Chi vede il mondo in movimento: come la visione periferica ispira il design di Chicken Road 2

Nel cuore del design contemporaneo, specialmente in un’italia dove la vita urbana respira movimento e continuità, emerge una visione visiva che va oltre il punto di fissazione: la visione periferica. Questo concetto, radicato nella psicologia della percezione, non è solo un fenomeno neurologico, ma un potente strumento di design capace di guidare l’esperienza utente con delicatezza e precisione. In questo articolo esploreremo come il cervello elabora informazioni al di fuori del focus centrale e come questa dinamica ispira giochi e animazioni moderne, prendendo come esempio emblematico Chicken Road 2, un titolo italiano che incarna armoniosamente fluidità visiva e interazione intuitiva.

Il mondo in movimento: la percezione periferica come strumento di design

La visione periferica non è solo la capacità di cogliere ciò che accade ai bordi del campo visivo, ma una risorsa fondamentale nella percezione visiva umana. Il cervello umano elabora fino al 60% delle informazioni visive al di fuori del focus centrale, anticipando movimenti e strutturando lo spazio circostante senza richiedere uno sguardo diretto. Questo processo neurologico permette una navigazione rapida ed efficiente, cruciale in ambienti complessi come le strade italiane, dove incroci, pedoni e segnali si susseguono in modo dinamico. In design, questa consapevolezza trasforma il focus centrale in un punto di attenzione principale, mentre la periferia guida sguardi e azioni in modo naturale.

In Italia, dove la vita urbana pulsa di movimento—tra i vicoli storici di Roma, i ponti di Venezia o le piazze affollate di Milano—il concetto di percezione periferica trova una risonanza particolare. I designer, consapevoli di questo, integrano segnali visivi sottili ma efficaci, che non costringono lo sguardo ma lo accompagnano nel fluire del contesto. La visione periferica diventa così un alleato per creare interfacce intuitive, giochi immersivi e spazi urbani che respirano dinamismo.

Dal movimento alla forma: il legame tra percezione dinamica e interazione visiva

Il cervello umano non osserva il mondo in immagini fisse, ma in una danza continua di cambiamenti: questa dinamica ispira il design digitale e fisico. Principi psicologici, come l’effetto di attenzione selettiva e la gestalt, mostrano come la disposizione visiva influenzi il modo in cui percepiamo profondità, gerarchia e movimento. Un buon design guida l’attenzione senza costringere lo sguardo centrale, usando tecniche di “movement cue” — segnali visivi che indirizzano l’occhio in modo naturale, simili a linee guida o contrasti di colore.

Nel caso di Chicken Road 2, questa logica è centrale. Il gioco, ambientato in una rete di strade urbane italiane, sfrutta percorsi curvi e intersezioni complesse che richiedono non solo concentrazione, ma anche una consapevole percezione periferica. I segnali stradali, i movimenti dei pedoni e i cambiamenti di illuminazione sono distribuiti strategicamente per guidare il giocatore senza sovraccaricare la vista centrale. Questo equilibrio tra focalizzazione e consapevolezza esterna è alla base di un’esperienza fluida, simile a guidare per le strade di Napoli o Torino in una giornata affollata.

Chicken Road 2: un caso studio moderno di design ispirato alla fluidità visiva

Chicken Road 2 non è solo un videogioco: è un esempio contemporaneo di come la fluidità visiva — ispirata alla percezione periferica — possa trasformare il gameplay in un’esperienza immersiva. Il gioco presenta un layout dinamico, con percorsi intrecciati e ambientali ricchi di dettagli in movimento, che richiedono una lettura continua dello spazio circostante. I percorsi si distribuiscono in modo da sfruttare la visione periferica per anticipare incroci e ostacoli, creando una navigazione più naturale e coinvolgente.

In Italia, il riferimento a contesti urbani reali è evidente: strade affollate, segnaletica variegata, e un’estetica ispirata alla vita quotidiana nelle città italiane. Questo approccio non è casuale; riflette una tradizione culturale che valorizza il movimento continuo, il ritmo della città e l’interazione tra individui e spazio pubblico. Come nei mercati di Trastevere o nei quartieri pedonali di Firenze, ogni dettaglio visivo contribuisce a una percezione integrata del luogo.

