Mengenal Ilmu Statistik Lebih Dekat

Statistika [atau perangkaan] yaitu sains dan aplikasi dalam membangunkan pengetahuan insan melalui penggunaan data empirikal. Statistika berasaskan teori statistika yaitu salah satu daripada cabang matematika. Dalam teori statistika, kerawakan dan ketidakpastian dimodelkan berasaskan teori kebarangkalian. Statistika termasuk perancangan, meringkaskan, dan memahami pemerhatian yang tidak menentu. Tujuan statistika yaitu menghasilkan maklumat "terbaik" daripada data yang ada, sesetengah orang menggolongkan statistika sebagai cabang teori keputusan.

Asal bidang statistika
Perkataan statistika berasal dari perkataan Latin moden frasa statisticum collegium [syarahan mengenai keadaan semasa], yang mana perkataan bahasa Itali perkataan statista, yang bererti "negarawan" atau "ahli politik".

Masih hangat dari ingatan kita perihal hasil survey fenomenal pada tahun 2002 dari seorang dosen filsafat Universitas Gadjah Mada [Iip Wijayanto] yang menyebutkan bahwa 97,05% Mahasiswi di Yogyakarta sudah kehilangan kewanitaannya. Lepas dari kebenaran informasi tersebut, yang perlu kita kritisi adalah:

1. Bagaimanakah sampling dilakukan [metode sampling]?
2. Berapa besar samplenya?
3. Berapa standar deviasi dari datanya?
4. Berapa % Error-marginnya?, dan masih banyak lagi pertanyaan-pertanyaan fundamental yang perlu dikemukakan untuk memastikan kesimpulan dari penelitian tersebut sanggup diterima.

Untuk itulah marilah kita mengenal perihal dasar-dasar dari ilmu statistik yang akan dipaparkan pada pembahasan berikut ini secara sederhana. Disamping itu juga hal ini perlu dilakukan alasannya yaitu untuk sanggup mengaplikasikan Six Sigma secara benar, pemahaman ilmu statistik dalam kerangka berpikir ilmiah merupakan suatu kebutuhan.

Statistika ialah ilmu yang membahas perihal pengumpulan, penyusunan, analisa, interpretasi dan penyajian data. Tujuan penggunaan Statistika yaitu untuk memprediksi dan mencegah suatu keabnormalan proses, bukan hanya sekedar inspeksi dan deteksi terhadap keabnormalan proses. Secara umum, Ilmu statistik ada 2 jenis yaitu :

• Statistik Deskriptif [Memberikan informasi perihal kinerja dari sebuah proses].
• Statistik Inferensial [Memberikan informasi perihal prediksi yang berafiliasi dengan kinerja sebuah proses atau Peluang].

DATA
Dalam melaksanakan suatu observasi dibutuhkan data-data yang accountable. Data yang baik apabila diolah maka akan menghasilkan informasi yang mempunyai kegunaan atau bermanfaat. Makara yang dimaksud dengan data yaitu sekumpulan fakta, angka atau segala sesuatu yang sanggup mendapatkan amanah kebenarannya sehingga sanggup digunakan sebagai rujukan dalam mengambil keputusan.

JENIS DATA
Data variable : disebut juga data continues atau measurement. Data ini berasal dari hasil pengukuran dan nilainya berada dalam suatu interval atau jangkaun tertentu, pola : Hasil pengukuran berat tubuh dari 46 Inspector di PQA, hasill pengukuran panjang Frame Main DV28EC selama 1 bulan, dll.
Data attribute : disebut juga data diskrit atau data non continues. Umumnya data ini merupakan hasil perhitungan dan berupa bilangan bulat, contoh: Jenis suku bangsa Inspector PQA, jenis kelamin [pria/ wanita], jumlah karyawan yang tidak masuk per hari, dll.

Alasan Perlunya Pengumpulan Data

1. Untuk mengumpulkan fakta-fakta perihal suatu problem atau kesempatan yang sanggup dikuantifikasi.
2. Untuk memberikan fakta-fakta ini dalam bahasa yang sama.
3. Untuk menetapkan informasi fundamental perihal sebuah proses.
4. Untuk mengukur jumlah dan arah perubahan-perubahan yang terjadi.
5. Untuk membandingkan citra proses sebelumnya dan sesudahnya
6. Untuk memfasilitasi analisa laba [Cost Benefit Analysis] dari solusi yang diusulkan.
7. Untuk mengkuantifikasi dampak dari sebuah solusi.

Perlu diketahui bahwa data merupakan sebuah langkah awal dalam suatu analisa untuk mengambil keputusan. Jika data yang kita kumpulkan tidak sistematis, akurat dan kasatmata maka keputusan yang dihasilkan tentunya tidak akan akurat dan tidak sanggup dipertanggungjawabkan kebenarnnya. Dengan kata lain data yang dikumpulkan akan terbuang sia-sia. Makara perlu dipikirkan terlebih dahulu point-point perihal apa saja yang akan dikumpulkan sebelum kita memulai aktifitas pengumpulan data, misalnya: Jenis defect, waktu, biaya, dll.

POPULASI DAN SAMPEL

Populasi ialah keseluruhan object yang ingin kita ukur dan analisa. Sedang sample ialah sebagian [kecil] dari populasi dimana kita benar-benar melaksanakan pengukuran dan dengan ini kita sanggup menarik kesimpulan.

Dalam suatu penelitian atau observasi terhadap suatu object ekosistem yang jumlah populasinya besar. Metode sampling akan dipilih dengan mempertimbangkan keterbatasan waktu, biaya dan kepraktisan. Sampling secara statistik memungkinkan kita mengumpulkan informasi perihal suatu populasi tanpa kita harus meneliti secara keseluruhan.

Salah satu kelebihan kita menggunakan sampling secara statistik yakni kita sanggup menentukan tingkat akurasi dan ketepatan pengujian kita sebelum disebarkan. Dalam penerapannya untuk membedakan antara populasi dan sample, para mahir statistik menunjukkan simbol yang berbeda dan perhitungan yang sedikit berbeda.

Sebelum kita membahas lebih jauh lagi, ada beberapa terminology yang perlu diketahui terlebih dahulu, yakni:
1. Populasi
Seluruh item yang membentuk suatu kelompok yang menarik untuk diteliti dan populasi ini harus ditentukan sebelum kita menetapkan untuk mengambil sampling, pola : semua supplier part stamping untuk TEI, part stamping yang digunakan pada drive model DW224EV, dll.

