Lampiran 1 : Data Indeks Prestasi Kumulatif dengan 13 variabel prediktor
Lampiran 1 – 1
2 30. 2,75 1 1 1 9,05 9,5 0 1 1 3500
2 28. 3,3 0
8 8 0 2000
4
4
2
2 29. 2,94 1 1 8,29 7,67 0 0 2500
2
2
1
4
3
2
2
2 31.
2 1 1 7,45 8,5 1 0 1500
3
1
1
3 32. 2,82 1 1 0 8,89 8,87 1 1 0 3000
2
3
3
3
3 33. 3,28 0 0 8,93 9,25 1 1 5500
3
3
2
1 23. 3,35 0 8,8
9
1 1 0 3000
3
3
2
3 24. 3,07 0 1 9,63 9,75 1 0 3000
2
2
3 27. 3,04 0 1 9,4 9,75 1 1 0 3000
2 25. 2,68 0 1 0 7,33 8,5 1 0 1000 11
2
3
2 26. 3,2 0
8
8
1 1 1 4000
4
3
3
2
2
2 22. 2,85 1 0 9,09 9 0 3000
3
2
2
3
3 40. 2,96 1 1 1 8,83
9 1 0 1200
2
2
3
2 41. 2,6 0 8,8 8,67 0 0 10000 7
2
3
3 42. 3,71 0
8,5 8,5 1 1 1 4500
3
3
4
1 43. 2,7 0 1 0 8,83
9 1 1 3000
3
4
2
3 39. 2,8 1 1 7,5 8,2 1 1 0 2500
2
2
4 36. 2,5 0
3
1 34. 2,63 1
1 1 8,5 9,75 1 0 1875
2
3
2
2 35. 2,26 1 1 6,5 7,25 0 0 1500
3
3
3
8
2
8 1 0 2500
3
2
3
3 37. 2,81 0 0 8,03 8,67 1 450
4
4
2
2 38. 2,6 0
1 1 9,5 9,6 1 0 3500
4
3
Lampiran 1 : Data Indeks Prestasi Kumulatif dengan 13 variabel prediktor No. Y X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X 10 X 11 X 12 X 13 1. 2,53 1 9,7 8,75 1 1 3000
1
2
2
3
3 8. 2,75 0 7,9 8,83 0 1 0 3000
3
3
3
2 9. 2,17 0 1 0 8,23 8,67 0 1 8500
4
1
3
3 10. 2,1 0
1
8
8 1 0 8000
3
1
3
2 11. 3,64 0
8
9 1 0 4000
2 7. 2,75 1 7,8 6 0 2000
2
4
2
2
2
2
3 2. 2,6 1 8,6 8,7 0 0 2000
3
2
2
3 3. 3,12 0 8,2 8,6 1 0 2000
3
3
4 4. 2,5 0 8,8 8,5 0 1 0 3000
2
2
2
3
2 5. 3,75 0 0 7,95
9 1 0 10000 2
4
2
3 6. 2,8 1
1
9 10 0 2000
5
4
3
2 19. 2,73 0 1 7,3 7,21 1 1 0 3000
2 17. 3,51 0 0 8,53 9,75 1 1 0 2500
1
4
4
2 18. 2,5 0
8 9 0 4000
2
2
2
1
2
2
2
4 20. 2,7 0 1 9,2
10 1 0 2500
2
2
3
3 21. 3,25 1 8,5
9 1 0 2500
4
3
2
2 12.
