Contoh soal standar deviasi data tunggal – Standar deviasi, dalam dunia statistik, adalah ukuran yang menunjukkan seberapa tersebar data dari rata-ratanya. Bayangkan kamu sedang mengukur tinggi badan teman-teman sekelas. Standar deviasi akan menunjukkan seberapa jauh tinggi badan mereka dari tinggi badan rata-rata kelas. Semakin besar standar deviasi, semakin beragam tinggi badan teman-temanmu. Nah, bagaimana cara menghitung standar deviasi data tunggal? Mari kita pelajari bersama!
Dalam artikel ini, kita akan membahas pengertian standar deviasi data tunggal, rumusnya, cara menghitungnya, dan contoh soal yang akan membantu kamu memahami konsep ini dengan lebih baik. Selain itu, kita juga akan membahas aplikasi standar deviasi dalam berbagai bidang seperti statistik, ekonomi, dan ilmu sosial.
Pengertian Standar Deviasi Data Tunggal
Standar deviasi merupakan ukuran penyebaran data yang menunjukkan seberapa jauh data menyebar dari rata-rata. Dalam konteks data tunggal, standar deviasi mengukur seberapa jauh satu titik data tunggal menyimpang dari rata-rata keseluruhan data.
Contoh Standar Deviasi Data Tunggal dalam Kehidupan Sehari-hari
Bayangkan kamu ingin membeli mobil bekas. Kamu menemukan satu mobil yang ditawarkan dengan harga Rp 100 juta. Namun, kamu tahu bahwa harga mobil bekas serupa di pasaran berkisar antara Rp 80 juta hingga Rp 120 juta, dengan rata-rata harga Rp 100 juta. Standar deviasi dalam kasus ini akan memberitahu kamu seberapa jauh harga mobil yang kamu temukan menyimpang dari rata-rata harga mobil serupa. Jika standar deviasinya rendah, artinya harga mobil yang kamu temukan cukup dekat dengan rata-rata. Sebaliknya, jika standar deviasinya tinggi, berarti harga mobil yang kamu temukan cukup jauh dari rata-rata.
Perbandingan Standar Deviasi dengan Ukuran Penyebaran Data Lainnya
| Ukuran Penyebaran Data | Definisi | Contoh |
|---|---|---|
| Rentang | Selisih antara nilai data terbesar dan terkecil. | Rentang tinggi badan siswa kelas 10 adalah 175 cm – 150 cm = 25 cm. |
| Varians | Rata-rata kuadrat deviasi dari rata-rata. | Varians nilai ujian matematika adalah 10. |
| Standar Deviasi | Akar kuadrat dari varians. | Standar deviasi nilai ujian matematika adalah 3.16. |
Standar deviasi memberikan informasi yang lebih detail tentang penyebaran data dibandingkan dengan rentang. Standar deviasi mempertimbangkan semua nilai data dan tidak hanya nilai ekstrem. Sementara itu, varians memberikan informasi tentang seberapa besar penyebaran data secara kuadrat, sedangkan standar deviasi memberikan informasi tentang seberapa besar penyebaran data dalam unit yang sama dengan data asli.
Rumus Standar Deviasi Data Tunggal
Standar deviasi merupakan ukuran seberapa tersebarnya data dari nilai rata-rata. Semakin besar nilai standar deviasi, semakin besar penyebaran data. Dalam data tunggal, standar deviasi dihitung berdasarkan selisih setiap data dengan nilai rata-rata.
