{"id":514,"date":"2023-07-29T16:03:36","date_gmt":"2023-07-29T16:03:36","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-t-sampel-berpasangan-r\/"},"modified":"2023-07-29T16:03:36","modified_gmt":"2023-07-29T16:03:36","slug":"uji-t-sampel-berpasangan-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-t-sampel-berpasangan-r\/","title":{"rendered":"Cara melakukan uji-t sampel berpasangan di r"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-sampel-berpasangan\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Uji-t sampel berpasangan<\/a> adalah uji statistik yang membandingkan rata-rata dua sampel ketika setiap observasi dari satu sampel dapat dicocokkan dengan <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/pengamatan-dalam-statistik\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">observasi<\/a> dari sampel lainnya.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Misalnya, kita ingin mengetahui apakah kurikulum tertentu mempunyai dampak yang signifikan terhadap kinerja siswa pada ujian tertentu. Untuk mengujinya, kami meminta 20 siswa dalam satu kelas untuk mengikuti tes awal. Kemudian, masing-masing mahasiswa mengikuti program studi setiap hari selama dua minggu. Kemudian, siswa mengulangi tes dengan kesulitan serupa.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Untuk membandingkan selisih rata-rata nilai pada tes pertama dan kedua, kami menggunakan uji-t berpasangan karena untuk setiap siswa, nilai mereka pada tes pertama dapat dikaitkan dengan nilai mereka pada tes kedua.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Cara melakukan uji t berpasangan<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Untuk melakukan uji-t berpasangan, kita dapat menggunakan pendekatan berikut:<\/span><\/p>\n<p> <strong><span style=\"color: #000000;\">Langkah 1: Nyatakan hipotesis nol dan hipotesis alternatif.<\/span><\/strong><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>0<\/sub> : \u03bc <sub>d<\/sub> = 0<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>a<\/sub> : \u03bc <sub>d<\/sub> \u2260 0<\/strong> (dua sisi)<\/span><br \/> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>a<\/sub> : \u03bc <sub>d<\/sub> &gt; 0<\/strong> (satu sisi)<\/span><br \/> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>a<\/sub> : \u03bc <sub>d<\/sub> &lt; 0<\/strong> (satu sisi)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><em>di mana <strong>\u03bc <sub>d<\/sub><\/strong> adalah perbedaan rata-rata.<\/em><\/span><\/p>\n<p> <strong><span style=\"color: #000000;\">Langkah 2: Temukan statistik uji dan nilai p yang sesuai.<\/span><\/strong><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Misal <em>a<\/em> = nilai siswa pada tes pertama dan <em>b<\/em> = nilai siswa pada tes kedua. Untuk menguji hipotesis nol bahwa perbedaan rata-rata sebenarnya antara nilai tes adalah nol:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Hitung selisih setiap pasangan skor (di <sub>=<\/sub> b <sub>i<\/sub> \u2013 a <sub>i<\/sub> )<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Hitung perbedaan rata-rata (d)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Hitung simpangan baku selisih s <sub>d<\/sub><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Hitung statistik t yaitu T = d \/ (s <sub>d<\/sub> \/ \u221an)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Temukan nilai p yang sesuai untuk statistik-t dengan <em>n-1<\/em> derajat kebebasan.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Langkah 3: Tolak atau jangan tolak hipotesis nol, berdasarkan tingkat signifikansinya.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jika nilai p lebih kecil dari tingkat signifikansi yang dipilih, kami menolak hipotesis nol dan menyimpulkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan secara statistik antara rata-rata kedua kelompok. Jika tidak, kita akan gagal menolak hipotesis nol.<\/span><\/p>\n<h2> <strong><span style=\"color: #000000;\">Cara melakukan uji t berpasangan di R<\/span><\/strong><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Untuk melakukan uji t berpasangan di R, kita dapat menggunakan fungsi bawaan <strong>t.test()<\/strong> dengan sintaks berikut:<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>t.test<\/strong> (x, y, berpasangan = BENAR, alternatif = \u201cdua sisi\u201d)<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x,y:<\/strong> dua vektor digital yang ingin kita bandingkan<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>berpasangan:<\/strong> nilai logika yang menentukan bahwa kita ingin menghitung uji-t berpasangan<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>alternatif:<\/strong> hipotesis alternatif. Ini dapat diatur ke \u201cdua sisi\u201d (default), \u201catas\u201d atau \u201cbawah\u201d.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Contoh berikut mengilustrasikan bagaimana melakukan uji-t berpasangan untuk menentukan apakah terdapat perbedaan yang signifikan dalam nilai rata-rata antara pra-tes dan pasca-tes untuk 20 siswa.