2
2
1
1 1 9,2 9,7 1 0 5000
3
1
3
3 13. 2,6 0
1
1
9 9 0 2200
1
1 16. 2,56 0 1 0 7,77 8,3 0 0 2500
2
3 14. 2,7 1 1 1 8,45 9,75 1 0 1000
3
2
3
4 15. 3,16 1
1 1 8,1 9 0 1000
3
3
2
3 Lampiran 1 – 2
44. 2,5 0
2
0 8,84 6,5 0 1 4000
1
2
3
3 73. 2,87 0 1 9,5 8,25 0 1 9000
1
3
3
2 74. 2,87 0 0 8,74 8 1 8450
3
2
4
2 75. 2,53 0 8,6 8,75 0 1 1 6000
7
2
2
2 76. 3,33 0 0 8,39 7,25 0 1 10000 9
2
4
2 77. 2,29 0 0 8,75 8,25 0 1 3450
2
3
3 72. 3,05 1
1
3 78. 3,33 1
4
3 66. 2,62 1 1 8,73 9,25 1 1 0 3000
3
3
2
1 67. 2,73 1 1 1 8,81
7 1 0 3100
6
3
2
3 68. 3,6 0 1 1 8,64 9,75 1 1 3500
3
2
3
2 69. 3,24 0 0 8,63 9,75 1 0 1000
2
4
3
1 70. 3,15 0 1 0 9,29 9,75 1 1 2500
2
2
4
4 71. 3,08 0
1 0 8,08 8,5 0 500
2
0 9,01
3
9 1 1 4330
2
1 85. 2,35 0 1 9,06 8,79 0 1 0 5230
2
2
3
3 86. 2,17 0 1 1 8,13 9,25 1 1 1 5350
4
2
2
2 87. 2,25 0 1 1 8,21
2
3
2
2
4 88. 2,3 0 1 0 9,56 8,5 0 0 2000
2
4
3
3 89. 1,88 1 1 1 8,93 8,5 0 1 6230
2
4
1
2
2 84. 2,28 0 1 8,14 8,75 0 1 0 4200
9
3
1 1 1 6500
3
3
3
2 79. 2,49 1 1 1 9,53 7,5 0 1 1 6300
2
1
3
1 80. 2,17 0 1 1 8,84 9,75 1 1 7000
2
2
2
3 81. 2,22 0
1 1 8,86 9,75 0 430
2
3
3
2 82. 3,31 0 0 8,14 8,25 0 0 1250
1
3
2
3 83. 2,24 0 0 8,64 7,5 0 0 4500
1
2
3
3
9 9 1 6000
2 52. 2,5 1
2
3 50. 3,06 0
1 1 8,6 9,2 0 1 0 4250
4
3
3
2 51. 2,7 0 9 8,2 0 0 2500
2
2
3
8
2
8 1 0 1500
2
2
3
2 53. 2,58 0 8 8,9 0 1 0 2000
1
3
3
2 54. 2,6 0 8,9 8,75 1 1 0 3000
3
1
1 1 6,5 7,2 0 1 0 3000
2
1
3
1
3
2 45. 2,7 0 1 1 8,56 8,67 1 0 1500
3
1
3
2 46. 2,89 0 8,5
8 1 0 2000
6
3
3 49. 2,5 0
3 47. 3,39 0 9 9,75 1 0 1250
2
2
2
2 48. 2,95 1 0 8,33
8
1 1 1 5000
2
3
2
2
4 55. 2,7 0
7 1 0 2600
1
2 61. 2,7 0 1 8,8 8,75 1 1 1 5000
3
1
2
1 62. 2,5 1
1
7
7
1 1 0 2500
5
2
3
3 63. 1,95 0 1 9,21 10
1 1 0 2300
2
2
1
3 64. 1,88 1 1 1 8,18 9,5 1 1 0 2700
3
3
1
2 65. 2,58 0 1 7,46
2
4
1 8 9,03 0 0 2500
2
1
2
2
1 56. 2,65 0 8,9 8,5 1 0 2000
4
1
3
3 57. 2,82 0 7,9
8
1 1 1 5500
2
3 60. 2,48 0 1 8,85 9,25 1 0 2000
3
2 58. 2,9 0
1
8 8 0 2000
2
3
3
2 59. 2,56 1 0 8,35 8,75 1 0 1500
2
3
3
3 Lampiran 1 – 3
91. 3,04 1 1 8,2 7,75 0 0 10450 1
5
3
2
2
1 115. 2,81 1 1 8,85 7,25 0 0 2000
3
1
2
3 114. 2,97 1 0 9,18 8,5 1 1 0 5450
2
3
4
2 113. 3,02 1 0 8,43 7,75 0 1 5500
2
4
2 112. 2,6 1 0 9,09 8,25 0 1 6450
1 1 0 3000
3 110. 3,05 1 1 1 9,23 8,75 0 0 3450
3
2 109. 2,96 1 1 1 8,91
9 1 0 2000
3
3
2
1
3
2
2
2 111. 3,12 1 1 0 9,11
8 1 0 5800
1
4
4 116. 3,87 0 1 1 8,14 10
3
3
1
3
1
3
3 Keterangan :
Y : Indeks Prestasi Kumulatif Mahasiswa Program Studi Matematika Semester Genap Tahun Ajaran 2010/2011 .
