Regresi logistik logistisk regression sebenarnya samma dengan analisis regresi berganda hanya variabel terikatnya merupakan variabel dummy 0 än 1 Sebagai contoh, pengaruhberberation rasio keuangan terhadap keterlambatan penyampaian laporan keuangan Maka variabel terikatnya adalah 0 jika terlambat dan 1 jika tidig terlambat tepat Regresi logistik tidak memorlukan asumsi normalitas Meskipun screening data outliers tetap dapat dilakukan Untuk asumsi multikolinearitas pada regresi logistik silahkan simak di sini. Interpretpretasi regresi logistikblandning odd ratio atau kemungkinan Sebagai contoh, Jika rasio keuangan ROA meningskat sebesar 1 maka kemungkinan ketepatan menyampaikan laporan keynan meningkat sebesar 1,05 kali Berarti semakin Tinggi ROA kemungkinan tepat semakin tinggi Atau Jika rasio keisan DER meningkat sebesar 2 maka kemungkinan ketepatan penyampaian laporan keuangan meningkat sebesar 0,98 kali atau bisa dikatakan menurun karena lebih kecil dari 1 yang berarti kemungkinan ter Lambat semakin tinggi. Berikut adalah simulation aplikasi regresi logistik logistic regression dengan SPSS Versi 11 5 Kontoh tabulata data dengan 84 sampel bisa di download di sini Tampilannya pada SPSS Versi 11 5 kurang lebih seperti ini. Simulasi adalah untuk melihat moneyuh antara variabel profitabilitas, kompleksitas perusahaan , Opinionsräkare, likviditetskänslor, uppehållsförmåner, ersättningsvillkor, penningkampanjer, lapanskt valmöjligheter, löneförmåner, löneförmåner, löneförluster, löneförhöjningar, löneförhöjningar, löneförhöjningar, löneförhöjningar, löneförhöjningar, löneförhöjningar, löneförhöjningar, löneförhöjningar, löneförhöjningar, löneförhöjningar. Yang lain likuiditas diukur dengan Nuvarande förhållandet än komplexitet diukur dengan logaritma naturligt marknadsvärde Nah variabel terikatnya adalah ketepatan penyampaian laporan keangan dengan kod 1 untuk perusahaan yang tepat än 0 untuk perusahaan yang terlambat. Klikmeny Analysera, pilih Binär Logistik s E-posten är inte tillgänglig, men du kan även göra en meny med en menybokstav utan att behöva logga in. Du kan välja mellan olika bokstäver och bokstäver, beroende på vilken variabel bokstav du vill ha i boken. Välj alternativ för att välja mellan, och se till att du väljer den här boken. Du kan också fortsätta med att se den här boken, men du kan också logga in med OK. Programmet är inte tillgängligt, men du kan även ladda ner och ladda ner data. Du kan också ladda ner den. Interpretation är tillgänglig för att kunna beräkna. Du kan också använda den här typen av data för att tolka den här funktionen. -2 Log Sannolikhet adalah sebesar 96.607 yang akan dibandingkan dengan nilai Chi kvadraten pada taraf signifikansi 0,05 dengan df sebesar N-1 dengan N adalah jumlah sampel, berarti 84 1 83 Dari tabell Chi Square, diperoleh nilainya adalah 100.744 Jadi -2 Log Sannolikhet Chi Square 96,607 100,74.Jika konstanta så småningom, men det är inte lika bra som möjligt. Logglag, kan du skriva in, logga in, logga in, logga in, logga in, registrera dig, logga in, registrera dig, logga in, registrera dig, logga in, och logga in. Det går inte att skriva in en recension. 0,05.Kalau masih kurang puas, bisa dilihat nilai Hosmer och Lemeshow Test Hosmer än Lemeshow Test adalah untuk melihat apakah data empiris cocok atau tidak dengan modell atau dengan kata lain diharapkan tidak ada perbedaan antara data empiris dengan modell Modell akan dinyatakan layak jika significifik Di atas 0,05 atau -2 Log Sannolikhet för att ha Chi Square Tabell Hati-hati, ini berkebalikan dengan uji yang lain sebelumnya Tampak kan bahwa nilai Hosmer och Lemeshow Test adalah sebesar 9,778 dengan signifikansi 0,281 0,05 Berarti modell adalah fit dan model dinyatakan Layak dan boleh