2. Kerangka sampling
Sebuah daftar , data base atau pengenal khusus lainnya perihal item-item yang akan diikutsertakan menjadi sample, pola : Bill Of Material yang meliputi semua stamping part pada drive model DW224EV, Data di SAP yang menyimpan list semua supplier stamping part untuk TEI, dll.

3. Unit sampling
Item sesungguhnya yang diikutkan dalam sampling, contoh: Sebuah Screw, dll.

4. Bias
Merupakan perbedaan antara data yang kita kumpulkan dalam sample dengan “kondisi sebenarnya” dari populasi. Hal ini sanggup mempengaruhi hasil interprestasi kita terhadap hasil statistik yang dihasilkan [D.Manggala, 2005].

Jenis-Jenis Sampling
Menurut Augustine A.Stagliano dalam bukunya Rath and Strong’s Six sigma Advance Tool Pocket Guide [2004] disebutkan bahwa sampling diklasifikasikan menjadi beberapa jenis :
Ditinjau dari segi jenisnya, sampling dikategorikan menjadi 2, yakni:

Sampel Judgmental

• Sampel dipilih menurut pengetahuan dan pengalaman.
• Hanya sebagian kecil dari populasi yang diikutsertakan dalam proses seleksi.
• Sampel dianggap mewakili populasi.

Contoh: PT. Livatech bermaksud mengadakan customer satisfication survey. Dari 20 customer yang ada hanya diambil sample 5 customer yang utama saja dengan pertimbangan kelima customer tersebut ordernya diatas 100.000 Part/ bulan.

Sampel Statistical

1. Sampel dipilih secara acak.
2. Seluruh populasi diikutsertakan dalam proses seleksi.
3. Sampel mewakili seluruh populasi. Contoh : PQA mengambil sampel Shaft PU [L] DV28EC dari 10 box yang ada dengan masing-masing box diambil 50 Pcs secara acak.

Metode Sampling
Sekurangnya ada 3 metode sampling, yakni:
1. Systematic sampling : Dalam pengambilan sampel, metode ini menekankan pengambilan yang teratur dengan interval frekuensi yang jelas, contohnya : setiap pengambilan sampel dilakukan diawal shift, pengambilan sampel setiap kelipatan 100 Pcs, dll.
2. Random sampling : Pengambilan sampel ini dilakukan secara acak dan umumnya dibantu dengan statistical software [MINITAB]. Metode ini dipandang cukup kondusif dari bias.
3. Stratified sampling : Ciri khas dari metode sampling ini yaitu adanya penggolongan sebuah group yang sangat besar menjadi sub-group dan dalam sub-group ini gres dilakukan pengambilan sampel secara sistematik maupun random.

Pengukuran Central Tendency
Untuk mengukur Central Tendency [diterjemahkan secara bebas = ukuran letak] biasanya menggunakan indikator-indikator mean [rata-rata], median [nilai tengah] dan modus [nilai yang sering muncul].

Mean [rata-rata] ialah jumlah semua observasi dibagi dengan banyaknya jumlah data. Nilai mean sangat dipengaruhi oleh nilai-nilai yang ekstrim.
Median ialah Nilai tengah dari sederetan data yang sudah terurut mulai dari nilai terkecil sampai terbesar [diranking]. Median tidak dipengaruhi oleh nilai-nilai yang ekstrim. Jika banyaknya data ganjil maka median sama dengan nilai data yang sempurna berada ditengah-tengah. Namun jikalau banyaknya data genap maka median sama dengan rata-rata dari dua nilai yang berada ditengah. Hal inilah yang sanggup dikatakan bahwa median sama dengan 50th percentile atau kuartile kedua [Q2]. Sebagai informasi pelengkap saja bahwa median umumnya digunakan pada distribusi yang miring [skew] sedang distribusi yang seimbang umumnya menggunakan mean.
Modus yaitu nilai yang paling sering muncul.

Pengukuran Variasi
Pengertian variasi dalam konteks ini diterjemahkan sebagai ukuran penyebaran.
Parameter-paremeter yang umum digunakan yaitu :
- Range [jangkauan] ialah perbedaan antara nilai terbesar dengan nilai terkecil.
- Variance ialah rata-rata kuadrat jarak dari tiap-tiap titik ke rata-rata.
- Standar deviasi merupakan akar dari variance.

Dengan sedikit klarifikasi diatas tentunya kita akan mengetahui bahwa dengan rata-rata saja tidak cukup untuk menciptakan suatu kesimpulan dari data yang kita analisa. Kita perlu mengukur variasi tentunya. Untuk lebih jelasnya, perhatikan pola berikut ini :
Ada 3 buah perusahaan multinasional di Batam sedang disurvey, sampling dilakukan dengan mengambil 5 orang karyawan tiap-tiap perusahaan dengan hasil berikut [dalam Juta Rupiah]. Tujuan dari survey ini yaitu untuk menunjukan apakah bisa dikatakan honor karyawan di Batam itu “rata-rata sama Rp3.000.000,00”?

Dengan melihat data diatas belum sanggup dikatakan bahwa dua group yang mempunyai mean dan median sama itu dikategorikan sama secara statistik.

Jenis Distribusi

Pada pembahasan dimuka telah disinggung perihal penjabaran data bahwa sanggup dikategorikan dalam data attribute dan data variable [continuous data] sehingga distribusi data-pun secara umum dibagi menjadi 2, yakni:
1. Discrete distributions [untuk non continuous data].
2. Continuous distributions.

Bentuk-bentuk Distribusi
Secara umum, bentuk-bentuk ditribusi yaitu sebagai berikut:
- Simetris, bila rata-rata = median atau angka skewness = 0
- Right Skewed [Positif], bila rata-rata > median
- Left Skewed [Negatif], bila rata-rata <>

Untuk mempercepat dan membantu kita dalam mengetahui persebaran data, penggunaan histogram merupakan suatu langkah yang cepat untuk mengetahui bentuk distribusi suatu data.

Discrete Distributions
Jenis discrete distributions yang umum sering digunakan antara lain:
1. Binomial distributions - Untuk lebih gampang dalam pemahaman, mungkin akan lebih gampang diterima jikalau menggunakan sebuah pola : Anda seorang pemain Futsal yang sedang melatih kemampuan untuk menendang bola ke gawang dari luar tempat Keeper. Anda melaksanakan 6 tendangan setiap set dengan posisi serong kiri-serong kanan dan depan, masing-masing 2 bola [total 6 bola setiap set]. Dan dari sekian kali set, setelah dirata-rata anda mendapatkan 3 Gol dari 6 kali tendangan. Dalam hal ini nilai kemungkinan GOL yaitu 0,5. Dari data ini kita sanggup mengitung kemungkinan akan GOL jikalau menendang 300 kali.

