Statistik merupakan
karakteristik yang diukur dari sampel. Karakteristik di sini berupa
rata-rata, varians atau standart deviasi, proporsi. Misal : rata-rata
usia penduduk di Surabaya, Malang dan Gresik
Pengertian Statistik
Statistik
berasal dari kata state yang artinya negara. Dalam pengertian yang paling
sederhana statistik artinya data. Dalam pengertian yang lebih luas, statistik
dapat diartikan sebagai kumpulan data dalam bentuk angka maupun bukan angka
yang disusun dalam bentuk tabel (daftar) dan atau diagram yang menggambarkan
(berkaitan) dengan suatu masalah tertentu.
Umumnya suatu data diikuti atau dilengkapi dengan keterangan-keterangan yang berkaitan dengan suatu peristiwa atau keadaan tertentu. Kata statistik juga menyatakan ukuran atau karakteristik pada sampel seperti nilai rata-rata, dan koefisien korelasi.
Jenis Statistik
Berdasarkan jenisnya, statistik dibedakan menjadi dua, yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial. Statistik deskriptif adalah statistik yang berkenaan dengan metode atau cara mendeskripsikan, menggambarkan, menjabarkan, atau menguraikan data.
Statistik deskriptif mengacu pada bagaimana menata atau mengorganisasi data, menyajikan, dan menganalisis data. Menata, menyajikan, dan menganalisis data dapat dilakukan misalnya dengan menentukan nilai rata-rata hitung dan persen / proposisi. Cara lain untuk menggambarkan data adalah dengan membuat tabel, distribusi frekuensi, dan diagram atau grafik (Sugiyono, 2006).
Umumnya suatu data diikuti atau dilengkapi dengan keterangan-keterangan yang berkaitan dengan suatu peristiwa atau keadaan tertentu. Kata statistik juga menyatakan ukuran atau karakteristik pada sampel seperti nilai rata-rata, dan koefisien korelasi.
Jenis Statistik
Berdasarkan jenisnya, statistik dibedakan menjadi dua, yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial. Statistik deskriptif adalah statistik yang berkenaan dengan metode atau cara mendeskripsikan, menggambarkan, menjabarkan, atau menguraikan data.
Statistik deskriptif mengacu pada bagaimana menata atau mengorganisasi data, menyajikan, dan menganalisis data. Menata, menyajikan, dan menganalisis data dapat dilakukan misalnya dengan menentukan nilai rata-rata hitung dan persen / proposisi. Cara lain untuk menggambarkan data adalah dengan membuat tabel, distribusi frekuensi, dan diagram atau grafik (Sugiyono, 2006).
Statistik
inferensial adalah statistik yang berkenaan dengan cara penarikan kesimpulan
berdasarkan data yang diperoleh dari sampel untuk menggambarkan karakterisktik
atau ciri dari suatu populasi. Dengan demikian dalam statistik inferensial
dilakukan suatu generalisasi (perampatan atau memperumum) dan hal yang bersifat
khusus (kecil) ke hal yang lebih luas (umum). Oleh karena itu, statistik
inferensial disebut juga statistik induktif atau statistik penarikan
kesimpulan. Pada statistik inferensial biasanya dilakukan pengujian hipotesis
dan pendugaan mengenai karakteristik (ciri) dari suatu populasi, seperti mean
dan Uji t (Sugiyono, 2006).
Klasifikasi, Jenis dan Macam Data Dalam Statistik
A. Jenis Data Menurut Cara Memperolehnya
1. Data Primer
Data primer adalah secara langsung diambil dari objek / obyek penelitian oleh peneliti perorangan maupun organisasi. Contoh : Mewawancarai langsung penonton bioskop 21 untuk meneliti preferensi konsumen bioskop.
2. Data Sekunder
Data sekunder adalah data yang didapat tidak secara langsung dari objek penelitian. Peneliti mendapatkan data yang sudah jadi yang dikumpulkan oleh pihak lain dengan berbagai cara atau metode baik secara komersial maupun non komersial. Contohnya adalah pada peneliti yang menggunakan data statistik hasil riset dari surat kabar atau majalah.
B. Macam-Macam Data Berdasarkan Sumber Data
1. Data Internal
Data internal adalah data yang menggambarkan situasi dan kondisi pada suatu organisasi secara internal. Misal : data keuangan, data pegawai, data produksi, dsb.
