PAKET UMROH BULAN FEBRUARI MARET APRIL MEI 2018




Artikel lainnya »

Bekasi, Saco-Indonesia.com - Segmen yang selama ini diam, terletak 37 km di selatan Kroya, Jawa Tengah, pada sabtu (25/1/2014) bersuara. Gejolak segmen itu menimbulkan gempa yang mengguncang wilayah hampir seluruh Jawa dengan goncangan terkuat di Kebumen.

Menurut informasi dari United States Geological Survey (USGS), gempa bermagnitud 6,1, terjadi pada pukul 12.14 WIB, pada kedalaman 89,1 km. Gempa tidak menimbulkan tsunami tapi disusul oleh 6 gempa susulan.

Terkait gempa tersebut, pakar tektonik dari Institut Teknologi Bandung (ITB), Irwan Meilano, sempat mengungkapkan adanya potensi gempa Kebumen untuk tidak hanya mengakibatkan gempa susulan, tetapi juga gempa yang terpicu (triggerred earthquake).

Irwan mengatakan, gempa yang terpicu oleh gempa Kebumen itu "bisa memiliki magnitud yang lebih besar dari gempa sebelumnya." (Baca artikel "Waspada, Gempa Kebumen Bisa Memicu Gempa Lebih Besar").

Peringatan ini mendapatkan respon beragam dalam kotak komentar di Kompas.com maupun media sosial Twitter, salah satunya adalah ketakutan dan tuduhan bahwa informasi tentang potensi gempa yang terpicu adalah upaya menakut-nakuti masyarakat.

"Jangan nakut-nakuti bos!" demikian komentar salah satu pembaca Kompas.com dengan akun bernama Juragan Minyak - kecewa Gubernur DKI abaikan sumber polusi bising di ibu kota, pada Sabtu pukul 20.19 WIB.

Sementara, di Twitter, pengguna bernama Dariel Siregar mengatakan, "Kepo!! Berita buat masyarakat resah aje." Anggi Anggarini punya kicauan hampir sama. "Jangan nakut2in donk :'(," katanya.

Haruskah Panik dan Takut?

Menanggapi komentar pembaca, Irwan memahami bahwa informasi potensi gempa memang bisa membuat publik panik. Tak sepenuhnya salah, sebab Indonesia memang memiliki historis gempa mematikan, seperti gempa Aceh tahun 2004 dan gempa Yogyakarta tahun 2006.

Namun, ia menegaskan bahwa tujuan pemberian informasi bukanlah untuk membuat panik. "Informasi potensi bencana memang harus diberikan untuk meningkatkan kewaspadaan kita," kata Irwan saat dihubungi Kompas.com, Minggu (26/1/2014).

Irwan mengungkapkan, seringkali terjadi, Indonesia menganggap rendah potensi bencana. Informasi yang diberikan kepada masyarakat tidak sesuai dengan potensi yang sebenarnya. "Agar masyarakat tenang," tuturnya.

Menurutnya, bencana-bencana yang merenggut banyak nyawa dan membuat negara merugi sebenarnya adalah akumulasi dari ketidakpedulian kita pada potensi bencana. "Kalau kita meng-underestimate potensi gempa, ini juga salah satu bentuk ignorance," ungkapnya.

Informasi potensi gempa yang sebenarnya memang bisa membuat panik dan takut. Namun, bagaimanapun tetap perlu diberikan dengan cara komunikasi yang pas sehingga tumbuh kesiapsiagaan menghadapi bencana serta perubahan sikap.

Irwan menuturkan, sejarah memang mengharuskan warga yang hidup di selatan Jawa untuk mewaspadai gempa. Aktivitas lempeng lautan terbukti telah memicu gempa dan tsunami di Banyuwangi pada tahun 1994 dan gempa dan tsunami Pangandaran tahun 2006.

Mengapa tak detail?

Akun Andri Jalu menulis dalam kotak komentar di Kompas.com, "Jelaskan dengan lebih detil tentang selang waktu gempa yang terpicu, buat orang awam yg bukan ahli, jadi tidak menimbulkan ketakutan kalo ada yg membaca artikel ini."

Mungkin memang sebuah keharusan bila pemberitahuan ancaman disertai dengan detail selang waktu gempa yang terpicu akan terjadi, wilayah mana yang kemungkinan mengalami, dan berapa besarnya. Sayangnya, detail tersebut sulit didapatkan.

Widjo Kongko, peneliti gempa dan tsunami dari Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT), mengatakan bahwa gempa Kebumen terjadi di segmen yang jarang bergejolak. Dalam 4 dekade, cuma ada 10 gempa dengan magnitud lebih dari 5 yang terjadi di segmen itu.

Pada saat yang sama, patahan dan segmen penyebab gempa di selatan Jawa belum banyak terpetakan seperti di Sumatera. Karenanya, Widjo menyebut bahwa pengetahuan tentang wilayah tersebut masih gelap.

Karena belum banyak dipelajari, sulit memerkirakan wilayah yang akan terpicu aktivitasnya akibat gempa Kebumen kemarin, di samping memang sampai saat ini sulit memerkirakan waktu dan lokasi yang akan mengalami gempa.

Widjo hanya bisa memberi petunjuk lokasi yang masih umum. "Lokasi di Jawa selatan, bisa mendekati palung atau sebaliknya, ke daratan," ungkapnya. Berapa lama setelah gempa Kebumen gempa terpicu mungkin terjadi, belum bisa dikatakan.

Irwan mengungkapkan, gempa Kebumen kemarin terjadi dengan mekanisme sesar turun akibat slab pull. Slab pull secara sederhana adalah bergeraknya lempeng samudera karena adanya tarikan lempeng samudera yang berada di zona subduksi.

Menurut Irwan, gerakan turun lempeng akibat gempa Kebumen cukup curam. Ini bisa berarti bahwa bagian atas lempeng tersebut saat ini memiliki akumulasi energi dan berpotensi menimbulkan gempa yang terpicu.

"Jadi yang bisa diberikan, gempa yang terpicu ini mungkin terjadi di wilayah yang lebih dangkal," ungkapnya. Wilayah dangkal berarti berada pada kedalaman palung hingga 50 kilometer.

Gempa dangkal memang hanya akan dirasakan di wilayah yang cakupannya lebih sempit. Namun, goncangannya akan lebih terasa dampaknya jauh lebih merusak. Gempa Yogyakarta pada tahun 2006 dengan kedalaman episentrum hanya 10 km adalah salah satu gempa dangkal.

Gempa dangkal yang terjadi di lautan juga bisa berarti memiliki potensi tsunami bila gerakan sesarnya naik. Dengan goncangan lebih besar dan berpotensi tsunami, maka suatu gempa akan lebih mematikan.

Di luar konteks gempa yang terpicu, gempa Kebumen juga memberi petunjuk bahwa subduksi Jawa aktif. Selama ini, seringkali dianggap bahwa subduksi Jawa aseismik, tidak seaktif subduksi Sumatera.

Ilmuwan membagi subduksi Jawa menjadi tiga bagian, Selat Sunda hingga selatan Jawa Barat, selatan Jawa Tengah, serta selatan Jawa Timur hingga Bali. Masing-masing memang bisa memicu gempa dengan magnitud 8,5.

Apa yang harus dilakukan?

Perkembangan ilmu pengetahuan saat ini belum mampu memberikan kemampuan bagi manusia untuk meramal gempa. Pada saat yang sama, penelitian tentang beragam patahan penyebab gempa serta yang terkait masih terkendala dana. Di tengah situasi itu, apa yang harus dilakukan?

Widjo menuturkan, saat ini masyarakat bisa melakukan penyesuaian setelah mengetahui bahwa dirinya tinggal di lokasi rawan gempa. "Misalnya bangunan rumah dibuat tahan gempa," ungkap Widjo.

Sementara, Irwan mengatakan, informasi adanya ancaman seharusnya sudah cukup bagi pemerintah dan masyarakat untuk memulai perubahan.

"Warga harus lebih waspada, edukasi yang diberikan pemerintah ke masyarakat terus dilakukan, institudi pendidikan juga harus mulai membangun kesadaran tentang gempa," jelas Irwan.

Terkait adaptasi yang bisa dilakukan warga, peneliti dari Pusat Penelitian Geoteknologi LIPI, Eko Yulianto, saat ditemui Desember 2013 lalu menuturkan perlunya warga memiliki ruang aman untuk berlindung saat gempa.

Ruang aman bisa berupa ruang atau sudut mana pun di dalam rumah yang dibangun  tahan gempa. Strategi ini merupakan alternatif ketika membangun rumah tahan gempa masih sulit. Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) perlu mengampanyekannya.

Sumber : Kompas.com

Editor : Maulana Lee

V, Karena Dari Laut Selatan Mengirim Sinyal Ancaman Gempa

 Data yang dikumpulkan mahasiwa ketika akan membuat tugas akhir, selain data sekunder diantaranya adalah data primer. Data sekunder adalah data yang diperoleh dari catatan-catatan atau informasi tertulis dari perusahaan, serta data-data lain yang terdokumentasi dengan baik dan valid. Sedangkan data primer adalah data yang direspon langsung oleh responden berdasarkan wawancara ataupun daftar pertanyaan yang dirancang, disusun, dan disajikan dalam bentuk skala, baik nominal, ordinal, interval maupun ratio oleh mahasiswa ketika membutuhkan data demi kepentingan penelitian.

Teknik pengumpulan data seperti ini lazim digunakan karena selain bisa langsung menentukan skala pengukuranya, akan tetapi juga bisa melengkapi hasil wawancara yang dilakukan dengan responden.

Skala pengukuran yang dibuat oleh mahasiswa sebaiknya dibuat sedemikian rupa, mengikuti kaidah, sehingga akan memudahkan pemilihan teknik analisis yang akan digunakan ketika pengumpulan datanya sudah selesai.

