Statistik Parametrik: Teknik Analisis Komparasi

P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

1

Pendahuluan Komparasi berasal dari kata comparison (Eng) yang mempunyai arti perbandingan atau pembandingan. Teknik analisis komparasi yaitu salah satu teknik analisis kuantitatif yang digunakan untuk menguji hipotesis mengenai ada atau tidaknya perbedaan antar variabel atau sampel yang diteliti. Jika ada perbedaan, apakah perbedaan itu signifikan ataukah perbedaan itu hanya kebetulan saja (by chance)


2

Pendahuluan Dalam penelitian komparasional yang melakukan pembandingan antar dua variabel, yaitu apakah memang secara signifikan dua variabel yang diperbandingkan atau dicari perbedaannya itu memang berbeda, ataukah perbedaan itu terjadi karena kebetulan saja (by change) dapat menggunakan Uji-T atau T-Test dan Chi Kuadrat (Chi Square). Uji-T atau T-Test adalah salah satu test statistik yang dipergunakan untuk menguji kebenaran atau kepalsuan hipotesis nol/nihil (Ho) yang menyatakan bahwa di antara dua buah mean sampel yang diambil secara random dari populasi yang sama tidak terdapat perbedaan yang signifikan. P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

3

Perbandingan Satu Variabel Bebas Analisis perbandingan satu variabel bebas dikenal dengan Uji-T atau T-Test dan uji-Z. Tujuan Uji-T atau Uji-Z adalah untuk mengetahui perbedaan variabel yang dihipotesiskan . Rumus Uji-T dan Uji-Z, yaitu : a). Apabila standar deviasi diketahui dan n > 30 menggunakan rumus Zhitung sebagai berikut : x

Z hitung 



o

N Di mana : Zhitung : harga yang dihitung dan menunjukkan nilai standar deviasi pada distribusi normal (tabel Z). x : rata-rata nilai yang diperoleh dari hasil pengumpulan data. µo : rata-rata nilai yang dihipotesiskan σ : standar deviasi populasi yang telah diketahui N : jumlah populasi penelitian P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

4

Perbandingan Satu Variabel Bebas b). Apabila standar deviasi sampel tidak diketahui dan n ≤ 30 menggunakan rumus thitung sebagai berikut :

thitung

x  o  SD n

Di mana : thitung : harga yang dihitung dan menunjukkan nilai standar deviasi pada distribusi t (tabel t). x : rata-rata nilai yang diperoleh dari hasil pengumpulan data. µo : rata-rata nilai yang dihipotesiskan SD : standar deviasi sampel yang telah diketahui n : jumlah sampel penelitian P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

5

Perbandingan Satu Variabel Bebas Langkah-langkah Uji-T :

1). Menentukan hipotesis penelitian 2). Menentukan hipotesis statistik 3). Mencari thitung 4). Menentukan kriteria pengujian dan tentukan juga posisi pengujian pihak kiri , pihak kanan atau uji dua pihak . 5). Mencari ttabel dengan cara tentukan α (0,01 atau 0,05) dan dk = n – 1. 6). Membandingkan thitung dengan ttabel 7). Menarik kesimpulan P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

6

Contoh : Hasil rapat koordinasi pimpinan perguruan tinggi swasta di lingkungan kopertis wilayah x menduga bahwa : a). Kualitas mengajar dosen tahun 2009 paling tinggi 70% dari rata-rata nilai ideal. b). Kualitas mengajar dosen tahun 2009 paling rendah 70% dari rata-rata nilai ideal. c). Kualitas mengajar dosen tahun 2009 tidak sama dengan 70% dari rata-rata nilai ideal. Dengan pernyataan tersebut, ditindaklanjuti atau dibuktikan oleh Balitbang Dikti dengan suatu penelitian di berbagai kota di wilayah kopertis x. Kemudian disebar kepada 61 dosen untuk mengisi angket yang isinya mengenai kualitas mengajar pada tahun 2009. P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