Rumus Standar Deviasi Data Tunggal
Rumus standar deviasi data tunggal adalah sebagai berikut:
$$s = \sqrt\frac\sum_i=1^n(x_i – \barx)^2n-1$$
Dimana:
- s adalah standar deviasi
- xi adalah nilai data ke-i
- x̄ adalah nilai rata-rata data
- n adalah jumlah data
Langkah-Langkah Menghitung Standar Deviasi Data Tunggal
Berikut adalah langkah-langkah untuk menghitung standar deviasi data tunggal:
| Langkah | Keterangan |
|---|---|
| 1 | Hitung nilai rata-rata data (x̄). |
| 2 | Hitung selisih setiap data dengan nilai rata-rata (xi – x̄). |
| 3 | Kuadratkan selisih setiap data (xi – x̄)2. |
| 4 | Jumlahkan semua kuadrat selisih (∑(xi – x̄)2). |
| 5 | Bagi jumlah kuadrat selisih dengan (n-1). |
| 6 | Akar kuadratkan hasil pembagian pada langkah 5. |
Contoh:
Misalkan kita memiliki data tunggal berikut:
- 2
- 4
- 6
- 8
- 10
Langkah-langkah menghitung standar deviasi:
- Hitung nilai rata-rata data (x̄): (2 + 4 + 6 + 8 + 10) / 5 = 6
- Hitung selisih setiap data dengan nilai rata-rata (xi – x̄):
- 2 – 6 = -4
- 4 – 6 = -2
- 6 – 6 = 0
- 8 – 6 = 2
- 10 – 6 = 4
- Kuadratkan selisih setiap data (xi – x̄)2:
- (-4)2 = 16
- (-2)2 = 4
- (0)2 = 0
- (2)2 = 4
- (4)2 = 16
- Jumlahkan semua kuadrat selisih (∑(xi – x̄)2): 16 + 4 + 0 + 4 + 16 = 40
- Bagi jumlah kuadrat selisih dengan (n-1): 40 / (5 – 1) = 10
- Akar kuadratkan hasil pembagian pada langkah 5: √10 = 3.16
Jadi, standar deviasi data tunggal tersebut adalah 3.16.
Penerapan Standar Deviasi Data Tunggal
Standar deviasi merupakan ukuran penyebaran data yang menunjukkan seberapa jauh nilai-nilai data menyimpang dari rata-rata. Semakin besar standar deviasi, semakin tersebar data. Dalam konteks data tunggal, standar deviasi dapat diterapkan untuk menganalisis variabilitas atau keragaman suatu data tunggal. Sebagai contoh, kita dapat menghitung standar deviasi dari nilai penjualan produk tertentu untuk memahami seberapa besar variasi nilai penjualan dari nilai rata-rata.
Contoh Soal Standar Deviasi Data Tunggal
Misalnya, kita memiliki data penjualan produk A selama 5 hari terakhir, yaitu: Rp1.000.000, Rp1.200.000, Rp1.100.000, Rp1.300.000, dan Rp1.400.000. Bagaimana kita menghitung standar deviasi data tunggal ini?
Langkah-langkah Menghitung Standar Deviasi
- Hitung rata-rata (mean) dari data.
- Hitung selisih setiap data dengan rata-rata.
- Kuadratkan setiap selisih.
- Hitung rata-rata dari kuadrat selisih.
- Akar kuadratkan rata-rata kuadrat selisih. Hasilnya adalah standar deviasi.
Tabel Perhitungan Standar Deviasi
| Hari | Penjualan (Rp) | Selisih dengan Rata-rata | Kuadrat Selisih |
|---|---|---|---|
| 1 | 1.000.000 | -100.000 | 10.000.000.000 |
| 2 | 1.200.000 | 100.000 | 10.000.000.000 |
| 3 | 1.100.000 | 0 | 0 |
| 4 | 1.300.000 | 200.000 | 40.000.000.000 |
| 5 | 1.400.000 | 300.000 | 90.000.000.000 |
Rata-rata penjualan adalah (1.000.000 + 1.200.000 + 1.100.000 + 1.300.000 + 1.400.000) / 5 = Rp1.200.000.
Rata-rata kuadrat selisih adalah (10.000.000.000 + 10.000.000.000 + 0 + 40.000.000.000 + 90.000.000.000) / 5 = 30.000.000.000.
Standar deviasi adalah √30.000.000.000 = Rp173.205,08.
Hasil perhitungan menunjukkan bahwa standar deviasi penjualan produk A adalah Rp173.205,08. Artinya, nilai penjualan produk A cenderung menyimpang dari nilai rata-rata sebesar Rp173.205,08. Informasi ini dapat digunakan untuk menilai tingkat variabilitas penjualan produk A dan membuat keputusan bisnis yang lebih tepat.
Contoh soal standar deviasi data tunggal biasanya muncul dalam bentuk perhitungan nilai statistik yang menunjukkan sebaran data. Untuk memahami lebih dalam, kamu bisa melihat contoh soal AKM SMP dan pembahasannya yang membahas tentang konsep statistik. Di sana, kamu bisa menemukan soal-soal yang berkaitan dengan pengolahan data, termasuk standar deviasi, dan cara menyelesaikannya.
Dengan memahami konsep ini, kamu akan lebih siap menghadapi soal-soal standar deviasi data tunggal yang mungkin muncul di ujian.
