PELATIHAN ANALISIS KORELASI DAN REGRESI DENGAN MENGGUNAKAN PERANGKAT LUNAK “R” UNTUK MENINGKATKAN KETERAMPILAN PENGOLAHAN DATA BAGI GURU Puspa, Riyono, Puspitasari, dan Pujiastuti e-ISSN 2721-0634, Vol. 6 No. 1, halaman 80-90, Maret 2024 DOI: 10.25105/jamin.v6i1.17408

## Sejarah Artikel
Diterima
Juli 2023
Direvisi Desember 2024 Disetujui Februari 2024
Terbit Online Maret 2024
*Penulis Koresponden: sofia.debi.puspa@trisakti.ac.id

## PELATIHAN ANALISIS KORELASI DAN REGRESI DENGAN MENGGUNAKAN
PERANGKAT LUNAK “R” UNTUK MENINGKATKAN KETERAMPILAN PENGOLAHAN DATA BAGI GURU

## CORRELATION AND REGRESSION ANALYSIS TRAINING USING “R” SOFTWARE TO IMPROVE DATA PROCESSING SKILLS FOR TEACHERS
Sofia Debi Puspa 1* , Joko Riyono 1 , Fani Puspitasari 2 , dan Christina Eni Pujiastuti 1
1 Program Studi Teknik Mesin, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti, Jl. Kyai Tapa No.1, Grogol, Jakarta Barat, 11440, Indonesia
2 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti, Jl. Kyai Tapa No.1, Grogol, Jakarta Barat, 11440, Indonesia

## Abstrak
Analisis regresi merupakan salah satu metode statistik yang bertujuan untuk mengetahui hubungan  antara  satu  atau  lebih  variabel  bebas (independent) dengan  variabel  tidak bebas (dependen), sedangkan  korelasi  menyatakan  derajat  hubungan  linear  antar  dua variabel.  Penerapan  Analisis  Regresi  dan Korelasi  sangat  dibutuhkan khususnya  bagi guru  seperti  dalam  menentukan  faktor-faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  dalam pemahaman  belajar  siswa  serta  dapat  diketahui  seberapa  besar  suatu  variabel berpengaruh terhadap variabel lainnya. Kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat (PkM) ini  dilatarbelakangi  oleh kurangnya kemampuan pendidik  dalam  menganalisis  faktor- faktor  penyebab  yang  mempengaruhi  pemahaman  belajar  siswa  melalui  data.  Tujuan kegiatan  PkM  ini  bagi  mitra  adalah  untuk  memberikan  pemahaman  terkait  materi analisis  korelasi  dan  regresi  dengan software “R”.  Melalui  PkM  ini  diharapkan  akan memudahkan  pendidik  dalam  mengambil  keputusan  dalam  menentukan  model pembelajaran  yang  cocok  di  kelas,  setelah  diketahui  faktor-faktor  apa  saja  yang mempengaruhi pemahaman siswa dalam belajar. Kegiatan ini diikuti oleh 51 peserta dan pelatihannya dilaksanakan secara daring . Berdasarkan hasil perbandingan nilai pre-test dan post-test ,  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  peningkatan  pemahaman  Analisis Korelasi dan Regresi. Peningkatan rata-rata kemampuan kemampuan peserta pelatihan sebesar 34,14 atau sekitar 83,67% dari rata-rata sebelum pelatihan.
Kata Kunci :
• Analisis Data
• Analisis Regresi
• Korelasi
• Statistik
Keywords:
• Correlation
• Data Analysis
• Regression Analysis
• Statistics

## Abstract
Regression  analysis  is  a  statistical  method  that  aims  to  determine  the  relationship between  one  or  more  independent  variables  and  the  dependent  variable.  Correlation expresses the degree of linear relationship between the two variables. The application of regression and correlation analysis is needed, especially for teachers, to determine what  factors  influence  students'  understanding  of  learning  and  it  can  be  seen  how strongly  a  variable  influences  other  variables.  This  Community  Service  Activity  is motivated  by  the  need  for  educators  to  analyze  the  causes  of  factors  that  influence students's understanding of learning through data. This Community Service for partners aims to provide understanding related to Correlation and regression Analysis with" R" software. It is hoped that this Community service will make it easier for educators to decide on suitable learning models in class after knowing what factors influence student understanding in learning. Fifty-one participants attended this activity, and the training was carried out online. Based on the comparison of pre-test and post-test scores, there is  an  increased  understanding  of  Correlation  and  Regression  Analysis.  The  average increase in the trainees' ability was 34.14, 83.67% of the average before the training.
