STATISTIKA - Universitas Padjadjaran
STATISTIKANONPARAMETRIKUNTUK PENELITIAN SOSIAL EKONOMI PETERNAKAN(Kumpulan Bahan Kuliah)OlehNUGRAHA SETIAWANFAKULTAS PETERNAKANUNIVERSITAS PADJADJARAN2005
KATA PENGANTARPenelitian-penelitian dalam bidang ilmu sosial dewasa ini, tidak semata-matadiarahkan untuk memahami fenomena dengan hanya mendeskripsikan berbagai hal yangsaling berkaitan, juga melalui pengujian hipotesis. Pengujian yang dilakukan biasanyamemakai metode statistika. Namun demikian, karena adanya keterbatasan dalam distribusidata serta skala pengukuran dalam kajian-kajian sosial yang tidak memenuhi syarat untukmenggunakan perangkat statistika parametrik, maka yang amat lazim digunakan adalahstatistika nonparametrik.Sebagian peneliti ilmu-ilmu sosial, ada yang belum begitu akrab dengan statistika,sehingga tidak jarang ditemukan kekeliruan penggunaan perangkat statistika dalampenelitiannya. Kondisi seperti ini pada gilirannya bisa menimbulkan kekeliruan penafsiran(inference) hasil pengujian hipotesis. Di pihak lain, tersedianya berbagai soft warekomputer seperti Excel, Microstat, SPSS (Statistical Package for Social Sciences), danlain-lain, sangat memudahkan para peneliti dalam menggunakan perangkat statistika, tetapikarena kurangnya pemahaman terhadap persyaratan prosedural dari perangkat yangtersedia, bisa menyebabkan kekeliruan penggunaanya.Berdasarkan pengalaman penulis sebagai staf pengajar di fakultas yangterklasifikasi ke dalam konsorsium ilmu-ilmu pertanian yang memiliki jurusan sosialekonomi, adakalanya juga menemukan masalah seperti dikemukakan di atas. Untuk itulahpenulis berusaha membuat kumpulan handout (bahan kuliah lepas) dengan tujuan dapatdigunakan sebagai salah satu acuan dalam memilih uji-uji statistik nonparametrik secarapraktis, sehingga mudah diterapkan pada penelitian di bidang sosial ekonomi pertaniankhususnya sub sektor peternakan.Bahan kuliah tidak menyajikan pembahasan yang terlalu mendalam mengenai teoriteori statistika serta dasar pemikiran prosedur pengujian, tetapi hanya menyajikan syaratsyarat dan prosedur pengujian serta aplikasinya. Contoh-contoh aplikasi, dibuatsesederhana mungkin, dengan harapan bisa dengan mudah dimengerti oleh orang yangmasih awam ter-hadap statistika sekalipun, terutama para mahasiswa yang akan melakukanpenelitian dalam di bidang sosial ekonomi peternakan.Pembahasan, khususnya di bagian yang menguraikan berbagai uji statistika,sebagian besar mengacu kepada tulisan Sidney Siegel “Nonparametric Statistics for theBehavioral Sciences”. Buku tersebut sebetulnya sudah lama dialihbahasakan ke dalam
bahasa Indonesia oleh beberapa penterjemah. Namun pada bahan kuliah yang dibuat inipenyajiannya lebih disederhanakan dengan mengubah contoh-contoh aplikasinya. Selainitu, ada penambahan dari buku-buku lain dengan harapan agar lebih mudah memahamiprosedur-prosedur pengujian statistika nonparametrik yang dibahas.Pada bagian awal, diuraikan mengenai perbedaan yang mendasar antara statistikaparametrik dan nonparametrik, serta konsep-konsep dasar yang perlu dipahami sebelummenggunakan prosedur pengujian. Selanjutnya diikuti oleh beberapa bagian yangmenguraikan prosedur pengujian disertai dengan contoh-contoh pemakaiannya. Padabagian prosedur pengujian dirinci berdasarkan pengujian untuk satu sampel, dua sampelber-pasangan dan tidak berpasangan, serta k sampel berpasangan dan tidak berpasangan.Diakhiri dengan pembahasan yang menguraikan pengukuran korelasi yang disertai ujisignifikansinya.Jatinangor, 19 September 2005Nugraha Setiawan
