BAB I PENGANTAR STATISTIKA 1.1.
BAB IPENGANTAR STATISTIKA1.1. PendahuluhanSeorang siswa pada jurusan bisnis atau ekonomi membutukan pengetauan enganalisisdanmentrasformasi data serta menampilkan dan juga menjelaskan informasi. Statistikaakan sangat membantu siswa untuk dapat membangun dan mengembangkankemampuan dalam bisnis dan ekonomi.Statistika adalah ilmu mengenai pengumpulan, pengaturan, menampilkan danmenganalisis serta menginterpretasikan data untuk membantu dalam pengambilankeputusan yang lebih efektif.1.2. Mangapa penting mempelajari Statistika EkonomiStatistika dipelajari hampir pada seluruh jurusan pada Universitas. Hal yangmendasari banyaknya jurusan yang menyajikan statistika adalah statistika dinataranyasebai berikut1. Selalu terdapat informasi numerik dimanapun.2. Tekik statistik digunakan untuk pengambilan keputusan dari kehidupan seharihari.3. Pengetahuan akan metode statistik akan membentu kita memahami caramengambil keputusan dan memberi pengetahuan risiko dari keputusan tersebut.Dengan kata lain dengan memami metode statistika akan membantu mengambilkeputusan yang lebih efektif.1.3. Jenis StatistikaJenis Statistika terbagi atas:1. Statistika deskriptifStatistika deskriptif merupakan metode untuk mengatur, menyimpulkan, danmenampilkan data dalam bentuk sebuah informasi. Statistika deskriptif ditampilkandalam bentuk ditribusi frekwensi, tabel dan grafik.
2. Statistika inferensialStatistika inferensial merupakan metode yang digunakan untuk mengestimasi nilaidari populasi berdasarkan sampel. Populasi adalah hipunan dari objek-objek dalamsatu kategori. Sampel adalah bagian dari populasi dalam satu kategori.Gambar 1.1 Populasi dan Sampel1.4. Jenis VariabelKlasifikasi variabel berdasarkan jenisya yaitu1. Variabel qualitatifContoh: brand dari sepeda motor, jenis kelamin, warna rambut, suku di Indonesiadan lain-lain.2. Variabel quantitatifVariabel quantitatif juga diklasifikasi menjadi varibel diskrit dan kontinu.Contoh varibel diskrit: jumla adak dalam satu keluarga, banyak goal dalam satupertandingan bola, masa pakai sebuah batrai dan lain-lain.Contoh variabel kontinu: pengasilan seluruh karyawan pada suatu perusaaan, nilaipembayaran pajak pengasilan, berat badan sekumpulan maasiswa pada suatuuniversitas, cura ujan pada suatu kota.1.5. Jenis Data
Terdapat jenis skala pada data statistika yaitu1. Data nominalData nominal bertujuan hanya mebuat klasifikasi pada data. Contoh kategori jeniskelamin 1 pria 2 wanita, satus perekonomian suatu negara 1 negara miskin2 negara berkembang 3 negara maju.2. Data ordinalData ordinal menjadikan data berperingkat atau berurutan. Contoh perngkat nilaipada suatu kelas, tingakat kepuasan pelanggan restoran A, tingkat huruf mutu dariasil ujian siswa.3. Data intervalData interval menujukan perbedaan antara nilai. Contoh suhu udara, ukuranpakaian dengan penomeran.4. Data rasioData rasio mengandung makna nilai 0 dan rasio antar nilai. Contoh data return onasset (ROA laba bersih/total aset). Return saham harga saham hari ini/ harga saharga saham kemarin.1.6. Soal Latihan1. Tentukan apakah pertanyaan dibawah termasuk sampel atau populasi, sertakanalasannya.a. Statistik merupakan sala satu mata kuliah pada suatu Unsika. Prof Noviselama 5 tahun terakhir talah memiliki hampir 1500 mahasiswa.Dapatkah anda menentukan nilai rata-rata hasil ujian MK tersebut.b. Pada sebuah proyek penelitian, anda membutuhkan laporan rata-rataprofitablitas dari salah satu perusahaan industry selama 10 tahunterakhir.2. Untuk pernyataan dibawah ini, tetntukan apakah termasuk kategori sampel ataupopulasi, sertakan alasannyaa. Peserta seminar bahaya narkoba.
