## SJME (Supremum Journal of Mathematics Education)
Vol.08, No.01, January 2024, pp. 59-71 ISSN: 2548-8163 (online)| ISSN: 2549-3639 (print)
DOI: 10.35706/sjme.v8i1.10440 ❒ 59

## Rancangan Hypothetical Learning Trajectory (HLT) Menggunakan Konteks Perubahan Iklim untuk Melatih Kemampuan Literasi Statistik
Drajat Friansah 1* , Zulkardi 2 , Ely Susanti 3 dan Duano Sapta Nusantara 4
1 Universitas PGRI Silampari, Lubuklinggau, Indonesia 1,2,3,4 Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia * Corresponding author
Email: dr.ajat@unpari.ac.id 1 * , zulkardi@unsri.ac.id 2 , ely_susanti@fkip.unsri.ac.id 3 , duanosaptanusantara@fkip.unsri.ac.id 4 Informasi Artikel ABSTRAK Diterima 29 November 2023 Direvisi 27 Desember 2023 Disetujui 10 Januari 2024 Received November 29, 2023 Revised December 27, 2023 Accepted January 10, 2024
Isu  perubahan  iklim  merupakan  permasalahan  global  yang  sangat strategis untuk diatasi, karena memiliki dampak terhadap lingkungan. Rendahnya  kemampuan  memahami  dan  menginterpretasikan  data perubahan iklim yang disajikan secara statistik, berhubungan dengan rendahnya  kemampuan  literasi  statistik.  Literasi  statistik  merupakan kemampuan kritis untuk mengakses, memahami, menginterpretasikan, dan mengevaluasi  informasi  atau pesan yang bersifat  statistik dalam beragam  konteks.  Hal  ini  yang  mendasari  peneliti  untuk  merancang lintasan  pembelajaran  atau Hypothetical  Learning  Trajectory (HLT) menggunakan  konteks  perubahan  iklim  untuk  melatih  kemampuan literasi statistik mahasiswa calon guru. Metode yang digunakan design research type validations studies dengan subjek mahasiswa calon guru matematika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas PGRI Silampari semester  tiga.  Penelitian  ini  menghasilkan  HLT  yang  mampu memfasilitasi kemampuan literasi statistik serta berhasil mengidentifikasi  level  kemampuan  literasi  statistik  mahasiswa  yang berada pada tahap rendah dan menengah.

## ABSTRACT
The issue of climate change is a global problem that is very strategic to  be  overcome,  because  it  has  an  impact  on  the  environment.  Low ability  to  understand  and  interpret  climate  change  data  presented statistically is associated with low statistical literacy skills. Statistical literacy  is  the  critical  ability  to  access,  understand,  interpret,  and evaluate statistical information or messages in various contexts. This underlies  researchers  to  design  learning  trajectories  or Hypothetical Learning  Trajectory (HLT)  using  the  context  of  climate  change  to train the statistical literacy skills of prospective teacher students. The method used is the design of research type validations studies with the subject  of  prospective  teacher  students,  Faculty  of  Science  and Technology, PGRI Silampari University. This research produced HLT which  is  able  to  facilitate  statistical  literacy  skills  and  successfully identify the level  of statistical  literacy ability of students who are at low and middle stages.
Kata kunci: Perubahan Iklim, Literasi
Statistik, Hypothetical Learning
Trajectory

## Keywords:
Hypothetical Learning Trajectory ,  Statistics  Literacy,
Climate Change
Copyright © 2024 by the authors 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
Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi dan National Council of Teacher of Mathematics (NTCM) telah mengonfirmasi bahwa statistika, analisis data, dan probabilitas adalah bagian integral dari kurikulum matematika di  sekolah (Kemendikbudristek, 2023) dan (Allen et al., 2020). Penggunaan statistik dalam kehidupan sehari-hari dan berbagai sektor telah meningkatkan perhatian terhadap literasi statistik (Ben, 2020; Gal, 2019). Pada era digital yang kita hadapi saat ini, siswa terus-menerus dihadapkan pada data dan informasi statistik dari berbagai sumber di masyarakat (Aziz, 2021; Sharma, 2017).  Literasi  statistik  merupakan  kemampuan  kritis  untuk  mengakses,  memahami, menginterpretasikan, dan mengevaluasi informasi atau pesan yang bersifat statistik dalam beragam  konteks.  Kemampuan  ini  juga  mencakup  keahlian  dalam  berkomunikasi  secara efektif  mengenai  pemahaman  statistik,  yang  dapat  berdampak  pada  proses  pengambilan keputusan (Gal, 2019; Sharma, 2017; Gal 2004; dan Watson, 2011).