Catatan: Artikel ini membahas bagaimana transformasi dari data ordinal ke interval, sedangkan untuk transformasi data dalam keperluan untuk memenuhi asumsi klasik, baca artikel kami yang berjudul "Transformasi Data"

Dalam studi empiris, misalnya saja mahasiswa ingin menggunakan statistika parametrik dengan analisis regresi untuk menganalisis dan mengkaji masalah-masalah penelitian. Pemilihan analisis model ini ini hanya lazim digunakan bila skala pengukuran yang yang dilakukan adalah minimal interval. Sedangkan teknik pengumpulan data yang dilakukan oleh mahasiswa sudah dilakukan dengan menggunakan skala pengukuran nominal (atau ordinal).

Menghadapi situasi demikian, salah satu cara yang dilakukan adalah menaikkan tingkat pengukuran skalanya dari ordinal menjadi interval. Melakukan manipulasi data dengan cara menaikkan skala dari ordinal menjadi interval ini, selain bertujuan untuk tidak melanggar kelaziman, juga untuk mengubah agar syarat distribusi normal bisa dipenuhi ketika menggunakan statistika parametrik.

Menurut Sambas Ali Muhidin dan Maman Abdurahman, “salah satu metode transformasi yang sering digunakan adalah metode succesive interval (MSI)”. Meskipun banyak perdebatan tentang metode ini, diharapkan pemikiran ini bisa melengkapi wacana mahasiswa ketika akan melakukan analisis data berkenaan dengan tugas-tugas kuliah.

Sebelum melanjutkan pembahasan tentang bagaimana transformasi data ordinal dilakukan, tulisan ini sedikit membahas tentang dua perbedaan pendapat tentang bagimana skor-skor yang diberikan terhadap alternatif jawaban pada skala pengukuran Likert yang sudah kita kenal. Pendapat pertama mengatakan bahwa skor 1, 2, 3, 4, dan 5 adalah data interval. Sedangkan pendapat yang kedua, menyatakan bahwa jenis skala pengukuran Likert adalah ordinal. Alasannya skala Likert merupakan Skala Interval adalah karena skala sikap merupakan dan menempatkan kedudukan sikap seseorang pada kesatuan perasaan kontinum yang berkisar dari sikap “sangat positif”, artinya mendukung terhadap suatu objek psikologis terhadap objek penelitian, dan sikap “sangat negatif”, yang tidak mendukung sama sekali terhadap objek psikologis terhadap objek penelitian.

Berkenaan dengan perbedaan pendapat terhadap skor-skor yang diberikan dalam alternatif jawaban dalam skala Likert itu, apakah termasuk dalam skala pengukuran ordinal atau data interval, berikut ini kami mneyampaikan pemikiran yang bisa dijadikan pertimbangan: Ciri spesifik yang dimiliki oleh data yang diperoleh dengan skala pengukuran ordinal, adalah bahwa, data ordinal merupakan jenis data kualitatif, bukan numerik, berupa kata-kata atau kalimat, seperti misalnya sangat setuju, kurang setuju, dan tidak setuju, jika pertanyaannya ditujukan terhadap persetujuan tentang suatu event. Atau bisa juga respon terhadap keberadaan suatu Bank “PQR” dalam suatu daerah yang bisa dimulai dari sangat tidak setuju, tidak setuju, ragu-ragu, Setuju, dan sangat setuju.

Sementara data interval adalah termasuk data kuantitatif, berbentuk numerik, berupa angka, bukan terdiri dari kata-kata, atau kalimat. Mahasiswa yang melakukan penelitian dengan menggunakan pendekatan kuantitatif, termasuk di dalamnya adalah data interval, data yang diperoleh dari hasil pengumpulan data bisa langsung diolah dengan menggunakan model statistika. Akan tetapi data yang diperoleh dengan pengukuran skala ordinal, berbentuk kata-kata, kalimat, penyataan, sebelum diolah, perlu memberikan kode numerik, atau simbol berupa angka dalam setiap jawaban.

Misalnya saja alternatif jawaban pada skala Likert, alternatif jawaban “sangat tidak setuju” diberi skor 1; “ tidak setuju diberi skor 2; “ragu-ragu” diberi skor 3; “setuju” diberi kode 4; dan “sangat setuju” diberi skor 5. angka-angka (numerik) inilah yang kemudian diolah, sehingga menghasilkan skor tertentu. Tetapi, sesuai dengan sifat dan cirinya, angka 1, 2, 3, 4, dan 5 atau skor yang sudah diperoleh tidak memberikan arti apa-apa terhadap objek yang diukur. Dengan kata lain, skor yang lebih tinggi lebih tidak berarti lebih baik dari skor yang lebih rendah. Skor 1 hanya menunjukkan sikap “sangat tidak setuju”, skor 2 menunjukkan sikap “tidak setuju, skor 3 menunjukkan sikap “ragu-ragu’, skor 4 menunjukkan sikap “setuju”, dan skor 5 menunjukkan sikap “sangat setuju”. Kita tidak bisa mengatakan bahwa skor 4 atau “setuju” dua kali lebih baik dari skor 2 atau “tidak setuju”.

Fenomena ini berbeda sekali dengan sifat/ciri yang dimiliki oleh data interval, dimana angka-angka atau skor-skor numerik yang diperoleh dari hasil pengukuran data langsung dapat dibandingkan antara satu dengan lainnya, dikurangkan, dijumlahkan, dibagi dan dikalikan. Misalnya saja penelitian yang dilakukan mahasiswa tentang suhu udara beberapa kelas, dan diperoleh data misalnya suhu ruangan kelas A 15 derajat Cls, suhu ruang kelas B 20 derajat Cls, dan suhu ruang kelas C 25 derajat Cls. Berarti bahwa suhu ruang kelas A adalah 75 % lebih dingin dari suhu ruang kelas B. Suhu ruang kelas A 60 % lebih dingin dari suhu ruang kelas C. Suhu ruang kelas A lebih dingin dari suhu ruang kelas B dan C. Atau suhu ruangan kelas B lebih panas dari suhu ruang kelas A, tetapi lebih dingin dibandingkan dengan suhu ruangan kelas C. Contoh lain misalnya prestasi mahasiswa yang diukur dengan skala indek prestasi mahasiswa.

KEPUSTAKAAN
Babbie, Earl R., The Pravtice of Social Research, 4th Edition, Belmont, CA, Wadsworth,
1986. Kerlinger, F.N., Foundation of Behavioral Research, 2nd Ed., New York, MacMillan, 1971.
Moh nazir, Ph.d. Metode Penelitian, Penerbit Ghalia Indonesia, Jakarta, 2005).


TRANSFORMASI DATA ORDINAL menjadi INTERVAL SECARA MANUAL
(Kasus Transformasi Data Ordinal Menjadi Interval)
Oleh: Suharto*

A. Pendahuluan
Beberapa ahli berpendapat bahwa pelaksanaan penelitian menggunakan metode ilmiah diantaranya adalah dengan melakukan langkah-langkah sistematis. Metode ilmiah sendiri adalah merupakan pengejaran terhadap kebenaran relatif yang diatur oleh pertimbangan-pertimbangan logis. Dan karena keberadaan dari ilmu itu adalah untuk memperoleh interelasi yang sistematis dari fakta-fakta, maka metode ilmiah berkehendak untuk mencari jawaban tentang fakta-fakta dengan menggunakan pendekatan kesangsian sistematis. Karenanya, penelitian dan metode ilmiah, jika tidak dikatakan sama, mempunyai hubungan yang relatif dekat. Dengan adanya metode ilmiah, pertanyaan-pertanyaan dalam mencari dalil umum, akan mudah dijawab. Menuruti Schluter (Moh Nazir), langkah penting sebelum sampai tahapan analisis data dan penentuan model adalah ketika melakukan pengumpulan dan manipulasi data sehingga bisa digunakan bagi keperluan pengujian hipotesis. Mengadakan manipulasi data berarti mengubah data mentah dari awal menjadi suatu bentuk yang dapat dengan mudah memperlihatkan hubungan-hubungan antar fenomena. Kelaziman kuantifikasi sebaiknya dilakukan kecuali bagi atribut-atribut yang tidak dapat dilakukan. Dan dari kuantifikasi data itu, penentuan mana yang dikatakan data nominal, ordinal, ratio dan interval bisa dilakukan demi memasuki wilayah penentuan model.

Pada ilmu-ilmu sosial yang telah lebih berkembang, melakukan analisis berdasarkan pada kerangka hipotesis ilakukan dengan membuat model matematis untuk membangun refleksi hubungan antar fenomena yang secara implisit sudah dilakukan dalam rumusan hipotesis  Analisis data merupakan bagian yang amat penting dalam metode ilmiah. Data bisa memiliki makna setelah dilakukan analisis dengan menggunakan model yang lazim digunakan dan sudah diuji secara ilmiah meskipun memiliki banyak peluang untuk digunakan. Akan tetapi masing-masing model, jika ditelaah satu demi satu, sebenarnya hanya sebagian saja yang bisa digunakan untuk kondisi dan data tertentu. Ia tidak bisa digunakan untuk menganalisis data jika model yang digunakan kurang sesuai dengan bagaimana kita memperoleh data jika menggunakan instrumen. Timbangan tidak bisa digunakan untuk mengukur tinggi badan seseorang. Sebaliknya meteran tidak bisa digunakan untuk mengukur berat badan seseorang. Karena masing-masing instrumen memiliki kegunaan masing-masing. Dalam hal ini, tentu saja kita tidak ingin menggunakan model analisis hanya semata-mata karena menuruti selera dan kepentingan. Suatu model hanya lazim digunakan tergantung dari kondisi bagaimana data dikumpulkan.

Karena pada dasarnya, model adalah alat yang bisa digunakan dalam kondisi dan data apapun. Ia tetap bisa digunakan untuk menghitung secara matematis, akan tetapi tidak dalam teori. Banyaknya konsumsi makanan tentu memiliki hubungan dengan berat badan seseorang. Akan tetapi banyaknya konsumsi makanan penduduk pulau Nias, tidak akan pernah memiliki hubungan dengan berat badan penduduk Kalimantan. Motivasi kerja sebuah perusahaan elektronik, tidak akan memiliki hubungan dengan produktivitas petani karet.