7

Contoh : Jumlah pertanyaan angket penelitian 15 item dengan instrumen diberik skala nilai : 4 = sangat baik, 3 = baik, 2 = cukup baik dan 1 = kurang baik. Adapun taraf signifkansi α = 0,05. Data diperoleh sebagai berikut : 59 59 60 60 58

60 58 60 60 60

58 50 50 60 58

59 59 59 50 50


60 60 60 60 58

58 59 60 60 60

60 60 60 60 60 8

59 59 59 59 58

50 50 60 60 60

60 60 60 60 60

59 60 60 60 60

50 60 60 60 60 60

Penyelesaian : Sebelum dilakukan perumusan hipotesis dihitung terlebih dahulu rata-rata nilai yang dihipotesiskan (µo). Nilai ideal = 15 x 4 x 61 = 3660 Rata-rata nilai ideal = 3660 : 61 = 60 70% dari rata-rata nilai ideal = 70% x 60 = 42 (µo) = 42

Menentukan standar deviasi dan rata-rata hitung dengan rumus : P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

9

Penyelesaian : (X ) 2 X  n SD  n 1 2

X x n

(3565) 2 208939  61  3,14 SD  61  1

3565 x  58,443 61

Diperoleh : SD = 3,14 dan rata-rata hitung = 58,443 P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

10

Penyelesaian : Penyelesaian point (a) uji pihak kiri :

1). Menentukan hipotesis penelitian Ho : Kualitas mengajar dosen tahun 2009 sama dengan 70% dari rata-rata nilai ideal. Ha : Kualitas mengajar dosen tahun 2009 paling tinggi 70% dari rata-rata nilai ideal. 2). Menentukan hipotesis statistik Ho : µo = 42 Ha : µo < 42


11

Penyelesaian : 3). Mencari thitung x  o thitung 

SD n

thitung

58,443  42 16,443    41,1075  41 3,14 0,4 61

4). Menentukan kriteria pengujian Taraf signifikansi ( α ) = 0,05 Derajat kebebasan (dk) = n – 1 = 61 – 1 = 60 Kriteria pengujian pihak kiri : Jika – ttabel ≤ thitung maka Ho diterima dan Ha ditolak P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

12

Penyelesaian : 5). Mencari ttabel dengan cara tentukan α dan dk = n – 1. Dengan ( α ) = 0,05 dan derajat kebebasan (dk) = n – 1 = 61 – 1 = 60 sehingga diperoleh ttabel = 1,671

Daerah penolakan Ho Daerah Peneriman Ho

α = 0,05 - 1,671

0

Uji Pihak Kiri P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

13

41

Penyelesaian : 6). Membandingkan thitung dengan ttabel Ternyata – ttabel < thitung atau – 1,671 < 41 maka Ho diterima dan Ha ditolak 7). Menarik kesimpulan Ho : Kualitas mengajar dosen tahun 2009 sama dengan 70% dari rata-rata nilai ideal diterima, sedangkan Ha : Kualitas mengajar dosen tahun 2009 paling tinggi 70% dari rata-rata nilai ideal ditolak. Jadi kualitas mengajar dosen tahun 2009 sama dengan 70% dari rata-rata nilai ideal. P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

14

Penyelesaian : Penyelesaian point (b) uji pihak kanan :

1). Menentukan hipotesis penelitian Ho : Kualitas mengajar dosen tahun 2009 sama dengan 70% dari rata-rata nilai ideal. Ha : Kualitas mengajar dosen tahun 2009 paling rendah 70% dari rata-rata nilai ideal. 2). Menentukan hipotesis statistik Ho : µo = 42 Ha : µo > 42


15


SD n

thitung

58,443  42 16,443    41,1075  41 3,14 0,4 61

4). Menentukan kriteria pengujian Taraf signifikansi ( α ) = 0,05 Derajat kebebasan (dk) = n – 1 = 61 – 1 = 60 Kriteria pengujian pihak kanan : Jika + ttabel ≥ thitung maka Ho diterima dan Ha ditolak P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

