Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

6.545

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Jurnal Matematika Media Statistika Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Paediatrica Indonesiana BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Economics and Finance in Indonesia Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik Indonesian of Health Information Management Journal (INOHIM) Journal of Data Science and Its Applications Jurnal Kepariwisataan Indonesia: Jurnal Penelitian dan Pengembangan Kepariwisataan Indonesia The Journal of Indonesia Sustainable Development Planning (JISDeP) Jambura Journal of Biomathematics (JJBM) Jurnal Ekonomi Indonesia Narra J Indonesian Journal of Tourism and Leisure Jurnal Ketenagakerjaan Proceedings of International Conference on Multidiciplinary Research Enthusiastic : International Journal of Applied Statistics and Data Science JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) International Journal Of Computer, Network Security and Information System (IJCONSIST) Prosiding Seminar Nasional Official Statistics PROCEEDINGS OF THE INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA SCIENCE AND OFFICIAL STATISTICS Economic and Finance in Indonesia Indonesian Journal of Statistics and Its Applications

Pramana, Setia

Politeknik Statistika STIS

Author-ID : 803201

Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 55 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3 4 5

A comparative assessment on gene expression classification methods of RNA-seq data generated using next-generation sequencing (NGS) Setia Pramana; I Komang Y. Hardiyanta; Farhan Y. Hidayat; Siti Mariyah
Narra J Vol. 2 No. 1 (2022): April 2022
Publisher : Narra Sains Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52225/narra.v2i1.60

Next-generation sequencing or massively parallel sequencing have revolutionized genomic research. RNA sequencing (RNA-Seq) can profile the gene-expression used for molecular diagnosis, disease classification and providing potential markers of diseases. For classification of gene expressions, several methods that have been proposed are based on microarray data which is a continuous scale or require a normal distribution assumption. As the RNA-Seq data do not meet those requirements, these methods cannot be applied directly. In this study, we compare several classifiers including Logistic Regression, Support Vector Machine, Classification and Regression Trees and Random Forest. A simulation study with different parameters such as over dispersion, differential expression rate is conducted and the results are compared with two mRNA experimental datasets. To measure predictive accuracy six performance indicators are used: Percentage Correctly Classified, Area Under Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve, Kolmogorov Smirnov Statistics, Partial Gini Index, H-measure and Brier Score. The result shows that Random Forest outperforms the other classification algorithms.

Dampak Pandemi COVID-19 Terhadap Kebutuhan Pekerjaan di Sektor Kesehatan Ana Lailatul Fitriyani; Setia Pramana
Indonesian of Health Information Management Journal (INOHIM) Vol 10, No 1 (2022): INOHIM
Publisher : Lembaga Penerbitan Universitas Esa Unggul

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47007/inohim.v10i1.374

AbstractThe COVID-19 pandemic had become a global crisis that had a widespread impact on other sectors such as the economic and labor markets. The health sector is one of the sectors affected by COVID-19 in terms of labor demand. In addition to the need for health labor for handling COVID-19 and the demand for health labor in other job positions, technical and non-technical roles are still needed during the pandemic. Several big data sources can be used as proxies to see the impact of the COVID-19 pandemic. This study aims to obtain an overview of the effect of the COVID-19 pandemic on the workforce needs in the health sector, especially in the Java-Bali region. The data was sourced from online job vacancy sites with web scraping methods. Data on the number of job advertisements originating from online job vacancy sites was used to see the changes in labor demand for companies in the health sector. The analysis results show that the pandemic impacted the decrease in job advertisements in the health sector in the Java-Bali region. Furthermore, there was a clear relationship between the decline in the number of job advertisements with the stringency index of governments’ policies designed to stop the spread of COVID-19. In 2021, vacancies for technical job positions such as doctors, nurses, dentists, and pharmacists are still widely offered and tend to increase compared to the previous year. Meanwhile, non-technical job vacancies such as receptionist, administration, and marketing tend to decrease in 2021.Keyword: big data, health sector, job vacancy AbstrakPandemi COVID-19 telah menjadi krisis global yang memberikan dampak luas pada sektor lainnya seperti sektor ekonomi dan pasar tenaga kerja. Sektor kesehatan merupakan salah satu sektor yang terdampak dari sisi permintaan tenaga kerja. Selain kebutuhan tenaga kesehatan untuk penanganan COVID-19, permintaan tenaga kesehatan pada posisi pekerjaan yang lain baik posisi pekerjaan teknis maupun non-teknis tentunya masih tetap dibutuhkan selama masa pandemi. Beberapa sumber big data terbukti dapat menjadi proksi yang baik untuk melihat dampak pandemi COVID-19. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan gambaran dampak pandemi COVID-19 terhadap kebutuhan tenaga kerja di sektor kesehatan khususnya di wilayah Jawa-Bali dengan menggunakan pendekatan big data. Data yang digunakan bersumber dari situs lowongan kerja online dengan metode pengumpulan data web scraping. Data jumlah iklan lowongan yang berasal dari situs lowongan kerja online digunakan untuk melihat bagaimana gambaran perubahan permintaan tenaga kerja pada perusahaan di sektor kesehatan. Hasil analisis yang dilakukan menunjukkan bahwa pandemi COVID-19 telah berdampak terhadap penurunan jumlah iklan lowongan kerja pada sektor kesehatan di wilayah Jawa-Bali. Terdapat hubungan yang jelas antara penurunan jumlah iklan lowongan kerja dengan indeks keketatan kebijakan pemerintah yang dirancang untuk menghentikan penyebaran COVID-19. Pada tahun 2021, lowongan posisi pekerjaan teknis seperti dokter, perawat, dokter gigi, dan apoteker masih banyak ditawarkan dan cenderung meningkat dibandingkan tahun sebelumnya. Sedangkan lowongan posisi pekerjaan non-teknis seperti resepsionis, administrasi dan marketing cenderung menurun di tahun 2021.Kata Kunci: big data, lowongan pekerjaan, sektor kesehatan

