Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 193166 dokumen yang sesuai dengan query
cover
"Wilayah Kabupaten Lumajang adalah termasuk daerah tropis yang mempunyai perbedaan geografi, topografi, dan orografi di masing-masing lokasi. Maka kondisi cuaca/iklim di wilayah ini tidaklah selalu sama antara daerah satu dengan daerah lainnya. Dengan demikian perlu dibuat pewilayahan tipe iklim pada skala meso(kabupaten) yang sesuai dengan kondisi karakteristik iklim di daerah tersebut.
Pada penelitian ini dilakukan pengelompokan pola hujan (tipe iklim) di Kabupaten Lumajang dengan menggunakan metoda statistik, yaitu : Analisis Komponen Utama (AKU) dan Metode Pengelompokan (Clustering). Data yang digunakan adalah curah hujan harian dari 25 stasiun tahun 1988 sampai dengan 2004 dan diolah menjadi jumlah curah hujan dasarian. Dari hasil pengolahan tersebut diperoleh tiga kelompok pola hujan (tipe iklim) di wilayah Kabupaten Lumajang kemudian sebagai dasar prakiraan musim.
Prakiraan jangka panjang (musim) yang dibuat adalah Prakiraan Musim Kemarau 2004 dan Prakiraan Musim Hujan 2004/2005 serta materi yang diprakirakan adalah awal (permulaan) musim dan sifat hujan selama musim yang bersangkutan. Prakiraan musim tersebut dibuat berdasarkan analisis model ARIMA. Dengan menggunakan series data hujan dasarian mulai 1988 hingga 2003, pada setiap tipe iklim di daerah Lumajang.
Verifikasi hasil prakiraan musim kemarau 2004 dan musim hujan 2004/2005 dengan model ARIMA baik prakiraan permulaan dan prakiraan sifat musim, umumnya kurang menunjukkan hasil yang optimal.
"
[Universitas Indonesia, ], 2006
S29228
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Nachrowi Djalal Nachrowi
"This study search for proper models to forecast Jakarta Composite Index (JCI) and then compare their forecasts. The stock index from strong markets, like Dow Jane Industrial Average (DJIA) and NIKKEL as well as the index from regional markets, like SEI are expected to have strong influences on JCI. More specyfcally, it is expected that SET will be able to explain the realocation of short term fund from Thailand to indonesia through capital market due to unfavour political situation in Thailand. Other than that, exchange rate is also expected to have eject on JCI movements, By using the daily data from January 3, 2005 to January 2, 2006, the stuajzfound that the proper models to be used to forecast JCI are GARCH (22) Model and ARIM4 (1,1,0) Model. The empirical results showed that the forecast from ARIM4 Model is superior to that of GARCH Model."
2007
JEPI-7-2-Jan2007-73
Artikel Jurnal  Universitas Indonesia Library
cover
Lydia Tjahaja