Peran guru matematika sangat vital dalam memastikan bahwa warga negara memiliki literasi statistik dan pemahaman tentang probabilitas (Muniz, Rodriguez, & Alsina, 2008). Ini  menunjukkan  bahwa calon  guru  matematika,  yang akan  menjadi  guru  di masa  depan, harus  memiliki  kemampuan  literasi  statistik  yang  kuat  agar  dapat  mengajar  siswa  dan menghadapi  tantangan  di  era  digital.  Kemampuan  literasi  statistik  yang  baik  memiliki dampak  positif  pada  penggunaan  statistika  dan  relevansinya  dalam  perkembangan sosial- ekonomi  negara  dan  sektor  lainnya.  Bagi  para  praktisi  pendidikan,  kemampuan  literasi statistik  ini  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan  strategi  pembelajaran  (Ben,  2020;  Gal, 2019;  Tiro,  2018).  Studi  telah  mengungkapkan  bahwa  kemampuan  literasi  statistik mahasiswa calon guru matematika di Indonesia masih memiliki ruang untuk ditingkatkan (Tiro, 2018; Andriatna et al., 2021; Idris, 2019; Khaerunnisa & Pamungkas, 2017).
Menurut Khaerunnisa & Pamungkas (2017) sebanyak 52% mahasiswa dalam jurusan pendidikan  matematika  memiliki  tingkat  literasi  statistik  yang  rendah.  Mereka  kesulitan dalam  menggunakan  informasi  yang  relevan  dari  konsep  statistik  dan  tidak  mampu menginterpretasi  serta  menyimpulkan  masalah  statistik.  Andriatna  et  al  (2021)  juga mengungkapkan bahwa 46,67% mahasiswa calon guru matematika memiliki tingkat literasi statistik yang kurang optimal dalam hal penalaran mengenai konsep dasar statistik, sehingga mereka  sering  membuat  kesalahan  dalam  menjustifikasi  dan  menginterpretasikan  data. Kesalahan ini berdampak pada kesalahan dalam membuat kesimpulan dan berbagi informasi dengan berbagai media.
Menurut Gal (2019), bahwa pengembangan literasi statistik memerlukan kerja sama dari lima aspek pengetahuan yang terkait erat, yaitu literasi, statistik, matematika, konteks, dan berpikir kritis. Watson (2011) dan Weiland (2017) menyarankan bahwa pengembangan literasi statistik dapat dicapai melalui perencanaan pengalaman belajar statistik yang berarti serta  melalui  intervensi  khusus  dalam  proses  pembelajaran  untuk  mengembangkan keterampilan  berpikir  kritis.  Intervensi  pembelajaran  yang  dapat  mendukung  kemampuan literasi statistik termasuk desain pembelajaran yang mengintegrasikan konteks, model, dan teknologi (Ben, 2020; Gal, 2019; Reeves, 2006; Pratt, Davies, & Connor, 2011).
Perubahan  iklim  adalah  salah  satu  tantangan  global  yang  paling  mendesak  yang dihadapi manusia saat ini. Dampak dari perubahan iklim sangat luas, mencakup kenaikan suhu global, perubahan pola cuaca, peningkatan tingkat laut, dan banyak dampak ekologi dan sosial lainnya (IPCC, 2018). Menurut Gelman & Nolan (2002), memahami perubahan iklim  dan  bagaimana  statistika  digunakan  untuk  mengukur,  menganalisis,  dan menginterpretasikan data terkait perubahan ini adalah hal yang sangat penting. Oleh karena
itu,  mengintegrasikan  informasi  perubahan  iklim  sebagai  konteks  dalam  pembelajaran statistika  dasar  bagi  mahasiswa  memiliki  sejumlah  manfaat  yang  signifikan  (Biehler,  & Confrey, 1996; Garfield & Ben D. (2008), sebagai berikut: 1) Relevansi dengan dunia nyata, 2)  Mengembangkan  kemampuan  analisis,  3)  Pengambilan  keputusan  yang  informasional, dan 4) Keterlibatan dalam isu global.
Dengan mengintegrasikan informasi perubahan iklim dalam pembelajaran statistika dasar,  mahasiswa  dapat  mengalami  pembelajaran  yang  lebih  relevan,  mendalam,  dan bermakna, serta siap untuk menghadapi tantangan statistik yang kompleks dalam konteks dunia nyata. Penggunaan konteks perubahan iklim, model, dan konten literasi statistik dalam pembelajaran  bersesuaian  dengan  prinsip  dan  karakteristik  dari  Pendidikan  Matematika Realistik Indonesia (PMRI) (Zulkardi, Putri, Wijaya, 2020). PMRI merupakan pendekatan pembelajaran  dimana  matematika  adalah  aktivitas  manusia  dan  matematika  harus  di hubungkan  secara  nyata  terhadap  konteks  kehidupan  sehari-hari  sebagai  suatu  sumber pengembangan  dan  sebagai  area  aplikasi  melalui  proses  matematisasi  baik  horizontal maupun vertikal (Sinaga, 2022; Haeuvel-Panhuizen & Drijvers, 2020).
