advertisement

Contoh Soal, Hasil Olahan dan Interpretasi Hasil Olahan SPSS

50 %
50 %
advertisement
Information about Contoh Soal, Hasil Olahan dan Interpretasi Hasil Olahan SPSS
Data & Analytics

Published on September 16, 2014

Author: tyas_rohadi

Source: slideshare.net

Description

Contoh Soal, Hasil Olahan dan Interpretasi Hasil Olahan SPSS
advertisement

TUGAS MATA KULIAH APLIKASI KOMPUTER STATISTIK MENGENAI: SOAL-SOAL BESERTA INTERPRETASI DAN HASIL OLAHAN SPSS Disusun Oleh: PROPANINGTYAS FEBRY W NIM. 10115002 PRODI. AKUNTANSI UNIVERSITAS GAJAYANA MALANG 2010

SOAL, HASIL OLAHAN SPSS DAN INTERPRETASI HASIL OLAHAN SPSS I. UJI T a. Uji Satu Sampel Data Nilai Ulangan Harian Nilai Ulangan Harian 85 73 65 95 88 70 61 70 74 79 72 67 94 84 65 48 72 55 78 70 52 58 64 69 55 92 95 68 96 65 83 80 75 72 74 87 75 89 74 81 77 60 82 81 93 Hasil Olahan SPSS: Frequencies Statistics Skor Ulangan Harian Siswa N Valid 45 Missing 0 Mean 74,7111 Median 74,0000 Mode 65,00(a) Std. Deviation 12,23561 Variance 149,710 Range 48,00 Minimum 48,00 Maximum 96,00 a Multiple modes exist. The smallest value is shown Skor Ulangan Harian Siswa Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 48,00 1 2,2 2,2 2,2 52,00 1 2,2 2,2 4,4 55,00 2 4,4 4,4 8,9 58,00 1 2,2 2,2 11,1 60,00 1 2,2 2,2 13,3 61,00 1 2,2 2,2 15,6 64,00 1 2,2 2,2 17,8 65,00 3 6,7 6,7 24,4 67,00 1 2,2 2,2 26,7 68,00 1 2,2 2,2 28,9 69,00 1 2,2 2,2 31,1 70,00 3 6,7 6,7 37,8 72,00 3 6,7 6,7 44,4 73,00 1 2,2 2,2 46,7 74,00 3 6,7 6,7 53,3

75,00 2 4,4 4,4 57,8 77,00 1 2,2 2,2 60,0 78,00 1 2,2 2,2 62,2 79,00 1 2,2 2,2 64,4 80,00 1 2,2 2,2 66,7 81,00 2 4,4 4,4 71,1 82,00 1 2,2 2,2 73,3 83,00 1 2,2 2,2 75,6 84,00 1 2,2 2,2 77,8 85,00 1 2,2 2,2 80,0 87,00 1 2,2 2,2 82,2 88,00 1 2,2 2,2 84,4 89,00 1 2,2 2,2 86,7 92,00 1 2,2 2,2 88,9 93,00 1 2,2 2,2 91,1 94,00 1 2,2 2,2 93,3 95,00 2 4,4 4,4 97,8 96,00 1 2,2 2,2 100,0 Total 45 100,0 100,0 T-Test One-Sample Statistics N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Skor Ulangan Harian Siswa 45 74,7111 12,23561 1,82398 One-Sample Test Test Value = 74 T df Sig. (2-tailed) Mean Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper Skor Ulangan Harian Siswa ,390 44 ,699 ,71111 -2,9649 4,3871 b. Uji Dua Sampel - Pengujan Beda Rata-rata, Varians Tidak Diketahui. Perusahaan Ultra Jaya sedang mempertimbangkan untuk melaksanakan training terhadap karyawannya dengan menggunakan 2 prosedur, yaitu prosedur standard dan prosedur baru. Masing-masing kelompok terdiri dari 10 orang. Tujuan training adalah untuk mencari metode pelatihan mana yang memberikan efisien paling tinggi dalam memproduksi. Hasil pengukuran waktu dalam memproduksi susu adalah sebagai berikut: Karyawan ke Metode Standard Metode Baru 1 40 30 2 35 25 3 38 35 4 25 25 5 42 40 6 45 42

