yupysolution

93,7 Persen Anak Indonesia Pernah Ciuman, Petting, dan Oral Sex

2009-03-02T03:48:00.000-08:00

Pertemuan Konselor Remaja Yayasan Kita dan Buah Hati dengan 1.625 siswa kelas IV-VI sekolah dasar wilayah Jakarta, Bogor, Depok, Tangerang, dan Bekasi tahun 2008 terungkap, 66 persen dari mereka telah menyaksikan materi pornografi lewat berbagai media. Sebanyak 24 persen di antaranya lewat komik, 18 persen melalui games, 16 persen lewat situs porno, 14 persen melalui film, dan sisanya melalui VCD dan DVD, telepon seluler, majalah, dan koran.

Mereka umumnya menyaksikan materi pornografi itu karena iseng (27 persen), terbawa teman (10 persen), dan takut dibilang kuper (4 persen). Ternyata anak-anak itu melihat materi pornografi di rumah atau kamar pribadi (36 persen), rumah teman (12 persen), warung internet (18 persen), dan rental (3 persen). “Kalau kita jumlahkan, yang melihat di kamar pribadi dan di rumah teman, berarti satu dari dua anak melihatnya di rumah sendiri,” ujarnya.

Adapun hasil survei yang dilakukan Komisi Nasional Perlindungan Anak terhadap 4.500 remaja di 12 kota besar di Indonesia tahun 2007 menunjukkan, sebanyak 97 persen dari responden pernah menonton film porno, sebanyak 93,7 persen pernah ciuman, petting, dan oral sex, serta 62,7 persen remaja yang duduk di bangku sekolah menengah pertama pernah berhubungan intim, dan 21,2 persen siswi sekolah menengah umum pernah menggugurkan kandungan. (selanjutnya)

PERLUKAH KITA MEMANIPULASI DATA?

2009-02-26T23:00:00.000-08:00

Peneliti pemula, atau mahasiswa yang sedang menyelesaikan tugas akhirnya, kadang bingung ketika penelitian akhirnya menghasilkan kesimpulan yang tidak berhubungan atau tidak ada korelasi, atau tidak ada sebab akibat dari dua variabel yang diteliti (variabel bebas dan variabel tetapnya). Hal ini sebenarnya dipengaruhi banyak faktor, mungkin karena instrument yang digunakan tidak baik atau validitas maupun reliabilitasnya diabaikan atau karena manipulasi sejak dari awal.
Nah timbul pertanyaan, ketika penelitian yang sama, atau penelitian yang dilakukan adalah penelitian yang sering dilakukan dan jika dinalar dengan rasionalisasi memungkinkan ada hubungan, tetapi kesimpulan setelah proses penelitian dilaksanakan sampai akhirnya pengolahan datanyapun dilakukan, alhasil penelitian menunjukkan tidak adanya hubungan antara dua variabel (bebas dengan terikat), maka peneliti kebingungan sendiri yang akhirnya memanipulasi datanya sendiri. Bahayakah ini..??? Nah jika penelitian ini dilakukan untuk mengetahui fungsi atau kegunaan sesuatu bagi hajat hidup orang banyak, sepertinya penelitian ini jangan sampai dimasuki kegiatan atau proses mark up data atau manipulasi tadi, bayangkan jika meneliti kegunaan obat, sampai sekian persen error, padahal lebih besar error yang diperolah namun laporan hanya sekian persen, maka sungguh membahayakan bagi semua. Sehingga jika belum menghasilkan simpulan yang diharapkan agar mengkaji kembali apa proses yang salah sehingga perlu meninjau kembali... Tapi semua terserah kepada peneliti, ini hanya sebuah renungan... untuk kita.

Try's SPSS (Ver. 17.0)

2009-02-01T08:14:00.001-08:00

SPSS Statistics 17.0 runs on a variety of operating systems and hardware configurations. For detailed specifications, download the SPSS Statistics 17.0 Specification Sheet or visit the SPSS Statistics 17.0 system requirements page.

