## PengabdianMu: Jurnal Ilmiah Pengabdian kepada Masyarakat
Volume 7, Issue 4, Pages 564 – 572 July 2022 e-ISSN: 2654-4385 p-ISSN: 2502-6828 http://journal.umpalangkaraya.ac.id/index.php/pengabdianmu/article/view/3030 DOI: https://doi.org/10.33084/pengabdianmu.v7i4.3030

## Kapabilitas Proses Pelatihan Metode Statistika bagi Mahasiswa Pendidikan IPS Universitas Negeri Malang
Capability Process Analysis of Statistical Methods Training for Students of Social Science Education, Malang State University

## Lucia Ari Dinanti
Zakiatul Wildani *
Sri Pingit Wulandari Wahyu Wibowo Mike Prastuti Iis Dewi Ratih Department  of  Business  Statistics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember,  Surabaya,  East  Java, Indonesia email: zakia@its.ac.id Kata Kunci Kapabilitas Proses
Metode Statistika
Pelatihan Peta MR Peta X Keywords : Capability process Statistical method Training MR chart X chart Received : December 2021 Accepted : March 2022 Published : July 2022

## Abstrak
Metode  statistika  diperlukan  sebagai  alat  untuk  analisis  data  dalam penelitian  yang  akan  dilaksanakan  oleh  mahasiswa  seperti  pembuatan skripsi  atau  tugas  akhir.  Namun,  masalahnya  banyak  mahasiswa  yang belum  paham  akan  metode  statistika,  terutama  mahasiswa  yang  berasal dari Pendidikan IPS Fakultas Ilmu Sosial Universitas Negeri Malang (FIS- UM).  Salah  satu  cara  untuk  mengatasi  masalah  ini  adalah  dengan mengadakan pelatihan metode Statistika bagi mahasiswa pendidikan IPS FIS-UM.  Untuk  itu  Laboratorium  Rekayasa  Kualitas  dan  Produktivitas, Departemen  Statistika  Bisnis Fakultas  Vokasi,  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember  menyelenggarakan  kegiatan  pelatihan  ini  sebagai  bentuk kegiatan pengabdian kepada masyarakat. Pada mulanya metode pelatihan rencana dilaksanakan dengan metode kombinasi daring dan luring, tetapi karena masih berlaku PPKM level 4 untuk Jawa dan Bali maka pelatihan dilakukan  dengan  metode  daring  saja.  Dalam  pelatihan  ini  ada  6  materi pelatihan yang diberikan disertai dengan praktek menggunakan software dan penugasan. Jumlah peserta pelatihan adalah 202 peserta yang terdiri dari 3 angkatan yaitu angkatan 2018, 2019 dan 2020. Namun, karena ada kegiatan  lain  angkatan  2018  tidak  dapat  melanjutkan  pelatihan.  Hasil pelatihan  menunjukkan  rata-rata  skor  hasil  belajar  (RHB)  angkatan  2020 adalah 84.56 sedangkan angkatan 2019 adalah 80.85. Dengan menggunakan uji – t  pada  tingkat  signifikansi  5%,  tidak  ada  perbedaan  yang  signifikan RHB diantara ke 2 angkatan ini. Berdasarkan kapabilitas proses, kelompok angkatan  2020  sudah  kapabel  karena  dengan  peta  X  dan  peta  MR, menunjukkan proses terkendali dengan indeks kapabilitas 1,55. Sementara itu  proses  pembelajaran  angkatan  2019  tidak  kapabel  karena  walaupun dengan peta X dan peta MR menunjukkan proses terkendali secara statistik tetapi indeks kapabilitas kurang dari satu, yaitu 0.85.

