Analisis Hasil Belajar: Dampak Pembelajaran Berbantuan Software pada Pembelajaran Statistika
Novalia
Universitas Sang Bumi Ruwa Jurai, Jl. Imam Bonjol No.486, Langkapura, Kota Bandar Lampung, Lampung 35118 Correspondent Author : novaliasholehah@gmail.com

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  penggunaan  Excel  dan  SPSS terhadap hasil belajar mahasiswa pada mata kuliah statistika lanjut.  Jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan desain penelitian eksperimen. Tindakan yang dilakukan merupakan upaya mengembangkan teknologi pembelajaran yaitu pendekatan belajar konstruktivisme yang dikemas dalam pembelajaran statistika melalui penggunaan Excel dan SPSS.  Berdasarkan analisis data hasil belajar dari pembelajaran statistika tanpa bantuan program, dengan bantuan program Excel dan SPSS menunjukkan bahwa tidak ada pengaruh yang signifikan penggunaan program Excel dan SPSS terhadap hasil belajar mahasiswa.  Ada beberapa hal menyebabkan penggunaan program Excel dan SPSS tidak berpengaruh terhadap hasil belajar mahasiswa yaitu (1) Sarana prasarana yang kurang memadai, (2) kemampuan statistika dasar mahasiswa masih rendah dan (3) minat mahasiswa belajar statistika masih rendah.
Kata kunci : Excel, SPSS, Statistika.

## Abstract
This study aims to determine the effect of using Excel and SPSS on student learning outcomes in  advanced  statistics  courses.  This  type  of  research  is  quantitative  research  with  experimental research  designs.  The  action  taken  is  an  effort  to  develop  learning  technology,  namely  the constructivism learning approach that is packaged in statistical learning through the use of Excel and SPSS. Based on the analysis of learning outcomes data from statistical learning without the help of programs, with the help of Excel and SPSS programs, there is no significant effect of using Excel and SPSS programs on student learning outcomes. There are several things that cause the use of Excel  and  SPSS  programs  do  not  affect  student  learning  outcomes,  namely  (1)  Inadequate infrastructure, (2) students 'basic statistical skills are still low and (3) students' interest in learning statistics is still low.
Keywords : Excel, SPSS, Statistic.

## PENDAHULUAN
Salah satu cabang ilmu matematika adalah  statistika.  Sebagian  besar  orang beranggapan bahwa statistika adalah ilmu yang  sulit,  penuh  dengan  rumus-rumus rumit  yang  memerlukan  ketelitian  dan kecermatan  dalam  perhitungannya.    Hal ini  pula  yang  terjadi  pada  sebagian mahasiswa  yang  mengambil  mata  kuliah statistika  matematika  II  yang  masih banyak mendapatkan nilai di bawah rata- rata.  Selain berdasarkan nilai, rendahnya pemahaman konsep statistika mahasiswa
terlihat  dari  skripsi-skripsi  yang  ada. Metoda statistik yang dipergunakan dalam pembuktian  hipotesis  cenderung  tidak sesuai dengan bentuk/sifat data penelitian yang ada, serta pengolahan data yang  dilakukan  secara  manual  sering terjadi kesalahan dalam perhitungan.
Seiring  dengan  kemajuan  yang pesat  dalam  bidang  teknologi,  muncul berbagai program komputer yang dirancang  khusus  untuk  membantu pengolahan  data  statistik.  Pengolahan data  statistik  menjadi  jauh  lebih  mudah

## Novalia
dan  menyenangkan  tanpa  mengurangi ketepatan  hasil  outputnya.  Program seperti  SPSS  ( Statistical  Product  and Service  Solution ),  Excel,  Minitab,  R  dan Amos  cukup  populer  sebagai  program komputer statistik yang mampu memproses data statistik secara cepat dan akurat.
