MODUL 4 UJI KORELASI REGRESI
4.1 Tujuan Praktikum
1. Mampu Mampu memah memahami ami Uji Korelas Korelasii Regre Regresi si 2. Mampu menyelesaika menyelesaikan n persoalan persoalan Uji Uji Korelasi Korelasi Regresi Regresi dengan dengan softwar softwaree SPSS
4.2 Tugas Praktikum
1. Membua Membuatt dan menari menari data data dari dari sumber sumber terper terperaya aya untuk untuk diolah diolah kemudian kemudian tampil tampilkan kan dalam dalam bentuk bentuk tabel tabel data data histor historis is dengan dengan jumlah jumlah data data minimal minimal sejumlah 1!! data. 2. Melaku Melakukan kan perhitu perhitunga ngan n Uji Korelasi Korelasi Regresi Regresi "Regresi "Regresi #inear #inear Sederhana Sederhana dan Regr Regres esii #ine #inear ar $erg $ergan anda da%% dari dari seju sejuml mlah ah yang yang tela telah h dida didapa patt deng dengan an menggunakan software SPSS. &. Melak Melakuk ukan an anali analisa sa dari dari hasi hasill sejum sejumla lah h hasil hasil olah olahan an yang yang dida didapa patt hing hingga ga tentukan kesimpulan keputusan dan rumus regresi yang didapat.
4. P!ng"#a$an Data
'.&.1 (eskripsi Kasus 1. Regr Regresi esi #ine #inear ar Sed Seder erha hana na Melakukan penarian data pada website bps.go.id sebanyak minimal 1!! data untuk melakukan pengujian Regresi #inear Sederhana yang terdiri dari satu )ari )ariab abel el depe depend nden entt "*% "*% dan dan satu satu )aria )ariabe bell inde indepe pend nden entt "+%. "+%. Kemu Kemudi dian an melakukan pengolahan data menggunakan software SPSS. 2. Regr Regresi esi #ine #inear ar $er $erga gand ndaa Melakukan penarian data pada website bps.go.id sebanyak minimal 1!! data untuk melakukan pengujian Regresi #inear $erganda yang terdiri dari satu )ariabel dependent "*% dan dua atau lebih )ariabel independent "+ 1, +2,... + n%. Kemudian melakukan pengolahan data menggunakan software SPSS.
'.&.2 -abel -abel (ata istoris 1. Uji Uji Regr Regresi esi Sede Sederh rhan anaa /ariabel + -ahun
(aerah ( *ogyakarta 4awa -imur $anten $ali
2!!0
2!1!
#uas Panen "a% 1! 535 112 10!
/ariabel * Produksi "ton% 10'3 &002 &&0 10&'
6usa -enggara -enggara $arat
'
775
6usa -enggara -enggara -imur -imur
11&
'02
Kalimantan $arat Kalimantan -engah Kalimantan Selatan Kalimantan -imur Sulawesi Utara Sulawesi -engah Sulawesi Selatan Sulawesi -enggara 8orontalo Sulawesi $arat Maluku Maluku Utara Papua $arat Papua ( *ogyakarta 4awa -imur $anten $ali
&'2 2'' 02 25 231 150 1007 &23 50 220 5 15' 223 53 10& 331 1!& 137
110 331 &'7 1231 3127 71 11&3 3& 2&1 &&& 1! &!1 55& &57 2171 3232 &03 2100
6usa -enggara -enggara $arat
70
370
6usa -enggara -enggara -imur -imur
1!'
10!
Kalimantan $arat Kalimantan -engah Kalimantan Selatan Kalimantan -imur Sulawesi Utara Sulawesi -engah Sulawesi Selatan Sulawesi -enggara
203 27& 210 2&3 231 220 225& '&7
1!75 3& 32! 1!32 &3 1!!' 11&5& 1!&'
8orontalo Sulawesi $arat Maluku Maluku Utara Papua $arat Papua
23 253 5 115 11! 23!
' &&' 11 271 '0! 71
2. Uji Uji Regr Regresi esi $erg $ergan anda da
-ahun
2!!0
2!1!