DAFTAR ISIKata PengantarAnalisis Instruksional Mata Kuliah Statistika NonparametrikGaris-garis Besar Pembelajaran Statistika NonparametrikPengertian Dasar, Konsep Statistika, dan Skala Pengukurano Beberapa Pengertian Dasar Statistikao Statistika Nonparametrik Konsep dan Aplikasinyao Skala PengukuranTeknik Pengukuran dan Uji Hipotesiso Teknik Pegukurano Pengujian HipotesisPengujian Sampel Tunggal (1)o Uji Binomialo Uji Chi Kuadrat ( χ 2 ) Sampel TunggalPengujian Sampel Tunggal (2)o Uji Kolmogorov-Smirnov Sampel Tunggalo Uji Deret (Run) Sampel TunggalPengujian Dua Sampel Berpasangan (1)o Uji Chi Kuadrat ( χ 2 ) Mc. Nemaro Uji TandaPengujian Dua Sampel Berpasangan (2)o Uji Tanda Wilcoxono Uji Walsho Uji Randomisasi Data BerpasanganPengujian Dua Sampel Tidak Berpasangan (1)o Uji Fishero Uji Chi Kuadrat ( χ 2 ) Dua Sampel Tidak Berpasangano Uji MedianPengujian Dua Sampel Tidak Berpasangan (2)o Uji Mann-Whitneyo Uji Kolmogorov-Smirnov Dua SampelPengujian k Sampel Berpasangano Uji Q Cohrano Uji FriedmanPengujian k Sampel Tidak Berpasangano Uji Chi Kuadrat ( χ 2 ) untuk k Sampel Tidak Berpasangano Uji Median untuk k Sampelo Uji Kruskal-WallisUkuran Korelasi dan Pengujiannnyao Koefisien Kontingensi (C)o Koefisien Korelasi Rank Spearman (rs)o Koefisien Korelasi Rank Kendall (τ)
ANALISIS INSTRUKSIONALMATA KULIAH STATISTIKA NONPARAMETRIKSKS 3 (3-0), Semester IVTUJUAN INSTRUKSIONAL UMUM:Setelah menyelesaikan mata kuliah Statistika Nonparametrikmahasiswa akan dapat memilih Uji Statistik Nonparametrik yang tepatuntuk Penelitian Sosial Ekonomi PeternakanMemilih Uji Statistik Nonparametrik untukPenelitian Sosial Ekonomi Peternakan (C4)Memilih Uji StatistikNonparametrikuntuk KasusSatu Sampel (C4)Memilih Uji StatistikNonparametrikuntuk KasusDua Sampel (C4)Memilih Uji StatistikNonparametrikuntuk Kasus”k” Sampel (C4)Menerapkan prinsip dan prosedurUji Hipotesis Statistik (C3)Menjelaskan konsep & prosedurperhitungan dasar statistika (C2)STATISTIKAMemilih modelpengukurankorelasi danpengujiannya (C4)
GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN(GBPP)MATA KULIAHKODE MATA KULIAHKREDITSEMESTERDOSEN PENANGGUNG JAWAB: STATISTIKA NONPARAMETRIK: JID 214: 3(3-0) SKS: IV (EMPAT): NUGRAHA SETIAWANDESKRIPSI SINGKAT: Materi kuliah Statistika Nonparametrik mencakup: konsep dan prosedur perhitungan dasar statistika, prinsip dan prosedur uji hipotesis statistik, uji statistik nonparametrik untuk kasus sampel tunggal, kasus dua sampel, dan kasus ksampel, model pengukuran korelasi dan uji signifikansinya, serta aplikasi uji statistik nonparametrik untuk penelitiansosial ekonomi peternakan.TUJUAN INSTRUKSIONAL UMUM: Setelah menyelesaikan perkuliahan Statistika Nonparametrik, mahasiswa akan dapat memilih uji statistik nonparametrik yang