2. Data Eksternal
Data eksternal adalah data yang menggambarkan situasi serta kondisi yang ada di luar organisasi. Contohnya adalah data jumlah penggunaan suatu produk pada konsumen, tingkat preferensi pelanggan, persebaran penduduk, dan lain sebagainya.
C. Klasifikasi Data Berdasarkan Jenis Datanya
1. Data Kuantitatif
Data kuantitatif adalah data yang dipaparkan dalam bentuk angka-angka. Misalnya adalah jumlah pembeli saat hari raya idul adha, tinggi badan siswa kelas 3 ips 2, dan lain-lain.
2. Data Kualitatif
Data kualitatif adalah data yang disajikan dalam bentuk kata-kata yang mengandung makna. Contohnya seperti persepsi konsumen terhadap botol air minum dalam kemasan, anggapan para ahli terhadap psikopat dan lain-lain.
D. Pembagian Jenis Data Berdasarkan Sifat Data
1. Data Diskrit
Data diskrit adalah data yang nilainya adalah bilangan asli. Contohnya adalah berat badan ibu-ibu pkk sumber ayu, nilai rupiah dari waktu ke waktu, dan lain-sebagainya.
2. Data Kontinyu
Data kontinyu adalah data yang nilainya ada pada suatu interval tertentu atau berada pada nilai yang satu ke nilai yang lainnya. Contohnya penggunaan kata sekitar, kurang lebih, kira-kira, dan sebagainya. Dinas pertanian daerah mengimpor bahan baku pabrik pupuk kurang lebih 850 ton.
E. Jenis-jenis Data Menurut Waktu Pengumpulannya
1. Data Cross Section
Data cross-section adalah data yang menunjukkan titik waktu tertentu. Contohnya laporan keuangan per 31 desember 2006, data pelanggan PT. angin ribut bulan mei 2004, dan lain sebagainya.
2. Data Time Series / Berkala
Data berkala adalah data yang datanya menggambarkan sesuatu dari waktu ke waktu atau periode secara historis. Contoh data time series adalah data perkembangan nilai tukar dollar amerika terhadap euro eropa dari tahun 2004 sampai 2006, jumlah pengikut jamaah nurdin m. top dan doktor azahari dari bulan ke bulan, dll.
F.Jenis-jenis data menurut tingkatan pengukuran.
1. Data Rasio
Data rasio adalah tingkatandatayangpalingtinggi. Datarasiomemiliki jarak antar nilai yang pasti dan memiliki nilai nol mutlak yang tidak dimiliki oleh jenis-jenis data lainnya. Contoh dari data rasio diantaranya: berat badan, panjang benda, jumlah satuan benda. Jikakita memiliki10 bola maka ada perwujudan 10 bola itu, dan ketika ada seseorang memiliki 0 bola maka seseorang tersebut tidak memiliki bola satupun. Data rasio dapat digunakan dalam komputasi matematik, misalnya A memiliki 10 bola dan B memiliki8 bola, makaA memiliki2 bola(10-8) lebih banyak dariB.
2. Data Interval
Data interval mempunyai tingkatan lebih rendah dari data rasio. Data rasio memiliki jarak data yang pasti namun tidak memiliki nilai nol mutlak. Contoh dari data interval ialah hasil dari nilai ujian matematika. Jika A mendapat nilai 10 dan B mendapat nilai 8, maka dipastikan Amempunyai 2 nilai lebih banyakdari B. Namun tidak ada nilai nol mutlak, maksudnya bila C mendapat nilai 0, tidak berarti bahwa kemampuan C dalam pelajaran matematika adalah nol atau kosong.
3. Data Ordinal
Data ordinal pada dasarnya adalah hasil dari kuantifikasi data kualitatif. Contoh dari data ordinal yaitu penskalaan sikap individu. Penskalaan sikap individu terhadap sesuatu bisa diwujudkan dalam bermacam bentuk, diantaranya yaitu: dari sikap Sangat Setuju (5), Setuju (4), Netral (3), Tidak Setuju (2), dan Sangat Tidak Setuju (1). Pada tingkatan ordinal ini data yang ada tidak mempunyai jarak data yang pasti , misalnya: Sangat Setuju (5) dan Setuju (4) tidak diketahui pasti jarak antar nilainya karena jarak antara Sangat Setuju(5) danSetuju(4) bukan 1 satuan (5-4).