2. Poisson distributions - Banyak analisis dilakukan untuk jumlah suatu kejadian per area of opportunity dimana area per opportunity sanggup berupa waktu, ruang maupun area. Misalnya : Anda sedang mengantri di Bank dan masih menunggu usang sekali untuk dilayani. Mungkin anda menghitung dalam hati berapa pelanggan yang tiba setiap satu menit. Dalam satu menit pertama ada sepuluh orang yang tiba berbarengan, menit ketiga ada dua orang, menit ke sepuluh ada tujug orang datang. Jika anda setiap hari menghitung laju kedatangan pelanggan per menit, dalam sebulan anda akan mempunyai rata-rata laju kedatangan pelanggan per menit. Disini anda sanggup dikatakan punya distribusi yang disebut dengan Poisson disitribution. Distribusi ini sangat penting dalam analisis operasi terutama dalam analisis produktivitas sistem atau peralatan yang menggunakan teori antrian atau Queue theory. [D.Manggala, 2005]

Continuous Distributions
Distribusi yang umum digunakan pada jenis Continous distribution, antara lain:

1. Normal Distributions Banyak kejadian yang muncul secara acak [random] menghasilkan data dengan distribusi bell shaped. Kurva yang menghubungkan puncak-puncak batang disebut Kurva Peluang Normal yang digunakan untuk meng-estimasi Distribusi Normal dari kejadian-kejadian yang muncul secara acak [random]. Dalam kasus-kasus yang umum terjadi, perkiraan yang digunakan dalam analisis yaitu bahwa data yang kita dapatkan terdistribusi dengan normal dan simetris. Hal ini berarti bahwa kita perlu terlebih dahulu menguji bisa tidaknya suatu group dikatakan terdistribusi secara normal. Dan jikalau anda menggunakan statistical software [MINITAB], hidangan pilihan untuk menguji kenormalan distribusi telah tersedia dan juga sanggup melihat bentuk dari kurvanya [simetris ataukah miring].

2. Exponential Distribution
Secara sederhana distribusi eksponensial sanggup dijelaskan sebagai suatu distribusi dari data-data yang menggambarkan periode [waktu] ataupun ruang diantara dua kejadian. Contoh yang paling umum dalam penerapan distribusi eksponensial ini yaitu dalam mengukur periode kerusakan sebuah mesin [MTBF = Mean Time Between Failure]

Mengenal Confidence Interval
Sebagaimana telah disebutkan pada klarifikasi diawal bahwa kita mengambil suatu kesimpulan menurut analisis yang dilakukan hanya atas dasar sampel yang diambil. Kenyataan yang terjadi bahwa [misal: rata-rata] rata-rata sampel itu ternyata tidak sama persis dengan rata-rata populasi. Dengan kata lain tentunya dalam hal ini terdapat perbedaan rata-rata antara sampel satu dengan sampel lainnya dalam satu populasi yang sama [populasi yang diambil].

Perbedaan hasil statistik antara satu sampel dengan sampel lainnya inilah yang disebut dengan “sampling error”. Jika kita memperbesar ukuran sample maka akan menghasilkan “sampling error” yang lebih kecil. Para mahir statistik mengeluarkan konsep estimasi interval dimana nilai karakteristik suatu populasi diperkirakan dengan suatu tingkat kepastian akan berada didalam suatu interval. Interval ini disebut dengan Confidence Interval Estimated. Ini merupakan suatu konsep yang sangat penting dalam analisis statistik.

Pada umumnya, analisis six sigma menggunakan Confidence Interval Estimated sebesar 95%, hal ini berarti bahwa : jikalau semua sampel diseleksi dalam ukuran “n”, maka 95% dari sampel itu akan memasukan parameter populasi dalam interval hasil estimasi. Untuk menciptakan estimasi interval, anda mesti mengetahui statistik dari sampel yang anda gunakan untuk menganalisis karakteristik populasi dan distribusi samplingnya.

Confidence interval = Titik estimasi sampel + Margin of error

Mengenal Hypothesis Test
Seringkali kita dihadapkan pada keharusan untuk membandingkan 2 buah group data atau lebih, hal ini tentunya membutuhkan suatu analisis. Disinilah konsep Hypothesis test diperlukan. Sebelum masuk pada pembahasan lebih jauh, terlebih dahulu perlu diperkenalkan perihal Type I Error dan Type II Error. Agar lebih jelas, perhatikan pola berikut ini. Masih hangat dalam ingatan kita perihal masalah Roy Marteen tersangka Narkoba. Tentunya hipotesis awal beliau dianggap “tidak bersalah” dan hipotesis alternatifnya tentu saja beliau “bersalah”.

Ho = Roy Marteen tidak bersalah
Ha = Roy Marteen bersalah Test hipotesis ini bertujuan menunjukan apakah keputusan yang kita ambil benar-benar sesuai dengan kenyataan yang sebenar-benarnya. Oleh alasannya yaitu itu kondisi antara keputusan yang kita ambil dengan kenyataan yang bergotong-royong sanggup digambarkan sebagai berikut :

Dari Matriks diatas sanggup dilihat bahwa ada 2 kemungkinan hakim melaksanakan kesalahan : Kesalahan tipe I : Memenjarakan orang yang tidak bersalah Kesalahan tipe II: membebaskan orang yang bersalah

Kemungkinan melaksanakan kesalahan tipe I didefinisikan sebagai alpha [siginificance level], dimana 0 Kurang dari atau sama dengan alpha dan alfa kurang dari atau sama dengan 1. Kemungkinan melaksanakan kesalahan tipe II didefinisikan sebaga Betta, dimana 0 kurang dari atau sama denga betta dan betta kurang dari atau sama dengan 1.

Pada umumnya, kuputusan kritis berasal dari kesalahan tipe I.