X
: Asal Daerah
1
X
2 : Jenis Kelamin
X
3
: Pekerjaan
X
1 121. 2,36 0 1 1 7,95 8,25 0 0 2340
2
2
2
4
4 117. 3,2 0 1 1 8,54 9,75 1 1 1 6540
2
2
3
2 118. 3,2 1 1 8,73 9,75 1 0 2240
3
3
2
1 119. 2,29 1 1 0 8,85 8 0 7430
3
1
2
3 120. 1,86 0 1 1 8,43 8,25 0 0 3120
3
3 108. 2,9 1 1 1 8,89 9,5 1 0 2300
2
6
3
2 96. 2,44 0 1 9,18 8,25 0 0 6380
9
2
2
2 97. 3,35 0 1 8,79 8,25 0 1 0 3540
2
1
2
2 98. 3,16 0 0 9,18 9,75 0 1 0 3620
2
1
2
3 99. 3,48 0 0 8,63 10 1 1 4550
1
9 1 1 6430
1
9 1 0 3160
2
2 92. 3,66 1 0 8,51 6,75 0 0 2630
1
2
4
3 93. 3,6 1 0 9,35
3
3 95. 3,28 0 0 8,64
2
3
2 94. 2,41 1 1 0 8,65 7,25 0 1 9245
1
2
3
2
4
2
2
2
3 105. 2,74 0 1 1 8,51 9,5 1 1 1 5750
2
2
2
2 106. 2,76 0 1 0 8,71 9,75 1 1 0 5670
2
2
2
3 107. 2,84 0 1 0 8,94
9
1 1 0 4530
3
4
2
2 104. 2,62 0 1 0 8,18 8,75 0 1 0 3100
2 100. 3 0 8,73 9,5 1 1 0 3750
1
4
3
3
4 101. 2,52 1 0 8,45 9,5 1 1 0 3100
2
3
2 102. 2,7 1 1 1 9,19 9,75 1 1 1 6700
2
6
2
2
1 103. 2,3 0 1 1 8,43 9,25 1 0 8500
7
3
4 : Nilai Rata-rata Ujian Akhir Nasional SMA
Lampiran 1 – 4
X
13
X
: Intensitas ke Perpustakaan dalam Satu Minggu
12
X
11 : Intensitas Browsing Internet dalam Satu Minggu
X
: Jumlah Saudara Kandung
10
9 : Penghasilan Orang Tua selama Satu Bulan (dalam ribuan)
X
X
8 : Status Pekerjaan Ibu
X
: Status Pekerjaan Ayah
7
X
6 : Pilihan Jalur Masuk Matematika
X
: Nilai Matematika Ujian Akhir Nasional SMA
5
: Intensitas ke Ruang Baca dalam Satu Minggu Sumber : Bagian Akademik Fakultas Sains dan Teknologi untuk indeks prestasi kumulatif (2011) serta kuesioner untuk mendapatkan variabel prediktor.
Lampiran 2 – 1 Lampiran 2.
