rumus excel statistika pangan

17. FREQUENCY 18. FTEST 19. GOMEAN 20. GROWTH

25. LOGEST 26. MAX dan MAXA 27. MEDIAN 28. MIN dan MINA

29. MODE 30. NEGBINOMDIST 31. NORMDIST 32. NORMINV

33. PEARSON 34. PERCENTILE 35. PERCENTRANK 36. PERMUT

14. EXPONDIST 15. FDIST 16. FORECAST

37. POISSON 38. PROB 39. QUARTILE 40. RANK

41. RSQ 42. SKEW 43. SLOPE 44. SMALL

21. HYPGEOMDIST 22. INTERCEPT 23. LARGE 24. LINEST

45. STANDARDIZE 46. STDEV dan STDEVA 47. STDEVP dan STDEVPA 48. STEYK

49. TDIST 50. TREND 51. TRIMMEAN 52. TTEST

53. VAR dan VARA 54. VARP dan VARPA AVERAGE

55. WEIBULL 56. ZTEST

1. AVEDEV dan AVERAGE

8. COUNT dan COUNTA 9. COUNTBLANK 10. COUNTIF

5. CHITEST 6. CONFIDENCE 7. CORREL

2. AVERAGEA 3. BINOMDIST 4. CHIDIST

11. COVAR 12. CRITBINOM 13. DEVSQ

KLIK PILIHAN ANDA:

20. GROWTH

28. MIN dan MINA

32. NORMINV

36. PERMUT

16. FORECAST

40. RANK

44. SMALL

24. LINEST

48. STEYK

52. TTEST

56. ZTEST

10. COUNTIF

7. CORREL

4. CHIDIST

13. DEVSQ

AVEDEV BERFUNGSI MENGHITUNG NILAI RATA-RATA DEVIASI MUTLAK DARI SATU ARITHMETIC MEANATAU MEAN (NILAI RATA-RATA) DARI SEKUMPULAN DATA (DAPAT BERUPA RANGE ATAU SEL)BENTUK PENULISAN FUNGSI =AVEDEV(NUMBER1;NUMBER2;……)

AVERAGE DIGUNAKAN UNTUK MENCARI NILAI RATA-RATA (MEAN) DARI SEKUMPULAN DATA. BENTUK PENULISAN FUNGSI =AVERAGE(NUMBER1;NUMBER2;……)

UMUR KARYAWAN FUNGSI AVERAGE FUNGSI AVEDEV

DEPARTEMEN A 39 45 37 43 34 43 41 40 =AVERAGE(D12:P12) 3

DEPARTEMEN B 39 41 21 45 25 34 =AVERAGE(D13:P13) 9

98 # Bobls & Wolf## ###98 # Multimedia P### ###98 # MegafTerex 7 ###98 # Safety Kit ## ###98 # Shatter Proof## ###

AVEDEV dan AVERAGE

MENU

98 # The Village A## ###98 ## Redress The 2 ###98 ## Color Inhibito### ###98 # S Score An X 6 ###98 # The mixer too### ###98 # Attack the Vi## ###98 # Watch Dog P 2 ###98 # Killer Tools 8 ###98 # Comanche Je 2 ###98 # Doom II Jewe### ###98 # Simply Accou 4 ###98 # PComm As/4### ###98 # Primortals # ###98 # Act! 1 ###98 # Netscape Nav### ###98 ## Backup Agent 8 ###98 # Landesk Man 1 ###98 # Wall Street I## ###98 # Kai's Power ## ###98 # Jumpstart Pr 2 ###98 # Landesk Virus## ###98 # A-10 Attack ## ###98 # Agent 95 Pr 2 ###98 # Geosafari An### ###98 # MS Visual Ba # ###98 # Now Utilities## ###98 # Cashgraf Bus### ###98 # Omniform # ###98 # Codewright P### ###98 # Computer Cl### ###98 # Partition Mag### ###98 # Conversions ### ###98 # Copstalk ### ###98 # Maplinx ## ###98 # Adobe PageM## ###98 # Alpha Five # ###98 # TechTool Pro # ###98 # Astound Ver### ###98 # 3D F/X ### ###98 # MYOB w/Payr## ###98 # Flashback### ###98 # Navy Strike # ###98 # Golf Digest B # ###98 # Maelstrom### ###98 # Great Invento### ###98 # Netlink ### ###98 # Math Blaster### ###98 # MS Office 97### ###98 # Conversions ### ###98 # Adobe Premi## ###

98 # Adobe Premi## ###98 ## Borland C++## ###98 ## Paradox Upg 4 ###98 ## Visual dBase## ###98 ## Visual dBase 9 ###98 ## Visual dBase 2 ###98 ## Visual dBas### ###98 ## Visual dBase### ###98 # Visual dBase 5 ###98 # Visual dBase### ###98 # Netscape Navi5 ###98 # Hyper Studio ## ###98 # MS Visual Fo # ###98 # Typing Instru # ###98 # Resume Make# ###98 # Family Ties # ###98 # Simulation A### ###98 # Action Assor 5 ###98 # Arcade Assor 5 ###98 # Sports Assor### ###98 # Education As## ###98 # Strategy Ass### ###98 # Robosport### ###98 # First Press### ###98 # Lemmings Do### ###98 # Let's Play Te### ###98 # Word Publish 1 ###98 # Bannermatic # ###98 # Typing Tutor### ###98 # Family Tree M# ###98 # Sesame Stree# ###98 # Key Fonts Pr## ###98 # Adobe Type 1 ###98 # Firewall ## ###98 # Top Secret R 7 ###98 ### Adobe Type # ###98 ### After Dark### ###98 ### After Dark 1 ###98 ### After Dark ## ###98 # Algeblaster P 2 ###98 ### Virtua City 1 ###98 ### Clarion Repor 3 ###98 ### Platinum Clas# ###98 ### Complete Ho### ###98 ### Hits From Sie 9 ###98 ### Game Wizard### ###98 ### Compuworks ### ###98 ### FSL Office 9 # ###98 ### TurboTax w/Q### ###98 ### Megarace Je## ###

98 ### Peter Rabbit # ###98 ### Settlers 2: Mi 2 ###98 ### Family Tree M### ###98 ### Planning You## ###98 ### Mario Teache### ###98 ### MP Magic: Th### ###

BERFUNGSI MENGHITUNG NILAI RATA-RATA DEVIASI MUTLAK DARI SATU ARITHMETIC MEANATAU MEAN (NILAI RATA-RATA) DARI SEKUMPULAN DATA (DAPAT BERUPA RANGE ATAU SEL)

DIGUNAKAN UNTUK MENCARI NILAI RATA-RATA (MEAN) DARI SEKUMPULAN DATA.

