KEMAMPUAN PENALARAN STATISTIS, KOMUNIKASI STATISTIS, DAN ACADEMIC HELP-SEEKING MAHASISWA MELALUI PEMBELAJARAN BERBASIS PROYEK BERBANTUAN ICT.

KEMAMPUAN PENALARAN STATISTIS, KOMUNIKASI STATISTIS DAN ACADEMIC HELP-SEEKING MAHASISWA

DALAM PEMBELAJARAN BERBASIS PROYEK BERBANTUAN ICT

DISERTASI

Diajukan untuk Memenuhi sebagian dari Syarat Memperoleh Gelar Doktor Ilmu Pendidikan

dalam Bidang Pendidikan Matematika

Promovendus KARMAN LANANI

NIM: 1103917

DEPARTEMEN PENDIDIKAN MATEMATIKA SEKOLAH PASCASARJANA

UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA BANDUNG

KEMAMPUAN PENALARAN STATISTIS, KOMUNIKASI STATISTIS, DAN ACADEMIC HELP-SEEKING MAHASISWA

DALAM PEMBELAJARAN BERBASIS PROYEK BERBANTUAN ICT

Oleh Karman La Nani

1103917

Sebuah Disertasi yang diajukan untuk memenuhi salah satu syarat memperoleh gelar Doktor Pendidikan Matematika pada Sekolah Pascasarjana

©Karman La Nani 2015 Universitas Pendidikan Indonesia

Oktober 2015

Hak Cipta dilindungi undang-undang.

Disertasi ini tidak boleh diperbanyak seluruhnya atau sebagian,

dan Academic Help-Seeking Mahasiswa melalui Pembelajaran Berbasis Proyek Berbantuan ICT

Penalaran dan komunikasi statistis, serta academic help-seeking (AHS) merupakan aspek penting bagi perkembangan pengetahuan mahasiswa. Komunikasi statistis penting untuk memperjelas suatu masalah berdasarkan karakteristik data statistik dan penalaran statistis berperan membentuk keterampilan mahasiswa menggunakan konsep, aturan dan proses statistika, sementara AHS merupakan strategi self-regulatory penting yang memberikan kontribusi untuk belajar statistika. Kompetensi mahasiswa terhadap ketiga aspek tersebut masih rendah sehingga perlu dikembangkan dalam pembelajaran pengantar statistika. Salah satu model pembelajaran alternatif yang dapat mencapai kompetensi dimaksud adalah pembelajaran berbasis proyek berbantuan ICT (PBP berbantuan ICT). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis secara komprehensif pencapaian dan peningkatan kemampuan penalaran statistis (KPS) dan kemampuan komunikasi statistis (KKS), serta pencapaian AHS mahasiswa melalui PBP berbantuan ICT. Penelitian ini menggunakan metode campuran dengan desain kelompok kontrol pretes-postes. Populasi dalam penelitian ini adalah mahasiswa S1 program studi Pendidikan Matematika pada salah satu universitas di Maluku Utara. Instrumen pengumpulan data meliputi: tes kemampuan awal statistis (KAS), pretes dan postes KPS dan KKS, skala AHS, lembar observasi dan wawancara. Analisis data menggunakan statistik uji: t, ,

Mann-Whitney U, anova dua jalur, dan uji asosiasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: (1)

pencapaian KPS, KKS, dan AHS mahasiswa yang memperoleh PBP berbantuan ICT secara signifikan lebih tinggi daripada mahasiswa yang memperoleh pembelajaran konvensional (PK), (2) Peningkatan KPS dan KKS mahasiswa yang memperoleh PBP berbantuan ICT secara signifikan lebih tinggi daripada PK ditinjau dari KAS (tinggi dan sedang), (3) Peningkatan KPS dan KKS mahasiswa yang memperoleh PBP berbantuan ICT dengan KAS tinggi dalam kategori tinggi, KAS (sedang, rendah) dalam kategori sedang, dan mahasiswa yang memperoleh PK dengan KAS (tinggi, sedang, rendah) dalam kategori sedang, (4) Tidak terdapat pengaruh interaksi antara faktor pembelajaran dan KAS terhadap pencapaian dan peningkatan KPS dan KKS mahasiswa, (5) Tidak terdapat pengaruh interaksi antara pembelajaran dan KAS terhadap pencapaian AHS mahasiswa, (6) Ada asosiasi yang signifikan dan bersifat positif antara KPS dan KKS mahasiswa, KKS dan AHS mahasiswa yang diterapkan melalui PBP berbantuan ICT, namun tidak ada asosiasi yang signifikan antara KPS dan AHS, dan (7) Asosiasi antara KPS dan KKS dalam kategori kuat, antara KPS dan AHS dalam kategori kurang kuat, dan antara KKS dan AHS dalam kategori cukup kuat. PBP berbantuan ICT dapat digunakan sebagai salah satu modal alternatif dalam pembelajaran pengantar statistika untuk meningkatkan KPS dan KKS, serta menciptakan academic help-seeking statistis mahasiswa.

Kata Kunci: Kemampuan Penalaran Statistis, Kemampuan Komunikasi Statistis, Academic Help-Seeking, dan Pembelajaran Berbasis Proyek berbantuan ICT.

Communication Ability and Academic Help-Seeking ICT-Assisted Project-Based Learning

Statistical reasoning and communication and academic help-seeking (AHS) are

important aspects for students’ knowledge development. Statistical communication is important to clarify a problem, based on the characteristics of statistic data and statistical reasoning plays role to form students skill in using concepts, rules and statistics process. While academic help-seeking is self-regulatory strategy that contributes to learn statistics. The students still did not have enough ability in three

competencies. One of alternative models enhances students’ ability in those three

competencies is project-based learning assisted ICT (ICT-assisted PBL). This study aims to analyze comprehensively the achievement and improvement of statistical reasoning ability (SRA) and statistical communication ability (SCA), as well as

students’ AHS through ICT-assisted PBL. This study used a mixed methods with pretest posttest control design. The population of this ware undergraduate students of Mathematics Education program at a State University in North Maluku. Data collection instruments include: prior statistical knowledge (PSK) test, pre-test and post-test of statistical reasoning ability and communication statistical ability, AHS scale, observation note and interviews. Analysis statistic used test: t, t', Mann-Whitney U, two-ways ANOVA, and the association test. The results showed that: (1) the students who got with ICT-assisted PBL have higher achievement in SRA, SCA, and AHS than students who got convensition learning (CL), (2) high, middle and low PSK students who got ICT-assisted PBL have enhancement and achievement significantly higher than CL. (3) Improved students’ AHS behavior who got ICT-assisted PBL bases on student’s

PSK high, medium and low are in the low category, (4) there is a direct effect of the

learning factor and prior statistical knowledge (PSK) to the students’ achievement and

improvement of SRA, SCA and AHS, but simultaneously there is no interaction

between factors learning and PSK to the student’s achievement and improvement of

SRA and SCA, (5) there is not interaction between learning factors and PSK on

students’ academic help-seeking, (6) there is significant assosiation and positive

between student’s SRA and SCA, student’s SCA and AHS who receive ICT-assisted

PBL, but not is significant association between student’s SRA and AHS, and (7) The association between student’s SRA and SCA in the highle category, between the

student’s SRA and the AHS in the lower category, and between student’s SCA and

AHS in middle category. ICT-assisted PBL can be used as an alternative model in teaching and learning statistics to enhancement statistical reasoning ability and

statistical communication and students’ statistical academic help-seeking.