7 40 35 8 32 30 9 35 25 10 43 35 Hasil Olahan SPSS: Frequencies Statistics Metode Pelatihan Waktu Pelatihan Produksi N Valid 10 10 Missing 0 0 Mean 37,5000 32,2000 Median 39,0000 32,5000 Mode 35,00(a) 25,00(a) Std. Deviation 5,94886 6,19677 Variance 35,389 38,400 Range 20,00 17,00 Minimum 25,00 25,00 Maximum 45,00 42,00 a Multiple modes exist. The smallest value is shown Frequency Table Metode Pelatihan Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 25,00 1 10,0 10,0 10,0 32,00 1 10,0 10,0 20,0 35,00 2 20,0 20,0 40,0 38,00 1 10,0 10,0 50,0 40,00 2 20,0 20,0 70,0 42,00 1 10,0 10,0 80,0 43,00 1 10,0 10,0 90,0 45,00 1 10,0 10,0 100,0 Total 10 100,0 100,0 Waktu Pelatihan Produksi Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 25,00 3 30,0 30,0 30,0 30,00 2 20,0 20,0 50,0 35,00 3 30,0 30,0 80,0 40,00 1 10,0 10,0 90,0 42,00 1 10,0 10,0 100,0 Total 10 100,0 100,0

- Uji Beda Rata-rata, Varians Tidak Dikteahui dan dianggap tidak sama Sampel secara acak dipilih dari beberapa komputer yang menjalan bahasa pemrograman Pascal dan Fortran. Diasumsikan sampel terdistribusi secara normal dengan varians yang tidak sama, hasil pencatatan waktu untuk menjalankan program tersebut adalah sebagai berikut: Waktu untuk menjalankan program Sampel Pascal Fortran 1 1,2 3,5 2 4,5 6,5 3 1,5 1,5 4 4,2 6,2 5 5,5 8,5 Apakah ada perbedaan waktu untuk menjalankan dua program tersebut? Hasil Olahan SPSS: Frequencies Frequency Table Statistics55003,38005,24004,20006,20001,20a1,50a1,917552,745543,6777,538-,326-,404,913,913-2,702-,9352,0002,0004,307,00ValidMissingNMeanMedianModeStd. DeviationVarianceSkewnessStd. Error of SkewnessKurtosisStd. Error of KurtosisRangeBahasaPemrogramanWaktuMenjalankanProgramMultiple modes exist. The smallest value is showna. Bahasa Pemrograman120,020,020,0120,020,040,0120,020,060,0120,020,080,0120,020,0100,05100,0100,01,201,504,204,505,50TotalValidFrequencyPercentValid PercentCumulativePercent

- Uji T Sampel Berpasangan Suatu penelitian diadakan untuk melihat pengaruh bahan bakar terhadap efisiensi mesin sepeda motor. Dipilih sebanyak 10 buah sepeda motor, dimana pengujian I menggunakan Premium dan pada pengujian II menggunakan Pertamax. Untuk meneliti apakah ada perbedaan dalam efisensi mesin, akan dihitung jarak tempuh kendaraan dengan menggunakan kedua jenis bahan bakar tersebut. Hasil pengukurannya adalah sebagai berikut: Sepeda Motor Premium Pertamax 1 30 38 2 35 40 3 45 46 4 32 35 5 55 57 6 45 49 7 30 35 8 34 40 9 35 40 10 34 36 Hasil Olahan SPSS: Frequencies Waktu Menjalankan Program120,020,020,0120,020,040,0120,020,060,0120,020,080,0120,020,0100,05100,0100,01,503,506,206,508,50TotalValidFrequencyPercentValid PercentCumulativePercentStatistics10100037,500041,60002,578762,2370634,500040,000030,00a40,008,154757,0742166,50050,0441,3001,308,687,687,9781,2891,3341,33425,0022,00ValidMissingNMeanStd. Error of MeanMedianModeStd. DeviationVarianceSkewnessStd. Error of SkewnessKurtosisStd. Error of KurtosisRangepengujianbahan bakar1pengujianbahan bakar2Multiple modes exist. The smallest value is showna.