tepat untuk penelitian Sosial Ekonomi PeternakanNo.112345TUJUAN INSTRUKSIONALKHUSUS2Setelah mengikuti kuliah inimahasiswa akan dapat menjelaskan dengan benar konsep dan prosedur perhitungan dasar statistika.Setelah mengikuti kuliah inimahasiswa akan dapat menerapkan dengan benar prinsip uji hipotesis statistik.Setelah mengikuti kuliah inimahasiswa akan dapat memilih dengan tepat uji statistiknonparametrik untuk kasussatu sampel.Setelah mengikuti kuliah inimahasiswa akan dapat me-POKOK BAHASANSUB POKOK BAHASANWAKTU(menit)5603Konsep dan prosedur perhitungan dasar statistika.4 Konsep-konsep dasar statistika Prosedur perhitungan dasar statistikaPrinsip uji hipotesis statistik. Prinsip pengujian hipotesisstatistik Prosedur pengujian hipotesis statistik75 Uji Binomial Uji Satu Sampel ChiKuadrat Uji Satu Sampel Kolomogorov-Smirnov Uji Deret Satu Sampel Kasus Dua Sampel BerhubunganUji statistik nonparametrikuntuk kasus satu sampel.Uji statistik nonparametrikuntuk kasus dua sampel.METODEMEDIA6KuliahMimbardan Diskusi7WB, OHPKuliahMimbardan DiskusiWB,OHP, Kal7575KuliahMimbardan DiskusiWB,OHP, Kal75KuliahMimbar &DiskusiKuliahMimbarWB,OHP, Kal907575WB,OHP, ,3BA2BA3BW1:4BW2:2BA1:4BW1:4BW2:2BA1:5BW1:5BW2:3
6Uji Mc. NemarUji Tandamilih dengan tepat uji statistiknonparametrik untuk kasusdua sampel.7891011Setelah mengikuti kuliah inimahasiswa akan dapat memilih dengan tepat uji statistiknonparametrik untuk kasus ksampel.Uji statistik nonparametrikuntuk kasus k sampel. Kasus Dua Sampel BerhubunganUji Rank-Tanda WilcoxonUji WalshUji Randomisasi Kasus Dua Sampel TakBerhubunganUji Eksak FisherUji Chi-Kuadrat DuaSampel Tak Berhubungan Kasus Dua Sampel TakBerhubunganUji MedianUji U Man-WhitneyUji KolmogorovSmirnov Dua Sampel Kasus Dua Sampel TakBerhubunganUji Deret WaldWolfowitzUji Ekstrem MosesUji Randomisasi DuaSampel Tak Berhubungan Kasus k Sampel BerhubunganUji Q CochranUji Friedman (anavaranking dua arah) Kasus k Sampel Tak Ber-757550505075755050505050507575dan DiskusiBA1:5KuliahMimbardan DiskusiWB,OHP, KalBW1:5BW2:3BA1:5KuliahMimbardan DiskusiWB,OHP, KalBW1:6BW2:4BA1:6KuliahMimbardan DiskusiWB,OHP, KalBW1:6BW2:4BA1:6KuliahMimbardan DiskusiWB,OHP, KalBW1:6BW2:4BA1:7KuliahMimbardan DiskusiWB,OHP, KalBW1:7BW2:5BA1:7KuliahWB,BW1:8
1213Setelah mengikuti kuliah inimahasiswa akan dapat memilih dengan tepat modelpengukuran korelasi dan ujisignifikansinya.Setelah mengikuti kuliah inimahasiswa akan dapat memilih dengan tepat uji statistiknonparametrik untuk penelitian sosial ekonomi peternakan14Model pengukuran korelasidan uji signifikansinya. Uji statistik nonparametrikuntuk penelitian sosial ekonomi peternakan hubunganUji Chi-Kuadrat k Sampel BerhubunganUji Median yang diperluasUji Kruskal-Wallis (anava ranking satu arah)Koefisien KontingensiKoefisien Korelasi RankSpearmanKoefisien Korelasi RankKendallAplikasi dalam penelitianyang berkaitan dengan aspek sosial di sektor peternakanContoh Kasus 1Contoh Kasus 2Aplikasi dalam penelitianyang berkaitan dengan aspek ekonomi di sektor peternakanContoh Kasus 1Contoh Kasus 25050Mimbardan DiskusiOHP, KalBW2:6BA1:8KuliahMimbardan DiskusiWB,OHP, KalBW1:9BW2:7BA1:9KuliahMimbardan PemecahanKasusWB,OHP, KalBW1:4-9BW2:2-7BA1:4-9BA4BA5KuliahMimbardan PemecahanKasusWB,OHP, AR PUSTAKABUKU BACAAN WAJIB (BW)1. Siegel, Sidney. 1997. Statistik Nonparametrik Untuk Ilmu-ilmu Sosial. Jakarta: Penerbit PT Gramedia Pustaka Utama.2. Sugiyono. 2001. Statistik Nonparametris untuk Penelitian. Bandung: Afabeta.
