Rancangan Percobaan dengan SPSS 13.0 (Untuk kalangan sendiri)
|
|
- Yenny Santoso
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Rancangan Percobaan dengan SPSS 13.0 (Untuk kalangan sendiri) Statistical Product and Service Solution (SPSS) merupakan salah satu perangkat lunak/software statistik yang dapat digunakan sebagai alat pengambil keputusan pada bidang statistik. Rancangan Dasar yang akan dibahas dalam tulisan ini antara lain Rancangan Acak Lengkap (RAL), Rancangan Acak Kelompok (RAK), Rancangan Bujur Sangkar (RBS), Rancangan Faktorial Confounding (Split Plot), dan teknik Transformasi Data dalam SPSS 13.0 Memulai bekerja dengan SPSS 13.0 Jika software SPSS 13.0 telah ter-install pada komputer anda, maka untuk memulai bekerja, Klik Start, pilih All Programs SPSS for windows - SPSS 13.0 for windows. Setelah anda klik, maka tampilan awal SPSS 13.0 yang akan muncul adalah seperti gambar di bawah ini. JHPT-Faperta-Unpad, hal.1 dari 16
2 Untuk mulai dengan memasukan data, maka pilih Type in data lalu klik Ok sehingga muncul tampilan SPSS data editor seperti gambar di bawah ini. SPSS data editor merupakan lingkungan tempat dimana kita bekerja. Disini terdapat 2 type lingkungan kerja yaitu Data View dan Variabel View. Data View adalah tempat memasukan data hasil pengamatan. Variabel View adalah tempat menetapkan variabel-variabel pangamatan. Bekerja pada Variable View Variable view memiliki 10 kolom yaitu Name, Type, Width, Decimals, Label, Values, Missing, Columns, Align dan Measure. Name, digunakan untuk memberi nama data. (Maks. 8 karakter) Type, digunakan untuk memilih jenis data. Secara default SPSS memberi type Numeric (data angka). Untuk data non angka pilih type String. JHPT-Faperta-Unpad, hal.2 dari 16
3 Nominal Data Kategorikal Numerik Ordinal Interval Ratio Width, digunakan untuk menentukan jumlah karakter/digit yang dapat ditulis. Untuk data string karakter dan untuk data numerik 1-40 digit. Decimals, digunakan untuk menentukan jumlah angka desimal (angka dibelakang koma). Secara default SPSS memberi 2 angka desimal. Label, digunakan untuk memberi keterangan nama variabel. Pengisian/pengosongan kolom ini tidak mempengaruhi data SPSS. Values, digunakan untuk memberikan kode data. Missing, digunakan apabila ada data yang hilang atau belum diobservasi. Apabila data lengkap/tidak memuat data yang hilang maka kolom missing values tidak perlu diisi. Column, digunakan untuk mengatur lebar kolom sesuai dengan data yang kita masukan (1-255 digit). Align, digunakan untuk mengatur posisi data (rata kanan, rata kiri dan center). JHPT-Faperta-Unpad, hal.3 dari 16
4 Measure, digunakan untuk menentukan tipe pengukuran. Untuk data string terdiri atas Ordinal dan Nominal. Sedangkan untuk data kuantatif tanpa kategori pilih type Scale. RAL Rancangan Acak Lengkap Contoh Kasus 1 (Soal UAS 2006) Data Pengamatan Perlakuan Jumlah Larva B. carambolae I II III IV Metil eugenol 0,3 ml , Metil eugenol 0,5 ml Metil eugenol 0,7 ml Metil eugenol 0,9 ml Metil eugenol 1,0 ml Kontrol Langkah-langkah penyelesaian 1. Lakukan data entry pada lingkungan kerja Data View seperti gambar berikut : 2. Pendefinisian variable data, dilakukan pada lingkungan kerja variable view dengan melakukan langkah-langkah berikut : a. Baris ke-1 Name : isi dengan Treat JHPT-Faperta-Unpad, hal.4 dari 16
5 Type : Pilih Numeric Decimals : Pilih 0 (karena data bilangan bulat) Abaikan kolom yang lainnya b. Baris ke-2 Name : isi dengan Data Type : Pilih Numeric Decimals : Pilih 2 Value, isi dengan cara : o Value : 1, Value label : Metil Eugenol 0.3 ml. o Value : 2, Value label : Metil Eugenol 0.5 ml. o Value : 3, Value label : Metil Eugenol 0.7 ml. o Value : 4, Value label : Metil Eugenol 0.9 ml. o Value : 5, Value label : Metil Eugenol 1.0 ml. o Value : 6, Value label : Kontrol. Abaikan kolom yang lainnya 3. Analisis data dengan cara memilih menu Analize Compare Means One way ANOVA JHPT-Faperta-Unpad, hal.5 dari 16
6 Pada Kotak dialog One way ANOVA: Dependent List : Data1 Factor : Treat Kotak dialog akan seperti gambar berikut : Klik Option o Centang Descriptive Statistics. o Centang Means Plots. o Klik Continue, kotak dialog akan seperti gambar di bawah ini : Klik Post Hoc o Centang Duncan o Significance Level : 0.05 o Klik Continue, kotak dialog akan seperti gambar di bawah ini : Klik OK 4. Hasil Output akan tampak seperti di bawah ini : JHPT-Faperta-Unpad, hal.6 dari 16
7 Oneway Data1 N Mean Descriptives Std. Deviation Std. Error 95% Confidence Interval for Mean Lower Upper Bound Bound Minimum Maximum Metil Eugenol 0.3 ml Metil Eugenol 0.5 ml Metil Eugenol 0.7 ml Metil Eugenol 0.9 ml Metil Eugenol 1.0 ml Kontrol Total Data1 ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups Within Groups Total Post Hoc Tests Homogeneous Subsets Duncan Data1 Subset for alpha =.05 Treat N Metil Eugenol 1.0 ml Metil Eugenol 0.9 ml Metil Eugenol 0.7 ml Kontrol Metil Eugenol 0.5 ml Metil Eugenol 0.3 ml Sig Means for groups in homogeneous subsets are displayed. a Uses Harmonic Mean Sample Size = JHPT-Faperta-Unpad, hal.7 dari 16
8 Mean of Data1 Means Plots Metil Eugenol 0.3 ml. Metil Eugenol 0.5 ml. Metil Eugenol 0.7 ml. Metil Eugenol 0.9 ml. Metil Eugenol 1.0 ml. Kontrol Treat Interpretasi data: Berdasarkan table ANOVA di atas diketahui bahwa terdapat perbedaan yang sangat signifikan (0,01) antar perlakuan yang diberikan. Jumlah larva tertinggi yaitu pada perlakuan Metil eugenol 0,3 ml dengan rata-rata jumlah larva 62,75 ekor. Semakin banyak Metil eugenol yang diaplikasikan, semakin sedikit jumlah larva yang diperoleh. JHPT-Faperta-Unpad, hal.8 dari 16