Development of Website-Based a Health Crisis Reporting System Yeni Rimadeni; Hizir Sofyan; Safrizal Rahman; Setia Pramana; Rina S. Oktari
International Conference on Multidisciplinary Research Vol 4, No 1 (2021): ICMR
Publisher : Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/pic-mr.v4i1.3774

Health crisis management is prioritized on health crisis risk reduction consisting of pre-health crisis stage, health crisis emergency response stage, and post-health crisis stage. Prevention and mitigation efforts at the pre-health crisis stage, in the context of our study, aim to develop an information system for health crisis management. Information system for health crisis, in general, is provided by the Health Agency. In this study, we discussed the system applied by the Health Agency of Aceh Tengah that still uses a manual information system for reporting during disasters. Hence, it causes a delay of the information updates despite the emergency situation. To overcome this problem, we proposed a newly developed health crisis management reporting system in disaster risk reduction. We used a Research and Development approach with Heuristic Review Analysis to assess the performance of the proposed system. The scope of the study was limited to the development of a new reporting system and system test on users. The research subjects were disaster officers and heads of 14 health centers involved in the health crisis reporting in Aceh Tengah. Improvements can be made in the future through trainings and system adjustments supported by institutional policies. Keywords: Health crisis, disasters, website, reporting system.

Penerapan Social Network Analysis dan Latent Dirichlet Allocation Pada Publikasi Penelitian Dosen Muhammad Iqbal; Setia Pramana
Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik Vol 13 No 2 (2021): Jurnal Aplikasi Statistika dan Komputasi Statistik
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34123/jurnalasks.v13i2.278

Penelitian merupakan salah satu tugas utama institusi pendidikan, dimana dosen adalah motor dalam pengembangan penelitian. Pemetaan dosen berdasarkan pola kolaborasi serta topik yang dikaji dibutuhkan sebagai salah satu dasar untuk pengembangan kualitas dan kuantitas penelitian. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola kolaborasi antar dosen serta topik utama dari hasil penelitian dosen Politeknik Statistika STIS. Analisis penelitian ini menggunakan metode Social Network Analysis (SNA) dan Latent Dirichlet Allocation (LDA). Dari hasil analisis terlihat pola hubungan kolaborasi penelitian antar dosen serta dosen dengan posisi sentral pada proses kolaborasi tersebut. Kemudian dari hasil LDA terlihat beberapa topik-topik utama dari publikasi ilmiah seperti implementasi analisis regresi, kemiskinan, serta analisis data panel dalam bidang ekonomi.

