ࡱ> }vbR P 5@ vbjbj22 WXX6L2L2L2L2FFFF8&BFpb*@@+++$RedF3+L2L2@]L2@JF> x @FV Jl/v$9s0" FFL2L2L2L2F+6aD9+++FF$FFBUKU ACUAN : Anderson, Sweeney, and Williams. 2002. Statistiks for Business and Economics. 8th edition. South-Western/Thomson LearningTM Algifari. 1997. STATISTIKA EKONOMI. Bagian penerbitan dan percetakan YKPN. Edisi ke empat Drs. Noegroho Boedijoewono. 2001. PENGANTAR STATISTIK EKONOMI BISNIS. Unit penerbitan dan percetakan AMP YKPN, Edisi keempat Santoso, Singgih. Pengolahan Data dengan SPSS. Penerbit Andi, Yogyakarta. Supramono, SE dan Ir. Sugiarto. 1993. STATISTIKA. Penerbit Andi Offset Yogyakarta. Edisi pertama PERTANYAAN MENDASAR Apa yang dimaksud dengan Statistik? Kapan dan dimana kita bisa menggunakan Statistik? Mengapa perlu Statistik? Bagaimana menggunakan Statistik? Teknik / prosedur apa saja yang ada di dalam statistik? PENGERTIAN STATISTIK Asal kata Statistik: Statia = catatan administrasi pemerintahan di US Stochos = anak panah (bahasa Yunani), sesuatu yang mengandung ketidak pastian Pengertian Statistik: Dalam arti sempit = Dataringkasan berbentuk angka (kuantitatif) Contoh : statistik Penduduk yaitu mengenai data atau ringkasan mengenai penduduk (jumlahnya, rata-rata umur, distribusinya, dsb) Statistik personalia (jumlahnya, rata-rata masa kerja, rata-rata jumlah keluarga) Dalam arti luas = Ilmu yang mempelajari cara pengumpulan data, pengolahan data, analisis data serta penyajian data sehingga menjadi suatu informasi yang berguna bagi pengambilan keputusan Contoh : Seorang pemilik pabrik susu kaleng ingin mengetahui berapa kaleng rata-rata konsumsi susu perrumah tangga per rumah tangga dari suatu kota tertentu. Di kota tersebut ada 1000 rumah tangga (N : 1000, yaitu banyaknya elemen populasi), untuk menghemat tenaga, biaya dan waktu maka hanya 100 rumah tangga yang akan di pilih sebagai sempel (n : 10, banyaknya elemen sempel). Dari 100 rumah tangga tersebut di peroleh rata-rata konsumsi antara 55 kaleng dan 65 kaleng. Oleh karena setiap rumah tangga tidak di selidiki, maka hasil penyelidikan ini merupakan suatu perkiraan atau pendugaan (estimate). Dari rata-rata berdasarkan sempel di simpulkan, bahwa rata-rata sebenarnya terletak antara 55-65 kaleng dengan tingkat keyakinan 95% misalnya. Keyakinan ini mengandung ketidakpastian, jadi bisa jadi salah. Kesalahan yang mungkin timbul disebabkan karena tidak semua rumah tangga di selidiki, dari contoh di atas tingkat kesalahan yang bisa di tolirir sebesar 5%. Definisi : ilmu statistik adalah kumpulan dari cara-cara atau aturan-aturan mengenai pengumpulan, pengolahan, penafsiran dan penarikan kesimpulan dari data berupa angka-angka. STATISTIK DESKRIPTIF DAN STATISTIK INDUKTIF Menurut tingkat pekerjaan yang dapat dilakukan Statistik di bagi menjadi dua bagian. Kedua bagian dari ilmu Statistik ialah Statistik deskriptif dan Statistik induktif. Statistik Deskriptif Adalah bagian dari Statistik yang membicarakan mengenai penyusunan data ke dalam daftar-daftar atau jadwal, pembuatan grafik-grafik dan lain-lain yang tidak menyangkut penarikan kesimpulan. Statistik Induktif Adalah bagian lain dari Statistika yaitu semua aturan-aturan dan cara-cara yang di pakai sebagai alat didalam mencoba menarik kesimpulan yang berlaku umum dari data yang sudah tersusun dan telah di olah sebelumnya. Contoh : Misalkan seorang peneliti ingin mengetahui tingkat mahasiswa polsa yang mendapat nilai mata pelajaran statistik. Tingkat tersebut di bagi menjadi golongan pagi dan golongan sore, yaitu mereka yang masuk golongan pagi dan sore hari. Misalkan peneliti tersebut mengambil 10 orang dari golongan pagi dan 10 orang dari golongan sore dan mengamati angka-angka ujian yang mereka peroleh, misalkan angka yang di peroleh sbb : Golongan12345678910Pagi60547066708045756070Sore63807453908975666436 Catatan : angak di nyatakan dalam presentase, bahwa ujian di nilai dari 0 sampai 100 Dari angka tersebut dapat di dapat jumlah rata-rata dari 2 golongan tersebut, yaitu 65 untuk golongan pagi dan 69 untuk golongan sore. Jika peneliti tersebut menghentikan penyelidikannya dan perhitungannya sampai di sini, maka pekerjaanya masih di dalam bidang statistik Deskriptif. Akan tetapi, bukanlah tidak mungkin peneliti tersebut ingin membandingkan kedua golongan mahasiswa tadi. Di atas telah kita ketahui bahwa angka ujian rata-rata golongan pagi adalah lebih rendah dari golongan sore, jika 10 orang mahasiswa itu dapat dianggap sebagai wakil dan gambaran yang representative dari golongan masing-masing. Maka peneliti tersebut dapat mengambil kesimpulan bahwa golongan sore lebih pandai dari golongan pagi. Jika peneliti menjawab pertanyaan memakai data yang di kumpulkan 20 orang mahasiswa tersebut di atas maka pekerjaan ini termasuk di dalam Statistik Induktif Mahasiswa-mahasiswa yang nilainya di amati itu adalah anggota-anggota sample (sample). Sampel adalah sebagian dari anggota-anggota suatu golongan yang di pakai sebagai dasar untuk mendapatkan keterangan mengenai golongan tadi. Golongan yang lebih besar itu di namakan Populasi atau universe di dalam ilmu statistik. Dari contoh di atas population adalah sekumpulan dari seluruh mahasiswa yang mengikuti mata kuliah statistik, sedang sempel ialah gologan dari mahasiswa yang beberapa puluh orang itu, yang benar-benar di amati. Nilai rata-rata yang di peroleh dari sempel itu di namakan statistik, tentu juga nilai rata-rata dari seluruh mahasiswa di dalam population di namakan parameter. Jika statistik merupakan bilangan yang menerangkan sifat dari sample, maka parameter adalah bilangan yang menerangkan sifat dari population. Cara Pengambial Sampel Cara Acak (Random) Adalah cara pemilihan sejumlah elemen dari populsai untuk menjadi sample, pemilihan dilakukan sedemikian rupa sehingga setiap elemen mendapat bagian yang sama untuk di pilih menjadi anggota sample. Pemilihan bisa di gunakan dengan lotre/ undian atau kalau data elemenya ribuan perlu di gunakan tabel angka acak. Angka acak yaitu suatu daftar angka yang sudah di buat sedemikian rupa sehimgga kalau digunakan akan menjamin pemilihan secara acak. Samplingnya di sebut probability sampling Cara Bukan Acak (Non Random) Yaitu suatu cara pemilihan elemen-elemen dari populasi untuk menjadi anggota sample kalau setiap elemen tidak mendapat kesempatan yang sama untuk dipilih, artinya setiap elemen tidak mempunyai probabilitas yang sama untuk dipilih. Contoh Penggunaan Statistika Seorang Wirasuasta, dengan mengumpulkan data pendapatan dan biaya dan membandingkan ukuran tersebut untuk mengetahui rata-rata hasil pengembalian atas investasi. Keuangan (Finance) Penasehat keuangan menggunakan berbagai jenis informasi statistik, termasuk price-earnings ratio dan hasil dividen, untuk membantu dalam memberikan rekomendasi investasi. Pemasaran (Marketing) Pengambilan sampel masyarakat sebagai calon konsumen untuk diminta pendapat tentang produk yang akan diluncurkan oleh suatu perusahaan seringkali menggunakan kaidah Statistik Ekonomi Para ahli ekonomi menggunakan prosedur statistik dalam melakukan peramalan tentang kondisi perekonomian pada masa yang akan datang. STATISTIK DI DALAM PEYELIDIKAN ILMIAH Penelitian secara umum dapat di bagi menjadi beberapa tingkatan yaitu : Observasi (pengamatan) Seorang peneliti mengamati apa yang sudah kejadian, keterangan-keterangan apa yang dapat dikumpulkan mengenai persoalan yang hendak ditelit, data mana yang sudah tersedia dan data mana yang belum tersedia. Penyusunan Hipotesa Yaitu penyusunan berdasarkan pengamapat tadi diimbangi oleh perasaan dan pertimbangan si peneliti. Hipotesa adalah suatu jawab (penyelesaian) sementara bagi persoalan yang di hadapi, yang menurut perasaan peneliti merupakan keterangan atau jawaban terbaik atau keterangan yang dapat diterima dari persoalan tersebut. Verifikasi Yaitu penyelidikan apakah peramalan yang di buat baik atau tidak. Baiknya peramalan dengan membandingkan hasil penelitian dengan kenyataan (fakta). Metodologi Pemecahan Masalah Secara Statistik Langkah-langkah dasar dalam masalah secara statistik adalah : Mengidentifikasi masalah atau peluang Peneliti pertama-tama harus memahami dan mendefinisikan masalah atau peluang yang dihadapi secara tepat. Informasi secara kualitatif yang bermanfaat dalam hal ini, mencakup data yang menggariskan sifat dan luas permasalahan. Contoh : Kurangnya produksi dan pesanan yang belum di penuhi, Fakta tentang populasi perlu di pelajari . dampak terhadap sumber daya seperti personalia, material, dana dan waktu Pengumpulan fakta yang tersedia Data yang di kumpulkan harus benar, tepat waktu, selengkap mungkin dan relevan terhadap masalah yang ditelaah. Sumber data bisa intern dan ekstern Mengumpulkan data orisinil yang baru Mengklasifikasikan data mengikhtisarkan data Yaitu mengelompokan data untuk tujuan penelaahan. Menyajikan Data Bisa berbentuk tabel, grafik dan ukuran kuantitatif yang penting menyediakan sarana pemahaman masalah. Menganalisa data Yaitu menarik kesimpulan secara statistic yang mungkin bernilai. DATA Data adalah sekumpulan datum yang berisi fakta-fakta serta gambaran suatu fenomena yang dikumpulkan, dirangkum, dianalisis dan selanjutnya diinterpretasikan. Data merupakan bahan baku atau komponen utama dalam statistika sarat data yang baik dan berguna : Harus obyektif (bisa mewakili) Misalnya produksi yang turun di laporkan naik, ini tidak obyektif Harus Representatif Misalnya hasil produksi padi dari satu daerah hanya didasarkan atas hasil sawah-sawah yang subur saja, ini jelas tidak mewakili. Variasinya kecil (standard error) harus kecil Suatu perkiraan (estimate) dikatakan baik jika kesalahan bakunya kecil. Harus tepat waktu Harus relevan Data yang dikumpulkan harus ada hubungannya dengan masalah yang akan dipecahkan. Misalnya : Pemerintah mengetahui adanya kemerosotan produksi padi selama beberapa tahun terakhir. Untuk mencegah agar produksi padi jangan terus merosot, maka perlu diketahui faktor-faktor apa saja yang menyebabkannya. Untuk itu di perlukan data yang relevan misalnya data mengenai pupuk yang kurang, penyaluran kurang lancer dsb. Dikaitan dengan masalah manajemen, maka data bisa dipergunakan untuk : Dasar suatu perencanaan Agar perencanaan sesuai dengan kemampuan yang ada, kemampuan yang di maksud adalah kemampuan personil, kemampuan pembiayaan (keuangan) serta kemampuan material. Alat pengendalian Sebagai alat terhadap pelaksanaan atau implementasi perencanaan tersebut agar diketahui dengan segera kesalahan kesalahan atau penyimpangan-penyimpangan yang terjadi agar segera dilaksanakan perbaikan atau koreksi. Dasar Evaluasi Sebagai hasil kerja akhir. Apakah hasil kerja akhir yang telah diterapkan bisa dicapai 100%, 90% atau kurang dari itu. Jenis Data berdasarkan 4 kriteria : 1.SifatnyaKualitatif KuantitatifBerupa label/nama-nama yang digunakan untuk mengidentifikasikan atribut suatu elemen Skala pengukuran: Nominal atau Ordinal Data bisa berupa numeric atau nonnumeric Contoh : warna, status perkawinan, jenis kelamin dll Mengindikasikan seberapa banyak (how many/diskret atau how much/kontinu) Data selalu numeric Skala pengukuran: Interval dan Rasio Contoh : 30 tahun, 3 juta dan sebagainya2.SumbernyaInternal EksternalData yang menggambarkan keadaan/kegiatan didalam suatu organisasi. Contoh : data personalia, data keuangan. Data yang menggambarkan keadaan/kegiatan diluar suatu organisasi. Contoh : data yang menggambarkan tingkat daya beli masyaraka, data permintaan, data konsumsi3.Cara memperolehnyaPrimer Sekunderdata yang langsung dapat diperoleh dari tempat obyek penelitian data yang di peroleh dari tempat obyek penelitian secara tidak langsung4.Waktu pengumpulanCross section Time seriesyaitu data yang dikumpulkan pada waktu tertentu yang sama atau hampir sama Contoh : Jumlah mahasiswa STEKPI TA 2005/2006, Jumlah perusahaan go public tahun 2006 yaitu data yang dikumpulkan selama kurun waktu/periode tertentu Contoh: Pergerakan nilai tukar rupiah dalam 1 bulan, Produksi Padi Indonesia tahun 1997-2006VARIABEL Variabel merupakan sifat yang di miliki oleh individu contoh yang berbeda antara satu individu dengan individu yang lain Misal : 1. Pada perusahaan : Upah pegawai 2. Pada tanaman : tinggi tanaman, panjang daun, jumlah daun Metode Pengumpulan Data : Data Primer : data yang langsung dapat diperoleh dari tempat obyek penelitian Contoh : wawancara, observasi langsung, wawancara melalui telephon. Data Sekunder : data yang di peroleh dari tempat obyek penelitian secara tidak langsung yaitu dengan cara mempelajari buku / berkas-berkas Contoh : BPS, mas media, lembaga pemerintah / swasta. Data Menurut Skala Pengukuran Nominal : digunakan untuk mengklasifikasikan objek amatan dalam katagori yang terpisah untuk menunjang perbedaan/kesamaan, sifatnya hanya untuk membedakan antar kelompok. Contoh: Jenis kelamin, Jurusan dalam suatu sekolah tinggi(Manajemen, akuntansi). Ordinal : Obyek-obyek amatan dapat digolongkan ke dalam katagori tertentu, selain memiliki sifat nominal, juga menunjukkan peringkat. Contoh: Tingkat pendidikan (SD, SMP, SMA), Skala perusahaan (besar, sedang). PENYAJIAN DATA CARA PENYAJIAN DATA Tabel Tabel satu arah (one-way table) Tabulasi silang (lebih dari satu arah (two-way table) Tabel Distribusi Frekuensi Grafik Batang (Bar Graph), untuk perbandingan/pertumbuhan Lingkaran (Pie Chart), untuk melihat perbandingan (dalam persentase/proporsi) Grafik Garis (Line Chart), untuk melihat pertumbuhan Grafik Peta, untuk melihat/menunjukkan lokasi MANFAAT TABEL DAN GRAFIK Hal-hal yang perlu diperhatikan dalam membuat tabel : Tabel hendaknya yang mempunyai judul untuk membedakan tabel yang satu dengan tabel yang lain. Unit pengukuran angka-angka dalam baris dan kolom tabel harus di jelaskan secara eksplisit. Katagori kelas dalam tabel harus jelas, jangan sampai terjadi tumpang tindih antara kelas yang satu dengan kelas yang lain. Sumber data keterangan perlu dicantumkan untuk mempermudah pengecekan bila terjadi keraguan. Ada beberapa cara untuk membuat sajian data lebih mudah dipahami : Tabel distribusi frekuensi : susunan data dalam suatu tabel yang telah diklasifikasikan menurut kelas-kelas atau kategori tertentu. Ada 2 macam : Tabel distribusi frekuensi kualitatif : distribusi frekuensi yang pembagian kelasnya berdasarkan kategori tertentu yang umum digunakan masyarakat. Tabel distribusi frekuensi kuantitatif : distribusi frekuensi yang pembagian kelasnya dinyatalan dalam angka. Tabel distribusi frekuensi relatife : besaran yang menunjukan presentase obyek yang termasuk dalam kelas yang bersangkutan. Tabel distribusi frekuensi kumulatif : besaran yang menunjukan jumlah obyek yang termasuk kelas yang bersangkutan dan kelas-kelas yang sebelumnya atau kelas-kelas berikutnya. Grafik : merupakan gambar-gambar yang menunjukan data secara visual yang dibuat berdasarkan nilai pengamatan aslinya ataupun dari tabel-tabel yang dibuat sebelumnya. Keuntungan penyajian data menggunakan grafik : Grafik lebih mudah diingat daripada tabel. Grafik lebih menarik bagi orang-orang yang tidak menyukai angka dan tabel Dengan grafik dapat diperoleh informasi secara visual dan dapat digunakan untuk melakukan perbandingan secara visual. Grafik dapat menunjukan perubahan satu bagian rangka data dengan bagian yang lainnya. Kelemahan penyajian data dengan grafik Penyajian jenis grafik harus disesuaikan dengan tujuan penyajian data. Penyajian data dalam bentuk grafik hanya memberi gambaran secara garis besar. Tampilkan grafik sangat dipengaruhi oleh skala yang dipergunakan. PANCARAN FREKUENSI Di dalam pembentukan pancaran frekuensi, data yang berupa deretan atau kumpulan bilangan-bilangan itu kita bagi kedalam beberapa golongan, dan kita menentukan aturan tertentu bilangan mana yang masuk kedalam setiap golongan. Ada 2 macam pancaran frekuensi menurut jenis data yang digolongkan didalamnya : Pancaran Frekuensi Bilangan (numerical frequency distribution) Pancaran Frekuensi Katagories (categorical Frequency distribution) Misalnya disuatau Fakultas terdapat 50 orang mahasiswa mengambil ujian di dalam suatu mata pelajaran. Angka-angka ujian tersebut ditunjukan oleh daftar 2.1. Daftar 2.1 Pancaran Frekuensi Bilangan Angka ujianJumlah mahasiswa0.00 19.99 20.00 39.99 40.00 59.99 60.00 79.99 80.00 atau lebih3 10 20 12 5Jumlah50Penggolongan di dalam pancaran frekuensi katagoris atau pancaran kualitatif itu berdasarkan sifat-sifatnya. Missalnya : Dari penduduk wanita suatu kampung kecil, di kampung tinggal 100 orang wanita dengan jumlah dari masing-masning terdapat dalam daftar 2.2 Pancaran Frekuensi Katagoris KatagoriFrekuensiAnak-anak Gadis Bersuami Janda30 35 25 10Jumlah100Membentuk Pancaran Frekuensi Contoh : Berikut ini data mengenai laba selama 30 hari pada bulan januari 2007 yang di peroleh PT. Bandung (data dalam ribuan rupiah) 605561725949576578664152424750657468886890637956876585958169 Dari kumpulan angka terebut diatas kita sulit untuk mengetahui berapa laba tertinggi, laba terrenda, laba yang sebagian besar diperoleh bulan januari dan sebagainya. Oleh karena itu laba tersebut perlu disusun untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan. Langkah-langkah yang harus dilakukan untuk membuat tabel distribusi frekuensi adalah sebagai berikut : Urutkan data dari nilai tertinggi ke nilai terendah Tentukan jumlah kelas yang akan digunakan Cara menentukan jumlah kelas menurut Sturges (1926) K = 1 + 3.33 log n Dengan K : jumlah kelas n : banyaknya data observasi Menentukan interval kelas Cara menentukan interval kelas :   I : interval kelas H : nilai data tertinggi + 1/2 unit pengamat terkecil L : nilai data terendah - 1/2 unit pengamat terkecil Menyusun data observasi ke dalam tabel distribusi frekuensi Untuk menjawab kasus tersebut buat tabel distribusi frekuensi mengenai laba selama 30 hari pada bulan April 2006 (dalam ribuan rupiah). Urutan laba dari terendah sampai tertinggi 415260657285425561667487475663687888495765687990505965698195 Menentukan jumlah kelas pada pada tabel distribusi frekuensi K = 1 + 3.33 log n = 1 + 3.33 log (30) = 1 + 4.91 = 5.91 dibulatkan 6 Menentukan interval kelas  SHAPE  95.5 40.5 I = =9.167 di bulatkan 10 6 Menyusun data observasi pada tabel distribusi frekuensi Tabel 3.1 LABASCOREBANYAKNYA DATA40 49IIII450 59IIII I660 69IIII IIII1070 79IIII480 89IIII490 99II2 Dari tabel tersebut diperoleh informasi : Laba terendah : antara Rp 40.000 49.000 Banyaknya hari : 4 Laba tertinggi : antara Rp 90.000 99.000 Banyaknya hari : 2 Sebagian besar diperoleh laba antara Rp Rp 60.000 69.000 Banyaknya hari : 10 Batas kelas Ada 2 macam : Batas kelas bawah : nilai terendah dalam kelas tersebut Batas kelas atas : nilai tertinggi pada kelas tersebut Batas kelas tabel 3.1 sebagai berikut : Kelas pertama Batas kelas bawah : 40 Batas kelas atas : 49 Kelas kedua Batas kelas bawah : 50 Batas kelas atas : 59 dan seterusnya Tepi Kelas Ada 2 macam Tepi kelas bawah Batas kelas bawah tersebut dikurangi 1/2 dari selisih antara batas atas suatu kelas dengan batas kelas sesudahnya. Contoh : Kelas kedua : Tepi kelas bawah : 50 - 1/2 (60-59) : 49.5 Kelas ketiga Tepi kelas bawah : 60-1/2 (70-69) : 59.5 Tepi kelas atas Batas kelas tersebut ditambah 1/2 dari selisih antara batas atas suatu kelas dengan batas bawah kelas sesudahnya. Contoh : Kelas kedua : Tepi kelas atas : 59 +1/2 (60-59) : 59.5 Kelas ketiga: Tepi kelas atas : 69+1/2 (70-69) Nilai Tengah Adalah nilai uang berada di tengah antara batas kelas bawah suatu kelas dengan batas kelas atas kelas tersebut. Nilai tengah = B1+B2 2 B1 = Batas kelas bawah B2 = Batas kelas atas Contoh : Kelas pertama Nilai tengah = 40+49 2 = 44.5 Kelas kedua Nilai tengah = 50+59 2 Frekuensi Relative Adalah presentase frekuensi suatu kelas terhadap frekuensi total FR1 = 40+49 X 100%  EMBED Microsoft Equation 3.0 f Dimana FR1 = frekuensi relatife kelas ke i Fi = frekuensi kelas ke i i = 1,2,3. Contoh : Kelas pertama : FR = 4 X 100% = 13,3% = 13% 30 Kelas kedua : FR = 6 X 100% = 20% 30 Frekuensi Kumulatif Ada 2 macam : Frekuensi kumulatif kurang dari satu kelas : jumlah frekuensi semua kelas sebelum kelas tersebut. Frekuensi kumulatif lebih dari satu kelas : jumlah frekuensi semua kelas sesudah kelas tersebut. Contoh : LABABANYAK DATANILAI TENGAHTEPI KELASLABA KURANG DARIFREK. KUMULATIF LABA LEBIH DARIFREK. KUMULATIF39.5039.53040 - 49444.539.5 - 49.549.5449.52650 - 59654.549.5 - 59.559.51059.52060 - 691064.559.5 - 69.569.52069.51070 - 79474.569.5 - 79.579.52479.5680 - 89484.579.5 89.589.52889.5290 - 99294.589.5 - 99.599.53099.50 Tabel distribusi frekuensi Dalam tabel distribusi frekuensi terdapat beberapa kelas yang masing-masing kelas berisi data observasi Masing-masing kelas mempunyai interval yang besarnya sama untuk suatu kelas dalam suatu tabel distribusi frekuensi. Ada beberapa hal yang perlu diperhatikan agar tabel distribusi frekuensi dapat memberikan informasi yang terbaik : Jumlah kelas pada tabel distribusi frekuensi jangan terlalu banyak dan jangan terlalu sedikit. Hindari adanya suatu kelas yang tidak dapat menampung data observasi (frekuensi kelasnya nol) Semua data harus dapat ditampung dalam tabel distribusi frekuensi tersebut. Frekuensi : banyaknya data yang terdapat dalam suatu kelas pada distribusi frekuensi DISTRIBUSI FREKUENSI Merupakan tabel ringkasan data yang menunjukkan frekuensi/banyaknya item/obyek pada setiap kelas yang ada. Tujuan: mendapatkan informasi lebih dalam tentang data yang ada yang tidak dapat secara cepat diperoleh dengan melihat data aslinya. DISTRIBUSI FREKUENSI RELATIF Merupakan fraksi atau proporsi frekuensi setiap kelas terhadap jumlah total. Distribusi frekuensi relatif merupakan tabel ringkasan dari sekumpulan data yang menggambarkan frekuensi relatif untuk masing-masing kelas. GRAFIK BATANG (BAR GRAPH) Bermanfaat untuk merepresentasikan data kuantitatif maupun kualitatif yang telah dirangkum dalam frekuensi, frekuensi relatif, atau persen distribusi frekuensi. Cara: Pada sumbu horisontal diberi label yang menunjukkan kelas/kelompok. Frekuensi, frekuensi relatif, maupun persen frekuensi dinyatakan dalam sumbu vertikal yang dinyatakan dengan menggunakan gambar berbentuk batang dengan lebar yang sama/tetap. GRAFIK LINGKARAN (PIE CHART) Digunakan untuk mempresentasikan distribusi frekuensi relatif dari data kualitatif maupaun data kuantitatif yagn telah dikelompokkan. Cara: Gambar sebuah lingkaran, kemudian gunakan frekuensi relatif untuk membagi daerah pada lingkaran menjadi sektor-sektor yang luasnya sesuai dengan frekuensi relatif tiap kelas/kelompok. Contoh, bila total lingkaran adalah 360o maka suatu kelas dengan frekuensi relatif 0,25 akan membutuhkan daerah seluas (0,25)(360) = 90o dari total luas lingkaran CONTOH DISTRIBUSI FREKUENSI Data Kualitatif Tamu yang menginap di Hotel Marada Inn ditanya pendapat mereka tentang akomodasi yang tersedia. Jawaban dikategorikan menjadi baik sekali (E), diatas rata-rata (AA), rata-rata (A), di bawah rata-rata (BA), dan buruk (P). Data dari 20 tamu yang menginap diperoleh sebagai berikut: BA A AA AA AA AA AA BA BA A P P AA E AA A AA A AA A CONTOH DISTRIBUSI FREKUENSI (L) Tabel Distribusi Frekuensi (Contoh: Hotel Marada Inn) Rating PendapatFrekuensiFrekuensi RelatifPersen FrekuensiBaik Sekali (E)10,1010Di atas Rata-rata (AA)30,1515Rata-rata (A)50,2525Di Bawah Rata-rata (BA)90,4545Buruk (P)20,055Total201,00100 CONTOH DISTRIBUSI FREKUENSI (L) Grafik Batang (Contoh: Hotel Marada Inn)   SHAPE  CONTOH DISTRIBUSI FREKUENSI (L) Data Kuantitatif Manajer Bengkel Hudson Auto berkeinginan melihat gambaran yang lebih jelas tentang distribusi biaya perbaikan mesin mobil. Untuk itu diambil 50 pelanggan sebagai sampel, kemudian dicatat data tentang biaya perbaikan mesin mobilnya ($). Berikut hasilnya: CONTOH DISTRIBUSI FREKUENSI (L) Petunjuk Penentuan Jumlah Kelas Gunakan ukuran banyaknya kelas (k) antara 5 s.d. 20, atau menggunakan formula k = 1 + 3,3 log n. n = banyaknya sampel Data dengan jumlah besar memerlukan kelas yang lebih banyak, dan sebaliknya. Petunjuk Penentuan Lebar Kelas Gunakan kelas dengan lebar sama. Lebar kelas dapat didekati dengan rumus berikut: CONTOH DISTRIBUSI FREKUENSI (L) Contoh: Bengkel Hudson Auto Jika banyaknya kelas 6, maka lebar kelas = 9,5 H" 10 Tabel distribusi frekuensi diperoleh: Biaya ($)FrekuensiFrekuensi relatifFrekuensi kumulatifFrek. Relatif Kumulatif50  5920,0420,0460  69130,26150,3070  79160,32310,6280  8970,14380,7690 9970,14450,90100 10950,10501,00Total501,00 ANALISIS TABEL DISTRIBUSI FREKUENSI Contoh: Bengkel Hudson Auto Hanya 4% pelanggan bengkel dengan biaya perbaikan mesin $50-59. 30% biaya perbaikan mesin berada di bawah $70. Persentase terbesar biaya perbaikan mesin berkisar pada $70-79. 10% biaya perbaikan mesin adalah $100 atau lebih. HISTOGRAM Contoh: Bengkel Hudson Auto  OGIVE Merupakan grafik dari distribusi frekuensi kumulatif. Nilai data disajikan pada garis horisontal (sumbu-x). Pada sumbu vertikal dapat disajikan: Frekuensi kumulatif, atau Frekuensi relatif kumulatif, atau Persen frekuensi kumulatif Frekuensi yang digunakan (salah satu diatas)masing-masing kelas digambarkan sebagai titik. Setiap titik dihubungkan oleh garis lurus. OGIVE Contoh: Bengkel Hudson Auto  DIAGRAM BATANG-DAUN (Steam and Leaf) Contoh: Bengkel Hudson Auto 5 2 7 6 2 2 2 2 5 6 7 8 8 8 9 9 9 7 1 1 2 2 3 4 4 5 5 5 6 7 8 9 9 9 8 0 0 2 3 5 8 9 9 1 3 7 7 7 8 9 10 1 4 5 5 9 Kegunaan: Data tersusun secara berurutan Dapat menunjukkan bentuk distribusi data Seperti Histogram, namun sekaligus menunjukkan data sebenarnya TABULASI SILANG Tabulasi silang (Crosstabulation) merupakan metode tabulasi untuk merangkum data dengan dua atau lebih variabel secara bersamaan / sekaligus. Tabulasi silang dapat digunakan jika: Salah satu variabel bersifat kualitatif dan lainnya kuantitatif Kedua variabel berupa variabel kualitatif Kedua variabel berupa variabel kuantitatif Sisi (kolom) sebelah kiri dan baris atas menyatakan kelas untuk kedua variabel yang digunakan. DIAGRAM SCATTER Diagram scatter (scatter diagram) merupakan metode presentasi secara grafis untuk menggambarkan hubungan antara dua variabel kuantitatif. Salah satu variabel digambarkan pada sumbu horisontal dan variabel lainnya digambarkan pada sumbu vertikal. Pola yang ditunjukkan oleh titik-titik yang ada menggambarkan hubungan yang terjadi antar variabel. POLA HUBUNGAN PADA DIAGRAM SCATTER  SHAPE   SHAPE  UKURAN NILAI PUSAT Suatu kumpulan data biasanya mempunyai kecenderungan untuk memusat pada nialai tertentu. Nilai tertentu tersebut berupa nilai tunggal atau nilai tendensi pusat yang diangkat dengan Nilai Pusat. UKURAN-UKURAN STATISTIK Ukuran Tendensi Sentral (Central tendency measurement): Rata-rata (mean) Nilai tengah (median) Modus Ukuran Lokasi (Location measurement): Persentil (Percentiles) Kuartil (Quartiles) Desil (Deciles) UKURAN-UKURAN STATISTIK Ukuran Dispersi/Keragaman (Variability measurement): Jarak (Range) Ragam/Varian (Variance) Simpangan Baku (Standard deviation) Rata-rata deviasi (Mean deviation) RATA RATA ( MEAN) Adalah suatu nilai rata-rata dari semua nilai data observasi. Nilai rata-rata data observasi di beri simbul u (miyu) Ada 2 macam Mean : Rata rata data observasi tidak berkelompok Merupakan nilai yang diperoleh dari penjumlahan semua data observasi dibagi dengan banyaknya data. u =  EMBED Microsoft Equation 3.0 X  N u = Rata-rata data observasi  EMBED Microsoft Equation 3.0 = Jumkah X = nilai data obervasi N = banyaknya data observasi Contoh : Berikut ini adalah skor tes prestasi 10 tenaga sales PT. Probo : 70 56 66 94 48 82 80 70 76 50 Rata rata skor tes tersebut adalah : N = 10  EMBED Microsoft Equation 3.0 X= 78+56+66+..+50= 700 maka u =  EMBED Microsoft Equation 3.0 X  N = 700  10 = 70 Rata rata data observasi berkelompok Merupakan jumlah hasil kali antara frekuensi dengan nilai tengah semua kelas jumlah frekuensi. u =  EMBED Microsoft Equation 3.0 FM   EMBED Microsoft Equation 3.0  F u = rata-rata data observasi  EMBED Microsoft Equation 3.0 = Jumlah F = Frekuensi M = nilai tengah Contoh : Berikut ini data observasi mengenai laba setiap hari yang diperoleh PT Probo selama 30 hari pada bulan april 2006 Tabel 4.1. LabaFrekuensi (f)Nilai Tengah (M)f.M40 - 494 44.517850 59654.532760 691064.564570 79474.529880 89484.533890 99294.5189 EMBED Microsoft Equation 3.0 f : 30 EMBED Microsoft Equation 3.0 fM : 1975 Rata-rata laba setiap hari :  EMBED Microsoft Equation 3.0 fM = 1975  EMBED Microsoft Equation 3.0 f = 30 u =  EMBED Microsoft Equation 3.0 FM   EMBED Microsoft Equation 3.0  F = 1975 = 65. 83 30 MEDIAN Adalah nilai data observasi yang berada di tengah-tengah urutan data tersebut, atau data observasi yang membagi data observasi yang sudah diurutkan menjadi 2 bagian yang sama banyak. Nilai median data observasi diberi symbol Md Ada 2 macam Median : Median data observasi tidak berkelompok, dapat ditentukan dengan langkah-langkah sebagai berikut : Urutkan data observasi dari kecil ke yang besar Tentukan letak median dengan rumus N + 1  2 Tentukan nilai median Contoh : Data Ganjil Berikut ini adalah skor tes prestasi 9 karyawan PT. Probo : 78 56 66 94 48 82 80 70 76 Median skor tes 9 karyawan tersebut ditentukan dengan cara : No urut 123456789Nilai485666707678808294Letak Median : 9 + 1 2 : 5 jadi letak median pada urutan data ke 5 Data Genap Berikut ini adalah skor tes prestasi 10 karyawan PT probo 78 56 66 94 48 82 80 70 76 96 Median skor tes 10 karyawan tersebut ditentukan dengan 2 cara : No urut 12345678910Nilai4856670767880829496Letak median : 10 + 1 2 : 5.5 Jadi letak median pada urutan data 5.5 atau terletak di antara no urut 5 dan 6 kemudian di bagi 2 Median (Md) = 76 + 78 = 77 2 Median data observasi berkelompok, dapat ditentukan dengan langkah-langkah : Tentukan kelas median dengan rumus Kelas Median : N 2 Tentukan median dengan rumus  N - CF 2 Md : BMd + fMd X i Md : Median BMd : Tepi kelas bawah dari kelas yang mengandung median N : Banyaknya data observasi Cf : Frekuensi kumulatif kelas sebelum kelas median FMd : Frekuensi kelas median i : Interval Contoh berikut ini data mengenai laba PT Probo bulan April 2006 LABAFREKUENSI (f)TEPI KELASFREK. KUM 40 49 50 59 60 69 70 79 80 89 90 - 99 4 6 10 4 4 239.5 49.5 59.5 69.5 79.5 89.5 99.5 4 10 20 24 28 30 Langkah untuk menentukan median : Letak median = N = 30 = 15 2 2 Jadi kelas median adalah kelas yang ditempati oleh frekuensi kumulatif 15 Frekuensi kumulatif berada di kelas no 3 Menentukan Median dengan rumus  N - CF 2 Md : BMd + fMd X i  30 - 10 2 Md : BMd + 10 X 10 MODUS (Mo) Merupakan suatu nilai yang paling sering muncul (nilai dengan frekuensi muncul terbesar) Jika data memiliki dua modus, disebut bimodal Jika data memiliki modus lebih dari 2, disebut multimodal Ada 2 macam modus : Modus data observasi tidak berkelompok Contoh : Berikut ini skor tes prestasi PT Probo : 70 56 66 70 48 82 80 70 76 70 frekuensi terbesar adalah 70 yaitu ada 3 orang jadi modus skor prestasi karyawan PT. Probo : 70 Berikut adalah data sampel tentang nilai sewa bulanan untuk satu kamar apartemen ($). Berikut adalah data yang berasal dari 70 apartemen di suatu kota tertentu:  Rata-rata Hitung (Mean)  Median Karena banyaknya data genap (70), maka median merupakan rata-rata nilai ke-35 dan ke-36, yaitu (475 + 475)/2 = 475 Modus = 450 (muncul sebanyak 7 kali) Modus data observasi berkelopok, dapat ditentukan sebagai berikut : Tentukan kelas modus yaitu yang mempunyai frekuensi terbesar. Tentukan modus dengan rumus.  