Model analisis statistik hanya bisa digunakan jika data yang diperoleh memiliki syarat-syarat tertentu. Masing-masing variabel tidak memiliki hubungan linier yang eksak. Data yang kita peroleh melalui instrumen pengumpul data itu bisa dianalisis dengan menggunakan model tanpa melanggar kelaziman. Bagi keperluan analisis penelitian ilmu-ilmu sosial, teknik mengurutkan sesuatu ke dalam skala itu artinya begitu penting mengingat sebagian data dalam ilmu-ilmu sosial mempunyai sifat kualitatif. Atribut saja sebagai objek penelitian selain kurang representatif bagi peneliti, juga sebagian orang saat ini menginginkan gradasi yang lebih baik bagi objek penelitian. Orang selain kurang begitu puas dengan atribut baik atau buruk, setuju atau tidak setuju, tetapi juga menginginkan sesuatu yang berada di antara baik dan buruk atau di antara setuju dan tidak setuju. Karena gradasi, merupakan kelaziman yang diminta bagi sebagian orang bisa menguak secara detail objek penelitian. Semakin banyak gradasi yang dibuat dalam instrumen penelitian, hasilnya akan makin representatif.

Menuruti Moh. Nazir, teknik membuat skala adalah cara mengubah fakta-fakta kualitatif (atribut) menjadi suatu urutan kuantitatif (variabel). Mengubah fakta-fakta kualitatif menjadi urutan kuantitatif itu telah menjadi satu kelaziman paling tidak bagi sebagian besar orang, karena berbagai alasan. Pertama, eksistensi matematika sebagai alat yang lebih cenderung digunakan oleh ilmu-ilmu pengetahuan sehingga bisa mengundang kuantitatif variabel. Kedua, ilmu pengetahuan, disamping akurasi data, semakin meminta presisi yang lebih baik, lebih-lebih dalam mengukur gradasi. Karena perlunya presisi, maka kita belum tentu puas dengan atribut baik atau buruk saja. Sebagian peneliti ingin mengukur sifat-sifat yang ada antara baik dan buruk tersebut, sehingga diperoleh suatu skala gradasi yang jelas.

B. Pembahasan
a. Data nominal
Sebelum kita membicarakan bagaimana alat analisis digunakan, akan diberikan ulasan tentang bagaimana sebenarnya data nominal yang sering digunakan dalam statistik nonparametrik bagi mahasiswa. Menuruti Moh. Nazir, data nominal adalah ukuran yang paling sederhana, dimana angka yang diberikan kepada objek mempunyai arti sebagai label saja, dan tidak menunjukkan tingkatan apapun. Ciri-ciri data nominal adalah hanya memiliki atribut, atau nama, atau diskrit. Data nominal merupakan data kontinum dan tidak memiliki urutan. Bila objek dikelompokkan ke dalam set-set, dan kepada semua anggota set diberikan angka, set-set tersebut tidak boleh tumpang tindih dan bersisa. Misalnya tentang jenis olah raga yakni tenis, basket dan renang. Kemudian masing-masing anggota set di atas kita berikan angka, misalnya tenis (1), basket (2) dan renang (3). Jelas kelihatan bahwa angka yang diberikan tidak menunjukkan bahwa tingkat olah raga basket lebih tinggi dari tenis ataupun tingkat renang lebih tinggi dari tenis. Angka tersebut tidak memberikan arti apa-apa jika ditambahkan. Angka yang diberikan hanya berfungsi sebagai label saja. Begitu juga tentang suku, yakni Dayak, Bugis dan Badui. Tentang partai, misalnya Partai Bulan, Partai Bintang dan Partai Matahari. Masing-masing kategori tidak dinyatakan lebih tinggi dari atribut (nama) yang lain. Seseorang yang pergi ke Jakarta, tidak akan pernah mengatakan dua setengah kali, atau tiga seperempat kali. Tetapi akan mengatakan dua kali, lima kali, atau tujuh kali. Begitu seterusnya. Tidak akan pernah ada bilangan pecahan. Data nominal ini diperoleh dari hasil pengukuran dengan skala nominal. Menuruti Sugiono, alat analisis (uji hipotesis asosiatif) statistik nonparametrik yang digunakan untuk data nominal adalah Coeffisien Contingensi  Akan tetapi karena pengujian hipotesis  Coeffisien Contingensi memerlukan rumus Chi Square (χ2), perhitungannya dilakukan setelah kita menghitung Chi Square. Penggunaan model statistik nonparametrik selain Coeffisien Contingensi tidak lazim dilakukan.

b. Data ordinal
Bagian lain dari data kontinum adalah data ordinal. Data ini, selain memiliki nama (atribut), juga memiliki peringkat atau urutan. Angka yang diberikan mengandung tingkatan. Ia digunakan untuk mengurutkan objek dari yang paling rendah sampai yang paling tinggi atau sebaliknya. Ukuran ini tidak memberikan nilai absolut terhadap objek, tetapi hanya memberikan peringkat saja. Jika kita memiliki sebuah set objek yang dinomori, dari 1 sampai n, misalnya peringkat 1, 2, 3, 4, 5 dan seterusnya, bila dinyatakan dalam skala, maka jarak antara data yang satu dengan lainnya tidak sama. Ia akan memiliki urutan mulai dari yang paling tinggi sampai paling rendah. Atau paling baik sampai ke yang paling buruk.

Misalnya dalam skala Likert (Moh Nazir), mulai dari sangat setuju, setuju, ragu-ragu, tidak setuju sampai sangat tidak setuju. Atau jawaban pertanyaan tentang kecenderungan masyarakat untuk menghadiri rapat umum pemilihan kepala daerah, mulai dari tidak pernah absen menghadiri, dengan kode 5, kadang-kadang saja menghadiri, dengan kode 4, kurang menghadiri, dengan kode 3, tidak pernah menghadiri, dengan kode 2 sampai tidak ingin menghadiri sama sekali, dengan kode 1. Dari hasil pengukuran dengan menggunakan skala ordinal ini akan diperoleh data ordinal. Alat analisis (uji hipotesis asosiatif  statistik nonparametrik yang lazim digunakan untuk data ordinal adalah Spearman Rank Correlation dan Kendall Tau.

c. Data interval
Pemberian angka kepada set dari objek yang mempunyai sifat-sifat ukuran ordinal dan ditambah satu sifat lain, yakni jarak yang sama pada pengukuran dinamakan data interval. Data ini memperlihatkan jarak yang sama dari ciri atau sifat objek yang diukur. Akan tetapi ukuran interval tidak memberikan jumlah absolut dari objek yang diukur. Data yang diperoleh dari hasil pengukuran menggunakan skala interval dinamakan data interval.

Misalnya tentang nilai ujian 6 orang mahasiswa, yakni A, B, C, D, E dan F diukur dengan ukuran interval pada skala prestasi dengan ukuran 1, 2, 3, 4, 5 dan 6, maka dapat dikatakan bahwa beda prestasi antara C dan A adalah 3 – 1 = 2. Beda prestasi antara C dan F adalah 6 – 3 = 3. Akan tetapi tidak bisa dikatakan bahwa prestasi E adalah 5 kali prestasi A ataupun prestasi F adalah 3 kali lebih baik dari prestasi B. Dari hasil pengukuran dengan menggunakan skala interval ini akan diperoleh data interval. Alat analisis (uji hipotesis asosiatif)  statistik parametrik yang lazim digunakan untuk data interval ini adalah Pearson Korelasi Product Moment, Partial Correlation, Multiple Correlation, Partial Regression, dan Multiple Regression.

d. Data ratio
Ukuran yang meliputi semua ukuran di atas ditambah dengan satu sifat yang lain, yakni ukuran yang memberikan keterangan tentang nilai absolut dari objek yang diukur dinamakan ukuran ratio. Ukuran ratio memiliki titik nol, karenanya, interval jarak tidak dinyatakan dengan beda angka rata-rata satu kelompok dibandingkan dengan titik nol di atas. Oleh karena ada titik nol, maka ukuran rasio dapat dibuat perkalian ataupun pembagian. Angka pada skala rasio dapat menunjukkan nilai sebenarnya dari objek yang diukur. Jika ada 4 orang pengemudi, A, B, C dan D mempunyai pendapatan masing-masing perhari Rp. 10.000, Rp.30.000, Rp. 40.000 dan Rp. 50.000. bila dilihat dengan ukuran rasio maka pendapatan pengemudi C adalah 4 kali pendapatan pengemudi A. Pendapatan D adalah 5 kali pendapatan A. Pendapatan C adalah 4/3 kali pendapatan B. Dengan kata lain, rasio antara C dan A adalah 4 : 1, rasio antara D dan A adalah 5 : 1, sedangkan rasio antara C dan B adalah 4 : 3. Interval pendapatan pengemudi A dan C adalah 30.000. dan pendapatan pengemudi C adalah 4 kali pendapatan pengemudi A.

Dari hasil pengukuran dengan menggunakan skala rasio ini akan diperoleh data rasio. Alat analisis (uji hipotesis asosiatif)  yang digunakan adalah statistik parametrik dan yang lazim digunakan untuk data rasio ini adalah Pearson Korelasi Product Moment, Partial Correlation, Multiple Correlation, Partial Regression, dan Multiple Regression. Sesuai dengan ulasan jenis pengukuran yang digunakan, maka variabel penelitian diharapkan dapat bagi 4 bagian, yakni variabel nominal, variabel ordinal, variabel interval, dan variabel rasio. Variabel nominal, yaitu variabel yang dikategorikan secara diskrit dan saling terpisah seperti status perkawinan, jenis kelamin, dan sebagainya. Variabel ordinal adalah variabel yang disusun atas dasar peringkat, seperti peringkat prestasi mahasiswa, peringkat perlombaan catur, peringkat tingkat kesukaran suatu pekerjaan dan lain-lain.

