Email : fibonacci@umj.ac.id

## PROFIL KEMAMPUAN LITERASI STATISTIK MAHASISWA CALON GURU MATEMATIKA
Riki Andriatna 1)* , Ira Kurniawati 2) , Arum Nur Wulandari 3) 1,2,3) Program Studi Pendidikan Matematika, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Sebelas Maret, Jalan Ir. Sutami No.36A Kota Surakarta, 57126
* andriatna.riki@staff.uns.ac.id

## ABSTRACT
Statistical literacy ability is the ability to interpret data and information. This important ability must be possessed by pre-service mathematics teachers. The purpose of this study was to describe the statistical literacy  ability  of  pre-service  mathematics  teachers  associated  with  SOLO  taxonomy  thinking  levels. The  results  of  the  analysis  showed  that  the  achievement  of  statistical  literacy  ability  of  pre-service mathematics teachers were varied on each indicator. The reasoning indicator for the data and statistical results were at the multistructural level, the reasoning indicator for the basic concepts and statistical terms  were  at  the  unistructural  level,  the  reasoning  indicator  for  data  collection  and  processing descriptively were at the relational level, and the indicator of interpreting data were at the unistructural level.
Keywords: Statistical Literacy Ability, Pre-service Mathematics Teacher, SOLO Taxonomy.

## Abstrak
Kemampuan literasi statistik merupakan kemampuan dalam melakukan interpretasi data dan informasi yang tersedia. Kemampuan tersebut merupakan salah satu kemampuan penting yang harus  dimiliki  oleh  guru.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mendeskripsikan  kemampuan literasi  statistik  mahasiswa  calon  guru  Matematika  yang  dikaitkan  dengan  level  berpikir taksonomi SOLO. Hasil analisis menunjukkan bahwa pencapaian kemampuan literasi statistic mahasiswa  calon  guru  Matematika  belum  merata  untuk  setiap  indikatornya,  yaitu  indikator penalaran  terhadap  data  dan  hasil  statistika  berada  pada  level  multistruktural,  indikator penalaran  terhadap  konsep  dasar  dan  istilah  statistika  berada  pada  level  unistruktural, indikator  penalaran  terhadap  pengumpulan  dan  pengolahan  data  secara  deskriptif  berada pada  level  relasional,  dan  indikator  melakukan  interpretasi  data  berada  pada  level unistruktural.
Kata Kunci: Kemampuan Literasi Statistik, Mahasiswa Calon Guru Matematika, Taksonomi SOLO.
Volume 7 No. 1 Bulan Juni Tahun 2021

## PENDAHULUAN
Statistika  merupakan  pengetahuan dasar  mulai  dari  pengumpulan  data  sampai pada pembentukan keterampilan interpretasi data  (Rumsey,  2002).  Dalam  konteks pembelajaran statistika tidak hanya berkaitan  dengan  angka,  akan  tetapi statistika  memfasilitasi  adanya  konteks sehingga  masalah  menjadi  lebih  realistis (Cobb & Moore, 1997). Seiring perkembangannya,  statistika  memegang peranan  penting  dalam  kehidupan,  tidak hanya  pada  aspek  ilmu  pengetahuan  teori, akan tetapi juga telah menyentuh pada aspek lainnya dalam kehidupan sehari-hari (Obiral &  Lapinid,  2020;  Sariningsih  &  Herdiman, 2017;  Sharma,  2017;  Takaria  &  Talakua, 2018). Sebagai contoh sederhana, masyarakat  sering  dihadapkan  pada  media- media  yang  menyajikan  data,  baik  dalam bentuk grafik atau tulisan, dimana masyarakat  harus  dapat  mencermati  data tersebut  sehingga  diperoleh  kesimpulan yang  benar.  Untuk  dapat  memperoleh kesimpulan yang benar, setidaknya masyarakat  perlu  memahami  kemampuan dasar  statistik  sehingga  masyarakat  dapat membedakan  informasi  yang  kredibel  dan tidak kredibel, termasuk mengkritisi informasi tersebut.
Peran penting statistika dalam kehidupan  memerlukan  perhatian  yang mendalam  dalam  kurikulum  pendidikan (Sharma,  2017).  Dalam  kurikulum  mata pelajaran  di  sekolah  dasar  dan  menengah, statistika merupakan bagian terintegrasi dari mata  pelajaran  matematika.  Akan  tetapi  di pendidikan  tinggi,  statistika  terpisah  dari matematika. Meskipun demikian, di jurusan pendidikan  matematika  khususnya,  masih terdapat  mata  kuliah  statistika.  Dengan adanya  pembelajaran  statistika  diharapkan akan  berkembangnya  kompetensi  statistika yang meliputi kemampuan memahami data,
kemampuan  memahami  konsep  dasar  dan istilah  statistika,  memiliki  pengetahuan dasar mengumpulkan dan mendeskripsikannya, kemampuan menginterpretasikan data, dan mengkomunikasikan data (Rumsey, 2002).
