Email : fibonacci@umj.ac.id

## ANALISIS LITERASI STATISTIS MAHASISWA KONTEKS PANDEMI COVID-19 DITINJAU DARI RESILIENSI MATEMATISNYA
M. Hafiz 1)* , Khamida Siti Nur Atiqoh 2)
1,2) Program Studi Pendidikan Matematika, Fakultas Ilmu Tarbiyah dan Keguruan, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta, Jl. Ir. H. Juanda No.95 Tangerang Selatan Banten, 15412
* m.hafiz@uinjkt.ac.id

## Abstract
Statistical literacy is one of the mathematical hard skills that prospective journalist students must have. The purpose of this study is to describe students' statistical literacy based on the components  of  reading  skills,  statistical  knowledge,  mathematical  knowledge,  context knowledge,  and  information  evaluation  skills  through  critical  questions  and  describe  the picture of students' statistical literacy in terms of their level of mathematical resilience. This study used a descriptive non-experimental type quantitative method. The subjects of the study were 38 students in the Journalism study program obtained by purposive sampling techniques. The research instruments used were statistical literacy tests and mathematical resilience scales. The results showed that the component of statistical literacy with the highest achievement was context knowledge and the lowest was critical questioning. The conclusion of the results of this study is that of the 5 components of student statistical literacy achievement, only 1 component is included in the good category, namely context knowledge, while the other 4 are included in the less category and need to be improved. Furthermore, descriptively the achievement of each component of statistical literacy between students with high and medium resilience is not much different. The achievement of statistical literacy in students with high and medium resilience categories is only 1 component that is included in the good category, namely context knowledge, while the other 4 are included in the less category and need to be improved as well.
Keywords: Statistical literacy; covid-19 context; mathematical resilience

## Abstrak
Literasi statistis adalah salah satu hardskill matematik yang harus dimiliki mahasiswa calon jurnalis.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  mendeskripsikan  literasi  statistis  mahasiswa berdasarkan  komponen  keterampilan  membaca,  pengetahuan  statistika,  pengetahuan matematika,  pengetahuan  konteks,  dan  keterampilan  mengevaluasi  informasi  melalui pertanyaan  kritis  dan  mendeskripsikan  gambaran  literasi  statistis  mahasiswa  ditinjau  dari tingkat  resiliensi  matematisnya.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif  jenis  non- eksperimental  deskriptif.  Subjek  penelitian  adalah  38  orang  mahasiswa  di  program  studi Jurnalistik  diperoleh  dengan  teknik  purposive  sampling.  Penelitian  ini  dialksanakan  pada bulan September 2021. Instrumen penelitian yang digunakan adalah tes literasi statistis dan skala  resiliensi  matematis.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  komponen  literasi  statistis dengan capaian tertinggi adalah pengetahuan konteks dan terendah adalah pertanyaan kritis.
Volume 9 No. 1 Bulan Juni  Tahun 2023
Kesimpulan  dari  hasil  penelitian  ini  adalah  dari  5  komponen  capaian  literasi  statistis mahasiswa  hanya  1  komponen  yang  termasuk  kategori  baik  yaitu  pengetahuan  konteks sedangkan  4  lainnya  termasuk  kategori  kurang  dan  perlu  ditingkatkan.  Selanjutnya  secara deskriptif  capaian  masing-masing  komponen  literasi  statistis  antara  mahasiswa  dengan resiliensi  tinggi  dan  sedang  tidak  jauh  berbeda.  Capaian  literasi  statistis  pada  mahasiswa dengan kategori resiliensi tinggi dan sedang adalah hanya 1 komponen yang termasuk kategori baik  yaitu  pengetahuan  konteks  sedangkan  4  lainnya  termasuk  kategori  kurang  dan  perlu ditingkatkan juga.
Kata Kunci: Literasi statistis; konteks pandemi covid-19; resiliensi matematis.

## PENDAHULUAN
Statistika  adalah  cabang  matematika yang mencakup teknik pengumpulan, pengolahan, penyajian, analisis, dan interpretasi data untuk memperoleh kesimpulan  dari  hasil  analisis  data.  (Kadir, 2015). Statistika adalah alat yang digunakan untuk  menggambarkan  kejadian-kejadian dalam kehidupan dalam bentuk data. Selain itu,  setiap  individu  membutuhkan  statistika untuk  menyelesaikan  berbagai  masalah dalam kehidupan. (Pamungkas & Khaerunnisa,  2020).  Dengan  statistika, seseorang  dapat  membaca,  menganalisis, dan  menginterpretasikan  tampilan  data untuk menarik kesimpulan tentang masalah yang diteliti.
Fenomena yang terjadi dalam kehidupan  tidak  dapat  direpresentasikan tanpa  informasi  dalam  bentuk  angka  atau grafik.  (Mahmud  &  Pratiwi,  2019).  Ketika menggambarkan distribusi kasus COVID-19 di  suatu  wilayah,  misalnya,  jurnalis membuat  diagram  batang  atau  diagram lingkaran.  Informasi  dari  diagram  batang atau diagram lingkaran dapat ditelaah secara lebih  mendalam  untuk  menemukan  makna tersembunyi  dari  gambar  tersebut.  Hal  ini membutuhkan kemahiran dalam mentransformasikan  data  ke  dalam  format
presentasi.  Kompetensi  ini  dikenal  sebagai literasi statistik.
Di  abad  ke-21,  literasi  statistik merupakan  salah  satu  keterampilan  penting yang  harus  dikembangkan.  Mahasiswa membutuhkan literasi statistik untuk memahami  informasi  yang  disajikan  dalam bentuk tabel, diagram, atau grafik. Keterampilan  ini  sangat  penting  untuk menciptakan  dan  menyebarkan  informasi karena hubungan yang erat antara statistika dan  berita  serta  dasar-dasar  jurnalisme. (Nguyen & Lugo-Ocando, 2016).
Literasi  statistik  sangat  penting  bagi mahasiswa,  terutama  dalam  program  studi jurnalistik. Profesi jurnalisme akan mengharuskan individu untuk terlibat dalam interaksi  data.  Jurnalis  akan  berperan sebagai  produsen  dan/atau  konsumen  data. Menurut  (Hafiyusholeh,  2015)  Seseorang yang  menghasilkan  data  harus  memahami bagaimana cara menyajikan data agar orang lain  dapat  membaca  dan  memahaminya dengan  mudah.  Sebagai  seorang  konsumen data, seseorang harus dapat menginterpretasikan  data  dan  memahami makna implisit dan eksplisit yang terkandung di dalam data.