UNTUK MENINGKATKAN KETERAMPILAN PENGOLAHAN DATA BAGI GURU Puspa, Riyono, Puspitasari, dan Pujiastuti e-ISSN 2721-0634, Vol. 6 No. 1, halaman 80-90, Maret 2024 DOI: 10.25105/jamin.v6i1.17408

## 1. PENDAHULUAN
Analisis regresi adalah analisis statistik yang digunakan untuk melihat hubungan antara satu atau lebih variabel bebas dengan variabel tidak bebas. Terdapat beberapa jenis dalam analisis regresi diantaranya yaitu analisis regresi linear sederhana, analisis regresi berganda dan analisis regresi logistik.  Metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengestimasi  parameter  model  regresi  linear sederhana maupun regresi linear berganda adalah dengan metode kuadrat terkecil (ordinary least square) dan metode maximum likelihood estimation (Kutner dkk., 2005).
Persamaan regresi yang menggambarkan hubungan antara satu variabel bebas ( 𝑋 ) dan satu variabel  tak  bebas  ( 𝑌 )  merupakan  regresi  linear  sederhana,  dimana  hubungan  keduanya digambarkan  sebagai  suatu  garis  lurus.  Namun,  apabila  pola  hubungan  dinyatakan  dengan variabel bebas lebih dari satu yang berpengaruh terhadap satu variabel tak bebas dapat diartikan sebagai  regresi  linear  berganda (multiple  linear  regression). Adapun  regresi  logistik  adalah sebuah pendekatan model statistik untuk menggambarkan hubungan beberapa variabel bebas ( 𝑋 ) dengan variabel tak bebas ( 𝑌 ) yang bersifat dikotomus atau binary (Kleinbaum dkk., 2002).
Implementasi dari analisis regresi dan korelasi sangat bermanfaat di berbagai bidang seperti bidang  ekonomi,  medis,  manajemen,  pendidikan,  dan  lain-lain.  Khususnya  pada  bidang pendidikan, guru dapat menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi pemahaman siswa dalam belajar  dengan  menggunakan  analisis  korelasi  dan  regresi.  Selain  itu,  guru  dapat  mengetahui seberapa  kuat  hubungan  suatu  variabel  berpengaruh  terhadap  variabel  lainnya.  Sehingga  pada Pengabdian  kepada  Masyarakat  (PkM)  ini  mengangkat  tema  pelatihan  analisis  korelasi  dan regresi untuk meningkatkan pengolahan data bagi guru.
Mitra Pengabdian kepada Masyarakat (PkM) ini adalah guru di SMP Negeri 25 Tangerang. Berdasarkan hasil wawancara dengan beberapa guru, model pembelajaran yang digunakan  oleh guru di setiap kelas adalah sama. Padahal setiap siswa memiliki background yang berbeda dan para guru belum pernah melakukan analisis faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap hasil belajar siswa. Keterbatasan dalam mengolah data khususnya mengimplementasikan metode analisis  korelasi  dan  regresi  menjadi  latar  belakang  topik  PkM  ini,  dengan  harapan  para  guru dapat  menganalisis  lebih  jauh  faktor-faktor  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  hasil  belajar siswa berdasarkan data statistik. Pemahaman karakteristik dan kompetensi awal peserta didik oleh guru  dapat  menentukan  model  pembelajaran  yang  digunakan  serta  kualifikasi  materi  sehingga dapat meningkatkan keefektifan pembelajaran (Sari dkk., 2022).
Selain  itu,  tujuan  dari  PkM  ini  adalah  untuk  memberikan  pemahaman  dan  meningkatkan wawasan guru terkait materi analisis korelasi dan regresi menggunakan  software “R”. Software “R” Statistical Computing adalah salah satu software analisis statistik yang mampu mengolah dan memvisualisasikan  data. Software ini  banyak  digunakan  oleh  praktisi,  akademisi,  dan  data scientist di seluruh dunia. Karena bahasa pemrograman R berbasis open source serta dilengkapi dengan paket dan tool yang terus diperbarui.
Pelatihan pengolahan data statistik dengan R yang telah dilaksanakan oleh (Alamsyah dkk., 2022)  terbukti  secara  statistik  meningkatkan  pengetahuan  dan  keterampilan  peserta;  t  (40)  = 15,2719,  p  0,001.  Penguasaan  keterampilan  menggunakan  R  perlu  terus  ditingkatkan  untuk mengasah  literasi  digital  karena  penguasaan software seperti  R  merupakan  salah  satu  wujud keahlian digital di era Revolusi Industri 4.0 dan Revolusi 5.0 (Chai dkk., 2022).
Diharapkan  PkM  ini  akan  memudahkan  pendidik  dalam  mengambil  keputusan  dalam menentukan model pembelajaran yang cocok di kelas setelah mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi pemahaman siswa dalam belajar. Luaran program kegiatan  PkM ini yaitu berbentuk  jasa  dalam  peningkatan  keterampilan  guru  dalam  pengolahan  data  dengan  analisis
korelasi  dan  regresi  menggunakan  software  “R”.  Selain  itu,  sertifikat  PkM  diberikan  kepada peserta pelatihan yang telah mengikuti acara PkM.

