Hitung Sebaran Data dengan Dasar Deviasi Excel
Excel menjadi tools populer bagi data analyst karena selain praktis, fitur, fungsi, dan formula yang dimiliki memberikan kemudahan terutama bagi pemula untuk memahami data yang mereka punya. Banyak aspek analisis yang sering digali oleh praktisi data, terutama sebaran data. Hal ini perlu diketahui untuk menyimpulkan seberapa tersebar nilai-nilai data terhadap mean atau rata-ratanya. Sederhananya, untuk mengetahui apakah data tersebut bervariasi atau berpusat pada suatu nilai tertentu.
Excel dilengkapi dengan rumus dasar deviasi untuk membantu praktisi data mengetahui sebaran data. Umumnya perlu diketahui dulu jenis datanya merupakan data populasi atau data sampel. Sebab setiap data memiliki rumus standar deviasi yang berbeda. Seperti apa penggunaan rumus ini? Seberapa berperankah untuk mendeskripsikan sebaran data? Yuk langsung simak penjelasannya!
1. Pengertian dan Konsep Dasar Sebaran Data
Sebaran data atau disebut juga dengan variasi merupakan ukuran yang menggambarkan bagaimana data tersebar di sekitar nilai rata-rata atau mean. Variasi yang besar menunjukkan kalau data tersebar luas di sekitar nilai mean, sementara variasi yang kecil menunjukkan data lebih terkonsentrasi di sekitar nilai mean. Ada juga beberapa ukuran sebaran data yang umum digunakan, yaitu range, interquartile range (IQR), dan standar deviasi. Di antara ketiganya, standar deviasi adalah ukuran sebaran data yang paling sering digunakan dalam analisis data karena dapat mampu mencakup data secara menyeluruh.
Konsep dasar sebaran data dapat dijelaskan dengan beberapa istilah sebagai berikut:
Mean atau rata-rata. Mean adalah nilai tengah atau nilai rata-rata dari sekumpulan data. Nilai mean dihitung dari jumlah semua data yang ada dibagi dengan banyaknya data. Rata-rata sangat penting untuk digunakan sebagai acuan dalam mengukur sebaran data.
Variasi. Variasi atau variance mengukur seberapa jauh setiap nilai dalam sekumpulan data dari rata-rata. Variasi dihitung dengan menjumlahkan kuadrat selisih antara setiap nilai data dan rata-rata, kemudian hasilnya dibagi dengan jumlah data.
Range. Range mengukur selisih antara nilai data maksimum dan minimum. Range merupakan ukuran sebaran data yang sederhana dan mudah dihitung, namun tidak memberikan informasi tentang bagaimana data tersebar di sekitar nilai rata-rata.
Standar deviasi. SD adalah akar kuadrat dari varians dan merupakan ukuran sebaran data yang paling umum digunakan. Standar deviasi mengukur seberapa jauh setiap nilai dalam sekumpulan data dari rata-rata, dan memberikan informasi tentang bagaimana data tersebar di sekitar nilai rata-rata.
Baca juga : Cara Membuat Grafik Excel dengan Berbagai Jenis Data
2. Cara Menghitung Rumus Dasar Deviasi pada Excel
Rumus standar deviasi dalam Excel adalah =STDEV.P(range). Di mana “range” adalah rentang sel data yang ingin di analisis.Fungsi ini akan menghitung standar deviasi populasi, yaitu standar deviasi untuk seluruh populasi data. Jika hanya ingin menghitung standar deviasi sampel, dapat menggunakan rumus =STDEV.S(range).
Terdapat dua jenis standar deviasi yang umum digunakan, yaitu standar deviasi sampel (STDEV.S) dan standar deviasi populasi (STDEVP).
Standar Deviasi Sampel (STDEV.S): Standar deviasi sampel adalah estimasi dari standar deviasi populasi, yang merupakan ukuran variabilitas dari semua nilai dalam populasi. Fungsi STDEV.S digunakan untuk menghitung standar deviasi sampel.
Standar Deviasi Populasi (STDEVP): Standar deviasi populasi adalah ukuran variabilitas dari semua nilai dalam populasi. Fungsi STDEVP digunakan untuk menghitung standar deviasi populasi.
Perbedaan utama antara kedua jenis standar deviasi adalah bahwa standar deviasi sampel mengestimasi variabilitas dalam populasi melalui sampel data, sementara standar deviasi populasi menghitung variabilitas dalam populasi secara eksak. Namun, untuk lebih akurat mengestimasi, biasanya lebih baik menggunakan fungsi STDEV.S (standar deviasi sampel).