Il ritmo del gioco: velocità, feedback e immersione, alla luce del “penny slot” e dell’economia dei dettagli

La velocità di rendering e la reattività del motore grafico — come i 60 FPS di WebGL — sono fondamentali per un’esperienza coinvolgente. Un frame costante e fluido sostiene una percezione continua, riducendo la fatica visiva e aumentando l’immersione. Il gioco riprende il ritmo delle slot machine a pennico: attenzione focalizzata sul simbolo (il movimento del veicolo), ma consapevolezza costante dello stato generale (traffico periferico, segnali in movimento), creando un equilibrio perfetto tra intensità e controllo.

Questa economia di dettagli — come il centesimo che scorre in sottofondo — non è solo estetica, ma strategia: dettagli accessibili a tutti, senza appesantire il design. È un omaggio alla semplicità elegante tipica del design italiano, dove ogni elemento ha funzione e significato. Il giocatore percepisce la complessità senza essere sopraffatto, proprio come si percepisce una piazza romana affollata ma ordinata.

Il design italiano: movimento, spazio e armonia tra forma e funzione

L’estetica del “movimento continuo” è radicata nel design italiano, dalla moda di Milano alle architetture contemporanee. Si tratta di un’armonia tra forma e funzione, dove ogni curva, linea o colore invita a un’interazione fluida. Chicken Road 2 incarna questa filosofia: percorsi sinuosi, transizioni dinamiche e segnaletica vivace riflettono uno stile urbano che risuona con il ritmo quotidiano italiano — veloce, ma mai caotico.

Come nei migliori spazi pubblici veneziani o romani, dove architettura, movimento e interazione sociale si fondono, anche il gioco propone un ambiente dove l’utente si muove con naturalezza. La distribuzione equilibrata di elementi visivi, il rispetto dello spazio negativo e una cura per il dettaglio rendono l’esperienza non solo giocabile, ma anche visivamente armoniosa.

Guardare il mondo in movimento: un invito a riscoprire il design con occhi nuovi

La visione periferica ci insegna a “vedere” oltre il punto focale, cogliendo il contesto, il movimento e le relazioni tra elementi. Nel design contemporaneo, questa consapevolezza ci permette di apprezzare la complessità senza confusione, integrando dettagli senza perdere la direzione. Per designer, sviluppatori e utenti, osservare con attenzione periferica significa progettare con consapevolezza spaziale, anticipando il flusso naturale dell’attenzione.

Come in una piazza affollata ma ordinata, o in una strada italiana dove ogni dettaglio — un cartello, un’ombra, un passante — contribuisce al senso complessivo. Chicken Road 2 ci ricorda che

Implementazione Esperta del Controllo Dinamico degli Errori nei Log di Sistema: Riduzione dei Falsi Positivi in Ambienti IT Italiani

Il controllo dinamico degli errori nei log di sistema rappresenta un passo evolutivo indispensabile per le infrastrutture IT moderne, specialmente in contesti complessi come quelli italiani, dove variabilità stagionale, legacy tecnologici e reti distribuite con latenze significative generano un elevato tasso di falsi positivi. Questo approccio supera i limiti dei sistemi statici, adattando soglie, filtri e correlazioni in tempo reale sulla base del comportamento contestuale degli eventi. L’errore non è più rilevato solo per valori assoluti, ma per deviazioni significative rispetto alla norma dinamica, integrando dati storici, carico lavorativo, geolocalizzazione IP e stato applicativo. La chiave del successo risiede nella normalizzazione avanzata, nell’analisi statistica granulare e in una risposta automatizzata calibrata, che riduce i falsi allarmi del 60-70% senza compromettere la rilevazione delle anomalie reali.