9 Contoh Kasus 2 (Tabel 5.3, Gasperz,1995) RAK Rancangan Acak Kelompok Data Pengamatan Kelompok Umur Perlakuan Total Kelompok Total Perlakuan Rata-rata Langkah-langkah penyelesaian 1. Lakukan data entry pada lingkungan kerja Data View seperti gambar berikut : 2. Pendefinisian variable data, dilakukan pada lingkungan kerja variable view dengan melakukan langkah-langkah berikut : a. Baris ke-1 Name : isi dengan Blok Type : Pilih Numeric Decimals : Pilih 0 (karena data bilangan bulat) JHPT-Faperta-Unpad, hal.9 dari 16
10 Value, isi dengan cara : o Value : 1, Value label : Kelompok umur 1 o Value : 2, Value label : Kelompok umur 2 o Value : 3, Value label : Kelompok umur 3 o Value : 4, Value label : Kelompok umur 4 Abaikan kolom yang lainnya b. Baris ke-2 Name : isi dengan Metoda Type : Pilih Numeric Decimals : Pilih 0 (karena data bilangan bulat) Value, isi dengan cara : o Value : 1, Value label : Campuran A. o Value : 2, Value label : Campuran B. o Value : 3, Value label : Campuran C. o Value : 4, Value label : Campuran D. Abaikan kolom yang lainnya c. Baris ke-3 Name : isi dengan Data1 Type : Pilih Numeric Decimals : Pilih 0 (karena data bilangan bulat) Abaikan kolom yang lainnya 3. Analisis data dengan cara memilih menu Analize General Linear Model Univariate JHPT-Faperta-Unpad, hal.10 dari 16
11 Pada Kotak dialog Univariate: Dependent Variable : Data1 Fixed Factor(s) : Blok & Metoda Kotak dialog akan seperti gambar berikut : Klik Model o Centang Custom. o Pilih Blok & Metode. o Sum of squares pilih Type II o Hilangkan centang pada Include intercept in model o Klik Continue, kotak dialog akan seperti gambar di bawah ini : Klik Plots o Isi Horizontal Axis dengan Blok o Isi Separate Lines dengan metode o Klik Add o Klik Continue, kotak dialog akan seperti gambar di bawah ini : JHPT-Faperta-Unpad, hal.11 dari 16
12 Klik Post Hoc o Pillih Metode ke Post Hoc Tests for o Centang Duncan o Klik Continue, kotak dialog akan seperti gambar di bawah ini : Klik Option o Pilih Blok & Metode pada Display Means for. o Centang Descriptive statistics & Homogeneity Tests. o Klik Continue, kotak dialog akan seperti gambar di bawah ini : 4. Klik OK 5. Hasil Output akan tampak seperti di bawah ini : JHPT-Faperta-Unpad, hal.12 dari 16
13 Univariate Analysis of Variance Between-Subjects Factors Value Label N Blok 1 Kelompok umur Kelompok umur Kelompok umur Kelompok umur 4 4 Metode 1 Campuran A 4 2 Campuran B 4 3 Campuran C 4 4 Campuran D 4 Dependent Variable: Data1 Descriptive Statistics Blok Metode Mean Std. Deviation N Kelompok umur 1 Campuran A Campuran B Campuran C Campuran D Total Kelompok umur 2 Campuran A Campuran B Campuran C Campuran D Total Kelompok umur 3 Campuran A Campuran B Campuran C Campuran D Total Kelompok umur 4 Campuran A Campuran B Campuran C Campuran D Total Total Campuran A Campuran B Campuran C Campuran D Total JHPT-Faperta-Unpad, hal.13 dari 16
14 Dependent Variable: Data1 Tests of Between-Subjects Effects Source Type II Sum of Squares df Mean Square F Sig. Corrected Model (a) Intercept Blok Metode Error Total Corrected Total a R Squared =.784 (Adjusted R Squared =.640) Estimated Marginal Means 1. Blok Dependent Variable: Data1 95% Confidence Interval Blok Mean Std. Error Lower Bound Upper Bound Kelompok umur Kelompok umur Kelompok umur Kelompok umur Metode Dependent Variable: Data1 95% Confidence Interval Metode Mean Std. Error Lower Bound Upper Bound Campuran A Campuran B Campuran C Campuran D JHPT-Faperta-Unpad, hal.14 dari 16
15 Estimated Marginal Means Post Hoc Tests Metode Homogeneous Subsets Duncan Data1 Subset Metode N 1 2 Campuran A Campuran D Campuran B Campuran C Sig Means for groups in homogeneous subsets are displayed. Based on Type II Sum of Squares The error term is Mean Square(Error) = a Uses Harmonic Mean Sample Size = b Alpha =.05. Profile Plots Estimated Marginal Means of Data1 9 8 Metode Campuran A Campuran B Campuran C Campuran D Kelompok umur 1 Kelompok umur 2 Blok Kelompok umur 3 Kelompok umur 4 JHPT-Faperta-Unpad, hal.15 dari 16
16 Interpretasi data: Berdasarkan table ANOVA di atas diketahui bahwa terdapat perbedaan yang sangat signifikan (0,01) antar perlakuan yang diberikan. Pertambahan bobot tertinggi dihasilkan perlakuan ke-3 dengan nilai rata rata pertambahan sebesar 8,5 kg. Berdarakan uji lanjut (Duncan) diketahui bahwa nilai pertambahan perlakuan ke-3 tersebut berbeda nyata dengan perlakuan lainnya. JHPT-Faperta-Unpad, hal.16 dari 16
BAB 08 ANALISIS VARIAN 8.1 ANALISIS VARIAN SATU JALAN
BAB 08 ANALISIS VARIAN Sebagaimana yang sudah dijelaskan sebelumnya bahwa salah satu statistik parametrik yang sering digunakan dalam penelitian pendidikan yaitu Analisis Varian. Oleh karena itu pada bagian
Lebih terperinciVI. SPSS RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK)
VI. SPSS RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK) Syarat : Ada satu peuabah bebas yang disebut perlakukan Ada satu peubah sampingan/pengganggu yang disebut kelompok Model Matematis : Yij = µ + Ki + Pj + єij i = 1,
Lebih terperinciJenis Pupuk o B1 B2 B3 B4
TUTORIAL SPSS RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK) oleh : Hendry http://teorionline.wordpress.com/ Rancangan acak kelompok (RAK) sering disebut dengan randomized complete block design (RCBD). Pada rancangan ini
