jagomart
digital resources
picture1_Contoh Metode Penelitian 39685 | 144453 Id Kamus Bahasa Arab Indonesia Online Denga


 172x       Tipe PDF       Ukuran file 0.21 MB       Source: media.neliti.com


File: Contoh Metode Penelitian 39685 | 144453 Id Kamus Bahasa Arab Indonesia Online Denga
kamus bahasa arab indonesia online dengan pemecahan suku kata menggunakan metode parsing anny yuniarti aris tjahyanto imam kuswardayan jurusan teknik informatika fakultas teknologi informasi institut teknologi sepuluh nopember kampus its ...

icon picture PDF Filetype PDF | Diposting 14 Aug 2022 | 3 thn lalu
Berikut sebagian tangkapan teks file ini.
Geser ke kiri pada layar.
                                  KAMUS BAHASA ARAB– INDONESIA ONLINE
                                            DENGAN PEMECAHAN SUKU KATA
                                           MENGGUNAKAN METODE PARSING
                                             Anny Yuniarti, Aris Tjahyanto, Imam Kuswardayan
                                                                  Jurusan Teknik Informatika,
                                             Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
                            Kampus ITS, Jl. Raya ITS, Sukolilo – Surabaya 60111, Tel. + 62 31 5939214, Fax. + 62 31 5913804
                                                Email: anny@its-sby.edu, aris@its-sby.edu, imam@its-sby.edu
                                                                           ABSTRAK
                               Kebutuhan  umat  Islam  akan  fasilitas  penunjang  belajar  bahasa  Arab  di  Indonesia  masih  belum
                      terpenuhi  dengan optimal. Kamus bahasa Arab yang beredar di pasaran sulit dipahami karena minimnya
                      pengetahuan tentang ilmu tata bahasa Arab di kalangan umat Islam.
                               Pada  penelitian  ini  dikembangkan  sebuah  perangkat  lunak  yang  berfungsi  menerjemahkan  kata
                      berbahasa Arab dengan metode parsing sehingga dapat mencakup kata-kata yang telah mengalami perubahan
                      bentuk dari bentuk dasarnya. Karena kata bahasa Arab memiliki turunan kata yang jumlahnya cukup besar,
                      dan supaya kamus efisien, maka tidak semua turunan kata disimpan dalam basisdata. Oleh sebab itu diperlukan
                      suatu cara untuk mengenali pola kata, dan cara mengetahui bentuk dasar suatu kata. Keseluruhan perangkat
                      lunak ini diimplementasikan berbasis web sehingga memudahkan pengaksesan pengguna. Dan pengguna tidak
                      memerlukan proses instalasi perangkat lunak atau sistem operasi tertentu.
                               Pembuatan perangkat lunak ini didahului dengan perancangan proses dan perancangan interface.
                      Kemudian rancangan tersebut diimplementasikan menjadi sebuah perangkat lunak yang siap untuk dipakai.
                      Perangkat lunak yang sudah jadi tersebut telah diuji coba sesuai dengan spesifikasi kebutuhan dan kemampuan
                      yang  dimiliki  yaitu  melakukan  manajemen  pada  basisdata  rules  dan  basisdata  kamus.  Dengan  demikian
                      perangkat lunak ini dapat dipakai sebagai kamus bahasa Arab digital.
                      Kata kunci : Parser, Bahasa Arab, Unicode.
                      1.  PENDAHULUAN                                               kata  berbahasa  Arab  ke  dalam  kata  berbahasa
                                                                                    Indonesia  meskipun  kata  tersebut  telah  mengalami
                      1.1. Latar Belakang Masalah                                   perubahan bentuk sehingga kata yang diterima lebih
                          Pada bahasa Arab, sebuah kata dapat diturunkan            banyak dan kamus lebih efisien.