BUKU BACAAN ANJURAN (BA)1. M. Sudradjat SW. 1985. Statistik Non Parametrik. Bandung: Armico2. Soejoeti, Zanzawi. 1986. Metode Statistika I. Jakarta: Penerbit Karunika3. Soejoeti, Zanzawi. 1986. Metode Statistika II. Jakarta: Penerbit Karunika4. Agung, I.G.N. 1992. Metode Penelitian Sosial: Pengertian dan Pemakaian Praktis. Jakarta: Penerbit PT Gramedia Pustaka Utama.5. Black, James A dan D.J. Champion. 1999. Metode dan Masalah Penelitian Sosial. Bandung: Refika Aditama.
Bahan Kuliah Statistika Non ParametrikMateri: Pengertian Dasar, Konsep, dan Skala PengukuranOleh: Nugraha SetiawanFakultas Peternakan UnpadBEBERAPA PENGERTIAN DASAR1. Statistika, Statistik, dan ParameterDalam perbincangan sehari-hari kita sering mendengar kata statistik maupun statistika.Namun penggunaan dari dua kata tersebut masih simpang siur. Adakalanya pengertian yangseharusnya statistik ditulis atau disebut dengan istilah statistika, demikian pula sebaliknyapengertian statistika sering ditulis atau disebut dengan istilah statistik.Walaupun penulisannya sangat mirip antara statistik dengan statistika, tetapi memiliki artiyang sangat berlainan. Pengertian statistik (statistic) adalah bilangan yang diperoleh melaluiproses perhitungan terhadap sekumpulan data yang berasal dari sampel. Sedangkan pengertianstatistika (statistics) adalah konsep dan metode yang bisa digunakan untuk mengumpulkan,menyajikan, dan menginterpretasikan data dari kejadian tertentu untuk mengambil suatukeputusan/kesimpulan dalam suatu kondisi adanya ketidakpastian.Misalnya kita ingin mengetahui rata-rata luas lahan yang dimiliki petani di suatu propinsi.Untuk menghitung seluruh luas lahan pertanian di propinsi tersebut membutuhkan biaya danwaktu yang tidak sedikit, sehingga diputuskan untuk mengambil sampel dari beberapakabupaten. Dari kabupaten sampel diperoleh data berapa luas lahan dan berapa jumlahpetaninya, dengan demikian kita bisa menghitung rata-rata luas lahan yang dimiliki petani.Angka rata-rata luas lahan yang diperoleh disebut statistik. Seandainya data tersebut diperolehdari seluruh propinsi, angka rata-ratanya tidak bisa disebut statistik, tetapi disebut parameterkarena tidak diperoleh dari sampel melainkan diperoleh dari populasi.2.Statistika Deskriptif dan InferensialPada proses pengumpulan data di atas, tentu saja tidak bisa dilakukan secarasembarangan tetapi ada tahapan-tahapan dan cara-cara atau teknik-teknik tertentu sebagaipedomannya yang kita sebut sebagai metode. Metode ini dikenal sebagai statistika.Dalam statistika, ada metode-metode tertentu sebagai pedoman untuk menyajikan datasehingga secara ringkas dapat dengan mudah dipahami. Misalnya membuat tabel atau grafikrata-rata luas lahan yang dimiliki oleh petani berdasarkan jenis lahan, status ekonomi petani,halaman 1 dari 9