Desain  pembelajaran  menggunakan  konteks  perubahan  iklim  dapat  dijadikan intervensi  pembelajaran  yang  mendukung  literasi  statistik  mahasiswa  calon  guru matematika.  Penggunaan  konteks  perubahan  iklim  sangat  cocok  untuk  pembelajaran statistika karena memiliki relevansi terhadap mahasiswa dan masa depannya (Witt, 2013). Pada  penelitian  yang  dilaksanakan,  desain  instruksional  dirancang  untuk  meningkatkan relevansi  pembelajaran  menggunakan  konteks  perubahan  iklim  untuk  mendukung kemampuan literasi statistik mahasiswa calon guru matematika.

## METODE
Penelitian ini menggunakan jenis penelitian kualitatif dengan metode design research tipe  validation  studies .  Lintasan  pembelajaran  statistika  dasar  menggunakan  konteks perubahan iklim  dikembangkan  berdasarkan  tiga  tahapan  utama  menurut  (Gravemeijer & Cobb,  2013)  dan  (Akker  et  al,  2006), the  preparing  for  the  eksperiment ), the  design experiment , dan the retrospective analysis. Secara ringkas tahapan penelitian disajikan pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Tahapan Design Research
Subjek  penelitian  adalah  mahasiswa  semester  III  program  studi  pendidikan matematika  Universitas  PGRI  Silampari.  Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan beberapa  teknik  dalam  mengumpulkan  data  yang  dibutuhkan  untuk  dianalisis  kemudian
• Studi literatur
• Forum Group discussion • Merancang HLT The preparing for the experiment • Pilot experiment
• Teaching experiment The design experiment
• Analisis data yang diperoleh pada tahap pilot dan teaching experiment
• Membandingkan HLT dengan ALT The restropective analysis
memperbaiki Hypothetical Learning Trajectory (HLT) yang telah didesain. Adapun teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah: 1) pretest dan posttest, 2) Observasi, 3) Wawancara, dan 4) Dokumentasi, kemudian data yang terkumpul dianalisis menggunakan teknik deskriptif kualitatif.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  analisis  pada  Tahap  1, the  preparing  for  experiment dengan melakukan  studi  literatur,  analisis  dan  berdiskusi  dengan  dosen  pengampu  mata  kuliah Statistika  Dasar,  peneliti  merancang  HLT  yang  digunakan  dalam  pembelajaran  Statistika Dasar  menggunakan  pendekatan  PMRI.  Rancangan  HLT  terdiri  dari  tiga  komponen (Gravemeijer & Cobb, 2013) dan (Van Eerde, 2013) yaitu, learning goal , learning activities, dan hypothetical learning processes/conjecture . Adapun HLT yang dirancang disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1 . HLT Pembelajaran Statistika Dasar Learning Goal Learning Activities Hypothetical Learning Processes/Conjecture Memahami pentingnya data  perubahan iklim dalam konteks perubahan perubahan suhu 1. Mahasiswa mengamati grafik  sederhana  yang disajikan,  grafik  tersebut menunjukkan  perubahan suhu  rata-rata  bulanan dari periode tahun 1991 –
2023 2. Mahasiswa mendiskusikan informasi apa  saja  yang  dapat diperoleh dari grafik yang disajikan, kemudian menentukan faktor- faktor yang dapat mempengaruhi data tersebut. 3. Mahasiswa  memprediksi rata-rata suhu pada bulan Oktober,  November  dan Desember disertai argumen pendukung 1. Mahasiswa mampu membaca tetapi tidak bisa menginterpretasikan grafik data. 2. Mahasiswa memahami cara membaca dan menginterpretasikan grafik data 3. Mahasiswa  dapat  menentukan sebagian faktor-faktor yang memengaruhi data perubahan iklim
4. Mahasiswa  memahami  konsep perubahan iklim dan faktor-faktor yang memengaruhinya.
5. Mahasiswa tidak mampu
memprediksi suhu rata-rata berdasarkan  normal  suhu  yang tersedia di grafik.
6. Mahasiswa  mampu  memprediksi suhu rata-rata berdasarkan normal suhu yang tersedia di grafik. Memahami cara mengumpulka n, menganalisis
data  perubahan iklim dengan data  deskriptif dan
mampu
1. Mahasiswa mengumpulkan data iklim melalui perhitungan  selisih  rata- rata  suhu  bulanan  dan normal  rata-rata  suhu kemudian disajikan dalam bentuk tabel. 1. Mahasiswa mampu
mengumpulkan  data  dengan  cara menghitung  selisih  rata-rata  suhu bulanan dan normal rata-rata suhu dengan tepat
2. Mahasiswa hanya berhasil menghitung  mean  dan  modus
menyajikan grafik visualisasi  data yang efektif. 2. Mahasiswa  menghitung mean, median, dan modus  dari  data  yang dikumpulkan. 3. Mahasiswa membandingkan nilai mean  dan  median  yang diperoleh, kemudian memberikan interpretasi. 4. Mahasiswa  menyajikan data yang diperoleh dalam bentuk grafik sesuai pilihannya.
dengan  benar,  tetapi  kurang  tepat saat menentukan median.
