## SJME (Supremum Journal of Mathematics Education)
Vol.4, No.2, July 2020, pp. 134-146 ISSN: 2548-8163 (online)| ISSN: 2549-3639 (print) DOI :
 134

## Kemampuan Literasi Statistika Mahasiswa Adminitrasi Publik

## Mohamad Gilar Jatisunda
Universitas Majalengka g.jatisunda@unma.ac.id

## Dede Salim Nahdi
Universitas Majalengka salimnahdi@unma.ac.id

## Vici Suciawati
Universitas Majalengka vicisuciawati@unma.ac.id.com Informasi Artikel ABSTRAK Sejarah artikel: Diterima 13 April 2020 Direvisi 22 Juni 2020 Disetujui 13 Juli 2020 Kemampuan  literasi  statistika    merupakan  salah  satu  aspek  penting pembelajaran  matematika  yang  perlu  di  kuasai  oleh  mahasiswa. Beberapa  hasil  studi  menggambarkan  kemampuan  literasi  satistika masih  belum  memuaskan.  Alternatif  yang  dapat  meningkatkan kemampuan  literasi  statsitika  adalah  penggunaan  pembelajaran berbasis  masalah.    Tujuan  dari  penelitian  untuk  menganalisis perbadaan kemampuan literasi statistika dan implikasi terhadap proses pembelajaran. Penelitian  ini  menggunakan  metode Pre-Eksperiment dengan  tipe One-shot  Case  Study .  Populasi  penelitian  ini  adalah seluruh  mahasiswa  administrasi  publik  di  Universitas  Majalengka, dengan sampel sebanyak 60 orang. Penelitian ini menghasilkan adanya perbedaan  signifikan  kemampuan  lietarasi  statistika.  Implikasi terhadap  proses  pembelajaran  berbasis  masalah,  penting  untuk mempersiapkan  materi  ajar  yang  berdasarkan  kebutuhan  siswa  tidak hanya  sebatas  bagaimana  membuat  aktivitas  siswa  mengkontruksi pengetahuannya.
Kata kunci:
Literasi Statistika, Kemampuan Awal Matematika,
Pembelajaran Berbasis Masalah.
Copyright © 2020 by the authors; licensee Department of Mathematics Education, University of Singaperbangsa Karawang. All rights reserved.
This is an open access article distributed under the terms of the CC BY-SA license. (http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0)