Selanjutnya  dikemukakan  juga  oleh (Hafiyusholeh,  2015)  Literasi  statistik
FIBONACCI : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika. Vol. 9 (1), pp: 63-78
sangat  penting  untuk  dimiliki  karena berkaitan dengan kemampuan untuk memahami  dan  mengkritisi  data  atau informasi  dari  individu  lain  atau  lembaga formal seperti Badan Pusat Statistik (BPS). Selain  itu,  literasi  statistik  tidak  hanya dibutuhkan oleh sebagian kecil orang, tetapi oleh semua orang, dan harus diajarkan sejak sekolah  dasar.  (Carver,  2012).  Oleh  karena itu  literasi  statistis  dapat  dikembangkan melalui pembelajaran statistika di perguruan tinggi.
Beberapa  penelitian  tentang  literasi statistik  di  perguruan  tinggi  menunjukkan bahwa mahasiswa masih perlu meningkatkan literasi statistik mereka. Hasil penelitian  (Nahdi  et  al.,  2021)  menyatakan bahwa mahasiswa belum dapat menentukan ukuran  statistik  yang  sesuai  untuk  suatu kasus.  Selain  itu  (Andriatna  et  al.,  2021) mengungkap bahwa mahasiswa belum dapat memberikan  interpretasi  data  disebabkan penalaran  konsep  statistika  yang  masih rendah.  Hal  ini  sesuai  dengan  hasil perhitungan yang dilakukan. (El Islami et al., 2019) menemukan bahwa beberapa kelompok  mahasiswa  mengalami  kesulitan dalam  menginterpretasikan  informasi  yang disajikan dalam bentuk grafik. (Ratnawati et al., 2020) mengungkapkan bahwa pemahaman literasi statistik siswa di semua kelompok, berdasarkan tingkat kemampuan matematika mereka, belum mencapai tingkat  yang  diperlukan  untuk  menentukan klaim  peneliti  dan  menentukan  H0  dan  H1 dengan tepat. Mahasiswa masih sering salah menggunakan istilah statistika dalam kehidupan  sehari-hari  (Funny  et  al.,  2019). Hasil  penelitian  terdahulu  menunjukkan bahwa  komponen  keterampilan  membaca, pengetahuan statistika, pengetahuan matematika,  pengetahuan  konteks,  dan keterampilan mengevaluasi informasi
melalui pertanyaan kritis (Yotongyos et al., 2015) masih rendah dan belum dieksplorasi lebih dalam.
Salah satu penyebab rendahnya literasi statistis mahasiswa adalah persepsi mahasiswa  bahwa  statistika  sulit  dipelajari karena konsepnya yang kompleks (Watson, 2009)  dan  menakutkan  (Otaya,  2017) sehingga mahasiswa cemas ketika mempelajarinya  (Williams,  2010).  Sikap tahan menghadapi kesulitan dalam mempelajari  statistika  ini  disebut  resiliensi matematis.
(Wilder & Lee, 2010)
mengungkapkan bahwa resiliensi matematis terdiri  dari  ketekunan  walaupun  dalam kesulitan, bekerja secara kolaboratif, kemampuan menyatakan pemahaman matematis  dan  menguasai  teori  belajar matematika.  Seseorang  dengan  ketahanan matematis yang kuat mampu bertahan dalam menghadapi  tantangan  pemecahan  masalah matematika karena ia memiliki pemahaman yang  kuat  tentang  teori  yang  mendasari pembelajaran matematika. Dengan menguasai  teori  pembelajaran  matematika dan  menunjukkan  keuletan,  maka  masalah yang dihadapi akan dapat segera ditemukan solusinya.  Seseorang  dengan  resiliensi matematis  yang  tinggi  juga  mampu berinteraksi dan bekerja dengan matematika secara  berkelompok.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  seseorang  dengan  tingkat  resiliensi matematis  yang  tinggi  mampu  berinteraksi dengan  orang  lain,  berkolaborasi  dalam pembelajaran kelompok, dan mendiskusikan topik.
Seorang pembelajar matematika yang memiliki resiliensi matematis tinggi tercermin  dari  perilakunya.  (Garton,  E., Johnston-Wilder,  S.,  Lee,  C.,  &  Brindley,
Volume 9 No. 1 Bulan Juni  Tahun 2023
2014) mengungkapkan bahwa siswa dengan resiliensi matematis tinggi mampu beradaptasi  dengan  lingkungan  belajar, mampu  mengatasi  keraguan,  menikmati masalah  dan  tantangan,  logis  dan  fleksibel dalam  menyelesaikan  masalah,  kreatif dalam menyelesaikan masalah, menggunakan  pengalaman  sebagai  sarana belajar,  mahir  dalam  mengendalikan  diri, memahami  emosi  diri  sendiri,  memiliki jaringan  yang  luas  dengan  orang  lain,  dan tidak  segan-segan  untuk  meminta  bantuan kepada  orang  lain.  Selain  itu  (Ariyanto, 2016)  mengungkapkan  bahwa  indikator tambahan  dari  resiliensi  matematis  yang tinggi  adalah  menggunakan  TIK,  internet, atau buku sumber untuk belajar matematika sebelum  meminta  bantuan  teman  atau instruktur. Seseorang juga tidak takut untuk mencoba pendekatan baru dalam memecahkan masalah matematika.
Pengaruh  positif  resiliensi  matematis terhadap  hasil  prestasi  akademik  siswa sebesar  48,5%  (Zanthy,  2018).  Hal  ini menunjukan  bahwa  resiliensi  matematis merupakan faktor yang cukup kuat dan ikut mempengaruhi  literasi  matematis  sebagai salah  satu  kemampuan  akademik.  Hal  ini berarti  bahwa  literasi  statistis  sebagai  hasil pencapaian  akademik  mahasiswa  juga dipengaruhi oleh resiliensi matematis.
Hasil penelitian menunjukkan resilensi matematis mahasiswa masih dalam kategori  cukup  atau  kurang  (Darma  et  al., 2020)  (Ariyanto  et  al.,  2018).  (Hutauruk  & Priatna,  2017)  menemukan  fakta  bahwa mahasiswa kurang bertahan terhadap tantangan,  mudah  menyerah,  dan  tidak selalu  mersepon  positif  ketika  mempelajari matematika. (Duggan et al., 2017) mengungkapkan  bahwa  rata-rata  indikator resiliensi  matematis  untuk  mahasiswa  non-
STEM  lebih  rendah  daripada  mahasiswa STEM.
Berdasarkan uraian yang telah disampaikan  sebelumnya,  terdidentifikasi permasalahan penelitian yaitu literasi statistik dan resiliensi matematis mahasiswa yang  rendah  sehingga  perlu  diselidiki  lebih lanjut keterkaitan keduanya. Oleh karena itu fokus penelitian ini adalah: 1). mendeskripsikan literasi statistis mahasiswa berdasarkan komponen keterampilan membaca, pengetahuan statistika, pengetahuan matematika, pengetahuan konteks,  dan  keterampilan  mengevaluasi informasi  melalui  pertanyaan  kritis;  2) mendeskripsikan  gambaran  literasi  statistis mahasiswa  ditinjau  dari  tingkat  resiliensi matematisnya.