dan sebagainya. Metode penyederhanaan data sehingga mudah dipahami dikenal sebagaistatistika deskriptif.Statistika deskriptif pada awalnya merupakan bidang kajian yang sangat penting,walaupun saat ini bukan merupakan bidang kajian pokok dalam statistika. Tujuan utamastatistika saat ini adalah menginterpretasikan atau menafsirkan (inference) data, yang dikenaldengan istilah statistika inferensial. Misalnya dengan melihat grafik rata-rata pemilikan lahanberdasarkan status sosial ekonomi petani, melalui angka-angkanya kita bisa melihat bahwarata-rata pemilikan lahan petani dengan tingkat sosial ekonomi tertentu lebih luasdibandingkan dengan status ekonomi lainnya. Tapi untuk melakukan interpretasi lebih jauh,kita harus menyadari bahwa statistik yang tersaji berasal dari suatu sampel bukannyapopulasi, sehingga belum tentu menggambarkan kondisi yang sebenarnya, atau dengan katalain masih berada dalam suatu kondisi ketidakpastian.3. Menafsirkan Parameter Berdasarkan StatistikTelah diuraikan terdahulu, terdapat metode-metode tertentu yang bisa dipakai untukmenginterpretasikan data dalam kondisi ketidakpastian (uncertainty), yaitu statistikainferensial. Fokus kajian statistika inferensial adalah untuk menafsirkan parameter (populasi)berdasarkan statistik (sampel) melalui pengujian hipotesis. Dalam pengujian hipotesis, titiktolaknya adalah menduga parameter yang dinyatakan oleh pasangan hipotesis statistik,misalnya: Ho; µ1 µ2 dan H1; µ1 µ2.Masalah umum yang dihadapi dalam menafsirkan parameter dari populasi yangberdasarkan satistik dari sampel adalah, adanya faktor kesempatan/kebetulan (chance) dalampengambilan data. Kemudian bisa timbul pertanyaan, apakah hasil pengamatan tentangadanya persamaam atau perbedaan parameter dalam populasi atau antar populasi, jugadisebabkan oleh faktor kebetulan dalam pengambilan data? Untuk itu statistika inferensialmenyediakan berbagai prosedur yang memungkinkan untuk menguji, apakah adanyapersamaan atau perbedaan tadi disebabkan karena faktor kebetulan atau tidak.4. Statistika Parametrik dan NonparametrikPada perkembangan statistika inferensial, metode-metode penafsiran yang berasal darigenerasi awal, menetapkan asumsi-asumsi yang sangat ketat dari karakteristik populasi yangdiantara anggota-anggota populasinya diambil sebagai sampel. Di bawah asumsi-asumsitersebut, diharapkan angka-angka atau statistik dari sampel, betul-betul bisa mencerminkanhalaman 2 dari 9
angka-angka atau parameter dari populasi. Oleh karena itu, dikenal dengan istilah StatistikaParametrik.Asumsi-asumsi tersebut antara lain: data (sampel) harus diambil dari suatu populasi yangberdistribusi normal. Seandainya sampel diambil dari dua atau lebih populasi yang berbeda,maka populasi tersebut harus memiliki varians (δ2) yang sama. Selain itu, statistikaparametrik hanya boleh digunakan jika data memiliki nilai dalam bentuk numerik atau angkanyata.Ketatnya asumsi dalam statistika parametrik, secara metodologis sulit dipenuhi olehpeneliti-peneliti dalam bidang ilmu sosial. Sebab dalam kajian sosial, sulit untuk memenuhiasumsi distribusi normal maupun kesamaan varians (δ2), selain itu banyak data yang tidakberbentuk numerik, tetapi hanya