## PENDAHULUAN
Statistika  dipelajari  pada  jenjang  Sekolah  Menengah  Pertama,  Sekolah  Menengah Atas  maupun    jenjang  Perguruan  Tinggi.  Statistika  memiliki  peran  penting  di  dalam kehidupan manusia,  statistika  digunakan untuk  memprediksi  fenomena  yang  memerlukan kesimpulan berdasarkan analisis data. Perhatian utama dari pembelajaran statistika adalah memastikan  siswa  memahami  ide-ide  statistika  dan  mampu  menerapkan  di  situasi  dunia nyata  (Garfield,  1995;  Reid  &  Petocz,  2002;  Songsore  &  White,  2018;  Tishkovskaya  & Lancaster,  2012)  Masyarakat  telah  menyadari  tentang  pentingnya  penalaran  statistik  atau pengetahuan statistik (Gal, 2002).  Penguasaan statistiak didalam masyarakat adalah suatu yang  penting,  konsekuensinya  jika  ingin  kemampuan  literasi  statistis  yang  baik,  perlu mengajarkan analisis data statistis kepada siswa sedini mungkin (Dasari, 2006; Yotongyos et  al.,  2015).  Terdapat  perbedaan  nyata  di  dalam  statistika  antara  literasi,  penalaran  dan pemikiran  sebagai  hasil  dari  berpikir  (Ben-Zvi  &  Makar,  2016;  DelMas,  2002).  Literasi
menjadi  penting  untuk  dikaji,  karena  literasi  merupakan  hasil  dari  berpikir  kemudian kemampuan mengaplikasikannya.
Makna dari literasi pada hakikatnya tidak cukup aktivitas membaca dan menulis saja, lebih dari itu literasi merupakan kemampuan berpikir kritis ketika memahami segala sesuatu diberbagai bidang (Damayantie, 2018; Fransman, 2005). Kegiatan membaca memiliki arti mengeja  setiap  lambang-lambang  bahasa  untuk  memeperoleh  definisi  dan  menulis merupakan  ungkapan  hasil  pemikiran  berdasarkan  setiap  lambang  bahasa  hingga membentuk  definisi.  Literasi  statistik  adalah  kemampuan  untuk  memahami  dan mengevaluasi  secara  kritis  hasil  statistik  yang  digunakan  dalam  kehidupan  sehari-hari, ditambah  dengan  kemampuan  untuk  menghargai  kontribusi  yang  diberikan  oleh statistikawan dalam memberikan (Hafiyusholeh, 2015; Hafiyusholeh et al., 2017; Schield, 1999; Wallman, 1993) beberapa pertanyaan terkait dengan literasi statistika mis. Seberapa andalkah pengukuran yang digunakan? Seberapa representatif sampel? Apakah klaim dibuat masuk akal dalam cahaya data dan sampel? (Garfield & Chance, 2000). Pertanyaan tersebut mengarahkan  kepada  mahasiswa  untuk  berpikir  kritis  dan  reflektif  sebagai  sarana menafsirkan  dan  menyelediki  fenomena  statistik  yang  dihadapinya.  Mahasiswa  akan terbiasa  dengan  aktivitas  statistik,  mulai  terbiasa  berfikir  statistik,  dan  mengambil  sikap berdasarkan  statistika,  maka  mahasiswa  akan  memiliki  kecendrungann  (sikap)  statistik dalam  menyelesaikan  masalah  dan  mengambil  keputusan  dari  masalah  yang  di  hadapi (Fardillah et al., 2019).
Strategi  Aksi  Gerakan  Nasional  Literasi  Statistika  digagas  sebagai  upaya memasyarakatkan  statistika  yang  benar,  aplikasi  yang  tepat,  dan  interpretasi  yang  akurat (Tiro, 2018). Adapun yang diharapkan ketika seseorang belajar statistika adalah memahami data,  menjelaskan  data,  mendokumentasikan  dari  keterbatasan  data,  mengendalikan  data, menemukan makna dalam data, dan mengambil tindakan berdasarkan data (Institute, 2016). Tetapi  pada  kenyataan  proses  pemahaman  dalam  pembelajaran  statistika  tidak  berlajan dengan  baik  banyak  aturan-aturan  statistika  yang  sulit,  dan  tidak  sesuai  dengan  intuisi, sehingga  sulit  memotivasi  siswa  untuk  terlibat  dalam  belajar  statistik  (Ben-Zvi,  D.  & Garfield,  2004).  Biasanya  statistika  diajarkan  di  perguruan  tingggi  secara  terpisah  tanpa dihubungkan dengan kerangka kerja yang lebih umum dari metodologi penelitian dan desain eksperimental yang berhubungan dengan situasi kehidupan nyata (Nikiforidou et al., 2010) (Takaria  &  Talakua,  2018).  Sehingga  hal  tersebut  berdampak  pada  proses  pembelajaran statistika  dikelas,  seharusnya  pembelajaran  statistika  dimasukkan  dalam  konteks  yang memiliki makna dan merangsang mahasiswa untuk untuk belajar, artinya mereka memahami penggunaan statitika secara sebenarnya.  Bahkan ketika siswa tidak melakukan penelitian, memahami statistika dapat membantu menilai kualitas dari pemahaman dan validitas temuan mereka (Sharma, 2017). Sehingga penting pembelajaran statistika secara bermakna.
Literasi statistik didasarkan pada interaksi komponen elemen pengetahuan dan elemen disposisi (Gal, 2002). Pada Gambar 1. dimensi dari literasi statistika.
Gambar 1. Dimensi Literasi Statistika (Gal, 2002)
Literacy skills Statistical Knowledge Mathematical knowledge Context knowledge Critical Questions Knowledge Element Dispositional Element Beliefs and Attitudes Critical stance Statistical Literacy
136
Pentingnya  kemampuan  memproses  informasi  statistik  bagi  mahasiswa  yaitu mahasiswa  mampu  mendiskusikan  berbagai  cara  menggunakan  informasi  tersebut  bagi kehidupannya  contohnya  (1)  making  critical  life  choices    (2)  evaluating  and  tracking personal  progress  in  various  aspects  of  life  (3)  critically  appraising  everyday  information (Songsore & White, 2018). Prakteknya ketika merekan melakukan proses pemahaman dan interpretasi informasi statistik diperlukan tidak hanya pengetahuan statistik saja (Gal, 2002). Mereka  membutuhkan  knowledge  element  dan  dispositional  element  untuk  mendukung litarasi  statistika  mahasiswa  tersebut.  Tren  dan  tantangan  penelitian  saat  ini  dalam pendidikan  statistik penekanan pada proses pembelajaran, pengajaran, dan desain lintasan pembelajaran  (Ben-Zvi  &  Makar,  2016).  Proses  pembelajaran  statistika  di  rancang  agar siswa  termotivasi,  pengajaran  statistik  semakin  menjadi  berbasis  konteks,  menggunakan kegiatan otentik yang signifikan bagi siswa (Ben-Zvi & Aridor-Berger, 2016).
Identifikasi  terhadap  mahasiswa  bahwa  mereka  memiliki  anxiety  ketika  mengikuti mata  kuliah  statistika,  hal  itu  berdampak  kurangnya  minat  untuk  mempelajari  statistika tentunya  akan  berdampak  pula  pada  ketercapaian  hasil  belajar  mereka  (Tishkovskaya  & Lancaster,  2010).  Permasalahan  tersebut  juga  terjadi  pada  temuan  di  lapangan  pada mahasiswa  administrasi  publik,  berdasarkan  hasil  wawancara  mereka  memiliki  latar belakang sekolah menengah atas konsentrasi IPS dan sedikit sekali yang berlatar belakang dari lulusan konsentrasi IPA. Mereka berkeyakinan bahwa statistika merupakan mata kuliah yang sulit dikarenakan bagian dari matematika bahkan sebagian dari mereka berpendapat bahwa salah satu alasan memilih jurusan adminitrasi publik untuk menghindari perhitungan matematika.   Untuk meningkatkan kemampuan literasi statistika tentunya perlu di dukung oleh  desain  pembelajaran  yang  mendukung  pengembangan  penalaran  statistik.  Desain pembelajaran  yang  mengakomodasi  mahasiswa  mengembangkan  identitasnya  melalui keterlibatan dalam menganalisis data sebagai objek kajian yang realistis dan sah (Carvalho & Solomon, 2012).
Proses pembelajaran dengan karakteristik-karateristik di atas adalah model Problem Based  Learning  (PBL)  (Arends,  2014).  PBL  dikembangkan  berdasarkan  pemodelan mengenai proses bagaimana kita belajar setiap hari selama kehidupan kita (Adiga & Adiga, 2015). PBL  merupakan model pembelajaran dengan dasar filosofis teori konstruktivisme. PBL  merupakan  metode  yang  efektif  dalam  membantu  siswa  dalam  meningkatkan kemampuannya  (Celik  et  al.,  2011).  Dalam  konstruktivisme,  pembelajaran  akan  terjadi melalui proses membangun pengetahuan dalam pikiran pelajar (Bodner, 1986). PBL ditandai dengan  menyajikan  masalah  sehari-hari  untuk  melatih  pelajar  berpikir  kritis  dan memecahkan masalah, dan mendapatkan pengetahuan dari konsep yang dipelajari (Duch & others, 1996).
Proses  pembelajraran  PBL  masalah  kontekstual  yang  diberikan  haruslah  relevan dengan materi ajar yang akan disampaikan. Ini bertujuan untuk memberikan motivasi kepada mahasiswa untuk pembelajaran yang dilaksanakan (Prince, 2004). Bidang pekerjaan  yang berkaitan  dengan  ilmu  administrasi  publik  menuntut  mahasiswa  untuk  banyak  terlibat dengan kumpulan-kumpulan data. Mahasiswa di tuntut untuk mampu menginterpretasikan kelompok  data-data  dari  temuan  suatu  survei,  kemudian  menerapkan  metode  analisis statistika deskriptif dan inferensi, memberikan gambaran karakteristik dari unit analisis suatu penelitian (baik individu/perorangan kelompok maupun organisasi) atau menyusun laporan berdasarkan analisis-analisis statistik (Arifin, 2014). Sehingga menjadi perlu untuk diteliti sejauhmana kemampuan litaresi statistika mahasiswa adminitrasi publik, sebagai gambaran umum bagi pendidik untuk perbaikan proses pembelajaran.