Frequency Table II. UJI ANOVA SATU FAKTOR Digunakan untuk menguji suatu perbedaan varians antara berbagai macam perlakuan. Dengan menggunakan dasar perlakuan terhadap variabel independent untuk menguji perbedaan rata- rata. Kasus: Penelitian tentang produktivitas jenis padi dengan menggunakan empat jenis padi ingin menguji apakah ada perbedaan dalam produktivitas padi pada masing-masing petak. Produktivitas Padi per Hektar Petak Jenis IR Matahari Cianjur Rajalele 1 8 4 7 4 2 6 5 7 5 3 7 7 8 6 4 9 5 5 7 5 6 6 5 6 pengujian bahan bakar1220,020,020,0110,010,030,0220,020,050,0220,020,070,0220,020,090,0110,010,0100,010100,0100,030,0032,0034,0035,0045,0055,00 TotalValidFrequencyPercentValid PercentCumulativePercentpengujian bahan bakar2220,020,020,0110,010,030,0110,010,040,0330,030,070,0110,010,080,0110,010,090,0110,010,0100,010100,0100,035,0036,0038,0040,0046,0049,0057,00TotalValidFrequencyPercentValid PercentCumulativePercent

Hasil Olahan SPSS: Frequencies Frequency Table Statistics5201503,00006,1500,70711,301533,00006,00001,00a5,00a1,581141,348492,5001,8184,005,00ValidMissingNMeanStd. Error of MeanMedianModeStd. DeviationVarianceRangemerk padiluas hektarMultiple modes exist. The smallest value is showna. merk padi15,020,020,015,020,040,015,020,060,015,020,080,015,020,0100,0525,0100,01575,020100,0IR2,003,004,005,00TotalValidSystemMissingTotalFrequencyPercentValid PercentCumulativePercentluas hektar210,010,010,0525,025,035,0525,025,060,0525,025,085,0210,010,095,015,05,0100,020100,0100,04,005,006,007,008,009,00TotalValidFrequencyPercentValid PercentCumulativePercent

Oneway III. KORELASI REGRESI BERGANDA Korelasi berganda adalah hubungan dari beberapa variabel independen dengan satu variabel dependen. Regresi berganda adalah persamaan regresi dengan menggunakan dua atau lebih variabel independent. Kasus: Pada awal tahun 2010, PT. PLN ingin memperkerjakan mahasiswa perguruan tinggi sebagai tenaga lepas. Untuk melakukan perekrutan tersebut perusahaan melakukan dua kali test intelegensi. Berdasarkan hasil test peusahaan merekrut 10 orang. Sebelum memulai pekerjaan, perusahaan melakukan training terhadap kesepuluh mahasiswa tersebut. Pada diadakan rating oleh komite perusahaan. Hasil peringkat dan skor inteegensi tersebut adalah: Descriptivesluas hektar18,0000....8,008,0016,0000....6,006,0017,0000....7,007,0019,0000....9,009,0016,0000....6,006,0057,20001,30384,583105,58118,81896,009,00IR2,003,004,005,00TotalNMeanStd. DeviationStd. ErrorLower BoundUpper Bound95% Confidence Interval forMeanMinimumMaximumTest of Homogeneity of Variancesa,bTest of homogeneity of variances cannot beperformed for luas hektar because the sum ofcaseweights is less than the number of groups. a. Test of homogeneity of variances cannot beperformed for luas hektar because only onegroup has a computed variance. b. ANOVAluas hektar6,80041,700.. ,0000.6,8004Between GroupsWithin GroupsTotalSum ofSquaresdfMean SquareFSig.