3. Mahasiswa  berhasil  menghitung mean, median dan modus dengan benar,  disertai  argumentasi  yang tepat.
4. Mahasiswa tidak mampu memberikan  interpretasi  yang tepat dari perbandingan nilai mean dan median.
5. Mahasiswa  mampu  memberikan interpretasi yang tepat dari perbandingan  nilai  mean  dan median. 6. Sebagian besar mahasiswa menyajikan  grafik  dalam  bentuk histogram  tetapi  tidak  dilengkapi keterangan yang memadai 7. Ada  mahasiswa  yang  menyajikan grafik  dalam  bentuk  diagram lingkaran  tetapi  dengan  proporsi yang tidak tepat 8. Mahasiswa  menyajikan  grafik dalam  bentuk  histogram  dengan keterangan yang memadai
Relevansi  HLT  yang  disajikan  pada  Tabel  1  dengan  pengetahuan  terkini  dan konsistensi masing-masing komponen divalidasi oleh dua ahli dalam pendidikan matematika dan  satu  ahli  dalam  desain  instruksional.  Sesudah  proses  revisi,  HLT  mencapai  kriteria validitas dengan karakteristik: 1) HLT mencerminkan prinsip-prinsip kunci dan karakteristik PMRI, 2) kegiatan yang disediakan dalam HLT dapat memberikan pengalaman belajar yang bermakna  bagi  mahasiswa  untuk  dapat  menyajikan  data  dalam  bentuk  grafik,  dan  3) komponen-komponen dalam HLT secara konsisten saling mendukung.
Pada Tahap 2 pilot experiment , 2 aktivitas diujicobakan pada 3 mahasiswa dengan kemampuan  yang  berbeda  (tinggi,  sedang,  rendah).  Adapun  contoh  hasil  jawaban  pada lembar aktivitas yang diberikan disajikan pada Gambar 2.
❒
Gambar 2. Contoh jawaban pada aktivitas 1.
Pada  Gambar  2,  setelah  mahasiswa  mengamati  gambar  grafik,  mereka  diminta menjawab mengenai informasi apa saja yang disajikan, terlihat bahwa ada perbedaan yang mencolok antara dua mahasiswa berdasarkan jawaban yang diberikan, jawaban mahasiswa b hanya  menuliskan  kembali  judul  grafik,  sedangkan  mahasiswa a mencoba  menuliskan beberapa informasi yang secara implisit terdapat dalam grafik yang disajikan. Hal ini sejalan dengan  hasil  penelitian  Nahdi,  et  al.  (2021),  bahwa  mahasiswa a memiliki  kemampuan literasi statistik pada indikator understanding statistical data sedangkan mahasiswa b tidak memiliki  kemampuan  tersebut.  Kemudian  hasil  jawaban  mahasiswa  ketika  diminta memprediksi  suhu  rata-rata  bulanan  pada  bulan  Oktober,  November,  dan  Desember disajikan pada Gambar 3.
Gambar 3 . Contoh jawaban mahasiswa saat memprediksi suhu
Berdasarkan jawaban mahasiswa seperti terlihat pada Gambar 3(a) & (b), mahasiswa belum mampu melakukan prediksi berdasarkan data yang disajikan pada grafik, mahasiswa tidak memiliki kemampuan melaksanakan interpretasi. Menurut hasil penelitian Risqi dan Setianingsih  (2021),  kemampuan  literasi  statistik  terdiri  dari  3  tingkatan,  yaitu  tier  1 (membaca  dan  menjelaskan,  tier  2  (menganalisis,  menafsirkan,  menginterpretasi  secara kritis  dan  membuat  kesimpulan),  tier  3  (menyajikan  data  dan  memprediksi  suatu  hal), dengan kata lain, mahasiswa yang dijadikan subjek uji coba belum pada tahap tier 3 pada tingkatan  kemampuan  literasi  statistik.  Sejalan  dengan  hal  tersebut  Lestari  dan  Umbara (2022), menyatakan mahasiswa yang tidak fokus terhadap representasi grafik dan melakuan perhitungan  yang  keliru  mengalami  hambatan  epistimologikal  pada  tahap error  ways  of thinking .