Klasifikasi Tutupan Lahan Berdasarkan Random Forest Algorithm Menggunakan Cloud Computing Platform Hady Suryono; Arif Handoyo Marsuhandi; Setia Pramana
Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik Vol 12 No 3 (2020): Jurnal Aplikasi Statistika dan Komputasi Statistik Edisi Khusus
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34123/jurnalasks.v14i1.383

Statistik pertanian merupakan salah satu data yang vital di dunia dan memiliki kontribusi besar terhadap pencapaian tujuan program Sustainable Development Goals (SDGs). Dalam SDGs, perhatian terhadap ketahanan pangan difokuskan pada indikator kunci kedua yaitu nol kelaparan (SDG 2). Ketersediaan data tutupan lahan yang akurat diperlukan sebagai data dasar untuk luasan baku sawah yang akan digunakan untuk mengukur tingkat ketahanan pangan. Pemetaan tanaman membutuhkan pemrosesan dan pengelolaan data citra satelit dengan volume yang sangat besar dan tidak terstruktur yang mengarah pada permasalahan Geo Big Data dan menuntut teknologi dan sumber daya baru yang mampu menangani citra satelit dalam jumlah besar. Secara khusus, munculnya sumber daya cloud computing, seperti Google Earth Engine telah mengatasi masalah Geo Big Data ini. Kami menggunakan algoritma Random Forest (RF) pada platform Google Earth Engine (GEE) di Kota Jakarta Utara pada tahun 2019 untuk mengklasifikasikan tutupan lahan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa overall accuracy (OA)

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI KETAHANAN INTERVAL KELAHIRAN ANAK PERTAMA Farakh Khoirotun Nasida; Setia Pramana
Seminar Nasional Official Statistics Vol 2019 No 1 (2019): Seminar Nasional Official Statistics 2019
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Perencanaan keluarga merupakan hal yang penting dalam pencapaian Sustainable Development Goals. Tingginya angka kelahiran di negara berkembang biasanya tidak diimbangi dengan perencanaan keluarga yang baik sehingga mengakibatkan banyak masalah yang lebih serius. Tujuan ketiga SDGs yaitu good health and wealth being bahkan menyoroti secara serius masalah kematian ibu dan bayi. Tingkat fertilitas diukur dengan angka fertilitas total (TFR). Papua merupakan provinsi dengan TFR tertinggi kedua di Indonesia. Tingginya TFR merupakan implikasi dari umur melahirkan pertama yang terlalu muda. Untuk menurunkan TFR Provinsi Papua, perlu dilakukan kebijakan dan program khususnya yang berkaitan dengan interval kelahiran pertama. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi interval kelahiran pertama di Provinsi Papua. Penelitian ini menggunakan data sekunder dari Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI) 2017 sebagai wujud pemanfaatan data official statistics untuk memantau pencapaian SDGs. Variabel yang dicakup meliputi faktor wanita dan faktor rumah tangga. Menggunakan pengujian log-rank, didapatkan bahwa terdapat perbedaan ketahanan yang signifikan antarkategori variabel tingkat pendidikan dan status kesejahteraan. Melalui permodelan semiparametrik menggunakan Cox-Proportional Hazard, variabel tingkat pendidikan, status kesejahteraan, dan status migrasi wanita berpengaruh signifikan terhadap interval kelahiran anak pertama. Wanita dengan pendidikan SMP ke atas, memiliki kesejahteraan tinggi, dan bukan migran memiliki risiko yang lebih tinggi untuk melahirkan anak pertama lebih cepat daripada wanita dalam kategori referensi masing-masing.

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI ANGKA KEMATIAN BALITA DI PROVINSI PAPUA Mieke Nurmalasari; Linta Ifada; Setia Pramana
Seminar Nasional Official Statistics Vol 2019 No 1 (2019): Seminar Nasional Official Statistics 2019
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Usaha untuk menurunkan Angka Kematian Bayi (AKB) dan Angka Kematian Anak Bawah Lima Tahun (AKABA) masih terus dilakukan meskipun secara global sudah mengalami penurunan. Kematian bayi dan balita merupakan masalah kesehatan yang penting di Indonesia terutama bagi wilayah Indonesia di bagian timur karena angka kematian keduanya masih tinggi. Salah satu agenda dari Sustainable Development Goals (SGDs) adalah menurunkan angka kematian bayi menjadi paling tidak 12/1000 kelahiran pada tahun 2030. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasikan faktor-faktor yang mempengaruhi angka kematian balita di Propinsi Papua dilihat dari karakteristik individu ibu, anak yang dilahirkan dan lingkungannya berdasarkan data SUPAS 2015. Metode yang digunakan adalah analisis regresi logistik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa faktor pendidikan ibu, interval melahirkan sebelumnya, jenis atau tipe kelahiran, jenis kelamin, dan sanitasi memberikan pengaruh yang signifikan terhadap kematian balita di Propinsi Papua.