4. Data Nominal
Data nominal adalah tingkatan data paling rendah menurut tingkat pengukurannya. Data nominal ini pada satu individu tidak mempunyai variasi sama sekali, jadi 1 individu hanya punya 1 bentuk data. Contoh data nominal diantaranya yaitu: jenis kelamin, tempat tinggal, tahun lahir dll. Setiap individu hanya akan mempunyai 1 data jenis kelamin, laki-laki atau perempuan. Data jenis kelamin ini nantinya akan diberi label dalam pengolahannya, misalnya perempuan =1, laki-laki =2.
Ada lagi jenis data yang sering disebutkan dalam statistik yaitu data parametric dan non-parametric. Jika “NOIR” adalah pembagian data menurut tingkatan pengukuran, pembagian parametric dan non-parametric dipengaruhi oleh karakteristik empirik dari data tersebut. Pengetahuan tentang batasan data parametric dan nonparametric ini sangat penting karena pada proses analisis memang dibedakan untuk masing-masing jenis data tersebut.
A. Jenis Data Menurut Cara Memperolehnya
1. Data Primer
Data primer adalah secara langsung diambil dari objek / obyek penelitian oleh peneliti perorangan maupun organisasi. Contoh : Mewawancarai langsung penonton bioskop 21 untuk meneliti preferensi konsumen bioskop.
2. Data Sekunder
Data sekunder adalah data yang didapat tidak secara langsung dari objek penelitian. Peneliti mendapatkan data yang sudah jadi yang dikumpulkan oleh pihak lain dengan berbagai cara atau metode baik secara komersial maupun non komersial. Contohnya adalah pada peneliti yang menggunakan data statistik hasil riset dari surat kabar atau majalah.
B. Macam-Macam Data Berdasarkan Sumber Data
1. Data Internal
Data internal adalah data yang menggambarkan situasi dan kondisi pada suatu organisasi secara internal. Misal : data keuangan, data pegawai, data produksi, dsb.
2. Data Eksternal
Data eksternal adalah data yang menggambarkan situasi serta kondisi yang ada di luar organisasi. Contohnya adalah data jumlah penggunaan suatu produk pada konsumen, tingkat preferensi pelanggan, persebaran penduduk, dan lain sebagainya.
C. Klasifikasi Data Berdasarkan Jenis Datanya
1. Data Kuantitatif
Data kuantitatif adalah data yang dipaparkan dalam bentuk angka-angka. Misalnya adalah jumlah pembeli saat hari raya idul adha, tinggi badan siswa kelas 3 ips 2, dan lain-lain.
2. Data Kualitatif
Data kualitatif adalah data yang disajikan dalam bentuk kata-kata yang mengandung makna. Contohnya seperti persepsi konsumen terhadap botol air minum dalam kemasan, anggapan para ahli terhadap psikopat dan lain-lain.
D. Pembagian Jenis Data Berdasarkan Sifat Data
1. Data Diskrit
Data diskrit adalah data yang nilainya adalah bilangan asli. Contohnya adalah berat badan ibu-ibu pkk sumber ayu, nilai rupiah dari waktu ke waktu, dan lain-sebagainya.
2. Data Kontinyu
Data kontinyu adalah data yang nilainya ada pada suatu interval tertentu atau berada pada nilai yang satu ke nilai yang lainnya. Contohnya penggunaan kata sekitar, kurang lebih, kira-kira, dan sebagainya. Dinas pertanian daerah mengimpor bahan baku pabrik pupuk kurang lebih 850 ton.
E. Jenis-jenis Data Menurut Waktu Pengumpulannya
1. Data Cross Section
Data cross-section adalah data yang menunjukkan titik waktu tertentu. Contohnya laporan keuangan per 31 desember 2006, data pelanggan PT. angin ribut bulan mei 2004, dan lain sebagainya.
2. Data Time Series / Berkala
Data berkala adalah data yang datanya menggambarkan sesuatu dari waktu ke waktu atau periode secara historis. Contoh data time series adalah data perkembangan nilai tukar dollar amerika terhadap euro eropa dari tahun 2004 sampai 2006, jumlah pengikut jamaah nurdin m. top dan doktor azahari dari bulan ke bulan, dll.
F.Jenis-jenis data menurut tingkatan pengukuran.
