1. Dalam kehidupan sehari-hari, kita sering menjumpai penerapan statistika dalam
beberapa aspek kehidupan. Pengumpulan data tentang minat siswa dalam pemilihan jurusan
ilmu alam, ilmu sosial, atau bahasa data tentang kepadatan penduduk dapat disajikan dengan
mudah menggunakan ilmu statistika. Akibatnya kita sering melihat data tersebut disajikan
dalam tabel atau diagram. Dengan statistika, data-data yang diperoleh itu dapat disajikan
dalam tabel dan diagram sehingga mempermudah bagi pembacanya.
A. PENGERTIAN
Dalam kehidupan sehari-hari, kata statistik dapat diartikan sebagai kumpulan angka-
angka yang menggambarkan suatu masalah. Statistik korban gempa kabupaten Bantul
misalnya, berisi angka-angka mengenai banyaknya korban misalnya yang mengalamim luka
ringan, luka berat, dan meninggal. Contoh lain misalnya data korban kecelakaan lalu lintas
dari kantor polisi lalu lintas.Statistik juga diartikan sebagai suatu ukuran yang dihitung dari
sekumpulan data dan merupakan wakil dari data itu. Misalnya rata-rata skor tes matematika
kelas XI adalah 78 atau benda lebih dari 90% penduduk Indonesia berada di pedesaan.
Sedangkan pengertian statistika sesungguhnya adalah pengetahuan yang berhubungan dengan
cara penyusunan data, penyajian data, dan penarikan kesimpulan mengenai suatu keseluruhan
berdasarkan data yang ada pada bagian dari keseluruhan tadi. Keseluruhan objek yang diteleti
disebut populasi sedangkan bagian dari populasi disebut sampel.
Menurut fungsinya, statistika dibedakan menjadi dua jenis, yaitu statistika deskriptif
dan statistika induktif (inferensial). Statistika deskriptif adalah bagian statistika yang
mempelajari cara penyusunan dan penyajian data yang dikumpulkan. Penyusunan data
dimaksudkan untuk memberikan gambaran mengenai urutan data atau kelompok data,
sehingga pengguna data dapat mengenalinya dengan mudah. Penyajian data dimaksudkan
untuk memberikan gambaran mengenai data atau kelompok data dalam bentuk tabel, diagram,
atau gambar. Penyajian data dapat pula dilakukan dengan menyatakan kelompok data tersebut
dengan konstanta yang mewakilinya dan gambaran mengenai letaknya, misalnya rataan dan
kuartil.
Statistika induktif atau inferensial adalah bagian statistika yang mempelajari tata cara
penarikan kesimpulan yang valid mengenai populasi berdasarkan data pada sampel. Dalam
menarik kesimpulan pada statistika inferensial biasanya digunakan unsur peluang.
Kedua macam statistika tersebut saling erat hubungannya. Statistika deskriptif
mempunyai tujuan untuk memberikan gambaran singkat dari sekumpulan data. Sedangkan
statistika inferensial mempunyai tujuan untuk penarikan kesimpulan dengan cara membuat
generalisasi. Pengambilan kesimpulan biasanya dilakukan dengan terlebih dahulu membuat
dugaan. Selanjutnya fungsi statistika inferensial menguji dugaan yang telah diajukan tersebut.
Bila membicarakan statistika, maka tidak lepas dengan apa yang disebut data. Data
dapat diartikan sebagai keterangan yang diperlukan untuk memecahkan suatu masalah.
Berikut ini diberikan macam-macam data ditinjau menurut sifatnya, yaitu:
1. Data kualitatif, yaitu data yang berbentuk kategori atau atribut.
Misal: a. Harga mobil semakin terjangkau
b. Murid-murid di SD Negeri 3 rajin-rajin.
2. 2. Data kuantitatif, yaitu data yang berupa bilangan.
Misal: a. Banyaknya siswa pada kelas II adalah 240.

