APPLE MacBook Pro [MC024ZA/A]

Intel Core i5 2.53GHz, 4GB Kit (2x 2GB) DDR3, 500GB HDD, DVD±RW, GbE NIC, Wi-Fi, Bluetooth, VGA Intel HD Graphics 256MB DDR3/NVIDIA GeForce 330M GT 512MB DDR3, Camera, 17″ WLED, Mac OS X 10.6 Snow Leopard
Bhinneka Part No : SKU00110194
Price : Rp 22,241,000
Shipping Cost : Calculate

Detail Specifications

Processor Type Intel Core i5 Processor
Processor Onboard Intel Core i5 2.53GHz (L3 Cache 3MB Shared)
Standard Memory 4GB (2x2GB) DDR3 1066MHz
Max. Memory 8 GB (2 DIMMs)
Video Type Intel HD Graphics 256MB DDR3 Shared/NVIDIA GeForce GT 330M 512MB DDR3
Display Size 17″ WLED
Display Max. Resolution 1920 x 1200
Display Technology LED backlight
Audio Type Integrated
Speakers Type Integrated
Hard Drive Type 500 GB Serial ATA 5400 RPM
Optical Drive Type 8x slot-loading SuperDrive (DVD±R DL/DVD±RW/CD-RW)
Network Speed 10 / 100 / 1000 Mbps
Wireless Network Type Built-in AirPort Extreme Wi-Fi
Wireless Network Protocol IEEE 802.11a, IEEE 802.11b, IEEE 802.11g, IEEE 802.11n
Wireless Bluetooth Integrated
Keyboard Type Full Size QWERTY Keyboard 78 Keys
Input Device Type Multi-Touch trackpad
Slot Provided ExpressCard/ 34
Interface Provided 3x USB 2.0, FireWire 800, Mini DisplayPort, LAN, Audio
O/S Provided Mac OS X v10.6 Snow Leopard
Battery Type Rechargeable Li-Polymer
Power Supply External AC Adapter
Dimension (WHD) 393 x 25 x 267 mm
Weight 3 kg
Standard Warranty 1-year Limited Warranty by Authorized Distributor
Bundled Peripherals Optional
Package Contents
  • MacBook Pro
  • Display cleaning cloth
  • 85W MagSafe Power Adapter, AC wall plug, and power cord
  • Software DVDs
  • Printed and electronic documentation

All About My Twenty’s Celebrate

(Kamis, 24 Februari 2011)

Walaupun seharian jadwal kuliah + praktikum padeet det, tapi tetep aja bisa-bisanya ngerencanain buat kasih ceplokan telor, air kopi, air got atau apalah itu yg pasti banyak kerikilnya :D.

Tapi anyway thank you so much teman-teman THP 46 :)

Category: My Day  Leave a Comment

Jenis Pengukuran Data Statistik

Written by dr. Awi Muliadi Wijaya, MKM
Segala sesuatu yang ada di sekeliling kita dan segala sesuatu yang dilakukan, dipertunjukkan, dibicarakan dan dipikirkan oleh manusia merupakan kumpulan fakta yang disebut juga Data. Fakta-fakta yang tertangkap indra manusia seringkali tidak dicatat tetapi beberapa fakta (baca: ‘data’) perlu dicatat/direkam untuk berbagai keperluan. Dalam dunia statistik, beberapa data atau sekumpulan data perlu dianalisis agar kita dapat menarik kesimpulan. Diperlukan metode yang berbeda dalam melakukan analisis data tergantung pada jenis data yang kita miliki. Mari kita mengupas sedikit tentang data dan jenisnya yang sering dipakai dalam dunia statistik.


Pengertian Data

Data adalah kumpulan fakta. Sedangkan fakta adalah segala sesuatu yang tertangkap oleh indra manusia.
Contoh: ‘di daerah pegunungan kita dapat merasakan hawa udara yang dingin’, maka ‘di daerah pegunungan’ merupakan data tempat, dan ‘hawa udara yang dingin’ merupakan data temperatur (walaupun tidak diukur). Contoh lain: ‘Ayah sangat menyukai nasi goreng’, maka bila diuraikan ‘ayah’, ‘sangat menyukai’ dan ‘nasi goreng’ didapatkan 3 variabel data yang berbeda. Data yang tertangkap indra manusia boleh jadi akan dicatat untuk berbagai keperluan, tetapi seringkali data tidak dicatat, hanya dipikirkan/diingat atau dibicarakan, itupun disebut sebagai data.

Tipe Data Statistik

Di dalam praktek statistik, data yang diperoleh dari hasil pengamatan, wawancara atau pengukuran perlu dicatat agar dapat diolah dan dibuat kesimpulan. Data hasil pencatatan dapat berupa angka-angka atau huruf/kata/kalimat. Secara garis besar data hasil pencatatan dapat digolongkan menjadi 2 jenis/tipe yaitu: data yang bukan berupa angka (disebut juga data kualitatif) dan data yang berupa angka (data kuantitatif).

1. Data Kualitatif
Data kualitatif adalah jenis data non angka. Data jenis ini mempunyai ciri tidak dapat dilakukan operasi matematika seperti penambahan, pengurangan, perkalian dan pembagian. Ada dua jenis data kualitatif yang dijadikan skala pengukuran, yaitu:
a. Data Nominal atau Skala Nominal.
Merupakan tipe data yang paling rendah tingkatannya dalam level pengukuran data. Data nominal merupakan data hasil pengukuran atau pengamatan yang hanya menghasilkan satu kategori bagi satu obyek, individu atau kelompok. Misal: data jenis kelamin, tempat tinggal, suku atau ras, dan agama. Oleh karena dalam hal ini tidak memungkinkan seseorang memiliki dua jenis kelamin secara bersamaan, tempat tinggal (berdasarkan KTP), suku dan agama.

