Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 133211 dokumen yang sesuai dengan query
cover
So Yuan
"Perusahaan asuransi membutuhkan probabilitas ruin pada waktu hingga (finite time) untuk mengukur risiko kebangkrutan yang mungkin terjadi dalam jangka waktu tertentu. Selain itu, pengetahuan akan probabilitas ruin pada waktu hingga dan distribusi bersama dari waktu ruin dan defisit saat ruin bermanfaat bagi perusahaan asuransi untuk menerapkan strategi dan langkah-langkah yang diperlukan untuk mengurangi kemungkinan kebangkrutan dan meminimalkan dampaknya. Dalam skripsi ini, diformulasikan fungsi densitas probabilitas dari waktu ruin dan fungsi densitas probabilitas bersama dari waktu ruin dan defisit saat ruin pada model risiko Erlang(2), yakni model risiko pembaruan dengan jarak antarklaim berdistribusi Erlang(2), menggunakan teknik transformasi Laplace dan inversinya. Berdasarkan simulasi yang dilakukan untuk menganalisis distribusi waktu ruin dan distribusi bersama dari waktu ruin dan defisit saat ruin, diperoleh bahwa parameter model risiko Erlang(2) yang berpengaruh terhadap probabilitas ruin pada waktu hingga adalah parameter distribusi besar klaim individu, parameter distribusi jarak waktu antarklaim, laju pemasukan premi, dan nilai awal proses surplus. Probabilitas ruin pada waktu hingga bernilai semakin kecil pada saat besar klaim individunya semakin kecil, jarak antarklaimnya semakin lebar, nilai laju pemasukan klaim semakin besar, dan nilai awal proses surplus semakin besar. Dengan mengetahui formulasi probabilitas ruin pada waktu hingga, untuk suatu portofolio asuransi dengan distribusi besar klaim individu dan distribusi jarak antarklaim tertentu, perusahaan dapat meningkatkan laju pemasukan premi dan meningkatkan besar cadangan teknis untuk menurunkan probabilitas ruin waktu hingga mencapai tingkat solvabilitas yang diinginkan.

Insurance companies need finite time ruin probability to measure the risk of bankruptcy that may occur within a certain time period. Furthermore, knowledge of the finite time ruin probability and the joint distribution of the time of ruin and the deficit at ruin is beneficial for insurance companies in implementing the necessary strategies and measures to reduce the probability of bankruptcy and minimize its impact. In this undergraduate thesis, the probability density function of the time of ruin and the joint probability density function of the time of ruin and deficit at ruin in the Erlang(2) risk model, which is a renewal risk model under which claim inter-arrival times are distributed as an Erlang(2) distribution, is obtained using Laplace transformation and inversion techniques. Based on simulations carried out to analyze the distribution of the time of ruin and the joint distribution of the time of ruin and the deficit at ruin, it was found that the parameters of the Erlang(2) risk model that affects the finite time ruin probability are the distribution parameters of the individual claim amounts, the distribution parameters of the claim interarrival times, the premium rate, and the initial value of the surplus process. The finite time ruin probability decreases as the indiviual claim amounts decrease, the claim inter-arrival times increase, the premium rate increases, and the initial value of the surplus process increases. By knowing the formula for the finite time ruin probability, for an insurance portfolio with some distribution of individual claim amounts and claim inter-arrival times, the company can increase its premium rate and its reserves to reduce the finite time ruin probability to achieve the desired solvency level."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2024
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Paul Setio Kartono
"Banyak fenomena yang terjadi dalam industri asuransi jiwa pada saat krisis ekonomi terjadi pada tahun 1998-2000. Nilai tukar mata uang asing yang naik tajam, suku bunga yang berfluktuasi, jatuhnya sektor perbankan, pengangguran meningkat. merupakan beberapa indikator krisis ekonomi yang memberi dampak yang sangat besar terhadap industri asuransi jiwa. pemerintah melalui Departemen Keuangan, kemudian mengeluarkan peratutan baru dalam pengukuran Batas Solvabilitas Minimum yaitu dengan metode RBC Peraturan baru tersebut dimaksudkan untuk lebih melindungi konsumen dan meningkatkan transparansi perusahaan asuransi jiwa.