## METODE
Metode penelitian yang digunakan adalah metode penelitian pre-experimental . Desain eksperimental adalah merupakan keseimbangan yang tepat bereupa kekuatan, generalisasi, berbagai bentuk "validitas", kepraktisan dan biaya (Seltman, 2018). Desain penelitian yang di  gunakan  adalah One-Shot  Case  Study. Desain  ini  merupakan  satu  kelompok  yang diberikan perlakuan, variabel dependen kemudian diamati (diukur) untuk menilai efek dari perlakuan tersebut (Fraenkel et al., 2011) (Campbell & Stanley, 2015).
X Y Treatment Observation (Dependent Variable) Gambar 1 . Desain One-Shot Case Study (Fraenkel et al., 2011)
Populasi dalam penelitian ini adalah semua mahasiswa administrasi publik semseter IV tahun pelajaran 2018/2019 yang terbagi dalam 5 kelas. Mahasiswa administrasi publik memiliki latar belakang lulusan yang berbeda-beda dan di dominasi dari lulusan SMA IPS dengan  SMK,  tetapi  lulusan  SMA  IPA  pun  masih  banyak.  Sampel  di  tentukan  secara pusposive sampling untuk memudahkan memilih sampel yang refresentatif sesuai keinginan peneliti  yaitu  menentukan  sampel  yang  lulusan  SMA  IPA  sedikit.  Adapun  yang  menjadi sampel    dengan  jumlah  mahasiswa  lulusan  SMA  IPA  sedikit  adalah  kelas  A-B-C  dengan jumlah  mahasiswa  secara  keseluruhan  60  mahasiswa.  Setiap  kelas  yang  menjadi  sampel penelitian mendapatkan proses pembelajaran berbasis masalah. Proses penelitian di mulai pada  pertemuan  pertama  dengan  memberikan  tes  kemampuan  awal  matematika  untuk mengetahui  setiap  kategori  kemampuan  mahasiswa  yaitu  tinggi,  sedang,  dan  rendah, kemudian pelaksanaan penelitian yaitu intervensi dengan pembelajaran berbasis masalah di lakukan  selama  7  kali  pertemuan  dan  pada  pertemuan  ke-8  diberikan  soal  tes  literasi statistika.  Hasil  tes  literasi  statistika  di  analisis  menggunakan  anova  satu  jalur  untuk mendapatkan kesimpulan.
Pelaksanaan  penelitian,  untuk  penilaian  sejauh  mana  kemampuan  literasi  statistika siswa  indikator  di  kembangkan  berdasarkan knowledge  element .  Adapun  indikatornya  di sajikan pada Tabel 1. di bawah ini.
Tabel 1. Indikator Literasi Statistika
No  Indikator Definisi
1 Literacy skills Kemampuan  untuk  memahami  pembacaan  berbagai  teks  non- prosa, misalnya grafik, tabel atau simbol. 2 Statistical knowledge Kemampuan  untuk  memahami  mengapa  data  diperlukan  dan bagaimana data dapat diproduksi, terbiasa dengan istilah dan ide dasar yang berkaitan dengan statistik deskriptif, tampilan grafik dan tabel, memahami gagasan dasar probabilitas, dan memahami bagaimana kesimpulan atau kesimpulan statistik dicapai. 3 Mathematical knowledge Kemampuan  untuk  memahami  jumlah  dari  sejumlah  besar pengamatan  dengan  pernyataan  kuantitatif  yang  ringkas  (mis. Persen dan rata-rata). 4 Context knowledge Kemampuan untuk menempatkan pesan statistik dalam konteks. 5 Critical Question Kemampuan untuk secara kritis mempertanyakan penelitian yang dipublikasikan.
138
Beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  keberhasilan  dalam  belajar  matematika diantaranya faktor internal salah satunya adalah kemampuan awal matamatika. Penelitian ini di  awali  dengan  tes  kemampuan  awal  matematika,  yang  bertujuan  untuk  memetakan kemampuan mahasiswa . Kemampuan awal matematika siswa adalah kemampuan yang telah dipunyai  oleh  peserta  didik  sebelum  ia  mengikuti  pembelajaran  yang  akan  diberikan (Lestari,  2017).  Siswa  yang  memiliki  kemampuan  awal  baik  sangat  mungkin  mudah mengikuti  proses  pembelajaran  dan  cepat  memahami  materi  matematika  (Hevriansyah  & Megawanti, 2017).
Sebelum  diberikan  pretes  siswa  dikelompokan  berdasarkan  kategori  Kemampuan Awal  Matematis  (KAM)  (Miliyawati,  2012).  Kriteria  pengelompokan  kemampuan  awal matematika berdasarkan Tabel 2. Dengan keterangan skor rata-rata ( 𝑥̅ ) dan simpangan baku (SB) adalah sebagai berikut :