Nel Tier 2 Controllo Dinamico degli Errori nei Log di Sistema viene esplorato con dettaglio sperimentale la metodologia per implementare un sistema in grado di adattarsi a contesti mutevoli, come le infrastrutture distribuite italiane, dove picchi post-festivi, reti con latenza elevata e log imperfetti rappresentano sfide uniche. La differenza tra un log statico, che genera allarmi fissi su soglie arbitrarie, e un sistema dinamico, che apprende e si adatta, è cruciale: l’approccio dinamico riduce il rumore eliminando falsi positivi causati da variazioni naturali del carico o picchi temporanei, preservando la capacità di rilevare vere anomalie critiche.


Fondamenti del Controllo Dinamico: Perché i Falsi Positivi Devono Essere Eliminati

a) Il controllo dinamico si fonda sulla capacità di modellare il “comportamento normale” non come un insieme fisso, ma come un profilo evolutivo. In contesti IT italiani, questa dinamicità è essenziale: ad esempio, durante il periodo post-festivo, il traffico su sistemi bancari o retail può aumentare del 300% rispetto al normale, ma un sistema statico genererebbe allarmi per ogni picco. Il controllo dinamico riconosce questi picchi stagionali come normali, filtrando solo le deviazioni anomale, come un aumento improvviso superiore al 400% rispetto alla media storica delle ore lavorative.

b) I log statici applicano soglie fisse (es. CPU > 90%), mentre i log dinamici integrano multiple variabili contestuali: carico medio orario, giorno della settimana, presenza di manutenzioni pianificate, variabilità regionale della connettività (es. latenza maggiore verso il Sud Italia). Questo consente un filtro intelligente: un errore critico su un server con CPU al 95% è normale in orari di punta, ma anomalo in standby.

c) Le aree critiche degli ambienti IT italiani includono infrastrutture distribuite con nodi legacy (spesso in formati di log non standard), reti con latenza superiore a 150ms tra Nord e Sud, e una forte dipendenza da sistemi applicativi con log imperfetti o incompleti. La normalizzazione tramite pipeline basate su Logstash o Fluentd, con mapping al Common Information Model (CIM), permette di uniformare questi dati eterogenei (syslog, JSON, CSV) in un formato analizzabile, fondamentale per modelli predittivi precisi.


Metodologia Passo dopo Passo: Costruire un Sistema Dinamico di Controllo degli Errori

  1. Fase 1: Raccolta e Normalizzazione dei Dati Log
    Integrare log da server, applicazioni, firewall, database e dispositivi di rete mediante pipeline che convertono formati come syslog, JSON e CSV in un schema unico (es. CIM). Utilizzare NTP per sincronizzare orologi di sistema e garantire correlazioni temporali affidabili. Arricchire ogni evento con metadati contestuali: geolocalizzazione IP (es. identificare se un errore proviene da Milano o da Palermo), versione software, stato del servizio (up/down), carico CPU/ram, e orario di punta locale. Questo arricchimento è fondamentale per modelli predittivi contestuali.

  2. Fase 2: Modellazione del Comportamento Normale
    Calcolare medie, deviazioni standard, e picchi stagionali (es. analisi mensile per identificare picchi ricorrenti post-festivi). Applicare tecniche di smoothing come la media mobile esponenziale ponderata (EWMA) per ridurre il rumore e isolare trend reali. Utilizzare clustering basato su K-means su vettori di evento (es. tipo errore, servizio coinvolto, orario, località) per categorizzare errori in profili comportamentali distinti, ad esempio “errore di disconnessione database” vs “latenza di rete”.

  3. Fase 3: Definizione di Soglie Dinamiche e Regole di Correlazione
    Sostituire soglie fisse con percentili del comportamento storico: ad esempio, generare un allarme solo se l’errore supera il 95° percentile del traffico orario per quel servizio. Creare regole di correlazione ponderate: un errore critico + alta latenza + disconnessione di un database → allarme prioritario del livello 1. Evitare filtri rigidi basati su singoli campi, che generano falsi positivi in ambienti where picchi legittimi sono frequenti.

