## JURNAL ABDI MASYARAKAT INDONESIA (JAMIN)

## Sejarah Artikel
Diterima Juli 2022 Direvisi Agustus 2022 Disetujui September 2022 Terbit Online September 2022
*Penulis Koresponden: sofia.debi.puspa@trisakti.ac.id

## PENINGKATAN KETERAMPILAN GURU MELALUI PELATIHAN DASAR CODING DAN ANALISIS DATA STATISTIK UNTUK MENDUKUNG REVOLUSI INDUSTRI 4.0

## IMPROVING TEACHER SKILLS THROUGH BASIC CODING AND STATISTICAL DATA ANALYSIS TO
SUPPORT THE INDUSTRIAL REVOLUTION 4.0
Sofia Debi Puspa 1* , Joko Riyono 1 , Fani Puspitasari 2 , dan Christina Eni Pujiastuti 1
1 Prodi Teknik Mesin, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti,
Jl. Kyai Tapa No.1, Grogol, Jakarta 11440, Indonesia
2 Prodi Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti, Jl. Kyai Tapa No.1, Grogol, Jakarta11440, Indonesia

## Abstrak
Seiring  dengan  perkembangan  Revolusi  Industri  4.0  di  Indonesia,  banyak  sektor  yang berdampak akibat Revolusi Industri 4.0 salah satunya yaitu pada bidang pendidikan. Dalam mewujudkan  SDM  unggul  Indonesia  yang  mampu  beradapatasi  dengan  perkembangan teknologi dibutuhkan kemampuan berpikir tingkat tinggi, berpikir kritis, kreatif dan inovatif. Selain itu, kemampuan computational thinking, dasar pemrograman komputer (coding) serta kemampuan analisis data statistik juga akan dibutuhkan. Tujuan dari kegiatan pelatihan dasar coding dan analisis data statistik adalah untuk meningkatkan pengetahuan dan meningkatkan keterampilan guru terkait dasar coding dan analisis data statistik dalam rangka mendukung Revolusi Industri 4.0. Kegiatan ini diikuti oleh 55 peserta dan pelatihan dilaksanakan secara daring. Berdasarkan hasil analisis kuantitatif dengan menggunakan data nilai pre-test dan post- test pada uji t berpasangan diperoleh p-value sebesar 0.00 lebih kecil dari taraf signifikansi (5%)  sehingga  H 0 ditolak  maka  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antara  rata-rata kemampuan  sebelum  dan  sesudah  pelatihan.  Diketahui  peningkatan  rata-rata  kemampuan peserta pelatihan sebesar 37.109 atau sekitar 88.7% dari rata-rata sebelum pelatihan.
Kata Kunci:  Analisis data
 Coding
 Revolusi industi 4.0
 Statistik
Keywords:
 Computer Programming
 Data Analysis
 Industrial Revolution 4.0
 Statistics

## Abstract
Along  with  the  development  of  the  Industrial  Revolution  4.0,  many  sectors  have  been impacted,  including  education.  In realise  superior  human  resources  in  Indonesia  who can adapt  to  technological  developments,  high-level  thinking  skills, critical  thinking,  creativity and  innovation  are  needed.  In  addition,  computational  thinking  skills,  basic  computer programming and statistical data analysis skills will also be required. The essential training activities  for  coding  and  statistical  data  analysis  are  to  increase  knowledge  and  improve teaching skills related to basic coding and statistical data analysis to support the Industrial Revolution 4.0. Based on the results of quantitative analysis using pre-test and post-test value data on paired t-test, the p-value of 0.00 is smaller than the significance level (5%), so H0 is rejected.  There  is  a  significant  difference  between  the  average  ability  before  and  after training. It is known that the average increase in the trainees' ability is 37,109 or about 88.7% from the average before the training.
e-ISSN 2721-0634, Vol. 4 No. 2, halaman 153-162, September 2022 DOI:

## 1. PENDAHULUAN
Industri  4.0  adalah  transformasi  kom- prehensif  dari  berbagai  aspek  produksi  di industri  melalui  pengembangan  serta penggabungan teknologi digital dan internet dengan  industri  konvensional.  Revolusi industri  4.0  membawa  perkembangan  yang cukup  signifikan  dalam  beberapa  tahun terakhir. Perkembangan teknologi digital di berbagai  bidang  terutama  pada  sektor industri  memberikan  banyak  manfaat diantaranya  yaitu  mampu  memenuhi kebutuhan pelanggan secara individu, proses rekayasa  dan  bisnis  menjadi  dinamis  serta pengambilan  keputusan  menjadi  lebih optimal  (Kagermann,  Lukas  &  Wahlster, 2013).  Revolusi  industri  4.0  menekankan pada artificial intelligence, big data, robotic, Internet  of  Things (IoT),  digitalisasi  dan sebagainya.
Brodjonegoro mengemukakan bah-wa salah  satu  elemen  penting  pada  era  digital yaitu  pemrograman  computer (coding) , namun jumlah SDM unggul Indonesia yang memiliki kemampuan coding masih kurang dan  masih  banyak  dibutuhkan.  Padahal kebutuhan  tenaga  ahli coding semakin meningkat  seiring  dengan  pertumbuhan positif industri digital. Sehingga mempersiapkan  SDM  unggul  Indonesia yang  memiliki  keahlian coding dalam memenuhi  kebutuhan  industri  menjadi tantangan  yang  harus  dipenuhi  saat  ini (Menteri Riset dan Teknologi/Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN), 2019).
Seiring dengan kemajuan perkembangan  industri  dan  teknologi informasi, pertumbuhan data semakin besar dan  melimpah  bahkan  mengalami  ledakan data (data  explosion) karena  pada  industri 4.0  informasi  dapat  diperoleh  secara real time .  Ilmu  statistik  memiliki  peran  yang penting  dalam  menganalisis  data  untuk memperoleh  informasi  yang  bermakna. Berbagai  bidang  seperti  bidang  industri, bisnis,  kesehatan  dan  bidang  lainnya
mengalami  transformasi  akibat  Revolusi Industri  4.0,  oleh  karena  itu  pada  bidang pendidikan  juga  mengalami  perkembangan dan  transformasi  dalam  penyesuaian kebutuhan  digitalisasi  yang  sedang  ber- kembang pesat saat ini.
Pada  bidang  pendidikan, guru adalah pilar  pendidikan  dalam  menyongsong Revolusi  Industri  4.0  karena  guru  sebagai pendidik memiliki peran yang penting dalam membangun  kemampuan  yang  dibutuhkan oleh  peserta  didik  dalam  menghadapi Revolusi  Industri  4.0  diantaranya  yaitu keterampilan berpikir tingkat tinggi, berpikir kritis, kreatif dan inovatif serta kemampuan komunikasi  dan  kolaborasi  yang  baik (Baiduri,  2018).  Selain  itu,  kemampuan computational  thinking serta  dasar coding dalam menerapkan integrasi teknologi juga sangat  dibutuhkan  dalam  menghadapi  era digitalisasi.  Begitu  juga  dengan  ilmu statistik yang penerapannya sangat dibutuhkan  pada  berbagai  disiplin  ilmu dalam memperoleh informasi yang bermakna.
LCC  (LP3i Course  Center )  adalah sebuah  lembaga  yang  bergerak  di  bidang pendidikan  dan  memiliki  berbagai  cabang yang tersebar di berbagai kota di Indonesia. Berdasarkan hasil wawancara dengan mitra LCC  Rawamangun  bahwa  para  guru khususnya  guru  Matematika  dan  Ilmu Pengetahuan
Alam tidak memiliki kemampuan coding serta  kemampuan analisis data statistik, bahkan para guru tidak mengetahui  adanya  Revolusi  Industri  4.0 yang  sedang  terjadi  di  Indonesia.  Namun para  guru  sadar  bahwa  Indonesia  telah memasuki  era  digital  seiring  dengan pertumbuhan industri. Selain itu, para guru juga sadar bahwa kemampuan pemrograman komputer (coding) dan kemampuan analisis data  statistik  akan  sangat  dibutuhkan khususnya oleh  guru  Matematika  dan Ilmu Pengetahuan  Alam  dalam  perkembangan kurikulum menghadapi era digital ini.
e-ISSN 2721-0634, Vol. 4 No. 2, halaman 153-162, September 2022 DOI:
Salah satu software analisis statistika yang  mampu  mengolah  data  dan  membuat visualisasi data dengan baik yaitu software R Statistical  Computing .  Saat  ini software R banyak  digunakan  oleh  akademisi,  praktisi dan data  scientist di  dunia.  Bahasa pemrograman  R  mudah  untuk  didapatkan karena berbasis open source serta dilengkapi dengan package dan tools yang update serta visualisasi  data  pada  R  sangat  baik  dan mudah
digunakan. Namun untuk
pengoperasian  software  ini  dibutuhkan dasar-dasar  pemrograman  computer (co- ding).
Tujuan  dari  kegiatan  PKM  ini  bagi mitra  adalah:  1)  Meningkatkan  wawasan pengetahuan  pendidik  terkait  Revolusi Industri  4.;  2)  Meningkatkan  pengetahuan pendidik terkait computational thinking dan dasar  pemrograman;  3)  Meningkatkan pengetahuan pendidik terkait visualisasi dan analisis data statistik.
Luaran program kegiatan PkM adalah berbentuk  jasa  yang  ditunjukkan  dalam bentuk  peningkatan  keterampilan  guru terhadap  dasar coding dan  analisis  data statistik  dengan  menggunakan software R. Sedangkan  luaran  berbentuk  sertifikat diberikan  kepada  peserta  yang  telah mengikuti acara PkM.