Melihat peran penting statistika dalam berbagai aspek kehidupan tidak serta merta membuat pembelajaran matematika menjadi mudah dipahami oleh masyarakat, khususnya mahasiswa. Pembelajaran statistika  memberikan  suatu  tantangan dikarenakan adanya variasi dan kemampuan serta adanya pengalaman negatif (Garfield & Ben-Zvi,  2009;  Svetlana  Tishkovskaya  & Lancaster, 2012). Melihat adanya permasalahan-permasalahan dalam
pembelajaran statistika (Takaria & Talakua,
2018; Verhoeven, 2006; Zieffler et al., 2008) memberikan suatu gambaran bahwa kemampuan  statistika  belum  dapat  dicapai dengan  optimal.  Melihat  hal  tersebut,  guru dan  calon  guru  matematika  memiliki  peran penting untuk mengatasi hal tersebut. Peran penting tersebut dapat dimulai dari kemampuan  statistika  guru  dan  calon  guru khususnya  yang  dimulai  dari  Perguruan Tinggi.
Pembelajaran  statistika  di  Perguruan Tinggi  bertujuan  untuk  mengembangkan kompetensi dasar mahasiswa yang meliputi: (1)  kemampuan  memahamai  data;  (2) kemampuan  memahami  konsep  dasar statistika dan terminologinya; (3) kemampuan mengumpulkan data dan mendeskripsikannya; (4) keterampilan menginterpretasikan  data;  dan  (5)  dasar komunikasi  (Rumsey,  2002).  Salah  satu mata kuliah yang dipelajari oleh mahasiswa calon  guru  matematika  terkait  statistika adalah  mata  kuliah  metode  statistika.  Mata kuliah metode statistika bertujuan mengembangkan  kemampuan  penalaran statistik,  yang  salah  satunya  mengerucut
FIBONACCI : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika. Vol. 7 (1), pp: 19-28
pada kemampuan literasi (melek).
Kemampuan  penalaran  statistik  diartikan sebagai kemampuan menalar menggunakan ide statistik dan bisa dipahami dari informasi yang  bersifat  statistik  (Garfield  &  Chance, 2000).  Dijelaskan  lebih  lanjut,  penalaran statistik mencakup pada interpretasi berdasarkan  data,  representasi  data,  atau ringkasan  statistik  data.  Beberapa  ahli membedakan  penalaran  statistik  dengan penalaran matematis (delMas, 2002). Karakteristik berpikir statistik lebih spesifik dibandingkan  dengan  matematis  yang selanjutnya  kemampuan  penalaran  tersebut merupakan  bagian  tidak  terpisahkan  dari kemampuan literasi statistik (melek statistika) (delMas, 2002).
Kemampuan literasi statistik merupakan suatu kemampuan dalam melakukan  interpretasi,  evaluasi  kritis,  dan komunikasi  informasi  serta  pesan  statistik (Gal,  2002;  Gal  dalam  Sharma,  2017). Literasi  statistik  meliputi  kemampuan pemahaman dan penggunakan bahasa dasar dan alat dari statistik (Garfield et al., 2010). Lebih  lanjut,  Garfield  (Rumsey,  2002) menjelaskan secara spesifik bahwa kemampuan literasi statistik meliputi kemampuan  dalam  menginterpretasikan grafik  dan  mampu  dalam  membaca  dan memahami  statistika  yang  tersaji  dalam media  masa.  Lebih  lanjut  kemampuan literasi melibatkan dua kemampuan membaca, yaitu pemahaman dan interpretasi (Maryati & Priatna, 2018). Ini berarti, secara sederhana,  kemampuan  literasi  merupakan kemampuan  dalam  memahami  simbol- simbol statistik serta menginterpretasikannya.
