## Pengembangan Modul Statistika Deskriptif Berbasis Penalaran Statistik
Fitrianto Eko Subekti 1  , Akhmad Jazuli 2
1, 2 Pendidikan Matematika, Universitas Muhammadiyah Purwokerto Jl. KH Ahmad Dahlan, Dukuhwaluh, Banyumas, efitrians@gmail.com

## Abstract
The  research  aims  to  develop  a  descriptive  statistics  module  based  on  statistical  reasoning  that  meets  valid, practical, and effective criteria. The development research uses ASSURE stages modified according to research needs.  The  data  collection  technique  uses  validation  questionnaires  to  measure  the  validity  of  modules, questionnaires  for pre-service  teachers’  responses  to  measure  practicality,  and  tests  to  measure  effectiveness. The validity and practicality test uses the average score, and the effectiveness test uses the binomial test. The results of the module development show that: the module developed has met the criteria for validity with an average score of 4.60, the module has met the practicality criteria with an average response questionnaire score of 4.32, and the module meets the effectiveness criteria of 74% of a pre-service teacher, having exceeded the score of 60. Thus, all three criteria (valid, practical, and effective) in the development of the module have been achieved. However, optimizing the use of modules in learning and habituation to provide research statistics and daily life problems is necessary.
Keywords: Module Development, Statistical Reasoning, Descriptive Statistics

## Abstrak
Penelitian  bertujuan  mengembangkan  modul  statistika  deskriptif  berbasis  penalaran  statistik  yang  memenuhi kriteria  valid,  praktis,  dan  efektif.  Penelitian  pengembangan  menggunakan  tahapan  ASSURE  yang  telah dimodifikasi sesuai dengan kebutuhan penelitian. Teknik pengumpulan data menggunakan angket validasi untuk mengukur kevalidan modul, angket respon mahasiswa calon guru untuk mengukur kepraktisan, dan tes untuk mengukur  keefektifan.  Uji  kevalidan  dan  kepraktisan  menggunakan  rata-rata  skor,  dan  uji  keefektifan menggunakan uji binomial tes. Hasil pengembangan modul menunjukkan bahwa: modul yang dikembangkan telah memenuhi kriteria kevalidan dengan skor rata-rata 4,60, modul telah memenuhi kriteria kepraktisan dengan skor rata-rata angket respon sebesar 4,32, dan modul telah memenuhi kriteria keefektifan yang ditunjukan dengan 74% mahasiswa calon guru telah melampaui nilai 60. Dengan demikian ketiga kriteria (valid, praktis, dan efektif) dalam  pengembangan  modul  telah  tercapai.  Namun  demikian  perlu  optimalisasi  penggunaan  modul  dalam pembelajaran dan pembiasaan pemberian permasalahan statistika penelitian maupun permasalahan kehidupan sehari-hari.
Kata kunci: Pengembangan Modul, Penalaran Statistik, Statistika Deskriptif
Copyright (c) 2022 Fitrianto Eko Subekti, Akhmad Jazuli
 Corresponding author: Fitrianto Eko Subekti Email Address: efitrians@gmail.com (Jl. KH Ahmad Dahlan, Dukuhwaluh, Banyumas) Received 20 May 2022, Accepted 16 July 2022, Published 08 September 2022 DoI: https://doi.org/10.31004/cendekia.v6i3.1688

## PENDAHULUAN
Penguasaan  materi  statistika  penting  dimiliki  oleh  mahasiswa  calon  guru.  Pemberian  materi statistika memberikan dasar pemahaman dan penerapan metode kuantitatif bagi mahasiswa (Cahyawati et al., 2020) serta membantu mahasiswa menyelesaikan ketidakpastian dan variabilitas dari informasi yang  diperoleh  (Sariningsih  &  Herdiman,  2017).  Penerapan  materi  statistika  harus  didasari  pada penguasaan  dalam  memahami,  menghubungkan  antar  konsep,  interpretasi  data,  dan  penarikan kesimpulan  (Kusumarasdyati,  2019).  Sedangkan  untuk  dapat  memahami  konsep  dalam  statistika, mengolah  informasi,  dan  menarik  kesimpulan  dalam  pembelajaran,  diterapkan  dalam  penelitian, ataupun  kehidupan  sehari-hari  diperlukan  kemampuan  penalaran  statistik  yang  baik  (Rohana  &
Ningsih, 2020; Setianingsih & Rahmah, 2020).