Mo : Modus BMo : Tepi kelas bawah dari kelas yang mengandung modus d 1 : Selisih antara frekuensi kelas modus dengan frekuensi kelas sebelumnya d 2 : selisih antara frekuensi kelas modus dengan frekuensi kelas sebelumnya i : Interval kelas contoh :Berikut ini data mengenai laba PT. Probo bulan April 2006 Tabel 4.3 LABAFREKUENSI (f)TEPI KELAS 40 49 50 59 60 69 70 - 79 80 89 90 - 99 4 6 10 4 4 239.5 49.5 59.5 69.5 79.5 89.5 99.5 = 63.5 Dari contoh Bengkel Hudson Auto Biaya ($)Frekuensi (fi)xiFrekuensi kumulatifLower Boundaryfixi50 59254,5249,5109,060 691364,51559,5838,570 791674,53169,51192,080 89784,53879,5591,590 99794,54589,5661,5100 1095104,55099,5522,5Total503915,0 DATA BERKELOMPOK (L) Rata-rata Hitung (Mean)  EMBED Microsoft Equation 3.0  Median  EMBED Microsoft Equation 3.0  Modus  EMBED Microsoft Equation 3.0  Rata-rata Hitung (Mean) Kelebihan: Melibatkan seluruh observasi Tidak peka dengan adanya penambahan data Contoh dari data : 3 4 5 9 11 Rata-rata = 6,4 3 4 5 9 10 11 Rata-rata = 7 Kekurangan: Sangat peka dengan adanya nilai ekstrim (outlier) Contoh: Dari 2 kelompok data berikut Kel. I : 3 4 5 9 11 Rata-rata = 6,4 Kel. II : 3 4 5 9 30 Rata-rata = 10,2 Median Kelebihan: Tidak peka terhadap adanya nilai ekstrim Contoh: Dari 2 kelompok data berikut Kel. I : 3 4 5 13 14 Kel. II : 3 4 5 13 30 Median I = Median II = 5 Kekurangan: Sangat peka dengan adanya penambahan data (sangat dipengaruhi oleh banyaknya data) Contoh: Jika ada satu observasi baru masuk ke dalam kelompok I, maka median = 9 Modus Kelebihan: Tidak peka terhadap adanya nilai ekstrim Contoh: Dari 2 kelompok data berikut Kel. I : 3 3 4 7 8 9 Kel. II : 3 3 4 7 8 35 Modus I = Modus II = 3 Kekurangan: Peka terhadap penambahan jumlah data Cohtoh: Pada data 3 3 4 7 8 9 Modus = 3 3 3 4 7 7 7 8 9 Modus = 7 Persentil (Percentiles) Persentil merupakan suatu ukuran yang membagi sekumpulan data menjadi 100 bagian sama besar. Persentil ke-p dari sekumpulan data merupakan nilai data sehingga paling tidak p persen obyek berada pada nilai tersebut atau lebih kecil dan paling tidak (100 - p) percent obyek berada pada nilai tersebut atau lebih besar. Persentil (Percentiles) (Lanjutan) Cara pencarian persentil Urutkan dari dari yang terkecil ke terbesar. Cari nilai i yang menunjukkan posisi persentil ke-p dengan rumus: i = (p/100)n Jika i bukan bilangan bulat, maka bulatkan ke atas. Persentil ke-p merupakan nilai data pada posisi ke-i. Jika i merupakan bilangan bulat, maka persentil ke-p merupakan rata-rata nilai pada posisi ke-i dan ke-(i+1). Berdasarkan kasus sewa kamar apartemen Persentil ke-90 Yaitu posisi data ke-(p/100)n = (90/100)70 = 63 Karena i=63 merupakan bilangan bulat, maka persentil ke-90 merupakan rata-rata nilai data ke 63 dan 64 Persentil ke-90 = (580 + 590)/2 = 585 425430430435435435435435440440440440440445445445445445450450450450450450450460460460465465465470470472475475475480480480480485490490490500500500500510510515525525525535549550570570575575580590600600600600615615 Kuartil (Quartiles) Kuartil merupakan suatu ukuran yang membagi data menjadi 4 (empat) bagian sama besar Kuartil merupakan bentuk khusus dari persentil, dimana Kuartil pertama = Percentile ke-25 Kuartil kedua = Percentile ke-50 = Median Kuartil ketiga = Percentile ke-75 Berdasarkan kasus sewa kamar apartemen Kuartil ke-3 Kuartil ke-3 = Percentile ke-75 Yaitu data ke-(p/100)n = (75/100)70 = 52.5 = 53 Jadi kuartil ke-3 = 525 425430430435435435435435440440440440440445445445445445450450450450450450450460460460465465465470470472475475475480480480480485490490490500500500500510510515525525525535549550570570575575580590600600600600615615 Desil (Deciles) Merupakan suatu ukuran yang membagi sekumpulan data menjadi 10 bagian sama besar Merupakan bentuk khusus dari persentil, dimana: Desil ke-1 = persentil ke-10 Desil ke-2 = persentil ke-20 Desil ke-3 = persentil ke-30 Desil ke-9 = persentil ke-90 Berdasarkan kasus sewa kamar apartemen Desil ke-9 Desil ke-9 = Percentile ke-90 = 585 425430430435435435435435440440440440440445445445445445450450450450450450450460460460465465465470470472475475475480480480480485490490490500500500500510510515525525525535549550570570575575580590600600600600615615 UKURAN KERAGAMAN/ DISPERSI (Variability measurement) Mengukur seberapa besar keragaman data Bersama-sama dengan ukuran sentral, ukuran ini berguna untuk membandingkan 2 atau lebih kelompok data. Contoh: Dalam pemilihan 2 suplier A atau B, umumnya kita tidak cukup hanya dengan melihat lamanya rata-rata waktu pengiriman barang yang dilakukan masing-masing suplier, namun juga variasi/keragaman lamanya waktu pengiriman barang. Jarak (Range) Range = selisih nilai terbesar dan nilai terkecil Range merupakan ukuran keragaman yang paling sederhana Sangat peka terhadap data dengan nilai terbesar dan nilai terkecil Contoh: Kasus sewa kamar apartemen Range = 615 - 425 = 190 Varian (Variance) Merupakan ukuran keragaman yang melibatkan seluruh data Didasarkan pada perbedaan antara nilai tiap observasi (xi) dan rata-ratanya ( untuk sampel, m untuk populasi) Rumus Hitung Sample: Populasi: Varian = Varian =  SHAPE  Varian (Variance)  (Lanjutan) Untuk Data Berkelompok, rumus hitung: Sample: Populasi: Varian = Varian =  SHAPE  dimana k = banyaknya kelas fi = frekuensi kelas ke-I xi = nilai tengah kelas ke-i Simpangan baku (Standard deviation) Merupakan akar positif dari varian Diukur pada satuan data yang sama, sehingga mudah untuk diperbandingkan Rumus Hitung Sample: Simpangan baku =  SHAPE   Populasi: Simpangan baku = Koefisien Variasi (Coefficient of Variation) Mengindikasikan seberapa besar nilai simpangan baku relatif terhadap rata-ratanya Rumus Hitung Sample: Koefisien Variasi =  SHAPE   Populasi: Koefisien Variasi = DATA TIDAK BERKELOMPOK Contoh Kasus Sewa Kamar Apartemen Varian Simpangan Baku  Koefisien Variasi  DATA BERKELOMPOK Contoh Kasus Bengkel Hudson Auto Varian Simpangan Baku  EMBED Microsoft Equation 3.0  Koefisien Variasi  EMBED Microsoft Equation 3.0  UKURAN KEMENCENGAN Ukuran kemencengan digunakan untuk menunjukan simetris tidaknya bentuk kurva yang dihasilkan dari distribusi suatu gugus data. Kemencengan suatu kurva dapat dilihat dari perbedaan letak antara Mean, Median dan Modus. Distribusi dari kumpulan data dikatakan simetris bila Mean, Median, dan Modus terletak dalam suatu titik atau dengan kata lain ketiga ukuran nilai pusat tersebut mempunyai nilai yang sama. Formula yang digunakan untuk menentukan koefisien kemencengan :  EMBED Microsoft Equation 3.0  Sk : Koefesien kemencengan U : mean / nilai rata-rata Md : median  EMBED Microsoft Equation 3.0  : deviasi standar Ketentuan : Apakah koefisien kemencengan negatife (Sk < 0), berarti distribusinya tidak simetris dan bentuk kurva polygon menceng ke kiri. Apabila koefisien kemencengan nol (Sk = 0), berarti distribusinya simetris dan bentuk kurva polygon simetris. Apabila koefisien kemencengan positif (Sk>0), berarti distribusinya tidak simetris dan bentuk kurva poligon menceng ke kanan. Gambar berikut menunjukan kurva poligon dengan 3 macam bentuk kemencengan :  SHAPE  0 U Md Mo 0 U Md Mo 0 M0 Md U  Contoh : U : 65,83 Md : 64,5  EMBED Microsoft Equation 3.0  : 14,08 Maka koefisien kemencengan dapat dihitung sebagai berikut :  EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0  = 3.99 14.8 = 0.28 Dengan nilai Sk>0 berarti distribusi menceng ke Kaman dan data cenderung terkonsentrasi pada nilai yang rendah,  63.5 64.5 14.08 Mo Md U UKURAN KERUNCINGAN Adalah Suatu ukuran yang digunakan untuk menentukan runcing tidaknya suatu kurva distribusi sehingga dapat diketahui apakah kumpulan data terkonsentrasi di sekitar mean atau menyebar. Untuk menentukan keruncingan suatu distribusi maka digunakan formulir  0 Platikurtik 0 Mesokurtik 0 Leptokurtik Distribusi ini menunjukan frekuensi menyebar ke seluruh daerah kurvaDistribusi ini menunjukan distribusinya simetris sehingga dianggap menggambarkan distribusi normalDistribusi ini menunjukan frekuensi menumpuk pada interval tertentu sekitar mean, sedikit yang tersebar lebih jauh dari mean. ANGKA INDEKS Angka indeks merupakan presentase relatife ukuran suatu vareabel pada waktu tertentu terhadap ukuran variable tersebut pada waktu dasar (pereode waktu yang digunakan sebagai dasar perbandingan). Angka indeks dapat diukur melalui harga, kuantitas atau nilai dari variable dan sebagainya. Misal : Indeks harga beras di banjarmasin tahun 1991 adalah 110 dengan tahun dasar 1980, ini mengandung makna bahwa dari tahun 1980 tahun 1991 harga beras dibanjarmasin naik 10%. ANGKA INDEKS RELATIF SEDERHANA Indeks harga menunjukan perkembangan relatife harga suatu barang pada waktu tertentu dari pereode waktu dasar. Rumus :  EMBED Microsoft Equation 3.0  IHn : Indeks harga pada tahun ke n Pn : Harga pada tahun ke n Po : Harga pada tahun dasar Contoh : Tahun 1988 harga beras A di kota Kebumen Rp 800 perliter. Kemudian tahun 1989-tahun 1993 harga beras tersebut berturut-turut Rp 880, 1000, 1080, 1200, 1240 perliter. Perbandingan harga beras : Tahun (n) EMBED Microsoft Equation 3.0 1989880 x 100 = 110 80019901000 x 100 = 125 80019911080 x 100 = 135 80019921200 x 100 = 150 80019931240 x 100 = 155 800 Indeks Harga rata-rata dari relatife Angka indeks yang diperoleh dari jumlah harga rata-rata dibagi banyaknya tahun yang digunakan dakali 100 Rumus :  Contoh : Berdasarkan contoh dan perhitungan pada indeks harga maka indeks harga rata-rata dari relatife (Ir) : Tahun (n)Pn P19881989 1990 1991 1992 19931.10 1.25 1.35 1.50 1.55 EMBED Microsoft Equation 3.0  = (6.75) x 100 5 = 135 Indeks Kuantitas Presentase relatife perubahan kuantitas suatu barang selama pereode tertentu Rumus :  EMBED Microsoft Equation 3.0  IKn = Indeks kuantitas pada tahun n qn = kuantitas pada tahun n qo = kuantitas pada tahun dasar contoh : Tahun 1988 Jumlah telur bebek yang dihasilkan diKutoarjo sebanyak 800 Ton. Kemudian tahun 1989-tahun 1993 jumlah telur itu berturut-turut 880 ton, 1000, 1080, 1200, 1240. Perbandingan jumlah (kuantitas) telur : Tahun (n) EMBED Microsoft Equation 3.0 1989880 x 100 = 110 80019901000 x 100 = 125 80019911080 x 100 = 135 80019921200 x 100 = 150 80019931240 x 100 = 155 800 Indeks Nilai Diukur dengan mengalikan antara kuantitas dengan harga pada periode tertentu dibagi dengan kuantitas dikali harga tahun dasar. Rumus  EMBED Microsoft Equation 3.0  Inn : Indeks nilai pada thm n Pn : Harga pada tahun ke n P0 : Harga pada tahun dasar qn : Kuantitas pada tahun n q0 : Kuantitas pada tahun dasar Contoh : Tabel berikut menunjukan harga dan jumlah gabah yang dihasilkan kecamatan Purworejo : Keterangan19901991Harga (Ribu Rp)8085Kuantitas (ton)100124 Maka indeks nilai gabah tahun 1991 dengan tahun dasar 1990 :  EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0  = 131.75 ANGKA INDEKS AGREGATIF TIDAK TERTIMBANG Indeks Harga Agregatif Presentase relatife jumlah harga barang-barang pada tahun tertentu terhadap jumlah harga barang-barang tersebut pada tahun dasar. Rumus :  EMBED Microsoft Equation 3.0  IHn : Indeks harga agregatif pada tahun n  EMBED Microsoft Equation 3.0  : Jumlah harga barang pada tahun n  EMBED Microsoft Equation 3.0  : Jumlah harga barang pada tahun dasar Contoh : Tabel berikut ini data mengenai harga-harga jumlah 3 macam barang konsumsi pada tahun 1990 dan tahun 1991. BarangHarga1990 (Po)1991 (P1)Beras (liter)800800Telur (Kg)20002400Susu (kg)14001600 EMBED Microsoft Equation 3.0 1990: 4200 EMBED Microsoft Equation 3.0 1991: 4800  EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0  =114.29 Indeks Kuantitas Agregartif Presentase relatife jumlah kuantitas barang-barang pada tahun tertentu terhadap jumlah kuantitas barang tersebut pada tahun dasar. Rumus :  EMBED Microsoft Equation 3.0  IKn = Indeks kuantitas pada tahun n  EMBED Microsoft Equation 3.0  = Jumlah kuantitas barang pada tahun n  EMBED Microsoft Equation 3.0  = Jumlah kuantitas barang pada tahun dasar Contoh : Tabel berikut data mengenai harga-harga jumlah barang konsumsi pada tahun 1990 dan tahun 1991. BarangKuantitas1990 (qo)1991 (q1)Beras (liter)1512Telur (Kg)22.8Susu (kg)68 EMBED Microsoft Equation 3.0 1990: 23 EMBED Microsoft Equation 3.0 1991: 22.8  EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0  = 99.13 Indeks nilai agregatif Presentase relatife nilai (harga dikali kuantitas) barang-barang pada tahun tertentu terhadap nilai barang-barang tersebut pada tahun dasar. Rumus :  EMBED Microsoft Equation 3.0  INn : Indeks nilai pada tahun n Pn : Harga barang-barang pada tahun n Po : Harga barang-barang pada tahun dasar qn : Kualitas barang-barang pada tahun n qo : Kuantitas barang-barang pada tahun dasar Contoh : Tabel berikut data mengenai harga-harga jumlah 3 macam barang konsumsi pada tahun 1990 dan tahun 1991 : BarangHargaKuantitasPoqoPnqn1990 (P0)1991 (Pn)1990 (qo)1991 (qn)Beras (liter)800800151212.0009.600Telur (Kg)2000240022.84.0006.720Susu (kg)14001560688.40012.48024.400 28.800  EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0  = 118.03 ANGKA INDEKS AGREGATIF TERTIMBANG Formulasi Laspeyres Angka indeks yang menggunakan kuantitas tahun dasar (q0) sebagai penimbang. Rumus :  EMBED Microsoft Equation 3.0  IL : Indeks Laspeyres Pn : Harga pada tahun n Po : Harga pada tahun dasar q0 : Kuantitas pada tahun dasar Contoh : BarangHargaKuantitasPnqoPoqo1990 (P0)1991 (Pn)1990 (qo)1991 (qn)Beras (liter)800800151212.00012.000Telur (Kg)2000240022.84.8004.000Susu (kg)14001560689.3608.40026.160 24.400  EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0  = 107.21 Formulasi Passche Angka indeks yang menggunakan kuantitas tahun tertentu (qn) sebagai penimbang. Rumus :  EMBED Microsoft Equation 3.0  IP : Indeks Passche Pn : Harga pada tahun n Po : Harga pada tahun dasar qn : Kuantitas pada tahun n Contoh : Tabel berikut merupakan data mengenai harga dan kuantitas : BarangHargaKuantitasPoqnPnqn1990 (P0)1991 (Pn)1990 (qo)1991 (qn)Beras (liter)80080015129.6009.600Telur (Kg)2000240022.85.6006.720Susu (kg)140015606811.20012.48026.400 28.800  EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0  = 109.09 Formulasi Fisher Angka indeks yang menggunakan Indeks Laspeyres dan Indeks Paasche dalam perhitungan. Indeks Fisher disebut sebagai Indeks karena merupakan penyempurnaan dari Formulasi Laspeyres dan Passche. Rumus :  EMBED Microsoft Equation 3.0  IF : Indeks Fisher IL : Indeks Laspeyres IP : Indeks Paasche Contoh : Berdasarkan perhitungan dalam contoh formulasi laspeyres dan formulasi passche tersebut maka :  EMBED Microsoft Equation 3.0  = 108.15 Formulasi Marshal-Edgeworth Angka indeks yang menggunakan jumlah kuantitas tahun dasar (qo) dan kuantitas tahun yang akan ditentukan angka indeksnya (qn) sebagai penimbang. Rumus :  EMBED Microsoft Equation 3.0  IME = Indeks Marshal-Ed Po,qo = Harga dan kuantitas tahun dasar Pn,qn = Harga dan kuantitas tahun yang akan ditentukan angka indeknya Contoh : Data pada table sebelumnya diolah sebagai berikut : BarangHargaKuantitasPo(qo+qn)Pn(qo+qn)1990 (Po)1991 (Pn)1990 (qo)1991 (qn)Beras (liter)800800151221.60021.600Telur (Kg)2000240022.89.60011.520Susu (kg)140015606819.60021.84050.80054.960 EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0  = 108.19 Formulasi Walsh Angka indeks yang menggunakan akar dari hasil kali antara kuantitas tahun dasar (qn) dan kuantitas tahun yang akan ditentukan angka indeksnya (qn) sebagai penimbang. Rumus :  EMBED Microsoft Equation 3.0  IW = Indeks Walesh Po,qo = harga dan kuantitas tahun dasar Pn,qn = harga dan kuantitas tahun yang akan ditentukan angka indeknya Contoh : Data pada tabel sebelumnya diolah sebagai berikut : BarangHargaKuantitas EMBED Microsoft Equation 3.0  EMBED Microsoft Equation 3.0 1990 (Po)1991 (Pn)1990 (qo)1991 (qn)Beras (liter)80080015124.156.924.156.92Telur (Kg)2000240022.84.381.785.258.14Susu (kg)14001560685.238.325.836.9913.677.0215.252.05 EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0  = 111.52 Formulasi Drobisch Angka indeks yang digunakan apabila selisih antara angka indeks dengan Formulasi Laspeyres dan Formulasi Paasche terlalu besar. Rumus :  EMBED Microsoft Equation 3.0  ID = Indeks Drobisch IL = Indeks Laspeyres IP = Indeks Paasche Contoh : berdasarkan perhitungan dalam contoh Formulasi Laspeyres dan formulasi Paasche tersebut maka :  EMBED Microsoft Equation 3.0  ANALISA DERET BERKALA Yaitu alat analisis yang dapat digunakan untuk mempelajari perubahan nilai variable dari waktu ke waktu. Analisis deret berkala dapat digunakan untuk : Mengetahui kecenderungan nilai suatu variable dari waktu ke waktu Meramal ninlai suatu variable pada suatu waktu tertentu Deret berkala (time series) merupakan susunan nilai data observasi secara berurutan dari waktu ke waktu Angka perkembangan niali variable mudah diketahui maka pola perubahannya digambarkan dengan ebuah grafik (garis) Dalam analisis ekonomi dan bisnis, analisis deret berkala biasanya digunakan untuk meramal nilai suatu variable pada masa lalu dan masa yang akan datang dengan berdasarkan pada kecenderungan dari perubahan nilai variable tersebut dari waktu ke waktu. Perubahan nilai suatu variable dipengaruhi oleh : Trend Sekuler (secular trend) Adalah perubahan nilai variable yang relative stabil dari waktu ke waktu. Arah perubahan ini dapat digambarkan dengan suatu garis linier yang halus. Variasi musiman (seasonal variations) Merupakan perubahan nilai suatu variable dari waktu ke waktu sebagai akibat dari adanya musim tertentu Fluktuasi siklis (cyclical fluctuations) Adalah perubahan nilai suatu variable dari waktu ke waktu yang biasanya disebabkan oleh factor-faktor ekonomi gerak tak beraturan (irregular movements) merupakan perubahan variable dari waktu ke waktu yang bergerak tak menentu, tidak mengikuti pola trend, fluktuasi siklis maupun variasi musiman. TREND SEKULER Bentuk umum persamaan linier trend : y = a + b x agar persamaan trend yang diperoleh memenuhi krtiteria persamaan garis linier yang baik maka untuk menentukan persamaan tersebut (a dan b) di gunakan formula : a =  EMBED Microsoft Equation 3.0  n b =  EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0 2 Yang menyatakan : n : banyaknya tahun yang digunakan y : nilai variable deret berkala x : kode waktu masing-masing tahun comtoh : Trend data produksi padi di Dlangu dari tahun 1986-1992 TahunProduksi (y)Kode waktu (x)XYX2198610-3-30919878-2-164198810-1-101198912000199016116119911222441992163489 EMBED Microsoft Equation 3.0 =84 EMBED Microsoft Equation 3.0 =0 EMBED Microsoft Equation 3.0 =32 EMBED Microsoft Equation 3.0 2=28 Persamaan linier trens : a =  EMBED Microsoft Equation 3.0  =  EMBED Microsoft Equation 3.0  =12 n 7 b =  EMBED Microsoft Equation 3.0  = 32 =1.143  EMBED Microsoft Equation 3.0 2 28 Maka yt = 12+1.143x yt menunjukan ramalan produksi pada tahun t. Misalkan persamaan garis linier trend untuk membuat ramalan tahun 1995, maka ramalan produksi padi berdasarkan persamaan tersebut : Y1995 = 12+1.143 (6) = 18.858 Banyaknya waktu menunjukan bilangan genap, perhatikan contoh berikut : TahunProduksi (y)Kode waktu (x)XYX2198610-3.5-30919878-2.5-164198810-1.5-101198912-0.5-60.25--0--1990160.51611991121.52441992162.5489199314.863.55212.25 EMBED Microsoft Equation 3.0 =98.86 EMBED Microsoft Equation 3.0 =42 EMBED Microsoft Equation 3.0 2=42 Persamaan linier trend : a =  EMBED Microsoft Equation 3.0  = 98.86 =12.36 n 8 b =  EMBED Microsoft Equation 3.0  = 42 =1  EMBED Microsoft Equation 3.0 2 42 yt = 12.36+1x REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA Analisa regresi dan korelasi ; Analisis mengenai perubahan suatu nilai variable yang diakibatkan oleh perubahan nilai variable lain yang dapat mempengaruhi variable tersebut. Sederhana: Di dalam analisis hanya melibatkan 2 buah variable yang mempengaruhi (independent variable) dan variable yang dipengaruhi (dependent variable). Hubungan antara 2 atau lebih variable ada 2 macam analisis : Regresi Menunjukan bentuk hubungan antara variable independent dan variable dependent. Korelasi Menjelaskan keeratan hubungan antara variable yang satu dengan variable dependent Contoh :Hubungan antara nilai test masuk dan IP mahasiswa : Mahasiswa : A B C D E F G H Nilai test: 74 69 85 63 82 60 79 91 IP (y) : 2.6 2.2 3.4 2.3 3.1 2.1 3.2 3.1 Dari informasi maka test masuk merupakan variable independent dan indeks prestasi sebagai variable dependent. Apabila dibuat dalam gambar sebagai berikut :  y 3.5 3.25 3.0 2.75 2.50 2.25  60 65 70 75 80 85 90 95 X Dengan diagram tersebut dapat diberikan beberapa penjelasan: Bentuk hubungan kedua variable tersebut adalah positif karena meningkatnya nilai y (searah) Derajat atau tingkat hubungan kedua variable sangat erat, titil-titik yang menunjukan pertemuan x dan y mendekati garis lurus. Hubungan kedua variable adalah linier karena titik-titik yang menunjukan pertemuan nilai x dan y menggambarkan garis lurus. KONSTANTA DAN KOOFISIEN REGRESI Analisis regresi bertujuan menentukan persamaan regresi yang baik yang dapat digunakan untuk menaksir nilai variable dependen. Bentuk persamaan : Y = a + bx Yang menyatakan bahwa a : konstanta (nilai y apabila x = 0) b : Koefisien regresi (kenaikan atau penurunan taksiran nilai y apabila x berubah 1 unit) y : niali variable yang dipengaruhi variable lain(dependent variable) x : nilai variable yang mempengaruhi variable lain (independent variable) Nilai konstanta (a) dan koefisien regresi (b) dapat dihitung dengan formula :  EMBED Microsoft Equation 3.0  n = jumlah data observasi dan a = y bx y = nilai rata-rata x = nilai x rata-rata Nilai y rata-rata dan nilai x rata-rata dapat ditentukan : y =  EMBED Microsoft Equation 3.0  dan x  EMBED Microsoft Equation 3.0  n n contoh : Perusahaan batik Angreani ingin mengetahui hubungan fungsional antara biaya produksi dengan jumlah yang diproduksi. Biaya Prodk (y)Jml Prodk (x)XYX2Y26420128040040966116976256372184342856115670567023161052949008827237672977449232294410248464721812963245184772216944845929 EMBED Microsoft Equation 3.0 =608 EMBED Microsoft Equation 3.0 =192 EMBED Microsoft Equation 3.0 =15032 EMBED Microsoft Equation 3.0 2=4902 EMBED Microsoft Equation 3.0 2=47094  EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0  a =Y - BX  EMBED Microsoft Equation 3.0  = 608 = 78 n 8  X =  EMBED Microsoft Equation 3.0  = 192 = 24 n 8 a = 76 1.5 (24) = 40 sehingga diperoleh persamaan regresi : y = a + bx = 40 + 1.5x KOEFISIEN KORELASI Adalah untuk mengetahui keeratan antara 2 macam variable Besarnya r antara 0 sampai dengan +1 Apabila r=0 berarti antara 2 variabel tak ada hubungannya. Apabila r=1 berarti antara 2 variabel mempunyai hubungan sempurna dan menunjukan hubungan yang searah Apabila r=-1 berarti antara 2 variabel mempunyai hubungan yang sempurna tetapi menunjukan hubungan yang berlawanan arah. Sempurna tinggi nilai korelasi antara 2 buah variable (semakin mendekati satu) maka tingkat keeratan hubungan antara 2 variabel tersebut semakin tinggi dan sebaliknya. Misalnya : 2 buah variable mempunyai koefisien korelasi R = 0.7 menunjukan bahwa tingkat keeratan hubungan searah antara 2 variabel tersebut adalah 0,7atau 70% koefisien korelasi dapat dihitung dengan formula:  EMBED Microsoft Equation 3.0  contoh : temukan keeratan hubungan antara biaya produksi dengan jumlah yang diproduksi berdasarkan pada tabel perusahaan batik anggraeni untuk menentukan koefisien korelasi , maka masukan nilai pada tabel tersebut ke dalam formula :  EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0  keeratan hubungan antara biaya produksi gengan jumlah yang diproduksi adalah 0.86 atau 86% KOEFISIEN DETERMINASI (R2) Adalah ukuran yang menunjukan besarnya variasi variable dependen yang dapat dijelaskan oleh persamaan yang diperoleh. Dalam persamaan regresi, koefisien determinasi menunjukan presentase pengaruh semua variable independent yang terdapat dalam persamaan terhadap variable dependennya. Contoh : Jika suatu persamaan regresi mempunyai koefisien korelasi (r)= 0.86 atau 86% maka besarnya koefisien determinasi (r2)=(0.86)2 = 0,74 atau 74%. Artinya besarnya variasi variable dependen yang dapat dipengaruhi oleh variable independent adalah 74%, sedangkan sisanya 26% dipengaruhi oleh variable lain di luar persamaan regresi tersebut. Penaksiran Nilai Variabel Dependen Caranya adalah dengan memasukan nilai variable independenya ke dalam persamaan regresi yang diperoleh, maka dapat ditentukan taksiran nilai variable independennya. Contoh : Buatlah taksiran biaya total pada tingkat produksi 100 unit dengan menggunakan persamaan regresi : Y = 40 + 1,5x Dengan memasukan jumlah out put (x=100) ke dalam persamaan tersebut, maka biaya produksi taksiran (y) dapat ditentukan sebagai berikut : Y = 40 + 1.5 (100) = 40 + 150 = 190 jadi biaya produksi yang harus dikeluarkan untuk memproduksi sebanyak 100 unit ditaksir sebesar 190. UKURAN VARIASI (Measure of Variation) Ukuran Variasi adalah ukuran yang menyatakan seberapa jauh nilai pengamatan yang sebenarnya menyimpang atau beberapa dengan nilai pusatnya. Ukuran yang termasuk dalam ukuran variasi Range (R) : selisih antara tepi kelas atas kelas yang terakhir dengan kelas bawah pertama Contoh : LABABANYAKNYA HARI40 49 50 59 60 69 70 79 80 89 90 - 994 6 10 4 4 2 Range (R)laba dari data tersebut adalah : R : B2 B1 R : Range data observasi B1 : Nilai terendah Sehingga besernya range : R : 99,5 39,5 : 60 Deviasi Rata-rata (MD) : suatu ukuran yang menunjukkan deviasi rata-rata data observasi terhadap rata-ratanya  MD : Deviasi rata-rata f : Frekuensi Kelas u : nilai rata-rata data observasi  : Tanda aljabar yang menunjukan nilai absolut N : Banyaknya data observasi Contoh : Laba F M M-u F M-u40 49 50 59 60 69 70 79 80 89 90 - 994 6 10 4 4 244.5 54.5 64.5 74.5 84.5 94.521.33 11.33 1.33 8.67 18.67 28.6785.32 67.98 13.3 34.68 74.68 57.34 EMBED Microsoft Equation 3.0 = 333.3 Diketahui u = 65.83  Sehingga besarnya = 333.3 30 = 11.11 Deviasi Standar Suatu ukuran yang menunjukan standar data observasi terhadap rata-ratanya  2 N 2 N = 14.08 ANGKA INDEKS Cakupan: Harga Relatif (Price Relatives) Indeks Harga Agregat (Aggregate Price Indexes) Berbagai Indeks Penting Indeks Kuantitas (Quantity Indexes) HARGA RELATIF (PRICE RELATIVES) Bermanfaat dalam memahami dan menginterpretasikan perubahan kondisi ekonomi dan bisnis dari waktu ke waktu. Harga relatif menunjukkan bagaimana harga per unit untuk komoditas tertentu saat ini dibandingkan dengan harga per unit komoditas yang sama pada tahun dasar. Harga relatif memperlihatkan harga per unit pada setiap periode waktu sebagai persentase dari harga per unit pada tahun dasar. HARGA RELATIF (PRICE RELATIVES) (L) Periode dasar merupakan waktu/titik awal (starting point) yang telah ditentukan. Harga relatif dirumuskan:  EMBED Microsoft Equation 3.0  CONTOH: PRODUK BESCO Berikut adalah biaya iklan melalui surat kabar dan televisi pada tahun 1992 dan 1997 yang telah dikeluarkan oleh Besco. Dengan menggunakan tahun dasar 1992, hitung indes harga pada tahun 1997 untuk biaya iklan melalui surat kabar dan televisi. 1992 1997 Surat kabar $14,794 $29,412 Televisi $11,469 $23,904 CONTOH: PRODUK BESCO Harga Relatif Surat kabar Televisi  SHAPE  Kenaikan biaya iklan melalui televisi lebih besar dibandingkan melalui surat kabar. Indeks Harga Agregat dibuat untuk mengukur perubahan harga dari berbagai jenis barang secara bersama-sama. Indeks Harga Agregat Tak Tertimbang pada periode t, dinotasikan dengan I, dirumuskan sebagai berikut:  dimana Pit = harga per unit jenis barang i pada periode t Pi0 = harga per unit jenis barang i pada tahun dasar Pada Indeks Harga Agregat Tertimbang, masing-masing jenis barang diberi bobot/penimbang sesuai dengan pentingnya barang tersebut. Biasanya digunakan kuantitas barang sebagai penimbang. Misal Qi = kuantitas barang i, maka Indeks Harga Agregat Tertimbang pada period t dirumuskan:  Jika penimbang (bobot) menggunakan kuantitas pada tahun dasar, maka indeks ini disebut sebagai Indeks Laspeyres (Laspeyres index). Jika penimbang menggunakan periode t, maka indeks ini disebut Indeks Paasche (Paasche index). CONTOH: KOTA NEWTON Berikut adalah data konsumsi dan pengeluaran energi menurut sektor di Kota Newton. Hitung Indeks harga Agregat untuk pengeluaran energi pada tahun 2000 dengan tahun dasar 1985. Quantity (BTU) Unit Price ($/BTU) Sektor 1985 2000 1985 2000 Tempat Tinggal 9,473 8,804 2.12 10.92 Komersil 5,416 6,015 1.97 11.32 Industri 21,287 17,832 0.79 5.13 Transportasi 15,293 20,262 2.32 6.16 CONTOH: KOTA NEWTON Indeks Harga Agregat Tak Tertimbang I2000 = 10.92 + 11.32 + 5.13 + 6.16 (100) = 466 2.12 + 1.97 + .79 + 2.32 Indeks Harga Agregat Tertimbang (Laspeyres) I2000 = 10.92(9473) + . . . + 6.16(15293) (100) = 443 2.12(9473) + . . . + 2.32(15293) Indeks Harga Agregat Tertimbang (Paasche) I2000 = 10.92(8804) + . . . + 6.16(20262) (100) = 415 2.12(8804) + . . . + 2.32(20262) BERBAGAI INDEKS PENTING Indeks Harga Konsumen (IHK) Indeks Harga Produsen (IHP) Indeks Harga Perdagangan Besar (IHPB) Indeks Biaya Hidup (IBH) Pemilihan Komoditas Jika banyaknya kelompok komoditas sangat besar, maka cukup dipilih kelompok yang dianggap mewakili (secara purposive). Dalam Indeks Harga Agregat kelompok komoditas harus dikaji ulang dan direvisi secara teratur untuk mengetahui apakah kelompok yang dipilih mewakili seluruh kelompok yang ada atau tidak. BEBEBAPA HAL PENTING TENTANG INDEKS HARGA (L) Pemilihan Tahun Dasar Tahun dasar sebaiknya tidak jauh jaraknya dari periode saat ini (current period). Penentuan tahun dasar sebaiknya dilakukan penyesuaian/pembaruan secara teratur. Perubahan Kualitas Asumsi dasar Indeks Harga : harga dihitung untuk komoditas yang sama pada setiap periode. Perbaikan kualitas secara substansial akan berakibat meningkatnya harga sebuah produk. INDEKS KUANTITAS (QUANTITY INDEXES) Indeks Kuantitas merupakan indeks yang mengukur perubahan kuantitas produk pada kurun waktu tertentu. Penghitungan Indeks Kuantitas Agregat Tertimbang memiliki cara yang sama dengan Indeks Harga Agregat Tertimbang. Rumus Indeks Kuantitas Agregat Tertimbang pada periode t adalah  EMBED Microsoft Equation 3.0  DERET BERKALA (TIME SERIES) Suatu deret berkala merupakan suatu himpunan observasi dimana variabel yang digunakan diukur dalam urutan periode waktu, misalnya tahunan, bulanan, triwulanan, dan sebagainya. Tujuan dari metode deret berkala adalah untuk menemukan pola data secara historis dan mengekstrapolasikan pola tersebut untuk masa yang akan datang. Peramalan didasarkan pada nilai variabel yang telah lalu dan atau peramalan kesalahan masa lalu. KOMPONEN DERET BERKALA Komponen Tren (Trend Component) Merepresentasikan suatu perubahan dari waktu ke waktu (cenderung naik atau turun). Tren biasanya merupakan hasil perubahan dalam populasi/penduduk, faktor demografi, teknologi, dan atau minat konsumen. Komponen Siklis (Cyclical Component) Merepresentasikan rangkaian titik-titik dengan pola siklis (pergerakan secara siklis/naik-turun) di atas atau di bawah garis tren dalam kurung waktu satu tahun. KOMPONEN DERET BERKALA (L) Komponen Musim (Seasonal Component) Merepresentasikan pola berulang dengan durasi kurang dari 1 tahun dalam suatu deret berkala. Pola durasi dapat berupa jam atau waktu yang lebih pendek. Komponen Tak Beraturan (Irregular Component) Mengukur simpangan nilai deret berkala sebenarnya dari yang diharapkan berdasarkan komponen lain. Hal tersebut disebabkan oleh jangka waktu yang pendek (short-term) dan faktor yang tidak terantisipasi yang dapat mempengaruhi deret berkala. AKURASI PERAMALAN Akurasi peramalan dapat diukur dari nila berikut: Mean Squared Error (MSE) Merupakan rata-rata jumlah kuadrat kesalahan peramalan. Mean Absolute Deviation (MAD) Merupakan rata-rata nilai absolut kesalahan peramalan. METODE PENGHALUSAN DALAM PERAMALAN Rata-rata Bergerak (Moving Averages - MA) Menggunakan n nilai data terbaru dalam suatu deret berkala untuk meramalkan periode yang akan datang. Rata-rata perubahan atau pergerakan sebagai observasi baru. Penghitungan rata-rata bergerak adalah sebagai berikut:  EMBED Microsoft Equation 3.0  METODE PENGHALUSAN DALAM PERAMALAN (L) Rata-rata Bergerak Tertimbang (Weighted Moving Averages) Melibatkan penimbang untuk setiap nilai data dan kemudian menghitung rata-rata penimbang sebagai nilai peramalan. Contoh, rata-rata bergerak terimbang 3 periode dihitung sebagai berikut Ft+1 = w1(Yt-2) + w2(Yt-1) + w3(Yt) dimana jumlah total penimbang (nilai w) = 1. METODE PENGHALUSAN DALAM PERAMALAN (L) Penghalusan Eksponensial (Exponential Smoothing) Merupakan kasus khusus dari metode Rata-rata Bergerak Tertimbang dimana penimbang dipilih hanya untuk observasi terbaru. Penimbang yang diletakkan pada observasi terbaru adalah nilai konstanta penghalusan, . Penimbang untuk nilai data lain dihitung secara otomatis dan semakin lama periode waktu suatu observasi nilainya akan lebih kecil. Penghalusan Eksponensial (Exponential Smoothing) (Lanjutan) Rumus: Ft+1 = Yt + (1 - )Ft dimana Ft+1 = nilai peramalan untuk periode t+1 Yt = nilai sebenarnya untuk periode t+1 Ft = nilai peramalan untuk periode t  = konstanta penghalusan (0 <  < 1) CONTOH : EXECUTIVE SEMINARS, INC. Executive Seminars bergerak dalam manajemen penyelenggaraan seminar. Untuk keperluan perencanaan pendapatan dan biaya pada masa mendatang yang lebih baik, pihak manajemen ingin membangun model peramalan untuk seminar Manajemen Waktu. Pendaftar pada 10 seminar MW terakhir adalah: Seminar 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Pendaftar 34 40 35 39 41 36 33 38 43 40 METODE PENGHALUSAN DALAM PERAMALAN (L) CONTOH : EXECUTIVE SEMINARS, INC. Penghalusan Eksponensial (Exponential Smoothing) Misal  = 0.2, F1 = Y1 = 34 F2 =  Y1 + (1 - )F1 = 0.2(34) + 0.8(34) = 34 F3 =  Y2 + (1 - )F2 = 0.2(40) + 0.8(34) = 35.20 F4 =  Y3 + (1 - )F3 = 0.2(35) + 0.8(35.20) = 35.16 dst CONTOH : EXECUTIVE SEMINARS, INC. Seminar Pendaftar Ramalan dg Exp. Smoothing 1 34 34.00 2 40 34.00 3 35 35.20 4 39 35.16 5 41 35.93 6 36 36.94 7 33 36.76 8 38 36.00 9 43 36.40 10 40 37.72 11 Ramalan untuk seminar y.a.d = 38.18 Persamaan Tren Linier: Tt = b0 + b1t dimana Tt = nilai tren pada periode t (sebagai variabel tak bebas/dependent variabel) b0 = intercept garis tren b1 = slope/kemiringan garis tren t = waktu (sebagai variabel bebas/independent variable) Penghitungan Slope (b1) dan Intercept (b0)   Dan dimana Yt = nilai sebenarnya pada periode t n = banyaknya periode dalam deret berkala CONTOH : PENJUALAN PRODUK X Manajemen perusahaan penghasil produk X ingin membuat metode peramalan yang dapat mengontrol stok produk mereka dengan baik. Penjualan tahunan (banyaknya produk X terjual) dalam 5 tahun terakhir adalah sebagai berikut: Tahun 1 2 3 4 5 Penjualan 11 14 20 26 34 CONTOH : PENJUALAN PRODUK X (Lanjutan) Menggunakan rumus penghitungan untuk b0 dan b1 diperoleh:   sehingga Tt = 3,6 + 5,8 t Perkiraan penjualan pada tahun ke-6 = T6 = 3,6 + (5,8)(6) = 38,4 TEORI PELUANG PENGERTIAN PELUANG Salah satu tujuan statistik adalah menarik kesimpulan mengenai populasi berdasarkan informasi yang didapat dari sample Sample hanya menyediakan sebagian informasi tentang populasi sehingga dibutuhkan metode untuk menarik kesimpulan dengan memanfaatkan sifat-sifat peluang. Nilai peluang dari satu kejadian (P) berkisar antara 0 dan 1 P = 0 menunjukan suatu peristiwa tidak mungkin terjadi P = 1 menunjukan suatu peristiwa yang pasti terjadi Peristiwa adalah suatu atau lebih hasil yang mungkin dari satu kegiatan. Ruang sample adalah himpunan dari seluruh terjadinya peristiwa atau jumlah seluruh frekuensi PENDEKATAN PELUANG Pendekatan Klasik Menurut pendekatan klasik terjadinya suatu peristiwa (P) adalah rasio antara peristiwa yang menguntungkan dengan seluruh peristiwa yang mungkin dimana setiap peristiwa mempunyai kesempatan yang sama. Rumus : P (A) =  EMBED Microsoft Equation 3.0  N P (A) = Peluang terjadinya peristiwa A X = Peristiwa yang menguntungkan N = Jumlah seluruh peristiwa Pendekatan Frekuensi Relatif Adalah pendekatan yang menggunakan perhitungan frekuensi relatife yang didasarkan pada terjadinya peristiwa masa lalu sebagai suatu peluang. Pendekatan frekuensi relatife didasarkan pada : Pengamatan frkuensi relatife dari suatu peristiwa dalam percobaan yang dilakukan beberapa kali Proposi waktu dari suatu peristiwa dalam jangka panjang bila kondisi stabil. Pendekatan frekuensi relatife ini menunjukan seringnya sesuatu terjadi pada masa lalu dan digunakan untuk memprediksikan peluang bahwa sesuatu tersebut akan terjadi lagi di masa datang. Pendekatan Seubyektif Adalah pendekatan yang didasarkan pada tingkat kepercayaan individu yang membuat dugaan terhadap suatu peluang. Kepercayaan individu tersebut bisa berasal dari pengalaman terjadinya suatu peristiwa pada masa lalu atau terkaan saja. Tingkat kepercayaan individu dalam membuat dugaan peluang suatu peristiwa dapat dikelompokan menjadi 2 (dua): Pandangan yang optimis bahwa peristiwa itu akan terjadi sehingga peluangnya mendekati 1, misal P=0.90 Pandangan yang pesimis bahwa peristiwa itu akan terjadi sehingga peluangnya mendekati 1, misal P=0.20 TEORI PENGAMBIL KEPUTUSAN Setiap individu, kelompok maupun perusahaan akan selalu menghadapi masalah untuk bertindak berdasarkan berbagai alternatife tindakan. Pemilihan alternatife tindakan ini didasarkan karena adanya masalah ketidakpastian. Ada 2 macam pengambilan keputusan : Teori Pengambilan Keputusan Berdasar Pendekatan Klasik Teori ini didasarkan atas pertimbangan ekonomi secara tidak langsung yang merupakan pengambilan kesimpulan terhadap populasi berdasarkan pada informasi sampel Teori Pengambilan Keputusan Berdasar Pendekatan Bayers Pengambilan keputusan berdasar pendekatan ini dititikeratkan pada pengguna pertimbangan ekonomi secara langsung, yaitu dengan menggunakan tabel hasil. Dasar-dasar pengambilan keputusan ada 4 : Alternatif cara bertindak Dalam mengambil keputusan kita dihadapkan pada berbagai alternatife pilihan, oleh sebab itu perlu adanya evaluasi terhadap berbagai alternatife tindakan. Peristiwa atau keadaan dunia Apabila di dalam pengambilan keputusan kita hanya menghadapi suatu peristiwa atau keadaan maka kita tidak akan menjumpai kesulitan dalam pengambil keputusan ini tetapi apabila kita menghadapi berbagai macam peristiwa atau keadaan dalam dunia ini maka pengambilan keputusan menjadi sulit sehingga perlu mengadakan pendugaan berdasar informasi yang ada agar pengambilan keputusan mendekati keadaan yang sebenarnya. Hasil Agar suatu peristiwa atau keadaan sebagai hasil suatu tindakan dapat dievaluasi maka hasil tindakan ini dinyatakan dalam bentuk nilai/hasil.Dalam perusahaan hasil ini disebut keuntungan atau dapat dirumuskan sebagai biaya meskipun ada berbagai bentuk lain berupa manfaat atau kepuasan. Kriteria Pengambilan Keputusan Pengambilan keputusan harus menentukan bagaimana memilih alternatife terbaik dalam cara bertindak. Suatu kriteria yang banyak dipergunakan dalam pengambilan keputusan mengambil alternatife yang dapat mendatangkan keuntungan besar. PERMUTASI DAN KOMBINASI PERMUTASI Permutasi suatu obyek adalah penyusunan obyek tersebut dalam urutan yang teratur. Macam-macam permutasi : Permutasi dari seluruh obyek Rumus : nPn = n! P = permutasi n = jumlah obyek n! = n factorial adalah pengadaan dari 1 sampai n n! = n(n-1)(n-2).. contoh : 3P3 = 3! = 3 (3-1) (3-2) = 3 x 2 x 1 = 6 Permutasi sebanyak r dari n obyek Rumus : nPr =  EMBED Microsoft Equation 3.0 ! (n-r)! P = Permutasi n = jumlah seluruh obyek r = jumlah obyek yang dipermutasikan ! = Faktorial contoh : 3P2 = 3! (3-2)! = 3x2x1 = 6 1 permutasi keliling permutasi suatu kelompok obyek yang membentuk suatu lingkaran. Rumus : P=(n-1)! Contoh : 5 orang mahasiswa duduk mengelilingi sebuah meja yang bulat. Ada beberapa permutasi untuk menyusun tempat duduk tersebut? P = (5-1)! = 4! = 4(4-1)(4-2)(4-3) = 4 x 3 x 2 x 1 = 24 KOMBINASI Kombinasi dari sejumlah obyek merupakan cara pemilihan obyek yang bersangkutan tanpa menghiraukan urutan obyek tersebut. Rumus :  EMBED Microsoft Equation 3.0 atau nCr =  EMBED Microsoft Equation 3.0  r!(n-r)! Dengan ketentuan 0 < r < n Contoh : Dalam berapa carakah sebuah panitia yang beranggotakan 5 orang dapat dibentuk dari 6 pria dan 3 wanita jika paling sedikit panitia itu harus beranggotakan 3 orang pria: Jawab : Panitia yang beranggotakan 3 orang pria. Pemilihan 3 pria dari 6 orang adalah :  EMBED Microsoft Equation 3.0  =  EMBED Microsoft Equation 3.0  3!(6-3)! = 6 x 5 x 4 x 3 x 2 x 1 =20 (3 x 2 x 1) (3 x 2 x 1) Pemilihan 2 wanita dari 3 orang wanita adalah :  EMBED Microsoft Equation 3.0  = 3! 2!(3-2)! = 3 x 2 x 1 = 3 (2x1) (1) jadi kombinasinya  EMBED Microsoft Equation 3.0 x EMBED Microsoft Equation 3.0  = 20 x 3 = 60 Panitia yang beranggotakan 4 orang pria Pemilihan 4 pria dari 6 orang pria adalah:  EMBED Microsoft Equation 3.0  = 6! 4!(6-4)! = 6 x 5 x 4 x 3 x 2 x 1 = 15 (4 x 3 x 2 x 1) (2 x 1) Pemilihan 1 wanita dari 3 orang wanita adalah :  EMBED Microsoft Equation 3.0  = 3! 3!(3-1)! = 3 x 2 x 1 = 3 1(2 x 1) jadi lombinasinya  EMBED Microsoft Equation 3.0 x EMBED Microsoft Equation 3.0  = 15 x 3 = 45 Panitia yang beranggotakan 5 orang pria dari 6 orang pria  EMBED Microsoft Equation 3.0  = 6! 5!