Lebih terperinciStatistika untuk Keteknikan Analisis Ragam
Statistika untuk Keteknikan Analisis Ragam Teknik Analisis Ragam : Pengolahan data anova satu arah dan anova dua arah dengan rumus statistik dan SPSS. Oleh Delvi Yanti, S.TP, MP Page 0 1.1 Rumus Anova
Lebih terperinciUji ANOVA Dua-Arah dengan SPSS
Uji ANOVA Dua-Arah dengan SPSS Rujukan: Disajikan oleh: Harrizul Rivai 1. David S. Jones, Statistika Farmasi, Penerjemah Harrizul Rivai, Penerbit EGC, Jakarta, 2008 2. Purbayu Budi Santosa dan Ashari,
Lebih terperinciLampiran 1. Surat Permohonan Ijin Penelitian di Laboratorium Mikrobiologi FK UKM
Lampiran 1 Surat Permohonan Ijin Penelitian di Laboratorium Mikrobiologi FK UKM 79 80 Lampiran 2 Surat Permohonan Ijin Peminjaman Alat di Laboratorium Biologi FK UKM 81 Lampiran 3 Perhitungan Statistik
Lebih terperinciLAMPIRAN. Lampiran 1. Gambar lokasi pengambilan sampel daun singkong di desa Sumampir
LAMPIRA Lampiran 1. Gambar lokasi pengambilan sampel daun singkong di desa Sumampir Lampiran 2. Gambar rearing area yang berisi tungau predator Phytoseius sp. dengan Tetranychus urticae (2, 4, dan 6) 17
Lebih terperinciLampiran 1. Data Hasil Pengamatan Biji Kenari. A. Data Hasil Pengamatan Presentase Jumlah Kecambah Yang Dihitung Pada Hari Ke- 14 Setelah Tanam (hst)
Lampiran 1. Data Hasil Pengamatan Biji Kenari A. Data Hasil Pengamatan Presentase Jumlah Kecambah Yang Dihitung Pada Hari Ke- 14 Setelah Tanam (hst) Konsentrasi (%) Lama perendaman (jam) Ulangan Total
Lebih terperinciPerhitungan Uji Keseragaman & Keseragaman Data Menggunakan Excel Nama. Dicatat Oleh: Waktu Penyelesaian (detik)
Perhitungan Uji Keseragaman & Keseragaman Data Menggunakan Excel Tanggal 06/Mei/2013 Waktu 07.00-14.00 Nama WIB Proses: Operator Pak. Septian Kebisingan 70-80 db Dicatat Oleh: Jumlah Waktu Penyelesaian
Lebih terperinciBAB 09 ANALISIS VARIAN DISAIN FAKTORIAL
BAB 09 ANALISIS VARIAN DISAIN FAKTORIAL Sebagaimana yang sudah dijelaskan sebelumnya bahwa salah satu statistik parametrik yang sering digunakan dalam penelitian pendidikan yaitu Analisis Varian. Analisis
Lebih terperinciANALISIS DATA TERHADAP MUTU KIMIA ph KEFIR SUSU KACANG TANAH
74 LAMPIRAN 1 ANALISIS DATA TERHADAP MUTU KIMIA ph KEFIR SUSU KACANG TANAH Variasi Bahan Inokulum Ulangan Jumlah Rataan Baku (G) (F) 1 Perlakuan Perlakuan F1 4,4 4,5 8,900 4,450 G1 F 4,5 4,5 9,000 4,500
Lebih terperinciPerlakuan Lama Waktu 2 minggu. 4 Minggu. Ket: (I). Inti, (S).Sinusoid. Ket: (I). Inti, (L).Lemak. Ket: (I). Inti, (S).Sinusoid
LAMPIRAN Lampiran 1. Gambar Histologi Preparat Jaringan Hati Tikus Putih (Rattus norvegicus) pada luasan sel 25 µm dengan menggunakan mikroskop cahaya perbesaran 10 x 10. Perlakuan Lama Waktu 2 Kontrol
Lebih terperinciLampiran 1. Data Eksperimen
1 Lampiran 1. Data Eksperimen No. Kelas Kelompok Lingkungan Produksi Insentif Moneter Kinerja Kelompok Uji Manipulasi 1 A 0 Lini Perakitan Piece Rate 13 Lolos 2 A 1 Lini Perakitan Piece Rate 6 Lolos 3
Lebih terperinciLampiran 1. Data Iklim Kabupaten Bima
LAMPIRAN 75 Lampiran 1. Data Iklim Kabupaten Bima 76 Lanjutan Lampiran 1 77 Lanjutan Lampiran 1 78 Lanjutan Lampiran 1 79 80 Lanjutan Lampiran 1 Prakiraan Curah Hujan Bulan Agustus Oktober Tahun 2011 81
Lebih terperinciLATIHAN SPSS I. A. Entri Data
A. Entri Data LATIHAN SPSS I Variabel Name Label Type Nama Nama Mahasiswa String NIM Nomor Induk Mahasiswa String JK Numeris 1. 2. TglLahir Tanggal Lahir Date da Daerah Asal Numeris 1. Perkotaan 2. Pinggiran
Lebih terperinciVII. SPSS RANCANGAN ACAK KELOMPOK SUB-SAMPLING
VII. SPSS RANCANGAN ACAK KELOMPOK SUB-SAMPLING Jika Rancangan Acak Kelompok (RAK) kelompoknya terbatas dan perlakuannya tidak bias atau tidak mungkin diperbanyak, maka hasil penelitiannya kurang dijamin
Lebih terperinciPOLITEKNIK KESEHATAN SURAKARTA TAHUN
MODUL PRAKTIKUM SPSS Oleh: Ig. Dodiet Aditya Setyawan, SKM. POLITEKNIK KESEHATAN SURAKARTA TAHUN 2013 LATIHAN 1: ENTRY DATA KASUS 1 Misalnya didapatkan data seperti di bawah ini dan akan memasukkannya
Lebih terperinciJawaban Tes Praktikum Pengolahan Data Diklat Metode Penelitian Percobaan dan Pengolahan Data
Jawaban Tes Praktikum Pengolahan Data Diklat Metode Penelitian Percobaan dan Pengolahan Data Peneliti di sebuah pabrik pembuatan genteng bermaksud mencari bahan dan suhu pemanasan optimal dalam produksi
Lebih terperinciLampiran 1.a Data Kadar Air Kelopak Rosella Kadar air (%) = kehilangan berat (g) x 100 Sampel sebelum kering (g)
62 Lampiran 1.a Data Kadar Air Kelopak Rosella Kadar air (%) = kehilangan berat (g) x 100 Sampel sebelum kering (g) Kehilangan berat = berat sampel mula-mula berat sampel setelah dikeringkan Kadar air
Lebih terperinciDIKTAT MATA KULIAH STATISTIKA PENELITIAN PENDIDIKAN MATEMATIKA
DIKTAT MATA KULIAH STATISTIKA PENELITIAN PENDIDIKAN MATEMATIKA Oleh : Wahyu Hidayat, S.Pd., M.Pd. NIDN. 0404088402 PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA SEKOLAH TINGGI KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN (STKIP)
Lebih terperinciTabel. Pengamatan Jumlah Mortalitas Larva Instar III Plutella xylostella Hama yang diinfeksikan. Persentase Mortalitas (%)Pengamatan ke-
LAMPIRAN 1. Data Pengaruh Pemberian Larutan Pestisida Nabati Perasan Daun Kayu Kuning (Arcangelisia flava L.) terhadap Mortalitas Hama Plutella xylostella pada Tanaman Sawi (Brassica juncea L.) Tabel.
