Jurnal Matematika, Sains, dan Pembelajarannya
Vol.9, No.2, Juli 2023, pp. 211~219
DOI:10.31605/saintifik.v9i2.413
ISSN 2622-8904 (online)

## Pembelajaran Statistik Deskriptif dan Statistik Inferensial Berbasis Web dengan Shiny R
Irwan, Adnan Sauddin * , Reni Astuti UIN Alauddin Makassar Email: adnan.sauddin@uin-alauddin.ac.id

## Abstrak
Sesuai dengan pentingnya statistik, mempelajari statistik memerlukan pemahaman yang kuat tentang ide-ide  mendasar  dalam  statistik  dan merupakan  langkah  paling  penting dalam  proses  pembelajaran. Saat mempelajari statistik, beberapa orang mengalami ketakutan dan kecemasan karena menurut mereka statistik merupakan hal yang menarik, sementara yang lain menganggapnya statistika adalah hal yang tidak menarik. Oleh  karena  itu,  menggunakan  model  simulasi  dan  visualisasi  untuk  mempelajari  statistika  sangat penting bagi instruktur dan pembelajar. Mencari tahu bagaimana cara membuat aplikasi R untuk mempelajari statistik deskriptif berbasis web dan statistik inferensial adalah tujuan dari penelitian ini . Penelitian ini menggunakan aplikasi  R  yang  menggunakan  paket  shiny  dan  aplikasi  laragon  yang  membantu  berjalannya  penelitian. Adapun hasil dalam penelitian ini bahwa dalam pembuatan aplikasi Shiny R diperlukan user interface dan server dalam membuat script, mendeploy ke web, mengupload ke web dan melakukan uji coba.

## Kata kunci— Statistik Deskriptif dan Inferensial, R, Shiny web

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  komputasi  sangat  menguntungkan  bagi  siapa  saja  yang  mempelajari  statistika  atau matematika  karena  mempermudah  penerapan  statistika  pada  berbagai  bidang  keilmuan  lainnya.  Namun, belajar statistik bisa menjadi hal yang menakutkan dan membuat stres bagi sebagian orang karena dianggap membosankan.  Aplikasi  media  pembelajaran  memudahkan  siswa  dalam  menguasai  materi  yang  diberikan, mengemukakan  bahwa  pengembangan  media  pembelajaran  dengan  menggunakan  aplikasi  Adobe  Flash, meningkatkan  minat  siswa  yang  mengintegrasikan  teknologi  sehingga  siswa  dapat  melaksanakan  proses belajar (Panjaitan, 2020). Belajar keras. Sehingga terdapat banyak ruang untuk pertumbuhan wilayah belajar alat ajar multimedia ini.
Media  pembelajaran  matematika  berbasis  web  yang  dibuat  terbukti  akurat,  bermanfaat,  dan  mampu menginspirasi siswa untuk belajar. Jangkauan media dan pemilihan materi masih terkendala (Aditya, 2018). Menurut Nugraha (2017), menyimpulkan bahwa layak digunakan untuk bahan ajar alternative pembelajaran di dalam kelas. Kelayakan ini ditunjukkan melalui hasil validasi pakar materi, pakar media, uji coba terbatas, dan uji coba lebih luas. Media interaktif yang dikembangkan oleh peneliti juga memberikan kemenarikan bagi siswa dan manfaat keefektifitasan pembelajaran di kelas sehingga siswa dapat memahami materi pembelajaran dengan lebih baik.
Sejalan dengan pentingnya statistika, dalam pembelajaran statistika memerlukan pemahaman yang baik terhadap konsep dasar statistika dan merupakan bagian terpenting dari proses belajar statisika. Pembelajaran dengan model simulasi dan visualisasi merupakan hal yang sangat dibutuhkan bagi pengajar atau pembelajar dalam proses belajar statistika.
Adapun  penelitian  yang  membahas  terkait  Shiny  R  yang  dilakukan  oleh  Paisal et  al., (2021), menemukan bahwa pendekatan air terjun dikembangkan saat membuat aplikasi Shiny R untuk melakukan uji- T  statistik.  Keunggulan  software  Shiny  R  adalah  dapat  diakses  secara  online  melalui  laptop  atau  perangkat Android tanpa perlu menginstal apapun sehingga lebih efektif untuk digunakan.
Aplikasi Shiny R dapat digunakan untuk uji Mann-Whitney karena merupakan aplikasi berbasis situs web, membuatnya lebih efektif dan menarik, menurut studi yang dilakukan oleh Maisarah et al. (2021). Hasil pengujian menunjukkan bahwa program Shiny R dan SPSS melakukan analisis yang sama.
https://jurnal.unsulbar.ac.id/index.php/saintifik
Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh Andreanto et al (2021), yang menyimpulkan bahwa aplikasi atau  GUI  R-Shiny  yang  telah  dibuat  memiliki  banyak  kelebihan,  antara  lain  hasil  lengkap  yang  meliputi tampilan data, transformasi data, penguraian matriks SVD, hingga grafik plot beserta interpretasi grafik plot. Kelebihan lain yaitu memudahkan pengguna tidak perlu menulis syntax seperti pada program Rstudio.
Adapun  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Bekti  (2021),  yang  menyimpulkan  aplikasi  Shiny  R  telah menampilkan  output  yang  valid  dari  hasil  penggunaannya  dan  sesuai  dengan  teori  yang  ada  dan  mampu memudahkan pengguna untuk melakukan analisis Covid-19 di Pulau Jawa menggunakan metode model spasial area.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Santoso et  al (2021),  menyimpulkan  bahwa  algoritma  naive  bayes classifier + mampu mengklasifikasikan sebuah ulasan positif yang diimplementasikan dengan kata puas dan pada  ulasan  negative  yang  diimplementasikan  dengan  kata  tidak  puas,  dimana  mempunyai  nilai  ketepatan sebesar  73,3%.  Nilai  ketepatan  dari  hasil  analisis  dipengaruhi  oleh  proses  pengambilan  data  pada  website, dimana pada satu data pemberi ulasan memiliki dua ulasan dengan kelas yang sama.