  4. Fase 4: Configurazione di Filtri e Allarmi Dinamici
    Distinguere tra falsi positivi (es. log incompleti, errori temporanei) e anomalie reali: un errore ripetuto ogni 3 minuti su un servizio critico, con impatto misurabile (es. transazioni bloccate), è prioritario rispetto a un picco isolato. Implementare escalation adattiva: allarmi basso → analisi automatica (correlazione con altri eventi) → escalation solo se persistente > 2 ore e frequenza elevata. Prioritizzare i ticket ITIL in base criticità aziendale (es. database > server web).

  5. Fase 5: Calibrazione e Feedback Continuo
    Automatizzare la revisione dei modelli: utilizzare il feedback delle risposte degli operatori per aggiornare i parametri ogni settimana o post-change critico. Eseguire audit settimanali sulla precisione degli allarmi, misurando il tasso di falsi positivi e false negativi, e ricalibrare soglie o algoritmi in base ai dati emergenti.


Errori Comuni e Come Evitarli: Prevenire Falsi Positivi nel Contesto Italiano

a) *Falso positivo da log incompleti*: evitare filtri troppo aggressivi che escludono dati essenziali; implementare default logici fallback contestuali, come considerare eventi “con stato sconosciuto” come non critici se non ripetuti. Ad esempio, un errore isolato in un nodo legacy senza log dettagliato non deve scatenare un allarme se non correlato ad altri eventi.

b) *Overfitting dei modelli*: testare algoritmi su dati di validazione separati, evitando addestramento su picchi stagionali non ripetibili (es. eventi legati a promozioni estive). Utilizzare tecniche di validazione incrociata temporale per garantire robustezza.

c) *Saturazione degli allarmi*: limitare il numero di notifiche simultanee per servizio, con priorità basata su criticità: database > sistema di pagamento > server web. Evitare notifiche durante manutenzioni pianificate o ore notturne a bassa disponibilità di personale.

d) *Ignorare il contesto umano*: non automatizzare allarmi senza considerare ritardi operativi (es. turni notturni, turni di manutenzione). Integrare calendarizzazione ITIL per bloccare notifiche durante periodi di bassa capacità operativa.


Caso Studio: Banca Romana Riduce i Falsi Allarmi del 75% con Controllo Dinamico

In una banca romana con picchi stagionali del 300% post-festivi, il sistema dinamico implementato ha ridotto i falsi positivi da 300 allarmi al giorno a soli 45, preservando la capacità di rilevare reali anomalie come disconnessioni critiche. La soluzione ha integrato log di server applicativi, firewall e sistemi di pagamento tramite pipeline Logstash, arricchite con metadati geolocalizzati e versioni software. Algoritmi di clustering hanno identificato due profili principali: “errore temporaneo di connessione” e “latenza critica di rete”, con soglie dinamiche basate su percentili orari. L’escalation adattiva ha ridotto i ticket urgenti del 68%, migliorando i tempi di risposta del 40%.


Ottimizzazione Avanzata e Best Practice per Ambienti Italiani

a) **Monitoraggio Continuo del Modello**: eseguire audit settimanali sulla precisione degli allarmi, aggiornando parametri mensilmente o post-change critico. Automatizzare la raccolta di metriche come tasso di falsi positivi, tempo medio di risoluzione e impatto sugli utenti.

b) **Personalizzazione per Settore**: adattare soglie dinamiche a settori specifici: sanità (alta priorità uptime) con tolleranza zero a interruzioni, manifattura (tolleranza a picchi di carico) con soglie flessibili.

c) **Formazione del Personale**: esercitare team IT su come interpretare allarmi dinamici, riconoscere falsi positivi contestuali e fornire feedback al sistema. Creare sessioni di “troubleshooting guidato” con scenari realistici tratti da incidenti passati.

d) **Integrazione con ITIL**: collegare dinamicamente gli allarmi ai ticket ITIL, con auto-categorizzazione basata su profilo applicativo e area funzionale, accelerando l’assegnazione e la risoluzione.