"Fenomena lendutan yang terjadi pada material struktur beton dapat dikategorikan dalam dua jenis lendutan, yaitu lendutan sesaat dan lendutan jangka panjang. Lendutan sesaat adalah lendutan elastis akibat beban yang dapat dihitung dengan perhitungan mekanika teknik, di mana lendutan yang terjadi bersifat tinier terhadap pertambahan beban. Sementara lendutan jangka panjang adalah lendutan yang terjadi sebagai fungsi waktu walaupun beban tidak ditambah. Lendutan ini dipengaruhi oleh dua hal yang utama yaitu creep (rangkak) dan shrinkage (susut). Pemodelan sifat beton dalam menghitung lendutan yang telah ada selama ini merupakan model yang menggambarkan secara terpisah tingkah laku beton pada pembebanan cepat dan pembebanan jangka panjang sementara pada kenyataannya kedua jenis lendutan ini terjadi secara simultan sehingga perhitungannya tidak dapat dipisahkan, sehingga diperlukan perhitungan yang mampu menggambarkan tingkah laku beton secara lengkap. Dalam skripsi ini, Penulis akan melakukan perhitungan lendutan jangka panjang dengan pendekatan yang berbeda. Pendekatan yang digunakan oleh Penulis adalah Pemodelan Rheologis Beton oleh Dr. Ir. F.X. Supartono yang didasarkan pada sifat-sifat dasar bahan beton dalam menginterpretasikan sifat beton baik pada pembebanan cepat maupun pembebanan jangka panjang. Nilai lendutan jangka panjang didapatkan dengan mengalikan faktor pengaruh lendutan jangka panjang (?) dengan lendutan sesaat akibat beban luar yang bersifat tetap. Dalam menghitung nilai faktor pengaruh lendutanjangka panjang (?), kita menggunakan tiga peraturan untuk diperbandingkan: 1. ACI209R-12danACI435R-95 2. CEB-FIP 3. SKSNI-1991. Pada ACI dan CEB-FIP, kita harus memperhitungkan faktor-faktor koreksi akibat kondisi beton dan lingkungan yang tidak sama dengan kondisi standard yang digunakan oleh ACI dan CEB-FIP. Perhitungan dengan ACI dan CEB-FIP menggunakan beberapa pendekatan : 1. Analogi pendekatan Dan Earle Branson mengenai transformasi faktor pengaruh akibat kombinasi rangkak dan susut, di mana asumsi yang digunakan adalah pengaruh rangkak pada lendutan jangka panjang sebesar 85% sedangkan pengaruh susut sebesar 15%. 2. Dalam mencari faktor ketergantungan waktu untuk lendutan jangka panjang, kita melakukan perhitungan dengan pemodelan rheologis beton (model Fxs). Pada model Fxs faktor tersebut adalah berupa persamaah eksponensial sebagai fungsi waktu. Sementara pada SKSNI nilai faktor ketergantungan waktu untuk lendutan jangka panjang (?) berupa suatu konstanta yang langsung dapat dikalikan dengan lendutan sesaat akibat beban tetap. Hasil perhitungan menunjukkan perbedaan hasil perhitungan dengan ACI dan CEB-FIP dengan konstanta yang diberikan SKSNI. Hal ini dikarenakan batasan_faktor konstanta ketergantungan waktu untuk lendutanjangka panjang (?) yang diberikan oleh SKSNI-1991 relatif sederhana dan tidak memperhatikan faktor lingkungan yang ada. Skripsi ini juga menunjukkan bahwa pendekatan model rheologis beton (Model Fxs) temyata dapat menghasilkan hasil perhitungan yang baik dan lebih mendetail, di mana model Fxs mampu menjelaskan fenomena terjadinya lendutan pada beton dan mendapatkan nilai fungsi pengaruh ketergantungan waktu untuk lendutan jangka panjang yang kontinu. Model Fxs juga mampu menjelaskan fenomena deformasi elastis tidak dapat dipisahkan dengan deformasi rangkak dan dapat dimodelkan sebagai satu model kesatuan sehingga deformasi yang dihitung merupakan total dari deformasi jangka pendek dan deformasi jangka panjang.