## Abstract
Statistical methods are required as a tool for data analysis in student-led research projects, such as thesis/final projects. However, many students, particularly those from the Faculty of Social Sciences, Department of Social Studies Education, State University of Malang (FIS-UM), do not comprehend statistical methodologies yet. One way to overcome this problem is to conduct data analysis training on statistical methods. For this reason, the Quality and Productivity Engineering Laboratory,
Department  of  Business  Statistics,  Faculty  of  Vocational,  ITS,  organized  a community service program in the form of training for Social Science Education students.  Initially,  this  program  was planned  to  be held  using  a  combination  of online and offline training. However, the program was carried out using only online training because of some restrictions on community activities in Java and Bali. In this  case,  six  materials  are  offered  with  software  practice  and  assignments.  The movement  had  202  participants  from  three  batches:  2018,  2019,  and  2020. However,  participants  from  batch  2018  can  not  finish  the  training  due  to  some reasons. The average learning score (RHB) for the class of 2020 was 84.56, while the RHB for the class of 2019 was 80.85. There was no significant difference in RHB between these two groups using the t-test at a significance level of 5%. In addition, the training process of batch 2020 is capable since the X and MR charts of average learning scores demonstrate a controlled process, with a capability index of 1.55.
© 2022 Lucia Ari Dinanti, Zakiatul Wildani, Sri Pingit Wulandari, Wahyu Wibowo, Mike Prastuti, Iis Dewi Ratih. Published by Institute for Research and Community Services Universitas Muhammadiyah Palangkaraya . This is Open  Access  article  under  the  CC-BY-SA  License  ( http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ ).  DOI: https://doi.org/10.33084/pengabdianmu.v7i4.3030

## PENDAHULUAN
Salah satu isu strategis SDGs ( Sustainable Development Goals ) adalah menjamin pendidikan yang berkualitas, inklusif dan adil serta meningkatkan kesempatan belajar sepanjang hayat yang tertuang pada tujuan ke-4. Salah satu target tahun 2030 dibidang pendidikan secara umum adalah memastikan bahwa anak anak dapat menyelesaikan pendidikan primer dan sekunder,  mendapatkan  kesempatan  berkembang  di  masa  kanak  kanak,  juga  memiliki  kesempatan  sekolah  sampai pendidikan tinggi/pendidikan teknis/pendidikan kejuruan yang terjangkau (United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization, 2014). Secara khusus kualitas pendidikan di Indonesia masih rendah dibandingkan dengan negara lain (Kurniawati et al ., 2018).  Salah satu faktor yang membuat kualitas pendidikan meningkat adalah minat siswa dalam belajar. Minat siswa untuk belajar sangat penting dalam menentukan keberhasilan pendidikan (Muttaqin, 2018). Hal ini disebabkan walaupun sarana prasarana kurang memadai tapi jika minat siswa untuk belajar sangat tinggi maka proses pembelajaran tetap bisa mencapai hasil yang baik.
Saat ini di zaman teknologi komunikasi yang sangat pesat, data merupakan bagian penting dalam kehidupan karena setiap keputusan ditetapkan berdasarkan data. Agar keputusan dapat memberikan dampak yang positif terhadap masyarakat luas, maka keputusan harus berdasarkan data yang akurat dan hasil analisis tepat. Saat ini berkembang apa yang disebut Big Data , karena variasi data yang tinggi, juga volume data yang besar dan aliran data yang disertai dengan kecepatan data yang juga tinggi. Kondisi ini harus diikuti dengan kemampuan mengolah data agar mendapatkan kesimpulan yang sesuai. Saat ini data literacy dan statistics literacy merupakan salah satu kemampuan literasi yang harus dikuasai seperti literasi membaca  (Wolff et  al. ,  2016).  Literasi  statistika  merupakan  kemampuan  untuk  memahami  data  secara  efektif  dalam mengambil kesimpulan. Untuk dapat meningkatkan kemampuan literasi statistika maka harus memahami konsep-konsep dasar statistika. Metode statistika adalah himpunan alat alat statistika yang digunakan mulai dari mengumpulkan data, visualisasi, analisis hingga memberikan interpretasi baik terhadap data yang bersifat numerik maupun kategorik (Walpole et  al ., 2012).  Metode  Statistika  digunakan  untuk  analisis  data  dalam  penelitian  kuantitatif.  Dalam  bidang  pendidikan, metode statistika dapat membantu melakukan analisis dan terhadap penelitian hasil belajar siswa atau analisis data dalam penelitian Tugas Akhir Mahasiswa.