2. b Tinggi pohon itu adalah 10 meter.
B. LANDASAN KERJA
Ada tiga jenis landasan yang digunakan dalam statistik, yaitu :
a. Variasi. Didsrkn atas kenyataan bahwa seorang peneliti atau penyelidik selalu
menghadapi persoalan dan gejala (variasi) baik dlm btk tingkatan dan jenisnya.
b. Reduksi. Hanya sebagian dari slrh kejadian yang hendak diteliti
c. Generalisasi. Kesimpulan penelitian utk slrh kejadian atau gejala yg diambil.
C. FUNGSI STATISTIK
1. Fungsi Deskriptif
Yaitu upaya menggambarkan atau mendeskripsikan suatu keadaan atau kejadian yang
sedang diamati atau terjadi. Disini terkandung fungsi dokumentatif, data yang sudah
diproses akan mempunyai nilai khusus maka biasanya akan disimpan agar bisa
digunakan kapan saja bila diperlukan.
2. Fungsi Inferensial
Bila data sudah tersaji dengan baik, maka akan lebih mud mendapatkan informasi
yang terkandung dalam data tersebut. Sajia data yang baik akan memudahkan orang
dalam menarik kesimpulan-kesimpulan yang mungkin berdasarkan sebaran data
tersebut.
Jadi Statistik juga merupakan perangkat yang bagus dalam mendapatkan kesimpulan
yang bermakna.
3. Fungsi Analitik
Fungsi analitik dari Statistik tercermin dengan jelas pad kemampuannya dalam
menjelaskan hubungan antara faktor satu dengan faktor lainnya.
4. Fungsi Prediktif
Berdasarkan data yang sudah terkumpul, Statistik memungkinkan orang untuk
melakukan prediksi atau peramalan, yang hasilnya sangat bermanfaat untuk membuat
kebijaksanaan atau keputusan.
D. MEMBACA DATA
Statistika adalah pengetahuan yang berhubungan dengan cara pengumpulan dan
penyusunan data, pengolahan dan penganalisaan data, serta penyajian data. Data statistik
dapat disajikan dalam bentuk daftar distribusi frekuensi (tabel) dan dalam bentuk diagram
seperti diagram batang, garis, lingkaran, dan ogive.Berikut ini disajikan beberapa contoh
bagaimana membaca data baik dalam bentuk tabel, diagram, dan ogive.
1. Membaca Data Dalam Tabel
Contoh Tabel 1.1
Dari tabel di atas dapat kita lihat bahwa nilai terendah adalah 4 dan tertinggi 9.
Nilai yang paling banyak diperoleh adalah 5 yaitu 6 anak.

3. 2. Membaca Data dalam Diagram Batang
Dari diagram batang di bawah dapat dilihat bahwa hasil perikanan terendah
dicapai pada tahun 2004 yaitu sebanyak 2.000 ton. Sedangkan hasil perikanan
tertinggi dicapai pada tahun 2007 yaitu sebanyak 5.000 ton. Kenaikan tertinggi
dicapai pada tahun 2006-2007 yaitu mencapai 2.500 ton.
3. Membaca Data Dalam Diagram Garis
Diagram di bawah menunjukkan bahwa pada tahun 2001 terdapat 7 kelahiran, tahun 2002
sebanyak 10 kelahiran, dan seterusnya.
4. Membaca Data Dalam Diagram Lingkaran

4. 5. Ogive
Ogive positif diperoleh dari daftar distribusi frekuensi kumulatif “kurang dari” sedangkan ogive
negatif diperoleh dari daftar distribusi frekuensi “lebih dari”.
Berikut ini adalah disttribusi frekuensi tinggi pemain sepak bola :
Dari tabel di atas dapat dibuat Ogive seperti berikut :