Macintosh
* Mac OS X 10.4
* Intel processor
* 512 MB RAM or more
* 800 MB Hard Drive space
* CD-ROM drive
* Super VGA or higher resolution monitor
* Safari 1.3.1 or higher, or Firefox 1.5 or higher, or Netscape 7.2 or higher
* Java Standard Edition 5.0 (J2SE 5.0)

Windows
* Microsoft Windows XP (32-bit)
* Microsoft Vista (32 and 64 bit)
* Intel or AMD x86 at 1GHz or higher
* 512 MB RAM or more
* 650 MB Hard Drive space
* CD-ROM drive
* Super VGA or higher resolution monitor
* Internet Explorer 6.0 or higher

Linux
* Kernel 2.6.9.42 or higher
* glibc 2.3.4 or higher
* XFree86-4.0 or higher
* libstdc++5
* Intel or AMD x86 at 1GHz or higher
* 512 MB RAM or more
* 650 MB Hard Drive space
* CD-ROM drive
* Super VGA or higher resolution monitor
* Konqueror 3.4.1 or higher, or Firefox 1.0.6 or higher, or Netscape 7.2 or higher

Special for you. Click for try : Download SPSS 17.0

Tips Memilih Alat Uji Statistik

2009-01-02T18:34:00.000-08:00

Sejalan dengan perkembangan statistika dalam menguji hipotesis, diperlukan landasan yang rasional untuk memilih diantara sekian macam uji statistik tersebut. Beberapa pertanyaan dan diagram alir terlampir dapat digunakan untuk menetapkan uji statistik yang sesuai.
1. Skala pengukuran apa yang terlibat dalam hipotesis?
2. Hipotesis apa yang akan diuji (perbedaan atau asosiasi)?
3. Jika yang akan diuji adalah hipotesis perbedaan, pengambilan sampelnya independen atau berpasangan?
4. Ada berapa banyak pengukuran (populasi/variabelnya)

Beberapa catatan:
1. Perumusan hipotesis harus didukung oleh landasan teoritis yang tepat sehingga kebenaran hipotesis dapat dipertanggungjawabkan. Contoh korelasi antara pendapatan dan pengeluaran harus ditentukan berdasarkan teori/substansi.

2. Dianjurkan peneliti berusaha memilih hipotesis sepihak karena menunjukkan kedalaman pengetahuan peneliti terhadap permasalahan yang akan diselesaikan.

3. Hipotesis dua pihak hanyalah dipakai jika peneliti kurang yakin tentang nilai parameter yang diharapkan.

4. Benar atau salahnya hipotesis tidak akan pernah diketahui dengan pasti kecuali bila kita memeriksa seluruh populasi. Oleh karena itu kita mengambil sampel random dari populasi tersebut dan menggunakan informasi yang dikandung sampel itu untuk memutuskan apakah hipotesis tersebut kemungkinan besar benar atau salah. Bukti data dari sampel yang tidak konsisten dengan hipotesis membawa kita pada penolakan hipotesis tersebut, demikian juga sebaliknya. Perlu ditegaskan bahwa penerimaan suatu hipotesis statistik adalah merupakan akibat dari ketidakcukupan bukti untuk menolaknya, dan tidak berimplikasi bahwa hipotesis itu benar.

5 . Secara umum, pengujian hipotesis dibedakan 2, pengujian hipotesis komparatif dan asosiasi. Pengujian hipotesis komparasi berkaitan dengan pengujian perbedaan (difference) mean antara dua kelompok atau lebih. Pengujian hipotesis asosiasi berkaitan dengan menguji antara dua variabel.

Perlunya Statistik Dalam Pemecahan Masalah

2009-01-02T18:04:00.000-08:00

Ada 2 pendekatan untuk menganalisis informasi berdasarkan jenis informasi yang diperoleh, yaitu analisis kuantitatif dan analisis kualitatif. Analisis kuantitatif/analisis data kuantitatif adalah analisis yang berbasis pada kerja hitungmenghitung angka. Angka yang diolah disebut input dan hasilnya disebut output juga berupa angka. Analisis kualitatif/analisis data kualitatif adalah analisis yang berbasis pada kerja pengelompokan simbol-simbol selain angka. Simbol itu berupa kata, frase, atau kalimat yang menunjukkan beberapa kategori. Input maupun output analisis data kualitatif berupa simbol, dimana outputnya disebut deskripsi verbal.