Hasil jawaban mahasiswa pada Tahap 2 pilot experiment dijadikan bahan evaluasi untuk merevisi rangkaian aktivitas yang terdapat pada lembar aktivitas mahasiswa yang akan diujicobakan  pada  tahap teaching  experiment .  Agar  mahasiswa  dapat  mengamati  lebih cermat  semua  informasi  yang  disajikan  pada  grafik,  harus  dibuat  pertanyaan-pertanyaan pemandu yang bisa diselesaikan jika mahasiwa dapat menggali dengan baik informasi yang disajikan.
Pada Tahap 2 teaching experiment, lembar aktivitas mahasiswa diujicobakan kepada mahasiswa  semester  III  program  studi  Pendidikan  Matematika  sebanyak  30  orang. Mahasiswa  mengerjakan  2  aktivitas  yang  masing-masing  terdiri  dari  5  pertanyaan  untuk mencapai  tujuan  pembelajaran:  menyajikan  data  dalam  bentuk  tabel,  diagram  batang, diagram  lingkaran,  dan  grafik  (Capaian  Pembelajaran  Matakuliah  3).  Setelah  melalui rangkaian pertanyaan pada aktivitas 1, secara umum mahasiswa dapat mengkonversi data grafik menjadi tabel (pertanyaan 1, aktivitas 2), Adapun pertanyaan yang dimaksud disajikan pada Gambar 4.
Gambar 4 . Pertanyaan 1 pada aktivitas 2.
Gambar  5  merupakan  2  contoh  jawaban  mahasiswa  pada  pertanyaan  melengkapi tabel berdasarkan data yang terdapat pada grafik.
Gambar 5. Jawaban mahasiswa pada pertanyaan 1 aktivitas 2.
Pada  Gambar  5,  terlihat  bahwa  mahasiswa  sudah  mampu  menginterpretasikan  data  yang terdapat dalam grafik, kemudian menyajikan dalam bentuk tabel dengan benar, hal ini sesuai dengan  dugaan  peneliti  yang  terdapat  pada  HLT,  kemudian  hasil  ini  bersesuaian  dengan penelitian  Putri  et  al  (2023),  yang  menyatakan  bahwa  kemampuan  literasi  statistika mahasiswa  dapat  diidentifikasi  dari  tiga  indikator,  yaitu: understand  data,  interpret  data, dan communicate data . Pada aktivitas 2, mahasiswa dipandu untuk menyajikan informasi dalam bentuk tabel, hal ini bertujuan untuk memfasilitasi kemampuan literasi statistik pada indikator mengkomunikasikan data.
Dalam  menyelesaikan  rangkaian  aktivitas  yang  diberikan,  peneliti  temukan  ada beberapa  strategi  yang  menarik  dari  jawaban  mahasiswa,  sebagai  contoh  pada  saat menentukan median dari data yang yang diperoleh disajikan pada gambar 6.
❒
Gambar 6. Jawaban mahasiswa pada pertanyaan 3 aktivitas 2.
Berdasarkan  Gambar  6(a),  saat  menentukan  median  mahasiswa  menulis  kembali data-data tentang selisih rata-rata suhu dan normal suhu bulanan kemudian mengurutkannya dari yang terkecil hingga terbesar, kesalahan terjadi pada tahap berikutnya ketika menuliskan data: 0 0 , 0.1 0 , 0.2 0 , 0.4 0 , 0.5 0 , kemudian menuliskan bahwa mediannya adalah 0.2 0 , secara konsep  tidak  salah  karena  median  adalah  nilai  tengah  setelah  data  diurutkan,  tetapi prosedurnya ada yang keliru, menganggap bahwa data yang sama cukup dituliskan sekali. Menurut Setiawan dan Sukoco (2021), kondisi mahasiswa yang hanya mampu melakukan perhitungan  statistik tetapi  belum  mampu  menentukan median  dengan  tepat,  berada  pada level rendah dari kemampuan literasi statistik. Sedangkan jawaban mahasiswa yang terlihat pada  Gambar  6  (b)  dan  (c)  memperlihatkan  kemampuan  literasi  statistika  pada  level menengah,  karena  bisa  menentukan  median  dengan  prosedur  yang  benar  dan  sistematis. Kondisi  ini  bersesuaian  dengan  pendapat  Nabila,  et  al.  (2023),  mahasiswa  yang  mampu memahami  maksud  soal  dan  menerjemahkan  maksud  soal  dengan  teliti,  masuk  kategori mahasiswa bergaya belajar teoritis dalam literasi matematis.
Pada  akhir  aktivitas  2,  mahasiswa  diminta  untuk  menyajikan  kembali  data  yang  telah diperoleh  pada  pertanyaan  1  dalam  bentuk  grafik  sesuai  dengan  pilihan  masing-masing mahasiswa. Gambar 7 merupakan contoh jawaban mahasiswa yang mewakili beberapa jenis grafik.