## Tabel 2. Kriteria Kategori KAM
Nilai KAM Kategori KAM KAM  ≥   𝑥̅ + 𝑆𝐵 Tinggi 𝑥̅ − 𝑆𝐵 ≤ KAM  ≥   𝑥̅ + 𝑆𝐵 Sedang 𝐾𝐴𝑀 ≤ 𝑥̅ − 𝑆𝐵 Rendah
Data  hasil  penelitian  ini  diperoleh  dari  skor  hasil  tes  kemampuan  literasi  statistika. Berdasarkan hasil pengolahan data terhadap skor tes kemampuan literasi statistika diperoleh nilai minimum, maksimum, skor rata-rata dan simpangan baku, pada tabel berikut ini.
Tabel 3. Deskripsi Hasil Tes Literasi Statistika
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation 60 38 73 56.34 10.54
Berdasarkan Tabel 3 . di atas untuk kemampuan literasi statistika nilai rata-rata dari 60 sampel  adalah  56.34  dengan  nilai  minimum  38  dan  maksmum  73.  Langkah  selanjutnya, mahasiswa  dikategorikan  berdasarkan  tes  kemampuan  awal  matematika  (tinggi,  sedang, rendah). Ada pun hasil tes literasi statistika yang dikategorikan berdasarkan tes kemampuan awal matematika di tampilkan pada T abel 4. di bawah ini:
Tabel 4. Hasil Kategori Literasi Statistika Berdasarkan KAM KAM Jumlah Tinggi 17 Sedang 27 Rendah 16 Jumlah 60
Berdasarkan Tabel  4. kategori  mahasiswa  berdasarkan  KAM  didapatkan  kategori mahasiswa dengan kategori kemampua tingggi 17 mahasiswa, kategori kemampuan sedang 27 dan kategori kemampuan rendah 16 mahasiswa. Hasil tes kemampuan literasi statistika berdasarkan kategori kemampuan awal matematika secara deskriptif disajikan pada Tabel 4. di bawah ini.
Tabel 5. Hasil Tes kemampuan Pemecahan Masalah matematika Berdasarkan level Literasi Numerasi Level Mean Std. Deviation N Tinggi 70.43 2.09 17 Sedang 55.59 4.92 27 Rendah 44.23 3.30 16 Jumlah 79.43 5.61 60
Berdasarkan Tabel 5. hasil tes kemampuan litaerasi statistika kategori siswa dengan kemampuan  literasi  statistika  tinggi  mendapatkan  rata-rata  70.43,  mahasiswa  dengan kategori  sedang  55.59  kemudian mahasiswa  dengan  kategori  rendah adalah  44.23.  Untuk mendapatkan  gambaran  lebih  detil  kemampuan  literasi  statistika  berdasarkan  kategori mahasiswa  peneliti  selanjutnya  menggunakan  analisis  anlisis  varians  satu  jalur,  sebelum melaksanakan uji Anova satu jalur dipastikan dulu data berasal dari data berdistribusi normal Tabel 6. merupakan hasil dari uji normalitas
Tabel 6. Hasil Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov a Statistic df Sig. Skor_Literasi  ,095 60 ,200
Berdasarkan hasil perhitungan untuk uji normalitas didapatkan nilai sig. > 0,05. Artinya data berasal dari data yang berdistribusi normal.  Uji asumsi selanjutnya adalah uji homogenitas dengan hasil di sajikan pada T abel 7. di bawah ini:
Tabel 7. Hasil Uji Homogenitas Levene Statistic df1 df2 Sig. 154,629 1 58 ,068
Berdasarkan hasil perhitungan untuk uji homogenitas di dapat nilai sig. > 0,05. Artinya data berasal dari data homogen. Uji asumsi yang telah dilakukan, yaitu uji normalitas dan uji  homogenitas,  sehingga  untuk  selanjutnya  dilakukan  uji  Anova  satu  jalur.  Hasil pengolahan data melalui analisis varian satu jalur disajikan pada tabel berikut ini:
Tabel 6. Hasil Analisis of Varian Literasi statistika Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 5714,60 2 2857,30 193,26 ,000 Within Groups 842,72 57 14,78 Total 6557,33 59
Berdasarkan Tabel 6. di atas diperoleh kesimpulan bahwa untuk kemampuan literasi statistika mahasiswa pada ketiga kategori kemampuan awal matematika diperoleh p-value < 0.05  maka  Ho  ditolak  sehingga  terdapat  perbedaaan  yang  signifikan  kemampuan  literasi statistika  antara  mahasiswa  berdasarkan  kategori  kemampuan  awal  matematika  (tinggi, sedang, dan rendah). Untuk melihat perbedaan di setiap kategori perbedaan di setiap kategori kemampuan awal matematika dilanjutakan dengan uji Post hoc dengan menggunakan LSD. Hasil perhitungan uji post hoc dengan LSD disajikan pada Tabel 7 .  di bawah ini:
140
Tabel 7 LSD Post Hoc Kemampuan awal matematika Mean Difference (I-J) Std. Error Sig. 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound Sedang 15,15 * 1,19 ,00 12,77 17,53 Rendah 26,11 * 1,30 ,00 23,43 28,79 Tinggi -15,15 * 1,19 ,00 -17,53 -12,77 Rendah 10,96 * 1,21 ,00 8,53 13,39 Tinggi -26,11 * 1,33 ,00 -28,79 -23,43 Sedang -10,96 * 1,21 ,00 -13,39 -8,53
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.
Berdasarkan Tabel 7 . hasil Post Hoc LSD di atas, untuk perbandingan antar katgeori mahasiswa berdasarkan kemampuan awal matematika semuanya memiliki nilai p-value (sig) < 0,05 maka Ho ditolak. Dengan demikian kemampuan literasi disetiap kategori kemampuan awal matematika berbeda secara signifikan. Kategori tinggi kemampuan awal matematika berbeda secara signifikan dengan kategori sedang dan rendah kemampuan awal matematika, kemudian kategori sedang kemampuan awal matematika berbeda secara signifikan dengan kategori tinggi dan rendah kemampuan awal matematika, dan terakhir untuk kategori rendah kemampuan awal matematika berbeda secara signifikan dengan kategori tinggi dan sedang kemampuan  awal  matematika.  Di  bawah  ini  merupakan  contoh  masalah  terkait  dengan konsep  statistika  dasar  yang  diberikan  pada  mahasiswa  ketika  melaksanakan  proses pembelajaran yang di sajikan pada Gambar 2, kemudian Gambar 3 . dan Gambar 4. adalah contoh jawaban mahasiswa.
Gambar 2. Masalah Matematika di dalam Pembelajaran
Gambar 3. Contoh Jawaban Mahasiswa 1
Gambar 4. Contoh Jawaban Mahasiswa 2
Berdasarkan Gambar 3. mahasiswa memiliki kemampuan membaca dan memahami informasi  yang  diberikan  dengan  baik,  tetapi  dalam  menggunakan  simbol  masih  terdapat kesalahan.  Mahasiswa  mampu  menentukan  proporsi,  tetapi  ketika  menyelesaikan  konsep statistika terdapat kesalahan dan kesulitan dalam menyelesaikan masalah statistika tersebut. Gambar  4. memberikan  informasi  bahwa  mahasiswa  kesulitam  menghubungkan persamaan  antara  rata-rata  awal  dengan  rata-rata  baru,  hal  tersebut  dipengaruhi  oleh kemampuan awal matematika ketika menyelesaikan masalah matematika.
Proses analisis data di mulai dari uji anova satu jalur dan juga uji post hoc LSD yang lebih detil melihat setiap perbedaan yang signifikan antara kategori kemampuan awal. Hal tersebut  memberikan  informasi  kepada  peneliti  terkait  implentasi  proses  pembelejaran berbasis  masalah,  dimana  hasil  tersebut  memberikan  informasi  tanpa  adanya  treatment proses pembelajaran berbasis masalah pun normalnya kategori kemampuan tinggi hasil tes literasi  matematikanya  akan  bernilai  tinggi,  kemudian  kemampuan  sedang  tentunya  akan berbeda  hasilnya  dengan  kemampuan  yang  rendah  dimana  didapatkan  nilai  rata-ratanya lebih tinggi kategori sedang di bandingkan katgeori rendah. Problem Based Learning dapat dikatakan  efektif  untuk  melatih  literasi  statistika,  siswa  mengalami  peningkatan keterampilan literasi statistika di kategori sedang dan tinggi  (Noviasari, 2017). Pemikiran logis  yang  di  terima  oleh  peniliti  adalah  seharusnya  setiap  kategori  kemampuan  awal minimal ada satu atau lebih kategori yang tidak berbeda secara signifikan dan tentunya yang tidak berbeda itu untuk kategori di kemampuan awal matematika yang rendah dan sedang,
142
sehingga  hal  tersebut  mengidikasikan  bahwa  proses  pembelajaran  berbasis  masalah memfasilitasi  kemampuan  awal  matematika  mahasiswa  kategori  sedang  dan  rendah, tentunya hal tersebut juga harus di dukung oleh skor literasi statsistika yang tinggi di kedua kategori tersebut. Peneliti memiliki keyakinan bahwa proses pembelajaran berbasis masalah yang  diterapakan  kurang  efektif  untuk  meningkatkan  kemampuan  literasi  statistika mahasiswa ini terbukti juga dengan skor rata-rata kelas yang hanya mencapai 56.34.
Pada hakekatnya tujuan dari proses pembelajaran merupakan perubahan perilaku/cara beripikir  dalam  memori  jangka  panjang  setiap  mahasiswa.  Teori  kontruktivisme  sebagai salah satu dasar proses pembelajaran berbasis masalah telah menjadi sebuah pandangan yang dominan tentang bagaimana siswa belajar di setiap jenjang pendidikan. Salah satu prediksi peneliti faktor penyebab implementasi tidak berjalan dengan baik adalah pandangan peneliti terhadap teori konstruktivisme yang menjadi dasar siswa belajar, artinya peneliti lebih fokus bagaimana  mempersiapkan  sebuah  perencanaan  pembelajaran  yang  lebih  berfokus merancang  aktivitas  yang  banyak  dilakukan  oleh  mahasiswa  dalam  menemukan  konsep statistika.  Didasarkan  pada  interpretasi  konstruktivisme  yang  naif  (Mayer,  2004)  (Taber, 2009).  Peneliti  berpikir  bagaimana  mempersiapkan  sebuah  aktivitas  pembelajaran  yang berpusat  pada  siswa  artinya minimal  guidence .  Seharunya  perlu  proses  pembelajaran konstruktivisme  yang  dirumuskan  sebagai  teori  yang  dinyatakan  dengan  jelas  dengan prediksi yang dapat diuji (Mayer, 2004).  Ketika Dosen mempersiapkan materi yang akan di ajarkan  proses  dosen  mempersiapkan  materi  tersebut  harus  berbarengan  dengan  prediksi- prediksi  yang  mungkin  muncul  ketika  proses  pembelajaran.  Hal  tersebut  di  adaptasi  dari pernyataan bahwa “guru seharunya bisa berpikir sebagai seorang matematikawan berpikir sebagai  seorang  guru  dan  berpikir  sebagai  seorang  siswa”  (Brousseau,  2006).  Prediksi respon siswa dalam kerangka teori segitiga didaktis yang dimodifikasi menempatkan ADP (Antisipasi Didaktis Pedagogis) sebagai sesuatu yang harus di siapkan oleh guru  (Suryadi, 2015). Prediksi-prediksi yang muncul harus berdasarkan kajian-kajian tidak hanya berupa perkiraan. Analisis learning obstacles yaitu epistemology obstacles, didactic obstacles dan ontogenic  obstacles merupakan  salah  satu  alternatif  untuk  mengkaji  prediksi  respon (Brousseau, 2006).
Anak-anak tampaknya belajar lebih baik ketika mereka aktif dan ketika seorang guru membantu  membimbing  kegiatan  mereka  ke  arah  yang  produktif  (Mayer,  2004). Sebagaimana dibahas di antara para filsuf pendidikan, konstruktivisme adalah doktrin yang kompleks, beragam, dan agak tidak dapat ditentukan, tetapi ketika para pendidik mencari implikasi  praktis  dari  filsafat  konstruktivis,  mereka  sering  menyimpulkan  bahwa konstruktivisme memerlukan metode penemuan (Kirschner et al., 2006). Pandangan tersebut melekat  pada  cara  berpikir  peneliti,  bahwa  kita  cukup  berpikir  bahwa problem  based learning merupakan proses pembelajaran yang menuntut aktivitas siswa untuk menemukan sebuah konsep dengan cara minimal guidence . Hasil penelitian maximal guidence daripada minimal  guidence berbasis  konstruktivis  bahkan  untuk  siswa  dengan  pengetahuan sebelumnya baik, teranyata hasil sama, tidak terdapat perbedaan (Kirschner et al., 2006).
Ketika  kita  merancang  pembelajaran constructivism = hands-on  activity merupakan sebuah  bencana  bagi  pendidikan  (Mayer,  2004).  Hal  tersebut  terjadi  karena  pertentangan gagasan  antara  ilmu  pengetahuan  tidak  dapat  di  transfer  dengan  gagasan  bahwa  ilmu pengetahuan  itu  di  konstruksi.  Kenapa  terjadi  seperti  itu,  kerana  latar  belakang  budaya kurang di perhatikan oleh para ahli konstruktivis, artinya pembelajaran akan lebih bermakna ketika para guru memaparkan pengetahuan sesuai dengan bahasa dan latar belakang budaya siswa dan hal ini perlu adanya bimbingan yang maksimal. Pemikiran siswa sebagian besar bermasalah ketika memberikan interpretasi individu (dan seringkali salah tafsir) hal tersebut dipengaruhi pemahaman konseptual dan asumsi sebagai cara berpikir siswa (Bowers, 2005).
PBL  tampaknya  tidak  hanya  bertautan  dengan  ide-ide  yang  mendalam,  misalnya,  filsafat ilmu, tetapi juga sesuai dengan pandangan progresif bahwa PBL berpusat pada peserta didik yang menekankan pengalaman langsung dan penyelidikan individu, logika pengetahuan dan psikologi pengetahuan bersatu di bawah payung istilah penemuan (Kirschner et al., 2006). Tetapi  yang  menjadi  catatan  tentang  PBL  hasil  penelitiannya  siswa  PBL  dibandingkan dengan  siswa  yang  dilatih  secara  konvensional  tidak  menemukan  perbedaan,  dan  gagal untuk mereplikasi keunggulan klinis (Albanese et al., 1993).