FUNGSI AVEDEV

=AVEDEV(D12:P12)

=AVEDEV(C13:L13)

FUNGSI MENGHITUNG NILAI RATA-RATA DARI SEKUMPULAN DATA (DAPAT BERUPARANGE ATAU SEL). DATA DAPAT BERUPA ANGKA,TEKS DAN NILAI LOGIKA.

BENTUK PENULISAN FUNGSI : =AVERAGEA(VALUE1;VALUE2;……)

TUJUAN EKSPOR NILAI EKSPOR (juta rupiah)

(NEGARA) 2003 2004

JEPANG 32,500 34,500 KOREA SELATAN 27,950 29,700

BELANDA 17,900 18,100 JERMAN 7,450 7,460 KANADA 6,900 7,100

AFRIKA SELATAN 3,750 TIDAK ADA DATAAMERIKA SERIKAT 41,500 51,500

AVERAGE 19,707 24,727 =AVERAGE(D11:D17)

AVERAGEA 19,707 21,194 =AVERAGEA(D11:D17)

AVERAGEA

MENU

MENGHITUNG NILAI RATA-RATA DARI SEKUMPULAN DATA (DAPAT BERUPARANGE ATAU SEL). DATA DAPAT BERUPA ANGKA,TEKS DAN NILAI LOGIKA.

FUNGSI MENGHASILKAN DISTIBUSI PROBABILITAS BINOMIAL YAITU PELUANG DARIPOPULASI YANG MEMILIKI DUA KATEGORI, DIMANA SETIAP KEJADIAN BER-SIFAT INDEPENDEN DAN MEMPUNYAI PELUANG WAKTU YANG TETAP.

BENTUK PENULISAN FUNGSI

=BINOMDIST(NUMBER_S;TRIALS;PROBABILITY_S;CUMULATIVE)

KEBERHASILANPERCOBAAN

PROBABILITAS KUMULATIF BINOMDIST (hasil)PERCOBAAN SUKSES (LOGIKA) ANGKA PERSENNUMBER_S TRIALS PROBABILITY_S CUMULATIVE BINOMDIST (RESULT

5 25 0.1 1 0.966600 96.7%9 10 0.5 0 0.009766 1.0%

=BINOMDIST(B14;C14;D14;E14)

BINOMDIST MENU

=BINOMDIST(B14;C14;D14;E14)

FUNGSI MENGHASILKAN PROBABILITASDARI DISTRIBUSI KAI KUADRAT

BENTUK PENULISAN FUNGSI=CHIDIST(X;DEG_FREEDOM)

X DEG_FREEDOM RESULT0.001 1 0.975 =CHIDIST(B11;C11)1.500 5 0.9135.200 15 0.990

36.000 22 0.03025.000 40 0.969

CHIDIST

NILAI OBSERVASI

DERAJAT KEBEBASAN

CHIDIST (HASIL)

MENU

FUNGSI UNTUK PENGUJIAN INDEPENDEN YANG MENGHASILKAN NILAI DARI DISTRIBUSI KAI KUADRAT UNTUK STATISTIK DAN DERAJAT BEBASYANG SESUAI.


=CHITEST(ACTUAL_RANGE;EXPECTED_RANGE)

Responden Total CHITEST

Wanita Pria (HASIL)

Menerima 93 70 163 0.02071871

Menentang 87 32 119 =CHITEST(D13:E15;D20:E22)

Tidak Memberikan Pendapat 12 6 18

Totals 192 108 300

Rasio HarapanWanita Pria

Menerima 104.32 58.68Menentang 76.16 42.84

Tidak Memberikan Pendapat 11.52 6.48

CHITEST

MENU

FUNGSI MENGHASILKAN INTERVAL KONFIDEN (RANGE PADA SUATUSISI DARI RATA-RATA SAMPEL) UNTUK RATA-RATA POPULASI.

BENTUK PENULISAN FUNGSI=CONFIDENCE(ALPHA;STANDAR_DEV;SIZE)

ALFA STANDAR DEVIASI UKURAN CONFIDENCEALPHA STANDARD_DEV SIZE HASIL

0.05 286.32 14 149.98 =CONFIDENCE(B12;C12;D12)

OBSERVASILampung 570 RATA-RATABanten 575 736.07Jakarta 1,450 Bogor 575 Bandung 670 Cirebon 600 586.09 Tegal 575 Purwokerto 625 Cilacap 570 Jogjakarta 985 886.05 Solo 650 Semarang 705 Kudus 505 Surabaya 1,250

CONFIDENCE

INTERVAL TERENDAH

INTERVAL TERTINGGI

MENU

FUNGSI MENGHASILKAN KOEFISIEN KORELASI (UKURAN YANG DIGUNAKANUNTUK MENENTUKAN TINGKAT KERATAAN HUBUNGAN LINIERANTARA DUA VARIABEL) DARI RANGE ARRAY1 DAN ARRY2.

BENTUK PENULISAN FUNGSI=CORREL(ARRAY1;ARRAY2)

CABANG PROMOSI PENDAPATAN KORELASI 0.7798781 77.99%JAKARTA 27.50 312.00 =CORREL(C12:C25;D12:D25)BOGOR 19.00 185.00 BANDUNG 20.75 245.00 CIREBON 20.00 179.75 TEGAL 17.50 148.50 SEMARANG 22.00 287.00 JOGJA 25.00 215.00 SOLO 17.50 168.00 PURWOKERTO 17.50 187.00 MADIUN 21.00 214.00 KEDIRI 20.00 217.75 SURABAYA 30.00 298.50 MALANG 25.00 215.00 DENPASAR 17.00 210.00

CORREL

MENU

COUNT BERFUNGSI UNTUK MENGHITUNG BANYAK DATA NUMERIK DALAM SUATU RANGE DATA

COUNTA BERFUNGSI UNTUK MENGHITUNG BANYAKSELURUH DATA (KECUALI SEL KOSONG) DALAM SUATU RANGE DATA.

BENTUK PENULISAN FUNGSI=COUNT(VALU1;VALUE2;….)

=COUNTA(VALUE1;VALUE2;….)