Dalam rangka mempersiapkan penelitian untuk tugas akhir, saat ini mahasiswa jurusan Pendidikan IPS FIS-UM banyak yang merencanakan melakukan penelitian kuantitatif seperti apakah ada perbedaan antara metode pembelajaran terhadap nilai siswa, pengaruh dari penggunaan gadget terhadap Tingkat IQ pada anak usia dibawah 12 tahun, tingkat literasi membaca dan masalah sosial lainnya. Dalam penelitian kuantitatif dibutuhkan metode statistika sebagai alat untuk analisis data. Dipihak lain mahasiswa FIS-UM masih belum banyak memahami terkait penggunaan metode statistika. Bertolak dari permasalahan ini, laboratorium Rekayasa Kualitas dan Produktivitas (RKP), Departemen Statistika Bisnis, Fakultas Vokasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember mengadakan kegiatan pengabdian masyarakat dalam bentuk pelatihan metode Statistika bagi mahasiswa pendidikan IPS FIS UM. Adapun tujuan yang ingin dicapai dari kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini adalah sebagai berikut:
1. Agar mahasiswa FIS UM dapat memahami prinsip penerapan metode statistika dalam penelitian ilmiah sehingga dapat meningkatkan kualitas penelitian mahasiswa sekaligus dapat meningkatkan mutu pendidikan;
2. Agar mahasiswa mempunyai keterampilan pengolahan data dengan menggunakan perangkat lunak SPSS.
Manfaat lain yang dapat dipetik dari pelatihan ini adalah, lulusan Jurusan Pendidikan IPS FIS UM nanti sebagian besar akan menjadi guru SMA atau SMP setelah lulus. Menurut Dinanti et al . (2021a) serta Jana dan Pamungkas (2018), guru juga akan  dituntut  melakukan  Penelitian  Tindak  Kelas  (PTK)  untuk  peningkatan  kualitas  proses  belajar,  rekomendasi pembelajaran serta angka kredit peneliti dalam menunjang karir. Dalam hal ini penelitian yang bersifat kuantitatif sering diperlukan untuk analisis data yang sahih dan valid.

## METODE
Pada awalnya metode pelatihan yang digunakan untuk kegiatan ini adalah metode hybrid yaitu kombinasi metode daring dan luring. Metode ini sesuai dilakukan ditengah situasi pandemi Covid-19. Selain itu berdasarkan Dinanti et al . (2021b) dengan metode hybrid jumlah peserta yang dapat mengikuti sampai akhir kegiatan cukup baik yaitu sekitar 68%. Tetapi akhirnya  proses  pelatihan  dilakukan  dengan  metode  daring,  karena  pada  tahun  2021,  situasi  pandemi  Covid-19 memburuk  dan  pemerintah  memberlakukan  PPKM  (Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat)  berdasarkan instruksi Menteri Dalam Negeri No. 15 tahun 2021. Salah satu aturannya terkait pelaksanaan pendidikan sesuai pada diktum ketiga adalah proses pembelajaran dilakukan secara daring.
Langkah-langkah yang dilakukan supaya peserta dapat memahami materi pelatihan adalah sebagai berikut:
1. Identifikasi materi yang dibutuhkan. Dalam hal ini identifikasi materi yang dibutuhkan peserta dilakukan melalui survey formal dan informal. Survei informal dilakukan melalui komunikasi dengan dosen di Jurusan Pendidikan FIS- UM sebelum memulai pelatihan. Sedangkan survei formal dilakukan pada saat pendaftaran peserta yang dimulai satu minggu sebelum kegiatan pelatihan berlangsung. Berdasarkan hasil survei diperoleh informasi, bahwa jumlah peserta yang akan melakukan penelitian dan sudah punya judul atau topik penelitian ada sekitar 71%, sisanya menyatakan belum tahu topik dan metode yang akan dijadikan topik penelitian. Selain itu 36% merencanakan penelitian kuantitatif, dan 35% menyatakan ingin melakukan penelitian kualitatif.
2. Topik materi pelatihan. Berdasarkan jenis penelitian dan topik yang ingin dilakukan peserta di susun 6 topik materi pelatihan yaitu:
a. Uji-t dan Uji F.
Uji ini digunakan untuk membandingkan dua perlakuan. Misalnya membandingkan metode belajar konvesional dengan metode diskusi, membandingkan rata-rata siswa kelas A dan B, dan sebagainya.  Menurut Walpole et al . (2012)  metode  yang  digunakan  untuk  membandingkan  rata-rata  dua  perlakuan  adalah  uji-t  dan  uji  F  untuk membandingkan varians 2 perlakuan.
b. Analisis Varians.
