lulu

tak sebutir pasir pun yang membuat kekerabatan kita tersandung dan tak sehelai rambutpun yang akan membuat tali persaudaraan kita terputus kecuali diantar kita lupa untuk saling menyapa dan mendoakan

A. Judul

Pemetaan Persepsi Civitas Akademika Universitas Sebelas Maret Surakarta terhadap Merk Notebook Melalui Analisis Multidimensional Scaling.

B. Latar Belakang Masalah

Perkembangan teknologi informasi yang semakin pesat membawa perubahan yang cukup besar terhadap perilaku dan lingkungan, baik dalam dunia pendidikan, perusahaan, maupun lingkungan masyarakat secara umum. Perubahan-perubahan yang mengarah pada efektifitas dan efisiensi kerja sangat mewarnai perubahan tersebut. Pengaruh yang paling dramatis terjadi setelah adanya Internet dan World Wide Web. Pengaruh ini dapat dilihat dari meningkatnya popularitas perdagangan elektronik atau e-commerce yang menggabungkan satu bisnis dengan bisnis lainnya (business to business-B2B) dan menggabungkan bisnis dengan customers atau pelanggannya (business to customers-B2C).

Munculnya salah satu perangkat teknologi informasi berupa notebook memberikan kemudahan-kemudahan yang diinginkan oleh masyarakat dalam menunjang kinerja. Notebook di kalangan pelajar, mahasiswa, dan praktisi sekarang ini bukan barang mewah lagi, melainkan telah menjadi salah satu barang yang wajib dimiliki sejalan dengan tingkat mobilitas masyarakat yang semakin tinggi. Tingginya tingkat mobilitas masyarakat, efisiensi waktu dan efektifitas kerja menjadi pendorong pesatnya pemasaran notebook. Masyarakat menyadari bahwa notebook memberikan kemudahan yang signifikan dalam menunjang kelancaran aktifitas penggunanya sehingga kebutuhan akan notebook terus bertambah dari tahun ke tahun.

Besarnya peningkatan permintaan pasar terhadap notebook diikuti oleh perkembangan jumlah produsen penghasil notebook seperti Toshiba, IBM, Sony, Acer, dan Hewlett Packard (hp), Axio, MSI, Byon, Ben-Q, dan Advance. Seorang pelaku riset pemasaran harus dapat mengidentifikasikan konsumen untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi seorang konsumen dalam memilih sebuah merk notebook baik dari segi kualitasnya maupun faktor yang lainnya.

Metode yang dapat digunakan untuk membuat pemetaan adalah Multidimensional Scaling (MDS). MDS merupakan metode untuk menjelaskan seperangkat variabel atau mengelompokkan berdasarkan variabel-variabel tertentu. MDS dapat mentransformasi atau mengartikan suatu respon data berdasarkan kemiripan ke dalam jarak yang direpresentasikan pada ruang multidimensi. Dengan demikian akan diperoleh pemetaan konsumen mengenai notebook.

C. Perumusan Masalah

Permasalahan yang dapat diangkat dalam penelitian ini adalah

1.      Bagaimana bentuk peta persepsi dari hasil perbandingan merk notebook yang ada di Surakarta?

2.      Bagaimana hasil analisis peta persepsi yang telah diperoleh dengan membandingkan posisi merk notebook dalam hati konsumen berdasarkan persepsi atau kemiripan merk notebook?

D. Tujuan

Tujuan penelitian ini adalah

1.      Mengetahui bentuk peta persepsi dari hasil pembandingan merk notebook.

2.      Menganalisis peta persepsi yang telah diperoleh dengan membandingkan posisi notebook dalam hati konsumen berdasarkan persepsi atau kemiripan merk notebook tersebut.

3.      Menentukan kelemahan dan keunggulan  dari masing-masing merk notebook.

E. Luaran Yang Diharapkan

Luaran yang diharapkan dari kegiatan PKMP ini berupa artikel yang berisi kelemahan dan kelebihan merk laptop sehingga dapat memberikan gambaran atau acuan bagi pihak produsen, penjual dalam menentukan strategi pemasaran di waktu yang akan datang dan informasi kepada masyarakat umum di Surakarta.