Mahasiswa Skor Test I Skor Test II Peringkat 1 80 55 90 2 75 45 75 3 60 52 80 4 78 40 77 5 70 45 72 6 65 48 85 7 68 58 82 8 72 35 78 9 77 45 88 10 60 40 76 Hasil Olahan SPSS: - Uji Korelasi dan Regresi Berganda Descriptive Statistics80,30005,869891070,50007,214951046,30007,1499810peringkat akhir trainingskor test pertamaskor test keduaMeanStd. DeviationNCorrelations1,000,295,509,2951,000-,059,509-,0591,000.,204,067,204.,435,067,435.101010101010101010peringkat akhir trainingskor test pertamaskor test keduaperingkat akhir trainingskor test pertamaskor test keduaperingkat akhir trainingskor test pertamaskor test keduaPearson CorrelationSig. (1-tailed) Nperingkatakhir trainingskor testpertamaskor testkeduaModel Summaryb,604a,365,1835,30457,3652,01027,2042,344Model1RR SquareAdjustedR SquareStd. Error ofthe EstimateR SquareChangeF Changedf1df2Sig. F ChangeChange StatisticsDurbin- WatsonPredictors: (Constant), skor test kedua, skor test pertamaa. Dependent Variable: peringkat akhir trainingb.

Variables Entered/Removedbskor testkedua, skor testpertamaa.EnterModel1VariablesEnteredVariablesRemovedMethodAll requested variables entered.a. Dependent Variable: peringkat akhir trainingb. Coefficientsa41,51221,3881,941,093,266,246,3261,082,315,295,378,326,9961,004,433,248,5281,749,124,509,552,527,9961,004(Constant) skor test pertamaskor test keduaModel1BStd. ErrorUnstandardizedCoefficientsBetaStandardizedCoefficientstSig.Zero-orderPartialPartCorrelationsToleranceVIFCollinearity StatisticsDependent Variable: peringkat akhir traininga. ANOVAb113,131256,5652,010,204a196,969728,138310,1009RegressionResidualTotalModel1Sum ofSquaresdfMean SquareFSig. Predictors: (Constant), skor test kedua, skor test pertamaa. Dependent Variable: peringkat akhir trainingb. Collinearity Diagnosticsa2,9791,000,00,00,00,01713,251,02,18,77,00427,752,98,82,22Dimension123Model1EigenvalueConditionIndex(Constant) skor testpertamaskor testkeduaVariance ProportionsDependent Variable: peringkat akhir traininga.

Charts Residuals Statisticsa74,781286,593480,30003,5454310-1,5571,775,0001,000101,7143,6732,827,7061073,824986,545179,97033,8055810-7,603816,53722,000004,6781910-1,4331,232,000,88210-1,5151,371,026,99010-8,490078,09083,329675,9739510-1,7101,484,0151,04410,0393,4161,8001,23110,000,243,088,06910,004,380,200,13710Predicted ValueStd. Predicted ValueStandard Error ofPredicted ValueAdjusted Predicted ValueResidualStd. ResidualStud. ResidualDeleted ResidualStud. Deleted ResidualMahal. DistanceCook's DistanceCentered Leverage ValueMinimumMaximumMeanStd. DeviationNDependent Variable: peringkat akhir traininga. 1.51.00.50.0-0.5-1.0-1.5Regression Standardized Residual3.02.52.01.51.00.50.0 Frequency Mean = 1.84E-15Std. Dev. = 0.882N = 10Dependent Variable: peringkat akhir trainingHistogram