Menurut Montgomery dan Runger (2010), metode yang digunakan untuk membandingkan beberapa perlakukan adalah metode Analisis Varians ( Analysis of Variance ).
c. Regresi Sederhana.
Metode yang digunakan untuk mencari model hubungan antara satu variabel dependen dan satu variabel prediktor menurut Draper dan Smith (1998) adalah metode Regresi Sederhana. Contohnya, ingin diketahui pengaruh dari harga serta biaya iklan terhadap volume penjualan barang.
d. Metode Regresi Berganda.
Metode  yang  sesuai  untuk  mencari  model  hubungan  antara  satu  variabel  dependen  dan  beberapa  variabel independen adalah metode Regresi Berganda.
e. Metode Regresi Dummy.
Andaikan variabel independen ada yang bersifat kategorik yaitu variabel yang bersifat kualitatif, maka menurut Draper dan Smith (1998) metode yang sering digunakan untuk mencari model hubungan antara satu variabel dependen  dan  beberapa  variabel  independen  yang  mengandung  variabel  kategorik  adalah  metode  Regresi Dummy.
f. Metode Regresi Logistik.
Jika variabel dependen merupakan variabel kategorik dan variabel independen berupa variabel kuantitatif, maka menurut  Agresti  (2003)  metode  yang  sesuai  adalah  metode  Regresi  Logistik.  Contohnya,  mahasiswa  ingin mengetahui apakah jenis kelamin serta usia berpengaruh terhadap kebiasaan membaca (biasa/tidak biasa) yang merupakan variabel dependen.
3. Membuat jadwal pelatihan. Rencana pelaksanaan kegiatan akan berlangsung selama 5 hari, yaitu tanggal 9, 10, dan 11 Agustus 2021, dilanjutkan tanggal 4 dan 12 September 2021. Pelatihan dilakukan dengan metode daring menggunakan media Zoom. Total pelaksanaan kegiatan adalah 34,5 jam. Jadwal pelatihan secara lengkap dapat di lihat di Tabel I.
4. Pelaksanaan kegiatan. Pelaksanaan kegiatan diawali pembukaan, penyampaian materi, presentasi dan penutupan. Pada hari pertama ada 2 materi yang diberikan, yaitu Uji-t, Uji F dan analisis varians. Di hari ke-2 ada materi metode regresi sederhana dan metode regresi berganda. Hari ke 3 dan hari ke 4 adalah metode Regresi Dummy dan metode Regresi Logistik. Tiap sesi pemberian materi dibatasi 2,5 - 5 jam, supaya peserta dapat menyerap ilmu secara maksimal karena pelatihan dilakukan secara daring. Setiap materi ada penugasan, agar peserta dapat mencoba secara mandiri dan diberikan bantuan video tutorial sehingga dapat meningkatkan pemahaman. Dalam pelatihan ini juga diberikan penilaian khusus terhadap keaktifan peserta dan presentasi terbaik.
Tabel I. Jadwal Pelatihan Metode Statistika bagi Mahasiswa Pendidikan IPS FIS-UM
Hari Waktu Materi Penugasan Senin, 9 Agustus 2021 08.00-09.00 Pembukaan 09.00-10.00 Uji-t dan Uji F Tugas 1 10.00-11.00 Anova Tugas 2 11.00-12.00 Praktek dengan SPSS Selasa, 10 Agustus 2021 09.00-10.00 Regresi Sederhana Tugas 3 10.00-11.00 Regresi Berganda Tugas 4 11.00-13.00 Praktek dengan SPSS Rabu, 11 Agustus 2021 09.00-10.00 Regresi Dummy Tugas 5 10.00-12.00 Praktek dengan SPSS Sabtu, 4 September 2021 09.00-10.00 Regresi Logistik Tugas 6 10.00-12.00 Praktek dengan SPSS Minggu, 12 September 2021 10.00-12.00 Presentasi Tugas

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Jumlah peserta pelatihan di hari pertama cukup banyak yaitu 200 peserta. Lima puluh persen dari dari total peserta adalah angkatan  2018  dan  sisanya  dari  angkatan  2019  dan  2020.  Tetapi  pada  hari  ke-2  jumlah  peserta  berkurang  hingga separuhnya karena peserta dari angkatan 2018 ada kegiatan praktek kerja lapangan (PKL)