Interpretasi Hasil Standar Deviasi Data Tunggal: Contoh Soal Standar Deviasi Data Tunggal
Setelah menghitung standar deviasi data tunggal, langkah selanjutnya adalah menginterpretasikan hasilnya. Interpretasi standar deviasi membantu kita memahami seberapa tersebar atau terkonsentrasi data tersebut. Semakin tinggi nilai standar deviasi, semakin besar penyebaran data, dan sebaliknya.
Cara Menginterpretasikan Standar Deviasi
Untuk menginterpretasikan standar deviasi, kita perlu memahami hubungannya dengan rata-rata data. Standar deviasi menunjukkan seberapa jauh, rata-rata, setiap data titik menyimpang dari rata-rata data. Berikut beberapa cara untuk menginterpretasikan hasil standar deviasi:
- Standar deviasi kecil menunjukkan bahwa data titik cenderung berkelompok dekat dengan rata-rata. Artinya, data relatif homogen dan tidak terlalu tersebar.
- Standar deviasi besar menunjukkan bahwa data titik cenderung tersebar jauh dari rata-rata. Artinya, data relatif heterogen dan memiliki variasi yang besar.
Contoh Ilustrasi
Misalnya, kita memiliki data nilai ujian matematika dari dua kelas. Kelas A memiliki standar deviasi 5, sedangkan kelas B memiliki standar deviasi 10. Hal ini menunjukkan bahwa nilai ujian di kelas B lebih tersebar dibandingkan dengan kelas A. Artinya, di kelas B, ada siswa yang mendapatkan nilai jauh di atas rata-rata dan ada juga yang mendapatkan nilai jauh di bawah rata-rata. Sementara di kelas A, nilai siswa cenderung lebih berkumpul di sekitar rata-rata.
Hubungan Nilai Standar Deviasi dengan Tingkat Penyebaran Data
| Nilai Standar Deviasi | Tingkat Penyebaran Data |
|---|---|
| Rendah | Data terkonsentrasi dekat dengan rata-rata, variasi kecil |
| Sedang | Data tersebar sedang, variasi sedang |
| Tinggi | Data tersebar jauh dari rata-rata, variasi besar |
Aplikasi Standar Deviasi Data Tunggal
Standar deviasi data tunggal merupakan ukuran yang penting untuk mengukur penyebaran data. Aplikasi standar deviasi data tunggal sangat luas dan dapat ditemukan dalam berbagai bidang, seperti statistik, ekonomi, dan ilmu sosial. Penggunaannya memungkinkan kita untuk memahami variabilitas data dan menarik kesimpulan yang lebih bermakna.
Aplikasi Standar Deviasi Data Tunggal dalam Berbagai Bidang
Berikut adalah beberapa aplikasi standar deviasi data tunggal dalam berbagai bidang:
- Statistik: Standar deviasi digunakan untuk mengukur variabilitas data dalam sampel atau populasi. Ini membantu dalam menentukan seberapa tersebar data di sekitar rata-rata. Misalnya, dalam penelitian ilmiah, standar deviasi digunakan untuk menentukan seberapa besar perbedaan antara kelompok percobaan dan kelompok kontrol.
- Ekonomi: Standar deviasi digunakan untuk mengukur risiko investasi. Semakin tinggi standar deviasi suatu investasi, semakin besar risikonya. Misalnya, investor dapat menggunakan standar deviasi untuk membandingkan risiko dari berbagai saham atau portofolio investasi.
- Ilmu Sosial: Standar deviasi digunakan untuk mengukur variabilitas data dalam survei atau penelitian sosial. Ini membantu dalam menentukan seberapa besar perbedaan antara kelompok-kelompok sosial. Misalnya, sosiolog dapat menggunakan standar deviasi untuk menentukan seberapa besar perbedaan pendapat tentang isu-isu sosial di antara berbagai kelompok umur.