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan sebelumnya, penggunaan Excel dan SPSS telah digunakan dalam beberapa penelitian  (Frey  &  Loots,  2014;  Niati, Soelistiyono,  &  Ariefiantoro,  2019)  dan beberapa  penelitian  dalam  kaitan  ilmu statistika(Amalia, 2011; Dirgantoro, Saragih,  &  Listiani,  2019;  Fitri,  2011; Maryati & Priatna, 2017; Susanti, Musdi, & Syarifuddin,  2017;  Tayeb,  Idris,  &  Andi, 2014;  Yenni,  2017)  serta  beberapa penelitian yang bertujuan untuk meningkatkan  hasil  belajar  peserta didik(A.T.Setiawan,  2016;  Fitriana  & Ismah, 2016; Jagantara, Prof. Dr. Putu Budi Adnyana,  &  Dr.  Ni  Luh  Putu  Manik Widiyanti,  2014;  Kania,  Kartimi,  & Mulyani,  2013;  Lipianto  et  al.,  2013; Prihartini & Mediatati, 2013; Santi, 2016; Sari,  Ridlo,  &  Utami,  2016;  Septiono  & Darminto, 2014; Syaifulloh, 2016). Tetapi penelitian mengenai pengaruh penggunaan Excel dan SPSS terhadap hasil belajar  mahasiswa  pada  mata  kuliah statistika lanjut belum pernah dilakukan.
Berdasarkan  penelitian  terdahulu, keterbaruan  penelitian  ini  adalah  untuk melihat  pengaruh  penggunaan  Excel  dan SPSS  terhadap  hasil  belajar  mahasiswa pada  mata  kuliah  statistika  lanjut.  Maka, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh  penggunaan  Excel  dan  SPSS terhadap  hasil  belajar  mahasiswa  pada mata kuliah statistika lanjut
METODE
Jenis  penelitian  yang  digunakan adalah  penelitian  kuantitatif  dengan desain  penelitian  eksperimen.  Teknik pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini adalah tes,  dokumentasi  dan  wawancara. Tindakan  yang  dilakukan  merupakan upaya mengembangkan teknologi pembelajaran  yaitu  pendekatan  belajar konstruktivisme  yang  dikemas  dalam pembelajaran statistika melalui penggunaan Excel dan SPSS. Pembelajaran  pada  penelitian  ini  dibagi menjadi 3 (tiga) tahap yaitu tahap 1 (satu) pembelajaran statistika dengan perhitungan tanpa menggunakan program,  tahap  2  (dua)  pembelajaran statistika dengan perhitungan menggunakan program Excel, dan tahap 3 (tiga)  pembelajaran  statistika  dengan perhitungan menggunakan program SPSS.
Teknik Analisis data yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah analisis  keragaman  ( Analysis    of Varians /ANOVA), dipakai untuk pengujian  lebih  dari  2  sampel.    ANOVA yang digunakan dalam penelitian ini yaitu ANOVA  klasifikasi  1  arah,  ANOVA  yang didasarkan  pada  pengamatan  1  kriteria. Hipotesis yang diuji adalah
𝐻 0 : 𝜇 1 = 𝜇 2 =   𝜇 3 (semua  nilai  tengah sama)
𝐻 1 : ∃ 𝜇 𝑖 ≠ 𝜇 𝑗 untuk  i ≠ 𝑗 (Ada  sekurang- kurangnya  sepasang  nilai  tengah 𝜇 𝑖 dan 𝜇 𝑗 yang tidak sama) Dimana:
𝜇 1 :    nilai  tengah  hasil  belajar  tanpa menggunakan program statistika 𝜇 2 :    nilai  tengah  hasil  belajar  dengan bantuan program excel 𝜇 3 :    nilai  tengah  hasil  belajar  dengan bantuan program SPSS Rumus yang digunakan untuk melakukan uji ANOVA disajikan dalam bentuk Tabel 1.