                      menjadi banyak kata. Dan pada kamus bahasa Arab,                   Permasalahan  yang  dihadapi  dalam  pembuatan
                      seringkali  turunan  kata  tersebut  tidak  dicantumkan       perangkat lunak ini adalah:
                      atau  diselipkan  di  bagian  kata  dasarnya,  sehingga           bagaimana  metode/  cara  yang  efisien  untuk
                      menyulitkan  pengguna  yang  masih  awam  dalam                    mengenali pola kata berbahasa Arab
                      bahasa  Arab  karena  pengguna  harus  mengetahui                 bagaimana  cara  pengenalan  pola  kata  bahasa
                      bentuk dasarnya, baru dicari arti kata yang dimaksud               Arab  bisa  berkembang  dan  bisa  dimodifikasi
                      di bagian (indeks) kata bentuk dasar.                              andaikata terdapat penyempurnaan
                          Pembuatan perangkat lunak kamus bahasa Arab                   bagaimana  mengambil  bentuk  dasar  dari  kata
                      yang dirancang sedemikian rupa sehingga pengguna                   masukan  yang  telah  diketahui  polanya,  yang
                      tidak  perlu  mengetahui  bentuk  dasar  suatu  kata               kemudian akan dicocokkan dengan data kamus
                      terlebih dahulu akan sangat memudahkan pengguna.                  bagaimana  data  kamus  bisa  berkembang  serta
                      Implementasi  berbasis  web  juga  memudahkan                      bisa      dimodifikasi        sebagai       langkah
                      pengguna karena pengguna dapat mengakses aplikasi                  penyempurnaan
                      secara  online  tanpa  harus  melakukan  instalasi                bagaimana implementasi pengenalan pola kata,
                      perangkat  lunak  atau  sistem  operasi  tertentu  yang            pencarian  kata  dasar,  dan  penampilan  kamus
                      mendukung  seperti  pada  aplikasi  yang  bukan                    bahasa Arab-Indonesia dalam web.
                      berbasis web.                                                 1.3. Batasan Masalah
                      1.2. Masalah                                                       Untuk  lebih  memperjelas  dan  mencapai  tujuan
                          Penelitian  ini  bertujuan  membuat  perangkat            utama  pembuatan  perangkat  lunak  ini,  maka
                      lunak  yang  memiliki  kemampuan  menerjemahkan               penelitian ini dibatasi oleh hal-hal berikut:
                                                                                                                                            9
                                                 Volume 3 No 1 Januari 2004 : 9– 16
                             1.     Bentuk-bentuk  kata                      yang  dimasukkan  pola                                1.     Kata  benda  tunggal  (isim  mufrod),  yaitu  kata
                                    dasarnya  tergantung  dari  aturan  (rules)  yang                                                     benda  yang  menunjukkan  arti  tunggal,  contoh:
                                    terdapat dalam basis data.                                                                            ﺔَﻤِﻠْﺴُﻣ (seorang wanita muslim)
                             2.     Kata yang dapat diterjemahkan adalah kata yang                                                 2.     Kata         yang         menunjukkan  arti  dua  (isim
                                    ada  dalam  basisdata  aturan  dan/  atau  basisdata                                                  tatsniyah),  yaitu  kata  benda  yang  menunjukkan
                                    kamus.                                                                                                dua  benda,  contoh: ِنﺎَﺘَﻤِﻠْﺴُﻣ  (dua  orang  wanita
                             3.     Internet  browser  mendukung  Javascript  dan                                                         muslim)
                                    Arabic Language Support.                                                                       3.     Kata  benda  jamak,  yaitu  kata  benda  yang
                                                                                                                                          menunjukkan  jumlah  tiga  atau  lebih.  Contoh:
                             2.     APLIKASI  KAMUS  BAHASA  ARAB-                                                                        ٌتﺎَﻤِﻠْﺴُﻣ (wanita wanita muslim)
                                    INDONESIA ONLINE                                                                               Kata  kerja  (fi€il)  dibedakan  berdasarkan  banyak
                                                                                                                                   hurufnya dan bentuk (bina€)nya. Berdasarkan banyak
                             2.1. Teori  Bahasa  dan  Teknologi  Pemrosesan                                                        hurufnya, fi€il terbagi dua bagian yaitu:
                                    Bahasa                                                                                         1.     Fiil Tsulatsy (huruf asalnya tiga)
                                    Pada dasarnya bahasa merupakan suatu bentuk                                                    2.     Fiil Rubai (huruf asalnya empat)
                             representasi              dari         suatu          pesan          yang          ingin                       Fi€il       tsulatsy         mujarrad             (tanpa  tambahan)
                             dikomunikasikan  antar  manusia.  Bentuk  utamanya                                                    terbagi 6 macam sebagai berikut:
                             adalah           dalam           bentuk            suara/ucapan                (spoken                1.     Faala – yafulu, contoh: ُﺮُﺼْﻨَﯾ َﺮَﺼَﻧ
                             language),  tetapi  sering  juga  dinyatakan  dalam                                                   2.     Faala – yafilu, contoh: ُبِﺮْﻀَﯾ َبَﺮَﺿ
                             bentuk tulisan.                                                                                       3.     Faala – yafalu, contoh: ُلَﺄْﺴَﯾ َلَﺄَﺳ.