## 2. METODE

## 2.1. Prosedur Program PkM
Tahapan  dimulai  dari  persiapan  kegiatan PkM  hingga  pembuatan  laporan  kegiatan PKM  dilakukan  selama  lima  bulan  yaitu pada  bulan  Februari  hingga  Juni  2021. Kegiatan  program  PkM  ini  dilaksanakan dengan tahapan  yang terlihat pada diagram alir Gambar 1, yaitu sebagai berikut:
a) Persiapan Administrasi Persiapan  administrasi  dilakukan  untuk rekrutmen  tim  anggota  dosen  dan mahasiswa.  Pada  Pengabdian  Kepada Masyarakat (PkM) ini terdiri atas empat dosen  dengan  kepakaran  matematika
terapan,  statistik  dan  riset  operasional dengan dibantu oleh satu mahasiswa dan satu tenaga penunjang (teknisi).

## Gambar 1. Diagram alir PkM
b) Persiapan Administrasi
Persiapan  administrasi  dilakukan  untuk rekrutmen  tim  anggota  dosen  dan mahasiswa.  Pada  Pengabdian  Kepada Masyarakat (PkM) ini terdiri atas empat dosen  dengan  kepakaran  matematika terapan,  statistik  dan  riset  operasional dengan dibantu oleh satu mahasiswa dan satu tenaga penunjang (teknisi).
c) Analisis Situasi Mitra
Pada  tahap  ini  dilakukan  survei  atau wawancara  dengan  mitra  PkM  yaitu dengan  para guru  untuk mengumpulkan informasi  terkait  kebutuhan  materi pelatihan yang dibutuhkan oleh peserta.
d) Pengajuan Proposal dan Kerjasama Mitra
Tim PkM berkomunikasi dan berkoordinasi  dengan  calon  mitra  untuk pengajuan  kegiatan  PkM  melalui pelatihan secara daring. Jika calon mitra menyetujui  maka  pengelola/  tim  dosen akan  mengajukan  permohonan  untuk dilakukan  pelatihan.  Permohonan  terse-
e-ISSN 2721-0634, Vol. 4 No. 2, halaman 153-162, September 2022 DOI:
but  diunggah  di  SIMPPM  Trisakti bersama dengan proposal PkM.
e) Pembuatan  E-Poster  dan  Modul  Pela- tihan Pembuatan e-poster dan modul pelatihan adalah  sebagai  sarana  edukasi  kepada peserta  PkM.  Dengan  menggunakan  e- poster,  penjelasan  akan  lebih  menarik. Adapun  topik  yang  diangkat  pada  e- poster yaitu terkait Revolusi Industri 4.0. Sedangkan modul pelatihan berisi materi computational  thinking dan  petunjuk dalam  mengoperasikan software R Statistical  Computing pada  topik  tipe data,  visualisasi  data  dan  analisis  data statistik  yang  disusun  oleh  tim  dosen PkM.
f) Rekrutmen Peserta Pelatihan
Persiapan  dimulai  dengan  membuat e- leaflet yang  disebarluaskan  oleh  mitra untuk  mencari  peserta  PKM.  Sebelum acara  dimulai  seluruh  peserta  PkM bergabung  di  dalam  satu  Group WhatsApp untuk  memudahkan  komu- nikasi  dalam  pembagian  Link  Zoom, pembagian  modul  PkM  serta  informasi lainnya  yang  berkaitan  dengan  pelaksa- naan PkM.
g) Pelaksanaan PkM Kegiatan  dilaksanakan  secara  daring dengan durasi waktu empat jam dengan target peserta yaitu guru dan mahasiswa sebagai  calon pendidik. Tahapan pelaksanaan  dilakukan  dengan  dua metode penyampaian:
1. Sosialisasi  materi  melalui  metode ceramah.  Metode  ceramah  adalah penjelasan secara lisan oleh pendidik kepada sejumlah peserta didik dengan membaca  atau  mendiktekan  dari sumber  materi  dalam  interaksi edukatif  (Wahab,  2012).  Adapun materi  yang  disampaikan  dengan metode  ceramah  yaitu  Revolusi Industri 4.0 dan materi computational thinking .
2. Metode  demonstrasi  pada  pelatihan software R.  metode  demonstrasi adalah  suatu  metode  penyajian  yang telah dipersiapkan dengan teliti dalam mempertunjukkan  sebuah  tindakan atau  prosedur  yang  digunakan.  Pada metode ini  guru  perlu merencanakan pendekatan  dengan  matang  untuk mengarahkan  motivasi  dan  berpikir siswa (Syaiful Sagala, 2011). Adapun materi  yang  disampaikan  dengan metode demonstrasi yaitu dasar-dasar pemrograman  komputer (coding), tipe-tipe  data  pada software R  serta teknik  visualisasi  dan  analisis  data statistik.  Demonstrasi  dipimpin  oleh instruktur dengan cara mempraktekan langsung dengan menggunakan software R.  Sebelum  acara  dimulai, softcopy materi pelatihan diberikan ke peserta  agar  dapat  dijadikan  sebagai bahan praktek oleh peserta.
h) Evaluasi dan Laporan Evaluasi  dilakukan  untuk  menilai kegiatan  PkM  dari  tahap  persiapan sampai tahap pelaksanaan sehingga dapat menjadi  bahan  evaluasi  atau  perbaikan untuk  program  PkM  selanjutnya. Evaluasi dilakukan dengan cara menyebarkan  kuesioner  kepada  seluruh peserta pelatihan. Selain itu, Pre-test dan Post-test juga diberikan untuk mengukur seberapa  jauh  pemahaman  peserta pelatihan  setelah  mengikuti  pelatihan PkM ini.