(aerah ( *ogyakarta 4awa -imur $anten $ali 6usa -enggara -enggara $arat 6usa -enggara -enggara -imur -imur Kalimantan $arat Kalimantan -engah Kalimantan Selatan Kalimantan -imur Sulawesi Utara Sulawesi -engah Sulawesi Selatan Sulawesi -enggara 8orontalo Sulawesi $arat Maluku Maluku Utara Papua $arat Papua ( *ogyakarta 4awa -imur $anten $ali 6usa -enggara -enggara $arat 6usa -enggara -enggara -imur -imur Kalimantan $arat Kalimantan -engah Kalimantan Selatan Kalimantan -imur
* #uas9Panen "a% 1! 535 112 10! ' 11& &'2 2'' 02 25 231 150 1007 &23 50 220 5 15' 223 53 10& 331 1!& 137 70 1!' 203 27& 210 2&3
+1 Produksi"-on% 10'3 &002 &&0 10&' 775 '02 110 331 &'7 1231 3127 71 11&3 3& 2&1 &&& 1! &!1 55& &57 2171 3232 &03 2100 370 10! 1!75 3& 32! 1!32
+2 Produkti)itas "a:-on% 11,'5 1!,5 &,!& 1!,13 11,3& ',&7 &,7! &,51 &,7 ',3! 1!,& &,!5 7,! 2,&0 &,&7 1,'7 1,5 1,3' 2,01 7,& 11,17 1!,72 &,35 11,30 1',75 1,3& &,7' &,!0 &,' ',77
Sulawesi Utara Sulawesi -engah Sulawesi Selatan Sulawesi -enggara 8orontalo Sulawesi $arat Maluku Maluku Utara Papua $arat Papua
231 220 225& '&7 23 253 5 115 11! 23!
&3 1!!' 11&5& 1!&' ' &&' 11 271 '0! 71
1!,1& ',&3 7,!2 2,&3 2,5' 1,27 1,3& 2,15 ','7 1,37
'.&.& -entukan -entukan o dan a, tingkat probabilitas kesalahan "p%, dan kriteria pengujian 1. Uji #inea ineari rita tass - o; (ata tidak bersifat linear - a; (ata bersifat linear -ingkat probabilitas kesalahan kesalaha n < 7= < !,!7 - -ingkat - Kriteria pengujian; Sig > !,!7 ; o diterima, maka data bersifat tidak linear Sig ? !,!7 ; o ditolak, maka data bersifat linear 2. Uji Korela elasi - o; -idak ada hubungan antara 2 )ariabel atau lebih hubungan antara 2 )ariabel atau lebih - a; @da hubungan -ingkat probabilitas kesalahan kesalaha n < 7= < !,!7 - -ingkat - Kriteria pengujian; Sig > !,!7 !,!7 ; o dite diterim rima, a, maka maka tida tidak k ada ada hubu hubung ngan an anta antara ra 2 Sig )ariabel atau lebih ditolak, maka ada hubungan hubungan antara 2 )ariabel atau Sig ? !,!7 ; o ditolak, lebih
-abel -abel '.1 nterpretasi 6ilai R R ! !,!1 ,!1A!,2 A!,2! ! !,21A!,'! !,'1A!,5! !,51A!,3! !,31A!,00 1
Int!r%r!tasi -idak berkorelasi Korel orelas asii san sang gat ren rendah dah Rendah @gak rendah Bukup Kuat Sangat Kuat
&. Regr Regresi esi #ine #inear ar Sed Seder erha hana na - o ; -idak ada hubungan antara luas panen bawang daun pada tahun
-
2!!0 dan 2!1! dengan produksi bawang dauh tahun 2!!0 dan 2!1! a ; @da hubungan antara luas panen bawang daun pada tahun 2!!0 dan 2!1! dengan produksi bawang daun tahun 2!!0 dan 2!1! -ingkat probabilitas kesalahan < 7= < !,!7 Kriteria pengujian ; Sig > !,!7 ; o diterima, maka tidak ada antara hubungan luas panen bawang daun pada tahun 2!!0 dan 2!1! 2!1! dengan produksi bawang daun tahun 2!!0 2!!0 dan 2!1! Sig ? !,!7 ; o ditolak, maka ada hubungan antara luas panen bawang daun pada tahun 2!!0 dan 2!1! dengan produksi bawang daun tahun 2!!0 2!!0 dan 2!1!