## SIMPULAN
Kemampuan literasi statistika mahasiswa administrasi publik berdasarkan statistika deskriptif  mendapatkan  rata-rata  56.34.  Berdasarkan  hal  tersebut  peneliti  menyimpulkan bahwa  kemampuan  literasi  statistika,  dengan  rata-rata  tersebut  masih  jauh  dari  skor maksimum idealnya. Berdasarkan hasil statistika inferensi bahwa terdapat perbedaaan yang siginifikan kemampuan literasi statistika antara kelompok mahasiswa berdasarkan kategori kemampuan  awal  matematika  (tinggi,  sedang,  dan  redah).  Berdasarkan  uji  Pos  Hoc  LSD didapatkan temuan bahwa mahasiswa dengan kategori tinggi kemampuan literasi statistika berbeda secara signifikan dengan kemampuan literasi statistika kategori sedang dan kategori rendah. Begitu juga untuk mahasiswa kategori sedang kemampuan literasi statistika berbeda secara  signifikan  dengan  kemampuan literasi  statistika  siswa  kategori  tinggi  dan  kategori rendah.Untuk  mahasiswa  kategori  rendah  kemampuan  literasi  statistika  berbeda  secara signifikan  dengan  kemampuan  literasi  statistika  kategori  tinggi  dan  kategori  sedang. Sehingga skor kemampuan literasi statistika yang di dapatkan setiap siswa sangat bergantung dengan  kategori  kemampuan  awal  matematikanya.  Ketika  kategori  kemampuan  awal matematikanya tinggi maka skor dari literasi statistikanya juga pasti tinggi, untuk kategori kemampuan awal matematikanya sedang maka skor literasi statistikanya juga mendapatkan kategori  sedang,  tentunya  terjadinya  juga  untuk  kategori  kemampuan  awal  matematika rendah  mendapatkan  skor  mendapatkan  skor  dengan  kategori  rendah  juga.  Hal  tersebut mengindikasikan bahwa proses pembelajaran berbasis masalah tidak sepenuhnya berperan terhadap  keberhasilan  mahasiswa  dalam  meningkat  kemampuan  literasi  statistikanya, terbukti bahwa keberhasilan mahasiswa ditentukan oleh kemampuan awal matematikanya. Mempersiapkan  proses  pembelajaran Problem  based  learning (PBL)  harus  berdasarkan kebutuhan  mahasiswa,  berdasarkan  temuan  penelitian,  ketika  merancang  proses pembelajaran, terutama merancang bahan ajar peneliti lebih terfokus bagaimana membuat merancang aktivitas mahasiswa berdasarkan masalah-masalah kontektual dan tentunya level masalah yang diberikan pun levelnya tinggi. Hal ini memberikan dampak pada mahasiswa kategori  kemampuan    awal  rendah  yang  kesulitan  terhadap  masalah  yang  diberikan, walaupun pada proses pembelajaran di bentuk kelompok.