Pengujian Perbedaan Rata-Rata dari Dua Distribusi Kontinyu

Secara Umum, hypothesis sanggup dinyatakan dalam persamaan berikut :

Untuk menguji rata-rata dengan test hypothesis biasanya dilakukan dengan t-test, dengan langkah sederhana berikut:

1. Definisikan parameter yang diujikan dalam Ho dan Ha
2. Pilih confidence interval yang diinginkan, contohnya 95% atau 99% atau 99,9% [alpha =0,05 atau 0,01 atau 0,001]
3. Tentukan besar sampel dan lakukan t-test pada data tersebut dengan statistical software [MINITAB] atau software lainnya.
4. Jika nilai p kurang dari nilai alpha kita sanggup merejectkan Ho dan menentukan Ha dengan tingkat keyakinan sebesar [1-p]*100% [karena kita melaksanakan two-tail test. Dan jangan lupa harga harga nilai p yang didapat dikalikan dengan 2 sebelum dibandingkan dengan nilai alpha.
5. Jika nilai p lebih dari atau sama dengan alpha maka bisa dikatakan bahwa kita tidak punya bukti yang berpengaruh untuk merejectkan Ho

Catatan : Distribusi t merupakan pooled distribution dari standard deviasi dua sampel yang berbeda. Untuk keterangan lebih lengkap silahkan membaca buku-buku perihal statistik. Untuk pola sederhana, perhatikan masalah berikut ini : Sebuah perusahaan ingin melaksanakan pengujian statistik untuk menunjukan apakah terdapat perbedaan penggajian antara pegawai laki-laki dan wanita. Hal ini dilakukan untuk menepis informasi adanya diskriminasi terhadap pegawai wanita, yaitu pegawai perempuan diberikan honor yang lebih rendah dari pegawai laki-laki [pada golongan dan masa kerja yang sama].

Oleh alasannya yaitu itu departement Sumber Daya Manusia Mengumpulkan data honor pegawai dan membandingkan honor pegawai laki-laki dan perempuan setelah dikelompokan pada golongan dan masa kerja yang sama. Dalam melaksanakan pengujian, hypothesisnya adalah:
Ho = Gaji pegawai laki-laki dan perempuan yaitu sama
Ha = Gaji pegawai laki-laki tidak sama dengan pegawai wanita

Langkah berikutnya yaitu menentukan confidence interval, yakni dipilih 95% [alpha = 0,05] kemudian dilakukan pengujian dengan MINITAB yang menghasilkan p value sebesar 0,34 atau untuk two-sided test menjadi 0,68 Karena p lebih besar dari alpha [jauh lebih besar dari alpha] maka sanggup dikatakan bahwa kita tidak mempunyai bukti untuk menolak hipotesis awal yakni bahwa honor pegawai laki-laki dan perempuan yaitu sama. Dengan kata lain sanggup disimpulkan bahwa dengan data yang ada kita perpendapat tidak ada perbedaan antara honor pegawai laki-laki dan perempuan [D. Manggala, 2005].

Pengujian Perbedaan antara Dua proporsi
Untuk pengujian proporsi, persamaan yang umum digunakan adalah

Langkah pengujiannya hampir sama dengan t-test untuk rata-rata, yaitu:

1. Definisikan parameter yang diuji dalam Ho dan Ha
2. Pilih confidence interval yang diinginkan, contohnya 95% atau 99% atau 99,9% [alpha =0,05 atau 0,01 atau 0,001].
3. Tentukan besar sampel dan lakukan Z-test pada data yang sudah kita siapkan dengan MINITAB atupun software lainnya.
4. Jika nilai p kurang dari nilai alpha kita sanggup merejectkan Ho dan menentukan Ha dengan tingkat keyakinan sebesar [1-p]*100% [karena kita melaksanakan two-tail test. Dan jangan lupa harga harga nilai p yang didapat dikalikan dengan 2 sebelum dibandingkan dengan nilai alpha.
5. Jika nilai p lebih dari atau sama dengan alpha maka bisa dikatakan bahwa kita tidak punya bukti yang berpengaruh untuk merejectkan Ho.

Pengujian Perbedaan Rata-Rata antara 2 group dengan Variance yang berbeda

Pengujian hipotesis untuk rata-rata, pada umumnya menggunakan perkiraan bahwa variasi dari 2 group yang diuji yaitu sama. Jika perkiraan tadi tidak bisa kita gunakan maka kita harus melaksanakan test yang pada statistical software MINITAB disebut dengan “Separate-Variance t-test” [Untuk Lebih lengkapnya silahkan pelajari perihal MINITAB].

Pengujian Perbedaan Variances antara 2 group yang berbeda
Kembali ke konsep awal bahwa untuk mengetahui apakah variasi antara 2 group yang akan diuji secara statistik sanggup dianggap sama atau tidak, dibutuhkan suatu pengujian untuk menguji variance yang dikenal dengan F-test. Dan mengulang pembahasan sebelumnya bahwa jikalau variance kedua group yang diuji secara statistik bisa dianggap sama maka sanggup menggunakann “pooled-variance t-test” tetapi jikalau tidak bisa dianggap sama maka digunakan “separate-variance t-test”. Persamaan umum pengujian variances yang sering dipakai:

Lagi, sebagai pengingat saja. Asumsi yang digunakan yaitu bahwa data yang diuji terdistribusi secara normal. Namun untuk “mengatakan”itu perlu dilakukan pengujian terlebih dahulu. Pengujian yang perlu dilakukan yakni test “kenormalan” terhadap data-data kita sebelum F-test. Pengujian tersebut sudah tersedia di MINITAB. Langkah pengujian dua F-test untuk variances yaitu sebagai berikut:

1. Definisikan parameter yang diuji dalam Ho dan Ha
2. Pilih confidence interval yang diinginkan, contohnya 95% atau 99% atau 99,9% [alpha =0,05 atau 0,01 atau 0,001].
3. Tentukan besar sampel dan lakukan Z-test pada data yang sudah kita siapkan dengan MINITAB atupun software lainnya.
4. Jika nilai p kurang dari nilai alpha kita sanggup merejectkan Ho dan menentukan Ha dengan tingkat keyakinan sebesar [1-p]*100% [karena kita melaksanakan two-tail test. Dan jangan lupa harga harga nilai p yang didapat dikalikan dengan 2 sebelum dibandingkan dengan nilai alpha.
5. Jika nilai p lebih dari atau sama dengan alpha maka bisa dikatakan bahwa kita tidak punya bukti yang berpengaruh untuk merejectkan Ho.

Analysis of Variances [ANOVA]

Jika diperhatikan sejauh ini klarifikasi hanya menyentuh pada 2 group data saja. Lantas bagaimanakah kaidah pengujian untuk yang lebih dari 2 group data, contohnya : 4 group atau bahkan 10 group. Untuk menjawab “tuntutan” ini maka digunakanlah kaidah ANOVA.