Tabel 1. ANOVA klasifikasi satu arah Dengan Ulangan Sama
Sumber Keragaman Jumlah Kuadrat Derajat Bebas Kuadrat Tengah F hitung kolom JKK k – 1 KTK = 1 − k JKK 𝐊𝐓𝐊 𝐊𝐓𝐆
Galat (Error) JKG k (n-1) KTG = ) 1 ( − n k JKG
Total
JKT nk – 1
Dimana : Jumlah Kuadrat Total (JKT)
= ∑ ∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 − 𝑇 .. 2 𝑛𝑘 𝑛 𝑗=1 𝑘 𝑖=1 Jumlah Kuadrat Kolom (JKK) = nk T n T k i i 2 2 1 .. −  =
Jumlah Kuadrat Galat (JKG) = JKT – JKK Derajat bebas kolom (dbk)  = k – 1 Derajat bebas total (dbt)
= nk – 1 Derajat bebas galat (dbg)  = dbt – dbk Kuadrat Tengah Kolom (KTK)= JKK dbk Kuadrat Tengah Galat (KTG)= JKG dbg
F hitung = KTK KTG , F tabel =   F (α,dbk,dbg)
K = banyaknya kolom/perlakuan
n =  jumlah  responden/  banyaknya ulangan Untuk membuat kesimpulan kita bandingkan  nilai F hitung dan F tabel .    Jika 𝐹 ℎ𝑖𝑡 ≤   𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 , maka 𝐻 0 diterima.
Jika  hasil  ANOVA  tolak  Ho,  maka dilakukan  uji  lanjut  untuk  mengetahui pasangan  perlakuan  yang  berbeda  nyata. Ada  banyak uji  lanjut  ANOVA  antara  lain uji  Beda  Nyata  Jujur  (Tukey)  dan  Uji Scheffe.  Uji lanjut yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  uji  Scheffe  dengan hipotesis sebagai berikut:
𝐻 0 : 𝜇 𝑖 = 𝜇 𝑗 𝐻 1 : 𝜇 𝑖 ≠ 𝜇 𝑗 Rumus uji Scheffe sebagai berikut:
𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = (𝑋 𝑖 ̅̅̅−𝑋 𝑗 ̅̅̅) 2
𝐾𝑇𝐺 ( 1 𝑛𝑖 + 1 𝑛𝑗 ) , 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 = 𝐹 (𝛼,𝑑𝑏𝑘,𝑑𝑏𝑔)
Kriteria uji:  Jika F hitung > F (α,dbk,dbg) , maka Ho ditolak.
ANOVA merupakan
statistika parametrik  sehingga  ada  asumsi  yang harus dipenuhi  yaitu asumsi  kenormalan dan  kehomogenan.    Uji  kenormalan  yang digunakan  yaitu  uji  Liliefors  dengan rumus sebagai berikut:
𝐿 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝑀𝑎𝑥|𝑓(𝑧) − 𝑆(𝑧)| , 𝐿 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 = 𝐿 (𝛼,𝑛) Dengan hipotesis:
𝐻 0 : data mengikuti sebaran normal 𝐻 1 : data tidak mengikuti sebaran normal Kriteria uji:  Jika 𝐿 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 ≤ 𝐿 𝑇𝑎𝑏𝑒𝑙 , maka 𝐻 0 diterima Asumsi  kehomogenan  menggunakan  uji Bartlet dengan rumus sebagai berikut:
𝑋 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 2 = ln  (10) {𝐵 −
∑ 𝑑𝑘 𝐿𝑜𝑔 𝑘 𝑖=1 𝑆 2 } , 𝑋 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 2 = 𝑋 (𝛼,𝑘−1) 2
Hipotesis:
𝐻 0 ∶ Data  berasal  dari  populasi  yang homogen
𝐻 1 ∶ Data tidak berasal dari populasi yang homogen
Kriteria uji:  Jika 𝑋 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 2 ≤ 𝑋 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 2 , maka 𝐻 0 diterima.
