stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Jessica Drake

| Jessica Drake |
| --- | --- |
Drake, Januari 2011
Lahir: 14 oktober 1974 San Antonio, Texas, A.S.
Suami/istri: Evan Stone (2002–2004) Brad Armstrong (2006–sekarang)
Situs web: jessicadrake.com
 (2010) Daftar anggota AVN Hall of Fame  
       
Jessica Drake (lahir 14 Oktober 1974
) adalah seorang aktris pornografi dan pengajar sex asal Amerika Serikat. Drake tumbuh di Texas. Dia memulai karir hiburan dewasanya dengan berpose untuk majalah dan tampil di Playboy TV. Pada 1999, dia memutuskan untuk menjadi aktris film dewasa dan merekam film pertamanya. Dia menghabiskan dua tahun sebagai pemain kontrak untuk studio Sin City sampai 31 Mei 2002 ketika kontraknya berakhir. Dia memperoleh AVN Award pertamanya pada tahun 2001, memenangkan "Penampilan Menggoda Terbaik" untuk perannya di VCA Pictures Shayla's Web. Pada tahun 2003, dia menandatangani kontrak eksklusif dengan Wicked Pictures, setelah menolak tawaran dari perusahaan lain.
Réferensi

↑  Borgus Weems (September 7, 2009). "Profile: jessica drake Shatters Stereotypes". AVN.com. Diakses tanggal November 22, 2009.
↑  Jared Rutter (September 30, 2008). "Wicked Releases 'Fallen,' Brad Armstrong's No. 100". AVN.com. Diakses tanggal November 22, 2009.
1 2 3 4  Big D (August 7, 2006). "Inside the Porn Studio: Inside jessica drake". XRentDVD. Diakses tanggal June 23, 2007.
↑  Eric Black (August 2002). "Jessica Drake Leaves Sin City, Marries Evan Stone". AVN. Diarsipkan dari versi asli tanggal December 22, 2002. Diakses tanggal October 24, 2014.  Parameter |url-status= yang tidak diketahui akan diabaikan (bantuan)
↑  "AVN Awards past Winners". AVN Awards. Diarsipkan dari versi asli tanggal April 26, 2009. Diakses tanggal April 22, 2007.  Parameter |url-status= yang tidak diketahui akan diabaikan (bantuan)
↑  "AVN - Exclusive: Complete 2008 eLINE Award Winners from Venus Berlin". Business.avn.com. Diakses tanggal May 29, 2014.
Pranala luar

Wikiquote memiliki koleksi kutipan yang berkaitan dengan: .
Situs web resmi
Jessica Drake di IMDb (dalam bahasa Inggris)
Jessica Drake di Internet Adult Film Database
Jessica Drake di Adult Film Database
Michael Varhola (2011). Texas Confidential: Sex, Scandal, Murder, and Mayhem in the Lone Star State. Clerisy Press. hlm. 26–27. ISBN 978-1-57860-459-3.
Photo of Drake and Donald Trump on golf links Diarsipkan 2017-01-21 di Wayback Machine.
| Pengawasan otoritas  |
| --- | --- |
Umum:  Integrated Authority File (Jerman)  VIAF 1  WorldCat (via VIAF) 
Perpustakaan nasional:  Prancis (data)
Joseph-François Lambert

Ukiran dari Joseph-François Lambert
Joseph-François Lambert, "Duke Imerina" (1824–1873) adalah penjelajah, diplomat dan pengusaha asal Prancis. Ia merupakan orang yang menjadi ayah dari Piagam Lambert.
Kehidupan awal

Lambert lahir di Redon, Ille-et-Vilaine pada tahun 1824. Ia bertualang ke Mauritius pada saat berusia 22 tahun.
Inteligensi bisnis