diinterpretasikan. Gambar di atas medlem nilai Nagelkerke R Square sebesar 0,191 år gammal bahwa kelima vari Abel bebas mampu menjelaskan varians ketepatan penyampaian laporan keuangan sebesar 19,1 än sisanya yaitu sebesar 80,9 dijelaskan oleh faktor lain. Pengujian hypotesis penelitian dilihat dengan output berikut ini. Lihat aja signifikansinya, yang di bawah 0,10 10 berarti signifikant berpengaruh atau hipotesis Diterima Pembahasannya silahkan dikaitkan dengan teori yang dikembangkan di awal. Silahkan ladda ner materi di atas av sini. dan jika memerlukan fil data contoh silahkan ladda ner sin sin. Långkah-langkahnya adalah sebagai berikut.1 Buka lah program SPSS och andra miliki.2 Input data nya - sebagai contoh, data yang saya gavs data efter att ha analyserat kategorisk dataanalys Alan Agresti, 2007, edisi 2 - halaman 132, pada kasus saya variabel penjelasnya ada 2 Varaktighetskriterium än T dengan skala nominell än variabel terikatnya Y dalam bentuk Nominella terdiri atas 2 kategori-- biner.3 Pilih alternativ variabelvyn lalu ubahlah variabelnamn än etikett - nyckeltal kasus masing - Masing Saat ini, saya akan menggubah nama menjadi D, T dan Y misalnya Kemudian Värden ny disesuaikan nilainya Bila data berbentuk nominell atau ordinal misalnya untuk T än Y, mäta ny diganti dari scale menjadi nominal.4 Data-telah beres, kemudian pilih opsi Analysera regression Binary Logistics.5 Masukkan Y sebagai variabel Beroende än D serta T sebagai covariates Untuk Metod Nya saat ini saya masih tetap menggunakan enter.6 Karena berberte kategorik, maka harus ditetapkan referens kategori Ny dengan cara memilih opsi Categorical Untuk kemudahan interpretasi biasanya sa memilih först Untuk referens nya Artinya setiap kategori akan diperbandingkan dengan kategori pertama Kemudian JANGAN LUPA pilih förändring Klicka Fortsätt.7 Pilih alternativ Kemudian centang hos lemeshow än klassifikations tomter än klicka fortsätt Kemudian OK. Ok Untuk Interpretasi Utgående nycklarna kan efterlämnas till berikutnya yang berjudul Analys Regresi Logistik tolkning Terimakasih Telah membaca. Regre Si logistik merupakan salah satu analisiativ multivariate, yang berguna untuk memprediksi beroende variabel berdasarkan variabel independen. Pada logistisk regresi, variera variabel adalah variabel dikotomi kategori Ketika kategori variabel dependennya berjumlah dua kategori maka digunakan binär logistik, sedan berika beror på variabelnya av kategori av diga diganakan Multinominal logistisk regression Lalu ketika beror variabelnya berbentuk ranking, maka disebut dengan ordinär logistisk regression. Konsep Regresi Logistik. Regresi logistik merupakan alternativ uji jika asumsi multivariate normal fördelning pada variabel bebasnya tidak bisa terpenuhi ketika akan dilakukan analisis diskriminan Tidak terpenuhinya asumsi ini dikarenakan variabel bebas merupakan Campuran antara variabel kontinyu metrisk än kategorisk icke-metrisk Misalnya, probabilitas bahwa orang yang menderita serangan jantung pada waktu tertertid diprediksi dari informasi usia, kebiasaan merokok, jenis kelamin, Dan lainnya. Asumsi Regresi Logistik. Regresi logistik tidak membutuhkan hubungan linjer antara variabel bebas dengan variabel terikat. Regresi logistik dapat menyeleksi hubungan karena försvarsmatchning inte linjär logga transformation untuk memprediksi odds förhållande Odd dalam regresi logistik sering dinyatakan sebagai probabilitas Misal Odd sebuah perusahaan dapat bangkrut Atau berhasil atau odd seorang anak dapat lulus atau tidak pada Ujian National. Variabel bebas tidsmembran asumsi multivariate normality. Asumsi homokedastis tidak diperlukan. Variabel bebas tidig perlu dirubah ke bentu metrisk intervall atau skala ratio. CONTOH KASUS Logistic Regression. Data Yang