Plot data Indeks Prestasi Kumulatif dengan 13 variabel prediktor Scatterplot of Y vs X1, X2, X3,…,X13
Lampiran 3 - 1 Lampiran 3 . ========================== LEARNING SAMPLE STATISTICS Output MARS dengan kombinasi BF = 27 , MI = 3, dan MO = 2 X1 0.364 0.483 121.000 44.000 Y 2.783 0.432 121.000 336.690 ----------------------------------------------------------------
VARIABLE MEAN SD N SUM X2 0.421 0.496 121.000 51.000 X7 0.372 0.485 121.000 45.000 X6 0.529 0.501 121.000 64.000 X5 8.684 0.849 121.000 1050.730 X4 8.548 0.591 121.000 1034.350 X3 0.421 0.496 121.000 51.000 X11 2.364 0.885 121.000 286.000 X10 2.926 1.714 121.000 354.000 X9 3805.124 2279.162 121.000 460420.000 X12 2.496 0.732 121.000 302.000 X8 0.273 0.447 121.000 33.000 Forward Stepwise Knot Placement X13 2.438 0.795 121.000 295.000 0 0.188 0.0 1.0 ------------------------------------------------------------------------ BasFn(s) GCV IndBsFns EfPrms Variable Knot Parent BsF =============================== 8 7 0.145 7.0 20.0 X9 3500.000 X12 3 6 5 0.142 5.0 15.0 X9 7430.000 X12 2 4 3 0.144 3.0 10.0 X12 2.000 9 0.148 8.0 24.0 X11 1.000 2 1 0.149 2.0 6.0 X12 3.000 17 0.187 14.0 45.0 X13 1.000 X9 7 13 12 0.160 11.0 33.0 X2 10 X4 10 16 0.178 13.0 41.0 X11 1.000 X9 7 15 14 0.169 12.0 37.0 X2 10 X9 6 11 10 0.153 10.0 29.0 X4 8.640 X12 3 25 24 0.278 21.0 67.0 X9 5500.000 X3 22 23 22 0.248 19.0 62.0 X3 10 X5 20 21 20 0.230 18.0 58.0 X5 8.670 19 0.209 16.0 53.0 X5 6.000 X12 4 18 0.195 15.0 49.0 X13 1.000 X12 1 Final Model (After Backward Stepwise Elimination) 27 26 0.320 23.0 72.0 X10 3.000 X9 7 0 2.614 ------------------------------------------------------------ Basis Fun Coefficient Variable Parent Knot ================================================= 14 .465552E-04 X2 X9 12 0.721 X2 X4 10 -0.614 X4 X12 8.640 8 -.142695E-03 X9 X12 3500.000 3 0.333 X12 2.000
Lampiran 3 - 2
16 .104671E-03 X11 X9 1.000 24 .773359E-03 X9 X3 5500.000 19 -0.236 X5 X12 6.000 18 0.251 X13 X12 1.000 17 -.119462E-03 X13 X9 1.000 Piecewise Linear GCV = 0.131, #efprms = 34.957 25 .100150E-03 X9 X3 5500.000 ------------------------------------------------------- fun std. dev. -gcv #bsfns #efprms variable ========================================= ANOVA Decomposition on 11 Basis Functions 4 0.121 0.139 1 3.087 X12 X13 3 0.147 0.148 1 3.087 X4 X12 1 0.209 0.147 1 3.087 X12 5 0.171 0.171 1 3.087 X5 X12 2 0.129 0.139 1 3.087 X9 X12 8 0.196 0.146 1 3.087 X9 X11 X12 7 0.108 0.137 1 3.087 X2 X9 X12 6 0.093 0.133 1 3.087 X2 X4 10 0.141 0.147 2 6.174 X3 X5 X13 9 0.215 0.152 1 3.087 X9 X12 X9 X12 Relative Variable Importance Piecewise Cubic Fit on 11 Basis Functions, GCV = 0.153 12 X12 100.000 0.186 ------------------------------------------- Variable Importance -gcv ============================ 13 X13 70.047 0.158 9 X9 74.071 0.161