Jika  asumsi  ANOVA  tidak  terpenuhi  , maka  solusinya  adalah  mentransformasi data  atau  menggunakan  uji  statistika nonparametrik. Uji statistika nonparametrik  yang  tepat  digunakan adalah  uji  Kruskal-Wallis.    Uji  Kruskal- Wallis  adalah  uji  non-parametrik  yang digunakan  untuk    menguji  k  sampel independen.    Rumus  umum  yang digunakan pada uji Kruskal-Wallis adalah:
H  = 12 𝑁(𝑁+1) ∑ 𝑅 𝑖 2 𝑛 𝑖 −  3(𝑁 + 1) 𝑘 𝑖=1 , 𝜒 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 2 = 𝜒 (𝛼,𝑘−1) 2

## Novalia
Hipotesis:
𝐻 0 : 𝜇 1 = 𝜇 2 =   𝜇 3 (semua  nilai  tengah sama) 𝐻 1 : ∃ 𝜇 𝑖 ≠ 𝜇 𝑗 untuk i ≠ 𝑗 (Ada sekurang- kurangnya  sepasang  nilai  tengah 𝜇 𝑖 dan 𝜇 𝑗 yang tidak sama) Keterangan:
𝑅 𝑖 = jumlah peringkat contoh ke-i N = ∑ 𝑛 𝑖 𝑘 𝑖=1 𝜇 1 :    nilai  tengah  hasil  belajar  tanpa menggunakan program statistika 𝜇 2 :    nilai  tengah  hasil  belajar  dengan bantuan program excel Keriteria  uji:    Jika  H  < 𝜒 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 2 ,  maka 𝐻 0 diterima artinya semua nilai tengah sama.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Penelitian
Penelitian ini terdiri dari tiga tahap pembelajaran  yaitu  tahap  pertama mahasiswa  diberikan  materi  statistika dengan perhitungan tanpa menggunakan program,  tahap  kedua  menggunakan program  Excel  dan  tahap  ketiga  dengan SPSS.    Setiap  tahap  terdiri  dari  3 pertemuan yaitu 2 pertemuan materi dan 1 pertemuan tes.  Hasil belajar pada tahap pertama terlihat pada Gambar 1. berikut ini.
Gambar 1.  Grafik Hasil Belajar Tahap I
Berdasarkan Gambar 1,
memperlihatkan  sebaran  hasil  belajar mahasiswa pada tahap I.  Pada Gambar 1. terlihat  bahwa  4  orang  mahasiswa memperoleh  hasil  belajar  tertinggi  yaitu 100 dan 5 orang mahasiswa memperoleh hasil  belajar  terendah  yaitu  10.    Paling banyak  mahasiswa  memperoleh  hasil
belajar  80  yaitu  6  orang  mahasiswa  dan paling  sedikit  mahasiswa  memperoleh hasil belajar 50 yaitu 1 orang mahasiswa. Setelah tahap I berakhir, dilanjutkan tahap berikutnya  yaitu  tahap  II.  Pada  tahap  II, mahasiswa  belajar  materi  statistika  dan mencoba perhitungan dengan menggunakan  Excel.    Hasil  belajar  pada tahap II terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2.  Grafik Hasil Belajar Tahap II
Berdasarkan
Gambar 2. memperlihatkan  sebaran  hasil  belajar mahasiswa pada tahap II.  Pada Gambar 2. terlihat  bahwa  3  orang  mahasiswa memperoleh  hasil  belajar  tertinggi  yaitu 100 dan 3 orang mahasiswa memperoleh hasil  belajar  terendah  yaitu  10.    Paling banyak  mahasiswa  memperoleh  hasil belajar  40  yaitu  8  orang  mahasiswa  dan paling  sedikit  mahasiswa  memperoleh hasil  belajar  45  dan  60  yaitu  masing- masing  1  orang  mahasiswa.    Pada Gambar.1  terlihat  sebaran  hasil  belajar mahasiswa hampir merata dari 0 sampai 100,  sedangkan  pada  Gambar.2  sebaran hasil belajar mahasiswa tidak merata lebih banyak mahasiswa yang memperoleh nilai antara 0 sampai 40.  Tahap terakhir dalam penelitian  ini  yaitu  tahap  III,  mahasiswa belajar  materi  statistika  dan  mencoba perhitungan  dengan  menggunakan  SPSS. Hasil  belajar  pada  tahap  III  terlihat  pada Gambar.3 berikut.