16


Daerah penolakan Ho

Daerah Peneriman Ho

0

α = 0,05

1,671

Uji Pihak Kanan P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

17

41

Penyelesaian : 6). Membandingkan thitung dengan ttabel Ternyata + ttabel < thitung atau +1,671 < 41 maka Ho ditolak dan Ha diterima 7). Menarik kesimpulan Ho : Kualitas mengajar dosen tahun 2009 sama dengan 70% dari rata-rata nilai ideal ditolak, sedangkan Ha : Kualitas mengajar dosen tahun 2009 paling rendah 70% dari rata-rata nilai ideal diterima. Jadi kualitas mengajar dosen tahun 2009 paling rendah 70% dari rata-rata nilai ideal itu benar bahkan lebih dari 70% yang selama ini mereka duga. Dengan demikian kualitas mengajar dosen pada tahun 2009 lebih berkualitas dari tahun sebelumnya.


18

Penyelesaian : Penyelesaian point (c) uji dua pihak :

1). Menentukan hipotesis penelitian Ho : Kualitas mengajar dosen tahun 2009 sama dengan 70% dari rata-rata nilai ideal. Ha : Kualitas mengajar dosen tahun 2009 tidak sama dengan 70% dari rata-rata nilai ideal. 2). Menentukan hipotesis statistik Ho : µo = 42 Ha : µo ≠ 42


19


SD n

thitung

58,443  42 16,443    41,1075  41 3,14 0,4 61

4). Menentukan kriteria pengujian Taraf signifikansi ( α ) = 0,05 Derajat kebebasan (dk) = n – 1 = 61 – 1 = 60 Kriteria pengujian pihak kanan : Jika – ttabel ≤ thitung ≤ + ttabel maka Ho diterima dan Ha ditolak P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

20


Daerah penolakan Ho

Daerah penolakan Ho Daerah Peneriman Ho

α = 0,05

-2

0

α = 0,05

2

Uji Dua Pihak P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

21

41

Penyelesaian : 6). Membandingkan thitung dengan ttabel Ternyata – ttabel < thitung > + ttabel atau – 2 < 41 > 2 maka Ho ditolak dan Ha diterima. 7). Menarik kesimpulan Ho : Kualitas mengajar dosen tahun 2009 sama dengan 70% dari rata-rata nilai ideal ditolak, sedangkan Ha : Kualitas mengajar dosen tahun 2009 tidak sama dengan 70% dari rata-rata nilai ideal diterima. Jadi kualitas mengajar dosen tahun 2009 tidak sama dengan 70% dari rata-rata nilai ideal itu benar bahkan lebih.


22


23

Komparasi Dua Sampel Tujuan Uji-T dua variabel bebas adalah untuk membandingkan (membedakan) apakah kedua variabel tersebut sama atau berbeda. Gunanya untuk menguji kemampuan generalisasi (signifikansi hasil penelitian yang berupa perbandingan dua rata-rata sampel).


24

Komparasi Dua Sampel Komparasi dua sampel dibagi : 1. Sampel berkorelasi Sampel yang bekorelasi biasanya terdapat dalam desain penelitian eksperimen, sebagai contoh : membuat perbandingan nilai pretest dan post-test, membandingkan kelompok eksperimen dan kontrol, dll. P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

25

Komparasi Dua Sampel 2. Sampel tidak berkorelasi (independen). Sampel independen adalah sampel yang tidak berkaitan satu sama lain. Contoh : membandingkan hasil tes SPMB ditinjau dari lulusan SMA dan SMK, membandingkan penghasilan petani dan nelayan, dll. P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

