BAB I
PENDAHULUAN
1.1    Latar belakang
Disadari  atau tidak, statistika telah banyak digunakan dalam kehidupan  sehari-hari. Pemerintah menggunakan statistika untuk menilai hasil  pembangunan masa lalu dan juga untuk membuat rencana masa datang.  Pemimpin mengambil manfaat dari kegunaan statistika untuk melakukan  tindakan-tindakan  yang perlu dalam menjalankan tugasnya.
Salah  satu pembahasan yang ada di statistika yaitu distribusi data. Sama  halnya dengan statistika, distribusi data juga sangat berguna bagi  kehidupan kita. Senua jurusan mempelajari mata kuliah ini. Distribusi  ini merupakan pengumpulan data atau keterangan, pengolahan dan pembuatan  kesimpulan. Hal ini harus dilakukan dengan baik, cermat, teliti,  hati-hati, mengikuti cara-cara dan teori yang benar dan dapat  dipertanggungjawabkan.
1.2    Tujuan
1.      Memahami cara menentukan rata-rata, median, modus, dll
2.      Mengetahui manfaat statistika, khususnya distribusi data dalam kehidupan sehari-hari
3.      Mengetahui  cara pengumpulan data, pengolahan, atau penganalisisannya dan penarikan  kesimpulan berdasarkan kumpulan data dan penganalisisan yang dilakukan.
1.3    Rumusan masalah
1.        Bagaimana car untuk mengetahui nilai rata-rata, median dan modus baik yang sudah dukelompokkan ataupun yang belum dikelompokkan?
2.        Apakah manfaat statistika ataupun distribusi data bagi keidupan kita?
3.        Apakah hal yang perlu diperhatikan dalam menentukan rata-rata, median, modus, dll ?
BAB II
PEMBAHASAN
2.1         Rentang (range)
     Rentang (range) suatu perangkat data yang biasanya dilambangkan dengan huruf R. Rumusnya adalah :
Rentang = data terbesar – data terkecil
2.2         Panjang kelas
Panjang  kelas (K) atau interval menunjukkan banyak angka (nilai) yang tercakup  oleh suatu interval. Panjang kelas dapat ditentukan dengan beberapa  cara. Salah satu cara yang dapat membantu menentukan panjang kelas  adalah rumus yang diusulkan oleh Sturgess, yaitu
K  =  I + 3,3 log n
Hal  yang perlu dicatat disini adalah bahwa panjang kelas dapat berupa  bilangan desimal atau bilangan bulat tergantung pada pencatatan data  yang akan dikelompokkan. Oleh karena itu, jika data dicatat dalam  bilangan bulat, maka panjang kelasnya pun harus berupa bilangan bulat.  Begitu pun sebaliknya.
2.3         Banyak kelas.
Banyak  kelas (bk) menunjukkan jumlah interval kelas yang diperlukan untuk  mengelompokkan suatu perangkat data. Banyak kelas selalu berbentuk  bilangan bulat dan sebaiknya berkisar antara 5 sampai 20. Banyak kelas  suatu perangkat data dapat ditemukan dengan rumus
Bk =                                                   
2.4         Interval kelas
Untuk  menyusun interval kelas, perlu ditentukan dahulu bilangan awal untuk  interval kelas pertama (paling bawah). Bilangan awal ini sebaiknya  merupakan kelipatan dari panjang kelas (K) dan tidak lebih kecil dari  skor terkecil. 
Jika datanya berjumlah ribuan, maka interval kelas bisa dicari dengan
I =   (data terbesar + 5) – (data terkecil - 5)
                                                             K
2.5         Frekuensi
Frekuensi setiap kelas dapat diperoleh dengan cara turus (tally) setiap nilai yang ada pada interval kelas masing-masing dan kemudian menjumlahkan banyaknya turus yang didapat. 
Batas bawah suatu kelas skor (niali) terkecil (terendah) pada kelas itu, sedangkan batas atas suatu kelas adalah  skor terbesar atau tertinggi pada kelas yang bersangkutan.