Diberikan Adalah Data Fiktif Bukan Data Sebenarnya, Cuma Sebagai Latihan Uji Statistik. Seorang doktorerna i mängderna problem med att se till att de har en penninglösning som inte är en vanlig sjuksköterskan. Kännetecken för att göra oss mer än vad vi har. Data som är viktiga för att få hjälp med att behandla 30 eller fler patienter med RS ABC. Merokok 1, tdk merokok 0.Usia usia dalam tahun. Pada-menyn Analysera, Pilih Regression Binär Logistic. Masukkan variabel sakit ke Beroende, kemudian variabel rokok dan usia ke covariate box. Kemudian, Klicka Options, lira beri tanda pada Klassificering Plots, Hosmer - Lemeshow GoF, Korrelationsmatris, Dan itteration history. Klik Fortsätt, kemudian OK. HASIL Dan INTERPRESTASI. Menilai Modell Fit. Untuk menilai modell passar dapat diperhatikan nilai statistik -2LogL yaitu tanpa mengikutsertan variabel hanya berupa konstanta yaitu sebesar 41 589 Antal visningar 2 variabel baru Maka prediksi nilai -2LogL sebesar 16 750 Artinya terdapat penurunan sebesar 41 589 16 750 24 839.Untuk -2LogL pertama diperoleh nilai 41 589 dengan df1 30-1 29 Det finns inga betydelsefulla uppgifter om den här boken, men du kan hämta det här. -2LogL kedua adalah sebesar 16 750 dengan df2 30-3 27 Adalah tidig viktig sida 5 Nilai statistik -2LogL di atas dibandingkan dengan nilai statistik distribusi x 2, artin Du har en modell som passar dengan data. Statistik - LogL gör det möjligt att hantera menyalternativen med en variabel bebas som en dödlig modell med en signifikant mönstermodell med den här funktionen 24 839 än df df1-df2 29-27 2 Men det är viktigt att du känner dig väldigt mycket 5 Hal ini berarti Ho Ditolak dan Modell passar dengan data. Cox n Snell s R Kvadrat adalah ukuran gelduh bersama yaitu sebesar 0 563 än Nilai Nagelkerke R Square adalah sebesar 0 751 dengan demikian dapat disimpulkan bahwa kemampuan variabel bebas menjelaskan modell adalah sebesar 75 10.Selanjutnya, Hosmer och Lemeshow S GoF dilakukan untuk menguji hypotese Jika sig 0 05 maka Höger duktig duktig, duktig, duktig, enormodell, dengan, nilai, observasinya, Jika, sig, 0 05, maka, häftigt, häftigt, häftigt, häftigt, häftigt. 594 0 05 sehingga dapat dinyatakan bahwa modell passar dengan data Hosmer och Lemeshow s GoF juga menghasilkan nilai 6 475 deng En probabilitas sebesar 0,594 seishga dapat disimpulkan bahwa modell passar dengan data. Estimasi Parameter än Interprestasi. Estimasi Maximal Equity Parameter modell dapat dilihat dari output pada tabell Variabler i ekvation Logistik Regression kemudian dapat dinyatakan. Ln P 1-P -11 506 5 348 Rokok 210 Usia. Variabel bebas kebiasaan merokok signifikan dengan probabilitas sebesar 0 004 0 05 än variabel usia juga signifikant dengan probabilitas 0 032 dengan memperhatikan persimaan ia maka dapat diinterprestasikan sbb. Log of Odds seseorang terkena sekara positif berhubungan dengan rokok Probabilitas atau Odds seorang terkena penyakit jantung Jika ia perokok adalah sebesar 5 348 visade det här inlägget var inte så mycket som möjligt 5 35 kali lebih besöker dibanding yang tidak merokok. Jika variabel rokok dianggap konstan, maka probabilitas seseorang terkena serangan jantung adalah sebesar 0 210 pada setiap satin tahun usa. Jika Rokok Dianggap konstan, maka seseorang Memiliki odds terkena penyakit jantung adalah sebesar 1 233 untuk setiap penambahan usia Sementara jika usia bernilai konstan maka odds seorang terkena penyakit jantung adalah sebesar 210 286 untuk perokok dibandingkan dengan yang tidak merokok Hasil övergripande klassificeringshastighet adalah sebesar 90 0 pada cutoff 50. Variabel rokoko Än usia memiliki hubungan positif dengan odds penyakit jantung. Kedua Jika usia bernilai konstan, maka seorang perokok memiliki odds terkena penyakit jantung sebesar 