                                    Selain  bahasa  alami  yang  merupakan  bahasa                                                 4.     Faila – yafalu; contoh: ُﻢَﻠْﻌَﯾ َﻢِﻠَﻋ
                             komunikasi  antar  manusia,  juga  dikenal  bahasa                                                    5.     Faila – yafilu, contoh: ُﺐِﺴْﺤَﯾ َﺐِﺴَﺣ
                             buatan yang dibuat secara khusus untuk kebutuhan                                                      6.     Faula         –  yafulu,  contoh:                     ُﻦُﺴْﺤَﯾ    َﻦُﺴَﺣ     dan
                             tertentu,  seperti  bahasa  pemodelan  atau bahasa                                                           sebagainya.
                             pemrograman. Dari sinilah lahir bidang ilmu Natural                                                          Macam-macam  huruf  ada  banyak  sekali,
                             Language  Processing  (NLP)                                  yang  melakukan                          menurut Djuha ada 16 macam, beberapa diantaranya
                             pemrosesan bahasa secara simbolik dengan teknologi                                                    seperti huruf jarr, huruf athaf, huruf nashab, huruf
                             komputer.                                                                                             jazm dan sebagainya.
                                    Saat  ini,  teknologi  yang  berkaitan  dengan                                                        bahasa Arab dikenal adanya perubahan pola kata
                             pemrosesan  bahasa  alami  sering  disebut  sebagai                                                   (tasrif).        Adapun  menurut  istilah,                          tasrif       berarti
                             ”speech  and  language  technology”,  atau  dalam                                                     mengubah dari bentuk asal (pokok) ke bentuk yang
                             beberapa  pertemuan  ilmiah  disepakati  penggunaan                                                   lain..
                             istilah  ”teknologi bahasa” oleh beberapa peneliti di                                                        Perubahan  bentuk  tersebut  berfungsi  untuk
                             Indonesia.                                                                                            mendapatkan arti yang berbeda, seperti:
                                    Suatu  sistem  pemrosesan  bahasa  alami  dapat                                                1        َﺮَﺼَﻧ = fi€il madli, artinya sudah menolong.
                             diberntuk dari tiga sub-sistem, yaitu:                                                                2        ُﺮُﺼْﻨَﯾ    = fi€il  mudlari€,  artinya  sedang/  akan
                             1.     Sub-Sistem                Natural           Language               Processing                           menolong.
                                    (NLP), berfungsi melakukan pemrosesan secara                                                   3        اًﺮْﺼَﻧ    = masdar,  artinya  pertolongan  (kata
                                    simbolik  terhadap  bahasa  tulisan.  Beberapa                                                          benda).
                                    contoh aplikasi sub-sistem ini adalah translator
                                    bahasa alami (misalnya dari Bahasa Inggris ke                                                  4        ٌﺮِﺻﺎَﻧ    = isim  fa€il,  artinya  yang  menolong
                                    Bahasa  Indonesia),  sistem  pemeriksa  sintaks                                                         (subyek).
                                    bahasa, dan sebagainya.                                                                        5        ٌرْﻮُﺼْﻨَﻣ  = isim maf€ul, artinya yang ditolong
                             2.     Sub-Sistem  Text  to  Speech  (TTS),  berfungsi                                                         (obyek).
                                    untuk  mengubah teks (bahasa tulisan)  menjadi                                                 6        ْﺮُﺼْﻧُا    = fi€il  amar,  artinya  perintah  untuk
                                    ucapan (bahasa lisan).
                             3.     Sub-Sistem Speech Recognition (SR), berfungsi                                                           menolong.
                                    untuk  mengubah  atau  mengenali  suatu  ucapan                                                7        ْﺮُﺼْﻨَﺗَﻻ  = fi€il nahi, artinya jangan menolong
                                    (bahasa lisan) menjadi teks (bahasa tulisan).                                                           (menunjukkan larangan).