Keywords: Reasoning Statistical Ability, Statistical Communication Ability, Academic Help-Seeking, ICT-Assisted Project-Based Learning.

DAFTAR ISI Halaman HALAMAN JUDUL HALAMAN PENGESAHAN HALAMAN PERNYATAAN KATA PENGANTAR ABSTRAK ABSTRACT DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR i ii iii iv viii ix x xiii xxi BAB I PENDAHULUAN

A. Latar Belakang Masalah ... B. Identifikasi Masalah ... C. Rumusan Masalah ... D. Tujuan Penelitian ... E. Manfaat Penelitian ... F. Struktur Organisasi Disertasi ...

1 14 18 19 20 20 BAB II KAJIAN PUSTAKA,KERANGKA PEMIKIRAN,

DAN HIPOTESIS PENELITIAN

A. Kajian Pustaka ... 1. Kemampuan Penalaran Statistis ... 2. Kemampuan Komunikasi Statistis ... 3. Academic Help-Seeking ...

4. Pembelajaran Berbasis Proyek ... 5. Penggunaan ICT dalam Pembelajaran Statistika ... 6. Penerapan PBP Berbantuan ICT ...

7. Hubungan antara Penalaran, Komunikasi, Academic

Help-Seeking, dan PBP Berbantuan ICT ...

21 21 28 31 40 53 55 58 8. Pembelajaran Konvensional ...

B. Kerangka Teori ... 1. Teori Belajar yang Mendukung ...

62 64 64

2. Hasil Penelitian yang Relevan ... C. Hipotesis Penelitian ...

67 71 BAB III METODE PENELITIAN

A.Metode dan Desain Penelitian ... B.Lokasi, Populasi dan Sampel Penelitian... C.Variabel Penelitian ... D.Definisi Operasional Variabel ... E. Instrumen Penelitian dan Pengembangannya... F. Prosedur Penelitian ... G.Perangkat Pembelajaran dan Pengembangannya... H.Kegiatan Pembelajaran ... I. Teknik Pengumpulan dan Analisa Data ...

73 76 78 78 80 102 104 104 108 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

A.Hasil Penlitian ... 1. Analisis Data Kemampuan Awal Statistis (KAS) ... 2. Analisis Data Pencapaian KPS Mahasiswa ... 3. Analisis Data Peningkatan KPS Mahasiswa ... 4. Interaksi Faktor Pembelajaran dan KAS terhadap

Pencapaian dan Peningkatan KPS Mahasiswa ... 5. Analisis Data Pencapaian KKS Mahasiswa ... 6. Analisis Data Peningkatan KKS Mahasiswa ... 7. Pengaruh Interaksi Faktor Pembelajaran dan KAS terhadap

Pencapaian dan Peningkatan KKS Mahasiswa ... 8. Analisis Data Pencapaian AHS Mahasiswa ...

114 115 122 130 137 149 157 164 176 9. Pengaruh Interaksi Faktor Pembelajaran dan KAS Terhadap

Pencapaian AHS mahasiswa... 182 10. Analisis Asosiasi Antara Kemampuan Penalaran Statistis,

Komunikasi Statistis, dan Academic Help-Seeking Statistis Mahasiswa ... 11. Analisis Effect Size Penerapan PBP Berbantuan ICT... 12. Analisis Hasil Kerja Mahasiswa ... 13. Aktivitas Dosen dan Mahasiswa dalam Pembelajaran...

187 199 207 212

B.Pembahasan dan Temuan Penelitian... 1. Kemampuan Awal Statistis Mahasiswa... 2. Kemampuan Penalaran Statistis Mahasiswa... 3. Kemampuan Komunikasi Statistis Mahasiswa... 4. Pencapaian Academic Help-Seeking... 5. Pengaruh Interaksi antara Faktor Pembelajaran dan KAS

terhadap Pencapaian dan Peningkatan KPS, KKS, dan AHS Mahasiswa... 6. Asosiasi antara KPS, KKS, dan AHS Mahasiswa yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT dan PK... 7. Ilustrasi Penerapan Model PBP Berbantuan ICT... 8. Miskonsepsi Mahasiswa dalam Menyelesaikan Soal Tes

Statistika...

219 219 220 237 252

257

263 264

278 BAB V KESIMPULAN, IMPLIKASI DAN REKOMENDASI

A.Kesimpulan ... B. Implikasi... C. Rekomendasi ...

283 288 289

DAFTAR PUSTAKA 291

RIWAYAT HIDUP 303

DAFTAR TABEL

Tabel Judul Halaman

Tabel 3.1 Tabel 3.2 Tabel 3.3 Tabel 3.4 Tabel 3.5 Tabel 3.6 Tabel 3.7 Tabel 3.8 Tabel 3.9 Tabel 3.10 Tabel 3.11 Tabel 3.12 Tabel 3.13 Tabel 3.14 Tabel 3.15 Tabel 3.16 Tabel 3.17 Tabel 3.18 Tabel 3.19 Tabel 3.20 Tabel 3.21 Tabel 3.22 Tabel 3.23 Tabel 3.24 Tabel 3.25 Tabel 3.26

Keterkaitan antara Variabel KPS, KKS, AHS, Kelompok Pembelajaran, Level Kelas & KAS... Sebaran Subyek Sampel Penelitian... Klasifikasi Koefisien Korelasi Validitas... Klasifikasi Koefisien Reliabilitas... Klasifikasi Tingkat Kesukaran... Klasifikasi Daya Pembeda Tes... Rata-Rata Persentasi Hasil Validasi Muka dan Validasi Isi oleh Penimbang... Validasi Muka dan Isi Instrumen Tes KAS... Validitas dan Reliabilitas Tes KAS Hasil Uji Coba... Tingkat Kesukaran dan Daya Pembeda Tes KAS... Kriteria Skor Penilaian Hasil Kerja Reponden terhadap Instrumen Penelitian ... Pedoman Klasifikasi Skor KAS Mahasiswa... Klasifikasi KAS Mahasiswa LKA dan LKB... Banyaknya Mahasiswa LKA dan LKB menurut KAS... Validasi Muka dan Isi Instrumen KPS... Validitas dan Reliabilitas Tes KPS Hasil Uji Coba... Validitas dan Reliabilitas Tes KPS Hasil Uji Coba Ulang.... Hasil Uji Validitas Instrumen KPS Hasil Uji Coba ... Tingkat Kesukaran dan Daya Pembeda Instrumen Tes KPS Hasil Uji Coba ... Validasi Muka dan Isi Instrumen KKS... Validitas dan Reliabilitas Tes KKS Hasil Uji Coba... Hasil Uji Validitas Instrumen tes KKS ... Tingkat Kesukaran dan DP Tes KKS Hasil Uji Coba... Reliabilitas Skala Academic Help-Seeking Mahasiswa ... Validitas Butir Pernyataan Skala AHS ... Perbedaan Mendasar antara PBP Berbantuan ICT dan PK...