'. Regr Regresi esi #ine #inear ar $er $erga gand ndaa - o ; -idak ada antara hubungan luas panen bawang daun pada tahun 2!!0 dan 2!1! dengan produksi produksi dan produkti)itas produkti)itas bawang bawang daun pada
-
tahun 2!!0 dan 2!1! a ; @da hubungan antara luas panen bawang daun pada tahun 2!!0 dan 2!1! dengan produksi dan produkti)itas bawang daun pada tahun
-
2!!0 dan 2!1! -ingkat probabilitas kesalahan < 7= < !,!7 Kriteria pengujian ; Sig > !,!7 ; o diterima, maka tidak ada hubungan antara luas panen bawang daun pada tahun 2!!0 dan 2!1! 2!1! dengan produksi dan produkti)itas bawang daun pada tahun 2!!0 dan 2!1! Sig ? !,!7 ; o ditolak, maka ada hubungan antara luas panen bawang daun pada tahun 2!!0 dan 2!1! dengan produksi dan produkti)itas bawang daun pada tahun 2!!0 dan 2!1! 2!1!
7. Uji Uji Mod Model el Regr Regres esii - o; Model regresi tidak bisa digunakan untuk memprediksi - a; Model regresi bisa digunakan untuk memprediksi -ingkat probabilitas kesalahan kesalaha n < 7= < !,!7 - -ingkat - Kriteria pengujian; Sig > !,!7 ; o diterima, maka model regresi tidak bisa digunakan untuk memprediksi Sig ? !,!7 ; o ditolak, maka model regresi bisa digunakan untuk memprediksi
'.&.' Bara Kerja 1. Regresi #inear Sederhana a. Uji #ine #inear arit itas as /ariabel /iew, /iew, kemudian kemudian - Membuat desain )ariabel, masuk ke perintah /ariabel desainnya seperti ini;
-
Masukkan data ke SPSS Masuk ke (ata /iew kemudian masukkan data sebagai berikut;
-
Klik @nalyCe > Bompare Means > Means
-
Masu Masukk kkan an /ariab riabel el * ke (epe (epend nden entt #ist #ist dan dan /ariab riabel el + ke ndependent #ist
-
Klik Dptions lalu; -est for linearity linearit y -est
-
Klik DK. Kemudian keluar lah output sebagai berikut;
b. Uji Korelasi /ariabel /iew, /iew, kemudian kemudian - Membuat desain )ariabel, masuk ke perintah /ariabel desainnya seperti ini;
-
Masukkan data ke SPSS Masuk ke (ata /iew kemudian masukkan data sebagai berikut;
-
Klik @nalyCe > Borrelate > $i)ariate
-
Masukkan )ariabel * dan + ke dalam /ariables, /ariables, lalu; Pearson -woAtailed
-
Klik DK Kemudian akan keluar output sebagai berikut;
. Uji Uji Regr Regresi esi #ine #inear ar Sed Sederh erhan anaa
-
Setelah membuat desain )ariabel )ariab el dan memasukkan data ke (ata /iew Klik @nalyCe > Regression > #inear
-
#alu alu masu asukkan kan )ari )ariab abel el * ke (epen epend dent ent dan )aria ariabe bell + ke independent
-
Klik Statistis, kemudian Estimates Model of fit Pilih @ll Bases, seperti berikut;
-
Klik Plots Masukkan S(RES( ke dalam * dan FPRE( ke dalam +
-
Klik 6eGt Masukkan FPRE( ke dalam * dan (EPE6(6- ke dalam +
-
Bontinue Klik Dptions si nilai probabilitas sebesar 7= atau !,!7 nlude onstant in eHuation
EGlude ases listwise
-
Klik Bontinue Kemudian DK #alu akan munul output sebagai berikut;
2. Uji Regresi $erganda a. Uji #inea ineari rita tass - Membuat desain )ariabel, masuk ke perintah /ariable /iew, seperti berikut;
-
Setelah itu, masukkan data ke (ata /iew sebagai berikut;
-
Klik @nalyCe > Bompare Means > Means
-
Masu Masukk kkan an * ke (epe (epend nden entt list list dan dan masu masukk kkan an + 1 dan + 2 ke ndependent list, seperti berikut;
-
Klik Dption kemudian entang -est of linearity
-
Klik DK Kemudian akan munul output sebagai berikut;
b. Uji Korelasi - Setelah memasukkan data di (ata /iew - Klik @nalyCe > Borrelate > $i)ariate
-
Masukan )ariabel *, +1 dan +2 ke dalam /ariables Pearson -woAtailed
-
Klik DK Kemudian akan munul output sebagai berikut;
. Uji Uji Regr Regresi esi #in #inear ear $er $erga gand ndaa - Setelah memasukkan data ke (ata /iew dan menguji #inearitas dan
-
Korelasi Klik @nalyCe > Regression > #inear
-
Masukkan )ariabel * ke dalam (ependent dan masukkan )ariabel + 1 dan +2 ke dalam ndependent
-
Bentang Estimates, Model of fit dan (esripti)es
-
#alu Bontinue Masukkan S(RES( ke dalam * dan FPRE( ke dalam +
-
Klik 6eGt Masukkan FPRE( ke dalam * dan (EPE6(6- ke dalam + Kemudian entang Produe all partial plots
-
Klik Bontinue Klik Dptions si nilai probabilitas sebesar 7= atau !,!7 nlude onstant in eHuation EGlude ases listwise
-
Klik DK Kemudian akan munul output sebagai berikut;
-
'.&.7 asil Dutput SPSS 1. Uji Regresi Sederhana a. Uji #inea ineari rita tass
b.