Sejalan dengan definisi diatas, dikatakan bahwa kemampuan literasi statistik  merupakan  kemampuan  untuk memahami,  interpretasi,  evaluasi,  dan komunikasi  data  statistik  melalui  berbagai
media  secara  kritis  (Yuniawati,  2018). Dijelaskan lebih lanjut, kemampuan memahami  meliputi  pemahaman  mengenai simbol, bahasa statistik, tampilan data dalam bentuk  garfik  atau  tabel,  dan  membuat hubungan  antar  data  statistik.  Kemampuan interpretasi dan evaluasi meliputi kemampuan  pemahaman  seseorang  untuk membaca data dan menganalisisnya berdasarkan  pada  pengetahuan  statistika yang sudah ada sebelumnya, sehingga dapat dilakukan prediksi secara umum. Martadipura (Yuniawati, 2018) menyatakan bahwa  indikator  dari  literasi  statistik meliputi  :  (1)  penalaran  terhadap  data;  (2) penalaran  terhadap  konsep  dasar  statistik istilah-istilah dalam statistika; (3) penalaran terhadap pengumpulan dan pengolahan data secara  deskriptif;  (4)  menerjemahkan  data; dan  (5)  komunikasi  data  dan  hasil.  Lebih lanjut,  dikatakan  bahwa  keempat  indikator tersebut  menunjukkan  bahwa  kemampuan literasi  statistik  tidak  hanya  berfokus  pada pemahaman  pengetahuan  statistika,  tetapi lebih mendalam pada kemampuan penalaran (Yuniawati, 2018).
Kemampuan  literasi  statistik dewasa ini suatu kemampuan yang sangat dibutuhkan, bahkan hal tersebut merupakan suatu  keniscayaan  (Dasari,  2006).  Hal  ini mengakibatkan bahwa seharusnya pengajaran  mengenai  analisis  data  statistik harus  diberikan  kepada  siswa  sedini mungkin  (Dasari,  2006;  NCTM,  2000), termasuk  untuk  mahasiswa  calon  guru matematika.  Kemampuan  literasi  statistik untuk  mahasiswa  calon  guru  matematika sangat  penting  untuk  dikuasai,  karena kemampuan  tersebut  digunakan  untuk memahami  informasi,  sehingga  proses pengumpulan,  pengolahan,  analisis  dan interpretasi  menjadi  benar.  Berpandangan jauh  kedepan,  ketika  mahasiswa  tersebut telah  menjadi  guru,  kemampuan  tersebut
Volume 7 No. 1 Bulan Juni Tahun 2021
akan sangat berguna, seperti untuk pengolahan nilai siswa, sehingga kesimpulan  yang  diambil  menjadi  sangat tepat. Meskipun demikian, beberapa penelitian  menunjukkan  hasil  belum  sesuai harapan, yaitu masih rendahnya minat yang berdampak pada rendahnya capaian kemampuan dibidang statistika (S. Tishkovskaya & Lancaster, 2010) termasuk didalamnya  adalah  kemampuan  literasi statistik. Lemahnya kemampuan mahasiswa dalam  literasi  statistik  ditengarai  belum terbiasanya mahasiswa menggunakan statistika dalam kehidupan sehari-hari (Gal, 2002; Verhoeven, 2006).
Kemampuan literasi statistik merupakan  kemampuan  dalam  memahami ragam informasi statistik yang bermunculan dalam berbagai media seperti penyajian data (Takaria  &  Talakua,  2018).  Melihat pentingnya  kemampuan  literasi  statistik dalam  kehidupan,  mahasiswa  calon  guru matematika sejatinya memiliki kemampuan literasi  statistik  yang  baik,  sehingga  dapat mengambil  keputusan  yang  tepat  ketika mengambil kebijakan terkait dengan peserta didiknya.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan kemampuan literasi statistik mahasiswa calon guru matematika, sehingga  penelitian  ini  adalah  merupakan penelitian  kualitatif  deskriptif  dengan bentuk  studi  kasus  terhadap  15  Mahasiswa Program  Studi  Pendidikan  Matematika, disalah  satu  Perguruan  Tinggi  di  Surakarta yang sudah mengambil mata kuliah Metode Statistika yang dipilih secara acak. Instrumen penelitian berupa tes kemampuan literasi  statistik  yang  menekankan  pada materi  penyajian  data  dalam  statistika. Instrumen  tes  yang  digunakan  diadaptasi dari beberapa sumber yang telah digunakan
dalam  penelitian  (Koleza  &  Kontogianni, 2013;  Lane,  n.d.;  OECD,  2006).  Untuk pengkodean terhadap jawaban subjek penelitian,  digunakan  model  SOLO  dari Biggs  dan  Collis  (Koleza  &  Kontogianni, 2013) sebagai berikut.