DATA COUNT1478 8145012451415 COUNTA

3210-1 111245

1250-212543124

3514-34580

COUNT dan COUNTA

MENU

FUNGSI MENGHITUNG JUMLAH ATAU BANYAKNYA SEL KOSONG YANG TERDAPAT DALAM SUATURANGE DATA.

BENTUK PENULISAN FUNGSI=COUNTBLANK(RANGE)

NEGARA 2004 2005 PERUBAHANAustralia 7,500.00 10,000.00 33% =IF(OR(ISTEXT(C11);ISBLANK(C11));"";(D11-C11)/C11)Kanada 5,750.00 5,250.00 -9%Malaysia 5,000.00 Jepang 4,500.00 5,625.00 25%Korea 4,750.00 4,700.00 -1%Meksiko 8,751.00 9,458.00 8%Spanyol 750.00 2,100.00 180%Saudi Arabia 6,750.00 8,254.00 22%Solomon baru 290.00 Amerika 12,500.00 14,250.00 14%

COUNTBLANK 1 0 0 =COUNTBLANK(E11:E20)

COUNTBLANK

MENU

MENGHITUNG JUMLAH ATAU BANYAKNYA SEL KOSONG YANG TERDAPAT DALAM SUATU

=IF(OR(ISTEXT(C11);ISBLANK(C11));"";(D11-C11)/C11)

YANG TELAH DITETAPKAN.

BENTUK PENULISAN FUNGSI =COUNTIF(RANGE;CRITERIA)

PROSES SELEKSI TANGGAL 29 Mei 2016

No. Pelamar Tgl Lahir Usia Pendidikan IP1 Agung Pramujo 21-08-1970 46 tahun S1 3.002 Erlina Susanti 20-05-1969 47 tahun S1 2.753 Rochmat Supriyadi 30-07-1975 41 tahun D3 2.804 Kristiana Yuswarini 20-12-1977 39 tahun D3 3.205 Wedi Kuntarto 18-09-1969 47 tahun S1 3.706 Hendro Istiyanto 10-04-1970 46 tahun D3 2.707 Triyadi Ariyanti 25-09-1969 47 tahun S1 3.208 Windiarto 13-01-1968 48 tahun S1 3.099 Abdurahman 10-02-1973 43 tahun D3 2.80

10 Turino 07-02-1975 41 tahun D3 3.05

Keterangan Jumlah Pelamar 10 orang Melampirkan Daftar Nilai 10 orang Pendidikan D3 5 orang Pendidikan S1 5 orang =COUNTIF(F12:F21;"S1") Mengikuti Tes Tahap II 4 orang Ditolak 6 orang

COUNTIFFUNGSI UNTUK MENGHITUNG JUMLAH SEL YANG TERDAPAT DALAM SUATU RANGE SESUAI DENGAN KRITERIA

MENU

Kode KeteranganMK Tes Tahap IIMK DitolakST DitolakST DitolakMK Tes Tahap IIMK DitolakMK Tes Tahap IIMK Tes Tahap IIMK DitolakST Ditolak

UNTUK MENGHITUNG JUMLAH SEL YANG TERDAPAT DALAM SUATU RANGE SESUAI DENGAN KRITERIA

FUNGSI MENGHASILKAN KOEFISIEN VARIASI ATAU UKURAN VARIASI RELATIF

BENTUK PENULISAN FUNGSI=COVAR(ARRAY1;ARRAY2)

NAMA TINGGI BERAT BADAN COVAR Johan 169 cm 65.00 kg 26.69Fauzi 170 cm 63.00 kg =COVAR(C9:C14;D9:D14)Bismoko DW 194 cm 70.00 kg Indri 167 cm 54.00 kg Indro 172 cm 67.00 kg M Syukri 171 cm 72.00 kg

RATA-RATA 173.83 cm 65.17 kg

COVAR

MENU

FUNGSI MENGHITUNG NILAI TERKECIL PADA JUMLAH PERCOBAAN DISTRIBUSIBINOMIAL. DIMANA DISTRIBUSI KUMULATIF BINOMIAL LEBIH BESAR ATAU SAMA DENGAN KRITERIA NILAI.

BENTUK PENULISAN FUNGSI=CRITBINOM(TRIALS;PROBABILITY_S;ALPHA)

PERCOBAAN PROBABILITAS ALFA

TRIALS PROBABILITY ALPHA RESULT10 0.75 0.95 10.00 =CRITBINOM(B12;C12;D12)

10 0.75 0.80 9.0020 0.85 0.95 19.0020 0.85 0.80 18.0040 0.50 0.95 25.0040 0.50 0.80 23.00

100 0.75 0.95 82.00100 0.75 0.80 79.00

CRITBINOM

CRITBINOM (HASIL)

MENU

FUNGSI MENGHASILKAN JUMLAH KUADRAT DEVIASI DARI NILAI RATA-RATAYANG TERDAPAT PADA SEKELOMPOK DATA.


=DEVSQ(NUMBER1;NUMBER2;…..)

OBSERVASI

Medan 78 5.20 27.04 72.80 4489.6Lampung 60 -12.80 163.84 =DEVSQ(C10:C19)Jakarta 125 52.20 2724.84Bandung 60 -12.80 163.84Semarang 57 -15.80 249.64Jogjakarta 62 -10.80 116.64Solo 53 -19.80 392.04Surabaya 79 6.20 38.44Denpasar 60 -12.80 163.84Makassar 94 21.20 449.44

JUMLAH 0.00 4489.60

DEVSQ

SIMPANGAN RATA-RATA

SIMPANGAN KUADRAT

RATA-RATA

DEVSQ (HASIL)

MENU

FUNGSI MENGHASILKAN DISTRIBUSI EKSPONENSIAL (EXPONENTIAL DISTRIBUTION)


=EXPONDIST(X;LAMBDA;CUMULATIVE)

X RATA-RATA LAMBDA CUMULATIVE EXPONDIST (HASIL)

5 30 0.5 1 0.9179

5 30 0.5 0 0.0410

=EXPONDIST(B11;D11;E11)

Fungsi Distribusi Kumulatif (ketika kumulatif adalah TRUE)

Fungsi Densiti Probabilitas (ketika kumulatif adalah FALSE)

EXPONDIST

Menit-menit untuk melayani

pelanggan berikutnya

Rata-rata pelanggan yang terlayani dalam

1 Jam

Pelanggan per menit

Logika TRUE atau FALSE

Probabilitas selama 5 menit untuk melayani pelanggan berikutnya.