Uji Korelasi
. Uji Uji Regr Regresi esi #in #inear ear Sed Seder erha hana na
-
2. Uji Regresi $erganda a. Uji #inea ineari rita tass
b. Uji Korelasi
. Uji Uji Regr Regresi esi #ine #inear ar $er $erga gand ndaa
'.&.5 @nalisis asil Dutput SPSS 1. Uji Regresi Sederhana a. Uji #inea ineari rita tass Sig linearity < !,!!! Sig ? !,!7 maka o ditolak berarti data tersebut bersifat linear. b. Uji Korelasi
ubungan korelasi ditunjukkan oleh angka !,00' yang artinya besar korelasi terjadi antara )ariabel + dan * adalah kuat, sebesar !,00'. Sig. "2Atailed% adalah !,!!! masih keil dari batas kritis I < !,!27 "!,!!! J !,!27%, yang berarti terdapat hubungan yang signifikan antara kedua )ariabel. . Uji Uji Regr Regresi esi #ine #inear ar Sed Seder erha hana na - Dutput 1 Dutput Model Dutput Model Summary menunjukan Summary menunjukan nilai R yang merupakan penjelas seberapa besar sebuah )ariabel mempengaruhi )ariabel lainnya. @ngk @ngkaa R sHua sHuare re pada pada tabel tabel menu menunju njuka kan n !,03 !,033 3 yang yang meru merupa pakan kan pengkuadratan dari koefisian korelasi "!,00' G !,00' < !,033%. R sHuare bisa disebut koefisien determinasi "R 2% dimana hal itu berarti 03,3= dari )ariabel Produksi bisa dijelaskan oleh )ariabel #uas Panen. Sementara sisanya "1!!=A03,3= < 1,2=% dijelaskan oleh sebabAsebab
-
yang lain. Dutput 2 -abel abel @6D/ 6D/@ menu menunj njuk ukka kan n apak apakah ah sebua sebuah h mode modell regr regresi esi bisa bisa digunakan untuk melakukan sebuah prediksi atau tidak. (ari (ari uji uji @6D/ 6D/@ atau -est diat diatas, as, dipe dipero role leh h hitu hitung ng sebes sebesar ar &21!,'0 dengan tingkat signifikansi !,!!!. Dleh karena probabilitas lebi lebih h keil keil dari dari !,!7 !,!7 maka maka mode modell regres regresii bisa bisa digu diguna naka kan n untu untuk k
-
memprediksi Produksi. Dutput & -abel diatas menggambarkan persamaan regresi yang munul untuk Produksi dan #uas Panen. & ' a ( )* & ' +14,-24 ( 1/-0*
-
(imana * < Produksi dan + < #uas Panen Dutput ' Chart diatas merupakan merupakan 6ormal 6ormal Probability Probability Plot yang menunjukan menunjukan apakah uji normalitas data yang digunakan sudah terpenuhi atau belum. -erlihat -erlihat bahwa sebaran data pada chart diatas diatas bisa dikatakan tersebar di sekeliling garis lurus tersebut "terpenar agak jauh dari garis lurus% dan sebaran data membentuk ke arah kanan atas. Maka dapat dikatakan bahwa persyaratan 6ormalitas bisa terpenuhi.