## 2. METODE

## 2.1 Tahapan PkM
Tahapan  PkM  ini  dimulai  dengan  persiapan  administrasi,  analisis  situasi  mitra,  pengajuan proposal  dan  kerjasama  mitra,  pelaksanaan  PkM  dan  evaluasi  pelaksanaan. Flowchart tahapan PkM ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram alir kegiatan PkM
Persiapan  awal  administrasi  dilakukan  dengan  melakukan  rekrutmen  tim  anggota  dosen, tenaga penunjang, dan mahasiswa, dimana dosen memiliki kepakaran yang sesuai dengan tema yang diangkat. Selanjutnya survei dilakukan untuk menganalisis situasi mitra terkait kebutuhan mitra melalui wawancara serta mengumpulkan informasi terkait kerjasama mitra. Jika calon mitra menyetujui, pengelola atau tim dosen akan mengajukan permohonan pelatihan melalui proposal pengajuan Pengabdian kepada Masyarakat (PkM).
Setelah  kerjasama  mitra  dan  pengajuan  proposal  selesai  dilakukan,  selanjutnya  adalah penyebaran e-poster sosialisasi PkM serta pembuatan modul pelatihan. Modul pelatihan sebagai sarana  edukasi  yang  berisi  materi  dasar-dasar  penggunaan  software  “R”,  visualisasi  data  serta analisis korelasi dan regresi yang disusun oleh tim dosen PkM sesuai dengan kepakarannya.
Pelaksanaan  PkM  dilakukan  secara daring dengan  durasi  waktu  tiga  jam  dengan  target peserta yaitu guru. Metode penyampaian materi adalah dengan metode praktek atau demonstrasi. Metode  praktek  atau  demonstrasi  adalah  suatu  metode  yang  dapat  menstimulus  peserta  didik dalam berpikir kritis dan meningkatkan keterampilan proses sains. Hal ini dapat dicapai karena
UNTUK MENINGKATKAN KETERAMPILAN PENGOLAHAN DATA BAGI GURU Puspa, Riyono, Puspitasari, dan Pujiastuti e-ISSN 2721-0634, Vol. 6 No. 1, halaman 80-90, Maret 2024 DOI: 10.25105/jamin.v6i1.17408
peserta didik melakukan praktek secara langsung sehingga memperoleh keterampilan dasar untuk melakukan uji coba (Royani dkk., 2018). Metode penyajian berupa modul disiapkan dengan teliti sehingga  peserta  dapat  dengan  jelas  melakukan  langkah  berdasarkan  prosedur  yang  diberikan. Kegiatan  praktek  seperti  ini  membuat  kegiatan  diskusi  lebih  fokus  pada  pembahasan  materi konkrit.  Dalam  metode  ini,  instruktur  PkM  harus  cermat  merencanakan  pendekatan  untuk mengarahkan  motivasi  dan  pemikiran  peserta  (Sagala,  2017).  Selain  itu,  instruktur  juga membimbing  peserta  pelatihan  dengan  pertanyaan-pertanyaan  yang  bersifat  stimulus  dalam mengkontruksi coding yang  dibuat.  Melalui  pertanyaan  tersebut,  diharapkan  peserta  pelatihan dapat  meningkatkan  kemampuan  berpikir  kritis  sehingga  memiliki  kreatifitas  dan  kemampuan yang  inovatif,  dimana  kemampuan  tersebut  sangat  diperlukan  dalam  menjawab  tantangan Revolusi Industri 4.0 (Huda, 2014).

## 2.2 Analisis Korelasi dan Regresi
Regresi linear sederhana merupakan suatu model regresi yang menggambarkan hubungan linear antara satu variabel bebas ( 𝑋 ) dengan varibel tidak bebas ( 𝑌 ) secara linear. Model regresi linear adalah sebagai berikut (Kurniawan & Budi, 2016):
𝑌 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 + 𝜀 Keterangan: 𝑌 = variabel tidak bebas (dependent variable) 𝛽 0 = intersep/titik potong sumbu Y 𝛽 1 = slope/kemiringan 𝑋 = variabel bebas (independent variable) 𝜀 = error pada model.