Sebagai pola saja kita mempunyai 4 group data, kita sanggup mengujinya apakah keempat group tersebut mempunyai rata-rata yang sama ataukah tidak, Ingat hanya dalam sekali pengujian. Secara sederhana sanggup ditampilkan dengan hipotesis berikut:
Ho = Semua rata-rata dari populasi yaitu sama
Ha = Tidak semua rata-rata dari populasi yaitu sama Jika kita bermaksud menguji hanya satu variable maka hidangan yang kita pilih yaitu one-way ANOVA tetapi jikalau ada dua variable yang akan diuji maka menggunakan two-way ANOVA.

Dan mengingat pembahasan ANOVA sangat panjang, alangkah baiknya jikalau diperdalam dengan membaca buku-buku Statistika.

Demikian klarifikasi sederhana perihal statistika, jikalau tertarik dengan soal-soal perihal statistika yang pernah diujikan pada Ujian Nasional atau SBMPTN silahkan cek disini untuk data tunggal atau disini untuk data berkelompok.

Data disadur dari aneka macam sumber, bila Anda merasa pemilik sebagian atau keseluruhan konten diatas dan keberatan ditampilkan. Anda sanggup menghubungi Admin Blog, dan Admin Blog akan dengan bahagia hati menanggapi ajakan Anda. Terima kasih | Admin Blog.

Pernah dengar PT.Inalaum, coba simak video perkenalan dari PT.INALUM ini siapa tahu Anda nanti bisa berkarya disana;

Sumber http://www.defantri.com

Tips Menentukan Kampus Atau Universitas

Rencana mau meng-update goresan pena tetapi jadi tampil di new post, ya uda gapapa dech lagian info ini mungkin perlu untuk pembaca yang lagi cari kampus. Kamu mungkin lagi galau menentukan perguruan tinggi tinggi untuk melanjutkan studi, jik tidak syukur dech.

Di Indonesia, perguruan tinggi tinggi negeri memang masih menjadi pilihan utama, tapi bukan berarti perguruan tinggi tinggi swasta kalah berkualitas. Makara jikalau pilihan utama kau masuk perguruan tinggi tinggi negeri sudah tidak tercapai berikut beberapa hal yang harus kau perhatikan dikala menentukan perguruan tinggi tinggi swasta.

1.BIAYA

Saat menentukan perguruan tinggi tinggi, kau harus menyesuaikan dengan kondisi keuangan orang tua. Saat memasuki dunia kampus, banyak sekali jenis biaya harus dipenuhi. Mulai dari biaya gedung, biaya semester, biaya ujian dan lain sebagainya. Belum lagi kebutuhan mendadak menyerupai biaya fotocopy, beli buku dan lain sebagainya. Kamu juga harus mempertimbangkan biaya tranportasi ke kampus. Ditambah jikalau kau harus kost alasannya ialah jarak yang terlalu jauh. Diskusikan problem biaya dengan baik bersama orang renta biar kuliah kau nantinya berjalan lancar.

2.REPUTASI

Sebelum memutuskan untuk mendaftar ke sebuah perguran tinggi, sebaiknya kau cari isu mengenai reputasi perguruan tinggi tinggi tersebut. Tanyakan isu mengenai akomodasi yang ada, kualitas lulusan dan dosen, serta status akreditasi. Ingat, gedung yang glamor dan akomodasi kelas ber-AC tidak menjamin suatu perguruan tinggi tinggi punya reputasi yang baik.

3.AKTIVITAS/ KEGIATAN MAHASISWA

Informasi yang satu ini sering terlupakan dan cenderung diabaikan oleh banyak orang. Namun, aktivitas mahasiswa di sebuah perguruan tinggi tinggi sanggup membantu kau di masa depan. Kuliah bukan sekedar mencari ilmu, tapi kau juga harus mempersiapkan diri untuk masuk ke dunia kerja. Dengan aktif di aktivitas mahasiswa, kau akan mencar ilmu cara bernegoisasi dan bekerja sama dengan banyak orang. Hal ini akan menjadi poin lebih buat kau dikala masuk dunia kerja, apalagi jikalau kau berprestasi dalam aktivitas tersebut.

Apa yang kita lakukan hari ini ialah Membangun Masa Depan;

Sumber http://www.defantri.com

Matematika Itu Ternyata, Jurusan Yang Bergaji Besar

Uang bukanlah segalanya tapi segalanya perlu uang, mungkin pernyataan itu sudah sering Anda dengar dan dengan didukung dengan honor yang besar maka keuangan akan menjadi lebih baik dan kita akan lebih gampang mendapat apa yang kita inginkan.

Saya jadi aib membaca gosip ini, alasannya yakni berdasarkan Ina Liem yang melahirkan sebuah buku bertajuk "Tujuh Jurusan Bergaji Besar" menempatkan matematika sebagai jurusan yang bergaji besar diurutan pertama. Kenapa aku aib [mungkin Anda tahu jawabnya..!], alasannya yakni aku termasuk orang yang lulus dengan membawa matematika sebagai jurusan tetapi tidak mendapat honor besar.... hahahaaaa....
Tapi aku masih bersyukur atas apa yang sudah Tuhan berikan kepada saya.

Seleksi Nasional Masuk Perguruan Tinggi Nasional [SNMPTN] 2013 sudah memasuki masa pendaftaran. Para siswa sekolah menengah atas [SMA] yang kini sedang resah dengan jurusan apa yang sempurna bagi mereka sehingga bisa menjamin masa depannya.

Seperti apa yang kami simak dari kompas.com Ina Liem, penulis buku bertajuk Tujuh Jurusan Bergaji Besar, menyampaikan bahwa ada tujuh jurusan yang sanggup dijadikan pilihan oleh belum dewasa yang hendak melanjutkan pendidikan tinggi. Tujuh jurusan ini diyakini bisa menunjang masa depan yang cerah alasannya yakni bisa menuai penghasilan besar bagi lulusannya.

"Semua pekerjaan memang bisa mendapat honor besar jikalau dirintis dengan benar. Tapi, untuk fresh graduate yang ingin mendapat honor besar, tujuh jurusan ini bisa mewujudkannya," kata Ina ketika World Education Expo Indonesia [WEEI] 2013 di Balai Kartini, Jakarta, Jumat [15/2/2013].

Lantas, apakah tujuh jurusan itu?