(a)
(b)
(c)
❒
Gambar 7. Contoh grafik hasil jawaban mahasiswa
Beberapa tipe grafik yang dihasilkan oleh mahasiswa bersesuaian dengan konjektur/dugaan peneliti  yang  terdapat  dalam  HLT,  yaitu  pada  umumnya  mahasiswa  membuat  grafik histogram, walaupun ada yang sedikit kekeliruan, perbandingan histogram pada  Gambar 7 (b)  dan  (d),  pada  saat  dipresentasikan  (Gambar  8)  terjadi  perbedaan  pendapat  gambar histogram pada bulan Februari, pada  Gambar 7(b) terlihat selisihnya nol, tetapi tetap saja digambarkan,  sedangkan  Gambar  7(d)  gambar  histogram  pada  bulan  Februari  tidak dimunculkan, karena sesuai dengan hasil perhitungan selisihnya nol. Setelah dikonfirmasi alasanya  karena  supaya  terlihat  saja  walaupun  yang  bersangkutan  akhrinya  menyadari kesalahannya.
(a) (b) (c) (d)
❒
Gambar 8. Presentasi grafik yang dihasilkan
Selain grafik histogram, peneliti menduga dalam HLT bahwa ada mahasiswa yang menyajikan  data  dalam  bentuk  diagram  lingkaran  seperti  yang  tersaji  pada  Gambar  7(a). Peneliti  melakukan  wawancara  kepada  mahasiswa  berkaitan  langkah-langkah  dalam membuat diagram lingkaran sebagai berikut:
Peneliti: “Bagaimana cara membagi daerah pada bagan lingkaran?”
Mahasiswa:   “Dibagi 9 bagian” Peneliti: “Mengapa dibagi 9?”
Mahasiswa:   “Karena datanya dari bulan Januari-September, ada 9 bulan” Peneliti: “Apakah pembagiannya sama besar daerahnya pada lingkaran?”
Mahasiswa:   “Tidak, hanya perkiraan saja berdasarkan besar selisih yang diperoleh”
Berdasarkan wawancara mahasiswa hanya membuat perkiraan saja dalam membuat diagram lingkaran,  karena  seharusnya  ada  data  persentase  dalam  tabel  ketika  kita  akan  membuat diagram lingkaran, tetapi mahasiswa tetap membuat perbedaan ketika menentukan daerah dalam  lingkaran  antara  satu  data  dengan  yang  lain,  lihat  Gambar  7(a),  termasuk  tetap menggambarkan  daerah  warna  hijau  untuk  data  pada  bulan  Februari,  walaupun kenyataannya  selisih  suhu  pada  bulan  tersebut  nol,  tetapi  mahasiswa  tetap menggambarkannya dengan tujuan supaya tetap terlihat.
Rangkaian  aktivitas  pembelajaran  dirancang  peneliti  untuk  memfasilitasi kemampuan  literasi  statistik,  berdasarkan  hasil  analisis  retrospektif  (Tahap  3 design research ) yang dideskripsikan dengan membandingkan Actual Learning Trajectory (ALT) dengan  HLT  serta  teori  atau  penelitian  sebelumnya  yang  relevan  dengan  konsep pembelajaran  Statistika  Dasar,  kemampuan  Literasi  Statistik  dan  PMRI,  maka  HLT  yang dirancang  dipandang  sudah  berhasil  menuntun  mahasiswa  melakukan  aktivitas pembelajaran sesuai dengan prinsip PMRI, yang diawali dengan konteks perubahan iklim, proses  matematisasi  horizontal-vertikal  hingga  menghasilkan  bentuk  matematika  formal, dalam  kegiatan  pembelajaran  ini  kemampuan  mahasiswa  dalam  menyajikan  data  dengan berbagai bentuk diagram atau grafik merupakan bentuk matematika formal yang dimaksud. Hal  ini  sejalan  dengan  pendapat  Zulkardi,  Putri,  dan  Wijaya  (2020),  bahwa  penggunaan konteks  perubahan  iklim,  model,  dan  konten  literasi  statistik  dalam  pembelajaran
bersesuaian  dengan  prinsip  dan  karakteristik  dari  PMRI.  Selain  itu  menurut  Setyani  dan Kristanto  (2020),  pembelajaran  berbasis  masalah  menggunakan  masalah  kontekstual  dan data  nyata  dapat  mendukung  mahasiswa  dalam  memahami  konsep  stastistika  dasar,  dan mereka juga memberikan tanggapan positif tentang pengalaman belajar mereka.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan,  HLT  menggunakan  konteks perubahan  iklim  untuk  memfasilitasi  kemampuan  literasi  statistik  dapat  membelajarkan mahasiswa  dengan  lebih  bermakna,  karena  rangkaian  aktivitas  yang  dirancang  dapat memfasilitasi  dan  mengidentifikasi  level  kemampuan  literasi  statistik  mahasiswa. Penambahan  aktivitas  dalam  HLT  sangat  direkomendasikan  pada  penelitian  berikutnya, dengan demikian dapat melatih level kemampuan literasi statistik pada level tertinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
Akker,  J.  Gravemeijer,  K.,  McKenney,  S.,  &  Nieveen.  (2006). Educational  Design Research . London: Routledge Taylor and Francis Group.