## 2.2. Uji Normalitas
Uji Normalitas adalah untuk menguji apakah variabel berdistribusi normal, salah satunya dengan  menggunakan  normal  probability plot  atau  dengan  melihat  histogram  dalam membandingkan  antara  data  observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal  (Ghozali,  2011).  Selain  itu  uji normalitas  juga  dapat  dianalisis  dengan menggunakan  Uji  Normalitas Shapiro  wilk
e-ISSN 2721-0634, Vol. 4 No. 2, halaman 153-162, September 2022 DOI:
dan Lilliefors dengan  dasar  pengambilan keputusan yaitu sebagai berikut:
1. Jika  nilai  signifikansi  (Sig.)  lebih  besar dari 0.05 maka data berdistribusi normal
2. Jika  nilai  signifikansi  (Sig.)  lebih  kecil dari  0.05  maka  data  tidak  berdistribusi normal

## 2.3 Uji Homogenitas
Uji  Homogenitas  merupakan  suatu  teknik analisis  untuk  mengetahui  homogen  atau tidaknya data daru dua variansi pada setiap kelompok  sampel.  Teknik  statistika  yang biasa digunakan untuk uji homogenitas yaitu menggunakan Uji F. Rumus dari Uji F yaitu:
𝐹 = 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑠 𝑏𝑒𝑠𝑎𝑟 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑠 𝑘𝑒𝑐𝑖𝑙 Hipotesis pengujiannya yaitu: H 0 : 𝜎 = 𝜎 (varians data homogen) H 1 : 𝜎 ≠ 𝜎 (varians data tidak homogen)
Dasar  pengambilan  keputusan  dalam uji  homogenitas  yaitu  sebagai  berikut (Widiyanto, 2010):
1. Jika  nilai  signifikansi  atau  Sig.  <  0.05 maka  data  tidak  homogen  atau  varians dari  dua  atau  lebih  kelompok  populasi tidak sama
2. Jika  nilai  signifikansi  atau  Sig.  >  0.05 maka data homogen atau varians dari dua atau lebih kelompok populasi data sama.

## 2.4 Uji Paired Sample t-Test
Paired sample t test atau uji t-berpasangan merupakan  metode  pengujian  hipotesis dengan  membandingkan  rata-rata  dua  grup yang  saling  berpasangan  yaitu  sampel  data yang  digunakan  tidak  bebas  dan  memiliki hubungan  nilai  pada  setiap  sampel  yang sama  (berpasangan).  Kasus  yang  paling sering  ditemui  yaitu  pengukuran  sampel dengan  subjek  yang  sama  namun  terdapat dua perlakuan berbeda. Dasar pengambilan keputusan yang digunakan adalah: 1. Jika  nilai  signifikansi  atau  Sig.  <  taraf signifikansi (𝛼) maka H 0 ditolak
2. Jika  nilai  signifikansi  atau  Sig.  >  taraf signifikansi (𝛼) maka H 0 diterima