## DAFTAR PUSTAKA
Adiga, U., &  Adiga, S. (2015). Problem based learning. International Journal of Current Research , 7 (6), 17181–17187.
Albanese,  M.  A.,  Mitchell,  S.,  &  others.  (1993).  Problem-based  learning:  A  review  of literature  on  its  outcomes  and  implementation  issues. ACADEMIC  MEDICINE- PHILADELPHIA- , 68 , 52. Arends, R. (2014). Learning to teach . McGraw-Hill Higher Education.
Arifin, M. (2014). Konsep-konsep Dasar Statistika . Diperoleh pada.
Ben-Zvi,  D.  &  Garfield,  J.  (2004).  Statistical  literacy,  reasoning,  and  thinking:  Goals, definitions, and challenges. Dordrecht, The Netherlands: Kluwer .
144
Ben-Zvi, D., & Aridor-Berger, K. (2016). Children’s wonder how to wander between data and context. In The teaching and learning of statistics (pp. 25–36). Springer.
Ben-Zvi, D., & Makar, K. (2016). International perspectives on the teaching and learning of statistics. In The Teaching and Learning of Statistics (pp. 1–10). Springer. Bodner,  G.  M.  (1986).  Constructivism:  A  theory  of  knowledge. Journal  of  Chemical Education , 63 (10), 873. Bowers, C. A. (2005). The false promises of constructivist theories of learning: A global and ecological critique (Vol. 14). Peter Lang. Brousseau,  G.  (2006). Theory  of  didactical  situations  in  mathematics:  Didactique  des mathématiques, 1970--1990 (Vol. 19). Springer Science & Business Media. Campbell, D. T., & Stanley, J. C. (2015). Experimental and quasi-experimental designs for research . Ravenio Books.
Carvalho,  C.,  &  Solomon,  Y.  (2012).  Supporting  statistical  literacy:  What  do  culturally relevant/realistic tasks show us about the nature of  pupil engagement with statistics? International Journal of Educational Research , 55 , 57–65.
Celik,  P.,  Onder,  F.,  &  Silay,  I.  (2011).  The  effects  of  problem-based  learning  on  the students’ success in physics course. Procedia-Social and Behavioral Sciences , 28 , 656– 660.
Damayantie, A. R. (2018). Literasi dari Era ke Era. Sasindo , 3 (1).
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 learning: A commentary. Journal of Statistics Education , 10 (3).
Duch, B., & others. (1996). Problems: A key factor in PBL. About Teaching , 50 , 7–8. Fardillah,  F.,  Nurlaelah,  E., &  Sabandar, J.  (2019).  Keterkaitan  Kemampuan  Literasi  dan Disposisi  Statistis  Mahasiswa  Melalui  Rigorous  Mathematical  Thinking. Simposium Nasional Mulitidisiplin (SinaMu) . Fraenkel, J. R., Wallen, N. E., & Hyun, H. H. (2011). How to design and evaluate research in education . New York: McGraw-Hill Humanities/Social Sciences/Languages. Fransman, J. (2005). Understanding literacy: a concept paper. The EFA Global Monitoring Report, Literacy for Life , 31.
Gal,  I.  (2002).  Adults’  statistical  literacy:  Meanings,  components,  responsibilities. International Statistical Review , 70 (1), 1–25. Garfield,  J.  (1995).  How  students  learn  statistics. International  Statistical  Review/Revue Internationale de Statistique , 25–34.
Garfield, J., & Chance, B. (2000). Assessment in statistics education: Issues and challenges. Mathematical Thinking and Learning , 2 (1–2), 99–125.
Hafiyusholeh, M. (2015). Literasi Statistik dan Urgensinya Bagi Siswa. Wahana , 64 (1), 1– 8.
Hafiyusholeh,  M.,  Budayasa,  I.  K.,  &  Siswono,  T.  Y.  E.  (2017).  Literasi  Statistik:  Siswa SMA  dalam  Membaca,  Menafsirkan,  dan  Menyimpulkan  Data. Prosiding  SI  MaNIs (Seminar Nasional Integrasi Matematika Dan Nilai-Nilai Islami) , 1 (1), 79–85. Hartuti, P. M., & Widyasari, H. (2016). Peran Kemampuan Awal Matematika dan Persepsi Mahasiswa pada Statistika terhadap Prestasi Belajar Statistika. SAP (Susunan Artikel Pendidikan) , 1 (2).
Hevriansyah, P., & Megawanti, P. (2017). Pengaruh kemampuan awal terhadap hasil belajar matematika. JKPM (Jurnal Kajian Pendidikan Matematika) , 2 (1), 37–44. Institute, O. of D. (2016). Building global interest in data literacy: a dialogue. In Educational Development  Center .  online:  oceansofdata.org/ourwork/building-global-interest-data-