## 2. METODE PENELITIAN
Langkah-langkah dalam pembuatan aplikasi shiny R dalam pembelajaran statistik deskriptif dan statistik inferensial adalah berikut ini :
1. Membuat script shiny R
a. Membuat user interface
b. Membuat server
2. Mendeploy script shiny R
3. Mengupload ke halaman web
4. Melakukan uji coba terhadap data
5. Mengecek hasil/output dan membuat kesimpulan dari hasil yang telah ditampilkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Shiny terdapat komponen utama yaitu user interface (UI) dan server.
a. Membuat User Interface (UI)
User  Interface  (ui)  merupakan  bagian  yang  mengatur  tampilan  web,  baik  input  maupun  output yang akan ditampilkan dalam aplikasi. Adapun fungsi untuk mendefinisikan UI yaitu sebagai berikut:
#Define UI Library(shiny) UI <-fluidPage( ) # fluidpage(), merupakan fungsi tata letak yang menyiapkan struktur visual dasar halaman.
b. Membuat Server
Bagian ini diletakkan dibawah ui. Pada bagian ini akan dibuat fungsi function dari sever. Server dimana data akan dianalisis dan diproses lalu hasilnya akan ditampikan pada bagian mainpanel. Untuk membuat server dapat menggunakan fungsi sebagai berikut :
server <- function(input, output,session) { par(mfrow = c(2,2)) adapun tampilan utama dari script UI dan Server yaitu:
https://jurnal.unsulbar.ac.id/index.php/saintifik
Gambar 1. Tampilan utama Ui dan Server
c. Mendeploy Script Shiny R
Mendeploy  adalah  pengiriman  salinan  suatu  aplikasi  di  computer  lain  sehingga  aplikasi  dapat digunakan oleh siapapun. Ketika akan melakukan deploy hasil dari shiny R yang telah dibuat maka diperlukan
a) Server shinyapps.io
b) Membuat akun pada aplikasi shinyapps.io
c) Klik publish pada file atau hasil shiny R yang ingin diupload agar dapat melakukan deploy.
d) Membuat nama file yang akan diupload dan klik publish
e) Mendeploy
d. Mengupload ke halaman web
Setelah  melakukan  deploy  maka  akan  terupload  secara  online  dan  terdapat  sebuah  link.  Link tersebut  dapat  dibagikan  ke  aplikasi  seperti  Whatsapp,  Facebook,  Telegram,  serta  pada  aplikasi lainnya sehingga hasil dari pembuatan aplikasi dapat diakses secara online.
e. Melakukan uji coba pada aplikasi
Variabel terikat (Y) dalam penelitian statistik deskriptif ini adalah nilai Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) atas dasar harga konstan. Variabel bebas (X 1, X 2, X 3, X 4, dan X 5) masing-masing adalah  nilai  tambah  bruto  sektor  pertanian,  industri,  administrasi,  konstruksi,  dan  perdagangan., Sedangkan untuk data pada penelitian statistik inferensial terdiri dari empat sampel yang terdiri dari jenis kelamin, nilai matematika, berat sebelum diet serta berat setelah diet.