The deformation phenomenon occurred in the concrete structure material can be categorized into two kind of deformation those are short-term deformation and long term deformation. The short-term deformation is an elastic deformation caused by the load that calculated with the technic mechanic calculation, where the deformation occurred is considered to be linear with the increasing of the load. While the long term deformation is a deformation that considered as a time function neglecting the increasing of the load. This deformation is affected by two main factors, the Creep and Shrinkage. The existing modeling of the concrete properties to calculate the deformation is the model that describe separately between short term and long term deformation while in the real situation, the deformations occurred simultaneously, therefore the calculation cannot be made separately. Here we require a calculation method that can make a simultaneous calculation of both deformations. This mini thesis will conduct a calculation of a long-term deformation with a different approach. The approach used in this mini thesis is Concrete Rheologic Modeling by Dr. Ir. F.X. Supartono based on the properties of the basic materials of the concrete to interpret the concrete characteristic in short term and long term loading. The value of the long-term deformation is obtained by multiplying the influence factor of long term deformation (?) with the short-term causes by the constant load. To calculate the value of the influence factor (?), there are three regulations to be compared: 1. ACI 209R -12 and ACI 435R -95 2. CEB-FIP 3. SKSNI-1991. In the ACI and CEB-FIP, we have to consider the correctional factors due the condition of the concrete and the environmental that do not match the standard condition used in ACI and CEB-FIP. The calculation using ACI and CEB-FIP conducted by several approaches: 1. The approach analogy by Dan Earle Branson concerning the influence factor transformation due to combination of the creep and shrinkage, assuming that the creep influence to the long term deformation is 85% while the shrinkage influence is 15%. 2. To obtain the dependence factor for the long-term deformation, we make a calculation with the concrete rheologic modeling (Fxs model). In the Fxs model, this factor takes form of an exponential equation as a time function. The SKSNI stated that the value of the time dependence factor for the long-term deformation (?) is a constant that can be directly multiplied with the short-term deformation due to the constant load. The result of the calculations indicates a difference between the ACI and CEB-FIP value with the SKSNI constant. This happens because the limits of the time dependence factor for the long-term deformation (?) given by SKSNI-1991 is relatively simple and do not considering the existing environmental factors. This mini thesis will also show that the concrete rheologic model (Fxs model) approach is able to make a good and detailed calculation, where the Fxs model can explain the phenomenon of concrete deformation and to obtain a continues value of time dependency factor for the long term deformation. The Fxs model can also explain an elastic deformation that cannot be separate with the creep deformation and can be modeled as an entity to obtain a calculation of the deformation as a total of a short term and long term deformation."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2000
S34883
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Billy Aji Wicaksono
"Tesis ini membahas prediksi penggunaan fixed broadband pada tahun 2025, karena target jumlah penetrasi pengguna Fixed Broadband yang belum tercapai pada tahun 2014. Melalui pendekatan Technology Acceptance Model serta memprediksi pengguna fixed broadband di Indonesia menggunakan data runtun waktu. Pendekatan yang digunakan dalam penelituan ini adalah pendekatan penelitian kuantitatif asosiatif, serta prediksi menggunakan model ARIMA. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keinginan menggunakan fixed broadband sangat dipengaruhi oleh sikap dan persepsi kegunaan (manfaat) fixed broadband. Oleh sebab itu disarankan agar dalam memasarkan produk-produk fixed broadband menonjolkan fitur manfaat yang dapat mendorong sikap positif terhadap fixed broadband. Sehingga dapat dihasilkan jumlah pengguna Fixed Broadband mencapai 13 juta pengguna pada akhir tahun 2025 dengan tingkat penetrasi sebesar 70,45% berdasarkan data tahun 2017-2025. Disamping itu agar prediksi pengguna fixed broadband dapat dilakukan dengan baik, pada penelitian selanjutnya disarankan untuk melakukan prediksi terhadap penetrasi fixed broadband menggunakan faktor-faktor tingkatan ekonomi dan sosial seseorang, lingkungan politik, ekonomi, sosial dan budaya serta tahapan ketersediaan jaringan kabel yang diperlukan.