## literacy-dialogue-workshop-report
Kirschner,  P.  A.,  Sweller,  J.,  &  Clark,  R.  E.  (2006).  Why  minimal  guidance  during instruction  does  not  work:  An  analysis  of  the  failure  of  constructivist,  discovery, problem-based,  experiential,  and  inquiry-based  teaching. Educational  Psychologist , 41 (2), 75–86.
Lestari, W. (2017). Pengaruh Kemampuan Awal Matematika dan Motivasi Belajar Terhadap Hasil Belajar Matematika. Jurnal Analisa , 3 (1), 76–84.
Mayer, R. E. (2004). Should there be a three-strikes rule against pure discovery learning? American Psychologist , 59 (1), 14. Miliyawati, B. (2012). Peningkatan Kemampuan Berpikir Kritis dan Self-Eficacy Matematis Siswa  SMA  dengan  Menggunakan  Pendekatan  Investigasi .  Universitas  Pendidikan Indonesia.
Mutmainah,  M.  (2018).  Hubungan  antara  Kemampuan  Awal  Matematika  dan  Motivasi Kuliah Mahasiswa dengan Hasil Belajar Statistika Dasar. Jurnal Ilmiah Iqra’ , 7 (1). Nikiforidou, Z.,  Lekka,  A., & Pange, J. (2010). Statistical literacy at university level: the current trends. Procedia-Social and Behavioral Sciences , 9 , 795–799. Noviasari, E. (2017). Efektivitas penerapan pembelajaran berbasis masalah untuk melatih literasi statistik siswa SMP pada pada materi Statistika Kelas VII . UIN Sunan Ampel Surabaya.
Prince,  M.  (2004).  Does  active  learning  work?  A  review  of  the  research. Journal  of Engineering Education , 93 (3), 223–231.
Reid,  A.,  &  Petocz,  P.  (2002).  Students’  conceptions  of  statistics:  A  phenomenographic study. Journal of Statistics Education , 10 (2).
Schield, M. (1999). Statistical literacy: Thinking critically about statistics. Of Significance , 1 (1), 15–20.
Seltman, H. J. (2018). Experimental design and analysis. Online at: Http://Www. Stat. Cmu. Edu/, Hseltman/309/Book/Book. Pdf .
Sharma, S. (2017). Definitions and models of statistical literacy: a literature review. Open Review of Educational Research , 4 (1), 118–133.
Songsore,  E.,  &  White,  B.  J.  G.  (2018).  Students’  perceptions  of  the  future  relevance  of statistics afer completing an online introductory statistics course. Statistics Education Research Journal , 17 (2), 120–140.
Suryadi,  D.  (2015).  Refleksi  Kritis  Tradisi  Pendidikan  Matematika  dan  Sebuah  Gagasan Alternatif. In Pendidikan Disiplin Ilmu Abad 21: Sebuah Kajian Prospektif. (pp. 122– 147). UPI PRESS.
Taber,  K.  S.  (2009). The  Negative  Heuristic  and  Criticisms  of  Constructivism  in  Science Education  In  Progressing  Science  Education:  Constructing  the  Scientific  Research Programme into the Contingent Nature of Learning Science (pp. 147-217) . Dordrecht: Springer.
Takaria,  J.,  &  Talakua,  M.  (2018).  The  Ability  Of  Statistical  Literacy  Student  Teacher Candidate In Terms Of Prior-Ability On Mathematics. Jurnal Kependidikan: Penelitian Inovasi Pembelajaran , 2 (2), 395–408.
Tiro, M. A. (2018). Strategi Aksi Gerakan Nasional Literasi Statistika di Indonesia. Seminar Nasional  Variansi  (Venue  Artikulasi-Riset,  Inovasi,  Resonansi-Teori,  Dan  Aplikasi Statistika) , 2018 , 1–21.
Tishkovskaya,  S.,  &  Lancaster,  G.  A.  (2010).  Teaching  strategies  to  promote  statistical literacy:  review  and  implementation. Data  and  Context  in  Statistics  Education: Towards  an  Evidence-Based  Society.  Proceedings  of  the  Eighth  International Conference  on  Teaching  Statistics.  Voorburg,  The  Netherlands:  International
146