(6-5)! = 6 x 4 x3 x 2 x 1 = 6 (5 x 4 x 3 x 2 x 1) Pemilihan pada wanita tidak dilakukan karena panitia sudah terisi sebanyak 5 orang. Jadi panitia yang beranggotakan 5 orang dari 6 pria dan 3 wanita dengan anggota paling sedikit 3 orang pria adalah :  EMBED Microsoft Equation 3.0  EMBED Microsoft Equation 3.0 + EMBED Microsoft Equation 3.0  EMBED Microsoft Equation 3.0 + EMBED Microsoft Equation 3.0 =60+45+6 = 111 cara DISTRIBUSI PELUANG PENGERTIAN Frekuensi dalam distribusi frekuensi diperoleh berdasarkan hasil percobaan atau hasil observasi. Frekuensi dalam distribusi peluang merupakan hasil yang diharapkan jika percobaan atau pengamatan dilakukan. Berikut ini contoh bila dilakukan percobaan pelemparan uang logam sebanyak dua kali, maka hasil yang mungkin terjadi sebagai berikut : Kemungkinan muncul sisi angka dari 2x lemparan uang logam muncul angka : Lemparan PertamaLemparan KeduaJumlah Sisi AngkaAngka (A) Angka (A) Gambar (G) Gambar (G)Angka (A) Gambar (G) Gambar (G) Angka (A)2 1 0 1 Dengan hasil tersebut maka : Peluang kemungkinan hasil dari 2x lemparan uang logam muncul angka: Lemparan PertamaLemparan KeduaJumlah Sisa AngkaPeluangAngka (A) Angka (A) Gambar (G) Gambar (G)Angka (A) Gambar (G) Gambar (G) Angka (A)2 1 0 10.5x0.5 =0.25 0.5x0.5 =0.25 0.5x0.5 =0.25 0.5x0.5 =0.251.00Dari tabel tersebut dapat diketahui : Distribusi peluang dari kemungkinan munculnya sisa angka dalam 2x lemparan uang logam : Jumlah Sisa AngkaLemparan Peluang0 1 2 (G,G) (A,G) +(G+A) (A,A)0.25 0.50 0.25Kegunaan mempelajari distribusi peluang : Contoh : Pengusaha toko sepatu perlu mengetahui pola permintaan dari para konsumen, bagaimana distribusi dari nomor-nomor sepatu yang diminta para konsumen. Pengusaha rumah makan perlu mengetahui pola selera makanan yang digemari para pelanggannya. Dengan mengetahui pola permintaan yang didasarkan pada pelanggan dimasa lalu pengusaha tersebut akan dapat menyelesaikan persediaan barang-barangnya. Dengan kata lain apabila kita dapat mengetahui distribusi peluangnya maka kita dapat mengetahui distribusi peluangnya maka kita dapat mengetahui pola distribusi frekuensinya. MACAM DISTRIBUSI PELUANG DISTRIBUSI BINOMIAL (Percobaan Bernoulli) Adalah distribusi peluang dari suatu variable acak yang bersifat diskrit, yaitu variable yang besarannya tidak sama nilai diantara 2 titik sehingga nilainya berupa bilangan bulat. Model dari percobaan binomial mengambil anggapan bahwa : Setiap percobaan hanya menghasilkan 2 kemungkinan yang saling meniadakan yaitu sukses atau gagal Peluang peristiwa sukses dirumuskan dengan p dari satu percobaan ke percobaan berikutnya adalah tetap. Peluang gagal dirumuskan dengan q atau (1-p) Masing-masing percobaan merupakan peristiwa independent, artinya peristiwa yang satu tidak mempengaruhi terjadinya peristiwa yang lain. Rumus Binomial :  EMBED Microsoft Equation 3.0 PxQn-x Dimana : n : Jumlah percobaan x : jumlah sukses yang diharapkan p : peluang sukses q : peluang gagal Contoh : Peluang munculnya 2x sisi angka dalam 3 kali lemparan uang logam adalah : N : 3 X : 2 P : 0.5 Q : 1-P =0.5  EMBED Microsoft Equation 3.0 PxQn-x  EMBED Microsoft Equation 3.0 (0.5)2(0.5)3-2  EMBED Microsoft Equation 3.0 (0.5)2(0.5)3-2 = 0.375 DISTRIBUSI POISSON Adalah suatu distribusi teoritis yang berhubungan dengan variable acak diskrit. Ada 2 cara kategori yang mungkin timbul pada populasi : Timbulnya tiap kejadian dalam Distribusi Poisson adalah independent dan setiap kejadian mempunyai peluang yang tetap Jumlah individu yang dihadapi besar sekali sedangkan peluang timbulnya suatu individu termasuk kategori tertentu kecil sekali. Syarat distribusi poisson : P < 0.05 dan n > 20 (n besar dan peluang untuk terjadi sangat kecil) Distribusi poisson digunakan untuk peristiwa yang jarang terjadi. Tujuan penggunaan Distribusi Poisson : Untuk menentukan peluang berbagai peristiwa dalam periode yang panjang atau dalam daerah yang spesifik. Rumus :  Dimana P(x;u) : peluang munculnya peristiwa X u : rata-rata terjadinya suatu peristiwa e : 2.71828 Contoh ; Menurut catatan polisi, dalam 1 bulan rata-rata terjadi 5 kali kecelakaan. Jumlah kecelakaan tersebut terdistribusi poisson. Kepala polisi ingin menghitung peluang terjadinya kecelakaan tiap bulan. Bila ternyata peluang terjadinya kecelakaan lebih dari 3x tiap bulan melebihi 65% akan diadakan perbaikan system pengamanan jalan raya. Poisson : Tidak terjadi kecelakaan  EMBED Microsoft Equation 3.0  Terjadi kecelakaan  EMBED Microsoft Equation 3.0  Terjadi 2 kecelakaan  EMBED Microsoft Equation 3.0  Terjadi 3 kecelakaan  EMBED Microsoft Equation 3.0  Peluang terjadinya kurang dari atau sama dengan 3x kecelakaan perbulan diperoleh dengan menjumlah peluang terjadi kecelakaan 0,1,2,3 P(X=0) = 0.00675 P(X=1) = 0.03370 P(X=2) = 0.08425 P(X=3) = 0.14042 0.26511 terjadinya kecelakaan kurang dari atau sama dengan 3x perbulan adalah sebesar 0.26511, maka terjadi kecelakaan lebih dari 3 kali kecelakaan adalah 1 0.26511 = 0.7389 atau 74% Nilai yang di peroleh melebihi 65% sehingga dengan demikian dibutuhkan system pengamanan jalan raya yang lebih baik. DISTRIBUSI NORMAL Adalah distribusi peluang yang bersifat kontinyu. Ada 2 pertimbangan pokok sehingga normal mempunyai peranan yang penting dalam statistik. Beberapa hal yang dimiliki distribusi normal memungkinkan distribusi ini dapat dipergunakan untuk berbagai analisa dengan cara penarikan kesimpulan berdasar sample yang diambil. Distribusi normal sangat mendekati untuk menggambarkan frekuensi yang diperoleh dari hasil observasi pada berbagai bidang baik yang bersifat human seperti tinggi, berat atau tingkat kecerdasan maupun ukuran-ukuran lain yang penting guna keperluan manajemen dibidang sosial dan ilmu pengetahuan alam. Pengertian distribusi normal suatu distribusi yang simetris dan berbentuk lonceng yang menunjukan hubungan antara ordinat pada mean dengan berbagai ordinat pada berbagai jarak sigma yang diukur dari mean.    EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0  Mean ( ) EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0  Sifat-sifat dari distribusi normal : Bentuk distribusi normal menyerupai bentuk lonceng dengan sebuah puncak. Nilai rata-rata (mean) pada distribusi normal akan terletak di tengah-tengah dari kurva normal Bentuk distribusi normal adalah simetris, oleh sebab itu nilai mean = median = modus Ujung masing-masing sisi kurva akan sejajar dengan sumbu horizontal dan tidak akan memotong sumbu horizontal tersebut. Sebagian besar dari data ada sitengah dan sebagian kecil dari data ada pada masing-masing sisi 68% dari data akan berada dalam jarak + 1 standar deviasi 95% dari data akan berada dalam jarak + 2 standar deviasi 99% dari data akan berada dalam jarak + 3 standar deviasi Rumus Distribusi Normal :  EMBED Microsoft Equation 3.0  Yo = ordinat pada mean  EMBED Microsoft Equation 3.0  = standar deviasi N = jumlah frekuensi Ci = Interval kelas Selanjutnya untuk masing masing masing nilai ordinat dapat dihitung dengan mengalikan hasil tersebut dengan tabel ordinatnya (lampiran III) Contoh : Dari distribusi frekuensi penghasilan 50 karyawan perusahaan di Yogyakarta tahun 1985 (dalam ribuan rupiah) diperoleh data sebagai berikut : Nilai rata rata (mean) = 65.5 N = 50 Ci = 10 Deviasi Standar = 16.78  EMBED Microsoft Equation 3.0  Y0 = 0.39894 x 500/16.78 = 11.9 untuk nilai ordinat yang lain dapat dihitung berdasar nilai tabel ordinat dengan dikalikan ordinat maksimum (11.9) Dengan tabel ordinat (lampiran III) kali N Ci diperoleh hasil : Nilai + 0.1  EMBED Microsoft Equation 3.0  = 0.39695 x 29.8 = 11.8 Nilai + 0.2  EMBED Microsoft Equation 3.0  = 0.39104 x 29.8 = 11.7 Nilai + 0.3  EMBED Microsoft Equation 3.0  = 0.38139 x 29.8 = 11.4 Nilai + 0.4  EMBED Microsoft Equation 3.0  = 0.36827 x 29.8 = 10.9 Nilai + 0.5  EMBED Microsoft Equation 3.0  = 0.35207 x 29.8 = 10.5 dan seterusnya Semua titik ordinat pada kurva dapat di hitung selanjutnya digambarkan dalam diagram berikut Cara menggambarkan kurve normal  SHAPE   EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0  Mean (65.1 )  EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0  METODE SAMPLING Dalam kehidupan sehari-hari sample mempunyai peranan yang penting. Hampir semua pengetahuan, sikap dan tindakan seseorang selalu berdasarkan kepada sample. Sampai saat ini masalah masalah yang dihadapi adalah bagaimana cara memilih sample yang baik. Masalah pemilihan sample yang baik ini akan penting apabila kita menghadapi masalah pemilihan sample dari data yang bersifat heterogen. SAMPLING Adalah metode yang dipergunakan untuk menyeleksi individu dari populasi yang dapat menghasilkan sample yang representative. POPULASI Adalah keseluruhan dari obyek yang akan diteliti SAMPEL Adalah sebagian anggota populasi yang terpilih. Tujuan utama dari diadakannya sampling adalah memberikan pedoman utuk memlih sample yang dapat mewakili populasi yang mendasarinya. Alasan-alasan menggunakan sample : Di dalam hal kita menghadapi obyek yang mudah rusak, maka penelitian terhadap seluruh obyek tidak mungkin dilakukan. Di dalam penelitian apabila kita menghadapi suatu obyek penelitian yang bersifat homogen, maka kita tidak perlu mengadakan penelitian terhadap seluruh obyek atau populasi melainkan terhadap sample. Penggunaan metode sample dapat menghemat biaya. Penelitian yang mempergunakan metode sample dapat cepat diselesaikan Penggunaan metode sample akan dapat memperluas lingkup informasi yang diperolehnya. Penggunaan metode sample memungkinkan dipergunakannya personal yang ahli dan terlatih sehingga sample diharapkan akan lebih tinggi ketepatan hasilnya. Dengan makin berkembangnya teknik metode pengambilan dan perhitungan sample maka hasil-hasil sample dapat menggambarkan hasil populasinya. Secara matematis kita dapat mengukur suatu sample dan populasi seperti mean, median, modus dan sebagainya. Meskipun ukuran-ukuran ini mempunyai makna yang sama tetapi di dalam statistik dibedakan dengan penggunaan symbul-simbul yang berbeda. Ukuran-ukuran sample disebut dengan istilah statistik, sedang ukuran-ukuran untuk populasi disebut parameter. Bila metode pengambilan sample yang dipakai tepat, diharapkan individu individu sample yang diobservasi mampu mewakili seluruh anggota populasi dan diperoleh statistik sebagai peduga yang baik. Statistik yang merupakan estimator yang baik harus memenuhi syarat berikut : Tidak Bias Suatu estimator dikatakan tidak bias apabila yang diharapkan dari Statistik adalah sama dengan nilai parameternya Efisien Suatu estimator dikatakan efisien apabila estimator dapat menghasilkan standard error yang terkecil dibandingkan dengan standard error dari estimator yang lain. Konsisten Suatu estimator dikatakan konsisten apabila peluang untuk memperoleh perbedaan antara statistik dengan parameter mendekati nol jika individu sample bertambah. Artinya jika sampelnya diperbesar maka suatu nilai statistik tertentu mendekati nilai parameter yang diestimasi. Estimator yang tidak konsisten akan memboroskan waktu dan biaya yang dikeluarkan untuk memperbesar sampel Sufficirnt Suatu estimator yang Sufficirnt adalah bila mempunyai informasi yang lebih sempurna mengenai parameter yang diestimasi dibandingkan dengan estimator yang lain. Penggunaan metode kompleks karena berkaitan erat dengan sifat dari populasinya. Kita dapat menyusun tahap tagap dalam penelitian yang menggunakan metode sample sebagai berikut : Menentukan tujuan penelitian Perumusan populasi Menentukan jenis data yang akan dikumpulkan Penentuan metode pengumpulan Pemilihan unit sampling Pemilihan Sampel Mengorganisir petugas lapangan atau pencacah Penyusunan atau analisis data Tujuan dari teori sampling adalah membuat metode sampling menjadi lebih effisien. Teori sampling mengembangkan cara pemilihan sample serta perhitungan sample sebagai dasar pendugaan terhadap populasi yang setepat mungkin dengan biaya yang serendah rendahnya. Agar suatu prosedur pengambilan sample dan perhitungan sample dapat tepat maka diperlukan pengetahuan terhadap populasinya. Suatu cara yang ditempuh untuk penyederhanaan adalah kita selalu mengharap bahwa sample itu mempunyai distribusi yang normal. TIPE TIPE SAMPLING Random Sampling atau Probability Sampling Dalam probability sampling, pemilihan sample tidak dilakukan secara subyektif sehingga setiap anggota populsai mempunyai kesempatan yang sama untuk terpilih sebagai sample. Dengan demikian diharapkan sample yang terpilih dapat digunakan untuk menduga karakteristik populasi secara subyektif. Simple Random Sampling Adalah metode yang digunakan untuk memilih sample dari populasi dengan cara sedemikian rupa sehingga setiap anggota populasi mempunyai peluang yang sama besar untuk diambil sebagai sample. Adapun cara cara mendapatkannya melalui : Undian Tabel Ordinal Contoh : Suatu populasi yang terbatas terdiri dari 4 orang karyawan dan akan di pilih sample 2 orang guna keperluan wawancara, berdasarkan pada rumus kombinasi akan memperoleh kemungkinan sebanyak 6 kemungkinan. hasil undian ini merupakan sample yang terpilih. Stratified Random Sampling Adalah metode pemilihan sampai dengan cara membagi populasi ke dalam kelompok kelompok yang homogen yang disebut starta dan kemudian sample diambil dari masing masing starta tersebut. Starta dapat didasarkan atas beberapa factor antara lain : Kedudukan Umur Jenis Kelamin Tingkat pendidikan Suku Kepercayaan Lingkungan dan lain lain Pada stratified random sampling yang proposional jumlah sample yang diambil tiap starta ditentukan oleh populasi jumlah anggota populasi tiap starta. Pada stratified random samping yang non proposional pengambilan sample tiap starta tidak ditentukan berdasarkan proposi tertentu dari anggota populasi tiap strata tetapi lebih didasarkan besar kecilnya anggota populasi tiap strata serta informasi yang diharapkan diperoleh. Contoh : Suatu populasi terdiri dari 1000 orang (200 (pedagang makanan, 100 (pedagang minuman, 400 pedagang kerajinan dan 300 pedagang rokok) Apabila kita akan mengambil sample 20 pedagang maka : Starta I = 200/1000 x 20 = 4 pedagang Starta II = 100/1000 x 20 = 2 pedagang Starta III = 400/1000 x 20 = 8 pedagang Starta IV= 300/1000 x 20 = 6 pedagang Jumlah sample keseluruhan = 20 pedagang kaki lima Cluster Sampling Adalah metode pemilihan sample yang dilalukan dengan terlebih dahulu membagi populasi dalam kelompok berdasarkan cluster-cluster/rumpun-rumpun/kelompok-kelompok dan selanjutnya pemilihan sample dilakukan secara acak pada cluster-cluster tersebut. Dalam hal ini yang dipilih adalah cluster cluster dan bukan individu, oleh karena itu kesimpulan hasil penelitian tidak berlaku bagi individu tetapi cluster. Area Sampling Sample tipe ini berkenan dengan dasar pengelompokan adalah wilayah administrasi pemerintahan dan kondisi geografis atau lokasi dimana sample harus diperoleh. Dapat diartikan pula bahwa daerah yang luas dibagi bagikan didalam daerah daerah yang lebih kecil. Misalnya : Propinsi dalam setiap sample daerah Kabupaten dalam setiap sample propinsi Kecamatan dalam setiap sample kabupaten Desa dalam setiap sample kecamatan Multistage Sampling Adalah metode pengambilan sample yamg memadukan jenis random sampling dengan berbagai tipe sampling yang telah disebut pada bagian sebelumnya sehingga diharapkan sample yang terambil lebih dapat mewakili karakteristik populasi. Non Probability Sampling Pengetahuan, kepercayaan dan pengalaman seseorang seringkali dijadikan pertimbangan untuk menentukan anggota populasi yang akan dipilih sebagai sample. Pengambilan sample dengan memperhatikan factor factor tersebut menyebabkan tidak semua anggota populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk dipilih secara acak sebagai sample. Accidental Sampling Pemilihan sample terjadi secara kebetulan atau sembarangan pada saat diadakan pengumpulan data. Dengan kata lain yang dijadikan sample oleh peneliti adalah individu yang secara kebetulan pada saat pengumpulan data. Judgement Sampling Pemilihan sample yang diambil dari anggota populasi dipilih sekehendak hati peneliti. Qouta Sampling Pemilih sample dilakukan dengan membagi populasi dalam strata yang dibuat berdasarkan sifat sifat yang mempunyai pengaruh paling besar terhadap variable yang sedang diteliti. Jumlah anggota yang diambil dari setiap strata tersebut dilakukan secara penjatahan (quotum). Dasar penentuan quotum bias berupa alasan geografis, ekonomis dan sebagainya. Expert Sampling Pemilihan sample yang representative didasarkan atas pendapat ahli, sehingga siapa dan dalam jumlah berapa sample harus dipilih sangat tergantung pada pendapat ahli yang bersangkutan. Purposive Pemilihan sample dengan cara ini bertitik tolak pada penilaian peneliti sendiri bahwa sample yang dipilih nantinya benar benar representative. Oleh karena itu untuk menggunakan metode ini peneliti harus menguasai bidangnya dan memiliki pengetahuan yang memadai tentang karakteristik anggota populasi. ESTIMASI Permasalahan dalam statistik inferensia muncul apabila kita ingin membuat generalisasi tentang populasi atas dasar sample yang terambil. Permasalahan tersebut muncul karena setiap inferansi tentang parameter populasi akan melibatkan ketidakpastian, mengingat hasil yang diperoleh didasarkan atas sample dan bukan atas populasi secara keseluruhan. Statistik Inferensia merupakan bagian statistik yang membicarakan cara cara menganalisa data serta mengambil kesimpulan. Walaupun dengan menggunakan statistik inferensia kita bisa menarik kesimpulan, perlu diingat bahwa pada dasarnya dengan menggunakan statistika inferensia kita tidak membuktikan sesuatu. Meskipun demekian dengan penggunaan metode ini dapat diketahui besarnya peluang untuk memperoleh kesimpulan yang sama bila penelitian tersebut diulang. Selain itu penggunaan metode yang tepat memungkinkan kita untuk mengukur besarnya error dalam menarik kesimpulan atau memberikan taraf kepercayaan tertentu terhadap suatu pernyataan. Tipe Statistik Inferensia Adalah : Estimasi Parameter Nilai parameter yang sebenarnya adalah konstatnta yang besarnya seringkali tidak diketahui kecuali bila seluruh anggota populasi diobservasi. Tujuan kita adalah memperoleh suatu dugaan atau estimasi mengenai niali parameter dari sample. Pengujian Hipotesis Dibutuhkan bila kita memeriksa apakah data sample mendukung atau berlawanan dengan dugaan peneliti tentang nilai sebenarnya dari parameter. Bila kita dapat mengobservasi keseluruhan individu anggota populasi, maka kita akan mendapatkan besaran yang menyatakan karakteristik populasi yang sebenarnya yang disebut parameter. Sebagai anggota populasi yang diambil menurut prosedur tertentu sehingga dapat mewakili populasinya biasa dikenal dengan sample. Dari hasil pengambilan sample, kita mencoba menduga besaran populasi yang sebenarnya. Besaran yang kita peroleh dari sample ini dikenal dengan statistik. Estimasi merupakan salah satu cara untuk mengemukakan pernyataan induktif (menyatakan karakteristik populasi dengan menggunakan karakteristik yang didapat dari sample). Estimator adalah statistik yang digunakan untuk mengestimasi parameter populasi, misalnya mean sample dapat digunakan sebagai estimator untuk mean populasi. Dalam statistik dikenal 2 macam estimasi : Estimasi Titik Adalah suatu nilai tunggal yang dihitung berdasarkan pengukuran dari sample dan digunakan sebagai penduga terhadap nilai parameter populasi yang besarnya tidak diketahui. Estimasi Interval Adalah suatu estimasi terhadap parameter populasi dengan menggunakan nilai range (interval nilai) Pada estimasi titik seringkali timbul pertanyaan sampai seberapa besar keyakinan nilai dugaan yang diperoleh tersebut benar. Pertanyaan tersebut berjarak dari kenyataan yang menunjukan bahwa : Meskipun estimasi titik sangat sederhana dan mudah diperoleh namun sulit untuk mendapatkan hasil estimasi yang memadai. Estimasi titik memberikan peluang untuk mengukur derajat kepercayaan terhadap kepastian kebenaran estimasi yang kita lakukan. Karena itu ketepatan dari estimasi harus diindikasikan menggunakan standard deviasi pada distribusi sampling. Dengan cara tersebut dapat ditetapkan interval kepercayaan yang menampung derajat kepercayaan terhadap kepastian estimasi. Lembar interval yang terbentuk dengan demikian akan tergantung pada nilai estimasi titik yang diperoleh serta standard deviasi dari distribusi sampilngnya. Hasil estimasi interval ini diharapkan : Akan lebih obyektif karena memberikan dugaan nilai parameter dalam bentuk range (interval) sehingga menampung adanya ketidakpastian yang menyertai dalam estimasi. Dalam menggunakan estimasi interval kita dapat menyatakan berapa besar kepercayaan kita bahwa interval yang terbentuk benar benar menampung parameter yang diestimasi. Tingkat kepercayaan tersebut ditunjukan oleh peluang membuat kesalahan dalam menentukan interval. Tingkat kepercayaan ini dalam statsitik dinyatakan dalam bentuk presentase. Besaran yang sering digunakan adalah 90%, 95% dan 99%. Semakin tinggi tingkat kepercayaan yang diberikan maka semakin tinggi pula tingkat kepercayaan bahwa parameter populasi yang diestimasi terletak dalam interval yang terbentuk. Suatu interval nilai yang menunjukan berbagai peluang letak dari nilai parameter populasi yang diestimasi disebut Interval Kepercayaan. Contoh : Jika hasil penelitian dengan tingkat kepercayaan 90% menunjukan bahwa rata rata orang Indonesia mengkonsumsi daging antara 5 kg sampai dengan 10 kg per tahun, maka range (5 kg 10 kg) disebut interval kepercayaan. Bila variance populasi diketahui maka dipergunakan distribusi normal sedangkan bila variance populasi tidak diketahui maka perlu dilihat jumlah sampelnya. Bila jumlah sample n > 30 dipergunakan distribusi normal, sedang untuk n < 30 dipergunakan distribusi t. Bila variance populasi diketahui atau bila ukuran sampelnya besar (>30) maka formula dari internal kepercayaan untuk mengestimasi mean populasi adalah X + Za/2 x formula tersebut dapat diuraiakan sebagai berikut : X + Za/2 x : batas atas interval kepercayaan X - Za/2 x : batas bawah interval Dimana : X : mean sample Z : nilai dalam tabel Z (distribusi normal) dengan tertentu  : peluang estimasi interval tidak benar  x : Standard error dari mean  Nilai x tergantung pada dan n. Bila semakin besar maka nilai  x semakin kecil sehingga estimasi intervalnya semakin sempit. Besarnya nilai yang diperoleh juga berpengaruh terhadap lebar estimasi interval. Dengan 0.05 berarti tingkat kepercayaan yang dibuat adalah 95%, yang artinya 95% dari interval tersebut mengandung mean populasi dan 5% tidak mengandung mean populasi. Dengan melihat tabel di bawah ini dapat diketahui bahwa bila nya semakin kecil maka interval nilai yang terbentuk akan semakin lebar. Dengan tabel tersebut dapat diketahui pula bahwa mean sample yang digunakan sebagai estimasi parameter berada dalam suatu interval, bukan hanya dari satu titik tertentu saja. Pada tabel berikut dapat dilihat berbagai nilai z dengan yang umum dipakai. Timgkat Kepercayaan (1 a)aZa/2Interval Kepercayaan0,900,101,645X + 1,645 . 0,950,051,96X + 1,96. 0,990,012,58X + 2,58 .  Pendekatan dengan distribusi t Distribusi t digunakan dalam estimasi bila ukuran sample kecil yaitu < 30 dan standard deviasi populasi ( ) tidak diketahui dengan asumsi populasi menyebar normal atau mendekati normal. Untuk keperluan estimasi, kita membutuhkan tabel distribusi t. Pada tabel terlihat bahwa tabel distribusi t tidak disusun menurut besarnya sample (n) tetapi disusun menurut deret bebas. Dengan ukuran sample sebesar n maka derajat bebasnya (db) adalah n-1 db(1-a) = 90% a = 10% 1 a/2 = 5%(1-a) = 95% a = 5% t a/2 = 2.5% (1-a) = 90% a = 1 % t a/2 = 0.5%16.31412.70663.65722.9204.3039.92532.3533.1825.84142.1322.7764.60452.0152.5714.03261.9432.4473.70771.8952.3653.49981.8602.3063.35591.8332.2623.250101.8122.2283.169111.7962.2013.106121.7822.1793.055131.7712.1603.012141.7612.1452.977151.7532.1312.947161.7462.1202.921171.7402.1102.898181.7342.1012.878191.7292.0932.861201.7252.0862.845211.7212.0802.831221.7172.0742.819231.7142.0692.807241.7112.0642.797251.7082.0602.787261.7062.0562.779271.7032.0522.771281.7012.0482.763291.6992.0452.756301.6972.0422.750 PENGUJIAN HIPOTESA Arti dan Pentingnya Pengajuan Hipotesa Hipotesa adalah suatu anggapan atau pendapat yang diterima secara tenatip (a tentative statement) sesuatu yang belum pasti atau dapat berubah, untuk menjelaskan suatu fakta atau yang dipakai sebagai dasar bagi suatu penelitian. Beberapa contoh hipotesa dapat dikemukakan berikut ini : Seorang manager produksi menyatakan bahwa kerusakan produk dalam proses produksi hanya 10% Manager pemasaran suatu perusahaan menyatakan bahwa pemasaran produk-produk baru sangat tergantung pada iklan. Manager personalia menyatakan bahwa produktivitas perusahaan masih dapat ditingkatkan 10% dengan meningkatkan kondisi kerja. Seorang ekonom menyatakan bahwa resesi dunia sangat mempengaruhi penerimaan devisa Negara. Hipotesa, anggapan atau pendapat di atas seringkali dipergunakan untuk mengambil keputusan, kalau hipotesa itu keliru dengan sendirinya keputusannya akan keliru. Oleh karena itu, hipotesa harus diuji berdasarkan data empiris yaitu dara berdasar pada penelitian suatu sample. Berdasarkan keadaan yang nyata ini, maka hasil pengujian hipotesa dapat dipergunakan sebagai dasar pengambilan keputusan. Kesalahan yang diakibatkan pengambilan keputusan agar suatu hipotea dapat diuji, hipotesa harus dirumuskan secara jelas dan bersifat operasional. Menurut sifat dari hipotesa kita dapat membedakan yang bersifat kualitatif, misalnya seorang hakim menganggap seseorang bersalah atau kuantitatif yang disebut hipotesa statistik, misalnya rata rata pengeluaran sebulan Rp 200.000,-. Hipotesa statistik dirumuskan sebagai suatu pernyataan tentang nilai suatu parameter nisalnya rata-rata populasi, proporsi populasi, varians populasi dan sebagainya. Prosedur Pengujian Hipotesa Pengujian hipotesa pada hakekatnya dapat disusun dalam beberapa tahap. Pentahapan di dalam pengujian hipotesa ini secara keseluruhan merupakan prosedur dari pengujian hipotesa. Tahapan Pengujian Hipotesa adalah sebagai berikut : Perumusan hipotesa nol dan hipotesa alternative Penentuan tarif nyata (significant level) biasanya digunakan simbul a, misalnya 10%, 5%, 1%. Menentukan statistik uji atau kriteria uji yang akan dipergunakan, apakah dengan kurva normal, distribusi t, distribusi X2 atau dengan distribusi F Pengambilan keputusan apakah hipotesa dapat di terima ataukah hipotesa ditolak Selanjutnya masing-masing tahap didalam pengujian hipotesa ini kita bahas satupersatu sebagai berikut. Perumusan Hipotesa Nol dan Hipotesa Alternatif Di dalam paragraph di muka telah dijelaskan apa makna dari hipotesa, dalam paragraph ini kita akan membahas pengertian hipotesa nol (null hypotheses) yang biasanya di rumuskan dengan H0. Hipotesa yang dirumuskan ini disebut hipotesa nol, karena hipotesa ini mempunyai perbedaan nol atau tidak mempunyai perbedaan dengan hipotesa yang sebenarnya. Contoh : Apabila kita ingin membuktikan bahwa obat A lebih efektif terhadap penyakit daripada obat B, maka kita merumuskan hipotesanya, efektifitasnya obat A dan B sama. Demikian pola apabila kita ingin membuktikan bahwa mesin A lebih produktif dari mesin B, maka hipotesanya dirumuskan produktifitas mesin A sama dengan mesin B. Hipotesa alternatife yang selanjutnya dirumuskan dengan Ha adalah hipotesa kerja yang dirumuskan sebagai kebalikan dari hipotesa nol. Contoh : Pada hipotesa nol yang menyatakan bahwa efektifitas obat A sama dengan obat B, hipotesa alternatifenya dirumuskan sebagai berikut : Efektivitas obat A tidak sama dengan obat B Efektivitas obat A lebih baik dari obat B Efektivtas obat A lebih jelek dari obat B Ketiga macam hipotesa alternatife tersebut merupakan 3 alternatif yang dapat dipergunakan sebagai perumusan hipotesa alternatife. Setelah hipotesa nol dan hipotesa alternatifenya dirumuskan, maka selanjutnya kita mengadakan observasi sampling. Atas dasar nilai statistik sample ini, maka keputusan diambil apakah hipotesa nol diterima atau ditolak. Apabila kita menerima hipotesa nol berarti hipotesa alternatife kita tolak atau kalau kita menolak hipotesa nol, maka hipotesa alternative kita terima. Penentuan Tarif Nyata (Significant Level) Tujuan dari pengujian hipotesa tidaklah semata-mata untuk menghitung nilai statistik, melainkan untuk menentukan apakah perbedaan atara nilai statistik dan parameter sebagai proses hipotesa, cukup nyata ataupun tidak. Contoh : Sebuah perusahaan pembuat pesawat terbang menyatakan bahwa penggunaan bahan aluminium mempunyai rata rata ketebalan 0.04 inci, sedang batas toleransi yang didapat diterima 5% Di sini hipotesa nol (Ho) = 0,04 inci Sedang batas toleransi 5% disebut tariff nyata atau significant level (tingkat kesalahan). Apabila hipotesa nol benar, maka taraf nyata ini menunjukan persentase dari rata rata sample atau nilai statistik yang terletak di luar batas kepercayaan atau confidence level. Diagram berikut menunjukan taraf nyata 5% yang didalam kurva normal terletak pada ujung kurva masing masing seluas 2,5% Bagan Daearah Penerimaan dan Penolakan Dengan Taraf Nyata (Significant Level) 5%  SHAPE  Menurut tabel daerah kurva normal, luas daerah kurva sebesar 95% akan terletak dalam jarak + 1.96 yang menunjukan bahwa di daerah ini tidak ada perbedaan yang nyata (significant) antara nilai statistik dan nilai parameter yang dinyatakan sebagai hipotesa. Daerah ini disebut daerah penerimaan hipotesa atau acceptance region. Sedang kedua ujung kurve dengan luas masing masing 2.5% merupakan daerah penolakan hipotesa, karena daerah ini menunjukkan adanya perbedaan yang nyata atau significant antara nilai statistik dengan nilai parameternya yang dijadikan hipotesa. Pemilihan Taraf Nyata (Significant Level) Di dalam pemilihan taraf nyata atau significant level ini tidak ada standar ukuran yang pasti. Beberapa nilai taraf nyata yang banyak dipergunakan adalah 10%, 5%, atau 1%. Ada yang mengatakan bahwa taraf nyata 1% atau kurang dipergunakan di bidang kesehatan, 5% di bidang ekonomi, dan 10% untuk bidang pertanian Sedang Richard I. Levin dalam bukunya Statistics For Management mengatakan bahwa taraf nyata 1% banyak dipergunakan untuk pengujian hipotesa hipotesa di dalam penelitian penelitian. Selanjutnya dikatakan bahwa tidak mungkin mempergunakan semua kriteria taraf nyata melainkan harus ditetapkan salah satu nilai standar yang minimal. Semakin besar nilai taraf nyata akan semakin besar propabilitasnya umtuk menolak hipotesa nol Sebagai penjelasan dapat dijelaskan diagram berikut ini : Bagan Suatu Hipotesa Diuji Dengan 3 Macam Taraf Nyata Yaitu 1%, 5% dan 10% Taraf Nyata 1%      X Taraf Nyata 5%    X Taraf Nyata 10%     X Dari bagian A,B, dan C di atas menunjukan bahwa semakin besar nilai taraf nyata (significant level), maka semakin sempit daerah penerimaan hipotesa atau semakin besar probabilita untuk menolak hipotesa. Lihat titik X yang merupakan nilai sample, pada Bagian C semakin mendekati daerah penolakan hipotesa. Pengajuan Dengan 2 Sisi dan Dengan 1 Sisi Di dalam pengujian hipotesa kita dapat mempergunakan 2 sisi atau 1 sisi penguji. Pengujian dengan 2 sisi adalah pengujian hipotesa yang akan menolak hipotesa nol, jika nilai statistik mempunyai perbedaan nyata lebih besar atau lebih kecil dari parameter populasi yang dijadikan hipotesa. Pengujian 2 sisi ini mempunyai 2 daerah penolakan : Pengujian dengan 2 sisi (two tailed test) Pengujian hipotesa dengan 2 sisi dilakukan apabila hipotesa alternatifnya dirumuskan dengan : Hau  EMBED Microsoft Equation 3.0 u0 Contoh : Suatu perusahaan yang memproduksi lampu pijar hasil produksinya rata rata 1.000 jam. Perumusan hipotesa nol dan hipotesa alternatifnya adalah sebagai berikut : Ho 1.000 jam Ho 1.000 jam Perumusan hipotesa alternatif yang demikian karena produsen tidak menghendaki hasil produksinya mempunyai daya tahan yang lebih kecil atau lebih besar dari rata rata daya tahan yang telah ditetapkan sebesar 1.000 jam. Jika daya tahan lebih kecil dari daya tahan rata rata yang telah ditetapkan, maka perusahan tersebut akan kehilangan pembeli atau konsumennya. Sebaliknya apabila daya tahan lampu pijar jauh di atas daya tahan rata rata yang telah ditetapkan, maka perusahaan akan menghadapi biaya yang tinggi. Pengujian dengan 1 sisi (one tailed test) Dalam banyak hal kadang kadang kita tidak memerlukan pengujian dengan menggunakan 2 sisi, yaitu apabila kita menghadapi masalah berikut ini. Misalkan pemerintah ingin membeli bola lampu pijar dalam jumlah yang cukup besar untuk keperluan instansi instansinya. Dalam pembelian bola lampu ini, pemerintah menghendaki agar mutu produk cukup baik dengan daya tahan rata tata sebagaimana telah disebutkan di atas adalah 1.000 jam, sehingga pemerintah dapat memantau hasil pembeliannya dengan mengadakan penelitian sample dari bola lampu pijar yang diabilnya. Berdasar pertimbangan daya tahan rata rata dari bola lampu tersebut, pemerintah akan menolak apabila daya tahan bola lampu yang dibelinya di bawah 1.000 jam. Pemerintah akan merasa diuntungkan, sebab semakin besar daya tahan bola lampu pemerintah akan dapat menghemat pengeluaran. Dengan demikian hipotesa nol (Ho) adalah u = 1.000 jam, sedang hipotesa alternatifnya Ha < 1.000 jam. Jadi penolakan hipotesa nol di sini jika daya tahan bola lampu tersebut kurang dari 1.000 jam. Pengujian ini disebut pengujian dengan 1 sisi sebelah kiri. Hal ini dapat dilihat dalam diagram berikut ini : Bagan Pengujian Dengan 1 Sisi di Sebelah Kiri  SHAPE  Pengujian dengan 1 sisi di sebelah kiri ini dipergunakan apabila hipotesa alternatife menyatakan lebih kecil dari hipotesa nolnya, Apabila nilai statistik menunjukan perbedaan yang nyata atau signifikan di bawah nilai parameter yang dijadikan hipotesa, maka hal ini akan mengarah kepada kesimpulan yang akan menolak hipotesa nolnya. Karena daerah penolakan hipotesa ini berada di sebelah kiri, maka kita mengatakan pengujian hipotesa ini pengujian dengan 1 sisi disebelah kiri. Pengujian hipotesa dengan 1 sisi di sebelah kanan dipergunakan apabila kita menghadapi masalah sebagai berikut : Seorang manager pemasaran alat alat kecantikan mengadakan penghematan dengan menentukan pengeluaran rata rata untuk setiap salesmen setiap hari dengan dana Rp 10.000,- setelah keadaan ini berjalan kemudian diperlakukan penelitian apakah ketentuan ini benar benar dapat ditepati dengan mengadakan penelitian terhadap sample. Karena kebijaksanaan penghematan ini, maka fokusdari manager tersebut adalah apabila pengeluaran lebih besar dari batas dari batas yang telah ditetapkan yaitu Rp 10.000,- perhari, sehingga hipotesa nol (Ho) dirumuskan u = Rp 10.000,- sedang hipotesa alternatifnya (Ha) dirumuskan > Rp 10.000,- Pengujian ini mempergunakan 1 sisi di sebelah kanan Keadaan ini dapat dilihat dalam diagram berikut : Bagan Pengujian dengan 1 sisi di sebelah kanan  Dari bagan diatas menunjukan bahwa daerah penolakan terletak di sebelah kanan atau sisi kanan. Pengujian hipotesa ini di sebut pengujian dengan 1 sisi di sebelah kanan. Penentuan Statistik Uji Pada umumnya statistik uji yang dipergunakan sebagai dasar pengambilan keputusan dalam pengujian hipotesa apabila sampelnya besar dalam hal ini n > 30. Penggunaan statistik uji Z ini tergantung pada ciri hipotesanya dan asumsi asumsi tentang populasinya yang dirumuskan sebagai berikut :  st - parameter st st = statistik (nilai sample) parameter = Hipotesa parameternya  st = Deviasi standar sample sebaliknya apabila sampelnya kecil dalam hal ini n < 30, maka akan dipergunakan statistik uji t sebagai dasar pengujian hipotesa dirumuskan sebagai berikut :  st - parameter st dimana : t = Distribusi t dengan derajat kebebasan sebesar n-1 Pengambilan Keputusan Didalam setiap proses pengambilan keputusan tenteng apakah kita akan menerima ataukah menolak suatu hipotesa, kita akan selalu dihadapkan pada 2 macam kesalahan, yakni dirumuskan dengan kesalahan jenis 1 atau type 1 error dan kesalahan jenis II atau type II error. Kesalahan jenis 1 akan kita jumpai apabila kita menolak suatu hipotesa yang benar (Ho benar), sedang kesalahan jenis II akan kita junpai apabila kita menerima suatu hipotesa yang keliru (Ho keliru sedang H1 benar) Secara skematis kedua jenis kesalahan tersebut dapat dilaksanakan dalam tabel berikut ini. Tabel Beberapa Kemungkinan Hasil Pengujian Hipotesa HipotesaJika Ho BenarJika Ho Palsu (H1 Benar)KeputusanMenerima HoKeputusan Betul Probabilita = 1 - aKesalahan jenis II Probabilita  EMBED Microsoft Equation 3.0 Menolak HoKesalahan jenis I Probabilita = a (tariff nyata)Keputusan betul Probabilita =  EMBED Microsoft Equation 3.0  (kuasa pengujian) Pengujian hipotesa dapat dilakukan dengan 1 sisi yakni dengan nilai kritis atau daerah penolakan yang terdapat pada salah satu ujung kurve atau dengan mempergunakan 2 sisi dengan nilai kritis atau daerah penolakan pada kedua ujung kurve sebagaimana telah dijelaskan pada paragraph di muka. Misalkan kita mengadakan pengujian hipotesa dengan mempergunakan 1 sisi dengan a = 0.05 dan misalkan hipotesa nol (Ho) yang menyatakan pengeluaran rata rata setiap hari untuk salesmen Rp 10.000,- sedangkan statistik sample terletak pada daerah penolakan, maka secara konsekuen kita harus menolak Ho. Dengan demikian keputusan itu membuat resiko membuat kesalahan a sebesar 0.05. Sebaliknya apabila Ho yang menyatakan pengeluaran rata rata setiap hari untuk salesmen Rp 10.000,- tidak benar atau palsu, maka H1 yang benar, sedang statistik sample terletak pada daerah penerimaan, secara konsekuen kita harus menerima Ho dengan menbuat kesalahan menerima Ho palsu sebesar  EMBED Microsoft Equation 3.0 . Secara teoritis kedua jenis kesalahan di atas sedapat mungkin harus diusahakan sekecil mungkin dengan melalui pemilihan daerah kritis yang setepat tepatnya. Prosedur pengujian hipotesa yang baik seharusnya mengikuti suatu asas umum sebagai berikut. Bila terdapat beberapa daerah kritis yang memiliki probabilita kesalahan jenis I yang sama dan sudah ditentukan, maka pengujian hipotesa yang terbaik adalah yang memiliki probabilita kesalahan jenis II yang sekecil mungkin. DISTRIBUSI KAI KUADRAT Dalam bab ini akan dibahas tentang pengujian hipotesa terhadap perbedaan lebih dari 2 proporsi. Distribusi KAI Kuadrat (X2) merupakan pereode pengujian hipotesa terhadap perbedaan lebih dari 2 proporsi. Misalnya : Manager pemasaran suatu perusahaan ingin mengetahui apakah perbedaan proporsi penjualan produk baru dari perusahaannya pada 3 daerah pemasaran yang berbeda disebabkan karena faktor kebetulan atau faktor faktor lain, sehingga preferensi terhadap produk baru pada 3 daerah pemasaran tersebut berbeda. Distribusi KAI Kuadrat (X2) mempunyai beberapa kelebihan pada penggunaanya : Pengujian terhadap persesuaian frekuensi hasil observasi dengan frekuensi teoritisnya, disebut Test Of Goodness Of Fit. Pengujian terhadap hubungan antara variable disebut Test Of Indefendence Pengujian terhadap homogenitis suatu variable disebut Test Of Homogenity TABEL KAI KUADRAT (X2) Dapat dilihat dalam lampiran. Menurut tabel tersebut apakah derajat kebebasan = 10 dan taraf nyata (significant level) = 10%, maka akan diperoleh nilai X2 = 15,99. Daerah Penerimaan dan Penolakan Hipotesa Pada Distribusi X2 dengan Taraf Nyata 10% dan Derajat Kebebasan 10    Menurut diagram tersebut hipotesa akan ditolak untuk semua nilai yang lebih besar dari 15,99. Sedang untuk nilai-nilai kurang dari atau sama dengan 15,99 hipotesa diterima. PENGGUNAAN DISTRIBUSI KAI KUADRAT Pengujian Tentang Kompatibilitas (Test Of Goodness Of Fit) Persoalan yang dihadapi adalah menguji apakah frekuensi yang diobservasi memang konsisten dengan frekuensi teoritisnya. Apabila konsisten atau tidak terdapat perbedaan yang nyata atau signifikan maka hipotesa dapat diterima. Apabila tidak terdapat konsistensi maka hipotesa ditolak artinya hipotesa teoritisnya tidak didukung oleh hasil observasi. Rumus :  Dengan derajat kebebasan sebesar k 1 Dimana : Oi = Frekuensi observasi (fo) Ei = Frekuensi teoritis (fe) X2 merupakan ukuran perbedaan antara frekuensi observasi dengan frekuensi teoritis. Apabila tidak ada perbedaan antara frekuensi observasi dengan frekuensi teoritis maka X2 = 0 Semakin besar perbedaan antara frekuensi observasi dengan frekuensi teoritis maka nilai X2 akan menjadi besar. Selanjutnya nilai X2 akan dievaluasi dengan distribusi dengan distribusi kai kuadrat. Prosedur pengujian hipotesa dilakukan dengan langkah langkah sebagai berikut : Nyatakan hipotesa nol dan hipotesa alternatifnya. Tentukan taraf nyata dan derajat kebebasanya. Tentukan statistik uji X2 Pengambilan keputusan Untuk menjelaskan, diambil contoh : Sebuah lembaga manajemen ingin mengetahui pola konsumsi terhadap 5 macam merk ban mobil yang dominan dalam pemasaran ban. Untuk keperluan ini dipilih 1.000 orang konsumen. Dari hasil observasi diperoleh informasi sebagai berikut : Preferensi Konsumen Terhadap 5 Macam Merk Ban Mobil Dengan Sampel 1.000 Orang Konsumen Preferensi Merk MobilJumlah KonsumenA B C D E210 310 170 85 225Jumlah1.000 Apabila proporsi, konsumen untuk setiap merk ban dinyatakan dengan PA, PB, PC, PD, dan PE maka rumusan hipotesa nol dan hipotesa alternatifnya :  EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0  Tarif nyata 5% dengan derajat kebebasan k1= 51 =4 Menurut table, x2 = 9.488 Statistik Uji  Dimana : fo = frekuensi observasi Fe = frekuensi teoritis Perhitungan Uji Statistik Preferensi Konsumen Terhadap 5 Macam Merk Ban Mobil Di Suatu Kota Besar Dengan Sampel 1.000 Orang Konsumen Preferensi Konsumen BanFrekuensi Observasi (fo)Frekuensi Teoritis (fe)(fo-fe)(fo-fe)2(fo-fe)2 feA B C D E210 310 170 85 225200 200 200 200 20010 110 -30 -115 25100 12.100 900 13.225 6250.500 60.500 4.500 66.125 3.125Jumlah1.0001.000026.950134.750  Kesimpulan : Hasil uji statistik uji x2 = 134.750 lebih besar dari 9.488. berarti ada perbedaan yang signifikan antara frekuensi hasil observasi dengan frekuensi teoritis sehingga hipotesa yang mengatakan bahwa tidak ada perbedaan proporsi konsumsi ban untuk 5 merk ditolak Ho ditolak.    Pengujian Sifat Independensi (Test Of Independence) Pengujian kompatibilitas digunakan jika data populasi maupun sample diklasifikasikan menurut artibut tunggal (single atribut) maupun jika kita ingin menguji distribusi probabilita populasi hipotesa. Apabila klasifikasi data sample maupun data populsai dalam beberapa artibut sedang distribusi probablilitasnya tidak diketahui, maka pengujian kompatibilitas sulit dipergunakan. Misalnya: setiap konsumen dapat diklasifikasikan menurut penghasilannya dan kualitas sabun mandi yang dipergunakan, sedang distribusi probabilitanya tidak diketahui, maka pengujian kompatibilitasnya sulit dipergunakan. Misalnya setiap konsumen dapat diklasifikasikan menurut penghasilannya dan kualitas sabun mandi yang dipergunakan, sedang proporsi tiap golongan dalam populasi tidak diketahui. Persoalan yang ingin diketahui adalah apakah ada hubungan antara penghasilan dan kualitas sabun mandi yang dipergunakan. Pengujian yang demikian ini disebut pengujian sifat independensi. Dalam pengujian hipotesa ini kita hanya sampai pada kesimpulan apakah kedua atribut tersebut mempunyai sifat independent atau tidak. Pengujian tidak akan menjawab sampai derajat asosianya. Pengujian sifat independensi ini akan dijelaskan secara berturut turut mulai dari populasi, sampelnya, penyusunan table dwi kasta dan pengujian hipotesanya. Misalkan sebuah sample n = 30 yang dipilih dari populasi, ternyata yang berpenghasilan tinggi n1 = 100, n2 = 200, n.1 = 150, dan n.2 = 150 maka table dwi kastanya, menjadi : Tabel Dwikasta Tingkat Penghasilan dan Jenis Sabun Mandi yang Dikonsumir PenghasilanKualitas Sabun MandiJumlah Baris (n1)Baik (B1)Rendah (B2)Tinggi (A1) Rendah (A2)40 11060 90100 200Jumlah Kolom (n1)150150300 Selanjutnya untuk masing masing baris dan kolom dapat dihitung frekuensi teoritisnya.  Baris 1 kolom 1,  Baris 1 kolom 2,  Baris 2 kolom 1,  Baris 2 kolom , Frekuensi Observasi dan Frekuensi Teoritis Data Tingkat Penghasilan dan Jenis Sabun Mandi yang Dipergunakan dengan Sampel Sebesar n = 30 PenghasilanKualitas Sabun MandiJumlah (n1)Baik (B1)Rendah (B2)fofefoFeTinggi (A1) Rendah (A1)40 110(50) (100)60 90(50) (100)100 200Jumlah Kolom (n1)150(150)150(150)300 Tabel selengkapnya dapat disajikan sbb: Prosedur Pengujian hipotesa dilakukan dengan langkah langkah : Ho ; tingkat penghasilan dan jenis sabun mandi yang dipergunakan adalah independent. Ha ; tingkat penghasilan dan jenis sabun mandi yang dipergunakan tidak independent. Tarif nyata dipergunakan 5% dengan derajat kebebasan (r-1) (c-1)= (2-1)(2-1) = 1 menurut x2 nilainya 3,841 Statistik uji yang dipergunakan adalah rumus:   Kesimpulan Hasil statistic uji 6 adalah lebih besar dari 3.841. Berarti perbedaanya signifikan atau cukup besar, sehingga hipotesa ditolak. Yang berarti bahwa tidak ada hubungan antara tingkat penghasilan dengan sabun mandi yang dipergunakan. Daerah Penerimaan dan Penolakan Hipotesa Dengan Tarif Nyata 5%   Secara diagramatis dapat disajikan sebagai berikut : Apakah ada hubungan antara pria dan wanita dengan preferensinya terhadap pakaian? Hubungan antara pria dan wanita Dalam pilihan warna pakaian dengan sample sebesar n= 100 Warna PakaianPriaWanitaJumlahMerah Muda Putih Biru10 20 3020 10 1030 30 40Jumlah6040100 Perhitungan Frekuensi Teoritis Hubungan Pria dan Wanita Dalam Pilihan Warna Pakaian dengan Sampel Sebesar n=100 Warna Pakaian PriaWanitaMerah muda Putih Biru30/100x60 = 18 30/100x60 = 18 40/100x60 = 2430/100x40 =12 30/100x40 =12 40/100x40 =16Jumlah 60 40 Prosedur pengujian hipotesanya adalah : Ho : tidak ada hubungan antara pria dan wanita dengan pilihan warna pakeannya Ha : ada hubungan antara pria dan wanita dengan pilihan warna pakaian Tarif nyata 5% dengan derajat kebebasan (r-1)(c-1) = (3-1)(2-1) = 2 Statistik uji X2  Kesimpulan Hasil statistik uji 13.19 adalah lebih besar dari 5.991. jadi ada perbedaan yang signifikan, sehingga hipotesanya ditolak. Daerah Penerimaan dan Penolakan Hipotesa Dengan Tarif Nyata 5%  Pengujian Terhadap Sifat Homogenitas (The of Homogenity) Dalam pengujian hipotesa kita kadang kadang dihadapkan pada suatu masalah apakah dua sample atau lebih berasal dari satu populasi atau dengan perkataan lain apakah satu sample dengan sample yang lain mempunyai persamaan. Pengujian untuk mengetahui apakah 2 sampel atau lebih bersifat homogen atau sama disebut pengujian sifat homogenitas (test homogeneity). Nilai Seleksi ke Perguruan Tinggi yang Berasal dari 2 Sekolah Lanjutan Atas Masing masing dengan Sampel Sebesar 100 (n1 =100) dan (n2 =100) NialiSampel SLTAJumlahSampel 1 Sampel 2A B C D E 10 20 30 20 2010 10 40 30 1020 30 70 50 30n1=100n2=100n =200 Suatu penilaian terhadap hasil seleksi perguruan tinggi terhadap 2 sampel sekolah lanjutan tingkat atas yang masing masing dengan sample sebesar 100, menunjukan hasil nilai seleksi sebagai berikut : Hipotesa nol dapat dirumuskan kedua sample di atas mempunyai distribusi probabilita yang sama yakni distribusi probablilita dari populasi. Hipotesa alternatifenya menyatakan bahwa kedua sample tersebut tidak memiliki distribusi probabilita yang sama. Tarif 5% dengan derajat kebebasan (5-1) (2-1) =4 Menurut table X2 = 9.48 Statistik uji di pergunakan adalah X2 Sebelum kita menghitung nilai X2, kita menghitung frekuensi teoritisnya lebih dahulu dan membandingkan dengan frekuensi observasinya. Fe11 = n1 x (n1/n) = 100 x 20/200 = 10 Fe21 = n1 x (n1/n) = 100 x 30/200 = 15 Fe31 = n1 x (n1/n) = 100 x 70/200 = 35 Fe41 = n1 x (n1/n) = 100 x 50/200 = 25 Fe51 = n1 x (n1/n) = 100 x 30/200 = 15 Frekuensi Observasi dan Frekuensi Teoritis Dari Hasil Nilai 2 sampel SLTA NilaiSampel SLTAsampel1 sampel 2 JumlahSampel Sampel 2FoFeFofeA B C D E10 20 30 20 20(10) (15) (35) (25) (15)10 10 40 20 10(10) (15) (35) (25) (15)0/10=0.0 25/15=1.6 25/35=0.7 25/25=1.0 25/15=1.60/10=0.0 25/15=1.6 25/35=0.7 25/25=1.0 25/15=1.60.0 3.2 1.4 2.0 3.2  Untuk fe21, fe22, fe23, fe24, dan fe25 nilainya sama dengan di atas. Kesimpulan Hasil statistic uji 9,48 berarti ada perbedaan yang signifikan, sehingga hipotesa ditolak. Daerah Penerimaan dan Penolakan Hipotesa Dengan Tarif Nyata 5% ANALISA VARIAN Dipergunakan untuk mengadakan pengujian terhadap lebih dari 2 rata rata sample Metode ini dapat digunakan untuk mengambil kesimpulan apakah sample berasal dari populasi yang memiliki nilai rata rata yang sama. Misalnya : Membandingkan daya tahan 4 macam produksi ban, membandingkan 4 macam metode latihan yang diselenggarakan oleh suatu perusahaan dalam rangka peningkatan karir para karyawan. PERUMUSAN MASALAH Manajer pendidikan dan latihan suatu perusahaan perakitan radio kaset ingin mengadakan evaluasi terhadap 3 metode pendidikan dan latihan bagi karyawan karyawannya yang baru. ada 3 macam metode pendidikan dan latihan : Pendidikan dan latihan terhadap para karyawan yang baru dengan cara mendidik dan melatih secara individual di dalam perusahaan. Mendidik masing masing karyawan baru secara individual dan terpisah dengan bimbingan pelatih. Mendidik dan melatih para karyawan baru dengan metode audio visual, film dengan belajar mandiri. Setelah pendidikan dan latihan dapat diselesaikan, manajer produksi bersama dengan manajer pendidikan dan latihan mengadakan evaluasi terhadap hasilnya. Untuk keperluan penelitian ini diperoleh sampai 5 orang karyawan yang telah mengikuti masing masing metode dan dilakukan pencatatan terhadap hasil produksi setiap hari yang dapat diselesaikan oleh masing masing karyawan tersebut seperti disajikan dalam tabel berikut ini : Produksi Radio Yang Dapat Dihasilkan Setiap Hari Dari 15 Orang Karyawan (Unit) Metode IMetode IIMetode III15 18 19 22 1122 27 18 21 1718 24 16 22 15 EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0  EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0  EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0  PERUMUSAN HIPOTESA Metode analisa varians ini dipergunakan untuk mengetahui apakah rata rata produksi dari 3 sampel karyawan yang telah mengikuti pendidikan dan latihan dengan metode yang berbeda ini mempunyai perbedaan dalam produktivitas ataukah tidak. Dengan perkataan lain dapat dikatakan apakah 3 sampel yang masing masing berupa rata rata sample I,II, dan III berasal dari populasi yang sama. Perumusan Hipotesa nol :  EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0  apabila di dalam pengujian hipotesa ini 3 rata rata sample sama, kita sampai pada kesimpulan bahwa 3 macam metode pendidikan dan latihan ini tidak mempengaruhi produktifitas karyawan. Sebaliknya, apabila ke-3 rata rata sample tersebut menunjukan perbedaan yang nyata atau berarti (significant), maka berarti ketiga macam metode pendidikan dan latihan tersebut mempengaruhi produktifitas karyawan, sehingga perlu adanya peninjauan kembali terhadap ketiga macam metode pendidikan dan latihan tersebut. KONSEP DASAR ANALISA VARIANS Analisa varians berdasarkan pada perbandingan 2 macam nilai penduga terhadap varians populasi ( EMBED Microsoft Equation 3.0 2). 2 nilai penduga varians populasi tersebut adalah : Varians antar sample (Varians Among the Sample Means) Varians antar sample ini selanjutnya dinotasikan dengan Sa2. Dalam contoh di muka variana antar sample adalah varians di antara rata-rata sample 1 = 17; rata rata sample 2 = 21 dan rata rata 3 = 19 Varians dalam sample (Varians within the sample means) Varians dalam sample adalah varians di dalam ketiga sample. Dalam contoh dimuka yang dimaksud dengan varians dalam sample adalah data (15,18,19,22,11),(22,27,18,21,17), dan (18,24,16,22,15). Perbandingan 2 nilai varians tersebut merupakan penduga terhadap varians populasi. Apabila nilai penduga ini sama atau mendekati sama maka hipotesa benar. Apabila kedua nilai perbandingan ini berbeda dengan varians populasi maka hipotesa keliru. Kesimpulan dalam analisa varians adalah sebagai berikut : Tentukan penduga pertama dari varians populasi dari varians antar sample. Tentukan penduga kedua terhadap varians populasi dari varians dalam sample. Bandingkan kedua nilai penduga ini. Jika hasilnya mendekati sama atau hamper sama berarti hipotesanya benar. CARA PERHITUNGAN VARIANS ANTAR SAMPEL Varians antar sample dirumuskan sebagai berikut :  n yang di maksud adalah 3 sample atau 3 kolom perhitungan data menjadi sebagai berikut : PERHITUNGAN VARIANS ANTAR SAMPEL  EMBED Microsoft Equation 3.0  EMBED Microsoft Equation 3.0  EMBED Microsoft Equation 3.0  EMBED Microsoft Equation 3.0 217 21 1919 19 1917-19= -2 21-19= 2 19-19= 0(-2)2 = 4 (2)2 = 4 (0)2 = 0  EMBED Microsoft Equation 3.0 =8  Perumusan varians populasi yang diduga :  EMBED Microsoft Equation 3.0  dimana Sa = standart deviasi antar sample = 4 n = besarnya sample (jumlah karyawan) 5 sehingga  EMBED Microsoft Equation 3.0  = 20 CARA PERHITUNGAN VARIANS DALAM SAMPEL Varians dalam sample dirumuskan sebagai berikut :  Sw2 = varians dalam sample S12+S22+.+Sn2 = Varians sample 1 sampai ke n n = Banyaknya kolom / sample Peerhitungan Varians Dalam Sampel Model 1 Rata rata sample = 17Model II Rata rata sample = 21Model III Rata rata sample = 19X EMBED Microsoft Equation 3.0  EMBED Microsoft Equation 3.0 2X EMBED Microsoft Equation 3.0  EMBED Microsoft Equation 3.0 2X EMBED Microsoft Equation 3.0  EMBED Microsoft Equation 3.0 215 18 19 22 11-2 1 2 5 -64 1 4 25 3622 27 18 21 171 6 -3 0 -41 36 9 0 1618 24 16 22 15-1 5 -3 3 -41 25 9 9 16 EMBED Microsoft Equation 3.0 =17  EMBED Microsoft Equation 3.0    EMBED Microsoft Equation 3.0 =21  EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0    EMBED Microsoft Equation 3.0 =21  EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0      PENGUJIAN STATISTIK F Statistik F yang disingkat F merupakan rasio dari varians antara samples sebagai penduga varians populasi yang pertama dengan varians dalam sample sebagai panduga varians populasi yang kedua. Rumus :  Maka nilai F adalah :  Penafsiran nilai F : Pembilang (varians antar samples) sebagai penduga varians populasi merupakan penduga yang terbaik Penyebut (varians dalam sample) sebagai penduga varians populasi merupakan penduga yang baik juga. Dengan demikian apabila hipotesanya benar maka nilai pembilang dan penyebut akan cenderung sama Jika nilai F semakin mendekati 1 semakin besar kemungkinan Ho dapat diterima. Apabila nilai F besar semakin besar kemungkinan Ho di tolak dan semakin besar kemungkinan Ha diterima. DISTRIBUSI F Distribusi F ditandai dengan 2 macam derajat kebebasan yaitu derajat kebebasan pembilang dan derajat kebebasan penyebut. Bentuk distribusi F sangat ditentukan oleh 2 nilai derajat kebebasan yaitu derajat kebebasam dari pembilang dan penyebut. Bentuk umum dari kurva distribusi F adalah condong ke kanan dan akan cenderung menjadi berbentuk normal atau simetris apabila derajat kebebasan dari pembilang dan penyebut semakin besar.  SHAPE  DERAJAT KEBEBASAN DISTRIBUSI F Derajat kebebasan pembilang : jumlah sample 1 : k 1 Derajat kebebasan penyebut : (jumlah data tiap sample 1) x jumlah sample : (n - 1) x k Dari contoh di muka diketahui n = 5 dan k = 3 Maka : Nilai derajat kebebasan pembilang = 3 1 =2 Nilai derajat kebebasan penyebut = (5 1) x 3 = 4 x 3 = 12 untuk pengujian hipotesa dengan distribusi F dipergunakan tabel F. dalam tabel F, kolom menunjukan derajat kebebasan pembilang baris menunjukan derajat kebebasan penyebut. Contoh : Pada taraf nyata 5% dengan derajat kebebasan pembilang = 2 dan derajat kebebasan penyebut = 12 maka tabel F = 3.89 KESIMPULAN DARI PENGUJIAN HIPOTESA Dalam pengujian hipotesa teradap 3 macam metode pendidikan dan latihan telah diperoleh hasil statistik uji dari distribusi F = 1,25. Hasil ini dibandingkan dengan nilai F=3.89. Karena hasil statistik uji lebih kecil maka Ho diterima. Daftar Penerimaan Dan Penolakan Hipotesa Pada Taraf Nyata 5%     0 1.25 3.89 Karena statistik uji F = 1.25 terletak pada daerah penerimaan maka hipotesa diterima (Ho diterima). Kesimpulan yang dapat diambil adalah bahwa ketiga metode pendidikan dan latihan tersebut tidak menimbulkan perbedaan dalam produktifitas tenaga kerja. ANALISA VARIANS DENGAN 2 KLASIFIKASI (Two Way Anova) Misalnya : Kita ingin mengetahui variasi yang timbul dengan adanya media promosi yang berbeda dari berbagai macam komoditi dagangan. Dua Klasifikasi ini meliputi : Macam media promosi Macam komoditi dagangan Dalam pengamatan ini akan diteliti : apakah ada perbedaan 3 macam media promosi ? Apakah ada pengaruh dalam pengelompokan macam komoditi dagangan ? Hasil Penelitian Terhadap 3 Macam Media Promosi Untuk 3 Macam Komoditi Dagangan Dengan Sampel 180 Macam Komoditi DaganganMacam Media PromosiJumlah (TI)RadioTVSurat KabarA B C24 23 2519 17 2120 14 1763 54 63Jumlah (Tj)725751180 (Tij) Tiga macam komoditi dagangan dipromosikan dengan 3 media promosi yang berbeda yaitu : Media Radio Media Televisi Media surat kabar Dengan menggunakan tarif uji 5% maka ujilah : Apakah efektifitas ketiga media promosi itu sama ? Apakah pengelompokan menjadi 3 macam kelompok komoditi dagangan itu tidak ada pengaruhnya? Dalam uji hipotesa ini ada 2 macam hipotesa, yaitu :  EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0  (hipotesa berdasar baris/macam komoditi)  EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0  (hipotesa berdasar kolom/macam media promosi) Beberapa notasi yang digunakan adalah : SSR : jumlah kuadrat baris SSC : Jumlah kuadrat kolom SSE : Jumlah kuadrat penyimpangan SST : Total dari jumlah kuadrat MSS : Rata rata dari jumlah kuadrat MSSR : Varians berdasar baris MSSC : Varians berdasar kolom MSSE : Varian berdasar penyimpangan Tabel Analisa Varians (Anova) VariansJumlah Kuadrat (SS)Derajat Kebebasan (df)Rata rata jumlah kuadratFBaris (b)SSR(b-1) Kolom (k)SSC(k-1)  Penyiapan (error) SSE(b-1) (k-1)JumlahSST(b-1) (k-1)SSE=SST-SSR-SSCFb = F berdasar baris derajat kebebasan Pembilang = (b-1) Penyebut = (b-1) (k-1) Fk = F berdasar kolom derajat kebebasan Pembilang = (b-1) Penyebut = (b-1) (k-1) Selanjutnya pengunaan Tabel F disesuaikan dengan tarif uji yang di pilih. Berdasar pada contoh data dimuka dapat dihitung sbb:  SST =  = (24)2 + (23)2 + (19)2 + (17)2 + (21)2 + (20)2 + (14)2 + (17)2 3 = 3.706 3.600 = 106  =  = (24)2 + (23)2 + (19)2 + (17)2 + (21)2 + (20)2 + (14)2 + (17)2 =  EMBED Microsoft Equation 3.0  = 3618 3600 = 18 MSSR = 18/2 = 9 SSC =  EMBED Microsoft Equation 3.0  =  EMBED Microsoft Equation 3.0  = 3678 3600 = 78 MSSC =  EMBED Microsoft Equation 3.0  SSE = SST SSR SSC = 106 18 78 = 10 MSSE =  EMBED Microsoft Equation 3.0  Fb =  EMBED Microsoft Equation 3.0  F 0,05 df 2/4 nilai table 6,94 (efek baris)  Fb = Statistik Bisnis agus_lppm@yahoo.co.id  PAGE 1 H - L I = K CONTOH DISTRIBUSI FREKUENSI (L) Grafik Lingkaran (Contoh: Hotel Marada Inn) 25% Di bawah Rata-rata 10% 45% Baik Sekali Kategori Rating Pendapat 5% Buruk 15% Rata-rata Di atas Rata-rata  EMBED Microsoft Excel Worksheet  Hubungan Positif Jika X naik, maka Y juga naik dan jika X turun, maka Y juga turun Hubungan Negatif Jika X naik, maka Y akan turun dan jika X turun, maka Y akan naik Tidak ada hubungan antara X dan YY  EMBED Microsoft Excel Worksheet   EMBED Microsoft Equation 3.0  H - L I = K  EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0  Kemencengan negative Distribusi menceng ke kiri Data cenderung terkonsentrasi pada nilai yang tertinggi Kemencengan nol Distribusi SimetrisKemencengan Positif Distribusi Menceng ke kanan Data cenderung terkonsentrasi pada nilai yang terendah  EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0  Y0 11.9  EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0  Daerah Penerimaan (Acceptance Region) Z = -1,96 Z = -1,96 Daerah Penolakan (Acceptance Region) 2,5% Tarif nyata Daerah Penolakan (Acceptance Region) 2,5% Tarif nyata 0.5% 0.5% Luas daerah penerimaan 99% Luas daerah penerimaan 95% 0.25% 0.25% Luas daerah penerimaan 90% 5% 5%  EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0  Luas daerah penerimaan 90% Daerah penolakan 5% U = 1.000 jam Luas daerah penerimaan 90% Daerah penolakan 5% U = Rp 10.000,-  EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0   EMBED Microsoft Equation 3.0  f 0 Daerah Penerimaan 15,99 Luas sebesar 10%  4Y ( ) ` r 澧澔s^G^2)hEhEB*OJQJ^JmH phsH ,hEhEB*OJPJQJ\mHphsH)hEhEB*OJPJQJmHphsHhEB*OJQJph(hEhEB*OJQJ\mHphsH%hEhEB*OJQJmHphsH,hEhEB*OJQJ\^JmHphsH)hEhEB*OJQJ^JmHphsH$hE6B*OJQJ\]^JphhEB*OJQJ^JphhE5B*\ph ` G | &\&!&!&!&;+&b &\&-&-&-&-&&&$dha$$ & F dha$$ & F dha$$ & F dha$$dha$$ & Fa dha$$ & Fa dha$$ & Fa dha$ $dha$*9*v  : C o x |  ԿqqccqUN?hE5\fHq hE5\hEhE5\mHsHhE\fHq (hEhE\fHmHq sHhEhEmHsHhE hE\hEB*OJQJ^Jph,hEhEB*OJQJ\^JmHphsH)hEhEB*OJQJ^JmHphsH)hEhEB*OJQJ^JmH phsH ,hEhEB*H*OJQJ^JmH phsH    " ( X _ \d 9( !!!!!!!!K"V"_"a"###?#H#### $&'P'*A* +++,ܢŔhE5CJ\aJhEhE5\mHsH(hEhE\fHmHq fsHhE\fHq fhEhE\mHsHhEhEmH sH hEhEmHsHhE hE6]hE6\] hE\6 " W  3&o &\&\&&\&/ &\x&d&/ $ @ dh^`a$$ @  dh^ `a$ $Tdh^Ta$$ TT|dh^T`|a$ $dh^a$$ & Fd dha$$dh^`a$$p`dh^p``a$$ & F dha$ 3\  9MVXZ\^`bdf&. $dh$G$Ifa$ $hdh^ha$$ & F' hdha$$dha$$8dh^8`a$$ @ dh^a$fhk $dh$G$Ifa$kl kd$$If \x H X(D <#T,,,,44 latlqtwz} $dh$G$Ifa$  kd$$If \x H X(D <#T,,,,44 lat $dh$G$Ifa$  kd$$If \x H X(D <#T,,,,44 lat %w !J"##$ & FF kkdh^ka$$ & FF hhdh^ha$$ & FF hhdh^ha$$dha$ $hdh^ha$$ & F hdha$ $dh`a$$dha$#### $#$$%B&N&&&'P'v'X( )*)))*A*$|dh^`|a$$ & F' hhdh^ha$ $hdh^ha$$ & F' hhdh^ha$$dha$A*Q*** + + ++++,1,s,,-6-~---- $dh^a$$ & FN dha$$dha$$dha$ $hdh^ha$$ & F' hhdh^ha$,-6-~-;//111O2222222233 33+3334`56&6666^7708=9d9 :`:g::O;^;r;;;;;%<s<<<<<?aBC{CC?DDDFFYG IhEhE5\mH sH hEhE\mH sH  hE\hEhEmH sH hEhE5\mHsH hE6] hE5\hEhEmH sH hEhEmHsHhE?-Q.;///;0M0&151111111111 $dh$Ifa$$ & FM hdh$G$Ifa$ $dh$G$Ifa$ $hdh^ha$$ & FU hdha$$0dh^`0a$$dh^`a$11111O2v22222333X33$ & Fr hdh$Ifa$$ & FM hhdh$If^ha$$ & FM hhdh$G$If^ha$$ & FM hdh$Ifa$ $dh$Ifa$33333333h\\C$ & F+ hhdh$If^ha$ $dh$Ifa$$ & F+ hhdh$G$If^ha$ $dh$G$Ifa$nkd$$If\k $T44 lal334R4444444w^$ & F hhdh$G$If^ha$nkdf$$If\k $T44 lal $dh$Ifa$ $dh$G$Ifa$ 445_5`5c5u5[MM $dh$G$Ifa$nkd$$If\k $T44 lal $dh$Ifa$$ldh$G$If^la$$ & F hhdh$If^ha$u55555526r66$|dh$If^`|a${dh$If^`{ dh$G$If$ & FB hdh$Ifa$ $dh$Ifa$$ & FB hdh$G$Ifa$666^777708u89}}}nbP$ & FP hp$ dha$ $hdh^ha$$ & FP hdha$ $dha$$dha$nkdd$$If\k $T44 lal 9=9]9 :`::;O;^;r;y;;;;;$ hdh^ha$$ & F 88dh^8a$$ & F dha$$dha$ $ hdha$$ & FF hhdh^ha$$dha$ $ pdha$;;%<s<<<<<&===\>>>>?? $hdh^ha$$ & F. hdha$$ & F? hdha$$dha$ $ 8dha$$ & F 88dh^8a$$ & F dha$?"@@ AAaBBBC{CCC?DDDDEFRFF$ & FP hhdh^ha$$ & F@ hdha$$ & F[ hdha$$dha$$ & F. hdha$$ & F. dh^a$F2G=GYGeGvGwGGGGGGGGGGG $dh$Ifa$Hkd$$If0'&?h44 la $dh$G$Ifa$$a$$dha$GGGGGEHHHI IaYYQ$dha$$dha$Hkd$$If0'&?h44 la $dh$G$Ifa$Hkdr$$If0'&?h44 la I III&I,I/I2I5I8I $dh$Ifa$ $dh$G$Ifa$Hkdt$$If0'&?h44 la I,IDIbIkIIJK LwLLLLLLL M M MM&MAMBMCMGMNNPFPKPMPNPVP;[kd$$IfFT lz!       44 la $dh$G$Ifa$[kd$$IfFT lz!       44 laVP^P`PaPiPsPvP]kd%$$IfFT lz!       44 la $dh$G$Ifa$vPwPPPPPP;[kd;$$IfFT lz!       44 la $dh$G$Ifa$[kd$$IfFT lz!       44 laPPPPPPP[kd$$IfFT lz!       44 la $dh$G$Ifa$PPPPPQ=QPQQQQ}q}q}aY$dha$$ hdh^a$ $dh^a$$ & F dh^a$ $ hdha$$dha$[kdM$$IfFT lz!       44 la QQQ,RTRcR{RRRRRRRRRSzSSSSSS$ & F hdha$ $hdh^ha$$ & FV hdha$$ & F hhdh^ha$$dha$-S0SzSSSSSSSSSS)T*T+T.TTTTTTTTTTUqUUUUUUUUUUUUU.V4V>VRVVVǼqhEhE5\mH sH hEhE>*mH sH hEhEH*mH sH hEhE>*H*mH sH hEhE>*mH sH hEhEmH sH hEhEmHsH hE5\ hEH*hEhEH*mH sH hEhEH*mH sH hEhEmH sH hE hEH*,SSS T~TTTTTTTTUpUqUUUUUUUUV VV $ dha$$dha$$ & F hdha$ $hdh^ha$V4V>VRVVVVVV W5WCWLW\W~WWWWWWW XnXX$ & FV hh^ha$ $ 8dha$ $ dha$$a$$dha$VVVVVVVVVVVVVVCWfWhWiWjWWWWWWWWX蹱覚scUQhEhEhE5\mH sH hEhECJH*aJmH sH hEhE>*mH sH hEhEmH sH hEhECJH*aJmH sH hEhE>*mH sH hEhEmH sH jhEUj hEUVjhEUhEhECJH*aJmHsHhEhE>*mHsHhEhEmHsHhEhEH*mHsHXXXXXXXYY%Y5YEY $$G$Ifa$$a$ EYFYHYJYLYNYSYB77777 $$G$Ifa$kd$$If4ִ UD %@Fn    44 laIf4SYUYZY]Y^YfYhY8kd$$Ifִ UD %@Fn    44 laI $$G$Ifa$hYmYyY{Y}YYY $$G$Ifa$YYYYYYYC88888 $$G$Ifa$kd$$Ifִ UD %@Fn    44 laIYYYYYYY8kd$$Ifִ UD %@Fn    44 laI $$G$Ifa$YYYYYYY $$G$Ifa$YYYYYYYC88888 $$G$Ifa$kd$$Ifִ UD %@Fn    44 laIYYYYYYY8kd$$Ifִ UD %@Fn    44 laI $$G$Ifa$YYYYYYY $$G$Ifa$YYYZZZ ZC88888 $$G$Ifa$kd$$Ifִ UD %@Fn    44 laI Z ZZZZZZ8kd$$Ifִ UD %@Fn    44 laI $$G$Ifa$Z$Z0Z2Z4Z6Z8Z $$G$Ifa$8Z9Z;Z=Z?ZAZFZC88888 $$G$Ifa$kd$$Ifִ UD %@Fn    44 laIFZIZNZPZQZYZ[Z8kd$$Ifִ UD %@Fn    44 laI $$G$Ifa$[Z`ZjZlZnZpZrZ $$G$Ifa$rZsZuZwZyZ{ZZC88888 $$G$Ifa$kd$$Ifִ UD %@Fn    44 laIZZZZZZZ8kd$$Ifִ UD %@Fn    44 laI $$G$Ifa$ZZZZZZZ $$G$Ifa$ZZZZZZZC88888 $$G$Ifa$kd $$Ifִ UD %@Fn    44 laIZZZZZZ83$a$kd!$$Ifִ UD %@Fn    44 laI $$G$Ifa$XZ]]^^^____EaWa`abaIcec e0egeeeeef1f8fFffffffffffffffggfhhhOioijhjSlwllmumvm줚jhEUj)AhEUhEmHnHsHjhEUmHnHsHj(hEUmHnHsHhEhEmHsHhEhEmH sH hE56\] hE\ hE5\hEhECJOJPJQJ^JaJ6ZZZM[[[5\\\?]]]]^^^^__$ & FK h8hdh^ha$ $ 8dha$$ & FX hhdh^ha$$ & FX hdha$$dha$ hdh^h__L`R``EabaaabIcecucdddd e e e$dh^`a$$dha$$ & FZ dh^a$$ & FY dh^a$$ & FK h8hdh^ha$dh eeee0eKegeweeee $dh$G$Ifa$ $dh$G$Ifa$$ & FK h8hdh^ha$$dha$ eeeeeewww $dh$G$Ifa$ $dh$G$Ifa$kkd"$$If\~ ; PmZ4aeeeeeewww $dh$G$Ifa$ $dh$G$Ifa$kkd#$$Ifw\~ ; PmZ4aeeeeeewww $dh$G$Ifa$ $dh$G$Ifa$kkd}$$$Ifw\~ ; PmZ4aeeffffwww $dh$G$Ifa$ $dh$G$Ifa$kkd7%$$Ifw\~ ; PmZ4aff(f*f/f1fwww $dh$G$Ifa$ $dh$G$Ifa$kkd%$$Ifw\~ ; PmZ4a1f2f8f;f@fDfwww $dh$G$Ifa$ $dh$G$Ifa$kkd&$$Ifw\~ ; PmZ4aDfEfFffffffffffg|m$ & F9 dha$$ & F9 dha$$dha$kkde'$$Ifw\~ ; PmZ4a ggggggggghehyhhhhi$ & F6 dha$$ & F6 dha$$ & FD dha$ $dh^a$$8hdh^8`ha$$ & F` dha$$ & F` dha$$dha$ $8dh^8a$iNiOioiihjjjjjk*kZk $dh$G$Ifa$ $8dh^8a$$ & Fb dha$$ & Fb dha$$dha$$ & F6 dha$ Zk\klkpkzk~kkrrrrr $dh$G$Ifa$~kdA$$IfXr$ lSbSX4a)kkkkkkkrrrrr $dh$G$Ifa$~kdB$$IfYr$ lSbSX4a)kkkkkkkrrrrr $dh$G$Ifa$~kdSC$$IfYr$ lSbSX4a)kkkll llrrrrr $dh$G$Ifa$~kd#D$$IfYr$ lSbSX4a)lllll!l&lrrrrr $dh$G$Ifa$~kdD$$IfYr$ lSbSX4a)&l'l1l3l8l;l@lrrrrr $dh$G$Ifa$~kdE$$IfYr$ lSbSX4a)@lAlGlJlOlPlQlrrrrr $dh$G$Ifa$~kdF$$IfYr$ lSbSX4a)QlRlSlwlllmCmumvmmxxiZZZZxx$ & F dha$$ & Ff dha$$dha$~kdcG$$IfYr$ lSbSX4a) vmmmmmn6nnooo7o8oLoNo\o{ooooooooo ppqppppphrxrrrsnssssssttttנ}uujhEUj`hEUhE\mHnHsHjhEU\mHnHsHhEhE6]mHsH hE6]hE6\]jWhEUmHnHsHhEhE\mHsHhEhEmHsHhEj3HhEUmHnHsH hE\ hE5\.mmmmmn6nPnrnnnoo7o9ozooooo pp)p & F dhdh^dh$ & F1 dha$$ & F1 dha$$dha$)pHpqpppNqtqqq rhrxrsnssstttttt$dha$hdh^hdh^ & F) dh & F) dhdh & F dhtttttttt,ttu u*CJaJj}hEEHUjDE hEUVhECJaJj{hEEHUjĆE hEUVhECJH*aJhEhECJ0H*aJ0hECJ0H*OJPJQJaJ0hECJaJjhEUj zhEEHU n}u},~Y~n~~$*7MVc $dh^a$$dha$$^a$$8^8a$$ & F0 88dh^8a$$ & F0 dh^a$$ hhdh^ha$$ & F0 h8dha$+57VcDIo?18L˂͂ !#$%&)?FHPftwo@ABCDFGL !"%5<>F^ºߺ©ºhEhEmH sH hEH*hEhEH*mHsHhECJ$aJ$hECJ$H*aJ$jhEUhEhE\mHsH hE>*hEhEmHsH hE\hECJaJhE>  $dh$G$Ifa$ kd$$If \ x <X  ((((44 la<"%(+.14 $dh$G$Ifa$ 45K $dh^a$kd$$If \ x <X  ((((44 la<Kioހ>HJLNPRTVXZ]^_ehkmpFfށ $dh$G$Ifa$$dha$ $dh^a$psvy|#?L͂ $ & F0 88dh^8a$$ & F0 dh^a$ $8dh^8a$ $dh^a$Ff $dh$G$Ifa$ )?fs˃/ot$ h8dh$G$Ifa$$ h8dh$G$Ifa$$ h88dh^8a$$ h8[8dh^8a$$ h85^5a$„ʄ˄̈́}kkkkkkXk$ h8dh$G$Ifa$$ h8dh$Ifa$ h8dh$G$Ifrkd$$IfT\3 8  44 laT ̈́τ҄Ԅք؄݄ $ h8dh$G$Ifa$$ h8dh$Ifa$ 1Lq~neUUB$ & F0 dh^a$$ dh^a$$^a$$ & F0 ^a$ $ 8dha$tkdU$$IfT.\3 8  44 laT%5^lmņƆц*X͇$ & Fp hhdh^ha$ $hdh`ha$$ & F0 dh^a$$ & F0 h8dha$$ hdh^a$$ h8[8dh^8a$$ h85^5a$^mnņƆц͇ևr}ӈ !"BCDL*HJKLMNS¹زحأح؃أ~ hE5hECJ\aJhEhEH*mHsHhE\mHnHsHhEmHnHsH hE\ hE5\hECJH*aJ hEH*hECJ$aJ$hECJ$H*aJ$hE hE>*hEhE>*mHsHjhEUhEhEmHsH1͇ևL} !#$%&'()*BDE$ & F dha$$ 8dh^a$ $8dh^8a$$ & F0 88dh^8a$ $dh^a$EL*hˊey $ dha$$dha$ $hdh^ha$$ & F^ dh^a$$ & Fp hhdh^ha$ $8dh^8a$$ dh^a$$ & F^ dha$ŋʋ؋vvvvvv$ dh$Ifa$[kd$$IfFT)<j%  .     44 la$ dh$G$Ifa$ $ dha$  "$).38=BGH[kd$$IfFT)<j%  .     44 la$ dh$G$Ifa$$ dh$Ifa$HKLMZz$ hdh$G$Ifa$ $ hdha$$ dh^`a$ $ dha$ SZٍڍۍ܍-./0s&-/_=0;%2g Brٕ諡zhEhE\mH sH hEhE6\]mHsHhEhE\mHsHj hEEHUj hEUVjWhEEHUjȑ hEUVjhEEHUjċE hEUVjhEUhEhE6\] hE\ hE5\0njɌΌЌՌیmZZZZZZ$ hdh$G$Ifa$kdA$$Ifvֈ\ {_44aی܌mZZZZZZ$ hdh$G$Ifa$kd;$$IfYֈ\ {_44a mZZZZZZ$ hdh$G$Ifa$kd!$$Ifֈ\ {_44a#%*-28mZZZZZZ$ hdh$G$Ifa$kd$$IfYֈ\ {_44a89ACHKPVmZZZZZZ$ hdh$G$Ifa$kd$$IfYֈ\ {_44aVWacilqwmZZZZZZ$ hdh$G$Ifa$kdӍ$$IfYֈ\ {_44awx~mZGGGGG$ hdh$G$Ifa$$ hdh$G$Ifa$kd$$IfYֈ\ {_44aݍm``O>$ hdh^a$$ & F2 dha$ $ hdha$kd$$IfYֈ\ {_44aݍ1IUsЎ/{$ & F pdha$$ & F dha$$ & F] pdha$$ & F] dha$$ & F] dha$$ dh^a$$ hdh^a$$ & F dha$/T|7R_~~$ & F< pdha$$ & F< dha$$ & F pdha$$ & F dha$$ & F dha$$ hdh^ha$$ dh^a$$ & F pdha$=bxڑ$%=$ & Fo dha$$ & F pdha$$ & F dha$$ dh^a$$ & F pdha$$ & F dha$$ & F dha$=z%2 2Br{j$ & FA dha$$ & FA dha$$ hdh^a$$ & F/ pdha$$ hdh^a$$ & FT pdha$$ & FT dha$$ & Fo dha$$ & Fo dha$ rٕ !%) $$G$Ifa$ $ dha$$ & FA dha$ٕ6:_c֖ږ*3̘*.SWx|ʙΙM}I~Лԛ"GOgm]؞%'꾷꾷꾥hE6\] hE5\hEhEmHsH hE6]hE'hEB*CJOJPJQJ^JaJph'hEB*CJOJPJQJ^JaJphhECJOJPJQJ^JaJ hE\:)*kd$$IfA  %._         1((((44 laI*.26:>BFJNR $$G$Ifa$ RSkdl$$IfA  %._         1((((44 laISW[_cgkosw{ $$G$Ifa$ {|kd7$$IfA  %._         1((((44 laI| $$G$Ifa$ kd$$IfA  %._         1((((44 laIŖɖ͖ $$G$Ifa$ ͖Ζkd͛$$IfA  %._         1((((44 laIΖҖ֖ږޖ $$G$Ifa$ kd$$IfA  %._         1((((44 laI  !50Wd & FC  & F; p & F;  & F; $ hdh^a$Ff $$G$Ifa$d̘ИԘؘܘ $$G$Ifa$ & FC  kd$$If @ i /X!ccccccccc((((44 laI  $$G$Ifa$ kd$$If @ i /X!ccccccccc((((44 laI"&*.26:>BF $$G$Ifa$ FGkdW$$If @ i /X!ccccccccc((((44 laIGKOSW[_cgko $$G$Ifa$ opkd"$$If @ i /X!ccccccccc((((44 laIptx| $$G$Ifa$ kd$$If @ i /X!ccccccccc((((44 laI™ƙʙΙҙ֙ڙޙFfΥ $$G$Ifa$kdܧ$$If @ i /X!ccccccccc((((44 laIM}Ԛ֚%IMQUY]aeimq $$G$Ifa$ & Fg  & Fg h`h & FE p & F# p & F#  & F# qrkd$$If W K!g%((((44 laIrvz~ $$G$Ifa$ kd$$If W K!g%((((44 laIÛ $$G$Ifa$ ÛěkdK$$If W K!g%((((44 laIěț̛Лԛ؛ܛ $$G$Ifa$ kd$$If W K!g%((((44 laI  $$G$Ifa$ kd$$If W K!g%((((44 laI"&*.26:> $$G$Ifa$ >?kd$$If W K!g%((((44 laI?CGKOSW[_cghijklmʜ12<+ & F  & FH $a$Ff $$G$Ifa$+]מ'_$>nĠN~֡ڡܡ &E & F!  & F!  & Fh  & Fh  & F '_ Ԡ̡СҡԡޡEUg =UWԣգܣޣߣ>?WXYmnorלה׷׷ hE\j7hEUjhEUhEhEmHsHj=hEUhEmHnHsHjhEUmHnHsHjǰhEUjhEUhE6OJQJ] hE6]hEhEhEmH sH 8EiԢ )*W>FGHW & FL  & F  & F  & FW  & FW  & F(  & F( WYZlmopqr & F, \ ^\ & F*  & F>  & F>  & FQ ¤12ɦ )*+,/KMNuv6op󽱽󽑈}scjhEU\mHnHsHjhEEHUj hEUVhEOJQJ\hEOJPJQJ\j%hEEHUjE hEUVhEhE\mHsH hE\ hE5\j~hEEHUj hEUVjhEEHUjH hEUVhEjhEU&12 Ȧɦ -.Jgt6" $ & Fm ha$ $^a$ $ & FR ha$$a$$a$"o}ةک۩$`aƪǪ789;< $ a$$ e^ea$ $ h^ha$ $ ^a$$ a$pwyz|}ة٩`abŶԪŏŪzpe[T hE>*\jQhEEHUj  hEUVjݾhEEHUj  hEUVjhEEHUjL  hEUVhEhEOJQJ\mH sH hEhE\mH sH hEhEOJQJmH sH hEhEmH sH hEjhEUjhEUjhEU\mHnHsHhE\mHnHsH 89:;a& ھڳچ|unchECJ H*\aJ hEH*\ hE>*\jkhEEHUj hEUVhEhE\mH sH hEhE\mH sH jhEEHUj  hEUV hE5hEhEmHsHhEhE\mHsHhEhEOJQJ\jhEUhE\mHnHsH hE\&<=>?@ABCDEFwa $ & F ha$$ a$ $ a$5&EFN$a$$`a$$a$[kd$$IfF ,"       44 la$G$If)ٰܱޱ Hkd$$If0T,   44 la$ h$G$Ifa$$ ha$$h^ha$ $ & F- ha$$a$ #'(-?CDISHkd$$If0T,   44 laHkdO$$If0T,   44 la $ h$Ifa$$ h$G$Ifa$ #-12?IMN[eijw*234 !"(ǿǦӛӿӆj hEUVjhEEHUj hEUVhEhEH*\mH sH hE\mHnHsHjhEUhEhE\mH sH hE hEH*\ hE>*\ hE\hECJ H*\aJ hECJH*\aJ0I[_`ew{|SHkd$$If0T,   44 laHkdQ$$If0T,   44 la $ h$Ifa$$ h$G$Ifa$ *24567@ $ & F- ha$$h^ha$$ ha$HkdS$$If0T,   44 la $ h$Ifa$ijɳγӳسݳ $$Ifa$ $$G$Ifa$Hkd$$If0T 44 la $$Ifa$ $$G$Ifa$(d[[[[[[$h^ha$HkdW$$If0T 44 la $$G$Ifa$Hkdc$$If0T 44 la (/67H&'02$ h$G$Ifa$$ ha$ $ & F- ha$$h^ha$ôĴ./018;=>?JTXYfptuSTrstuwʿ讧讧讧讧讧ʆ|jhEEHUj hEUVhECJH*\aJhECJ H*\aJ hEH*\ hE>*\j.hEEHUj hEUVhEhEhEH*\mH sH hEhE\mH sH  hE\jhEUjhEEHU.238JNOTfjSHkd"$$If0T,   44 la $ h$Ifa$$ h$G$Ifa$Hkd$$If0T,   44 lajkpSHkd$$$If0T,   44 la $ h$Ifa$$ h$G$Ifa$Hkd$$If0T,   44 laͶSJ> $ & F- ha$$h^ha$Hkd&$$If0T,   44 la $ h$Ifa$$ h$G$Ifa$Hkd$$If0T,   44 laͶLSvwη mny~ $$G$Ifa$$a$$h^ha$n5678q 1234689<`aɿᴪܞᓉ~shj> hEUVhEhEmHsHhEhEmH sH jhEEHUj hEUVhEhE\mHsHjWhEEHUj hEUVjhEEHUj hEUVjhEU hE\hEhEhEH*\mH sH hEhE\mH sH %6_kd$$IfTF   (     44 laT $$G$Ifa$_kd!$$IfTF   (     44 laT9HIq {r$h^ha$ & F- hh^h $a$_kd?$$IfTF   (     44 laT $$G$Ifa$ 56`efgntuv $$G$Ifa$$IfMkd$$If40(  44 la f4 $$G$Ifa$$h^ha$źƺǺȺ˺dfgtvλϻ!*+IJKLMNlֳָ핯핯ukjqhEEHUj> hEUVjhEEHUjT> hEUV hEH*jhEEHUj> hEUVhE hE\hE\mHsHjxhEEHUj> hEUVhEhE\mHsHhEhEmHsHjhEUjbhEEHU&;[kd$$IfF( $        44 la ^kd3$$If4F( $        44 la f4 $$G$Ifa$»ǻ̻[kd$$IfF( $        44 la  $$G$Ifa$̻ͻλ()*>5$h^ha$[kd$$IfF( $        44 la  $$G$Ifa$[kd$$IfF( $        44 la *Mpxy CDh jkr| $$G$Ifa$$h^ha$ & F- hh^h$^a$$a$lmnopwy !?@ABDhiѽҽӽԽ׽kʾ˾޴⩞⩉⩴tje hEH*j&hEEHUj> hEUVjhEEHUj> hEUVjhEEHUj> hEUVhEhEmH sH hEhE\mH sH jLhEEHUj> hEUV hE\h$hEjhEUjhEEHUj> hEUV&|}~C8 $$G$Ifa$^kd$$If4FT,      44 laf4 $$G$Ifa$$IfMkd$$If40T,  44 laf4 $$G$Ifa$[kda$$IfFT,      44 la $$G$Ifa$ľƾȾɾ3[kd$$IfFT,      44 la $$G$Ifa$ $$G$Ifa$[kd$$IfFT,      44 laɾʾ"#$GHq~"*Mn & F- hh^h$h^ha$[kdR$$IfFT,      44 la $$G$Ifa$$%CDEFNOmnop~*+IJKLMOPQRnopٹ٪ٟ⪉{p{dVdVhEhEH*\mHsHhEhE\mHsHhrH*\mH sH hEhEH*\mH sH hEhE\mH sH jhEEHUj!P hEUV hE\jghEEHUjț hEUVjhEEHUj P hEUVhE hEH*jhEUj<hEEHUjT> hEUV!" $$G$Ifa$$a$$h^ha$ IORVZ`cde#$AB`ựទ׊ hEH*\jhh/htnEHU%j5˝K htnCJUVaJnH tH jhEEHUjX$P hEUVjhEUh/ h/\ hE\ hEH*hEhEhEH*\mHsHhEhE\mHsH4ysh_h_h_h_ $$Ifa$ $$G$Ifa$$IfkdJ $$If4r]!44 lalf4 MB77 $$G$Ifa$ $$G$Ifa$kd< $$If4֞ ]!8Is"44 lalf4$IfMB $$G$Ifa$kdh $$If֞ ]!8Is"44 lal $$G$Ifa$$*+5MB $$G$Ifa$kdS $$If֞ ]!8Is"44 lal $$G$Ifa$5:?ACIPQRMkd>$$If֞ ]!8Is"44 lal $$G$Ifa$RYZabcd~qh$ 8a$ $ 8h^ha$$8^8a$$h^ha$[kd)$$IfF!    44 lal $$Ifa$ $$G$Ifa$ 9Ad{ $$G$Ifa$$h^ha$$ & F- hh^ha$$ 8a$`abcd|}%&(*NRqtwzƸƸƸұҪұұҪҪҪҪҦҡҜҜҜҜҘצjhEEHUj(P hEUVhwY hwY\ h]n9\hE hEH*\ hS$H*\hEhEH*\mH sH hEhE\mH sH hE\jhEUjhtnhS$EHU%j̝K hS$CJUVaJnH tH 3 #(ysh_h_h_h_ $$Ifa$ $$G$Ifa$$Ifkdv$$If4rD )!D P44 lalf4 ()*+9=AMB77 $$G$Ifa$ $$G$Ifa$kdh$$If4֞D )!D s"44 lalf4$IfADGNUVafMB $$G$Ifa$kd$$If֞D )!D s"44 lal $$G$Ifa$fkmqw}~MB $$G$Ifa$kd$$If֞D )!D s"44 lal $$G$Ifa$Mkdj$$If֞D )!D s"44 lal $$G$Ifa$ smm  $ h^ha$$a$$h^ha$[kdU$$IfF)!)    