## 1) Menampilkan baris data secara acak
Gambar 2. 9 Baris Data secara Acak
Pada gambar diatas menampilkan 9 baris data secara acak dari data yang digunakan.
https://jurnal.unsulbar.ac.id/index.php/saintifik
Gambar 3. 6 Baris Data secara Acak
Pada gambar diatas menampilkan 6 baris data secara acak dari data yang digunakan.
2) Menampilkan Grafik
a) Grafik diagram pencar
Gambar 4. Diagram Pencar
Gambar diatas terlihat bahwa kedua variabel (nilai tambah bruto dari sektor pertanian dan nilai Produk Domestik Regional Bruto) memiliki korelasi yang positif yang ditunjukkan apabila nilai tambah bruto dari sektor pertanian meningkat pada sumbu x juga diikuti dengan peningkatan nilai Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) pada sumbu y, dan apabila nilai tambah bruto dari sektor pertanian mengalami penurunan pada sumbu x maka nilai Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) juga mengalami penurunan pada sumbu y. Hal ini dapat disimpulkan  bahwa  semakin  besarnya  kontribusi  nilai  tambah  bruto  dari  sektor  pertanian dalam pembentukan Produk Domestik Regional Bruto di Kabupaten Bantaeng, maka rata-rata pertumbuhan ekonomi di Kabupaten Bantaeng akan cenderung meningkat.
b) Grafik Histogram
https://jurnal.unsulbar.ac.id/index.php/saintifik
Gambar 5. Histogram
Gambar diatas menunjukkan nilai Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) atas dasar harga  konstan  pada  tahun  2011-2020  bahwa data  yang memiliki  nilai  sebesar  2.500,  3.000, 4.500 serta 5.000 (dalam milyar rupiah) memiliki jumlah frekuensi sebanyak 1, dan data yang memiliki  nilai  sebesar  3.500,  4.000  serta  5.500  (dalam  milyar  rupiah)  memiiki  jumlah frekuensi sebanyak 2.
c) Grafik Barplot

## Gambar 6. Barplot
Grafik di atas menggambarkan nilai Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) dari tahun 2011 hingga 2020. Nilai terendah dalam miliar rupiah ditemukan pada tahun 2011 yaitu 2.949 (dalam  milyar  rupiah),  dan  nilai  maksimum dalam  miliar  rupiah  ditemukan pada  tahun  2020 yaitu 5.651 (dalam milyar rupiah).
d) Grafik Boxplot
https://jurnal.unsulbar.ac.id/index.php/saintifik
Gambar 7. Boxplot
Dari gambar di atas terlihat bahwa nilai Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) berkisar antara 2.949 (dalam miliar rupiah) sampai dengan 5.651 (dalam miliar rupiah), dengan median sebesar  4.223  (dalam  miliar  rupiah)  dan  5.076  (dalam  miliar  rupiah).  rupiah)  sebagai  nilai tertinggi  (dalam  miliaran  rupiah)  Angka  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  atas  dasar harga konstan tahun 2011 sampai dengan tahun 2020 tidak terdapat data outlier atau outlier.
e) Menampilkan Ringkasan Statistik