1. Data Rasio
Data rasio adalah tingkatandatayangpalingtinggi. Datarasiomemiliki jarak antar nilai yang pasti dan memiliki nilai nol mutlak yang tidak dimiliki oleh jenis-jenis data lainnya. Contoh dari data rasio diantaranya: berat badan, panjang benda, jumlah satuan benda. Jikakita memiliki10 bola maka ada perwujudan 10 bola itu, dan ketika ada seseorang memiliki 0 bola maka seseorang tersebut tidak memiliki bola satupun. Data rasio dapat digunakan dalam komputasi matematik, misalnya A memiliki 10 bola dan B memiliki8 bola, makaA memiliki2 bola(10-8) lebih banyak dariB.
2. Data Interval
Data interval mempunyai tingkatan lebih rendah dari data rasio. Data rasio memiliki jarak data yang pasti namun tidak memiliki nilai nol mutlak. Contoh dari data interval ialah hasil dari nilai ujian matematika. Jika A mendapat nilai 10 dan B mendapat nilai 8, maka dipastikan Amempunyai 2 nilai lebih banyakdari B. Namun tidak ada nilai nol mutlak, maksudnya bila C mendapat nilai 0, tidak berarti bahwa kemampuan C dalam pelajaran matematika adalah nol atau kosong.
3. Data Ordinal
Data ordinal pada dasarnya adalah hasil dari kuantifikasi data kualitatif. Contoh dari data ordinal yaitu penskalaan sikap individu. Penskalaan sikap individu terhadap sesuatu bisa diwujudkan dalam bermacam bentuk, diantaranya yaitu: dari sikap Sangat Setuju (5), Setuju (4), Netral (3), Tidak Setuju (2), dan Sangat Tidak Setuju (1). Pada tingkatan ordinal ini data yang ada tidak mempunyai jarak data yang pasti , misalnya: Sangat Setuju (5) dan Setuju (4) tidak diketahui pasti jarak antar nilainya karena jarak antara Sangat Setuju(5) danSetuju(4) bukan 1 satuan (5-4).
4. Data Nominal
Data nominal adalah tingkatan data paling rendah menurut tingkat pengukurannya. Data nominal ini pada satu individu tidak mempunyai variasi sama sekali, jadi 1 individu hanya punya 1 bentuk data. Contoh data nominal diantaranya yaitu: jenis kelamin, tempat tinggal, tahun lahir dll. Setiap individu hanya akan mempunyai 1 data jenis kelamin, laki-laki atau perempuan. Data jenis kelamin ini nantinya akan diberi label dalam pengolahannya, misalnya perempuan =1, laki-laki =2.
Ada lagi jenis data yang sering disebutkan dalam statistik yaitu data parametric dan non-parametric. Jika “NOIR” adalah pembagian data menurut tingkatan pengukuran, pembagian parametric dan non-parametric dipengaruhi oleh karakteristik empirik dari data tersebut. Pengetahuan tentang batasan data parametric dan nonparametric ini sangat penting karena pada proses analisis memang dibedakan untuk masing-masing jenis data tersebut.
Pengertian statistika
Statistika adalah ilmu yang
mempelajari statistik, yaitu ilmu yang mempelajari bagaimanacaranya
mengumpulkan data, mengolah data, menyajikan data, menganalisis data,
membuatkesimpulan dari hasil analisis data dan mengambil keputusan berdasarkan
hasil kesimpulan.
Pembagian
Statistika
1. Statistika Deskriptif adalah statistika yang mempelajari bagaimana
caranya mengumpulkan data, mengolah
data, menyajikan data, menganalisis data
2. Statistika Induktif (Inferens)
adalah statistika yang mempelajari bagaimana caranya mengumpulkan data,mengolah
data, menyajikan data, menganalisis data, membuat kesimpulan dan mengambil keputusan
Kegunaan
Statistika
Statistika dipelajari di berbagai
bidang ilmu karena statistika adalah sekumpulan alat yang dapat membantu
pengambil keputusan berdasarkan hasil kesimpulan
pada analisis data dari data yang di kumpulkan. Selain itu juga dengan
statistika kita bisa
meramalkan keadaan yang akan datang berdasakan data masa lalu.
Definisi
Populasi
Populasi adalah keseluruhan dari
objek penelitian
Definisi
Sampel
Sampel adalah bagian dari populasi. Sampel yang baik adalah sampel yang
representatif, yaitu sampel yang dapat mewakili populasinya. Agar representatif, maka pengambilan
sampel dari populasi harus menggunakan teknik
pengambilan sampel (sampling) yang benar. Ada
2 teknik pengambilan sampel :
1.