MENU

MENGHASILKAN DISTRIBUSI EKSPONENSIAL (EXPONENTIAL DISTRIBUTION)

FUNGSI MENGHITUNG NILAI PROBABILITAS DISTRIBUSI F.


=FDIST(X;DEG_FREEDOM1;DEG_FREEDOM2)

PERGURUAN TINGGINILAI UJIAN MASUK JUNIOR SENIOR X FDIST

525 515 6.00 0.0272490 505 =FDIST(F10;C18;D18)360 550510 475485 500

510525

UKURAN SAMPEL 5 7DERAJAT KEBEBASAN 4 6

FDIST

MENU

FUNGSI MENGHITUNG NILAI PREDIKSI DALAM SUATUPERSAMAAN TREND.


=FORECAST(X;KNOW_Y'S;KNOW_X'S)

NILAI PENJUALAN X

X 2004 2005 2006 2007

Y 875,980 898,750 945,550 976,330

=FORECAST(F10;C11:E11;C10:E10)

FORECAST

MENU

FUNGSI MENYAJIKAN DISTRIBUSI FREKUENSI DARI SEKUMPULAN DATA

BENTUK PENULISAN FUNGSI=FREQUENCY(DATA_ARRAY;BINS_ARRAY)

NILAI UJIAN HURUF NILAI FREKUENSISISWA NILAI 0 0 ={(FREQUENCY(C10:C20;F9:F13)}

Joko 87 F 59 1Erik 69 D 73 2Indri 94 C 85 4Ami 69 B 95 3Yan 74 A 1Johan 85Dedi 80Prabowo 83Heru 96Riyanto 88Hendra 55

FREQUENCY

MENU

={(FREQUENCY(C10:C20;F9:F13)}

FUNGSI MENGHITUNG F HITUNG DARI SEKELOMPOK DATA.

BENTUK PENULISAN FUNGSI=FTEST(ARRAY1;ARRAY2)

PENJUALAN WIL A WIL B FTEST (hasil)Januari 1450 1350 0.786668832Maret 1247 1157 =FTEST(C9:C14;D9:D14)Mei 1020 1450Juli 985 980 F-Test Two-Sample for Variances

September 1780 1690November 1450 1070 Variable 1

Mean 1322

RATA-RATA 1322 1283 Variance 90586Observations 6df 5F 1.2901017572P(F<=f) one-tail 0.3933344156F Critical one-tail 5.0503290577

FTEST

MENU

Variable 21282.833333370216.166667

65

FUNGSI MENGHITUNG GEOMETRIC MEAN (RATA-RATA UKUR) DARISEKUMPULAN DATA BERNILAI POSITIF YANG TERSIMPANDALAM SUATU RANGE ATAU ARRAY.

BENTUK PENULISAN FUNGSI=GEOMEAN(NUMBER1;NUMBER2;….)

TAHUN SUKU BUNGA RATA-RATA

1998 5.50 6.47 =AVERAGE(C11:C19)

1999 6.00

2000 6.25 GEOMEAN

2001 5.75 6.44 =GEOMEAN(C11:C19)

2002 6.00

2003 7.00

2004 7.25

2005 7.00

2006 7.50

GEOMEAN

MENU


=GROWTH(KNOWN_Y'S;KNOWN_X'S;NEW_X'S;CONST)

PENJUALANNILAI Y 850,750 925,050 1,050,000

NILAI X 2001 2002 2003

NILAI X YANG BARU 2001 2002 2003 2004 2005

KONSTANTA 1(TRUE atau FALSE)

GROWTH (hasil) 844,679 938,395 1,042,507 1,158,171 1,286,668 (nilai Y - baru)

GROWTHFUNGSI : MENGHITUNG NILAI PADA TREND EKSPONENSIAL.

MENU

FUNGSI MENGHITUNG NILAI DISTRIBUSI HYPERGEOMETRIC.


=HYPGEOMDIST(SAMPLE_S;NUMBER_SAMPLE;POPULATION_S;NUMBER_POP)

SAMPEL YANG JUMLAH SAMPEL JML POPULASI JUMLAH DATABERHASIL YANG DIAMBIL YANG BERHASIL POPULASI (hasil)SAMPLE_S NUMBER_SAMPLE POPULATION_S NUMBER_POP RESULT

1 5 4 52 0.2994736356=HYPGEOMDIST(B11;C11;D11;E11)

HYPGEOMDIST

HYPGEOMDIST RESULT

MENU

FUNGSI MENGHASILKAN TITIK POTONG GARIS REGRESI LINIER BERDASARKAN DATA VARIABELBEBAS DAN VARIABEL TIDAK BEBAS.

BENTUK PENULISAN FUNGSI=INTERCEPT(KNOW_Y'S;KNOW_X'S)

NILAI X INTERCEPT1 2 3 819966.666667

NILAI Y 853,250 875,900 914,500 =INTERCEPT(C11:E11;C10:E10)

INTERCEPT

1 2 3820,000

830,000

840,000

850,000

860,000

870,000

880,000

890,000

900,000

910,000

920,000

Chart Title

MENU

MENGHASILKAN TITIK POTONG GARIS REGRESI LINIER BERDASARKAN DATA VARIABEL

=INTERCEPT(C11:E11;C10:E10)

1 2 3820,000

830,000

840,000

850,000

860,000

870,000

880,000

890,000

900,000

910,000

920,000

Chart Title

SEKIAN) PADA SEKELOMPOK DATA

BENTUK PENULISAN FUNGSI=LARGE(ARRAY;K)

NoProduksi Tanaman Rangking ke-

Lokasi Pembibitan Batang 11 Depok 18,500 2 Cibubur 25,750 Hasil Produksi3 Cimanggis 14,650 31,5004 Srengseng Sawah 13,540 =LARGE(D11:D22;F10)5 Ragunan 16,750 6 Ciputat 11,400 7 Cipondoh 12,500 8 Pondok Gede 18,750 9 Bintara 31,500

10 Bulakkapal 9,500 11 Tambun 21,500 12 Cikarang 8,400

Jumlah 202,740

LARGEFUNGSI : MENAMPILKAN DATA DENGAN URUTAN NILAI TERBESAR KE-N (KE-

MENU

FUNGSI MENGGUNAKAN METODE KUADRAT TERKECIL YANG MENGHASILKAN GARIS LURUS DAN MENGHASILKANARRAY YANG MENENTUKAN GARIS TERSEBUT.