Dalam praktek statistik, untuk melakukan analisis terhadap data nominal, biasanya kita melakukan konversi dari data nominal menjadi data kategorik (dikategorikan menjadi angka). Misalnya kita mempunyai data jenis kelamin yaitu laki-laki dan perempuan, maka Laki-laki dikategorikan sebagai “1” dan Perempuan dikategorikan sebagai “2”. Data nominal tidak memiliki tingkatan. Dalam hal ini penggunaan angka 1 dan 2 hanya sebagai lambang atau tanda, tidak dapat diartikan bahwa laki-laki lebih rendah atau lebih tinggi derajatnya daripada perempuan, demikian pula sebaliknya tidak dapat diartikan bahwa perempuan lebih rendah atau lebih tinggi derajatnya daripada laki-laki.
b. Data Ordinal atau Skala Ordinal.


Data jenis ini lebih tinggi tingkatannya daripada data nominal karena adanya tingkatan data (data yang satu lebih tinggi atau lebih rendah daripada data yang lainnya), tetapi tidak menyiaratkan jarak/nilai yang sama antar tingkatan tersebut. Misal: data mengenai tingkat pendidikan, sosio-ekonomi, pendapat seseorang terhadap produk tertentu.
Contoh penerapan, berdasarkan hasil pengukuran melalui jajak pendapat atau wawancara, diperoleh data tentang sikap atau pendapat sekelompok orang terhadap kebijakan tertentu yang sedang diberlakukan pemerintah. Ada yang menyatakan ‘sangat setuju’, ‘setuju’, ‘netral’, tidak setuju’ atau ‘sangat tidak setuju.’  Jarak antara pernyataan ‘sangat setuju’ dengan ‘setuju’ dan antara ‘setuju’ dengan ‘netral’ belum tentu sama. Contoh lain, data tingkat pendidikan yang dinyatakan sebagai ‘tinggi’, ‘sedang’ dan ‘rendah.’  Jarak antara ‘tinggi’ dan ‘sedang’ tidak sama dengan jarak antara ‘sedang’ dan ‘rendah.’
Data ordinal juga tidak dapat dilakukan operasi matematika seperti penambahan, pengurangan, perkalian dan pembagian. Dalam praktek statistik, untuk melakukan analisis terhadap data ordinal, dilakukan konversi dari data ordinal menjadi data kategorik (dikategorikan menjadi angka). Contoh: pernyataan ‘sangat setuju’ dikategorikan sebagai ‘5’, ‘setuju’ dikategorikan sebagai ‘4’, ‘netral’ dikategorikan sebagai ‘3’, tidak setuju’ dikategorikan sebagai ‘2’ dan ‘sangat tidak setuju’ dikategorikan sebagai ‘1.’
2. Data Kuantitatif

Data kuantitatif merupakan data yang berupa angka dalam arti sebenarnya. Pada data jenis ini dapat dilakukan operasi matematika seperti penambahan, pengurangan, perkalian dan pembagian. Dalam operasi statistik, data jenis ini seringkali dikelompokkan/dikategorikan. Ada dua jenis data kuantitatif yang dijadikan skala pengukuran, yaitu:
a. Data Interval atau Skala Interval.
Data interval dianggap memiliki level yang lebih tinggi daripada data nominal dan ordinal. Data jenis ini memiliki tingkatan dengan interval/jarak tertentu yang tetap, tetapi data ini tidak memiliki titik nol mutlak. Misalnya: Temperatur suatu zat cair dikatakan sebagai ‘sangat panas’ bila suhunya antara 100-119 derajat Celcius, ‘panas’ bila suhunya antara 80-99 derajat Celsius, ‘cukup panas’ bila suhunya antara 60-79 derajat Celsius, dan ‘kurang panas’ bila suhunya antara 40-59 derajat Celsius. Bila suhu zat cair tersebut nol derajat Celsius, bukan berarti bahwa zat cair tersebut tidak mempunyai panas/suhu.
b. Data Rasio atau Skala Rasio.


Data jenis ini memiliki tingkat pengukuran yang paling tinggi diantara jenis data atau skala pengukuran lainnya. Data rasio merupakan data berupa angka dalam arti sebenarnya, dapat dilakukan operasi matematika dan mempunyai titik nol dalam arti sesungguhnya. Contoh penerapan: dalam pengukuran tinggi dan berat benda, jumlah produksi, jumlah murid. Misalnya jumlah murid yang hadir di suatu kursus bahasa Inggris pada hari Senin sebanyak 20 murid, hari Selasa sebanyak 10 murid, dan hari Rabu sebanyak 0 murid. Pada hari Rabu dikatakan yang hadir sebanyak nol murid, karena memang tidak ada murid yang hadir pada hari tersebut. Selain itu jenis data ini memiliki sifat rasio, dalam contoh di atas, jumlah murid yang hadir pada hari senin sebanyak 2 kali jumlah murid yang hadir pada hari selasa, dst.

Referensi
1. Santoso, 2004, SPSS Versi 10, Mengolah Data Statistik Secara Profesional, Jakarta: Elex Media Komputindo.
2. Sutanto, 2003, Analisis Data, Depok: Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia.

Dapus :

Mauladi, Awi. 2010. Jenis Skala Pengukuran Statistik. http://www.infodokterku.com/index.php.(27 Februari 2011).

My first post

Assalamualaikum.

Hi everyone this my first post in my college’s blog. Enjoy for the next :)

Category: My Day  Leave a Comment