75 77 81 82 82 83 84 84 86 87 88 88 89 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 100 100 106

Tabel 3.27 Tabel 3.28 Tabel 3.29 Tabel 3.30 Tabel 3.31 Tabel 4.1 Tabel 4.2 Tabel 4.3 Tabel 4.4 Tabel 4.5 Tabel 4.6 Tabel 4.7 Tabel 4.8 Tabel 4.9 Tabel 4.10 Tabel 4.11 Tabel 4.12

Alternatif Pilihan Mahasiswa pada Skala AHS ... Konversi Pengkategorian Data Hasil Penelitian ... Interpretasi Skor Gain Ternormalisasi... Interpretasi Nilai Effect Size... Klasifikasi Aktivitas Mahasiswa dan Dosen Hasil Observasi ... Deskripsi Data Kemampuan Awal Statistis Mahasiswa... Hasil Uji Normalitas Data KAS Mahasiswa pada Level Kelas Atas dan Level Kelas Bawah... Hasil Uji Kesetaraan Rata-Rata KAS Mahasiswa antara LKA dan LKB ... Hasil Uji Normalitas Data KAS Mahasiswa... Hasil Uji Homogenitas Data KAS Mahasiswa antara PBP Berbantuan ICT dan PK pada LKA... Hasil Uji Kesetaraan Rata-Rata KAS Mahasiswa antara Kelompok PBP Berbantuan ICT dan PK Level Kelas... Deskripsi Data Pencapaian KPS Mahasiswa menurut Level Kelas, Keseluruhan dan Ditinjau dari KAS... Hasil Uji Normalitas Data Pencapaian KPS Mahasiswa yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT dan PK pada LKA, LKB, dan Keseluruhan serta Ditinjau dari KAS... Hasil Uji Homogenitas Variansi Data Pencapaian KPS Mahasiswa antara Memperoleh PBP Berbantuan ICT dan PK pada LKA, LKB, Keseluruhan dan Ditinjau dari KAS... Hasil Uji Perbedaan Dua Rata-Rata Pencapaian KPS Mahasiswa antara PBP Berbantuan ICT dan PK pada Setiap Level Kelas dan Keseluruhan Ditinjau dari KAS... Deskripsi Data Peningkatan KPS Mahasiswa yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT dan PK pada Setiap Level Kelas dan Keseluruhan Ditinjau dari KAS... Hasil Uji Normalitas Data Peningkatan KPS Mahasiswa yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT dan PK pada

109 110 110 113 113 116 117 118 119 120 121 122 126 127 128 130

Tabel 4.13 Tabel 4.14 Tabel 4.15 Tabel 4.16 Tabel 4.17 Tabel 4.18 Tabel 4.19 Tabel 4.20 Tabel 4.21 Tabel 4.22 Tabel 4.23

Setiap Level Kelas dan Keseluruhan Ditinjau dari KAS... Hasil Uji Homogenitas Variansi Data Peningkatan KPS Mahasiswa yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT dan PK pada Setiap Level Kelas, Keseluruhan dan Ditinjau dari KAS... Hasil Uji Perbedaan Rata-Rata Data Peningkatan KPS Mahasiswa antara yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT dan PK pada Setiap Level Kelas & Keseluruhan Ditinjau dari KAS... Hasil Uji Normalitas Data Pencapaian dan Peningkatan KPS Mahasiswa Setiap Level Kelas dan Keseluruhan... Hasil Uji Interaksi Faktor Pembelajaran dan KAS terhadap Pencapaian KPS Mahasiswa pada LKB... Hasil Uji Post Hoc Perbedaan Pencapaian KPS Mahasiswa Interaksi Faktor Pembelajaran dan KAS pada LKB... Hasil Uji Interaksi Faktor Pembelajaran dan KAS terhadap Peningkatan KPS Mahasiswa pada LKA dan LKB... Hasil Uji Post Hoc Perbedaan Peningkatan KPS Mahasiswa Interaksi Faktor Pembelajaran dan KAS pada LKA dan LKB... Deskripsi Data Pencapaian KKS Mahasiswa yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT dan PK pada Setiap Level Kelas, Keseluruhan dan Ditinjau dari KAS... Hasil Uji Normalitas Data Pencapaian KKS Mahasiswa yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT dan PK pada Setiap Level Kelas dan Keseluruhan Ditinjau dari KAS... Hasil Uji Homogenitas Variansi Data Pencapaian KKS Mahasiswa antara yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT dan PK Setiap Level Kelas, Keseluruhan dan Ditinjau berdasarkan KAS... Hasil Uji Perbedaan Rata-Rata Data Pencapaian KKS Mahasiswa antara yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT

133 134 136 138 139 140 144 145 149 153 154

Tabel 4.24 Tabel 4.25 Tabel 4.26 Tabel 4.27 Tabel 4.28 Tabel 4.29 Tabel 4.30 Tabel 4.31 Tabel 4.32 Tabel 4.33 Tabel 4.34

dan PK pada Setiap Level Kelas Ditinjau dari KAS... Deskripsi Data Peningkatan KKS Mahasiswa yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT dan PK pada Setiap Level Kelas, Keseluruhan dan Ditinjau dari KAS... Hasil Uji Normalitas Data Peningkatan KKS Mahasiswa yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT dan PK pada Setiap Level Kelas dan Keseluruhan Ditinjau dari KAS... Hasil Uji Homogenitas Variansi Data Peningkatan KKS Mahasiswa antara yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT dan PK pada Setiap Level Kelas dan Keseluruhan Ditinjau dari KAS... Hasil Uji Perbedaan Rata-Rata Data Peningkatan KKS Mahasiswa antara yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT dan PK Setiap Level Kelas, Keseluruhan dan Ditinjau dari KAS... Hasil Uji Normalitas Data Pencapaian dan Peningkatan KKS Mahasiswa Setiap Level Kelas dan Keseluruhan ... Hasil Uji Interaksi Faktor Pembelajaran dan KAS terhadap Pencapaian KKS Mahasiswa pada LKB... Hasil Uji Post Hoc Perbedaan Pencapaian KKS Mahasiswa sebagai Interaksi Faktor Pembelajaran dan KAS pada LKB. Hasil Uji Interaksi Faktor Pembelajaran dan KAS terhadap Peningkatan KKS Mahasiswa pada LKB... Hasil Uji Post Hoc Perbedaan Peningkatan KKS Mahasiswa sebagai Interaksi Faktor Pembelajaran dan KAS pada LKB... Deskripsi Data Pencapaian AHS Mahasiswa yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT dan PK pada Setiap Level Kelas dan Keseluruhan Ditinjau dari KAS... Hasil Uji Normalitas Data Pencapaian AHS Mahasiswa yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT dan PK pada Setiap Level Kelas dan Keseluruhan Ditinjau dari KAS...