Risoluzione Dinamica dei Problemi: Approccio Tattico e Casi Studio Reali

Metodo A (filtri statici): genera 120 allarmi/giorno, 90% falsi positivi, scarsa rilevazione anomaly.
Metodo B (dynamic thresholding + ML): riduce falsi del 65-70%, mantiene 95% delle vere anomaly, riduce escalation inutili del 60%.
Strategia di tiered response: allarme basso → analisi automatica (correlazione + dati contestuali) → escalation solo se persistente > 2 ore e alta frequenza.
Integrazione con ITIL: allarmi dinamici auto-categorizzati per servizio (es. “DB → Critico”, “Web Server → Medio”) e prioritizzati per criticità aziendale.


Conclusione: Verso un Monitoraggio Proattivo e Contestuale

Il controllo dinamico degli errori nei log di sistema rappresenta una leva strategica per le infrastrutture IT italiane, dove variabilità, legacy e picchi stagionali richiedono approcci intelligenti e adattivi. Implementando pipeline di normalizzazione robuste, modelli predittivi basati su dati contestuali, soglie percentiliche e escalation adattiva, le organizzazioni possono ridurre i falsi positivi del 60-70% senza compromettere la sicurezza operativa. L’integrazione con processi ITIL e il feedback continuo trasformano gli allarmi da rumore in informazioni azionabili, favorendo un IT più resiliente, efficiente e allineato al contesto nazionale.

Indice dei Contenuti

1. Fondamenti del Controllo Dinamico degli Errori nel Contesto IT Italiano
2. Base Teoriche e Differenze tra Log Statici e Dinamici
Ridurre i falsi positivi del 60-70% con soglie contestuali e modelli predittivi
Ottimizzazione avanzata: monitoraggio, personalizzazione e formazione del personale

“Un allarme dinamico non segnala solo un errore, ma ne comprende il contesto, la frequenza e l’impatto: è la differenza tra rumore e segnale critico.”

Takeaway chiave 1: Il filtraggio basato su percentili storici riduce i falsi positivi senza perdere realtà.
Takeaway chiave 2: Arricchire i log con metadati contestuali è essenziale per modelli predittivi affidabili.
Takeaway chiave 3: Un sistema dinamico si calibra automaticamente, integrando feedback umani e dati operativi in tempo reale.

Pendidikan Pancasila

Gerakan untuk merevitalisasi Pancasila saat ini semakin menunjukkan gejala yang menggembirakan. forum-forum ilmiah di berbagai tempat telah diselenggarakan baik oleh masyarakat umum maupun akademisi. tidak terkecuali lembaga negara yaitu MPR mencanangkan 4 (empat) pilar kehidupan berbangsa dan bernegara yang salah satunya adalah Pancasila, walaupun masih ada perdebatan tentang istilah pilar tersebut, karena selama ini dipahami bahwa Pancasila adalah dasar negara, namun semangat untuk menumbuh kembangkan lagi Pancasila perlu di sambut dengan baik. Continue reading “Pendidikan Pancasila”

Pengantar Manajemen

Management berasal dari kata-kata :

Manage (Perancis) =   Memerintah kuda, mengendalikan kuda.

Maneggiare (Italy) = Melatih kuda dalam menindak-nindakkan langkah kakinya.

Managgio (Italy) =   Mengurus.

Management (Indonesia) = Kepemimpinan, ketatalaksanaan, pembinaan, penguasaan, pengelolaan, atau pengurusan.

 

Definisi Management.

Di bawah ini dikemukakan definisi-defnisi dari beberapa pendapat/ penulis tentang management, sebagai berikut:

Harold Koontz & Cyril O’Donnel, dalam bukunya: “Principles of Management”, menge­mukakan definisi management sebagai berikut: “Management involves getting things done through and with people”. (Ma­nagement berhubungan dengan pencapaian sesuatu tujuan yang dilakukan melalui dan dengan orang-orang lain). Dalam definisi ini management dititik-beratkan pada usaha memanfaatkan orang-­orang lain dalam pencapaian tujuan. Untuk mencapai tujuan tersebut, maka orang-orang di dalam organisasi harus jelas wewenang, tanggung jawab dan tugas pekerjaannya (job description). Continue reading “Pengantar Manajemen”

Manajemen Kinerja

Manajemen kinerja (MK) adalah aktivitas untuk memastikan bahwa sasaran organisasi telah dicapai secara konsisten dalam cara-cara yang efektif dan efisien. Manajemen kinerja bisa berfokus pada kinerja dari suatu organisasi, departemenkaryawan, atau bahkan proses untuk menghasilkan produk atau layanan, dan juga di area yang lain.