Skala pengukuran
Pengukuran adalah proses hal mana suatu angka atau simbol dilekatkan pada karakteristik atau properti suatu stimuli sesuai dengan aturan/prosedur yang telah ditetapkan (Imam Ghozali, 2005). Misal, orang dapat diganbarkan dari beberapa karakteristik: umur, tingkat pendidikan, jenis kelamin, tingkat pendapatan, dll. Ada 4 skala pengukuran.

1. Skala nominal
Skala nominal merupakan skala yang merupakan kategori atau kelompok dari suatu subyek. Misal, variabel jenis kelamin responden dikelompokkan menjadi dua, L/P, masing-masing diberi kode 1 dan 2. Angka ini hanya berfungsi sebagai label kategori, tanpa memiliki nilai instrinsik dan tidak memiliki arti apa pun. Lambanglambang tersebut tidak memiliki sifat sebagaimana bilangan pada umumnya, sehingga pada variabel dengan skala nominal tidak dapat diterapkan operasi matematika standar: pengurangan, penjumlahan, perkalian, dll. Uji statistik yang sesuai dengan skala nominal adalah uji yang mendasarkan pada jumlah seperti modus dan distribusi frekuensi.
2. Skala ordinal
Skala ordinal, lambang-lambang bilangan hasil pengukuran menunjukkan urutan atau tingkatan obyek yang diukur menurut karakteristik yang dipelajari.
3. Skala Interval
Skala pengukuran mempunyai sifat seperti skala ordinal (memiliki urutan tertentu), ditambah satu sifat khas, yaitu adanya satuan skala (scale unit). Artinya, perbedaan karakteristik antara obyek yang berpasangan dengan lambang bilangan satu dengan lambang bilangan berikutnya selalu tetap. Jika dalam pengukuran preferensi responden terhadap merek indomie goreng tersebut diasumsikan bahwa urutan kategori menunjukkan preferensi yang sama, maka kita dapat mengatakan bahwa perbedaan indomie goreng merek urutan ke 1 dengan 2 adalah sama dengan perbedaan merek 2 dengan lainnya. Namun demikian, kita tidak bisa mengatakanbahwa merek yang mendapat ranking 5 nilainya lima kali preferensi daripada merek 1. Uji statistik yang sesuai adalah semua uji statistik kecuali uji yang mendasarkan pada rasio seperti koefisien variasi.
4. Skala rasio
Skala rasio adalah skala yang menghasilkan data dengan mutu yang paling tinggi. Perbedaan skala rasio dengan skala interval terletak pada keberadaan nilai nol (based value). Pada skala rasio, nilai nol bersifat mutlak, tidak seperti pada skala interval. Data yang dihasilkan oleh skala rasio adalah data rasio. Tidak ada pembatasan terhadap alat uji statistik yag sesuai.

Statistika parametrik dan statistika non-parametrik
Statistika parametrik adalah suatu uji yang modelnya menetapkan adanya syaratsyarat tertentu (asumsi-asumsi) tentang variabel random atau populasi yang merupakan sumber sampel penelitian. Sedangkan uji statistik yang tidak memerlukan adanya syarat-syarat tersebut disebut statistika non-parametrik.
Statistika parametik lebih banyak digunakan untuk menganalisis data yang berskala interval dan rasio dengan dilandasi asumsi tertentu seperti normalitas. Statistika nonparametik dapat digunakan untuk menganalisis data yang berskala nominal dan ordinal.

Hipotesis
Hipotesis statistik didefinisikan sebagai pernyataan matematis tentang parameter populasi yang akan diuji sejauhmana suatu data sampel mendukung kebenaran hipotesis tersebut. Hipotesis merupakan kesimpulan sementara yang masih harus diuji kebenarannya. Ada dua rumusan hipotesis, yaitu: hipotesis null (H0) dan hipotesis alternatif (H1). Tujuan pengujian hipotesis adalah “menolak H0”, jika hal ini berhasil, maka peneliti akan mengatakan “... berhasil menolak hipotesis (H0) yang mengatakan...”. Jika pengujian ini gagal, maka meneliti akan mengatakan “... gagal menolak hipotesis (H0) yang mengatakan...”
Secara umum ada tiga bentuk hipotesis:
1. Hipotesis dua pihak (two tailed)
H0 : Φ = Φ0
H1 : Φ ≠ Φ0
Contoh: Ho : Rata-rata nilai UAN siswa SLTA negeri se-DIY sama dengan swasta
H1 : Rata-rata nilai UAN siswa SLTA negeri se-DIY berbeda dengan swasta
2. Hipotesis sepihak (kanan)
H0 : Φ ≤ Φ0
H1 : Φ > Φ0
Contoh: Ho : Rata-rata nilai UAN siswa SLTA negeri se-DIY kurang dari sama dengan 8,0
H1 : Rata-rata nilai UAN siswa SLTA negeri se-DIY lebih dari 8,0
3. Hipotesis sepihak (kiri)
H0 : Φ ≥ Φ0
H1 : Φ < Φ0 Contoh: Ho : Rata-rata nilai UAN siswa SLTA swasta se-DIY lebih dari sama dengan 8,0 H1 : Rata-rata nilai UAN siswa SLTA swasta se-DIY kurang dari 8,0