F. Kegunaan

Manfaat bagi pihak produsen, penjual, masyarakat

1.            Memberikan informasi mengenai posisi merk notebook dengan merk notebook lainnya.

2.            Memberikan informasi mengenai kelemahan dan keunggulan merk notebook yang ada di Surakarta.

Manfaat bagi peneliti

1.            Menerapkan ilmu statistika sekaligus mengetahui pemetaan merk notebook yang ada di Surakarta..

2.            Mengembangkan peran statistika dalam dunia ekonomi bisnis.

G. Tinjauan Pustaka

G.1. Uji Validitas

Validitas menunjukkan sejauh mana skor/ nilai/ ukuran yang diperoleh benar-benar menyatakan hasil pengukuran/ pengamatan yang ingin diukur. Validitas pada umumnya dipermasalahkan berkaitan dengan hasil pengukuran psikologis atau non fisik. Berkaitan dengan karakteristik psikologis, hasil pengukuran yang diperoleh sebenarnya diharapkan dapat menggambarkan atau memberikan skor/ nilai suatu karakteristik lain yang menjadi perhatian utama. Macam validitas umumnya digolongkan dalam tiga kategori besar, yaitu validitas isi (content validity), validitas berdasarkan kriteria (criterion-related validity) dan validitas konstruk. Validitas konstruk  digunakan untuk menguji apakah pertanyaan-pertanyaan telah mengukur aspek yang sama Uji validitas dilakukan dengan mengukur korelasi antara variabel/ item dengan skor total variabel. Cara mengukur validitas konstruk yaitu dengan mencari korelasi antara masing-masing pertanyaan dengan skor total menggunakan rumus teknik korelasi product moment

dimana r : koefisien korelasi product moment

X : skor tiap pertanyaan/ item

Y : skor total

N : jumlah responden

Setelah semua korelasi untuk setiap pertanyaan dengan skor total diperoleh, nilai-nilai tersebut dibandingkan dengan nilai kritik. Selanjutnya, jika nilai koefisien korelasi product moment dari suatu pertanyaan tersebut berada diatas nilai tabel kritik, maka pertanyaan tersebut signifikan.

G.2. Uji Reliabilitas

Realibilitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan sejauh mana hasil pengukuran tetap konsisten bila dilakukan pengukuran dua kali atau lebih terhadap gejala yang sama dan dengan alat ukur yang sama. Suatu data pada kuesioner dikatakan reliable jika jawaban seseorang terhadap pertanyaan adalah konsisten/stabil dari waktu ke waktu. Pengukuran reliabilitas adalah dengan melihat nilai uji statistik Cronbach’s Alpha yang lebih besar dari nilai 0,6

G. 3. Pengertian dan Konsep Multidimensional Scaling

Multidimensional Scaling (MDS) merupakan suatu teknik atau metode statistika yang digunakan untuk mengukur objek-objek dalam ruang multidimensional didasarkan pada penilaian responden mengenai kemiripan (similarity) objek-objek tersebut. Selanjutnya, nilai kedekatan akan disebut sebagai proximities. Objek merupakan sesuatu (benda) atau suatu kejadian. Perbedaan persepsi di antara semua objek direfleksikan di dalam jarak relatif di antara objek-objek tersebut dalam ruang multidimensional. Prosedur MDS menyediakan informasi yang dipahami sebagai hubungan antar objek ketika dimensi yang mendasari dari suatu penilaian/evaluasi tidak diketahui. Dengan demikian, tujuan utama dari analisis MDS adalah memetakan objek-objek di dalam suatu ruang multidimensional sehingga posisi relatifnya mencerminkan tingkat proximities (kedekatan) antar objek.

Secara umum MDS dapat digolongkan sebagai jenis dari hubungan objek yang diamati dan dapat digabungkan ke dalam analisis data. Dalam sudut pandang lain, MDS juga dapat digolongkan sebagai representasi geometri dari hubungan antar objek. Apapun bentuk yang dihasilkan dapat diwujudkan ke dalam suatu ukuran proximities atau ukuran kesamaan (similarity) atau ketaksamaan (dissimiliraty).

Konsep dalam MDS yaitu seperangkat stimuli seperti merk, produk, dan lainnya dapat disajikan sebagai seperangkat titik dalam suatu peta atau ruang multidimensional. Konsep ini bertujuan mengubah penilaian konsumen mengenai kesamaan atau preferensi mereka (misalnya preferensi atau pilihan mereka akan toko, merk, atau produk tertentu) ke dalam representasi grafis dengan tata letak dan jarak di dalam suatu ruang atau bidang multidimensional. Apabila objek A oleh konsumen dianggap paling mirip dengan objek B dibandingkan dengan objek-objek lainnya, maka stimuli A dan B akan ditempatkan sedemikian rupa pada bidang multidimensional dengan jarak yang paling dekat dibandingkan dengan jarak objek A dengan objek selain B. Pada akhirnya peta persepsi yang dihasilkan akan menunjukkan posisi relatif seluruh objek yang ada.

