DISTRIBUSI DATA BERKELOMPOK

DISTRIBUSI DATA BERKELOMPOK

Pada dasarnya penyajian data dilakukan agar memudahkan kita untuk melakukan presentasi serta membuat kesimpulan kuantitatif maupun kesimpulan kualitatif, seperti yang kita ketahui bersama ada dua macam metode penyajian data yaitu dengan table (Distribusi Frekuensi dan Grafik) Pada Kesempatan yang lalu kita telah membahas tentang Pengajian data dengan menggunakan Grafik, Kesempatan kali ini kita akan mengupas tentang pengajian data dengan table tetapi hanya terkhusus pada distribusi frekuensi berkelompok mengingat distribusi ini berbeda dan sedikit membutuhkan sentuhan formula untuk melakukannya dibandingkan distribusi frekuensi data tunggal yang lebih mudah.

Tapi sebelum kita mulai, sebaiknya kita berkenalan dengan apa itu distribusi frekuensi, Distribusi frekuensi adalah penyusunan bahan-bahan atas dasar nilai variable dan frekuensi tiap-tiap nilai variable atau katalain menyusun data berdasarkan kelompok serta mendistribusikannya berdasarka variable-variabel tertentu dari hasil sebuah pengamatan, penelitian apakah sumber datanya primer atau sekunder.

Bila data variable banyak dan mempunyai nilai minimal kecil serta nilai maksimal yang besar maka perlu melakukan pengelompokan data karena jika hal itu tidak dilakukan maka akan membingungkan kita dalam membaca table karena terlalu panjang kebawah dalam penyusunannya dan tentunya juga akan banyak memakan ruang dalam kertas anda.

Untuk memudahkan dalam pelaksanaannya, kita akan menggunakan contoh data berikut :

9	17	7	8	6	9	24
5	25	12	9	26	26	5
10	30	35	10	17	29	8
6	11	32	28	18	9	14
9	24	31	29	11	10	28

Dan sekarang, untuk membuat daftar distribusi frekuensi dengan panjang kelas yang sama, mari kita lakukan sebagai berikut :

1. Tentukan Rentang (Range) = data terbesar – data terkecil. “ 35 – 5 = 30 ”
2. Tentukan Banyak Kelas yang diperlukan, banyak kelas dapat dilakukan menggunakan aturan Sturges, Yaitu :

Banyak kelas Interval = 1 + (3,3) log n, “ 1 + (3,3) log 35 = 6, 1” dimana n adalah banyak data dan hasilnya dijadikan bilangan bulat menjadi 6 (* Perlu diketahui : dalam matimatik /statistic symbol n digunakan untuk sampel dan N (Kapital) untuk Populasi)

1. Panjang Kelas (p) : Rentang : Banyak Kelas, “30 : 6 = 5”
2. Memilih Ujung bawah Kelas pertama, bias diambil sama dengan data terkecil atau nilai yang lebih kecil dari data terkecil dengan catatan selisihnya harus kurang dari panjang kelas yang telah ditentukan. Contoh kali ini menggunakan nilai terkecil yaitu 5. Sehingga Distribusi Frekuensi berkelompoknya sebagai berikut :

No	Nilai	Frekuensi Relatif (%)	Frekuensi Kumulatif (%)
1	5 10	42.9	42.9
2	11 15	11.4	54.3
3	16 20	8.6	62.9
4	21 25	8.6	71.5
5	26 30	20	91.5
6	31 35	8.6	100
Jumlah		100

Nah jika bentuknya seperti ini akan lebih mudah di interpretasikan dan di bandingkan karena menampilkan data observasi dengan persentase (Frekuensi Relatif) dari seluruh observasi. Sementara Frekuensi Kumulatif adalah persentase observasi dibawah batas atas setiap interval secara berturut-turut, yang diperoleh dari menambahkan frekuensi relative, yang sangat berguna bagi kita untuk menarik kesimpulan kuantitatif dari data diatas.

Terima Kasih Telah Berkunjung, Semoga Bermanfaat……..Insya Allah……!