This thesis discusses the use of fixed broadband in 2025, because the penetration target of Fixed Broadband users has not been achieved in 2014. The Technology Acceptance Model approach and predicts fixed broadband users in Indonesia uses time series data. The approach used in this research is an associative quantitative approach, and predictions using the ARIMA model. The results show that the desire to use fixed broadband is largely determined by attitudes and perceptions of the usefulness (benefits) of fixed broadband. Therefore, it is recommended that in marketing fixed broadband products highlight features that can encourage a positive fixed broadband attitude. So that the number of Fixed Broadband users can reach 13 million users by the end of 2025 with a penetration rate of 70.45% based on 2017-2025 data. In addition, so that fixed broadband predictions can be made well, in future research it is recommended to predict fixed broadband penetration using factors such as one's economic and social level, political, economic, social and cultural environment as well as the availability of the required network."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2020
T-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Sameera Ramadhani
"Ketidakpastian jumlah penumpang pesawat meningkat karena kenaikan tren penggunaan pesawat sebagai pilihan moda transportasi di Indonesia beberapa tahun kebelakang. Hal ini menyebabkan dibutuhkannya kemampuan untuk mengakomodasi kenaikan tersebut bagi perusahaan penerbangan untuk mempertahankan posisinya dalam industri. Pembuatan strategi sangat dipengaruhi oleh keakuratan prediksi. Karena itu, model prediksi yang akurat sangat dibutuhkan. Penelitian ini menggunakan metode neural networks yang telah teruji sebagai metode berbasis data mining dengan hasil akurasi lebih tinggi dibandingkan dengan metode tradisional untuk membuat model terbaik untuk memprediksi jumlah penumpang pesawa. Sebagai perbandingan, metode Autoregressive Integrated Moving average (ARIMA) akan digunakan. Objek dari penelitian ini adalah data jumlah penumpang bulanan dari salah satu perusahaan penerbangan di Indonesia, berfokus pada dua rute utama dengan keuntungan terbesar yaitu rute Jakarta-Yogyakarta (CGK-JOG) dan rute Jakarta-Singapura (CGK-SIN), dimana masing-masing rute ini merepresentasikan rute domestik dan rute internasional. Prediksi selama 12 periode ke depan akan dilakukan dengan model terbaik dari masing-masing metode. Nilai mean absolute percentage error (MAPE) akan dibandingkan dan Theil’s U Statistic akan dilihat untuk menilai apakah model sudah representatif. Pada kedua rute, dapat dilihat bahwa metode neural networks menghasilkan nilai error yang lebih baik daripada ARIMA dengan nilai MAPE sebesar 1.29% untuk rute CGK-JOG dan 1.66% untuk rute CGK-SIN.

Demand uncertainty has been increasing as a result of the rising trend of using airplanes as a transportation mode option in Indonesia over the years. This condition results in the need for the ability to accommodate the rise for airline companies to withstand within the industry. Strategy formulation is highly determined by the forecast accuracy. Thus, accurate forecasting models are highly required. In this study, neural network is proposed to create the best-fitted model to predict future values. Neural network is a data mining-based approach that has already been tested to result in more accurate predictions than traditional methods. As a comparison with the traditional model, Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model is applied. This study used monthly passenger data from Indonesian airlines, focused on Jakarta-Yogyakarta (CGK-JOG) and Jakarta-Singapore (CGK-SIN) routes which are the representatives of the most profitable route for both domestic and international flight. MAPE of both methods were then compared and Theil’s U Statistic were calculated to see whether the models are suitable. Forecasted future demand for the next 12 months were calculated, where in both routes neural network produced better value than ARIMA with MAPE of 1.29% for CGK-JOG route and 1.66% for CGK-SIN route.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2020
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Achmad Faiz Siraj
"PM2.5 merupakan salah satu penyebab tingginya angka polusi di Jakarta. Skripsi ini akan membahas penerapan Recurrent Neural Network jenis Long Short-Term Memory (RNN-LSTM) dan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), dua metode yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi pada dataset jenis time series, sebagai algoritma untuk melakukan prediksi pada kandungan polutan PM2.5 di Jakarta. Terdapat dua jenis preprocessing yang diujicoba pada pengujian ini, yaitu dengan imputation menggunakan mean dan linear interpolation. Saat pembuatan model pada ARIMA, dilakukan pengaturan order untuk mencari model terbaik yang dapat melakukan prediksi dengan akurasi tertinggi. Sementara untuk RNN-LSTM, pencarian model terbaik dilakukan dengan melakukan serangkaian ujicoba dengan perubahan pada beberapa parameter seperti ukuran dari rolling window, batch size, dan optimizer. Berdasarkan hasil akurasi, didapatkan model dengan ARIMA order (2,0,1) sebagai model paling baik ketika dilakukan ujicoba dengan imputation jenis mean dengan RMSE sebesar 17,84. Lebih baik dari hasil yang didapatkan RNN-LSTM pada metode imputation tersebut yang hanya mendapat RMSE 18,00. Namun RNN-LSTM memiliki hasil akurasi yang lebih baik ketika dilakukan ujicoba dengan metode imputation dengan linear interpolation dimana RMSE yang didapatkan sebesar 17,47. Lebih baik dari ARIMA yang hanya mendapat RMSE sebesar 17,66.