b. Jumlah kendaraan yang melewati pintu masuk tol Cikarang dalam1bulan terakhir.3. Dcv
BAB 2MENDESKRIPSIKAN DATA2.1. Tabel Frekwensi, Distribusi Frekwensi dan GrafikPada bab 1 sebelumnya, telah dijelaskan bahwa teknik yang dapat digunakanuntuk mendeskripsikan himpunan dari data adalah deskriptif statistik. Tabelfrekwensi, distribusi frekwensi dan grafik merupakan bagian dari deskriptif statistik.2.1.1. Tabel FrekwensiTabel frekwensi merupakan cara penyajian data dalam bentuk kelompok datasehigga lebih mudah untuk diliat dan diahami. Penyajian ini bertujuan menjadikaninformasikan data menjadi lebih sederhana.Gambar 2.1 Jumlah penjualan mobil merek A berdasarkan lokasi2.1.2. Distribusi FrekwensiDistribusi frekwensi juga peyajian data dalam bentuk tabel. Penyajian datadibentuk dalam interval agar menyederhanakan informasi. Contoh diberikaninformasi profit dari perusahaan Applewood Auto Group selama 1 bulan terakhir.
Gambar 2.2 Profit Applewood Auto Group 1 bulan terakhirInformasi gambar 2.2 akandisusun menjadi distribusi frekwensi sebagai berikut.Gambar 2.3 Contoh tabel ditribusi frekwensi
2.1.3. GrafikPenyajian data dalam bentuk sederana agar muda dibaca dan dihami tidak hanyadengan tabel tetapi juga dapat melalu grafik. Grafik menyajian data dapat berupadiagram batang, diagram lingkaran, diagram batang daun, istogram, pologon dan lainsebagainya. Berikut akan diberikan contoh histogram dan poligon berdasarkan tabeldistribusi frekwensi pada gambar 2.2.Gambar 2.4 Contoh histogramGambar 2.5 Contoh Poligon
2.2. Ukuran Pemusatan dari DataSubbab ini akan fokus pada cara perhitungan numerik dalam mendeskripsikandata yang disebut ukuran pemusatan. Tujuan menentukan ukuran pemusatan adalahuntuk menentukan lokasi pusat dari sekumpulan data.3.2.1. Rata-rata atau MeanMean atau rata-rata terdiri dari 2 jenis yaitu rata-rata populasi dan rata-ratasampel.Rata-rata populasi XRata-rata sampelX XRata-rata data berkelompok/data intervalX f Xiindimana rata-rata populasiX rata-rata sampelX data/nilai Xjumlah data pada sampel/ pupulasif i jumlah frekwensi pada kelas ke-iX i nilai tengah dari kelas ke-iN banyak data pada populasin banyak data pada sampelCiri-ciri dari rata-rata1.Setiap himpunan data memiliki nilai rata-rata.Nn
2.Semua nilai pada data akan masuk pada rata-rata.3.Nilai rata-rata pasti tunggal.4.Jumlah dari penyimpangan data dengan rata-rata adalah nol. ( X X ) 0.rata-rata populasi ( ) merupakan sebuah contoh dari parameter. Parameter adalahsebuah karakteristik dari populasi. Sedangkan, rata-rata sampel ( X ) merupakan salasatu contoh statistic. Statistik adalah karakteristik dari sampel.3.2.2. MedianPada kumpulan data yang memiliki satu atau dua data dengan nilai sangat besaratau sangat kecil (sering disebut dengan data pencilan), mean atau rata-rata kurangrepresentatif dalam menjadi ukuran pemusatan. Pusat dari data akan lebih baik jikadideskrisikan oleh median. Median adalah titik tengah dari data setala data tersebutdiurutkan dari yang terecil hingga yang terbesar, atau sebaliknya. Letak nilai medianuntuk data tunggal yaitu data ke dari rumus berikutMe n 12Untuk data interval nilai median dapat ditentukan melalaui n fk MeMe L 2f Me Mediann jumlah frekwensiL Tepi bawa atau batas bawa kelas medianfk Me frekwensi kumulatif sebelum kelas medianf frekwensi kelas mediani range atau panjang kelas i