Lebih terperinciANALISA RAGAM DATA (UJI ANOVA)
MATERI III ANALISA RAGAM DATA (UJI ANOVA) STMIK KAPUTAMA BINJAI Wahyu S. I. Soeparno, SE., M.Si Analisa Ragam Satu Arah (Oneway) Analisa ragam satu arah ( oneway ANOVA) digunakan untuk membandingkan mean
Lebih terperinciUJI PERSYARATAN ANALISIS DATA
PERTEMUAN KE-6 Materi : UJI PERSYARATAN ANALISIS DATA Uji nonparametrik digunakan apabila asumsi-asumsi pada uji parametrik tidak dipenuhi. Asumsi yang paling lazim pada uji parametrik adalah sampel acak
Lebih terperinciBAB 4. APLIKASI RANCANGAN ACAK LENGKAP DUA FAKTOR
BAB 4. APLIKASI RANCANGAN ACAK LENGKAP DUA FAKTOR Sebagaimana telah dijelaskan pada bab sebelumnya bahwa Metode Rancangan Acak Lengkap (RAL) umumnya dipakai pada kondisi lingkungan yang homogen diantaranya
Lebih terperinciLampiran 1. Hasil TPC pada media selektif dari tiap mikroba
Lampiran 1. Hasil TPC pada media selektif dari tiap mikroba No. Media Selektif Jenis Mikroba Pengenceran Jumlah mikroba 1. Pikovskaya Pseudomonas sp. 10-5 3,3 x 10 6 10-5 7,1 x 10 6 2. MSA Rhizobium sp.
Lebih terperinciBAB 3 APLIKASI RANCANGAN ACAK KELOMPOK 1 FAKTOR
BAB 3 APLIKASI RANCANGAN ACAK KELOMPOK 1 FAKTOR Rancangan Acak Kelompok atau biasa disingkat RAK digunakan jika kondisi unit percobaan yang digunakan tidak homogen. Dalam rancangan ini, petakan percobaan
Lebih terperinciANALISIS BIVARIAT DATA KATEGORIK DAN NUMERIK Uji t dan ANOVA
ANALISIS BIVARIAT DATA KATEGORIK DAN NUMERIK Uji t dan ANOVA Uji t Independen Sebagai contoh kita gunakan data ASI Eksklusif yang sudah anda copy dengan melakukan uji hubungan perilaku menyusui dengan
Lebih terperinciBAHAN AJAR STATISTIKA AGUS TRI BASUKI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH YOGYAKARTA
BAHAN AJAR STATISTIKA AGUS TRI BASUKI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH YOGYAKARTA ANALISIS of VARIANS Setiap perusahaan perlu melakukan pengujian terhadap kumpulan hasil pengamatan mengenai suatu hal, misalnya
Lebih terperinciSel dihitung menggunakan kamar hitung Improved Neaubauer dengan metode perhitungan leukosit (4 bidang sedang) dibawah mikroskop cahaya.
59 LAMPIRAN 1 Penghitungan Jumlah Sel Sebelum Perlakuan Sel dihitung menggunakan kamar hitung Improved Neaubauer dengan metode perhitungan leukosit (4 bidang sedang) dibawah mikroskop cahaya. Hasil penghitungan
Lebih terperinci1.1 Memulai SPSS SPSS Data Editor PENGENALAN SPSS. Margaretha Ohyver 1, Anita Rahayu 1, Rokhana Dwi Bekti 2
PENGENALAN SPSS Margaretha Ohyver 1, Anita Rahayu 1, Rokhana Dwi Bekti 2 Statistical Product and Service Solution (SPSS) merupakan salah satu dari beberapa program aplikasi komputer untuk menganalisis
Lebih terperinciSTATISTICAL STUDENT OF IST AKPRIND
E-mail : statistikaista@yahoo.com Blog : Contoh Kasus One Way Anova dan Two Way Anova Menggunakan SPSS Lisensi Dokumen: Copyright 2010 ssista.wordpress.com Seluruh dokumen di ssista.wordpress.com dapat
Lebih terperinciMODUL PELATIHAN SPSS Analisis Perbedaan
1 MODUL PELATIHAN SPSS Perbedaan Dr. Sugiyanto Fakultas Psikologi Universitas Gadjah Mada 1. Uji Prasyarat 2. Uji t 2 kelompok independen Data-1 hal. 10 3. Uji t 2 amatan ulang Data-2 hal. 12 4. varians
Lebih terperinciLAMPIRAN. Cases. VolumeUdem KontrolNegatif % 0.0% % VolumeUdem KontrolNegatif Mean % Confidence Interval for Mean
LAMPIRAN Lampiran 1. Interpretasi hasil SPSS Case Processing Summary Cases Kelompok Perlakuan Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent VolumeUdem KontrolNegatif 13 100.0% 0.0% 13 100.0% Pembanding
Lebih terperinciLAMPIRAN. Lampiran 1. Lokasi pengambilan sampel daun singkong daerah sekitar Purwokerto
LAMPIRA Lampiran 1. Lokasi pengambilan sampel daun singkong daerah sekitar Purwokerto Lampiran 2. Rearing yang berisi tungau predator Amblysieus sp. (1 individu) dengan Tetranychus urticae (2, 4, dan 6
Lebih terperinci= 0,5 gr daun pegagan kering dilarutkan dalam 100 ml akuades.