0 2 4 6 8 0 50 100 150 0 2 4 6 8 10 0 50 100 150
2 4 6 8 10 0 50 100 150
Gambar 3.  Grafik Hasil Belajar Tahap III
Berdasarkan Gambar 3.
memperlihatkan  sebaran  hasil  belajar mahasiswa pada tahap III.  Pada Gambar 3. terlihat  bahwa  2  orang  mahasiswa memperoleh  hasil  belajar  tertinggi  yaitu 100 dan 1 orang mahasiswa memperoleh hasil  belajar  terendah  yaitu  0.    Paling banyak  mahasiswa  memperoleh  hasil belajar  70  yaitu  9  orang  mahasiswa  dan paling  sedikit  mahasiswa  memperoleh hasil  belajar  15  dan  20  yaitu  masing- masing  1  orang  mahasiswa.    Pada Gambar.3  terlihat  sebaran  hasil  belajar mahasiswaterbanyak  terletak  antara  45 sampai dengan 75.
Rata-rata dan median merupakan ukuran  pemusatan  data  yang  dianggap mewakili  suatu  data.    Rata-rata  hasil belajar  pada  tahap  I  dan  III  sama  yaitu 53.5,  sedangkan  rata-rata  pada  tahap kedua  menurun  yaitu  sebesar  44.5. Median  pada  tahap  I  lebih  tinggi dibandingkan  kedua  tahap  lainnya  yaitu
sebesar  60.    Median  terendah  ada  pada tahap II yaitu 40, sedangakan median pada tahap  III  sebesar  52.5  terletak  diantara median  hasil  belajar  pada  tahap  I  dan  II. Rata-rata dan median ketiga tahap terlihat jelas pada Gambar 4.
Gambar.4 Rata-rata dan Median Tahap I,

## Tahap II dan Tahap III

## Analisis Data
Analisis  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  ANOVA,  oleh karena  itu  langkah  pertama  yang  harus dilakukan  adalah  menguji  asumsi-asumsi dari ANOVA yaitu asumsi normalitas dan homogenitas.    Pengujian  normalitas  data dengan SPSS dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2.  Uji Normalitas
pembelajaran Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. hasil_ belajar tanpa program .135 40 .062 .923 40 .009 Excel .243 40 .000 .889 40 .001 Spss .137 40 .056 .949 40 .069 a. Lilliefors Significance Correction
Pada  Tabel  2.  terlihat  bahwa  nilai signifikan  untuk  data  hasil  belajar  tanpa program  dan  hasil  belajar  dengan  Excel adalah  0.009  dan  0.001.    Nilai  signifikan untuk  hasil  belajar  tanpa  program  dan dengan program Excel kurang dari alpha, sehingga  Ho  ditolak  artinya  kedua kelompok data tidak berdistribusi normal.
Nilai signifikan untuk hasil belajar dengan program  SPSS  lebih  dari  alpha,  sehingga Ho  diterima  artinya  kelompok  data berdistribusi normal.  Asumsi kenormalan tidak  terpenuhi  untuk  semua  kelompok data.    Berikutnya  menguji  homogenitas data,  hasil  uji  homogenitas  dapat  dilihat pada Tabel 3.