Tabel 1. Level kemampuan berpikir SOLO
Kode Level Deskripsi 4 Relasional Benar menjustifikasi 3 Multistruktural  Benar  menjawab dengan  sebagian justifikasi 2 Unistruktural Tidak dapat menginterpretasik an  data  dengan benar 1 Prestruktural Tidak  melakukan justifikasi atau justifikasi berdasarkan  data yang  tidak  benar atau menggunakan pendekatan secara personal 0 - Tidak menjawab
Adapun  indikator  kemampuan  literasi  yang digunakan  dalam  penelitian  meliputi:  (1) melakukan penalaran terhadap data dan hasil statistika; (2) melakukan penalaran terhadap konsep dasar statistika dan istilah statistika; (3)  penalaran  terhadap  pengumpulan  dan pengolahan  data  secara  deskriptif;  dan  (4) interpretasi data.
Teknik  analisis  data  mengacu  pada pendapat  Miles  dan  Huberman  (Sugiyono, 2015) sebagai berikut.
1. Reduksi data, yaitu merangkum, memilih  data,  dan  memfokuskan  pada hal-hal  penting,  sehingga  data  yang telah  direduksi  akan  memberikan gambaran yang lebih jelas dan mempermudah Peneliti dalam
FIBONACCI : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika. Vol. 7 (1), pp: 19-28
melakukan pengumpulan
data selanjutnya  termasuk  mencari  data selanjutnya.  Reduksi  data  dilakukan dengan berdiskusi dengan teman sejawat atau orang yang dipandang ahli
2. Penyajian  data,  dalam  bentuk  uraian singkat  (yang  sering  digunakan  adalah uraian  yang  bersifat  naratif),  bagan, hubungan antar kategori, flowchart , dan sejenisnya.
3. Penarikan kesimpulan dan verifikasi.
Sementara itu, untuk memperoleh keabsahan  data  dilakukan  melalui  proses triangulasi, baik sumber maupun teknik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Performa  mahasiswa  calon  guru Matematika  dalam  kemampuan  literasi statistik  masih  belum  merata  untuk  setiap indikator.  Adapun  indikator  keterampilan literasi  statistik  yang  sudah  dapat  dicapai dengan  baik  adalah  indikator  ketiga  yaitu melakukan penalaran terhadap pengumpulan  dan  pengolahan  data  secara deskriptif, sedangkan indikator kemampuan literasi  statistik  yang  kurang  baik  adalah indikator  kedua  yaitu  penalaran  terhadap konsep  dasar  statistika  dan  istilah-istilah statistika.
Tabel  2 .  Rata-rata  kemampuan  literasi statistik Indikator Rata- rata Level Taksonomi SOLO Penalaran terhadap  data dan hasil statistika 3,27 Multistruktural Penalaran terhadap konsep  dasar dan istilah statistika 1,87 Unistruktural
Penalaran terhadap pengumpulan dan pengolahan data 3,40 Relasional Interpretasi data 2,27 Unistruktural
Berdasarkan  tabel  2  di  atas,  rata-rata kemampuan  literasi  statistik  indikator pertama  mencapai  3,27.  Hasil  tersebut menunjukkan bahwa proses berpikir taksonomi  SOLO,  secara  deskriptif,  berada pada  level  berpikir  multistruktural  dimana mahasiswa calon guru sudah dapat menggunakan  beberapa  informasi,  tetapi belum sepenuhnya dapat dihubungkan, yaitu sudah  dapat  melakukan  justifikasi  terhadap data  yang  disajikan,  akan  tetapi  masih terdapat bagian yang keliru. Indikator kedua mengenai  penalaran  terhadap  konsep  dasar statistika  dan  istilahnya  menunjukkan  nilai rata-rata  sebesar  1,87,  secara  deskriptif, hanya sampai pada level berpikir unistruktural,  dimana  mahasiswa  belum dapat menginterpretasikan data berdasarkan konsep  statistika.  Pada  indikator  ketiga terkait  penalaran  terhadap  pengumpulan data  secara  deskriptif  menunjukkan  nilai rata-rata  3,40.  Meskpiun  demikian,  setelah dilakukan  analisis  lanjut  terhadap  jawaban mahasiswa,  hasil  tersebut  menunjukkan bahwa  mahasiswa  calon  guru  sudah  pada level relasional, yaitu sudah dapat menjustifikasi  mengenai  pengumpulan  data melalui  sampling  secara  tepat,  meskipun masih terdapat beberapa bagian yang keliru. Adapun  indikator  keempat  memiliki  nilai rata-rata  sebesar  2,27.  Hasil  tersebut menunjukkan bahwa mahasiswa calon guru berada  pada  level  berpikir  unistruktural dimana mereka belum dapat menginterpretasikan data dengan tepat.