Variabel interval adalah variabel yang diukur dengan ukuran interval seperti penghasilan, sikap dan sebagainya, sedangkan variabel rasio adalah variabel yang disusun dengan ukuran rasio seperti tingkat penganggguran, dan sebagainya.

e. Konversi variabel ordinal
Adakalanya kita tidak ingin menguji hipotesis dengan alat uji hipotesis statistik nonparametrik dengan berbagai pertimbangan. Misalnya kita ingin melakukan uji statistik parametrik Pearson Korelasi Product Moment, Partial Correlation, Multiple Correlation, Partial Regression dan Multiple Regression, padahal data yang kita miliki adalah hasil pengukuran dengan skala ordinal, sedangkan persyaratan penggunaan statistik parametrik adalah selain data harus berbentuk interval atau rasio, data harus memiliki distribusi normal. Jika kita tidak ingin melakukan ujinormalitas karena data yang kita miliki adalah data ordinal, hal itu bisa saja kita lakukan dengan cara menaikkan data dari pengukuran skala ordinal menjadi data dalam skala interval dengan metode Suksesive Interval.

Menuruti Al-Rasyid, menaikkan data dengan skala ordinal menjadi skala interval dinamakan transformasi dengan menggunakan metode Suksesiv Interval. Penggunaan skala interval bagi kepentingan statistik parametrik, selain merupakan suatu kelaziman, juga untuk mengubah data agar memiliki sebaran normal. Transformasi menggunakan model ini berarti tidak perlu melakukan uji normalitas. Karena salah satu syarat penggunaan statistik parametrik, selain data harus memiliki skala interval (dan ratio), data harus memiliki distribusi normal. Berbeda dengan statistik nonparametrik, ia hanya digunakan untuk mengukur distribusi. (Ronald E. Walpole).

Berikut ini diberikan contoh sederhana bagaimana kita meningkatkan data hasil pengukuran dengan skala ordinal menjadi data interval dengan metode Suksesiv Interval. Sebenarnya data ini lazimnya hanya dianalisis dengan statistik nonparametrik. Akan tetapi oleh karena model yang diinginkan adalah statistik parametrik, data tersebut ditingkatkan skalanya menjadi data interval dengan menggunakan metode Suksesive Interval, sehingga di dapat dua jenis data yakni data ordinal dan data interval hasil transformasi. Tabel berikut ini adalah konversi variabel ordinal menjadi variabel interval yang disajikan secara simultan. Data ordinal berukuran 100.


Tabel 1.
Proses Konversi Variabel Ordinal menjadi Variabel Interval
1. Pemilih jawaban (kolom 1) atau kategori dan jumlahnya dibuat dari hasil kuisioner fiktif.

2. Masing-masing frekuensi setiap masing-masing kategori dijumlahkan (kolom 2) menjadi jumlah frekuensi.

3. Kolom proporsi (kolom 3) nomor 1 diisi dengan cara, misalnya yang memilih kategori 1 jumlah responden 25 orang, maka proporsinya adalah (25 : 100) = 0,25. Kolom proporsi no 2 diisi dengan cara, kategori 2 dengan jumlah responden 17 orang, maka proporsinya adalah (17 : 100) = 0,17. Kolom proporsi nomor 3 diisi dengan cara, kategori 3 dengan jumlah responden 34 orang, proporsinya adalah (34 : 100) = 0,34. Kemudian kolom proporsi nomor 4 dengan jumlah responden 19 orang, proporsinya dihitung dengan cara (19 : 100) = 0,19, begitu seterusnya sampai ditemukan angka 0,05.

4. Proporsi kumulatif (kolom 4) diisi dengan cara menjumlahkan secara kumulatif item yang ada pada kolom no 3 (proporsi). Misalnya 0,25 + 0,17 = 0,42. Kemudian nilai 0,42 + 0,34 = 0,76. Lalu 0,76 + 0,19 = 0,95. Dan terakhir adalah 0,95 + 0,05 = 1,00. 5. Kolom 5 (Nilai Z), diisi dengan cara melihat tabel Distribusi Normal (Lampiran 1).

Misalnya angka (– 0,67), diperoleh dari luas 0,2500 (tabel Z) terletak di Z yang ke berapa. Jika tidak ada angka yang pas, cari nilai yang terdekat dengan luas 0,2500. Dalam hal ini angka 0,2514 (terdekat dengan angka 0,2500) terletak di Z ke 0,67. Karena angka 0,25 berada di bawah 0,5, maka beri tanda negatif didepannya. Berikutnya adalah angka (– 0,20), diperoleh dari luas (angka) 0,4200 (tabel Z) terletak di Z ke berapa. Jika tidak ada angka yang sama dengan 0,4200, cari nilai yang terdekat dengan angka 0,4200 dalam tabel Z. Dalam contoh ini, angka 0,4207 (terdekat dengan 0,4200) terletak di Z ke 0,2. Karena angka 0,42 berada di bawah 0,5, maka beri tanda negatif di depannya. Kemudian angka (0,71), diperoleh dari luas distribusi normal (angka) 0,7600 (tabel Z). Angka ini harus dihitung dengan jalan menjumlahkan setengah dari luas distribusi normal, yakni (0,5 + 0,26) = 0,76. Untuk mencapai angka 1,0000, berarti ada kekurangan sebesar 0,2400. Tabel Z yang terdekat dengan angka 0,2400 adalah 0,2389 yang terletak di Z ke 0,71. Berikutnya adalah angka (1,64). Angka ini diperoleh dari luas distribusi normal (angka) 0,9500 (tabel Z). Angka ini juga harus dihitung dengan cara menjumlahkan setengah dari luas distribusi normal, yakni (0,5 + 0,45) = 0,95. Untuk mencapai luas 100% (angka 1,000), distribusi ini ada kekurangan sebesar 0,0500. Tabel Z yang terdekat dengan angka 0,0500 adalah 0,0505 (Z ke 1,64) dan 0,495 (Z ke 165) . Oleh karena angka tersebut memiliki nilai sama, maka kita hanya memilih salah satu, yakni di Z ke 1,645. Nilai ordinat (kolom 6) dapat dilihat pada tabel Ordinat Kurva Normal. Angka 0,3187 bersesuaian dengan P 0,25 (kolom 4). Angka 0,3910 bersesuaian dengan P 0,42 (kolom 4). Kemudian angka 0,3101 bersesuaian dengan P 0,76. (1 – P) = 0,24 (kolom 4). Artinya nilai 0,3101 bersesuaian dengan P 0,24. Dst....

Kolom 7
(nilai skala) dicari dengan rumus :
-------------->Kepadatan pd batas bawah – kepadatan pd batas atas
Nilai Skala = ---------------------------------------------------------------
--------------->Daerah di bwh bts atas – daerah di bwh bts bawah
------------------>0,0000 – 0,3187
Nilai skala 1 = ------------------------ = – 1,2748
--------------------->0,25 – 0,00
------------------>0,3187 – 0,3910
Nilai skala 2 = ------------------------ = – 0,4253
--------------------->0,42 – 0,25
------------------>0,3919 – 0,3101
Nilai skala 3 = ------------------------ = 0,2379
--------------------->0,76 – 0,42
------------------>0,3101 – 0,1040
Nilai skala 4 = ------------------------ = 1,0847
--------------------->0,95 – 0,76
------------------>0,1040 – 0,0000
Nilai skala 5 = ------------------------ = 2,0800
--------------------->1,00 – 0,95


Angka yang diperoleh berdasarkan perhitungan di atas kemudian ditransformasi menjadi variabel Interval dengan menggunakan rumus seperti yang dilakukan dalam kolom 8.

Kolom 8. Nilai Y (kolom 8) dicari dengan rumus: Y = Nilai Skala + │ Nilai Skalamin │. Cari nilai negatif paling tinggi pada kolom 7 (nilai skala). Kemudian tambahkan bilangan itu dengan bilangan tertentu agar sama dengan 1. Angka negatif paling tinggi adalah – 1,2748.

Agar bilangan itu sama dengan satu berarti harus di tambah dengan bilangan 2,2748 (bilangan konstan). Kemudian untuk nilai Y2, juga harus ditambah dengan angka 2,2748. Begitu seterusnya sampai nilai Y5.

Y1 = – 1,2748 + 2,2748 = 1
Y2 = – 0,4253 + 2,2748 = 1,8495
Y3 = 0,2379 + 2,2748 = 2,5127
Y4 = 1,0847 + 2,2748 = 3,3595
Y5 = 2,0800 + 2,2748 = 4,3548

C. Kesimpulan
Nilai Yi (kolom 8) merupakan nilai hasil transformasi dari variabel ordinal menjadi variabel interval dengan metode MSI. Dengan kata lain, nilai Yi sudah berbentuk data interval. Bila transformasi serupa juga diberlakukan terhadap Nilai Xi, maka kedua variabel ini bisa digunakan sebagai variabel untuk keperluan analisis Parametrik bagi mahasiswa. Misalnya menggunakan Pearson Korelasi Product Moment, Partial Corelation, Multiple Corelation, Partial Regression, dan Multiple Regression.