Namun kenyataannya, tidak semua mahasiswa calon guru memiliki kemampuan penalaran yang baik  pada  materi  statistika.  Beberapa  permasalahan  yang  sering  dialami,  diantaranya:  kesulitan memeriksa  data  kategori,  interval,  dan  rasio  (Karatoprak  et  al.,  2015),  kesulitan  dalam  membuat kesimpulan  terkait  dengan  grafis  (Rufiana  et  al.,  2018;  Subekti  &  Akhsani,  2020),  kesulitan  dalam menganalisis  dan  menginterpretasikan  data  (Subekti  &  Jazuli,  2020;  Yusuf  et  al.,  2019),  penalaran mahasiswa dalam pembelajaran metode statistika belum memuaskan (Rohana & Ningsih, 2019), dan ketidakmampuan dalam melihat kesalahan dalam menghitung ukuran statistik (Abd Rozak et al., 2020). Selain itu  penalaran mahasiswa dalam  pembelajaran metode  statistika  cenderung  belum memuaskan (Rohana  &  Ningsih,  2019).  Permasalahan-permasalahan  tersebut  menunjukkan  bahwa  penalaran statistik mahasiswa perlu menjadi perhatian.
Kemampuan  dalam  bernalar  untuk  memahami  ide-ide  dan  informasi  terkait  statistik  sering dinamakan sebagai penalaran statistik (Chan et al., 2015, 2016a, 2016b). Penalaran statistik seseorang dapat  dilihat  dari  bagaimana  seseorang  memahami  informasi,  menggunakan  prosedur, menginterpretasikan hasil analisis data statistik (Fardillah et al., 2019; Kristanto, 2018; Rosidah et al., 2018), penarikan argumen berdasarkan ide-ide statistik (Maryati, 2018), dan merepresentasikan grafik grafik untuk penarikan kesimpulan (A. Rozak & Nurwiani, 2020). Penalaran statistik dapat berbentuk kemampuan  seseorang  dalam  menggabungkan  ide-ide  tentang  data  yang  mengarah  pada  penarikan kesimpulan dan penafsiran hasil statistik (Yusuf, 2017).
Beberapa  indikator  kemampuan  penalaran  statistik,  meliputi:  kemampuan  untuk:  memberikan penjelasan  statistik,  menyajikan,  menafsirkan,  dan  merepresentasikan  data  statistik  (Fardillah  et  al., 2019). Indikator lainnya merupakan proses berpikir logis dalam rangka: memahami data dan informasi statistik  melalui  proses  mendeskripsikan,  mereduksi,  menyajikan,  dan  menganalisis  data,  serta menginterpretasikan hasil penyajian data (Setianingsih & Rahmah, 2020).
Kemampuan  penalaran  statistik  merupakan  kemampuan  seseorang  dalam  memahami karakteristik  data  statistik,  menyajikan  data  sesuai  dengan  tujuan,  memaknai  penyajian  data,  serta mengolah  data  dan  menginterpretasiannya.  Indikator  yang  digunakan  oleh  peneliti  untuk  mengukur kemampuan  penalaran  statistik,  meliputi:  kemampuan  memahami  karakteristik  data  statistik, kemampuan  menyajikan  data  sesuai  tujuan,  kemampuan  mengolah  data  sesuai  kebutuhan,  serta kemampuan menginterpretasikan hasil penyajian dan pengolahan data statistik.
Permasalahan-permasalahan  yang  dialami  oleh  mahasiswa,  tentunya  perlu  mendapatkan perhatian.  Banyak  permasalahan  dalam  pembelajaran  metode  statistika  dapat  diselesaikan menggunakan  modul  pembelajaran  (Andersson  &  Logofatu,  2017).  Penggunaan  modul  menjadikan pembelajaran lebih menyenangkan, mendorong keaktifan proses belajar, dan memberian kesempatan untuk membuat koneksi pada materi lain maupun situasi kehidupan sehari-hari (Bukumiric et al., 2022).