berupa skor rangking atau bahkan hanya bersifat nilaikategori. Oleh karenanya, statistika inferensial saat ini banyak berkembang kepada teknikteknik yang tidak berlandaskan pada asumsi-asumsi di atas, yang dikenal sebagai StatistikaNonparametrik.STATISTIKA NONPARAMETRIK KONSEP DAN APLIKASINYA1. Kajian Kuantitatif dalam Ilmu SosialPenggunaan statistika nonparametrik dalam penelitian sosial sudah sangat umum. Haltersebut antara lain diakselerasi oleh makin banyaknya ilmuwan sosial yang menggunakankajian kuantitatif dalam penelaahannya. Peneliti ilmu sosial saat ini, sering membuat dugaandugaan atau hipotesis-hipotesis tentang suatu fenomena, dan hipotesis tersebut masih perludiuji apakah bisa diterima atau ditolak dengan berbagai penelitian melalui suatu proses yangobyektif.Salah satu upaya untuk membuktikan hipotesis secara obyektif adalah dengan caramelakukan kuantifikasi data yang asalnya bersifat kualitatif, agar dapat diproses melaluipengujian statitistika. Namun demikian, karena ada beberapa keterbatasan dalam membuatdata kuantitatif yang berasal dari data kualitatif, maka dipilih statistika nonparametrik yangtidak membutuhkan asumsi ketat dalam distribusi datanya.Walaupun aplikasi statistika nonparametrik sudah sangat umum, adakalanya terjadikekeliruan-kekeliruan. Kekeliruan-kekeliruan ini antara lain disebabkan oleh: kurangnyapemahaman terhadap terminologi maupun konsep-konsep yang biasa digunakan dalamstatistika, kurang mengetahui berbagai persyaratan dalam penggunaan metode yang dipilih,halaman 3 dari 9
serta kurangnya pemahaman terhadap berbagai prosedur dan teknik-teknik yang telah tersediadalam statistika nonparametrik.2. Konsep dan PengertianSebelum menggunakan statistika nonparametrik ada beberapa konsep atau pengertiandasar yang perlu diketahui. Hal ini sangat dibutuhkan dalam rangka memudahkan memahamiproses, teknik-teknik, dan prosedur yang tersedia. Selain itu, akan memudahkan pulamanakala kita harus memilih dan menggunakan teknik-teknik yang paling tepat serta sesuaidengan disain penelitian yang dilaksanakan, sehingga tidak akan terjadi kesalahan dalammenginterpretasikan hasil-hasil pengujiannya. Beberapa konsep dan pengertian-pengertianyang perlu dipahami antara lain:Obyek Penelitian : Merupakan suatu obyek yang kita teliti karakteristiknya. Misalnya,penduduk seandainya semua orang yang menempati wilayah tertentu yang kita teliti, ataupeternak seandainya yang kita teliti karakteristiknya hanya peternak, atau peternak sapiseandainya yang kita teliti karakteristiknya hanya peternak sapi.Variabel : Adalah karakteristik dari obyek penelitian yang memiliki nilai bervariasi.Misalnya, jenis kelamin: laki-laki dan perempuan. Status ekonomi: tinggi, sedang, rendah.Berat badan: 50 kg, 60 kg, 70 kg.Variabel Bebas/Independent : Dalam hubungan antar dua atau lebih variabel, variabelbebas merupakan variabel yang dapat mempengaruhi variabel lainnya. Misalnya; variabel X variabel Y, yang menggambarkan variabel X mempengaruhi variabel Y, maka X disebutvariabel bebas.Variabel Tak Bebas/Dependent : Dalam hubungan antar dua atau lebih variabel, variabeltak bebas merupakan variabel yang