Teknik sampling berdasarkan peluang. Teknik sampling berdasarkan peluang
adalah sebuah teknik pengambilan sampel dimana setiap unit observasi dalam populasi mempunyai
kesempatan yang sama untuk terpilih menjadi sampel. Ada 3 teknik sampling berdasarkan
peluang :
•
Sampling Acak Sederhana adalah
teknik pengambilan sampel dimana sampel diambil berdasarkan tabel bilangan acak
•
Sampling Klasifikasi adalah sebuah teknik pengambilan sampel dimana
populasi terlebih dahulu di
bagi-bagi menjadi sub-sub populasi yang antar sub populasi homogen. Karena sub
populasi homogen, salah satu sub populasi diambil
sebagai sampel
•
Sampling Stratifikasi adalah sebuah teknik pengambilan sampel dimana populasi
terlebih dahulu di
bagi-bagi menjadi sub-sub populasi yang antar sub populasi heterogen. Karena
sub populasi heterogen, pada
setiap sub polulasi ada yang diambil sebagai sampel
2.
Teknik sampling tidak berdasarkan
peluang. Teknik
sampling tidak berdasarkan peluang adalah teknik pengambilan sampel dimana
setiap nit observasi dalan populasi tidak mempunyai kesempatan yang sama untuk
terpilih menjadi sampel.Ada
beberapa teknik sampling tidak berdasarkan peluang, diantaranya :
• Teknik sampling
convenience (seadanya)
• Teknik sampling
judgment (pertimbangan)
Pengertian
statistika adalah metode ilmiah yang mempelajari cara mengumpulkan, mengelola,
menghitung, menganalisa, dan juga menarik kesimpulan tentang data. Statistika
menurut fungsinya di bagi menjadi dua yaitu statistika deskriptif dan juga
statistika inferensia.
Dimana statistika deskriptif (statistika deduktif) hanya sebagai statistika yang menggambarkan dan menganalisis kelompok data tanpa adanya penarikan kesimpulan mengenai kelompok data yang lebih besar. Sedangkan Statistika Inferensia (statistika Induktif) adalah statistika yang menyangkut teknik penggambaran dan analisis kelompok data dengan fungsi menarik kesimpulan. Untuk kata Statistik saja dapat kita artikan sebagai ukuran yang dihitung dari sekumpulan data dan merupakan representative/perwakilan dari data tersebut.
contoh dari sebuah iklan yang sering muncul di TV “90 % wanita menggunakan shampoo XX sebagai pilihannya”. Dalam hal ini, persentase wanita tersebut merupakan ukuran yang disebut sebagai statistik tadi. Saya ambil contoh lagi, Misalkan Rata-rata Tinggi badan Kelas A adalah 159 cm, Rata-rata tersebut merupakan statistik. Masih banyak lagi contoh lainnya yang bisa kita ambil tapi dua contoh tadi sudah cukup untuk menggambarkan tentang arti statistik.
Perbedaan antara keduanya :
-Statistika adalah ilmunya sedangkan statistik adalah ukurannya
-Statistika merupakan metode ilmiah yang berkaitan dengan data, sedangkan statistik adalah kumpulan angka-angka mengenai suatu masalah, dan dapat memberikan gambaran mengenai masalah tersebut.
Dimana statistika deskriptif (statistika deduktif) hanya sebagai statistika yang menggambarkan dan menganalisis kelompok data tanpa adanya penarikan kesimpulan mengenai kelompok data yang lebih besar. Sedangkan Statistika Inferensia (statistika Induktif) adalah statistika yang menyangkut teknik penggambaran dan analisis kelompok data dengan fungsi menarik kesimpulan. Untuk kata Statistik saja dapat kita artikan sebagai ukuran yang dihitung dari sekumpulan data dan merupakan representative/perwakilan dari data tersebut.
contoh dari sebuah iklan yang sering muncul di TV “90 % wanita menggunakan shampoo XX sebagai pilihannya”. Dalam hal ini, persentase wanita tersebut merupakan ukuran yang disebut sebagai statistik tadi. Saya ambil contoh lagi, Misalkan Rata-rata Tinggi badan Kelas A adalah 159 cm, Rata-rata tersebut merupakan statistik. Masih banyak lagi contoh lainnya yang bisa kita ambil tapi dua contoh tadi sudah cukup untuk menggambarkan tentang arti statistik.