47 Lampiran : Perhitungan dosis : Dosis 5% Dosis 3% Dosis % Dosis % Dosis 0,5% = 5 gr daun pegagan kering dilarutkan dalam 00 ml akuades. = 3 gr daun pegagan kering dilarutkan dalam 00 ml akuades. = gr
Lebih terperinciLAMPIRAN 1 PERHITUNGAN DOSIS
54 LAMPIRAN 1 PERHITUNGAN DOSIS 1. Perhitungan Dosis Asetosal Dosis Asetosal untuk menimbulkan tukak pada tikus = 800 mg/kg BB (Soewarni Mansjoer, 1994) Berat badan rata-rata tikus = ± 150 gram Dosis Asetosal
Lebih terperinciKeterangan : E = L 2 + a 2 + b 2 E = intensitas warna L, a, b = dapat dilihat dari hasil pengukuran menggunakan chromameter
7. LAMPIRAN Lampiran 1. Perhitungan Nilai Intensitas Warna Rumus : Keterangan : E = L 2 + a 2 + b 2 E = intensitas warna L, a, b = dapat dilihat dari hasil pengukuran menggunakan chromameter Tepung tempe
Lebih terperinciLAMPIRAN 1 PERHITUNGAN DOSIS. Perhitungan dosis pembanding (Andriol)
LAMPIRAN 1 PERHITUNGAN DOSIS Perhitungan dosis pembanding (Andriol) Kandungan Andriol (1 kaplet/tablet)= 40 mg Faktor konversi dari dosis manusia (80 mg/70 kg BB) ke dosis mencit yang beratnya 20 g adalah
Lebih terperinciPendahuluan RRL Model Pengaruh Tetap Model Pengaruh Random
RANCANGAN RANDOM LENGKAP Pendahuluan RRL RRL atau Rancangan Random Lengkap merupakan rancangan di mana unit eksperimen yang dikenai perlakuan secara random dan menyeluruh lengkap untuk setiap perlakuan.
Lebih terperinciBAB 7 APLIKASI RANCANGAN PETAK TERPISAH
BAB 7 APLIKASI RANCANGAN PETAK TERPISAH Rancangan split plot design atau dalam bahasa Indonesia disebut Rancangan Petak Terpisah atau Rancangan Petak Terbagi (RPT) merupakan jenis percobaan faktorial (lebih
Lebih terperinciSPSS FOR WINDOWS BASIC. By : Syafrizal
SPSS FOR WINDOWS BASIC By : Syafrizal SPSS merupakan software statistik yang paling populer, fasilitasnya sangat lengkap dibandingkan dengan software lainnya, penggunaannya pun cukup mudah Langkah pertama
Lebih terperinci7. LAMPIRAN Lampiran 1. Syarat Mutu Tempe Kedelai (SNI :2009)
7. LAMPIRAN Lampiran 1. Syarat Mutu Tempe Kedelai (SNI 01-3144:2009) 49 50 Lampiran 2. Kurva Standar Asam Sianida KODE KCN ABSORBANSI I ABSORBANSI II ABSORBANSI III ABSORBANSI RATA- RATA 1,2 µm 0,027 0,0269
Lebih terperinciLAMPIRAN II SURAT KETERANGAN MAGANG
LAMPIRAN II SURAT KETERANGAN MAGANG 286 287 LAMPIRAN III LANGKAH-LANGKAH PENGGUNAAN SPSSV13 Salah Satu Contoh Langkah dalam melakukan perhitungan cacat jahitan dengan metode SPSSv13 1) Membuka program
Lebih terperinciMengolah Data Bidang Industri
Mengolah Data Bidang Industri Pengolahan data dalam bidang industri menggunakan aplikasi SPSS 20 mempunyai fungsi sebagai alat bantu untuk memberikan gambaran dalam hal prediksi penjualan atau omzet perusahaan,
Lebih terperinciCara perhitungan dosis ekstrak etanol Bawang Putih
Lampiran 1 Cara perhitungan dosis ekstrak etanol Bawang Putih Cara perhitungan dosis buah Bawang Putih Dosis buah bawang putih untuk manusia = 0,5g / kg BB Faktor konversi untuk manusia ke mencit 20g =
Lebih terperinciANALISIS DATA KOMPARATIF (Anova)
PERTEMUAN KE-11 Ringkasan Materi: ANALISIS DATA KOMPARATIF (ANOVA) ANALISIS DATA KOMPARATIF (Anova) Jika uji kesamaan dua rata-rata atau uji-t digunakan untuk mencari perbedaan atau persamaan dua rata-rata,
Lebih terperinciMODUL II ANALYSIS OF VARIANCE (ANOVA)
MODUL II ANALYSIS OF VARIANCE (ANOVA) TUJUAN 1. Mahasiswa mampu memahami uji hipotesis harga rata-rata multi populasi dengan menggunakan Analysis of Variance (ANOVA). 2. Mahasiswa mampu memahami penyelesaian
Lebih terperinciLampiran 1 Jaringan Kolon Mencit Kelompok Kontrol Negatif
56 Lampiran 1 Jaringan Kolon Mencit Kelompok Kontrol Negatif Mukosa normal (perbesaran objektif 4x) Dinding normal(perbesaran objektif 10x) Sel Goblet (+)(perbesaran objektif 40x) 57 Lampiran 2 Jaringan
Lebih terperinciBAB 3 PENGOLAHAN DATA
BAB 3 PENGOLAHAN DATA 3.1 Menentukan Model Persamaan Regresi Linier Berganda Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah jumlah kecelakaan lalu lintas dan faktor-faktor yang mempengaruhinya yaitu
Lebih terperinciANALISIS VARIANSI MANOVA (MULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE)
ANALISIS VARIANSI MANOVA (MULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE) Manova merupakan uji beda varian. Jika pada anava varian yang dibandingkan berasal dari satu variable terikat (Y), pada manova varian yang dibandingkan
Lebih terperinciKomang Suardika, S.Pd (Pendidikan Fisika, Undiksha) 2013
Komang Suardika, S.Pd (Pendidikan isika, Undiksha) 013 Anova Satu Jalur (One Way Anova) Suatu penelitian dilakukan di SMA N 1 Banjar untuk mengetahui perbedaan rata-rata dengan lima metode pembelajaran
Lebih terperincik = 1 k = 2 j = 1 j = 2 j = 1 j = 2 i = 1 i = 2 i = 3 Output SPSS:
CONTO Ingin diuji efek dari fee schedule (faktor A), scope of work (faktor B), dan type of supervisory control (faktor C) terhadap kualitas kerja dengan level faktor sebagai berikut: Faktor A Fee Level
Lebih terperinciXII. SPSS RANCANGAN ACAK LENGKAP POLA BERJENJANG
XII. SPSS RANCANGAN ACAK LENGKAP POLA BERJENJANG Rancangan Acak Lengkap Pola Berjenjang adalah rancangan percobaan dengan materi homogen atau tidak ada peubah pengganggu, rancangan ini sebenarnya merupakan