CONTOH PERHITUNGAN SECARA MANUAL DENGAN MS OFFICE EXCEL: DOWNLOAD
Untuk Penjelasannya, baca artikel berikut "Contoh Transformasi Data Ordinal Dengan Excel"
---------------------------------

DAFTAR PUSTAKA
Al-Rasyid, H. Teknik Penarikan Sampel dan Penyusunan Skala. Pasca Sarjana UNPAD, Bandung, 1994.
Anita Kesumahati, Skripsi, PS Matematika, Unila, Penggunaan Korelasi Polikhorik dan Pearson untuk Variabel Ordinal Dalam Model Persamaan Struktural, 2005.
J.T. Roscoe, Fundamental Research Statistic for the Behavioral Sciences, Hol, Rinehart and Winston, Inc., New York, 1969.
J Supranto, Statistik, Teori Dan Aplikasi. Edisi Kelima, Penerbit Erlangga Jakarta, 1987.
Moh. Nazir, Ph.D. Metode Penelitian, Penerbit Ghalia Indonesia, Jakarta, 2003.
Ronald E. Walpole, Pengantar Statistika, Edisi ke-3, Penerbit PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta, 1992.
Riduan, Dasar-dasar Statistika, Penerbit CV. ALFABETA, Bandung, 2005.
Sugiono, Prof. Dr., Statistik Nonparametrik Untuk Penelitian, Penerbit CV. ALFABETA, Bandung, 2004.
Wijayanto, Structural Equation Modeling dengan LISREL 8.5. Pasca Sarjana FE-UI, Jakarta, 2003.
Zaenal Mustafa El Qodri, Pengantar Statistik Terapan Untuk Ekonomi, Penerbit BPFE, Yogyakarta, 1995.
Babbie, Earl R., The Pravtice of Social Research, 4th Edition, Belmont, CA, Wadsworth, 1986.
Kerlinger, F.N., Foundation of Behavioral Research, 2nd Ed., New York, MacMillan, 1971.

TRANSFORMASI DATA ORDINAL KE INTERVAL dan (PERDEBATANNYA)
Perdebatan tentang Konversi Olah Data Ordinal menjadi Interval agar bisa digunakan dalam analisis statistik parametrik sebenarnya sudah selesai dan berakhir beberapa dasawarsa lalu. Sebagaimana dikatakan oleh Prof. Dr. Imam Ghozali, M.Com., (dalam Muji Gunarto). Akan tetapi belakangan ini relatif sering dipertanyakan berkenaan dengan kelaziman model yang akan digunakan oleh mahasiswa ketika akan membuat tugas akhir. Fenomena seperti itu tentu saja merupakan dinamika pemikiran mahasiswa yang makin kritis mengahadapi tugas-tugas kuliah yang makin komplek. Sebelum mahasiswa melakukan penelitian, variabel dan definisi operasionalnya memang harus dilakukan demi memasuki wilayah penetuan model yang akan digunakan. Karena penggunaan model saja, tanpa melakukan pengkajian akan berakibat pada pelanggaran kelaziman terhadap penggunaan model terhadap data yang diperoleh mahasiswa.

Definisi operasional variabel yang dijabarkan sesuai dengan konsep dan teori yang relatif benar akan membantu mengungkapkan penggunaan data penelitian. Karena berdasarkan definisi ini, kita akan menemukan dan membuat klasifikasi data sesuai dengan keperluan. Beberapa Universitas di Indonesia ada yang memberikan syarat dilakukannya transformasi terlebih dahulu terhadap data ordinal, sebelum dilakukan analisis dengan metode multivariate atau analisis path. Misalkan kita akan menganalisis variabel motivasi dan prestasi kerja karyawan sebuah perusahaan. Variabel motivasi kerja karyawan diberi simbol X dan variabel pretasi kerja karyawan diberi simbol Y. Keduanya diukur dalam satuan skala ordinal.

Setelah dilakukan transformasi, data tersebut kemudian dianalisis dengan metode regresi. Katakan hasilnya adalah Y = 4 + 2X. Artinya bila X (motivasi kerja) meningkat 1 satuan, maka Y (prestasi kerja) akan meningkat sebesar 2 satuan. Kita tahu bahwa X ( motivasi kerja) adalah variabel kualitatif. Angka yang diberikan hanya semata-mata merupakan simbol belaka yang diberikan demi kepentingan analisis data. Karena tanpa memberikan angka (numerik), data kualitatif tidak bisa di analisis dengan statistika.

Bagaimana mungkin X (motivasi) bisa mempengaruhi Y dalam satuan numerik?. Kita hanya bisa mengatakan bahwa variabel Motivasi berpengaruh Signifikan terhadap Prestasi Kerja Karena sejak awal, variabel motivasi dan prestasi kerja adalah data kualitatif, bukan numerik. Simbol numerik yang diberikan kepadanya tidak memberikan arti apa-apa secara kuantitatif, akan tetapi hanya merupakan simbol belaka. Coba saja kita bandingkan dengan kasus lain berikut ini, Pupuk yang digunakan dalam satuan (kwintal) akan digunakan untuk memprediksi hasil Produksi Padi dalam satuan (ton). Katakan hasilnya adalah Y = 4 + 2X. Artinya bila Pupuk naik sebesar 1 satuan (kwintal), diharapkan hasil produksi Padi akan naik sebesar 2 satuan (ton).
Satuan dalam kasus ini, yakni kwintal dan ton, merupakan satuan (numerik) yang bisa diukur, dibandingkan secara kuantitatif dan ditimbang.

Karena sejak awal, data yang di analisis merupakan data interval (ratio) numerik yang bisa diukur secara kuantitatif. Akan tetapi data yang pada awalnya merupakan data kualitatif dan di ukur dengan skala Ordinal, misalnya Motivasi Kerja dan Prestasi kerja, meskipun dilakukan transformasi dengan cara menaikkan skalanya dari ordinal menjadi interval, kemudian dilakukan analisis misalnya dengan metode regresi, atau statistik parametrik, tetap saja kita akan menemui kesulitan dalam melakukan interpretasi terhadap hasil (persamaan regresi) yang kita peroleh. Karena sejak awal, data yang kita analisis adalah merupakan data kualitatif (bukan numerik) seperti halnya data interval/ratio.

Pemberian simbol dalam data kualitatif hanya bertujuan untuk memudahkan perhitungan secara matematis. Satuannya, yakni satuan yang ditunjukkan oleh data kualitatif setelah dilakukan pemberian simbol secara numerik tetap saja tidak akan memberikan informasi secara numerik seperti halnya data interval atau ratio.

OLAH DATA ORDINAL MENJADI INTERVAL

TUBAN, Saco-Indonesia.com-  Kepolisian Resor Tuban Rabu (1/5/2013) sekitar pukul 10.00 mengamankan truk tangki milik PT MKP bernomor polisi L 8095 RQ berisi 8.000 ton solar di area Pondok Pesantren "NM" di Kaligede, Kecamatan Senori, Kabupaten Tuban, Jawa Timur.

Solar itu diperkirakan akan dikirim untuk kebutuhan industri.

Truk itu ditinggalkan sopirnya saat ketahuan petugas kepolisian. Sebelum diamankan, truk itu mengisi solar dari ponpes dan solarnya akan mengirim solar ke sejumlah industri.

Saat truk keluar ponpes ketahuan petugas kepolisian. Sopir truk membawa truk ke gang buntu lalu kabur sebelum ditangkap.

Kepala Satuan Reserse dan Kriminal Kepolisian Resor Tuban, Ajun Komisaris Wahyu Hidayat menjelaskan polisi tidak mengamankan pengasuh ponpes NH (53) atau memasuki area ponpes untuk menghindari hal-hal yang tidak diinginkan.

Polisi hanya mengamankan satu truk tangki berisi 8.000 ton solar bersubsidi. "Yang pasti truk tangki itu mengambil solar dari ponpes," katanya.

Diperkirakan ponpes menampung solar dari penambang minyak tradisional di Wonocolo Bojonegoro dan membeli dalam solar jeriken dari sejumlah SPBU.

Lalu solar ditambung dalam puluhan jeriken jumbo. Selanjutnya mobil tangki mengambil solar yang ditampung di area ponpes.

Sumber:KOMPAS.com

 
Editor :Maulana Lee
Area Ponpes Digunakan Timbun Solar

saco-indonesia.com, Presiden Susilo Bambang Yudhoyono (SBY) telah menjelaskan alasan pemerintah untuk mengeluarkan Peraturan Pemerintah Pengganti Undang-undang (Perppu) tentang Mahkamah Konstitusi (MK). SBY juga tak memaksa DPR untuk menyetujuinya.

"Menjadi hak konstitusional presiden untuk dapat menerbitkan Perppu dengan latar belakang, tujuan dan pertimbangan tertentu. Adalah menjadi hak DPR apakah setuju atau tidak dengan Perppu yang sudah dikeluarkan oleh presiden. Itu juga sudah ketentuan di UUD 45," kata SBY di Taman Mini Indonesia Indah, Jakarta, Rabu (18/12/2013).

Menurut SBY, salah satu alasan mengapa ia telah menerbitkan Perrpu MK karena telah melihat adanya krisis kepercayaan dari masyarakat kepada MK pasca mantan ketuanya, Akil Mochtar, tertangkap tangan menerima suap.

"Yang perlu saya sampaikan adalah mengapa Perppu MK saya terbitkan? Karena ada sejumlah latar belakang dan alasan. Saat ada sesuatu telah terjadi di tubuh MK, maka ada krisis kepercayaan dari rakyat terhadap MK kendati tidak ada persoalan dengan MK secara lembaga. Namun karena terkait pimpinan MK, ada gelombang ketidakpercayaan yang tinggi kepada MK," beber SBY.

Oleh karena itu, ia juga berkonsultasi dengan pimpinan lembaga tinggi negara dan memutuskan untuk segera menerbitkan Perppu MK tersebut.

"Setelah saya berkonsultasi dengan pimpinan berbagai lembaga negara, para pimpinan partai koalisi pemerintah dan para pakar tata negara, saya terbitkan. Perppu itu juga mengatakan kewibawaan MK agar tetap terjaga dan telah memiliki kepercayaan dari rakyat," ungkapnya.

Perppu MK ini, kata SBY, sangat penting untuk dapat memperkuat MK dan mengembalikan kepercayaan rakyat.

"Hal ini penting untuk berjalannya MK sebagai lembaga negara. Karena harus ada sesuatu yang baru untuk MK. Tujuan Perppu untuk dapat memperkuat, menjaga wibawa dan mengembalikan kepercayaan rakyat terhadap MK," tukasnya.


Editor : Dian Sukmawati

ALASAN SBY TERBITKAN PERPPU MK

saco-indonesia.com,, Truk kontainer dengan plat nomor B 9376 KS telah mengalami kendala teknis hingga telah menyebabkan kemacetan di Jalan Tol Dalam Kota, Tomang-Grogol.