PM2.5 is one of the causes of Jakarta’s high pollution level. This thesis will discuss the implementation of Recurrent Neural Network type Long Short-Term Memory (RNN-LSTM) and Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), two algorithm that are able to predict a time series dataset, as two algorithms used to do a forecasting in PM2.5 pollutant level in Jakarta. There are two preprocessing used in this test, mean imputation and linear interpolation. In ARIMA, tweaking to find
model with best accuracy was done by altering its order. While in RNN-LSTM, the search for the best model was done by tweaking several parameters such as the size of its rolling window, batch size, and optimizer. Based on its accuracy, an ARIMA model with order of (2,0,1) was found as the best model during the test with mean imputation with RMSE of 17,84 compared to RNN-LSTM’s 18,00. But RNNLSTM has better accuracy when tested with linear interpolation, where it got RMSE of 17,47. Where ARIMA only has RMSE of 17,66.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2021
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Andri Junico
1995
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Machfud Nilriad
1996
S33570
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Titovianto Widyantoro
"Sektor ketenagalistrikan merupakan bagian penting dalam pembangunan energi, disamping menghasilkan energi final yang sangat dibutuhkan, dilain pihak dalam pembangkitannya membutuhkan energi fosil yang cukup dominan. Pertumbuhan sektor ini mengalami perkembangan yang sangat pesat, hal ini sesuai dengan pertumbuhan ekonomi Indonesia dan pertumbuhan pendapatan perkapita yang semakin meningkat pula. Pemakaian listrik ini tahun 1997/1998 meningkat lebih 44 kali dibanding tahun 1969/1970 sedangkan pertumbuhan kapasitas terpasangnya meningkat lebih 63 kali pada tahun yang sama. Pertumbuhan konsumsi dan kapasitas yang sangat tinggi serta masalah jenis industri ini yang menganut prinsip supply follow demand sangat membutuhkan peramalan permintaan yang tepat, sehingga diharapkan akan tersedia listrik yang andal sekaligus efisien. Hal ini sesuai dengan tujuan utama sektor ketenagalistrikan di Indonesia yaitu untuk mengembangkan listrik pedesaan dan memperkuat pasokan listrik untuk masyarakat serta mengembangkan sistem kelistrikan nasional yang efisien dengan pengembalian investasi yang memadai.
Dalam tesis ini digunakan analisis permintaan dengan model sistem dinamik yang bersifat deduktif dan mampu menghilangkan kelemahan-kelemahan dalam asumsi-asumsi, sehingga kesepakatan asumsi dapat diperoleh agar dapat diperkirakan permintaan listrik mendekati kenyataan yang ada. Dalam model ini dipilih faktor-faktor yang paling mempengaruhi permintaan tenaga listrik yaitu pertumbuhan ekonomi (PDB), harga listrik dan jumlah pelanggan/cakupan listrik (rasio elektrifikasi). Mengingat banyaknya faktor lain yang juga mempengaruhi seperti inflasi, nilai tukar, konservasi energi dll., yang berhubungan dengan pertumbuhan ekonomi maka dalam analisis dibuat skenario dasar, pesimis dan optimis dengan mengubah skala pertumbuhan PDBnya.
Dari hasil regresi ekonometrinya secara umum terlihat variabel PDB, cakupan listrik menunjukkan elastisitas positif, sedangkan untuk harga menunjukkan elastisitas negatif baik untuk Jawa-Bali maupun Indonesia. Hasil regresi juga menunjukkan adanya persamaan koefisien antara Jawa-Bali dan Indonesia, selain itu koefisien LR term cukup besar (dibanding koefisien lain) sehingga menunjukkan adanya masalah stok dan delay permintaan yang cukup besar. Selain itu terlihat bahwa dampak perubahan dari harga, pendapatan dan ketersediaan listrik terhadap permintaan listrik tidak cepatllangsung (terlihat dari koefisien yang relatif kecil). Dari hasil uji statitistik memperlihatkan tidak adanya penyimpangan baik multikolinearitas, otokorelasi maupun heteroskedasitas.