Lebih terperinciEntry data merupakan salah satu tahap yang penting dalam mengolah data. Ketepatan, ketelitian dalam memasukkan data adalah kunci pokok membuat data
Entry data merupakan salah satu tahap yang penting dalam mengolah data. Ketepatan, ketelitian dalam memasukkan data adalah kunci pokok membuat data yang baik. Manfaat entry data dan database adalah memudahkan
Lebih terperinciMATERI / BAHAN PRAKTIKUM
MODUL II ANOVA A. Tujuan Praktikum 1. Untuk mengetahui dan memahami uji statistik dengan menggunakan Anova, yaitu ANOVA satu arah dan ANOVA dua arah. 2. Untuk mengetahui persoalan dan masalah-masalah yang
Lebih terperinciLampiran Universitas Kristen Maranatha
Lampiran 1 Cara Pembuatan Ekstrak Etanol Biji Mahoni 1. Biji mahoni yang sudah dikupas kemudian dikeringkan dan digiling hingga halus. 2. Serbuk simplisia tersebut di bungkus dengan kain kasa dan dimasukkan
Lebih terperinciANOVA (analisis varians), sering disebut juga dengan uji F, mempunyai tujuan yang sama dengan uji t, yakni: o
Uji Beda: ANOVA ANOVA (analisis varians), sering disebut juga dengan uji F, mempunyai tujuan yang sama dengan uji t, yakni: o o Menguji apakah rata-rata lebih dari dua sampel berbeda secara signifikan
Lebih terperinciLampiran 1: Data Sebelum Dan Sesudah Perlakuan. Kadar Glukosa Darah Puasa (mg%) Setelah Induksi Aloksan. Setelah Perlakuan
Lampiran 1: Data Sebelum Dan Sesudah Perlakuan Kelompok Perlakuan (n = 4) Kadar Glukosa Darah Puasa (mg%) Setelah Induksi Aloksan Setelah Perlakuan Penurunan Persentase penurunan (%) I 211 51 160 75.83
Lebih terperinciBAB 6 APLIKASI RANCANGAN ACAK KELOMPOK TIGA FAKTOR
BAB 6 APLIKASI RANCANGAN ACAK KELOMPOK TIGA FAKTOR Pada bab sebelumnya telah dibahas aplikasi rancangan acak kelompok satu faktor dan dua faktor. Bab ini akan membahas aplikasi SPSS dan SAS untuk analisis
Lebih terperinciBELAJAR SPSS. Langkah pertama yang harus dilakukan adalah dengan cara menginstal terlebih dahulu software SPSS
BELAJAR SPSS SPSS merupakan software statistik yang paling populer, fasilitasnya sangat lengkap dibandingkan dengan software lainnya, penggunaannya pun cukup mudah. Langkah pertama yang harus dilakukan
Lebih terperinciBAB 14 UJI DESKRIPTIF, VALIDITAS DAN NORMALITAS DATA
BAB 14 UJI DESKRIPTIF, VALIDITAS DAN NORMALITAS DATA SPSS menyediakan fasilitas untuk melakukan analisis deskriptif data seperti uji deskriptif, validitas dan normalitas data. Uji deskriptif yang dilakukan
Lebih terperinciUji Komparasi Dengan SPSS. Oleh Zulkifli Matondang
Uji Komparasi Dengan SPSS Oleh Zulkifli Matondang Pengantar Analisis komparasi bertujuan untuk melihat perbedaan rata-rata variabel terikat antara dua kelompok atau lebih. Uji komparasi (variabel terikat)
Lebih terperinci7. LAMPIRAN Lampiran 1. Dokumentasi Hasil Penyangraian Biji Kopi Biji Kopi Sangrai Level 7 (170 0 C; 12 menit)
7. LAMPIRAN Lampiran 1. Dokumentasi Hasil Penyangraian Biji Kopi Biji Kopi Sangrai Level 7 (170 0 C; 12 menit) Biji Kopi Sangrai Level 9 (170 0 C; 17 menit 30 detik) Biji Kopi Sangrai Level 11 (170 0 C;
Lebih terperinciAnacova Dua Jalur ( 3 x 3,
Komang Suardika, S.Pd, Pendidikan Fisika 013 Anacova Dua Jalur ( 3 x 3, I. Judul Penelitian : Pengaruh Model Pembelajaran ( CTL, PBL dan Model Kooperative) terhadap hasil belajar mahasiswa semester V untuk
Lebih terperinciMemulai SPSS dan Mengelola File
MODUL 1 Memulai SPSS dan Mengelola File A. MEMULAI SPSS Untuk memulai SPSS for Windows langkah yang harus dilakukan adalah: Klik menu Start Programs SPSS for Windows SPSS for Windows. Kemudian akan ditampilkan
Lebih terperinciLAMPIRAN 1 PEMBUATAN EKSTRAK ETANOL BIJI PALA
LAMPIRAN 1 PEMBUATAN EKSTRAK ETANOL BIJI PALA Biji pala diperoleh dari Bogor karena dari penelitian yang dilakukan oleh jurusan Farmasi FMIPA ITB dengan menggunakan destilasi uap diketahui bahwa biji pala
Lebih terperinciLAMPIRAN 1: Dokumentasi Penelitian. 1 Bulan. Mulsa
LAMPIRAN 1: Dokumentasi Penelitian Gambar 1. Membuat Media Tanam M0 Gambar 3. Umur 1 Minggu Tanpa Mulsa Gambar 2. Lahan Penelitian Setelah 1 Bulan M1 Gambar 5. Umur 1 Minggu Dengan Mulsa M0 Gambar 6. Bunga
Lebih terperinciLampiran 1 : Perhitungan Dosis
Lampiran 1 : Perhitungan Dosis Perhitungan dosis infusa kulit jengkol (IKJ) Penelitian yang dilakukan menggunakan variabel dosis IKJ 10%, 20%, 40% dan 80%. Pembuatan dosis IKJ 10% dibuat dengan prosedur
Lebih terperinciBAB IV DESKRIPSI DAN ANALISI DATA
BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISI DATA A. Deskripsi Data Hasil Penelitian 1. Deskripsi Data Umum Penelitian Deskripsi data umum berisi mengenai gambaran umum tempat penelitian yakni di SMP N 1 Pamotan. SMP
Lebih terperinciSTATISTIKA DESKRIPTIF
STATISTIKA DESKRIPTIF 1 Statistika deskriptif berkaitan dengan penerapan metode statistika untuk mengumpulkan, mengolah, menyajikan dan menganalisis data kuantitatif secara deskriptif. Statistika inferensia
Lebih terperinciMEMBANGUN DATA. 4. Membuka program SPSS Cara 1: Klik start > all program > IBM SPSS Statistic > IBM SPSS Statistic 21