Volume 7 No. 1 Bulan Juni Tahun 2021
Selanjutnya, hasil jawaban mahasiswa dikelompokan  sesuai  dengan  indikator kemampuan literasi statistik untuk kemudian dilihat  capaian  jumlah  subjek  pada  setiap level taksonomi SOLO. Adapaun rekapitulasi  tingkatan  berpikir  SOLO  pada kemampuan literasi statistik indikator kesatu yang berkaitan dengan kemampuan penalaran  terhadap  data  dan  hasil  statistika sebagai berikut.
Tabel  3 .  Rekapitulasi  kemampuan  literasi statistik indikator 1
Kod
e Leve l Level Jumla
h % 4 Relasional 6 40,00 % 3 Multistruktura l 7 46,67 % 2 Uni- Struktural 2 13,33 % 1 Pre-Struktural 0 0,00% Sebanyak  40,00%  mahasiswa  calon guru Matematika sudah pada level relasional
dan 46,67% berada pada level multistruktural.  Ini  menunjukkan  bahwa mereka  sudah  dapat  melakukan  penalaran terhadap  data  dan  hasil  statistika  yang disajikan pada  soal. Kemampuan  penalaran terhadap data dan hasil statistika merupakan suatu hal yang sangat penting untuk dimiliki oleh  mahasiswa  calon  guru  Matematika sehingga mereka bisa menafsirkan termasuk melakukan evaluasi hasil pembelajaran yang telah  dilakukan  dengan  tepat,  apalagi  pada waktu  dewasa  ini.  Hal  ini  menyatakan bahwa  kemampuan  literasi  statistik  sangat diperlukan dalam menafsirkan dan mengevalusi  informasi  secara  kritis  (Gal, 2002).  Hal  ini  tentu  sejalan  dengan  salah satu  tugas  guru  dimana  guru  harus melakukan  evaluasi  dan  tindak  lanjut
terhadap hasil kemampuan peserta didiknya, sehingga  dengan  dimilikinya  kemampuan literasi statistik guru tersebut dapat melakukan tindak lanjut yang tepat terhadap peserta didiknya.
Pada indikator kedua, jawaban mahasiswa  dikelompokkan  sesuai  dengan capaian level dari taksonomi SOLO. Adapun hasil dari kemampuan literasi statistik yang dikaitkan  dengan  kemampuan  berpikir menurut  taksonomi  SOLO  pada  indikator kedua disajikan pada tabel berikut.
Tabel  4. rekapitulasi  kemampuan  literasi statistik indikator 2
Kod e Leve l Level
Jumla h % 4 Relasional 0 0,00% 3 Multistruktura l 0 0,00% 2 Uni- Struktural 13 86,67 % 1 Pre-Struktural 2 13,33 %
Melihat hasil di atas menujukkan hasil kemampuan  literasi  statistik  pada  indikator penalaran terhadap konsep dasar dan istilah statistika.  Sebagian  besar  mahasiswa  calon guru  matematika  masih  berada  pada  level unistruktural dimana mahasiswa calon guru belum  dapat  melakukan  justifikasi  dengan benar sehingga tidak dapat menginterpretasikan  data  dengan  benar. Pada indikator kedua mahasiswa calon guru Matematika  diminta  untuk  melakukan perbandingan  grafik  yang  didasarkan  pada nilai  rata-rata  dan  simpangan  baku  pada suatu  kurva  dengan  tingkat  keruncingan yang  berbeda,  yaitu  grafik  platikurtik, mesokurtik, dan leptokurtik. Sebagian besar mahasiswa  hanya  berfokus  pada  bentuk kurvanya  dengan  melakukan  pendekatan
FIBONACCI : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika. Vol. 7 (1), pp: 19-28
secara  personal  terhadap  bentuk  kurva, sehingga  berakibat  bahwa  kurva  yang berbentuk  mesokurtik  dan  leptokurtik merupakan kurva yang menunjukkan kondisi  data  yang  terbaik.  Senada  dengan kondisi  tersebut,  pendapat  lain  (Biggs  & Collis,  1982)  menyatakan  bahwa  kondisi tersebut meunjukkan bahwa proses berpikir hanya baru sampai pada tahap unistruktural, dimana  mahasiswa  calon  guru  Matematika hanya  menggunakan  satu  sudut  pandang atau  sepenggal  informasi  dalam  merespon satu tugas.