- Uji Validitas 1.00.80.60.40.20.0Observed Cum Prob1.00.80.60.40.20.0 Expected Cum Prob Dependent Variable: peringkat akhir trainingNormal P-P Plot of Regression Standardized Residual210-1-2Regression Standardized Predicted Value10-1-2 Regression Studentized Residual Dependent Variable: peringkat akhir trainingScatterplotCorrelations1-,059,295,871,408101010-,0591,509,871,133101010,295,5091,408,133101010Pearson CorrelationSig. (2-tailed) NPearson CorrelationSig. (2-tailed) NPearson CorrelationSig. (2-tailed) Nskor test pertamaskor test keduaperingkat akhir trainingskor testpertamaskor testkeduaperingkatakhir training

- Uji Normalitas Frequencies Frequency Table Statistics10101000070,500046,300080,300071,000045,000079,000060,0045,0072,00a7,214957,149985,8698952,05651,12234,456-,314,190,432,687,687,687-1,216-,582-,8671,3341,3341,334705,00463,00803,00ValidMissingNMeanMedianModeStd. DeviationVarianceSkewnessStd. Error of SkewnessKurtosisStd. Error of KurtosisSumskor testpertamaskor testkeduaperingkatakhir trainingMultiple modes exist. The smallest value is showna. skor test pertama220,020,020,0110,010,030,0110,010,040,0110,010,050,0110,010,060,0110,010,070,0110,010,080,0110,010,090,0110,010,0100,010100,0100,060,0065,0068,0070,0072,0075,0077,0078,0080,00TotalValidFrequencyPercentValid PercentCumulativePercentskor test kedua110,010,010,0220,020,030,0330,030,060,0110,010,070,0110,010,080,0110,010,090,0110,010,0100,010100,0100,035,0040,0045,0048,0052,0055,0058,00TotalValidFrequencyPercentValid PercentCumulativePercent

Histogram peringkat akhir training110,010,010,0110,010,020,0110,010,030,0110,010,040,0110,010,050,0110,010,060,0110,010,070,0110,010,080,0110,010,090,0110,010,0100,010100,0100,072,0075,0076,0077,0078,0080,0082,0085,0088,0090,00TotalValidFrequencyPercentValid PercentCumulativePercent80.0075.0070.0065.0060.00skor test pertama43210 Frequency Mean = 70.50Std. Dev. = 7.21495N = 10skor test pertama

60.0055.0050.0045.0040.0035.00skor test kedua43210 Frequency Mean = 46.30Std. Dev. = 7.14998N = 10skor test kedua90.0085.0080.0075.0070.00peringkat akhir training43210 FrequencyMean = 80.30Std. Dev. = 5.86989N = 10peringkat akhir training

- Uji Multikolinearitas Regression Variables Entered/Removedbskor testkedua, skor testpertamaa.EnterModel1VariablesEnteredVariablesRemovedMethodAll requested variables entered.a. Dependent Variable: peringkat akhir trainingb. Coefficientsa41,51221,3881,941,093,266,246,3261,082,315,9961,004,433,248,5281,749,124,9961,004(Constant) skor test pertamaskor test keduaModel1BStd. ErrorUnstandardizedCoefficientsBetaStandardizedCoefficientstSig.ToleranceVIFCollinearity StatisticsDependent Variable: peringkat akhir traininga. Coefficient Correlationsa1,000,059,0591,000,061,004,004,060skor test keduaskor test pertamaskor test keduaskor test pertamaCorrelationsCovariancesModel1skor testkeduaskor testpertamaDependent Variable: peringkat akhir traininga. Collinearity Diagnosticsa2,9791,000,00,00,00,01713,251,02,18,77,00427,752,98,82,22Dimension123Model1EigenvalueConditionIndex(Constant) skor testpertamaskor testkeduaVariance ProportionsDependent Variable: peringkat akhir traininga.