2.6         Titik tengah
Sesuai  dengan namanya, titik tengah suatu kelas merupakan nilai yang membagi  kelas itu menjadi dua bagian sama besar. Dengan kata lain, titik tengah  suatu kelas adalah setenga dari jumlah batas bawah dan batas atas kelas  itu. Secara aljabar, pengertian tersebut dapat ditulis
Titik tengah =     (batas bawah + batas atas)
2.7         Rata-rata
Nilai-nilai data kuantitatif akan dinyatakan dengan X1, X2, . . . , Xn,  apabila dalam kumpulan data itu terdapat n buah nilai. Simbol n juga  akan dipakai untuk menyatakan ukuran sampel, yakni banyak data atau  objek yang diteliti dalam sampel. Simbol N dipakai untuk menyatakan  ukuran populasi, yakni banyak anggota terdapat dalam populasi
2.7.1    Rata-rata untuk data tidak tersusun
Jika  ada lima nilai ujian dari lima orang mahasiswauntuk mata kuliah  statistika berbentuk : 70, 69, 45, 80 dan 56, maka dalam simbul ditulis :  X1 = 70, X2 = 69, X3 = 45, X4 = 80, dan X5 = 56. Dalam hal ini N = 5, yang menyatakan sebuah sampel berukuran 5.
Rata-rata,  atau lengkapnya rata-rata hitung, untuk data kuantitatif yang terdapat  dalam sebuah sampel dihitung dengan jalan membagi jumlah nilai data oleh  banyak data.
Simbul rata-rata untuk sampel ialah     sedangkan  rata-rata untuk populasi dipakai simbul µ (baca = mu). Jadi x adalah  statistik sedangkan µ adalah parameter untuk menyatakan rata-rata     nadalah :
Atau lebih sederhana lagi ditulis :
2.7.2   Rata-rata untuk data tersusun
Jika  ada lima mahasiswa mendapatkan nilai 70, enam medapat nilai 69, tiga  mendapat 45 dan masing-masing seorang mendapat nilai 80 dan 56, maka  lebih baik data itu ditulis sebagai berikut :
|     |        70  |        69  |        45  |        80  |        56  |   
|     f         |        5  |        6  |        3  |        1  |        1  |   
Dengan :
    menyatakan nilai ujian
f    menyatakan frekuensi untuk nilai    yang bersesuaian.
Untuk data bentuk demikian, rumus rata-ratanya adalah :
2.8         Median
Median  merupakan nilai yang membagi serangkaian nilai variabel (data)  sedemikian rupa sehingga setengah dari rangkaian itu mempunyai nilai  yang lebih kecil dari atau sama dengan nilai median. Sedangkan  setengahnya lagi memiliki niai yang sama dengan atau lebih besar dari  nilai median. Median dapat juga disebut rata-rat letak karena yang  menjadi dasar adalah letak variabel, bukan nilainya
2.8.1   Median untuk data tida tersusun
·           Jumlah variabel ganjil
Langkah yang harus dilalui adalah :
1.         Susunlah data mentah dalam sebuah array
2.         Ambilah nilai variabel yang terletak di tengah sebagai nilai median.
·           Jumlah variabel genap
Langkah yang harus dilalui adalah :
1.         Susunlah data mentah dalam sebuah array
2.         Ambillah dua buah nilai variabel yang terletak di tengah
3.         Jumlahkan kedua nilai tersebut dan bagilah dengan 2
Bisa ditulis dengan rumus :
Me =    
Dengan  : 
   N = Jumlah data
2.8.2   Median untuk data tersusun
Langkah perhitungan median untuk data yang tersusun dalam tabel distribusi frekuensi adalah sebagai berikut :
1.        Carilah setengah dari total frekuensi    
2.        Jumlahkan frekuensi mulai dari interval kelas pertama dan seterusnya hingga mencapai jumlah yang mendekati    . Jumlah ini merupakan jumlah frekuensi kumulatif dari interval kelas yang berada di bawah kelas yang berisi median (Cf   ). Cf    ini harus lebih kecil atau sama dengan    
3.        Bila perhitungan Cf   telah berhenti, maka kelas yang terletak sesudah kelas terakhir di mana perhitungan Cf    dihentikan  merupakan kelas yang berisi median. Batas bawah dari kelas tersebut  merupakan batas bawah kelas yang berisi meidian (C   ) dan frekuensinya merupakan frekuensi kelas yang berisi median (f   )
4.        Setelah proses (1) sampai (3) selesai, maka media dapat dicari dengan rumus sebagai berikut :
Me =    
Dengan     :
B      =   batas bawah  kelas median, ialah dimana meddian akan terletak
n     =    ukuran sampel atau banyak data
Cf   =    jumlah semua frekuensi dengan tanda kelas lebih kecil dari tanda kelas median
I     =    panjang kelas median
2.9         Mode
Mode  atau modus adalah nilai variabel (atribut) yang memiliki frekuensi  tertinggi. Mode dapat dipakai terhadap data kuantitatif dan data  kualitatif. Jika kita dengar atau baca : kebanyakan kematian di  Indonesia disebabkan oleh penyakit malaria, pada umumnya kecelakaan lalu  lintas karena kecerobohan pengemudi, maka ii tiada lain masing-masing  merupakan modus penyebab kematian dan kecelakaan lalu lintas.