5 X5 96.539 0.182 11 X11 52.557 0.146 3 X3 54.458 0.147 7 X7 0.000 0.131 6 X6 0.000 0.131 1 X1 0.000 0.131 2 X2 37.908 0.139
4 X4 39.450 0.140 10 X10 0.000 0.131
8 X8 0.000 0.131
Lampiran 3 - 3
ORDINARY LEAST SQUARES RESULTS MEAN DEP VAR: 2.783 ADJ R-SQUARED: 0.606 N: 121.000 R-SQUARED: 0.642 ============================== Constant | 2.614 0.046 57.382 .999201E-15 ------------------------------------------------------------------------ PARAMETER ESTIMATE S.E. T-RATIO P-VALUE UNCENTERED R-SQUARED = R-0 SQUARED: 0.992 Basis Function 10 | -0.614 0.128 -4.804 .498557E-05 Basis Function 8 | -.142696E-03 .370488E-04 -3.852 .198501E-03 Basis Function 3 | 0.333 0.071 4.709 .736536E-05 Basis Function 14 | .465552E-04 .127590E-04 3.649 .405981E-03
Basis Function 12 | 0.721 0.229 3.147 0.002
Basis Function 24 | .773359E-03 .176579E-03 4.380 .274142E-04 Basis Function 19 | -0.236 0.036 -6.587 .164019E-08 Basis Function 18 | 0.251 0.064 3.893 .170951E-03 Basis Function 17 | -.119462E-03 .232311E-04 -5.142 .120508E-05 Basis Function 16 | .104671E-03 .225609E-04 4.639 .977425E-05 [MDF,NDF] = [ 11, 109 ] REGRESSION SUM OF SQUARES = 14.390 P-VALUE = .999201E-15 RESIDUAL SUM OF SQUARES = 8.017 F-STATISTIC = 17.787 S.E. OF REGRESSION = 0.271 ------------------------------------------------------------------------ Basis Function 25 | .100150E-03 .279207E-04 3.587 .502452E-03- Basis Functions BF3 = max(0, X12 - 2.000); BF1 = max(0, X12 - 3.000); BF2 = max(0, 3.000 - X12 ); =============== BF10 = max(0, X4 - 8.640) * BF3; BF8 = max(0, 3500.000 - X9 ) * BF3; BF7 = max(0, X9 - 3500.000) * BF3; BF6 = max(0, 7430.000 - X9 ) * BF2; BF4 = max(0, 2.000 - X12 ); BF16 = max(0, X11 - 1.000) * BF7; BF14 = ( X2 = 0) * BF6; BF12 = ( X2 = 0) * BF10; BF18 = max(0, X13 - 1.000) * BF1; BF17 = max(0, X13 - 1.000) * BF7; BF25 = max(0, 5500.000 - X9 ) * BF22; BF24 = max(0, X9 - 5500.000) * BF22; BF22 = ( X3 = 0) * BF20; BF20 = max(0, X5 - 8.670); BF19 = max(0, X5 - 6.000) * BF4; + .773359E-03 * BF24 + .100150E-03 * BF25; - .119462E-03 * BF17 + 0.251 * BF18 - 0.236 * BF19
+ 0.721 * BF12 + .465552E-04 * BF14 + .104671E-03 * BF16
Y = 2.614 + 0.333 * BF3 - .142695E-03 * BF8 - 0.614 * BF10 model Y = BF3 BF8 BF10 BF12 BF14 BF16 BF17 BF18 BF19 BF24 BF25
Lampiran 4 .