Contoh Penerapan Standar Deviasi Data Tunggal
| Bidang | Contoh Penerapan | Penjelasan |
|---|---|---|
| Statistik | Misalnya, seorang peneliti ingin mengetahui seberapa besar variabilitas tinggi badan siswa di suatu kelas. Setelah mengukur tinggi badan semua siswa, peneliti dapat menghitung standar deviasi. Jika standar deviasi tinggi, berarti tinggi badan siswa sangat bervariasi. Sebaliknya, jika standar deviasi rendah, berarti tinggi badan siswa cenderung sama. | Standar deviasi menunjukkan seberapa besar data tersebar di sekitar rata-rata. Semakin tinggi standar deviasi, semakin besar penyebaran data. |
| Ekonomi | Misalnya, seorang investor ingin membandingkan risiko dari dua saham berbeda. Saham A memiliki standar deviasi 10%, sedangkan saham B memiliki standar deviasi 20%. Ini berarti saham B memiliki risiko yang lebih tinggi daripada saham A. | Standar deviasi digunakan untuk mengukur risiko investasi. Semakin tinggi standar deviasi, semakin besar risikonya. |
| Ilmu Sosial | Misalnya, seorang sosiolog ingin mengetahui seberapa besar perbedaan pendapat tentang isu-isu sosial di antara berbagai kelompok umur. Setelah melakukan survei, sosiolog dapat menghitung standar deviasi untuk setiap kelompok umur. Jika standar deviasi tinggi, berarti pendapat di antara kelompok umur tersebut sangat bervariasi. Sebaliknya, jika standar deviasi rendah, berarti pendapat di antara kelompok umur tersebut cenderung sama. | Standar deviasi digunakan untuk mengukur variabilitas data dalam survei atau penelitian sosial. Ini membantu dalam menentukan seberapa besar perbedaan antara kelompok-kelompok sosial. |
Kelebihan dan Kekurangan Standar Deviasi Data Tunggal
Standar deviasi merupakan salah satu ukuran penyebaran data yang paling umum digunakan. Standar deviasi data tunggal mengukur seberapa jauh data menyebar dari rata-rata. Semakin besar standar deviasi, semakin besar penyebaran data. Sebaliknya, semakin kecil standar deviasi, semakin kecil penyebaran data.
Kelebihan Standar Deviasi Data Tunggal
Standar deviasi data tunggal memiliki beberapa kelebihan sebagai ukuran penyebaran data, antara lain:
- Mudah dihitung dan dipahami.
- Dapat digunakan untuk membandingkan penyebaran data dari berbagai kelompok data.
- Lebih sensitif terhadap perubahan data dibandingkan dengan ukuran penyebaran data lainnya, seperti rentang.
Kekurangan Standar Deviasi Data Tunggal
Meskipun memiliki beberapa kelebihan, standar deviasi data tunggal juga memiliki beberapa kekurangan, antara lain:
- Sangat dipengaruhi oleh outlier atau data ekstrem.
- Tidak dapat digunakan untuk data yang tidak berdistribusi normal.
- Tidak dapat digunakan untuk data yang memiliki banyak nilai yang sama.
Perbandingan Standar Deviasi Data Tunggal dengan Ukuran Penyebaran Data Lainnya
| Ukuran Penyebaran Data | Kelebihan | Kekurangan |
|---|---|---|
| Standar Deviasi Data Tunggal | Mudah dihitung dan dipahami, dapat digunakan untuk membandingkan penyebaran data dari berbagai kelompok data, lebih sensitif terhadap perubahan data dibandingkan dengan ukuran penyebaran data lainnya. | Sangat dipengaruhi oleh outlier atau data ekstrem, tidak dapat digunakan untuk data yang tidak berdistribusi normal, tidak dapat digunakan untuk data yang memiliki banyak nilai yang sama. |
| Rentang | Mudah dihitung dan dipahami, tidak dipengaruhi oleh outlier atau data ekstrem. | Tidak sensitif terhadap perubahan data, tidak dapat digunakan untuk membandingkan penyebaran data dari berbagai kelompok data. |
| Simpangan Rata-rata | Tidak dipengaruhi oleh outlier atau data ekstrem. | Lebih sulit dihitung dan dipahami dibandingkan dengan standar deviasi. |
| Rentang Antar Kuartil | Tidak dipengaruhi oleh outlier atau data ekstrem, dapat digunakan untuk membandingkan penyebaran data dari berbagai kelompok data. | Tidak sensitif terhadap perubahan data. |
Contoh Soal Latihan Standar Deviasi Data Tunggal
Standar deviasi adalah ukuran penyebaran data yang menunjukkan seberapa jauh nilai-nilai dalam suatu kumpulan data tersebar dari rata-rata. Dalam menghitung standar deviasi data tunggal, kita perlu menentukan terlebih dahulu nilai rata-rata dari data tersebut. Setelah itu, kita menghitung selisih kuadrat setiap nilai data dengan rata-rata, kemudian menghitung rata-rata dari selisih kuadrat tersebut. Akar kuadrat dari rata-rata selisih kuadrat inilah yang disebut standar deviasi.