Baik di tingkatan organisasi ataupun individu, salah satu fungsi kunci dari manajemen adalah mengukur dan mengelola kinerja. Antara gagasan, tindakan dan hasil terdapat suatu perjalanan yang harus ditempuh. Dan barangkali istilah yang paling sering digunakan di keseharian yang menggambarkan perkembangan dari perjalanan tersebut dan juga hasilnya adalah “kinerja” (Brudan 2010).

Kinerja sendiri adalah suatu hal yang berorientasi ke masa depan, disesuaikan spesifik berdasarkan kondisi khusus dari setiap organisasi/individu dan didasarkan atas suatu model kausal yang menghubungkan antara input dan output (Lebas 1995).

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Kewirausahaan

Istilah Wira diartikan sebagai  pahlawan atau pejuang dan istilah Usaha dalam konteks ini diartikan setiap kegiatan yang berkaitan dengan bisnis. Jadi Wirausaha dapat diartikan sebagai pejuang dalam kegiatan bisnis atau yang dikenal dengan sebutan perusahaan (enterprise). Wirausaha seringkali disebut pula Enterpreneur.

Tujuan Pendirian Suatu Perusahaan

Suatu perusahaan didirikan dengan tujuan sekurang-kurangnya meliputi antara lain ;

  1. Mencari keuntungan Maksimum (Maximum profit).
  2. Mencapai penjualan optimal (optimum sales), bukan penjualan yang maksimal.
  3. Usaha yang berkelanjutan (continuitas of business).

Ketiga tujuan di atas merupakan satu kesatuan yang bulat, sehingga seorang wirausaha harus mampu mensinergykan tujuan tersebut. Maksudnya jangan hanya memperoleh untung yang besar (maksimum), tetapi tidak berkelanjutan.

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Manajemen Perubahan

Deskripsi Matakuliah

Matakuliah ini  mampu memberikan pemahaman kepada mahasiswa tentang tantangan yang dihadapi dalam suatu proses perubahan, baik pada tingkat strategis, Tim, maupun Individu, kegagalan dalam memahami dan mengantisipasi tantangan tersebut akan berpotensi menghambat keberhasilan Proses Transformasi.

Capaian Pembelajaran

Setelah Mahasiswa mempelajari mata kuliah ini, diharapkan mahasiswa akan memiliki bekal yang memadai untuk memiliki keterampilan dan juga pemahaman tentang kepemimpinan, sehingga dapat digunakan serta dimanfaatkan baik dalam aktivitas semasa menjadi mahasiswa maupun setelah nanti terjun ke dunia kerja, di organisasi atau perusahaan yang sudah ada, maupun yang dibangun sendiri.

Bahan/ Materi Perkuliahan yang bisa di download adalah sebagai berikut :

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Teori Pengambilan Keputusan

Deskripsi Matakuliah

Mata kuliah ini berisikan tentang konsep-konsep pembuatan keputusan manajemen perusahaan dimulai dari sifat dan wujud proses pengambilan keputusan, gambaran situasi keputusan. Tolak ukur dalam penilaian manfaat dan biaya, cara menanggulangi unsur ketidakpastian, termasuk membuat keputusan dalam situasi sasaran ganda, keputusan kelompok, situasi persaingan dengan dua atau lebih banyak tokoh peserta, dan analisis keputusan serba rumit.

Capaian Pembelajaran

Setelah mahasiswa mempelajari mata kuliah ini diharapkan mahasiswa dapat mengerti dan memahami setiap konsep dan mampu menggunakan konsep-konsep ini untuk menganalisis setiap situasi dalam proses pengambilan keputusan manajemen perusahaan serta mampu membuat keputusan manajemen perusahaan dengan baik.

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