2. Uji Regresi $erganda
a. Uji #inea ineari rita tass Sig linearity antara luas panen dan produksi < !,!!! Sig linearity antara luas panen dan produkti)itas < !,!! Sig ? !,!7 maka o ditolak berarti data tersebut bersifat linear. b. Uji Korelasi - ubungan korelasi antara )ariabel #uas Panen dan )ariabel Produksi menunjukkan nilai !,00' yang berarti antara )ariabel #uas Panen dan
-
Produksi mempunyai hubungan yang kuat. ubun ubunga gan n kore korela lasi si anta antara ra )aria ariabe bell #uas uas
Panen anen dan )aria ariab bel
Produkti) Produkti)itas itas menunjukk menunjukkan an nilai !,'57 yang berarti antara )ariabel
-
#uas Panen dan Produkti)itas mempunyai hubungan yang agak rendah. ubu ubung ngan an korel korelasi asi antar antaraa )aria )ariabe bell Prod Produk uksi si dan dan Prod Produk ukti ti)i )ita tass menunjukka menunjukkan n nilai !,'0! yang berarti berarti bahwa antara )ariabel )ariabel Produksi Produksi dan Produkti)itas mempunyai hubungan yang agak rendah.
. Uji Uji Regr Regresi esi #ine #inear ar $er $erga gand ndaa - Dutput 1 $esar $esar hubung hubungan an antara antara )ariab )ariabel el #uas #uas Panen Panen dengan dengan Produk Produksi si yang yang dihitung dengan koefisien korelasi adalah !,00', sedangkan )ariabel #uas Panen dengan Produkti)itas adalah !,'57. Seara teoritis, karena korelasi antara #uas Panen dengan Produksi lebih besar, maka )ariabel Produksi lebih berpengaruh terhadap #uas Panen dibanding )ariabel Produkti)itas. -ingka ngkatt sign signif ifik ikan ansi si
koef koefis isie ien n
kore korela lasi si
satu satu
sisi sisi
dari dari
outp output ut
menghasilkan menghasilkan angka !,!!! !,!!! dan !,!!1 !,!!1 yang berarti bahwa probabilitas probabilitas jauh dari !,!7, maka korelasi di antara )ariabel #uas Panen dengan
-
Prdouksi dan Produkti)itas sangat nyata. Dutput 2 Dutput Model Dutput Model Summary menunjukan nilai R yang merupakan penjelas seberapa besar sebuah )ariabel mempengaruhi )ariabel lainnya. @ngk @ngkaa R sHua sHuare re pada pada tabel tabel menu menunju njuka kan n !,03 !,033 3 yang yang meru merupa pakan kan pengkuadratan dari koefisian korelasi "!,00' G !,00' < !,033%. R sHuare bisa disebut koefisien determinasi "R 2% dimana hal itu berarti 03,3= dari )ariabel #uas Panen bisa dijelaskan oleh )ariabel Produksi. Sementara sisanya "1!!=A03,3= < 1,2=% dijelaskan oleh sebabAsebab
-
yang lain. Dutput &
-abel abel @6D/ 6D/@ menu menunj njuk ukka kan n apak apakah ah sebua sebuah h mode modell regr regresi esi bisa bisa digunakan untuk melakukan sebuah prediksi atau tidak. (ari (ari uji uji @6D/ 6D/@ atau -est diat diatas, as, dipe dipero role leh h hitu hitung ng sebes sebesar ar 1577,207 dengan tingkat signifikansi !,!!!. Dleh karena probabilitas lebi lebih h keil keil dari dari !,!7 !,!7 maka maka mode modell regres regresii bisa bisa digu diguna naka kan n untu untuk k
-
memprediksi #uas Panen. Dutput ' -abel diatas menggambarkan persamaan regresi yang munul untuk Produksi dan #uas Panen. & ' a ( )*1 ( *2 & ' 22,-/3, ( /-/,0*1 ( +13-,,5*2
-
(imana * < #uas Panen, +1< Produksi, +2< Produkti)itas Dutput 7 Chart diata diatass menu menunj njuk ukan an hubu hubung ngan an anta antara ra #uas #uas Pane Panen n deng dengan an Produksi. Produksi. -erlihat -erlihat bahwa sebaran data membentuk arah ke kanan atas dan jika ditarik garis lurus akan didapat slope yang positif. al ini sesuai dengan koefisien regresi Produksi yang positif Chart diata diatass menu menunj njuk ukan an hubu hubung ngan an anta antara ra #uas #uas Pane Panen n deng dengan an Produkti)itas. -erlihat bahwa sebaran data membentuk arah ke kiri bawah dan jika ditarik garis lurus akan didapat slope yang negatif. al ini sesuai dengan koefisien regresi produkti)itas yang negatif
