layanan Akademik Kemahasiswaan (LYKAN) UBSI Menggunakan Metode Webqual 4.0 Mustopa, Ali; Agustiani, Sarifah; Wildah, Siti Khotimatul; Maysaroh, Maysaroh
Perspektif : Jurnal Ekonomi dan Manajemen Akademi Bina Sarana Informatika Vol 18, No 1 (2020): Maret 2020
Publisher : www.bsi.ac.id

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/jp.v18i1.7413

Website merupakan layanan informasi bagi seluruh pengguna yang dapat diakses tanpa batas. Penggunaan website juga banyak digunakan seperti pada dunia pendidikan. Salah satu penerapan website pada dunia pendidikan diterapkan pada kampus Universitas Bina Sarana Informatika yang memberikan layanan website kepada mahasiswa berupa Layanan Akademik Kemahasiswaan (LYKAN). Website LYKAN digunakan sebagai wadah informasi mahasiswa berupa data prestasi, penelitian dan sarana konseling dengan dosen pembimbing akademik. Namun, untuk mencapai hasil website yang lebih baik kedepannya diperlukan sebuah pengembangan dari segi informasi maupun layanan sehingga menghasilkan kualiatas website yang sesuai dengan kebutuhan mahasiswa. Dalam penelitian ini, kualitas dari website LYKAN diukur dengan menggunakan metode Webqual 4.0 sebagai tolak ukur pengembangan sistem dari website tersebut yang didalamnya terdapat variabel yaitu kualitas kegunaan, kualitas informasi dan kualitas interaksi. Dalam menentukan hasil dari ketiga varibel tersebut, digunakan Chi Square Test untuk mengetahui pengaruh variabel tersebut terhadap kepuasan pengguna website. Sumber data pada penelitian ini diperoleh dari hasil pengisian kuesioner yang berasal dari kelas 13.3C.01 dengan jumlah mahasiswa 42 orang dan pengambilan sampel sebanyak 38 responden. Dari penelitian yang dilakukan menggunakan chi square test menghasilkan keputusan bahwa nilai uji menunjukkan X2 sebesar 47,76 sedangkan derajat kebebasan bernilai sebesar 15,07 yang artinya Ha diterima dan H0 ditolak. Hasil tersebut menunjukkan antara kualitas kegunaan, kualitas informasi dan kualitas interaksi memiliki hubungan terhadap kepuasan pengguna website Layanan Akademik Kemahasiswaan (LYKAN). Kata Kunci: Website, LYKAN, Webqual, Chi Square Test, Kepuasan pengguna

PENTINGNYA PENERAPAN LITERASI DIGITAL DALAM PENGGUNAAN TEKNOLOGI PADA PONDOK ASUHAN DAN PENDIDIKAN YATIM PIATU DHUAFA AL-ADABIY PONTIANAK Ali Mustopa; Muhammad Fahmi Julianto; Muhammad Iqbal; Rabiatus Sa’adah; Umi Khultsum
Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Jotika Vol. 3 No. 1 (2023): Agustus
Publisher : Jotika English and Education Center

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56445/jppmj.v3i1.94

Digitalisasi menjadi teknologi informasi yang berkembang yang memiliki efek positif dan negatif pada kaum muda. Saat ini, remaja sangat mudah dibujuk untuk bertindak tanpa memikirkan akibatnya di masa depan. Literasi digital berkembang sejalan dengan perkembangan teknologi, dimana masyarakat membutuhkan informasi yang akurat untuk menghasilkan ide-ide baru dan mengembangkan teknologi canggih untuk memecahkan masalah. Keterampilan digital saat ini diajarkan melalui video pembelajaran, film, dan game. Dengan literasi digital dapat menginspirasi generasi muda untuk memunculkan ide-ide inovatif. Literasi digital adalah pengetahuan dan keterampilan pengguna untuk menggunakan media digital seperti alat komunikasi, jaringan online, dll. Literasi digital pengguna meliputi kemampuan untuk menemukan, mengolah, mengevaluasi, menggunakan, mencipta, dan menggunakan secara bijak, cerdas, cermat, dan akurat sesuai dengan kegunaannya. Pengguna internet khususnya teknologi informasi dan komunikasi harus dibarengi dengan literasi digital. Internet sangat penting bagi masyarakat saat ini karena semuanya terhubung dengan internet. Selain untuk hiburan, internet kini juga dapat digunakan untuk berbelanja, belajar, bekerja dan masih banyak lagi. Sejalan dengan tujuan amal Universitas Bina Sarana Informatika untuk saling berbagi serta terjalin silahturahmi dengan pondok asuhan dan Pendidikan Yatim Piatu Dhuafa Al-Adabiy Pontianak.

Chicken Disease Detection Based on Fases Image Using EfficientNetV2L Model Ali Mustopa; Agung Sasongko; Hendri Mahmud Nawawi; Siti Khotimatul Wildah; Sarifah Agustiani
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 12, No 3 (2023): Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32520/stmsi.v12i3.2807

Livestock farming requires technological innovation to increase productivity and efficiency. Chickens are a livestock animal with good market prospects. However, not all farmers understand about chicken diseases and signs of sickness. Detection of chicken diseases can be done through various methods, one of which is by looking at the shape of the chicken's feces. Images in feces can be detected using machine learning. Convolutional Neural Networks (CNN) are used to speed up disease prediction. Transfer learning is used to leverage knowledge that has been learned by previous models. In this study, we propose our own CNN architecture model and present research by building a new model to detect and classify diseases in chickens through their feces. The model training process is carried out by inputting training data and validation data, the number of epochs, and the created checkpointer object. The hyperparameter tuning stage is carried out to increase the accuracy rate of the model. The research is conducted by testing datasets obtained from the Kaggle repository which has images of coccidiosis, salmonella, Newcastle, and healthy feces. The results of the study show that our proposed model only achieves an accuracy rate of 93%, while the best accuracy rate in the study is achieved by using the EfficientNerV2L model with the RMSProp optimizer, which is 97%.