1. MATEMATIKA

Wanita yang juga menjabat sebagai In-Country Manager La Trobe University ini memaparkan bahwa jurusan pertama yang bisa menghasilkan honor besar yakni jurusan Matematika. Jangan salah, masuk ke jurusan Matematika justru membuka peluang untuk sanggup bergabung dengan perusahaan besar kelas internasional.

"Biasanya kan lulusan Matematika disebutnya hanya bisa jadi guru. Enggak menyerupai itu juga. Justru lulusan Matematika ini berpotensi menjadi pakar analisa untuk perusahaan besar," ujar Ina.

2. Teknik Informatika

Jurusan kedua yang bisa menghasilkan uang banyak ketika ini yakni jurusan Teknik Informatika atau lebih dekat disebut Information Technology [IT]. Hal ini masuk nalar melihat teknologi yang kian maju dan kebutuhan perusahaan akan andal teknologi untuk memajukan bisnis yang dikelolanya.

3. Teknik Kimia

Jurusan ketiga yang mendongkrak masa depan seseorang yakni jurusan Teknik Kimia. Tentu tidak ada yang menyangka bahwa jurusan Teknik Kimia termasuk yang berpotensi bergaji besar. Pasalnya, jurusan ini justru tidak terkenal jikalau dibandingkan dengan jurusan Psikologi, Hukum, dan Kedokteran.

"Memang terlihatnya tidak populer. Tapi sekali lagi jangan salah, Teknik Kimia ini juga banyak dilirik. Contoh pasta gigi, sabun, atau cat tembok yang dipakai itu semua ada campur tangan lulusan Teknik Kimia," terperinci Ina.

4. Manajemen

5. Geologi

6. Teknik Pertambangan

7. Teknik Perminyakan

Secara berturut-turut empat jurusan ini memang selalu disebut-sebut bisa menghasilkan uang berlimpah bagi para lulusannya. Apalagi, tiga jurusan terakhir.

"Geologi, pertambangan, dan perminyakan ini tidak usah ditanya. Biasanya, begitu masuk eksklusif bisa sanggup honor double digit," ungkap Ina.

"Namun, semua itu tidak cukup jikalau tidak mempunyai soft skills yang baik. Jadi, jangan lupa kembangkan soft skills," tandasnya.

Menurut Oxford Dictionaries, soft skills yakni aksara pribadi yang memudahkan seseorang untuk berinteraksi dengan efektif dan serasi dengan orang lain di sekitarnya.

Nah kini Anda jangan ragu lagi, Setelah Memilih Universitas oke, melihat Jurusan paling gampang sanggup kerja tentu pilihan jurusan yang bergaji besar patut jadi pedoman, agar bermanfaat.

Jangan Lupa Untuk Berbagi 🙏Share is Caring 👀 dan JADIKAN HARI INI LUAR BIASA! - WITH GOD ALL THINGS ARE POSSIBLE😊

Matematika sanggup mempengaruhi aksara kita, mari kita simak penjelasannya pada video berikut;

Sumber http://www.defantri.com

Kampus Dengan Jurusan Matematika Terbaik

Memilih daerah kuliah memang didasari oleh banyak faktor, mulai dari segi kemampuan keuangan dan faktor lainnya yang paling besar lengan berkuasa yaitu kemampuan pengetahuan. Memilih daerah yang terbaik untuk kuliah kalau didukung oleh kemampuan pengetahuan dan keuangan yaitu sebuah harga mati. Anda masih resah untuk memilih kampus di pilihan SBMPTN Anda, jangan terlalu usang bingungnya data dibawah ini mungkin sanggup membantu Anda.

QS World University Rankings by Subject 2013 merilis daftar lima kampus dengan jurusan Matematika, Akuntansi, Pertanian dan Kehutanan, Ilmu Komputer dan Sastra Inggris terbaik di Indonesia. Kampus-kampus apa saja?

Kampus dengan Jurusan Matematika Terbaik

Di Indonesia berikut lima besar kampus dengan jurusan Matematika terbaik
1. Institut Teknologi Bandung
2. Universitas Gadjah Mada
3. Universitas Airlangga
4. Universitas Indonesia
5. Universitas Muhammadiyah Malang

Di Asia, lima perguruan tinggi dengan jurusan Matematika terbaik
1. National University of Singapore (NUS),
2. The University of Tokyo,
3. The Chinese University of Hongkong,
4. Kyoto University, dan
5. City University of Hongkong.

Di Dunia lima perguruan tinggi dengan jurusan Matematika terbaik
1. University of Cambridge di Inggris,
2. Massachusetts Institute of Technology (MIT) di Amerika Serikat,
3. Harvard University di AS,
4. University of California Berkeley di AS, dan
5. University of Oxford di Inggris.

Semoga daftar kampus dengan jurusan Matematika terbaik diatas sanggup membantu Anda dalam menentukan daerah kuliah jurusan Matematika dan dibawah ini juga beberapa data kampus-kampus terbaik di jurusannya.

Kampus dengan Jurusan Akuntansi dan Keuangan Terbaik

Di Indonesia,
(1) Universitas Indonesia,
(2) Universitas Brawijaya,
(3) Universitas Airlangga,
(4) Universitas Diponegoro,
(5) Institut Teknologi Bandung.

Di Asia,
(1) National University of Singapore (NUS),
(2) The Hong Kong University of Science and Technology,
(3) University of Hong Kong,
(4) The University of Tokyo di Jepang, dan
(5) Nanyang Technological University (NTU).

Di Dunia,
(1) Harvard University di Amerika Serikat,
(2) London School of Economics and Political Science (LSE),
(3) University of Oxford,
(4) University of Cambridge di Inggris, dan
(5) Massachusetts Institute of Technology (MIT) di AS.

Kampus dengan Jurusan Ilmu Komputer Terbaik

Di Indonesia,
(1) Institut Teknologi Bandung,
(2) Universitas Indonesia,
(3) Institut Teknologi Sepuluh Nopember,
(4) Universitas Gadjah Mada
(5) Universitas Islam Indonesia

Di Asia,
(1) National University of Singapore (NUS),
(2) University of Hong Kong,
(3) The Hong Kong University of Science and Technology,
(4) The Chinese University of Hong Kong, dan
(5) The University of Tokyo.

Di Dunia,
(1)Massachusetts Institute of Technology (MIT) di Amerika Serikat,
(2) Stanford University di AS,
(3) University of Oxford di Inggris,
(4) Carnegie Mellon University di AS, dan
(5) University of Cambridge di Inggris.