Karena  pentingnya  kemampuan  penalaran  statistik  bagi  mahasiswa  calon  guru  ketika mempelajari materi statistika dan beberapa permasalahan yang dialami dalam metode statistika dapat
diselesaikan  dengan  penggunaan  modul  dalam  pembelajaran.  Perlu  dikembangkan  modul  statistika deskriptif  berbasis  penalaran  statistik.  Harapannya  penggunaan  modul  berbasis  penalaran  statistik membantu  mahasiswa  calon  guru  matematika  untuk  dapat  memahami,  mengolah,  menyajikan,  dan menginterpretasikan data baik terkait masalah penelitian maupun sehari-hari.

## METODE
Jenis  penelitian  pengembangan  digunakan  untuk  mengembangkan  modul  statistika  deskriptif berbasis  penalaran  statistik.  Penelitian  dilaksanakan  pada  tahun  akademik  2021/2022  dengan mengambil  sebanyak  27  mahasiswa  semester  V  Program  Studi  Pendidikan  Matematika  Universitas Muhammadiyah  Purwokerto.  Tahapan  pengembangan  menggunakan model  ASSURE (Smaldino  et al.,  2011) yang  dimodifikasi  sesuai  tujuan  penelitian.  Ada  6  tahapan  yang  dilakukan  dalam mengembangkan  modul,  yaitu:  analisis  karakteristik mahasiswa  calon  guru  matematika,  merumusan tujuan  materi  statistika  deskriptif,  menentukan  format  modul,  mengembangkan  materi  modul, mengujicobakan modul, dan evaluasi hasil.  Adapun tahapan penelitian pengembangan yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Pengembangan Modul
Gambar  1  merupakan  tahapan  yang  dilakukan  dalam  mengembangan  modul  statistika  deskriptif berbasis penalaran statistik. Setelah draf modul divalidasi dan dinyatakan valid, maka modul direvisi dan  diujicobakan.  Modul  divalidasi  oleh  dua  orang  validator  yang  berpengalaman  dibidangnya, memiliki sertifikat dosen, dan telah mengajar minimal 5 tahun. Modul dikatakan valid jika nilai rata- rata validator minimal 3,40 dengan  dari rata-rata maksimal 5,00. Sebelum diujicobakan terlebih dahulu dilakukan  revisi  berdasarkan  masukan  dari  kedua  validator.  Langkah  selanjutnya  adalah  dilakukan ujicoba  modul.  Setelah  ujicoba,  mahasiswa  diberikan  angket  respon  untuk  mengetahui  kepraktisan
modul  dan  tes  kemampuan  penalaran  statistik  untuk  mengukur  keefektifan  modul  yang  digunakan. Kepraktisan  modul  terpenuhi  ketika  rata-rata  angket  respon  mahasiswa  terhadap  modul  yang dikembangan minimal 3,40. Uji kevalidan dan kepraktisan dianalisis dengan statistika deskriptif, yaitu menggunakan rata-rata. Sedangkan kriteria keefektifan terpenuhi jika minimal 70% mahasiswa telah mencapai nilai lebih dari 60. Uji keefektifan menggunakan uji binomial berbantuan SPSS.

## HASIL DAN DISKUSI
Pengembangan  modul  statistika  deskriptif  berbasis  penalaran  mengikuti  6  tahapan pengembangan  ASSURE  yang  dimodifikasi  sesuai  dengan  tujuan.  Berikut  gambaran  tentang  proses pengembangan modul tersebut.

## Tahap Menganalisis Karakteristik Mahasiswa
Analisis  karakteristik  mahasiswa  calon  guru  matematika  didasarkan  pada  kajian  terhadap permasalahan-permasalahan  yang  dihadapi  pada  mata  kuliah  statistik  deskriptif.  Beberapa permasalahan  yang  dihadapi  oleh  mahasiswa  calon  guru  matematika  dalam  mempelajari  materi statistika  deskriptif,  diantaranya:  permasalahan  dalam  menyajikan  data  sesuai  dengan  tujuan, pemaknaan grafik, serta menginterpretasikan nilai ukuran penyebaran data dan pemaknaannya.