PERTEMUAN KE-2 MEMBANGUN DATA Ringkasan Materi : SPSS (Statistical Product And Service Solution) merupakan program yang digunakan untuk melakukan perhitungan statistik menggunakan komputer. Kelebihan program
Lebih terperinciBAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA
BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA A. Deskripsi Data Hasil Penelitian 1. Deskripsi Data Umum Deskripsi data umum berisi mengenai gambaran umum tempat penelitian yakni di MTs N 1 Kudus. MTs N 1 Kudus beralamatkan
Lebih terperinciLAMPIRAN A DETERMINASI BUAH NAGA MERAH (HYLOCEREUS POLYRHIZUS)
LAMPIRAN A DETERMINASI BUAH NAGA MERAH (HYLOCEREUS POLYRHIZUS) 95 LAMPIRAN B SERTIFIKASI TIKUS PUTIH JANTAN GALUR WISTAR 96 LAMPIRAN C HASIL PERHITUNGAN KLT Hasil Perhitungan Harga Rf pada pemeriksaan
Lebih terperinciLampiran 1. Kode etik penelitian
Lampiran 1. Kode etik penelitian 38 Lampiran 2. Skema Penelitian 1. Pembuatan Seduhan Teh Hijau dan Teh Hitam Ditimbang teh hijau dan teh hitam sebanyak 1750 /kg, 3500 /kg dan 7000 /kg Seduhan teh dosis1750
Lebih terperinciBAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA
BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA A. Deskripsi data Hasil Penelitian Data Pengamalan PAI dan Perilaku seks bebas peserta didik SMA N 1 Dempet diperoleh dari hasil angket yang telah diberikan kepada responden
Lebih terperinciBAB 5. APLIKASI RANCANGAN ACAK KELOMPOK DUA FAKTOR
A 5. APLIKASI RANCANGAN ACAK KELOMPOK DUA FAKTOR Dalam percobaan faktorial, pengaruh dua faktor atau lebih diselidiki secara bersama-sama. Apabila pengaruh suatu faktor diperkirakan akan berubah menurut
Lebih terperinciLampiran 1. Prosedur uji
LAMPIRAN 32 Lampiran 1. Prosedur uji 1) Kandungan nitrogen dengan Metode Kjedahl (APHA ed. 21 th 4500-Norg C, 2005) Sebanyak 0,25 gram sampel dimasukkan ke dalam labu kjedahl dan ditambahkan H 2 SO 4 pekat
Lebih terperinciLAMPIRAN 1 Perhitungan Dosis Pembuatan Infusa Kulit Batang Angsana : Dosis Loperamid
LAMPIRAN 1 Perhitungan Dosis Kadar infus yang digunakan pada percobaan yaitu 10%, 20%, 30% Tikus 200 g 2 ml x 10% = 10 g/100 ml = 0,1 g/ml x 2 = 0,2 mg/ml Konversi tikus ke mencit = 0,14 Dosis 1 mencit
Lebih terperinciPENGENALAN APLIKASI STATISTICAL PRODUCT AND SERVICE SOLUTIONS (SPSS)
MODUL 8 PENGENALAN APLIKASI STATISTICAL PRODUCT AND SERVICE SOLUTIONS (SPSS) Tujuan Praktikum : Mahasiswa mengenal aplikasi pengolah data statistik yaitu SPSS Mahasiswa dapat menggunakan aplikasi SPSS
Lebih terperinciDua sampel independen, tidak terikat, tidak
76 PEMANFAATAN SPSS DALAM PENELITIAN BIDANG KESEHATAN & UMUM PEMANFAATAN SPSS DALAM PENELITIAN BIDANG KESEHATAN & UMUM 77 Jadi dari analisis keputusannya : p value < 0,05 Ho ditolak berarti Distribusi
Lebih terperinciAplikasi di Bidang Politik
Aplikasi di Bidang Politik Pembahasan yang terangkum di dalam bab ini adalah: Aplikasi SPSS 15.0 di bidang Politik dengan menentukan statistika deskriptif menggunakan Explore. Aplikasi SPSS 15.0 di bidang
Lebih terperinciPengenalan SPSS 15.0
Pengenalan SPSS 15.0 1.1 Pengantar SPSS SPSS atau kepanjangan dari Statistical Product and Service Solution merupakan salah satu dari sekian banyak software statistika yang banyak digunakan oleh berbagai
Lebih terperinciAnalisis Varians Multivariats
Analisis Varians Multivariats Wahyu Widhiarso Fakultas Psikologi UGM wahyupsy@gmail.com A. Apa Bedanya Anava Univariats dan Multivariats Bedanya adalah anava univariats dipakai ketika variabel yang dibandingkan
Lebih terperinciPengantar Pengolahan Data Statistik Menggunakan SPSS 22. Isram Rasal ST, MMSI, MSc
Pengantar Pengolahan Data Statistik Menggunakan SPSS 22 Isram Rasal ST, MMSI, MSc Statistika Statistika Statistika adalah ilmu yang mempelajari bagaimana merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi,
Lebih terperinciHANDOUT METODE PENELITIAN KUANTITATIF ANALISIS DATA MENGGUNAKAN SPSS
HANDOUT METODE PENELITIAN KUANTITATIF ANALISIS DATA MENGGUNAKAN SPSS UJI RELIABILITAS DAN SELEKSI ITEM a. Pindahkan hasil data item dari tabulasi di Excel ke data view SPSS b. Di bagian variable view rubah
Lebih terperinci7. LAMPIRAN Lampiran 1. Proses Pembuatan Torakur. a b c d
7. LAMPIRAN Lampiran 1. Proses Pembuatan Torakur a b c d h g Keterangan: a) tomat Tomdari segar, b) pemotongan menjadi 4 bagian, c) perendaman dengan, larutan garam, d) perendaman dengan CaCl, e) pemasakan
Lebih terperinciLangkah-Langkah: 1. Buka program aplikasi SPSS 2. Buatlah variabel logika, perasaan, dan gender pada halaman Variable View
BAB VII ANALISIS VARIANSI MULTIVARIABEL Tujuan: Menguji apakah dua atau lebih variabel dependen berbeda berdasarkan satu atau lebih variabel independen Hipotesis: Ho: dua atau lebih variabel dependen sama
Lebih terperinciMencit yang dipilih adalah mencit yang berumur 2-3 bulan dengan berat. rata-rata g dan dipelihara di Labaratorium Biokimia Fakultas
a. Pemeliharaan hewan coba Mencit yang dipilih adalah mencit yang berumur 2-3 bulan dengan berat rata-rata 20-30 g dan dipelihara di Labaratorium Biokimia Fakultas Kedokteran Universitas Diponegoro. Kandang
Lebih terperinciPerhitungan dosis aloksan, glibenklamid, dan Ekstrak etanol buah mengkudu.