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Deskriptif Data
Pada  penelitian  ini  nilai  hasil pre-test dan post-test (Tabel  1)  digunakan  untuk menganalisis  keberhasilan  pelatihan  PkM yang  telah  diberikan. Pre-test diberikan kepada  peserta  sebelum  pelatihan  dimulai, sedangkan  post-test  diberikan  kepada peserta setelah materi diberikan. Materi uji disesuaikan  dengan  materi  pelatihan  yaitu terkait revolusi industri, dasar
computational thinking , dasar pemrograman komputer, tipe data, visualisasi dan analisis data statistik.
Tabel 1. Statistika deskriptif data Pretest  Post-test Minimum 5 55 Maximum 73 96 Mean 41.8 78.91 Standard Deviasi 15.15 8.91 Banyak Data 55 55 Dengan  menggunakan software R Statistical  Computing ,  pada  hasil  pretest diperoleh  nilai  minimum  sebesar  5,  nilai maksimum sebesar 73, rata-rata sebesar 41.8 dan  standard  deviasi  15.15.  Sedangkan untuk  kemampuan  setelah  pelatihan  yaitu post-test  diperoleh  nilai  minimum  sebesar 55,  nilai  maksimum  sebesar  96,  rata-rata sebesar  78.91  dan  standard  deviasi  sebesar 8.91.  Peningkatan  rata-rata  kemampuan peserta pelatihan sebesar 37.109 atau sekitar 88.7% dari rata-rata sebelum pelatihan. Pada Gambar 2 ditampilkan Box-Plot untuk nilai pre-test dan post-test .
Dari  hasil  tersebut  dapat  diketahui bahwa  nilai  rata-rata post-test mengalami kenaikan  jika  dibandingkan  dengan  nilai pre-test .  Namun  untuk  menunjukkan kenaikan yang signifikan dilakukan analisis komparatif  untuk membandingkan  kemam- puan  yang  dimiliki  peserta  sebelum  dan
e-ISSN 2721-0634, Vol. 4 No. 2, halaman 153-162, September 2022 DOI:
sesudah  pelatihan.  Sebelum  dilakukan  uji perbandingan, terlebih dahulu dilakukan uji normalitas dan uji homogenitas.
Gambar 2 . Box-Plot data

## 3.2 Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal atau tidak. Uji  normalitas  pada  perbedaan  dua kelompok yaitu kelompok pre-test dan post- test digunakan  sebagai  syarat  dalam  uji  t- berpasangan  atau  uji paired  sample  t-test.
Pengujian normalitas data dilakukan dengan menggunakan uji Shapiro wilk dan Lilliefors dengan hipotesis di bawah ini. H 0 : Data berdistribusi normal H 1 : Data tidak berdistribusi normal
Berdasarkan  hasil  uji  pada  Tabel  2 diperoleh nilai Sig. atau p-value dalam pre- test  dengan  uji  Shapiro-Wilk  yaitu  0.545. Karena nilai p-value tersebut lebih besar dari 𝛼 = 5% maka  terima 𝐻 sehingga  dapat dikatakan  bahwa  data  pretest  berdistribusi normal.  Hasil  yang  sama  juga  ditunjukkan dari hasil uji Lilliefors bahwa diketahui nilai Sig.  pada  kolom  Kolmogorov-Smirnov a adalah 0.200. Karena 0.200 lebih besar dari 𝛼 = 5% maka  terima 𝐻 sehingga  dapat dikatakan  bahwa  data  pre-test  berdistribusi normal.
Selanjutnya  untuk  nilai p-value data post-test dengan uji Shapiro-wilk diperoleh 0.503. Karena 0.503 > 0.05 maka terima 𝐻 sehingga dapat  dikatakan bahwa data post- test berdistribusi  normal.  Selanjutnya, karena data pre-test dan post-test memenuhi
asumsi normalitas maka dapat dilakukan uji t-berpasangan.  Berikut  ini  merupakan histogram  dari  nilai pre-test dan post-test yang  hampir  menyerupai  lonceng  atau berdistribusi normal.
Tabel 2. Hasil uji normalitas Kolmogorov- Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic  df  Sig. Statisti c df  Sig. Pre-test .085 55 .200 * .981 55 .545 Post-test .094 55 .200 * .980 55 .503
* This is a lower bound of the true significance.
a. Lilliefors Significance Correction
Gambar 3. Histogram data pre-test.
Gambar 4. Histogram data post-test .
e-ISSN 2721-0634, Vol. 4 No. 2, halaman 153-162, September 2022 DOI:

## 3.3 Uji Homogenitas
Pengujian  homogenitas  dilakukan  untuk mengetahui  apakah  variasi  beberapa  data dari  populasi  memiliki  varians  yang  sama atau  tidak.  Namun  dalam  uji paired  t  test , homogenitas  bukan  merupakan  syarat mutlak  artinya  jika  varians  data  tidak homogen maka uji independent sample t test masih  tetap  bisa  dilakukan  dalam  analisis komparatif. Taraf signifikansi yang digunakan adalah 𝛼 = 5% .
Berdasarkan  Tabel  3  diperoleh output  bahwa  nilai  signifikansi  atau  Sig. pada uji homogenitas adalah 0.087. Karena nilai Sig. lebih besar dari 0.05 maka varians data pre-test dan post-test homogen.
Tabel 3. Hasil uji homogenitas Levene Statistic df1 df2 Sig. 12.933 1 108 .087