44 lal $$Ifa$ $$G$Ifa$  WXvwH`abcdefgirs|}󢔢ʅʁh y h"\ h6H* hEH*hEhEH*\mH sH hEhE\mH sH j"hEEHUj*P hEUV hEH*\ hE\hwYjhwYh6EHU%j ΝK h6CJUVaJnH tH hEjhEU2 mnv HOU_di $$G$Ifa$ hh^h h $ hh^ha$$ & F- hh^ha$ijkpuzysh_h_h_h_ $$Ifa$ $$G$Ifa$$Ifkd$$$If4r(>!(N44 lalf4 MB77 $$G$Ifa$ $$G$Ifa$kd~%$$If4֞(` >!(8Is"N44 lalf4$IfMB $$G$Ifa$kd&$$If֞(` >!(8Is"N44 lal $$G$Ifa$MB $$G$Ifa$kd'$$If֞(` >!(8Is"N44 lal $$G$Ifa$ Mkd($$If֞(` >!(8Is"N44 lal $$G$Ifa$ Cfopq||||l$ & F- hh^ha$ h^ hh^h[kdk)$$IfF>!>N    44 lal $$Ifa$ $$G$Ifa$  !?@ABCDbcdefinqIJKijkl4567@A̿}yrrgj hEUV hEH*\hXA-jm1h8h3EHU%jϝK h3CJUVaJnH tH j/hEEHUj-P hEUV hE\hzBoh y j,h y h,XEHU%jΝK h,XCJUVaJnH tH j)hEEHUjL hEUVjhEUhE'AIJmAB^2Z $$G$Ifa$$ `^``a$$ & F- hh^ha$$h^ha$3467Z[\^_ &'0135Y_´´j<<hEEHUj hEUV h@\ h3\hE hEH*\hEhEH*\mHsHhEhE\mHsHhEhEH*\mH sH hEhE\mH sH hE\jhEUj4hEEHU3 nh]T]T $$Ifa$ $$G$Ifa$$Ifkd6$$If4rp)% pY44 lalf4 $$G$Ifa$ $).345$If $$Ifa$ $$G$Ifa$56DHLORSH==== $$G$Ifa$ $$G$Ifa$kd7$$If4֞p )H% p5Y44 lalf4RY`alqvxMB $$G$Ifa$kd8$$If֞p )H% p5Y44 lal $$G$Ifa$x|MB $$G$Ifa$kd9$$If֞p )H% p5Y44 lal $$G$Ifa$Mkd:$$If֞p )H% p5Y44 lal $$G$Ifa$ & 5}$ & F- hh^ha$$h^ha$[kd;$$IfF% Y    44 lal $$G$Ifa$gd@ xy5679:ӸӢzzoejwDhEEHUj hEUVhEhEH*\mHsHhEhE\mHsHhEhEH*\mH sH hEhE\mH sH jAhEEHUj hEUV hEH*\ hE\h@hEjhEUj?h@hxNEHU%jIѝK hxNCJUVaJnH tH $5{ $$G$Ifa$$h^ha$$ `^``a$  )*34=>@B_ghp%&'(*34پپپپ޳ޞސޅj  hEUVhJjQhEEHUj  hEUVjMhEEHUj\  hEUV hk\ h_U\ h#\ hZ\ hEH*\ hE\hEjhEUjFhEEHUj hEUV4"',16;@ysh_h_h_h_ $$Ifa$ $$G$Ifa$$Ifkd*I$$If4rT\ d4!TT|44 lalf4 @ABCQUYMB77 $$G$Ifa$ $$G$Ifa$kdJ$$If4֞T \ d4!TT|44 lalf4$IfY\_hqr}MB $$G$Ifa$kdK$$If֞T \ d4!TT|44 lal $$G$Ifa$MB $$G$Ifa$kdK$$If֞T \ d4!TT|44 lal $$G$Ifa$MkdL$$If֞T \ d4!TT|44 lal $$G$Ifa$)*4Gzzj] $ hh^ha$$ & F- hh^ha$ $h^ha$[kdeM$$IfFd4!dT|    44 lal $$G$Ifa$ $$G$Ifa$gdk !789IxZ$ & F3 ^a$ $ & F3 ha$$a$$a$ h $ ^a$ $ hh^ha$IZ`nqrs䳧䳜uj`jZhEEHUj  hEUVjXhEEHUj hEUV"hEhECJ$H*\aJ$mHsHhEhEmHsHhEhE\mH sH hEhE\mHsH hE5jUh:h8HEHU%jCӝK h8HCJUVaJnH tH  hE\hEjhEUjShEEHU%Z`8almn$h^ha$$a$$^a$$ & F3 ^a$ $ & F3 ha$"Gnw $$G$Ifa$ $$Ifa$ $$G$Ifa$$a$$h^ha$NOmnoptu󺳺믤믏zpe[jihEEHUj hEUVjghEEHUj` hEUVjehEEHUj  hEUVjchEEHUj hEUVhE hEH*\ hE\hEhEH*mHsHj\hEEHUj` hEUVhEhEmHsHjhEUhEhE\mHsH"~sssss $$G$Ifa$kd^$$IfrkV A,@"44 la~sssss $$G$Ifa$kdt_$$IfrkV A,@"44 la ~sssss $$G$Ifa$kd `$$IfrkV A,@"44 la ~sssss $$G$Ifa$kd`$$IfrkV A,@"44 la"%'*,~sssss $$G$Ifa$kd?a$$IfrkV A,@"44 la,-257:<~sssss $$G$Ifa$kda$$IfrkV A,@"44 la<=BEGJL~sssss $$G$Ifa$kdqb$$IfrkV A,@"44 laLMNt~sssss $$G$Ifa$kd c$$IfrkV A,@"44 la$%&'(*+,JKLMNR_bcdxhE>*CJ \aJ jrhEEHUj hEUV hE>*\jphEEHUj` hEUVjnhEEHUj  hEUVjlhEEHUj hEUVjhEUhECJ$H*\aJ$ hE\hE hEH*,R^_~yypppppyyyy$h^ha$$a$kdk$$IfrkV A,@"44 la  34567=Z]^_}~xsh]j hEUVhECJ$H*\aJ$ hEH*jhEEHUj hEUVj|hEEHUjd hEUVjzhEEHUj hEUVhEjhEU hEH*\hEhECJ \aJ mH sH hEhEH*\mH sH hEhE\mH sH  hE\ hEH*\$  $$Ifa$ $$G$Ifa$$a$  %)+~sssss $$G$Ifa$kdt$$IfrkV A,@"44 la+,138<>~sssss $$G$Ifa$kduu$$IfrkV A,@"44 la>?DGLPR~sssss $$G$Ifa$kdv$$IfrkV A,@"44 laRSX[`ch~sssss $$G$Ifa$kdv$$IfrkV A,@"44 lahikmoqs~sssss $$G$Ifa$kd@w$$IfrkV A,@"44 lasty|~sssss $$G$Ifa$kdw$$IfrkV A,@"44 la~sssss $$G$Ifa$kdrx$$IfrkV A,@"44 la~sssss $$G$Ifa$kd y$$IfrkV A,@"44 la~sssss $$G$Ifa$kdy$$IfrkV A,@"44 la;~sssss $$G$Ifa$kd=z$$IfrkV A,@"44 la;<=AZ ~ypyppppppp$h^ha$$a$kd$$IfrkV A,@"44 la ~ )vǽҲtttthEhEmHsHhEhE\mHsHhEhE\mH sH hE5 hEH*\ hEH*j݅hEEHUjd hEUVjƃhEEHUj$ hEUVhE hE>*\hECJ$H*\aJ$ hE\jhEUjhEEHU- )*Iuv ef$a$$^a$$ & F3 ^a$$h^ha$$h^ha$P+H$ _a$ & F3 h_h^h _]j%'23GH_ɽwmɍjhEEHUj(ӕ# hEUVhEhEmH sH "hEhECJ$H*\aJ$mH sH hE\jhEEHUj hEUVhEhEhE\mH sH hEhE\mH sH hEhE\mHsHhEhEmHsHhE\mHnHsHjhEU'H[]ijK!%2G^_$h^ha$ $ _a$$ 8_8^8`a$$ _8^8`a$ $ _a$$ _a$]^_}~ƻƦƑ|rgjڕ# hEUVjhEEHUjhٕ# hEUVjۘhEEHUj(ؕ# hEUVjĖhEEHUj֕# hEUVjhEEHUjՕ# hEUVhE hEH*\ hE\hEhE\mH sH jhEUjhEEHUjhԕ# hEUV& $$G$Ifa$ $$Ifa$ $$G$Ifa$$a$$h^ha$ ~sssss $$G$Ifa$kdŽ$$Ifr "t44 la~sssss $$G$Ifa$kdw$$Ifr "t44 la~sssss $$G$Ifa$kd$$Ifr "t44 la~sssss $$G$Ifa$kdŐ$$Ifr "t44 la ~sssss $$G$Ifa$kdl$$Ifr "t44 la!$).3~sssss $$G$Ifa$kd$$Ifr "t44 la347:?CH~sssss $$G$Ifa$kd$$Ifr "t44 laHILOTX]~sssss $$G$Ifa$kda$$Ifr "t44 la]^(~sssss $$G$Ifa$kd$$Ifr "t44 la !(*,-KLMNPQopqrtuvǽݲݝ흒vj_Uj~hEEHUjE hEUVhEhE\mH sH "hEhECJ$H*\aJ$mH sH jhEEHUjhޕ# hEUVhEhEmH sH jihEEHUj(ݕ# hEUVjşhEEHUjە# hEUVhECJ$H*\aJ$hE hE\ hEH*\jhEUj hEEHU!()*,OPst~ywmm_wYy $ _^a$ $ _a$$a$kd$$Ifr "t44 la  #$&) np󻰻sc_Tjl' hEUVhEhEhEOJ QJ \mHsHhEhE>*\mHsHhEhE\mHsHhEhE5\mH sH jhEEHUj' hEUVhEhEmH sH jhEUhEhECJ$H*aJ$mH sH hEhE>*\mH sH "hEhECJ$H*\aJ$mH sH hEhE\mH sH )<=PW~ H'(p$ & F3 hh^ha$$a$$h^ha$pqQvE*:;IJ $ ^a$$ a$ Qv)*23;JbظأpbbWhEhEmHsHhEhEH*\mHsHhEhE5H*\mHsHhEhE5\mHsHhEhE\mHsHjFhEEHUjl' hEUVjhEEHUj,' hEUVjhEEHUj' hEUVhEhEhE\mH sH  hE\jhEUjhEEHU!JabcrA $$G$Ifa$ $ & FS ha$$a$$h^ha$$a$$ a$bc(*-/HIJw,PQ#hlmnFGWY鸰鰥鰥饰历}鰥v hE>*\hEOJQJ\jQhEUj=* hEUVhEhE\mH sH hE\mHnHsHjhEUhEhE\mH sH hEhEH*\mHsHhEhE\mHsH hEH*\hE hE\ hE5hEhE5mHsH. $$Ifa$ $$G$Ifa$Hkd$$If0T @  44 la #/H\w,P$a$$ ha$ $ & FS ha$$h^ha$Hkd($$If0T @  44 laP $$Ifa$ $$G$Ifa$$a$xmdddddYP $$Ifa$ $$G$Ifa$ $$Ifa$ $$G$Ifa$kd$$IfTr <o44 laT  #)/49?EKQV\bh $$G$Ifa$ $$Ifa$hijklmzodddd $$G$Ifa$ $$G$Ifa$kd$$IfTr <o44 laTzuuuuuuuuuuuu$a$kd>$$IfTr <o44 laT EFYZfvw 12R $ & Fq a$$a$$ ha$ $ hh^ha$ $ & FS ha$Yrs/APRmn-.5789abcYfեե՛՛ňyyňhEhE6\]mHsHhE\mHnHsHjhEUjhEU\ hE>*\jhEEHUj0=* hEUVhEjhEUhE6\] hE\hEhEmHsHhEhEH*\mHsHhEhE\mHsH/R\QRlm, $ & F$ a$$h`ha$ $ & FJ a$$^a$ & F  & Fc  $ & F a$,-:;acefgoz & F  $ & Fe a$ $ & F% a$ $ & F a$$^a$fu   2 3 Q R S T e p ? N   , >   6䜍hEhE6\]mH sH hEhE\mH sH jChEEHUj0=* hEUVhEjhEUhE6\]hEhE>*\mHsH hE\hEhE\mHsHhEhE6\]mHsH7z{>qAaN & F hh^h & F  & F  NtuJKLz2E $ & F& a$$ & F& 88^8a$ & F&  $ & Fi a$ h^h & F8     2 U V r "    0 P    @    & F:  & F 88^8 & F  & F5  ^ & F"    }I6now & F=  & F\ $ & F 88^8a$ & F   & F 88^8 & FI 6ow    6Um*-2357=>@BHIKMwx *.tv| "ǼhE6\]mHsHhE6\]jhEEHUj0=* hEUVhEjhEUhEhE6\]mHsHhEhE\mHsH hE\hEhE\mH sH >6o)*PQRXZ\$ 8a$ & F  & F_   ^$ & F 88^8a$(|lwB.\@  ^ & FO  & FG  "$Z\^`bd+@ .0:<@BDRTVX "$&(68:<24ӼӭhEhE6\]mHsHhEhE>*\mHsHhE\mHsHhEhE\mHsHhE6\]mHsH hE>*\ hE\hE6\]D+9GUcqJg  & F  T & F7  4MSegm       ! " + f  ""!"#"/"0"1"2"3"?"A"N"P"w"x"z"""""# %3%&϶枏~~hEjhE6U\]hEhE6\]mH sH hEhE\mH sH hEhE\mH sH hE6\]mHnHsHhE\mHnHsHjhEUhEhE6\]mHsHhE6\] hE\hEhE\mHsH0  " / 0 2 9 b    !!!!!!/"1"3"4"5"P" dh & F  & F4  h^h ` P"w"""""""""""3##$E$y$$% %3%E%$ & F hh^ha$$a$$^a$ $ & Fs 8a$$a$ dh & Fk dhE% &&A&J&q&&&&&`'''<((( )}))c**/+0+J+$a$ $ & F a$ $ & F a$$ & F hh^ha$$h^ha$&&&&<&=&>&?&J&t&&&0+J+%,I,,-22h3q354=4>4D4F4G4e4f4g4h4i4j44𸭸菡yoeWhEhE>*\mH sH jhEU\j7hEEHUj$G< hEUVhEhEmH sH "hEhECJ$H*\aJ$mH sH hEhE\mH sH hEhEmHsHhEhE\mHsHjhE>*U\jEhEEHUji99 hEUVhEjhEU hE\hECJ$H*\aJ$"J++$,%,I,,-V---.2...00011-22222$h^ha$ $ & F a$$ a$$h^ha$$ 8a$$a$222*3B3_3g3h3q3r33333333 4454=4l4x4y444$h^ha$$ & F 88^8a$$a$$h^ha$4444444 5555,5k5s5|55 66)6:6@6A6L666"7$a$$ & F 88^8a$$q^qa$$h^ha$44444455s5|55A6L66666666666777 7U7^78`8b888й򮣙~ti^jdM< hEUVjhE>*U\j<hEEHUj$L< hEUVhEhECJ$H*aJ$mH sH j(hEEHUjJ< hEUVhEhEmH sH hEhE\mH sH hEhEmHsHhEhE\mHsHhE hE>*\hECJ$H*\aJ$jhEU hE\!"797:7U7^78898`888888)9U9b9c9{9999999h^h$h`ha$ $ <l^la$$a$$h^ha$888888888888)9*9H9I9J9K9N9O9P9R9U9l9u99ǽ퍂xhZNBZBhEhE\mH sH hEhE>*mH sH hEhE>*\mH sH hEhECJ$H*aJ$mH sH jIhEEHUjN< hEUVhEhEmH sH hEhE>*\mHsHhEhE\mHsHjhE>*U\jQhEEHUjU hEUVhEhECJ$H*aJ$mHsHhEhEmHsHjhEUj=hEEHU9999999999999M:N:l:m:n:o:r:s:t:v:y:::::;;;;!;";$;&;);Y;b;쫡wlbwjhEEHUj= hEUVhEhE>*mH sH hEhE>*\mH sH hEhECJ$H*aJ$mH sH jhEEHUjh= hEUVhEhE\mH sH johEEHUj(= hEUVj[hEEHUj= hEUVhEhEmH sH jhEU&9":M:y::::::);;;<;h;z;;;;;;;1<]<j<k<r<<$8^8a$h^h$h^ha$ $ <l^la$b;;;;;;;;;;;;;;;1<2<P<Q<R<S<V<W<X<Z<]<v<<<n=o=p===૟zl`lUj`m99 hEUVhEhE>*mH sH hEhE>*\mH sH hEhECJ$H*aJ$mH sH jhEEHUjh= hEUVhEhE\mHsHhEhEmHsHjhEEHUj(= hEUVjhEEHUj= hEUVhEhEmH sH jhEUhEhE\mH sH !<<<<n=o=/>0>1>2>3>4>5>6>7>8>9>:>;><>=>>>?>@>A>B>U>$a$ dh$a$$h^ha$=====================>>>>/>U>V>a>@4@~@@@.AxAAզՑ|rffafa]afahE hE\hEhE\mHsHj+hEEHUj m hEUVjhEEHUj 0 hEUVjhEEHUj0 hEUVhEhE6\]mHsHjhEEHUjn99 hEUVhEhEmHsHjhEUjhE6U\]jhEEHU$U>V>a>>/?0??@@@!@3@4@>@ $G$If^[kd=$$IfF F $      44 lal $$G$Ifa$$^a$$a$ >@H@S@^@h@s@~@@@@@@@@zu$a$[kd$$IfF F $      44 lal $$Ifa$ $$G$Ifa$ $G$If^ $If^ @@@AA%A-A.A8ABAMAXAbAukkku $If^ $G$If^nkdq$$If\ppp. 44 lal $$G$Ifa$$a$ bAmAxAAAAAAAAAAAAsnkd $$If\ppp. 44 lal $$Ifa$ $$G$Ifa$ $If^ AAAAAAJB\BfBnB$a$nkd$$If\ppp. 44 lal $$G$Ifa$ AJB EMEFF"G#GGGGGGGGGGGGHHHHHHHHHHHIII I!I"I'I(I-I1I2IPIQI¸ꟕynjY2 hEUVjhEEHUj< hEUV hEH*\j-hEEHUj 0 hEUVhEhEH*\mHsHjhEU\jhEEHUjX 0 hEUVhEhEmHsHjhEUhE hE\hEhE\mHsH*nBoBqBsBuB|BBBBBB $$Ifa$ $$G$Ifa$[kdV$$IfF `F      44 lal BBBBgCCE E E#EMEF:FFt $ ^a$$h^ha$ $ & F a$$^a$$a$[kd$$IfF `F      44 lal F/GGGGGGGH8HLHaHjHHHHHHHI1IbIjI}IIJ$a$$h^ha$ $ ^a$QIRISIXIYI^IbIjI}IIJ,L5L6L7LlLMNN=N>N?N@NVNWNuNvNwNxNNNNNNNNN渝渝}s渝h^jhEEHUje99 hEUVjhEEHUj g99 hEUVjhEEHUj`h99 hEUVhEhEhE\mH sH hE\mHnHsHjhEUhEhE\mH sH hEhE\mHsH hE5\ hEH*\ hE\jhEU\jXhEEHU$J{JJ*K[KK,L4L5L7L8L9L:LiLLLLMNNANBNUNVNyN$a$ $ & F a$$h^ha$$^a$ $ & F a$yNzN{N|NNNNNNNNuOOOOOOvPPPP0QQ;RgShS$h^ha$ $ & F a$$^a$$a$NNNNNOOPP5T6T7T8T9TDTHTITgThTiTjTlTmTTTTTTTTTTTTTT··¬݋¬v݋¬ka݋¬j hEEHUja0 hEUVj hEEHUj`99 hEUVhEhE\mHsHj hEEHUj b99 hEUVhEhEmHsHhE\mHnHsHjhEU hE5\ hE>*\ hE\jhEU\jhEEHUjd99 hEUVhE#hS5T7T9T:T;TT?T@TATBTCTDT3U9U^UUV[VV1WkWWWWh^h & F $a$TTTTTTUUUU U U)U*U+U,U9UUVWWXWWWWWWWWXXXXXԉrrrncYT hE\jhhEEHUjܠa0 hEUVhEhEhE>*PJ \mHsH hEPJ \hEhEPJ \mHsHjDhEEHUj0 hEUVjhEEHUja0 hEUVhEhEmHsHjhEUhEhE\mHsHjhEU\jhEEHUj\a0 hEUV WXX4XiX~XXYY Y!Y*YYYYYZZZ)ZDZKZZ$ a$ ^`$a$ $^`a$$^a$^^X4X5XSXTXUXVXiXYYZZZ%Z&Z'Z(Z)ZZ[[ [ [)[*[+[,[K[L[Q[R[p[󵩤뙎vk`VvkjYhEEHUj\a0 hEUVhEhEmH sH hEhE>*\mH sH jhEEHUja0 hEUVhE hEPJ \ hE\hEhE\mH sH hEhE\mHsHjhEU\jhEEHUja0 hEUVhEhEmH sH jhEUhEhE\mH sH ZZE[[[\p\q\\\\\]]]]B_C_L___` `9`$^a$ ^` $^`a$$ a$$ a$p[q[r[s[[[[[[[[[[[[[[[\\ \!\&\'\E\F\G\H\q\\\\\ԾԾԾ~thcSjhEU\mHnHsH hE\hEhE\mHsHj %hEEHUj hEUVj #hEEHUj hEUVj3!hEEHUj0 hEUVhEhEmH sH jhEUhEhE>*\mH sH hEhE\mH sH jhEU\jFhEEHUjp hEUV \\]]]] ] ]*]+],]-]4]5]S]T]U]V]e]f]]]]]]]]]ԶԶxnԶcYԶNj hEUVj+hEEHUj hEUVj)hEEHUj, hEUVhEhECJ\aJmHsHjhECJU\aJj~'hEEHUjl hEUVhEhEmHsHhEhEPJ mHsH hEPJ jhEUj&hEUjhEU\mHnHsHhE\mHnHsH]]]]C_L_`Vab|cdddwfg"iijjjnklmmnoptKuWu0|C|is¾ɳɥ—¥ɇ¾zp_pzp hEhEOJ QJ ^J mH sH hEOJ QJ ^J hE5OJ QJ \^J hEhE>*PJ \mHsHhEhEPJ \mH sH hEhEPJ \mH sH hEhEmHsHhE hEPJ \hEhEPJ \mHsHhEhE5PJ \mHsHjhECJU\aJj-hEEHU%9````VabLbbb|cddhewffffgg"i-i$h^ha$ $ & F a$$h`ha$$ & Fv h8h^ha$$ & Fv hph^ha$$a$$^a$-iiijjjjjk"kOkmknkkmlmmmnnooooo $ ^a$ $ & F a$ $ & F a$$a$$h^ha$ooppqqqqrr$r)r5rNrrsstttu0u$ & Fw 88^8a$$h^ha$ $ & F a$ $hh^h`ha$$^a$$h`ha$0uWuuuuuuuv5w6wDwExPxtxxxxxxxyyyy$a$$ & Fx  t ^ a$ $ & F a$$h^ha$yyE{Y{0|C|||~~~~     $a$$h^ha$$  a$$a$tu01u9ֈ׈ω$ & F hh^ha$$h`ha$$h^ha$ $ & F a$$a$9C׈oDƒǒ*+ÓǓȓ˓klسءءؙءء؇uuǙuuǙǙuǙ#hEhEH*OJ QJ ^J mH sH #hEhEH*OJ QJ ^J mHsHjhEU#hEhE>*OJ QJ ^J mHsH&hEhE5OJ QJ \^J mHsH hEhEOJ QJ ^J mH sH hEhEOJ QJ ^J mHsHhEOJ QJ ^J hE5OJ QJ \^J (ω12ko;Dwx  $ & F a$$ & F  ^a$$a$$h^ha$.kJPܖޗߗ $$G$Ifa$ $ a$$a$Ȕɔ    JKPQߗ()+,FGIJRbcefopLk߸נננs hEhEOJ QJ ^J mHsH!hE>*OJ QJ ^J mHnHsHhE>*OJ QJ ^J hEOJ QJ ^J hE5H*OJ QJ \^J hE5OJ QJ \^J #hEhEH*OJ QJ ^J mH sH jhEU hEhEOJ QJ ^J mH sH hEOJ QJ ^J mHnHsH)"(56{{r $$Ifa$ $$G$Ifa$ $$G$Ifa$nkd0$$If\ ,d! 8 44 lal67<AFQRyyp $$Ifa$ $$G$Ifa$ $$G$Ifa$pkd0$$If\ ,d! 8 44 lalRSX]bopyyp $$Ifa$ $$G$Ifa$ $$G$Ifa$pkdr1$$If\ ,d! 8 44 lalpqrLKLO\ivwqqwqq$If$G$If $$G$Ifa$$a$pkd2$$If\ ,d! 8 44 lal knRSTcvw*ܤϧҧΪ$Eo3sggghEhEH*mH sH hEhE5\mH sH hEhEH*mH sH hEhEOJQJmH sH hEhEmH sH hEhEmH sH hEhE5\mHsHhEhEmHsH hE5\hE hEPJ \hEOJ PJ QJ \^J hEOJ QJ ^J hEH*OJ QJ ^J &ÚĚƚ̚Ӛښxxxx $$G$Ifa$nkd2$$If\s/]  . 44 la$If$G$Ifښۚݚ $$G$Ifa$nkd3$$If\s/]  . 44 la $$G$Ifa$nkd@4$$If\s/]  . 44 la  $$G$Ifa$nkd4$$If\s/]  . 44 la"(. $$G$Ifa$nkd5$$If\s/]  . 44 la./17=C $$G$Ifa$nkdY6$$If\s/]  . 44 laCDFLRX $$G$Ifa$nkd 7$$If\s/]  . 44 laXY[agm $$G$Ifa$nkd7$$If\s/]  . 44 lamnpv| $$G$Ifa$nkdr8$$If\s/]  . 44 la $$G$Ifa$nkd%9$$If\s/]  . 44 la $$G$Ifa$nkd9$$If\s/]  . 44 laě $$G$Ifa$nkd:$$If\s/]  . 44 laěśțΛԛڛ $$G$Ifa$nkd>;$$If\s/]  . 44 laڛۛޛ $$G$Ifa$nkd;$$If\s/]  . 44 la $$G$Ifa$nkd<$$If\s/]  . 44 la  $$G$Ifa$nkdW=$$If\s/]  . 44 la &,2 $$G$Ifa$nkd >$$If\s/]  . 44 la236<BH $$G$Ifa$nkd>$$If\s/]  . 44 laHILRX^ $$G$Ifa$nkdp?$$If\s/]  . 44 la^_bhnt $$G$Ifa$nkd#@$$If\s/]  . 44 latux~ $$G$Ifa$nkd@$$If\s/]  . 44 la $$G$Ifa$nkdA$$If\s/]  . 44 la $$G$Ifa$nkdDJP $$G$Ifa$nkd!G$$If\s/]  . 44 laPQRSTUVWXYZ[\sjjjjjjjj dh$ Xhdh^ha$$h^ha$$a$nkdG$$If\s/]  . 44 la \]^_`abcvw]^r~g $`a$ $ & F a$$a$$a$ dh*qۤܤ@1ҧqzAJΪ$OCD $ & F a$$h^ha$ $ & F a$$a$DEoIR'3԰IsaTŶڶ$h`ha$ $ & F a$$a$$h^ha$$a$  lmIsTڶWYklmnpqtuv4^ܺDFGeӼǦӱhEhEOJQJmH sH hEhEmH sH hEhEmH sH hEhEmHsH hE5\ hE>*hEjHhEUhEmHnHsHjhEUmHnHsHjhEU:ڶVWhijkmnqrstvw & F hh^hw34^~ܺ$ & F hh^ha$$h^ha$ $ & F a$$a$ & F hh^hܺ:;ktBrLq(FBCDUVW$h^ha$$ & F hh^ha$$h^ha$efghkBDEFq CDHIPRSTEzlblZKhEhEOJ QJ mH sH jJhEUhEmHnHsHjhEUmHnHsHhEhEmHsHhEhEOJ QJ mHsHhEOJ QJ hEOJQJhEhEhEH*OJ QJ mH sH jhEUhEhEOJ QJ mH sH hEhEOJQJmH sH jhEOJ QJ Uj IhEEHUjS hEUVW5Ewxyfg  $a$$a$<K}AB`abcƾڮڜڜڍ~th]Sj4OhEEHUjT hEUVjhEOJ QJ UjLhEEHUj@W hEUVhEhEhEOJ QJ mH sH "hEhE6OJ QJ ]mHsHhEhE>*OJ QJ mHsHhEOJ QJ hE>*OJ QJ hEhEOJ QJ hEhEOJ QJ mHsHhEOJ QJ mHnHsHjhEU '(*+,BK!|} $$G$Ifa$$a$$a$ $  a$    $G$If]kd{K$$IfF ! D J     44 lal $$Ifa$ $$G$Ifa$"5d$If$G$If[kd L$$IfF ! D J     44 laldep$If$G$If[kdN$$IfF ! D J     44 lalxEF|'(<=뱧~l~l~[ hEhEOJ QJ ^J mH sH #hEhEH*OJ QJ ^J mHsH hEhEOJ QJ ^J mHsHhE6OJ QJ ]^J hEH*OJ QJ ^J hEOJ QJ ^J hE5OJ QJ \^J hE6OJ QJ \]jQhEEHUjV hEUVhEjhEUhEOJ QJ jhEOJ QJ UEx, $ & F a$ $ dha$$a$$a$[kdZQ$$IfF ! D J     44 lal'(? QYZ[\]_`abcdefij$a$ $ & F a$$a$QXY]^_fhij;v-LMUVk~B ܳijܩܩokhE#hEhE5OJ QJ ^J mHsH#hEhEH*OJ QJ ^J mHsHhEH*OJ QJ ^J hE5OJ QJ ^J hEOJ QJ ^J hEhEOJ QJ ^J mHsHhEOJ QJ ^J mHnHsHjhEU hEhEOJ QJ ^J mH sH #hEhEH*OJ QJ ^J mH sH (;vW-JKk$a$ & F hh^h$ & F ^a$$h^ha$ & F Bppqrst- $$G$Ifa$$a$$a$ & F 00^0-.02468<@DGK $$Ifa$ $$G$Ifa$HkdS$$If0'!  44 la KLSYZ[d___M$ & F 0h0^0a$$a$HkdT$$If0'!  44 la $$G$Ifa$HkdjT$$If0'!  44 la  /0123gwx8fghiŻܱЅzmЅЅЅЅhE>*H*OJ QJ ^J hE>*OJ QJ ^J hEOJ QJ ^J mHnHsHhEH*OJ QJ ^J hEhEOJ QJ ^J mHsHhEOJ QJ ^J jWhEEHUj= hEUVjhEUhEjhEOJ QJ U^J jlUhEEHUjV hEUV&3g 8[\t $$Ifa$ $$G$Ifa$$h^ha$$a$$h^ha$$ & F 0h0^0a$h^hk`WWWW`WWW $$Ifa$ $$G$Ifa$kdEZ$$Ifֈ ,!WZ-n44 lal  !'.4;A $$G$Ifa$ $$Ifa$ABIOUW^fk`````` $$G$Ifa$kd.[$$Ifֈ ,!WZ-n44 lalfgijkk`WW $$Ifa$ $$G$Ifa$kd\$$Ifֈ ,!WZ-n44 lalklmno|$h^ha$$ & F 0h0^0a$$a$7kd\$$If!!44 lalU_\" $$G$Ifa$$a$ $hh^h`ha$ & F $a$$h^ha$Z[ef')@A!"# E234678;/7{|} C²²²²Π²²²²#hEhEH*OJ QJ ^J mHsHhEOJ QJ ^J mHnHsHjhEUhE hEhEOJ QJ ^J mHsHhEH*OJ QJ ^J hEOJ QJ ^J hE5OJ QJ ^J ="'()4@A $$G$Ifa$$If`kd']$$If4F@WZ`    44 laf4 $$Ifa$ABNZ]adgkoxxxx $$Ifa$ $$G$Ifa$skd]$$If4\w@W 44 laf4 op $$G$Ifa$nkd^$$If\w@W44 la!#45678$a$$a$nkdh_$$If\w@W44 la89 $If`kd`$$If4F :@    44 laf4 $$G$Ifa$$a$   {{{{ $$G$Ifa$$Ifskd`$$If4\6   @44 laf4%148=CFIf[R[R[R[R $$Ifa$ $$G$Ifa$kda$$If4ֈ4 6 @44 laf4 INTX\]osy}Wkdb$$Ifֈ4 6 @44 la $$Ifa$ $$G$Ifa$ E`[YYJDh^h & F h^$a$kdc$$Ifֈ4 6 @44 la $$G$Ifa$245689:;F./`vwxyz{}~$h^ha$$h^ha$ & F h^0ijx} $$G$Ifa$$a$$a$}}}}}}}} $$Ifa$ $$G$Ifa$nkdfd$$If\?$44 la  $$G$Ifa$nkd!e$$If\?$44 la BCRW^ $$G$Ifa$$a$nkde$$If\?$44 la ^_jpu $$Ifa$ $$G$Ifa$$If$G$If[kd{f$$IfF z\       44 la 6[kdg$$IfF z\       44 la $$G$Ifa$$G$If[kd g$$IfF z\       44 lag   $h^ha$$h^ha$$ h^`a$$ & F 0h0^0a$$a$$a$   &'46IJc^k}@ҶҲҲҲҡҶҲҲҲҲҶ܆~hEOJ QJ hE5OJ QJ #hEhEH*OJ QJ ^J mHsH hEhEOJ QJ ^J mH sH hE hEhEOJ QJ ^J mHsHhE5OJ QJ ^J hEOJ QJ ^J hEOJ QJ ^J mHnHsHjhEUhEH*OJ QJ ^J -&!-4 $$G$Ifa$$h^ha$$h^ha$ $hh^h`ha$ & F 456@IJ $$G$Ifa$$If`kdNh$$If4FZ$    44 laf4JKMOQSUVY\_behxxxxxxxxx $$Ifa$ $$G$Ifa$skdi$$If4\Z?$44 laf4 hknqtwz}}nkdi$$If\Z?$44 la $$G$Ifa$ $$Ifa$c^TU}ofofofaa$a$$^a$$ & F ^a$$h^ha$$h^ha$nkdj$$If\Z?$44 la } !Lkq}`kd*k$$If4FA `    44 laf4$G$If $$G$Ifa$$a$$a${skdk$$If4\kATT 44 laf4 $$G$Ifa$$If f[RRRR[RR $$Ifa$ $$G$Ifa$kdl$$If4ֈk; A 44 laf4  !+5?IR\fpz $$G$Ifa$ $$Ifa$z~ $$Ifa$ $$G$Ifa$E:1 $$Ifa$ $$G$Ifa$kdm$$Ifִk; gA    44 la?@i$ dh^a$$^a$$^a$$ & F ^a$ $ ^a$$a$7kdn$$IfA44 lakw$%7PQ-K $ & F a$$a$$h^ha$ $ & F a$$a$$ dh^a$-!"#$%&DEFGHIgȼ屧園}rhjxhEEHUjQ hEUVjvhEEHUj] hEUVjthEEHUj= hEUVjprhEEHUj?@AEGefghlmnpqǽ޴ڡެڌެti_ެjdhEEHUjP]m hEUVhEOJ QJ mHnHsHjݨhEEHUj< hEUVjŦhEEHUj4 hEUVhEOJ QJ hEH*OJ QJ jEhEEHUj4V hEUVjhEUhEjhEOJ QJ UjhEEHUj:i- hEUV#2' $$Ifa$ $$G$Ifa$kd$$If [ /ZY@E$$$$44 la $$G$Ifa$ $$Ifa$   $$G$Ifa$ $$Ifa$Ei2*$$If$G$Ifkd$$If [ /ZY@E$$$$44 laijklnop(KM $If`$If$G$If $$Ifa$$%&'()GHIJKLMOPǽүڜާڇ}rhү\hECJOJ QJ aJjhEEHUj6i- hEUVjhEEHUj4=i- hEUVjhEEHUj#V hEUVhEOJ QJ hEOJ QJ mHnHsHjhEEHUjJ hEUVjhEUhEjhEOJ QJ Uj|hEEHUjUm hEUV#MNOQRSVWZ\]s4<>$ a$  F 0 $a$]kd¹$$IfF U  M     44 laPQSTWX\]s4<=>WXY\q  ڛڛ~t~l`QڛQڛhEhEOJ QJ mH sH jhEOJ QJ Uj]hEUhEmHnHsHjhEUmHnHsHhEhEOJ QJ mHsHhEOJ QJ mHnHsHhEhEOJ QJ mH sH hEOJ QJ hE5OJ QJ \hE5CJOJ QJ \aJjhEUhECJOJ QJ aJ"hECJOJ QJ aJmHnHsH>@AWY[\q6KLYL5gu  $ & F a$$ a$ $ & F a$ ;jy09$ a$$ a$      xytu0 O $a$ $ a$u0 {   !G!s!!!!!"g""R###############$$$$$ÿÿðzoejhEEHUj+] hEUVjzhEEHUjd+] hEUVjhEOJ QJ UjhEEHUj$+] hEUVhEhEOJ QJ mH sH hEhEOJ QJ hEhEOJ QJ mHsHhEhEOJ QJ mH sH hEOJ QJ mHnHsHjhEU'O c {   !!G!s!!!!!r`kd$$If4F`a    44 laf4 $$G$Ifa$$a$ $ & F a$$a$ $ & F ha$ !!!!!!!!!!!h__ $$Ifa$kd$$If4rX n BDa44 laf4 $$G$Ifa$$If !!!!!!!!!!!!!jkd$$IfrX nBDa44 la $$G$Ifa$ $$Ifa$ !!!"""""g"s"""snnbbb $ & F a$$a$kdN$$IfrX nBDa44 la $$G$Ifa$ """"Q#R######$=$k$l$$$$$ %0%N%l%%%  $ & F hh^ha$$a$$$9$:$;$<$=$$%%%%%,&-&.&0&1&2&X&Y&Z&s&&&''''''''''''''''''''''''((((((ʻʞʬʕhE>*H*OJ QJ hE>*OJ QJ hEOJ QJ mHnHsHhEhEOJ QJ mHsHhEhEOJ QJ mH sH hEOJ QJ jhEOJ QJ UjGhEEHUj+] hEUVhEjhEU6%%%%%%%%%%&_kd$$IfrOk` A7 44 la $$Ifa$ $$G$Ifa$$ a$ & &&&&&&&"&&&,&.&/&jkd$$IfrOk` A7 44 la $$Ifa$ $$G$Ifa$ /&0&2&3&4&F&G&H&L&X&Z&[&hkdO$$IfrOk` A7 44 la $$G$Ifa$ $$Ifa$ [&\&c&g&s&&&|qqqqq $$G$Ifa$kd$$IfrOk` A7 44 la&&&&&''+'u'''~xhhx[[xxx & F ^ & F ^ kd$$IfrOk` A7 44 la ''''' (((((Y(\(((((((()))C)[)o)  $a$ h^h & F (((%(&(-(.(5(6(=(>(E(F(M(N(U(V(^(_(}(~((((((((((((((( )!)?)@)A)B)))))))))ù㮤㙏zjjhEEHUj$+] hEUVjhEEHUj+] hEUVjhEEHUj+] hEUVjhEEHUjd+] hEUVjhEEHUj$+] hEUVhEjhEUhEH*OJ QJ hEOJ QJ 0o)w)))))))***7*8*9*:*C*H*W*X*Y*y*&7$^ !%&Z]Z$ & F pdh^a$  ^ & F p^ ))))))))******,*-*3*4*5*6*8*9*Y*y*z****ɽx]RhEhEmHsH4hEhE9B*CJ$OJQJ^JaJ$mHphsH)hE5B*CJ$OJQJ\^JaJ$phh5h55\mHnHu hE5\jhE5U\hE56CJ\]aJhE6OJ QJ \]hEOJ QJ mHnHsHhEOJ QJ jhEUjhEEHUjh<] hEUVhEy*z*********************++ +++ +$7$a$7$ X7$^X`******************++ ++ +!+"+C+D+E+F+H+Y+ųx_1hEhEB*CJOJQJ^JaJmHphsHjP hEUVjhEU&hE9B*CJOJQJ^JaJph&hE9B*CJOJQJ^JaJph#hEB*CJ$OJQJ^JaJ$ph#hEB*CJ$OJQJ^JaJ$ph#hEB*CJOJQJ^JaJphhE#hEB*CJOJQJ^JaJph +!+H+Y+l+}++++++++++ ,,,A,e,l,q,,,,,,-6-$7$a$Y+l++++++++,,,,,,,<,=,>,?,A,B,`,a,b,c,,,,,,,,,,꼮Ѯ|q||f||[||jH hEUVj hEUVjE hEUVjhEUhEOJQJ^JhEB*OJQJ^Jph#hEB*CJOJQJ^JaJphhEB*OJQJ^Jph)hEhEB*OJQJ^JmH phsH hE)hEhEB*OJQJ^JmH phsH )hEhEB*OJQJ^JmHphsH",,,,,,,,,,,, ------1-2-3-4-6-7-U-V-W-X-Z-[-y-z-{-|-~---v.x.y..............𬠬jP hEUVj hEUVhEhE\mHsH hE\j hEUVj hEUVjH hEUVj hEUVjȖ hEUVjhEUhEj hEUV46-Z-~---------.#.?.uuuu & F hh$If^h & F hh$G$If^h[kd$$IfF #       44 lal$G$If ?.v.w.x..../,/P/t///////$a$[kd$$IfF #       44 lal & F hh$If^h......///// /'/(/)/*/,/-/K/L/M/N/P/Q/o/p/q/r/t/u/////////////////////0!hECJOJ PJQJ \^J aJj5i- hEUVjt4i- hEUVj43i- hEUVjp=* hEUVj=* hEUVj=* hEUVj=* hEUVjhEUhEj웴' hEUV20 0 0 0 00,0-0.0/01020P0Q0R0S0U0V0t0u0v0w0y0z00000000000000000001111 1/101:1;1E1*2+2I2 hEPJjt hEUVj4 hEUVj hEUVj hEUVjE hEUVj|H hEUVjp?p@pBpCpapbpcpdpfpgppppppppppppppppppppqqqqqq9qϷϬϡϙυzjW2 hEUVj`aV hEUVhECJH*aJhECJaJj hEUVj `V hEUVjR2 hEUVjhEU hEH*hEhEhEH*mHsHhEhECJH*aJmHsHUhEhECJaJmHsH0pBpfpppppppppppppppppq>qbqqqqqqqq$a$9q:q;qq?q]q^q_q`qbqcqqqqqqqqqqqqqqqqqqrrrr'r>r?rArCrDrErcrdrerfrhrirrrrrrrrrrrrj8ջ[ hEUVjӻ[ hEUVjһ[ hEUVjxѻ[ hEUV hEH*hECJaJj8л[ hEUVjgV hEUVjV hEUVjhEUhEjV hEUV8qqqqqqqqqq r r rr r&r'r8r>r?r@rCrDrhrrrrrs$a$rrrrrrrrrrrrrss*s+sDsEsFsdsesfsgsisjsssssssssssssssssssssssssttttttubuuuuuv:vt?tAtBt`tatbtctetftttttttttttttttttttttttuu9u:u;uu?u]u^u_u`ubucuuuuuuuuj,G] hEUVjG] hEUVjG] hEUVjlG] hEUVj(<] hEUVj<] hEUVj<] hEUVjh<] hEUVjhEUhEj(<] hEUV6uuuuuuuuuuuuuuuuuuvvvvvv5v6v7v8v:v;vYvZv[v\v^v_v}v~vvvvvvvvvvvvvvvvjpV] hEUVj,G] hEUVjG] hEUVjG] hEUVjlG] hEUVj,G] hEUVjG] hEUVjG] hEUVjhEUhEjlG] hEUV4:v^vvvvvv$ & F pdh^a$+1h;0/ N!n"n#$%nn`!bjPP4 UhV @vrxyǿ>,Pd` e,#22s(kJTR)Rh2bdP~}?2}ߟ~@ȎBAHqYCS{^pꂂ5|@B0jFPSkY>p*p+:]>t]|=UD:pwO2` Flm [TͰ4ai [0:V΄-F&l u0aj߈![ [lM6d[bǐmm1a!l&l4d 7`k!m&l ؊Vӈa6&&ljkm6P[/6# %21ak;ƀ(l&l1`S-4bK1t [G 3a8ހضݛf{N嚰uhז[ɆڪuK7gqC&l=3 ƚzҐm [ls5&l=eȶ߄ lU0a&l=[ [yl`+(4m r ߘLGH UX7gZτ^4b3O}q&l晰f5Om3a>ՐGS YBud [ wC$l%>m~!Flc Lڙ<'_˼j–4ڀH6g&lM^3ak5̀V؎4y};-0a3z|70_ח3a3~!ʄ{L،߫af>P6&6ׄ&l[~df&l`f^6ɋ8Vӈik3ak<Մ3Lj~݄蓷 ?g^o|}U^X.(|65RPAsI5gS.ψTw;AypGV7T{rJڇU}TU iuQ :|/h }Qo!vnߡ]Q;ve]Įokvݮuv]] D(1qO]-<o'b]mGw%9}ZuDgEwk'#?_ > |^}\'zʀ[Hr;ITK K T\I:\}\Y\p/:LJjW'|o#u]N I]d[ *#ٯy uq׌$ْ$[dv0R ٪I&dkjiR-H|_$>}AdPaW~odovn[]`rkt#n"W+|Itn/Nr&@`01.ӟtw0g2w vݬG?r=y1/GGzΣryНq?u;/ܻ~6u]Rח/3EݐtT<%y:QA3Y;c=9AїFx&7 dtdL>8Gw ,x4swg9їΟ>g w aa/<+e8 ω}2O|%//d!6.H)7KGCdqAeAj_hRߘ\~!W'N~/;c2YiXIK%IZKO%bE-KƲj(oWѲ#˪"@Y֥/y1%}S ,'B9Q< ,Ar :Hv,Jd*絨+?&M6"x]6H+yɶe+IAf~>ԅf$/j$@!bYՒUUYBIjAiPu1]%uawQ(RT.IB"o}{]?JtD7kn/zZDocu}d1j'Zmn%V 1j.$+ASoD{oK$㼣It:0)ɭPq[w0QHp'&~Ϣn [Lx^exW91o5s_a`48H]:M)xf,sϜ[܅_虏{?4s4~72}}'CVO?|_|vo2]\$HOjL$3IU^d'R2ۺ%Q\BDq $pE y()K[qZ ed(/+nuQId"${1"Ԛ-wuQߗg0|Cd(b(tDt GPtF@t@_|܇ꂿlߖ_]#ý]ꄫFP8>ܬ9%Ug) SYsNmP4d݄f'R׆Kx ࿟9}׏U*YOc&糩KBӿ[+`Jd*DJ@+[ѻ݋ѿs3_37 |{׏r.a`S 8z;;8RuDE{#TkjDjD*& ُ u 'ךv$ .w#$S #Q TΧQ7Y͡>< [ /aR-c2/CR,A [΅蝏9蟅4w /;T2HrD{Q1W1 UYqϨH7GpT5@UuCteWA)]-[YGu7Rwt:ލ n#6InNvΠú?9BpG7GIo̜)Kgn:1=5 }ЙG=1?C5=/ܻW >Fźߪ܃*ILRk| *Nl$y$ _#r`*q!UT,n(]D k( ʃ_ESZ.nSkhn!!V$ۆd Ovr 8}Y'9ycn>БsEYtfGs_߾od  fy mQSmj]yqޗk5JejNzyR=+n[uWZO)^yU3zwUρ%`9{u< oaVmc6oCVlAקیM݀_w?Z\%] 2*$?VF¤1ާw!ozT~Ig9/p`%^=ƻIxu*LxCRzWF?Eԭ-ަ-~w82Yg?lrϣAvj繖}ɕvmslvϳo+_Ꞵ#=ˮ^<^ͼ:>ֻm}B&XG{{:{GWϲ wZe|$WwvWFKjݏ!=~.|;p~gw\ !0; 9(κF!v)V t5u:$:$xGtp>cS7Q.kySW"oIХWtq÷z>?~$WrCp ,loxğg‹v }.l +5?DU_MŚ>C⇌|pب>?vn͠% ,VG u1מN빢忁|;ǎoM%A榛af:ï6 {5c1a/aϵo<-yV,ˀۜ)']u! sf`g,2^$Kd\W/oQ/>{Cy="+ʠ<8kF )[;dllX^g/n{ȲIx39̛_J9eqPIqDĤTɐt{Zf)=IYRy~o~un#Jxv%{˜}R$Wk~ kSWguvVL:esY'$`)8Oݳ?Mt3 dx'sҘnd8/Ls'AozB$Vm~iW;zYt˝^E8 P0 NcSFLf?-y0g^dKsA39ԟ 9/ދ0' 7CYbP׋nu?v𵁷iMо½?u&i9qDܭ_cҫ=J/sH^tϡt[G&l1`Kۧ&lu lӌ&kVo! 7e-΄N5!u7mˀPCoM3 [O ٚ5Ԑ} &ml [1lGLZ5LL- [ I[ha&lL6` [jy{jn?C&lFWHIכy6{ﭙ}go36{df# -2ak:m [l &l>6`g)ۀ e7a{sM 2dclL~~mV!# ?/|agr2M6`_eӀL [-s;hV[6Θ0ԟ4Մg߼is}n6gL،T3a3~VԄ9{&lϸ>2a3~6ɄB6FlTw?=gf, s0_Z=5b3~ [ 4a+i3&l5a+n}V 7o`8v=_{T|W5Pge[~ ?T^ Dq빯俆>wui~w۝amwgYk;]`Ÿ+ʍָ+nʍ@,uG?I_2)_A*zнn%dp p KÒ-v,'쌕.줕!쨕)쐕9l5l'm_y$uK_D3Y΀::Л˟|F~'zcݱ$G 6wɝT1Ljҝkη1H&]Vhlf? }|g=/\@/ d8~a}+ߠBAKI:aq J_"S?Yπg|tơ71?MX@C3| mz5ܿxu7w}Y/-+wݦqzCOpw>==GG=M p07T"#\GFeIƺd]&dGtWn~E -(˹kfbNnscG8q ?G<}ލ%frm Zr"rr]sݵLr-\'1znңPaݣ ~=dpMtw~{+7#] ]%@`ݖ2u)t*0p+I^d1ٳ:#A Іu{;sލ^ԿO@3tF7 ϬL :/9n?JCAV{U~zI$V%=SkZƬ_UO9)^qtY{?aG^GA}Zwgt[}Nt3dPo:ZKu +Z) K]]DPƺ4/ۺ(]tt}t%u'n DTx7YFgz__c~fkfs:~{'c yF %  ?]aox&yT7u\G5]M_U]EЕpp*puAFD*:T%q5ԅL9iT1f&[ɖt=@_C,<d3 NG:>g*&o">'w,G$9>!Pr|ٗ=?gxWS2xYyE / )Bi%RP$ <*RY$.UnyBAQPf<B}5jOG~_;*@mv `j9DLUK{g,b2WQMz6ҿXûEoQp g}K_&q w u+F+qW)L帋7`O|"uMߧg(| D??$$IjWFiʑp0aj]d0Lge=ŜGPEѿ mw ЉCgt}0849@%w I2 w vw.Lc=qS7A }NOz]?]xaZVuNtڢ.^QQzZZOH}V-Չ*B_TKUp :H/Ֆ^L:^(^stnEq)StA}Xi:ίQw 'udіdZ´-^K;~SR\W-gʒ*Xٯ~#-\#W ș@Oۻ~^vgE0ɟ:I[b,Sw>XR2مLv>%p f? ~m&2L7^u &?\zSϰyu)_&w &$%Um*%2't<|= gS7- $9g/v/ɻ ]woMTݝhx螐E|SyƆc=On&sGxN$z].w@\Be"Lq~ qdfO8$@r;$|ItIa&3|Fp ?>+}oO[Z4C)Mğa?=aOa# ?#`!)@{ 2eX hV @vx tTU+Ssέ[DdA@A2 "a 2(tH1@ZP0acРI@ ﻠ4k;z)ڔ!tf4u $' 8 ,zG]/\Ͽ^Q5!\ysHqqSuS&vT^<&z v ؝oaߑV-Z+ ڣVj֠VM?j Ѡ=Asnuhu;jjkCYNdMZ-Z7MhZ:E:ƽ5iОIۢCkI;CkI;C{f&֠=;XVLbjZa4F:5iѢ5ԡzIfACk=Re/k6MvMAEtXMZqС{ZW5iuh^Ӡ9A2QS[eZɚڞҡuIC1MC9]6[As[zI;C들4DҠ= ۚN#th5hM֡A{Z~ik.Ȃp@ouhcth=ghМ׬9:kjP=AMm&gZI45K4СuVO>^Z!NG^[MZ-V|^XCk,T:F_EAs>lס|2r:/jv\SiM<M;:4CдCiM; :4CnktSݭC'wy:4}VA}Ъit~8 ӡ|^S[/^yOCZvд~V{gڍnǺ=]> q~WN!'߮A+;A Iw+uWDddߑS~ ku|J<^ ,C&\6lpCG |qdo׿skjE?t yV(s]w5QVVsC3X}K#"T]N ^}:daƺ y_ܪ{=WxyW5oyq(u@}#ߪ]bVdb+6b: ֨uTlJ刕HSćX.\iʖ+Ճr*"Uq*%רrܠ*M1VU*T1agɻ@~.uy 4`tJaRtxEH96O`3G"y)3Gy盯ٷ.whZ &InvN*)eYuH,Ea*Ma]\Eiq÷`ޅb]&],{:}]*L#x߻V2%b'b0;NB98]{~}/."s}?AiQpecRE%Nb כYZ>%#VPRx)p/{0~ۻ?Å_ajb",暅,J2Dz,dhVQPo"W͆<6%Zފvu$+u= (@!JajNz=_y[A.w/ s~;9B>F.|/ko[-6 88WLf)ΓQ1,JWP8cP<ڬbDIތkM~;©;O$7Jˉ\דeP NxfCG}߇كLBNnCw7c#~k >J.'w{gx o KD-Y؏*4lʪq^ S%TTb:eT&WYY* CR[ Y_!єhuk۳߉nGPחp{0/'~#;BfrylH4e9a!u O?E7臞ꍾt@oWtwB|O)>>w{gXDCbhdƈfhbAYx+ZD`v.I6;H3\ "#e=x&@ ߄6pŸG[H߅9D؟KQL}*eM>跊*tBJto9:7_YKtNŷ`1:8kHٛN=DsfCa>Vч"^ ^d}$ɋ#?IO:DoŸI71xb"SY~yȟC|߅^2y~K黔K>zRѕdt.B螏9$|T|NxwϰW=XbK1̳Y |-<[E?v-yΞ :xrD{/yWY=n٣d7W<{(Oq9+|SFc=$"Dg?w_H"[ F4:г]o):SћE_w3_3N"{zֈ0gLr-\/z>tfRD;NƓ)Z4 -=GlgOUd;O H˫'#<ʾL'S>dL-#⹞4ɛI,R?Bx~2}/)OA$[΅蝏蟅I4Mg<~ۻ?5s yX'!yDecjAvȓ+yZ})ϫ\^Q\'Ci^$eIsY(+_WEeMsmu,Y<$2qTxe> U0Ve\T|D\b*.B꼲iQ'T9*DWu3v]ܫYr$6y@ei<P?Zd?eK*]橏dt.}Dz|\d2ٿ3ٍI>ffj6KdkOIϲ~\3U%>9Vd[GL*̧La2i7DK$=LRP?`2LRgy?w{;&w=]~jwW++uSܥev7wQg݅Mb'יg yGϦ'O9 _FK˥ew9u[B^{S׏(8w(y~4:^Dpt E (tCo|O|->ߎokvg+o۳ݥTҞ~ۋRmز?u{b3[Y' uGΏr }N,}Ϻ3<6%ފ䅓ߙG 3~;1=Qꏾ~twGg|-Z9>!w{gx ?-QfW \ϫu^~.tuYRJy!?slz(u)˫ZtU]}j5 ^WTI5Ri]5UߪfjzF \~] ?<UY0^(>ú~ydyY;:|f{giWM;&yDj:|*/uN.UT&e2MVBDTUZ-e04&J=tkժZt6zLڢT;S*O(w3JE8^OYWBEXϗЗ\^D?SW6 ~wϰ~V9AtˎV֪([Ye 1UM6BeC|ʪ+YO'ƲLֶD{އ &u7nk !\Ghȏn"SL7n"7D$Τ:7;8W 9/ػU\v"Y%p\d3lL֟Ne&UU5|UgD"$D8/{ n Qݘ\/#e?cGx8&  }/ O@TLAdMDgE"Gs=i'D,P?Bx] ?>KBc zѵ}s!z{g# ?I8|; n_2QvǾl5<*lԼY6CiS7KDe5X~}ߔgo h]NO;vQvg&E 'F\DZ$ȟAݛԿg69p߁?> 跀  3]o:g-tH$|/oۻc/Q {=ގ3د F=gO3vۉƷ[./N{>H!+XOg5yH&3l.Cg\%} ÷0}{ /(e4|FY&oQѷި[mٗn<[aT-#RE\g/E^"ӨB8‹;h1{_g0y=8@}v,ˤ^1vد&61l/q1rWNjQ9/m+}o}we &h8ð}}_>73J0GdiJ&(Kejf 7ר{pb?>7C wOO:9?}?}?}s񟾹NOOOo'Gooo#777vr~;9?}?}?}s񟾹NOOOo'Gonw A2g`!?).au :h>xS]+a>yg̬J5$ qFS>XjDYn^+?Bܡ$N$[)c [>t99yߗ@[23CB|y&~,"hb^VMd3|ļmf Rc~N-Or@g'SuٻK$s/}]lŢ2f+g⫬.!:9{)SKEۨ=ي!Rjxi+*'|pJ> }wo+a3189щ7fg̑kNɋ ]}EJ{RwԫF^`1gztlc*Ib%j!q^/~7GT#e3\'NC^P{VfCb(+ p z<=|,J 8>+DKS^e‚̿Ĩ AW!|,1M o853zzo!>1M O2 ~q%4sKw v 0y{ #RpeqIj.= @ ]` c!t?2z+`!74ۅ 5&B %B(]YxR=KP=TmZDC&`Q?P!B 1[f' tq'(.nE>B >p͹nE@l`ad9GL!4M5ZVʜ[JTREFE]xU/e2v:#/@3ŦCI_PSq)&a[-aj9RGK7Q>'Ϩxǁ-?r{AWу w3sƇ ۣ%K6bz/=gt]8ϛ0ZiA ݛ6>b䳩oٶlQ0^LNļҎÁt!;q*&gVi'`!uׂf(Vf \f-Sxcdd``c 2 ĜL0##0KQ* Wy A?dv@=P5< %!@5 @_L ĺE13X@wfTIL '0`bM-VK-WMcرsA V0Z@,-b#(YNd040Hb"ܤeb\/<a"&s@MeY[t{It9&==N *1p{M@\.p\v0o8v+KRsA2u(2t5\x,Āgf~ kl`!JgqWtAt U$mOSzxR=KA-DN QP p`B 2Ώ!N 4"El셔6"vJ1๳{"hY A@bi!cb@+l2z8*I0>y&VY b _?q^@o :*e&'p_%4ѝFُd0G0[1ܚ]p۩=0Zal-=u )}GwvW *12[tBzT0,xՈ`IFC#FCyc JCRQbEH۩@Qb]\(R ?zQTx?&䜫{#Qm33B88Y:a>ȼ6`CуŞ|ˀa5f2Ĺ\Ru=h/p,\ ]N{R 6@="4F (" t p$mJzux홽OAƟ>rL\1!\%H RhA"'k*b?@cU$Yв>*qc<73}O0pkw7@~!dqoqjWM[9nq늵神-i+=lƕ2c1Qm[cMX_ /bW\/86^9hML0Rxb,loZOo*&5 0u _5|rYfq(Y<;<<ÃUolKi|-ޭh$grXqC.9\)[Lһxg+^ZNy%ߕ4ˁrxi9| l]e4A)V?˥N3!s}[߀Ol ZARH_͜Fg &4$c{13>/_i仩@@=|j0~BUn \# 08 JxKhag۔j|PMjEԴV|P\C#xZA ރxE\\}I)'$[A!޷8N[kFz2#=HO)fl M뒷^1sBW0v*puB؇OYl=O{B&ԦYN9v-ɿm`j_'L&ҍɅriF[Yk ܴGu벶 p]%w1nsc2k+VY pJ8q=Nm\_ɵ!n=f[*p~0AC<S0AFi%7'ڂuܼX;'pKJ-ڊ-+9<$*R~{ \O͕ 뫹R05<Y:7TyX:tnmĺqFqwM|$-MlHڂu\|$-sڊ-+}5kbS~3Ė^y㳶!p}%7!/IKyr] k\3Po9'!~NUSM+{ڂu\[ȟknI픗ܲk U.ܪ+cm]zJ䳶!p}%Wzo#-ckbKsU:7MNAj&Z[ক\[ຬ-\Wɝ<E}$pML')3"MlW \ӝ>Guob+}%mCJn$N+5m|@=sV@P \# 0poxkfGCKm!)e#$Uڃ: uSAJ:hhM6.a?`]v:`mvKo Xk:K$oJՏ :$?aܴX\z xX|^R5p\lg+Z+zu gD-ia=cF/pT-QF SR^mnyW|{}a>A~Ǩ9j~.:,p> \:1csj\. Jz`ex_z92)#3'i?Ω#ǿܢ~߹ilEh>~q{yxlvyxp|iJr}DnwG31>W=8=ǔGu:!̈́;@A,y%7>-T5d`ɒCFm\\h1Wf|A2C2"oX?&2J֨WX-_W_5}_=k;z Fs==EeѨ3cWF5m W.F]eш?4o(sFc##e\ȯ)so&eh2k25>`+0k[{OF#2h7eF#bP_e1~l?R uOEeѰ_5Mw'ur]4a4 !Vy^<2Z}2ڌeW 뼟h*/f e$KF |\A0 !:-scsF.!㇚>> F~gZk40y?1չFf|٧?T&4 Wk4rF=m}2ڌdt?(Ɉ?Wd?I}Fsm66h،/{.Mw'uria4[{GNGF=m7*sF}m.QHFa~LF uO 1h،/񾳩5Mw|u//>^:~d۸|۔CMQǨ=KT`!bpWSAp spxS/CQ>V^+ILHC) A!VDURIu3K$&6C `!Jnr^w;L ZWInF:CrGf=جk*/Hr$*Άd \٩!z4'ti+>ݨct2keT-Cw^sk6?J]pz9gv1>eWx."bLVBa^s0K$Lb-H%lŸ7ܑҌk,Ќkl3Y>K23ӥB~`+b>EL=~=dᤋg*||cm}_Ծ}X>oPϽ`ª=77Ϸv yYa9ik.(0$:uL v&YDG;l&?GvGC.+`!{t1f /f2-kxcdd``a 2 ĜL0##0KQ* WY_RcgbR v>@=P5< %!@5 @_L ĺEJ8@,a KL *'] ZZǰc@`Z$b&#.#&^#2!nI)p~2?Q  o~*D.d ɅL`9dQ> \ b/ܤ"\p ^&v`sa3cm%L>4N.- `pJadbR ,.Ie(ԡRY= Ht`!{BUf yf@3-hxcdd``f 2 ĜL0##0KQ* WفORcgbR vx| 3zjx|K2B* Rj8 :@u!f010qpX@87ȝATN`gbM-VK-WMcرsA V0ZJ$-b&#.#z fO.Qfpo1r"6p~_`oj^FH.a ;0.L {+ssp;|.{`W;f)6_sAc `EN'LLJ% {:@ b> 1tq@`!ltT4$ NL xcdd``Vg 2 ĜL0##0KQ* WKRcgbR 6.@P5< %!@5 @_L ĺEXA,a kȝATNA $37X/\!(?71aǒXkyXZ7LF]F\kX@:*!: ~E%|v=?XYy|τ1Mf!  {+ssrŸ</LP{3uytsŸ6?oED, $޽uL #tl)-`B702BXGR:C_Mxz 7 {1g1S272 ~q%4qs'; =Ĥ\Y\ C D\x,ĀGf~`!rr&B q%B h_xuRJA}3 QVH'hgD8Q@.+ ?? ] , } V H}Nň8"i*e{-]472iDOn$.6/laܫG>1'%@V{ϩM1J^bn[qy3NZt$*g6]jxj=KxK߭-wl}Qrҭ=֫NN0DO>{[uaaA \p}T}9tm9f9`5٣<[ M?@YB:fpjD%i`!Sf \f4 Zxcdd``b 2 ĜL0##0KQ* W A?d 3zjx|K2B* Rj8 :@u!f0cJg,~TɍL '0`bM-VK-WMcرsA V0ZT,b#(XNd040Hb"ܤ}1M[ 0 @9&װb?=$bԞ(f p{L@\tl&?yB`{˸sp3@``S #RpeqIj.\E.q=p}_`!(s4" ;|xS=KAsFr(DDN Q$ĄBjQ$?@1BHcmeae`e-"ZZYKAPٽ=IF;yq{!>B=B<$u7#^l)GkјdBxbC' +bZ6J;A[X%ⴌ'N=nQ0ԫ'.icg]oZf~7fZ_yKy:?@?].jj+]h>79s/v|SQWIiaY_-Ʃ9K3!\!ͦUk:4x;MxG:<:57fŬ@/Nu_tp`_' [޻ۗkUۆDWoABV/u@dLL`C g6d4`!Md0%"f $f@xR/Q7[ݖ%"8nWi?ֽ%+$]մݛD"Ow ~p||3ofvLF.f1T Aʐx]XCz`2~PYO4 rPnlm@yQ*0 'P?Ci"}sp>ʷfy>pSV<".YtzjvSUWYK}5ٛ;M%|6ټ&/ yORijqsJmEy4U|'**X:WfbTb*xR*B~x>zȧ.xjp6h4ZS˷㽼,UϸKdۗ@P;ФjMޓ!ޜ {-ؕxq5" {Bn-܁&_U~`!REQ p(0, xMhA~4ijl("[k/W{S=bմB 1T *A Ѷ XJ)H$Rq>6؂ 7og 'FΆ+Fȱ.ځ_Y3fV Pd<ͬq6n46'{weN'2,߱$kQaq+¬%KbZH_L;TSU|!#7FF"|8S2Z]D*֑Hǎ &{c6bѾYgj|{*Be{0Wp},߉2>ʑp>|PXԖi(jޓ2k[gQH:~.r7 m lnAV>hm䍕;;2Ndِ"p,f~gr>`!4'%(#B 4%B @]txuR=KA=MrN U "gBhp3u%7El,S/XFs.hޛ}vvvl ȀX<!B) Cr8sɁ.E-[L"B i;pyOjM vˍJ)y.M$U!c.HkiQkϸBi-rٰEW'r97.fEo|ҟ ]:5B/m^h:=ct3xVl`m9y/R\Bs"co8tDbVOvڼytt^uv#_t/>Ox_Ҿl[wLrJCLkh] b eA߂;0Y@u`!-FP"' k#@Plxcdd``vf 2 ĜL0##0KQ* Wt A?dm^RnĒʂT/&`b]F"LmX@,a +L *'] ZZǰc@`ܘ?b&#.#VoNJw.Ηl ~ = 6{+ss|&_?ݥ2 drCn>~.72Beb1']1.\*#6 `p:`dbR ,.IehԡRXtW`!ke }B6e }p`\xSK@~6-Z "AtPPVX0VlvsvAp!nX\ICA\*]vw|/wyaЮ?`hEc !c 1 @)6%ڼ$:iƢ0!cS}nNwDҝHu[MdǍuܙCwp>u//YV{)FhJ- 7ϫv’9byjv 1b @֒.G縰K3F`_$qh"M`!`oE3W4e ,}`\xS;KA.cL!bq i/IĀgtV?VZYXX؉H" 6=wvB|A@yf|^/G}yn_CGMG ;\ 8G'|QK9^L R{scxO5@eR;iGB]]wL#sYЗ̢2p~ZC7ފ3ɍiɀ&45J.E< +G`" 騻sDM^HDb]w>D 9@#g8j:-<vWWk/TVlߨė=^fMeViZwpNԵ|4R]k%+H%kV"IT<*pÚ|N;}ZwXभyw_C\#^q v!^C_+lӂi{"ۧ/^8`!)}@3 n xcdd``6gb``aaV d,FYzP1n:&|B@?b n@0&dT20,`,@1[ɝf `䁈m`N先b3@| 9LBTNyA 27)?B ;|.? _ Adш˟(3HJ?=2BvT+N➆sTn0o@FBia DAd++& P{LȃTΊbfEV?q7 's"oaJn%01"!PO?+c<0{0݁+%_#=^Rl|`FbI 8^4#at͙\ b;+KRs@0u(2t5\x,Āgf~X `! VbYEoU%(w Z߷wx;H3Ag.199c /BHvvZψ1]j+[BBPBP~ >Pٹp4zw0Ҩ~ E/B!H8:ʈf7Wa\*jǠ*[Wg*[Sxʾ#+SwW EM8g\JXLDen2?0vⰷT9[}#=4+gd6]L f|nb=rtLS ügGlO_g)g>+шr__jr__nۆMm ĶaX标R’Pu*dh7qD`!P46E'C ߷ xcdd``~ @c112BYL%bpu0pC˸!bl0(o0A*0DFz&br<K>bE^@dшy?HE%@|S(_- ׄ{Aih 벃5hL)7#1 4e8ATqLԀ!Xb 3& Ʃ0SO^1<~3|747L {+ss> sPg@aQ/[sXʃ} 0"1Bԣ"60dM\F] `pbdbR ,.Iex2C c!t?3UR`!1D?&cQV h`Oxcdd``b 2 ĜL0##0KQ* W (d3H1)fYk@xuJAƿr8- EDHR&I/ ץl-m,y%(๳{'Fpa۹o~3G(%eșQ\1Q45j\WzP2O^\E@Y`[!c,{[4 Q|@{ /e޺vXi3"V \$d<[3}/Eډm`Z9wm6sl;Cfl'yRՒs 4*NSf_]b/q-:fd趗s{2WkIp ]S 㱏2ߥqR3`!M+eS3" >;X^X@Sxcdd``~ @c112BYL%bpu @c112BYL%bpu @c112BYL%bpu`!|`1Saa &W_z &(+|xR=KA|]N=i!Z"IHႂ t֩{,,SVv JP1^`{{a0.8`hEN`1A 6[:;&̥ڈ. T }n9SrAyx\:hBH3{؊Zʦ{~HUNjnkW=ls6}s Z}|EȘڶ-P ;muu=h3#` Λ56C+*q4:,gtuǢ>~Ņ0d!LేPN}T1G0қd&Z,dU4_*j&s2r Q<6k?% \)C|**{2#MN)"Ngv$;HU -=U $=:x?Xh nWݴJq[vR:U5g*51@fWK1 q"U-Ԩp(H BgE(E`!W|1if f@xR=KP_ц PD%U; vvtH -n(:89;8upQ(*KB[t0p=@i2(/Jb!c<Ͱa u:+'ID, #q1/ktxPaPw@M3{o$<pz哼O|ʁ`7]Zqjղ[(q@JF1+0QV#e,U맖aβl73Lx 4A8o`J1(p:ħ1g@x2ķ2M FL;\|6 :N aD7beܦag41ډmlF:6+oh[{w ez긐}E ;SDu`!")Sf fxxRKKQ>Τ9M"ZLQP2Y.mk.[h0Ri;i.ApeTDTdyRp~y/@14O&S1cve7B(5tyŠnW'D1&[~|l~?2s!`S(ywIo;C9A*Vg9xꔞ tɴ:Lԏ)FHqS*ͅeX5Mfٸ`V.¦"ҸYE3Ġ1_9~Sx-Qê z{^`?b6M.zuB<ÙS*s>^^šW5-e,yKxo]@uBl\(ZYh>"fBpnGI"@`!g/AtEIf fxR=KBa>~ޔnpkeA Xѕ@Aݤ1A_"dHEv{?P r} (w~dAt<N&%Ċ-=!o÷0a1h ^[|2ۺ6IbhE!Ve؋7;\)pϋ'hr hb٬fC?=d8 }Sj/x42li1%QL209̤Hd M#`']c0}8bhZ2y /?Bt{w KXx6m8CӮQw38=ϴ>; -L~K|o]D]BzUes@kp+Xp:`!OuSAb"f SfxRKBQ><K$^ QAl R 4xR([5_4;45Rs{pw~@P@xUѱ1b`1suA|Rf}a>A[mBQؚ l5'J:~=qYQnwr0gқ1aѪ[V.%ukGmO/d&'6& TCdX6MK2G\0K)FLk( *` >~&~N%l2֌z'l"_/xp^3֋->٧ .MWoxlxb%6lܝaBtn5skΝIνVN/ydMriѽP[[ț|p7TL~O!\ñXᓚUżԋ_Ye0`88H?gDL^=zaDZ/ߤd}J ZvL>J#$;.Qo~/wP{gZߓT~W"篳:٢uKzPof_!1_S\ʕN/?Aw 9S_ρy8.,Nv ?s ݂Frک.F(ݰ_3 R1z[ׁW300,oL-@~I/SťRn'ץ8%t!`!d5f4r IsHD PPxcdd``g 2 ĜL0##0KQ* WÔMRcgbR q/ PT obIFHeA*/&*de-f Yl wfjQ9B&br<??bSx$ f22: T+fT>#O?>c XAF4s21 6W3a5I9 \jt*&&\И6 =Ĥ\Y\ 2C D|b@3X?]|`!a<9 ` C4B :L%Bxthxcdd`` @c112BYL%bpu 1ܘ!+(|-ƛvPHqd4gi}Z F;=`321)W20cPdk,L0_+=9`!z@пG`sB  %Bx hHxcdd``ed``baV d,FYzP1n:B@?b ́깡jx|K2B* R vfjv ,L ! ~ Ay 7. _˯Usi#g@Z-*a0__ [VBSO} / #* +ssJyB> \FX@FB=b\qޟ #bpGw*& \XpBXN;LLJ% s:@Dg!t?0[`!Y@a lGK.8xS=KA|8-Ma'K,LF(x@.` 6v?Z1ب=M {{̛n mwCD4&|.,lp &drQohϱ S܃"ρ0gPV≐bw&H8!5А\LuQtٚawJS&=X׊5{J`jIZ"Ӑ01gڼ_TJW&™ 9WPóC.B-Ҿ&Q_|!d]g5b>tc#}IT>B"q][/(˄4Zw_ tjq= yQR~ y;A\@O;_0j-lQ t-8u+բ x4J`س&%螺`!KZ#xf f]xcdd``g 2 ĜL0##0KQ* W A?dE3zjx|K2B* Rj8 :@u!f010局X@;ȝATN`gbM-VK-WMcPX\ p@deĕtդac cLc-*!+'~&>ݱQ dQ%1 Ma`*zG!vpTݯ[ 7`ȣH"@"" \&] `padbR ,.Ieԡ"|b@#3X?'z `!zUb%2t $$m dxRJA9E Z^&e(' ^"$pIm%>A4,D+ TwG,,߷7 \0~!cb>!僷TFCdg`| :Y[>iة+މ} _?QFr[g2,ZXUq:#=IWilm8:xwKɨVQS5Y$iN\SuwwDzz}t!k"E crĆC2@!CJT0NᛦR4zsyzs }vCS<LJyM-'vE)bW q5[mQxQ,OB_`!'G&86e zE0}H`\xR=KA|]x*XbI+0&BB. ,,HabaaPyh ]ٙye( Z!5BȘz',cFæZ7L0%C&G|@A5~N rխ9Wx"$=Wp%4ъ.c-DUZ2h7#&z ijNb-kZɕ:|[s/KЖ:LҔ+i׺Cg|n+作7 O\!Ss &/t2Y.<׷zZ$n$6A^%S?g1LJsbT?Y<Z}8q+ռmx$JY3L=`!~RBr2!f .f0, Lxcdd``g 2 ĜL0##0KQ* W􀹁CRcgbR v fĒʂT$/&`b]F"L L 0roB2sSRsV~.b峹VCdeĕjZ zp:V !:fF~8lL8X n``㋑I)$5a5^E., naaW`!qVESf !fhn ?xcdd``fg 2 ĜL0##0KQ* W9]RcgbR v; fĒʂT/&`b]F"L L 0roB2sSRsV~.bi f22J`Z r)\̈occ73b?ܤ{A.p$w,`ak 5[1@习!] n``パI)$5^E.,, na>T`!d݆gSHt $$m dxcdd``$d@9`,&FF(`TIAPRcgbR V IfĒʂT/&`b]F"LL1, 0&roB2sSRsV~.b5Bi!f22:Üj\ c у?*#8߆7ԃB?y`5L01DdEagCЀ |H ΃EGkX ˱ I9 K8> OcG_$ ۖsA8́v0o8221)W2,ԡ"b> 1 3X?&3`!lK%"f ofxqxcdd``g 2 ĜL0##0KQ* W A?d 3zjx|K2B* Rj8 :@u!f010ŰX@^;35V ZZǠs&+|-JˈyHq%)7Wqzpz6TgXQ՛Cܯ<3[ř@Fc &I9 [:> L 0p6ؑ Lr -'ɁN\ДNM`b%?F&&\k @ ]` " |$`!ck4"8rf f 1xcdd``$d@9`,&FF(`Ts A?db6@=P5< %!@5 @_L ĺE*A,a KL *'031d++&1(\ _˿r퇘ˈ+i f~{_mY:֤Oұ&X7fߠ   an|D :7ec"F}W?>Kе0TB@f,"HB:t`tfCzh`!~Ql f f f LxQ=KP=&A!:ִЩ" Z(ٜE@ġПAラ):ssν7`& 'b'IQwc]lO }UKyRMI=>#8dTɞg S6#s~ŗQ^3i﷢Fݰ^O=IW9J^/o 'Q15/dї ogi<,ulxN1]e%b'2|soӇ}j7[ӿfy;aB9q "8zog`!ZMbr2f lGf.lxR=KA};w:Ldo`!5Dt 2$m dxRK@~J"A!:H*(AAu0EBDѴB[q,..O888upR\ EM}/ 3Г+Q D&œhlGQG|=sJU>tw zTGu1;T8T6 em6jz_ֺ1w|P*x4B㬥EDIk߉JHF=$BFDfje]_sxBq-]1Hb5vr!<w\AC?So%$ghvI=ۢ`KV?b Z8]@! ,R݊e3N 1 ]Amk(K`!  җ%"t Ԕ$mdQxcdd``g 2 ĜL0##0KQ* WäURcgbR VqPIfĒʂT/&`b]F"LL?@,a ˋL !*'031d++&1ܘ!+(|-NcˈKըgb CoGL`sy/3c=o0=Lp{Ln 61@penR~CG!"i嶕\И>8 v 0y{酑I)$5d.P"CX,ĀGf~#}`!av&&"t q$m dOxcdd``g 2 ĜL0##0KQ* WäURcgbR V@=P5< %!@5 @_L ĺE1X@V?+ȝCTN`gbM-VK-WMc1sC VPZA1b&#.#.u, F>-(b~?gܞAFCYȀF n؞b=b`~0ɍw?& Ma`QH-` vm%4f6] `pzadbR ,.Ieԡ"b> 1fŃE`!V3Ba r ps PxxR=KP=68*ENn:.[B 5[''KUqu(tA[).n>ТHn=yNrRvy+.#Ì3d{G" MGui$M3S0$RF1 dOPz[vm`H8UqeMkn[ zQIe/;]IkAc Zp}sC:BF٢ @5M#|6[ҁckdbܣF_9`!2s&"t $m"dYxcdd``` 2 ĜL0##0KQ* Wä*d3H1)fY+ZO2@0&dT0pE1At 2Bar`J`?, wfjQ9B&br<??bRi3vqaa̮]@JN03FsB2Rmd F&o> l^&Ԧ`h%`?idBUOP{210& Ma`PPq(D0Y1-8e%F&&\V @ ]` "ҁ`!z&WW=t H#$mdHxcdd``Va 2 ĜL0##0KQ* WärURcgbR VqPIfĒʂT/&`b]F"LL 0 roB2sSRsn\'+Bdeuղ_(kVrBWe00H( sw.ab ϘP 27)?0W䂏B8}1 j&+\0 ع =ddbR ,.IeԡRRg`!]>@EWU"rp RLspxt+xcdd``dd``baV d,FYzP1n:&LB@?b ~dꁪaM,,He`x7Ӂ`'0LYI9@G!??bۄγt9M&s֧2Jn@͵0$47$37X/\!(?71;!2BplnR%̞b0?IF`VrAC C`ca/)#RpeqIj.y @ ] @YO`>Z|c`!,St  $mx dxxR1KPwI6Ct(*4CAuiB %Rv8/P {"A}w]xڱ AE 3Qq63чMY!$,C)zH#MfӨq CwT ytP簌ef)cR{Ғڑ!`SOٵ`Uk;[^n}x8w)絻nj%NOIe3L.q=2 V%?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~      !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~      !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~      !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~:&'Root Entryy FklData WordDocumentxWObjectPool{٫lkl_101683960`F٫l٫lOle CompObjfObjInfo  %*/49>CHKLMPSTWZ[^abehilorw| FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q7   " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qOCXNAME contents Equation Native 4_112088128 F٫l`۫lOle CompObj fObjInfoOCXNAME7   " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q7   "contentsEquation Native  4_112088768F`۫l`۫lOle  CompObj fObjInfo OCXNAMEcontentsEquation Native 4_112089088 'F`۫l`۫lOle CompObjf FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q7   " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native 4_112089408"F`۫lܫlOle CompObj!$fObjInfoOCXNAME#%contents&Equation Native 4_112089728 .)Fܫlܫl7   " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q7   " FMicrosoft Equation 3.0 DS EqOle CompObj(+fObjInfoOCXNAME*,contents-Equation Native 4_1120900480Fܫl#ޫlOle CompObj/2fObjInfo!OCXNAME13contents4uation Equation.39q7   " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q7   "Equation Native "4_112090368Q7F#ޫl#ޫlOle #CompObj69$fObjInfo&OCXNAME8:contents;Equation Native '4_112090688>F#ޫl#ޫlOle (CompObj=@)fObjInfo+ FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q7   " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qOCXNAME?AcontentsBEquation Native ,4_138772932<JEF#ޫl@߫lOle -CompObjDG.fObjInfo0OCXNAMEFH7   " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q7   "contentsIEquation Native 14_138773252LF@߫l@߫lOle 2CompObjKN3fObjInfo5OCXNAMEMOcontentsPEquation Native 64_138773572C_SF@߫l0lOle 7CompObjRU8f FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q7   " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qObjInfo:OCXNAMETVcontentsWEquation Native ;4_138774212 ZF0l0lOle <CompObjY\=fObjInfo?OCXNAME[]contents^Equation Native @4_138774852XjaF0l0l7   " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q7   " FMicrosoft Equation 3.0 DS EqOle ACompObj`cBfObjInfoDOCXNAMEbdcontentseEquation Native E4_138775492hFllOle FCompObjgjGfObjInfoIOCXNAMEikcontentsluation Equation.39q$ñL% 2x=f i x i " f i " =3915,050=78,3 FMicrosoft Equation 3.0 DS EqEquation Native J_186618312voFllOle NCompObjnqOf      !"