Karakteristik dari median1. Median tidak akan mendapatkan dampak dari nilai yang terlalu besar atauterlalu kecil dari data.2. Median dapat dihitung untuk data ordinal atau yang lebih tinggi.3.2.3. ModusModus merupakan ukuran lain dari ukuran pemusatan. Modus adalah nilaiobservasi dari data dengan frekwensi tertinggi. Conto pada observasi sebua mereksabun various yang ingin mengetaui wangi sabun mana yang paling disukai olehpelanggan. Berikut hasil observasi dari beberapa pelanggan yang djadikan sampel.Hasil observasi dapat diliat pada gambar 2.1.Gambar 2.1. Jumlah pengguna sabun merek variousUntuk menentukan nilai modus pada data interval yaitu d1Mo L d1 d 2 i Mo ModusL Tepi bawa atau batas bawa kelas modusd1 selisih frekwensi kelas modus dengan kelas sebelumnya
d 2 selisih frekwensi kelas modus dengan kelas sesudanyai range atau panjang kelas3.2.4. Posisi Relatif dari Mean, Median, dan Modus DataBerikut beberapa posisi relative dari mean median dan modus pada data.Gambar 2.2 Mean, Median dan Modus berada pada posisi yang samaGambar 2.3 Mean, Median dan Modus berada pada posisi yang berbeda.Perbadaan dari posisi ketiga ukuran pemusatan ini akan menentukan bentukkemirinan dari sebuah data (skewed). Pada gambar 2.2 menunjukan bahwa bentuk
data simetris. Sedangkan gambar 2.3 menunjukan bentuk data yang memilikikemiringan positif (gambar kiri) dan kemiringan negative (pada gambar kanan).2.3. Ukuran Dispersi atau Ukuran PenyebaranSelain ukuran pemusatan, pada statistika deskriptif dibutukan juga ukuranpenyebaran. Informasi ukuran penyebaran dari data sangat dibutukan untukmengetahui penyebaran, selisih atau perbedaan nilai-nilai yang ada pada data denganpusat datanya. Selain itu, ukuran penyebaran diperlukan untuk mebandingkan apakah2 rata-rata data dari 2 kumpulan data yang berbeda memiliki nilai data yang sama?.Ilustarasi menengenai ukuran penyebaran dapat diliat pada gambar 2.4 dan 2.5.Gambar 2.4 Jumlah karyawan Ammond 18 taun terakhir
Gambar 2.5 perbandingan jumlah produksi computer harian Boton rouge dan TucsonBerikut adala ukuran penyebaran yang akan dipelajari pada subbab ini.2.3.1RangeRange merupakan ukuran penyebaran yang paling sederana.Range data terbesar/tertinggi- data terkecil/terendah.2.3.2Deviasi rata-rata (MD)MD X Xn2.3.3 Varians dan Deviasi StandarVarians dari populasi 2 Varians dari sampel ( X )N2
s2 (X X ) 2n 1Deviasi standar pupulasi 2Deviasi standar sampels s2Deviasi standar data berkelompok/data intervals f (Xii X )2n 1dimana 2 Varians dari populasis 2 Varians dari sampel rata-rata populasiX rata-rata sampelX data/nilaif i jumlah frekwensi pada kelasX i nilai tengah dari kelasN banyak data pada populasin banyak data pada sampelinterpretasi dari standar deviasi adala seberapa jau letak seberan ata dari rata-rata ataupusat data. Penjelasan ini dapat diliat pada gambar 2.6.
Gambar 2.6 Bentuk lonceng dari kurva ubungan data (mean 100 dan standar deviasistandar 10) dengan observasi2.4. Ukuran LetakCara lain dalam mendeskripsikan variasi atau penyebaran impunan data adalaukuran letak atau posisi. Ukuran letak yang akan dipelajari pada subbab ini adalahkuartil, desil, persentil.Letak data kuartil data tunggalNilai kuartil data intervalLetak data desil data tunggalNilai desil data intervalQ p (n 1)p4 pn fk Q p Qp L 4f D p (n 1)p10 pn fk D p 10 Dp L f Letak data persentil data tunggal Pp (n 1) i p100 i
Nilai persentil data interval pn fk Pp 100 Pp L f i Q p kuartil ke-pD p desil ke-pPp persentil ke-pn jumlah frekwensiL Tepi bawa atau batas bawa kelas kuartil/desil/persentilfk frekwensi kumulatif sebelum kelas kuartil/desil/persentilf frekwensi kelas kuartil/desil/persentili range atau panjang kelas2.5. SkewnessKarakteristik dari himpunan data yang lainnya adalah ukuran bentuk. Ukuranbentuk dari data disebut dengan skewness. Ada tiga tipe bentuk dari data seperti yangdapat diliat pada gambar 2.2 dan 2.3. Gambar 2.2 menunjukan bentuk data yangsimetris. Sedangkan gambar 2.3 (kiri) menunjukan bentuk kemiringan kekanan ataukemiringan positif. Sedangkan gambar 2.3 (kanan) menunjukan bentuk kemiringankekiri atau kemiringan negatif.