Hal ini juga disebabkan bagian belakang kontainer terlepas di kilometer 14 800 yang sedang membawa alat berat, gerder.

"Alat beratnya juga tidak jatuh. Hanya sambungan yang lepas," kata Rafli selaku operator sentra komunikasi Jasa Marga saat dihubungi, Selasa (28/1).

Sampai saat ini informasi yang telah dimiliki pihak Jasa Marga masih belum lengkap. Sebab pihak yang berada di lokasi belum dapat memberikan laporan.

Namun, Rafli juga mengatakan lepasnya sambungan kontainer ini juga tidak menyebabkan korban jiwa. Sedangkan mengenai penyebabnya, ia juga belum bisa memberikan informasi.

"Penyebabnya kami juga belum tau. Tapi tidak ada korban akibat kecelakaan ini," terang Rafli.


Editor : Dian Sukmawati

TOL TOMANG-GROGOL MACET

Hired in 1968, a year before their first season, Mr. Fanning spent 25 years with the team, managing them to their only playoff appearance in Canada.

Jim Fanning, 87, Dies; Lifted Baseball in Canada With Expos

“It was really nice to play with other women and not have this underlying tone of being at each other’s throats.”

ay 4, 2015 ‘Game of Thrones’ Q&A: Keisha Castle-Hughes on the Tao of the Sand Snakes

Mr. King sang for the Drifters and found success as a solo performer with hits like “Spanish Harlem.”

Ben E. King, Soulful Singer of ‘Stand by Me,’ Dies at 76

Mr. Goldberg was a serial Silicon Valley entrepreneur and venture capitalist who was married to Sheryl Sandberg, the chief operating officer of Facebook.

Dave Goldberg Was Lifelong Women’s Advocate

Dave Goldberg, Head of Web Survey Company and Half of a Silicon Valley Power Couple, Dies at 47

WASHINGTON — During a training course on defending against knife attacks, a young Salt Lake City police officer asked a question: “How close can somebody get to me before I’m justified in using deadly force?”

Dennis Tueller, the instructor in that class more than three decades ago, decided to find out. In the fall of 1982, he performed a rudimentary series of tests and concluded that an armed attacker who bolted toward an officer could clear 21 feet in the time it took most officers to draw, aim and fire their weapon.

The next spring, Mr. Tueller published his findings in SWAT magazine and transformed police training in the United States. The “21-foot rule” became dogma. It has been taught in police academies around the country, accepted by courts and cited by officers to justify countless shootings, including recent episodes involving a homeless woodcarver in Seattle and a schizophrenic woman in San Francisco.

Now, amid the largest national debate over policing since the 1991 beating of Rodney King in Los Angeles, a small but vocal set of law enforcement officials are calling for a rethinking of the 21-foot rule and other axioms that have emphasized how to use force, not how to avoid it. Several big-city police departments are already re-examining when officers should chase people or draw their guns and when they should back away, wait or try to defuse the situation

Police Rethink Long Tradition on Using Force

Mr. Paczynski was one of the concentration camp’s longest surviving inmates and served as the personal barber to its Nazi commandant Rudolf Höss.

Jozef Paczynski, Inmate Barber to Auschwitz Commandant, Dies at 95

BEIJING (AP) — The head of Taiwan's Nationalists reaffirmed the party's support for eventual unification with the mainland when he met Monday with Chinese President Xi Jinping as part of continuing rapprochement between the former bitter enemies.

Nationalist Party Chairman Eric Chu, a likely presidential candidate next year, also affirmed Taiwan's desire to join the proposed Chinese-led Asian Infrastructure Investment Bank during the meeting in Beijing. China claims Taiwan as its own territory and doesn't want the island to join using a name that might imply it is an independent country.

Chu's comments during his meeting with Xi were carried live on Hong Kong-based broadcaster Phoenix Television.

The Nationalists were driven to Taiwan by Mao Zedong's Communists during the Chinese civil war in 1949, leading to decades of hostility between the sides. Chu, who took over as party leader in January, is the third Nationalist chairman to visit the mainland and the first since 2009.

Relations between the communist-ruled mainland and the self-governing democratic island of Taiwan began to warm in the 1990s, partly out of their common opposition to Taiwan's formal independence from China, a position advocated by the island's Democratic Progressive Party.

Despite increasingly close economic ties, the prospect of political unification has grown increasingly unpopular on Taiwan, especially with younger voters. Opposition to the Nationalists' pro-China policies was seen as a driver behind heavy local electoral defeats for the party last year that led to Taiwanese President Ma Ying-jeou resigning as party chairman.

Taiwan party leader affirms eventual reunion with China

A lapsed seminarian, Mr. Chambers succeeded Saul Alinsky as leader of the social justice umbrella group Industrial Areas Foundation.

Edward Chambers, Early Leader in Community Organizing, Dies at 85

The career criminals in genre novels don’t have money problems. If they need some, they just go out and steal it. But such financial transactions can backfire, which is what happened back in 2004 when the Texas gang in Michael

Take the Money and Run

The bottle Mr. Sokolin famously broke was a 1787 Château Margaux, which was said to have belonged to Thomas Jefferson. Mr. Sokolin had been hoping to sell it for $519,750.

William Sokolin, Wine Seller Who Broke Famed Bottle, Dies at 85

THE WRITERS ASHLEY AND JAQUAVIS COLEMAN know the value of a good curtain-raiser. The couple have co-authored dozens of novels, and they like to start them with a bang: a headlong action sequence, a blast of violence or sex that rocks readers back on their heels. But the Colemans concede they would be hard-pressed to dream up anything more gripping than their own real-life opening scene.

In the summer of 2001, JaQuavis Coleman was a 16-year-old foster child in Flint, Mich., the former auto-manufacturing mecca that had devolved, in the wake of General Motors’ plant closures, into one of the country’s most dangerous cities, with a decimated economy and a violent crime rate more than three times the national average. When JaQuavis was 8, social services had removed him from his mother’s home. He spent years bouncing between foster families. At 16, JaQuavis was also a businessman: a crack dealer with a network of street-corner peddlers in his employ.

One day that summer, JaQuavis met a fellow dealer in a parking lot on Flint’s west side. He was there to make a bulk sale of a quarter-brick, or “nine-piece” — a nine-ounce parcel of cocaine, with a street value of about $11,000. In the middle of the transaction, JaQuavis heard the telltale chirp of a walkie-talkie. His customer, he now realized, was an undercover policeman. JaQuavis jumped into his car and spun out onto the road, with two unmarked police cars in pursuit. He didn’t want to get into a high-speed chase, so he whipped his car into a church parking lot and made a run for it, darting into an alleyway behind a row of small houses, where he tossed the quarter-brick into some bushes. When JaQuavis reached the small residential street on the other side of the houses, he was greeted by the police, who handcuffed him and went to search behind the houses where, they told him, they were certain he had ditched the drugs. JaQuavis had been dealing since he was 12, had amassed more than $100,000 and had never been arrested. Now, he thought: It’s over.

But when the police looked in the bushes, they couldn’t find any cocaine. They interrogated JaQuavis, who denied having ever possessed or sold drugs. They combed the backyard alley some more. After an hour of fruitless efforts, the police were forced to unlock the handcuffs and release their suspect.

JaQuavis was baffled by the turn of events until the next day, when he received a phone call. The previous afternoon, a 15-year-old girl had been sitting in her home on the west side of Flint when she heard sirens. She looked out of the window of her bedroom, and watched a young man throw a package in the bushes behind her house. She recognized him. He was a high school classmate — a handsome, charismatic boy whom she had admired from afar. The girl crept outside and grabbed the bundle, which she hid in her basement. “I have something that belongs to you,” Ashley Snell told JaQuavis Coleman when she reached him by phone. “You wanna come over here and pick it up?”

Photo
Three of the nearly 50 works of urban fiction published by the Colemans over the last decade, often featuring drug deals, violence, sex and a brash kind of feminism.Credit Marko Metzinger

In the Colemans’ first novel, “Dirty Money” (2005), they told a version of this story. The outline was the same: the drug deal gone bad, the dope chucked in the bushes, the fateful phone call. To the extent that the authors took poetic license, it was to tone down the meet-cute improbability of the true-life events. In “Dirty Money,” the girl, Anari, and the crack dealer, Maurice, circle each other warily for a year or so before coupling up. But the facts of Ashley and JaQuavis’s romance outstripped pulp fiction. They fell in love more or less at first sight, moved into their own apartment while still in high school and were married in 2008. “We were together from the day we met,” Ashley says. “I don’t think we’ve spent more than a week apart in total over the past 14 years.”

That partnership turned out to be creative and entrepreneurial as well as romantic. Over the past decade, the Colemans have published nearly 50 books, sometimes as solo writers, sometimes under pseudonyms, but usually as collaborators with a byline that has become a trusted brand: “Ashley & JaQuavis.” They are marquee stars of urban fiction, or street lit, a genre whose inner-city settings and lurid mix of crime, sex and sensationalism have earned it comparisons to gangsta rap. The emergence of street lit is one of the big stories in recent American publishing, a juggernaut that has generated huge sales by catering to a readership — young, black and, for the most part, female — that historically has been ill-served by the book business. But the genre is also widely maligned. Street lit is subject to a kind of triple snobbery: scorned by literati who look down on genre fiction generally, ignored by a white publishing establishment that remains largely indifferent to black books and disparaged by African-American intellectuals for poor writing, coarse values and trafficking in racial stereotypes.