#$%~)(*-+,.0/1324657;89<r>=?B@ACEDFHGILJKMONPRQSUTVYWXZ\[]`^_acbdfegkhijlnmospqtvuwyxz{|L%bpuc(Y`!6Je`u% V T0xv8Dx xUչWI)H[ BGkDeP1^r!P4ATš28KA[N(AP0pSqէ^Nr" |f>HYgk}5q.턹5r WZz_F$~̿tNK wk7޹81? ǥyWzzW~W;gϞ?MK+$3*e,_Dv ­r5lue.ӗ5:W݃_\[6|2X]ncXFAu6ȫ[VPP݂ʫVKP]ϰڅյT&N6|hunMR][|ßܬ.:/hNw- :fOmW~|$::7=ߘE͒gFܚ2!N*λ~xcnkP{6~QM~jR]\5`~L5asr8/%ǡkH8tqNCא8tqJP5ơ_0/Q)1C`nL5ơcr{8tHnu_Cjvz8_1Ր_8Ϲf V?1;(gAYTfܮpnwus3FV k5l3G+vV.miU[?^A6xakCڛ6޲۶scki][˻޳h}[7ֶ[hmAk%wڇV>iǶ6!Zf=Bk֮]Ek;mմYKkڼhmͯ/l ݼv-ڿlgi߄}ek=Oi>Ծ_kot z7Ğ {lƧi1[ּ$OZ[v%dkWZC[ڕKh]v/5iMYDkڤiDkVp51Z [=2lm[1Z)ΝHkڐBZkmkgڡ60Zh";j QǾ mq-.D5\7K~okTFKk˓{:VKi2Nz|Xz-~t2I:G*&K{HH J2%uVt 8U>Lv&]_.!WJi4)fIdjf喙~vI݄`(]}))KD#!ѻ mh˃hLB{Dt4Hm( LtBt mmhFql բY&50'EshkE+hDhE+.hOVE+UhU4E+|hlJm5*֨3D ڳ s$ %Cot]Zۋq,}O_no [ǐWǷckssy[9;ҹy{96Zftt t}tt]4sTf5;9gҌsij ~!KW%AߝxUӂlWQϯ]zyXok5#Q.vF]5 0[֨=F] [ik:uwFy([umkY1FMX[+`fKЎ5.$huNFݽFYgvrs[V5N5jFD[VN5j 헶Fݝ WF9 d[hmJmu5nhh]mJu5*vQ)!F%r֨tFZov==И @480OekԓO5*]Kz^M@˶5*]vqgLb<YFBkk0*~Fsr&]6֨'AhkT mtuQ*FІkg&]6֨t9F%&]6L՜gkT |[UhålpD>ն"|eī.۵3Ej8O wL[UhD*D{,E*D<5tڵtuDZJk׋Uh JW!U9JUhD*tڍtMDz/,JWbkԳؠ*JW&JWNACB[ JWIB[(Jm-eg,J E`vr>im}Ƥn!Uh{|dhKD*D*tât2Q Q Q[mQVF̳顭#ջhm(]֨^О5նHWړFVB[GL?htu<=ekThFȁVAchiQ m4(73Wu5w ξ{pQ߭ğeM8`| 5 _ɯtTC=9~s='ir|ч[[NWQ. ;%wl8*!y '{$[VԵǬIAq]M ǣI,Abs|ضzF*cbSKQ~E9dM=8_Vo7~S97997{qmfqVhח#THkǼul[kYǒsScZGVW+r kX֠{l0ݐqa5鉊܋<:Q-R~i3PQ#:Q=Ay 'kêZh/ocڢBmK)胖iQ: t,nHUMuUUViQ7(ptp2;Su[WNbf0Z5ZzwRK.g驕V:]g)l[+*wՕL_V_uv~] 9Mu~m3 t}z}punWV1n au- [(nAXyuEauE %gXݾ;>VNP]6w;ZW~pk܎ |?vOYnVc (~~L59q6S q؜.1KqR89]cP5ơ49b8} qKpJ7S q8Cא1WnnL5y1snYw_v[9+>?u_Ƚۗ.[~9^բV[QB{֨knkuް5Ohou)l6۶F] [)1;C{֨kokuжu ;F]_[Q%@֨{&}lk>5^hu FݣmQA֨{}nk}WvuO/l_ ڗFKmQAQ B71GB֨{7:j_u_)jot z}OY֨9QOhQCF-E{,lQ%hg?A;Sԙ YY:zAkkp59A@b&< [Uhg3`Bbk jckTOhB&ZB;XE3*mJW 5#+ DF6.5*]ChLmQ35*%kkTY|֨t֖'1tt{˗ I1dv[(=/IY sDBcUhKD*=y>2%tCtRQ aQ m(](]QX֨C+#UVUh]RB[ekT/hUhOCj[c[@[CiI[@[+JW#U D:֞5 r[z@ 1(]Amfd ī:8pQgğeM8`Y]wih)cQi _c'=QT#q܌.tS BO\8&$ l9Kl[lxH=bz1on~LL[l(yuU{HMFhMPK/7MV`㜛T68wRx4qiˑd?$c^:[[kcIz[k9ɩ1mǣw[vTÕYQ,k xonH^ADEqEsbNzFg{X̴ij螠E{Uļy5aU-\g1umhڔdADm}}Ǵ( c:L?ªZP了V |(W8:w|nqF8Zҩ+z'1Z}|z3ZQU|w_#vDdDM$ &*   @$$If$!vh55S5b5S5X#v#vS#vb#vS#vX:V X,55S5b5S5X/ / / / 4 a)$$If$!vh55S5b5S5X#v#vS#vb#vS#vX:V Y55S5b5S5X/ / / 4 a)$$If$!vh55S5b5S5X#v#vS#vb#vS#vX:V Y55S5b5S5X/ / / 4 a)$$If$!vh55S5b5S5X#v#vS#vb#vS#vX:V Y55S5b5S5X/ / / 4 a)$$If$!vh55S5b5S5X#v#vS#vb#vS#vX:V Y55S5b5S5X/ / / 4 a)$$If$!vh55S5b5S5X#v#vS#vb#vS#vX:V Y55S5b5S5X/ / / 4 a)$$If$!vh55S5b5S5X#v#vS#vb#vS#vX:V Y55S5b5S5X/ / / 4 a)$$If$!vh55S5b5S5X#v#vS#vb#vS#vX:V Y55S5b5S5X/ / / 4 a)DdM 2 +kT  0A2F*'FuP5 wHY`!F*'FuP5 M 2m}Fx t}"[B BX$@V $B[\XT5(+=9mնԥub6<$特0甞dBwnQx1}cL𫖽B^=S۾mo5bo%O4˽^頌̔RZge&7fGo//]bc3򓼦5 텯3~<;J~9R2q_U s~R朊~B!^66WIJJJJOt'zLO& M=ׯz'ݏnaWwPWc*h{xgT|lIZ ^䕔|#2)!JէKU:?lMOj:^?j/55r0]C;]C;fOw^n`mvmΧe`;]to|vkekx=ss^5%y^n9f樽t;}oocx.{3`k(P~-Jϡkϡy9#=WaW99,=?Cp#&<"o nv Q,"g%g14rQ,.EhEYDaƔEhfmԦ(?fͳ8d STίvد[ Gs E']bI}_s+h#exT)Q|y\YӂB$kv(Y͵>ɲVk}Sd.nMz&k/]b5ڀ˵LYkȵeeZc (kMv{ɲ֔kæڙ\cŵ;Z3)kgs-Pڨٲ֜kseRڹ\K[(kq-cϵw\B.{dG\^)k-6qڤe5&?(k?ڔֆkZ[M{D~µd"xTq YkϵYO\uڜv >-k6Yk ˸yYĵE;e3.\[]ε^\[Gֺqm^Y.h/\[ݯZOA{M֮=Z}C֮}$-(?W ڛlpm~y^\[u@gk5-zA;$i!5nRP?׎vۄ-/7^'|U1+{ޫ\;xn'!5Qy}&5Wv+פ %m\+\3ZZs\ \ \ \ \εq6kRs5BƵdIp%ڝ\'k#&5Wh#&5Wh\4WhI\K,Q\+\K.d(Z פ -kRsƵ1Ke-kZפ m ײ\+q\F24Wh㹖Nֲ&5Wh\+ \Q&rMjrVMZfY\M\qhM,k6X^⚴ mf>&k{VlB{kf*W6g5kB{ks\&7&mB5kB{kThY;5kB;5kB;5i3aI]Ϲ&uMh5)hJl5kRׄפ 툠)]QI]3 Yפ~#hJ[I]MO}4osM%lRmNN}ܚVuvIH{\*i.פJَ ZkR%>פJ IڇBkRsWI߸&URhTI}5i?&Bk.)O&URhqM%9פC'פJ Iо䚴K פCk/Iо}hpM%-פ]Rh暴K ?\k.)4SM%q-[%sM%}h&=Zm)߇Vk.)\vI㚴K >פ]Rh1\vI5TIrM%֐k.)F\1פ]RhM&URhgpM%֔kRsv&פ]RhgqM%֌kR%v6פJ ASvI5\\5B;OД |I\+Zͅ\+fk)hJs֊kRs#m5b6TR֖kRsl \יqMjCn=֎~pE~u*kG~hrMlvת\; ZuZ5kASrUvZ5 n7UvZ5\\Z5 nO Л\\qMsvפCk(?PЮᚴ ׆ڵ\\暴 :%*{~5i\\eڍ\\5i\I{p-nY5iڭ\7~\\5iZ*{pMs5i@ *{sMs6k -kҞ+aBsU\5ipNu\=Wh#BK䚴 -iv\6g5h`Nkᬹu:Ys auZj9Nkt֠/\_(T«gՕ_= _ë ^01eln ^'i`{^0"W6㩙-xe/̶+դUgOxSjhZu' oV٦;jf8jf: ehB]VrԪvԪqT uY6Q]6k~0BΖ2\-겲 mP`hK&C[5i?]\-sT-皴 mפ`hw uy5i?ڽ\'ee?JImפ`h&5\5i?\=(ee?ZI uYQ]k~0&ehpMV,je?FI6 uY 1IZR=!je?fU+ОtT=.C"ee?VG6GӎZ5Z5gjh:jОsԪQ~wԪ1NGrԪ1ۋZ5fUc=Zu YmV^u֪S"=eLl{uYf9cujY{{-(G=K)Ν;GXN}4$qFw}~htW>OwmC9jnfD#&$TDt<}^1q|~0aM{ g+Mgʇ DdO- ,T  0A2j9Mzi$apW4 FXY`!>9Mzi$apW4 2O-/o0@ xS﹫w t8(IljV@KI2Cg e%1?QT26iISueԤs |Ϲ{(&՘@g^33$n?5/QnQh][k[WUSo&y]WjEʩVotZ &Rc#&d/ χi 58l}:" +@Qn  f<~ttԏ͸oG3"a8=Q>odPk[;jҀ53vVh~1YĞ<1VOT*]u:z].d⪟nN 3]יc&˞3ewd I0sv ov8=qgvk=wvWI0sv͗~7x}>f`BEi6Z]>H;Zلj_DzźjQ 'u\#f눞7&1zxLe'&څx71y$.,pLl1kCajJѓypm}T׫gtF(nUMS">SNN^ !ɳֺ.7uu<9}oV{<'gF뢃/ITb}WΛmӱdŒjzZM^^n-C2t=tg/M=cq>_ٝ55L:ZH5jsl5|Ɣ#5qy+q^Uy^-6ϾU#J͒تѿ-:gul=i7JfJ] lj[88(+/@(?Ƕw\>>kxEȦvkI+͐63~[6s Yo4bk`F|5^1qjDՉr ƎQ9K.&8 '_INC.Xx):0R_f +t yᣚj6SY;S=]ZxV RtQٍz|vU%~ynMo5/q}6;-nbɻَms[ʛw_ۭ*Px.^Q.TJ"Š2lmg-eV"AP¸[Wf&R_|NhÎ| UF݈֪KƥʘSѠ+%:+¶+W-AT!9( zb+mˁf~}U]UY%VUh/CYtd K_CrUv,{ehb6%H.<O˭=ci,DՠAh>%^%>tNN>.Рc:K;4^jQUzUKı.uN^!Ke? ЏO˸ [v3,g%,_Kby}H\ګDyv2oN30_LC䪠^2xE߬yW]572x,#Wfh~^oVH|uϢC;wgOldι hUb):,'fZ5D?%OH\>͟7봲躴\Dǵu\ 3{-NU;L׹_G|l/ o5יaq=w3 #kb6E;ϣއ)t}^>ڹߌ+ y z.2?&GA73?UKL<%D3QL<%D3QL<%D3s&*1?vDdjB %~ j*   @vDdkB %Pj *   @Dd+ Z   6A?2?&#ZWc4B bY`!&#ZWc4B :L%Bxthxcdd`` @c112BYL%bpulOle UCompObjuxVfObjInfoX$fV  Modus=69,5+33+9.10=72 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qOCXNAMEwycontentszEquation Native Y_186621512}F >l >lOle \CompObj|]fObjInfo_OCXNAME~contentsEquation Native `_264306828F >llOle ck(1, s= s  2  = 187,56  =13,70 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q‡P  s2x1CompObjdfObjInfofOCXNAMEcontentsEquation Native g_138772612FllOle jCompObjkf00=13,7078,3100=17.49 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q>Y  SK=3("Md)ObjInfomOCXNAMEcontentsEquation Native nZ_264307148FllOle pCompObjqfObjInfos FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q [^  FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qOCXNAMEcontentsEquation Native t)_264309068wFl`KlOle uCompObjvfObjInfoxOCXNAME [^  FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q>Y  SK=3("Md)contentsEquation Native y)_264309388F`Kl`KlOle zCompObj{fObjInfo}OCXNAMEcontentsEquation Native ~Z_264309708F`Kl`KlOle CompObjf FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qZ9\ =3(65,83"64,5)14.5 FMicrosoft Equation 3.0 DS EqObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native v_264310028F`KllOle CompObjfObjInfouation Equation.39qBx IHn=PnPox100 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qOCXNAMEcontentsEquation Native ^_264355984FllOle CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native ^_264356624FllOle Bx IHn=PnPox100 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qS\   " PnP1988=6.75CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native o_264357264FlXlOle CompObjf FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qB  IKn=qnqox100 FMicrosoft Equation 3.0 DS EqObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native ^_264357584FXlXlOle CompObjfObjInfouation Equation.39qN  IKn=qnq1988x100 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qOCXNAMEcontentsEquation Native j_264357904FXlXlOle CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native v_264358544FXl@lOle Z# INn=Pn.qnP0.qox100 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q– IN1991=P1991.q1991P19CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native _264358864F@l@lOle CompObjf90.q1990x100 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q†~D IN1991=(85)(124)(80)(100)x100ObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native _264359184mpF@l@lOle CompObjfObjInfo FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qb7 IHn=Pn  " Po  " x100 FMicrosoft Equation 3.0 DS EqOCXNAMEcontentsEquation Native ~_322879636F@lelOle CompObjfObjInfoOCXNAMEuation Equation.39q ]l Pn  " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q 'd( Po  "contentsEquation Native <_322879956FelelOle CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native <_322880276FelelOle CompObjf FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q((6 P  " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native 8_322880596FellOle CompObjfObjInfocD` P  " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q†@RE IH1991=P1991  " P199OCXNAMEcontentsEquation Native 8_322880916 FllOle CompObj fObjInfoOCXNAME  contents Equation Native _322881236FllOle 0  " x100 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qF R =48004200x100CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native b_322881556Fl slOle CompObjf FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qbp]E IKn=qn  " q0  " x100 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native ~_3228821968F sl slOle CompObj fObjInfo HF qn  " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q V q0  "OCXNAME!contents"Equation Native <_322882516%F sl slOle CompObj$'fObjInfoOCXNAME&(contents)Equation Native <_322882836#1,F sllOle CompObj+.fObjInfoOCXNAME-/contents0 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q((6 P  " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qEquation Native 8_3228831563FllOle CompObj25fObjInfoOCXNAME46contents7Equation Native 8cD` P  " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q~RF IK1991=1991  " 1990  " x100_407904408*M:FllOle CompObj9<fObjInfoOCXNAME;=contents>Equation Native _186620872AFl`lOle CompObj@CfObjInfoOCXNAMEBD   !$'(),/2569<=>ADGJMPSVWZ]^_behklorux{~ FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q>pj$A =22.823x100 FMicrosoft Equation 3.0 DS EqcontentsEEquation Native Z_407904728HF`l`lOle CompObjGJfObjInfo OCXNAMEIKcontentsLuation Equation.39qzR, INn=Pn.qn  " Po.qo  " x100 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qEquation Native  _407905368FbOF`l`lOle  CompObjNQfObjInfoOCXNAMEPRcontentsSEquation Native ¶4V _N5P2TK?"~YG\E>՘,g7sɵ./c)).iD߾#iⰼ^*t Tce(AKxFZ hBi[BA< 鈹NpT\̠`ԙMfߦS{?Su~]r*SKJpx݉x&6Ts6ţLhbQ|rZK3iW"Rx'l>qTk:4kN8b7'-K{;udzskhb6iT{]}cCů3 G:*}96P-Kt+$*+U \D <>ΆϫDdn  Z  6A ?2fDqt µY`!fDqt "T$mRdxJAgbDg!jXبbh!(hb($p9l;0X)RXXjX)"qg0A ov~v憁8ࢣҐ1Wcvf#-1;Ź6(tRj< J]p,{r:>.3L3tZIk\lc~eҩO<Oȋ-TzrղR :5fO%eY7E|Ps [J86D%= EdMi!7/MN&*nKH=nC܀CQGAJh*>Չ?zm&9{5 P7idd(]eyްP:#Rp$13D7W|ZtDd E lZ  6A ?2p^0tf iY`!p^0tf fFhxcdd``g 2 ĜL0##0KQ* W􀹁KRcgbR v fĒʂT/&`b]F"L LA,a ˁ L *'\ \\kꂏB ;|.? _˗ BdeÜ[q%( Vvbr<3nO:Np{zX@| 83oa/#I2Be?Ɂ?+⚎;0G]o==L 74 =Ĥ\Y\ C D,ĀGf~󍂷Dd Z   6A ?29fyQ14p$  ݺY`! fyQ14p$ :'a$R!x=Na]GU"W(t^@ NDS)T^@ DD%q[Ǘlvv!dÃ} E8 CE *D쟗m&("d2_UwN*qr~zx8XW3^0-f8ݠt~ljRsI;.캐[ȃͻ $W.R:]4;1Wzj{(c< &?1"q5+vDd;V ! D* !  @ Dd Z " 6A ?!29fyQ14p$  :Y`! fyQ14p$ :'a$R!x=Na]GU"W(t^@ NDS)T^@ DD%q[Ǘlvv!dÃ} E8 CE *D쟗m&("d2_UwN*qr~zx8XW3^0-f8ݠt~ljRsI;.캐[ȃͻ $W.R:]4;1Wzj{(c< &?1"q5+tDd E lZ # 6A ?"2p^0tf !Y`!p^0tf fFhxcdd``g 2 ĜL0##0KQ* W􀹁KRcgbR v fĒʂT/&`b]F"L LA,a ˁ L *'\ \\kꂏB ;|.? _˗ BdeÜ[q%( Vvbr<3nO:Np{zX@| 83oa/#I2Be?Ɂ?+⚎;0G]o==L 74 =Ĥ\Y\ C D,ĀGf~󍂷yDd E l~Z $ 6A ?#2V%f Y`!V%f ~mf(mxu=KAgb>ր!I!b$Zx"Q0)S$ `B,,)D⟰RV0<̜-@kBYC!xTLI^۬yg@\~Q*Y<ew!;ډtN/v->{8{o U7eBm/9%tll~(~,\tdx(ԏTsڧ͌HS?roMZb^ blLJ4͠s  Uu\QPpi{shaJ$$If!vh5 5 5 #v :V 5 UDdy E lZ % 6A ?$2?6Fhf ZY`!{?6Fhf J[f(IxQ1KPwi ABtSS"?" &:?C?OPB{*>wݝXt 𙣰qPe)іXoS^ ߌڰ`J&K3>}toPఓ8P/T|LMpd ,b Gpq <8INQBy?+MÎsfvF_(ݾSUU+g+\*5&8Uy"tL44_NxUw??{SNpd,t92PPPR ^Pg]UL<ڐ?fUDdy E lZ & 6A ?%2?6Fhf Y`!{?6Fhf J[f(IxQ1KPwi ABtSS"?" &:?C?OPB{*>wݝXt 𙣰qPe)іXoS^ ߌڰ`J&K3>}toPఓ8P/T|LMpd ,b Gpq <8INQBy?+MÎsfvF_(ݾSUU+g+\*5&8Uy"tL44_NxUw??{SNpd,t92PPPR ^Pg]UL<ڐ?f$$IfT!vh5 5 #v #v :V 5 5 / / / / a$$IfT!vh5 5 #v #v :V 5 5 / / / a$$IfT!vh5 5 #v #v :V 5 5 / / / a$$IfT!vh5 5 #v #v :V 5 5 / / / a$$IfT!vh5 5 #v #v :V 5 5 / / / a$$IfT!vh5 5 #v #v :V 5 5 / / / a$$IfT!vh55#v#v:V 55/ / / / a$$IfT!vh55#v#v:V 55/ / / asDd  Z ' 6A?&2\*IB$$%77G/#ӻTD #tÅaW--wjDeDdg  Z ) 6A?(2ĽxX8Fsp rY`!ĽxX8Fsp \)sppYxcdd``c 2 ĜL0##0KQ* W-d3H1)fY{AKm$$IfT!vh5 5 #v #v :V 5 5 / / / / a$$IfT!vh5 5 #v #v :V 5 5 / / / a$$IfT!vh5 5 #v #v :V 5 5 / / / a$$IfT!vh5 5 #v #v :V 5 5 / / / a$$IfT!vh5 5 #v #v :V 5 5 / / / a$$IfT!vh5 5 #v #v :V 5 5 / / / azDdg  Z * 6A?)2R|K1vp Y`!R|K1vp )sppnxR1KP%mӴ`ID%*PDb;:X!b$J #\tJqQ4{I:|pwwﻻ'̂WJZDBHP t婬sD dg$Y?G9l]`C~PK(ܓtFE2ξ#K Fsv;qs5>H9uЏr =R5΅d%'%ŝK|>@K2ʈttF{$|MZXok~R+bɉg"4RLbjS4դU@F[6|2b*vƻvr$$If!vh5 5 5( #v #v( :V 5 5( / / / / T$$If!vh5 5 5( #v #v( :V 5 5( / / / T$$If!vh5 5 5( #v #v( :V 5 5( / / / TDdn  Z + 6A?*2@o}F4Qp  Y`!@o}F4Qp TspRxR=KA󥅈`R+T xjK 'X#,TDm A x3eК~0 RDP!dG =(ǦZtȋa>pJZ %`'[I{AJLB@+$8ߒc,\):NínyȘQAdİbTp.Av2MGVn(Xm~%k9[1aŐ[SK+rίLUusJ;ù_/a^z7_f#YS c/s'}BX/k0ċW r$E C\(u[mDž +!Ag uDd Z , 6A?+2ŷGd#Qp Y`!ŷGd#Qp ̖spxRMKQM3bA!-bF2$(rhDM f"n-lG0MQӻZ<=c@i3BQBBDh.:ҙœ -qHAbH0gŠ|),'Ԙ[oT;.4vAE"g)PGE4kWByGBn*mk~~baqWxFplͭrELkxйdE^mNJ_MN5Nce-E:ShQ(K0kDLsti\ ,cnx II?vguDdg _  Z - 6A?,2- G@@hu 1Y`!- G@@hu )pixcdd``d 2 ĜL0##0KQ* WŁ[RcgbR @a aM,,HcbB]F"L L*, 0uL *'031d++&1X +|-/I{1c#L'9,CTtI2 @]P-9@&T@@1By01\uɁH~c$27)?݂B8q %,, #z@a|,abO3-`[.hrS8j v 0y{iI)$5 \E.TDdg Z . 6A?-2hJcB3B DY`!<JcB3B i%B@2h xcdd``> @c112BYL%bpu @c112BYL%bpu\`2M% #RpeqIj.C!\E. Xv] `۠M$$If!vh5 5#v #v:V 4+,5 5/ / / / a f4$$If!vh5 5 5 #v #v #v :V 4+,5 5 5 / / / / a f4$$If!vh5 5 5 #v #v #v :V 5 5 5 / / / a $$If!vh5 5 5 #v #v #v :V 5 5 5 / / / a $$If!vh5 5 5 #v #v #v :V 5 5 5 / / / a Dd Z 0 6A?/2h)@72B DY`!<)@72B U%B h xcdd``> @c112BYL%bpu @c112BYL%bpuf0:$ dBD>1qZZ@Dua"0]a"`$L`?~‚2’?cF`rc"I9zQgx@u7K&Ȉs (K5=U`aM\TN] `p:cdbR ,.Ie2C D|b@3X?ODdE lZ 3 6A?22͢3$TTf }AY`!u͢3$TTf <fe CxQJA.$g!Zv,A0)-p@*mXƏP'D3E…>f Haze (EIFsioj+|EЊ;y$9M)b9ǭP8KB*YYF3}O[2|F~m7{ͨqLJQEWݖ{TeVuB۹qz9Ul'(595MaF;\a[wʟi/}7-/}gy$Ye1/v'PҾ@GLfp|dDd < Z 4 6A?32c!Sq$e Y`!c!Sq$e  #} `\vxcdd``Nd 2 ĜL0##0KQ* Wt[RcgbR .zĒʂT@D22BaJ`g wfjQ9A $37X/\!(?71aǒXkyX 3q`j` R9"O 30@$ ;Ȅ =YAB( y01\靗 qɁH~e$27)?WNB\u7 Ȉ F-(Kc(5=>2֛ \*] `pbdbR ,.Iex2C D|b@3X?DoDdE lZ 5 6A?42i9/"dh2B EY`!=9/"dh2B f%Bh xcdd``> @c112BYL%bpu @c112BYL%bpu @c112BYL%bpu 19XDdfE lZ : 6A?92GhSf Y`!~GhSf Xf LxQ=KQݻ|C0A$ZXF?Ii'lҤ-, O JQ}"b=f3vo 9Y!`zRR9AL#( \|7f(#R1 Ÿ=H2#XvwAVn?:RUٳ >&E3_VyEF(4 [ N>ݸ,UJ$RJjdͥSb_< %|HFOvDʹƝ\M8 e/VsRI4bxfO¾U@ưGYb^j "FƠq38 -ckDdS< Z ; 6A?:2PF~6d&e Y`!PF~6d&e W} &`\xR/A~vUiHDʡ7$qj"b#ڣKڤ3WIq@XPL2y{?16-Sa$ؐblBQ1aH]gvMlPklT>g҃7q&ps&~-ޥ1f ,,EA-N<\/KMFäc68p]?#n4\ɏٿ"{eT;ZFD[)⋑CPWRd }i7HVjpekΟt,$qI~4řv쩿5Čg+i1ıJ(.pQt,wI$$If!vh55555#v#v#v#v#v:V 4+++,,55555/ / / / alf4*$$If!vh5585I5s5"55#v#v8#vI#vs#v"#v#v:V 4+++,,5585I5s5"55/ / / / / alf4$$If!vh5585I5s5"55#v#v8#vI#vs#v"#v#v:V 5585I5s5"55/ / / al$$If!vh5585I5s5"55#v#v8#vI#vs#v"#v#v:V 5585I5s5"55/ / / al$$If!vh5585I5s5"55#v#v8#vI#vs#v"#v#v:V 5585I5s5"55/ / / al$$If!vh555#v#v#v:V 555/ / / alDd_ 0 Z < 6A ?;2VOt&B[ Y`!VOt&B[ J:xRKKBA>s|t^@hmBp$Ed u 'ТADJes!ih`9 BsZC2n+P%/E߈8 FaDmhg~Q,;y7 ZLusdZT;6$ >U-ydΫ%Wʥ>\ujW|'VEd1̙m||9Iϓ#BumCy BSf@H3£p[ki`/_x2Tm"g ]]f}۸ŋ9YgǛ#ՙ6{Bk16eA q=[Uۗ0[~ PtTSg#2#ºJ+AWLб։`O>tDd lh  s *A{??3"`?<2ĉu rY`!ĉu r| %ZxڕQ=KA}k8SXbc"&N@Z,aaal x~$`…9̽vf P'Ñ#$,"F%1 23G81zOle CompObj\_fObjInfoOCXNAME^`contentsaEquation Native _407906328dFllOle ".qo  " Po.qo  " x100 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q¦pcE IL=P1991.q1990  " P1CompObjcf#fObjInfo%OCXNAMEegcontentshEquation Native &_1268633100[~kFllOle *CompObjjm+f990.q1990  " x100 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qV =26.16024.400x100ObjInfo-OCXNAMElncontentsoEquation Native .r_407906968rFllOle 0CompObjqt1fObjInfo3 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qvsz IP=Pn.qn  " Po.qn  " x100OCXNAMEsucontentsvEquation Native 4_264307788yFllOle 7CompObjx{8fObjInfo:OCXNAMEz| FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q¦F IP=P1991.q1991  " P1990.q1991  " x100contents}Equation Native ;_1268633318FllOle ?CompObj@fObjInfoBOCXNAMEcontents FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qV =28.80026.400x100 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qEquation Native Cr_407907608FllOle ECompObjFfObjInfoHOCXNAMEcontentsEquation Native IO3H(6 IF= ILxIP  FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qS IF= 109_1268633483FllOle KCompObjLfObjInfoNOCXNAMEcontentsEquation Native Oo_482345436Fll.09x107.21  FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qšL& IME=Pn(qo+qn)  " Po(qo+qn)  " x100Ole QCompObjRfObjInfoTOCXNAMEcontentsEquation Native U_482345756FllOle X FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qP|F IME=P1991(q1990+q1991)  " P1990(q1990+q1991)  " x100CompObjYfObjInfo[OCXNAMEcontentsEquation Native \_1268633929FllOle `CompObjaf FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qV =54.96050.800x100 FMicrosoft Equation 3.0 DS EqObjInfocOCXNAMEcontentsEquation Native dr_482346716Fl@lOle fCompObjgfObjInfoiuation Equation.39q˜@^|F IW=Pn qo+qn  " Po qo+qn  " x100 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qOCXNAMEcontentsEquation Native j_482346396F@l@lOle mCompObjnfObjInfopOCXNAME/XBE Po qo+qn  FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q/H`d Pn qo+qcontentsEquation Native qK_482347036F@l@lOle sCompObjtfObjInfovOCXNAMEcontentsEquation Native wK_482347356F@llOle yCompObjzfn  FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qX a IW=P1991 q1990+q1991  " P1990 q1990ObjInfo|OCXNAMEcontentsEquation Native }+q1991  " x100 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qnL6 =27.757.2125.165.47x100_482347676FllOle CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native _482347996FllOle CompObjfObjInfoOCXNAME FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q68L& ID=IL+IP2 FMicrosoft Equation 3.0 DS EqcontentsEquation Native R_1268634435nFllOle CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsuation Equation.39qr ID=107.21+109.092=108.15 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qEquation Native _519602336Fl!lOle CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native 8UF y  " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q (X xy  "_519602976F!l!lOle CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native <_519603296F!l!lOle CompObjfObjInfoOCXNAME FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qPb x  " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qcontentsEquation Native 8_519603936F!l!lOle CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native 8_519604256F!l lOle CompObjfUF y  " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qPb x  " FMicrosoft Equation 3.0 DS EqObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native 8_519604576F l lOle CompObjfObjInfouation Equation.39q (X xy  " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qPb x  "OCXNAMEcontentsEquation Native <_519604896ZF l lOle CompObjfObjInfoOCXNAMEcontents Equation Native 8_519605216 F l lOle  FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qUF y  " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qCompObj fObjInfoOCXNAME contents     a_ !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^becdfighjlkmonpsqrtvuwzxy{|}~Equation Native 8_519605536 F l.lOle CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native -\L& 84 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q `6 xy  "_519605856F.l.lOle CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native <_536862884-!F.l.lOle CompObj #fObjInfoOCXNAME"$ FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qPb x  " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qcontents%Equation Native 8_536863204(F.l`lOle CompObj'*fObjInfoOCXNAME)+contents,Equation Native 8_536863844&4/F`l`lOle CompObj.1fUF y  " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q (X xy  " FMicrosoft Equation 3.0 DS EqObjInfoOCXNAME02contents3Equation Native <_5368641646F`l`lOle CompObj58fObjInfouation Equation.39qPb x  " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qUF y  "OCXNAME79contents:Equation Native 8_536864484W=F`l`lOle CompObj<?fObjInfoOCXNAME>@contentsAEquation Native 8_536864804DF`l`lOle  FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q `6 xy  " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qCompObjCFfObjInfoOCXNAMEEGcontentsHEquation Native <_536865124BPKF`l<lOle CompObjJMfObjInfoOCXNAMELNcontentsOEquation Native 8Pb x  " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q¨PL& b=nxy"  "   " xy  " n_536865444RF<l<lOle CompObjQTfObjInfoOCXNAMESUcontentsVEquation Native _597021480IeYF<l<lx2"(x)2  "  " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qUF y  "Ole CompObjX[fObjInfoOCXNAMEZ\contents]Equation Native 8_597021800`F<l<lOle CompObj_bfObjInfoOCXNAMEaccontentsd FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q&L& x  " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qEquation Native 8_597022120^lgFllOle CompObjfif;dSoԺs?)B)U2E!f2ϡ2[|vG`7ja~s<4&ƺ{(TnT W[/G+FQcEB? YE85k7*v_*N6xKqܽwm_1݀ ]N~Kdfq灿H!I9 \rp ĝLPw1xc=<\ F&>\дN?e%8F&&\^ @ ]` "~/F$$If!vh5D 5P555#vD #vP#v#v#v:V 4+++,,5D 5P555/ / / / alf4*$$If!vh5D 555s5"55#vD #v#v#vs#v"#v#v:V 4+++,,5D 555s5"55/ / / / / alf4$$If!vh5D 555s5"55#vD #v#v#vs#v"#v#v:V 5D 555s5"55/ / / al$$If!vh5D 555s5"55#vD #v#v#vs#v"#v#v:V 5D 555s5"55/ / / al$$If!vh5D 555s5"55#vD #v#v#vs#v"#v#v:V 5D 555s5"55/ / / al$$If!vh5)55#v)#v#v:V 5)55/ / / alDd _ < Z = 6A!?>2#lhFT ,Y`!#lhFT 8AHbxcdd``$d@9`,&FF(`TK A?d7$# (  t!f0%0i0X@?;35V ZZǰc@`gJ 3q`z dBD>114|g S"LjUcrF\@]PDLփ/XAKPQ01"B ܤp0ĝLPwz3x?g$=֜\pۃ!jMc\tN =Ĥ\Y\˰d.P"CX,Ā'f~ƘwDd lh  s *A}??3"`??2z_TIv;qsY`!z_TIv;qs| %]xڕQ=KP=$ Ctp,m)?`inA?pqpp@)]}C7{syGpkUȓpDA$$Q@˦0 Fv+H$CF#Xc89geO| gcw^@tI%FÌK\k-)W;Vpuf\oayIgb'ɉQvcAXto]YRm*% 4#9r ҊR*daE85k6*tJn6xKyl:އ6nCZ섮y'WZ2]U^XZ(@kQI8Ro݊Dd\ < Z > 6A"?@2bLQvb'e F"Y`!bLQvb'e @}`\~xR=KA%`8SXAFB9Lzp%tb%, l,lQEϝ=1.{=&I1M2($*)bp@ !'x(Х?!rtL6띃Z'qC,o2h@XaJ;X&2w6O"$ΧFKI^3c|y#O~ R~<X[{lgT\OpG/0s$YoXȇ啃d1Ĺj(.Y8 m_$$If!vh5(555N5#v(#v#v#vN#v:V 4+++,,5(555N5/ / / / alf4*$$If!vh5(585I5s5"5N5#v(#v8#vI#vs#v"#vN#v:V 4+++,,5(585I5s5"5N5/ / / / / alf4$$If!vh5(585I5s5"5N5#v(#v8#vI#vs#v"#vN#v:V 5(585I5s5"5N5/ / / al$$If!vh5(585I5s5"5N5#v(#v8#vI#vs#v"#vN#v:V 5(585I5s5"5N5/ / / al$$If!vh5(585I5s5"5N5#v(#v8#vI#vs#v"#vN#v:V 5(585I5s5"5N5/ / / al$$If!vh5>5N5#v>#vN#v:V 5>5N5/ / / alDd0< P Z ? 6A#?A2ֽ0%#e B*Y`!ֽ0%#e 8}`\xcdd``$d@9`,&FF(`TK A?db '7$# d8@ E™A,a KL *'031d++&1X +|-JS1&^>f "Y Ґ* 2^B "]RFT=@>L!Ir98T>uq@}P 2zͅp~$+` sRFTLn  _f327)?$G!! q'ԝ,y #@a|,1bO/9`.hCpa%\F&&\U @ ]` "vItDd lh  s *A~??3"`?B2(Wgd x_O,Y`!(Wgd x_O| %ZxڕQ=KA}kb x)T,vDAhaRZD $Bl*%(x~$`…9̽vfr%p "HiQmmfˋ JvH=Fp'Yc9y['yO|PgcwA@tH9FS\~ iW;fF\O|?lp{{9OR,r92ky!Ue+9[/G-+FQcEB? YE85k7ʪUmUQ (:psW}7,B׾R/.:{үOBf+W`2@>&gZ OmXDd { (hZ @ 6A$?C2,")b" Y/Y`!~,")b" .H; |LxuQJA}3{0D "V6U@Ii$gb :6~E%P̾yyGj3oD1"Ƞ-*ƽ//>F XA$du=Y4Ų1'FY]/d;!w7Z Z =p)5rG4Q:#oU9 MS~[{ ] xzw_'ݻ0\qtc4˕Mz%H\_YuGT/z! =d률u[Dd phh  s *A??3"`?D2^0\ i4uP-\Z1Y`!^0\ i4uP-\Z @|~xڕR=OA=; ^N c,N +$@W\EQ FOL0AC, + ~)4qKh^&y3ޛ" Xqx!Fi<K娖S'p[ 2!ĹQX G#[>TOMJq!,;ٵJhg?.m =P&7KK4ﺕbJK?9Únjf0:$! drE3Oi 14,冊shXTX1b)4S2NFדbRfg$L  0 p_.T"6?Ks7BBݍꞾPL W&00:Qg:Eמ$'ƺw,60uƪ[TlKڗ,"9F Ҋ(S4(,7dӽcKnmWzI\i6nCZ=NzKd|LQ> \q+pp4*`rK&kDdR c Z C 6A'?H27+0>xc AY`! +0>xc ߷K8xSK[Q>|H:B4 1vZph)*Ux(*ipH[(A`bqiB4tQbz! }pN|rDx& ^Pȝn M =c1Ht(;Ic4jyRe-:tetR܏3JQ OVhhwBk4F}4fR ]vqֿD"Y 'x7TiPe">발^(S.O:;g <.(;&$~G/G6ږήq`Oy3NU]zx70oaTB/y/|stm8bRZ&oyCΕ`O@dN+b&gނދxŇb!bec3,@였]N3 _4[Dd   Z D 6A(?I2a:"=B DY`!a:"=B :%Be hOxuQ=KA}3w8DN6`ge$N@U++4Z 6 9wv. 7f,!Xؘ1yN%8cVi&~tE2rBK "1\ ݫg /$"Qsȩ' 92r,hiS?D{F[RoS䮂W6I.+;t vM'h(7p;h?>19֝>Mgd5gY(_D'@yyzo|_li9ɖ/Ybl!zbW@{l˂\XDd   Z E 6A)?J2U59Y=B GY`!~U59Y=B :%Be hLxuQK`}w,աB"tpM" &QZ(ťR::8:C:8:*E%b]޽G6!ߔ<DDZFkTNz=FrfsE#Uf=}T̈́|U2޳|M sTMh)^*V'}*760#0&fA"P!B#)ڄd"B'E51tE.{y#P˧"D[!u:]]sK Fzz>WYisvE)v.Igƥy ibvpbz|mnٻ_nXfi_y&sԙS󥰒Vs|ۮnTd51٢rPU! 3ͧYS(  e|ļrĺ8k>G]N/~I[I{^Ntn=7toMV`rl5c̜:CK/{~J^ޛD^:E@{'?FmF BX& cVu 3,tsDdC E lZ G 6A+?L2+N uTAf YQY`!+N uTAf Y&f8>xxJAgvMrwřΐA¤1‰gtbib')m-' `9{wb3&\GJP"b@eұ.#zN(I$,,ՏS,+IPF{9pI 5D1=.@eCj9*l}s[۫Mw݁Da᭾f"w ekC\t(vhs6cTj!ȄrE׻Wr)5d":Ǎ55kn\Fؽe0ZlTZZ|y+b<0b9[-!WRzP:A@i8U r_nQvJDd E (lZ H 6A,?M2ps]$Qf xSY`!pps]$Qf FHf >xcdd``Vf 2 ĜL0##0KQ* WفCRcgbR vx zjx|K2B* Rj@ :@u!f01052X@'v;35V ZZǰc@`\/-b&#.#~xVVJtI2 ps @/g} &70?@W&00⚵N@e &օ \Xnv0o8+KRs@0u(2t5,Āgf~"fZDd lh  s *A??3"`?N2`DLT({F$'VY`!`DLT({F$xxcdd``Nc 2 ĜL0##0KQ* W A?d fĒʂT/&`b]F"L LM 0L *'031d++&1ܘ!+(|-őV1lW 0RQzP~*3H"&;HK;KN(;T !6#C+X!LG3Dy*_} \ Q/!ɷ #lnLޅ "n/# nǞ.\x p1@``S#RpeqIj.C\E.B ~d{xUDdp Z I 6A-?O2g2/zf3B CXY`!;2/zf3B R%Bh xcdd``> @c112BYL%bpudKF&&\n @ ] @Yv] `IDd" XZ J 6A.?P2i)c R 3B EZY`!=)c R 3B 8c%Bh xcdd``> @c112BYL%bpudKF&&\ s: @> 1,;OuDdp Z K 6A/?Q2h8r22B D\Y`!<8r22B R%Bh xcdd``> @c112BYL%bpufHd^Hfnj_jBP~nb@ 5@&TTrA]!#t] `p021)W2ԡRYv] `O+$$If!vh55555#v#v:V ,,55/ / / / a$$If!vh55555#v#v:V 55/ / / a$$If!vh55555#v#v:V 55/ / / a$$If!vh55555#v#v:V 55/ / / a$$If!vh55555#v#v:V 55/ / / a$$If!vh55555#v#v:V 55/ / / a$$If!vh55555#v#v:V 55/ / / a$$If!vh55555#v#v:V 55/ / / aDdp Z L 6A-?R2g2/zf3B CcY`!;2/zf3B R%Bh xcdd``> @c112BYL%bpudKF&&\n @ ] @Yv] `IDdp Z M 6A/?S2h8r22B DeY`!<8r22B R%Bh xcdd``> @c112BYL%bpufHd^Hfnj_jBP~nb@ 5@&TTrA]!#t] `p021)W2ԡRYv] `O+Dd" XZ N 6A.?T2i)c R 3B EhY`!=)c R 3B 8c%Bh xcdd``> @c112BYL%bpudKF&&\ s: @> 1,;OuDdp Z O 6A/?U2h8r22B D)jY`!<8r22B R%Bh xcdd``> @c112BYL%bpufHd^Hfnj_jBP~nb@ 5@&TTrA]!#t] `p021)W2ԡRYv] `O+$$If!vh55555#v#v:V 55/ / / aDdp Z P 6A-?V2g2/zf3B ClY`!;2/zf3B R%Bh xcdd``> @c112BYL%bpudKF&&\n @ ] @Yv] `IDd ,Z Q 6A0?W2>׸;D5SE5 nY`!׸;D5SE5 :1M.Hxcdd`` @c112BYL%bpu @c112BYL%bpudKF&&\ s: @> 1,;OuDdp Z S 6A/?Y2h8r22B DrY`!<8r22B R%Bh xcdd``> @c112BYL%bpufHd^Hfnj_jBP~nb@ 5@&TTrA]!#t] `p021)W2ԡRYv] `O+$$If!vh55555#v#v:V ,,55/ / / / a$$If!vh55555#v#v:V 55/ / / a$$If!vh55555#v#v:V 55/ / / a$$If!vh55555#v#v:V 55/ / / a$$If!vh55555#v#v:V 55/ / / a$$If!vh55555#v#v:V 55/ / / a$$If!vh55555#v#v:V 55/ / / a$$If!vh55555#v#v:V 55/ / / a$$If!vh55555#v#v:V 55/ / / a$$If!vh55555#v#v:V 55/ / / aDdp Z T 6A-?Z2g2/zf3B C{Y`!;2/zf3B R%Bh xcdd``> @c112BYL%bpudKF&&\n @ ] @Yv] `IDd" XZ U 6A.?[2i)c R 3B E/}Y`!=)c R 3B 8c%Bh xcdd``> @c112BYL%bpudKF&&\ s: @> 1,;OuDdp Z V 6A/?\2h8r22B DFY`!<8r22B R%Bh xcdd``> @c112BYL%bpufHd^Hfnj_jBP~nb@ 5@&TTrA]!#t] `p021)W2ԡRYv] `O+$$If!vh55555#v#v:V 55/ / / aDdp Z W 6A-?]2g2/zf3B CY`!;2/zf3B R%Bh xcdd``> @c112BYL%bpudKF&&\n @ ] @Yv] `IDd" XZ X 6A.?^2i)c R 3B E Y`!=)c R 3B 8c%Bh xcdd``> @c112BYL%bpudKF&&\ s: @> 1,;OuDdp Z Y 6A/?_2h8r22B D!Y`!<8r22B R%Bh xcdd``> @c112BYL%bpufHd^Hfnj_jBP~nb@ 5@&TTrA]!#t] `p021)W2ԡRYv] `O+Dd< Z Z 6A1?`2+b~yR@7e 7Y`!+b~yR@7e ny}`\xJAg._c *-DI/IDN DL XXۘG0 A.o+V%(ٻ,h v1-r@w2D -QM9߂2/h;`Q2D9<&UqrBC.m-If=;@Ofn|zξGճG׃7Y׫r*|O\lbV||sŒ^MlDRʗGE+FD˒/KOvp_u+|Of{Yg.LlHֵ&opPob LM^1N{OPKw55\1B@G+B4BDdp Z [ 6A-?a2g2/zf3B CۊY`!;2/zf3B R%Bh xcdd``> @c112BYL%bpudKF&&\n @ ] @Yv] `IDdp Z \ 6A/?b2h8r22B DY`!<8r22B R%Bh xcdd``> @c112BYL%bpufHd^Hfnj_jBP~nb@ 5@&TTrA]!#t] `p021)W2ԡRYv] `O+$$If!vh5t5555#vt#v#v:V 5t55/ / / / a$$If!vh5t5555#vt#v#v:V 5t55/ / / a$$If!vh5t5555#vt#v#v:V 5t55/ / / a$$If!vh5t5555#vt#v#v:V 5t55/ / / a$$If!vh5t5555#vt#v#v:V 5t55/ / / a$$If!vh5t5555#vt#v#v:V 5t55/ / / a$$If!vh5t5555#vt#v#v:V 5t55/ / / a$$If!vh5t5555#vt#v#v:V 5t55/ / / ObjInfoOCXNAMEhjcontentskEquation Native 8 "#&),169:;<?BCDEHKLMPSV[^_`abehijmpqty~UF y  " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q`F X  " FMicrosoft Equation 3.0 DS Eq_597022440nFllOle CompObjmpfObjInfoOCXNAMEoqcontentsrEquation Native 8_597022760;uFllOle CompObjtwfObjInfo OCXNAMEvxuation Equation.39q ((6 XY  " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q`F X  "contentsyEquation Native  <_597023080|FllOle  CompObj{~ fObjInfoOCXNAME}contentsEquation Native 8_597023400zF@Il@IlOle CompObjf FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q8n1 Y  " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native 8_597023720F@Il@IlOle CompObjfObjInfo¨PL& b=nxy"  "   " xy  " nx2"(x)2  "  " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qOCXNAMEcontentsEquation Native _597024040F@Il@IlOle CompObjfObjInfo OCXNAMEš tF =8(15032)"(192)(608)8(4902)"(192)2 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qcontentsEquation Native !_597024360F@Il@IlOle $CompObj%fObjInfo'OCXNAMEcontentsEquation Native (v_138773892F@IllOle *CompObj+fZ =35202352=1.49=1.5 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qUF y  "ObjInfo-OCXNAMEcontentsEquation Native .8_666144940FllOle /CompObj0fObjInfo2 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qx06 X  " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qOCXNAMEcontentsEquation Native 38_666145900FllOle 4CompObj5fObjInfo7OCXNAMEcontentsEquation Native 8 _666146220FllOle =pE r=nxy"xy  "  "  "  nx2"(x)2 ny2"(y)2  "  "  "  "  FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qCompObj>fObjInfo@OCXNAMEcontentspE r=nxy"xy  "  "  "  nx2"(x)2 ny2"(y)2  "  "  "  "  FMicrosoft Equation 3.0 DS EqEquation Native A _666146860FlVlOle FCompObjGfuation Equation.39q7F r=8(15032)"(192)(608) 8(4902)"(192)2 (192)(608)  FMicrosoft Equation 3.0 DS EqObjInfoIOCXNAMEcontentsEquation Native JE#"_666147180FVlVlOle NCompObjOfObjInfoQuation Equation.39qJN= =35204083=0.86 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qOCXNAMEcontentsEquation Native Rf_708681904FVlVlOle TCompObjUfObjInfoWOCXNAMEcontentsEquation Native X4_708682544FVlVlOle Y7   " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q6@&L% Harga Relatif periode t =Harga pada peCompObjZfObjInfo\OCXNAMEcontentsEquation Native ]R_708683824FVlVlOle cCompObjdfriode tHarga pada tahun dasar (100) FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q¨h  I t =ObjInfofOCXNAMEcontentsEquation Native gQ it w i " Q i0 " w i (100) FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qŠH  MA=(n_708685104FVl lOle kCompObjlfObjInfonOCXNAMEcontentsEquation Native o_960063904F l l nilai data terbaru)  " n FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q A$ XOle rCompObjsfObjInfouOCXNAMEcontentsEquation Native v)_1007896356)F l lOle wCompObjxfObjInfozOCXNAMEcontents FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q pPE n FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qEquation Native {)_1007897316F l lOle |CompObj}fObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native B&@ h (' 36 ) FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q]E n!_1007897636F l lOle CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native -_1007897956FPlPlOle CompObjfObjInfoOCXNAME FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q&@ h (' 36 ) FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qcontentsEquation Native B_112088448FPl`lOle CompObj fObjInfoOCXNAME  contents HdM 6! FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q&ed (' 23 )Equation Native -_1007898276F`l`lOle CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native B_1039843560F`l`lOle CompObjfObjInfo FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q&&3 (' 36 ) FMicrosoft Equation 3.0 DS EqOCXNAMEcontentsEquation Native B_1039843880"F`l`lOle CompObjfObjInfoOCXNAME uation Equation.39q&ed (' 23 ) FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qcontents!Equation Native B_1039844200$F`l`lOle CompObj#&fObjInfoOCXNAME%'contents(Equation Native B_1039844520 T+F`l,lOle CompObj*-f&!t (' 46 ) FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q&g3 (' 13 )ObjInfoOCXNAME,.contents/Equation Native B_10398448402F,l,lOle CompObj14fObjInfo FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q&3 (' 46 ) FMicrosoft Equation 3.0 DS EqOCXNAME35contents6Equation Native B_10398451600V9F,l,lOle CompObj8;fObjInfoOCXNAME:<uation Equation.39q&HX (' 13 ) FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qcontents=Equation Native B_1039845480@F,l,lOle CompObj?BfObjInfoOCXNAMEACcontentsDEquation Native B_960064864LGF,l0-lOle CompObjFIf&$5 (' 56 ) FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q&* (' 36 )ObjInfoOCXNAMEHJcontentsKEquation Native B_960065184NF0-l0-lOle CompObjMPfObjInfo FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q&VdV (' 23 ) FMicrosoft Equation 3.0 DS EqOCXNAMEOQcontentsREquation Native B_805570328=UF0-l0-lOle CompObjTWfObjInfoOCXNAMEVXuation Equation.39q&3 (' 46 ) FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qcontentsYEquation Native B_805571288s\F0-l0-lOle CompObj[^fObjInfoOCXNAME]_contents`Equation Native B_91032256%cF0-l0-lOle CompObjbef&HD (' 13 ) FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q&K (' 56 )ObjInfoOCXNAMEdfcontentsgEquation Native B_805571928ojF0-l)/lOle CompObjilfObjInfo FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39quL b(x;n;p)=n!X!(n"X)! i  OCXNAMEkmcontentsnEquation Native _805571608qF)/l)/lOle CompObjpsfObjInfoOCXNAMErt FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qqP_E b(x;n;p)=n!X!(n"X)!    FMicrosoft Equation 3.0 DS EqcontentsuEquation Native _92273980,5xF)/l)/lOle CompObjwzfObjInfoOCXNAMEy{contents|uation Equation.39qqp$o b(x;n;p)=3!2!(3"2)!    FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qEquation Native _855267732KF)/l)/lOle CompObj~fObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native meD =(3)(2)(1)2!(1)(1)    FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q_960063584EF)/l)/lOle CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native _960063264F)/lp0l   #(-27<?BGJMRW\afkpuz&$5 P(0;5)=(5 0 7)(0.00674)0!    =0.00674 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qOle CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native _960062944Fp0lp0lOle  ` P(1;5)=(5 1 7)(0.00674)1!    =0.03370 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qCompObj fObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native _960062624Fp0lp0lOle CompObjfr P(2;5)=(5 2 7)(0.00674)2!    =0.08425 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native r P(3;5)=(5 3 7)(0.00674)3!    =0.14042 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q_960061984Fp0lp0lOle CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native  1_960061664Fp0lp0l8% "3 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q[ܡ "2 FMicrosoft Equation 3.0 DS EqOle !CompObj"fObjInfo$OCXNAMEcontentsEquation Native %1_811708060gFp0lp0lOle &CompObj'fObjInfo)OCXNAMEcontentsuation Equation.39q\ "1 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q0'' +1Equation Native *1_811707740}Fp0lp0lOle +CompObj,fObjInfo.OCXNAMEcontentsEquation Native /1_811707420Fp0l72lOle 0CompObj1fObjInfo3 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qXD +2 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qOCXNAMEcontentsEquation Native 41_805572248F72l72l      !w$'%&(*)+.,-/20136457:89;=<>A?@BFCDGJHIKNLMOQPRTSUXVWY\Z[]`^_acbdgefhkijlnmoqprustxyz{|}~a$$If!vh5t5555#vt#v#v:V 5t55/ / / aDdp Z ] 6A-?c2g2/zf3B CY`!;2/zf3B R%Bh xcdd``> @c112BYL%bpudKF&&\n @ ] @Yv] `IDd DZ ^ 6A2?d2iM @c112BYL%bpu @c112BYL%bpu @c112BYL%bpu @c112BYL%bpuOfn|zξGճG׃7Y׫r*|O\lbV||sŒ^MlDRʗGE+FD˒/KOvp_u+|Of{Yg.LlHֵ&opPob LM^1N{OPKw55\1B@G+B4BDd ` Z c 6A5?i2~[i3Qp Y`!~[i3Qp sp@xuR=KAI%XD MINPRؚ¤1A<#$,,,$ jZ ğ 6iP0uK(2SdL0b5LMC:I%F3{\֊P)lٌPDZtF섽p ]u<=|E"mű g-Y]\W  9|B'\i,z.P,\qI{zA~ngDd E lZ d 6A6?j2P]RT f [Y`!P]RT f RDfh[xcdd``d 2 ĜL0##0KQ* WفGRcgbR vx< zjx|K2B* Rj8 :@u!f0103X@|;35V ZZǰc@`\T&b&#.#&onVJ5kp;Ȼ&0=6z8_7'2l4265d3vEXCpenR~rN > 8|> Ed)/Ȋʷb𹠡!p1@")#RpeqIj. ^E., @c112BYL%bpudKF&&\n @ ] @Yv] `IDd DZ f 6A2?l2iM @c112BYL%bpuͪ]eU.(W| U"EȨ9a%sP{OpP(ܛ1Osuu8rw&ުx|~̓bg7Fnw#<'©KKKk9%ytXzثwZ~ }Y۩$ؖN¿꣼P,W+Mz:W97ՇY>Jb:]vt.:zכJ<׆!sv@YZwcԷ%/b/rI}d}b` ly[j.Kj! +Uءs=~SC 7Dd3 Z h 6A7?n2 rVA5 e%Y`!] rVA5 ĘԔP&+x=hA߼Mn6/zBL WDl!Q\' xs % A,'"h)AKcm!vI49ofw݉^y  #cea!caİh\:9i#N8tI ^YM i:8peny4* ٟ*b3=|=C NL5- ePڂ>ͪ]eU.(W| U"EȨ9a%sP{OpP(ܛ1Osuu8rw&ުx|~̓bg7Fnw#<'©KKKk9%ytXzثwZ~ }Y۩$ؖN¿꣼P,W+Mz:W97ՇY>Jb:]vt.:zכJ<׆!sv@YZwcԷ%/b/rI}d}b` ly[j.Kj! +Uءs=~SC .Dd_ Z i 6A8?o2SV0:ByJ \\Y`!TSV0:ByJ f)<X!"xS=A~f.wbA,VEIHnj" ZxVw5ƓF mSlCFl q,Q {ߛ7o<o!=@kJ7=xE^g}oI>ՏEos}d'^TMťKhbZ*|47~չ=gZ n4ۑek#B'H<Ҩu,q  >pc Τt6bGнwA)w9=i>cOL]elyzkn0 n:GJѯH`K=Sy8 yd,:~ q1]EG];#SGeё$A+zhWs\Ksx0[]o%$MS\OrQbU޶7u jTG"K܋k-^2b>xF-m ' LqxJ)775k6w\Dd;{!t8 m  @@"?sDd < DZ n 6A;?t2(wP4e Y`!(wP4e 3}`\xSK@~4)Xj :(QAPA? L 8  88hwSߗ{޻ R#t} >R@Xa(͸4ꮑ娯 `pptGpUŤa-5>̠ & up4e|uVib͖2?Wz`ίIM5xSꀟp4lN#bT~[:ZQtSk:OFI_t;HBnj3g`ɓRn=uVWkOʶ5J|&{̏ﱋz㢮9 ՕݹOܯ1$0Czg<;8W{s縰F3z`S$ty֞%qDd h Z o 6A<?u2*#$LrW7Pp CY`!*#$LrW7Pp sp0Jxcdd``.c 2 ĜL0##0KQ* W $d3H1)fYkA<[fĒʂT/&`b]F"L L/A,a ȝATNA $37X/\!(?71aǒXk!H`0O̫2!090_}`\0O+{C!1n/ #:u"\ָes6&%!|偆y`aP(I-JJ,*/HeJbI",r,SHASV g52 vfDNmLLJ% W3u(2t5 C7Dd T p 0A=vbw@HYnw@HPNG  IHDR exsRGBPLTE';bRQxx,+yy;bqpbbuvZZLLxwjjNNA@zzmm^_ywyxxwRR,*++X6 cmPPJCmp0712tRNS0JIDAT]= PԘc FF??!*pkjjp $i( w?ѹ|L Յ{Qd:$~9lwVİCSLQE|18RK篽CPגZd?۵*$`IENDB`Dd ` q <A>?w2>4oW0Df0 Y`!4oW0Df0 :M.*Hxcdd`` @c112BYL%bpubGDXt9WcHgD%.KB``Ĥ\Y\2C sg!`P<Dd` ` r <A??x2=Z2@B1p$ {Y`!Z2@B1p$ :!a$!xcdd`` @c112BYL%bpu @c112BYL%bpubiUD7$@$sUrA]!