Korelasi yang dibahas adalah korelasi Pearson Product-Moment . Korelasi ini adalah korelasi yang paling banyak digunakan untuk melihat ukuran korelasi antar dua variabel. Rumus koefisien korelasi pearson pada persamaan dibawah ini dan pada tabel di bawah ditunjukkan  interpretasi dari nilai korelasi (r):
𝑟 𝑥𝑦 = 𝑁 ∑ 𝑋𝑌 − (∑ 𝑋)(∑ 𝑌) √{𝑁 ∑ 𝑋 2 − (∑ 𝑋) 2 }{𝑁 ∑ 𝑌 2 − (∑ 𝑌) 2 } Interval Korelasi Interpretasi 0 < |r| < 0.49 Hubungan lemah 0.5 < |r| < 0.79 Hubungan sedang 0.79 < |r| < 1 Hubungan kuat
Regresi Linear Berganda merupakan model regresi yang membentuk hubungan linear antara satu variabel dependent ( 𝑌 ) dengan dua atau lebih variabel bebas ( 𝑋 1 , 𝑋 2 , … 𝑋 𝑛 ) . Model regresi linear berganda yaitu:
𝑌 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1 + 𝛽 2 𝑋 2 + ⋯ + 𝛽 𝑛 𝑋 𝑛 + 𝜀 Keterangan:
𝑌 = variabel tidak bebas (dependent variable) 𝛽 0 = intersep/titik potong sumbu Y 𝛽 𝑛 = slope/kemiringan untuk 𝑋 𝑛 𝑋 𝑛 = variabel bebas (independent variable) ke n 𝜀 = error pada model (Pramana dkk., 2016).
UNTUK MENINGKATKAN KETERAMPILAN PENGOLAHAN DATA BAGI GURU Puspa, Riyono, Puspitasari, dan Pujiastuti e-ISSN 2721-0634, Vol. 6 No. 1, halaman 80-90, Maret 2024 DOI: 10.25105/jamin.v6i1.17408
Uji koefisien regresi simultan digunakan untuk mengetahui seberapa berpengaruh variabel independen  terhadap  variabel  dependen  secara  bersama-sama  dalam  sebuah  model  regresi berganda. Uji statistik yang digunakan adalah uji statistic F. Pada persamaan di bawah diberikan rumus 𝐹 0 dalam menguji model:
𝐹 0 = 𝑅 2 /𝑘 (1−𝑅 2 )/(𝑛−𝑘−1)
Hipotesis yang akan diuji adalah: 𝐻 0 : 𝛽 1 = 𝛽 2 = ⋯ = 𝛽 𝑗 = 𝛽 𝑘 = 0 (tidak ada pengaruh dari 𝑋 1 , 𝑋 2 , …, 𝑋 𝑗 ,…, 𝑋 𝑘 terhadap 𝑌 ) 𝐻 𝑎 : 𝛽 𝑗 ≠ 0 (paling sedikit ada satu variabel 𝑋 yang mempengaruhi 𝑌 , misalnya 𝑋 𝑗 → 𝛽 𝑗 ≠ 0 )
Uji  parsial  digunakan  untuk  mengetahui  apakah  masing-masing  variabel  bebas  yaitu motivasi  ( 𝑋 1 ) ,  peran  dosen  ( 𝑋 2 )  dan  fasilitas  ( 𝑋 3 ) secara  parsial  berpengaruh  terhadap pemahaman konsep (Y) atau tidak. Hipotesis nol dan alternatif adalah sebagai berikut:
𝐻 0 : 𝛽 𝑗 = 0 artinya tidak ada pengaruh variabel 𝑋 𝑗 terhadap 𝑌 𝐻 1 : 𝛽 𝑗 ≠ 0 artinya ada pengaruh antara variabel 𝑋 𝑗 terhadap 𝑌 .
Kriteria pengujian uji-t parsial dapat menggunakan dasar pengambilan keputusan seperti di bawah ini:
a. Jika  nilai  signifikansi  (Sig.)  <  0.05  maka  variabel  independen  secara  parsial  ada  hubungan berpengaruh terhadap variabel dependen
b. Jika  nilai  signifikansi  (Sig.)  >  0.05  maka  variabel  independen  secara  parsial  tidak  ada hubungan berpengaruh terhadap variabel dependen (Marhawati dkk., 2022).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kegiatan  PkM  dilaksanakan  pada  8  April  2023  secara daring menggunakan Zoom  Meeting. Kegiatan ini diikuti oleh 51 peserta pelatihan yang terdiri atas guru dan mahasiswa. Pelaksanaan PkM  tidak  hanya  diikuti  oleh  mitra  guru  SMP  Negeri  25  Tangerang,  namun  juga  mahasiswa pendidikan sebagai calon pendidik. Acara PkM dipimpin oleh seorang MC dan acara dibuka oleh Kepala Jurusan Teknik Mesin S1 Universitas Triskati. Sebelum masuk ke materi utama, pre-test diberikan ke seluruh peserta pelatihan untuk mengukur kemampuan awal peserta, kemudian di akhir  penyampaian  materi  terdapat post-test yang  diberikan  ke  seluruh  peserta  pelatihan. Pemberian pre-test dan post-test tersebut  untuk  mengukur  tingkat  keberhasilan  pelatihan  serta mengukur peningkatan kemampuan peserta pelatihan secara kuantitatif.