## Tahap Menentukan Tujuan Pembelajaran
Penentuan  tujuan  pembelajaran  dilakukan  agar  keluasan  dan  kedalaman  materi  yang  akan dikembangkan  dalam  modul  sesuai  dengan  karakteristik  mahasiswa  dan  tujuan  penelitian.  Adapun beberapa  tujuan  pembelajaran  dari  materi  statistika  deskriptif  adalah  sebagai  berikut:  1)  mahasiswa dapat memberikan berbagai contoh penggunaan stataistika dalam kehidupan sehari-hari, 2) ketepatan dalam memilih teknik pengambilan data, 3) ketepatan dalam memilih penyajian data sesuai tujuan, 4) dapat  memaknai  dan  menginterpretasikan  hasil  penyajian  data,  dan  5)  dapat  menggunakan  dan menginterpretasikan hasil perhitungan dari ukuran penyajian data dan penyebaran data.

## Tahap Menentukan Format Modul
Modul terdiri atas 3 bagian, yaitu pendahuluan, isi materi, dan penutup.  Pada bagian pendahuluan berisi gambaran keseluruhan modul, peta konsep modul, dan petunjuk penggunaan modul. Terdapat 8 Kegiatan  Belajar  pada  isi  modul.  Setiap  Kegiatan  Belajar  di  dalamnya  berisi  uraian  materi  beserta contoh  permasalahan,  dan  penugasan  untuk  mengukur  kemampuan  penalaran  statistik  pada  materi statistika deskriptif. Sedangkan pada bagian penutup terdiri atas rangkuman materi dan evaluasi. Materi yang dibahas dalam modul meliputi: konsep dasar satatistika, pengumpulan dan penyajian data, tabel distribusi  frekuensi,  ukuran  pemusatan,  letak,  dan  penyebaran  data,  serta  hubungan  antara  mean, median, dan modus.

## Tahap Mengembangkan Materi Modul
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengembangan  modul  sesuai  dengan  tujuan  yaitu  modul  berbasis penalaran statistika. Baik materi, latihan soal, maupun evaluasi dikembangkan dengan mengacu pada
indikator kemampuan penalaran statistik. Bentuk modul yang dikembangkan dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Tampilan Modul yang Dikembangkan
Gambar 2 merupakan contoh tampilan isi modul yang dikembangkan. Pada bagian akhir materi (Gambar  2),  mahasiswa  dikenalkan  bagaimana  cara  pengambilan  data  berbantuan google  forms. Sedangkan  pada  bagian  D,  mahasiswa  diberikan  beberapa  pertanyaan  terkait  materi  yang  dipelajari. Pertanyaan difokuskan pada bagaimana mahasiswa mampu memberikan alasan pemilihan penggunaan teknik  pengumpulan  data  dan  penyajian  data.  Setelah draf modul  selesai,  modul divalidasi  oleh  dua orang validator yang sesuai dengan bidang keahliannya. Adapun hasil validasi terhadap modul yang dikembangkan dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Validasi Ahli terhadap Modul yang Dikembangkan
Hasil validasi ahli terhadap modul statistika deskriptif berbasis penalaran statistik untuk semua butir  pernyataan  mendapatkan  skor  minimal  4.00  (Gambar  3).  Jika  dilihat  dari  skor  rata-rata  hasil validasi diperoleh 4,60. Hasil ini menunjukkan bahwa skor rata-rata yang diperoleh telah memenuhi kriteria kevalidan, yaitu skor rata-ratanya lebih dari 3,40. Dengan hasil ini, maka dapat dikatakan bahwa secara  statistik  modul  yang  dikembangkan  dalam  kategori  valid.  Terdapat  beberapa  catatan  dari validator  terkait  draft  modul  yang  dikembangkan.  Adapun  catatan  dari  validator  sebagai  berikut:  1) perbanyak  contoh  soal  yang  melatih  penalaran  statistik  pada  uraian  materi,  2)  beberapa  soal  pada
evaluasi perlu ditambahkan ilustrasi sesuai dengan konteks soal, dan 3) perlu diperhatikan variasi soal yang  diberikan.  Masukkan  dari  validator  digunakan  sebagai  panduan  untuk  melakukan  revisi  dan penyempurrnaan  modul  tersebut.  Setelah  direvisi  modul  tersebut  kemudian  diujicobakan  untuk mendapatkan gambaran respon dan kemampuan penalaran statistik dari mahasiswa.