26

Bentuk Komparasi Dua Sampel Uji Statistik Komparasi dua sampel : Tingkat Data

Interval Rasio Ordinal

Bentuk Komparasi Korelasi

Independen

Uji-T dua sampel parametrik

Uji-T dua sampel parametrik

Uji-Tanda Wilcoxson

Uji-Median Uji-U Kolmogorov Smirnov Wald-Wolfowitz Fisher Exact

Nominal

Mc. nemar P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

Chi Kuadrat 2 Sampel 27

Perbandingan Dua Variabel bebas Rumus I :

t hitung 

x1 - x 2  SD1  - 2r.  n n1 n 2 1 

1

Di mana : x1 : rata-rata sampel ke-1 x 2 : rata-rata sampel ke-2 SD1 : standar deviasi sampel ke-1 SD2 : standar deviasi sampel ke-2

σ1 σ2 r n

2

  SD2    n 2  

   

Riduwan & Sunarto (2007 : 126)

: varians sampel ke-1 : varians sampel ke-2 : korelasi X1 dengan X2 : jumlah sampel P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

28

Perbandingan Dua Variabel bebas Rumus II : x1 - x 2

t hitung 

 (n1  1) 1  (n 2  1) 2   1 1   .   n1  n 2 - 2    n1 n 2 

Di mana : x1 : rata-rata sampel ke-1 x 2 : rata-rata sampel ke-2

σ1 σ2 n

Sugiono (2008 : 197)

: varians sampel ke-1 : varians sampel ke-2 : jumlah sampel P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

29

Perbandingan Dua Variabel bebas Rumus III :

t hitung 

x1 - x 2

1 n1

Di mana :

x1 x2

σ1 σ2 n1 n2



2 n2

Subana, dkk (2005 : 174)

: rata-rata data kelompok ke-1 : rata-rata data kelompok ke-2 : varians data kelompok ke-1 : varians data kelompok ke-2 : jumlah sampel kelompok ke-1 : jumlah sampel kelompok ke-2 P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

30

Ketentuan Penggunaan Rumus Uji-T Sugiono (2008:196) : 1. Bila n1 = n2 dan varians homogen gunakan rumus II atau rumus III, dk = n1+n2-2 2. Bila n1 ≠ n2 dan varians homogen gunakan rumus II, dk = n1+n2-2 3. Bila n1 = n2 dan varians tidak homogen gunakan rumus II atau rumus III, dengan dk = (n1- 1) atau dk = (n2-1) P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

31

Ketentuan Penggunaan Rumus Uji-T 4. Bila n1 ≠ n2 dan varians tidak homogen gunakan rumus III, dengan harga t sebagai pengganti ttabel dihitung dari selisih dari harga ttabel dengan dk (n11) dan (n2-1) dibagi dua, lalu ditambahkan dengan harga t yang terkecil. 5. Gunakan rumus I bila sampel berkorelasi/berpasangan dengan n1 = n2 untuk membandingkan, misal : a. Sebelum dan sesudah treatment/perlakuan b. Kelompok kontrol dengan kelompok eksperimen. P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

32

CONTOH (1)


33

Judul : Perbedaan Hasil Belajar Matematika Menggunakan Metode A dengan Metode B Siswa Kelas X SMA Abu-Abu Tahun Pelajaran 2011/2012. 34

Pada penelitian tersebut kelas eksperimen (X1) menggunakan metode A dan kelas kontrol (X2) menggunakan metode B, jumlah siswa masing-masing kelas adalah 30 orang. Data seperti pada tabel di samping . Ujilah apakah ada perbedaan yang signifikan hasil belajar matematika menggunakan metode A dengan metode B pada siswa kelas X SMA Abu-Abu tahun pelajaran 2011/2012 tersebut ! P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

Resp.