Gambar 2.7 Bentuk- bentuk skewnessNilai skewness dapat ditentukan melaluiSK 3( X Median)s2.6. KurtosisSelain skewness dibutuhkan ukuran bentuk dari impuanan data yaitu kurtosis.Kurtosis adalah ukuran keruncingan dari data. Ukurun kerundingan dari suatu datadiukur berdasarkan standar kurtosis pada kurva normal atau kurva sismetri yaitu 3.Kurtosis untuk data tunggal dapat ditentukan melali rumus berikut.K 41n (X )4s4Sedangkan untuk data kelompokK 4K 4 Kurtosis rata-rata populasiX rata-rata sampelX data/nilaif i jumlah frekwensi pada kelasX i nilai tengah dari kelass deviasi stadar/simpangan bakun banyak data pada sampel2.7. Latihan Soal1n fi ( X i )4s4
1.Hitunglah rata-rata data dari sampel berikut: 1;3;7;3,6;4,1;5 dan tunjukan bahwa (X X ) 0 .2.Misalkan anda pergi ke toko pakaian dan berbelanja sebesar 61,85 untuk 14barang. Tentukan berapa rata-rata harga setiap barang.3.Seorang investor membeli membeli saham PT. A pada bulan juni sebanyak 300lembar dengan harga perlembar 20. Sedangkan pada bulan agustus harganyamenjadi 25 dan dibeli sebanyak 400 lembar. Pada bulan November membeli400 lembar dengan harga 23. Berapakah rata-rata harga salam selama 6 bulanterakhir?4.Berikut adalah data pendapatan per tahun dari seorang marketing perumaanmewah selama 11 tahun. Tentukan mean, median dan modus dari data ini.5.Sebuah perusahaan akuntan publik mengitung nilai pajak pekerjaan dari beberapaprofessional seperti dokter gigi, arsitek, pengacara, dan psikolog. Untukkeperluan tersebut diambil sampe 11 orang professional pada bidang-bidangtersebut. Berikut hasil nilai pajak dalam 1 taun terakhir.58 75 31 58 46 64 60 71 45 58 80Tentukan mean median dan modus dari data pajak tersebut. Jika anda sala satuakuntan yang mengitung pajak tersebut ukuran pemusatan mana yang andarekomendasikan sebagai bentuk ukuran pemusatan dari data pajak tersebut?.6.Berikut adalah data 50 perusahaan akuntan publik dengan jumlah relasinya.Tentukan mean dan deviasi standarnya.
7.Banyak rikut adalah hasil ujian Statistika Mahasiswa Manajemen 2a.NilaiJumlah 993Tentukan mean, median, modus, range, standar deviasi, kuartil pertama, kuartil ke-2,kuartil ke-3, desil ke-5, persentil ke-25, persentil ke-50, persentil ke-75, skewnes dankurtosis dari data nilai ujian Statistika tersebut.
BAB IIISAMPLING3.1 PopulasiPopulasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas: objek atau subjek yangmempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untukdipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 1999). Jadi populasi ukanhanya orang tetapi juga objek dan benda-benda alam lainnya. Populasi bukan hanyasekedar jumlah yang ada pada objek yang diteliti, tetapi meliputi seluruh karaktaristikyang dimiliki oleh subjek/ objek itu. Contoh poulasi dalam arti karakteristik darisubjek/objek seperti motifasi kerja, dan kepemimpinannya.3.2 SampelSampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasitersebut. Hal- hal yang diteliti dari sampel akan dijadikan ukuran yang diberlakukanuntuk populasi (Sugiyono, 1999). Untuk itu sampel yang diambil dari populasi harusbear-benar representative (mewakili).3.3 Teknik SamplingTeknik sampling merupakan teknik pengambilan sampel/penarikan sampel(Sugiyono, 1999).Alasan dilakukan sampling adalah1.2.3.4.5.Ukuran popolasi yang terlalu besar.Jika menggunakan populasi sebagai objek penelitian membutuhkan biaya yangterluli tinggi.Jika menggunakan populasi sebagai objek penelitian membutuhkan bayak waktu.Bentuk penelitian akan merusak.Sampel dianngap memadai dalam menarik kesimpulan untuk mewakili populasi.Teknik pengambilan sampel secara umum terdiri atas probability sampling dannon probability sampling.