## Tahap Ujicoba Modul
Ujicoba modul dilakukan pada mata kuliah aplikasi penelitian pendidikan. Untuk memudahkan ujicoba dalam pembelajaran, modul yang sudah dirancang selain diberikan pada saat perkuliahan juga disematkan  dalam  LMS  Universitas  Muhammadiyah  Purwokerto.  Penyematan  modul  dalam  LMS, memudahkan mahasiswa untuk memahami semua bagian dalam modul. Sebanyak 27 mahasiswa calon guru matematika mengikuti ujicoba modul. Proses ujicoba diakhiri dengan pemberian  angket respon dan tes untuk mengukur kemampuan penalaran matematis.

## Tahap Evaluasi
Keberhasilan ujicoba modul didukung oleh hasil analisa terhadap angket respon mahasiswa calon guru. Hasil angket respon mahasiswa calon guru terhadap ujicoba modul mendapatkan skor minimal 4,10. Hasil ini menunjukkan bahwa ujicoba modul telah melebihi batas yang ditentukan, yaitu lebih dari 3,40. Dengan hasil tersebut, dapat dikatakan bahwa modul telah memenuhi kriteria kepraktisan. Adapun gambaran dari hasil analisa terhadap angket respon mahasiswa calon guru dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil analisa angket respon mahasiswa calon guru
Pada  Gambar  4  menunjukkan  bahwa  hasil  analisa  angket  respon  mahasiswa  terhadap  ujicoba modul menunjukkan bahwa mahasiswa cenderung merasa tertantang terhadap isian materi dan latihan yang ada pada modul. Mahasiswa cenderung merasa diberikan kesempatan untuk mengembangkan diri terutama  dalam hal memahami  data,  dan interpretasi data.  Modul  yang  dikembangkan memudahkan mahasiswa dalam memahami materi terkait statistika deskriptif . Gambaran hasil tes penalaran statistik mahasiswa calon guru dengan menggunakan uji binomial test dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Binomial Test Category N Observed Prop. Test Prop. Exact Sig. (2-tailed) Penalaran Statistik Group 1 ≤ 60 7 0.26 0.50 0.019 Group 2 > 60 20 0.74 Total 1.00
Tabel 1 menunjukkan bahwa lebih dari 70% mahasiswa calon guru mendapatkan skor lebih dari 60. Hasil ini cukup menggembirakan dan telah memenuhi kriteria keefektifan yang ditentukan. Terdapat 20 mahasiswa calon guru yang telah melewati batas minimal yang ditentukan. Hasil ini menunjukkan bahwa kemampuan penalaran satatistik mahasiswa calon guru cukup menggembirakan.
Hasil ini tidak terlepas dari proses pengembangan modul yang telah dilakukan. Pada saat validasi modul ada beberapa masukan yang diberikan oleh validator, namun masukan tersebut tidak merubah esensi dari draft modul yang dikembangkan. Selain itu hasil kepraktisan dan keefektifan yang diperoleh tidak  terlepas  dari  pelaksanaan  ujicoba  modul  yang  dilakukan.  Mahasiswa  terlihat  antusias  dan semangat  dalam  mempelajari  dan  menggunakan  modul.  Penggunaan  modul  satatistika  dalam pembelajaran  mendorong  motivasi  belajar  mahasiswa  (Marsan  et  al.,  2016),  meningkatkan  kinerja (Smith,  2017),  mendorong  kemandirian  belajar,  dan  tertantang  untuk  menyelesaikan  permasalahan- permasalahan yang ada pada modul (Subekti & Akhsani, 2020).