Melihat  dari  bentuk  kesimetrian diantara ketiga kurva, ketiga kurva tersebut keseluruhannya  berbentuk  simetri  terhadap nilai rata-rata, sehingga bentuk keruncingan atau landainya suatu kurva dapat diperkirakan  dari  nilai  simpangan  baku, yang  berarti  bahwa  ketiga  kurva  tersebut akan  menunjukkan  sebaran  data  disekitar nilai  rata-rata.  Nilai  rata-rata  dan  atau  nilai simpangan baku inilah yang dapat dijadikan salah satu acuan untuk melihat kondisi dari ketiga  grafik  tersebut.  Melihat  kondisi tersebut,  kemampuan  penalaran  terhadap konsep  dasar  dan  istilah  dalam  statistika memerlukan penguatan karena dapat berdampak  pada  kurangnya  kemampuan analisis  dan  interpretasi  data.  Kondisi demikian  merupakan  hal  penting  untuk segera  diperbaiki  sehingga  kedepannya mahasiswa  calon  guru  Matematika  dapat dengan  tepat  melakukan  analisis  dan interpretasi sesuai dengan konsep dasar dan istilah  statistika  yang  benar  (Takaria  & Talakua, 2018).
Indikator  ketiga  dari  kemampuan literasi statistik mengenai pengumpulan dan pengolahan data secara deskriptif. mahasiswa calon guru Matematika disajikan pada  permasalahan  terkait  dengan  teknik pengumpulan  data  yang  disajikan  pada diagram.  Permasalahan  tersebut  terkait dengan  teknik  pengambilan  sampel  dalam
suatu  jajak  pendapat  pada  suatu  pemilu. Serupa  dengan  dua  indikator  sebelumnya, jawaban  mahasiswa  dikelompokkan  sesuai dengan  level  taksonomi  SOLO  sehingga dapat  dilihat  capaian  jumlah  mahasiswa dalam  setiap  levelnya.  Adapun  hasil kemampuan  literasi  statistik  pada  indikator ketiga terkait dengan penalaran pengumpulan  dan  pengolahan  data  secara deskriptif disajikan pada tabel berikut.
Tabel  5 .  Rekapitulasi  kemampuan  literasi statistik indikator 3
Kod e Leve l Level Jumla h % 4 Relasional 9 60,00 % 3 Multistruktura l 4 26,67 % 2 Uni- Struktural 1 6,67% 1 Pre-Struktural 1 6,67%
Hasil  di  atas  menunjukkan  bahwa sebanyak  60,00%  berada  pada  level relasional  dari  kemampuan  literasi  statistik untuk  indikator  ketiga.  Pada  indikator  ini mahasiswa sudah dengan benar menyatakan bahwa dalam pengumpulan data yang paling representatif  dilakukan  secara  random dengan jumlah sampel yang banyak. Selain itu, aspek waktu pengambilan sampel harus mendekati waktu pemilu sehingga diperoleh data yang representatif. Hal ini menunjukkan  bahwa  penguasaan  pada indikator  ketiga  sudah  baik.  Selain  itu dengan benarnya jawaban dalam menyelesaikan permasalahan tersebut menunjukkan  bahwa  level  berpikir  sudah berada  pada  level  relasional,  yaitu  sudah benar  melakukan  justifikasi.  Pendapata menyatakan bahwa pada level ini seseorang
Volume 7 No. 1 Bulan Juni Tahun 2021
sudah dapat memadukan penggalan- penggalan informasi, yaitu teknik pengambilan  sampel,  jumlah  sampel,  dan waktu pengambilan sampel, sehingga menghasilkan  suatu  interpretasi  yang  benar (Biggs & Collis, 1982).
Indikator  keempat  dari  kemampuan literasi statistik adalah melakukan interpretasi  data.  Indikator  keempat  ini merupakan  bagian  paling  utama  dalam kemampuan  literasi  statistik  yang  dapat ditunjang oleh ketiga indikator sebelumnya. Hal  ini  sebagaimana  diungkapkan  oleh beberapa pendapat sebagaimana diungkapkan sebelumnya (Gal, 2002; Maryati  &  Priatna,  2018;  Garfiled  dalam Rumsey,  2002;  Gal  dalam  Sharma,  2017). Berdasarkan hasil jawaban mahasiswa calon guru  Matematika  pada  indikator  keempat yang kemudian dikelompokkan berdasarkan capaian  level  taksonomi  SOLO  diperoleh hasil sebagaimana pada tabel berikut.