Inteligensi Bisnis (IB) adalah sekumpulan teknik dan alat untuk mentransformasi dari data mentah menjadi informasi yang berguna dan bermakna untuk tujuan analisis bisnis.
Teknologi IB dapat menangani data yang tak terstruktur dalam jumlah yang sangat besar untuk membantu mengidentifikasi, mengembangkan, dan selain itu membuat kesempatan strategi bisnis yang baru.
Tujuan dari IB yaitu untuk memudahkan interpretasi dari jumlah data yang besar tersebut.
Mengidentifikasi kesempatan yang baru dan mengimplementasikan suatu strategi yang efektif berdasarkan wawasan dapat menyediakan bisnis suatu keuntungan pasar yang kompetitif dan stabilitas jangka panjang.
Teknologi IB menyediakan riwayat, pandangan sekarang dan prediksi dari operasi bisnis.
Fungsi-fungsi umum dari teknologi inteligensi bisnis adalah pelaporan, pemrosesan analisis daring, analitis, penggalian data, penggalian proses, pemrosesan kejadian kompleks, manajemen performansi bisnis, pengukuran, penggalian teks, analitis prediktif dan analitis preskriptif.
IB dapat digunakan untuk mendukung sejumlah besar keputusan bisnis mulai dari operasi sampai strategis.
Keputusan operasi termasuk penempatan dan harga produk.
Keputusan strategis termasuk prioritas, tujuan dan arah pada tingkat yang lebih luas.
Pada semua kasus, IB lebih efektif bila digabungkan dengan data yang didapat dari pasar tempat perusahaan beroperasi (data eksternal) dengan data dari sumber internal bisnis perusahaan seperti data operasi dan finansial (data internal).
Bila digabungkan, data eksternal dan internal bisa menyediakan gambaran yang lebih lengkap, yang efeknya, menciptakan "inteligensi" yang tidak dapat diturunkan dari kumpulan data tunggal manapun.
Komponen

Inteligensi Bisnis dibangun dari sejumlah komponen termasuk:
Alokasi dan agregasi multidimensi
Denormalisasi, penandaan dan standardisasi
Pelaporan seketika dengan peringatan analitis
Sebuah metode antarmuka terhadap sumber data tak terstruktur
Perkiraan konsolidasi grup, anggaran dan perpindahan (pegawai)
Inferensi statistik dan simulasi probabilitas
Optimisasi kunci indikasi performansi
Pengontrolan versi dan manajemen proses
Manajemen item terbuka
Sejarah

Istilah "Inteligensi Bisnis" awalnya ditemukan oleh Richar Millar Devens dalam "Cyclopedia of Commercial and Business Anecdotes" pada tahun 1865.
Devens menggunakan istilah tersebut untuk menjelaskan bagaimana seorang bankir, Sir Henry Furnese, mendapatkan profit dengan memainkan informasi tentang lingkungannya, sebelum kompetitornya.
"Sepanjang Holandia, Flanders, Prancis, dan Jerman, dia memelihara rentetan inteligensi bisnis yang komplet dan sempurna.
Berita-berita dari banyak pertempuran pertama kali diterima olehnya, dan jatuhnya Namur menambah keuntungannya, berkat penerimaan paling awal dari berita." (Devens, (1865), p. 210).
Kemampuan untuk mengumpulkan dan bereaksi berdasarkan informasi yang diterima, suatu kemampuan yang Furnese sangat handal, sampai sekarang masih menjadi jantung dari IB.
Dalam artikel tahun 1958, peneliti dari IBM Hans Peter Luhn menggunakan istilah inteligensi bisnis.
Dia menggunakan definisi kamus Webster tentang inteligensi: "kemampuan untuk memahami hubungan mendalam dari fakta yang ada dengan suatu cara sebagai panduan aksi terhadap tujuan yang diinginkan."
Inteligensi bisnis seperti yang dipahami sekarang dikatakan telah berkembang dari Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang mulai dari tahun 1960-an dan berkembang sepanjang pertengahan 1980-an.
SPK berasal dari model dibantu-komputer yang dibuat untuk membantu dalam pembuatan keputusan dan perencanaan.
Dari SPK, gudang data, Sistem Informasi Eksekutif, OLAP dan inteligensi bisnis muncul menjadi fokus pada akhir 80-an.
Pada tahun 1988, konsorsium Itali-Belanda-Prancis-Inggris melaksanakan pertemuan internasional tentang Analisis Data Ragamcara di Roma.
Tujuan utamanya yaitu untuk mereduksi beragam dimensi menjadi satu atau dua (dengan mendeteksi pola pada data) yang dapat dipresentasikan pada pembuat-keputusan manusia.
Pada tahun 1989, Howard Dresner (kemudian sebagai analis Gartner Group) mengajukan "inteligensi bisnis" sebagai istilah umum untuk menjelaskan "konsep dan metode untuk meningkatkan pembuatan keputusan bisnis dengan menggunakan sistem bantu berdasar-fakta.
Baru pada akhir 1990-an penggunaan ini menyebar luas.
Gudang Data (Data Warehouse)