## METODE PENELITIAN
Berdasarkan  fokus  penelitian  yang telah  diungkapkan  sebelumnya,  penelitian ini  menggunakan  metode  kuantitatif  dan desain penelitian deskriptif non- eksperimental. Penelitian ini berusaha untuk memberikan  gambaran  yang  menyeluruh dan  obyektif  mengenai  suatu  situasi. (Furchan,  2004).  Penelitian  ini  berusaha memberikan  gambaran  secara  kuantitatif dari  resiliensi  matematis  sesuai  kategori, deskripsi  literasi  statistis  mahasiswa  atau pencapaian persentasi masing-masing komponen  dari  literasi  statistis,  dan deskripsi  kuantitatif  dari  literasi  statistis mahasiswa  ditinjau  dari  tingkat  resiliensi matematisnya.
Penelitian  ini  dilakukan  di  Program Studi  Jurnalistik  di  salah  satu  Universitas Negeri  di  Jakarta.  Penelitian  dilakukan dengan menyebar skala resiliensi matematis mahasiswa dan instrumen tes literasi statistis
FIBONACCI : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika. Vol. 9 (1), pp: 63-78
dengan konteks pandemi covid-19. Penelitian  ini  dilakukan  ketika  perkuliahan masih  dibatasi  oleh  situasi  Pemberlakuan Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat  (PPKM) akibat pandemi COVID-19. Dengan menggunakan  aplikasi zoom dan google form ,  tes  literasi statistik diberikan, pengisian  skala  resiliensi  matematis,  dan wawancara dilakukan secara virtual. Mengingat  jumlah  subjek  penelitian  yang cukup  banyak  dan  pemberian  tes  literasi statistik,  skala  resiliensi  matematis,  dan wawancara yang dilakukan secara bersamaan, hal ini dilakukan untuk meminimalisir kemungkinan terjadinya kontak  fisik  antara  peneliti  dan  subjek penelitian.
Subjek penelitian adalah sebanyak 38 orang mahasiswa di program studi
Jurnalistik  di  salah  satu  Universitas  Negeri di  Jakarta. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan  September  tahun  2021.  Mahasiswa yang  menjadi  subjek  penelitian  adalah mahasiswa  yang  sudah  mendapatkan  mata kuliah  Statistika  Sosial.  Subjek  penelitian diambil dengan metode purposive sampling . Menurut (Barreiro, 2001) purposive sampling adalah  metode  pemilihan  sampel berdasarkan  tujuan  yang  telah  ditentukan oleh  peneliti..  Selain  karena  terbatasnya waktu  untuk  melakukan  penelitian,  alasan pemilihan  teknik  pengambilan  sampel  ini adalah peneliti ingin menetapkan karakteristik  khusus  dari  sampel  sehingga diharapkan  dapat  memberikan  jawaban terhadap pertanyaan penelitian yang diajukan.
Penelitian ini  menggunakan penilaian tertulis,  dan  pengisian  skala  oleh  subjek penelitian  untuk  mengumpulkan  data.  Tes literasi  statistik  dalam  konteks  COVID-19, dan skala resiliensi
matematis
terstandardisasi yang berasal dari penelitian pengembangan digunakan untuk mengumpulkan  data.  (Kooken  et  al., 2016)(Ricketts et al., 2017). Skala resiliensi diberikan kepada mahasiswa untuk mengkategorikan tingkat resiliensi mahasiswa.  Instrumen  literasi  statistis divalidasi  oleh  3  orang  Dosen  Pendidikan Matematika  melalui Content  Validity  Ratio (CVR). Instrumen ini menggunakan konteks COVID-19.  Soal-soal  yang  dikembangkan berisi  tentang  data  statistik  yang  terkait dengan  COVID-19.  Tes  literasi  statistis diberikan  kepada  mahasiswa  yang  sudah mengikuti  perkuliahan  Statistika  Sosial sebagai  sumber  data  kuantitatif  mengenai tingkat penguasaan pengetahuan dan keterampilan  mahasiswa  dalam  literasi stastistis.
Tes  literasi  statistis  dalam  penelitian ini dirancang oleh peneliti untuk mengukur literasi statistis. Tes ini dibatasi hanya pada komponen  keterampilan  membaca  ( literacy skills ),  pengetahuan  statistika  ( statistical knowledge ), pengetahuan matematika ( mathematical  knowledge ),  pengetahuan konteks ( context knowledge ), dan pertanyaan  kritis  ( critical  questions )  (Gal, 2019). Tes ini berupa tes uraian dari materi Statistika  mengenai  ukuran  pemusatan ( central  tendency )  data  tunggal  dan  data kelompok.  Tes  disusun  sebanyak  12  butir dan  dirancang  dengan  mengacu  pada komponen  literasi  statistis  yang  telah disebutkan sebelumnya. Sebelum memberikan tes literasi statistik ini, validitas muka dan validitas isi instrumen dievaluasi oleh para ahli yang kompeten di bidangnya, dan kemudian tes tersebut direvisi berdasarkan umpan balik dari mereka.
Pedoman penskoran tes literasi matematis adalah dengan menggunakan skor
Volume 9 No. 1 Bulan Juni  Tahun 2023
maksimal ideal yakni 100. Kategorisasi skor literasi  statistis  yang  digunakan  adalah dengan membandingkan skor literasi statistis  mahasiswa  dengan  rata-rata  dan median  skor  literasi  statistis  mahasiswa secara  keseluruhan.  Skor  literasi  statistis dikatakan  baik  secara  deskriptif  jika  skor tersebut  berada  di  atas  rata-rata  skor keseluruhan  data,  sedangkan  skor  literasi statistis dikatakan baik secara deskriptif jika skor  tersebut  berada  di  bawah  median  skor keseluruhan data.
Skala  resiliensi  matematis  standar yang  digunakan  dalam  penelitian  ini mengukur tiga faktor: nilai, perselisihan, dan pengembangan. Keyakinan bahwa
matematika sangat penting untuk kesuksesan  di  masa  depan  disebut  dengan nilai. Skala Perjuangan mengukur keyakinan bahwa  matematika  memberikan  tantangan dan  kesulitan  kepada  siswa  yang  mereka anggap  normal.  Selain  itu,  pertumbuhan mengacu  pada  gagasan  bahwa  matematika dapat  diperoleh  oleh  siapa  saja  dan  tidak terbatas  pada  mereka  yang  dianggap berbakat  secara  genetik  dalam  matematika. Selain  itu,  skala  resiliensi  matematis  ini mencakup indikator-indikator resiliensi matematis  yang  telah  dikemukakan  dalam kajian teori sebelumnya. Skala ini terdiri dari 24 item pernyataan, 18 di antaranya bersifat positif  dan  6  di  antaranya  bersifat  negatif. Skala  yang  digunakan  adalah  skala  Likert, dengan setiap item memiliki empat kemungkinan  jawaban  yaitu  sangat  setuju (SS), setuju (S), tidak setuju (TS), dan sangat tidak setuju (STS).  Penggolongan resiliensi matematis  ke  dalam  tiga  kategori,  yaitu tinggi, sedang, dan rendah, didasarkan pada teori (Azwar, 2006).