Materi disampaikan oleh dua instruktur. Instruktur memaparkan materi pertama yaitu dasar- dasar  penggunaan  software  “R”  dan  visualisasi  data,  kemudian  dilanjutkan  pemaparan  materi kedua mengenain analisis korelasi dan regresi beserta studi kasus di bidang pendidikan. Di setiap materinya,  seluruh  peserta  didik  langsung  mempraktekkan  materi  menggunakan  software  “R” pada  laptop  masing-masing,  dimana  sebelum  pelatihan  berlangsung  panitia  mengarahkan  dan memberikan  pedoman  melalui  modul  kepada  seluruh  peserta  untuk  melakukan  instal  software “R” Studio. Selanjutnya, setelah pemaparan materi selesai, dilakukan diskusi dan tanya jawab. Pada Gambar 2 ditampilkan pelaksanaan PkM bersama para peserta pelatihan.

## Gambar 2. Dokumentasi peserta dan pelaksana kegiatan PkM
Evaluasi  PkM diukur  dengan  dua  cara  yaitu  kualitatif  dan  kuantitatif.  Evaluasi  kuantitatif diperoleh berdasarkan perbandingan hasil pre-test dan post-test seluruh peserta pelatihan. Materi uji  disesuaikan  dengan  materi  pelatihan  yaitu  dasar-dasar  menggunakan  R,  analisis  korelasi, analisis  regresi  linear,  analisis  regresi  berganda,  dan  analisis  regresi  logistik.  Gambar  3 menunjukkan histogram nilai pre-test , diperoleh bahwa sebanyak 31,37% peserta mendapat skor antara  20  sampai  30;  sebanyak  21,57%  peserta  mendapat  skor  antara  31  sampai  40;  sebanyak 29,4%  peserta  mendapat  skor  antara  41  sampai  50;  sebanyak  13,72%  peserta  mendapat  skor antara 51 sampai 60, dan sebanyak 3,9% peserta mendapat skor lebih dari 60. Terlihat jelas bahwa sebelum pelatihan diberikan, para peserta pelatihan belum memiliki kemampuan dasar statistik yang baik dan juga kemampuan dasar penggunaan R Studio.
Namun setelah pelatihan PkM, kemampuan para peserta meningkat secara  signifikan baik dalam  kemampuan  dasar-dasar  penggunaan R  dan  juga materi  statistik  terkait  analisis  korelasi dan regresi. Hal tersebut dapat dilihat berdasarkan histogram post-test pada Gambar 4. Pada hasil post-test diperoleh  sebanyak  21,57%  peserta  mendapat  skor  antara  50  sampai  60;  sebanyak 17,65%  peserta  mendapat  skor  antara  61  sampai  70;  sebanyak  33,3%  peserta  mendapat  skor antara 71 sampai 80; sebanyak 21,57% peserta mendapat skor antara 81 sampai 90, dan sebanyak 5,9% peserta mendapat skor antara 91 sampai 100.
UNTUK MENINGKATKAN KETERAMPILAN PENGOLAHAN DATA BAGI GURU Puspa, Riyono, Puspitasari, dan Pujiastuti e-ISSN 2721-0634, Vol. 6 No. 1, halaman 80-90, Maret 2024 DOI: 10.25105/jamin.v6i1.17408
Gambar 4. Histogram nilai post-test
Tabel  1  menunjukkan  analisis  statistik  deskriptif  hasil pre-test dan post-test peserta pelatihan. Berdasarkan Tabel 1 pada hasil pre-test diperoleh nilai minimum yaitu 20, maksimum 65, dan rata-rata nilai pre-test 40,8. Sedangkan untuk hasil post-test diperoleh nilai minimum 50 dengan  nilai  maksimum  100  dan  nilai  rata-rata post-test yaitu  74,94.  Sehingga  nilai  rata-rata pemahaman analisis korelasi dan regresi peserta pelatihan meningkat sebesar 34,14 atau sebesar 83,67%  dari  rata-rata  nilai pre-test sebelum  pelatihan.  Pada  Gambar  5,  terdapat  box-plot  data yang merupakan ringkasan distribusi data pada nilai pre-test dan post-test . Tentunya, hasil dari pemahaman konsep matematis yang dibangun dengan  cara pembelajaran jarak jauh atau daring tersebut dipengaruhi oleh berbagai faktor-faktor seperti motivasi belajar, peran instruktur, fasilitas dan lingkungan belajar (Puspa dkk., 2021).