Dari seluruh skenario permintaan tahun 1998 -2000 terlihat pertumbuhan permintaan naik cukup tinggi untuk Indonesia pertumbuhan optimis 6.41 %, dasar 5.73 % dan pesimis 4.9 %. Sedangkan untuk Jawa-Bali pertumbuhannya lebih tinggi yaitu pertumbuhan optimis 7.14 %, dasar 6.27 % dan pesimis 5.54 %. Secara kuantitatif kenaikan permintaan adalah 3 s/d 4 kali lipat, demikian juga konsumsi per kapitanya naik sekitar 2 s/d 3 kali walaupun relatif masih rendah dibanding negara maju. Walaupun terjadi peningkatan pertumbuhan permintaan cukup tinggi akan tetapi permintaan listrik tersebut masih lebih tinggi dibanding pertumbuhan PDB, intensitas konsumsi terhadap PDB masih diatas 1, yang menunjukkan penggunaan energi belum efektif dan efisien. Dari segi komposisi terlihat bahwa komposisi pangsa permintaan listrik rerata baik Jawa-Bali maupun Indonesia sektor lndustri terbesar masih sangat dominan yaitu sekitar 61 %, kemudian diikuti oleh sektor Rumah tangga 25 %, sektor Komersial 10 % dan sektor Publik 4 %.
Dibandingkan dengan skenario permintaan studi atau penelitian yang sudah ada, maka skenario dalam tesis ini lebih realistis sesuai dengan kondisi krisis ekonomi dan kemampuan negara. Diharapkan dengan skenario yang realistis ini prinsip supply follow demand dapat diterapkan dengan baik."
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2000
T10045
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Billy Aji Wicaksono
"Tesis ini membahas prediksi penggunaan fixed broadband pada tahun 2025, karena target jumlah penetrasi pengguna Fixed Broadband yang belum tercapai pada tahun 2014. Melalui pendekatan Technology Acceptance Model serta memprediksi pengguna fixed broadband di Indonesia menggunakan data runtun waktu. Pendekatan yang digunakan dalam penelituan ini adalah pendekatan penelitian kuantitatif asosiatif, serta prediksi menggunakan model ARIMA. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keinginan menggunakan fixed broadband sangat dipengaruhi oleh sikap dan persepsi kegunaan (manfaat) fixed broadband. Oleh sebab itu disarankan agar dalam memasarkan produk-produk fixed broadband menonjolkan fitur manfaat yang dapat mendorong sikap positif terhadap fixed broadband. Sehingga dapat dihasilkan jumlah pengguna Fixed Broadband mencapai 13 juta pengguna pada akhir tahun 2025 dengan tingkat penetrasi sebesar 70,45% berdasarkan data tahun 2017-2025. Disamping itu agar prediksi pengguna fixed broadband dapat dilakukan dengan baik, pada penelitian selanjutnya disarankan untuk melakukan prediksi terhadap penetrasi fixed broadband menggunakan faktor-faktor tingkatan ekonomi dan sosial seseorang, lingkungan politik, ekonomi, sosial dan budaya serta tahapan ketersediaan jaringan kabel yang diperlukan.

This thesis discusses the use of fixed broadband in 2025, because the penetration target of Fixed Broadband users has not been achieved in 2014. The Technology Acceptance Model approach and predicts fixed broadband users in Indonesia uses time series data. The approach used in this research is an associative quantitative approach, and predictions using the ARIMA model. The results show that the desire to use fixed broadband is largely determined by attitudes and perceptions of the usefulness (benefits) of fixed broadband. Therefore, it is recommended that in marketing fixed broadband products highlight features that can encourage a positive fixed broadband attitude. So that the number of Fixed Broadband users can reach 13 million users by the end of 2025 with a penetration rate of 70.45% based on 2017-2025 data. In addition, so that fixed broadband predictions can be made well, in future research it is recommended to predict fixed broadband penetration using factors such as one's economic and social level, political, economic, social and cultural environment as well as the availability of the required network."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2021
T-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>