But if a certain kind of cultural prestige is shut off to the Colemans, they have reaped other rewards. They’ve built a large and loyal fan base, which gobbles up the new Ashley & JaQuavis titles that arrive every few months. Many of those books are sold at street-corner stands and other off-the-grid venues in African-American neighborhoods, a literary gray market that doesn’t register a blip on best-seller tallies. Yet the Colemans’ most popular series now regularly crack the trade fiction best-seller lists of The New York Times and Publishers Weekly. For years, the pair had no literary agent; they sold hundreds of thousands of books without banking a penny in royalties. Still, they have earned millions of dollars, almost exclusively from cash-for-manuscript deals negotiated directly with independent publishing houses. In short, though little known outside of the world of urban fiction, the Colemans are one of America’s most successful literary couples, a distinction they’ve achieved, they insist, because of their work’s gritty authenticity and their devotion to a primal literary virtue: the power of the ripping yarn.

“When you read our books, you’re gonna realize: ‘Ashley & JaQuavis are storytellers,’ ” says Ashley. “Our tales will get your heart pounding.”

THE COLEMANS’ HOME BASE — the cottage from which they operate their cottage industry — is a spacious four-bedroom house in a genteel suburb about 35 miles north of downtown Detroit. The house is plush, but when I visited this past winter, it was sparsely appointed. The couple had just recently moved in, and had only had time to fully furnish the bedroom of their 4-year-old son, Quaye.

In conversation, Ashley and JaQuavis exude both modesty and bravado: gratitude for their good fortune and bootstrappers’ pride in having made their own luck. They talk a lot about their time in the trenches, the years they spent as a drug dealer and “ride-or-die girl” tandem. In Flint they learned to “grind hard.” Writing, they say, is merely a more elevated kind of grind.

“Instead of hitting the block like we used to, we hit the laptops,” says Ashley. “I know what every word is worth. So while I’m writing, I’m like: ‘Okay, there’s a hundred dollars. There’s a thousand dollars. There’s five thousand dollars.’ ”

They maintain a rigorous regimen. They each try to write 5,000 words per day, five days a week. The writers stagger their shifts: JaQuavis goes to bed at 7 p.m. and wakes up early, around 3 or 4 in the morning, to work while his wife and child sleep. Ashley writes during the day, often in libraries or at Starbucks.

They divide the labor in other ways. Chapters are divvied up more or less equally, with tasks assigned according to individual strengths. (JaQuavis typically handles character development. Ashley loves writing murder scenes.) The results are stitched together, with no editorial interference from one author in the other’s text. The real work, they contend, is the brainstorming. The Colemans spend weeks mapping out their plot-driven books — long conversations that turn into elaborate diagrams on dry-erase boards. “JaQuavis and I are so close, it makes the process real easy,” says Ashley. “Sometimes when I’m thinking of something, a plot point, he’ll say it out loud, and I’m like: ‘Wait — did I say that?’ ”

Their collaboration developed by accident, and on the fly. Both were bookish teenagers. Ashley read lots of Judy Blume and John Grisham; JaQuavis liked Shakespeare, Richard Wright and “Atlas Shrugged.” (Their first official date was at a Borders bookstore, where Ashley bought “The Coldest Winter Ever,” the Sister Souljah novel often credited with kick-starting the contemporary street-lit movement.) In 2003, Ashley, then 17, was forced to terminate an ectopic pregnancy. She was bedridden for three weeks, and to provide distraction and boost her spirits, JaQuavis challenged his girlfriend to a writing contest. “She just wasn’t talking. She was laying in bed. I said, ‘You know what? I bet you I could write a better book than you.’ My wife is real competitive. So I said, ‘Yo, all right, $500 bet.’ And I saw her eyes spark, like, ‘What?! You can’t write no better book than me!’ So I wrote about three chapters. She wrote about three chapters. Two days later, we switched.”

The result, hammered out in a few days, would become “Dirty Money.” Two years later, when Ashley and JaQuavis were students at Ferris State University in Western Michigan, they sold the manuscript to Urban Books, a street-lit imprint founded by the best-selling author Carl Weber. At the time, JaQuavis was still making his living selling drugs. When Ashley got the phone call informing her that their book had been bought, she assumed they’d hit it big, and flushed more than $10,000 worth of cocaine down the toilet. Their advance was a mere $4,000.

Photo
The roots of street lit, found in the midcentury detective novels of Chester Himes and the ‘60s and ‘70s “ghetto fiction” of Iceberg Slim and Donald Goines.Credit Marko Metzinger

Those advances would soon increase, eventually reaching five and six figures. The Colemans built their career, JaQuavis says, in a manner that made sense to him as a veteran dope peddler: by flooding the street with product. From the start, they were prolific, churning out books at a rate of four or five a year. Their novels made their way into stores; the now-defunct chain Waldenbooks, which had stores in urban areas typically bypassed by booksellers, was a major engine of the street-lit market. But Ashley and JaQuavis took advantage of distribution channels established by pioneering urban fiction authors such as Teri Woods and Vickie Stringer, and a network of street-corner tables, magazine stands, corner shops and bodegas. Like rappers who establish their bona fides with gray-market mixtapes, street-lit authors use this system to circumnavigate industry gatekeepers, bringing their work straight to the genre’s core readership. But urban fiction has other aficionados, in less likely places. “Our books are so popular in the prison system,” JaQuavis says. “We’re banned in certain penitentiaries. Inmates fight over the books — there are incidents, you know? I have loved ones in jail, and they’re like: ‘Yo, your books can’t come in here. It’s against the rules.’ ”

The appeal of the Colemans’ work is not hard to fathom. The books are formulaic and taut; they deliver the expected goods efficiently and exuberantly. The titles telegraph the contents: “Diary of a Street Diva,” “Kiss Kiss, Bang Bang,” “Murderville.” The novels serve up a stream of explicit sex and violence in a slangy, tangy, profane voice. In Ashley & JaQuavis’s books people don’t get killed: they get “popped,” “laid out,” get their “cap twisted back.” The smut is constant, with emphasis on the earthy, sticky, olfactory particulars. Romance novel clichés — shuddering orgasms, heroic carnal feats, superlative sexual skill sets — are rendered in the Colemans’ punchy patois.

Subtlety, in other words, isn’t Ashley & JaQuavis’s forte. But their books do have a grainy specificity. In “The Cartel” (2008), the first novel in the Colemans’ best-selling saga of a Miami drug syndicate, they catch the sights and smells of a crack workshop in a housing project: the nostril-stinging scent of cocaine and baking soda bubbling on stovetops; the teams of women, stripped naked except for hospital masks so they can’t pilfer the merchandise, “cutting up the cooked coke on the round wood table.” The subject matter is dark, but the Colemans’ tone is not quite noir. Even in the grimmest scenes, the mood is high-spirited, with the writers palpably relishing the lewd and gory details: the bodies writhing in boudoirs and crumpling under volleys of bullets, the geysers of blood and other bodily fluids.

The luridness of street lit has made it a flashpoint, inciting controversy reminiscent of the hip-hop culture wars of the 1980s and ’90s. But the street-lit debate touches deeper historical roots, reviving decades-old arguments in black literary circles about the mandate to uplift the race and present wholesome images of African-Americans. In 1928, W. E. B. Du Bois slammed the “licentiousness” of “Home to Harlem,” Claude McKay’s rollicking novel of Harlem nightlife. McKay’s book, Du Bois wrote, “for the most part nauseates me, and after the dirtier parts of its filth I feel distinctly like taking a bath.” Similar sentiments have greeted 21st-century street lit. In a 2006 New York Times Op-Ed essay, the journalist and author Nick Chiles decried “the sexualization and degradation of black fiction.” African-American bookstores, Chiles complained, are “overrun with novels that . . . appeal exclusively to our most prurient natures — as if these nasty books were pairing off back in the stockrooms like little paperback rabbits and churning out even more graphic offspring that make Ralph Ellison books cringe into a dusty corner.”

Copulating paperbacks aside, it’s clear that the street-lit debate is about more than literature, touching on questions of paternalism versus populism, and on middle-class anxieties about the black underclass. “It’s part and parcel of black elites’ efforts to define not only a literary tradition, but a racial politics,” said Kinohi Nishikawa, an assistant professor of English and African-American Studies at Princeton University. “There has always been a sense that because African-Americans’ opportunities to represent themselves are so limited in the first place, any hint of criminality or salaciousness would necessarily be a knock on the entire racial politics. One of the pressing debates about African-American literature today is: If we can’t include writers like Ashley & JaQuavis, to what extent is the foundation of our thinking about black literature faulty? Is it just a literature for elites? Or can it be inclusive, bringing urban fiction under the purview of our umbrella term ‘African-American literature’?”

Defenders of street lit note that the genre has a pedigree: a tradition of black pulp fiction that stretches from Chester Himes, the midcentury author of hardboiled Harlem detective stories, to the 1960s and ’70s “ghetto fiction” of Iceberg Slim and Donald Goines, to the current wave of urban fiction authors. Others argue for street lit as a social good, noting that it attracts a large audience that might otherwise never read at all. Scholars like Nishikawa link street lit to recent studies showing increased reading among African-Americans. A 2014 Pew Research Center report found that a greater percentage of black Americans are book readers than whites or Latinos.

For their part, the Colemans place their work in the broader black literary tradition. “You have Maya Angelou, Alice Walker, James Baldwin — all of these traditional black writers, who wrote about the struggles of racism, injustice, inequality,” says Ashley. “We’re writing about the struggle as it happens now. It’s just a different struggle. I’m telling my story. I’m telling the struggle of a black girl from Flint, Michigan, who grew up on welfare.”

Photo
The Colemans in their new four-bedroom house in the northern suburbs of Detroit.Credit Courtesy of Ashley and JaQuavis Coleman

Perhaps there is a high-minded case to be made for street lit. But the virtues of Ashley & JaQuavis’s work are more basic. Their novels do lack literary polish. The writing is not graceful; there are passages of clunky exposition and sex scenes that induce guffaws and eye rolls. But the pleasure quotient is high. The books flaunt a garish brand of feminism, with women characters cast not just as vixens, but also as gangsters — cold-blooded killers, “murder mamas.” The stories are exceptionally well-plotted. “The Cartel” opens by introducing its hero, the crime boss Carter Diamond; on page 9, a gunshot spatters Diamond’s brain across the interior of a police cruiser. The book then flashes back seven years and begins to hurtle forward again — a bullet train, whizzing readers through shifting alliances, romantic entanglements and betrayals, kidnappings, shootouts with Haitian and Dominican gangsters, and a cliffhanger closing scene that leaves the novel’s heroine tied to a chair in a basement, gruesomely tortured to the edge of death. Ashley & JaQuavis’s books are not Ralph Ellison, certainly, but they build up quite a head of steam. They move.