Kampus dengan Jurusan Pertanian dan Kehutanan Terbaik

Di Indonesia,
(1) Institut Pertanian Bogor (IPB),
(2) Institut Teknologi Bandung (ITB),
(3) Universitas Gadjah Mada (UGM),
(4) Universitas Indonesia (UI),
(5) Universitas Airlangga (Unair)

Di Asia,
(1) Kyoto University di Jepang,
(2) The University of Tokyo,
(3) Kasetsart University di Thailand,
(4) Hokkaido University dan
(5) Tohoku University di Jepang.

Di Dunia,
(1) University of California, Davis, di Amerika Serikat,
(2) Wageningen University di Belanda,
(3) Cornell University di AS,
(4) University of Wisconsin-Madison di AS, dan
(5) Texas A&M University di AS.

Kampus dengan Jurusan Sastra Inggris Terbaik

Di Indonesia,
(1) Universitas Indonesia,
(2) Universitas Sanata Dharma,
(3) Universitas Pendidikan Indonesia,
(4) Universitas Diponegoro
(5) Universitas Gadjah Mada.

Di Asia,
(1) National University of Singapore (NUS),
(2) University of Hong Kong,
(3) University of Tokyo,
(4) Chinese University of Hong Kong, dan
(5) City University of Hong Kong.

Di Dunia,
(1) University of Oxford di Inggris,
(2) University of Cambridge di Inggris,
(3) Harvard University di Amerika Serikat,
(4) University of California, Berkeley (UCB) di AS, dan
(5) Yale University di AS.

 Dalam melaksanakan pemeringkatan, QS World Ranking memakai  ✔ indikator reputasi akademik,  ✔ kualitas sumber daya manusia,  ✔ jumlah tingginya kutipan yang digunakan peneliti,  ✔ indeks H yang digunakan untuk mengukur produktivitas,  ✔ efek dari sebuah karya ilmiah para peneliti dan sarjananya,  ✔ serta kekuatan spesialisasi pada disiplin ilmunya.

[kompas.com]

Masih menganggap matematika hanya hitung-hitungan semata, mari kita lihat kreativitas siswa ini, menciptakan lagu dengan matematika;

Sumber http://www.defantri.com

Miskin Bukan Penghalang Untuk Berkuliah Dan Berprestasi

Tidak Ada Halangan Bagi Anak Dari Keluarga Kurang Mampu Untuk Bisa Berkuliah dan Berprestasi. Anak Tukang Becak ini Lulus dengan IPK 3,96 ialah judul yang memecah suasana isu di halaman depan media umum yang sedang ramai dengan isu pemilihan presiden.

Di lingkungan Auditorium Unnes perhatian para keluarga wisudawan dan puluhan wartawan eksklusif tersita pada Raeni, Selasa [10/6]. Pasalnya, wisudawan dari Jurusan Pendidikan Akuntansi Fakultas Ekonomi [FE] Unnes ini berangkat ke lokasi wisuda dengan kendaraan yang tidak biasa. Penerima beasiswa Bidikmisi ini diantar oleh ayahnya, Mugiyono, memakai becak.

Mengapa becak? Ayahanda Raeni memang bekerja sebagai tukang becak yang saban hari mangkal tak jauh dari rumahnya di Kelurahan Langenharjo, Kendal. Pekerjaan itu dilakoni Mugiyono sehabis ia berhenti sebagai karyawan di pabrik kayu lapis. Sebagai tukang becak, diakuinya, penghasilannya tak menentu. Sekira Rp10.000 – Rp 50.000. Karena itu, ia juga bekerja sebagai penjaga malam sebuah sekolah dengan honor Rp450 ribu per bulan.

Meski dari keluarga kurang mampu, Raeni berkali-kali pertanda keunggulan dan prestasinya. Penerima beasiswa Bidikmisi ini beberapa kali memperoleh indeks prestasi 4. Sempurna. Prestasi itu dipertahankan hingga ia lulus sehingga ia ditetapkan sebagai wisudawan terbaik dengan Indeks Prestasi Komulatif [IPK] 3,96. Dia juga menyampaikan tekad baja biar bisa menikmati masa depan yang lebih baik dan membahagiakan keluarganya.

“Selepas lulus sarjana, saya ingin melanjutkan kuliah lagi. Penginnya melanjutkan [kuliah] ke Inggris. Ya, kalau ada beasiswa lagi,” kata gadis yang bercita-cita menjadi guru tersebut.

Tentu saja harapan itu didukung ayahandanya. Ia mendukung putri bungsunya itu untuk berkuliah biar bisa menjadi guru sesuai dengan cita-citanya.
“Sebagai orang bau tanah hanya bisa mendukung. Saya rela mengajukan pensiun dini dari perusahaan kayu lapis biar mendapat pesangon,” kata laki-laki yang mulai menggenjot becak semenjak 2010 itu.

Rektor Prof. Dr. Fathur Rokhman M.Hum mengatakan,apa yang dilakukan Raeni pertanda tidak ada halangan bagi anak dari keluarga kurang bisa untuk bisa berkuliah dan berprestasi.

Begitulah isu yang dikutip dari website unnes.ac.id/, isu sebagus ini tidak baik kalau tidak kita sampaikan kepada pelajar, mahasiswa, orang bau tanah dan rekan-rekan guru. Karena sebagai seorang guru mendapat keluhan dari orang bau tanah atau penerima didik dari keluarga yang kurang bisa mungkin sudah sering. Keluhan yang mereka berikan secara umum sama yaitu 'ya sudahlah pak, simpulan Sekolah Menengan Atas saja alasannya orang bau tanah kami tidak sanggup'. Artikel ini mungkin menjadi salah satu cara memotivasi siswa atau orangtua yang penghasilan setiap bulannya menyerupai Ayahanda Raeni.

Video pilihan khusus untuk Anda 💗 Bagaiamana cerita sukses Cristiano Ronaldo mungkin bisa kita jadikan pelajaran yang berharga, mari kita simak;

Sumber http://www.defantri.com

Tantangan Itb (*Dan Pt Lainnya) Sebagai Biro Perubahan Budaya

31 'Tamparan' Bijak Dari Dosen Untuk Mahasiswa

Sebuah catatan yang bisa 'menampar' ribuan atau bahkan jutaan mahasiswa [juga saya sewaktu mahasiswa], semoga sanggup dijadikan renungan untuk kita semoga berbuat lebih baik hari ini dan esok.