Probability sampling adalah teknik sampling yang memberikan peluang yangsama bagi setiap unsur (anggota) populasi untuk dipilih menjadi sampel. Teknik inimeliputi: Simpel random saling (pengambilan sampel acak sederhana)Contoh: berikut beberapa nomor sampel yang akan dipili enjadi sampel. Systematic sampling (pengambilan sampel acak sistematik) Sampel acak bertingakat (Stratified random sampling)Contoh: Berikut jumlah dari populasi perusaan dengan profit tertentu, akandiambil sampel dari setiap strata profit. Area (cluster) sampling (sampling menurut daerah)Contoh: Berikut adala suatu wilaya pada propinsi A. akan diambil sampelpada tiap kabubaten berdasarkan area. Asil sampel seperti pada daera yangberwarna.
Non probability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang tidak memberipeluang sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel.Non probability sampling meliputi: Sampling kuota Sampling insidental Purposive sampling Sampling jenuh Snowball sampling3.4 Ukuran SampelDalam penentuan keputusan tanpa adanya kesalahan penelitian tidak dapatmenggunakan sampel,tetapi harus menggunakan populasi. Jika ingin kesalahan padaperhitungan sampel sengat kecil maka jumlah sampel harus mendekati populasi.Jumlah sampel yang tepat digunkan dalam penelitian tergantung pada tingka kesalahnyang dikehendaki, dimana tingkat kesalahan yang dikehendaki tergantung padasumber dana, waktu dan tenaga. Menurut Issac dan Michel, untuk tingkat kesalahan1%, 5%, 10% rumus untuk menentukan ukuran sampel dari populasi yang diketahuijumlahnya adalah sebagai berikut:()dimanas jumlah sampel tingkat kesalahan (1%,5%,10%)N populasi0,5 0,05Rumus perhitungan sampel di atas hanya berlaku jika populasi berdistribusinormal. Jika populasi homogen (data yang diperoleh dari tiap-tiap anggota populasimenunjukan hasil yang hamper sama) maka perhitungan jumlah sampel tidak perlumenggunakan rumus cukup dimbil 1% saja dari populasi.Selain dengan menggunakan rumus Issac dan Michel, terdapat rumus Slovindalam menentukan jumlah sampel yaitu:Nn 1 Ne 2dimanan jumlah sampel
N jumlah populasiE tingkat kesalahan pengambilan sampel (1%,5%,10%).3.5 Rancangan SamplingHal-hal yang perlu diperhatikan dalam rancangan sampling:1. Rumusan masalah yang akan diteliti2. Batas populasi dari rumusan masalah3. Unit sampling yang diperlukan4. Cara-cara pengukuran yang akan dilakukan. Skala dan data yang digunakan.5. Penelitian sejenis terdahulu6. Ukuran sampel7. Cara pengumpulan data8. Metode analisis data3.6 Kesalahan pada SamplingSampel digunakan untuk mengestimasi karakteristik populasi. Sebagai contohrata-rata dari sampel dapat mengestimasi rata-rata dari pupulasi. Namun dlamkenyataannya, menarik kesimpulan penelitian dengan menggunakan sample akanmemungkin terjadi kesalahan. Kesalah yang dimaksud berupa hasil penelitianmenggunakan sampel tidak representative untuk populasi. Representatif yangdimaksud adalah hasil perhitungan menggunakan sampel diharapkan mendekati nilaidari hasil perhitungan jika menggunakan populasi sebagai objek. Perbedahaan hasilperhitungan sampel dengan parameter populasi ini disebut sebagai kesalahansampling.3.7 Uji Validitas dan Reliabilitas InstrumenValiditas berasal dari kata validity yang mempunyai arti sejauh mana ketepatandan kecermatan suatu alat ukur dalam melakukam fungsi ukurannya (Azwar 1986).Selain itu validitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan bahwa variabel yangdiukur memang benar-benar variabel yang hendak diteliti oleh peneliti (Cooper danSchindler, dalam Zulganef, 2006).