                             2.2. Konsep Bahasa Arab                                                                               8        ٌﺮَﺼْﻨَﻣ  = isim makan, artinya tempat menolong
                                    Kata (kalam) dalam bahasa Arab terdiri dari tiga                                                        (keterangan tempat).
                             bagian, yaitu:                                                                                        9        ٌﺮَﺼْﻨَﻣ  = isim zaman, artinya waktu menolong
                             1.     Kata Benda (Isim)                                                                                       (keterangan waktu).
                             2.     Kata Kerja (Fi€il)                                                                             10       ٌﺮَﺼْﻨِﻣ    =             isim  alat,  artinya  alat  untuk
                             3.     Huruf                                                                                                   menolong.
                                    Berdasarkan jumlahnya kata benda terdiri dari:
                                                                                                                                   2.3. Konsep Parsing
                                                                                                                                                                                                                          10
                                                                           Yuniarti, Kamus Bahasa Arab – Indonesia Online
                        Lexical  Analyzer  (scanner) bertujuan  untuk
                   memisahkan teks yang dimasukkan menjadi bagian-
                   bagian  atau  token-token. Syntax  analyzer  (parser)
                   menghasilkan  sebuah output berupa syntax  tree
                   (pohon sintaks) dimana daunnya adalah token-token.
                   Sebuah    grammar  (sekumpulan  aturan)  dapat
                   digunakan    syntax  analyzer  untuk  menentukan
                   struktur dari source program. Proses pengenalan ini
                   disebut parsing,  oleh  karenanya syntax  analyzer                     Gambar 1. Top-down parsing
                   sering disebut sebagai parser.                           2.3.2. Bottom-up Parsing
                        Sebuah grammar terdiri dari sekumpulan aturan           Top-down parser memiliki  keterbatasan  ketika
                   finite    nonempty       atau     produksi     yang      terdapat rule yang bersifat Left-Recursive berbentuk
                   menspesifikasikan  sintaks  suatu  bahasa.  Grammar      A   A  B (“untuk  memparsing  A,  dibutuhkan
                   juga merepresentasikan struktur kalimat bahasa.          memparsing A dan ...). Salah satu cara menangani
                   2.3.1. Top-down Parsing                                  rule  yang left-recursive adalah  dengan bottom-up
                        Top-down  parser membentuk sebuah  pohon            parsing.  Bottom-up  parser    menerima  kata-kata
                   parsing dimulai dari root (yaitu simbol teratas dari     kemudian     mengkom-binasikannya       membentuk
                   grammar)  dan  berkembang  menggunakan  aturan-          kesatuan.  Pada  contoh  kalimat  “the  dog  barked”,
                   aturan grammar.                                          bottom-up parser akan:
                        Contoh sebuah grammar sederhana:                       Menerima sebuah kata: the.
                        S    NP VP                                            The adalah sebuah D.
                        NP  D N                                               Kata selanjutnya adalah: dog.
                        VP  V NP                                              Dogadalah sebuah N.
                        VP  V                                                 DdanNmembentukNP.
                        D    the, all, every                                  Kata selanjutnya adalah: chase.
                        N    dog, dogs, cat, cats                             Chase adalah sebuah V.
                        V   chase, chases, see, sees                          Kata selanjutnya adalah: the.
                        Cara kerja top-down parsing dapat diilustrasikan       The adalah sebuah D.
                   dengan contoh parsing kalimat berikut: the dog chase        Kata selanjutnya adalah: cat.
                   the cat, maka parser akan :                                 Cat adalah sebuah N.
                       mencari S. Untuk  mendapatkan S,  dibutuhkan           DdanNmembentukNP.
                        sebuah NP dan VP.                                      VdanNPmembentukVP.
                       Untuk  mendapatkan NP, dibutuhkan sebuah D             NPdanVPmembentukS.
                        dan N.                                              Diagram    pohon    dari   langkah-langkah   diatas
                       Untuk mendapatkan D, dapat digunakan kata the.      kemudian dapat dibentuk sebagai berikut:
                       Untuk  mendapatkan N, dapat  digunakan dog,
                        sehingga NP didapatkan.
                       Untuk mendapatkan VP, dibutuhkan V dan NP.