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Buat datanya<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Pertama, kita akan membuat dataset:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create the dataset<\/span>\ndata &lt;- data.frame(score = c(85,85, 78, 78, 92, 94, 91, 85, 72, 97,\n                             84, 95, 99, 80, 90, 88, 95, 90, 96, 89,\n                             84, 88, 88, 90, 92, 93, 91, 85, 80, 93,\n                             97, 100, 93, 91, 90, 87, 94, 83, 92, 95),\n                   group = c(rep('pre', 20), rep('post', 20)))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view the dataset\n<\/span>data\n\n#scoregroup\n#1 85 pre\n#2 85 pre\n#3 78 pre\n#4 78 pre\n#5 92 pre\n#6 94 pre\n#7 91 pre\n#8 85 pre\n#9 72 pre\n#10 97 pre\n#11 84 pre\n#12 95 pre\n#13 99 pre\n#14 80 pre\n#15 90 pre\n#16 88 pre\n#17 95 pre\n#18 90 pre\n#19 96 pre\n#20 89 pre\n#21 84 post\n#22 88 post\n#23 88 post\n#24 90 post\n#25 92 post\n#26 93 post\n#27 91 post\n#28 85 post\n#29 80 post\n#30 93 post\n#31 97 post\n#32 100 posts\n#33 93 post\n#34 91 post\n#35 90 post\n#36 87 post\n#37 94 post\n#38 83 post\n#39 92 post\n#40 95 post\n<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Visualisasikan perbedaannya<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Selanjutnya, kita akan melihat statistik ringkasan dari kedua grup menggunakan fungsi <strong>group_by()<\/strong> dan <strong>ringkasan<\/strong> <strong>()<\/strong> dari perpustakaan <strong>dplyr<\/strong> :<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#load <em>dplyr<\/em> library\n<span style=\"color: #000000;\">library(dplyr)<\/span>\n\n#find sample size, mean, and standard deviation for each group\n<span style=\"color: #000000;\">data %&gt;%\n<span style=\"color: #800080;\">group_by<\/span> (group) %&gt;%\n  <span style=\"color: #800080;\">summarize<\/span> (\n    count = n(),\n    mean = mean(score),\n    sd = sd(score)\n  )\n<\/span><\/span>\n# A tibble: 2 x 4\n# group count mean sd\n#     \n#1 post 20 90.3 4.88\n#2 pre 20 88.2 7.24<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Kita juga dapat membuat plot kotak menggunakan fungsi <strong>boxplot()<\/strong> di R untuk menampilkan distribusi skor untuk grup sebelum dan sesudah:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #800080;\">boxplot<\/span> (score~group,\n  data=data,\n  main=\"Test Scores by Group\",\n  xlab=\"Group\",\n  ylab=\"Score\",\n  col=\"steelblue\",\n  border=\"black\"\n)<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dari ringkasan statistik dan plot kotak, kita dapat melihat bahwa skor rata-rata pada kelompok <em>pasca<\/em> sedikit lebih tinggi dibandingkan dengan skor rata-rata pada kelompok <em>pra<\/em> . Kita juga dapat melihat bahwa skor <em>pasca<\/em> -kelompok memiliki variabilitas yang lebih kecil dibandingkan skor <em>pra-<\/em> kelompok.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Untuk mengetahui apakah perbedaan rata-rata kedua kelompok ini signifikan secara statistik, kita dapat melakukan uji t berpasangan.<\/span><\/p>\n<h3> <strong><span style=\"color: #000000;\">Lakukan uji-t berpasangan<\/span><\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sebelum melakukan uji t berpasangan, kita perlu memverifikasi bahwa distribusi perbedaan terdistribusi secara normal (atau mendekati normal). Untuk melakukan ini, kita dapat membuat vektor baru yang didefinisikan sebagai selisih antara skor sebelum dan sesudah, dan melakukan uji Shapiro-Wilk untuk mengetahui normalitas pada vektor nilai ini:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#define new vector for difference between post and pre scores\n<\/span>differences &lt;- with(data, score[group == \"post\"] - score[group == \"pre\"])\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform shapiro-wilk test for normality on this vector of values\n<\/span>shapiro.test(differences)\n\n# Shapiro-Wilk normality test\n#\n#data: differences\n#W = 0.92307, p-value = 0.1135\n#<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nilai p dari tes tersebut adalah 0,1135, lebih besar dari alpha = 0,05. Dengan demikian, kami gagal menolak hipotesis nol bahwa data kami terdistribusi normal. Artinya sekarang kita dapat melanjutkan dengan uji t berpasangan.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Kita dapat menggunakan kode berikut untuk melakukan uji-t berpasangan:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #800080;\">t.test<\/span> (score~group, data = data, paired = TRUE)\n\n# Paired t-test\n#\n#data: score by group\n#t = 1.588, df = 19, p-value = 0.1288\n#alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0\n#95 percent confidence interval:\n# -0.6837307 4.9837307\n#sample estimates:\n#mean of the differences \n#2.15 \n<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dari hasilnya kita dapat melihat bahwa:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Statistik uji <strong>-t<\/strong> sebesar <strong>1,588<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Nilai p untuk statistik uji ini dengan 19 derajat kebebasan (df) adalah <strong>0,1288<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Interval kepercayaan 95% untuk perbedaan rata-rata adalah <strong>(-0,6837, 4,9837)<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Perbedaan rata-rata skor kelompok sebelum dan sesudah adalah <strong>2,15<\/strong> .<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jadi, karena nilai p kita berada di bawah tingkat signifikansi 0,05, kita akan gagal menolak hipotesis nol yang menyatakan bahwa kedua kelompok memiliki arti yang signifikan secara statistik.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dengan kata lain, kami tidak memiliki cukup bukti untuk mengatakan bahwa skor rata-rata antara kelompok sebelum dan sesudah berbeda secara statistik. Artinya kurikulum tidak berpengaruh signifikan terhadap nilai ujian.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Selain itu, interval kepercayaan 95% kami menunjukkan bahwa kami &#8220;95% yakin&#8221; bahwa perbedaan rata-rata sebenarnya antara kedua kelompok adalah antara <strong>-0,6837<\/strong> dan <strong>4,9837<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Karena nilai <em>nol<\/em> terdapat dalam interval kepercayaan ini, ini berarti bahwa <em>nol<\/em> sebenarnya merupakan selisih sebenarnya antara skor rata-rata, itulah sebabnya kami gagal menolak hipotesis nol dalam kasus ini.