Tabel 1. Statistika deskriptif data Pre-test Post-test Minimum 20 50 Maximum 65 100 Mean 40,8 74,94 Standar Deviasi 12,39 11,54 Banyak Data 51 51
Gambar 5 . Box-plot Data
Kedua, evaluasi PkM dilakukan secara kualitatif berdasarkan hasil dari kuesioner yang telah diisi oleh peserta pelatihan diakhir acara. Kuesioner berisi pertanyaan-pertanyaan yang berkaitan
dengan manfaat pelaksanaan pelatihan, kesesuaian acara dan kesuksesan jalannya PkM. Jawaban pada kuesioner berupa skala likert yang terdiri atas:
• Sangat setuju (point 5)
• Tidak setuju (point 2) • Setuju (point 4) • Sangat Tidak Setuju (point 1)
• Cukup (point 3)
Selanjutnya  setiap  pertanyaan  pada  kuesioner  dihitung  indeks  ketercapaian  dari  pelatihan yang telah berlangsung. Skor indeks dihitung dengan menggunakan persamaan di bawah ini dan kesimpulan nilai indeks ditunjukkan pada Tabel 2 (Riyono dkk., 2021).
Indeks (%) = Total skor skor maksimum × 100% Tabel 2. Indeks Skor Interval (%) Kesimpulan 𝟎 ≤ 𝒙 < 𝟐𝟎 Sangat tidak setuju 𝟐𝟎 ≤ 𝒙 < 𝟒𝟎 Tidak setuju 𝟒𝟎 ≤ 𝒙 < 𝟔𝟎 Cukup 𝟔𝟎 ≤ 𝒙 < 𝟖𝟎 Setuju 𝟖𝟎 ≤ 𝒙 < 𝟏𝟎𝟎 Sangat Setuju
Jumlah pertanyaan pada kuesioner terdiri atas 15 pertanyaan. Berikut ini merupakan analisis hasil dari setiap pertanyaan pada kuesioner:
1. Pertanyaan  ”Sosialisasi  adanya  pelatihan  ini  mudah  diperoleh”,  terdapat  15  peserta memberikan jawaban sangat  setuju, 30 peserta setuju dan 6 peserta  memberikan jawaban cukup.  Sehingga  diperoleh  indeks  yaitu  83,5%,  artinya  peserta  sangat  setuju  bahwa sosialisasi PkM mudah diperoleh.
2. Pertanyaan ”Administrasi dalam pendaftaran pelatihan memiliki prosedur yang sistematis dan teratur”, sebanyak 15 peserta memberikan jawaban sangat setuju, 26 peserta setuju, dan  10 peserta menyatakan cukup. Sehingga indeks yang diperoleh yaitu 81,9% dan dapat dikatakan bahwa peserta sangat setuju bahwa administrasi PkM memiliki prosedur yang sistematis dan teratur.
3. Pertanyaan  “Waktu  acara  pelatihan  sudah  sesuai  dengan  pamflet  yang  disebarkan”, diperoleh 38 peserta menyatakan sangat setuju dan 13 peserta setuju. Maka diperoleh indeks 94,9% bahwa waktu acara PkM sesuai dengan pamflet.
4. Pertanyaan “Metode pelatihan sudah sesuai dengan kondisi yang berlaku saat pelaksanaan”, sebanyak  9  peserta  memberikan  jawaban  sangat  setuju,  18  peserta  setuju,  20  peserta menyatakan  cukup,  dan  4  peserta  tidak  setuju.  Sehingga  indeks  yang  diperoleh  adalah 74,12%  artinya  peserta  setuju  metode  pelatihan  sudah  sesuai  dengan  kondisi  saat pelaksanaan.
5. Pertanyaan  “Materi  yang  disampaikan  instruktur  dapat  dimengerti  dan  dipahami”, didapatkan 14 peserta menyatakan sangat setuju, 27 peserta setuju, 6  peserta menyatakan cukup, dan 4 peserta tidak setuju. Maka indeks skornya adalah 80% artinya peserta sangat setuju bahwa materi yang disampaikan dapat dipahami.
6. Pertanyaan  “Instruktur  menguasai  materi  yang  diberikan”,  didapatkan  26  peserta  sangat setuju, 17 peserta setuju dan 8 peserta menyatakan cukup. Sehingga diperoleh indeks 87,1%
UNTUK MENINGKATKAN KETERAMPILAN PENGOLAHAN DATA BAGI GURU Puspa, Riyono, Puspitasari, dan Pujiastuti e-ISSN 2721-0634, Vol. 6 No. 1, halaman 80-90, Maret 2024 DOI: 10.25105/jamin.v6i1.17408
bahwa peserta sangat setuju bahwa instruktur menguasai materi.
7. Pertanyaan “Instruktur menguasai metode penyampaian sehingga suasana pelatihan tidak monoton”,  diperoleh  10  peserta  sangat  setuju,  16  peserta  setuju,  13  peserta  menyatakan cukup,  dan  12  peserta  tidak  setuju.  Sehingga  diperoleh  indeks  yaitu  69,4%  peserta menyatakan  setuju  bahwa  instruktur  menguasai  metode  penyampaian  sehingga  suasana pelatihan tidak monoton.