BENTUK PENULISAN FUNGSI=LINEST(KNOW_Y'S;KNOW_X'S;CONST;STATS)

BULAN PRODUKSI LINEST (hasil)(X) (Y) M Coefficient Constant b1 1,075 82.9895104895 956.6515151515 {=LINEST(C11:C22;B11:B22;TRUE)}2 1,125 {=LINEST(C11:C22;B11:B22;TRUE)}3 1,000 4 1,300 5 1,425 6 1,505 7 1,600 8 1,750 9 1,698

10 1,750 11 1,800 12 1,925

LINEST

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 120

500

1,000

1,500

2,000

2,500

MENU

MENGGUNAKAN METODE KUADRAT TERKECIL YANG MENGHASILKAN GARIS LURUS DAN MENGHASILKAN

{=LINEST(C11:C22;B11:B22;TRUE)}

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 120

500

1,000

1,500

2,000

2,500

FUNGSI MENGHASILKAN KURVA EKSPONENSIAL YANG TEPAT DENGAN DATA DAN MENGHASILKAN SUATU ARRAY YANGMENENTUKAN KURVA TERSEBUT.

BENTUK PENULISAN FUNGSI=LOGEST(KNOW_Y'S;KNOW_X'S;CONST;STATS)

BULAN PRODUKSI LOGEST (hasil)(X) (Y) M Coefficient Constant b1 625 1.2669120 468.490903662 6903 8504 14505 16256 1760

LOGEST

0 1 2 3 4 5 6600

800

1000

1200

1400

1600

1800

MENU

MENGHASILKAN KURVA EKSPONENSIAL YANG TEPAT DENGAN DATA DAN MENGHASILKAN SUATU ARRAY YANG

0 1 2 3 4 5 6600

800

1000

1200

1400

1600

1800

MAX BERFUNGSI UNTUK MENAMPILKAN NILAI TERBESAR (MAKSIMUMYANG TERDAPAT DALAM SUATU ATAU BEBERAPA RANGE DATA.

MAXA MENAMPILKAN NILAI TERBESAR DARI SEKELOMPOK DATA TANPAMENGABAIKAN DATA JENIS TEKS DAN LOGIKA.

BENTUK PENULISAN FUNGSI=MAX(NUMBER1;NUMBER2;….)

=MAXA(VALUE1;VALUE2;….)

DATA MAX MAXA0.10 1.00 =MAX(B13:B21) 1.00 =MAXA(B13:B21)0.850.41 COUNT COUNTA0.70 9 90.990.07

10.750.00

MAX dan MAXA

MENU

FUNGSI MENGHITUNG NILAI MEDIAN DARI SEKELOMPOK DATA.

BENTUK PENULISAN FUNGSI=MEDIAN(NUMBER1;NUMBER2;….)

DATA MEDIAN900 1300 =MEDIAN(B9:B19)

1250765

1450 MEAN1250 1327 =AVERAGE(B9:B19)130016451420154012001875

MEDIAN

MENU

MIN BERFUNGSI UNTUK MENAMPILKAN NILAI TERKECIL (MINIMUMYANG TERDAPAT DALAM SUATU ATAU BEBERAPA RANGE DATA.

MINA MENAMPILKAN NILAI TERKECIL DARI SEKELOMPOK DATA TANPAMENGABAIKAN DATA JENIS TEKS DAN LOGIKA.

BENTUK PENULISAN FUNGSI=MIN(NUMBER1;NUMBER2;….)

=MINA(VALUE1;VALUE2;….)

KARYAWAN ABSEN MIN MINAJoko 6 2 0Irawan 2 =MIN(C13:C23) =MINA(C13:C23)Indri 4Deni 7Dian 3Iwan 5Jose kosongMariana 9Tanti 5Teguh 8Riyanto 9

MIN dan MINA

MENU

FUNGSI MENAMPILKAN NILAI YANG PALING SERING MUNCUL DALAM SUATU ARRAY ATAU RANGE DATA.

BENTUK PENULISAN FUNGSI=MODE(NUMBER1;NUMBER2;….)

SERING MUNCULDATA 1 4 2 4 3 3 3 3DATA 2 2 5 4 5 3 3 3 5 5 5

=MODE(C11:K11)

MODE

MENU

FUNGSI MENGHASILKAN DISTRIBUSI BINOMIAL NEGATIF.

BENTUK PENULISAN FUNGSI=NEGBINOMDIST(NUMBER_F;NUMBER_S;PROBABILITY_S)

ANGKA DATA YANG PROBABILITAS NEGBINOMDIST KEGAGALAN DIHARAPKAN SUKES DARI SUKSES ANGKA PERSENNUMBER_F NUMBER_S PROBABILITY_S NEGBINOMDIST RESULT

10 3 0.25 0.058073 5.8%10 5 0.25 0.055049 5.5%

=NEGBINOMDIST(B12;C12;D12)

NEGBINOMDIST

MENU

FUNGSI MENGHASILKAN DISTRIBUSI KUMULATIF NORMAL UNTUK RATA-RATA DAN STANDAR DEVIASI TERTENTU.


=NORMDIST(X;MEAN;STANDR_DEV;CUMULATIVE)

NILAI OBSERVASI/ RATA-RATA STANDARKUMULATIF

NORMDIST

YG DICARI DISBS DISTRIBUSI DEVIASI (hasil)

X MEAN STANDR_DEV CUMULATIVE RESULT60 70.3 11.1 1 0.1769651759

=NORMDIST(B12;C12;D12;E12)

Masa pakai 60 84 62 57perlengkapan 70 57 53 74(dalam bulan) 55 69 78 79

62 58 75 8473 81 90 6789 77 61 72

NORMDIST

MENU

FUNGSI MENGHITUNG INVERSE DARI DISTRIBUSI KUMULATIF NORMAL.