Karya akhir ini mempunyai tujuan untuk meneliti apakah rasio RBC yang digunakan untuk menilai solvabilitas perusahaan asuransi jiwa berkorelasi dengan metode lain pengukuran tingkat kesehatan perusahaan asuransi jiwa. Metode pembanding yang dipilih adalah Ruin probability. Dalam beberapa literatur aktuaria seperti yang ditulis oleh Bowers, Daykin, Panjer. Wilimot dan lain-lain Ruin Probability merupakan metode pengukuran kesehatan perusahaan asuransi jiwa yang bersifat teoritis. Ruin probability merupakan pengembangan dan analisis stokastik pada teori risiko. Metode ini kontras dengan metode RBC yang menilai risiko berdasarkan perhitungan praktis pada perusahaan asuransi jiwa. Dengan memilih metode Ruin Probability sebagai pembanding RBC, diharapkan tulisan ini mempunyai nilai tambah.
Studi ini berdasarkan metodologi cross sectional analysis dalam mencari hubungan antara RBC dan Ruin Probability Cross sectional analysis dipilih karena peraturan mengenai RBC baru mulai diterapkan tahun 2000. Data yang digunakan adalah data keuangan tahun 2001, sedangkan analisis trend investasi menggunakan data dari tahun 1995.
Hipotesis pertama adalah RBC mempengaruhi Ruin Probability secara signifikan. pengujian dilakukan dengan uji F dan t pada model regresi linier antara RBC sebagai variabel independen dan Ruin Probability sebagai variabel dependen. Hasil pengujian menunjukkan bahwa RBC tidak mempengaruhi Ruin Probability secara signifikan (tingkat signifikansi a=5%). Lemahnya korelasi antara RBC dan Ruin Probability diakibatkan oleh:
. Penerapan metode RBC yang masib barn dan pelaksanaanya bertahap, sehingga rasio RBC yang dimiliki oleh masing-masing perusahaan asuransi masib terdapat perbedaan yang cukup signifikan antara satu dengan yang lainnya
. Beeberapa ukuran dalam perhitungan Ruin Probability menggunakan benchmark dan beberapa indikator ekonomi yang mungkin kurang tepat dalam mencerminkan kondisi risiko yang sebenarnya.
. Dalam perhitungan RBC, beberapa sekuritas yang diterbitkan pemerintah tidak mempunyai risiko sama sekali. Dalam telaah teori dan hasil pengujian menunjukkan bahwa sekuritas pemerintah mempunyai risiko suku bunga yang tidak seharusnya diabaikan. Investasi pada beberapa instrumeb termasuk penyertaan langsung dan properti diberi angka factor yang cukup kecil dibanding dengan variansinya.
. Perhitungan nsiko akibat deviasi kewajiban pada metode RBC hanya memperhitungkan net amount at risk tanpa memperhitungkan jumlah polis yang ada. Menurut hukum bilangan besar, jumlah polis yang berbeda meskipun net amount at risk sama menghasilkan risiko yang berbeda.
Hipotesis kedua adalah apakah Ruin Probability kelompok sampe dengan RBC lebih besar dari 120% (sesuai dengan persyaratan pemerintah) secara statistic Iebih rendah daripada kelompok sampel dengan RBC lebih kecil dari 120%. Pengujian dilakukan dengan metode tes sampel independen dan uji Levene. Hasil pengujian mengindikasikan bahwa Ruin Probability kelompok sampel I (RBC>120%) secara statistik tidak lebih kecil daripada kelompok sampel 2 (RBC<120%), dengan tingkat signifikansi a=5%. Hasil lain dari pengujian ini menyebutkan bahwa variansi dan kelompok sampel 1 secara statistik Lebih kecil daripada kelompok sampel 2. Hal ini membawa penelitian kepada hipotesis ketiga.
Hipotesis ketiga sama dengan hipotesis pertama tetapi data yang digunakan adalah data pada kelompok sampel I yaitu perusahaan asuransi jiwa dengan RBC>120%. Ternyata hasil pengujian mengindikasikan bahwa untuk perusahaan asuransi jiwa dengan RBC>120%, rasio RBC secara signifikan mempengaruhi besar kecilnya Ruin Probability dengan tingkat signifikansi a=5%.