5. Dari ogive positif di atas dapat kita ketahui bahwa banyak pemain yang tingginya kurang
dari 179,5 ada 27 pemain (2 + 7 + 10 + 3). Banyak pemain yang mempunyai tinggi lebih
dari 174,5 dapat dilihat dari ogive negatif yaitu sebanyak 11 orang.
E. Menyajikan Data
Untuk keperluan laporan dan analisis suatu data, maka dan yang telah dikumpulkan
perlu disusun dan disajikan dalam bentuk yang mudah dibaca dimengerti dan ditafsirkan.
Penyajian data yang sering digunakan adalah dengan tabel, diagram, dan ogive.
1. Menyajikan Data dalam Bentuk Tabel
Salah satu cara untuk menyajikan data adalah dengan menggunakan tabel.Tabel
biasanya memuat baris dan kolom yang masing-masing menunjukkan kategori
baris atau kolom tersebut.
Pada umumnya ada dua tabel yang digunakan untuk menyajikan
data, yaitu:
a. Tabel baris-kolom
b. Tabel distribusi frekuensi
Berikut ini diberikan contoh tabel untuk kedua macam daftar
tersebut.
Contoh 1.2
Seorang petugas administrasi dari SMA Rajawali ditugasi untuk mendata banyak
lulusan menurut jenis kelamin dari tahun 2004 sampai 2008. Dia mencatat ada 182
siswa lulus di tahun 2004 yang terdiri atas 82 perempuan dan 100 laki-laki, 170
siswa lulus di tahun 2005 yang terdiri atas 90 perempuan dan 80 laki-laki, 185
siswa lulus di tahun 2006 yang terdiri atas 95 perempuan dan 90 laki-laku, 195
siswa lulus di tahun 2007 yang terdiri atas 100 perempuan dna 95 laki-laki, dan
ada 210 siswa lulus di tahun 2008 yang terdiri atas 100 perempuan dan 110 laki-
laki.
Untuk keperluan laporan agar mudah dibaca, petugas tersebut dapat menyajikan
data dalam bentuk tabel berikut. Pada kolom pertama diberikan kategori tahun
yang menunjukkan tahun yang diteliti. Kolom kedua menunjukkan jenis kelamin
yang dipisahkan menjadi laki-laki dan perempuan. Jumlah lulusan perewmpuan
dan laki-laki ditulis sesuai data yang diperoleh. Kolom ketiga adalah kolom
jumlah, yang menunjukkan jumlah luludan perempuan dan laki-laki pada tahun
tertentu.
Tabel 1.2 tersebut adalah contoh tabel baris kolom. Untuk data dengan ukuran
yang besar pada umumnya disajikan dalam tabel distribusi frekuensi. Pada tabel
distribusi frekuensi, yang sering nampak adalah interval kelas yang pada contoh

6. berikut adalah nilai-nilai yang dikelompokkan dan frekuensi yang pada contoh
berikut adalah banyak siswa.
Contoh 1.3
Dari tabel tersebut dapat dilihat bahwa terdapat 19 siswa dengan nilai berkisar
antara 73 dan 80. Cara membuat tabel distribusi frekuensi akan dijelaskan
kemudian.
2. Menyajikan Data Berupa Diagram
DIAGRAM GARIS
Penyajian data statistik dengan menggunakan diagram berbentuk garis lurus
disebut diagram garis lurus atau diagram garis. Diagram garis biasanya digunakan
untuk menyajikan data statistik yang diperoleh berdasarkan pengamatan dari
waktu ke waktu secara berurutan.
Sumbu X menunjukkan waktu-waktu pengamatan, sedangkan sumbu
menunjukkan nilai data pengamatan untuk suatu waktu tertentu. Kumpulan waktu
dan pengamatan membentuk titik-titik pada bidang XY, selanjutnya kolom dari
tiap dua titik yang berdekatan tadi dihubungkan dengan garis lurus sehingga akan
diperoleh diagram garis atau grafik garis. Untuk lebih jelasnya, perhatikan contoh
soal berikut.
Contoh Soal :
Fluktuasi nilai tukar rupiah terhadap dolar AS dari tanggal 18 Februari 2008
sampai dengan tanggal 22 Februari 2008 ditunjukkan oleh tabel sebagai berikut.
Nyatakan dalam bentuk diagram!
Penyelesaiannya :

7. DIAGRAM LINGKARAN
Diagram lingkaran adalah penyajian data statistik dengan menggunakan gambar
yang berbentuk lingkaran. Bagian-bagian dari daerah lingkaran menunjukkan
bagianbagian atau persen dari keseluruhan. Untuk membuat diagram lingkaran,
terlebih dahulu ditentukan besarnya persentase tiap objek terhadap keseluruhan
data dan besarnya sudut pusat sektor lingkaran. Perhatikan contoh berikut ini.
Contoh soal :
Ranah privat (pengaduan) dari koran Solo Pos pada tanggal 22 Februari 2008
ditunjukkan seperti tabel berikut.
Nyatakan dalam diagram lingkaran !
Penyelesaian :
Sebelum data pada tabel di atas disajikan dengan diagram lingkaran, terlebih
dahulu ditentukan besarnya sudut dalam lingkaran dari data tersebut.