8. Pertanyaan “Instruktur memberikan kesempatan pada peserta untuk bertanya tentang materi yang disampaikan”, didapatkan 23 peserta sangat setuju dan 28 peserta setuju. Indeks yang diperoleh  yaitu  89%  artinya  peserta  sangat  setuju  bahwa  instruktur  memberikan kesempatan pada peserta untuk bertanya tentang materi yang disampaikan.
9. Pertanyaan ”Materi atau bahan pelatihan seperti modul-modul bermanfaat untuk saya dalam memahami materi pelatihan”, sebanyak 18 peserta memberikan jawaban sangat setuju, 25 peserta setuju, dan 8 peserta menyatakan cukup. Maka indeks perolehan yaitu 83,9% sangat setuju bahwa materi pelatihan bermanfaat bagi peserta pelatihan.
10. Pertanyaan  “Isi  naskah  modul  baik  dan  lengkap  yang  berisi  teori  dasar,  contoh  dan  soal latihan”, diperoleh 18 peserta sangat setuju, 19 peserta setuju, 9 peserta menyatakan cukup, dan 5 peserta  tidak setuju.  Sehingga 79,61% peserta  setuju bahwa isi naskah  modul baik dan lengkap yang berisi teori dasar, contoh dan soal latihan.
11. Pertanyaan “Setelah mengikuti pelatihan ini pengetahuan saya tentang Analisis Korelasi & Regresi  bertambah”,  hasilnya  diperoleh  21  peserta  sangat  setuju,  15  peserta  setuju,  11 peserta menyatakan cukup, dan 4 orang tidak setuju. Indeks pada pertanyaan tersebut adalah 80,78%  artinya  peserta  sangat  setuju  pengetahuan  terkait  analisis  korelasi  dan  regresi bertambah setelah mengikuti pelatihan.
12. Pertanyaan  “Pelaksanaan  pergantian  dan  pembahasan  materi  tepat  waktu”,  peserta  yang menjawab  sangat  setuju  sebanyak  27  peserta,  setuju  sebanyak  21  peserta,  dan  cukup sebanyak 3 peserta. Maka indeks yang diperoleh adalah 89,4% dan dapat dikatakan bahwa peserta sangat setuju pelaksanaan pergantian dan pembahasan materi tepat waktu
13. Pertanyaan  “Sistem kerja panitia  sangat baik karena  sistem  terstruktur dan komunikatif” diperoleh  peserta  yang  menjawab  sangat  setuju  sebanyak  17  peserta,  setuju  sebanyak  19 peserta,  cukup  sebanyak 8 peserta, dan tidak setuju  sebanyak 7 peserta. Sehingga  indeks yang diperoleh adalah 78,04% artinya peserta setuju bahwa sistem kerja panitia sangat baik karena sistem terstruktur dan komunikatif.
14. Pertanyaan “Pelatihan ini bermanfaat untuk wawasan dan karir saya” diperoleh sebanyak 17  peserta  menjawab  sangat  setuju,  14  peserta  menjawab  setuju,  12  peserta  menyatakan cukup, dan 8 peserta tidak setuju. Sehingga diperoleh indeks 75,69% artinya peserta setuju bahwa pelatihan ini bermanfaat untuk wawasan dan karir.
15. Pertanyaan  “Saya bersedia untuk mengikuti kembali pelatihan yang  serupa dengan  topik lainnya”,  didapatkan  jawaban  sangat  setuju  sebanyak  28  peserta,  setuju  sebanyak  13 peserta,  dan  cukup  sebanyak  10  peserta.  Maka  diperoleh  indeks  87,06%  artinya  peserta sangat  setuju  dan  bersedia  untuk  mengikuti  kembali  pelatihan  yang  serupa  dengan  topik lainnya.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah dipaparkan, maka disimpulakan bahwa pelatihan analisis  korelasi  dan  regresi  dalam  rangka  Pengabdian  kepada  Masyarakat  (PkM)  ini  dapat meningkatkan  wawasan  dan  kemampuan  analisis  statistik  guru  dalam  mengolah  data.