Hasil kombinasi basis fungsi, maksimum interaksi, dan minimum observasi
7
25
6
3 3 0,144
27
24
8
3 2 0,131
27
1 23*)
3 1 0,143
27
22
27 3 0,142
3
21
3
2 3 0,149
27
20
5
2 2 0,139
27
19
5
2 1 0,137
27
18
28 1 0,142
26
27 2 0,143
28
28 3 0,143
33
3
2 3 0,149
28
32
5
2 2 0,140
28
31
5
2 1 0,138
30
28
4
28 2 0,144
29
3
1 3 0,136
28
28
3
1 2 0,136
28
27
3
1 1 0,136
4
17
No. BF MI MO GCV Jumlah Variabel
3
8
5
2 2 0,139
26
7
5
2 1 0,139
26
6
4
26 2 0,143
5
1 3 0,136
2 3 0,149
26
4
3
1 2 0,136
26
3
3
1 1 0,136
26
2
3
26 1 0,142
1
26
3
3
13
1 3 0,136
27
16
3
1 2 0,136
27
15
3
1 1 0,136
27
14
3
27 1 0,142
6
9
3 3 0,141
26
12
8
3 2 0,137
26
11
1
3 1 0,144
26
10
7
26 3 0,142
7
34
3 1 0,144
31
62
3
31 1 0,142
61
6
3 3 0,144
30
60
5
3 2 0,138
30
59
1
30
3
4
30
2 1 0,137
5
55
30
2 2 0,142
56
58
30
2 3 0,148
3
57
30 3 0,142
7
1 1 0,136
63
4
4
3 2 0,138
31
71
5
3 1 0,147
31
70
7
31 3 0,140
69
3
2 3 0,149
31
68
2 2 0,142
31
65
1 2 0,136
3
64
31
1 3 0,136
3
31 2 0,144
31
4
66
31
2 1 0,138
5
67
54
30 2 0,144
28
1 2 0,136
29
43
5
2 1 0,139
29
42
4
29 2 0,144
41
3
1 3 0,136
29
40
3
29
4
36
3 1 0,144
1
35
28
3 2 0,132
8
28
39
3 3 0,144
6
38
29
1 1 0,136
3
2 2 0,142
44
53
51
30 1 0,142
3
50
30
1 1 0,136
3
30
6
1 2 0,136
3
52
30
1 3 0,136
3
49
3 3 0,144
29
29
2 3 0,148
3
45
29 3 0,141
7
46
3 1 0,144
29
1
47
29
3 2 0,132
8
48
5
72
3
34
98
3
34 1 0,142
97
5
3 3 0,150
33
96
5
3 2 0,138
33
95
3 1 0,143
3
33
94
7
33 3 0,142
93
4
2 3 0,143
33
92
4
2 2 0,141
33
91
1 1 0,136
99
2 1 0,137
2 3 0,142
35 1 0,142
5 109
3 3 0,150
34
4 108
3 2 0,140
34
3 107
3 1 0,145
34
7 106
34 3 0,140
4 105
34
34
6 104
2 2 0,139
34
6 103
2 1 0,138
34
4 102
34 2 0,145
3 101
1 3 0,137
34
3 100
1 2 0,137
5
33
31
32 2 0,144
4
2 3 0,143
32
80
4
2 2 0,141
32
79
5
2 1 0,136
32
78
4
77
32 3 0,141
3
1 3 0,137
32
76
3
1 1 0,136
32
74
3
32 1 0,142
73
6
3 3 0,144
81
7
90
33
4
33 2 0,145
89
3
1 3 0,137
33
88
3
1 2 0,137
33
87
3
1 1 0,136
86
82
3
33 1 0,142
85
5
3 3 0,149
32
84
4
3 2 0,141
32
83
6
3 1 0,143
32
3
110
1 1 0,137
37
4 138
37 2 0,145
3 137
1 3 0,136
37
3 136
1 2 0,137
37
3 135
37
6 139
3 134
37 1 0,142
5 133
3 3 0,139
36
6 132
3 2 0,135
36
5 131
3 1 0,148
2 1 0,138
37
7 130
7 144
1 2 0,137