BENTUK PENULISAN FUNGSI=NORMINV(PROBABILITY;MEAN;STANDAR_DEV)

PROBABILITAS RATA-TATASTANDAR NORMINV DEVIASI (hasil

PROBABILITY MEAN STANDAR_DEV RESULT0.6 70.3 11.1 73

=NORMINV(B11;C11;D11)

Masa pakai 60 84 62 57perlengkapan 70 57 53 74(dalam bulan) 55 69 78 79

62 58 75 8473 81 90 6789 77 61 72

NORMINV

MENU


=PEARSON(ARRAY1;ARRAY2)

CABANG PROMOSI PENDAPATANJAKARTA 27.50 312.00 BOGOR 19.00 185.00 BANDUNG 20.75 245.00 CIREBON 20.00 179.75 TEGAL 17.50 148.50 SEMARANG 22.00 287.00 JOGJA 25.00 215.00 SOLO 17.50 168.00 PURWOKERTO 17.50 187.00 MADIUN 21.00 214.00 KEDIRI 20.00 217.75 SURABAYA 30.00 298.50 MALANG 25.00 215.00 DENPASAR 17.00 210.00

PEARSON (KORELASI) 0.77987808 77.99%=PEARSON(C9:C22;D9:D22)

PEARSONFUNGSI: MENGHITUNG KOEFISIEN KORELASI PEARSON

MENU

BENTUK PENULISAN FUNGSI=PERCENTILE(ARRAY;K)

PERUSAHAAN PRICE EARNINGS RATIO K value PERCENTILE1 12 x (percentile #) (hasil)2 7 x 0.7 23.43 8 x =PERCENTILE(C9:C20;E10)4 14 x 5 16 x 6 17 x 7 20 x 8 22 x 9 24 x

10 27 x 11 30 x 12 32 x

PERCENTILEFUNGSI: MENGHITUNG NILAI PERSENTIL KE-N DARI SEKELOMPOK DATA.

Price earnings ratio dari 70% perusahaan lebih kecil dari 23.4 dan sisanya sebesar 30% lebih besar dari 23.4

MENU

BENTUK PENULISAN FUNGSI=PERCENTRANK(ARRAY;X;SIGNIFICANCE)

PERUSAHAAN PRICE EARNINGS RATIO X value PERCENTRANK1 12 x (earnings ratio) (hasil)2 7 x 20 0.54545454553 8 x =PERCENTRANK(C9:C20;E10)

4 14 x 5 16 x 6 17 x 7 20 x 8 22 x 9 24 x

10 27 x 11 30 x 12 32 x

PERCENTRANKFUNGSI : MENGHITUNG RANKING DALAM SATUAN PERSENTASE DARI SEKELOMPOK DATA

Sekitar 55% dari perusahaan yang ada, memiliki price-earnings ratio di bawah 20 dan sisanya sebesar 45% perusahaan lainnya memiliki price-earning ratio di atas 20.

MENU

FUNGSI MENGHITUNG PERMUTASI DARI SEKELOMPOK DATA

BENTUK PENULISAN FUNGSI=PERMUT(NUMBER;NUMBER_CHOSEN)

JUMLAH OBYEK 10 PERMUTASI 5,040OBYEK SETIAP PERMUTASI 4 =PERMUT(D8;D9)

PERMUT

MENU

FUNGSI MENGHASILKAN DISTRIBUSI POISSON YANG BERHUBUNGAN DENGAN VARIABEL ACAK DISKRIT (DISCRETE).


=POISSON(X;MEAN;CUMULATIVE)

PERCOBAAN MEAN CUMULATIVE POISSON

X RATA-RATA KUMULATIF HASIL

10 1 0 1.01378E-07 =POISSON(B11;C11;D11)

10 1 0 1.0137771E-007 =POISSON(B12;C12;D12)

POISSON

MENU

FUNGSI MENGHITUNG NILAI PROBABILITAS KELOMPOKDATA DENGAN BATASAN ATAS DAN BAWAH.


=PROB(X_RANGE;PROB_RANGE;LOWER_LIMIT;UPPER_LIMIT)

X-RANGE PROB_RANGE BATAS BAWAH0 0.029 21 0.0452 0.095 BATAS ATAS3 0.150 54 0.2005 0.250 PROBABILITAS6 0.100 0.69507 0.065 =PROB(B10:B19;C10:C19;E10;E13)8 0.0409 0.026

PROB

MENU

FUNGSI MENGHITUNG NILAI KUARTIL DARI SEKELOMPOK DATA.BENTUK PENULISAN FUNGSI

=QUARTILE(ARRAY;QUART)

Price-Earnings Ratio QUARTILE Perusahaan (Array) QUART (hasil)

1 12 0 1 13.52 7 1 =QUARTILE(C10:C21;E10)3 8 24 14 35 16 46 177 208 229 24

10 2711 3012 32

QUARTILE

MENU

FUNGSI MENENTUKAN RANKING DARI SEKELOMPOK DATA

BENTUK PENULISAN FUNGSI=RANK(NUMBER;REF;ORDER)

No. Mhs Nama MahasiswaMata Kuliah

Pancasila Agama Ekonomi Matematika Manajemen05EA001 Andre Wijaya 87 90 87 91 9405EA002 Puji Nugroho 89 87 90 87 8905EA003 Adriana Nuralisa 90 90 89 88 8805EA004 Bambang Riyadi 88 92 87 94 8905EA005 Johansyah 90 87 94 96 9005EA006 Amirudin 92 90 88 86 9005EA007 Linda Fitriana 87 87 94 90 9105EA008 Triyadi Ariyanti 93 94 96 96 9705EA009 Hendro Yulinar 87 87 82 87 8705EA010 Budi Novianto 91 87 88 90 89

RANK

MENU

Mata Kuliah Rata-Ranking

Keuangan Komputer rata89 92 90.00 5 94 91 89.57 6 87 91 89.00 8 94 96 91.43 2 87 91 90.71 4 89 87 88.86 9 94 94 91.00 3 96 97 95.57 1 91 86 86.71 10 89 91 89.29 7

=RANK(K19;$K$10:$K$19;0)

FUNGSI MENGHITUNG KUADRAT DARI KOEFISIEN PEARSON

BENTUK PENULISAN FUNGSI=RSQ(KNOW_Y'S;KNOWN_X'S)

PENJUALAN RSQ (hasil)NILAI X 2004 2005 2006 0.8953009942NILAI Y 850,750 902,500 915,750 =RSQ(C10:E10;C9:E9)

RSQ

MENU

FUNGSI MENGHITUNG NILAI SKEWNESS DARI SEKELOMPOK DATA

BENTUK PENULISAN FUNGSI=SKEW(NUMBER1;NUMBER2;….)