Proses  penyelesaian  permasalahan  dalam  modul  tidak  hanya  menuntut  mahasiswa  calon  guru menyelesaikan  permasalahannya  secara  manual,  tetapi  juga  dituntut  dapat  menggunakan  aplikasi berbantuan  Microsoft  excel  ataupun  SPSS.  Perhitungan  secara  manual  akan  menguatkan  konsep statistik dan ketelitian proses perhitungannya, sedangkan penggunaan aplikasi memberikan kemudahan, akurasi,  dan  efisiensi  (Kusumarasdyati,  2019).  Penggunaan  aplikasi  memudahkan  dalam  proses penganalisisan  datanya  dan  mempercepat  pemahaman  tentang  interpretasinya  (Musdansi  &  Nazli, 2018).
Pembelajaran  menggunakan  modul  berbasis  penalaran  statistik  memberikan  dampak  dan tanggapan  yang  baik  dari  mahasiswa  calon  guru  matematika.  Penggunaan  modul  memiliki  efek potensial dan tanggapan positif mahasiswa dalam penerapannya (Fitriyanti & Hudaidah, 2016). Begitu juga dengan kemampuan penalaran statistik yang dimiliki cenderung dapat dikembangkan. Penggunaan modul statistika dalam pembelajaran dapat meningkatkan kemampuan logika dan penalaran mahasiswa (Sianipar et al., 2021). Namun demikian masih ada 26% mahasiswa calon guru yang mendapatkan nilai tes  ≤  60.  Beberapa  kesalahan  yang  masih  kerap  terjadi  adalah  beberapa  mahasiswa  kurang  dalam memaknai informasi  dalam  penyajian  data masih  bersifat tekstual. Mahasiswa  cenderung  memaknai hanya secara tekstual yang terlihat dalam penyajian data tersebut. Permasalahan ini sejalan dengan hasil penelitian  sebelumnya,  dimana  dalam  memaknai  output  mahasiswa  cenderung  hanya  menulis  ulang informasi tanpa memaknai informasi tersebut (Subekti & Jazuli, 2022).
Mahasiswa calon guru perlu dibiasakan dengan diberikan berbagai permasalahan statistik baik terkait  permasalahan  penelitian  maupun  permasalahan  terkait  kehidupan  sehari-hari.  Perlu penyeimbangan  antara  penyelesaian  masalah  statistika  secara  manual  dan  dengan  menggunakan bantuan  aplikasi.  Dengan  keseimbangan  ini  harapannya  konsep  statistika  yang  dimiliki  serta keterampilan dalam mengolah, menyajikan, dan menganalisis data akan semakin baik.

## KESIMPULAN
Hasil pengembangan modul statistika deskriptif berbasis penalaran statistik memenuhi kriteria valid,  praktis,  dan  efektif.  Kevalidan  terpenuhi  berdasarkan  hasil  validasi  modul.  Hasil  ujiboba berdasarkan angket respon menunjukkan modul memenuhi kriteria kepraktisan, sedangkan berdasarkan hasil analisa uji binomial tes menunjukkan bahwa kriteria efektif terpenuhi. Walaupun ketiga kriteria yang telah ditentukan telah terpenuhi, namun berdasarkan hasil tes masih ada beberapa mahasiswa calon guru yang belum mencapai batas minimal nilai yang ditentukan. Hal ini tentu perlu menjadi perhatian yang serius untuk meningkatkan kemampuan penalaran statistik mahasiswa. Diperlukan pembiasaan pemberian  soal-soal  yang  memuat  konteks  non  familiar  dan  perlunya  optimalisasi  modul  dalam pembelajaran statistika deskriptif.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terimakasih  diberikan  kepada  LPPM  Universitas  Muhammadiyah  Purwokerto  yang telah memberikan support secara materiil sehingga produk akhir penelitian dapat dipublikasikan.