Hasil temuan ini memberikan implikasi kepada beberapa pihak. Bagi masyarakat konsumen asuransi jiwa, penilaian kesehatan perusahaan asuransi tidak hanya berdasarkan atas rasio RBC, tetapi sebaiknya menilai juga aspek kualitatifnya. Kemudian bagi Regulator, adalah tantangan untuk memperbaiki atau melengkapi peraturan yang sudah ada. Selanjutnya bagi akademisi dan peneliti lain, penelitian ini masih pada tahap awal dan dapat dilanjutkan dengan pengukuran-pengukuran dan metode yang iebih terperinci sehingga didapat hasil yang lebih akurat."
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2003
T3799
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
"Tugas akhir ini bertujuan menentukan probabilitas ruin yang digunakan sebagai salah satu ukuran risiko keuangan perusahaan asuransi. Dibahas perhitungan probabilitas ruin melalui rumus langsung dan melalui variabel random maximal aggregate loss. Untuk perhitungan probabilitas ruin melalui rumus langsung dibahas hubungan antara probabilitas ruin dengan koefisien penyesuai dalam suatu persamaan. Dari persamaan tersebut dapat ditentukan batas atas dari probabilitas ruin. Sedangkan perhitungan probabilitas ruin melalui variabel random maximal aggregate loss, probabilitas ruin dapat dihitung melalui fungsi survival dari maximal aggregate loss. Selanjutnya, dengan menggunakan fungsi pembangkit momen dari maximal aggregate loss akan dicari probabilitas ruin pada besar klaim berdistribusi campuran dari dua distribusi eksponensial."
Universitas Indonesia, 2007
S27668
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Mufri Dharmawan
"Mencapai tingkat pengembalian yang tinggi adalah tujuan umum yang ingin dicapai dalam pengelolaan portofolio investasi, namun demikian tingkat pengembalian yang tinggi mendatangkan risiko yang tinggi pula. Bagi perusahaan asuransi jiwa risiko investasi yang lebih tinggi dapat menyebabkan terjadinya ketidaksesuaian antara nilai kekayaan dan kewajiban yang berpotensi menciptakan peluang terjadinya keruntuhan Probability of Ruin . Tesis ini menggunakan proksi nilai Value at Risk VaR untuk menguji apakah risiko investasi secara statistik mempengaruhi peluang terjadinya keruntuhan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai VaR valid untuk mengukur risiko investasi dan tidak secara signifikan mempengaruhi peluang terjadinya keruntuhan pada perusahaan asuransi jiwa di Indonesia.

Achieving higher returns is a common goal in the investment portfolio management, although, it could expose the portfolio to a higher risk level. For life insurance companies, higher investment risk may lead to a problem of asset liability mismatch that could potentially increase the probability of ruin. This thesis uses Value at Risk VaR as a proxy indicator for estimating portfolio risk and examines whether the presence of higher investment risk has a statistically significant effect on the company's probability of ruin. The results showed that the value of VaR is a valid tool for measuring portfolio risk and does not significantly affect the probability of ruin in the life insurance company in Indonesia.
