5. 5
Penyajian Data Ukuran Pemusatan Data Ukuran Penyebaran Data
Kelas A 70 71 72 73 74 76 77 78 79 80
Kelas B 45 56 67 71 72 78 85 86 91 99
Ilustrasi:
Mean :75 Median:75
Penyebaran data
6. 6
Range(Rentang)
Rangeantar Kuartil
Rata-rata Deviasi
StandardDeviasi
Variansi
οΆ Sangat mungkin dapat dimiliki dua kumpulan pengamatan yang mempunyai nilai tengah atau
median yang sama, tetapi sangat berbeda keragamannya.
οΆ Ukuran penyebaran (dispersi) merupakan suatu metode analisis yang ditunjukkan untuk
mengukur besarnya penyimpangan/penyebaran dari distribusi data kuantitatif yang diperoleh
terhadap nilaisentralnya.
Penyajian Data Ukuran Pemusatan Data Ukuran Penyebaran Data
Ukuran Penyebaran
Data
7. 7
Penyajian Data Ukuran Pemusatan Data Ukuran Penyebaran Data
1. RANGE
Range atau rentang didefinisikan sebagai selisih antara nilai maksimum dengan nilai
minimum data.
Dirumuskansebagai berikut:
πΉ = πΏπππ β πΏπππ
Contoh:
Kelas A 70 71 72 73 74 76 77 78 79 80
Kelas B 45 56 67 71 72 78 85 86 91 99
Range (R)
80 β70 =10
99 β45 =54
8. 8
Penyajian Data Ukuran Pemusatan Data Ukuran Penyebaran Data
1. RANGE
Contoh:
Tabel 1. Distribusi Frekuensi Kelompok
No. Nilai Kelas
1 31 β33
2 34 β36
3 37 β39
4 40 β42
5 43 - 45
6 46 β48
7 49 β51
πΉ = ππ β ππ = ππ
Range atau rentang data
berkelompok diidefinisikan
sebagai selisih antara nilai ujung
atas kelas interval tertinggi
dengan nilai ujung bawah kelas
interval terendahdata.
9. 9
Penyajian Data Ukuran Pemusatan Data Ukuran Penyebaran Data
1. RANGE
οΆ Range atau rentang adalah ukuran penyebaran data yang didasarkan pada perbedaan antara
nilai yang tertinggi dengan nilaiyang terendah.
οΆ Range yang penyebarannya kecilberarti bahwa rangkaian data lebihhomogen.
οΆ Range Hanya memperhatikan kedua nilai ekstrim saja sehingga tidak dapat menginformasikan
mengenai sebaran datasecara stabil dan tidakmenunjukkan distribusi data.
10. 10
Penyajian Data Ukuran Pemusatan Data Ukuran Penyebaran Data
2. RANGE ANTAR KUARTIL
Range antar kuartil didefinisikan sebagai selisih antara nilai kuartil ketiga dengan nilai
kuartil pertama data.
Dirumuskansebagai berikut:
πΉπΈ = πΈπ βπΈπ
Contoh:
Kelas A 70 71 72 73 74 76 77 78 79 80
Kelas B 45 56 67 71 72 78 85 86 91 99
πΉπΈ
78.25 β 71.75 = 6.5
87.25 β 58.75 = 28.5
πΈπ = ππ
πΈπ = ππ. ππ πΈπ = ππ. ππ
πΈπ = ππ
πΈπ = ππ. ππ πΈπ = ππ. ππ
11. Penyajian Data Ukuran Pemusatan Data Ukuran Penyebaran Data
3. RATA-RATA DEVIASI
Nilai Simpangan (Deviation score) didefinisikan sebagai selisih antara nilai individual
dengan nilaimean data.
Dirumuskansebagai berikut :
Kelas A 70 71 72 73 74 76 77 78 79 80
Ilustrasi:
Mean :75
π = πΏπ β πΏ dimana:
π : Nilai Simpangan
πΏπ : data ke-i
πΏ : meandata
11
12. Penyajian Data Ukuran Pemusatan Data Ukuran Penyebaran Data
3. RATA-RATA DEVIASI
Kelas A 70 71 72 73 74 76 77 78 79 80
Ilustrasi:
Mean :75
70β 75 71β75 72β75 73β75 74β75 76β75 77β75 78β75 79β75 80β75
Simpangan -5 -4 -3 -2 -1 1 2 3 4 5
Sehingga:
12
13. Penyajian Data Ukuran Pemusatan Data Ukuran Penyebaran Data
3. RATA-RATA DEVIASI
π =
πΏπ β πΏ
π
π=π
π
Rata-rata Deviasi (π ) didefinisikan sebagai pembagian antara jumlah mutlak nilai
simpangandenganbanyaknyadata.
Untukdata tunggal,rata-rata deviasidirumuskandengan:
dimana:
π : Rata-rata Simpangan
πΏπ : data keI
πΏ : mean data
π : banyaknya data
13
14. Penyajian Data Ukuran Pemusatan Data Ukuran Penyebaran Data
3. RATA-RATA DEVIASI
π =
ππ πΏπ β πΏ
π
π=π
π
Untukdata berkelompok, rata-rata deviasi dirumuskandengan:
dimana:
π : Rata-rata Simpangan
ππ : Frekuensiinterval ke-i
πΏπ : nilai tengah interval ke-i
πΏ : meandata
π : banyaknya data
14
18. Penyajian Data Ukuran Pemusatan Data Ukuran Penyebaran Data
4. STANDAR DEVIASI
standar deviasi untuk sampel disimbolkan dengan s dan untuk populasi disimbolkan
dengan π.