## REFERENSI
Andersson, C., & Logofatu, D. (2017). A blended learning module in statistics for computer science and engineering students revisited. International Journal of Engineering Pedagogy (IJEP) , 7 (4), 66. https://doi.org/10.3991/ijep.v7i4.7441
Bukumiric,  Z.,  Ilic,  A.,  Pajcin,  M.,  Srebro,  D.,  Milicevic,  S.,  Spaic,  D.,  Markovic,  N.,  &  Corac,  A. (2022). Effects of problem-based learning modules within blended learning courses in medical statistics  -  A  randomized  controlled  pilot  study. PLoS  ONE , 17 (1  January),  1–14. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0263015
Cahyawati,  D.,  Wahyudin,  &  Prabawanto,  S.  (2020).  Students’  statistical  reasoning  reviewed  from academic internal factors in two learning classes. Journal of Physics: Conference Series , 1480 (1), 6–11. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1480/1/012051
Chan,  S.  W.,  Ismail,  Z.,  &  Sumintono,  B.  (2015).  The  impact  of  statistical  reasoning  learning environment: A rasch analysis. Advanced Science Letters , 21 (5), 1211–1215. https://doi.org/10.1166/asl.2015.6077
Chan, S. W., Ismail, Z., & Sumintono, B. (2016a). A framework for assessing high school students ’ statistical reasoning. PLoS ONE , 11 (11). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0163846
Chan,  S.  W.,  Ismail,  Z.,  &  Sumintono,  B.  (2016b).  Assessing  statistical  reasoning  in  descriptive statistics: A qualitative meta-analysis. Jurnal Teknologi , 78 (6–5), 29–35. https://doi.org/10.11113/jt.v78.8995
Fardillah,  F.,  Sutaagra,  O.,  Supriani,  Y.,  Farlina,  E.,  &  Priatna,  N.  (2019).  Developing  statistical reasoning  ability  of  industrial  engineering  students  through  experiential  learning. Journal  of Physics: Conference Series , 1179 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1179/1/012068
Fitriyanti, & Hudaidah. (2016). Pengembangan e-modul statistik penelitian pendidikan sebagai inovasi di era MEA. Jurnal Profit , 3 (1), 49–53.
Karatoprak, R., Karagöz Akar, G., & Börkan, B. (2015). Prospective elementary and secondary school mathematics  teachers’  statistical  reasoning. International  Electronic  Journal  of  Elementary Education , 7 (2), 107–124.
Kristanto,  Y.  D.  (2018).  Pre-service  mathematics  teachers’  statistical  reasoning  about  mean. IOP Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering , 296 (1).  https://doi.org/10.1088/1757- 899X/296/1/012037
Kusumarasdyati. (2019). Statistical reasoning or statistical method: Students’ preferences for learning Statistics. Journal of Physics: Conference Series , 1417 (1), 012041. https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1417/1/012041
Marsan, L. A., D’Arcy, C. E., & Olimpo, J. T. (2016). The impact of an interactive statistics module on novices’  development  of  scientific  process  skills  and  attitudes  in  a  first-semester  research foundations  course. Journal  of  Microbiology  &  Biology  Education , 17 (3),  436–443. https://doi.org/10.1128/jmbe.v17i3.1137
Maryati,  I.  (2018).  Peningkatan  kemampuan  penalaran  statistis  siswa  Sekolah  Menengah  Pertama melalui  pembelajaran  kontekstual. Mosharafa:  Jurnal  Pendidikan  Matematika , 6 (1),  129–140. https://doi.org/10.31980/mosharafa.v6i1.300
Musdansi,  D.  P.,  &  Nazli,  R.  (2018).  Pengembangan  buku  ajar  statistika  berbasis  spss  sebagai  self education mahasiswa. AdMathEdu : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Ilmu Matematika Dan Matematika Terapan , 8 (2), 147. https://doi.org/10.12928/admathedu.v8i2.12342
Rohana, & Ningsih, Y. L. (2020). Statistical reasoning of prospective teachers through blended learning.