0 20 40 60 1 2 3 53.5 44.5 53.5 60 40 52.5 rata-rata median

## Tabel 3. Uji Homogenitas
Levene Statistic df1 df2 Sig. hasil_belajar Based on Mean 4.527 2 117 .013 Based on Median 3.618 2 117 .030 Based on Median and with adjusted df 3.618 2 112.459 .030 Based on trimmed mean 4.452 2 117 .014
Pada  Tabel  3  terlihat  bahwa  nilai signifikan  untuk  ketiga  kelompok  data adalah 0.013, nilai signifikan kurang dari alpha,  sehingga  Ho  ditolak  artinya  data tidak berasal dari populasi yang homogen. Kedua  asumsi  ANOVA  tidak  terpenuhi, oleh  karena  itu  analisis  selanjutnya mentransformasi  data  atau  Kruskall Wallis.    Berbagai  transformasi  data dilakukan,  namun  kedua  asumsi  masih tidak  terpenuhi  oleh  karena  itu  langkah selanjutnya melakukan uji Kruskall Wallis. Hasil uji Kruskal Wallis dengan SPSS dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Uji Kruskal Wallis
hasil_belajar Chi-Square 4.004 df 2 Asymp. Sig. .135 a. Kruskal Wallis Test
b. Grouping Variable: pembelajaran
Berdasarkan  Tabel  4.  terlihat bahwa  nilai  signifikan  dari  uji  Kruskall Wallis adalah 0.135.  Nilai signifikan lebih dari  alpha  sehingga  Ho  diterima  artinya tidak  ada  perbedaan  yang  berarti  dari rata-rata  hasil  belajar  pada  tahap  I (pembelajaran  tanpa  program),  tahap  II (dengan  Excel)  dan  tahap  III  (dengan SPSS)  atau  dengan  kata  lain  tidak  ada pengaruh  yang  signifikan  penggunaan Excel  dan  SPSS  terhadap  hasil  belajar
mahasiswa  pada  mata  kuliah  statistika lanjut

## Pembahasan
Hasil  dari  analisis  data  yang  telah dilakukan dengan bantuan program SPSS menyimpulkan bahwa tidak ada pengaruh yang  signifikan  penggunaan  Excel  dan SPSS  terhadap  hasil  belajar  mahasiswa pada  mata  kuliah  statistika  lanjut. Berdasarkan  observasi  dan  wawancara yang  dilakukan  ada  beberapa  hal  yang menyebabkan kurang efektifnya pembelajaran  statistika  lanjut  dengan bantuan Excel dan SPSS.  Pertama, kurang lengkapnya sarana prasarana. Laboratorium  komputer  memadai  dan tidak  semua  mahasiswa  memiliki  laptop. Hal  ini  menyebabkan  mahasiswa  kurang melakukan  praktek,  padahal  diperlukan praktek  berulang-ulang  agar  siswa memahami  analisis  statistika  dengan Excel  dan  SPSS.    Nilai  rata-rata  pada pembelajaran  dengan  bantuan  Excel paling rendah dibandingkan
pembelajaran tanpa bantuan program dan pembelajaran  dengan  bantuan  program SPSS.    Perhitungan  statistika  dengan menggunakan Excel seharusnya membuat mahasiswa lebih mengerti materi statistika  karena  mahasiswa  membuat sendiri langkah perlangkah sesuai dengan rumus-rumus statistika  yang  ada,  namun perhitungan  statistika  dengan  excel membutuhkan ketelitian yang tinggi.  Jika salah satu langkah, maka akan

## Novalia
mempengaruhi
hasil perhitungan. Berdasarkan  pengamatan  peneliti  dari softcopy  posttest  pembelajaran  statistika dengan  bantuan  Excel,  sebagian  besar mahasiswa  melakukan  kesalahan  pada langkah-langkah awal perhitungan sehingga hasil akhirnya kurang tepat. Kedua,  kemampuan  statistika dasar masih rendah.  Hal ini terlihat pada saat  pembelajaran  banyak  istilah-istilah statistika  dasar  yang  belum  diketahui mahasiswa, sehingga dosen harus mengulang kembali teori yang seharusnya sudah dipahami mahasiswa.  Mata kuliah statistika  lanjut  merupakan  lanjutan  dari mata  kuliah  statistika  dasar,  sehingga materi kedua mata kuliah saling berkaitan. Pada  mata  kuliah  statistika  dasar  materi yang dibahas mengenai statistika deskriptif  dan  peluang  yang  meliputi istilah-istilah  dasar  statistika,  ukuran pemusatan data, ukuran penyebaran data, peluang  dan  distribusi  peluang.    Pada mata  kuliah  statistika  lanjut  membahas statistika  inferensia  yang  meliputi pengujian hipotesis satu sampel, pengujian hipotesis dua  sampel,  korelasi, regresi dan anova.
Ketiga,  minat  mahasiswa  belajar statistika  masih  rendah.    Hal  ini  dilihat dari tingkat kehadiran mahasiswa, setiap pertemuan  selalu  ada  mahasiswa  yang tidak  hadir  dengan  berbagai  alasan. Materi statistika lanjut saling berkait satu sama lain, jika mahasiswa tidak hadir pada suatu pertemuan maka mahasiswa susah untuk memahami materi pada pertemuan selanjutnya.    Berdasarkan  pengamatan peneliti,  mahasiswa  yang  tidak  masuk pada  suatu  pertemuan  tidak  berusaha memahami  materi  yang  telah  dibahas pada pertemuan tersebut.

## SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  analisis  data  yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa tidak  ada  pengaruh  yang  siginifikan penggunaan Excel dan SPSS terhadap hasil belajar  mahasiswa  pada  mata  kuliah
statistika  lanjut.    Rata-rata  hasil  belajar statistika  lanjut  melalui  pembelajaran tanpa bantuan program, dengan  program Excel  dan  program  SPSS  tidak  jauh berbeda. Ada beberapa hal menyebabkan penggunaan program Excel dan SPSS tidak berpengaruh  terhadap  hasil  belajar mahasiswa  yaitu  (1)  Sarana  prasarana yang  kurang  memadai,  (2)  kemampuan statistika dasar mahasiswa masih rendah dan (3) minat mahasiswa belajar statistika masih rendah.
Saran  yang  dapat  diberikan  pada penelitian  selanjutnya  yaitu  hendaknya menggunakan program-program statistika yang lainnya seperti program R, SAS,  EVIEWS  dan  lain  sebagainya  dalam penelitian selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
A.T.Setiawan. (2016). Pengaruh Pembelajaran  Kooperatif  Two  Stay Two  Stray  Berpendekatan  Ansets Terhadap  Hasil  Belajar  Kimia  Siswa SMA  N  1  Comal. Jurnal  Inovasi Pendidikan Kimia , 6 (1). Amalia, F. (2011). Pengembangan Perangkat  Pembelajaran  Statistika Dasar Bermuatan Pendidikan
Karakter  Dengan  Metode  Problem Based Learning. Jurnal PP , 1 (2), 1 – 7.
Dirgantoro,  K.  P.  S.,  Saragih,  M.  J.,  & Listiani, T. (2019). Analisis Kesalahan Mahasiswa Pgsd Dalam Menyelesaikan Soal Statistika
Penelitian  Pendidikan  Ditinjau  Dari Prosedur  Newman  [An  Analysis  Of Primary Teacher Education Students Solving  Problems  In  Statistics  For Educational  Research  Using  The Newman  Procedure. Johme:  Journal Of  Holistic  Mathematics  Education , 2 (2), 1 – 14. Fitri, A. (2011). Pengembangan Perangkat
Pembelajaran Statistika Dasar
Bermuatan  Pendidikan  Karakter Dengan  Metode  Problem  Based Learning. Jurnal PP , 1 (2), 159 – 165. Fitriana,  M.,  &  Ismah.  (2016).  Pengaruh

## Novalia
Model Pembelajaran Auditory Intellectually  Repetition  Terhadap
Hasil  Belajar  Matematika  Siswa Ditinjau  Dari  Kedisiplinan  Siswa. Jurnal  Pendidikan  Matematika  Dan Matematika , 2 (1), 59 – 68. Frey,  A.  J.  R.  G.,  &  Loots,  M.  T.  (2014). Statistical Software (R, SAS, SPSS, and Minitab)  for  Blind  Student  and Practitioners. Journal  Of  Statistical Software , 58 (1), 1 – 25.
Jagantara,  I.  M.  W.,  Prof.  Dr.  Putu  Budi Adnyana,  M.  S.,  &  Dr.  Ni  Luh  Putu Manik  Widiyanti,  S.  S.  (2014). Pengaruh Model Pembelajaran Berbasis  Proyek  (Project  Based Learning)  Terhadap  Hasil  Belajar
Biologi  Ditinjau  Dari  Gaya  Belajar Siswa  SMA. Jurnal  Pendidikan  Dan Pembelajaran IPA Indonesia , 4 (1). Kania,  N.,  Kartimi,  &  Mulyani,  A.  (2013). Penerapan  Pembelajaran  Biologi Berbasis Sains Lokal Melalui Budaya Paraji  Terhadap  Hasil  Belajar  Siswa Pada Pokok Bahasan Sistem Reproduksi  Kelas  XI  di  SMA  Negeri Jatiwangi. Jurnal  Scientiae  Educatia ,
2 (2), 1 – 18.