ؙP 0y{aĤ\Y\ 2C 2#I DdWE Tl~e` u <A@?{2`0(f <Y`!40(f 98fXJxcdd`` @c112BYL%bpu 1@d2`C<DdWE Tl~e` w <AC?}2^| O f :Y`!2| O f 98fXJxcdd`` @c112BYL%bpu0pE1At 2Bab`2`K wfRQ9B&br<5Xk*4`1?̬<pL8A<8?Y> Y>Ɋ/0C\X1I` 1\ ` (z5a #520_Qu\&6VF$ Lu 5o1?@Ma`X. v.ܞw`w*rAS"8b;+KRs@0u(2t5=0fϏDd `  <AH?23uT5w qY`!3uT5w }wxJQ9X`I %Z H-U(pFAIm"ZmZEޠz! kStϝ2-?_v_XM-B-$uUe/t Ra/ .!-QXL)RH׻~:/<B({v"l- 5u~`)(mu3Zv~ˋel~nV^Lε_i$7PϢ̦>AQ.]hۊK4şU?ɻy Q܍Cm4{Ux(hDžF w?T3krs; I#9HVw YÄK8wI/u%Dd `  <AI?2q\Q'5w Y`!q\Q'5w uwPxcdd``nf 2 ĜL0##0KQ* W'd3H1)fY;/ PT obIFHeA*P#PD22Bab`a=< wfjQ9A $37X/\!(?71AarM V0Z͙V 1dW55a|1nQFp/ί5 "Ǝ?Q Y>ټ&)VF$:A|k8߂ b?3\^Qa)ݥ ]0{`L(s<8bCo"4pS8 n``!#RpeqIj.C% @ ]` {> 13X?EuyDd `  <AJ?2&fqw Y`!&fqw we gxuR=KA\3-DD.Fk+-L~O@rb`$G ٽ;ЅY}3v> #őb0ThD "5+K G8Fis"Mzp3M:C auꢠyFzC'(/<5|pǝ ȟuuMU % SVSW)P _Q^Jq- xL?_gݷUQHIRo!k1킔+u{ P$ZAWgV%4!~ ݋(afDdd3 `  <AK?29LpU0Pu Y`! LpU0Pu dIԔL"xSK#A~&xr\!I,Bє6#wkD#1`m lFQp7;Ơ0y@wL hbGȘ+֮E^ 4-)pKdH|%#1VIA*N 򥟹jϸ[z'Q !$rfi-ac]ÇrV z,7-B- k,XR*s@ck nSf eBٜ-OQ־Y$ն>MT`7lUk$ oz*Z*4qf|<_k3.g5|ZKJat:x:왹P\8z|7q*1_ y^OU&mQ .b?*륂 )K@$ԯWODd3 `  <AL?2=8CUAt Y`!8CUAt BԔ!xK+Agws9#&"\ iQ`1Д6#:#HRbW[؉`meg%* y)ln>;ewL@;ASQf꿺P㇚ۜQmet$a3)M b^po,SДG8ij9sRȃn^%<~,2tB%"=R]+}<1uķŚQ [r TlNޜj,zpukۙ̐rV˦3i|i'Q䎐-^ŷ<[aC顜SK!vf5lYAӻ/wEptVzCa~=/WaWɾљ:sU{̼[^ #>a?+ u -4uPCtJq9S,`]^UD~n:FmqaT- >1-c˹/ޜj?,zE$-P} ˦,bȦV #7GUU@5 KY`!C<>GUU@5 RM.Hxcdd`` @c112BYL%bpu 1̈]%Dd `  <AS?2qNȁ"F@5 McY`!ENȁ"F@5 LYM.:Hxcdd`` @c112BYL%bpuwBOle 5CompObj6fObjInfo8OCXNAME +3 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qa2D Yo=0.39894xNCi   contentsEquation Native 91_811704540hF72l72lOle :CompObj;fObjInfo=OCXNAMEcontentsEquation Native >}_811704860F72l72lOle @CompObjAf FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q 0gF  FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qObjInfoCOCXNAMEcontentsEquation Native D)_811706140F72l72lOle ECompObjFfObjInfoHa2D Yo=0.39894xNCi    FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q 0gF OCXNAMEcontentsEquation Native I}_811706460F72l3lOle KCompObjLfObjInfoNOCXNAMEcontentsEquation Native O)_80470896F3l3lOle P FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q 0gF  FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qCompObjQfObjInfoSOCXNAMEcontentsEquation Native T)_80470576F3l3lOle UCompObjVfObjInfoXOCXNAMEcontentsEquation Native Y) 0gF  FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q 0gF _80470256yF3l3lOle ZCompObj[fObjInfo]OCXNAMEcontentsEquation Native ^)_80453292F3l3lOle _CompObj`fObjInfobOCXNAME FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q 0gF  FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qcontentsEquation Native c)_80452972F3l3lOle dCompObjefObjInfogOCXNAMEcontentsEquation Native h1_80452652 F3l3lOle iCompObj  jf[ܡ "2 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q\ "1 FMicrosoft Equation 3.0 DS EqObjInfolOCXNAME contentsEquation Native m1_80452332 F3l3lOle nCompObjofObjInfoquation Equation.39q0'' +1 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qXD +2OCXNAMEcontentsEquation Native r1_80451052FPD5lPD5lOle sCompObjtfObjInfovOCXNAMEcontentsEquation Native w1_80499584 FPD5lPD5lOle x FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q '5 `" FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qCompObj"yfObjInfo{OCXNAME!#contents$Equation Native |)_805005443r'FPD5lPD5lOle }CompObj&)~fObjInfoOCXNAME(*contents+Equation Native ) h.  FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q@Y% 1"_80499904a.FPD5l6lOle CompObj-0fObjInfoOCXNAME/1contents2Equation Native 1_805002245F6l6lOle CompObj47fObjInfoOCXNAME68 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q h.  FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qcontents9Equation Native )_1458044404<F6l6lOle CompObj;>fObjInfoOCXNAME=?contents@Equation Native }_1039847080CF6l6lOle CompObjBEfaYD H0=PA=PB=PC=PD=PE=0.20 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qaFY Ha=PA`"PB`"PC`"PD`"PE`"0.20ObjInfoOCXNAMEDFcontentsGEquation Native }_92272060uYJF6l6lOle CompObjILfObjInfo FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q$p4E =85  " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qOCXNAMEKMcontentsNEquation Native @_80497724QF6l6lOle CompObjPSfObjInfoOCXNAMERTp[E 1=17 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q$p4E =85  "contentsUEquation Native 9_1039846120>AXF6lQ8lOle CompObjWZfObjInfoOCXNAMEY[contents\Equation Native @_80502144/6_FQ8lQ8lOle CompObj^af FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q@D\ 2=21 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qObjInfoOCXNAME`bcontentscEquation Native 9_80498944fFQ8lQ8lOle CompObjehfObjInfoOCXNAMEgicontentsjEquation Native @_91030336mFQ8lQ8l$p4E =85  " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q8\ 3=19 FMicrosoft Equation 3.0 DS EqOle CompObjlofObjInfoOCXNAMEnpcontentsqEquation Native 9_91029696]ktFQ8lQ8lOle CompObjsvfObjInfoOCXNAMEuwcontentsxuation Equation.39q50% H0;1=2=3 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qEquation Native Q_80495484d{FQ8lQ8lOle CompObjz}fObjInfoOCXNAME|~contentsEquation Native Q5c H1;1=2=3 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q @',5 _80495164FQ8lQ8lOle CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native )_1458006560FQ8l09lOle CompObjfObjInfoOCXNAME FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q "% x FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qcontentsEquation Native 0_1458006880F09l09lOle CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native 0_1458007200F09l09lOle CompObjf N[ x FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q / c/ (X"X)ObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native K_1458007520F09l09lOle CompObjfObjInfo FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q /`hLc (X"X) FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qOCXNAMEcontentsEquation Native K_1458041524F09l09lOle CompObjfObjInfoOCXNAME L | (X"X)  "  2 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q ; [D =(Sa contentsEquation Native h_92267320F09l09lOle CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native W_92268600HF09l09lOle CompObjf2 Xn) FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q PQ$5 =4X5 FMicrosoft Equation 3.0 DS Eq`ek2B *\;& `pX321)W2xePdk1 [$Dd `  <AT?2pDH5%A5 LY`!DDH5%A5 LYM.:Hxcdd`` @c112BYL%bpu $ jn (--,M`vճݘA|K,vYVݸCk"L #l-N`/1@``S #RpeqIj.C7\E.?u{|Dd `  <A ?29fyQ14p$  .Y`! fyQ14p$ :'a$R!x=Na]GU"W(t^@ NDS)T^@ DD%q[Ǘlvv!dÃ} E8 CE *D쟗m&("d2_UwN*qr~zx8XW3^0-f8ݠt~ljRsI;.캐[ȃͻ $W.R:]4;1Wzj{(c< &?1"q5+Dd H`  <AU?2IBci"t Y`!IBci"t ^$mdpxcdd``b 2 ĜL0##0KQ* Wä+d3H1)fY;@<^@=P5< %! 8 :@u!f010ipX@=n;35r! @penR~C0ׅV~.b?Ӻ!f22a~ [q%@d++&0 @]`sC8dsLؔd2Wb\d> $ jn (--,M`vճݘA|K,vYVݸCk"L #l-N`/1@``S #RpeqIj.C7\E.?u{|Dd `  <A ?29fyQ14p$  Y`! fyQ14p$ :'a$R!x=Na]GU"W(t^@ NDS)T^@ DD%q[Ǘlvv!dÃ} E8 CE *D쟗m&("d2_UwN*qr~zx8XW3^0-f8ݠt~ljRsI;.캐[ȃͻ $W.R:]4;1Wzj{(c< &?1"q5+Dd `  <A ?29fyQ14p$  Y`! fyQ14p$ :'a$R!x=Na]GU"W(t^@ NDS)T^@ DD%q[Ǘlvv!dÃ} E8 CE *D쟗m&("d2_UwN*qr~zx8XW3^0-f8ݠt~ljRsI;.캐[ȃͻ $W.R:]4;1Wzj{(c< &?1"q5+Dd `  <A ?29fyQ14p$  w!Y`! fyQ14p$ :'a$R!x=Na]GU"W(t^@ NDS)T^@ DD%q[Ǘlvv!dÃ} E8 CE *D쟗m&("d2_UwN*qr~zx8XW3^0-f8ݠt~ljRsI;.캐[ȃͻ $W.R:]4;1Wzj{(c< &?1"q5+Dd `  <A ?29fyQ14p$  d#Y`! fyQ14p$ :'a$R!x=Na]GU"W(t^@ NDS)T^@ DD%q[Ǘlvv!dÃ} E8 CE *D쟗m&("d2_UwN*qr~zx8XW3^0-f8ݠt~ljRsI;.캐[ȃͻ $W.R:]4;1Wzj{(c< &?1"q5+Dd `  <A ?29fyQ14p$  Q%Y`! fyQ14p$ :'a$R!x=Na]GU"W(t^@ NDS)T^@ DD%q[Ǘlvv!dÃ} E8 CE *D쟗m&("d2_UwN*qr~zx8XW3^0-f8ݠt~ljRsI;.캐[ȃͻ $W.R:]4;1Wzj{(c< &?1"q5+Dd;!=8   @@"?%Dd `  <AP?2q֪K82v@5 M'Y`!E֪K82v@5 LYM.:Hxcdd`` @c112BYL%bpuGUU@5 K)Y`!C<>GUU@5 RM.Hxcdd`` @c112BYL%bpu 1̈]%Dd `  <AS?2qNȁ"F@5 M-.Y`!ENȁ"F@5 LYM.:Hxcdd`` @c112BYL%bpuwBek2B *\;& `pX321)W2xePdk1 [ǵ$$If!vh5 5585 #v #v#v8#v :V 5 5585 / / / / al$$If!vh5 5585 #v #v#v8#v :V 5 5585 / / / al$$If!vh5 5585 #v #v#v8#v :V 5 5585 / / / al$$If!vh5 5585 #v #v#v8#v :V 5 5585 / / / al$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / a$$If!vh55 55. #v#v #v#v. :V ,55 55. / / / aDd;"!>78   @@"?Dd `  <AV?28e/PKy#GP%E!Ö"(.T:d-F]6f?y5eҟUzo}YrB ;)iԂ|+LRoNgLQQQ*?T6eDd;T! D8   @@"?$$If!vh5 5D 5J #v #vD #vJ :V 5 5D 5J / / / / al$$If!vh5 5D 5J #v #vD #vJ :V 5 5D 5J / / / alDd4 @`  <AW?2:{FU#R5 LY`!{FU#R5 :'4R x=N Aas_$ ,PBDQ;kYx`oia!CRo͜B0r0'"H1Q}WVLR ^#M# ߈a|v*H͇@S_~kL*v˛gHֽ; _{.huEqV\} R,mBa#Is-)`Al`o}?C`9g$$If!vh5 5D 5J #v #vD #vJ :V 5 5D 5J / / / al&Dd4 @`  <AX?2rFP{EM"iW5 NxOY`!FFP{EM"iW5 LY4: xuJ1VmBDAPQ"V\+ٓU#( ]'cZb2 G JQN^|5uv VUZޞBZJri,xaߧ1=eQM69뎲"g]<ָ?\xn>M*M?>nV\#3TLNa&;rˬa I+"~OcI/f[$$If!vh5 5D 5J #v #vD #vJ :V 5 5D 5J / / / alDd4 @`  <AW?2:{FU#R5 1RY`!{FU#R5 :'4R x=N Aas_$ ,PBDQ;kYx`oia!CRo͜B0r0'"H1Q}WVLR ^#M# ߈a|v*H͇@S_~kL*v˛gHֽ; _{.huEqV\} R,mBa#Is-)`Al`o}?C`9g$$If!vh5 5 #v #v :V 5 5 / / / / a$$If!vh5 5 #v #v :V 5 5 / / / a$$If!vh5 5 #v #v :V 5 5 / / / aoDd% d`  <AY?25˷u5 UY`!5˷u5 M.,&H]xcdd``ed``baV d,FYzP1n: $,56~) @ '5 ㆪaM,,He`0 @201d++&1ܘ!+(|-’VT Tdd׉҃pFL@(\G!32Ha *ߏĆ᣻pN!Px| 㧱N0f0wcÑ \Nh 0y{iI)$5NE.Y=xjDd P`  <AZ?24ޅut5 XY`!4ޅut5 ;M.%HXxcdd``ed``baV d,FYzP1n: B@?b u ڀqC0&dT20 KXB2sSRsn\pUsi#Kb 'Eb M P 27)? #B8cdnT/*bpN=!Pg|g߉wO10U.p̃ `pZadbR ,.IeC D|b@cf~}Ft$$If!vh555W5Z5-5n#v#v#vW#vZ#v-#vn:V ,555W5Z5-5n/ / / / al$$If!vh555W5Z5-5n#v#v#vW#vZ#v-#vn:V 555W5Z5-5n/ / / al$$If!vh555W5Z5-5n#v#v#vW#vZ#v-#vn:V 555W5Z5-5n/ / / alM$$If!vh5!#v!:V 5!/ al$$If!vh5W5Z5#vW#vZ#v:V 4++,5W5Z5/ / / / af4$$If!vh5W555#vW#v#v#v:V 4++,5W555/ / / / af4$$If!vh5W555#vW#v#v#v:V 5W555/ / / a$$If!vh5W555#vW#v#v#v:V 5W555/ / / a$$If!vh5 5:5@#v #v:#v@:V 4++,,5 5:5@/ / / / af4$$If!vh5 5 5 5@#v #v #v@:V 4++,,5 5 5@/ / / / af4$$If!vh5 55555@#v #v#v#v#v#v@:V 4++,,5 55555@/ / / / af4$$If!vh5 55555@#v #v#v#v#v#v@:V 5 55555@/ / / a$$If!vh5 55555@#v #v#v#v#v#v@:V ,5 55555@/ / / a$$If!vh5555#v#v#v#v:V 5555/ / / / a$$If!vh5555#v#v#v#v:V 5555/ / / a$$If!vh5555#v#v#v#v:V 5555/ / / a$$If!vh5\ 5 5 #v\ #v #v :V 5\ 5 5 / / / / a$$If!vh5\ 5 5 #v\ #v #v :V 5\ 5 5 / / / a$$If!vh5\ 5 5 #v\ #v #v :V 5\ 5 5 / / / a$$If!vh555#v#v#v:V 4++,,555/ / / / af4$$If!vh5555#v#v#v:V 4++,,555/ / / / af4$$If!vh5555#v#v#v:V ,555/ / / a$$If!vh5555#v#v#v:V ,555/ / / a$$If!vh55 5#v#v #v:V 4++,55 5/ / / / af4$$If!vh55T5T5#v#vT#v:V 4++,55T5/ / / / af4$$If!vh555555#v#v#v#v#v#v:V 4++,555555/ / / / af4$$If!vh55555555#v#v#v#v#v#v#v#v:V 55555555/ / / aQ$$If!vh5#v:V 5/ a$$If!vh5{ 5 5 #v{ #v #v :V 5{ 5 5 / / / / a$$If!vh5{ 5 5 #v{ #v #v :V 5{ 5 5 / / / a+Dd_ `  <A[?2wo2F1B SpY`!Ko2F1B %Bhxcdd`` @c112BYL%bpuR#dO[ s̍Jm.\Fn s-Ipp@H{F&&\ s:@ĞB ~``^S$$If!vh5{ 5 5 #v{ #v #v :V 5{ 5 5 / / / aaDdg 4 @`  <A_?2J<SQc5 0~Y`!J<SQc5 )4p Oxcdd``dd``baV d,FYzP1n:&&n! KA?H1:q30 UXRY7S?&,e`abM-VK-WMcPX\ MT T@Z+a_l 7]@|k8ؿ=I9 w(= "8Ac {8lqn[=X |,#!12 \Fh 0y{iI)$5/\E. ,Ā'f ޼/`Dd 4 @`  <A`?2 K&c5 Y`! K&c5  #4  Nxcdd``dd``baV d,FYzP1n:&B@?b u p10 UXRY7S?&,e`abM-VK-WMcPX\ _MT TY@Z+a-l _ L 5Gw(@ Ma`_Q{@$w pͅ۳? (ڰsm/^FAF)cJ.hrS8q+F&&\ s: @> 1,Dd `  <A ?29fyQ14p$  Y`! fyQ14p$ :'a$R!x=Na]GU"W(t^@ NDS)T^@ DD%q[Ǘlvv!dÃ} E8 CE *D쟗m&("d2_UwN*qr~zx8XW3^0-f8ݠt~ljRsI;.캐[ȃͻ $W.R:]4;1Wzj{(c< &?1"q5+Dd`W T`  <Aa?2R0 p4 *8 .ބY`!&0 p4 *8 f!98XJxcdd``$d@9`,&FF(`TIɁQRcgbR ցx@17T obIFHeA*PD.#l(0Kzvo.dabM-VK-WMcPX\ I}ˈI \Pq]6b;OF&&\y @ ]` 1fv1 =k Dd` |`  <Ab?2YyxPS$ 5Y`!-yxPS$ z!>0xcdd``$d@9`,&FF(`T)ɁQRcgbR x@Ā깡jx|K2B* R 8 :@u!f018Y@;X\ (rofabM-VK-WMcPX\ [Km߈LJ.+>a C;#RpeqIj.<E.ΘBP0@W*=YDd [`  <Ac?2o%uE Y`!yo%uE ^7tESGxcdd``g 2 ĜL0##0KQ* Wô)URcgbR PYP=7T obIFHeA*CPD.#lY ,a #D,!"k5@bFL ! ~ Ay +?krw n2b`ҪY 03d>؏)`gL {+ss:Dx> &=FL #t+1-p0@``㗑I)$5\E.B ~b(2eWDd H`  <Ad?2;kutE JY`!w;kutE ^tE"Excdd``g 2 ĜL0##0KQ* WôɁURcgbR AsC0&dT200pE1At 2BaŰ n0BĂ!bA E,&XP L &N` ZZǠs&+|-L&#.VJ߄רD7$~dO3Ȅ= |,`\0Ek喇B8 nJ.hLpc < =edbR ,.Ie2C c!t?1f$$If!vh5555#v#v#v#v:V 5555/ / / / al$$If!vh5555#v#v#v#v:V 5555/ / / alDdf `  <Ae?2|}%UQT Y`!|}%UQT U rxR=KA};gƋi@L4V@2N<I \g'',sm`"6=rc ]cav9ᑠ"}La]6˘btE1R٫wSz; $~HԽhB"7yKp/MR].~(b2-Zv>8 g4҉M$$If!vh5#v:V 5/ alXDd{ h`  <Af?2 9X" ԑY`!x 9X" ;e |Fxcdd``ed``baV d,FYzP1n:&&! KA?H1 ㆪaM,,He` @201d++&1(\ _7Usi#^ 0&_bgd|ax2¨݌$b.#XAA1X‡ dOpenR~CWׂBD"Km1eD3+a[e.pJ74=Ĥ\Y\ 2C D,Āf~5<Ddz ObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native 9_92266680F09l^;lOle CompObjfObjInfouation Equation.39q,aD5 (X"X1) FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qOCXNAMEcontentsEquation Native H_1458041204F^;l^;lOle CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native H_1458041844F^;l^;lOle ,aD5 (X"X1) FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q,Xb (X"X2)CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native H_1458040884F^;l^;lOle CompObjf $'*-.169<?@CFILORUX[^_`cfgjmnorux{| FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q,Xb (X"X2) FMicrosoft Equation 3.0 DS EqObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native H_761871028DF^;l^;lOle CompObjfObjInfo uation Equation.39q,Dc (X"X3) FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qOCXNAMEcontentsEquation Native  H_1458042164F^;l^;lOle  CompObj fObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native H_80480052!F^;l^;lOle ,Dc (X"X3) FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q_D x1CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native 4_92271420F^;lp_1563157540RFpll>lOle MCompObj),NfObjInfoPm=h4 H0=1=2=3= FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qm=0D Ha=1`"OCXNAME+-contents.Equation Native QY_15631585001Fl>ll>lOle SCompObj03TfObjInfoVOCXNAME24contents5Equation Native WY_1563158820(D8Fl>ll>lOle Y2`"3`" FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qmûKD (63) 2 +(54) 2 +(63) 2 3"(180) 2 CompObj7:ZfObjInfo\OCXNAME9;contents<Equation Native ]_1563159140?Fl>ll>lOle aCompObj>Abf(3x3) FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qmoJD (Tj) 2 b"(Tij) 2 b.kObjInfodOCXNAME@BcontentsCEquation Native e_1563159460=KFFl>ll>lOle hCompObjEHifObjInfok FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qmû( (72) 2 +(57) 2 +(51) 2 3"(180) 2 (3x3)OCXNAMEGIcontentsJEquation Native l_1563159780MFl>ll>lOle pCompObjLOqfObjInfosOCXNAMENP FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qVaO (SSC)  k"1=782=39 FMicrosoft Equation 3.0 DS EqcontentsQEquation Native t}_15631601006TFl>ll>lOle vCompObjSVwfObjInfoyOCXNAMEUWcontentsXuation Equation.39qmo(T SSC(B"1)(k"1)=104=2.5 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qEquation Native z_1564270696[Fl>ll>lOle }CompObjZ]~fObjInfoOCXNAME\^contents_Equation Native mox$tK MSSR(B"1)(k"1)=94=2.5 FMicrosoft Excel WorksheetBiff8Excel.Sheet.89q _112087168d Fl>l?lOle EPRINTacCompObjf     <* !"#$%&'()=,-./0123456789:;>?@ACBDGEFHJIKLMONPRQSTUVWZXY[]\^a_bdcegfhijlkmonpsqrtuvywxz}{|~l5S#% EMF!hF, EMF+@XXF\PEMF+"@ @ $@ !@ 0@?@     !" !" !  " !  (" !  (RpBook Antiquax&*0&x[wO`J&0I&D'0Arial`M &wwH \I&I0dv%  % " !%   m  TXJiUU@c{@JLP91**TX#viUU@c{@#LP78**TXOiUU@c{@LP93**TX(iUU@c{@LP57**TXiUU@c{@LP75**TXiUU@c{@LP52**TX`iUU@c{@`LP99**TX9iUU@c{@9LP80**TXeiUU@c{@LP97**TX>iUU@c{@LP62** % " !%   (% " !%   u   TXJuUU@c{@JqLP71**TX#uvUU@c{@#qLP69**TXuOUU@c{@qLP72**TXu(UU@c{@qLP89**TXuUU@c{@qLP66**TXuUU@c{@qLP75**TX`uUU@c{@`qLP79**TX9uUU@c{@9qLP75**TXueUU@c{@qLP72**TXu>UU@c{@qLP76** % " !%   (% " !%   G   T`5CUU@c{@5LT104***TX#vCUU@c{@#LP74**TXOCUU@c{@LP62**TX(CUU@c{@LP68**TXCUU@c{@LP97**T`rCUU@c{@rLT105***TX`CUU@c{@`LP77**TX9CUU@c{@9LP65**TXeCUU@c{@LP80**T`SCUU@c{@LT109*** % " !%   (% " !%   O   TXJOUU@c{@JKLP85**TX#OvUU@c{@#KLP97**TXOOUU@c{@KLP88**TXO(UU@c{@KLP68**TXOUU@c{@KLP83**TXOUU@c{@KLP68**TX`OUU@c{@`KLP71**TX9OUU@c{@9KLP69**TXOeUU@c{@KLP67**TXO>UU@c{@KLP74** % " !%   (% " !%   !   TXJUU@c{@JLP62**TX#vUU@c{@#LP82**TXOUU@c{@LP98**T`=UU@c{@LT101***TXUU@c{@LP79**T`rUU@c{@rLT105***TX`UU@c{@`LP79**TX9UU@c{@9LP69**TXeUU@c{@LP62**TX>UU@c{@LP73** % " !%   (% ( " F4(EMF+*@$??FEMF+@ ObjInfobfOCXNAMEcontentsehWorkbook F\p Billingserver Ba=   =--# <X@"1Arial1Arial1Arial1Arial1Arial1(  Book Antiqua"Rp"#,##0_);\("Rp"#,##0\)#"Rp"#,##0_);[Red]\("Rp"#,##0\)$"Rp"#,##0.00_);\("Rp"#,##0.00\))$"Rp"#,##0.00_);[Red]\("Rp"#,##0.00\):*5_("Rp"* #,##0_);_("Rp"* \(#,##0\);_("Rp"* "-"_);_(@_).))_(* #,##0_);_(* \(#,##0\);_(* "-"_);_(@_)B,=_("Rp"* #,##0.00_);_("Rp"* \(#,##0.00\);_("Rp"* "-"??_);_(@_)6+1_(* #,##0.00_);_(* \(#,##0.00\);_(* "-"??_);_(@_)"$"#,##0_);\("$"#,##0\)!"$"#,##0_);[Red]\("$"#,##0\)""$"#,##0.00_);\("$"#,##0.00\)'""$"#,##0.00_);[Red]\("$"#,##0.00\)72_("$"* #,##0_);_("$"* \(#,##0\);_("$"* "-"_);_(@_)?:_("$"* #,##0.00_);_("$"* \(#,##0.00\);_("$"* "-"??_);_(@_)                + )    & 8 ``i̜̙3f3333f3ffff333ff333f33f33BBB\`) Sheet1 Sheet2Sheet3Sheet4Sheet5Sheet6Sheet7Sheet8Sheet9Sheet10 Sheet11 Sheet12 Sheet13Sheet14Sheet15Sheet16>`i F  dMbP?_*+%&A Page &PMEPSON Stylus COLOR 850 ohh DLLName16=EPIGUI29.DLLDLLName32=EPIDA220.DLLEPSON Stylus COLOR 850hh4A 4A d2RL⶗"dh??U}       BV@S@@W@L@R@J@X@T@@X@O@ BQ@@Q@R@@V@P@R@S@R@R@S@ BZ@R@O@Q@@X@@Z@@S@@P@T@@[@ B@U@@X@V@Q@T@Q@Q@@Q@P@R@ BO@T@X@@Y@S@@Z@S@@Q@O@@R@ PFFFF>@G2  7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P ??U>@7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P??U>@7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P??U>@7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P??U>@7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P??U>@7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P??U>@7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P??U>@7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P??U>@7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P??U>@7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P??U>@7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P??U>@7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P??U>@7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P??U>@7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P??U>@7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P??U>@7 SummaryInformation(giDocumentSummaryInformation8_138775812ftn F?l?lOle Oh+'0\(0 HTBillingservere@rUd՜.+,0\HP X`hp x 7A Sheet1Sheet2Sheet3Sheet4Sheet5Sheet6Sheet7Sheet8Sheet9Sheet10Sheet11Sheet12Sheet13Sheet14Sheet15Sheet16  Worksheets FMicrosoft Excel WorksheetBiff8Excel.Sheet.89q Oh+'0X(0 DP Agung PUAg@:EPRINTkmCompObjfObjInfolpOCXNAMEl/ Y# EMFw!hF, EMF+@XXF\PEMF+"@ @ $@ !@ 0@?@     !" !" !  " !  " !  Rp Arial\J &x[wJ6&0$6& e'0Arial`M &ww \$6&I0dv%    T`/ dUU@c{@/ LT425...T` dUU@c{@ LT430...T` jdUU@c{@ LT430...T` CdUU@c{@ LT435...T` dUU@c{@ LT435...T`l dUU@c{@l LT435a...T`E dUU@c{@E LT435...T` dUU@c{@ LT435...T` dUU@c{@ LT4401...T` YdUU@c{@ LT440...  T`/pUU@c{@/pLT440...T`pUU@c{@pLT440...T`pjUU@c{@pLT440...T`pCUU@c{@pLT445...T`pUU@c{@pLT445...T`lpUU@c{@lpLT445...T`EpUU@c{@EpLT445...T`pUU@c{@pLT445...T`pUU@c{@pLT450...T`pYUU@c{@pLT450...  T`/2UU@c{@/LT450...T`2UU@c{@LT450...T`j2UU@c{@LT450(...T`C2UU@c{@LT450...T`2UU@c{@LT450...T`l2UU@c{@lLT460...T`E2UU@c{@ELT460...T`2UU@c{@LT460...T`2UU@c{@LT465...T`Y2UU@c{@LT465...  T`/>UU@c{@/>LT465...T`>UU@c{@>LT470...T`>jUU@c{@>LT470...T`>CUU@c{@>LT472...T`>UU@c{@>LT475...T`l>UU@c{@l>LT475...T`E>UU@c{@E>LT475...T`>UU@c{@>LT480...T`>UU@c{@>LT480...T`>YUU@c{@>LT480...  T`/UU@c{@/LT480...T`UU@c{@LT485...T`jUU@c{@LT490...T`CUU@c{@LT490...T`UU@c{@LT490...T`lUU@c{@lLT500...T`EUU@c{@ELT500...T`UU@c{@LT500...T`UU@c{@LT500...T`YUU@c{@LT510...  T`/ gUU@c{@/ LT510...T` gUU@c{@ LT515...T` jgUU@c{@ LT525...T` CgUU@c{@ LT525...T` gUU@c{@ LT525...T`l gUU@c{@l LT535...T`E gUU@c{@E LT549...T` gUU@c{@ LT550...T` gUU@c{@ LT570...T` YgUU@c{@ LT570...  T`/sUU@c{@/sLT575...T`sUU@c{@sLT575...T`sjUU@c{@sLT580...T`sCUU@c{@sLT590...T`sUU@c{@sLT600...T`lsUU@c{@lsLT600...T`EsUU@c{@EsLT600...T`sUU@c{@sLT600...T`sUU@c{@sLT615...T`sYUU@c{@sLT615... % ( " F4(EMF+*@$??FEMF+@ contentsorWorkbook+!SummaryInformation(qsDocumentSummaryInformation8 F\pAgung PU Ba=   =-- <X@"1Arial1Arial1Arial1Arial1Arial1 Arial"$"#,##0_);\("$"#,##0\)!"$"#,##0_);[Red]\("$"#,##0\)""$"#,##0.00_);\("$"#,##0.00\)'""$"#,##0.00_);[Red]\("$"#,##0.00\)7*2_("$"* #,##0_);_("$"* \(#,##0\);_("$"* "-"_);_(@_).))_(* #,##0_);_(* \(#,##0\);_(* "-"_);_(@_)?,:_("$"* #,##0.00_);_("$"* \(#,##0.00\);_("$"* "-"??_);_(@_)6+1_(* #,##0.00_);_(* \(#,##0.00\);_(* "-"??_);_(@_)                + ) , *  "x 8 ``i̜̙3f3333f3ffff333ff333f33f33BBB\`Sheet1Sheet2Sheet3Sheet4Sheet5 Sheet6 Sheet7 Sheet8Sheet9Sheet10Sheet11Sheet12Sheet13Sheet14Sheet15 Sheet16`i F  dMbP?_*+%&A Page &PM^Canon iP1200 ߁ odLetterBJDM 0VT$m,`Oj,`OjVT$m,v`Oj,v,v`OjXXDRAFTSample 1'dVT$mVT$m@ VT$m Canon iP1200 ߁ odLetter2ӡ"dh??U}         Bz@z@z@0{@0{@0{@0{@0{@{@{@ B{@{@{@{@{@{@{@{@ |@ |@ B |@ |@ |@ |@ |@|@|@|@}@}@ B}@`}@`}@}@}@}@}@~@~@~@ B~@P~@~@~@~@@@@@@@@@@ B@@h@h@h@@(@0@Ё@Ё@ B@@ @p@@@@@8@8@ vxFFFFFF>@ 7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P ??U>@7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P??U>@7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P??U>@7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P??U>@7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P??U>@7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P??U>@7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P??U>@7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P??U>@7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P??U>@7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P??U>@7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P??U>@7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P??U>@7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P??U>@7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P??U>@7 F  dMbP?_*+%&A Page &P"P??U>@7 ՜.+,0\HP X`hp x 7A Sheet1Sheet2Sheet3Sheet4Sheet5Sheet6Sheet7Sheet8Sheet9Sheet10Sheet11Sheet12Sheet13Sheet14Sheet15Sheet16  Worksheets_186617992vF?l?lOle CompObjuxfObjInfo FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q 2x=x i  n=34,35670=490.80-$ËPL% 2x=xOCXNAMEwzcontentsOle10Nativey{Equation Native  i " n=34,35670=490.80 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q$|H#  2 =(x i ") 2i=1_186618952t~F?l?lOle CompObj}fObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native _186619272F?l?lN " N FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q$*  =  2Ole CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native F_186619592|{F?l?lOle CompObjfObjInfoOCXNAMEcontents FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q$:# cv=2x100 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qEquation Native V_186619912F?l?lOle CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsOle10Native s= s  2  = 2996.47  =54.74 $oP  s= s  2  = 2996.47  =54.74Equation Native _186620232?F?l?lOle CompObjf FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q s2x100=54.74490.80100=11.15-$Ïh  s2x100=54.74490.80ObjInfoOCXNAMEcontentsOle10NativeEquation Native _186620552F?l?lOle CompObjf100=11.15 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q s2x100=54.74490.80100=11.15-ObjInfoOCXNAMEcontentsOle10NativeEquation Native _186621192F?l?lOle CompObjf$Ïh  s2x100=54.74490.80100=11.15 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q$Õp# s 2 =ObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native f i (x i "2x) 2i=1k " f ii=1k " ()"1=f i x i2i=12 " f ii=1k " "2x 2 =187,56 FMicrosoft Equation 3.0 DS Eq_264356304F?l?lOle CompObjfObjInfouation Equation.39q]dE Ir=PnPo  " Nx100 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qOCXNAMEcontentsEquation Native y_264356944FPyAlPyAlOle CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native y_666147820FPyAlPyAlOle ]g Ir=PnPo  " Nx100 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qa\ MD=fM"u  +"  +"  " NCompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native }_708682224FPyAlPyAlOle CompObjf FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qa\ MD=fM"u  +"  +"  " N FMicrosoft Equation 3.0 DS EqObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native }_708683184FPyAlPyAlOle CompObjfObjInfo   "#$'*+.1247<AFKPUZ_dinsx}uation Equation.39q„t I t =P it " P i0 " (100) FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qOCXNAMEcontentsEquation Native _708683504FPyAlPyAlOle CompObjfObjInfoOCXNAME¨pL% I t =P it Q i " P i0 " Q i (100) FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qcontentsEquation Native  _708685424FPyAlPyAlOle  CompObjfObjInfoOCXNAMEcontents 6  b 1 =tY t ")tY t "  " n  " t 2 ")(t) 2 " n  " FMicrosoft Equation 3.0 DS EqEquation Native _761869108FPyAlPyAlOle CompObjfuation Equation.39q¡8# b 0 =)Y t " n()"b 1 )t  " n() FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native _761869428FPyAlPyAlOle CompObjfObjInfo °Mt b 1 =373")(15)(105)555")(15) 2 5=5,8 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qOCXNAMEcontentsEquation Native !_761869748FPyAlPyAlOle %CompObj&fObjInfo(OCXNAME“  b 0 =)1055()"(5,8))155()=3,6 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qcontentsEquation Native )_80449772FPyAlPyAlOle ,CompObj-fObjInfo/OCXNAMEcontentsOle10Native0Equation Native 3p_80496444FPyAlPyAlOle 5 f(x)=n!x!(n-x)!p x (1-p) (n-x)TP% P(X;)= xe" x! FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qCompObj6fObjInfo8OCXNAMEcontents Q,5  FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q XU Equation Native 9)_80496764FPyAlPyAlOle :CompObj ;fObjInfo=OCXNAME contents Equation Native >)_138774532FPyAlBlOle ?CompObj @fObjInfoB FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q XU  FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qOCXNAMEcontentsEquation Native C)_80472496FBlBlOle DCompObjEfObjInfoGOCXNAMEcontentsEquation Native H)_80478452FBlBlOle I XU  FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q XU  FMicrosoft Equation 3.0 DS EqCompObjJfObjInfoLOCXNAMEcontents Equation Native M)_80478772(#FBlBlOle NCompObj"%Of& uation Equation.39q XU  FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q XU ObjInfoQOCXNAME$&contents'Equation Native R)_80479092*FBlBlOle SCompObj),TfObjInfoVOCXNAME+-contents.Equation Native W)_805018241FBlBlOle XCompObj03YfObjInfo[OCXNAME24 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qh\D `" FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qcontents5Equation Native \-_805036848FBlBlOle ]CompObj7:^fObjInfo`OCXNAME9;contents<VL^ o`" FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q ]D5 Equation Native a1_805569368?FBlBlOle bCompObj>AcfObjInfoeOCXNAME@BcontentsCEquation Native f)_761870388FFBlBlOle gCompObjEHhfObjInfoj FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q *D5  FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qOCXNAMEGIcontentsJEquation Native k)_855266132RMFBlBlOle lCompObjLOmfObjInfooOCXNAMENPcontentsQEquation Native p)_855266452TFBlBlOle q ]D5  FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q *D5  FMicrosoft Equation 3.0 DS EqCompObjSVrfObjInfotOCXNAMEUWcontentsXEquation Native u)_92272700[FBlBlOle vCompObjZ]wfuation Equation.39q H]$5 t FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q *D5 ObjInfoyOCXNAME\^contents_Equation Native z)_92269240bFBlBlOle {CompObjad|fObjInfo~OCXNAMEcecontentsfEquation Native )_855265812iFBlBlOle CompObjhkfObjInfoOCXNAMEjl FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qXbE X 2 =(Oi"Ei) 2 Ei  " atau(fi"fe) 2 fi  "contentsmEquation Native _1458004000pFBlDlOle  FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qo X 2 =  " (fo"fe) 2 feCompObjorfObjInfoOCXNAMEqscontentstEquation Native _92270780`wFDlDlOle CompObjvyf FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q8D X 2 =  " (fo"fe) 2 fe=134.750 FMicrosoft Equation 3.0 DS EqObjInfoOCXNAMExzcontents{Equation Native _1458004320~FDlDlOle CompObj}fObjInfouation Equation.39q‹0D fe=n1x(n.1n)=100x150300=50 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qOCXNAMEcontentsEquation Native _855267092FDlDlOle CompObjfObjInfoOCXNAME‹}\ fe=n1x(n.2n)=100x150300=50 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qcontentsEquation Native _1458042804FDlDlOle CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native _1458043124FDlDlOle CompObjf‹RĀ fe=n2x(n.1n)=200x150300=50 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q‹D fe=n2x(ObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native n.2n)=200x150300=50 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qo X 2 =  " (fo"fe) 2 _1458005920|FDlDlOle CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native _1539035192:FDlDlfe FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qC X 2 =(40"50) 2 50+(60"50) 2 50+Ole CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native __1539035512FDlDlOle (100"100) 2 100+(90"100) 2 100=6 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q­ L X 2 =CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native _1539035832FDlDlOle CompObjf(10"18) 2 18+(20"12) 2 12+(20"18) 2 18+(10"12) 2 12+(30"24) 2 24(10"16) 2 16=13.19 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qH; (fo"fe) 2 fe FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native d_1539036152FDlDlOle CompObjfObjInfoH; (fo"fe) 2 fe FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qC   "OCXNAMEcontentsEquation Native d_1539036472FDlDlOle CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native 4_1539036792FDlDlOle  FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q;Hd   " x 2 =9.8 FMicrosoft Equation 3.0 DS EqCompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native W_1539037112FDlDlOle CompObjfuation Equation.39qH; (fo"fe) 2 fe FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native d_1564271016YFDlDlOle CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native _1564271336FDlDl |H% Xa 2 =(X"X)  "  2 n"1 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q D [Lb Xa 2 =Ole CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native `_1564271656FDl0 FlOle 83"1=4 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q Ú(_% Sw 2 =S1 2 +S2 2 +........Sn 2 nCompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native _1564271976F0 Fl0 FlOle CompObjf  "%(+.147:=@CFIJMPSVY\]`cfilorux{| FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39quWtI S1 2 =(x"x1)  "  2 n"1ObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native _1564272296F0 Fl0 FlOle CompObjfObjInfo  FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q>og =705"1=17.5 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qOCXNAMEcontentsEquation Native  Z_1564272616F0 Fl0 FlOle  CompObjfObjInfoOCXNAME>`$$ =625"1=15.5 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q6X% =605"contentsEquation Native Z_15642729362F0 Fl0 FlOle CompObjfObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native R_1564273256F0 Fl0 FlOle CompObjf1=15 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qšh% Sw 2 =S1 2 +S2 2 +........Sn 2 3ObjInfoOCXNAMEcontentsEquation Native _1564273576 F0 Fl0 FlOle  CompObj  !fObjInfo# FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q``| Sw 2 =17.5+15.5+153 FMicrosoft Equation 3.0 DS EqOCXNAME  contentsEquation Native $|_1564273896F0 Fl0 FlOle &CompObj'fObjInfo)OCXNAMEuation Equation.39q.xK% =483=16 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qcontentsEquation Native *J_1564274216$F0 Fl0 FlOle ,CompObj-fObjInfo/OCXNAMEcontentsEquation Native 0l_1564983404F0 Fl0 FlOle 2CompObj!3fP% F=nSa 2 Sw 2 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q>eD F=2016=1.25ObjInfo5OCXNAME "contents#Equation Native 6Z_1564983724+&F0 Fl0 FlOle 8CompObj%(9fObjInfo; FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qmXZD S1 2 =SSRb"1=MSSR FMicrosoft Equation 3.0 DS EqOCXNAME')contents*Equation Native <t_1564984044-F0 Fl0 FlOle >CompObj,/?fObjInfoAOCXNAME.0uation Equation.39qmX8Gl[ S2 2 =SSCk"1=MSSC FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qcontents1Equation Native Bt_1564984364N4F0 Fl0 FlOle DCompObj36EfObjInfoGOCXNAME57contents8Equation Native H_1564984684;F0 Fl0 FlOle KCompObj:=LfmtD S2 2 =SSE(b"1)(k"1)=MSSE FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qmEx F=S1 ObjInfoNOCXNAME<>contents?Equation Native Oa2 s3 2 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qmEN$ F=S2 2 s3 2_15649850049GBF0 Fl0 FlOle QCompObjADRfObjInfoTOCXNAMECEcontentsFEquation Native Ua_1564985324IF0 Fl0 FlOle WCompObjHKXfObjInfoZOCXNAMEJL FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qmf>,O  i=1b "  j"1k " xij 2 FMicrosoft Equation 3.0 DS EqcontentsMEquation Native [_1564985644@\PF0 Fl0 FlOle ^CompObjOR_fObjInfoaOCXNAMEQScontentsTuation Equation.39qmD$ "(Tij) 2 b.k FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qEquation Native b`_1564985964WF0 Fl0 FlOle dCompObjVYefObjInfogOCXNAMEXZcontents[Equation Native hXm<JD "(180) 2 9 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qm<JD "(180) 2 9_1564986284Uj^F0 Fl0 FlOle jCompObj]`kfObjInfomOCXNAME_acontentsbEquation Native nX_1564986604eF0 Fl0 FlOle pCompObjdgqfObjInfosOCXNAMEfh FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qm*D  i=1b " FMicrosoft Equation 3.0 DS EqcontentsiEquation Native tF_1564986924cqlF0 FlГGlOle vCompObjknwfObjInfoyOCXNAMEmocontentspuation Equation.39qmk(F Ti 2 .k"(Tij) 2 b.k FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qEquation Native z_1565958256sFГGlГGlOle }CompObjru~fObjInfoOCXNAMEtvcontentswEquation Native o MSSR(B"1)(k"1)=94=2.5՜.+,0 hp  User OrganizationBUA       !"#$%()*+,-7/0123456'89:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`acdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~`  <Ag?2r"TdT5 d,Y`!\r"TdT5 RqM. H*xcdd``dd``baV d,FYzP1n:X,56~) @ /*k UXRY`7S?&,e`abM-VK-WMcPX\ Usi#', 0-&ߤ|Fgd 2!\P Ma`( u(s.{QJm.{e@WrAC C`;LLJ% s:  2lϣ$$If!vh5U 5 5M #vU #v #vM :V 5U 5 5M / / / / aLDdz |Q`  <Ah?2얋>3$^$ t Y`!l얋>3$^$ Fq> 0:xcdd``Vf 2 ĜL0##0KQ* WÔURcgbR 2>znĒʂT/&`b]F"LQ  0 roB2sSRsV~.bE\i3vq`biլ+X@|C8߄רD$~do3Ȅ= |,b\RG!Lj dn%4Ĺ.] `p<221)W2hePdk),Ā'f~AdLDdz |`  <Ah?2얋>3$^$ tYY`!l얋>3$^$ Fq> 0:xcdd``Vf 2 ĜL0##0KQ* WÔURcgbR 2>znĒʂT/&`b]F"LQ  0 roB2sSRsV~.bE\i3vq`biլ+X@|C8߄רD$~do3Ȅ= |,b\RG!Lj dn%4Ĺ.] `p<221)W2hePdk),Ā'f~AdMDd |[`  <Ai?2OkJ/^$ uY`!mOkJ/^$ F>~ 0;xcdd``Vf 2 ĜL0##0KQ* WÔ&d3H1)fYPP=7T obIFHeA*CPD.#l(fK `7S? `L ! ~ Ay +?ki!f22: ҪY /b|_>Fc "c dOpenR~ZWp b#&\ 8 v 0y{Ĥ\Y\d.P"CXHAg!t?1iMDd |l`  <Ai?2OkJ/^$ uY`!mOkJ/^$ F>~ 0;xcdd``Vf 2 ĜL0##0KQ* WÔ&d3H1)fYPP=7T obIFHeA*CPD.#l(fK `7S? `L ! ~ Ay +?ki!f22: ҪY /b|_>Fc "c dOpenR~ZWp b#&\ 8 v 0y{Ĥ\Y\d.P"CXHAg!t?1iJDd |O`  <Aj?2^C^$ r?Y`!j^C^$ F>L 08xQJA}8-D,. )"-,EL F8QA:k++/OR ^ Ze;] `)ްY6W&ʑ,4PKYPy,#1\)Ges{ËN!fCVLE:Fhǖ{~͗Q)'(?GkQ|y`z*rRgL}IV!|=S#=ˏؒ"2IN;W@vw_?29THZ4'qG~.,3=TDd0 #VDp20=!+cJJDd |U`  <Aj?2^C^$ rY`!j^C^$ F>L 08xQJA}8-D,. )"-,EL F8QA:k++/OR ^ Ze;] `)ްY6W&ʑ,4PKYPy,#1\)Ges{ËN!fCVLE:Fhǖ{~͗Q)'(?GkQ|y`z*rRgL}IV!|=S#=ˏؒ"2IN;W@vw_?29THZ4'qG~.,3=TDd0 #VDp20=!+cJ$$If!v h55/5Z55Y555@5 E#v#v/#vZ#v#vY#v#v#v@#v E:V 55/5Z55Y555@5 E/  / / a$$If!v h55/5Z55Y555@5 E#v#v/#vZ#v#vY#v#v#v@#v E:V 55/5Z55Y555@5 E/  / / aDdW T`  <Ak?2d,9VUH)8 @ Y`!8,9VUH)8 M.98HXJxcdd``$d@9`,&FF(`TI A?dA瀘7$# ( XXbS% d0DFz&br<5Xky`LF]F\0VHyL`~@2lnE%ԧ\;b;~LLJ% > s:@ĞB 0CbM DdC  `  <Al?2hV1QE !Y`!hV1QE Y&tE8>uxcdd``f 2 ĜL0##0KQ* WôI[RcgbR .?znĒʂT/&`b]F"LQ J 0u L *'031d++&1(\ _˕9Ӫ f22: d&aa_?y3fvFPsE2 dnpenR~Np b.\I&sO  ~6ݽ8@F/3a#V "t2A\Neg-KF&&\*= @ ]` 1 WDd4W @T`  <Am?2d0LeU)8 @Y`!80LeU)8 498 XJxcdd``$d@9`,&FF(`TIIRcgbR A瀘7$# ( XXbS% dma7S? `L ! ~ Ay +?k>4a`0fTn#I1\ \PrCL] `p121)W2ePdk1`n-KlDd)  T`  <An?2fX%B Y`!fX%B  %BhZxcdd``ed``baV d,FYzP1n:&.! KA?H1sC0&dT20 KXB2sSRsV~.b3&Usi# 'wYAFi`? # ɳD C "2727)?7WG!5'9ȈFX \n!.梻wc3;[xeu1a$1^Pݿ dB4pS 8i@N[LLJ% @2u(2t5B ~bhDd < X`  <Ao?2wt6e ,Y`!wt6e z6} 7`\xRMK@_%*Hb.,BB -o zx(DыxUƝJdf޼2HhL`艉a-0fDyiu0 }.90* sҰ^n=G@RDQU#!Tq$1NupMWz_Ү4 emr n+':1+Yä~W$xO'a{.N|!䶶(WSXA9+xcثI*9ԷyZ#w}P{iẃjX֩/?{ӖE~rr[x-&- ngEt\ *fHPVׄAϚ[1Dd ,`  <Ap?2N$%B5 *ԲY`!"$%B5 1M.Hxcdd``> @c112BYL%bpu}ﻻ<v+'&"E#D!B @-\ (/M]:1L6s 'CFp_GPFJܪ95HwR|fDQigc?Ufe>A|:uxaխ\0r",ͻO5&JsK"^3ߎx wi++?^>ؓP~%-%@;Ws\JB%xט7u')^ǽ+E>פ ]2~PHH֗Jzq> *VFpB`䌚Dd < l`  <Ar?2q8q96e ZY`!q8q96e z1:}Xh`\xR=KA|Li!P4ցk-LaRDKuZ)S,?Ah蹳{.M {773o b:!~c1}_y6Lǎ5S̈́`|JN=6J: rRo-@G_PV0dle0GmCƺe&;z¦ԬӰVnVHk-<7zRN01aJ=G1kO+#x2L|669o\!v#:MgI'2UHۏ*'j1q[{B@6H(aWeZ~?Ms-Y+5=#xxb} gK@Dstޫr4)KAgM޸O$$If!vh5U 5 5M #vU #v #vM :V 5U 5 5M / / / aDd;L!z8   @@"?$$If!vh555a#v#v#va:V 4++,555a/ / / / af4$$If!vh55B55D5a#v#vB#v#vD#va:V 4++,55B55D5a/ / / / af4$$If!vh55B55D5a#v#vB#v#vD#va:V 55B55D5a/ / / a$$If!vh55B55D5a#v#vB#v#vD#va:V 55B55D5a/ / / aiDdf4 L @`  <As?2)[0`5 UY`!)[0`5 4p Wxcdd``dd``baV d,FYzP1n:&|B@?b u 10 UXRY7S?&lebabMa` q(pc@N0ZHq%07OB峱1C΀dY.+32H(a G P8d++& ;a 7󏱀p>8 0H;0ÍdG%4)=h 0y{iI)$5 d.P"CD|b@33X|dDdB4 8 @`  <At?2k֕1c5 Y`!k֕1c5 C4 Rxcdd``Ndd``baV d,FYzP1n:&|B@?b u  ㆪaM,,He` @201W&00ZQXAkyTkj]b mĕ8J߃ Gu$ᶟD@rGȈp{X8QXQmL -6w0!$37X/\!(?71g8@w7c=OA|#8 oa/#Ibߍ4<N`@ZNCLLJ% A2u(2tA4Ag!t?2e9ވiDdf4 L @`  <As?2)[0`5 "Y`!)[0`5 4p Wxcdd``dd``baV d,FYzP1n:&|B@?b u 10 UXRY7S?&lebabMa` q(pc@N0ZHq%07OB峱1C΀dY.