## Tabel II.
RHB Angkatan 2019 dan 2020 No Angkatan 2019 Angkatan 2020 1 78,5 76,6 2 70,8 96,6 3 68,7 78,2 4 89,0 100 5 79,8 88,2 6 93,8 78,2 7 79,8 96,6 8 81,4 100 9 73,2 100 10 93,2 50,2 11 73,4 78,2 12 81,4 81,4 13 81,4 81,4 14 93,2 81,4 15 75,2 81,4 16 - 78,2 17 - 78,2 18 - 78,2 19 - 81,4 20 - 81,4 21 - 81,4 22 - 78,2 Rata-rata 80,85 84,56
Sampai hari ke-5 pelatihan, jumlah peserta yang dapat bertahan hanya 56 orang dari angkatan 2019 dan 2020. Diantara 56 peserta tersebut ada sekitar 66% atau 37 peserta yang mengerjakan minimal 83% dari 6 tugas yang diberikan. Dari 66% peserta tersebut, 22 orang dari angkatan 2020 dan 7 orang dari angkatan 2019. Rata-rata Hasil Belajar (RHB) angkatan 2019 adalah 80,85 sedangkan angkatan 2020 mempunyai RHB sebesar 84,56. RHB dari ke-dua kelompok dapat dilihat di Tabel II. Dengan menggunakan uji- t dengan hipotesis Ho:μ1=μ2 versus H1 : μ1< μ2, dimana μ1 adalah  RHB angkatan 2019 dan μ2 = RHB angkatan 2020 serta pengolahan data menggunakan Excel dapat disimpulkan jika diambil tingkat signifikan 5% Ho  ditolak,  karena  p-value  mencapai  27%.  Artinya  pada  level  5%,  tidak  ada  perbedaan  yang  signifikan  dalam  hal kemampuan antara angkatan 2019 dan 2020 (Tabel III).
Tabel III. Uji-t untuk Perbandingan RHB angkatan 2019 dan 2020 Angkatan 2019 Angkatan 2020 Mean 80,85 82,97 Variance 67,31 121,90 Observations 15 22 Pooled Variance 100,07 Hypothesized Mean Difference 0 df 35 t Stat -0,63 P(T<=t) one-tail 0,27 t Critical one-tail 1,69 P(T<=t) two-tail 0,53
Walaupun tidak ada perbedaan yang signifikan dalam hal rata-rata skor hasil belajar, tetapi dalam hal kapabilitas proses pembelajaran ke 2 angkatan ini menunjukkan perbedaan. Syarat suatu proses dikatakan kapabel apabila proses terkendali secara statistik dan indeks kapabilitas minimal sama dengan satu (Montgomery, 2012). Untuk mengetahui apakah proses pembelajaran sudah terkendali dapat menggunakan peta X dan peta MR ( moving range ) karena data hasil belajar memiliki ukuran subgrup n=1. Nilai MR diperoleh dengan persamaan [1] berikut ini:
𝑀𝑅 =   |𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑖−1 | [1]
dengan i =2. Peta X dan peta MR untuk skor RHB angkatan 2019 ditunjukkan pada Gambar 1 dan 2. Melalui Gambar 1, diperoleh batas kendali peta MR dengan batas kendali bawah atau lower control limit (LCL) adalah LCL MR = 0 dan batas kendali atas atau upper control limit (UCL) adalah UCL MR =36,10 serta ( 𝑀𝑅 ̅̅̅̅̅ )=11,05. Sedangkan batas kendali peta X pada Gambar 2. adalah UCL X =110,24, LCL X =51,47, 𝑋̅ = 80,85.