## Gambar 8. Ringkasan Statistik
Berdasarkan  angka  tersebut  diketahui  bahwa  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB) Kabupaten Bantaeng rata-rata sebesar 4.302 dari tahun 2011 sampai dengan tahun 2020 atas dasar harga konstan (dalam miliaran rupiah). Angka Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) berkisar antara 2.949 (dalam miliar rupiah) hingga 5.651 (dalam miliar rupiah) (dalam miliar rupiah).
f) Menampilkan Statistik Inferensial
a) Menampilkan Uji-t Satu Sampel

## Gambar 9. Uji-t Satu Sampel
Pada  gambar  diatas  menampilkan  nilai  untuk  uji-t  satu  sampel  dijelaskan  untuk mengetahui apakah rata-rata nilai matematika pada kelas A sama dengan 67 atau atau tidak sama dengan 67.
𝐻 0 : rata-rata nilai matematika kelas A sama dengan 67 𝐻 1 : rata-rata nilai matematika kelas A tidak sama dengan 67 Jika  nilai 𝑡 ℎ𝑖𝑡 > 𝑡 𝑡𝑎𝑏 atau 𝑝 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 0.05 (tingkat  signifikansi)  artinya 𝐻 0 ditolak atau gagal terima 𝐻 0 . Pada gambar diatas menunjukkan bahwa nilai p value < 0.05 , maka
https://jurnal.unsulbar.ac.id/index.php/saintifik
dapat disimpulkan bahwa 𝐻 0 ditolak atau gagal terima 𝐻 0 yang artinya bahwa rata-rata nilai matematika pada kelas A tidak sama dengan 67.
b) Menampilkan Uji-t Dua Sampel Tidak Berpasangan
Gambar 10. Uji-t Dua Sampel Tidak Berpasangan
Pada  gambar  diatas  menampilkan  nilai  untuk  uji-t  tidak  berpasangan  dijelaskan untuk mengetahui apakah rata-rata nilai matematika jenis kelamin perempuan lebih tinggi dibandingkan dengan rata-rata nilai matematika jenis kelamin laki-laki.
𝐻 0 : Tidak ada perbedaan rata-rata nilai matematika jenis kelamin perempuan dengan rata- rata nilai matematika jenis kelamin laki-laki.
𝐻 1 : Ada perbedaan  rata-rata  nilai  matematika  jenis  kelamin  perempuan  dengan  rata- rata nilai matematika jenis kelamin laki-laki.
Secara  deskriptif  jenis  kelamin  perempuan  menunjukkan  rata-rata  nilai matematika  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  rata-rata  nilai  matematika  jenis kelamin laki-laki.
Jika nilai 𝑡 ℎ𝑖𝑡 > 𝑡 𝑡𝑎𝑏 atau 𝑝 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 0.05 (tingkat signifikansi) artinya 𝐻 0 ditolak atau  gagal  terima 𝐻 0 .  Pada gambar  diatas  menunjukkan  bahwa  nilai  p  value < 0.05 , maka dapat disimpulkan bahwa 𝐻 0 ditolak yang artinya bahwa ada perbedaan rata-rata nilai  matematika  jenis  kelamin  perempuan  dengan  rata-rata  nilai  matematika  jenis kelamin laki-laki.
c) Menampilkan Nilai Uji-t Dua Sampel Berpasangan
Gambar 11.  Uji-t Dua Sampel Berpasangan
Pada  gambar  diatas  menampilkan  nilai  untuk  uji-t  berpasangan  dijelaskan  untuk mengetahui apakah terdapat penurunan berat badan yang signifikan sebelum dan sesudah mengonsumsi obat penurun berat badan merek ABCD.
𝐻 0 : Terdapat penurunan berat badan yang signifikan setelah mengonsumsi obat penurun berat badan merek ABCD
https://jurnal.unsulbar.ac.id/index.php/saintifik
𝐻 1 : Tidak  terdapat  penurunan  berat  badan  yang  signifikan  setelah  mengonsumsi  obat penurun berat badan merek ABCD Jika  nilai 𝑡 ℎ𝑖𝑡 > 𝑡 𝑡𝑎𝑏 atau 𝑝 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 0.05 (tingkat      signifikansi)  artinya 𝐻 0 ditolak atau gagal terima 𝐻 0 . Pada gambar diatas menunjukkan bahwa nilai p value < 0.05 ,  maka dapat  disimpulkan bahwa 𝐻 0 ditolak  yang  artinya  bahwa  tidak  terdapat penurunan  berat  badan  yang  signifikan  setelah  mengonsumsi  obat  penurun  berat badan merek ABCD.