Allen, C. E., Froustet, M. E., LeBlanc, J. F., Payne, J. N., Priest, A., Reed, J. F., . . . Robinson, B. (2020). National Council of Teachers of Mathematics. The Arithmetic Teacher, 29 (5), 59. https://doi.org/doi.org/10.5951/AT.29.5.0059
Andriatna,  R.,  Kurniawati,  I.,  &  Wulandari,  A.  N.  (2021).  Profil  Kemampuan  Literasi Statistik  Mahasiswa  Calon  Guru  Matematika. Fibonacci  Jurnal  Pendidikan Matematika dan Matematika, 7 (1), 19-28.
https://doi.org/https://doi.org/10.24853/fbc.7.1.19-28
Aziz,  A.M.,  &  Rosli,  R.  (2021)  A  systematic  literature  review  on  developing  students’ statistical  literacy  skills. Journal  of  Physics:  Conference  Series .  IOP  Publishing. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1806/1/012102
Ben-Zvi,  D.  (2020).  Data  Handling  and Statistics  Teaching and  Learning.  In:  Lerman,  S. (eds) Encyclopedia of Mathematics Education. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-15789-0_41
Biehler, R., & Confrey, J. (Eds.). (1996). "The Devel-opment of Multiplicative Reasoning in the Learning of Mathematics." SUNY Press.
Gal,  I.  (2004).  Statistical  Literacy.  In:  Ben-Zvi,  D.,  Garfield,  J.  (eds)  The  Challenge  of Developing  Statistical  Literacy,  Reasoning  and  Thinking.  Springer,  Dordrecht. https://doi.org/10.1007/1-4020-2278-6_3
Gal, I. (2019). Understanding statistical literacy: About knowledge of contexts and models. En J. M. Contreras, M. M.  Gea, M.  M.  López-Martín y E. Molina-Portillo (Eds.), Actas  del  Tercer  Congreso  Internacional  Virtual  de  Educación  Estadística. https://www.ugr.es/~fqm126/civeest/ponencias/gal.pdf
Garfield, J., & Ben-Zvi, D. (2008). "Developing students’ statistical reasoning: Connecting research and teaching practice." Springer Science & Business Media.
Gelman, A., & Nolan, D. (2002). "Teaching statistics: A bag of tricks." Oxford University Press.
Gravemeijer, K., & Cobb, P. (2013). Design Research from the Learning Design Perspective. In Educational Design Research Part A: An Introduction . Netherland Institute for Curriculum Development (SLO).
Haeuvel-Panhuizen, M. V., & Drijvers, P. (2020). Realistics Mathematics Education. In S. Lerman, Encyclopedia of Mathematics Education (pp. 713-717). Springer.
Idris,  K.  (2019).  Literasi  Statistik  Berbasis  Konteks  Budaya  dan  Keislaman :  Perspektif Dosen dan Mahasiswa PTKI. Prosiding Seminar Nasional Integrasi Matematika dan Nilai Islami , 3(1), 357–62.
https://garuda.kemdikbud.go.id/documents/detail/1474371
IPCC. (2018). "Global warming of 1.5°C: Summary for policymakers." Intergovernmental Panel on Climate Change.
Kemendikbudristek.  (2023,  11  28). fase-e .  Retrieved  from  guru.kemendikbud.go.id: https://guru.kemdikbud.go.id/kurikulum/referensi-penerapan/capaian- pembelajaran/sd-sma/matematika/fase-e/
Khaerunnisa,  E.,  &  Pamungkas,  A.  S.  (2017).  Profil  Kemampuan  Literasi  Statistik Mahasiswa  Jurusan  Pendidikan  Matematika  Universitas  Sultan  Ageng  Tirtayasa.
Aksioma: Jurnal Pendidikan Matematika, 6 (2), 246-255.
https://doi.org/http://dx.doi.org/10.24127/ajpm.v6i2.970
Lestari,  L.,  &  Umbara,  U.  (2022).  Bahan  Ajar  Desain  Didaktis  pada  Pokok  Bahasan Statistika  untuk  Siswa  SMP/MTs-Sederajat.  SJME  (Supremum  Journal  of Mathematics Education), 6(1), 93-110. https://doi.org/10.35706/sjme.v6i`1.5464 Muñiz-Rodríguez L, Rodríguez-Muñiz LJ, Alsina Á. (2020). Deficits in the statistical and probabilistic literacy of citizens: Effects in a world in crisis. Mathematics , 8(11), 1– 20. https://doi.org/10.3390/math8111872
Nabila, F., Permadi, H., & Sukoriyanto. (2023). Literasi Matematis Mahasiswa Calon Guru dalam  Menyelesaikan  Soal  Numerasi  Statistik  Berdasarkan  Gaya  Belajar  Honey- Mumford.  SJME  (Supremum  Journal  of  Mathematics  Education),  7(2),  195-209. https://doi.org/10.35706/sjme.v7i2.7757
Nahdi,  D.  S.,  Jatisunda,  M.  G.,  Cahyaningsih,  U.,  Kurino,  Y.  D.,  Juliar,  E.,  &  Bilda,  W. (2021). Statistical Literacy Analysis of Pre-Service Elementary Teachers Education.