3. Interpretasi Hasil Rumus Dasar Deviasi pada Excel
Setelah menghitung rumus dasar deviasi pada Excel, hasil yang diperoleh harus diinterpretasikan agar dapat memberikan informasi yang berguna dalam analisis data. Berikut adalah beberapa hal yang harus diperhatikan dalam menginterpretasi hasil rumus dasar deviasi pada Excel:
Nilai standar deviasi yang lebih kecil menunjukkan data yang lebih homogen. Semakin kecil nilai standar deviasi yang dihasilkan, semakin homogen atau seragam data yang dihitung. Hal ini berarti bahwa nilai-nilai data berada dalam kisaran yang lebih kecil, dan tidak terlalu jauh dari rata-rata. Sebaliknya, jika nilai standar deviasi yang dihasilkan besar, hal ini menunjukkan data yang lebih variatif dan tidak seragam.
Nilai standar deviasi dapat digunakan untuk mengetahui seberapa jauh data dari nilai rata-rata. Nilai standar deviasi dapat digunakan untuk mengetahui seberapa jauh data dari nilai rata-rata. Jika nilai standar deviasi kecil, artinya data cenderung berada dekat dengan nilai rata-rata. Sebaliknya, jika nilai standar deviasi besar, artinya data cenderung lebih jauh dari nilai rata-rata.
Nilai standar deviasi dapat digunakan untuk membandingkan data. Nilai standar deviasi juga dapat digunakan untuk membandingkan data antara satu kelompok dengan kelompok lainnya. Jika dua kelompok data memiliki nilai standar deviasi yang sama, artinya kedua kelompok memiliki tingkat variabilitas yang sama. Sebaliknya, jika nilai standar deviasi satu kelompok lebih besar daripada kelompok lainnya, artinya kelompok yang memiliki nilai standar deviasi lebih besar cenderung lebih variatif.
Nilai standar deviasi dapat digunakan untuk menghitung interval kepercayaan. Interval kepercayaan adalah rentang nilai yang memperkirakan rentang nilai yang mungkin dari suatu populasi. Dalam menghitung interval kepercayaan, standar deviasi digunakan sebagai salah satu faktor untuk menghitung rentang nilai yang mungkin. Semakin besar nilai standar deviasi, semakin besar rentang nilai yang mungkin.
Baca juga : Buat Grafik di Excel dalam Hitungan Menit? Ini Dia Caranya!
4. Keterbatasan Rumus Dasar Deviasi
Meskipun rumus dasar deviasi dapat memberikan informasi yang berguna tentang variabilitas data dan seberapa jauh data dari nilai rata-rata, namun terdapat beberapa keterbatasan yang perlu diperhatikan dalam penggunaannya. Berikut adalah beberapa keterbatasan yang perlu diperhatikan dalam penggunaan rumus dasar deviasi.
Rentang data yang kecil. Rumus dasar deviasi memiliki keterbatasan dalam menghitung variabilitas data jika rentang data kecil. Jika rentang data kecil, nilai standar deviasi cenderung menjadi lebih kecil, sehingga informasi tentang variabilitas data yang dihasilkan menjadi kurang akurat.
Ukuran sampel yang kecil. Ukuran sampel yang kecil dapat mempengaruhi akurasi hasil rumus dasar deviasi. Jika ukuran sampel kecil, maka hasil yang diperoleh dari rumus dasar deviasi cenderung tidak akurat. Hal ini disebabkan karena semakin kecil ukuran sampel, semakin sedikit informasi yang tersedia tentang karakteristik populasi.
Keberadaan outlier. Keberadaan outlier atau data yang tidak biasa dapat mempengaruhi hasil rumus dasar deviasi. Jika outlier ada, maka nilai standar deviasi cenderung menjadi lebih besar, sehingga informasi tentang variabilitas data yang dihasilkan menjadi kurang akurat.
Tidak cocok untuk data kategori atau ordinal. Rumus dasar deviasi hanya dapat digunakan untuk data interval atau rasio, dan tidak dapat digunakan untuk data kategori atau ordinal. Hal ini karena data kategori atau ordinal tidak memiliki nilai interval yang jelas.
Mempertimbangkan asumsi distribusi normal. Rumus dasar deviasi didasarkan pada asumsi bahwa data memiliki distribusi normal. Jika data tidak memiliki distribusi normal, maka hasil yang diperoleh dari rumus dasar deviasi mungkin tidak akurat.
Nah, ternyata banyak kan manfaat rumus dasar deviasi? Untuk bisa memahami lebih dalam penggunaannya pada kasus nyata di industri perusahaan, maka kalian perlu mulai mempelajari nih. Tentu dibutuhkan platform belajar yang menyenangkan, mudah dipahami, dan bisa diakses kapanpun kan? Yuk, kenalan dengan DQLab!
DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, rasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif dengan sign up sekarang di DQLab.id!