## 3.2 Pembahasan
Berdasarkan  penelitian  untuk  mengupload  hasil  dari  Shiny  R  yang  telah  dibuat  gunakan  server shinyapps.io, selanjutnya pada Shiny R yang telah dibuat dijalankan kemudian klik publish pada sebelah kanan atas.  Setelah  itu  ketikkan  judul  yang  akan  diupload  lalu  klik  publish,  setelah  mengklik  publish  maka  akan terjadi proses deploy. Jika hasil deploy telah  berhasil maka akan muncul sebuah link yang dapat dibagikan sehingga orang lain dapat menggunakan link tersebut. Ketika link tersebut muncul dapat dikatakan hasil Shiny R telah terupload ke web. Selanjutnya dapat melakukan uji coba dengan mengklik link yang ada kemudian upload data yang berbeda dari sebelumnya untuk mengetahui aplikasi tersebut sudah berjalan dengan baik.

## 4. KESIMPULAN
Membuat aplikasi shiny R berbasis web diperlukan User Interface dan Server dalam membuat script R, mendeploy script R, mengupload ke web, serta melakukan uji coba untuk memperoleh hasil. Membuat aplikasi shiny R berbasis web dapat digunakan sebagai media pembelajaran yang dapat diakses secara interaktif oleh siapapun tanpa harus memiliki aplikasi Rstudio.

## DAFTAR PUSTAKA
Aditya, P. T. (2018). Pengembangan media pembelajaran matematika berbasis web pada materi lingkaran bagi siswa kelas VIII. Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi , 15 (1), 64-74.
Andreanto,  A.,  Yasin,  H.,  &  Rusgiyono,  A.  (2021).  IMPLEMENTASI  R-SHINY  UNTUK  ANALISIS BIPLOT KOMPONEN UTAMA (Studi Kasus: Penggunaan Alat Kontrasepsi pada Peserta Aktif KB di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2019). Jurnal Gaussian , 10 (4), 499-507.
Bekti, R. D., Setyawan, Y., & Laksminiasih, E. (2021). Spatial Area Model for Covid-19 in Java Based on R- Shiny Web Framework. Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi , 17 (3), 381-393.
Maisarah,  D.  K., &  Perdana,  H.  PENGEMBANGAN  APLIKASI  WEB  INTERAKTIF  MENGGUNAKAN RSHINY  UNTUK  ANALISIS  STATISTIK  NONPARAMETRIK. Bimaster:  Buletin  Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya , 10 (3).
Nugraha, R. G. A. (2017). Interactive Media Development for Second Grade Elementary Students Thematic Learning Using Adobe Flash CS4 Professional. Scholaria: Jurnal Pendidikan Dan Kebudayaan , 7 (2), 94-105.
Paisal,  N.  S.,  &  Perdana,  H.  (2021).  PENGEMBANGAN  APLIKASI  STATISTIKA  BERBASIS  WEB INTERAKTIF  UNTUK  ANALISIS  UJI-T. Bimaster:  Buletin  Ilmiah  Matematika,  Statistika  dan Terapannya , 10 (3).
Panjaitan,  D.  S.  (2020).  Pengembangan  Media  Pembelajaran  Statistika  Berbasis  Multimedia. JUKI:  Jurnal Komputer dan Informatika , 2 (1), 11-15.
https://jurnal.unsulbar.ac.id/index.php/saintifik
Mashuri, M., Santoso, N., Calista, A., Annasiyah, F., Haryanti, F. D., Ranto, K. O., & Putri, Y. K. (2021). APLIKASI R-SHINY UNTUK SENTIMENT ANALYSIS TERHADAP ULASAN RESTORAN DI SINGAPURA  MENGGUNAKAN  METODE  NAÏVE  BAYES. Jurnal  Nasional  Aplikasi Mekatronika, Otomasi dan Robot Industri (AMORI) , 2 (2).
Shiny, from shiny from R studio : https://shiny.rstudio.com/. 2020. Retrieved Juny 10, 2021.