## 3.4 Uji Paired Sample t Test
Uji  t-berpasangan  merupakan  uji  untuk membandingkan  rata-rata  dua  grup  yang saling  berpasangan,  yaitu  sampel  dengan subjek  yang  sama  namun  terdapat  dua perlakuan/  kejadian  berbeda.  Dalam  pene- litian ini dilakukan perbandingan antara data kemampuan  sebelum  pelatihan  dan  data kemampuan  setelah  pelatihan.  Taraf  sig- nifikansi  yang  digunakan  adalah 𝛼 = 5% . Pengujian hipotesis uji t-berpasangan adalah sebagai berikut:
H 0 :  Tidak  terdapat  perbedaan  yang signifikan antara rata-rata kemampuan sebelum dan sesudah pelatihan
H 1 :    Terdapat  perbedaan  yang  signifikan antara  rata-rata  kemampuan  sebelum dan sesudah pelatihan Tabel 4 memperlihatkan nilai korelasi sebesar  0.97  yang  artinya  hubungan  antara variabel kemampuan sebelum pelatihan dan kemampuan  setelah  pelatihan  memiliki hubungan yang kuat dan positif.

## Tabel 4. Hasil korelasi
N  Correlation  Sig. Pair 1 Pretest & Posttest 55 .970  .000 Tabel 5. Hasil Uji t-Berpasangan Selanjutnya pada Tabel 5 diperoleh nilai  Sig. (2  tailed) atau  nilai  signifikansi yaitu 0.00 dimana nilai signifikansi < taraf signifikansi  (5%)  sehingga  H 0 ditolak  dan dapat  dikatakan  bahwa  terdapat  perbedaan yang signifikan antara rata-rata kemampuan sebelum dan sesudah pelatihan. Pada kolom mean  diperoleh  37.109  artinya  terjadi kecenderungan  kenaikan  kemampuan  sete- lah  pelatihan  dengan  rata-rata  kenaikannya adalah  37.109.  Dengan  kata  lain  dapat disimpulkan  bahwa  pelatihan  dasar coding serta analisis data statistik melalu PkM yang telah  berlangsung  dapat  meningkatkan kemampuan atau keterampilan guru.

## 3.5 Evaluasi Kegiatan PkM
Evaluasi  kegiatan  PkM  dilakukan  dengan dua  acara  yaitu  kuantitatif  dan  kualitatif. Evaluasi  kualitatif  dilakukan  dengan penyebaran  kuesioner  kepada  peserta pelatihan.  Peserta  sangat  antusias  dan  puas terhadap pelatihan PkM, dari hasil kuesioner diperoleh  91%  sangat  setuju  untuk mengikuti  kembali  pelatihan  yang  serupa dengan topik lainnya. Selain itu, pemahaman dan keterampilan peserta meningkat setelah mengikuti  pelatihan  dengan  diperolehnya 54,5% menyatakan Sangat Setuju dan 45,5% menyatakan  Setuju  bahwa  “Setelah  meng- ikuti pelatihan ini pengetahuan saya tentang Dasar Coding dan  Analisis  Data  Statistik bertambah”.
e-ISSN 2721-0634, Vol. 4 No. 2, halaman 153-162, September 2022 DOI:
Jawaban  yang  diberikan  peserta  me- lalui  hasil  kuesioner  adalah  sebagai  data kualitatif  yang  memberikan  penguatan terhadap evaluasi kuantitatif terakit dengan peningkatan  kemampuan  dasar coding dan analisis  data  statistik.  Selain  itu  kuesioner sebagai  wadah  dalam  menerima  masukan dan  saran  untuk  pelaksanaan  PkM  yang lebih  baik  untuk  pelaksanaan  pelatihan berikutnya.  Sistem  kerja  panitia  yang terstruktur  dan  teratur  terlaksana  dengan baik.  Peserta  juga  dapat  memahami  materi yang  disampaikan  oleh  instruktur  dengan metode penyampaian atau komunikasi yang baik  sehingga  suasana  pelatihan  tidak monoton.
Kegiatan PkM ini dilaksanakan pada hari  Sabtu,  26  Juni  2021  menggunakan ruang  pertemuan  daring Zoom  Meeting (Gambar  5) . Tim  dosen  sebagai  instruktur hadir  memaparkan  materi  terkait  Revolusi
Industri  4.0,  dasar-dasar Computational Thinking, dasar-dasar pemrograman komputer (coding), penda-huluan software
R Statistical Computing serta visualisasi dan analisis data statistik menggunakan software R Statistical Computing.
Kegiatan
kemitraan ini diikuti oleh 55 orang.
Gambar 5. Dokumentasi peserta dan pelaksana PkM secara daring.
Pada  pendalaman  materi,  mitra mendapat informasi bahwa Revolusi industri 4.0 menekankan pada artificial intelligence, big  data,  robotic, digitalisasi  dan  otoma- tisasi.  Penyelarasan  manusia  dan  teknologi dibutuhkan untuk menciptakan peluang baru
yang kreatif, inovatif dan efisien (Kagermann,  Lukas  &  Wahlster,  2013). Hermann  dkk.  (2016)  juga  menambahkan bahwa  interkoneksi  antar  kemampuan mesin,  perangkat,  sensor  dan  manusia mampu  terhubung  dan  berkomunikasi  satu sama  lain  melalui Internet  of  Things  (IoT) atau Internet of People (IoP) adalah sebagai desain prinsip Industri 4.0.
Pendidikan  4.0  bukan  hanya  men- dorong  peserta  didik  untuk  mendalami pengetahuan (knowledge) dan keterampilan (skill), tetapi  juga  mengidentifikasi  sumber untuk  mempelajari  pengetahuan  dan keterampilan  tersebut  (Fisk,  2017).  Para pendidik baik guru atau dosen dituntut untuk mampu  beradaptasi  dengan  teknologi, penguasaan  literasi  baru,  serta  tantangan global.  Literasi  lama  yang  bersumber  pada membaca,  menulis  dan  berhitung  harus didukung oleh literasi baru diantaranya yaitu literasi  data  dan  literasi  teknologi.  Literasi data  adalah  kemampuan  dalam  membaca, menganalisis  serta  mengaplikasikan  infor- masi  data  dalam  dunia  digital.  Sedangkan literasi  teknologi  adalah  kemampuan  dan keterampilan  untuk  memahami,  menggu- nakan,  dan  mengembangkan  teknologi (Sudlow, 2018).