PEMANFAATAN BIG DATA MARKETPLACE TERHADAP PROFIL EKONOMI DIGITAL DAERAH SEKTOR PERDAGANGAN DI KALIMANTAN BARAT, INDONESIA Dandy Adetiar Al Rizki; Usman Bustaman; Setia Pramana
Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Ekonomi digital lahir dan berkembang seiring penggunaan teknologi informasi dan komunikasi yang juga semakin mengglobal di dunia. Keberadaan ekonomi digital ditandai dengan semakin maraknya perkembangan bisnis atau transaksi perdagangan yang memanfaatkan internet sebagai media komunikasi, kolaborasi, dan kooperasi antar perusahaan ataupun individu. Dalam mewujudkan pembangunan ekonomi nasional pemerintah perlu memberikan insight untuk menjadi bahan dasar edukasi kepada berbagai pihak dengan memanfaatan Big Data penjualan pada marketplace dalam membentuk profil ekonomi digital daerah. Penelitian dilakukan dengan pendekatan kualitatif menggunakan deskriptif kualitatif metodologi visual site of self, dimana peneliti bertindak sendiri untuk melakukan interpretasi, pemaknaan dan pemahaman terhadap obyek penelitian yang diamati. Pertumbuhan penjualan online dengan Januari sebagai bulan dasar menunjukkan tren naik di Kalimantan Barat hal ini merepresentasikan bahwa ekonomi digital di kalimantan barat dapat tumbuh dan berkembang serta mempengaruhi keadaan ekonomi masyarakat. Ditinjau dari kategori yang telah dikumpulkan banyak kategori yang mengalami pelonjakan dalam pertumbuhan penjualannya dengan Januari sebagai bulan dasarnya. Big Data penjualan pada salah satu marketplace menunjukkan distribusi harga produk yang relatif tersebar dengan selisih yang tidak terlalu besar antar kabupaten/kota di Kalimantan Barat. Produk terbanyak yang terjual di Kalimantan Barat didominasi oleh kategori Voucher dengan jenis barang Pulsa & Data, Voucher Gaming, dan Voucher Belanja termasuk didalamnya Voucher Listrik, Gas, & Air. Kota Pontianak tercatat sebagai daerah dengan penjualan barang terbanyak melalui kategori Perawatan & Kecantikan sebagai komoditasnya dan jenis produk terbanyak berupa Kosmetik Wajah.

PROFIL TINGKAT OKUPANSI HOTEL DI NTB SELAMA PANDEMI COVID-19 DENGAN MENGGUNAKAN BIG DATA Wiwin Srimulyani; Nurtia Nurtia; Maulana Faris; Nensi Fitria Deli; Setia Pramana
Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020
Publisher : Politeknik Statistika STIS

SARS-CoV-2 atau lebih biasa dikenal dengan COVID-19 pertama kali terjadi di Wuhan, ibukota Provinsi Hubei, China pada akhir tahun 2019 lalu. Virus covid-19 juga berdampak besar terhadap industri perhotelan dengan tingkat hunian yang jauh dibawah rata-rata musiman di seluruh Indonesia. pada saat pertama kali covid-19 diumumkan tingkat okupansi turun hingga 20% di seluruh hotel di Indonesia. Tak hanya itu kebijakan new normal juga sangat mempengaruhi preferensi masyarakat untuk berlibur dan menggunakan fasilitas akomondasi. Untuk itu penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tentang dampak covid-19 terhadap tingkat okupansi hotel di Nusa Tenggara Barat dengan menggunakan metode web scraping. Tingkat okupansi hotel didekati dengan menjumlahkan jumlah kamar total dikurangi dengan jumlah kamar tersisa kemudian hasilnya dibagi dengan jumlah kamar total lalu dikalikan dengan sebuah konstanta. Secara keseluruhan,diumumkannya covid-19 pertama kali membuat tingkat okupansi hotel di Nusa Tenggara barat turun drastis hingga 14%. Penurunan ini juga terjadi untuk hotel berbintang dan hotel dengan tipe guesthouse, hostel, resor dan hotel. Namun, penurunan ini tidak terjadi untuk hotel non bintang. Sedangkan pada era new normal, kenaikan tingkat okupansi yang bertahap terjadi di Nusa Tenggara Barat. Hal ini juga berlaku untuk hotel berbintang, non bintang, hotel dengan tipe resor dan hotel. Sebaliknya, new normal tidak terlalu mempengaruhi tingkat okupansi hotel dengan tipe guesthouse dan hostel.