Gambar 1. Peta MR RHB Angkatan 2019
15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 40 30 20 10 0 Observation M ov in g Ra ng e __ MR=11,05 UCL=36,10 LCL=0 Moving Range Chart of 2019

## Gambar 2. Peta X RHB Angkatan 2019
Baik peta X dan peta MR menunjukkan proses pembelajaran terkendali karena semua titik pengamatan berada dalam batas kendali. Sementara itu  indeks kapabilitas Cp ditetapkan dengan anggapan Batas Spesifikasi Bawah (BSB) sebesar 56 (Peraturan Akademik ITS tahun 2018), dan pada n=2, d 2 =1,128, diperoleh standar deviasi 𝜎 𝑋 = 𝑀𝑅 ̅̅̅̅̅ 𝑑2 = 11,05 1,128 = 9,79 sehingga indeks kapabilitas untuk kelompok angkatan 2019 dapat diperoleh dengan perhitungan sebagai berikut: 𝐶 𝑝= 𝑋̅−𝐵𝑆𝐵 3𝜎𝑋 =
80,85−56 3∗(9,79) = 0,85. Proses dikatakan tidak kapabel untuk angkatan 2019 karena indeks Cp kurang dari 1.
Peta X dan peta MR untuk skor RHB kelompok angkatan 2020 ditampilkan di Gambar 3 dan 4. Peta MR di Gambar 3 menunjukkan proses tidak terkendali karena tidak semua titik dalam batas kendali dengan UCL MR = 30,25, LCL MR =0 dan rata-rata MR= 9,26 yaitu titik ke-10. Kemudian peta X dengan LCL X = 58,35 dan UCL X =107,59 dan Rata-rata RHB (𝑋 ̅̅̅) = 82,97 juga menunjukkan proses tidak terkendali karena ada satu titik keluar dari batas kendali yaitu titik ke-10 yang mana nilai RHB=50,2 sangat rendah dibandingkan peserta lainnya. Setelah ditelusuri peserta ke-10 ini mendapat skor hasil belajar yang buruk di Tugas ke 5 dan 6. Karena peserta berada diluar batas kendali dan penyebabnya diketahui, maka menurut (Montgomery, 2012), titik ini harus dikeluarkan dan dibuat peta kendali yang baru tanpa titik ke-10.
15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 110 100 90 80 70 60 50 Observation In di vi du al V al ue _ X=80,85 UCL=110,24 LCL=51,47 I Chart of 2019
21 19 17 15 13 11 9 7 5 3 1 50 40 30 20 10 0 Observation M ov in g Ra ng e __ MR=9,26 UCL=30,25 LCL=0 1 Moving Range Chart of 2020

## Gambar 4. Peta X Skor RHB Angkatan 2020
Peta MR baru (tanpa titik ke-10) di tampilkan di  Gambar 5 dengan batas kendali LCL MRbr = 0 dan UCL MRbr = 22,61 dan MR rata-rata yang baru= 6,92. Sedangkan peta X baru menghasilkan UCL Xbr = 102,94, LCL -Xbr = 66,13 dan rata-rata RHB ( 𝑋̅) = 84,53. Baik peta X maupun peta MR menunjukkan proses terkendali, karena semua titik pengamatan berada dalam batas kendali  secara statistik.
Gambar 5. Peta MR Baru RHB Angkatan 2020
21 19 17 15 13 11 9 7 5 3 1 110 100 90 80 70 60 50 Observation In di vi du al V al ue _ X=82,97 UCL=107,59 LCL=58,35 1 I Chart of 2020 21 19 17 15 13 11 9 7 5 3 1 25 20 15 10 5 0 Observation M ov in g Ra ng e __ MR=6,92 UCL=22,61 LCL=0 Moving Range Chart of 2020
Gambar 6. Peta X-Baru RHB Angkatan 2020
Selanjutnya dihitung indeks kapabilitas Cp, dengan BSB=56 dan pada n=2 serta nilai d2=1,128, diperoleh standar deviasi 𝜎 𝑋 = 𝑀𝑅 ̅̅̅̅̅ 𝑑2 = 6,92 1,128 = 6,13 sehingga indeks kapabilitas adalah 𝐶 𝑝= 𝑋̅−𝐵𝑆𝐵 3𝜎𝑋 = 84,53−56 3∗(6,13) =1,55.
Karena indeks kapabilitas lebih dari satu dan proses terkendali secara statistik, maka proses pembelajaran bagi kelompok angkatan 2020 dapat dikatakan kapabel. Ringkasan RHB, standar deviasi dan Indeks Cp dari setiap angkatan dapat dilihat pada Tabel IV.