8. Diagramnya adalah sebagai berikut :
DIAGRAM BATANG
Diagram batang umumnya digunakan untuk menggambarkan perkembangan nilai
suatu objek penelitian dalam kurun waktu tertentu. Diagram batang menunjukkan
keterangan-keterangan dengan batang-batang tegak atau mendatar dan sama lebar
dengan batang-batang terpisah. Perhatikan contoh berikut ini.
Contoh soal :
Jumlah lulusan SMA X di suatu daerah dari tahun 2001 sampai tahun 2004 adalah
sebagai berikut.
Nyatakan dalam bentuk diagram batang !
Penyelesaian :

9. DIAGRAM BATANG DAUN
Diagram batang daun dapat diajukan sebagai contoh penyebaran data. Dalam
diagram batang daun, data yang terkumpul diurutkan lebih dulu dari data ukura
terkecil sampai dengan ukuran yang terbesar. Diagram ini terdiri dari dua bagian,
yaitu batang dan daun. Bagian batang memuat angka puluhan dan bagian daun
memuat angka satuan.
Contoh soal :
Buatlah diagram batang daun dengan data berikut :
Penyelesaian :
Mula-mula kita buat diagram batang-daun di sebelah kiri kemudian membuat
diagram batang-daun di sebelah kanan agar data terurut.
Dari diagram batang-daun di atas dapat dibaca beberapa ukuran tertentu, antara
lain:
a. ukuran terkecil adalah 5;
b. ukuran terbesar adalah 50;
c. ukuran ke-1 sampai ukuran ke-10 berturut-turut adalah 5, 8, 10, 11, 20, 20, 21
22, 22 dan 23;
d. ukuran ke-16 adalah: 29
DIAGRAM KOTAK GARIS
Data statistik yang dipakai untuk menggambarkan diagram kotak garis adalah
statistik Lima Serangkai, yang terdiri dari data ekstrim (data terkecil dan dat
terbesar), Q1, Q2, dan Q3. Untuk lebih jelasnya, pelajarilah contoh soal berikut.
Contoh soal :
Diketahui data sebagai berikut :
a. Tentukan statistik lima serangkai
b. Buatlah diagram kotak garis
Penyelesaian :
a. Setelah data diurutkan menjadi
Diperoleh : Xmin = 41 merupakan nialai terendah
Xmax = 100, merupakan nilai tertinggi
Q1 = 53, merupakan kwartil bawah
s Q2 = 67,5 merupakan kwartil tengah atau median

10. Q3 = 87 merupakan kwartil atas
Atau dapat dituliskan dalam bentuk berikut
b. Diagram kotak garisnya sebagai berikut :
F. MENGHITUNG UKURAN PEMUSATAN DATA
Ukuran pemusatan serta penafsirannya suatu rangkaian data adalah suatu nilai dalam
rangkaian data yang dapat mewakili rangkaian data tersebut. Suatu rangkaian dat biasanya
mempunyai kecenderungan untuk terkonsentrasi atau terpusat pada nilai pemusatan ini.
Ukuran statistik yang dapat menjadi pusat dari rangkaian data dan memberi gambara
singkat tentang data disebut ukuran pemusatan data. Ukuran pemusatan data dapat
digunakan untuk menganalisis data lebih lanjut.
Ukuran pemusatan data terdiri dari tiga bagian, yaitu mean, median, dan modus.
a. Mean (rataan hitung)
Rataan hitung seringkali disebut sebagai ukuran pemusatan atau rata-rata hitung.
Rataan hitung juga dikenal dengan istilah mean dan diberi lambang .
a) Rataan data tunggal
Rataan dari sekumpulan data yang banyaknya n adalah jumlah data dibagi
dengan banyaknya data.
Keterangan: = jumlah data
n = banyaknya data
= data ke- i
Contoh soal :
Dari hasil tes 10 siswa kelas XI diperoleh data: 3, 7, 6, 5, 3, 6, 9, 8, 7, dan 6.
Tentukan rataan dari data tersebut.
Penyelesaian :
Jadi, rataannya adalah 6,0.
b) Rataan data distribusi frekuensi
Apabila data disajikan dalam tabel distribusi frekuensi maka rataan
dirumuskan sebagai berikut.