Contoh Soal Latihan Standar Deviasi Data Tunggal, Contoh soal standar deviasi data tunggal
Berikut adalah beberapa contoh soal latihan standar deviasi data tunggal yang bisa kamu kerjakan untuk memahami konsep standar deviasi lebih lanjut.
- Hitunglah standar deviasi dari data tunggal berikut: 2, 4, 6, 8, 10.
- Diketahui data tunggal berikut: 10, 12, 14, 16, 18. Hitunglah standar deviasi dari data tersebut.
- Lima orang siswa memiliki nilai ujian matematika sebagai berikut: 70, 80, 90, 100, 110. Hitunglah standar deviasi dari nilai ujian matematika tersebut.
- Hitunglah standar deviasi dari data tunggal berikut: 5, 7, 9, 11, 13.
- Diketahui data tunggal berikut: 20, 22, 24, 26, 28. Hitunglah standar deviasi dari data tersebut.
Kunci Jawaban
Berikut adalah kunci jawaban untuk setiap contoh soal latihan standar deviasi data tunggal.
| No. Soal | Data | Standar Deviasi |
|---|---|---|
| 1 | 2, 4, 6, 8, 10 | 2.83 |
| 2 | 10, 12, 14, 16, 18 | 2.83 |
| 3 | 70, 80, 90, 100, 110 | 15.81 |
| 4 | 5, 7, 9, 11, 13 | 2.83 |
| 5 | 20, 22, 24, 26, 28 | 2.83 |
Tips Menghitung Standar Deviasi Data Tunggal
Standar deviasi adalah ukuran seberapa tersebar data dari nilai rata-ratanya. Menghitung standar deviasi data tunggal bisa menjadi proses yang rumit, terutama jika Anda memiliki banyak data. Namun, dengan menggunakan beberapa tips dan trik, Anda dapat mempermudah proses perhitungan dan menghemat waktu.
Menggunakan Kalkulator atau Software Statistik
Salah satu cara termudah untuk menghitung standar deviasi data tunggal adalah dengan menggunakan kalkulator atau software statistik. Kalkulator dan software ini memiliki fungsi khusus untuk menghitung standar deviasi, sehingga Anda tidak perlu melakukan perhitungan manual. Berikut adalah beberapa langkah umum yang dapat Anda ikuti:
- Masukkan data Anda ke dalam kalkulator atau software statistik.
- Pilih fungsi standar deviasi.
- Kalkulator atau software statistik akan menampilkan hasil standar deviasi.
Tips dan Trik Menghitung Standar Deviasi Data Tunggal
Jika Anda ingin menghitung standar deviasi secara manual, berikut adalah beberapa tips dan trik yang dapat Anda gunakan:
| Tips | Penjelasan |
|---|---|
| Gunakan Rumus | Rumus standar deviasi adalah:
di mana:
|
| Hitung Rata-rata Data | Langkah pertama dalam menghitung standar deviasi adalah menghitung rata-rata data. Ini dilakukan dengan menjumlahkan semua nilai data dan membaginya dengan jumlah data. |
| Hitung Deviasi Setiap Data dari Rata-rata | Setelah Anda menghitung rata-rata data, hitung deviasi setiap nilai data dari rata-rata. Ini dilakukan dengan mengurangi rata-rata dari setiap nilai data. |
| Kuadratkan Deviasi | Kuadratkan deviasi setiap nilai data dari rata-rata. Ini dilakukan dengan mengalikan deviasi dengan dirinya sendiri. |
| Jumlahkan Kuadrat Deviasi | Jumlahkan semua kuadrat deviasi. |
| Bagi Jumlah Kuadrat Deviasi dengan Jumlah Data | Bagi jumlah kuadrat deviasi dengan jumlah data. Ini akan memberi Anda varians data. |
| Hitung Akar Kuadrat dari Varians | Hitung akar kuadrat dari varians. Ini akan memberi Anda standar deviasi data. |
Pentingnya Memahami Standar Deviasi Data Tunggal
Standar deviasi merupakan salah satu ukuran penyebaran data yang menunjukkan seberapa jauh data menyebar dari rata-rata. Memahami standar deviasi data tunggal sangat penting dalam berbagai bidang, seperti statistik, keuangan, dan ilmu pengetahuan.