HOTSPOT LAHIR DI KENDAL

2008-11-25T01:31:00.000-08:00

Berita gembira bagi anda yang ingin berselancar di dunia maya, soalnya internet kini bisa anda akses di berbagai tempat bukan hanya di warung internet atau kantor anda (yang punya internet), tetapi bisa di sembarang tempat yang sudah ada hotspot - nya. Telkom kini menghadirkannya untuk memajukan wawasan masyarakat dengan memberikan fasilitas hot spot di beberapa tempat yang terhitung sudah 21 titik di Kendal, yaitu di sekitar alun-alun Kendal, alun-alun Kaliwungu, alun-alun Sukkoharjo, Pasar Cepiring, GOR Bahurekso, Kantor Telkom dan RSUD Soewondo.

Dengan program Speedy prepaid-nya Telkom memberikan fasilitas internet gratis dengan kecepatan 64 kbps, dan tiap titik tadi masyarakat yang berada pada radius 100 m dapat menggunakan fasilitas ini gratis.

Statistika : Penunjang Penulisan Ilmiah

2008-06-10T20:42:00.001-07:00

Statistika adalah ilmu yang mempelajari bagaimana merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi, dan mempresentasikan data. Singkatnya, statistika adalah ilmu yang berkenaan dengan data. Istilah 'statistika' (bahasa Inggris: statistics) berbeda dengan 'statistik' (statistic). Statistika merupakan ilmu yang berkenaan dengan data, sedang statistik adalah data, informasi, atau hasil penerapan algoritma statistika pada suatu data.Dari kumpulan data, statistika dapat digunakan untuk menyimpulkan atau mendeskripsikan data; ini dinamakan statistika deskriptif. Sebagian besar konsep dasar statistika mengasumsikan teori probabilitas. Beberapa istilah statistika antara lain: populasi, sampel, unit sampel, dan probabilitas.

Konsep Dasar
Dalam mengaplikasikan statistika terhadap permasalahan sains, industri, atau sosial, pertama-tama dimulai dari mempelajari populasi. Makna populasi dalam statistika dapat berarti populasi benda hidup, benda mati, ataupun benda abstrak. Populasi juga dapat berupa pengukuran sebuah proses dalam waktu yang berbeda-beda, yakni dikenal dengan istilah deret waktu.
Melakukan pendataan (pengumpulan data) seluruh populasi dinamakan sensus. Sebuah sensus tentu memerlukan waktu dan biaya yang tinggi. Untuk itu, dalam statistika seringkali dilakukan pengambilan sampel (sampling), yakni sebagian kecil dari populasi, yang dapat mewakili seluruh populasi. Analisis data dari sampel nantinya digunakan untuk menggeneralisasikan seluruh populasi.

Jika sampel yang diambil cukup representatif, inferensial (pengambilan keputusan) dan simpulan yang dibuat dari sampel dapat digunakan untuk menggambarkan populasi secara keseluruhan. Metode statistika tentang bagaimana cara mengambil sampel yang tepat dinamakan teknik sampling.

Analisis statistik banyak menggunakan probabilitas sebagai konsep dasarnya. Sedangkan matematika statistika merupakan cabang dari matematika terapan yang menggunakan teori probabilitas dan analisis matematis untuk mendapatkan dasar-dasar teori statistika.