- Uji Autokorelasi Regression Variables Entered/Removedbskor testkedua, skor testpertamaa.EnterModel1VariablesEnteredVariablesRemovedMethodAll requested variables entered.a. Dependent Variable: peringkat akhir trainingb. Coefficientsa41,51221,3881,941,093,266,246,3261,082,315,9961,004,433,248,5281,749,124,9961,004(Constant) skor test pertamaskor test keduaModel1BStd. ErrorUnstandardizedCoefficientsBetaStandardizedCoefficientstSig.ToleranceVIFCollinearity StatisticsDependent Variable: peringkat akhir traininga. Model Summaryb2,344aModel1Durbin- WatsonPredictors: (Constant), skor test kedua, skortest pertamaa. Dependent Variable: peringkat akhir trainingb. Coefficient Correlationsa1,000,059,0591,000,061,004,004,060skor test keduaskor test pertamaskor test keduaskor test pertamaCorrelationsCovariancesModel1skor testkeduaskor testpertamaDependent Variable: peringkat akhir traininga.

- Uji Heterokedastisitas Regression Collinearity Diagnosticsa2,9791,000,00,00,00,01713,251,02,18,77,00427,752,98,82,22Dimension123Model1EigenvalueConditionIndex(Constant) skor testpertamaskor testkeduaVariance ProportionsDependent Variable: peringkat akhir traininga. Residuals Statisticsa74,781286,593480,30003,5454310-7,603816,53722,000004,6781910-1,5571,775,0001,00010-1,4331,232,000,88210Predicted ValueResidualStd. Predicted ValueStd. ResidualMinimumMaximumMeanStd. DeviationNDependent Variable: peringkat akhir traininga. Variables Entered/Removedbskor testkedua, skor testpertamaa.EnterModel1VariablesEnteredVariablesRemovedMethodAll requested variables entered.a. Dependent Variable: peringkat akhir trainingb. Coefficientsa41,51221,3881,941,093,266,246,3261,082,315,9961,004,433,248,5281,749,124,9961,004(Constant) skor test pertamaskor test keduaModel1BStd. ErrorUnstandardizedCoefficientsBetaStandardizedCoefficientstSig.ToleranceVIFCollinearity StatisticsDependent Variable: peringkat akhir traininga.

Model Summaryb2,344aModel1Durbin- WatsonPredictors: (Constant), skor test kedua, skortest pertamaa. Dependent Variable: peringkat akhir trainingb. Coefficient Correlationsa1,000,059,0591,000,061,004,004,060skor test keduaskor test pertamaskor test keduaskor test pertamaCorrelationsCovariancesModel1skor testkeduaskor testpertamaDependent Variable: peringkat akhir traininga. Collinearity Diagnosticsa2,9791,000,00,00,00,01713,251,02,18,77,00427,752,98,82,22Dimension123Model1EigenvalueConditionIndex(Constant) skor testpertamaskor testkeduaVariance ProportionsDependent Variable: peringkat akhir traininga. Residuals Statisticsa74,781286,593480,30003,5454310-1,5571,775,0001,000101,7143,6732,827,7061073,824986,545179,97033,8055810-7,603816,53722,000004,6781910-1,4331,232,000,88210-1,5151,371,026,99010-8,490078,09083,329675,9739510-1,7101,484,0151,04410,0393,4161,8001,23110,000,243,088,06910,004,380,200,13710Predicted ValueStd. Predicted ValueStandard Error ofPredicted ValueAdjusted Predicted ValueResidualStd. ResidualStud. ResidualDeleted ResidualStud. Deleted ResidualMahal. DistanceCook's DistanceCentered Leverage ValueMinimumMaximumMeanStd. DeviationNDependent Variable: peringkat akhir traininga.