G.4. Syarat-syarat dalam Penggunaan Analisis Multidimensional Scaling

Untuk dapat menggunakan analisis ini, ada beberapa persyaratan yang harus dipenuhi, antara lain:

§  Data dapat menggunakan berbagai skala pengukuran, misalnya interval, rasio, ordinal, dan nominal. Hal ini dikembalikan kepada kasus yang dihadapi dan teknik yang digunakan.

§  Jika data dalam bentuk keterbedaan, maka data tersebut harus kuantitatif dan diukur dengan skala pengukuran metrik yang sama, misalnya dalam skala interval. Jika data merupakan data multivariat, maka variabel-variabel dapat berupa kuantitatif, biner, atau data hitungan. Jika terdapat perbedaan skala dalam data, misalnya terdapat rupiah, tahun, meter, dan seterusnya, maka data harus distandardisasi dengan prosedur yang telah disediakan dalam teknik ini.

§  Teknik MDS relatif bebas dari asumsi distribusional (misalnya data harus berdistribusi normal dan variansi harus sama), hanya mensyaratkan bahwa peneliti menerima beberapa prinsip mengenai persepsi:

ü  Variasi dimensi. Tiap-tiap responden tidak akan menilai suatu stimulus di dalam dimensi yang sama.

ü  Variasi kepentingan. Responden tidak menilai kepentingan dimensi pada tingkat yang sama, walaupun seluruh responden menilai dimensi tersebut.

ü  Variasi waktu. Pernyataan yang didapatkan dari stimulus-stimulus tidak bisa digunakan dalam jangka waktu yang lama. Dengan kata lain peneliti tidak dapat mengharapkan persepsi responden yang stabil dalam jangka waktu yang lama.

§  Jika file data mewakili data antara seperangkat objek atau jarak antara dua perangkat objek, maka harus dilakukan spesifikasi bentuk matriks data untuk memperoleh hasil yang benar. Alternatif yang dapat dipilih dalam SPSS: Square symmetric, Square asymmetric atau Rectangular.

§  MDS menggunakan data yang berbeda untuk membuat solusi penggunaan skala. Jika data merupakan data multivariat, maka kita harus menciptakan data yang berbeda untuk menghitung solusi dengan MDS. Spesifikasi yang dapat dibuat dalam detail-detail data tersebut dengan cara menciptakan pengukuran keterbedaan dari data yang dimiliki.

G. 5. Dimensi

Mengingat tujuan MDS adalah membentuk spatial map yang dapat menggambarkan keadaan yang sesungguhnya dari data, maka diharapkan dalam map tersebut mempunyai dimensi yang optimal untuk penginterpretasian. Dengan demikian, pengambilan kebijakan-kebijakan dari analisis MDS pun dapat dipertanggungjawabkan.

Suatu ukuran untuk menentukan model MDS adalah menghitung stress, yaitu lack-of-fit measure. Jika stress besar, mengindikasikan model yang kurang baik. Salah satu cara untuk mendapatkan model MDS yang baik adalah dengan menambah jumlah dimensi, karena akan berakibat memperkecil stress.

G. 6. Pengujian reliabilitas dan validitas suatu MDS

Untuk mendapatkan model MDS yang cocok, terdapat beberapa kriteria atau pedoman agar hasil yang didapatkan layak dan dapat digunakan untuk interpretasi sesungguhnya.

§  Nilai index of fit (R²) harus dihitung

Nilai R² sebesar 0,6 dianggap telah cukup dan semakin bertambah besar dianggap semakin layak.

§  Tinggi rendahnya nilai stress mengindikasikan apakah model MDS baik atau tidak

Seperti R² (goodness of fit), stress merupakan badness of fit. Semakin kecil stress semakin baik model MDS yang didapatkan. Terdapat patokan mengenai nilai stress. Untuk Kruskal’s stress formula, disarankan untuk mengikuti kriteria Malholtra (1996) pada tabel berikut:

Stress (persen)	Kondisi
20	Jelek
10	Cukup
5	Baik
2,5	sangat baik
0	Sempurna

H. Metode Pelaksanaan

H.1. Rancangan Penelitian

Pendekatam yang dilakukan dalam penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif, yaitu suatu rancangan penelitian dengan melakukan kuantifikasi data-data yang berupa angka untuk menjawab permasalahan penelitian yang ada. Penelitian ini menggunakan rancangan riset cross-sectional karena pengumpulan data dari responden dilakukan satu kali.