"
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2016
T-Pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Nainggolan, Ester Vania
"

Perusahaan asuransi perlu memastikan bahwa mereka memiliki dana yang cukup untuk membayar segala biaya dan kewajibannya, agar terhindar dari gagal bayar. Teori ruin dapat membantu dalam memahami kerentanan perusahaan mengalami peristiwa gagal bayar tersebut. Dalam compound Poisson ruin model digunakan asumsi bahwa premi diterima dalam jumlah konstan, dan besar klaim dengan jarak antarklaim saling bebas. Skripsi ini mengembangkan model ruin tersebut dengan menggunakan asumsi yang lebih sesuai dengan keadaan di dunia nyata, yaitu premi yang diterima mengikuti proses compound Poisson dan terdapat dependensi antara besar klaim dan jarak antarklaim. Kemudian, ditelaah pula fungsi discounted penalty dari model ruin yang baru tersebut. Fungsi discounted penalty merupakan fungsi yang cukup penting dalam teori ruin karena dapat menjadi ekspresi dari kuantitas penting dalam teori ruin, termasuk probabilitas ruin. Setelah itu, dilakukan contoh perhitungan probabilitas ruin melalui fungsi discounted penalty yang telah ditelaah dan dilakukan juga analisis pengaruh rate distribusi waktu antarklaim 𝜆1 dan 𝜆2 terhadap probabilitas ruin. Diperoleh bahwa semakin kecil rate 𝜆1 dan 𝜆2, waktu antarklaim semakin besar sehingga probabilitas ruin semakin kecil. Sedangkan untuk rate 𝜆1 dan 𝜆2 yang semakin besar, waktu antarklaim semakin kecil sehingga probabilitas ruin semakin besar.


Insurance companies need to ensure that the company have sufficient funds to pay all its cost and obligations to cover losses. The ruin theory can help in understanding the company’s vulnerability to ruin. In the compound Poisson ruin model, there are assumptions used such as that premiums are received in a constant amount, and that the claim size and claim interval are independent with each other. This final paper develops the compound Poisson ruin model by using new assumptions that are more in line with the real conditions in daily life. The assumptions used in this final paper are that the premiums are received following the compound Poisson process, and that there are dependencies between claim size and claim interval. Then, the discounted penalty function of this new ruin model is also studied, because discounted penalty function can be used as an expression of some quantities in the ruin theory including the probability of ruin. Furthermore, the illustration of calculating the probability of ruin through the studied discounted penalty function is presented and analysis of the effect of claim interval rate distribution 𝜆1 and 𝜆2 with respect to ruin probability. As the result, the smaller the claim interval rate 𝜆1 and 𝜆2, the claim interval is bigger so that the ruin probability is smaller. On the other hand, for a bigger 𝜆1 and 𝜆2 value, the claim interval is smaller so that the ruin probability is bigger.
"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2022
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
"Dalam tugas akhir ini, akan dibahas mengenai distribusi bersama dari
surplus sesaat sebelum ruin dan defisit saat ruin untuk klaim yang berkorelasi
waktu. Kadang-kadang suatu klaim yang diajukan dapat memicu munculnya
klaim lain sehingga terdapat korelasi waktu antara klaim-klaim tersebut. Klaim
pemicu biasanya disebut main claim dan klaim yang dipicu disebut by claim.
Dengan menggunakan proses surplus baru, law of total probability, dan
fungsi pembangkit probabilitas (generating function) akan diperoleh distribusi
bersama dari surplus sesaat sebelum ruin dan defisit saat ruin untuk klaim
yang berkorelasi waktu.Skripsi ini juga akan membahas mengenai
penggunaan distribusi tersebut terhadap main claim dan by claim yang
berdistribusi geometri."
Universitas Indonesia, 2007
S27758
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Universitas Indonesia, 1997
S27473
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Andreas Fendisa Putra
"ABSTRAK
Dengan semakin berkembangnya metode soil improvement, khususnya dengan
menggunakan Prefabricated Vertical Drain (PVD), maka diperlukan perhatian
khusus dalam menganalisa PVD. Pada umumnya kecepatan waktu konsolidasi
dipengaruhi oleh jarak dan panjang PVD. Analisa yang digunakan biasanya
menggunakan model konsolidasi 1 dimensi. Seiring perkembangan teknologi
komputansi, perhitungan PVD dapat dilakukan dengan metode elemen hingga 3
dimensi. Model 3 dimensi memiliki keakuratan yang baik namun tingkat
kompleksitas yang lebih tinggi. Perhitungan PVD pada umumnya menggunakan
model 2 dimensi / plane strain model. Agar model 2 dimensi memiliki keakuratan
yang baik diperlukan ekivalensi permeabilitas tanah asli dan jarak PVD. Penulis
menitikberatkan kedua hal tersebut dengan harapan diperoleh model yang tepat
dalam perhitungan PVD sesuai dengan kenyataan di lapangan

ABSTRACT
With the development of the soil improvement method, especially using
prefabricated vertical drain (PVD) it is necessary to analyize accurately. Generally
the rate of consolidation time depends on two factor, spacing and the length of
PVD. One dimension consolidation calculation is often used to analyze PVD.