IMPLEMENTASI WEB SCRAPING DALAM PENGUMPULAN BERITA KRIMINAL PADA MASA PANDEMI COVID-19 Salim Satriajati; Satria Bagus Panuntun; Setia Pramana
Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Currently, there are many news sites that provide information related to events and phenomena. On the other hand, the Covid-19 pandemic gave rise to multidimensional crises and problems. One of them is the emergence of crime in the community. This study aims to collect news on crimes that occurred during the Covid-19 pandemic from news sites. The collection of information from news sites uses web scraping techniques. Web scraping is a technique of extracting information from websites. Then, the news that has been collected can be analyzed regarding the possible trend of criminal incidents along with the trend of the Covid-19 pandemic in Indonesia. The news site used in this study is detik.com. Based on the Alexa Internet site (alexa.com), detik.com is one of the most frequently accessed news sites and included in the top 10 websites with the highest traffic in Indonesia. Meanwhile, data of Covid-19 in Indonesia comes from the KawalCOVID19.id website. The results showed that the number of criminal news reports and the number of confirmed cases of Covid-19 had the same daily trend, which was increasing. Based on this research, it can be concluded that web scraping can be implemented to gather news. The results of web scraping can then be used to find out the trend of the number of daily criminal news which is then compared with the daily trend of the number of confirmed cases of Covid-19 in Indonesia.

Co-Authors Achmad Fauzi Bagus Firmansyah Addin Maulana Aditama, Farhan Satria Alifatri, La Ode Ana Lailatul Fitriyani Ana Lailatul Fitriyani Anang Kurnia Arie Wahyu Wijayanto Arif Handoyo Marsuhandi Arkandana, M. Tharif Astrinariswari Rahmadian Prasetyo Astuti, Erni Tri Busaina, Ladisa Cahyono, Bintang Dwitya Charvia Ismi Zahrani Cholifa Fitri Annisa Dandy Adetiar Al Rizki Dede Yoga Paramartha Dede Yoga Paramartha Deli, Nensi Fitria Dewi Krismawati Dewi Krismawati Dhiar Niken Larasati Diory Paulus Pamanik Erni Tri Astuti Erwin Tanur Fajar Fathur Rachman Fajar Fatur Rachman Farakh Khoirotun Nasida Farhan Y. Hidayat Fitriyani, Ana Lailatul Fitriyyah, Nur Retno Geri Yesa Ermawan Hady Suryono Hanafi, Zulfaning Tyas Hardiyanta, I Komang Y. Hendrawan, Daffa Hidayat, Farhan Y. Hizir Sofyan I Komang Y. Hardiyanta I Nyoman Setiawan Imam Habib Pamungkas Jane, Giani Jovita Khairani, Fitri Krismawati, Dewi Ladisa Busaina Linta Ifada Linta Ifada Maftukhatul Qomariyah Virati Magfirah, Deanty Fatihatul Mariel, Wahyu Calvin Frans Maulana Faris Muhammad Farhan Muhammad Nur Aidi Muhammad Tharif Arkandana Munaf, Alfatihah Reno Maulani Nuryaningsih Soekri Putri Nasiya Alifah Utami Nazuli, Muhammad Fachry Nensi Fitria Deli Nora Dzulvawan Novandra, Rio Nur Retno Fitriyyah Nurmalasari, Mieke Nurtia Nurtia Nurwijayanti Oktari, Rina S. Panuntun, Satria Bagus Paramartha, Dede Yoga Putro, Dimas Hutomo Rahmaniar, Masna Novita Rifqi Ramadhan Rimadeni, Yeni Rina S. Oktari Rini Rahani Rutba, Sita Aliya Safrizal Rahman Safrizal Rahman, Safrizal Salim Satriajati Salwa Rizqina Putri Satria Bagus Panuntun Satria Bagus Panuntun Satria Bagus Panuntun Satria Bagus Panuntun Silalahi, Agatha Siswantining, Titin Siti Mariyah SITI MARIYAH Soemarso, Ditoprasetyo Rusharsono Suadaa, Lya Hulliyyatus Sugiri Suhendra Widi Prayoga Takdir Tasriah, Etjih Thosan Girisona Suganda Thosan Girisona Suganda Tigor Nirman Simanjuntak Titin Siswantining Usman Bustaman Usman Bustaman Utami, Nandya Rezky Wahyu Calvin Frans Mariel Wiwin Srimulyani Yuniarti Yuniarti Zen, Rizqi Annisa

Title

Found 55 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 55 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 55 Documents
Search