Prosedur analisis data yang digunakan dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  empat
langkah. Pertama, peneliti menganalisis data skala resiliensi matematis mahasiswa kemudian  membuat  kategori  mahasiswa berdasarkan tingkat resiliensi matematisnya. Kedua, peneliti menganalisis secara kuantitatif  jawaban  soal  literasi  statistis mahasiswa  berdasarkan  tingkat  resiliensi rendah,  sedang,  dan  tinggi  (Azwar,  2006). Analisis ini meliputi komponen pengetahuan dan keterampilan yang harus dicapai dalam literasi statistis yaitu keterampilan membaca, pengetahuan statistika, pengetahuan matematika, pengetahuan konteks,  dan  pertanyaan  kritis  dalam instrumen  literasi  statistis  dengan  konteks COVID-19. Ketiga, membuat kesimpulan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis data dilakukan dengan menggunakan  aplikasi Microsoft  Office Excel  2016 .  Aplikasi  ini  digunakan  untuk membantu peneliti menentukan perhitungan skor,  perhitungan  ukuran  pemusatan  dan penyebaran  dat,  dan  menggambar  diagram atau grafik.
Data  yang diperoleh  dalam penelitian ini  terdiri  dari:  1)  skor  resiliensi  matematis 2)  skor  literasi  statistis  3)  transkip wawancara untuk sampel mahasiswa dengan kategori  resiliensi  matematis  sedang  dan tinggi.
Deskripsi Resiliensi Matematis Mahasiswa dan Analisisnya
Rekapitulasi rata-rata pencapaian resiliensi  matematis  untuk  masing-masing indikator disajikan dalam sebagai berikut.
FIBONACCI : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika. Vol. 9 (1), pp: 63-78
Tabel  1. Rekapitulasi  Rata-rata  Persentase
Siswa dalam Pencapaian Resiliensi Matematis No. Indikator Resiliensi Matematis Persentase Ketercapaian 1. Mengenali nilai matematika dalam kehidupan sehari- hari baik di dalam maupun di luar konteks akademik 75,82% 2. Memahami bahwa usaha diperlukan untuk mengembangkan konsep matematika 85,86% 3. Memahami bahwa daya tahan (kegigihan) diperlukan untuk mengembangkan konsep matematika 75,22% 4. Memahami bahwa rasa ingin tahu diperlukan untuk mengembangkan konsep matematika 84,54% 5. Percaya bahawa kemampuan mempelajari dan menguasai konsep matematika adalah tidak statis dan terbatas hanya pada segelintir orang 74,34% Berdasarkan Tabel 1, persentase siswa
dengan resiliensi matematis tertinggi terdapat  pada  indikator  memahami  bahwa diperlukan  usaha  untuk  mengembangkan konsep  matematika,  sedangkan  persentase dengan resiliensi matematis terendah terdapat  pada  indikator  meyakini  bahwa kemampuan  mempelajari  dan  menguasai
konsep matematika tidak statis dan terbatas pada beberapa orang saja.
Temuan lebih lanjut dari penelitian ini adalah,  dari  38  subjek  yang  terdiri  dari  10 siswa  dan  28  siswi,  30%  siswa  memiliki resiliensi  matematis  yang  tinggi  dan sebanyak 70% memiliki resiliensi matematis yang  sedang.  Sedangkan  untuk  siswa perempuan,  82,14%  masuk  dalam  kategori tinggi untuk resiliensi matematis, sedangkan 17,86%  masuk  dalam  kategori  sedang.  Hal ini mengindikasikan bahwa resiliensi matematis  siswa  perempuan  lebih  unggul dibandingkan  siswa  laki-laki  pada  mata pelajaran  yang  dipilih  secara  purposive sampling.
Deskripsi Resiliensi Matematis Mahasiswa  Berdasarkan  Kategori  dan
Analisisnya
Peneliti mengkategorikan skor resiliensi
matematis berdasarkan perhitungan yang dikemukakan oleh (Azwar,  2006),  yang  menghasilkan  rentang skor sebagai berikut.
Tabel 2. Kategorisasi Resiliensi Matematis
Setelah  menelaah  skor  resiliensi matematis dari 38 orang mahasiswa, peneliti berhasil  mengkategorisasi  tingkat  resiliensi matematis  mahasiswa  sehaingga jelas  porsi jumlah  orang  yang  terdapat  pada  masing- masing  kategori  baik  tinggi,  sedang  atau
No. Rumus
Rentang Skor Rentang Skor Kategori 1 X ≥ (µ+1σ) X ≥ 72 Tinggi 2 (µ-1σ) ≤ X < (µ+1σ) 48 ≤ X < 72 Sedang 3 X < (µ-1σ) X < 48 Rendah
Volume 9 No. 1 Bulan Juni  Tahun 2023
rendah.    Jumlah  orang  masing-masing disajikan pada gambar berikut ini
Setelah  menganalisis  skor  resiliensi matematis dari 38 siswa, peneliti
mengklasifikasikan
tingkat resiliensi matematis  siswa  sehingga  dapat  diketahui proporsi  individu  pada  setiap  kategori. Jumlah  individu  pada  setiap  kelompok ditunjukkan pada grafik berikut.
Gambar 1. Jumlah Mahasiswa Berdasarkan Kategori Resiliensi Matematis
Gambar 1 menunjukkan bahwa pencapaian  resiliensi  matematis  di  berada dalam  kategori  tinggi  dan  sedang.  Jumlah mahasiswa  dengan  resiliensi  matematis kategori  tinggi  lebih  banyak  daripada kategori  sedang  dengan  selisih  14  orang. Dari  gambar  juga  diketahui  bahwa  tidak terdapat  satupun  mahasiswa  yang  memiliki resiliensi matematis dengan kategori rendah. Selanjutnya  peneliti  mendeskripsikan  rata- rata  pencapaian  skor  resiliensi  matematis mahasiswa  berdasarkan  kategori  tinggi  dan sedang.  Hasil  perhitungan  disajikan  dalam gambar berikut ini
Gambar 2. Rata-rata Pencapaian Resiliensi Matematis Berdasarkan Kategori
Pencapaian resiliensi matematis siswa termasuk  ke  dalam  kategori  tinggi  dan sedang,  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar  2.  Selisih  rata-rata  skor  resiliensi matematis  siswa  pada  kategori  tinggi  dan sedang  hanya  sebesar  10,14  poin.  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  rata-rata  skor resiliensi  siswa  pada  kategori  sedang  dan tinggi tidak berbeda secara signifikan.
Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan pencapaian literasi statistis berdasarkan tingkat resiliensi matematisnya. Secara  umum  tingkat  resiliensi  matematis mahasiswa  prodi  Jurnalistik  termasuk kategori  baik,  karena  dari  38  orang  yang diukur  tingkat  resiliensi  matematisnya, terdapat  68,42%  memiliki  tingkat  resiliensi tinggi  dan  sebanyak  31,58%  memiliki tingkat resiliensi sedang. Hal ini mendukung proses perkuliahan Statistika dan pencapaian prestasi  akademik  dalam  mata  kuliah Statistika,  dan  untuk  dapat  menghadapi kesulitan  dalam  mempelajari  Statistika diperlukan resiliensi matematis yang tinggi. Hal  ini  sejalan  dengan  temuan  penelitian (Zanthy,  2018)  yang  menunjukkan  adanya hubungan positif antara resiliensi matematis dan  kemampuan  akademik  mahasiswa
0 5 10 15 20 25 30 Tinggi Sedang Rendah 26 12 0 Juml ah Mahasi sw a Kategori Resiliensi Matematis Mahasiswa 62 64 66 68 70 72 74 76 78 Tinggi Sedang 77.81 67.67 Rata -ra ta Skor Kategori Resiliensi Matematis
FIBONACCI : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika. Vol. 9 (1), pp: 63-78
bahwa  resiliensi  matematis  berkontribusi sebesar 48,5% terhadap kemampuan akademik siswa.

## Deskripsi Literasi Statistis Mahasiswa dan Analisisnya
Sebelum menganalisis literasi statistis mahasiswa  berdasarkan  komponen  literasi statistis dan tingkat resiliensi matematisnya, peneliti menyajikan secara deskriptif pencapaian  skor  literasi  secara  keseluruhan dengan  skor  ideal  maksimal  100  disajikan pada tabel berikut ini
Tabel 3. Skor Literasi Statistis Mahasiswa
Berdasarkan  tabel  8  dapat  diketahui juga  data  memiliki  jangkauan  yang  cukup besar yaitu 58,46. Data memiliki lebih dari 1 modus.  Secara  deskriptif,  diketahui  bahwa rata-rata  skor  literasi  statistis  mahasiswa hanya mencapai 51,94 dan tergolong rendah. Bahkan ada mahasiswa yang hanya mampu mencapai  skor  13,85  dari  skor  maskimal ideal 100.
Mengacu  pada  nilai  rata-rata  dan median  dapat  diketahui  bahwa  secara keseluruhan,  jumlah  siswa  yang  memiliki literasi  statistis  yang  baik  adalah  sebanyak 50% sedangkan jumlah siswa yang memiliki literasi statistis dengan kategori kurang atau skor  literasi  statistinya  berada  di  bawah median  ada  sebanyak  50%.  Hal  ini
menujukkan bahwa literasi statistis mahasiswa masih harus ditingkatkan
Deskripsi Literasi Statistis Mahasiswa Berdasarkan Komponen Literasi Satatistis dan Analisisnya
Salah satu tujuan penelitian ini adalah mendeskripsikan literasi statistis mahasiswa prodi  jurnalistik  berdasarkan  komponen keterampilan membaca, pengetahuan statistika, pengetahuan matematika, pengetahuan  konteks,  dan  keterampilan mengevaluasi informasi melalui pertanyaan kritis. Setelah peneliti melakukan perhitungan  statistik  deskriptif  skor  literasi statistis  mahasiswa  berdasarkan  komponen literasi  statistis  diperoleh  gambaran  data sebagai berikut
Gambar 3.
Persentase Pencapaian Komponen  Literasi  Statistis  Mahasiswa Secara Keseluruhan
Berdasarkan  gambar  3  diketahui bahwa  pencapaian  persentase  terbesar  dari komponen literasi statistis mahasiswa adalah pada  komponen  pengetahuan  konteks. Komponen  Pertanyaan  Kritis  menempati urutan  pencapaian  paling  rendah.  Hal  ini menujukkan bahwa mahasiswa sudah cukup baik  dalam  memahami  konteks  soal statistika namun masih harus meningkatkan
Statis tik Bilangan n 38 Min 13,85 Max 72,31 𝑥̅ 51,94 Me 53,59 Mod 47,95 51,54 55,38 56,15 s 12,12 𝑠 2 146,87
51.36 51 51.36 75.26 42.63 0 10 20 30 40 50 60 70 80
Volume 9 No. 1 Bulan Juni  Tahun 2023
52.92 52.65 52.92 76.54 42.31 48.54 47.58 48.54 75 43.33 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Pe rs entase Komponen Literasi Statistis Kategori Resiliensi Matematis Tinggi Kategori Resiliensi Matematis Sedang
keterampilan membaca, meningkatkan pengetahuan statistika dan matematika juga mengevaluasi  secara  kritis  sajian  informasi karena  persentase  pencapaian  masing- masing masih di bawah 70%.

## Deskripsi Literasi Statistis Mahasiswa
Berdasarkan Tingkat Resiliensi Matematisnya
Gambar  4. Rata-rata  Pencapaian  Literasi Statistis  Mahasiswa  Berdasarkan  Kategori Resiliensi Matematisnya
Gambar  4  menunjukkan  bahwa  rata- rata pencapaian literasi statistis  mahasiswa antara  kategori  resiliensi  matematis  tinggi dan  kategori  resiliensi  matematis  sedang memiliki  selisih  sebesar  3,94.    Hal  ini mengindikasikan bahwa rata-rata pencapaian  skor  literasi  statistis  antara mahasiswa dengan kategori resiliensi matematis  tinggi  dan  kategori  resiliensi matematis sedang tidak berbeda jauh.