11. Contoh soal :
Berdasarkan data hasil ulangan harian Matematika di kelas XI IPA, enam
siswa mendapat nilai 8, tujuh siswa mendapat nilai 7, lima belas siswa
mendapat nilai 6, tujuh siswa mendapat nilai 5, dan lima siswa mendapat nilai
4. Tentukan rata-rata nilai ulangan harian Matematika di kelas tersebut.
Penyelesaian :
Tabel nilai harian kelas XI IPA
Jadi, rataannya adalah 6,05
c) Rataan data bergolong
Rata-rata untuk data bergolong pada hakikatnya sama dengan menghitung
ratarata data pada distribusi frekuensi tunggal dengan mengambil titik tengah
kelas sebagai xi. Perhatikan contoh soal berikut ini.
Contoh soal :
Tentukan rataan dari data berikut :
Penyelesaian :

12. Selain dengan cara di atas, ada cara lain untuk menghitung rataan yaitu dengan
menentukan rataan sementara terlebih dulu sebagai berikut.
a. Menentukan rataan sementaranya.
b. Menentukan simpangan (d) dari rataan sementara.
c. Menghitung simpangan rataan baru dengan rumus berikut ini.
d. Menghitung rataan sesungguhnya.
Contoh soal :
Carilah rataan data berikut dengan menggunakan rataan sementara!
Penyelesaian :
Diambil rata-rata sementara 6.

13. b. Median (nilai tengah)
a) Median data tunggal
Median adalah suatu nilai tengah yang telah diurutkan. Median dilambangkan
Me. Untuk menentukan nilai Median data tunggal dapat dilakukan dengan
cara:
a) mengurutkan data kemudian dicari nilai tengah,
b) jika banyaknya data besar, setelah data diurutkan, digunakan rumus :
Contoh soal :
Tentukan median data berikut :
2, 5, 4, 5, 6, 7, 5, 9, 8, 4, 6, 7, 8
Penyelesaian :
Data diurutkan menjadi
2, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 7, 7, 8, 8, 9
Jadi, mediannya adalah 6.
Tentukan median data berikut
Penyelesaian :
b) Median data bergolong
Jika data yang tersedia merupakan data bergolong, artinya data itu
dikelompokkan ke dalam interval-interval kelas yang sama panjang. Untuk
mengetahui nilai mediannya dapat ditentukan dengan rumus berikut ini.

14. Contoh soal :
Tentukan median data berikut :
Penyelesaian :
Banyaknya data ada 40, sehungga mediannya ada pada frekuensi .40 = 20
c. Modus
Modus ialah nilai yang paling sering muncul atau nilai yang mempunyai frekuens
tertinggi. Jika suatu data hanya mempunyai satu modus disebut unimodal dan bila
memiliki dua modus disebut bimodal, sedangkan jika memiliki modus lebih dari dua
disebut multimodal. Modus dilambangkan dengan Mo.
I. Modus data tunggal
Modus dari data tunggal adalah data yang sering muncul atau data dengan
frekuensi tertinggi. Perhatikan contoh soal berikut ini.
Contoh soal :
Tentukan modus data berikut :
2, 1, 4, 1, 1, 5, 7, 8, 9, 5, 5, 10
Penyelesaian :
Data yang sering muncul adalah 1 dan 5. Jadi modusnya adalah 1 dan 5.
Tentukan modus data berikut
Penyelesaian :

15. Berdasarkan data pada tabel, nilai yang memiliki frekuensi tertinggi adalah 6.
Jadi, modusnya adalah 6.
II. Modus data berkelomp[ok :
Rumus
Contoh soal :
Tentukan modusnya
Penyelesaian :
G. Menentukan Ukuran Letak
a. Kwartil
Seperti yang sudah dibahas sebelumnya, bahwa median membagi data yang telah
diurutkan menjadi dua bagian yang sama banyak. Adapun kuartil adalah membagi
data yang telah diurutkan menjadi empat bagian yang sama banyak.

16. KWARTIL DATA TUNGGAL
Untuk mencari kuartil data tunggal telah dibahas pada sub bab statistik lima serangkai.
Pada sub bab ini akan diberikan rumus yang lebih mudah jika data yang disajikan
lebih banyak.
Letak dari Qi dirumuskan sebagai berikut.
Contoh soal :
Tentukan Q1, Q2, dan Q3 dari data : 3, 4, 7, 8, 7, 4, 8, 4, 9, 10, 8, 3, 7, 12
Penyelesaian :
Data yang telah diurutkan: 3, 3, 4, 4, 4, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 9, 10, 12.
KWARTIL DATA BERGOLONG
Rumus
Contoh soal :
Tentukan Q1 (kuartil bawah), Q2 (median), dan Q3 (kuartil atas) dari data berikut ini.