H.2. Data Penelitian

Data yang digunakan adalah data primer, yaitu melakukan survey langsung ke civitas akademika tiap fakultas di Universitas Sebelas Maret Surakarta dalam mencari responden sebagai sampel. Para responden tersebut kemudian diminta mengisi kuesioner yang telah disediakan, sebagai data mentah untuk dianalisis.

H.3. Variabel Penelitian

Variabel-variabel yang diperlukan dalam membentuk persepsi konsumen terhadap notebook yaitu

1.      varian produk

2.      atribut produk

3.      kualitas produk

4.      disain produk

5. brand image

6.      layanan purna jual

7.      saluran distribusi

8.      harga

9.  promosi

Variabel-variabel tersebut digunakan untuk mengukur kemiripan notebook yang dibandingkan. Pengukuran dilakukan dengan menggunakan skala 1 sampai 5 dengan kategori sebagai berikut

a)  Skala 1 berarti dua notebook yang dibandingkan sangat mirip satu dengan lainnya, berkaitan dengan varian produk, atribut produk, kualitas produk, disain produk, brand image, layanan purna jual, saluran distribusi, harga, dan promosi.

b)  Skala 2 berarti dua notebook tertentu yang dibandingkan keduanya mirip satu sama lainnya dari kesembilan variabel yang ada.

c)  Skala 3 barati keduanya bisa mirip bisa tidak.

d)  Skala 4 berarti keduanya tidak mirip atau berbeda.

e)  Skala 5 berarti dua notebook yang dibandingkan sangat tidak mirip (berbeda) satu dengan yang lainnya.

H.4. Batasan Penelitian

Batasan penelitian perlu didefinisikan dengan jelas, sehingga tidak menimbulkan pengertian yang salah bagi responden saat mengisi data. Batasan penelitian ini dapat dijelaskan sebagai berikut

1.   Pemahaman

Pemahaman disini maksudnya adalah responden memahami kelima merek notebook yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Hewlett Packard (hp), IBM, Sony, Acer, dan Toshiba, ditinjau dari kesembilan variabel yang digunakan dalam penelitian ini. Responden minimal memahami beberapa variabel utama yaitu atribut produk, kualitas produk, disain produk, brand image, dan harga sudah bisa dijadikan sampel dalam penelitian. Hal ini dilakukan karena kenyataan dilapangan sangat sulit untuk mendapatkan responden yang benar-benar memahami kesembilan variabel yang digunakan dalam penelitian ini.

2.   Kemiripan

Kemiripan yang dimaksud dalam penelitian ini adalah kemiripan antar merek notebook yang diteliti ditinjau dari kemiripan beberapa variabel yang digunakan dalam penelitian yaitu varian produk, atribut produk, kualitas produk, disain produk, brand image, layanan purna jual, saluran distribusi, harga, dan promosi. Responden minimal memahami beberapa variabel utama yaitu atribut produk, kualitas produk, disain produk, brand image, dan harga sudah bisa dijadikan sampel dalam penelitian. Hal ini dilakukan karena kenyataan dilapangan sangat sulit untuk mendapatkan responden yang benar-benar memahami dan mengerti tentang kesembilan variabel yang digunakan dalam penelitian ini.

3.  Tahun pembuatan

Karena perkembangan perangkat keras teknologi informasi sangat cepat, maka untuk menyamakan persepsi bahwa notebook yang dibandingkan mempunyai teknologi yang hampir sama maka tahun pembuatan notebook dibatasi dari tahun 2005 sampai 2008 yaitu Hewlett Packard (hp), IBM, Sony, Acer, dan Toshiba

H.5. Metode Analisis Data

Langkah-langkah yang digunakan dalam menganalisis data adalah sebagai berikut

1.      Melakukan uji validitas dan reliabilitas data yang telah diperoleh dari survey lapangan.

2.      Pendiskripsian data responden, yaitu civitas akademika Universitas Sebelas Maret Surakarta

3.      Melakukan analisis semantik diferensial, yaitu menganalisis antribut-atribut yang dapat dibentuk ke dalam segmen-segmen yang lebih kecil

4.      Melakukan uji validitas dan reliabilitas model MDS

5.      Melakukan uji keselarasan responden, yaitu menguji apakah persepsi responden untuk semua merk notebook berasal dari sudut pandang yang sama atau tidak.