38
3 147
1 1 0,137
38
3 146
38 1 0,142
5 145
3 3 0,139
37
3 2 0,143
2 2 0,140
37
5 143
3 1 0,148
37
9 142
37 3 0,144
4 141
2 3 0,143
37
6 140
36
36 3 0,139
35
35
6 119
3 1 0,142
35
7 118
35 3 0,141
4 117
2 3 0,142
35
6 116
2 2 0,139
6 115
3 2 0,144
2 1 0,139
35
3 114
1 3 0,137
35
3 112
1 2 0,137
35
3 111
1 1 0,136
35
7 120
4 129
3 125
2 3 0,142
36
6 128
2 2 0,139
36
6 127
2 1 0,138
36
4 126
36 2 0,144
1 3 0,137
35
36
3 124
1 2 0,137
36
3 123
1 1 0,137
36
3 122
36 1 0,142
5 121
3 3 0,138
3
148
1 3 0,136
6 176
2 2 0,139
40
6 175
2 1 0,138
40
4 174
40 2 0,145
3 173
40
2 3 0,143
3 172
1 2 0,137
40
3 171
1 1 0,137
40
3 170
40 1 0,142
5 169
3 3 0,148
40
4 177
7 168
3 182
41 2 0,145
3 185
1 3 0,136
41
3 184
1 2 0,137
41
3 183
1 1 0,138
41
41 1 0,142
40 3 0,144
5 181
3 3 0,139
40
7 180
3 2 0,145
40
5 179
3 1 0,148
40
9 178
39
3 2 0,144
38
9 154
39 1 0,142
5 157
3 3 0,148
38
7 156
3 2 0,144
38
1 155
3 1 0,144
38
38 3 0,145
39
4 153
2 3 0,143
38
5 152
2 1 0,151
38
4 150
38 2 0,145
3 149
1 3 0,136
3 158
1 1 0,137
39
39
5 167
3 1 0,147
39
9 166
39 3 0,143
4 165
2 3 0,143
39
6 164
2 2 0,140
6 163
3 159
2 1 0,138
39
4 162
39 2 0,145
3 161
1 3 0,136
39
3 160
1 2 0,137
39
4
186
2 1 0,135
43
7 214
43 3 0,139
2 213
2 3 0,148
43
6 212
2 2 0,140
43
7 211
43
5 215
4 210
43 2 0,145
3 209
1 3 0,136
43
3 208
1 2 0,137
43
3 207
1 1 0,138
3 1 0,147
43
3 206
3 220
2 2 0,139
44
7 223
2 1 0,134
44
4 222
44 2 0,145
3 221
1 3 0,136
44
1 2 0,137
3 2 0,145
44
3 219
1 1 0,138
44
3 218
44 1 0,142
6 217
3 3 0,137
43
7 216
43
43 1 0,142
41
41
3 195
1 1 0,137
42
3 194
42 1 0,142
6 193
3 3 0,137
41
7 192
3 2 0,145
5 191
1 2 0,137
3 1 0,148
41
4 190
2 3 0,143
41
6 188
2 2 0,135
41
6 187
2 1 0,137
42
3 196
6 205
4 201
3 3 0,137
42
7 204
3 2 0,145
42
5 203
3 1 0,148
42
9 202
42 3 0,145
2 3 0,143
42
42
6 200
2 2 0,139
42
7 199
2 1 0,134
42
4 198
42 2 0,145
3 197
1 3 0,136
4
224
2 3 0,148
7 252
3 2 0,146
46
5 251
3 1 0,143
46
9 250
46 3 0,144
2 249
46
3 3 0,142
4 248
2 2 0,140
46
7 247
2 1 0,134
46
4 246
46 2 0,146
3 245
1 3 0,136
46
7 253
3 244
4 258
47 3 0,144
2 261
2 3 0,148
47
4 260
2 2 0,139
47
7 259
2 1 0,134
47
47 2 0,146
47 1 0,143
3 257
1 3 0,136
47
3 256
1 2 0,138
47