+32H(a G P8d++& ;a 7󏱀p>8 0H;0ÍdG%4)=h 0y{iI)$5 d.P"CD|b@33X|dDdB4 8 @`  <At?2k֕1c5 Y`!k֕1c5 C4 Rxcdd``Ndd``baV d,FYzP1n:&|B@?b u  ㆪaM,,He` @201W&00ZQXAkyTkj]b mĕ8J߃ Gu$ᶟD@rGȈp{X8QXQmL -6w0!$37X/\!(?71g8@w7c=OA|#8 oa/#Ibߍ4<N`@ZNCLLJ% A2u(2tA4Ag!t?2e9ވ$$If!vh55557 5#v#v#v#v7 #v:V ,55557 5/ / / / a$$If!vh55557 5#v#v#v#v7 #v:V ,55557 5/ / / a$$If!vh55557 5#v#v#v#v7 #v:V ,55557 5/ / / a$$If!vh55557 5#v#v#v#v7 #v:V ,55557 5/ / / a$$If!vh55557 5#v#v#v#v7 #v:V ,55557 5/ / / aDd `  <Au?24 'dr Y`!4 'dr sxPx/A߼mr?REzݏdDu ! \8qqG$Jbͼٙ\lg}3.g &#Q˚΋L̶yQD2$8蘏2_4\Da|6-7(ቐdһ GqF=GZLmXmFb]w&܂3]˽-Z8 W>OYVv_%5Ok6&Mb3}ʨHEF9ԑcFFAs% c%,G!*+ȳ$ DtJCl*TžmI:} 8sDd  `  <Av?272veVt Y`!72veVt $m@ dxRJA$KEDRERh\i9=H4\g)BXiJP,-,"Fsv.hPwy;oкȁ1$F Lҟ,B !C EHaްC9@J!N),a$ hqCٵӲVUnxmx8v),S^:[1.~b$SNõju#̸(;_YNH4:;]~?A+_V?_"/F^p2J/_M^w>ZH0_)+~xЗ) 0ޓOg& Dd `  <Aw?2n/ ZU&r [Y`!n/ ZU&r sxPxK@߽􇉵MCEh;8trA;(8X!`BA " JAx.wP]Ԅ s00G a0bEc;k׺F.G@ `s uhF'$`Pv|;h(Be2w0GQ'jn+*8?Q;Y_uJ65|ku-^0߳_ۂ'5/Z6)x(S~3令츯uȪ 31ʘUvʠyEP|f_'(3cQk^Bkx@zOV WQ>"xLOw;<@W|kŵcAlH1hdpxcdd``c 2 ĜL0##0KQ* Wä-d3H1)fYKQfĒʂT/&`b]F"LL`0&{rof01d++&1ܘ!+(|-̕l|׍-!;@FA#@0yfLׄC@| ,c/27)?₏B8Hak"O012.{`*Mȶ 000;rA `.F&&\M @ ]` {> 1vKDd ` `  <Ay?2K|fXYt Y`!K|fXYt $m@dxK@߽I UBt8ԢPtt0Q4b ''AnnRT0]r|@dm5x7*[ߍ1NW5q˭lZfcpXJ'[x7|ʢDd `  <Az?2g&7ct VY`!g&7ct W|$mGdxK@߽#Ik AHtt`ѡPԡ ZٜA/8S]`wIRt{s 4,( C  4Xh9/fJsm56 3\b |PwUx[?яXbjhB[_޿ۏd"Q=ptJ˭7ax5p1͏n)_0Q?װ1C^ȪR8pOyЈ7n{y߉g%?ƈ%Za yI@lYܽ?CϷ9زB>Q'Oa> BulletsCJOJ PJ QJ ^J aJNON Heading x$CJOJPJQJ^JaJ6B@6 Body Text x(/@( List^JH"@H Caption xx $6CJ]^JaJ.O. Index $^J<^@< Normal (Web) 4@4 Header !4 @4 Footer !<O< Table Contents $FOF Table Heading $ $a$5\8O8 Frame contents Aotf,Im!E?c;_@d D{9Ujy ' K o  , P T X k r  ( L p t x  . R v / S w +Os(Lp$Hl]+  KLMNOPZabcdefkz{|   !"#$%&'*+,-0124569:=>?@AIJKNOPQRSTUVWXY]^_`abcdefghij Aotf,Im!E?c;_@d D{9Ujy ' K o  , P T X k r  ( L p t x  . R v / S w +Os(Lp$Hl      !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~]+]+ `  G| "W3\ 9 MVXZ\^`bdfhklqtwz} %wJ #BNPvX !*!!!"A"Q""" # # ####$1$s$$%6%~%%%%Q&;''';(M(&)5))))))))))))))O*v*****+3+X++++++++++,R,,,,,,,,-_-`-c-u------2.r....^////00u01=1]1 2`223O3^3r3y333333%4s44444&555\666677"88 99a:::;{;;;?<<<<=>R>>2?=?Y?e?v?w???????????????E@@@A A AAA&A,A/A2A5A8A9A@ADAEAbAkAAAAAAAAAABBB B BBBBBBB B!B$B'B*B-B0B3B4B7B:B=B@BCBFBGBHBGCCC D@DUDoDDDDDDDDDDD%E^EEE#FNFOFRFUFXF[F^FaFbFeFhFkFnFqFtFuFxF{F~FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFGG$GHFHKHMHNHVH^H`HaHiHsHvHwHHHHHHHHHHHHHHHHI=IPIIIIII,JTJcJ{JJJJJJJJJKzKKKKKKKK L~LLLLLLLLMpMqMMMMMMMMN NN4N>NRNNNNNN O5OCOLO\O~OOOOOOO PnPPPPPPPPQQ%Q5QEQFQHQJQLQNQSQUQZQ]Q^QfQhQmQyQ{Q}QQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQRRR R RRRRRR$R0R2R4R6R8R9R;R=R?RARFRIRNRPRQRYR[R`RjRlRnRpRrRsRuRwRyR{RRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRMSSS5TTT?UUUUVVVVWWWLXRXXEYbYYYZI[e[u[\\\\ ] ] ]]]]0]K]g]w]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]^^^^^(^*^/^1^2^8^;^@^D^E^F^f^^^^^^^^_________`e`y````aNaOaoaaaaaaa b b8b9bAbCbHbJbObPbXb[b`bcbhbibqbtbyb|bbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbcc^cccdd d(d*d0dfdddddeteeeeef f6fhfffffff;gKggg?hihhhiii]jjjjjjjjjjjjjzkkkkkkkl7lKl[lslllllm)mmmmAnmn|nnnnnoHofooooppp+p7p8p9p`pppq:qequqqqr rr r1r5r6r>rBrGrKrLrTrVr[r_r`rhrkrprtrur}rrrrrrrrrrrrrrrrrrs s s'sSsssssstttt\uuuuuuuu*vEvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvv"w.wiwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwxxx x xxx&xDxLxxxx$yGyXywyyyyyy7zVzzzzzz {{"{#{${,{4{={E{M{U{V{X{Z{]{_{a{c{h{m{r{w{|{{{{{{{{{{{{{{G|q|||||||}(}P}Q}\}}}~1~X~a~~~~6KpqVFPUcnopxÂȂ͂҂ӂւׂ؂!5DIJRTY[`fgorwzÃẵ΃Ӄփۃ -EhoԄ'<[z{߅018Dm†݆=ȇ3@eyȈ%(An(͋dŌɌ͌ьՌٌ݌ތ #'+/048<@DHLPTXY]aeimquy}Lo?W[_cgkosw{ŏɏ͏яҏ֏ڏޏ #$(,048<@DHLMQUY]aeimquvwؐ%B_a~ԑܑؑ !%&*.26:>BFJNOSW[_cgkoswx|ŒɒʒΒҒ֒ڒޒ-.UǓb\i˖ &(578Tp֗+SVst+.NOf͙ .@Adefgh{|USTwxlǞ"$%.9CnΟݠޠ:`abcp3EFesեݥ#?\e&(2UV[mqrwŧƧ˧ݧ t|~ "',1678[\^_`abryߩ 1OpqzMOY|}̫Ыѫ֫ ߬5VWaíȭͭέޭ<_`ҮT\:;Dʰ԰հ Erst±ñ߱bjJKLUƳdzȳҳܳݳ?lmnȴߴltߵ 4clԶնܶ  !"#159<?FLMX]bdhntuѷҷ#7Ÿ޸&'.4>CHIJOTY^chmrstuǹȹҹ׹ܹ޹#$GHTUh0MVĻɻλӻػݻ޻߻  $*01;@EGIPWXY`ahij̼!˽_9Ad|(/5?ISTUZ_dinsx}~ .S^_`pBCW =`abglqv{  *+NOst~<Sk)*<B`C  3El "#(+.245:<?CEFKNQUWX]`bdfgloqtvw| 012K K89?HLW[^abgjosuv{} 78^EFTst#$/T] =g  %&',-/[\]uN-PQko|;Yb "'(+.38=>ADIMRSVY^bghknsx}~Hrstv"67s2Wqr%BeQPQt!1>F`a $,468;=?ABCmyEGHIJav "*2:BDFIKMOTY^chmsy~(3D?W{|%J56KLZvwE!9;<=>?#7!X 4X4^5NOc,|@Ae<|lbczde+Fj1!"4fg1[5XY+st"   v w x       2 Y        7 Z [      2VY|}-<jk@u"@A!">\] &'()*+,: ;N_ T'GHe"[b^{!!!="\""C#D#E#]#^#i######$$$%$X$m$v$$$$$$$$ % %%5%\%k%t%%%%%%%%%%&&&&&&&&&&X'`''''''((((?)P)n))))))) ***/*0***** +++>+Z++++++ ,, ,|,,,,,,,,--5-7--.........................T///I00000000000011111 1"1#1$1A1111111111111 222222*282F2T2U2V2W2X2]2^222223333333"3'3,31323\3e33U45555566-77I8J8[888888888F9L9S9[9h999999:`:: ;;;;/<<<<<<<<<'=6=?=>>>>>>> ? ? ??#?$?G?H?]?^??@@)@:@K@W@A}A~AAABBCCDDDDDDDDDDDDDDEEE9FFFdGGG7HqHHHHHHI$IIIIIIIJhJqJ{JJJJJJJPKKKLeLLMMaMbMMMMANQNRNOOOZPcPPPPOQPQsQQRR#SwSTTTU WWWW0X:XYY_Z`Z[/[B[n[[[[[[\]]^;^__v_3`]`d`j`r`{`waxaaKbbbbbbbbbvcddeLeseeeeffff f1f(gggghhi-iUixiyiziirjsjtjujjkkll+m:mnn]ohoppppppppppppppprrr;s?fۣ= Wl{} ()+,-/0145679ũƩADn̫ͫԬޭ-2XqزsԳճֳǵ8׸   ;ABCDEFGHIJKLMNO23FSTuXYlyԼݽCM[iuvǿ$3Dum FG^)*6ab'puvdlnop1S2VAu~!#$%Jgh7?HQTUWY[]_cgknrvz~ )*+,./012345789m4s./01<=j !"xzTUav C+     N )/47:=@CFILOPWZ]abc%4BP^_ftA&Oepqrstuvwxyz{|}~ !U  %,-.":`7_,-.6?@ABEHKNOPRTVXZ]`cfinsx}  !#$%&kv+z w#|  !$'*+Nq-'s9:<=>l'KLORUX[^hr|Cf6hjkl'=G]^`9:=@CFILNPRUWY[^adgjmprtwy|~(Knpqe(vd        S k         ? @ c MNOPQRSTUVWXY  o<H 2_1=>?EHTUVXZ\_behknqtwz}&'U=`&A\~"#AIX]eot?Qj<?EG#*+:Ak 56_`  89:>?HRSWX\]ij#01BUg{8\)D}  .Rv * N r u z {     !/!S!w!!!!!!!!!!!""" "4"9"E"F"K"L"Q"R"i"m"n""""""""""""""""### #1#4#5#C#D#[#_#`#q#t#u######$:$^$a$b$e$f$x$y$$$$$$$$$$$%%%"%#%5%6%<%=%E%]%^%_%b%c%%%%%&;&>&?&B&C&U&V&\&]&n&p&q&r&u&v&&&&&&&&&&&&&&&'A'e'''''''''(B(f((((()>)b))))))))*;*_*****+7+[+^+0a 0a 0a 0a 0a 00 0 0 0 0 000 000d 00000000000' 00' 00000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0000000 00 000F 0F 0F 0F 00000' 0 0' 0 0' 0 0000' 0B00' 0B0' 0B' 0B0' 0B0' 0B0000000N 00N 00N 00N 0N 00000U 00U 00U 00000 0 M 0000000M 0 M 0)M 0)M 0)000r 0r 0r 00 0 0 0 + 000+ 0 0000 0 0 0  00 0 00 0 0 0 B 000B 0 0000 0 00000P 00P 000F 00F 00000 0 0r3 0r3 0r30 0 0r3 0r3 0r3 0r3000? 0? 0? 0? 000. 00. 06. 06. 0. 0. 00[ 0[ 0[ 0[ 00@ 0@ 0@ 0000P 0u0P 0u00000 0 0 00000 00000 0 0 0 0 0000 0 0 0000 0000 0 0 0 0 0000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 000 0 000000 0000000000 000 0^E00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0^E0000 0^E0000 0^E000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0G0 0G0 0G000 0PI 0PI0V 000V 0000000 000000000 0000000000000000000000000000000000000000000V 0JV 0J0000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 000X 0X 000X 0MSX 0MSX 0MS000K 0K 000K 0K 00K 0K 0Y 0Y 00K 0K 0Z 0Z 00K 0Z 00000000000K 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 000000009 09 0^00000000` 0` 0_00D 06 06 0`6 0`00b 0b 0oab 0oa00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00f 0 0 0 0 0000001 01 01 01 0d1 0d1 0d1 01 00000000000 0 0f 0f 0f0) 0) 0) 0g) 0g) 0g) 00) 0) 0) 000000000000000p 0l 0l 0l 00p 0j 0j 0j 00p 0n 0n 0n 0n 00 0000 0m000000000000000000000 0m00000000000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 000000000 00000 0s0 0t0 0t000 0t000000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 000000000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0000000 0s0 0x000 0x00000000000 0 0 0 0 0000000 0000000 0000000 0000000 0 00 0xp0p0p0p0 0xp000p0p00p0p00p0 00 0Q}p0 0Q}0 0Q}p0pp 0slp0p0 0}p0p00p0 0}00p000p0000x0p0p 0p0p0p^ 0p0p0p^ 00pp 0slp^ 0Kp^ 0Kp000p0000p000 0 0 0 0000000 0000000 0000000 0 000000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00p2 0p0 0p0p 00p] 0] 0p] 0Ԅp] 0Ԅp] 0Ԅ00p0 0 0{ 0{000 0 01  08 08 00 0< 0 < 0݆p< 0݆ 0p 0p 0p 0p0p00 0p 03p 030p0p0o 0po 0po 0o 0pT 0pT 0(T 0(p0p/ 0/ 0p0A 0A 0A 0pA 0p00p0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0p; 0; 0p; 0p; 0p; 0p0pC 0pC 0pC 0pC 0p0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0# 0# 0wp# 0w# 0ؐ# 0ؐ# 0ؐ# 0ؐE 00 g 0g 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0(080 0(0 00H 0pH 0p0p0p0p 0p 0 0p 0p00p0ph 0ph 0ph 0ph 00p0p0p! 0p! 0p0p0p0000p000 ( 0( 0(( 0 ( 0 0000W 0W 0tW 0t 00 0 0 0 0p 0  0fp080L 0p0p0pQ 0p0p0p00p0p0p> 0> 0͙p0p000p0p* 00p0p, 0p00p0p0p0p0p00pR 0pR 0pR 0p0p0p0p00p0p0p0p0p00pm 0pm 0pm 00p00p000p0p00000000000p000000000(0(0(00p0p0p0p0p0p0 0p 0p00p0p0p000p0p000p0 0 0 0 00p0p00p00000p- 00p00000                          ! " # $ % & ' ( ) * + , - . / 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 : ; < = > ? @ A B C D E F G H I J K L M N O P Q S T U V W X Y Z [ \ ] ^ _ ` a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z { | } ~  0000 0 0 0 00 0 0 00 0 0 00 0 0 00 0 0 00 0 00p0p0p- 0000p0p0p0p00p0 00 0 00000 00000 0 0 0 0 00p00p0p0p0p0p0p- 0p0p0p0p0p0p00000p00 0 0 0 00 0 0 00 0 0 00 0 0 00 0 0 00 0 0- 0p00p000p0p0p0p00p00p0p0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00000000- 0 0p0000p00000000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00p0p0p0- 0 p0p00p0p0p0p0p00p0p0p0p0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00000- 0 00000p0000000 0 0 0 0 0 0 00 00 00 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 00 00 00p0p0p00p000p- 0ȴp00p000p0p0p0p0p0p0 0 0 0 00 0 00 00 00 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 00 00 0000p0000- 0ȴ 00 0 00(0000 00p0p0 0 0 00 0 0 00 00 00 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 00 00p000p0p- 0ȴp000p0p0p0p0p0p0p0p00p- 0ȴp0p0p0p0p0p0p0p0p0 0 0 0 0 0 0 00 00 00 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 00000- 0ȴp0p0p0p0p0p00p0p00p0 0 0 0 0 0 0 00 00 00 00 0 0 0 0 0 0 0 0 000 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 00p0p0p0- 0ȴp0p0p0p0p0p0p0p0p0p00p0p0p0p0p00p3 0p3 0p3 0p3 0p3 0p3 0p3 03 0p3 0p0p0p3 00p3 0p03 0p0p0p0p0p0p0p0p000000p00p00p00p00 00 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00p0p0p0p0p000p0p00p0p0p0 00 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00p0p0p0p0p00p0p000p0p0p0p0p0p003 0p0p3 00p0000p0000p00p00000000 0 00 00 00 0 0 0 0 3 0O 3 0O 3 0O000 0 0 0 0 080(0 0 0 00p0p0p0p0p00p000p00p0p0p0p000 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00000000000 000 00 0000 00000p0p3 0Op3 0Op3 0Op0@0000p0000000000000p0p0p0p0p0p0p00p00p00p0p0p00p0000p00p0p0p0p0pS 0p00 0 0 000000 000000 0 00p0p0p000p0S 0000000p000000 0 000 0 00 00 0 000000 000000 000000 000000 000000 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0000 0 00 S 000p0p0p0p0p0p000p0p0p0p00q 0q 0q 0q 00p0 0 0 00c 00 000000J 000000 0$ 0 0 0 0 0 0 0% 0% 0 0 00p0p0p0p0pe 0pe 00p0p0p0p0p 00 00p 00p000p00p00p00p00 0 00  00 0 000 0 08 0 8 0 8 0 8 0p0 0pi 0 i 0 00 0 & 0& 0p& 0p& 0p& 0wp& 0wp0p0" 0p" 0p" 00p0p05 0p5 0p5 0p0p0 0p 0up 0u0p: 0p 0u0pI 0 0u 0up0 0 0up 0u00p00p\ 0 0up0\ 0p 0u0p= 0 0 up 0 u 0 up00p0p_ 0p 0 up 0 up0p00p0p0p0 0p 0up 0up 0up0p0p 0p0p0p0p0p0p00p000G 0 0p0 0p0 0p0 O 0p0 00 00 0000 00p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p00p7 0p0p0p000000 00p00p000000 04 0 00 0 00( 0 0 00 00 k 0080 0 0 0 00 00p0ps 0ps 0ps 0p0p0s 0s 0p0p0p 00p0p0p0p0p00p0p 00p0p 0 0p0p0 0p0p0p0p 0p 0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0 0p0p 0p0p0p 0p0 00p0p0p0p00p0p00p 08"p00p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p 08"p0p0p0p0p0p0p0p0000 00 00 0 08" 0 0p0p0p0p0p0p00p0p00p0p0p000p000p000000p00p0p00p000p0000p0000000000(0p0p0p0p0p000p0p00p0p00p0p000000000000p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p00p000p0p0p0p0p0p0p00 0 0 0 0000 0000 0000 0 000p0 0 0 0 0 0000 0000 0000 0000 0 0 0 0 0 0 00p0 0 0 0 000 000 000 0 00000p000p 00p0 0p0 0p0 0p0 0p080p0p0p0p0p0p00p0p00p0p00p0p00p0p 0p 0p 0p0000p00000000000  00 0 0 00 0 008 0p0p0p0p 0p000p0p00p0p00p0p00p0p0p 0 00p0p000p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p 0p 0p 0p 0p 0p 0p0@0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p00p0p00p0p00p0p00p0p0p0p0p0p00p0p0p0p0p00p000p0p0p0p0p0p0p00p0p0p0pv 0pv 0nQv 0nQpv 0nQv 0nQv 0nQpv 0nQ000p 00 00 00 0000 0 0 0 0 0 0X 0p 0p0p0p0p000p 0p00p0p0p000p0p 0p0p0pw 0pw 0pw 0pw 0pw 0pw 0pw 0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0000 00`0p0p 0p0p0px 0px 0x 0px 0p0p0 0p0p0p0p0p00p0p0p0p0p0p0p00p0p000p00p00p00p00 0 0 0 0p0p0p0p0p0p0p00p 0p0p 00p0p0p0p0p00p0p 0p00p 0p0p0p0p0p 0 0x0p0p0p 0p 0p000p0p000p0p00p00p0p0p0p0p0p0p00p0p0p0000p0p0p0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 00 0 0 0 0 00 0 000000 000 000 000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 000000 00 00000 00 0 0 0 0 00p0p0p 0p 0p 0 00p0p0000p0p0p0p0p00p0p 0p 0p 0p 0p0p0p0000p00000 0 0  0 p00p0p0p0p0p0p00p0p00p0p00p0p0p0p0p 0p0p0p0p0p00p 0 p0p0p0p0p000p00p00p0p0p00p 0 p0p00p00p00000p000 0 00p0000000000000 0 000 0 00 00 00p0p0p0p 0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p00p0p0p0p0p0p0p000p00p000000000p00000 00 00 00 00 00 00(00 00 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 00 0 0 000 000 0 00 p0p0p0p000p 0 p 0 0p0p00p0p 0  0 p 0 p00p0p0p0p0p0p0p0p0p00p0p0p0p0p0p0000p00p0p0p 0p0 0p 00p00000000 0 0  0  0 0 0  0  0  00 00 00 00 0000 0 0 00000 00000 0 0 0 0 00p0p 0p0p 00p 0p0p00p0p0p000p000 0 0 0 0 00 0 00000 00000 00000 00000 00000 00000 0 0 0 0 0 0 0 0 000 0 000p 000000000000 00 00p0p0p 0p0p0p00p0p0p0p0p0p0p0p00p0p00 0 00 0 0 0 0 0 0 00 00 00 00 0 0 0 0 0 0 00p0p0000p00p000000000p0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 00 00 00 00 00 0 0 0 0 0 0 0 0 00p0 00p 0p 0p00p00p000 0000000000000000 00 00 00 0 00 00 0 0 0 0 000 000 000 000 0 0 0 0 0 0 00p0p0p0p0 0 0 0 000 000 000 0 0 0 0 0 00p 0p0p 0p 0p0p0p0p 0p0p0p0p0p0p0p0p0p00p0p0p0p0p0p0p0p0p0p 0p0p0p0p0p0p0p0 0 0 0 0 0 0 0 0 000000 00000 00000 00000 0 0 0 0 0 0 00p 0 p0p 0!p0 0"0p0p000p0p00p0p0p0p0p0p0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 0 00 0 00 0#000000000000p0p0p0p0p 0p 000p0p00p0p 0p 0p 0p0p0000000 0 0 0 00000 00000 00000 0 00 00 00 0 000000000p0p0p0p0p 0 00p 0 p0p0p0p 0 0p 0p0p0p0p0p0p0p00p00p0000000 0 0 0 0 000 000 000 000 0 0000 0 0 000p0p0p0p0p000p00p0p000p00 00 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 0 00000000 00000 0000 0 000p0p0p0p0p0p0p00p0p0p000p0p0p0p0p 0$ 0% 0& 0' 0(00 0p 0000000000p0000000 00 00p0p0p0p0p0000p00p0p0000p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p0p000000000000 0 00 0  000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 000 000 000 000 000 0 0 0 0 0 0 0 00p 0p 0p 0p00 0p 0p00p0p00p0p0p00p0p0p0p0p000p0p0p0p0p0p0 00 000 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 000 0 0 0000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0p000 00p0p0p0p0p0p 0p0p0000p0p0p0p0p 00p0p00p0p0p00p0p 0p0p0p0 0@0My0@0My0^x(00000M900M9000M90 0M90 00M900M900M900M900M900M900M900M900M9000M90"M90"00000M90(00000M90.00M90M90M90000M905M905M905M905M905M905M905M9050P 0P 0P 0T  0P 0P 0P  0P 0P  0P 0P 0P 0T M90CM90CM90CM90CM90CM90CM90CM90CM90CM90CM90C00pM90FM90FM90FM90FM90FM90FM90FM90FM90F00pM90I*0M90K*0M90M*00p0p0pM90R*00p0p0pM90W*0M90Y*0M90[*00pM90^*00pM90a*0M90c*0M90e*00pM90h*0M90j*0M90l*M90l*M90l*00pM90o00pM90r0M90t00pM90w00pM90z0M90|M90|M90|M90|M90|M90|M90|0M90~0M900M900M9000p0pM900M90M90M90M900M900M900M900M9000p0pM900M90M90M90M90M90M90M900M900M900M900M9000p0pM900M90M900M900M900M9000p0pM900M90M90M90M90M90M900M900M900M90M90M90M90M90M90M90M90M90M90M90M90M900M900M90M90M90M90M90M90M90M90M90M90M90M90M90M905558 , I-SVXvmtw4zz|+^Sٕ'pl`~bYf6"4&489b;=AQINTXp[\]ke g P$()*Y+,.0I239qr@BC 3fkl#A*-1334u569;?FG I8IIJJ*J=JGK#NaNtNNNN?+EW"< I(2jͶ ̻*|ɾ5R(Af i5Rx5@YZ ,<L+>Rhs; H3H](pJPhR,zN  P"E%J+24"79<U>>@@bAAnBBFJyNhSWZ9`-io0uyω6Rpښ.CXměڛ2H^t̜$:P\DڶwܺWd-KAfk"Ao8 I^4Jh}zKk( viM>O !!!"%&/&[&&'o)y* +6-?./12pqs:vv !"#$%&'()+,-./012345679:;<=>?@ABCDEFGHIJKLNOQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdeghijklmnopqrstuvwxyz|}    !"#$%&')*,-./01235789:;<=>?@ABDEGIJKLMNOPQRTVWY[\]^_`abdeghijlmoqrsuvwy|~   !"#$%&(*,/0346=?ADvVG^GaGNNN^^^jjjjjjInhnjnnnnooooooppppqq:qYq[qrrrrrr'sFsHsSsrstsssssssEdfo(03FNQ&) *,A`bTsuޜĞCbdʟ̟ҟݥ2QS8WY Yxz<[]`\{}ɯ˯79EdftjѲӲ35?^`ntͷϷҷ!$CEߺj_~A`b *,0OQ>@9;=\^+JLPoq8:  .0 (*Onpu-/8WY^} ;=-LN 57>@HgivDce >@Bacw|5TV$$$`''''''())):)<))))0*O*Q*S*r*t***++++ ,?,A,C,b,d,,,,. .".#.B.D.F.e.g.h......[8z8|8h999999999>>>>? ?$?C?E?^?}??DDDDEE#EBEDESErEtEwEEEEEEHHHHHHJJJKKKKLL*LILKLqLLLLLLMMMMMMMMMMNNN=N?NثڳӿRqsIhj+JLNmoqa#%'FHCbd`46!#(GIKjlq   9;=\^Hgio13<[]]+_:___::::::::::::::::____::::_::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::_:::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::_::::_:_:::::::::::::::::::::::::::::::::::_::::::::::)028!  ')Ihjm!@B?^`c68;Z\_~;=@_ad46  " $ ' F H K j l o    ' ) , K M   # % ( G I L k m ) + . M O R q s v * , / N P S r t w &(+JLOnps#%(GILkmp!$CEHgil:::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::| k< 2$bjPP4 -2$Zd s& ١2$@{ 2eX 12$?).au 2$}ZQ Q2$RC&AnQ $42$74ۅ 5&B X2$uׂf(Vf 2$JgqWtAt x"$"4F (" t D"$j0~BUn "$sV@P w2$bpWSAp 2${t1f u2${BUf 2$ltT4$ 2$rr&B 2$Sf K2$(s4" 2$Md0%"f 2$REQ 2$ bfTe 2$ix*`hU8S I2$4'%(#B 2$-FP"' 2$ke }B6e d2$`oE3W4e <2$}@3 1&2$VbYEoU%(w W2$P46E'C !l 2$1D?&cQV  2$M*&d]It 2$fyQ14p$ w2$%UIQxvp$ 2$lS" x2$+eS3" U2$v&U@f0 q2$wCE@a0 ;2$!ƙuZuB5 22$)@5 M2$1$W"1& F2$;z)0& a2$ȅ~7Bva {2$|`1Saa p2$tYI7"wa & 2$W|1if "2$")Sf #2$g/AtEIf %2$OuSAb"f '2$&26`Yt E[)2$CLdq1ut +2$d5f4r D.2$a<9 ` C4B /2$@пG`sB 02$Y@a k22$KZ#xf G42$zUb%2t 52$'G&86e 72$RBr2!f q92$(<Ti6f :2$VESf y~<2$d݆gSHt =2$lK%"f ?2$k4"8rf k_A2$:3Q@EWU"rp eR2$,St DT2$3@!Vt U@j(  4t W 3 DD3"?`  c $ ?Wx  0 ?GS `B  c $D$?`B  c $D$?dX n & 3 D#" `  c $ ?&   B Ȃ Ȃ ?&m    B Ȃ Ȃ ? %{ 2   3 r/Ff818181?g W~B   BD818181? V ~B   BD818181?1~B  BD818181?$ b   H(`(` ?;-_   H(`(` ??\ \   H(`(` ?Hs  ~B  BD818181?`h   H(`(` ?% P    H(`(` ? ]   H (`(` ? n    H Ȃ Ȃ ?+-R     H Ȃ Ȃ ?Y?    H Ȃ Ȃ ?V (     H (`(` ?W^     H(`(` ?<  Ln %}  3 D#" `  c $ ?%} r  6A ? } r  6A ?x%} r  6A ?. } n %O  3 D#"  ` ! c $ ?%OXn  "3 D#" ` # c $ ?r $ 6A ?$ n  %3 D#" ` & c $ ?r ' 6A ?$ jr ( 6A ?\ )^t  )3 DD3"?` * c $ ?r + 6A ?3^t  ,3 DD3"? ` - c $ ?r . 6A ?ln !  /3 D#" &` 0 c $ ?! `B 1 c $D$?h @ `B 2 c $D$?  `B 3 c $D$? ! t z! 43 DD3"??` 5 c $ ?z! 6 HA  8181?  7 HA  8181?TB 8 c $D$? TB 9 c $D$? TB : c $D$?TB ; c $D$?TB < c $D$?TB = c $D$?z $ W  >3 C"`B ? c $D$?~ N fR @ s *$?$ e fb A s *$?] W ZB B s *D$?z  g  C3 C"`B D c $D$?` 0 fR E s *$? v fb F s *$?? g z   G3 C"`B H c $D$?Q ! fR I s *$? fb J s *$?0  K  `A ?f1~ L B ~ M B  ~ N B   O  `A ?f1x P HA ?z #l  Q3 C" R HA 8181?pl l S 0Gt$?#m z R " T3 C" U HA 8181? l V 0Gt$?'R "z ] =T) W3 C" X HA 8181?] =El Y 0Gt$??YT)~ Z Bqq TB [ c $D$?z w^ \3 C"`B ] c $D$?Vw +`B ^ c $D$?\`B _ c $D$?G^TB ` c $D$?x a HA ?x b HA ?x c HA ?!x d HA ?"x e HA ?#x f HA ?$z h  g3 C"'`B h c $D$?hht `B i c $D$? `B j c $D$? t x k HA ?%Rz <I  l3 C")`B m c $D$? + `B n c $D$?I <I z I(" o3 C"*f I' p3 I'`B q c $D$?I`B r c $D$?']'`B s c $D$? I `B t c $D$?4 hi`B u c $D$? `B v c $D$?X("`B w c $D$?GG`B x c $D$?,`B y c $D$?0e0 z <"( x { HA ?+x | HA ?,TB } c $D$?-TB ~ c $D$?.TB  c $D$?/TB  c $D$?0TB  c $D$?1TB  c $D$?2TB  c $D$?3TB  c $D$?4TB  c $D$?5TB  c $D$?6ZB  s *D$?7                          ! " # $ % & ' ( ) * + , - . / 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 : ; < = > ? @ A B C D E F G H I J K L M N O Q R S T U V W X Y Z [ \ ] ^ _ ` a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z { | } ~  TB  c $D$?8Rz R 3 C":`B  c $DJ?R`B  c $DJ?aRz Ab 3 C";`B  c $D$?b`B  c $D$?AAPRz Y 3 C"<`B  c $D$?Y`B  c $D$?Gz h%W 3 C">  HA 8181?h%`B  c $D$? C  HA 8181?hA`B  c $D$? '  HA 8181?Wx  HA  ?9x  HA !?=x  HA "?@x  HA #?Ax  HA $?Bx  HA %?Cx  HA &?Dx  HA '?ETB  c $D$?FTB  c $D$?GTB  c $D$?H4t ! 3 DD3"?R`  c $ ?!`B  c $D$?8\ `B  c $D$?\ x  0( ?\ T,  (~  NA )?ITB  c $D$?JTB  c $D$?KTB  c $D$?LTB  c $D$?MZB  s *D$?NZB  s *D$?OZB  s *D$?PZB  s *D$?Q~  NA! *?Sr  BA!Tr  BA!U~  NA" +?Vr  BA!Wvz \ 3 C"Xr  6A# ?\Gr  6A! ?or  BA!Y~  NA" ,?Zr  BA![~  NA" -?]~  NA" .?^~  NA" /?_~  NA" 0?`vz  3 C"ar  6A$ ?r  6A! ?vz  3 C"br  6A$ ?r  6A! ?vz  3 C"cr  6A$ ?r  6A! ?r  BA!dr  BA!\@t ! 3 DD3"?j`  c $ ?!fB  s *D$?5U6fB  s *D$?sx  01 ?| T  1x  02 ?t H 2x  03 ? 3Xt !  3 DD3"?`  c $ ?! lB  0D$?TUA TB  c $D$?eTB  c $D$?fRz X  3 C"g`B  c $D$?,-`B  c $D$?X x  <4h 4x  <5i 5Rz  6  3 C"l`B  c $D$?wx6 `B  c $D$?6 6 x  <6p 6Rz h !<  3 C"q`B  c $D$?< `B  c $D$?h< !< x  <7n 7x  <8m 8x  <9r 9x  <:s :x  <;t ;Rz ha !  3 C"v`B  c $D$?a `B  c $D$?h ! x  <<w <x  <=x =x  <>y >`2  0$?o`2  0$?u`2  0$?z`B  0D$?kvz .> O 3 C"{r  6A% ?.>$ Hr  6A& ? E O~  NA' ??|~  NA( @?}Rz h, !l  3 C"~`B  c $D$?,l `B  c $D$?hl !l x  <A Ax  <B Bx  <C CRz d*!  3 C"`B  c $D$?d `B  c $D$? *! x  <D Dx  <E E`B  0D$?x  <F F~  NA) G?  TA! H? ~  NA) I?  TA! J? ~  NA* K?   TA! L? TB   c $D$?TB   c $D$?TB   c $D$?~   BM  M~  BN  N~  BO  O~  BP  PTB  c $D$?`B  0D$?~  BQ  Q~  BR  R~  NA+ S?~  NA, T?~  NA- U?TB  c $D$?TB  c $D$?~  BV  V~  BW  W~  BX  X~  BY  YTB  c $D$?`B  0D$?~   BZ  Z~ ! B[  [~ " NA. \?~ # NA/ ]?~ $ NA0 ^?~ % NA1 _?~ & NA, `?~ ' NA2 a?TB ( c $D$?TB ) c $D$?~ * Bb  b~ + Bc  c~ , Bd  d~ - Be  eTB . c $D$?`B / 0D$?~ 0 Bf  f~ 1 Bg  g~ 2 NA3 h?TB 3 c $D$?~ 4 Bi  i~ 5 Bj  j~ 6 Bk  kTB 7 c $D$?`B 8 0D$?~ 9 Bl  l~ : Bm  mTB ; c $D$?ZB < s *D$?~ = NA4 n?~ > NA4 o?~ ? NA5 p?~ @ NA6 q?~ A NA4 r?~t !y B3 DD3"?` C c $ ?!y`B D c $D$?8g8`B E c $D$?8fB F s *D$?HfB G s *D$?HfB H s *D$?H  x I 0s ? sx J 0t ? tx K 0u ?d$ X @  uTB L@ c $D$?TB M@ c $D$?~ N NA7 v?~ O NA8 w?~ P NA9 x?~ Q NA: y?~ R NA; z?~ S NA< {?~ T NA= |?~ U NA> }?~ V NA? ~?~ W NA@ ?~ X NAA ?~ Y NAB ?TB Z c $D$?TB [ c $D$?ZB \ s *D$?x ] < x ^ < ~ _ NAC ?~ ` NAD ?~ a NAE ?~ b NAF ?~ c NAG ?~ d NAH ?~ e NAI ?~ f NAJ ?~ g NAJ ?~ h NAK ?~ i NAL ? j AM ?n    X&X&LML,L=HR,SQ< N s *DD_GGVH^^jjjjjmnpppsuy4{||ӂԂ1OS'+žŞ"|\-op|7E9$t%(<DDMMMMMMMx*KOPQ܅3؈#{})-127Ԭլֳ׳سٳ;<=>?34YZCl! !"#$%&',5x efghijklmn!:hn t<=E]+Zb& ^t[OtWt`t\w^t&tK9t%} tL @ tM5tN4%t %Ot8  t9  t:  t;  t<  t=8 T t>$ W tBytC g tG tOi tP~ "tQ#l tTR "tW] =T)t"ta\ Y$t%t)tbkt,tcitd@ =te utf tk@ h?t/! tgh tz'#Tl<I toI("t{it|ht}  t~tKtt t--t<t$ t5ttTtSt NtRtAbtYtButh%Wt4z!t t t!< tKti< t,_tt-t th2 it tT t8 l t,G, t R * tFaG9 tf t$ p% H t!t=b,=t?t<ttt\tHY74t<J+%tT/t4tP 9? t8stS.tY4ttttX3t,-tX tX t0  t # t!tH1t 6 t St !3t)@tePkth !< t@ 3tt!tG)tha ! t" ty7Ht!t%t.> Ot.> Zt E ath, !l t@ 3tot ;t! td*! t@ 3j tP!Ntw t@ v 3t,gTgTh6t@ XPt@T h6t@ $ @t t 4t@ $t@$ c t@ZO-t@  t t t@ DwDtSt@tj xt= tST t X tet@U pt@ph; t@ t@ u tl< t t@!=vt@" lt# t$ (t% It&hT 7t'h<t(ST> t)> X > t*eJt@+U> pt@,p t@- Yt@.#  t/ t0/ !t@1lt@2A=!t37wt4w7Jt@57 v t@6bt@7\ ,t8#  t9 : t@:Ot@;wu!wt< t=1S't>i t?` +tAkxt@f2tL@utM1stNm$tOnHtP tQ)tR\tSi5tT tUZiE tVTtW,&tXstYYptB!ytZpdq t[p t\4`4t^W t] ;t_}tbOt`+U4tcMta Ptd ?te :tfQTthh}tirY tg02tj S((4E(L(t(\((H(((d((ˆ(HÈ(Ĉ(|ň(Tƈ(Lj(L Ȉ(oɈ(-ʈ(1nˈ(T\̈(͈( WΈ(Dψ(tЈ(ш(3c҈(Iӈ( oԈ(DՈ(`ֈ(׈(Tm؈(|Gو(>ڈ(>ۈ($܈(L ݈(ވ(ITT..77AAIIJJOOSSmm~~??kkAAAAff__HH^+      !"#$%&'VV..77AAIIJJPPSSmm ~ ~CCooAAAAffkkMM^+  !"#$%&'B'*urn:schemas-microsoft-com:office:smarttagscountry-region8#*urn:schemas-microsoft-com:office:smarttagsCity9(*urn:schemas-microsoft-com:office:smarttagsplace ('('(#(#(#(#(#(#(#(#(#(#(#(#(#(#(#(#(#(# ^+ )` FG{23   GL$&sYZ'(x|/D">AghANuvV X ` *!!"P"Q""" ####0$$%%%%%%%&&&:';''':(M(%)5)O)P)))))u**+++,b-./00\1]1f1 2q3%444777=8J888'92999a:z;{;;?<Q>>>>d??C@E@P@ A.AbAjAkAAHBBBC DDDDD]EE"FFUGG"HiHrHHHHHHHHHIII+J,JbJ-K4KzKKKK+L2L~LLLLLLLLM P0P8PPPPPSS+T4T]]]^e```naaaccddeeeef fhflffffffJgiiijjkkyk)mmm@n~nnnooooooo`ppp r s&sIsKssstttuuuuvvvvwxxxxxFyMyUyyz{{G|||}(},})~0~X~`~a~~^J/;XZޅ -/DA(͋ؐ$[8?CkoRy{(*ŞǞ$%͟!p23s}եܥ %t~ߩ 01NOoqyzLެ߬W_5;ҮST[ͯ9;CD߱abiղILTUߴkls޵ߵ 34bcklӶ7%h02MU̼ !X^9@~'Y\A`CL  1DEklCJJK7FH"/S] <=fg  $'+5Z]tuMN,kn}DEY_,-}~12VWpr$%"ePQOQst !03=@EF_KPDJ`auvwmrsxy}~JE !8?"!WX4+? cj 1Z[4Y+rud h       Z     .  6 7 ?     .1RUYa~{!"*iq]e_  STe!fj b~]"""""B#j########%$&$X$Y$^$`$m$u$$$$$% % %%%4%5%[%k%s%u%{%%%%&&&&&T&&&&&&&&&&&&&&&W'X'_'''''''(((((()>)G)O)R)m)q))))))))) ****.*R********+ +++ +=+A+Y+Z++++++++, , ,,B,{,,,,,,,,,--!-4-7----E.......S/T///H0I0000000000000111:1@11111111111111 2^2222R3[3\3d3e333T44444N6R666-77J8Z8}888888888888888E9:_:::;;;.<L<U<<<<<<&=*=5=6=>=?=>>>??A|AAAABBBKEEEEE8F GGdGGGGG6H7HpHHHHII#I$IIIIIHJIJgJhJpJJJJJJOKPKKKKKLLdLeLLLMM`MM@NANPNRNOOOOYPZPbPcPPPPPPPNQjQrQRRR"S#SvSwS TTTUUUWVWgW:XY`Z[B[m[\]]^^:^;^^___S`\`r`z`FaKaaabbddeKeLereseeeeeeff(gggshthhhh k kkkWl[lmFnooopqqr&rr:ssssttttOuPuuvvwwww@xDxxgyiyyz@{}{{|||||}}~)~ rtwyO ./ƈو$݉܊0LMln ӚۚV_`Ԝ՜՝םڞ۞Š<ڣcdnq_ĩ@ACë˫-0Ӱְ257rӳ6Ƶ.7ݶ߶$&ָ׸ :O168PRTVu~Ļ\kvxyӼԼܽݽ ln%m  edg*4tZcdkp1MU7@Atn}/1hJKRrs-1=i"wzSBx*+  XYMN!TU:_`68^`VZv vwz#{,-'rs8>kl:Bf 56g?Nde'\ n  $        '   L;<GH 1U^_LTUai%&@A[\}~!j,3cf 901{}D}!!!!!"5"7"^$_${$~$$$%%;&<&^+333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333 [)` | M #BNPv !*!!"A"Q""#$1$s$$~%%'';(M(&)5)))O*v*++,,`--/00=1]1^3y33%477;{;;;>>Y??@ A,AkAAHBC DwDD&EE#FF>>>?$?H?^?9FFqHHqJJbMMPQsQ WWWW0X:XYY[B[n[\__v_xaaKbbe1fgghittuuyyOzazq#ފ0?l_CG^6Z1SVuh9j"UC&.:vzw|+''C^`(q(vd  U`#j?` :=?QSVX[]hj{D}r y !!!!!!! ""D"F"J"L"P"R"l"n""""""""""""## #3#5#B#D#^#`#s#u##^$`$b$d$f$w$y$~$$$%%%!%#%4%6%;%=%]%_%a%;&=&?&A&C&T&V&[&]&p&r&t&&&&&&&&&&&''''''))))^+^+Usery      !!""##$$%%&&''(())**++,,--..//00112233445566778899::;;<<==>>??@@AABBCCDDEEFFGGHHIIJJKKLLMMNNOOPPQQRRSSTTUUVVWWXXYYZZ[[\\]]^^__``aabbccddeeffgghhiijjkkllmmnnooppqqrrssttuuvvwwxxyy^`OJQJ ^`OJQJ pp^p`OJ QJ n@ @ ^@ `OJQJ ^`OJQJ ^`OJQJ ^`OJQJ ^`OJQJ PP^P`OJQJ ^`.^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJQJ pp^p`OJ QJ n@ @ ^@ `OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ nPP^P`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJQJ pp^p`OJ QJ n@ @ ^@ `OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ nPP^P`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJQJ pp^p`OJ QJ n@ @ ^@ `OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ nPP^P`OJ QJ nhh^h`OJ QJ o ^`OJ QJ ^J n^`OJ QJ n^`OJQJ pp^p`OJ QJ n@ @ ^@ `OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ nPP^P`OJ QJ n^`.^`OJQJ pp^p`.@ @ ^@ `.^`.^`.^`.^`.PP^P`. ^`OJQJCJ ^`OJQJCJ pp^p`OJQJCJ @ @ ^@ `OJQJCJ ^`OJQJCJ ^`OJQJCJ ^`OJQJCJ ^`OJQJCJ PP^P`OJQJCJ ^`OJ QJ CJn^`.^`OJ QJ n^`OJQJ ^`OJQJ pp^p`OJ QJ n@ @ ^@ `OJQJ ^`OJQJ ^`OJQJ ^`OJQJ ^`OJQJ PP^P`OJQJ ^`OJ QJ n^`OJ QJ nhh^h`.^`OJQJ ^`OJQJ pp^p`OJQJ @ @ ^@ `OJQJ ^`OJQJ ^`OJQJ ^`OJQJ ^`OJQJ PP^P`OJQJ ^`OJQJ^`OJ QJ n^`.^`OJQJ pp^p`.@ @ ^@ `.^`.^`.^`.^`.PP^P`.^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJQJ pp^p`OJ QJ n@ @ ^@ `OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ nPP^P`OJ QJ nhh^h`.hh^h`.hh^h`.8L8^8`L.^`.  ^ `. L ^ `L.xx^x`.HH^H`.L^`L. ^`OJ QJ ^J o^`.^`OJ QJ n^`.^`OJQJ pp^p`.@ @ ^@ `.^`.^`.^`.^`.PP^P`.^`OJ QJ n ^`.^`OJQJ pp^p`OJ QJ n@ @ ^@ `.^`.^`.^`.^`.PP^P`.^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJQJ pp^p`OJ QJ n@ @ ^@ `OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ nPP^P`OJ QJ nhh^h`.88^8`.L^`L.  ^ `.  ^ `.xLx^x`L.HH^H`.^`.L^`L.^`.^`OJQJ pp^p`.@ @ ^@ `.^`.^`.^`.^`.PP^P`.^`OJ QJ n^`OJQJ pp^p`OJ QJ n@ @ ^@ `OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ nPP^P`OJ QJ n^`OJQJ ^`OJQJ pp^p`OJQJ @ @ ^@ `OJQJ ^`OJQJ ^`OJQJ ^`OJQJ ^`OJQJ PP^P`OJQJ ^`.^`OJQJ ^`OJQJ pp^p`OJQJ @ @ ^@ `OJQJ ^`OJQJ ^`OJQJ ^`OJQJ ^`OJQJ PP^P`OJQJ hh^h`.88^8`.L^`L.  ^ `5\.  ^ `.xLx^x`L.HH^H`.^`.L^`L.hh^h`.hh^h`OJQJ8L8^8`L.^`.  ^ `. L ^ `L.xx^x`.HH^H`.L^`L.^`OJ QJ n^`OJ QJ npp^p`OJ QJ n@ @ ^@ `OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ nPP^P`OJ QJ nhh^h`.^`.$ $ ^$ `OJQJ@ @ ^@ `.^`. ^`OJ QJ ^J o^`.^`.PLP^P`L.^`OJ QJ n^`OJQJ pp^p`OJ QJ n@ @ ^@ `OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ nPP^P`OJ QJ n^`OJ QJ nhh^h`OJQJ88^8`.^`OJ QJ   ^ `OJQJ   ^ `OJ QJ ^J oxx^x`OJ QJ HH^H`OJQJ ^`OJ QJ ^J o^`OJ QJ ^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJQJ pp^p`OJ QJ n@ @ ^@ `OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ nPP^P`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJQJ pp^p`OJ QJ n@ @ ^@ `OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ nPP^P`OJ QJ n^`OJ QJ n^`.^`OJQJ pp^p`OJ QJ n@ @ ^@ `.^`.^`.^`.^`.PP^P`.^`OJQJ ^`OJQJ pp^p`OJ QJ n@ @ ^@ `OJQJ ^`OJQJ ^`OJQJ ^`OJQJ ^`OJQJ PP^P`OJQJ ^`.^`OJ QJ n^`OJQJ pp^p`OJ QJ n@ @ ^@ `OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ nPP^P`OJ QJ nhh^h`.hh^h`.^`OJ QJ n^`OJQJ pp^p`OJ QJ n@ @ ^@ `OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ nPP^P`OJ QJ nhh^h`.^`OJ QJ n^`OJQJ pp^p`OJ QJ n@ @ ^@ `OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ nPP^P`OJ QJ n^`OJQJ ^`OJQJ pp^p`OJQJ @ @ ^@ `OJQJ ^`OJQJ ^`OJQJ ^`OJQJ ^`OJQJ PP^P`OJQJ ^`OJ QJ n^`OJ QJ npp^p`OJ QJ n@ @ ^@ `OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ nPP^P`OJ QJ n^`OJQJ^`OJQJpp^p`OJQJ@ @ ^@ `OJQJ^`OJQJ^`OJQJ^`OJQJ^`OJQJPP^P`OJQJ ^`OJ QJ CJn^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`CJOJQJaJ ^`CJOJQJaJ pp^p`CJOJQJaJ @ @ ^@ `CJOJQJaJ ^`CJOJQJaJ ^`CJOJQJaJ ^`CJOJQJaJ ^`CJOJQJaJ PP^P`CJOJQJaJ hh^h`.88^8`.L^`L.  ^ `.  ^ `.xLx^x`L.HH^H`.^`.L^`L.^`.^`OJ QJ nhh^h`.88^8`.L^`L.  ^ `.  ^ `.xLx^x`L.HH^H`.^`.L^`L.^`OJQJ ^`OJQJ pp^p`OJQJ @ @ ^@ `OJQJ ^`OJQJ ^`OJQJ ^`OJQJ ^`OJQJ PP^P`OJQJ hh^h`OJ QJ ohh^h`.^`.^`OJQJ pp^p`OJ QJ n@ @ ^@ `.^`.^`.^`.^`.PP^P`.hh^h`.hh^h`.88^8`.L^`L.  ^ `.  ^ `.xLx^x`L.HH^H`.^`.L^`L.^`.^`OJQJ pp^p`.@ @ ^@ `.^`.^`.^`.^`.PP^P`.hh^h`OJQJ88^8`.^`OJ QJ   ^ `OJQJ   ^ `OJ QJ ^J oxx^x`OJ QJ HH^H`OJQJ ^`OJ QJ ^J o^`OJ QJ ^`OJ QJ n^`OJQJ pp^p`OJ QJ n@ @ ^@ `OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ nPP^P`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJQJ pp^p`OJ QJ n@ @ ^@ `OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ nPP^P`OJ QJ nhh^h`.^`.^`OJ QJ n^`OJQJ pp^p`OJ QJ n@ @ ^@ `OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ nPP^P`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ opp^p`OJ QJ n@ @ ^@ `OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ nPP^P`OJ QJ n^`.^`OJ QJ n ^`OJQJ^J  pp^p`OJ QJ n@ @ ^@ `OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ nPP^P`OJ QJ n^`OJQJ^`OJQJpp^p`OJQJ@ @ ^@ `OJQJ^`OJQJ^`OJQJ^`OJQJ^`OJQJPP^P`OJQJ^`OJ QJ n^`OJQJ pp^p`OJ QJ n@ @ ^@ `OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ nPP^P`OJ QJ n ^`OJ QJ CJn^`OJQJ^`OJQJpp^p`OJQJ@ @ ^@ `OJQJ^`OJQJ^`OJQJ^`OJQJ^`OJQJPP^P`OJQJ^`OJ QJ n ^`OJ QJ CJn^`OJ QJ n^`OJQJ pp^p`OJ QJ n@ @ ^@ `OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ nPP^P`OJ QJ n^`.^`OJQJ pp^p`.@ @ ^@ `.^`.^`.^`.^`.PP^P`.^`OJ QJ n^`OJQJ pp^p`OJ QJ n@ @ ^@ `OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ n^`OJ QJ nPP^P`OJ QJ n^`.^`OJQJ pp^p`.@ @ ^@ `.^`.^`.^`.^`.PP^P`.^`OJ QJ n^`.^`OJQJ pp^p`.@ @ ^@ `.^`.^`.^`.^`.PP^P`.hh^h`.^`.^`OJQJ pp^p`.@ @ ^@ `.^`.^`.^`.^`.PP^P`.^`.^`OJQJ pp^p`.@ @ ^@ `.^`.^`.^`.^`.PP^P`.hh^h`.^`.pLp^p`L.@ @ ^@ `.^`.L^`L.^`.^`.PLP^P`L.^`.hh^h`.^`.88^8`.^`.^`.pp^p`.  ^ `.@ @ ^@ `.  ^ `.^`.^`.88^8`.^`.^`.pp^p`.  ^ `.@ @ ^@ `.  ^ `.^`.^`.88^8`.^`.^`.pp^p`.  ^ `.@ @ ^@ `.  ^ `.^`.^`CJOJ QJ ^J aJl88^8`CJOJQJ^J aJ^`CJOJ QJ ^J aJ%^`CJOJ QJ ^J aJlpp^p`CJOJQJ^J aJ  ^ `CJOJ QJ ^J aJ%@ @ ^@ `CJOJ QJ ^J aJl  ^ `CJOJQJ^J aJ^`CJOJ QJ ^J aJ%^`CJOJ QJ ^J aJl88^8`CJOJQJ^J aJ^`CJOJ QJ ^J aJ%^`CJOJ QJ ^J aJlpp^p`CJOJQJ^J aJ  ^ `CJOJ QJ ^J aJ%@ @ ^@ `CJOJ QJ ^J aJl  ^ `CJOJQJ^J aJ^`CJOJ QJ ^J aJ%^`.88^8`.^`.^`.pp^p`.  ^ `.@ @ ^@ `.  ^ `.^`.^`^`^`^`^`^`^`^`^`y  !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`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 WW8Num100 WW8Num101 WW8Num102 WW8Num103 WW8Num104 WW8Num105 WW8Num106 WW8Num107 WW8Num108 WW8Num109 WW8Num110 WW8Num111 WW8Num112 WW8Num113 WW8Num114y y #XA-8]n98HxN_U,XtnzBor/6"S$3:Ek@wY5Z$JMVXZ\^`bdfhklqtwz}))))+++++,,,,,_-`-c-u--..Y?e?v?w???????@A A A,A8A9A@ADAEAAAAAAAAAABBB B BBBBBBB B!B$B'B*B-B0B3B4B7B:B=B@BCBFBGBOFRFUFXF[F^FaFbFeFhFkFnFqFtFuFxF{F~FFFFFFFFFFFFFFFFFFF#H(H.H=H>HFHKHMHNHVH^H`HaHiHsHvHwHHHHHHHHHHHHHPPPPQQ%Q5QEQFQHQJQLQNQSQUQZQ]Q^QfQhQmQyQ{Q}QQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQRRR R RRRRRR$R0R2R4R6R8R9R;R=R?RARFRIRNRPRQRYR[R`RjRlRnRpRrRsRuRwRyR{RRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRg]w]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]^^^^^(^*^/^1^2^8^;^@^D^E^aaa b b8b9bAbCbHbJbObPbXb[b`bcbhbibqbtbyb|bbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbb rr r1r5r6r>rBrGrKrLrTrVr[r_r`rhrkrprtrur}rrrrrrrrrrrrrrrrrrs svvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwxxx x xxxzz {{"{#{U{c{{{{PUcno҂ӂ!5DIJRTY[`fgorwzÃẵ΃Ӄփۃ ŌɌ͌ьՌٌ݌ތ #'+/048<@DHLPTXY]aeimquy}W[_cgkosw{ŏɏ͏яҏ֏ڏޏ #$(,048<@DHLMQUY]aeimquvԑܑؑ !%&*.26:>BFJNOSW[_cgkoswx|ŒɒʒΒҒ֒ڒޒ:`a(2UV[qrwŧƧ˧678[\OY|}Ыѫ֫ íȭͭέޭʰ԰հ ErsƳdzȳҳܳݳ?lmնܶ  !"#159<?FLMX]bdhntu'.4>CHIJT^hrstuǹȹҹ׹ܹ޹ɻӻݻ޻߻  $*01;@EGIPWXYahi(/5?ISTU_is}~   BUKU ACUAN : TitleUserl.d  FMicrosoft Word Document MSWordDocWord.Document.89qG+Oh+'0-  4 @ L Xdlt| BUKU ACUAN :oUKUBillingserveroill Normal.doteUserl.d22rMicrosoft Word 10.0@ @hCf@*oj@nlbP3G+VT    1."System1Yr0_ 1-@Times New Roman- #2 WL0@Statistik Bisnis  2 W0@ @0'-+2 L0@agus_lppm@yahoo.co.idh @Times New Roman- 2 0@ ޚ 2 l0@ c@Times New Roman- 2 0@1- 2 0@ @0'-2 L 0@BUKU ACUAN :   2 0@ @Symbol- 2 d0@@"Arial- 2 k0@ @Georgia-F2 |'0@Anderson, Sweeney, and Williams. 2002.       @Georgia-C2 %0@Statistiks for Business and Economics.         -2 0@. 8th   @0' 2 |0@edition. South     2 0@-22 0@Western/Thomson LearningTM        2 0@ @0'- 2 d0@- 2 k0@ -#2 |0@Algifari. 1997.    &2 0@STATISTIKA EKONOMI   I2 )0@. Bagian penerbitan dan percetakan YKPN.         @0' 2 |0@Edisi ke empat    2 0@ @0'- 2 d0@- 2 k0@ -2 | 0@Drs. Noegroho   #2 0@ Boedijoewono. 2     2 h0@001. @2 #0@PENGANTAR STATISTIK EKONOMI BISNIS.c         2 0@ @0'\2 ;|60@Unit penerbitan dan percetakan AMP YKPN, Edisi keempat                2 ;!0@ @0'- 2 Wd0@- 2 Wk0@ @Georgia-&2 W|0@Santoso, Singgih.       -42 W0@Pengolahan Data dengan SPSSs         -42 W0@. Penerbit Andi, Yogyakartas       - 2 W0@. 2 W0@ @0'@Georgia- - 2 td0@- 2 tk0@ -2 t| 0@Supramono,  - 2 p0@ -+2 t0@SE dan Ir. Sugiarto. h   2 ti0@1993.  2 t 0@STATISTIKA   @2 t#0@. Penerbit Andi Offset Yogyakarta. c        @0'2 |0@Edi 2  0@si pertama  2 0@ @0'-(2 L0@PERTANYAAN MENDASAR.  2 0@  2 0@  - @ !68-   - 2 d0@- 2 k0@ -22 |0@Apa yang dimaksud dengan   2 8 0@Statistik  2 n0@?  2 0@ @0' - @ !5-   - 2 d0@- 2 k0@ -G2 |(0@Kapan dan dimana kita bisa menggunakan       2  0@Statistik  2 0@?  2 0@ @0' - @ !6-   - 2 %d0@- 2 %k0@ -"2 %|0@Mengapa perlu  2 % 0@Statistike  2 %0@?  2 %-0@ @0' - @ !52,-   - 2 Bd0@- 2 Bk0@ -.2 B|0@Bagaimana menggunakan   2 B, 0@Statistik  2 Ba0@?  2 Bs0@ @0' - @ !2O-   - 2 _d0@- 2 _k0@ -O2 _|-0@Teknik / prosedur apa saja yang ada di dalam      2 _ 0@statistik2 _0@?  2 _0@ @0'- 2 0@  - @ !V-   2 6 0@PENGERTIAN  2 0@ 2  0@STATISTIK   2 0@ @Symbol- 2 d0@@"Arial- 2 j0@ -2 | 0@Asal kata @Times New Roman- 2  0@Statistik -2 0@: 2 0@ @0'- 2 |0@Statia-P2 .0@ = catatan administrasi pemerintahan di US     2 0@ - 2 3|0@ - 2 30@Stochos-w2 3H0@ = anak panah (bahasa Yunani), sesuatu yang mengandung ketidak pastian     2 30@  2 30@ - 2 cd0@- 2 ck0@ -+2 c|0@Pengertian Statistik:    2 c0@ @0',2 |0@Dalam arti sempit    2 0@ 2  0@= Data   2 60@ @2 ;#0@ringkasan berbentuk angka (kuantitak  2 $0@tif) 2 70@ 2 |0@Contoh   2 0@ z2 J0@: statistik Penduduk yaitu mengenai data atau ringkasan mengenai penduduk             @0'#2 0@(jumlahnya, rata  2  0@-82 &0@rata umur, distribusinya, dsb)    2 0@ @0'C2 %0@Statistik personalia (jumlahnya, rata     2 0@-+2 0@rata masa kerja, rata   2 $0@-+2 *0@rata jumlah keluarga)   2 0@ "2 7|0@Dalam arti luas   2 70@ ..2 7 0@= Ilmu yang mempelajari      2 70@ I2 7)0@ cara pengumpulan data, pengolahan data, d       @0'q2 SD0@analisis data serta penyajian data sehingga menjadi suatu informasi      @0'F2 o'0@yang berguna bagi pengambilan keputusan   2 o)0@ @0'2 |O0@Contoh : Seorang pemilik pabrik susu kaleng ingin mengetahui berapa kaleng rata               2 0@-2 0@rata h@0',2 0@konsumsi susu perrumah  V2 b20@ tangga per rumah tangga dari suatu kota tertentu.  2 0@ @0'-@@00??//>>..=`ablv  *+ "#(+.245:<?CEFKNQUWX]`bdfgloqtvw| 019?L[^abgjosuv{} 78^ "'(+.38=>ADIMRSVY^bghknsx}~Hrs4ABBOm0000001"1#1111111122T2U2V2W2X2]2^2222333"31323qȈɈΈӈ؈ފ.UVX^elmou{ËɋϋՋ֋؋ދ$*+.4:@ADJPVWZ`flmpv|ČŌȌΌԌڌیތ  &,236<BHILRX^_bhntux~ƍ͍̍Ѝ֍܍CM[uv37?HTU_r !Uav  4=FOPWZ]ab4^_ft%,-,-.6?@ABEHKNOPZi  !$% *+q'KLU^|=]^`9:IUap|q1=>?EHTUV\enwAI]t} ^+""""""""""""""""""""@Hd4!abJJJ J J J  $]+p@pjp@ppD@pppp4@pp<@p @UnknownGz Times New Roman5Symbol3& z Arial7Georgia;|i0Batang;SimSun[SOIFMonotype CorsivaY1 MingLiUArial Unicode MSABook Antiqua7CenturyI& ??Arial Unicode MS?5 z Courier New;Wingdings_ StarSymbolArial Unicode MSO& k9?Lucida Sans Unicode5& zaTahoma?Wingdings 2BhBuf+zTbP3bP3!42H?E BUKU ACUAN : BillingserverUsery                           ! " # $ % & ' ( ) * + , - . / 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 : ; < = > ? @ A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z [ \ ] ^ _ ` a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x