Application of the Finite State Automata (FSA) Method in Indonesian Stemming using the Nazief & Adriani Algorithm lady agustin fitriana; Ali Mustopa; Muhammad Rifqi Firdaus; Rizka Dahlia
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 13, No 3 (2024): Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32520/stmsi.v13i3.4038

Language is a communication tool commonly used in everyday life. Each country has a different language with predetermined rules. For instance, in the Indonesian language, there are approximately 35 official affixes mentioned in the Big Indonesian Dictionary. These affixes include prefixes (prefixes), infixes (insertions), suffixes (suffixes), and confixes (a combination of prefixes and suffixes). In Information Retrieval, there is a stemming process, which is the process of converting a word form into a base word or the process of transforming variant words into their base form. The theory of language and automata is the foundation of the computer science field that provides the basis for ideas and models of computer systems. In the implementation of the research, several stages were carried out, such as explaining the Nazief & Adriani stemming algorithm, finite state automata, creating pseudocode, and testing using a web-based system, resulting in affixed words becoming the correct base words with 20 affixed words. The results obtained from reading this web-based system, the base word "cinta" (love) used as a test yielded accurate results in accordance with the concept of the Nazief & Adriani stemming algorithm. There are some weaknesses in stemming from suffixes, and the solution is to perform stemming from the prefix position (Prefix).

OPTIMASI PENGGUNAAN MEDIA SOSIAL SEBAGAI ALAT PROMOSI DALAM KONTEKS DIGITAL MARKETING PADA UMKM BORNEO ISTIMEWA Ali Mustopa; Lisnawanty; Rabiatus Sa'adah; Rizka Dahlia
Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Jotika Vol. 3 No. 2 (2024): Februari
Publisher : Jotika English and Education Center

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56445/jppmj.v3i2.131

Media sosial, sebagai platform online, memberikan kemudahan dalam berbagi konten dan berinteraksi. Sebagai alat promosi, media sosial menawarkan keuntungan meningkatkan visibilitas produk dan interaksi dengan target audiens. Dengan strategi yang tepat, media sosial dapat menjadi alat pemasaran yang efektif. Keberadaan media sosial memungkinkan interaksi lebih luas, memperluas jejaring, dan mengatasi kendala jarak serta waktu. Meski demikian, analisis menunjukkan bahwa sebagian besar anggota UMKM Borneo Istimewa masih kurang memahami potensi media sosial. Ketidakpahaman ini dapat mengakibatkan kurangnya pengenalan produk, kesulitan dalam pemasaran, dan hambatan promosi. Pemanfaatan media sosial menjadi solusi untuk meningkatkan visibilitas produk, memperluas pasar, dan mengatasi kendala promosi. Oleh karena itu, pelatihan mengenai pemanfaatan media sosial menjadi krusial untuk meningkatkan pemahaman dan keterampilan anggota UMKM, diharapkan membawa dampak positif pada pertumbuhan dan keberlanjutan UMKM Borneo Istimewa

Co-Authors Abdul Hamid Abdul Latif Abdul Latif Abdul Latif Abdulloh, Ferian Fauzi Agung Baitul Hikmah Agung Sasongko Agung Sasongko Agus Junaidi Agustiani, Sarifah Ahmad Fachrurozi Andi Saryoko Antonius Yadi Kuntoro Ari Cahyono Bayu Setiaji Burhan, Faika Dedi Jayanta, Ida Ketut Desyandri Desyandri Devi Wulandari Devi Wulandari Dewanto Yusuf Priyambodo Eri Bayu Pratama, Eri Bayu Favian Afrheza Fattah Firmansyah, Herman Fitria Nuraini Sekarsih Ganda Wijaya Ganda Wijaya, Ganda Hartono . Hendri Mahmud Nawawi Hermanto Hermanto Ikhsanda, Reza JOKO DWI SANTOSO Khultsum, Umi Kukuh, Kukuh Kusnawi Kusnawi Lady Agustin Fitriana Laksono Trisnantoro Lisnawanty M Rangga Ramadhan Saelan Mahmud Nawawi, Hendri Maysaroh, Maysaroh Mochammad Abdul Azis Muhammad Fahmi Julianto Muhammad Iqbal Muhammad Iqbal Muhammad Rezki Muhammad Rifqi Firdaus Muhammad Sony Maulana Mulyatun, Sri Nanik Wuryani Nauvaldhi , Muhammad Sachib Farhan Nawawi, Hendri Mahmud Nuraeni Herlinawati Pratiwi Retnaningdyah, Pratiwi Pribadi, Denny Putro, Miko Kastomo Rabiatus Sa'adah Rabiatus Sa’adah Rahmat Hidayat Raja Sabaruddin Rangga Sanjaya Ravi Manisha Risdiansyah, Deni Rizka Dahlia Rizky Ade Safitri Robial, Siti Muawanah Rusda Wajhillah, Rusda Saifulloh, Ahmad Iklil Sari, Monika Sekarsih, Fitria Nuraini Seniwati, Erni Setiawanto, Irwan Sholeha, Eka Wahyu Siti Khotimatul Wildah Sopiyan Dalis Steven Suhartono Suharyanto Suharyanto Suharyanto TONNY HIDAYAT Umi Khultsum Wahyu Nugraha Wahyutama Fitri Hidayat Windu Gata Windu Gata Yoseph Tajul Arifin Yudhistira Yudhistira

Title

Found 41 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 41 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 41 Documents
Search