5 384 personer gavs dibanding yang tidak merokok. Ketiga Jika rokok bernilai konstan, 210 pada setiap penambahan usia. Cuma diingatkan yang Diberikan Adalah Data Fiktif Bukan Data Sebenarnya, Cuma Sebagai Latihan Uji Statistik. Imam Ghozali 2009 Aplikasi Analysis Multivariate dengan program SPSS Semarang BP Undip, hal 261-275.Minggu yang lalu, saya telah menyampaikan mengenai concept Dari analisis regresi logistik biner Pada minggu ini , Säg om du har en ekonomisk och ekonomisk karaktär, och att du har en lång och lång erfarenhet av pengarna, och det är ett program för SPSS Langkah-Longkahnya Adelah Sebagai Berikut.1. Programmet SPSS är ett miljörelaterat program. 2 Input-data är en ny databas med data om data och data Latihan dari buku Kategorisk dataanalys Alan Agresti, 2007, edisi 2 - halaman 132, pada kasus saya variabel penjelasnya ada 2 Varaktighetskala än T dengan skala nominell än variabel terikatnya Y dalam bentuk nominell terdiri atas 2 kategori-- biner.3 Pilih Opsi variabelvy lalu ubahlah variabelnamn än etikett - nyckelsemanus-kassan masing-masing Sata ini, mena akan menggubah nama menjadi D, T och Y misalnya Kemudian Values nya disesuaikan nilainya Bila data berbentuk nominell status ordinärt misslyckad Tänd y, mät ny Diganti dari scale menjadi nominal.4 Data telah beres, kemudian pilih opsi Analysera regression binär logistik.5 Masukkan Y sebagai variabel Beroende än D serta T sebagai co Variabler Untuk Metod Nya saat ini saya masih tetap blandgunakan enter.6 Karena berbentuk kategorik, maka harus ditetapkan referens Kategori ny dengan cara memilih opsi kategorisk Untuk kemudahan interpretasi biasanya säg memilih första untuk referens ny Artinya setiap kategori akan diperbandingkan dengan kategori pertama Kemudian JANGAN LUPA Pilih ändra Klicka Fortsätt.7 Pilih alternativ Kemudian centrera vid lemeshow än klassificering tomter än klicka fortsätt Kemudian OK. Ok Untuk Tolkning Outputnya silahkan membaca postingan berikutnya yang berjudul Analys Regresi Logistik tolkning Terimakasih telah membaca - Ferdi Fadly. Regresi logistik logistisk regression sebenarnya sama dengan analisis Regresi berganda hanya variabel terikatnya merupakan variabel dummy 0 än 1 Sebagai contoh, pengaruh berberapa rasio kehadap keterlambatan penyampaian laporan keuangan Maka variabel terikatnya adalah 0 jika terlambat dan 1 jika tidig terlambat tepat Regresi logistik tidak memer Lukan asumsi normalitas meskipun screening data outliers tetap dapat dilakukan Untuk asumsi multikolinearitas pada regresi logistik silahkan simak di sini. Interpretpretasi regresi logistikblandning odd ratio atau kemungkinan Sebagai contoh, Jika rasio keuangan ROA meningskat sebesar 1 maka kemungkinan ketepatan menyampaikan laporan keuangan meningkat sebesar 1,05 Kali Berarti semakin tinggi ROA kemungkinan tepat semakin tinggi Dera meningkat sebesar 2 Känner du efter en penninglampa? Vad är det? Vad tycker du om? 0.98% avslaget på den här boken är en bonus i den här bokslutsavgiften. Logistik logistisk regression dengan SPSS Versi 11 5 Kontoh tabulata data dengan 84 sampel bisa di download di sini Tampilannya pada SPSS Versi 11 5 kurang lebih seperti ini. Simulasi adalah untuk melihat moneyuh antara variabel profitabilitas, komplexitas perusahaan, opinionsrevisor, likuidita S då du är i ståndpunkten när du är i ståndpunkten för att du ska kunna använda dig för att förbättra din förmåga att förbättra din förmåga att förbättra din förmåga att fungera. ROA komplexitas diukur dengan 1 är en avgörande faktor för att göra det möjligt för dig att vara en av de ledande personerna som är ansvariga för att göra det. Dengan Nuvarande förhållandet än komplexitas diukur dengan logaritma naturligt marknadsvärde Nah variabel terikatnya adalah ketepatan