6.      Melakukan analisis posisi masing-masing merk notebook, yaitu menginterpretasikan hasil output yang telah diperoleh.

H.6. Penarikan Kesimpulan

Penarikan simpulan merupakan jawaban dari permasalahan dan tujuan, yang disimpulkan berdasar hasil analisis output dari software software Excel dan SPSS 15 yang diperoleh.

Penyusunan kuesioner

Skema Metode Penelitian

	Analisis peta posisi masing-masing merk notebook

I. Jadwal Kegiatan Program

No

Kegiatan

Bulan I

Bulan II

Bulan III

Bulan IV

I

II

III

IV

I

II

III

IV

I

II

III

IV

I

II

III

IV

1

Penyusunan kuesioner

2

Perancangan sampel

3

Pengumpulan Data

4

Analisis dan Interpretasi Data

5

Penyusunan laporan

J. Nama dan Biodata Ketua Serta Anggota Kelompok

1.  Ketua Pelaksana :

Nama Lengkap                        : Damar Yuniati

NIM                                        : M0106033

Fakultas/Program Studi          : MIPA/Matematika

Perguruan Tinggi                     : Universitas Sebelas Maret Surakarta

Waktu untuk kegiatan PKM   : 7 jam/minggu

2.  Anggota Pelaksana :

a.  Nama Lengkap                   : Esi Mestalefa

NIM                                   : M0107032

Fakultas/Program Studi     : MIPA/Matematika

Perguruan Tinggi                : Universitas Sebelas Maret Surakarta

Waktu untuk kegiatan PKM : 7 jam/minggu

b.  Nama Lengkap                   : Lulu Atul Fajaroh

NIM                                    : M0107037

Fakultas/Program Studi      : MIPA/Matematika

Perguruan Tinggi                : Universitas Sebelas Maret Surakarta

Waktu untuk kegiatan PKM : 7  jam/minggu

K. Nama dan Biodata Dosen Pendamping

1.      Nama                                                 :  Dra. Yuliana Susanti, M.Si

2.      Pangkat/Gol./NIP                  : Pembina TK I/ IV B/

19611219 198703 2 001

3.      Jabatan fungsional                 : Lektor Kepala

4.      Jabatan struktural                  : -

5.      Fakultas/Program studi          : MIPA/ Matematika

6.      Perguruan tinggi                    : Universitas Sebelas Maret

7.      Bidang Keahlian                    : Statistika

8.      Waktu untuk kegiatan PKM : 5 jam/minggu

L. Rancangan Biaya

1. Akomodasi

No	Rincian	Harga satuan	Banyak	Jumlah (Rp)
1. 2.	Transportasi mengambil data Konsumsi	@ Rp. 5.000 /hari @ Rp. 5.000 /hari	3 orang x 25 hari 3 orang x 25 hari	375.000 375.000
	Jumlah			750.000

2. Kuesioner

No	Rincian	Harga Satuan	Banyak	Jumlah (Rp)
1.	Pembuatan kuesioner	@ Rp. 2.000	5 lembar	10.000
2.	Penggandaan kuesioner	@ Rp. 200	400 lembar	80.000
	Jumlah			90.000

3.  Laporan Akhir

No	Rincian	Harga Satuan	Banyak	Jumlah (Rp)
1.	Pembuatan dan setting laporan	@ Rp. 25.000	10 buah	250.000
2.	Penggandaan dan penjilidan laporan	@ Rp. 25.000	10 buah	250.000
	Jumlah			500.000

4. Literatur

No	Rincian	Harga satuan	Banyak	Jumlah (Rp)
1 2 3	Akses internet Akses buku dan jurnal Fotocopy literatur	@ Rp.5.000 @ Rp.20.000 @ Rp.10.000	40 jam 10 jam 6 buku	200.000 200.000 60.000
	Jumlah			460.000

5.  Kenang-kenangan

No	Rincian	Harga satuan	Banyak	Jumlah (Rp)
1	Kenang-kenangan responden	@ Rp. 3.000	400 buah	1.200.000
	Jumlah			1.200.000

6.  Jumlah

No	Rincian	Jumlah (Rp)
1.	Akomodasi	750.000
2.	Kuesioner	90.000
3.	Laporan Akhir	500.000
4.	Literatur	460.000
5.	Kenang-kenangan	1.200.000
	Jumlah Total	3.000.000