The Colemans are moving themselves these days. They recently signed a deal with St. Martin’s Press, which will bring out the next installment in the “Cartel” series as well as new solo series by both writers. The St. Martin’s deal is both lucrative and legitimizing — a validation of Ashley and JaQuavis’s work by one of publishing’s most venerable houses. The Colemans’ ambitions have grown, as well. A recent trilogy, “Murderville,” tackles human trafficking and the blood-diamond industry in West Africa, with storylines that sweep from Sierra Leone to Mexico to Los Angeles. Increasingly, Ashley & JaQuavis are leaning on research — traveling to far-flung settings and hitting the books in the libraries — and spending less time mining their own rough-and-tumble past.

But Flint remains a source of inspiration. One evening not long ago, JaQuavis led me on a tour of his hometown: a popular roadside bar; the parking lot where he met the undercover cop for the ill-fated drug deal; Ashley’s old house, the site of his almost-arrest. He took me to a ramshackle vehicle repair shop on Flint’s west side, where he worked as a kid, washing cars. He showed me a bathroom at the rear of the garage, where, at age 12, he sneaked away to inspect the first “boulder” of crack that he ever sold. A spray-painted sign on the garage wall, which JaQuavis remembered from his time at the car wash, offered words of warning:

WHAT EVERY YOUNG MAN SHOULD KNOW
ABOUT USING A GUN:
MURDER . . . 30 Years
ARMED ROBBERY . . . 15 Years
ASSAULT . . . 15 Years
RAPE . . . 20 Years
POSSESSION . . . 5 Years
JACKING . . . 20 YEARS

“We still love Flint, Michigan,” JaQuavis says. “It’s so seedy, so treacherous. But there’s some heart in this city. This is where it all started, selling books out the box. In the days when we would get those little $40,000 advances, they’d send us a couple boxes of books for free. We would hit the streets to sell our books, right out of the car trunk. It was a hustle. It still is.”

One old neighborhood asset that the Colemans have not shaken off is swagger. “My wife is the best female writer in the game,” JaQuavis told me. “I believe I’m the best male writer in the game. I’m sleeping next to the best writer in the world. And she’s doing the same.”

 
From T Magazine: Street Lit’s Power Couple
Frontline  An installment of this PBS program looks at the effects of Ebola on Liberia and other countries, as well as the origins of the outbreak.
Frontline

Frontline An installment of this PBS program looks at the effects of Ebola on Liberia and other countries, as well as the origins of the outbreak.

The program traces the outbreak to its origin, thought to be a tree full of bats in Guinea.

Review: ‘9-Man’ Is More Than a Game for Chinese-Americans

A variation of volleyball with nine men on each side is profiled Tuesday night on the World Channel in an absorbing documentary called “9-Man.”

Television

‘Hard Earned’ Documents the Plight of the Working Poor

“Hard Earned,” an Al Jazeera America series, follows five working-class families scrambling to stay ahead on limited incomes.

Review: ‘Frontline’ Looks at Missteps During the Ebola Outbreak

Mr. Haroche was a founder of Liberty Travel, which grew from a two-man operation to the largest leisure travel operation in the United States.

Gilbert Haroche, Builder of an Economy Travel Empire, Dies at 87

With 12 tournament victories in his career, Mr. Peete was the most successful black professional golfer before Tiger Woods.

Calvin Peete, 71, a Racial Pioneer on the PGA Tour, Is Dead
Children playing last week in Sandtown-Winchester, the Baltimore neighborhood where Freddie Gray was raised. One young resident called it “a tough community.”
Todd Heisler/The New York Times

Children playing last week in Sandtown-Winchester, the Baltimore neighborhood where Freddie Gray was raised. One young resident called it “a tough community.”

Hard but Hopeful Home to ‘Lot of Freddies’

Hard but Hopeful Home to ‘Lot of Freddies’
biaya paket umroh mei di Jatinegara Kaum jakarta
promo umrah akhir tahun di Bambu Apus jakarta
biaya paket berangkat umroh juni di Penggilingan jakarta
harga umrah mei di Penggilingan jakarta
biaya berangkat umroh desember di Utan Kayu Selatan jakarta
harga paket berangkat umroh maret di Jatinegara jakarta
paket berangkat umrah juni di Munjul jakarta
biaya umroh desember di Klender jakarta
harga paket berangkat umrah juni di Pondok Bambu jakarta
biaya paket umroh maret di Cawang jakarta
harga umroh februari di Kampung Baru jakarta
harga paket berangkat umroh juni di Pondok Kopi jakarta
promo umroh februari di Kampung Melayu jakarta
biaya paket umrah maret di Penggilingan jakarta
biaya umroh maret di Batuampar jakarta
paket promo umrah juni di Kampung Baru jakarta
harga berangkat umroh akhir tahun di Pondok Bambu jakarta
harga umrah april di Jatinegara jakarta
harga paket umrah februari di Cakung Barat jakarta
harga paket umroh maret di Kelapa Dua Wetan jakarta
harga paket berangkat umroh januari di Cipinang jakarta
paket berangkat umrah desember di Bambu Apus jakarta
biaya paket berangkat umrah januari di Cililitan jakarta
harga paket berangkat umrah april depok
paket umroh april di Cilangkap jakarta
paket umrah akhir tahun di Kelapa Dua Wetan jakarta
paket promo berangkat umrah april di Kampung Melayu jakarta
biaya umrah april di Cipinang Besar Selatan jakarta
paket umroh januari di Cakung Timur jakarta
paket umrah desember di Kayu Putih jakarta
paket promo umroh desember di Malaka Jaya jakarta
biaya berangkat umrah desember di Penggilingan jakarta
biaya paket berangkat umrah juni di Pinang Ranti jakarta
promo berangkat umroh ramadhan di Batuampar jakarta
promo umrah awal tahun di Batuampar jakarta
harga berangkat umroh akhir tahun di Pondok Ranggon jakarta
harga umroh akhir tahun di Malaka Jaya jakarta
paket promo berangkat umroh juni di Bali Mester jakarta
biaya umroh ramadhan di Duren Sawit jakarta
paket umrah april di Pulo Gadung jakarta
biaya umroh januari di Pekayon jakarta
promo umrah januari di Lubang Buaya jakarta
paket berangkat umrah februari di Batuampar jakarta
promo umrah juni di Penggilingan jakarta
paket umrah juni di Rambutan jakarta
paket promo berangkat umroh januari di Kampung Baru jakarta
paket promo berangkat umroh akhir tahun di Rambutan jakarta
biaya paket umroh maret di Balekambang jakarta
paket promo berangkat umrah februari di Penggilingan jakarta
harga paket umroh akhir tahun di Pulo Gadung jakarta
paket umroh mei di Setu jakarta
paket promo umroh ramadhan di Cipayung jakarta
promo umroh januari di Pondok Kelapa jakarta
harga paket berangkat umrah maret di Jati jakarta
harga berangkat umrah mei umrohdepag.com
promo umrah april di Halim Perdanakusuma jakarta
harga paket berangkat umroh januari di Pisangan Timur jakarta
biaya umrah desember di Utan Kayu Selatan jakarta
biaya paket berangkat umrah desember di Kampung Baru jakarta
biaya berangkat umroh maret di Halim Perdanakusuma jakarta
harga paket umrah januari di Duren Sawit jakarta
paket berangkat umrah april di Klender jakarta
paket promo berangkat umroh mei di Utan Kayu Utara jakarta
harga paket berangkat umroh akhir tahun depok
paket promo umroh januari bekasi selatan
paket promo umrah maret di Bali Mester jakarta
harga paket berangkat umrah ramadhan di Cawang jakarta
paket promo berangkat umroh mei di Bambu Apus jakarta
harga umrah awal tahun di Matraman jakarta
biaya paket berangkat umrah desember di Rawa Terate jakarta
promo berangkat umrah akhir tahun di Cipinang Besar Utara jakarta
promo umrah mei bekasi timur
promo berangkat umroh mei di Rawa Bunga jakarta
harga paket berangkat umroh januari di Cipinang Muara jakarta
biaya paket umrah juni di Cawang jakarta
harga umrah mei di Balekambang jakarta
harga umrah desember di Cipinang Melayu jakarta
paket promo umrah ramadhan di Jatinegara jakarta
paket umrah mei di Ciracas jakarta
biaya paket berangkat umroh mei di Ceger jakarta
paket umroh april di Kelapa Dua Wetan jakarta
harga paket umrah januari di Kalisari jakarta
biaya umroh desember di Rawa Terate jakarta
harga paket umroh februari di Ujung Menteng jakarta
harga paket umrah desember bogor
biaya paket berangkat umroh april di Kramat Jati jakarta
harga paket umroh ramadhan di Cipinang Besar Utara jakarta
harga paket umrah ramadhan di Cakung Barat jakarta
promo umroh maret depok
promo umroh maret di Utan Kayu Selatan jakarta
harga paket umrah desember di Cilangkap jakarta
harga paket berangkat umrah januari di Cipinang Besar Selatan jakarta
biaya paket berangkat umroh awal tahun di Munjul jakarta
harga paket umrah desember di Cakung Barat jakarta
harga berangkat umrah awal tahun di Bambu Apus jakarta
biaya paket berangkat umroh maret di Bambu Apus jakarta
harga paket umrah awal tahun di Kelapa Dua Wetan jakarta
biaya paket berangkat umroh maret umrohdepag.com
harga paket umrah awal tahun di Halim Perdanakusuma jakarta
paket berangkat umroh desember di Cilangkap jakarta