156 158 160 161 162 164 165 166 171 172 176 178

Tabel 4.35 Tabel 4.36 Tabel 4.37 Tabel 4.38 Tabel 4.39 Tabel 4.40 Tabel 4.41 Tabel 4.42 Tabel 4.43 Tabel 4.44 Tabel 4.45 Tabel 4.46 Tabel 4.47 Tabel 4.48 Tabel 4.49 Tabel 4.50 Tabel 4.51

Hasil Uji Homogenitas Variansi Data Pencapaian AHS Mahasiswa antara yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT dan PK pada Setiap Level Kelas dan Keseluruhan Ditinjau dari KAS... Hasil Uji Perbedaan Rata-Rata Data Pencapaian AHS Mahasiswa antara yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT dan PK pada Setiap Level Kelas dan Keseluruhan ditinjau dari KAS... Hasil Uji Normalitas Data Pencapaian AHS Mahasiswa pada Setiap Level Kelas dan Keseluruhan... Hasil Uji Interaksi Faktor Pembelajaran dan KAS terhadap Pencapaian AHS Mahasiswa Setiap Level Kelas dan Keseluruhan ... Konversi Pengkategorian Data Hasil Penelitian... Konversi Skor KPS, KKS, dan AHS Mahasiswa... Hasil Pengamatan dan Harapan Data KPS dan KKS ... Hasil Uji Asosiasi antara KPS dan KKS Mahasiswa... Hasil Pengamatan dan Harapan Data KPS dan AHS... Hasil Uji Asosiasi antara KPS dan AHS Mahasiswa... Hasil Pengamatan dan Harapan Data KKS dan AHS... Hasil Uji Asosiasi antara KKS dan AHS Mahasiswa... Hasil Pengamatan dan Harapan Data KPS dan KKS yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT... Hasil Uji Asosiasi antara KPS dan KKS Mahasiswa pada yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT... Hasil Pengamatan dan Harapan Data KPS dan AHS yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT... Hasil Uji Asosiasi antara KPS dan AHS Mahasiswa pada yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT... Hasil Pengamatan dan Harapan Data KKS dan AHS yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT...

179 180 181 183 187 188 189 190 191 191 192 193 194 195 196 197 198

Tabel 4.52

Tabel 4.53 Tabel 4.54 Tabel 4.55

Tabel 4.56

Tabel 4.57

Tabel 4.58 Tabel 4.59 Tabel 4.60

Tabel 4.61 Tabel 4.62

Hasil Uji Asosiasi antara KPS dan KKS Mahasiswa pada yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT... Hasil Analisis Effect Size Penerapan PBP Berbantuan ICT.. Rangkuman Hasil Uji Hipotesis pada Taraf Sig.α=0,05... Rata-Rata & Persentase Pencapaian dan Peningkatan KPS Mahasiswa antara yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT dan PK menurut Indikator pada Setiap Level Kelas dan Keseluruhan... Rata-Rata & Persentase Pencapaian dan Peningkatan KKS Mahasiswa antara yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT dan PK menurut Indikator pada Setiap Level Kelas dan Keseluruhan... Rata-Rata & Persentasi Pencapaian AHS Mahasiswa antara yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT menurut Indikator pada Setiap Level Kelas dan Keseluruhan... Hasil Pengamatan Aktivitas Dosen PBP Berbantuan ICT.... Hasil Pengamatan Aktivitas Dosen dalam PK... Hasil Observasi Aktivitas Mahasiswa dalam PBP Berbantuan ICT... Hasil Observasi Aktivitas Mahasiswa dalam PK... Hasil Pengamatan Aktivitas AHS Mahasiswa...

199 200 202

208

209

211 213 214

216 217 218

DAFTAR GAMBAR

Gambar Judul Halaman

Gambar 3.1 Gambar 3.2 Gambar 4.1 Gambar 4.2 Gambar 4.3 Gambar 4.4 Gambar 4.5 Gambar 4.6 Gambar 4.7 Gambar 4.8 Gambar 4.9 Gambar 4.10 Gambar 4.11

Alur Metode Campuran ... Prosedur Kegiatan Penelitian... Deskripsi Perbedaan Rata-Rata Pencapaian KPS Mahasiswa antara yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT dan PK Berdasarkan Level Kelas Keseluruhan dan KAS... Deskripsi Perbedaan Koefisien Variansi Data Pencapaian KPS Mahasiswa antara yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT dan PK Berdasarkan Level Kelas, Keseluruhan dan KAS...

Deskripsi Perbedaan Rata-Rata Peningkatan KPS

Mahasiswa antara yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT dan PK pada Level Kelas Keseluruhan dan KAS...

Interaksi antara Pembelajaran dan KAS terhadap

Pencapaian KPS Mahasiswa pada LKB...

Interaksi antara Pembelajaran dan KAS terhadap

Pencapaian KPS Mahasiswa pada LKA...

Interaksi antara Pembelajaran dan KAS terhadap

Pencapaian KPS Mahasiswa secara Keseluruhan...

Interaksi antara Pembelajaran dan KAS terhadap

Peningkatan KPS Mahasiswa pada LKA...

Interaksi antara Pembelajaran dan KAS terhadap

Peningkatan KPS Mahasiswa pada LKB...

Interaksi antara Pembelajaran dan KAS terhadap

Pencapaian KPS Mahasiswa secara Keseluruhan...

Deskripsi Perbedaan Rata-Rata Pencapaian KKS

Mahasiswa antara yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT dan PK pada Level Kelas, Keseluruhan dan KAS... Deskripsi Perbedaan Koefisien Variansi Data Pencapaian KKS Mahasiswa antara yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT dan PK Berdasarkan Level Kelas, Keseluruhan dan

73 103 124 124 131 141 142 142 146 146 147 151

Gambar 4.12 Gambar 4.13 Gambar 4.14 Gambar 4.15 Gambar 4.16 Gambar 4.17 Gambar 4.18 Gambar 4.19 Gambar 4.20 Gambar 4.21 Gambar 4.22 Gambar 4.23 Gambar 4.24 Gambar 4.25 Gambar 4.26 Gambar 4.27 Gambar 4.28 Gambar 4.29 KAS...

Deskripsi Perbedaan Rata-Rata Peningkatan KKS

Mahasiswa antara yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT dan PK pada Level Kelas Keseluruhan dan KAS...

Interaksi antara Pembelajaran dan KAS terhadap

Pencapaian KKS Mahasiswa pada LKB...

Interaksi antara Pembelajaran dan KAS terhadap

Pencapaian KKS Mahasiswa pada LKA...

Interaksi antara Pembelajaran dan KAS terhadap

Pencapaian KKS Mahasiswa secara Keseluruhan...

Interaksi antara Pembelajaran dan KAS terhadap

Peningkatan KKS Mahasiswa pada LKB...

Interaksi antara Pembelajaran dan KAS terhadap

Pencapaian KKS Mahasiswa pada LKA...

Interaksi antara Pembelajaran dan KAS terhadap

Pencapaian KKS Mahasiswa secara Keseluruhan...

Deskripsi Perbedaan Rata-Rata Pencapaian AHS

Mahasiswa antara yang Memperoleh PBP Berbantuan ICT dan PK pada Setiap Level Kelas dan Keseluruhan...