M.    Daftar Pustaka

http://antonapriyantono.com

www.database.deptan.go.id/bdsp/hasil_ind.asp.

http://forrest.psych.unc.edu/research/alscal.html

http://www.jonathansarwono.info/mvariat/multivariat.htm

www.uni-bonn.de/mathpsyc/doc/delbeke/delbeke.htm

N.    Lampiran

N.1.  Biodata Ketua Serta Anggota Kelompok

Ketua Pelaksana

Nama Lengkap               : Damar Yuniati

NIM                               : M0106033

Tempat, Tanggal Lahir   : Sukoharjo, 14 Juni 1988

Jenis Kelamin                 : Perempuan

Alamat rumah                : Waringin Rejo, RT 01, XX, Cemani, Sukoharjo

No. Telepon                   : 085640685431

Riwayat Pendidikan      :

SD                   : SDN Serengan II Surakarta

SMP                : SLTP N 19 Surakarta

SMA               : SMA N 7 Surakarta

PT                    : Matematika FMIPA UNS

Riwayat Organisasi        :

- Staff Dept. Kaderisasi SKI FMIPA UNS 2007

- Staff Bidang Kaderisasi HIMATIKA FMIPA UNS 2007

- Bendahara SALIMA FM HIMATIKA FMIPA UNS

- Bendahara Umum HIMATIKA FMIPA  UNS 2008

- Staff Dept. POSDM BEM FMIPA UNS 2008

Anggota Pelaksana

a.   Nama Lengkap                     : Lulu Atul Fajaroh

NIM                                     : M0107037

Tempat, Tanggal Lahir         : Banyumas, 31 mei 1988

Jenis Kelamin                       : Perempuan

Alamat rumah                      : Karang Kemiri Rt 01/02, pekuncen,

Banyumas

No. Telepon                         : 085640771025

Riwayat Pendidikan            :

SD                   : MI Ma’arif NU 02  Karang Kemiri

SMP                : SLTP N 2 Ajibarang

SMA               : SMA N 2 Purwokerto

PT                    : Matematika FMIPA UNS

Riwayat Organisasi        :

- Staff Dept. Kaderisasi SKI FMIPA UNS 2008

- Staff Bidang Kaderisasi HIMATIKA FMIPA UNS 2008

- Sekretaris SAliMA FM HIMATIKA FMIPA UNS

- koordinator Akhwat Departemen Syiar Islam

b.  Nama Lengkap                      : Esi Mestalefa

NIM                                     : M0107032

Tempat, Tanggal Lahir         : Karanganyar, 4 april 1988

Jenis Kelamin                       : Perempuan

Alamat rumah                      : Klegen RT 04 RW VIIMalangjiwan

Colomadu Karangayar

No. Telepon                         :087836080212

Riwayat Pendidikan            :

SD                   : SD N Malangjiwan 06

SMP                : SLTP N 2 Surakarta

SMA               : SMA N 1 Surakarta

PT                    : Matematika FMIPA UNS

Riwayat Organisasi        :

- Wakil Sekretaris Umum HIMATIKA FMIPA UNS 2008

- Kepala Biro Administrasi Kesekretariatan HIMATIKA FMIPA UNS 2009

- Staff  Departemen Kebendaharaan SKI FMIPA UNS 2009

- Staff SAliMA FM HIMATIKA FMIPA UNS

- Koordinator Akhwat Departemen Layanan Umat SKI FMIPA UNS 2010

N. 2.   Biodata Dosen Pendamping

1.         Nama                                       :Dra. Yuliana Susanti, M.Si

2.         Pangkat/Gol./NIP                   :Pembina TK I/IVB/

19611219 198703 2 001

3.         Jabatan fungsional                  :Lektor Kepala

4.         Jabatan struktural                    :-

5.         Fakultas/Program studi           :MIPA/ Matematika

6.         Perguruan tinggi                      :Universitas Sebelas Maret

7.         Bidang Keahlian                     :Statistika

8.         Waktu untuk kegiatan PKM   :5 jam/minggu

silakan download.contoh pkm disini

Welcome to UNS Social Network ™.
Terima Kasih telah menggunakan blog staff UNS. Selamat menggunakan blog. Untuk Kesulitan silahkan ym dengan admin YM : w4ww4n , you_dhi_aks, dan hendri_des

Atau kunjungi blog admin
Admin 1 :Ardian M. Prastiawan
Admin 2 :Sri Wahyudi (FMIPA)
Admin 3 :Hendri Desitwanto (FKIP)