17. Penyelesaian :
JANGKAUAN INTERKWARTIL DAN SEMI INTERKWARTIL
a. Jangkauan adalah selisih antara nilai terbesar dan terkecil, dilambangkan dengan J.
b. Jangkauan interkuartil (H) adalah selisih antara kuartil ketiga dan kuartil pertama:
c. Jangkauan semi interkuartil (Qd) atau simpangan kuartil dirumuskan:

18. d. Langkah (L) adalah satu setengah dari nilai jangkauan interkuartil:
b. Desil dan persentil untuk data tunggal
Jika median membagi data menjadi dua bagian dan kuartil membagi data menjadi
empat bagian yang sama, maka desil membagi data menjadi sepuluh bagian yang sama
besar.
Sehingga letaknya diringkas menjadi :
Contoh soal :
Diketahui data: 9, 10, 11, 6, 8, 7, 7, 5, 4, 5. Tentukan: desil keempat.
Penyelesaian :
Jika data dibagi menjadi 100 bagian yang sama, maka ukuran itu disebut persentil.
Letak persentil dirumuskan dengan:
Diketahui: 9, 10, 11, 6, 8, 7, 7, 5, 4, 5, tentukan persentil ke-75.
Penyelesaian :
c. Desil dan persentil untuk data bergolong

19. Contoh soal :
Dari data di bawah ini tentukan desil ke-9 dan persentil ke-60.
Penyelesaian :

20. H. UKURAN PENYEBARAN DATA
a. Range
RANGE DATA TUNGGAL
RANGE DATA BERGOLONG
Untuk data bergolong, nilai tertinggi diambil dari nilai tengah kelas tertinggi dan nilai
terendah diambil dari nilai kelas yang terendah.
b. Simpangan rata-rata
Simpangan rata-rata suatu data adalah nilai rata-rata dari selisih setiap data dengan
nilai rataan hitung.
SIMAPANGAN RATA-RATA DATA TUNGGAL
SIMPANGAN RATA-RATA DATA BERGOLONG
Contoh soal :
Tentukan simpangan rata-ratanya.

21. Penyelesaian :
I. SIMPANGAN BAKU
Sebelum membahas simpangan baku atau deviasi standar, perhatikan contoh berikut.
Kamu tentu tahu bahwa setiap orang memakai sepatu yang berbeda ukurannya. Ada yang
berukuran 30, 32, 33, ... , 39, 40, dan 41. Perbedaan ini dimanfaatkan oleh ahli-ahli
statistika untuk melihat penyebaran data dalam suatu populasi. Perbedaan ukuran sepatu
biasanya berhubungan dengan tinggi badan manusia.
Seorang ahli matematika Jerman, Karl Ganss mempelajari penyebaran dari berbagai
macam data. Ia menemukan istilah deviasi standar untuk menjelaskan penyebaran yang
terjadi. Saat ini, ilmuwan menggunakan deviasi standar atau simpangan baku untuk
mengestimasi akurasi pengukuran. Deviasi standar adalah akar dari jumlah kuadrat deviasi
dibagi banyaknya data.
SIMPANGAN BAKU DATA TUNGGAL

22. Dapat pula seperti berikut :
Contoh soal :
Dari 40 siswa kelas XI IPA diperoleh nilai yang mewakili adalah 7, 9, 6, 3, dan 5.
Tentukan simpangan baku dari data tersebut.
Jawab :
SIMPANAGN BAKU DATA BERGOLONG
Rumusnya adalah :

23. Dapat pula diubah ke :
Contoh soal :
Hasil tes Matematika 30 siswa kelas XI IPA seperti ditunjukkan pada tabel di samping.
Berdasarkan data tersebut, tentukan simpangan bakunya.
Penyelesaian :

24. Selain itu, adapula yang disebut dengan ragam atau variansi. Jika simpangan baku atau
deviasi standar dilambangkan dengan s, maka ragam atau variansi dilambangkan dengan
s2
.