Perbedaan antara keduanya :
-Statistika adalah ilmunya sedangkan statistik adalah ukurannya
-Statistika merupakan metode ilmiah yang berkaitan dengan data, sedangkan statistik adalah kumpulan angka-angka mengenai suatu masalah, dan dapat memberikan gambaran mengenai masalah tersebut.
PENGERTIAN
DAN PERBEDAAN STATISTIK DAN STATISTIKA
Istilah
statistik berasal dari bahasa latin “status” yang artinya suatu negara. Suatu
kegiatan pengumpulan data yang ada hubungannya dengan kenegaraan, misalnya data
mengenai penduduk, data mengenai penghasilan dan sebagainya, yang lebih
berfungsi untuk melayani keperluan administrasi.
Secara
kebahasaan, statistik berarti catatan angka-angka (bilangan); perangkaan; data
yang berupa angka-angka yang dikumpulkan, ditabulasi, dikelompokkan, sehingga
dapat memberi informasi yang berarti mengenai suatu masalah, gejala atau
peristiwa (depdikbud, 1994).
Menurut
Sutrisno Hadi (1995) Statistik adalah untuk menunjukkan kepada pencatatan
angka-angka dari suatu kejadian atau kasus tertentu. Selaras dengan apa yang
didefinisikan oleh Sudjana (1995:2) bahwa statistik adalah kumpulan fakta
berbentuk angka yang disusun dalam daftar atau tabel dan atau diagram, yang
melukiskan atau menggambarkan suatu persoalan.
Statistika
beda halnya dengan statistik, statistika yang dalam bahasa Inggris “statistics”
(ilmu statistik), ilmu tentang cara-cara mengumpulkan, mentabulasi dan
menggolongkan, menganalisis dan mencari keterangan yang berarti dari data yang
berupa angka.
Statistika
merupakan ilmu pengetahuan yang berhubungan dengan cara-cara mengumpulkan,
menabulasi, menggolong-golongkan, menganalisis, dan mencari keterangan yang
berarti dari data yang berupa bilangan-bilangan atau angka, sehingga dapat
ditarik suatu kesimpulan atau keputusan tertentu.
Selain
itu, Statistika juga merupakan cabang ilmu matematika terapan yang terdiri dari
teori dan metoda mengenai bagaimana cara mengumpulkan, mengukur,
mengklasifikasi, menghitung, menjelaskan, mensintesis, menganalisis, dan
menafsirkan data yang diperoleh secara sistematis.
Sedangkan
dalam dunia pendidikan, statistika membahas tentang prinsip-prinsip, metode,
dan prosedur yang digunakan sebagai cara pengumpulan, menganalisa serta
menginterpretasikan sekumpulan data yang berkaitan dengan dunia pendidikan.
Lebih
jauh, statistika dalam Pendidikan Luar Biasa dapat diartikan sebagai penggunaan
(aplikasi) prinsip-prinsip, dasar-dasar dan perhitungan statistik dalam
menganalisa problema-problema PLB.
Juga
dari sisi lain, Statistika dalam psikologi dimaknai sebagai penggunaan (aplikasi)
prinsip-prinsip, dasar-dasar dan perhitungan statistik dalam menganalisa
problema-problema bidang psikologi.
DAFTAR PUSTAKA
Bungin, Burhan. 2006. Metode
Penelitian Kuantitatif Komunikasi, Ekonomi, dan Kebijakan Publik serta
Ilmu-ilmu Sosial Lainnya. Jakarta. Prenada Media Group.
Hadi, S. 1995. Statistik
1, 2, 3, Yogyakarta. Andi Offset
Nazir, Mohamad. 1983. Metode
Penelitian. Jakarta. Ghalia Indonesia.
Sudjana. 1992. Metoda
Statistika (Edisi ke 5). Bandung: Tarsito
Sugiyono. 2003. Statistika
untuk Penelitian, Bandung. Alfabeta
Susetyo, Budi. 2010. Statistika
Untuk Analisis Data Penelitian. Bandung. PT. Refika Aditama.
Walpole, R.E. 1992. Pengantar
Statistika. Jakarta. PT Gramedia Pustaka Utama.
terima kasih mba' ats postingannya.. :)
BalasHapussangat bermanfaat, Mbak. Terima kasih. :)
BalasHapusMakasih, jadi ga perlu cari kemanamana lagi insyaallah lengkap cuma kurang gambar ��
BalasHapusmakasih infonya gan.. sangat bermanfaat sekali
BalasHapusKalau statistik 90% nya. Lalu statistikany?
BalasHapus