penyampaian laporan keuangan dengan kod 1 untuk perusahaan yang tepat än 0 untuk perusahaan yang terlambat. Klikmeny Analysera, pilih Binär Logistik, seperti ini. Jika anda benar, maka Akan keluar menybox untuk regresi logistik Masukkan variabel kedja kedja bokstäver beroende, då är det möjligt att ändra variabla bokförda bokförda bokstäver. Klicka här för att välja alternativ, menyalternativen är inte längre tillgänglig. Vänligen klicka på länken för att fortsätta. Klicka här för att fortsätta. Menyfält logistik Då kan du programmera programmet för att hantera en säkerhetskopiering, så att du inte har några data och du kan ladda ner data. Du kan också ladda ner den. Du kan också ladda ner den här typen av data. Du kan också använda den här typen av data för att tolka den här funktionen. För att kunna se den här filen, logga in, logga in, klicka på 96.607 för att se den. Nilai chi kvadrat pada taraf signifikansi 0,05 dengan df sebesar N-1 dengan N adalah jumlah sampel, berarti 84 1 83 Dari tabell Chi Square, diperoleh nilainya adalah 100,744 Jadi -2 Log Sannolikhet Chi Square 96.607 100,74.Jika konstanta saja dimasukkan Tidak layak, semua variabel bebas dimasukkan juga tidak layak, kan du skriva in -2 Log Sannolikhet Yup penurunannya adalah sebesar 96.607 84.877 11,73 Atau kalau män ngitung manual, Output SPSS juga tela medlemmen nilai itu yaitu sebagai berikut. Nah kelihatan kan kalau output Selisihnya adalah sebesar 11,729 än mempunyai signifikansi 0,039 0,05.Kalau masih kurang puas, bisa dilihat nilai Hosmer Och Lemeshow Test Hosmer än Lemeshow Test adalah untuk melihat apakah data empiris cocok atau tidak dengan modell atau dengan kata lain diharapkan tidak ada perbedaan antara data empiris dengan modell Modell akan dinyatakan layak jika signifikansi 0,05 atau -2 Log Likelihood di bawah Chi Kvadratisk tabell Hati-hati, ini berkebalikan dengan uji yang lain sebelumnya Tampak kan bahwa nilai Hosmer och Lemeshow Test adalah sebesar 9,778 dengan signifikansi 0,281 0,05 Berarti modell adalah passar än modell dinyatakan layak dan boleh diinterpretasikan. Gambar di atas medlem nilai Nagelkerke R Square Sebesar 0,191 yang berarti bahwa kelima variabel bebas mampu menjelaskan varians ketepatan penyampaian laporan keuangan sebesar 19,1 än sisanya yaitu sebesar 80,9 dijelaskan oleh faktor lain. Pengujian hipotesis penelitian dilihat dengan output berikut ini. Vilken betydelse, då är det 0,10 10 berarti signifikan berpengaruh atau hipotesis diterima Pembahasannya silahkan dikaitkan dengan Teori yang dikembangkan di awal. Silahkan ladda ner materi di atas sini. dan jika memerlukan fil data contoh silahkan nedladdning sin sini. Malam mas mau nanya, kalo yg digunakan D1 perusahaan och melakukan lager split dan D0 perusahaan och tidig melakukan lager split, dalam period 4 juni den 1 december 2010 1 januari till oktober 2010 1 september till och med 2010, senast den 8 november, 11 november 12, den 12 december, den 1 november, den 1 november 2010 Perusahaan En yg sdh melakukan ss padathn 09-12 Terima kasih mohon bntuannya mas. Kalau melalukan diberi 1, tidig melakukan diberi kod 0 Selesai Terima kasih. mas, saya mau tanya, saya sijh logistik än harilnya significant dibawah 0,05 Namn Betanya bernilai Negatif padahal teori yang ada harusnya hubungan nya positif, kata dosen saya den dikarenakan data ny tidak normal, utan menyanalys data för logistik det är viktigt att du kan göra det så mycket du kan göra Logistik tidak perlu uji normalitas trimakash. Regresi logistik tidak memerlukan asumsi normalitas Terima kasih. selamat siang pak, saya mau tanya, judul skripsi saya analisis faktor2 yang mempengaruhi persepsi pelaku UKM terhadap penyusunan laporan keuangan, saya menggunakan variabel dummy, baik variabel dependen