Charts INTERPRETASI HASIL OLAHAN SPSS Interpretasi dari beberapa uji sampel dan korelasi regresi berganda dari hasil olahan SPSS, antara lain: a. Uji Korelasi Regresi Berganda - Koefisien korelasi antara skor I dan skor II dengan peringkat Mahasiswa sebesar 0,604. Hal ini antara skor intelegensi dengan peringkat sangat erat - R Square (R2) sebesar 0,365 sedangkan Adjusted R Square 0,183 maka 0,83% perubahan atau variasi peingkat mahasiswa disebabkan atau dijelaskan oleh perubahan atau variasi nilai skor sedangkan sisanya (81,7%) disebabkan oleh variabel lain - Nilai Sign F (0,204) < alpha 5% ===> Ho ditolak - Hasil persamaan regresi adalah: Y = 41,51 + 0,27X1 + 0,43X2 Koefisien skor test pertama 0,266 dan skor test kedua 0,433 ρ skor test 1 (0,32) < α ===> menolak Ho ρ skor test 2 (0,124) < α ===> menolak Ho - Hasil Residual out menunujukkan kesalahan dari persamaan regresi dalam memprediksi nilai peringkat untuk masing-masing skor. b. Uji Validitas - Koefisien Korelasi dari Nilai skor 1 dan nilai skor 2 dengan tin gkat peringkat untuk masing-masing mahasiswa adalah signifikan secara statistik - Karena korelasi peringkat akhir training dari semua nilai skor menghasilkan nilai positif maka tingkat nilai dai masing-masing mahasiswa VALID. 210-1-2Regression Standardized Predicted Value10-1-2 Regression Studentized Residual Dependent Variable: peringkat akhir trainingScatterplot

Add a comment

Related presentations

Research/ Dissertation on “How online selling has changed the marketing perspectiv...

مشروع قانون يتعلق بالقضاء على كل أشكال العنف ضد المرأة

Remedial geo

Remedial geo

November 6, 2014

nnn

This brief examines 2013 demographic data recently released by the U.S. Census Bur...

Introduction into Big data

Introduction into Big data

October 22, 2014

This presentation shows you the advantages and the importance of Big Data in these...

Info om powerpoint

Info om powerpoint

November 10, 2014

Powerpoint

Related pages

contoh soal hasil olahan dan interpretasi hasil olahan spss

Vote for iceFilms.info on globolister: Related Posts to contoh soal hasil olahan dan interpretasi hasil olahan spss. Contoh Soal, Hasil Olahan dan ...
Read more

Contoh Analisa Data Ikan Harian Dengan Spss | Upcoming ...

Contoh Soal, Hasil Olahan dan Interpretasi Hasil Olahan SPSS 15 Sep 2014 Contoh Soal, Hasil Olahan dan Interpretasi Hasil Olahan SPSS.
Read more

Contoh Soal Regresi Dan Korelasi | Loker 2016

Related Posts to Contoh Soal Regresi Dan Korelasi. Contoh Soal, Hasil Olahan dan Interpretasi Hasil Olahan SPSS . Contoh Soal, Hasil Olahan dan ...
Read more

Contoh Soal Hasil Olahan Dan Interpretasi Hasil Olahan Spss

Contoh Soal Hasil Olahan Dan Interpretasi Hasil Olahan Spss. Watch Box Office Movie Streaming Online Watch TV Shows Streaming Online
Read more

Contoh Soal Hasil Olahan Dan Interpretasi Hasil Olahan Spss

Contoh Soal, Hasil Olahan dan Interpretasi Hasil Olahan SPSS Contoh Soal, Hasil Olahan dan Interpretasi Hasil Olahan SPSS 1. TUGAS MATA KULIAH APLIKASI ...
Read more

Contoh Soal Regresi Berganda - IklanGratiz

Contoh soal regresi berganda. ... Hasil Olahan dan Interpretasi Hasil Olahan SPSS 1. TUGAS MATA KULIAH APLIKASI KOMPUTER STATISTIK MENGENAI: ...
Read more

Contoh Soal One Way Anova - IklanGratiz

Contoh soal one way anova. ... Jasa Konsultan Bangunan dan Konstruksi bangunan. ... Tutorial SPSS uji t: ...
Read more