Journal of Physics: Conference
Series, 1764 (012126), 1-6. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1764/1/012126
Pratt, D., Davies, N., Connor, D. (2011). The Role of Technology in Teaching and Learning Statistics.  In:  Batanero,  C.,  Burrill,  G.,  Reading,  C.  (eds)  Teaching  Statistics  in School  Mathematics-Challenges  for  Teaching  and  Teacher  Education. New  ICMI Study Series , vol 14. Springer, Dordrecht. https://doi.org/10.1007/978-94-007-1131- 0_13
Putri, C. K.,  Juandi, D.,  Utomo, S.  P., & Sukri. (2023).  High School Students’ Errors in Solving  Statistical  Literacy  Test  Similar  to  Minimum  Competency  Assessment.
Edumatica Jurnal Pendidikan Matematika, 13 (2), 83-93.
https://doi.org/10.22437/edumatica.v13i02.26153
Reeves, T.C. (2006). Design research from a technology perspective. In: Akker J van den, Grave Meijer K, McKenney S, Nieveen N, editors. Educational Design Research. 1st edition. Oxon: Routledge, 52–66.
Risqi, E. N., & Setianingsih, R. (2021). Statistical Literacy of Secondary School Students in Solving Contextual Problems Taking into Account the Initial Statistical Ability. Pi: Mathematics Education Journal, 4 (1), 43-54. https://doi.org/10.21067/pmej.v4i1.5285
Setiawan, E. P., & Sukoco, H. (2021). Exploring First Year University Students’ Statistical Literacy:  A  Case  on  Describing  and  Visualizing  Data. Journal  on  Mathematics Education, 12 (3), 427-448. https://doi.org/10.22342/jme.12.3.13202.427-448
Setyani, G. D., & Kristanto, Y. D. (2020). A Case Study of Promoting Informal Inferential Reasoning  in  Learning  Sampling  Distribution  for  High  School  Students.  SJME (Supremum Journal
of Mathematics Education), 4(1), 64–77. https://doi.org/10.35706/sjme.v4i1.3132
Sharma, S (2017). Definitions and models of statistical literacy: a literature review. Open Review of Educational Research , 4:1, 118-133.
https://doi.org/10.1080/23265507.2017.1354313
Sinaga, T. M. (2022, 11 15). Humaniora, Mendidik Siswa sebagai Aset Masa Depan Bangsa .
Retrieved from kompas.id: https://www.kompas.id/baca/humaniora/2022/11/15/mendidik-siswa-sebagai-aset- masa-depan-bangsa?open_from=Humaniora_Page
Tiro, M.A. (2018). Strategi Aksi Gerakan Nasional Literasi Statistika di Indonesia. Seminar Nasional Variansi (Venue Artikulasi-Riset, Inovasi, Resonansi-Teori, dan Aplikasi Statistika),1–21. https://ojs.unm.ac.id/variansistatistika/article/view/7193
Van  Eerde,  D. (2013) Design  Research:  Looking  into  The  Heart  of  Mathematics Education. In:  Zulkardi  (Eds).  The  First  South  East  Asia  Design/Development Research  (SEA-DR)  International  Conference,  22-23  April  2013,  Palembang, Indonesia. http://repository.unsri.ac.id/id/eprint/5988
Watson,  J.M.  (2011).  Foundations  for  improving  statistical  literacy. Statistical  Journal  of the IAOS, 27(3),197-204. https://doi.org/10.3233/SJI-2011-0728
Weiland,  T.  (2017).  Problematizing  statistical  literacy:  An  intersection  of  critical  and statistical  literacies. Educational  Studies  in  Mathematics ,  96(1),  33–47. https://doi.org/10.1007/s10649-017-9764-5
Witt, G. (2013). Using Data from Climate Science to Teach Introductory Statistics. Journal of Statistics Education , 21(1),1–24. https://doi.org/10.1080/10691898.2013.11889667
Zulkardi, Putri, R.I.I., Wijaya, A. (2020). Two Decades of Realistic Mathematics Education in Indonesia. In: International Reflection on the Netherland Didactic of Mathematics, p. 325–40. https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-20223-1