dipengaruhi oleh variabel lainnya. Misalnya; variabel X variabel Y, yang menggambarkan variabel Y dipengaruhi oleh variabel X, maka Y disebutvariabel tak bebas.Data : Adalah fakta, baik berbentuk kualitatif maupun kuantitatif. Data kualitatifdiperoleh melalui pengamatan, misalnya pemilikan lahan petani di suatu desa cukup tinggi.Data kuantitatif diperoleh melalui pengukuran, misalnya pemilikan lahan di suatu desa antara2-5 ha tiap petani.Pengukuran : Adalah suatu proses kuantifikasi atau mencantumkan bilangan kepadavariabel tertentu. Misalnya, berat badan secara kualitatif bisa dibedakan sebagai ringan,sedang, atau berat, dan melalui proses pengukuran dengan cara menimbang kita dapatmenyatakan berat badan: 50 kg, 60 kg, 70 kg.halaman 4 dari 9
Skala Pengukuran : Adalah bilangan yang dicantumkan kepada variabel berdasarkanaturan-aturan yang telah ditentukan dan disepakati. Dikenal 4 macam skala pengukuran yaitu:nominal, ordinal, interval, dan rasio. Skala nominal hanya dipakai untuk me
UNIVERSITAS PADJADJARAN 2005 . KATA PENGANTAR . digunakan sebagai salah satu acuan dalam memilih uji-uji statistik nonparametrik secara praktis, sehingga mudah diterapkan pada penelitian di bidang sosial ekonomi pertanian . bahasa Indonesia oleh beberapa penterjemah. Namun pada bahan kuliah yang dibuat ini
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 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.
26. Anggota Tim Evaluasi Diri Universitas Padjadjaran (2004-2006) 27. Ketua Medical Education Research & Development Unit (MERDU) FKUP (2 005-2006) 28. Sekretaris Bagian Biokimia FK UNPAD (2 006 – 2010) 29. Anggota Senat Fakultas Kedokteran Universitas Padjadjaran (2006-2010) 30. Sekretaris Eksekutif FK UNPAD (2006 – 2007) 31.
Statistika Ekonomi dan Bisnis (Statistika Inferensia), Buku 2”. Terkesan dari namanya yaitu Statistika Inferensia, maka materi yang dibahas dalam buku ini berfokus pada cara-cara melakukan inferensi (pendugaan dan pengujian hipotesis parameter populasi) yang didasarkan atas informasi yang diperoleh dari sampel (statistik sampel).
STATISTIKA DASAR Untuk Penelitian Pendidikan Fisika TEORI DAN PRAKTIK Lembaga Perpustakaan dan Penerbitan Universitas Muhammadiyah Makassar 2018 . STATISTIKA DASAR ii STATISTIKA DASAR
1. s1.universitas syiah kuala banda aceh 2. s2.universitas padjadjaran bandung 1996 3. s3.universitas padjadjaran bandung 2007 ilmu hukum 19 usman kasim 0009125303/ 195312091985031003 pidie 09- 12- 1953 pembina utama muda iv/ c guru besar prof.dr, m.ed 1. s1/iv universitas syiah kuala ban
KAJ JE STATISTIKA? Statistika je veda, ki proučuje pojave, ki se kažejo v velikem številu v določenem času in prostoru. Rečemo jim množični pojavi. Statistika je veda, ki se po eni strani ukvarja z
beverages so that we can decrease our reliance on imports from outside the province, and the country. This local food and beverages strategy was created, and will be implemented and measured, in a collaborative manner through a multi-departmental committee that includes government, representatives from the food and beverages sector and Indigenous community representatives. This will ensure .