Interaksi antara Pembelajaran dan KAS terhadap

Pencapaian AHS Mahasiswa pada LKA...

Interaksi antara Pembelajaran dan KAS terhadap

Pencapaian AHS Mahasiswa pada LKB...

Interaksi antara Pembelajaran dan KAS terhadap

Pencapaian AHS Mahasiswa secara Keseluruhan... Contoh Jawaban Mahasiswa 1 pada Soal 1a Tes KPS... Contoh Jawaban Mahasiswa 2 pada Soal 1a Tes KPS... Contoh Jawaban Mahasiswa 3 pada Soal 1a Tes KPS... Contoh Jawaban Mahasiswa 1 pada Soal 2a Tes KPS... Contoh Jawaban Mahasiswa 2 pada Soal 2a Tes KPS... Contoh Jawaban Mahasiswa 3 pada Soal 2a Tes KPS... Contoh Jawaban Mahasiswa 1 pada Soal 2a Tes KKS...

151 159 167 168 169 172 174 174 177 184 185 185 227 228 229 231 232 233 244

Gambar 4.30 Gambar 4.31 Gambar 4.32 Gambar 4.33 Gambar 4.34 Gambar 4.35 Gambar 4.36 Gambar 4.37 Gambar 4.38 Gambar 4.39 Gambar 4.40 Gambar 4.41 Gambar 4.42 Gambar 4.43 Gambar 4.44 Gambar 4.45 Gambar 4.46 Gambar 4.47

Contoh Jawaban Mahasiswa 1 pada Soal 2b Tes KKS... Contoh Jawaban Mahasiswa 1 pada Soal 2c Tes KKS... Contoh Jawaban Mahasiswa 2 pada Soal 2a Tes KKS... Contoh Jawaban Mahasiswa 2 pada Soal 2b Tes KKS... Contoh Jawaban Mahasiswa 2 pada Soal 2c Tes KKS... Contoh Jawaban Mahasiswa 3 pada Soal 2a Tes KKS... Contoh Jawaban Mahasiswa 3 pada Soal 2b Tes KKS... Contoh Jawaban Mahasiswa 3 pada Soal 2c Tes KKS... Contoh Hasil Kerja Proyek Mahasiswa pada LKM-1... Suasana Kegiatan PBP Berbantuan ICT Pertemuan-2... Contoh Hasil Kerja Proyek Mahasiswa pada LKM-3... Contoh Hasil Kerja Proyek Mahasiswa pada LKM-5... Suasana Kegiatan PBP Berbantuan ICT Pertemuan-5... Contoh Hasil Kerja Proyek Mahasiswa pada LKM-6... Contoh 1 Miskonsepsi Mahasiswa pada Tes Statistika... Contoh 2 Miskonsepsi Mahasiswa pada Tes Statistika... Contoh 3 Miskonsepsi Mahasiswa pada Tes Statistika... Contoh 4 Miskonsepsi Mahasiswa pada Tes Statistika...

245 245 246 247 248 248 249 249 267 268 270 271 272 274 279 280 281 282

BAB I PENDAHULUAN A.Latar Belakang Masalah

Peranan statistika sebagai sarana dalam merencanakan, mengumpulkan,

menganalisis, menginterpretasi, dan mempresentasikan data sehingga

menghasilkan keputusan sangat penting bagi perkembangan IPTEK. Mengingat peranannya tersebut menjadikan aplikasi statistika banyak diterapkan dalam berbagai disiplin ilmu, baik ilmu alam (natural science), ilmu sosial (social

science), maupun ilmu humaniora yang berfungsi sebagai sarana mengembangkan

cara berpikir logis dan ilmiah.

Menurut Moore (1992) bahwa statistika adalah ilmu matematika tetapi bukan cabang matematika, dan muncul sebagai suatu disiplin ilmu statistik memiliki karakteristik cara berpikir yang lebih mendasar dengan metode tertentu. Statistika dipandang sebagai pengetahuan yang menyediakan sarana untuk dapat memberikan solusi terhadap fenomena atau permasalahan yang terjadi di dalam kehidupan, di lingkungan pekerjaan dan di dalam ilmu pengetahuan itu sendiri. Sudjana (2005) menjelaskan bahwa statistika adalah pengetahuan yang

berhubungan dengan cara-cara pengumpulan data, pengolahan atau

penganalisisannya dan penarikan kesimpulan berdasarkan kumpulan data dan penganalisisan yang dilakukan. Sudijono (2009) mengatakan bahwa statistika merupakan ilmu pengetahuan yang mempelajari dan mengembangkan prinsip-prinsip, metode dan prosedur yang dipergunakan dalam rangka pengumpulan, penyusunan, penyajian, penganalisisan, dan penarikan kesimpulan secara matematik atas dasar kumpulan data statistik.

Oleh karena itu, statistika berfungsi sebagai solusi mengatasi permasalahan kehidupan manusia dan landasan pengembangan IPTEK, yang diinterpretasi secara prosedural berdasarkan fenomena yang terjadi baik dalam kehidupan sehari-hari, lingkungan masyarakat, maupun dalam pengembangan ilmu pengetahuan. Mengingat fungsi tersebut menjadikan ilmu statistik patut dipelajari secara bermakna oleh peserta didik dan pendidik mulai dari lembaga pendidikan

dasar hingga perguruan tinggi sebagai upaya peningkatan kualitas pendidikan. Peranan statistika yang semakin nyata dan meluas dalam berbagai aspek kehidupan, mengantarkan hampir setiap perguruan tinggi dengan berbagai jurusan dan program studi merekomendasikan statistika sebagai mata kuliah wajib untuk dipelajari oleh mahasiswa.

Sundayana (2012) mengatakan bahwa implementasi mata kuliah statistika memiliki empat aspek sasaran yang ingin dicapai, yaitu: memberikan bekal pengetahuan teoritis statistik kepada para mahasiswa, memberikan bekal keterampilan praktis berupa perhitungan statistik, memberikan gambaran dan pengalaman bagaimana pemecahan masalah dalam kehidupan sehari-hari berkenaan dengan masalah yang dihadapi, dan melatih mahasiswa untuk dapat mengkomunikasikan hasil kajiannya, baik secara tertulis dalam bentuk laporan tertulis maupun secara lisan. Hal ini menuntut penguasaan setiap mahasiswa dan membutuhkan kreativitas dosen untuk meningkatkan kualitas pembelajaran guna peningkatan kemampuan mahasiswa terhadap konten statistik.

Statistika sebagai ilmu pengetahuan dapat dibedakan menjadi dua golongan, yaitu: statistika deskriptif (descriptive statistics) dan statistika inferensial (inferential statistics). Statistika deskriptif mencakup cara-cara mengumpulkan, menyusun, mengolah, menyajikan, dan menganalisis data statistik, agar memberikan gambaran yang teratur, ringkas dan jelas mengenai suatu fenomena, peristiwa atau keadaan. Statistika inferensi menyediakan aturan yang dapat dipergunakan sebagai alat dalam rangka mencoba menarik kesimpulan, membuat ramalan (prediction), penaksiran (estimation), dari sekumpulan data statistik yang telah disajikan (Sudijono, 2009).