Seringkali aplikasi IB menggunakan data yang dikumpulkan dari suatu gudang data (GD) atau dari pasar data, dan konsep dari IB dan GD terkadang digabungkan sebagai "IB/GD" (atau "BI/DW") 
atau "IBGD".
Suatu gudang data mengandung salinan dari data analitis yang memfalisitasi pendukungan keputusan.
Namun, tidak semua layanan gudang data untuk inteligensi bisnis, tidak juga semua aplikasi inteligensi bisnis membutuhkan sebuah gudang data.
Untuk membedakan antara konsep dari inteligensi bisnis dan gudang data, Forrester Research mendefinisikan inteligensi bisnis dengan satu atau dua cara:
Menggunakan definisi luas: "Inteligensi Bisnis adalah suatu kumpulan metodologi, proses, arsitektur, dan teknologi yang mengubah data mentah menjadi informasi yang bermakna dan berguna digunakan untuk mendapatkan strategi yang lebih efektif dan taktis, dan wawasan operasional dan pengambilan-keputusan."  Di bawah definisi ini, inteligensi bisnis juga mengikutkan teknologi seperti integrasi data, kualitas data, penggudangan data, manajemen data-master, analitis konten dan teks, dan banyak lainnya yang terkadang pasar menyatukannya ke segmen "Manajemen Informasi"". Oleh karena itu, Forrester mengacu pada persiapan data dan penggunaan data sebagai dua bagian yang terpisah tetapi pada segmen yang berkaitan dekat dari susunan arsitektur inteligensi-bisnis.
Forrester mendefinisikan pasar inteligensi-bisnis yang lebih kecil sebagai, "... mengacu hanya pada lapisan paling atas dari susunan arsitektural IB seperti pelaporan, analitis dan dasbor."
Perbandingan dengan inteligensi kompetitif

Walaupun istilah inteligensi bisnis terkadang sinonim untuk inteligensi kompetitif (karena keduanya mendukung pembuatan keputusan), IB menggunakan teknologi, proses, dan aplikasi untuk menganalisis data terstruktur dan proses bisnis yang umumnya internal; sementara inteligensi kompetitif mengumpulkan, menganalisis dan menyebarluaskan informasi dengan fokus topik pada pesaing perusahaan.
Jika dipahami secara luas, inteligensi bisnis bisa mengikutkan bagian dari inteligensi kompetitif.
Jenis elemen dalam inteligensi bisnis

Data dari lingkungan bisnis: Bisnis harus berurusan dengan data terstruktur dan tidak terstruktur dari banyak sumber, termasuk data besar. Data perlu diintegrasikan dan diorganisasikan sehingga dapat dianalisis dan digunakan oleh pembuat keputusan manusia.
Infrastruktur intelijen bisnis: Landasan dasar yang mendasari BI adalah kuat
sistem basis data yang menangkap semua data yang relevan untuk mengoperasikan bisnis. Data dapat disimpan dalam database transaksional atau digabungkan dan diintegrasikan ke dalam gudang data perusahaan, serangkaian mart data yang saling terkait, atau platform analitik.
Perangkat analisis bisnis: Seperangkat alat perangkat lunak digunakan untuk menganalisis data dan menghasilkan laporan, merespons pertanyaan yang diajukan manajer, dan melacak kemajuan bisnis dengan menggunakan indikator kinerja utama.
Pengguna dan metode manajerial: perangkat keras dan lunak BI hanya sepintar manusia yang menggunakannya. Manajer memaksakan urutan pada analisis data dengan menggunakan berbagai metode manajerial yang menentukan tujuan bisnis strategis dan menentukan bagaimana kemajuan akan diukur. Ini termasuk manajemen kinerja bisnis dan pendekatan balanced scorecard yang berfokus pada indikator kinerja utama, dengan perhatian khusus kepada pesaing.
Platform pengiriman — MIS, DSS, ESS: Hasil dari BI dan analitik disampaikan kepada manajer dan karyawan dalam berbagai cara, tergantung pada apa yang perlu mereka ketahui untuk melakukan pekerjaan mereka. MIS, sistem pendukung pengambilan keputusan (DSS), dan sistem dukungan eksekutif (ESS), memberikan informasi dan pengetahuan kepada orang dan tingkat yang berbeda di perusahaan — karyawan operasional, manajer menengah, dan eksekutif senior. Di masa lalu, sistem ini tidak dapat dengan mudah berbagi data dan dioperasikan sebagai sistem independen. Saat ini, intelijen bisnis dan alat analisis dapat mengintegrasikan semua informasi ini dan membawanya ke desktop manajer atau platform seluler.
Interaksi antar pengguna: Pelaku bisnis sering belajar lebih cepat dari representasi visual data daripada dari laporan kering dengan kolom dan baris informasi. Suite perangkat lunak analitik bisnis saat ini dilengkapi alat visualisasi data, seperti grafik kaya, bagan, dasbor, dan peta. Mereka juga dapat mengirimkan laporan tentang ponsel dan tablet serta di portal web perusahaan. Perangkat lunak BA menambahkan kemampuan untuk memposting informasi di Twitter, Facebook, atau media sosial internal untuk mendukung pengambilan keputusan dalam pengaturan grup online daripada dalam pertemuan facetoface.
Perbandingan dengan analitis bisnis

