Rumus Cara Menentukan Panjang Kelas Daftar Distribusi Frekuensi
Di mana:
R: Rentang
b: Banyak kelas
Keterangan:
Jumlah kelas dan panjang kelas dari hasil perhitungan di atas masih merupakan perkiraan. Hal ini berarti nilai-nilai dari banyak kelas dan panjang kelas yang diperoleh berdasarkan hasil perhitungan masih memungkinkan untuk dilakukan perubahan.
Sebagai gambaran: Banyak kelas yang telah ditetapkan berdasarkan metode dari Sturges, misalnya hasil perhitungan berjumlah delapan kelas. Hal tersebut masih dapat dilakukan perubahan sembilan kelas, atau perubahan tersebut dapat dilakukan terhadap panjang kelas yang diperoleh dari hasil perhitungan, misalkan hasil perhitungan nilai panjang kelasnya sembilan dapat dimungkinkan diubah menjadi 10. Perubahan terhadap banyak kelas dan/atau panjang kelas dari suatu daftar distribusi frekuensi tersebut dimaksudkan sebagai upaya untuk penyesuaian terhadap data yang dimiliki agar semua data dapat tercakup ke dalam daftar distibusi frekuensinya (Supangat, 2007: 22).
Pengertian panjang kelas dalam suatu daftar distribusi frekuensi dapat pula diartikan sebagai jarak antara interval kelas yang satu dengan interval kelas berikutnya. Dengan demikian, besarnya nilai panjang kelas adalah hasil dari selisih antara batas atas suatu kelas dengan batas bawah kelas tersebut, atau selisih antara ujung bawah/atas suatu kelas sesudahnya dengan ujung bawah/atas kelas sebelumnya.
BACA JUGA:
Yang dimaksud dengan ujung bawah kelas dan/atau ujung atas kelas adalah angka-angka yang menjadi batas terendah dan/atau tertinggi pada masing-masing interval kelasnya. Untuk menentukan besarnya nilai ujung bawah kelas interval pertama, perhatikan data terkecil dari himpunan data yang kita punyai (nilai tersebut dapat ditetapkan sebagai nilai dari ujung bawah kelas interval pertama), tetapi boleh pula ditetapkan angka kurang dari nilai data terkecilnya. Misalkan data terkecil dari himpunan data adalah 15, maka nilai ujung bawahnya dapat diambil dari data terkecil tersebut atau kurang dari angka 15 (tidak boleh melebihi data terkecilnya).