2.9.1   Modus untuk data tidak tersusun
Modus untuk data yang belum tersusun ditentukan dengansangkuta jalan menentukan frekuensi terbanyak diantara data itu.
Dalam  suatu kelompok data sering terdapat adanya 2 buah mode (multi-mode).  Hal ini dapat terjadi, karena adanya pencampuran dua kelompok data yang  berbeda satu sama lain. Bilamana terdapat bi-mode di dalam satu  distribusi, maka kelompok data yang bersangkutan harus dipecah.
2.9.2   Modus untuk data tersusun
Untuk menentukan besarnya mode bagi data tersusun ikutilah langkah-langkah berikut ini :
1.        Carilah kelas dengan frekuensi yang terbesar (f   )
2.        Tentukan batas bawah dari kelas dengan frekuensi terbesar (kelas modal) (B   )
3.        Carilah simpangan (deviasi) antara frekuensi terbesar (f   ) dengan frekuensi kelas yang ada di bawahnya (f   ) dan yang ada di atasnya (f   )
d    =  f    - f           dan        d    =  f    - f   
4.        Tentukan besarnya interval (I)
5.        Dengan demikian, perumusan untuk menghitung mode ialah
Mo =    
Dengan
B       =   batas bawah kelas modal, ialah kelas imterval dengan frekuensi terbanyak
d        =   frekuensi kelas modal dikurangi frekuensi kelas interval dengan tanda kelas
     yang lebih kecil sebelum tanda kelas modal
d        =   frekuensi kelas modal dikurangi frekuensi kelas interval dengan tanda kelas
      yang lebih besar sesudah tanda kelas modal
I        =   panjang kelas modal
2.10   Simpangan Rata-rata (Mean Absolute Deviation)
Simpangan  rata-rata ialah nilai rata-rata dari harga mutlak semua simpangan  terhadap rata-rata (mean) kelompoknya. Maksud harga mutlak di sini semua  nilai simpangan negatif dianggap positif
Misalnya,  kita memiliki seperangkat data yang terdiri dari 10 skor, 5, 6, 6, 7,  7, 7, 7, 8, 8 dan 9 rata-rata perangkat data tersebut adalah 7. Jika  setiap skor itu dikurangi rata-ratanya maka diperoleh perangkat skor  simpangan yang banyaknya sama dengan perangkat data awal, yaitu sebagai  berikut : -2, -1, -1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, dan 2. .
Secara aljabar, simpangan rata-rata untuk data tunggal dapat ditulis sebagai berikut
SR =    
rumus simpangan rata-rata untuk data kelompok dapat ditulis sebagai berikut
SR =    
dengan   :
               x      =   skor asli (awal)
      =   rata-rata skor
f      =   frekuensi 
2.11     Simpangan Baku (Standard Deviation)
Simpangan  Baku (Standard Deviation) merupakan dua buah ukuran yang paling sering  digunakan tentang variasi suatu perangkat data. Kedua ukuran tersebut  berhubungan secara langsung, ukuran yang satu dapat ditemukan secara  langsung jika ukuran lainnya telah diketahui. Variansi adalah kudrat  dari simpangan baku, dan sebaliknya, simpangan baku adalah akar (pangkat  dua) dari variansi.
Pangkat  dua dari simpangan baku dinamakan varians. Untuk sampel, simpangan baku  akan diberi simbul s, sedangkan untuk populasi diberi simbul    (baca : sigma). Variansnya tentulah s    untuk varians sampel dan     untuk varians populasi. Jelasnya, s dan s    merupakan statistika, sednagkan     dan     parameter.