Inteligensi bisnis dan analitis bisnis terkadang digunakan bergantian, tetapi ada definisi alternatif.
Salah satu definisi membedakan keduanya, menyatakan bahwa istilah inteligensi bisnis mengacu pada mengoleksi data bisnis untuk menemukan informasi terutama lewat mengajukan pertanyaan, laporan, dan proses analitis daring.
Analitis bisnis, di sisi lain, menggunakan alat statistik dan kuantitatif untuk pemodelan yang prediktif dan bisa dijelaskan.
Dalam definisi alternatif, Thomas Davenport, profesor manajemen dan teknologi informasi di Babson College berargumen bahwa inteligensi bisnis seharusnya dibagi menjadi querying, pelaporan, Pemrosesan analitis daring (Online analytical processing - OLAP), sebuah alat "peringatan", dan analitis bisnis.
Dalam definisi ini, analitis bisnis adalah bagian dari IB yang berfokus pada statistik, prediksi, dan optimisasi, bukan melaporkan fungsionalitas.
Aplikasi dalam sebuah perusahaan

Inteligensi bisnis bisa diterapkan untuk tujuan bisnis berikut, dengan tujuan untuk mendapatkan nilai bisnis. [butuh rujukan]
Perkiraan - program yang membuat hierarki dari metrik performansi (lihat juga Model Referensi Metrik) dan pengukuran yang menginformasikan pimpinan bisnis tentang progres kearah tujuan bisnis (manajemen proses bisnis).
Analitis - program yang membuat proses kuantitatif supaya sebuah bisnis mencapai keputusan yang optimal dan melakukan penemuan pengetahuan bisnis. Biasanya mengikutkan: penggalian data, penggalian proses, analisis statistik, analitis prediksi, pemodelan prediksi, pemodelan proses bisnis, silsilah data, pemrosesan kejadian kompleks dan analitis preskriptif.
Pelaporan/pelaporan perusahaan - program yang membangun infrastruktur untuk laporan strategis untuk melayani manajemen strategis dari suatu bisnis, bukan pelaporan operasional. Seringkali mengikutkan visualisasi data, sistem informasi eksekutif dan OLAP.
Kolaborasi/platform kolaborasi - program yang membuat wilayah yang berbeda (baik dalam dan luar bisnis) bekerja sama lewat berbagi data dan pertukaran data elektronik.
Manajemen pengetahuan - program yang membuat data perusahaan diarahkan oleh strategi dan praktik untuk mengidentifikasi, membuat, merepresentasikan, menyalurkan, dan mengadopsi wawasan dan pengalaman yang benar-benar berpengetahuan bisnis. Manajemen pengetahuan mengarah ke manajemen pembelajaran dan penyesuaian peraturan.
Sebagai tambahan dari yang di atas, inteligensi bisnis bisa menyediakan pendekatan pro-aktif, seperti fungsi peringatan yang secara langsung mengingatkan pengguna jika suatu kondisi tertentu tercapai.
Sebagai contohnya, jika suatu metrik bisnis melampaui batas yang telah ditentukan, metrik tersebut akan diwarnai dalam laporan standar, dan ahli analis bisnis diperingatkan lewat email atau layanan pengawasan lainnya.
Proses ini membutuhkan pengaturan data, yang seharusnya ditangani oleh ahlinya. [butuh rujukan]
Prioritas proyek