Struktur konsep tersebut mengisyaratkan bahwa mempelajari ilmu statistik diperlukan penciptaan kondisi pembelajaran yang dapat memotivasi mahasiswa untuk merasakan sendiri proses penyelidikan data statistik berdasarkan peristiwa atau permasalahan yang bersifat realistis. Penciptaan kondisi pembelajaran juga dimaksudkan agar mahasiswa dapat mengembangkan kemampuan dan keterampilannya berdasarkan prosedur yang tepat. Lovett (2001) mengemukakan bahwa untuk memahami dan meningkatkan kemampuan penalaran statistis siswa,

dilakukan dengan mengintegrasikan tiga pendekatan, yakni: pendekatan studi teoritis, studi empiris, dan penelitian berbasis kelas. Kaitannya dengan permasalahan ini Lovett menyarankan sebuah model belajar lingkungan untuk membantu siswa mengembangkan penalaran statistis secara tepat yang akan dievaluasi dalam studi penelitian masa depan. Olehnya itu, model pembelajaran yang digunakan dalam penelitian ini adalah pembelajaran berbasis proyek berbantuan ICT.

Berdasarkan pengalaman peneliti bahwa pembelajaran statistika selama ini dosen masih terfokus pada bagaimana dapat mentransferkan ilmu pengetahuan kepada mahasiswa, belum memperhatikan sifat berpikir matematis mahasiswa untuk merefleksikan materi yang direpresentasikan, belum menghubungkan dengan pengetahuan sebelumnya atau mengaplikasikan pada konteks nyata. Selain itu, pembelajaran belum diarahkan secara kelompok sehingga terjadinya interaksi antar mahasiswa dalam kelompok, maupun antar kelompok. Interaksi masih berlangsung dua arah, antar mahasiswa dan dosen dalam bentuk ceramah, tanya jawab, latihan dan tugas. Artinya, proses pembelajaran masih bersifat konvensional belum memperhatikan hakikat, ciri-ciri, dan langkah-langkah penerapan model pembelajaran yang relevan dengan esensi materi serta kondisi mahasiswa. Selain itu, pelaksanaan evaluasi terhadap pencapaian kemampuan statistis mahasiswa dilakukan melalui tugas individu, UTS dan UAS, belum mempedulikan aktivitas dan intensitas proses pembelajaran sesuai model pembelajaran yang digunakan. Beberapa kelemahan mahasiswa dalam memaknai atau menginterpretasi materi statistika terletak pada: penggolongan jenis data statistik, representasi data statistik, ukuran data statistik, sampel sebagai representasi populasi, dan pengujian hipotesis.

Sebagai contoh kasus, kelemahan mahasiswa dalam mengenali atau mengkategorikan data sebagai kuantitatif atau kualitatif, diskrit atau kontinu, data nominal, ordinal, interval atau rasio dan mengetahui bagaimana tipe data yang mengarah ke jenis tertentu dari tabel, grafik, atau ukuran statistik, pengujian hipotesis dan makna dari hasil pengujian hipotesis berdasarkan data statistik. Kasus tersebut merupakan persoalan dasar dalam mempelajari mata kuliah

pengantar statistika. Kelemahan siswa dalam mengenali data statistik juga ditunjukkan oleh Campos & Oliveira (2010) bahwa siswa kurang kreatif dalam menafsirkan data statistik meskipun diberikan masalah sehubungan dengan konsep-konsep yang telah dipelajari sebelumnya. Mengatasi permasalahan tersebut mereka merekomendasikan agar pembelajaran statistika guru dapat mengarahkan siswa untuk bekerja secara langsung dengan data statistik. Hal ini dimaksudkan agar siswa dapat memahami ide-ide dasar dan kreatif dalam menafsirkan data statistik.

Lemahnya kemampuan statistik tidak hanya terjadi pada siswa atau mahasiswa, tetapi juga dialami oleh guru. Kebenaran ini ditunjukkan oleh Martadiputra (2010) berdasarkan hasil kajiannya terhadap guru matematika SMP/SMA pada materi statistik deskriptif. Kajian yang menggunakan instrumen bentuk pilihan ganda tersebut menemukan bahwa kemampuan penalaran statistis (statistical reasoning) guru matematika pada materi statistik deksirptif tentang ukuran letak (median), populasi dan sampel dikategorikan sangat rendah. Meskipun kemampuan penalaran statistis guru tentang materi penyajian data dan ukuran gejala pusat sudah mencapai kategori cukup, secara keseluruhan Martadiputra (2010) mengatakan bahwa rata-rata kemampuan penalaran statistis guru matematika SMP/SMA dalam kategori sedang. Hasil kajian ini memberikan gambaran bahwa kemampuan penalaran statistis mahasiswa terhadap ilmu statistik masih perlu ditingkatkan.

Rendahnya kemampuan penalaran statistis mahasiswa, juga ditemukan dalam hasil studi pendahuluan yang dilakukan Lanani (2013). Studi yang melibatkan 26 mahasiswa program studi tadris matematika pada salah satu perguruan tinggi di Kota Ternate menunjukkan bahwa skor rata-rata pencapaian kemampuan penalaran statistis mahasiswa mencapai 12,23 dengan simpangan baku 5,58 dari skor maksimal ideal 40. Tingkat kemampuan penalaran statistis mahasiswa sebesar 30,75%. Hasil studi tersebut memberikan kesimpulan bahwa kemampuan penalaran statistis mahasiswa tersebut tergolong rendah.

Kaitannya dengan kemampuan penalaran statistis mahasiswa, Lee (1998) membandingkan pembelajaran konvensional dengan pembelajaran model PACE

dan menyimpulkan bahwa pembelajaran dengan model PACE menyediakan banyak kesempatan kepada mahasiswa untuk mengembangkan kemampuan penalaran statistis dalam melakukan eksplorasi, mencari solusi, mengadaptasi prosedur penyelesaian masalah statistik. Penerapan pembelajaran dengan model PACE dalam penelitian tersebut memberikan banyak kesempatan kepada mahasiswa untuk mempelajari proses statistika.

Penalaran statistis merupakan aktivitas bernalar terhadap materi statistik, berupa ide-ide statistik yang dikembangkan sehingga terbentuknya keterampilan dalam menggunakan konsep-konsep statistik. Konsepsi tersebut sesuai yang dikemukakan oleh Garfield (2002) bahwa penalaran statistis sebagai cara atau alasan orang berpikir statistis sehingga menghasilkan ide-ide statistik. DelMas (dalam Martadiputra, 2010) bahwa penalaran statistis adalah cara berpikir statistis dalam menghasilkan informasi statistik. Terbentuknya kemampuan penalaran statistis pada mahasiswa menjadikan mahasiswa itu telah memahami konsep statistika dan memiliki kemampuan menyelasaikan masalah statistik, serta menghargai pentingnya statistika dalam kehidupan sehari-hari.