Jika kita mempunyai sampel berukuran N dengan data x   , x   , . . . , x    dan rata-rata    , maka statistik s    dihitung dengan 
S    =    
            Jika data itu sudah dikelompokan, maka dapat dihitung dengan 
S    =    
Dengan
x    =  skor nilai ke-i
f    =  jumlah frekuensi
N =  jumlah data
2.12     Kuartil, Desil Dan Presentil
Jika  sekumpulan data dibagi menjadi empat bagian yang sama banyak, sesudah  disusun menurut urutan nilainya, maka bilangan pembaginya disebut  kuartil. Ada tiga buah kuartil, ialah kuartil pertama, kuartil kedua dan  kuartil ketiga yang masing-masing disingkat dengan K   , K    dan K   Pemberian nama ini dimulai dari nilai kuartil paling kecil. Untuk menuntukan nilai kuartil caranya dalah :
1)      Susun data menurut urutan nilainya,
2)      Tentukan letak kuartil,
3)      Tentukan nilai kuartil.
Letak kuartil ke i, diberi lambang K   , ditentukan oleh rumus :
Letak K   = data ke    
Dengan i = 1, 2, 3.
Untuk data yang telah disusun dalam daftar distribusi frekuensi, kuartil K   (i = 1, 2, 3) dihitung dengan rumus :
K    = B   
Dengan i = 1, 2, 3.
Dengan            
B      = batas bawah kelas K   , ialah kelas interval dimana K    akan terletak
    = jumlah frekuensi dengan tanda kelas lebih kecil dari tanda kelas K   
       = frekuensi kelas K   
I       = panjang kelas K   
            Jika  kumpulan data itu dibagi menjadi 10 bagian yang sama, maka didapat  sembilan pembagi dan tiap pembagi dinamakan desil. Karenanya ada  sembilan buah desil, ialah desil pertama, desil kedua, . . . , desil  kesembilan yang disingkat dengan D    , D    , . . . , D    . Desil-desil dapat ditentukan dengan jalan :
1)      Susun data menurut urutan nilainya,
2)      Tentukan letak desil,
3)      Tentukan nilai desil.
Letak desil ke i, diberi lambang D   , ditentukan oleh rumus
Letak D   = data ke    
Dengan i = 1, 2, . . . , 9.
Untuk data yang telah disusun dalam daftar distribusi frekuensi, nilai D   (i = 1, 2, . . . , 9) dihitung dengan rumus :
K    = B   
Dengan i = 1, 2, . . . 9.
Dengan
B      = batas bawah kelas D   , ialah kelas interval dimana D    akan terletak
    = jumlah frekuensi dengan tanda kelas lebih kecil dari tanda kelas D   
       = frekuensi kelas D   
I       = panjang kelas D   
Sekumpulan  data yang dibagi menjadi 100 bagian yang sama akan menghasilkan 99  pembagi yang berturut-turut dinamakan persentil pertama, persentil  kedua, . . . , presentil ke-99. Simbul yang digunakan berturut-turut P    , P    , . . . , P   
Karena cara perhitungannya sama seperti hitungan desil, maka di sini hanya diberikan rumus-rumusnya saja. Letak presentil P    (i = 1, 2, . . . , 99) untuk sekumpulan data ditentukan oleh rumus :
Letak P   = data ke    
Dengan i = 1, 2, . . . , 99
Sedangkan nilai P    untuk data dalam daftar distribusi frekuensi dihitung dengan :
K    = B   
Dengan i = 1, 2, . . . 9.
Dengan
B      = batas bawah kelas D   , ialah kelas interval dimana D    akan terletak
    = jumlah frekuensi dengan tanda kelas lebih kecil dari tanda kelas D   
       = frekuensi kelas D   
I       = panjang kelas D   
BAB III
PENUTUP
3.1         Simpulan
Semua  yang berhubungan dengan data pasti berhubungan dengan statistika. Untuk  itu statistika dikatakan ilmu yang perlu dipelajari oleh semua orang.  Rumus-rumus dalam statistika atau distribusi data telah ditentukan,  tingga kita menggunakannya dalam kehidupan sehari-hari. Dan untuk  mencari semua perhitungan di bidang ini diperlukan ketelitian yang baik  untuk mendapatkan hasil yang akurat.
3.2         Saran
Penulis  menyarankan kepada setiap pembaca untuk mempelajari statistika. Karena  statistika khususnya distribusi data ini sangat penting. 
DAFTAR PUSTAKA
Hasan, M. Iqbal.1999. Pokok-pokok Materi Statistik. Jakarta : Bumi Aksara.
Irianto, Agus. 2004. Statistika Konsep Dasar dan Aplikasinya. Jakarta : Kencana Prenada Media Group. 
Sudjana. 1996. Metoda Statistika. Bandung : PT Tarsito.