'.&. Keputusan 1. Uji Regresi Sederhana (ari data yang didapatkan melalui output SPSS bahwa data praktikan bersifat linear, dan hubungan antara )ariabel #uas Panen dengan Produksi adalah kuat dengan nilai R sHuare < !,033. (isebut dengan koefisian determinasi "R 2% yang berarti bahwa #uas Panen dipengaruhi oleh Produksi sebanyak 03,3=. Sisanya, 1,2= dijelaskan oleh )ariabel lain. Model regresi ini dapat digunakan untuk memprediksikan #uas Panen dengan dengan nilai signif signifika ikansi nsi < !,!!!. !,!!!. (ari slope slope yang yang ada, ada, dapat dapat dinyat dinyataka akan n bahwa bahwa korelasi kedua )ariabel tersebut merupakan korelasi hubungan searah, karena sebaran data membentuk ke arah kanan atas. 2. Uji Regresi $erganda
(ari data yang didapatkan melalui output SPSS bahwa data praktikan bersifat linear, dan didapatkan bahwa hubungan antara )ariabel #uas Panen dengan )ariabel Produksi adalah kuat, dengan interpetasi nilai R < !,033. Kemudian, hubungan antara )ariabel #uas Panen dengan Produkti)itas adalah agak rendah dengan interpetasi nilai R < !,'57. !,'57. (an hubungan hubungan antara )ariabel )ariabel Produksi Produksi dengan dengan )ariabel )ariabel Produkti)it Produkti)itas as adalah agak rendah, dengan nilai interpetasi R < !,'0!. Model regresi ini dapat menentukan luas panen dengan nilai signifikansi < !,!!!. (ari slope yang ada, dapat dinyatakan bahwa korelasi antara )ariabel #uas Panen dengan )ariabel Produksi merupakan korela korelasi si hubung hubungan an searah, searah, karena karena sebaran sebaran data memben membentuk tuk ke arah arah kanan kanan atas. atas. Seda Sedang ngka kan, n, dari dari slope slope antar antaraa hubu hubung ngan an )aria )ariabe bell #uas #uas Pane Panen n deng dengan an )ari )ariab abel el Prod Produk ukti ti)i )itas tas diny dinyata ataka kan n kore korelas lasii nega negati ti)e )e,, yait yaitu u kore korelas lasii hubu hubung ngan an dua dua arah arah dikarenakan sebaran data membentuk ke kiri bawah.
#ampiran Lebsite;
http;::bps.go.id:tab9sub:)iew.php
kat<&Ntabel<1Ndaftar<1Nid9subyek<77Nnotab<5' 2009 Provinsi
2010
Luas Panen
Produk si
Produktiv itas
Luas Panen
Produk si
Produktiv itas
(Ha)
(Ton)
(Ton/Ha)
(Ha)
(Ton)
(Ton/Ha)
DI Yogyakarta Yogyakarta
170
Jawa Timur
6876
1948
11,46
1 93
7399 2
10,76
788 1
2151
11,15
8287 2
10,52
Bantn
112
339
3,03
103
398
3 ,8 6
Ba!i
190
1934
10,18
185
2199
11,89
"u#a Tnggara Tnggara Barat "u#a Tnggara Tnggara Timur $a!imantan Barat
47
5 56
11,83
59
859
14,56
113
4 92
4,35
1 04
190
1 ,8 3
342
1197
3,50
2 98
1056
3 ,5 4
$a!imantan Tnga% Tnga%
244
8 81
3,61
2 53
783
3 ,0 9
$a!imantan &!atan
92
345
3,75
219
820
3 ,7 4
$a!imantan Timur
267
1281
4,80
2 38
1082
4 ,5 5
&u!aw#i 'tara &u!aw#i Tnga% Tnga% &u!aw#i &!atan &u!aw#i Tnggara Tnggara
7281
169
1995
7812 5 5 17
1137 8
10,73
728 1
7378 7
3,06
2 29
1004
5,70
226 3
1136 3
10,13 4 ,3 8
5,02
328
7 83
2,39
4 35
1034
2 ,3 8
(oronta!o
69
231
3,35
28
74
2 ,6 4
&u!aw#i Barat
229
3 33
1,45
2 68
334
1 ,2 5
6
10
1,67
6
11
1 ,8 3
164
3 01
1,84
1 16
251
2 ,1 6
228
6 63
2,91
1 10
490
4 ,4 5
68
3 65
5,37
2 80
517
1 ,8 5
)a!uku )a!uku 'tara *a+ua Barat *a+ua