Akan sangat sulit untuk menyediakan kasus bisnis yang positif untuk inisiatif inteligensi bisnis, dan terkadang proyek tersebut harus diprioritaskan lewat inisiatif strategis.
Proyek IB bisa mendapatkan prioritas tinggi dalam organisasi jika manajer mempertimbangkan hal-hal berikut:
Seperti yang dijelaskan oleh Kimball  manajer IB harus menentukan keuntungan yang jelas seperti mengeliminasi biaya dari memproduksi laporan terdahulu.
Akses data untuk seluruh organisasi harus dipaksa. Dengan cara ini bahkan keuntungan kecil, seperti hematnya waktu beberapa menit, membuat perbedaan jika dikalikan dengan jumlah pekerja dalam seluruh organisasi.
Seperti yang dijelaskan oleh Ross, Weil dan Roberson untuk Arsitektur Perusahaan, manajer harus mempertimbangkan untuk membiarkan proyek BI diarahkan oleh inisiatif bisnis lainnya dengan kasus bisnis yang lebih bagus. Untuk mendukung pendekatan ini, organisasi harus memiliki arsitektur bisnis yang dapat menentukan proyek bisnis yang sesuai.
Menggunakan suatu metodologi yang terstruktur dan kuantitatif untuk menciptakan prioritas yang dapat dipertahankan sejajar dengan kebutuhan sebenarnya dari organisasi, seperti matriks keputusan berbobot.
Faktor sukses dari implementasi

Menurut Kimball dkk., ada tiga wilayah kritis yang mana organisasi harus miliki sebelum mulai melakukan proyek IB:
Tingkat komitmen dan dukungan proyek dari senior manajemen
Tingkat kebutuhan bisnis untuk menciptakan sebuah implementasi IB
Jumlah dan kualitas dari data bisnis yang ada.
Faktor sukses dari implementasi > Dukungan bisnis

Komitmen dan dukungan dari senior manajemen menurut Kimball dkk., adalah kriteria yang paling penting dalam penilaian.
Hal ini dikarenakan memiliki manajemen yang mendukung kuat membantu melewati permasalahan yang dihadapi dalam proyek.
Namun, seperti yang Kimball dkk. katakan: "Bahkan rancangan sistem GD/IB yang paling elegan pun tidak dapat mengatasi minimnya dukungan [manajemen] bisnis".
Sangatlah penting bahwa personil yang berpartisipasi dalam proyek memiliki visi dan ide tentang keuntungan dan kerugian dari implementasi sistem IB.
Dukungan bisnis yang baik harus memiliki pengaruh kuat dalam organisasi dan harus berhubungan baik dalam organisasi.
Ideal bila pendukung bisnis menuntut tetapi juga harus mampu bersikap realistik dan suportif jika implementasi menghadapi keterlambatan atau kekurangan.
Sokongan manajemen juga harus mampu mengasumsikan akuntabilitas dan bertanggung jawab terhadap kegagalan dan kemunduran dari proyek.
Dukungan dari berbagai anggota manajemen memastikan proyek tidak gagal jika salah seorang keluar dari grup utama.
Namun, banyaknya manajer yang bekerja sama dalam proyek bisa juga berarti akan adanya kepentingan berbeda yang mencoba menarik proyek ke arah yang berbeda, seperti jika suatu departemen menginginkan pengaruh penggunaan yang lebih kuat pada sisinya.
Masalah ini bisa diatasi dengan analisis yang spesifik dari awal terhadap wilayah bisnis yang menguntungkan implementasi kesemuanya.
Semua pemegang saham dalam proyek harus berpartisipasi dalam analisis dengan tujuan supaya mereka merasakan kepemilikan dari proyek dan untuk menemukan kesamaan.
Permasalahan manajemen yang lain yang harus dihadapi sebelum memulai implementasi yaitu jika pendukung bisnis terlalu agresif.
Jika individu manajemen terbawa oleh kemungkinan-kemungkinan penggunaan IB dan mulai menginginkan implementasi GD atau IB untuk memasukan beberapa kumpulan data yang berbeda yang pada tahap perencanaan awal tidak diikutkan.
Namun, karena implementasi tambahan dari data tambahan bisa menambah jumlah waktu dari rencana semula, akan lebih bijak untuk memastikan orang dari manajemen sadar dari aksi mereka.
Faktor sukses dari implementasi > Kebutuhan bisnis