Beberapa hasil penelitian yang berupaya mengembangkan keterampilan penalaran statistis pada siswa, di antaranya Rossman dan Change (2001) dan DelMas, et al (2001). Rossman dan Change (2001) mengembangkan penalaran statistis siswa tentang data dan distribusi data statistik dengan menggunakan rancangan khusus ke dalam workshop statistika. Sebagai hasilnya, penggunaan rancangan tersebut dapat membantu mengembangkan penalaran statistis siswa tentang data dan distribusi data statistik. Selanjutnya, DelMas, et al (2001) mengembangkan penalaran statistis dengan membimbing siswa melalui simulasi visual tentang distribusi sampling, berbagai ukuran sampel dan parameter populasi. Hasil simulasi tersebut dapat membantu mengembangkan kemampuan penalaran statistis siswa tentang distribusi sampling.

Upaya mengembangkan kemampuan penalaran statistis, sebelumnya Garfield (2000) telah menguraikan contoh dalam materi statistika untuk mengembangkan keterampilan penalaran statistis, meliputi: penalaran tentang data, representasi data, ukuran statistik, peluang, sampel, dan asosiasi. Uraian

Garfield (2000) tentang keterampilan penalaran statistis tentang asosiasi adalah mengetahui cara menilai dan menafsirkan hubungan antara dua variabel, memeriksa dan menafsirkan tabel atau diagram dua arah saat mempertimbangkan hubungan bivariat, dan mengetahui mengapa korelasi kuat antara dua variabel tidak berarti bahwa salah satu variabel sebagai penyebab variabel lain.

Konsep penalaran tentang asosiasi yang dikembangkan Garfield di atas, sesuai silabus mata kuliah pengantar statistika yang dipelajari mahasiswa program strata satu pendidikan matematika bahwa materi asosiasi merupakan bagian dari materi pengujian hipotesis. Menyikapi rendahnya kemampuan penalaran statistis mahasiswa sebagaimana diuraikan di atas, penelitian ini mengembangkan kemampuan penalaran statistis mahasiswa tentang pengujian hipotesis melalui pembelajaran berbasis proyek berbantuan ICT. Hal ini yang membedakan penelitian ini dengan penelitian-penelitian sebelumnya.

Statistika merupakan displin ilmu pengetahuan dengan tujuan utamanya adalah menyediakan metode pengumpulan data dengan cara yang wajar untuk membuat peneliti merasakan pentingnya data statistik. Untuk merasakan manfaat data statistik sebagai suatu informasi penting, Roxy (2005) mengatakan bahwa peran konteks sangat penting dalam mengkomunikasikan aspek-aspek masalah statistik. Menurut Rumsey (2002), komunikasi statistik berarti menyampaikan informasi statistik kepada orang lain dengan cara atau metode yang akan mereka memahaminya. Dalam statistik, makna suatu data statistik berasal dari konteks. Penafsiran dalam konteks merupakan hasil akhir yang diinginkan dari analisis data statistik. Interpretasi dan komunikasi hasil dari suatu data statistik dalam konteks dibutuhkan keterampilan komunikasi statistis yang baik (Roxy, 2005).

Berdasarkan penjelasan di atas selain kemampuan penalaran statistis, kemampuan komunikasi statistis merupakan variabel yang dapat dikembangkan pada mahasiswa. Karena kemampuan komunikasi statistis diperlukan untuk mahasiswa dapat memperjelas masalah, memprediksi kejadian suatu masalah berdasarkan karakteristiknya, memperoleh informasi dan kesimpulan yang cepat dari suatu masalah statistika. Menurut Anna dan Peter (2005), komunikasi statistis

dalam dekade sebelumnya telah menjadi bagian besar dari pedagogi statistik, terutama bagi siswa yang mengambil jurusan dalam disiplin ilmu statistik.

Hasil kajian Parke (2008) dalam pengajaran yang meminta mahasiswa untuk menulis makalah tentang statistika menunjukkan bahwa mahasiswa memiliki pengalaman terbatas dalam berkomunikasi dengan bahasa statistik secara tertulis. Sejalan dengan itu, hasil studi pendahuluan Lanani (2013) menunjukkan bahwa rata-rata kemampuan komunikasi statistis mahasiswa tadris matematika pada salah satu perguruan tinggi di Kota Ternate sebesar 13,88 dengan simpangan baku 7,26 dari skor maksimal ideal 40. Hasil studi tersebut memberikan kesimpulan bahwa kemampuan komunikasi statistis mahasiswa masih rendah dan perlu ditingkatkan. Salah satu faktor penyebab rendahnya kemampuan komunikasi statistis mahasiswa menurut Stromberg dan Ramanathan (Parke, 2008) dikarenakan belum terbiasanya siswa dalam menulis teknis tentang statistik dan belum memahami materi statistika.

Mengatasi lemahnya keterampilan komunikasi statistis, Roxy (2005) menyarankan agar dalam pembelajaran pengantar statistika guru atau pendidik dapat mendorong siswa membaca dan menulis serta menekankan pada pentingnya konteks dalam proses statistik. Hasil studi Parke (2008) yang menggunakan pendekatan instruksional dengan memberikan tugas-tugas individu mahasiswa dalam kegiatan kelompok kecil, menunjukkan bahwa pendekatan instruksional dapat meningkatkan kemampuan penalaran dan komunikasi statistis mahasiswa baik secara tertulis maupun lisan. Selain itu, pendekatan instruksional juga menciptakan peningkatan kepercayaan diri mahasiswa dalam pendidikan statistik. Peningkatan tersebut juga ditunjang adanya interaksi antara mahasiswa dengan teman sebaya dan mahasiswa dengan instruktur dalam lingkungan belajar. Hal ini yang membantu mahasiswa mengembangkan pemahaman konsep dan meningkatkan kenyamanannya dalam berbicara tentang statistika.

Mencapai kemampuan penalaran dan komunikasi statistis bagi setiap mahasiswa bukan pekerjaan yang mudah, tetapi diperlukan proses interaksi dalam mengkomunikasikan ide-ide statistik, baik antar sesama mahasiswa, mahasiswa dengan dosen atau tenaga ahli, maupun mahasiswa dengan media atau sumber

belajar yang relevan. Interaksi mahasiswa dengan sumber informasi dalam suatu komunikasi yang intensional dapat berfungsi sebagai strategi mengatasi kesulitan belajar yang dialaminya, mendorong motivasi dan kepedulian (noticing) belajar untuk mencapai tujuan dan terciptanya kualitas pembelajaran statistika.

Karabenick (Mihlon, 2010) menjelaskan bahwa mahasiswa yang memanfaatkan mencari bantuan akademik sebagai strategi untuk mengatasi permasalahannya dapat mendorong motivasi belajar mahasiswa itu, meningkatkan penggunaan strategi metakognitif yang lebih kompleks, dan kinerja yang lebih baik di kelas kuliah. Sebaliknya, mahasiswa yang menghindari mencari bantuan akademik mengakibatkan rendahnya strategis mencari bantuan, kepercayaan diri (self-efficacy), penggunaan strategi kognitif, dan kinerja belajarnya.