Journal of Physics: Conference Series , 1480 (1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1480/1/012006
Rohana, R., & Ningsih, Y. L. (2019). Students’ statistical reasoning in statistics method course. Jurnal Pendidikan Matematika , 14 (1), 81–90. https://doi.org/10.22342/jpm.14.1.6732.81-90
Rosidah,  Budayasa,  I.  K.,  &  Juniati,  D.  (2018).  An  analysis  of  statistical  reasoning  process  of  high school students in solving the statistical problem. Journal of Physics: Conference Series , 1028 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1028/1/012125
Rozak,  A.,  &  Nurwiani.  (2020).  Statistical  reasoning  levels  and  error  analysis  of  prospective mathematics teacher students. Journal of Physics: Conference Series , 1464 (1).
https://doi.org/10.1088/1742-6596/1464/1/012033
Rozak,  Abd,  Nusantara,  T.,  Subanji,  &  Sulandra,  I.  M.  (2020).  Identification  metacognitive  failure based  on  the  statistical  reasoning  level. International  Journal  of  Scientific  and  Technology Research , 9 (3), 3801–3807.
Rufiana, I. S., Sa’dijah, C., Subanji, S., Susanto, H., & Abdur Rahman Asari. (2018). Informal statistical reasoning of students taken formal statistics learning related to distribution. International Journal of Insight for Mathematics Teaching , 1 (2), 130–140.
Sariningsih, R., & Herdiman, I. (2017). Mengembangkan kemampuan penalaran statistik dan berpikir kreatif  matematis  mahasiswa  di  Kota  Cimahi  melalui  pendekatan  open-ended. Jurnal  Riset Pendidikan Matematika , 4 (2), 239–246. https://doi.org/10.21831/jrpm.v4i2.16685
Setianingsih, R., & Rahmah, D. A. (2020). Statistical reasoning levels of high school students in solving statistics  related  problems. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1569 (4),  042064. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1569/4/042064
Sianipar, A. Z., Saprudin, S., & Zulhalim, Z. (2021). Pengembangan modul statistika berbasis qr code untuk  melatih  high  order  thingking  skills  (hots)  mahasiswa. Journal  of  Information  System, Applied, Management,
Accounting and Research , 5 (1), 271.
https://doi.org/10.52362/jisamar.v5i1.337
Smaldino,  S.  E.  .,  Lowther,  D.  L.  .,  &  Russell,  J.  D.  (2011). Intructional  Technologi  &  Media  For Learning (9th ed.). Prenadamedia Group.
Smith, T. (2017). Gamified modules for an introductory statistics course and their impact on attitudes and learning.
Simulation and Gaming , 48 (6), 832–854.
https://doi.org/10.1177/1046878117731888
Subekti, F. E., & Akhsani, L. (2020). Pengembangan modul statistika deskriptif berbasis pemecahan masalah. Aksioma , 9 (3), 530–539. https://doi.org/10.24127/ajpm.v9i3.2869
Subekti,  F.  E.,  &  Jazuli,  A.  (2020).  Peningkatan  kemampuan  pemecahan  masalah  dan  kemandirian belajar mahasiswa melalui pembelajaran berbasis masalah. JNPM (Jurnal Nasional Pendidikan Matematika) , 4 (1), 13. https://doi.org/10.33603/jnpm.v4i1.2687
Subekti,  F.  E.,  &  Jazuli,  A.  (2022).  Pengembangan  modul  aplikasi  penelitian  berbasis  penalaran statistik. AKSIOMA :  Jurnal  Matematika  Dan  Pendidikan  Matematika , 11 (1),  1–11. https://doi.org/10.24127/ajpm.v11i1.4190
Yusuf,  Y.  (2017).  Konstruksi  penalaran  statistis  pada  statistika  penelitian. Scholaria :  Jurnal Pendidikan Dan Kebudayaan , 7 (1), 60–69.
Yusuf, Y., Suyitno, H., Sukestiyarno, Y. L., & Isnarto. (2019). The influence of statistical anxiety on statistic  reasoning  of  pre-service  mathematics  teachers. Bolema:  Boletim  de  Educação Matemática , 33 (64), 694–706. https://doi.org/10.1590/1980-4415v33n64a12.