Untuk data distribusitunggal, standardeviasi Dirumuskansebagai berikut :
π¬ =
(πΏπ β πΏ )π
πβπ
π =
(πΏπβ π)π
π
π : variansi populasi
π : variansi sampel
πΏπ : data ke-i
π : meanpopulasi
πΏ : meansampel
dimana:
18
19. Penyajian Data Ukuran Pemusatan Data Ukuran Penyebaran Data
4. STANDAR DEVIASI
Dapatpula dituliskan:
π¬ =
(πΏπ β πΏ )π
πβπ
π : variansi sampel
πΏπ : data ke-i
πΏ : meansampel
dimana:
π¬ =
πΏπ
πβ ( πΏπ)
π
/π
πβπ
Untuk data distribusitunggal, standardeviasi Dirumuskansebagai berikut:
19
20. Penyajian Data Ukuran Pemusatan Data Ukuran Penyebaran Data
4. STANDAR DEVIASI
Untuk data distribusikelompok, standardeviasi dirumuskansebagaiberikut :
π =
ππ(πΏπ β πΏ )π
π β π
dimana:
π : variansi sampel
ππ : frekuensi interval data ke-i
πΏπ : nilai tengah interval data ke-i
πΏ : mean sampel
Dapat pula dituliskan: π¬ =
πππΏπ
π
β ( πππΏπ)π/π
πβπ
20
21. Penyajian Data Ukuran Pemusatan Data Ukuran Penyebaran Data
5. VARIANSI
Variansi (variance) untuk sampel disimbolkan dengan ππ dan untuk populasi disimbolkan
dengan ππ
.
Untuk data distribusitunggal, standardeviasi Dirumuskansebagai berikut :
ππ
=
(πΏπ β πΏ )π
π β π
ππ : variansi populasi
ππ
: variansi sampel
πΏπ : data ke-i
π : meanpopulasi
πΏ : meansampel
ππ
=
(πΏπβ π)π
π
dimana:
21
22. Penyajian Data Ukuran Pemusatan Data Ukuran Penyebaran Data
5. VARIANSI
Dapatpula dituliskan:
ππ
=
(πΏπ β πΏ )π
π β π
ππ
=
πΏπ
π
β πΏπ
π
/π
π β π
ππ
: variansi sampel
πΏπ : data ke-i
πΏ : meansampel
dimana:
22
23. Penyajian Data Ukuran Pemusatan Data Ukuran Penyebaran Data
5. VARIANSI
Untuk data distribusikelompok, variansidirumuskansebagai berikut:
dimana:
ππ
: variansi sampel
ππ : frekuensi interval data ke-i
πΏπ : nilai tengah interval data ke-i
πΏ : mean sampel
ππ
=
ππ(πΏπ β πΏ )π
π β π
Dapatpula dituliskan: ππ
=
πππΏπ
π
β ( ππ πΏπ)π
/π
π β π
23
24. Penyajian Data Ukuran Pemusatan Data Ukuran Penyebaran Data
STANDAR DEVIASI & VARIANSI
Standar deviasi & variansi sebagai ukuran penyebaran data yang sangat berhubungan.
Dikarenakanoleh:
οΌ Variansi merupakankuadrat dari standar deviasiatau sebaliknya,
οΌ Standar deviasimerupakan akarkuadratdari variansi.
Semakin kecil simpangan bakunya maka distribusinya semakin terkumpul
24
25. Penyajian Data Ukuran Pemusatan Data Ukuran Penyebaran Data
STANDAR DEVIASI & VARIANSI
contoh: Hitunglah standar deviasidan variansinya!
No. πΏπ
1 70
2 71
3 72
4 73
5 74
6 76
7 77
8 78
9 79
10 80
No. Nilai Kelas Frekuensi
1 31 β 33 3
2 34 β 36 3
3 37 β 39 7
4 40 β 42 11
5 43 - 45 6
6 46 β 48 4
7 49 β 51 2
25
30. Penyajian Data Ukuran Pemusatan Data Ukuran Penyebaran Data
6. Z-SCORE
dimana:
π : standar deviasi sampel
πΏπ : nilai tengah interval data ke-i
πΏ : meansampel
π =
πΏπ β πΏ
π
Z-score atau nilai baku merupakan perbedaan antara raw score (skor asli) dan rata-rata dengan
menggunakan unit-unit standar deviasi untuk mengukur perbedaan.
Nilainumerik Zskor diperoleh dari perbedaan antara nilaiasli dengan rata-ratanya dibagi dengan
standar deviasi
Dirumuskansebagai berikut:
30
31. Penyajian Data Ukuran Pemusatan Data Ukuran Penyebaran Data
6. Z-SCORE
Contoh:
Rata-ratakecepatanlariatlet nasional = 20 km/jam dengan simpangan baku= 2.5 km
Hitung angka baku untuk kecepatanlari:
a. Ali= 25 km/jam
b. Didi = 18 km/jam
Jawab:
a. π§ =
π₯ β π
π
=
25 β20
2.5
=
5
2.5
= 2
b. z =
π₯ β π
π
=
18 β20
2.5
=
β2
2.5
= β0.8
31