Sekumpulan angka mentah tidak berbicara apa-apa sampai diringkas. Section ini menyusun perangkat ringkasan data secara bertahap: tabel frekuensi, ukuran pemusatan (mean, median, modus), ukuran lokasi (kuartil dan persentil), lalu ukuran penyebaran (rentang, varians, standar deviasi).

# Tabel Frekuensi

Rapikan data mentah menjadi tabel frekuensi absolut, relatif, dan kumulatif, baik untuk data kategorik maupun data numerik yang dikelompokkan ke dalam interval kelas.

Buka → # Mean

Hitung rata-rata (mean) dengan rumus Σx/n, buktikan sifat jumlah deviasi nol dan sensitivitasnya terhadap outlier, lalu terapkan weighted mean untuk nilai berbobot.

Buka → # Median

Temukan nilai tengah data dengan rumus posisi (n+1)/2, hitung median untuk data ganjil dan genap, serta lihat mengapa median lebih tahan terhadap outlier dan lebih tepat untuk data miring.

Buka → # Modus

Kenali modus sebagai nilai atau kategori yang paling sering muncul, bedakan data unimodal, bimodal, dan tanpa modus, serta pilih ukuran pemusatan yang tepat menurut skala data.

Buka → # Kuartil dan Persentil

Bagi data menjadi empat bagian dengan kuartil Q1, Q2, Q3 dan kenali persentil P_k, lengkap dengan rumus posisi, interpolasi, dan pemahaman jujur atas perbedaan antar metode perhitungan.

Buka → # Rentang dan Interquartile Range

Ukur penyebaran data dengan rentang dan interquartile range (IQR), bandingkan ketahanan keduanya terhadap outlier, lalu terapkan aturan 1.5×IQR untuk mendeteksi outlier secara sistematis.

Buka → # Varians

Pahami varians sebagai rata-rata kuadrat deviasi terhadap mean, bedakan rumus populasi σ² dan sampel s², serta pahami alasan intuitif pembagi n-1 pada data sampel.

Buka → # Standar Deviasi

Kembalikan satuan penyebaran dengan standar deviasi s = √s², interpretasikan sebarannya lewat empirical rule, bandingkan antar data dengan coefficient of variation, dan kenali z-score.

Buka →