Lipianto, D., Budiarto, M. T., Matematika, J., Surabaya,  U.  N.,  Matematika,  J.,  & Surabaya,  U.  N.  (2013).  Analisis kesalahan siswa dalam menyelesakan soal  yang  berhubungan  dengan persegi dan
persegipanjang berdasarkan  taksonomi  solo  plus pada kelas vii. Mathedunesa , 2 (1).
Maryati,  I.,  &  Priatna,  N.  (2017).  Analisis Kesulitan  dalam  Materi  Statistika Ditinjau  dari  Kemampuan  Penalaran dan  Komunikasi  Statistis. Jurnal Prisma , 6 (2).
Niati, A., Soelistiyono, A., & Ariefiantoro, T. (2019).  Pengembangan  Kemampuan Sumber  Daya  Manusia  Melalui Pelatihan  Komputer  Microsoft  Excel Untuk
Meningkatkan
Kinerja Perangkat  Desa  Mranggen. E-Dimas ,
10 (1), 105 – 110. Prihartini,  &  Mediatati,  N.  (2013).
Perbedaan
Pengaruh Metode
Pembelajaran Kooperatif Tioe TSTS ( Two  Stay  Two  Stray)  Dan  Metode Ceramah  Terhadap  Hasil  Belajar. Satya Widya , 29 (2), 127 – 133. Santi,  W.  (2016).  Eksperimentasi  Model Pembelajaran Student Facilitator and Explaining  (SFE)  Terhadap  Hasil Belajar  ditinjau  dari  Kecerdasan Linguistik. Al-Jabar , 7 (2), 267 – 274. Sari, E. N., Ridlo, S., & Utami, N. R. (2016).
Pengaruh Model Pembelajaran Discovery  Learning  Dengan  Mind Mapping  Terhadap  Hasil  Belajar Siswa Pada Materi SEL di SMA. Unnes Science  Education  Journal , 5 (3),
1403 – 1407.
Septiono,  D.,  &  Darminto,  B.  P.  (2014).
Perbandingan Pembelajaran Matematika  Dengan  Hypnoteaching
Dan  Ekspositori  Terhadap  Hasil Belajar  Pada  Materi  Limit  Fungsi. Ekuivalen , 12 (2), 214 – 219. Susanti,  Musdi,  E.,  &  Syarifuddin,  H.
(2017).  Pengembangan  Perangkat Pembelajaran  Matematika  Materi Statistik Berbasis Penemuan Terbimbing  Untuk  Meningkatkan Kemampuan  Pemecahan  Masalah
Matematis  Materi  Statistika. Jurnal JNPM  (  Jurnal  Nasional  Pendidikan Matematika ) , 1 (2), 305 – 319. Syaifulloh,  A.  (2016).  Pengaruh  Strategi
Problem-Based Learning (PBL) terhadap  Motivasi  dan  Hasil  Belajar Peserta  Didik  pada  Mata  Pelajaran Fiqih  di  MA  Khozinatul  ‘Ulum  Blora Jawa  Tengah. Wahana  Akademika ,
3 (2), 121 – 136.
Tayeb, T., Idris, R., & Andi. (2014). Peranan Mata Kuliah Statistika Dalam Memahami  Mata  Kuliah  Metodologi Penelitian  Bagi  Mahasiswa  Jurusan Pendidikan  Matematika  Fakultas Tarbiyah Dan Keguruan Uin Alauddin Makassar. Mapan : Jurnal Matematika Dan Pembelajaran , 2 (1), 1 – 18. Yenni. (2017). Pengembangan Bahan Ajar Statistika  Untuk  Mengembangakan

## Novalia
Kemampuan  Pemahaman  Matematis Mahasiswa  Pendidikan  Anak  Usia Dini  Pada  Mata  Kuliah  Statistika.
Journal  Of  Mathematics  Education, Science And Technology , 2 (1), 90 – 102.