With development in computation technology, PVD calculation can be done by
finite element method three dimension which has good accuration but more
complex. In fact, two dimension model used to calculate PVD in order to have
good accuration the permeability of soil and the spacing of PVD must be
equivalent with three dimension model. Thw writer will focus in these factors in
hopes to obtain the right PVD calculation model accordance with the fact in field;"
2015
T44730
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Mochamad Sina Sulaeman
"Kegagalan korosi di bawah insulasi atau corrosion under insulation (CUI) masih terjadi di industri dan selain itu biaya untuk mengatasi CUI mencapai 40-60% total biaya perawatan. Di era revolusi industri 4.0, metode Machine Learning (ML) telah banyak diajukan dan diterapkan baik dalam prediksi maupun interpretasi data inspeksi untuk kasus CUI. Penerapan ML dapat bertujuan untuk memperbaiki ataupun meningkatkan akurasi prediksi CUI dari standar yang sudah ada.
Pada penelitian ini, API RP 581 digunakan sebagai baseline asesmen kuantitatif penentuan probabilitas kegagalan dari CUI. Prediksi laju korosi CUI berdasarkan API RP 581 dan data laju korosi aktual di lapangan menunjukkan adanya perbedaan, Perbedaan laju korosi ini dapat mengakibatkan perbedaan nilai prediksi probabilitas kegagalan, oleh karena itu ML diterapkan untuk memperbaiki prediksi probabilitas kegagalan dengan mempelajari data inspeksi lapangan. K-Nearest Neighbor (KNN) dan Logistic Regression (LR) adalah dua model pilihan utama.
Berdasarkan nilai akurasi dan R2, metode LR memiliki nilai tertingi sehingga dipilih untuk proses prediksi selanjutnya. Langkah selanjutnya adalah pemilihan variabel minimum untuk prediksi dimana secara nilai akurasi dan R2 diperlukan minimum 5 variabel untuk prediksi yaitu temperatur, tipe insulasi, tipe siklus temperatur, diameter, ketebalan aktual. Pengujian model terhadap data pengukuran terakhir menunjukkan nilai prediksi yang tepat terhadap nilai probabilitas kegagalan prediksi awal dengan nilai probabilitas diatas minimum 57%. Hasil menunjukkan bahwa LR dapat digunakan untuk melakukan prediksi kegagalan CUI berdasarkan data lapangan.

Failure due to Corrosion Under Insulation (CUI) is still recorded in the industry and CUI maintenance cost is expected up to 40-60% of overall maintenance cost. In the era of Industrial Revolution 4.0, Machine Learning (ML) has been proposed and implement for prediction and interpretation of inspection data for CUI cases. The purpose of ML implementation is to improve or refine accuracy CUI prediction based on available standard.
In this research, API RP 581 has been implemented as baseline of quantitative assessment for determination of CUI probability of failure. Based on observation, there were differences between CUI corrosion rate from API RP 581 and aktual CUI corrosion rate. These differences may result in value of predicted probability of failure; therefore implementation of ML is expected to enhance prediction based on aktual field data. KNearest Neighbor (KNN) and Logistic Regression (LR) are primary method selected for ML model development.
Based on accuracy value and R2, model developed by LR has higher values based on those criteria hence further model development is prepared using LR. In the next process, minimum variable selection for prediction shows that a minimum of 5 variable is required for prediction including temperatur, type of insulation, cyclic temperatur, pipe diameter, aktual pipe wall thickness. For the last step, testing of model indicates similarity of initial and prediction values with minimum prediction probability above 57%. Thus, research shows that LR can be utilized to predict CUI based on aktual field data in lieu of API RP 581.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2021
T-Pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Marwan Sofyan
"Latar Belakang: Diabetes Melitus tipe 2 diketahui sebagai ancaman serius bagi kesehatan masyarakat karena dampaknya yang sangat luas bagi kehidupan masyarakat dan perekonomian. Data dari International Diabetes Federation (IDF) menunjukkan prevalensi diabetes di Indonesia tahun 2021 mencapai 19,5 juta. Sejumlah review menunjukkan bekerja dengan waktu kerja yang panjang (long working hours) memiliki efek yang buruk bagi kesehatan, khususnya gangguan metabolik.