Tabel IV. Indeks Kapabilitas Proses Pembelajaran Angkatan 2019 dan Angkatan 2020
Angkatan 2019 Angkatan 2020 BSB 56,00 56,00 RHB 80,85 84,56 Standar Deviasi 9,79 6,13 Cp 0,85 1,55
Dokumentasi kegiatan ditampilkan oleh Gambar 7 berikut:
21 19 17 15 13 11 9 7 5 3 1 105 100 95 90 85 80 75 70 65 Observation In di vi du al V al ue _ X=84,53 UCL=102,94 LCL=66,13 I Chart of 2020

## KESIMPULAN
Simpulan dari kegiatan pengabdian pada masyarakat dalam bentuk pelatihan metode statistika bagi mahasiswa jurusan Pendidikan  IPS  FIS  UM  adalah  kapabilitas  proses  pembelajaran  dalam  pelatihan  metode  statistika  pada  kelompok angkatan 2020 sudah kapabel artinya proses sudah dalam batas kendali dan indeks kapabilitas lebih dari 1. Namun proses pembelajaran pada kelompok angkatan 2019 belum dikatakan kapabel karena walaupun proses sudah terkendali secara statistik namun indeks kapabilitas kurang dari 1.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  yang  sebesar  besarnya  disampaikan  kepada  Direktorat  Riset  dan  Pem-berdayaan  Masyarakat (DRPM) Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS Surabaya) yang telah memberikan bantuan dana untuk kepentingan pelatihan, juga kepada Kaprodi Jurusan Pendidikan IPS FIS-UM yang telah memberikan tempat bagi terjalinnya kerjasama yang baik dalam proses pelatihan ini. Selain itu kami ucapkan terima kasih kepada peserta pelatihan yang telah mengikuti kegiatan pelatihan dari hari pertama sampai hari terakhir.

## REFERENSI
Agresti, A. 2003. Categorical data analysis Volume 482 . New Jersey: John Wiley & Sons.
Dinanti, L.A., Wildani, Z., Wulandari, S.P., Retnaningsih, S.M., Wibowo, W., Prastuti, M., et al . 2021a. Kapabilitas Pelatihan Metode Statistika Bagi Guru SMPN Sidoarjo. Society : Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat . 1 (2):155 –
165. https://doi.org/10.37802/society.v1i2.133
Dinanti, L.A., Wildani, Z., Wulandari, S.P., Retnaningsih, S.M., Wibowo, W., Ratih, I.D., et al . 2021. Tingkat Kapabilitas Pelatihan Metode Statistika Model Hybrid Learning di Masa Pandemi Covid-19. Sewagati . 5 (2):118 – 123.
Draper, N.R., Smith, H. 1998. Applied Regression Analysis Volume 326 . New Jersey: John Wiley & Sons.
Jana, P., Pamungkas, B. 2018. Pelatihan Penelitian Tindakan Kelas Bagi Guru Sd Negeri Guwosari. Abdimas Dewantara .
1 (1):39-46. https://doi.org/10.30738/ad.v1i1.2289
Kurniawati, S., Suryadarma, D., Bima, L., Yusrina, A. 2018. Education in Indonesia: A white elephant? Journal of Southeast Asian Economies . 35 (2):185 – 199.
Montgomery, D.C. 2012. Statistical Quality Control . New Jersey: Wiley Global Education.
Montgomery, D.C., Runger, G.C. 2010. Applied Statistics and Probability for Engineers . New Jersey: John Wiley & Sons.
Muttaqin, T. 2018. Determinants of unequal access to and quality of education in Indonesia. Jurnal Perencanaan Pembangunan: The Indonesian Journal of Development Planning . 2 (1):1 – 23. https://doi.org/10.36574/jpp.v2i1.27
United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. 2014. UNESCO roadmap for implementing the Global Action Programme on Education for Sustainable Development . Paris: UNESCO
Walpole, R.E., Myers, R.H., Myers, S.L., Ye, K. 2012. Probability & statistics for engineers & scientists 9 th edition . Boston: Pearson Education Limited.
Wolff, A., Gooch, D., Montaner, J.J.C., Rashid, U., Kortuem, G. 2016. Creating an understanding of data literacy for a data- driven society. The Journal of Community Informatics . 12 (3):9-26. https://doi.org/10.15353/joci.v12i3.3275