                       Untuk mendapatkan V, dapat digunakan chase,
                        sehingga VP didapatkan,
                       Untuk  mendapatkan NP, dibutuhkan sebuah D
                        dan N.
                       Untuk mendapatkan D, dapat digunakan kata the.
                       Untuk  mendapatkan N, dapat  digunakan cat,
                        sehingga NP didapatkan, VP didapatkan, dan S
                        didapatkan pula.
                   Sebuah  pohon  digambar  untuk  mengilustrasikan
                   langkah-langkah top-down  parsing pada  contoh
                   diatas:
                                                                                          Gambar 2. Bottom-up parsing
                                                                                                                        11
                               Volume 3 No 1 Januari 2004 : 9– 16
                       Parser     bottom-up      modern      menggunakan          dimana α = Φ B t dan B  β adalah produksi yang
                                                                                            i
                  Deterministic     Finite   Automaton      (DFA)  untuk          telah  dibaca.  Oleh  karena rightmost  derivation,  t
                  mengimplementasikan tokenizer dan state  machine                haruslah string dari simbol-simbol terminal.
                  untuk memparsing token yang terbentuk. Algoritma                     Sebuah  grammar  dikatakan  LR(k)  jika  untuk
                  ini  mudah  diimplementasikan  karena  bergantung               suatu input string yang diberikan, pada setiap tahap
                  pada tabel-tabel untuk menentukan aksi yang diambil             derivasi handle β dapat dideteksi dengan memeriksa
                  dan transisi state/keadaan, sehingga komputasi tabel-           string Φβ  dan  membaca  simbol-simbol  k pertama
                  tabel  inilah  yang  menghabiskan  waktu  dan  cukup            dari string input t yang tidak dapat digunakan.
                  kompleks.                                                            Beberapa definisi pada konsep LR parser adalah:
                       DFA bersifat deterministic yang artinya dari titik             Item. Yaitu produksi dengan sebuah titik (·) di
                  manapun hanya ada satu jalur menuju titik yang lain,                 produksi  sisi  kanan.  Sebuah  item  dikatakan
                  dengan  kata  lain  tidak  ada  ambiguitas  dalam                    complete jika  (·)  adalah  simbol  yang  paling
                  jalurnya.  DFA  juga  bersifat  finite/  terbatas,  yang             kanan.
                  artinya  terdapat  sejumlah  titik  (yang  disebut  state)          viable  prefixes, yaitu  string  dari  simbol-simbol
                  dan  percabangan  yang  tetap  jumlahnya.  DFA                       inisial pada bentuk sederhana paling kanan yang
                  membaca input dan memutuskan apakah sekumpulan                       tidak  meliputi  simbol  pada  sisi  lain  handle.
                  karakter dapat dikenali sebagai sebuah token.                        Viable  prefix  dari  bentuk  Φβt,  dimana  β
                                                                                       menandakan handle,  adalah  suatu  prefiks  atau
                                                                                       string kepala dari Φβ. Oleh karenanya jika Φβ =
                                                                                       u u  … u, string u u  … u, dimana 1 ≤ i ≤ r,
                                                                                        1 2      r          1 2       i
                                                                                       adalah viable  prefix dari  bentuk  Φβt. Viable
                                                                                       prefix tidak dapat berisi simbol-simbol yang ada
                                                                                       di  sebelah  kanan handle (misalnya  simbol-
                                                                                       simbol  dalam  t).  Selama  dalam viable  prefix,
                                                                                       pencarian  akan  dilanjutkan  dengan  simbol
                                                                                       selanjutnya.  Ketika  telah  sampai  pada  akhir
                                                                                       viable  prefix terpanjang,  maka  posisi  tersebut
                                    Gambar 3. Contoh DFA                               adalah  posisi  kanan  paling  akhir dari handle.