Tujuan: Mendapatkan bukti apakah waktu kerja yang panjang merupakan faktor risiko yang meningkatkan kejadian diabetes melitus pada pekerja non sedentary.
Metode: Penelusuran literatur dilakukan melalui PubMed, Scopus, dan Proquest. Seleksi pertama dilakukan dengan menelusuri artikel sesuai kata kunci. Dari Pubmed didapatkan 61 artikel, dari Proquest 242 artikel, dan melalui Scopus didapatkan 437 artikel. Berikutnya dilakukan skrining berdasarkan judul dan abstrak, kriteria inklusi dan eksklusi, kemudian dilakukan dengan melihat teks penuh dan didapatkan 3 artikel yang relevan dan paling sesuai mendekati PICO dan menjawab pertanyaan klinis.
Hasil: Setelah dilakukan penelusuran dari tiga artikel, yang paling relevan dan cukup valid diperoleh hanya satu artikel. Berdasarkan penelitian Bannai, et al dengan studi cohort di Jepang didapatkan HR 2.28; 95% CI, 1.13–4.82 untuk pekerja non-clerical dan shift dengan number needed to harm (NNH) 12. Namun, penelitian ini tidak menunjukkan hubungan sebab akibat yang jelas. Penelitian lainnya dari Kuwahara, et al, untuk jenis kategori pekerjaan field work didapatkan nilai nilai OR 1.02 (95% CI 0.55-1.92), sedangkan penelitian Baek, et al menunjukkan pekerja blue collar memiliki kemungkinan terjadi prediabetes lebih tinggi jika waktu kerja lebih banyak dengan aOR=1.54 (95% CI 1.15 to 2.06). Dua penelitian ini tidak cukup valid dijadikan dasar karena merupakan studi cross sectional.
Kesimpulan: Pada pekerja non-sedentary, belum didapatkan cukup bukti yang mendukung hubungan waktu kerja panjang dengan meningkatnya risiko diabetes melitus tipe 2.

Background: Type 2 Diabetes Mellitus is known as a serious threat to public health because of its very broad impact on people's lives and the economy. Data from the International Diabetes Federation (IDF) shows the prevalence of diabetes in Indonesia in 2021 has reached 19.5 million. A number of reviews show that working long hours (long working hours) has a negative effect on health, especially metabolic disorders.
Objective: Determine whether long working hour is a risk factor that increases the incidence of diabetes mellitus in non-sedentary workers.
Method: Literature search was conducted through PubMed, Scopus, and Proquest. The first selection is made by searching for articles according to keywords. From Pubmed, 61 articles were obtained, from Proquest 242 articles, and through Scopus, 437 articles were obtained. Next, screening was carried out based on title and abstract, inclusion, and exclusion criteria, then carried out by looking at the full text and obtained 3 articles that were relevant and most suitable to approach PICO and answer clinical questions.
Result: After searching the three articles, the most relevant and valid enough was obtained only one article. Based on research by Bannai, et al with cohort study in Japan, HR was found to be 2.28; 95% CI, 1.13–4.82 for non-clerical and shift workers with number needed to harm (NNH) 12. However, this study did not show a clear causal relationship. Another study from Kuwahara, et al, for the type of field work category obtained an OR value of 1.02 (95% CI 0.55-1.92 ), while the study by Baek, et al showed that blue collar workers had a higher likelihood of developing prediabetes if they worked longer hours with an aOR = 1.54 (95% CI 1.15 to 2.06). These two studies were not sufficiently valid because they were cross-sectional studies.
Conclusion: In non-sedentary workers, there is not enough evidence to support the relationship between long working hours and an increased risk of type 2 diabetes mellitus.
"
Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia, 2024
SP-pdf
UI - Dokumentasi  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>