OBSERVASI SKEW (hasil)Medan 78 1.6182452034 =SKEW(C9:C22)

Lampung 60Jakarta 125Bandung 60Semarang 57Jogjakarta 62Solo 53Surabaya 79Denpasar 60Makassar 94Manado 78Batam 69Riau 78Padang 80

SKEW

MENU

FUNGSI MENGHITUNG SLOPE DARI PERSAMAAN REGRESI.

BENTUK PENULISAN FUNGSI=SLOPE(KNOWN_Y'S;KNOWN_X'S)

SALESNILAI X 2001 2002 2003 2004 2005NILAI Y 830,500 875,000 917,500 964,750 1,057,500

SLOPE (hasil) 54,375 =SLOPE(C10:G10;C9:G9)

SLOPE

MENU

SEKIAN PADA SEKELOMPOK DATABENTUK PENULISAN FUNGSI

=SMALL(ARRAY;K)

NoProduksi Tanaman Nilai Terkecil ke-

Lokasi Pembibitan Batang 11 Depok 18,500 2 Cibubur 25,750 Hasil Produksi3 Cimanggis 14,650 8,400

4 Srengseng Sawah 13,540 =SMALL(D11:D22;F10)

5 Ragunan 16,750

6 Ciputat 11,400

7 Cipondoh 12,500

8 Pondok Gede 18,750

9 Bintara 31,500

10 Bulakkapal 9,500

11 Tambun 21,500

12 Cikarang 8,400

Jumlah 202,740

SMALLFUNGSI : MENAMPILKAN DATA DENGAN URUTAN NILAI TERKECIL KE-N (KE-

MENU

FUNGSI MENGHITUNG NILAI Z/STANDARISASI DARI FUNGSI DENSITASDISTRIBUSI NORMAL.

BENTUK PENULISAN FUNGSI=STANDARDIZE(X;MEAN;STANDARD_DEV)

NILAI OBSERVASI RATA-RATA STANDAR DEVIASI STANDARDIZEX MEAN STANDARD_DEV (HASIL)

600 736 286.32 -0.4752357798=STANDARDIZE(B11;C11;D11)

OBSERVASILampung 570 Banten 575 Jakarta 1,450 Bogor 575 Bandung 670 Cirebon 600 Tegal 575 Purwokerto 625 Cilacap 570 Jogjakarta 985 Solo 650 Semarang 705 Kudus 505 Surabaya 1,250

STANDARDIZE

MENU

STDEV BERFUNGSI UNTUK MEMPERKIRAKAN STANDAR DEVIASI BERDASARKAN PADA SUATU SAMPEL TERTENTU.

STDEVA BERFUNGSI UNTUK MEMPERKIRAKAN STANDAR DEVIASI BERDASARKAN PADA SUATU SAMPEL TERTENTU DENGAN MEMPERTIMBANGKAN JUMLAH

DATA, TEKS DAN LOGIKA.

BENTUK PENULISAN FUNGSI=STDEV(NUMBER1;NUMBER2;….)

=STDEVA(VALUE1;VALUE2;….)

NILAI UJIAN MEAN

SISWA NILAI 79.50

Joko 87Erik 69 STDEV

Indri 94 12.80 =STDEV(C15:C25)

Ami 69Yan 74 STDEVA

Johan tidak lengkap 26.87 =STDEVA(C15:C25)

Dedi 80Prabowo 83Heru 96Riyanto 88Hendra 55

STDEV dan STDEVA

MENU

STDEVP BERFUNGSI UNTUK MENGHITUNG BESAR STANDAR DEVIASI BERDASARKAN PADA ISI SELURUH POPULASI.

STDEVPA BERFUNGSI UNTUK MENGHITUNG BESAR STANDAR DEVIASI BERDASARKAN PADA ISI SELURUH POPULASI MEMPERTIMBANGKAN JUMLAH DATA, TEKS

DAN LOGIKA.

BENTUK PENULISAN FUNGSI=STDEVP(NUMBER1;NUMBER2;….)

=STDEVPA(VALUE1;VALUE2;….)

WILAYAH JUMLAH STDEVP MEAN STDEVPA

Banten 975 301.46 666.35 312.67

Merak 875 =STDEVP(C14:C63) =STDEVPA(C14:C63)

Cilegon 678 Tangerang 1,278 Jakarta 1,879 Bekasi 698 Karawang 789 Bogor 548 Cianjur 498 Sukabumi 568 Bandung 1,257 Sumedang 678 Garut 624 Tasikmalaya 645 Kuningan 724 Cirebon 421 Tegal 348 Purwokerto 421 Cilacap 621 Kebumen 489 Purworejo 615 Magelang 715 Temanggung 657 Semarang 978 Surakarta 625 Jogjakarta 987 Kudus 375 Pati 625 Blora N/A Ngawi 387 Madiun 698 Pacitan 714 Mojokerto 657 Sidoarjo 550 Surabaya 1,458 Blitar 369 Malang 875 Kediri 457 Banyuwangi 654

STDEVP dan STDEVPA

MENU

Sampang 398 Denpasar 754 Badung 325 Mataram 457 Kupang 247 Lampung 548 Palembang 625 Jambi 487 Bengkulu 365 Padang 487 Medan 548

FUNGSI MENGHITUNG KESALAHAN BAKU (STANDARD ERROR) DARISUATU NILAI PPREDIKSI (Y) UNTUK TIAP X PADA REGRESI.

BENTUK PENULISAN FUNGSI=STEYX(KNOWN_Y'S;KNOWN_X'S)

PENJUALAN

NILAI X 2001 2002 2003 2004 2005

NILAI Y 830,500 875,000 917,500 964,750 1,057,500

STEYX (hasil) 18,022.15 =STEYX(C11:G11;C10:G10)

STEYX

MENU

FUNGSI MENGHITUNG NILAI DISTRIBUSI t PADA UJI HIPOTESIS

BENTUK PENULISAN FUNGSI=TDIST(X;DEG_FREEDOM;TAILS)

DERAJAT TDISTKEBEBASAN (hasil)

X DEG_FREEDOM TAILS RESULT

50 1.78 2 0.0127=TDIST(B11;C11;D11)

TDIST

NILAI OBSERVASI

SISI PADA KURVA NORMAL

MENU

FUNGSI MENGHASILKAN NILAI DARI TREND LINIER; MENEMPATKAN SUATU

KETAHUI.