                       Gambar 3 adalah  sebuah  contoh  DFA  dengan                    Pada titik ini akan dilakukan reduksi.
                  tiga state. Misal dimasukkan kata “parser”. Dari State               Parser LR, seperti kebanyakan tipe parser yang
                  1  (state  inisial),  DFA  berpindah  ke  State  2  ketika      lain,   adalah    sebuah     mesin     pushdown  yang
                  membaca “p”. Untuk karakter selanjutnya, “a”, “r”,              mempunyai  input  sebuah  string,            stack,   dan
                  “s”, “e”, dan “r”, DFA berjalan terus (loop) ke State           mekanisme finite-control. Mekanisme  ini  adalah
                  2.                                                              mesin finite-state dengan  banyak state. State  read
                       Secara     desain,    tokenizer    akan     berusaha       menyebabkan  terjadinya  transisi  dari  satu state ke
                  mencocokkan sepanjang mungkin kumpulan karakter                 state yang lain ketika membaca simbol terminal atau
                  untuk diputuskan sebagai sebuah token. Setiap kali              nonterminal.
                  sebuah  token  berhasil  diidentifikasi,  akan  segera               Aksi  yang  dapat  dilakukan  dalam  parser  LR
                  dialihkan  ke parser  engine  dan tokenizer  akan               antara lain:
                  kembali ke state awal.                                          1.   shift,  mentransfer  input  selanjutnya  ke  dalam
                       Salah satu metode bottom-up parsing yakni LR                    stack
                  parsing. LR parsing membaca masukan dari kiri ke                2.   reduce,  untuk  X   w,  gantikan  w  dengan  X
                  kanan  dan  bertujuan  untuk  menemukan rightmost                    pada stack
                  derivation.      (L     mengindikasikan        left,    R       3.   accept, string yang dimasukkan termasuk dalam
                  mengindikasikan rightmost  derivation).  Pencarian                   grammar bahasa
                  dilakukan  dari  kiri  ke  kanan  sampai  ditemukan             4.   error,  string  yang  dimasukkan  tidak  termasuk
                  sebuah handle, yakni sebuah frase untuk me-reduce                    dalam grammar bahasa
                  selanjutnya.                                                         Sebuah grammar G adalah grammar LR(0) jika:
                       Sebuah  parser  LR  mengkonstruksi  kebalikan              a.   Simbol start dari grammar ini tidak terdapat di
                  dari rightmost derivation sebuah string input. Sebuah                semua produksi sebelah kanan
                  grammar G memiliki simbol start S. Untuk sebuah                 b.   Untuk setiap viable prefix γ dari G, jika A  α ·
                  string input x, maka rightmost derivation dari input                 adalah  item  yang complete dan  valid  untuk γ,
                  ini adalah:                                                          maka  tidak  terdapat  item complete yang  lain
                            Sα α …α α =  x                                        dengan sebuah terminal di sebelah kanan titik (·)
                                   1     2           m-1     m                         yang valid untuk γ.
                  dimana  nonterminal  paling  kanan  pada  masing-                    Sebuah parser LR(k) membaca string input yang
                  masing α untuk setiap 1 ≤ i < m, adalah yang dipilih
                            i,                                                    diberikan  dari  kiri  ke  kanan  dan  mengkonstruksi
                  untuk ditulis. Representasi dari langkah derivasi ini           kebalikan  dari rightmost  derivation string  tersebut.
                  adalah dalam bentuk:                                            Sebuah  parser  LR(k)  membuat  semua  keputusan
                                       Φ B t  Φ β t
                  12
Kata-kata yang terdapat di dalam file ini mungkin membantu anda melihat apakah file ini sesuai dengan yang dicari :

...Kamus bahasa arab indonesia online dengan pemecahan suku kata menggunakan metode parsing anny yuniarti aris tjahyanto imam kuswardayan jurusan teknik informatika fakultas teknologi informasi institut sepuluh nopember kampus its jl raya sukolilo surabaya tel fax email sby edu abstrak kebutuhan umat islam akan fasilitas penunjang belajar di masih belum terpenuhi optimal yang beredar pasaran sulit dipahami karena minimnya pengetahuan tentang ilmu tata kalangan pada penelitian ini dikembangkan sebuah perangkat lunak berfungsi menerjemahkan berbahasa sehingga dapat mencakup telah mengalami perubahan bentuk dari dasarnya memiliki turunan jumlahnya cukup besar dan supaya efisien maka tidak semua disimpan dalam basisdata oleh sebab itu diperlukan suatu cara untuk mengenali pola mengetahui dasar keseluruhan diimplementasikan berbasis web memudahkan pengaksesan pengguna memerlukan proses instalasi atau sistem operasi tertentu pembuatan didahului perancangan interface kemudian rancangan tersebut ...

no reviews yet
Please Login to review.