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Uji-t sampel berpasangan adalah uji statistik yang membandingkan rata-rata dua sampel ketika setiap observasi dari satu sampel dapat dicocokkan dengan observasi dari sampel lainnya. Misalnya, kita ingin mengetahui apakah kurikulum tertentu mempunyai dampak yang signifikan terhadap kinerja siswa pada ujian tertentu. Untuk mengujinya, kami meminta 20 siswa dalam satu kelas untuk mengikuti tes awal. Kemudian, [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Cara melakukan uji-t sampel berpasangan di R - Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Penjelasan sederhana tentang cara melakukan uji-t sampel berpasangan di R, termasuk contoh langkah demi langkah.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-t-sampel-berpasangan-r\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"id_ID\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Cara melakukan uji-t sampel berpasangan di R - Statorials\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Penjelasan sederhana tentang cara melakukan uji-t sampel berpasangan di R, termasuk contoh langkah demi langkah.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-t-sampel-berpasangan-r\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-29T16:03:36+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Ditulis oleh\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Estimasi waktu membaca\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"4 menit\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-t-sampel-berpasangan-r\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-t-sampel-berpasangan-r\/\",\"name\":\"Cara melakukan uji-t sampel berpasangan di R - Statorials\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-29T16:03:36+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-29T16:03:36+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81\"},\"description\":\"Penjelasan sederhana tentang cara melakukan uji-t sampel berpasangan di R, termasuk contoh langkah demi langkah.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-t-sampel-berpasangan-r\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"id\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-t-sampel-berpasangan-r\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-t-sampel-berpasangan-r\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Cara melakukan uji-t sampel berpasangan di r\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Panduan anda untuk kompetensi statistik!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"id\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81\",\"name\":\"Benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"id\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin anderson\"},\"description\":\"Halo, saya Benjamin, pensiunan profesor statistika yang menjadi guru Statorial yang berdedikasi. Dengan pengalaman dan keahlian yang luas di bidang statistika, saya ingin berbagi ilmu untuk memberdayakan mahasiswa melalui Statorials. Baca selengkapnya\",\"sameAs\":[\"http:\/\/statorials.org\/id\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Cara melakukan uji-t sampel berpasangan di R - Statorials","description":"Penjelasan sederhana tentang cara melakukan uji-t sampel berpasangan di R, termasuk contoh langkah demi langkah.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-t-sampel-berpasangan-r\/","og_locale":"id_ID","og_type":"article","og_title":"Cara melakukan uji-t sampel berpasangan di R - Statorials","og_description":"Penjelasan sederhana tentang cara melakukan uji-t sampel berpasangan di R, termasuk contoh langkah demi langkah.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-t-sampel-berpasangan-r\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-29T16:03:36+00:00","author":"Benjamin anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Ditulis oleh":"Benjamin anderson","Estimasi waktu membaca":"4 menit"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-t-sampel-berpasangan-r\/","url":"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-t-sampel-berpasangan-r\/","name":"Cara melakukan uji-t sampel berpasangan di R - Statorials","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#website"},"datePublished":"2023-07-29T16:03:36+00:00","dateModified":"2023-07-29T16:03:36+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81"},"description":"Penjelasan sederhana tentang cara melakukan uji-t sampel berpasangan di R, termasuk contoh langkah demi langkah.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-t-sampel-berpasangan-r\/#breadcrumb"},"inLanguage":"id","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/id\/uji-t-sampel-berpasangan-r\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/uji-t-sampel-berpasangan-r\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/statorials.org\/id\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Cara melakukan uji-t sampel berpasangan di r"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/id\/","name":"Statorials","description":"Panduan anda untuk kompetensi statistik!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/id\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"id"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81","name":"Benjamin anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"id","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/image\/","url":"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Benjamin anderson"},"description":"Halo, saya Benjamin, pensiunan profesor statistika yang menjadi guru Statorial yang berdedikasi. Dengan pengalaman dan keahlian yang luas di bidang statistika, saya ingin berbagi ilmu untuk memberdayakan mahasiswa melalui Statorials. Baca selengkapnya","sameAs":["http:\/\/statorials.org\/id"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/514"}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=514"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/514\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=514"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=514"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=514"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}