## Gambar 6. Tim memberikan materi dalam pelatihan PkM secara daring.
Demonstrasi yang dilakukan oleh tim pelaksana  Pengabdian  kepada  Masyarakat memberikan  wawasan  dan  pengetahuan khususnya  pada  literasi  data  dan  literasi
e-ISSN 2721-0634, Vol. 4 No. 2, halaman 153-162, September 2022 DOI:
teknologi  terkait  Revolusi  Industri  4.0, dasar-dasar pemrograman komputer (coding) serta analisis data statistik dengan menggunakan software R Statistical
Computing. Selain  itu,  kemampuan  dalam bersahabat  dengan  teknologi,  mampu berkolaborasi, kreatif dan mampu mengajar secara utuh (holistik) merupakan keterampilan  yang  perlu  dikuasai  oleh pendidik  dalam  menghadapi  Revolusi Industri 4.0 (Latip, 2018).

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang telah  dipaparkan  sebelumnya  maka  dapat diambil kesimpulan bahwa:
1. Pada  uji  t-berpasangan  diperoleh  nilai signifikansi  atau p-value sebesar  0,00
lebih  kecil  dari  taraf  signifikansi  (5%) sehingga  H 0 ditolak  maka  terdapat perbedaan  yang  signifikan  antara  rata- rata  kemampuan  sebelum  dan  sesudah pelatihan.  Diperoleh  peningkatan  rata- rata  kemampuan  peserta  pelatihan sebesar  37,109  dari  sebelum  pelatihan. Hal-hal  tersebut  menunjukkan  bahwa terdapat  perubahan  yang  lebih  baik terhadap  kemampuan  guru  melalui pelatihan dasar coding dan analisis data statistik  dalam  rangka  mendukung revolusi industri 4.0.
2. Peserta  pelatihan  sangat  antusias  dalam mengikuti  pelatihan  PkM.  Berdasarkan kuesioner,  peserta  pelatihan  juga menyatakan  bahwa  pengetahuan  dan keterampilan peserta terkait dasar coding dan  analisis  data  statistik  bertambah. Hasil kuesioner sebagai analisis kualitatif sejalan  dengan  hasil  analisis  kuantitatif pada point 1 bahwa terdapat peningkatan yang signifikan antara rata-rata kemam- puan  sebelum  dan  sesudah  pelatihan. Selain  itu,  peserta  PkM  puas  mengikuti pelatihan,  hal  ini  bisa  dilihat  dari  91% peserta  menyatakan  sangat  setuju  untuk mengikuti  kembali  pelatihan  serupa
dengan  topik  lainnya.  Administrasi pelatihan memiliki prosedur yang teratur, terjalin  komunikasi  yang  baik  dan harmonis  antar  tim  pelaksana  dengan mitra,  serta  modul  pelatihan  dan  respon panitia  yang  cepat  tanggap  sangat membantu peserta pelatihan.
3. Disarankan  perlunya  pelatihan  dasar statistik  sebelum  peserta  mengikuti pelatihan  menggunakan software R Statistical  Computing .  Selain  itu,  saran untuk  Pengabdian  Kepada  Masyarakat berikutnya yaitu perlu diadakan pelatihan analisis  data  dengan  kasus-kasus  yang beragam  dengan  teknik  eksplorasi  data statistik lainnya