Tabel  6 .  Rekapitulasi  kemampuan  literasi statistik indikator 4
Kod
e Leve l Level Jumla
h %
4 Relasional 2 13,33 % 3 Multistruktura l 3 20,00 % 2 Uni- Struktural 7 46,67 % 1 Pre-Struktural 3 20,00 %
Hasil di atas menujukkan kemampuan literasi pada indikator keempat berada level unistruktural  sebanyak  46,67%.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  kemampuan  literasi untuk indikator keempat mesti mendapatkan perhatian  yang  lebih.  Kemampuan  dalam interpretasi  merupakan  indikator  yang
penting untuk segera diperbaiki (Takaria & Talakua,  2018).  Dijelaskan  lebih  lanjut, dinyatakan  bahwa  interpretasi  dimaknai sebagai  keterampilan  dalam  menganalisis grafik  atau  tabel  dan  dapat  memaknai informasi statistik tersebut.
Pencapain  indikator  keempat  yang belum optimal memiliki keterkaitan dengan kemampuan mahasiswa calon guru Matematika dalam memahami konsep dasar statistika.  Beberapa  pendapat  (Koleza  & Kontogianni,  2013;  Takaria  &  Talakua, 2018) menyatakan bahwa pemahaman yang keliru  terhadap  konsep  dasar  statistika termasuk membaca data pada diagram, salah satunya menjadi penyebab kesalahan dalam melakukan  interpretasi.  Dengan  demikian, kondisi  ini  sejalan  dengan  kondisi  yang terjadi  pada  indikator  kedua  dimana kemampuan  penalaran  mahasiswa  calon guru terhadap konsep dasar statistika masih berada pada level unistruktural.

## SIMPULAN
Hasil  analisis  terhadap  kemampuan literasi  statistik  mahasiswa  calon  guru Matematika  menujukkan  masih  kurang optimal  pada  indikator mengenai  penalaran terhadap  konsep  dasar  statistika  yang berdampak pada kurang optimalnya kemampuan interpretasi data sebagai indikator  keempat  dari  kemampuan  literasi statistik.  Kedua  indikator  tersebut  masih berada pada level berpikir unistruktural dari level berpikir SOLO, yaitu mahasiswa calon guru  Matematika  belum  dapat  melakukan justifikasi data dengan benar sehingga keliru dalam  menginterpretasikannya.  Adapun indikator  kemampuan  literasi  statistik berupa kemampuan penalaran terhadap data hasil  statistika  dan  penalaran  terhadap pengumpulan  dan  pengolahan  data  sudah menunjukkan  hasil  yang  optimal  karena mahasiswa calon guru Matematika masing-
FIBONACCI : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika. Vol. 7 (1), pp: 19-28
masing sudah berada pada level multistruktual  dan  relasional,  yaitu  sudah dapat  melakukan  justifikasi  terhadap  data, termasuk dalam pengumpulan dan pengolahannya.

## DAFTAR PUSTAKA
Biggs,  J.,  &  Collis,  K.  F.  1982. Evaluating the  Quality  of  Learning:  the  SOLO Taxonomy .  New  York:  Academic Press.
Cobb,  G.  W.,  &  Moore,  D.  1997.
"Mathematics, Statistics, and Teaching." The American Mathematical  Monthly ,  Vol.  104(9), pp: 801–821.
Dasari,  D.  2006.  Kemampuan  Literasi Statistis  dan  Implikasinya  dalam Pembelajaran. Seminar Nasional Matematika Dan Pendidikan Matematika , 1–9.
delMas,  R.  C.  2002.  "Statistical  Literacy, Reasoning, and Thinking:
A Commentary." Journal  of  Statistics Education , Vol. 10(2). https://doi.org/10.1080/10691898.200 2.11910674 Gal,  I.  2002.  "Adults’  Statistical  Literacy: Meanings, Components, Responsibilities." International Statistical  Review ,  Vol.  70(1),  pp:  1–
25. https://doi.org/10.1111/j.1751- 5823.2002.tb00336.x
Garfield, J., &  Ben-Zvi, D. 2009.  "Helping Students Develop Statistical Reasoning: Implementing a Statistical Reasoning  Learning  Environment." Teaching  Statistics ,  Vol.  31(30),  pp:
72–77.
Garfield, J., & Chance, B. 2000. "Assessment  in  Statistics  Education: Issues and Challenges." Mathematical Thingking  and  Learning ,  Vol.  2(1), pp: 95–125.