Ada dua macam statistika, yaitu statistika deskriptif dan statistika inferensial. Statistika deskriptif berkenaan dengan deskripsi data, misalnya dari menghitung rata-rata dan varians dari data mentah; mendeksripsikan menggunakan tabel-tabel atau grafik sehingga data mentah lebih mudah “dibaca” dan lebih bermakna. Sedangkan statistika inferensial lebih dari itu, misalnya melakukan pengujian hipotesis, melakukan prediksi observasi masa depan, atau membuat model regresi.

Statistika deskriptif berkenaan dengan bagaimana data dapat digambarkan dideskripsikan) atau disimpulkan, baik secara numerik (misalnya menghitung rata-rata dan deviasi standar) atau secara grafis (dalam bentuk tabel atau grafik), untuk mendapatkan gambaran sekilas mengenai data tersebut, sehingga lebih mudah dibaca dan bermakna.
Statistika inferensial berkenaan dengan permodelan data dan melakukan pengambilan keputusan berdasarkan analisis data, misalnya melakukan pengujian hipotesis, melakukan estimasi pengamatan masa mendatang (estimasi atau prediksi), membuat permodelan hubungan (korelasi, regresi, ANOVA, deret waktu), dan sebagainya.

Metode Statistika
Dua jenis penelitian: eksperimen dan survai

Tujuan umum bagi suatu penelitian berbasis statistika adalah menyelidiki hubungan sebab-akibat, dan lebih khusus menarik suatu simpulan akan perubahan yang timbul pada peubah (atau variabel) respon (peubah dependen) akibat berubahnya peubah penjelas (explanatory variables) (peubah independen). Terdapat dua jenis utama penelitian: eksperimen survei. Keduanya sama-sama mendalami pengaruh perubahan pada peubah penjelas dan perilaku peubah respon akibat perubahan itu. Beda keduanya terletak pada bagaimana kajiannya dilakukan. Suatu eksperimen melibatkan pengukuran terhadap sistem yang dikaji, memberi perlakuan terhadap sistem, dan kemudian melakukan pengukuran (lagi) dengan cara yang sama terhadap sistem yang telah diperlakukan untuk mengetahui apakah perlakuan mengubah nilai pengukuran. Bisa juga perlakuan diberikan secara simultan dan pengaruhnya diukur dalam waktu yang bersamaan pula. Metode statistika yang berkaitan dengan pelaksanaan suatu eksperimen dipelajari dalam rancangan percobaan (desain eksperimen). Dalam survai, di sisi lain, tidak dilakukan manipulasi terhadap sistem yang dikaji. Data dikumpulkan dan hubungan (korelasi) antara berbagai peubah diselidiki untuk memberi gambaran terhadap objek penelitian. Teknik-teknik survai dipelajari dalam metode survei. Penelitian tipe eksperimen banyak dilakukan pada ilmu-ilmu rekayasa, misalnya teknik, ilmu pangan, agronomi, farmasi, pemasaran (marketing), dan psikologi eksperimen.Penelitian tipe observasi paling sering dilakukan di bidang ilmu-ilmu sosial atau berkaitan dengan perilaku sehari-hari, misalnya ekonomi, psikologi dan pedagogi, kedokteran masyarakat, dan industri. dan
Tipe pengukuran
Ada empat tipe pengukuran atau skala pengukuran yang digunakan di dalam statistika, yakni: nominal, ordinal, interval, dan rasio. Keempat skala pengukuran tersebut memiliki tingkat penggunaan yang berbeda dalam riset statistik. Skala nominal hanya bisa membedakan sesuatu yang bersifat kualitatif (misalnya: jenis kelamin, agama, warna kulit). Skala ordinal selain membedakan juga menunjukkan tingkatan (misalnya: pendidikan, tingkat kepuasan). Skala interval berupa angka kuantitatif namun tidak memiliki nilai nol mutlak (misalnya: tahun, suhu dalam Celcius). Sedangkan skala rasio berupa angka kuantitatif yang memiliki nilai nol mutlak.

Teknik-teknik statistika
Beberapa pengujian dan prosedur yang banyak digunakan dalam penelitian antara lain:
Analisis regresi dan korelasi
Analisis varians (ANOVA)
khi-kuadrat
Uji t-Student
Analisis untuk pengujian ini bisa menggunakan berbagai mcm program seperti SPSS, R Project, SPS, Eview, dll.