Renungan untuk diri sendiri. Ini cara saya menggampar mahasiswa saya Tulisan dari Bapak I Made Andi Arsana (Teknik Geodesi UGM). Semoga menginspirasi. Tamparan dari dosen untuk mahasiswa ini semoga sanggup menjadi motivasi untuk terus berguru dan bekerja keras.

1. Kamu ingin sanggup beasiswa S2 ke luar negeri nanti? Pastikan IP di atas 3 dan TOEFL di atas 500! Merasa tidak pinter? BELAJAR!

2. Empat atau lima tahun lagi kau bisa sekolah S2 di luar negeri dengan beasiswa. Itu kalau kau tidak cuma twitteran saja hingga lulus nanti.

3. Kamu tidak akan bisa S2 di luar negeri alasannya ialah akan ditolak profesor kalau nulis email formal saja tidak bisa. Alay itu tidak keren, tidak usah bangga!

4. Tidak usah tanya tips cara menghubungi professor di luar negeri kalau kirim email ke dosen sendiri saja kau belum bisa. Hey, ganti dulu akun niennna_catique@gmail.com itu!

5. Tidak usah ikut meledek Vicky, kau saja tidak tahu kapan harus pakai tanda tanya, tanda seru, tanda titik, spasi, abjad besar, abjad kecil di email kok!

6. Mana bisa diterima di perusahaan multinasional biarpun IP tinggi kalau nulis email saja lupa salam pembuka dan penutup

7. Sok mengkritik kebijakan UN segala, dari cara menulis email saja kelihatannya kau tidak lulus Bahasa Indonesia kok. Tidak usah gaya!

8. Bayangkan kalau kau harus menulis email ke pimpinan sebuah perusahaan besar. Apa gaya bahasa email kau yang kini itu sudah sesuai? Jangan-jangan bosnya tertawa!

9. Apapun bidang ilmu kamu, balasannya kau akan berafiliasi dgn MANUSIA yang beda umur dan latar belakangnya. Belajar komunikasi yang baik. Jangan besar hati jadi alay!

10. Bangga bisa software dan gunakan alat-alat canggih? Suatu ketika kau harus yakinkan MANUSIA akan skill itu. Belajar komunikasi dengan bahasa insan biasa!

11. Kamu orang teknik dan hanya peduli skil teknis? Kamu salah besar! Nanti kau akan jual skil itu pada MANUSIA, bukan pada mesin!

12. Kamu kira orang teknik hanya ngobrol sama mesin dan alat? Kamu harus yakinkan pengambil kebijakan suatu ketika nanti dan mereka itu manusia. Belajar ngomong sama manusia!

13. Malas basa-basi sama orang yang tidak dikenal? Enam tahun lagi kau diutus kantor untuk presentasi sama klien yang tidak kau kenal. Belajar!

14. Malas berguru bikin presentasi? Lima thn lagi bos kau tiba dengan segepok bahan, “saya tunggu file presentasinya besok!”

15. Kamu orang sosial dan malas berguru hal-hal kecil di komputer? Lima tahun lagi bos kau tiba bertanya “cara membesarkan abjad di Ms Word dengan shortcut gimana ya?’ Mau nyengir?

16. Mahasiswa senior, jangan besar hati bisa membully Mahasiswa baru, tujuh tahun lagi kau diinterview sama ia ketika pindah kerja ke perusahaan yang lebih bagus

17. Mahasiswa senior, keren rasanya ditakuti Mahasiswa baru? JANGAN! Urusan kalian nanti bersaing sama orang-orang ASEAN dan Dunia. Bisa bikin mereka takut tidak?

18. Bangga bisa demo untuk mengundurkan jadwal ujian alasannya ialah kau tidak siap? Kamu itu mahasiswa negara ekonomi terbesar di Asia Tenggara, masa’ urusannya cetek-cetek begitu sih?!

19. Tidak usah lah sok jago demo nyuruh SBY berani sama Amerika kalau kau diskusi sama mahasiswa Singapura saja tergagap-gagap

20. Tidak perlu lah teriak-teriak “jangan tergantung pada barat” kalau kau belum bisa tidur kalau tidak ada BB bersahabat bantal

21. Tentara kita tidak takut sama tentara Malaysia kalau kau bisa kalahkan mahasiswa Malaysia debat ilmiah dlm lembaga di Amerika!

22. Tidak perlu beretorika menentang korupsi kalau kau masih nitip bolos sama sahabat ketika demo antikorupsi!

23. Boleh kampanye “jangan tergantung pada barat” tapi jangan kampanye di Twitter, Facebook, BBM, Path dan Email! Memangnya itu buatan Madiun?!

24. Kalau file laporan praktikum masih ngopi dari abang kelas dan hanya ganti tanggal, tidak usah teriak anti korupsi ya Boss!

25. Minder alasannya ialah merasa dari kampung, tidak kaya, tidak gaul? Lima tahun lagi kau bisa S2 di negara maju alasannya ialah IP, TOEFL dan kemampuan kepemimpinan. Bukan alasannya ialah kaya dan gaul!

26. Pejabat kadang menciptakan kebijakan tanpa riset serius. Sama menyerupai mahasiswa yang menciptakan kiprah dalam semalam hanya modal Wikipedia

27. dewan perwakilan rakyat kadang studi banding untuk jalan-jalan doang. Sama menyerupai mahasiswa yang tidak serius ketika kunjungan ke industri kemudian nyontek laporan sama temannya

28. Pejabat kadang menggelapkan uang rakyat. Sama menyerupai mahasiswa yang melihat materi di internet kemudian disalin di papernya tanpa menyebutkan sumbernya.

29. Alah, pakai mengkritik kebijakan pemerintah segala, bikin paper saja ngopi file dari senior dan ubah judul, pendahuluan sama font-nya

30. Gimana mau membela kedaulatan bangsa kalau waktu mendapatkan kunjungan mahasiswa absurd saja kau tidak bisa ngomong ketika diskusi. Mau pakai bambu runcing?

31. Kalau kau berteriak “jangan mau ditindas oleh asing”, coba buktikan. Ikuti lembaga ASEAN atau Dunia dan buktikan di situ kau bisa bersuara dan didengar!

Apa makna yang bisa kita ambil dari dongeng goresan pena dosen tersebut niscaya berbeda-beda, mari kita intropeksi diri. [31 'Tamparan' Bijak dari Dosen untuk Mahasiswa | madeandi.com]

Video pilihan khusus untuk Anda 💗 Bagaiamana kisah sukses Cristiano Ronaldo, mungkin bisa kita jadikan pelajaran yang berharga;

Sumber http://www.defantri.com