Lebih  jauh,  peneliti  membandingkan pencapaian masing-maisng komponen literasi  statistis  antara  mahasiswa  dengan kategori  resiliensi  matematis  tinggi  dan kategori resiliensi matematis sedang. Komponen  yang  dibandingkan  adalah komponen  keterampilan  membaca  ( literacy skills ),  pengetahuan  statistika  (statistical knowledge ), pengetahuan matematika ( mathematical  knowledge ),  pengetahuan konteks ( context knowledge ), dan
pertanyaan kritis ( critical questions ). Hal ini dilakukan  untuk  melihat  perbedaan  secara deskriptif  antar  komponen  literasi  statistis dari  masing-masing  kategori  resiliensi matematis. Hasil perhitungan disajikan pada gambar berikut ini
Gambar 5. Persentase Pencapaian Komponen  Literasi  Statistis  Mahasiswa Berdasarkan Kategori Resiliensi Matematisnya
Berdasarkan informasi yang disajikan pada gambar 5 terlihat jelas bahwa untuk 4 komponen  pengetahuan  dan  keterampilan literasi statistis yakni keterampilan membaca, pengetahuan statistika, pengetahuan  matematika,  dan  pengetahuan konteks,  pencapaian  literasi  matematis dengan  kategori  resiliensi  matematis  tinggi pencapaiannya  selalu  lebih  tinggi  daripada kategori resiliensi matematis sedang. Hanya ada  satu  temuan  unik  bahwa  ternyata mahasiswa dengan kategori resiliensi matematis  sedang  lebih  tinggi  pencapaian
53.19 49.25 46 48 50 52 54 Tinggi Sedang Rata -rata Skor Kategori Literasi Matematis
FIBONACCI : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika. Vol. 9 (1), pp: 63-78
komponen  pernyataan  kritisnya.  Ini  artinya secara  deskriptif  kemampuan  membuat pertanyaan  kritis  dari  sajian  informasi statistika  dalam  soal  antara  mahasiswa dengan resiliensi sedang lebih baik daripada mahasiswa dengan resiliensi tinggi.
Perbedaan persentase pencapaian komponen  literasi  statistik  antara  siswa dengan resiliensi matematis tinggi dan siswa dengan  resiliensi  matematis  sedang  adalah kecil.  Perbedaan  persentase  pencapaian antara  siswa  dengan  resiliensi  matematis tinggi dan siswa dengan resiliensi matematis sedang  adalah  sebesar  4,38.  Perbedaan persentase  pencapaian  untuk  komponen pengetahuan  statistika  antara  siswa  dengan resiliensi  matematis  tinggi  dan  sedang adalah  5,07  persen.  Selisih  persentase pencapaian  antara  siswa  dengan  resiliensi matematis  tinggi  dengan  siswa  dengan resiliensi  matematis  sedang  adalah  4,38. 1,54  adalah  selisih  persentase  pencapaian antara  siswa  dengan  resiliensi  matematis tinggi dan sedang untuk komponen pengetahuan konteks. Sebaliknya, meskipun selisih  persentase  pencapaiannya  hanya 1,02,  persentase  pencapaian  komponen pernyataan  kritis  lebih  besar  pada  siswa dengan  resiliensi  sedang  dibandingkan dengan  siswa  dengan  resiliensi  matematis tinggi.
Berdasarkan  pencapaian  persentase yang masih di bawah 70% maka keterampilan  membaca  yang  menjadi  salah satu komponen dalam literasi statistis perlu ditingkatkan. Pencapaian keterampilan membaca yang masih rendah yakni sebesar 48,54%  pada  mahasiswa  dengan  resiliensi sedang  dikarenakan  mahasiswa  masih menganggap  bahwa  membaca  soal  dengan cermat  tidak  terlalu  dibutuhkan  untuk
dilakukan  dalam  menjawab  permasalahan statistika.
Berdasarkan  temuan  penelitian  yang telah dijelaskan sebelumnya, terdapat beberapa temuan, salah satunya adalah siswa masih  perlu  meningkatkan  kemampuan literasi  statistik  mereka.  terutama  pada komponen  keterampilan  membaca  ( literacy skills ),  pengetahuan  statistika  ( statistical knowledge ), pengetahuan matematika ( mathematical  knowledge ),  dan  pertanyaan kritis  ( critical  questions ).  Pengetahuan  dan keterampilan  ini  mendukung  tercapainya skor literasi statistis yang baik.
Hasil  penelitian  menujukkan  bahwa secara  umum  komponen-komponen  dalam literasi  matematis  menujukkan  pencapaian yang masih rendah yaitu rata-rata pencapaian masih  di  bawah  70%  walaupun ada  satu  pencapaian  yang  lebih  dari  70% yaitu  pencapaian  kompetensi  pengetahuan konteks. Hasil penelitian ini berbeda dengan hasil peneilitan (Yotongyos, M., Traiwichitkhun,  D.,  &  Kaemkate,  2015) yang  menyatakan  bahwa  tingkat  literasi statistis  mahasiswa  masih  rendah  pada komponen  pengetahuan  konteks  walaupun berada pada kategori sedang untuk komponen pengetahuan statistika, pengajuan pertanyaan kritis, dan komponen disposisi.  Selain  itu,  pada  komponen pengetahuan matematika justru  mahasiswa memiliki tingkat literasi statistis yang tinggi.
Hasil  penelitian  menujukkan  juga bahwa pencapaian mahasiswa pada komponen  keterampilan  membaca  hanya sebesar  51,36%.  Hal  ini  mengindikasikan mahasiswa tidak mampu memahami informasi awal yang dapat digunakan untuk menyelesaikan  masalah  statistika  terutama terkait  literasi.  Padahal  (Polya,  1973)
Volume 9 No. 1 Bulan Juni  Tahun 2023
menyatakan  bahwa  langkah  pertama  dalam pemecahan  masalah  adalah  mendapatkan pemahaman  tentang  masalah  tersebut. Karena mahasiswa tidak mampu memahami masalah, maka langkah selanjutnya mahasiswa  tidak  mampu  menggunakan pengetahuan  statistika  dan  pengetahuan matematikanya  untuk  dapat  menyelesaikan permasalahan statistika yang disajikan.
Komponen yang masih harus ditingkatkan  dalam  literasi  statistis  adalah pengetahuan  statistika.  Pengetahuan  ini hanya  dapat  dicapai  keseluruhan  sebesar 51%.  Temuan  penelitian  menunjukkan bahwa  masih  terdapat  mahasiswa  yang belum  memahami  konsep  statistika  dasar sehingga dapat dipastikan mahasiswa tersebut tidak memahami konsep yang lebih kompleks.
Hal  yang  menjadi  perhatian  lain adalah  rendahnya  pengetahuan  matematika mahasiswa  yang  hanya  mencapai  51,36%. Padahal  pengetahuan  matematika  atau konsep matematika terkait antara yang satu dan  yang  lain  (Hafiz  et  al.,  2017). Menyelesaikan  suatu  masalah  statistika menggunakan beberapa konsep yang terkait dan memerlukan penyelesain yang sistematis. Untuk dapat menyelesaikan salah satu  ukuran  pemusatan  data  berkelompok misalnya, maka mahasiswa harus mempelajari  terlebih  dahulu  operasi  hitung dasar  dan  operasi  hitung  campuran.  Jika prasyarat konsep tidak dikuasai dengan baik, maka mahasiswa tidak mampu menyelesaikan konsep yang lebih  kompleks dan  membutuhkan  konsep  prasyaratnya. Penyebab rendahnya pengetahuan matematika  ini  bisa  disebabkan  karena Strategi  pembelajaran  matematika  yang kurang  tepat  yang  digunakan  oleh  guru, bahan  ajar  yang  tidak  mengakomodasi
semua kemampuan siswa, dan faktor-faktor lain berkontribusi pada pembelajaran matematika yang kurang memadai.