Garfield, J., DelMas, R., & Zieffler, A. 2010. Assesing Statistical Thinking. In N. H. P.  Bidgood  &  F.  Jolliffe  (Eds.),
Assesment  Methods  in  Statistical Education: An
International
Perspective (pp.  175–186).  Milton: John Wiley & Sons.
Koleza,  E.,  &  Kontogianni,  A.  2013. Assessing  Statistical  Literacy:  What do  Freshmen  Know?  In  B.  Ubuz,  C. Haser,  &  M.  A.  Mariotti  (Eds.), Proceedings of the Eighth Congress of the European Society for Research in Mathematics  Education  (CERME8).
Ankara: Middle East Technical University.
Lane,  D.  M.  n.d.. Online  Statistics
Education: An Interactive Multimedia Course  of  Study .  [Online]  Tersedia: http://onlinestatbook.com/2/graphing _distributions/graphing_distributions SA.html.[23 Juli 2020]
Maryati,  I.,  &  Priatna,  N.  2018.  "Analisis Kemampuan  Literasi  Statistis  Siswa Madrasah  Tsanawiyah  dalam  Materi Statistika." Journal  of  Medives :
Journal  of  Mathematics  Education IKIP Veteran Semarang , Vol. 2(2), pp: 205-212.
https://doi.org/10.31331/medives.v2i2
.640
NCTM.  2000. Principles  and  Standards  fo School  Matematics .  Reston,  VA : National  Council  of  Teachers  of Mathematics.
Obiral, J. T., & Lapinid, M. R. . 2020. "The Use  of  Statistical  Investigation  in Assessing  Students’Performance  in Statistics." Action  Research  and Innovation in Science Education , Vol. 3(2), pp: 47–54.
OECD.  2006. PISA  Released  Items- Mathematics .[Online] Tersedia:
https://www.oecd.org/pisa/38709418. pdf. [20 Juli 2020] Rumsey, D. J. 2002. "Statistical Literacy as a  Goal  for  Introductory  Statistics Courses." Journal of Statistics Education , Vol. 10(3), pp: 1-12.
Sariningsih,  R.,  &  Herdiman,  I.  2017.
"Mengembangkan Kemampuan Penalaran  Statistik  dan  Berpikir Kreatif Matematis Mahasiswa di Kota Cimahi  melalui  Pendekatan  Open- Ended." Jurnal  Riset  Pendidikan
Volume 7 No. 1 Bulan Juni Tahun 2021
Matematika , Vol. 4(2), pp: 239-246. Sharma, S. 2017. "Definitions and Models of Statistical  Literacy:  A  Literature Review. " Open Review of Educational
Research ,  Vol.  4(1),  pp:  118–133.
https://doi.org/10.1080/23265507.201 7.1354313
Sugiyono. 2015. Metode Penelitian Pendidikan  (Pendekatan  Kuantitatif, Kualitatif,  dan  R&D) .  Bandung: Alfabeta.
Takaria, J., & Talakua, M. 2018.
"Kemampuan  Literasi  Mahasiswa Calon Guru ditinjau dari Kemampuan Awal Maematika." Jurnal Kependidikan , Vol. 2(2), pp: 395–408. Tishkovskaya, S., & Lancaster, G. A. 2010. Teaching Strategies to Promote Statistical  Literacy :  Review  and
Implementation.  In  C.Reading  (Ed.),
International Conference on Teaching Statistics . International Statistical Institute.
Tishkovskaya, Svetlana, & Lancaster, G. A. 2012.  "Statistical  Education  in  The 21st Century: A Review of Challenges, Teaching Innovations and Strategies  For  Reform." Journal  of
Statistics  Education ,  Vol.  20(2),  pp: 1–56. https://doi.org/10.1080/10691898.201
2.11889641
Verhoeven, P. 2006. Statistics Education in the  Netherlands  anda  Falnders :  An Outline  of  Introductory  Courses  at Universities  and  Colleges. ICOTS-7 Conference Proccedings , 1–5.
Yuniawati. 2018. Statistical Literacy and its
Urgency  for  Students. Advances  in
Social Science, Education and Humanities  Research,  Volume  269, 3rd  International  Conference  on Education Management and Administration (CoEMA 2018) . Zieffler, A., Garfield, J., Alt, S., Dupuis, D., Holleque,  K.,  &  Chang,  B.  2008. "What does research suggest about the teaching  and  learning  of  introductory statistics  at  the  college  level?  A Review  of  the  Literature." Journal  of Statistics  Education ,  Vol.  16(2),  pp:
1–25.
https://doi.org/10.1080/10691898.200 8.11889566