Menganalisis Distribusi Data Nilai Siswa: Interpretasi Kuartil

Data nilai siswa yang diberikan menunjukkan distribusi frekuensi. Untuk menganalisisnya lebih lanjut, kita dapat menghitung kuartil (Q1, Q2, Q3). Kuartil membagi data menjadi empat bagian yang sama. Q2 merupakan median (nilai tengah). Q1 adalah median dari setengah bagian bawah data, sementara Q3 adalah median dari setengah bagian atas data. Pertama, kita perlu menghitung frekuensi kumulatif: | Nilai | Frekuensi | Frekuensi Kumulatif | |-------------|------------|----------------------| | 47-49 | 3 | 3 | | 50-52 | 5 | 8 | | 53-55 | 10 | 18 | | 56-58 | 12 | 30 | | 59-61 | 6 | 36 | | 62-64 | 4 | 40 | Total frekuensi (N) adalah 40. Menghitung Q2 (Median): Karena N = 40 (genap), Q2 adalah rata-rata dari data ke-20 dan ke-21. Data ke-20 dan ke-21 berada pada interval 56-58. Kita asumsikan data terdistribusi merata dalam setiap interval. Oleh karena itu, Q2 berada di sekitar 57. Menghitung Q1: Q1 adalah median dari setengah bagian bawah data (N/4 = 10). Data ke-10 berada pada interval 53-55. Dengan asumsi distribusi merata, Q1 berada di sekitar 54. Menghitung Q3: Q3 adalah median dari setengah bagian atas data (3N/4 = 30). Data ke-30 berada pada interval 56-58. Dengan asumsi distribusi merata, Q3 berada di sekitar 57. Kesimpulan: Berdasarkan perhitungan sederhana dengan asumsi distribusi data merata dalam setiap interval, kita peroleh perkiraan Q1 ≈ 54, Q2 ≈ 57, dan Q3 ≈ 57. Analisis kuartil ini memberikan gambaran tentang penyebaran nilai siswa. Rentang interkuartil (Q3 - Q1) menunjukkan sebaran nilai di sekitar median. Nilai Q1, Q2, dan Q3 yang relatif berdekatan menunjukkan distribusi nilai yang cenderung terpusat. Analisis yang lebih akurat memerlukan data mentah (nilai individu siswa). Namun, perhitungan ini memberikan pemahaman awal yang berguna tentang kinerja siswa secara keseluruhan. Memahami distribusi data ini dapat membantu guru dalam merencanakan strategi pembelajaran yang lebih efektif.