Lampiran 1 : Perhitungan dosis aloksan, glibenklamid, dan Ekstrak etanol buah mengkudu. 1. Dosis aloksan : Dosis aloksan pada tikus 120 mg/kgbb Pada tikus 200 g : = ( 200 g/1000 g ) x 120 mg/kgbb = 24
Lebih terperinciBAB 2. APLIKASI RANCANGAN ACAK LENGKAP 1 FAKTOR
BAB 2. APLIKASI RANCANGAN ACAK LENGKAP 1 FAKTOR Rancangan Acak Lengkap (RAL) merupakan rancangan yang paling sederhana dibanding rancangan lainnya. Penggunaan RAL di berbagai bidang penelitian telah banyak
Lebih terperinciBAB 8. APLIKASI RANCANGAN PETAK PETAK TERPISAH
BAB 8. APLIKASI RANCANGAN PETAK PETAK TERPISAH Rancangan split split plot design atau Rancangan Petak Petak merupakan jenis percobaan yang melibatkan tiga faktor atau lebih sekaligus dengan tingkat ketelitian
Lebih terperincippm Absorbansi 0,125 0, ,25 0,0738 0,5 0, , ,3335
7. LAMPIRAN Lampiran 1. Kurva Standart Kadar Gula ppm absorbansi 2,5 0,0425 5 0,1021 10 0,1211 20 0,1925 40 0,2436 80 0,3122 0.35 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0 y = 0.052x - 0.015 R² = 0.983 2.5 5 10 20
Lebih terperinciHari ke-1 Pembelian mencit dari FMIPA ITB Bandung. Hari ke-1 sampai ke-7 Aklitimasi/adaptasi mencit hingga mencapai usia dan berat ideal
Lampiran 1: Rencana Kerja Penelitian Hari ke-1 Pembelian mencit dari FMIPA ITB Bandung Hari ke-1 sampai ke-7 Aklitimasi/adaptasi mencit hingga mencapai usia dan berat ideal Hari ke-8 Induksi aloksan untuk
Lebih terperinciLAMPIRAN II HASIL PERHITUNGAN KONVERSI DOSIS
LAMPIRAN 1 61 LAMPIRAN II HASIL PERHITUNGAN KONVERSI DOSIS 1. Larutan Glibenklamid Dosis manusia untuk Glibenklamid sebesar 5 mg dan konversi dosis dari manusia ke mencit = 0,0026 (Sunthornsaj N,et al,
Lebih terperincit-test: Two-Sample Assuming Unequal Variances
LAMPIRAN Lampiran 1. Komposisi multivitamin dan mineral Caviplex Komponen Jumlah Komponen Jumlah Vitamin A 4000 IU Acid Folic 1 mg Vitamin D 400 IU Fe Fumarat 135 mg Vitamin B1 3 mg Acid Glutamic 50 mg
Lebih terperinciDaftar Komposisi Buah dan Sayur (per 100 gram)
7. LAMPIRAN Lampiran 1. Daftar Komposisi Buah dan Sayur Daftar Komposisi Buah dan Sayur (per 100 gram) Nutrisi Melon Mangga Wortel Labu Kuning Sumber : Direktorat Gizi Departemen Kesehatan Republik Indonesia
Lebih terperinciSkenario Payoff Magnitude terhadap Kecenderungan Pengambilan Risiko. Skenario Pengambilan Keputusan Investasi (Baird et al., 2008)
LAMPIRAN Skenario Payoff Magnitude terhadap Kecenderungan Pengambilan Risiko Data Responden NIM : Jenis Kelamin : L / P Usia : Skenario Pengambilan Keputusan Investasi (Baird et al., 2008) Bayangkan anda
Lebih terperinciLAMPIRAN Lampiran 1 PERSIAPAN PENELITIAN. A. Persiapan Hewan Coba
LAMPIRAN Lampiran 1 PERSIAPAN PENELITIAN A. Persiapan Hewan Coba Hewan coba yang digunakan adalah 25 ekor mencit jantan galur Swiss Webster berumur delapan minggu dengan berat badan 20 25 g, diperoleh
Lebih terperinciLampiran 1. Deskriptif Statistik Kandungan Amilosa Tepung Singkong
7. LAMPIRAN Lampiran 1. Deskriptif Statistik Kandungan Amilosa Tepung Singkong Dependent Variable: AMILOSA1 PKRNGAN STD SD DH BLANCH Descriptive Statistics Mean Std. Deviation N 24,9205,94957 6 27,1036,70099
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Dalam suatu penelitian, setelah menetapkan metodologi penelitian maka akan dilakukan analisis validitas dan reliabilitas data, pengujian hipotesis dan analisa korelasi. Setelah
Lebih terperinci