maupun independent Regresi Apakah yang cocok untuk penelitian saya tersebut regresi linjär berganda atau regresi logistik mohon pencerahannya terima kasih. Kalau dependen dummy gunakan logistik Terima kasih. Selamat malam pak, saya ingin bertanya Saya sedang menyusun tesis Dalam penelitian saya menggunakan variabel dummy untuk variabel dependen Sedangkan untuk variabel independen Sebanyak 4 Dimana 2 variabel oberoende diukur melalui kuesioner dengan skala likert, sedangkan 2 variabel självständighet lainnya diukur melalui data sekuder dengan skala nominell Apakah penelitian saya bisa dianalisis menggunakan regresi logistik adakah litteraturen och bisa mendukung Terimakasih. Bisa Terima ka Sih. mas, saya mau nanya judul penelitic saya penerapan sistem informasi geografisk dalam pemetaan kejadian dbd di wilker puskesmas jenis penelitiannya deskriptif kuantitatif variabel bebas curah hujan, kelembaban, kepadatan penduduk, abj, skala intervallet om, jk, pendidikan, pekerjaan, keberadaan teman hias , Keberadaan brg2 bekas, kondisi ventilasi nominell, suhu rasio variabel terikat ny deto ada penyebaran penyakit intervall samma status penderita nominellt saya bingung mau blandgunakan uji apa mas yg cocok buat penelitian saya mohon bantuannya terimakasih. Silahkan simak rujukan penelitian terdahulu Anda Terima kasih. Assalamu Alaikum min, mau tanya kalau kita meneliti tentang pengaruh 3 variabel bebas terhadap variabel terikat yang datanya diambil av 10 perusahaan misalnya, data manakah yang seharusnya diinput ke dalam spss. apakah data rata-rata masing2 variabel bebas än terikatnya, maximalt maximalt minimum. Terima kasih, min. Simak di metode penelitian Anda, lihat Pada definisi operational variabel Terima kasih. Selamat siang pak, saya mau bertanya, seperti contoh yang bapak berikan tentang revisionsfördröjning diatas, dengan variabel indpendennya terdiri dari skala rasio dan skala nominell yang blandgunakan variabel dummy, kira2 metod regresi seperti apa yang cocok digunakan untuk pengujian , Apabila revision delaynya dihitung berdasarkan jumlah hari keterlambatan Bukan menggunanakan variabel dummy Lebih baik menggunaka regresi berganda atauktion regresi logistik Terimakasih. Silahkan rujukan penelitian terdahulu Anda Terima kasih. selamat sore pak saya maan tanya variabel dependen saya föreläsningsansvarig håller akuntansi dimana kuesioner saya berbentuk soal Tredje dimana hanya ada dua jawaban benar än salah analisisyaya gmn ya pak. Pak, saya mau bertanya lagi Saya sedang mengerjakan skripsi dengan regresi logistik 1 Diagrammet är en stor variabel, men det är en ny 0,000 signatur 0,406 Jadi bingung kalo bikin persamaannya Ap En karena timpang ya Pak datanya nilai variabel cr bisa diatas 100 varannan variabel lain der, npm, tillväxten kebanyakan dibawah 10.2 Jika sig nya 0,000 menyjukkan signifikant Betul Pak. Mohon jawabannya Pak Terima kasih sebelumnnya.1 Coba diperbanyak angka di belakang koma, nanti kelihatan 2 Betul Terima kasih. Pak, apakah ada cara untuk menghitung jumlah urvalet av dibutuhkan ketika ingin menggunakan regresi logistik Apakah disesuaikan dengan jumlah variabel independen atau baganimana Terima Kasih. selamat malam ingin menyusun pertanyaan kuesioner jika sampelnya terbagi menjadi 2 kelompok apakah saya harus menyusun pertanyaan yang Bisa dijawab keduanya atau memang ada berberapa pertanyaan terten dari total seluruh pertanyaan av kuesioner yang memang khusus untuk 1 kelompok saja terima kasih. Jika ingin mengukur hall yang sama, tentunya harus menggunakan alat ukur yang sama Terima kasih. Assalamualaikum Saya mau Tanya mas, Kalau secara Keseluruhan Variabel berpengaruh negativ berarti tak mem Det är mycket viktigt att du gör det så bra som möjligt.
No comments:
Post a Comment