Karena keterkaitan yang dekat dengan senior manajemen, hal penting yang harus diperhatikan sebelum proyek dimulai adalah apakah ada kebutuhan bisnis dan apakah jelas keuntungan bisnis dengan melakukan implementasi.
Kebutuhan dan keuntungan dari implementasi terkadang diarahkan oleh kompetisi dan keinginan untuk mendapatkan keuntungan di pasar.
Alasan lain untuk pendekatan berbasis-bisnis untuk implementasi IB adalah akuisisi organisasi lain untuk memperbesar organisasi awal terkadang menguntungkan untuk mengimplementasikan GD atau IB dengan tujuan untuk membuat pengawasan yang lebih.
Perusahaan yang mengimplementasikan IB biasanya organisasi yang besar dan multinasional dengan cabang yang beragam.
Solusi IB yang dirancang baik menyediakan pandangan konsolidasi dari kunci data bisnis yang tidak ada di tempat lainnya di dalam organisasi, memberikan manajemen visibilitas dan kontrol terhadap pengukuran yang sebelumnya tidak ada.
Faktor sukses dari implementasi > Jumlah dan kualitas dari data yang ada

Tanpa data yang cukup, atau dengan kualitas data yang kecil, setiap implementasi IB akan gagal: tidak penting seberapa bagus dukungan manajemen atau motivasi berbasis-bisnis.
Sebelum implementasi sebaiknya dilakukan pemrofilan data terlebih dahulu.
Analisis ini mengidentifikasi "isi, konsistensi dan struktur [...]"

dari data.
Hal ini sebaiknya dilakukan seawal mungkin dalam proses dan jika analis memperlihatkan bahwa datanya kurang, tangguhkan proyek untuk sementara sambil departemen IT memikirkan bagaimana mengumpulkan data secara benar.
Saat merencanakan untuk kebutuhan-kebutuhan data bisnis dan inteligensi bisnis, selalu disarankan untuk mempertimbangkan skenario tertentu yang berlaku untuk organisasi tertentu, dan kemudian memilih fitur-fitur inteligensi bisnis yang cocok untuk skenario tersebut.
Terkadang, skenario berkembang di sekitar proses-proses bisnis yang berbeda, tiap-tiapnya dibangun dari satu atau lebih sumber data.
Sumber-sumber tersebut digunakan oleh fitur-fitur yang menggambarkan data tersebut sebagai informasi untuk pengetahuan pekerja, yang selanjutnya beraksi terhadap informasi tersebut.
Kebutuhan bisnis dari organisasi untuk setiap proses bisnis yang diadopsi bergantung pada langkah-langkah penting dari inteligensi bisnis.
Langkah-langkah penting dari inteligensi bisnis ini mengikutkan, tetapi tidak terbatas pada, hal-hal berikut:
Langsung ke sumber data untuk mengumpulkan data yang dibutuhkan
Mengubah data bisnis menjadi informasi dan berikan secara tepat
Query dan analisis data
Beraksi terhadap data yang terkumpulkan
Aspek kualitas dalam inteligensi bisnis harus mencakup semua proses dari sumber data sampai pelaporan akhir.
Pada setiap langkah, gerbang kualitas-nya berbeda:
Sumber data:
Standardisasi data: agar data dapat dibandingkan (unit yang sama, pola yang sama, dsb.)
Manajemen Master Data: referensial yang unik
Penyimpanan data operasional:
Pembersihan data: mendeteksi dan mengoreksi data yang salah
Pemrofilan data: memeriksa nilai yang salah atau kosong
Gudang data:
Kelengkapan: memeriksa apakah semua data telah dimuat
Integritas referensial: unik dan referensial terhadap semua sumber
Konsistensi antara sumber: memeriksa data konsolidasi terhadap sumber
Pelaporan:
indikator keunikan: hanya satu kamus indikator yang dibagikan
Akurasi formula: formula pelaporan lokal harus dihindari atau diperiksa