Terakhir,  yang  menjadi  perhatian peneliti  adalah  komponen  pernyataan  kritis dalam  literasi  matematis.  Komponen  ini hanya  mampu  dicapai  oleh  mahasiswa secara  keseluruhan  sebesar  42,63%  dan merupakan  pencapaian  yang  paling  rendah jika  dibandingkan  dengan  pencapaian komponen  literasi  matematis  yang  lain. Beberapa  upaya  yang  dapat  dilakukan adalah  membiasakan  memberikan  soal-soal berpikir  kritis  matematis  pada  instrumen penilaian  perkuliahan  statistika.  Disamping itu, menurut (Ben-Zvi, D. & Garfield, 2014) langkah  yang  dapat  ditempuh  dalam pembelajaran statistika adalah: 1) menggabungkan  antara  data  dan  konsep dalam pembelajaran statistika; 2) menggunakan  data  real  dalam  kehidupan sehari-hari;  3)  fokus  pada  pengembangan literasi,  penalaran,  dan  berpikir  statistis;  4) gunakan  ICT  dalam  perhitungan  data statistik dan penyajian data; 5) menerapkan pembelajaran  aktif;  6)  mendukung  sikap menghargai  kekuatan  proses  statistika, peluang, keacakan, ketelitian dalam mengivestigasi,  dan  penilai  kritis  dalam klaim  statistik;  7)  menggunakan  metode penilaian  yang  dapat  lebih  memahami  dan mendokumentasikan kemampuan siswa.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang diperoleh,  rekomendasi  penelitian  meliputi hal-hal berikut.
1.  Berdasarkan  deskripsi  literasi  statistis mahasiswa  yang  masih  rendah,  dapat dilakukan  penelitian  lanjutan  misalnya pengembangan bahan ajar yang
FIBONACCI : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika. Vol. 9 (1), pp: 63-78
mengakomodasi  berkembangnya  literasi statistis
2.  Perlu  penelitian  lebih  lanjut  secara inferensial  agar  dapat  membuktikan secara statistik bahwa terdapat perbedaan antara literasi statistis mahasiswa berdasarkan tingkat resiliensi matematisnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada semua pihak yang telah membantu terselenggaranya  peneleitian  ini  teutama Pusat  Penelitian  dan  Penerbitan  (Puslitpen) UIN  Syarif  Hidayatullah  yang  telah mendukung pendanaan dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Ariyanto,  L.  2016. Resiliensi  matematis mahasiswa calon guru matematika .
Ariyanto,  Lilik,  Tsalatsa,  A.  N.,  &  Prayito, M.  2018.  “Analisis  Free  Orientation
Dan  Resilience  Mahasiswa  Pada  Mata Kuliah Pengembangan Media Pembelajaran  Matematika”. JIPMat . Vol. 3(1), pp: 29–36. https://doi.org/10.26877/jipmat.v3i1.2 419
Azwar, S. 2006. Penyusunan Skala
Psikologi . Pustaka Pelajar.
Barreiro,  P.  L.  and  J.  P.  A.  2001.
Management
Mathematics for
European  Schools:  Population  and Sample.  Sampling  Technique .  The University of Seville.
Ben-Zvi,  D.  &  Garfield,  J.  2014.  “The Challenges  of  Developing  Statistical Literacy, Reasoning, and Thinking”. In
Statistical  Literacy,  Reasoning,  and Thinking:  Goals,  Definitions,  and Challenges (pp.  269–291).  Kluwer Academic Publishers.
Carver,  R.  2012. President’s  Message.
Statistical  Literacy  and  the  2013 International Year of Statistics . ASA.
Darma, Y., Firdaus, M., & Irvandi, W. 2020. “Soft  Skills  Matematis  Mahasiswa Calon  Guru  Matematika”. Edukasi: Jurnal Pendidikan . Vol. 18(2), pp:225. https://doi.org/10.31571/edukasi.v18i2 .1876
Duggan, L., Cowan, P., & Cantley, I. 2017. “Are  First  Year  Undergraduates
Mathematically Resilient? A
Comparison Of A STEM And A Non- STEM  Discipline  In  An  Institute  Of Technology”. International Journal for Cross-Disciplinary Subjects in Education .  Vol.  8(3),  pp:  3169–3178. https://doi.org/10.20533/ijcdse.2042.6 364.2017.0425
Andriatna, R., Kurniawati, I., & Wulandari, A.  N.  2021.  "Profil  Kemampuan Literasi  Statistik  Mahasiswa  Calon Guru  Matematika". Fibonacci:  Jurnal Pendidikan Matematika Dan Matematika . Vol. 7(1), pp: 19–28.
Ariyanto,  L.  2016. Resiliensi  matematis mahasiswa calon guru matematika .
Ariyanto, L., Tsalatsa, A. N., & Prayito, M.
2018.  "Analisis  Free  Orientation  Dan Resilience  Mahasiswa  Pada  Mata
Kuliah Pengembangan Media Pembelajaran  Matematika". JIPMat . Vol. 3(1), pp: 29–36. https://doi.org/10.26877/jipmat.v3i1.2
Volume 9 No. 1 Bulan Juni  Tahun 2023
419
Azwar, S. 2006. Penyusunan Skala Psikologi . Pustaka Pelajar.
Barreiro,  P.  L.  and  J.  P.  A.  2001. Management Mathematics for
European  Schools:  Population  and
Sample.  Sampling  Technique .  The
University of Seville.
Ben-Zvi,  D.  &  Garfield,  J.  2014.  "The
Challenges  of  Developing  Statistical
Literacy, Reasoning, and Thinking". In Statistical  Literacy,  Reasoning,  and Thinking:  Goals,  Definitions,  and
Challenges (pp.  269–291).  Kluwer Academic Publishers.
Carver,  R.  2012. President’s  Message. Statistical  Literacy  and  the  2013 International Year of Statistics . ASA.
Darma, Y., Firdaus, M., & Irvandi, W. 2020.
"Soft  Skills  Matematis  Mahasiswa
Calon  Guru  Matematika". Edukasi: Jurnal Pendidikan . Vol. 18(2), pp: 225. https://doi.org/10.31571/edukasi.v18i2 .1876
Duggan, L., Cowan, P., & Cantley, I. 2017.