UNTUK MENINGKATKAN KETERAMPILAN PENGOLAHAN DATA BAGI GURU Puspa, Riyono, Puspitasari, dan Pujiastuti e-ISSN 2721-0634, Vol. 6 No. 1, halaman 80-90, Maret 2024 DOI: 10.25105/jamin.v6i1.17408
Keterampilan  pengolahan  data  tersebut  sangat  berguna  bagi  guru  dalam  menganalisis  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  pemahaman  siswa  saat  belajar  melalui  metode  statistika.  Sehingga guru  dapat  menentukan  model  pembelajaran  yang  tepat  berdasarkan  analisis  faktor  yang mempengaruhi  pemahaman  belajar  siswa  tersebut.  Peningkatan  pemahaman  peserta  pelatihan terkait materi analisis regresi dan korelasi dapat diukur dari hasil perbandingan nilai pre-test dan post-test . Nilai rata-rata post-test peserta meningkat sebesar 34,14, artinya nilai rata-rata peserta meningkat sebesar 83,67% dari rata-rata nilai pre-test sebelum pelatihan. Berdasarkan dari hasil analisis  indeks  pada  kuesioner  diperoleh  dengan  jawaban  terbanyak  yaitu  “sangat  setuju”  dan diikuti jawaban “setuju” pada pertanyaan-pertanyaan yang diberikan, dengan demikian baik pada persiapan acara, pelaksanaan acara, isi modul, penyampaian materi, dan kemampuan instruktur telah  dikemas  dengan  baik,  sehingga  pelatihan  tersebut  memberikn  manfaat  bagi  peserta, khususnya dalam keterampilan pengolahan data.

## Ucapan Terima kasih
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada  Universitas  Trisakti  yang  mendanai  kegiatan Pengabdian  kepada  Masyarakat  ini.  Kami  juga  mengucapkan  terima  kasih  kepada  pimpinan Program Studi Teknik Mesin, Fakultas Teknologi Industri, dan rekan-rekan Tim PkM yang telah bekerja sama dengan sangat baik, sehingga pelaksanaan PkM dapat berjalan lancar.

## Referensi
Alamsyah,  A.,  Purnama,  D.  H.,  Isnayawulan,  G.,  Izzudin,  M.,  &  Saraswati,  E.  (2022).

## PENDAMPINGAN DALAM MENINGKATKAN KEMAMPUAN STATISTIK
MAHASISWA  DENGAN  SOFTWARE  R. As-Sidanah :  Jurnal  Pengabdian  Masyarakat , 4 (1). https://doi.org/10.35316/assidanah.v4i1.47-58
Chai, S. Y. W., Phang, F. J. F., Yeo, L. S., Ngu, L. H., & How, B. S. (2022). Future era of techno- economic  analysis:  Insights  from  review.  In Frontiers  in  Sustainability (Vol.  3). https://doi.org/10.3389/frsus.2022.924047
Huda, M. (2014). Model-Model Pengajaran Dan Pembelajaran. Eureka Media Aksara . Kleinbaum, D. G., Klein, M., & Pryor, E. R. (2002). Logistic Regression . Springer-Verlag.
Kurniawan, R., & Budi, Y. (2016). Analisis Regresi Dasar dan Penerapannya dengan R. Kencana , 2 (2).
Kutner, M. H., Nachtsheim, C. J., Neter, J., & Li, W. (2005). Applied linear statistical models . McGraw-hill.
Marhawati, I. H., Mahmud, R., Nurdiana, S. P., Sri Astuty, S. E., STrKes, P., Fahradina, N., La One, S. T., Faelasofi, M. T. R., Widyasari, T., & Mawardati, R. (2022). Statistika Terapan. Penerbit Tahta Media Group .
Pramana, S., Yordani, R., Kurniawan, R., & Yuniarto, B. (2016). Dasar-dasar Statistika dengan Software R konsep dan aplikasi. Bogor: In Media , 1 .
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 , 5 (1). https://doi.org/10.31004/cendekia.v5i1.533
Riyono,  J.,  Eni  Pujiastuti,  C.,  Debi  Puspa,  S.,  &  Teknik  Mesin  Fakultas,  J.  (2021).  Pelatihan Pembuatan  Analisis  Statistik  Untuk  Peramalan  Permintaan  Pasar  Guna  Pemasaran  Produk Dengan R. Abdimas Singkerru , 1 (1).
UNTUK MENINGKATKAN KETERAMPILAN PENGOLAHAN DATA BAGI GURU Puspa, Riyono, Puspitasari, dan Pujiastuti e-ISSN 2721-0634, Vol. 6 No. 1, halaman 80-90, Maret 2024 DOI: 10.25105/jamin.v6i1.17408
Royani, I., Mirawati, B., & Jannah, H. (2018). Pengaruh model pembelajaran langsung berbasis praktikum terhadap keterampilan proses sains dan kemampuan berpikir kritis siswa. Prisma Sains: Jurnal Pengkajian Ilmu Dan Pembelajaran Matematika Dan IPA IKIP Mataram , 6 (2), 46–55.
Sagala, S. (2017). Konsep dan makna pembelajaran: Untuk membantu memecahkan problematika belajar dan mengajar .
Sari, A. N. K., Nurhadi, M., & Tyas, E. P. (2022). Analisis kakarakteristik terhadap latar belakang peserta didik bagi pembelajaran efektif. In Jurnal FKIP Universitas Mulawarman .