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada Universitas  Trisakti  yang  telah  mendanai kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat ini.

## Referensi
Baiduri, A.A. (2018). Re-orientasi
Pembelajaran  Matematika  Pada  Era Industri  4.0. Prosiding:  Seminar Nasional  Pendidikan  Matematika Pascasarjana  UNESA.  ISBN:  978- 602-449-325-7. http://eprints.umm.ac.id/id/eprint/574 43. Bloomfield,  V.A,  (2014). Using  R  for Numerical  Analysis  in  Science  and Engineering. Taylor & Francis Group: CRC Press Fisk,  Peter.  (2017). Education  4.0  …  the Future  of  Learning  Will  Be Dramatically Different, in School and throughout Life . ,https://www.peterfisk.com/2017/01/f uture-education-young-everyone- taught-together/.  Diakses  pada  9 Desember 2021.
Hermann,  Mario.,  Pentek,  T.,  Otto,  B.
(2015). Design Principles for
Industrie  4.0 Scenarios:  A  Literature
e-ISSN 2721-0634, Vol. 4 No. 2, halaman 153-162, September 2022 DOI:
Review .
DOI: 10.13140/RG.2.2.29269.22248 Irawan,  Dika  (2019). Menteri  Riset  dan Teknologi Ingatkan Pentingnya Sistem Coding dalam Asia Sustainability Reporting Rating (ASRRAT) 2019 . https://teknologi.bisnis.com/read/201
91201/84/1176210/menristek- ingatkan-pentingnya-sistem-coding. Joko Widiyanto. (2010). SPSS for Windows untuk  Analisis  Data  Statistik  dan Penelitian. Surakarta: Badan Penerbit
FKIP UMS.
Kagermann,  H.,  Lukas,  W.D.,  & Wahlster.
(2013). Recommendations for
implementing  the  strategic  initiative INDUSTRIE 4.0 . Industri 4.0 Working
Group.
Lase, D. (2019). Pendidikan di Era Revolusi Industri  4.0. SUNDERMANN:  Jurnal Ilmiah  Teologi,  Pendidikan,  Sains, Humaniora  Dan  Kebudayaan , 12 (2), 28-43. https://doi.org/10.36588/sundermann. v1i1.18
Merkel,  A.  (2014). Speech  by  Federal
Chancellor  Angela  Merkel  to  the OECD Conference. https://www.bundesregierung.de/Con tent/EN/Reden/2014/2014-02-19- oecd-merkel-paris_en.html, Pramana,  Setia, et.al. (2016). Dasar-Dasar
Statistika Dengan Software R . Bogor: In Media
Puspa,  S.D.,  Riyono,  J.,  &  Puspitasari,  F.
(2021). Analisis  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Pemahaman  Konsep Matematis Mahasiswa dalam Pembelajaran Jarak Jauh Pada Masa Pandemi  Covid-19 .  Jurnal  Cendekia:
Jurnal  Pendidikan  Matematika.  E- ISSN: 2579-9258. Vol 05 No 01, pp. 302-320 DOI: https://doi.org/10.31004/cendek ia.v5i1.533.
Sagala, Syaiful. (2011). Konsep dan Makna Pembelajaran. Bandung: Alfabeta Sudlow, Brian. (2018). Review of Joseph E. Aoun  (2017).  Robot  Proof:  Higher Education  in  the  Age  of  Artificial Intelligence. Massachusetts: The MIT Press Suratmi, Sri, et.all . (2018). Statistika Untuk Pengolahan  Data  Hasil  Penelitian Tindakan  Kelas  (PTK)  Kelompok Musyawarah  Guru  Mata  Pelajaran (MGMP)  Di  SMP  Rayon  Bandung Selatan. Jurnal Difusi. Volume 1 No 1,
ISSN: 2615-2363, pp. 49-59. https://doi.org/10.35313/difusi.v1i1. 1016. Wahab,  A.A.  (2012). Metode  dan  Model- Model  Mengajar. Ilmu  Pengetahuan Sosial (IPS). Alfabeta.