Hasil Belajar Matematika Metode Metode A B (X1) (X2)

1

77

40

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

99 77 77 55 88 120 87 87 50 87 87 87 90 81

48 54 34 48 68 67 67 75 56 60 47 60 70 61

Hasil Belajar Matematika Resp. Metode Metode A B (X1) (X2) 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

55 88 96 87 87 44 94 77 55 76 65 90 80 89 96

47 68 68 74 75 55 61 46 61 58 50 68 75 75 75

Penyelesaian : Langkah-langkah menjawab : Langkah 1 : Menentukan hipotesis penelitian ;

Ho : Tidak terdapat perbedaan yang signifikan hasil belajar matematika menggunakan metode A dengan metode B siswa Kelas X SMA Abu-Abu tahun pelajaran 2011/2012. Ha : Terdapat perbedaan yang signifikan hasil belajar matematika menggunakan metode A dengan metode B siswa Kelas X SMA Abu-Abu tahun pelajaran P12_Statistik Inferensial_M.2011/2012. 35 Jainuri, S.Pd

Langkah 2 : Menentukan hipotesis statistik

Ho : µ1 = µ2 Ha : µ1 ≠ µ2


36

Langkah 3 : Menentukan kriteria pengujian

Kriteria pengujian dua pihak : Jika – ttabel ≤ thitung ≤ + ttabel maka Ho diterima dan Ha ditolak.


37

Langkah 4 : Mencari thitung Mencari nilai-nilai : Rata – rata : x1 = 79,27 Varians : σ1 = 215,651 Standar deviasi : sd1 = 14,685 Korelasi : r = 0,419

x 2 = 60,37

σ2 = 132,861

sd2 = 11,527

Perhitungan : klik di sini ! P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

38

Lanjutan... t hitung 

t hitung 

x1 - x 2  SD1   SD2     - 2r.  n   n  n1 n 2  1  2

1  2

79,27 - 60,37 215,651 132,861  14,685   11,527   - 2(0,419).   30 30  30   30  P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

 5,580

39

Langkah 5 : Mencari ttabel • Taraf signifikansi ( α = 0,05 ) • dk = n1 + n2 – 2 = 30 + 30 – 2 = 58 • Sehingga diperoleh ttabel = 2,002 dicari dengan interpolasi menggunakan rumus sebagai berikut : ( C1 - C0 ) C  C0  .( B - B0 ) ( B1 - B0 )

Contoh interpolasi: Click Here ! P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

40

Langkah 6 : Membandingkan thitung dengan ttabel

Ternyata : – ttabel < thitung > + ttabel atau – 2,002 < 5,580 > 2,002 maka Ho ditolak dan Ha diterima.


41

Langkah 7 : Menarik kesimpulan Ha : Terdapat perbedaan yang signifikan hasil belajar matematika menggunakan metode A dengan metode B siswa Kelas X SMA Abu-Abu tahun pelajaran 2011/2012 di terima. Ho : Tidak terdapat perbedaan yang signifikan hasil belajar matematika menggunakan metode A dengan metode B siswa Kelas X SMA Abu-Abu tahun pelajaran 2011/2012 ditolak. Jadi : ada perbedaan yang signifikan hasil belajar matematika menggunakan metode A dengan metode B siswa Kelas X SMA Abu-Abu tahun pelajaran 2011/2012, dengan demikian hasil ini dapat digeneralisasikan untuk populasi. P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

42

CONTOH (2)


43

Judul penelitian : “Perbedaan antara Hasil Belajar Matematika Menggunakan Model Pembelajaran Konvensional dengan CTL Siswa Kelas IX SMAN 212 Wiro Sableng Tahun Pelajaran 2010/2011” Data diambil secara acak sebagai berikut :

No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

Hasil Belajar Kelas Kelas Eksperimen Kontrol (X1) (X2) 60 40 75 48 78 54 65 34 80 48 67 68 68 67 70 67 75 75 85 56 82 60 75 47 60 60 80 70 80 61

No. 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

Hasil Belajar Kelas Kelas Eksperimen Kontrol (X1) (X2) 60 47 60 68 65 68 60 74 80 75 85 55 75 61 60 46 65 61 75 58 78 50 83 68 85 75 75 60

Dengan menggunakan Uji T untuk perbandingan dua variabel bebas, telitilah P12_Statistik Inferensial_M. 44 apakah ada perbedaan yang signifikan hasil belajar matematika siswa kelas IX Jainuri, S.Pd SMAN 212 Wiro sableng Tahun Pelajaran 2010/2011 !