BENTUK PENULISAN FUNGSI=TREND(KNOWN_Y'S;KNOWN_X'S;NEW_X'S;CONST)

PENJUALANNILAI Y 830,250 870,500 915,750 971,500 1,010,000

NILAI X 2,001 2,002 2,003 2,004 2,005

NILAI X YANG BARU 2,001 2,002 2,003 2,004 2,005

KONSTANTA 1(TRUE atau FALSE)

TREND (hasil) 827,500 873,550 919,600 965,650 1,011,700 (nilai Y- baru) {=TREND(C11:G11;C13:G13;C15:G15;C17)}

TREND

GARIS LURUS PADA ARRAY Y YANG DIKETAHUI DAN X YANG DI-

MENU

MENGHASILKAN NILAI DARI TREND LINIER; MENEMPATKAN SUATU

ADA SEKIAN PERSEN DATA (DITETAPKAN) YANG DIHILANGKAN.

BENTUK PENULISAN FUNGSI=TRIMMEAN(ARRAY;PERCENT)

WILAYAH JUMLAH % DATA YANG DIHILANGKAN 15%Banten 975 Merak 875 Cilegon 678 TRIMMEAN RATA-RATATangerang 1,278 631 666Jakarta 1,879 =TRIMMEAN(C10:C59;G9) =AVERAGE(C10:C59)Bekasi 698 Karawang 789 Bogor 548 Cianjur 498 Sukabumi 568 Bandung 1,257 Sumedang 678 Garut 624 Tasikmalaya 645 Kuningan 724 Cirebon 421 Tegal 348 Purwokerto 421 Cilacap 621 Kebumen 489 Purworejo 615 Magelang 715 Temanggung 657 Semarang 978 Surakarta 625 Jogjakarta 987 Kudus 375 Pati 625 Blora 645 Ngawi 387 Madiun 698 Pacitan 714 Mojokerto 657 Sidoarjo 550 Surabaya 1,458 Blitar 369 Malang 875 Kediri 457 Banyuwangi 654 Sampang 398 Denpasar 754 Badung 325 Mataram 457

TRIMMEANFUNGSI : UNTUK MENGHITUNG NILAI RATA-RATA DARI SEKELOMPOK DATA DIMANA

MENU

Kupang 247 Lampung 548 Palembang 625 Jambi 487 Bengkulu 365 Padang 487 Medan 548

FUNGSI

BENTUK PENULISAN FUNGSI=TTEST(ARRAY1;ARRAY2;TAILS;TYPE)

ARRAY1 ARRAY2 TAILS TYPE TTEST 8 11 2 2 0.334 6 =TTEST(B9:B18;C9:C18;E9;F9)9 128 26 7

12 72 67 64 82 11

TTESTMENGHITUNG NILAI t HITUNG PADA UJI HIPOTESIS.

MENU

JUMLAH DATA, TEKS DAN LOGIKA.

BENTUK PENULISAN FUNGSI=VAR(NUMBER1;NUMBER2;….)

=VARA(VALUE1;VALUE2;….)

KARYAWANPERJALANAN VAR VARA

(DALAM MENIT) 336.11 469.671 90 =VAR(C13:C32) =VARA(C13:C32)2 653 454 505 None6 857 308 559 40

10 9011 4512 5013 5514 4515 7016 3017 6518 3519 5020 50

VAR dan VARAVAR BERFUNGSI UNTUK MEMPERKIRAKAN BESAR VARIANS SUATU SAMPEL.

VARA BERFUNGSI UNTUK MENGHITUNG VARIANS DENGAN MEMPERTIMBANGKAN

MENU

DENGAN MEMPERTIMBANGKAN JUMALH DATA, TEKS DAN LOGIKA.

BENTUK PENULISAN FUNGSI=VARP(NUMBER1;NUMBER2;….)

=VARPA(VALUE1;VALUE2;….)

WILAYAH JUMLAH VARP VARPA

Banten 975 89,979.17 96,760.16

Merak tidak ada data =VARP(C12:C61) =VARPA(C12:C61)

Cilegon 678 Tangerang 1,278 Jakarta 1,879 Bekasi 698 Karawang 789 Bogor 548 Cianjur 498 Sukabumi 568 Bandung 1,257 Sumedang 678 Garut 624 Tasikmalaya 645 Kuningan 724 Cirebon 421 Tegal 348 Purwokerto 421 Cilacap 621 Kebumen 489 Purworejo 615 Magelang 715 Temanggung 657 Semarang 978 Surakarta 625 Jogjakarta 987 Kudus 375 Pati 625 Blora 645 Ngawi 387 Madiun 698 Pacitan 714 Mojokerto 657 Sidoarjo 550 Surabaya 1,458 Blitar 369 Malang 875 Kediri 457 Banyuwangi 654 Sampang 398

VARP dan VARPAVARP BERFUNGSI UNTUK MEMPERKIRAKAN BESAR VARIANS SELURUH POPULASI.

VARPA BERFUNGSI UNTUK MEMPERKIRAKAN BESAR VARIANS SELURUH POPULASI

MENU

Denpasar 754 Badung 325 Mataram 457 Kupang 247 Lampung 548 Palembang 625 Jambi 487 Bengkulu 365 Padang 487 Medan 548

FUNGSI MENGHITUNG DISTRIBUSI WEIBULL UNTUK ANALISIS YANG MEYAKINKAN, MISALMENGHITUNG UKURAN KEGAGALAN.

BENTUK PENULISAN FUNGSI=WEIBULL(X;ALPHA;BETA;CUMULATIVE)

X ALFA BETA KUMULATIF WEIBULL 90 25 90 1 0.6321205588

=WEIBULL(B10;C10;D10;E10)

WEIBULL

MENU

MENGHITUNG DISTRIBUSI WEIBULL UNTUK ANALISIS YANG MEYAKINKAN, MISAL

FUNGSI

BENTUK PENULISAN FUNGSI=ZTEST(ARRAY;X;SIGMA)

DATA SAMPEL X SIGMA ZTEST RESULTARRAY 750 174.72 0.8602550088

Jambi 750 =ZTEST(C10:C23;E9;F9)Palembang 575 Lampung 871 Merak 725 Tangerang 625 Jakarta 1,257 Bekasi 550 Bogor 600 Bandung 575 Cirebon 525 Tegal 650 Purwokerto 695 Jogjakarta 450 Semarang 945

ZTESTMENGHITUNG NILAI z HITUNG UNTUK UJI DUA SISI.

MENU

rumus excel statistika pangan

Documents