Memahami Standar Deviasi dalam Analisis Data
Standar deviasi data tunggal membantu kita dalam memahami seberapa terpusat data dan seberapa besar variasi data tersebut. Standar deviasi yang rendah menunjukkan bahwa data cenderung lebih dekat ke rata-rata, sementara standar deviasi yang tinggi menunjukkan bahwa data menyebar lebih jauh dari rata-rata.
Contoh Penerapan Standar Deviasi Data Tunggal
Misalnya, jika kita ingin menganalisis nilai ujian siswa dalam satu kelas, standar deviasi dapat membantu kita memahami seberapa beragam nilai ujian siswa tersebut. Jika standar deviasinya rendah, maka nilai ujian siswa cenderung berkumpul di sekitar nilai rata-rata. Sebaliknya, jika standar deviasinya tinggi, maka nilai ujian siswa tersebar lebih luas, menunjukkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan dalam nilai ujian siswa.
Manfaat Memahami Standar Deviasi Data Tunggal
| Bidang | Manfaat Memahami Standar Deviasi Data Tunggal |
|---|---|
| Statistik | Membantu dalam analisis data dan interpretasi hasil. |
| Keuangan | Membantu dalam menilai risiko investasi dan mengukur volatilitas pasar. |
| Ilmu Pengetahuan | Membantu dalam mengukur kesalahan pengukuran dan ketepatan hasil penelitian. |
| Kesehatan | Membantu dalam memahami variasi data medis dan menilai efektivitas pengobatan. |
Materi Lanjutan Standar Deviasi Data Tunggal
Setelah memahami konsep standar deviasi data tunggal, kita akan melangkah lebih jauh untuk mempelajari standar deviasi data kelompok. Standar deviasi data kelompok digunakan untuk mengukur penyebaran data yang dikelompokkan dalam kelas-kelas tertentu, seperti data tinggi badan siswa dalam suatu kelas yang dibagi menjadi beberapa kelompok berdasarkan rentang tinggi badan.
Standar Deviasi Data Kelompok
Standar deviasi data kelompok mengukur seberapa tersebar data dalam setiap kelas. Data kelompok biasanya disajikan dalam bentuk tabel frekuensi, yang menunjukkan frekuensi data dalam setiap kelas. Untuk menghitung standar deviasi data kelompok, kita perlu menggunakan rumus khusus yang mempertimbangkan frekuensi data dalam setiap kelas.
Contoh Soal Standar Deviasi Data Kelompok
Misalnya, kita ingin mengetahui standar deviasi data kelompok usia siswa dalam suatu kelas. Data usia siswa disajikan dalam tabel frekuensi berikut:
| Kelas Usia (tahun) | Frekuensi (f) |
|---|---|
| 15 – 17 | 5 |
| 18 – 20 | 10 |
| 21 – 23 | 15 |
| 24 – 26 | 10 |
| 27 – 29 | 5 |
Dari tabel di atas, kita dapat menghitung standar deviasi data kelompok usia siswa menggunakan rumus yang akan dijelaskan di bawah.
Cara Menghitung Standar Deviasi Data Kelompok
Berikut adalah langkah-langkah menghitung standar deviasi data kelompok:
- Menentukan titik tengah (x) setiap kelas.
- Menghitung rata-rata data kelompok (x̄) dengan menggunakan rumus:
- Menghitung deviasi setiap titik tengah dari rata-rata (x – x̄).
- Mengkuadratkan deviasi setiap titik tengah (x – x̄)2.
- Menghitung jumlah perkalian frekuensi dengan kuadrat deviasi (f(x – x̄)2).
- Menghitung variansi (s2) dengan menggunakan rumus:
- Menghitung standar deviasi (s) dengan mengambil akar kuadrat dari variansi:
x̄ = Σ(fx) / Σf
s2 = Σ(f(x – x̄)2) / (Σf – 1)
s = √(Σ(f(x – x̄)2) / (Σf – 1))
Dengan mengikuti langkah-langkah di atas, kita dapat menghitung standar deviasi data kelompok usia siswa dalam contoh di atas. Hasilnya akan menunjukkan seberapa tersebar data usia siswa dalam setiap kelas.
Pemungkas
Memahami standar deviasi data tunggal adalah langkah penting dalam memahami penyebaran data. Dengan memahami standar deviasi, kita dapat lebih baik dalam menganalisis data dan mengambil keputusan yang tepat. Jadi, jangan ragu untuk mempraktikkan contoh soal yang telah dibahas dan teruslah belajar tentang statistik!