## Statistical Institute .
Tishkovskaya,  S.,  &  Lancaster,  G.  A.  (2012).  Statistical  education  in  the  21st  century:  A review  of  challenges,  teaching  innovations  and  strategies  for  reform. Journal  of Statistics Education , 20 (2). Wallman, K. K. (1993). Enhancing statistical literacy: Enriching our society. Journal of the American Statistical Association , 88 (421), 1–8.
Yotongyos,  M.,  Traiwichitkhun,  D.,  &  Kaemkate,  W.  (2015).  Undergraduate  Students’ Statistical  Literacy:  A  Survey Study. Procedia-Social and Behavioral Sciences , 191 , 2731–2734.

## Administration Student Statistics Literacy Ability

## Mohamad Gilar Jatisunda
Universitas Majalengka g.jatisunda@unma.ac.id

## Dede Salim Nahdi
Universitas Majalengka salimnahdi@unma.ac.id

## Vici Suciawati
Universitas Majalengka vicisuciawati@unma.ac.id.com

## ABSTRACT
The ability of statistical literacy is one of the important aspects of mathematics learning that students need to master. Some study results illustrate the literacy ability of satellites is still not satisfactory. An alternative that can improve statistical literacy skills is the use of problem-based learning. The purpose of this research is to analyze the  improvement of statistical  literacy skills and the  implications  for the  learning process. This study uses a Pre-Experiment method with the type of One-shot Case Study. The study population was all  public  administration  students  at  Majalengka  University,  with  a  sample  of  60  people.  This  research resulted in a significant difference in the ability of statistic statistics. Implications for the problem-based learning  process,  it  is  important  to  prepare  teaching  materials  based  on  the  needs  of  students  not  only limited to how to make student activities construct their knowledge.
Keywords: Statistics Literacy, Early Mathematics Ability, Problem Based Learning.
Received April 13 th , 2020
Revised June 8 th , 2020 Accepted July 13 th , 2020