Penyelesaian : Langkah-langkah menjawab : Langkah 1 : Menentukan hipotesis penelitian ; Ho : Tidak terdapat perbedaan yang signifikan hasil belajar matematika menggunakan model pembelajaran konvensional dengan CTL siswa kelas IX SMAN 212 Wiro Sableng tahun pelajaran 2010/2011. Ha : Terdapat perbedaan perbedaan yang signifikan hasil belajar matematika menggunakan model pembelajaran konvensional dengan CTL siswa kelas IX SMAN 212 Wiro Sableng tahun pelajaran 2010/2011 P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

45

Langkah 2 : Menentukan hipotesis statistik

Ho : µ1 = µ2 Ha : µ1 ≠ µ2


46

Langkah 3 : Mencari : • Rata – rata ( x )

x1= 72,2 dan x 2 = 59,32

• Standart deviasi (SD) SD1= 73,97 dan SD2 = 61,44 • Varians (σ)

σ1

= 5471,56 dan σ2 = 3744,87

• n1 = 30 dan n2 = 28 P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

47

Langkah 4 : Mencari thitung dengan rumus: t hitung 

x1 - x 2

1 n1

t hitung 

t hitung



2 n2

72,2 - 59,32 5471,56 3774,87  30 28

12,88  182,39  134,82

t hitung 

12,88 12,88   0,723 317,21 17,81 P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

48

Langkah 5 : Menghitung nilai ttabel dan menentukan kaidah pengujian 1. Taraf signifikansi ( α = 0,05 ), uji dua pihak 2. Menghitung ttabel untuk kelompok ke-1, ke-2 dan tgabungan (nKt) dengan rumus : t1 = t(1- α)(n1-1) t2 = t(1- α)(n2-1) t1 = t(1- 0,05)(30-1) t2 = t(1- 0,05)(28-1) t1 = t(0,95)(29) t2 = t(0,95)(27) t1 = 2,045 t2 = 2,052 P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

49

Langkah 5 : Menghitung nilai ttabel dan menentukan kaidah pengujian 3. Mencari tgabungan (nKt) dengan rumus : σ1 σ .t1  2 .t 2 n1 n2 nK t   σ1 σ 2  n1 n 2

5471,56 3744,87 (2,045)  (2,052) 28 nK t   30 5471,56 3744,87  30 28

nK t  

182,36(2,045)  133,75(2,052) 182,36  133,75

nK t  

506,68  1,603 316,11

nK t  


372,93  274,46 182,36  133,75

50

Langkah 5 : lanjutan.... Kriteria pengujian dua pihak : Jika thitung ≥ nKt maka Ho ditolak dan Ha diterima. Langkah 6 : Membandingkan thitung dengan ttabel

Ternyata : thitung < nKt atau 0,723 < 1,603 maka Ho diterima dan Ha ditolak P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

51

Langkah 7 : Menarik kesimpulan Ho : Tidak terdapat perbedaan yang signifikan hasil belajar matematika menggunakan model pembelajaran konvensional dengan CTL siswa kelas IX SMAN 212 Wiro Sableng tahun pelajaran 2010/2011 diterima dan Ha : Terdapat perbedaan perbedaan yang signifikan hasil belajar matematika menggunakan model pembelajaran konvensional dengan CTL siswa kelas IX SMAN 212 Wiro Sableng tahun pelajaran 2010/2011 ditolak. Artinya tidak terdapat perbedaan yang signifikan hasil belajar matematika menggunakan model pembelajaran konvensional dengan CTL siswa kelas IX SMAN 212 Wiro Sableng tahun pelajaran 2010/2011 P12_Statistik Inferensial_M. Jainuri, S.Pd

52


53

Statistik Parametrik: Teknik Analisis Komparasi

Recommend Documents