"Are first year undergraduates mathematically resilient? A
comparison  of  a  STEM  and  a  non-
STEM  discipline  in  an  Institute  of Technology". International Journal for Cross-Disciplinary
Subjects in
Education .  Vol.  8(3),  pp:  3169–3178.
https://doi.org/10.20533/ijcdse.2042.6
364.2017.0425
El Islami, R. A. Z., Sari, I. J., Sjaifuddin, S.,
Nurtanto, M., Ramli, M., & Siregar, A.
2019.  "An  Assessment  of  Pre-service Biology Teachers
on Student
Worksheets Based on Scientific Literacy". Journal of Physics: Conference  Series .  Vol.  1155(1),
pp:1742-6596
https://doi.org/10.1088/1742-
6596/1155/1/012068
Funny, R. A., Ghofur, M. A., Oktiningrum,
W.,  Luh,  N.,  &  Nuraini,  S.  2019. Reflective Thinking Skills of Engineering  Students  in  Learning Statistics . 10 (3), 445–458.
Furchan,  A.  2004. Pengantar  Penelitian Dalam Pendidikan . Pustaka Pelajar.
Gal,  I.  2019.  "Understanding  Statistical
Literacy: About Knowledge Of Contexts  And  Models". Actas  Del Tercer Congreso Internacional Virtual de  Educación  Estadística .  pp:  1–15. http://digibug.ugr.es/bitstream/handle/ 10481/55029/gal.pdf?sequence=1&isA llowed=y
Garton, E., Johnston-Wilder, S., Lee, C., & Brindley,  J.  2014. Coaching  for mathematics  resilience:  Foundation level internal evaluation .
Hafiyusholeh,  M.  2015.  "Literasi  Statistik dan Urgensinya Bagi Siswa". Wahana . Vol. 64(1), pp: 1–8.
Hafiz,  M.,  Kadir,  &  Fatra,  M.  2017. "Concept  Mapping  Learning  Strategy To  Enhance  Students’  Mathematical Connection  Ability". AIP  Conference
Proceedings . Vol. 1848(May).
https://doi.org/10.1063/1.4983944
Hutauruk,  A.  J.  B.,  &  Priatna,  N.  2017.
"Mathematical Resilience of
Mathematics Education Students".
Journal of Physics: Conference Series .
FIBONACCI : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika. Vol. 9 (1), pp: 63-78
Vol. 895 (1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/895/1/012067
Kadir.  2015. Statistika  Terapan .  Raja Grafindo Persada.
Kooken, J., Welsh, M. E., McCoach, D. B.,
Johnston-Wilder,  S.,  &  Lee,  C.  2016. "Development  and  Validation  of  the
Mathematical Resilience Scale".
Measurement and Evaluation in Counseling  and  Development .  Vol. 49(3), pp: 217–242.
https://doi.org/10.1177/074817561559
6782
Mahmud,  M.  R.,  &  Pratiwi,  I.  M.  2019.
"Literasi  Numerasi  Siswa  Dalam Pemecahan Masalah Tidak
Terstruktur". KALAMATIKA  Jurnal Pendidikan  Matematika .  Vol.  4(1), pp:69–88. https://doi.org/10.22236/kalamatika.vo l4no1.2019pp69-88
Nahdi, D. S., Jatisunda, M. G., Cahyaningsih, U., Kurino, Y. D., Juliar, E.,  &  Bilda,  W.  2021.  "Statistical Literacy  Analysis  of  Pre-Service Elementary Teachers Education".
Journal of Physics: Conference Series . Vol. 1764(1).
https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1764/1/012126
Nguyen, A., & Lugo-Ocando, J. 2016. "The State  Of  Data  And  Statistics  In Journalism And Journalism Education: Issues And Debates". Journalism . Vol. 17(1), pp:
3–17. https://doi.org/10.1177/146488491559 3234
Otaya,  L.  G.  2017.  "Konstruksi  Penilaian Berbasis  Kinerja  (  Performance  Based
Assessment  )  Dalam  Meningkatkan Kemampuan  Penalaran  Mahasiswa Pada Mata Kuliah Statistika". TADBIR : Jurnal Manajemen Pendidikan Islam . Vol. 5 (1).
Pamungkas, A. S., & Khaerunnisa, E. 2020.
"The  Analysis  Of  Student’s  Statistical Literacy  Based  On  Prior  Knowledge And  Mathematical  Self  Esteem". Journal for the Mathematics Education and Teaching Practices . Vol. 1(1), pp: 43–51.
Polya. 1973. How to Solve It: A New Aspect of  Mathematical  Method .  Princeton University Press.
Ratnawati,  O.  A.,  Siswono,  T.  Y.  E.,  & Wijayanti,  P.  2020.  "Pemahaman Literasi  Statistika  Mahasiswa  pada Konteks  Covid-1 9  ...".Math  Didactic : Jurnal  Pendidikan  Matematika .  Vol. 6(3), pp: 264–276.
Ricketts, S. N., Engelhard, G., & Chang, M. L. 2017." Development And Validation Of  A  Scale  To  Measure  Academic Resilience In Mathematics". European Journal  of  Psychological  Assessment .
Vol. 33 (2), pp: 79–86.
https://doi.org/10.1027/1015-
5759/a000274
Watson, J. Joan B. Garfield and Dani Ben- Zvi.  2009.  "Developing  Students’ Statistical Reasoning: Connecting
Research  And  Teaching  Practice".
Zdm .  Vol.  41(3),  pp:  393–395. https://doi.org/10.1007/s11858-009-
0176-6
Volume 9 No. 1 Bulan Juni  Tahun 2023
Wilder,  S.  J.,  &  Lee,  C.  2010. Developing Mathematical Resilience .
Williams,  A.  S.  2010.  "Statistics  Anxiety And Instructor Immediacy". Journal of Statistics Education . Vol. 18(2), pp: 1– 18.
https://doi.org/10.1080/10691898.2010
.11889495
Yotongyos,  M.,  Traiwichitkhun,  D.,  & Kaemkate,  W.  2015.  "Undergraduate
Students’ Statistical Literacy: A Survey Study". Proceedia Social and Behavioral  Sciences .  Vol.  191,  pp:
2731–2734.
Yotongyos,  M.,  Traiwichitkhun,  D.,  & Kaemkate,  W.  2015.  "Undergraduate
Students’ Statistical Literacy: A Survey Study". Procedia - Social and
Behavioral  Sciences .  Vol.    191,  pp:
2731–2734.
https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.0
4.328
Zanthy,  L.  S.  2018.  "Kontribusi  Resiliensi
Matematis Terhadap Kemampuan Akademik  Mahasiswa  Pada  Mata Kuliah Statistika Matematika". Mosharafa: Jurnal Pendidikan Matematika .  Vol  7(1),  pp:  85–94.
https://doi.org/10.31980/mosharafa.v7i 1.344