Sedangkan menurut Sugiharto dan Sitinjak (2006), validitas berhubungan dengansuatu peubah mengukur apa yang seharusnya diukur. Ghozali (2009) menyatakanbahwa uji validitas digunakan untuk mengukur sah, atau valid tidaknya suatukuesioner. Suatu kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan pada kuesioner mampuuntuk mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut.Reliabilitas berasal dari kata reliability. Pengertian dari reliability (rliabilitas)adalah keajegan pengukuran (Walizer, 1987). Sugiharto dan Situnjak (2006)menyatakan bahwa reliabilitas menunjuk pada suatu pengertian bahwa instrumenyang digunakan dalam penelitian untuk memperoleh informasi yang digunakan dapatdipercaya sebagai alat pengumpulan data dan mampu mengungkap informasi yangsebenarnya dilapangan. Ghozali (2009) menyatakan bahwa reliabilitas adalah alatuntuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari peubah ataukonstruk. Suatu kuesioner dikatakan reliabel atau handal jika jawaban seseorangterhadap pernyataan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu. Reliabilitassuatu test merujuk pada derajat stabilitas, konsistensi, daya prediksi, dan akurasi.Pengukuran yang memiliki reliabilitas yang tinggi adalah pengukuran yang dapatmenghasilkan data yang reliabel.Tinggi rendahnya reliabi
2. Statistika inferensial Statistika inferensial merupakan metode yang digunakan untuk mengestimasi nilai dari populasi berdasarkan sampel. Populasi adalah hipunan dari objek-objek dalam satu kategori. Sampel adalah bagian dari populasi dalam satu kategori. Gambar 1.1 Populasi dan Sampel 1.4. Jenis Variabel
Statistika adalah ilmu pengumpulan data, pengolahan, analisisnya, dan penarikan kesimpulan berdasarkan kumpulan data. Ada dua macam statistika yaitu statistika deskriptif dan statistika inferensial. Pada penelitian ini menggunakan statistika inferensial. Wahana komputer (2007, hlm.
Če za X privzamemo normalno porazdelitev N(M, ), je ocena za M, s pa ocena za σ. To spoznanje posreduje matematična statistika. Posebno vlogo pri statističnem sklepanju ima z- statistika in t-statistika, ki je znana pod imenom Studentova statistika x xM z n xM t s n
Statistika untuk Ekonomi dan Keuangan Modern Edisi 3, Buku 1 . 2 . BAB 1 PENGERTIAN STATISTIKA . 3 . OUTLINE . Pengertian Statistika Bab 1. BAGIAN I Statistik Deskriptif . Hicks mengembangkan Matematika
keilmuan, statistika seakan mendapat panggilannya untuk membantu memecahkan berbagi persoalan keilmuan yang ada. Buku ini merupakan sebuah pengantar bagi mahasiswa untuk memahami konsep-konsep dalam statistika. Buku ini menyajikan statistika deskriptif dan inferensial, Selain itu, buku ini memberikan pemahaman pada mahasiswa tentang konsep
Buku Keterampilan Dasar Tindakan Keperawatan SMK/MAK Kelas XI ini disajikan dalam tiga belas bab, meliputi Bab 1 Infeksi Bab 2 Penggunaan Peralatan Kesehatan Bab 3 Disenfeksi dan Sterilisasi Peralatan Kesehatan Bab 4 Penyimpanan Peralatan Kesehatan Bab 5 Penyiapan Tempat Tidur Klien Bab 6 Pemeriksaan Fisik Pasien Bab 7 Pengukuran Suhu dan Tekanan Darah Bab 8 Perhitungan Nadi dan Pernapasan Bab .
Texts of Wow Rosh Hashana II 5780 - Congregation Shearith Israel, Atlanta Georgia Wow ׳ג ׳א:׳א תישארב (א) ׃ץרֶָֽאָּהָּ תאֵֵ֥וְּ םִימִַׁ֖שַָּה תאֵֵ֥ םיקִִ֑לֹאֱ ארָָּ֣ Îָּ תישִִׁ֖ארֵ Îְּ(ב) חַורְָּ֣ו ם
Buku yang berjudul “ Pengantar S tatistika Matematika ” ini diperlukan sebagai landasan, pedoman atau rujukan bagi para mahasiswa atau siapa saja yang ingin mempelajari statistika matematika atau ser ing juga disebut dengan teori statistika dengan baik, mudah dan benar. Materi buk
API RP 505, Recommended Practice for Classification of Locations for Electrical Installations at Petroleum Facilities Classified as Class I, Zone 0, Zone 1, and Zone 2, 2002, reaffirmed 2013. 2.3.2 ASHRAE Publications. American Society of Heating, Refrigeration and Air-Conditioning EngineersASHRAE, Inc., 1791 Tullie Circle NE, Atlanta, GA 30329-2305. ASHRAE 15ASHRAE STD 15, Safety Standard for .