Hasil ini memberikan bukti bahwa mencari bantuan akademik merupakan strategis yang secara langsung berhubungan dengan peningkatan kualitas pembelajaran dan self-efficacy akademik mahasiswa. Nelson-Le Gall (1981) mendefinisikan bahwa, mencari bantuan akademik adalah strategi pemecahan masalah yang memungkinkan peserta didik untuk mengatasi kesulitan akademik dengan mendapatkan bantuan dari orang lain. Payakachat, et al (2013) bahwa mencari bantuan akademik merupakan fenomena kompleks yang berkaitan dengan persepsi dan keyakinan siswa, norma-norma sosial, struktur tujuan kelas, dan pendekatan instruksional guru, keterbukaan dan fleksibility. Hasil penelitian Newman, & Schwager (1993) bahwa unsur-unsur seperti sifat mencari bantuan, rekan-rekan pemberi bantuan, sikap siswa terhadap lingkungan kelas, belajar dan interaksi antara siswa dan guru dapat mempengaruhi siswa mencari bantuan.

Uraian di atas menunjukkan bahwa kemampuan penalaran dan komunikasi statistis serta mencari bantuan akademik merupakan konten pengetahuan penting yang perlu dikembangkan oleh mahasiswa sebagai calon pendidik dalam mengimplementasikan karakter profesionalitasnya. Untuk mengembangkan kemampuan tersebut, diperlukan beberapa perubahan persepsi mahasiswa dan dosen dalam pembelajaran statistika terutama di tingkat perguruan tinggi.

Pertama, memahami statistika tidak terbatas pada pengetahuan dan prosedur yang

komunikasi. Kedua, memahami belajar tidak hanya sebagai aktivitas individu mahasiswa untuk menguasai prosedur melalui penjelasan dosen, melainkan belajar juga sebagai aktivitas berkolaborasi dan berdiskusi antar mahasiswa atau dengan sumber belajar yang relevan untuk memperoleh pemahaman terhadap konsep statistik. Ketiga, memahami mengajar tidak terbatas pada penyampaian dan menjelaskan materi menurut struktur kurikulum dan mengoreksi kekeliruan mahasiswa, namun dapat juga mengembangkan pengetahuan mahasiswa melalui penyelidikan dan penyajian masalah otentik.

Pembelajaran statistika sebagai suatu ilmu kepada mahasiswa di perguruan tinggi diberikan secara mandiri, terpisahkan dengan matematika melalui mata kuliah pengantar statistika. Secara umum pengantar statistika mempelajari tentang data, penyajian dan cara menganalisis data, membuat penafsiran, serta menarik suatu kesimpulan berdasarkan data tersebut. Kurikulum pengantar statistika di perguruan tinggi pada prinsipnya, meliputi: statistika deskriptif yaitu pengumpulan data, pengorganisasian data, mengenal dan memahami pola data, dan statistika inferensi yaitu pengambilan kesimpulan mengenai karakter suatu populasi dari analisa sampel (induktif) (Pasaribu, 2011). Sebagai hasil pembelajarannya, mengharapkan mahasiswa mempunyai keterampilan dalam mengolah dan menganalisis data, memiliki pengetahuan dan pemahaman logis suatu masalah berdasar data faktual, mampu menggunakan perangkat lunak statistik (software statistic) sebagai alat bantu komputasi, dan mampu membaca serta memberikan interpretasi hasil komputasi dengan benar.

Merealisasikan tercapainya tujuan pembelajaran statistika tersebut, maka pengajarannya di samping mentransfer materinya sesuai tuntutan kurikulum, juga disertai pemberian makna terhadap konsep statistika sehingga mahasiswa dapat menggunakan kemampuan dan kepercayaan dirinya secara luas, serta dapat menimbulkan kemampuan penalaran dan komunikasi statistisnya. Persepsi terhadap pembelajaran statistika ini selayaknya menjadi perilaku dosen dalam pembelajaran dan memikirkan penggunaan model pembelajaran untuk mencapai keberhasilan belajar mahasiswa. Hal ini dimaksudkan agar mahasiswa dapat memanfaatkan lingkungan akademik sebagai sumber belajar untuk pengatasi

permasalahan belajarnya. Usaha mahasiswa memanfaatkan lingkungan akademik sebagai sumber mengatasi permasalahan dan kesulitan dalam proses belajarnya merupakan aktivitas mencari bantuan. Menurut Ryan & Pintrich (1997), mencari bantuan merupakan usaha individu menggunakan orang lain sebagai sumber untuk mengatasi permasalahan dan kesulitan dalam proses belajar.

Aktivitas mencari bantuan (help-seeking) dalam belajar statistika bagi mahasiswa selain sebagai strategi belajar juga merupakan proses interaksi sosial antara mahasiswa dengan sumber informasi guna memperoleh solusi bagi permasalahannya. Mahasiswa yang dapat memanfaatkan lingkungannya secara maksimal ketika menemukan kesulitan dalam belajar, akan meminta atau mencari bantuan, baik kepada dosen atau tenaga ahli, kepada teman, maupun media sumber yang relevan untuk menyelesaikan atau memecahkan masalah kesulitan yang dialaminya. Menurut Karabenick (dalam Mihlon, 2010) bahwa mencari bantuan sebagai perilaku yang layak, dengan hasil penelitiannya menunjukkan bahwa mencari bantuan merupakan strategi yang sering digunakan oleh peserta didik yang paling berbakat, yang bertentangan dengan peserta didik yang berpikir tradisional.

Menurut (Kuhl, 1985; Corno, 1989; Skinner & Wellborn,1994) dalam Simon (2010) bahwa dalam konteks akademik, mahasiswa yang mencari bantuan dengan kursus atau pelatihan lebih mampu mempertahankan keterlibatannya dalam menyelesaikan tugas-tugas yang sulit, terhindar dari kemungkinan kegagalan akademis, dan lebih meningkatkan penguasaannya terhadap materi yang dipelajari. Oleh karena itu, kontribusi mencari bantuan dapat menciptakan iklim penyesuaian psikologis mahasiswa yang lebih baik, menunjang keterlibatan, meningkatkan prestasi, dan kesejahteraan akademik mahasiswa secara keseluruhan (DuBois, et al, 1994; Stanton-Salazar, et al, 2001) dalam Simon (2010). Mencari bantuan bagi mahasiswa tidak terbatas pada aktivitas pembelajaran di kelas saja, tetapi dapat juga dilakukan melalui kursus atau pelatihan dengan melibatkan instruktur lain. Tindakan mencari bantuan dalam mempelajari statistika sebagai upaya meningkatkan penguasaan terhadap materi

statistika dan menciptakan iklim belajar yang humanis, menunjang keterlibatan mahasiswa dalam proses pembelajaran, serta menghindari kegagalan akademik.

Khoshbatkht (2012) mengatakan bahwa banyak unsur yang dapat mempengaruhi mahasiswa mencari bantuan, diantaranya: sifat mencari bantuan, dukungan rekan-rekan pemberi bantuan, sikap terhadap budaya kelas, prestasi belajar dan interaksi antara mahasiswa dan dosen, serta sumber lainnya. Secara tegas, Puustinen, et al (Simon, 2010) mengatakan bahwa mencari bantuan akademik (academic help-seeking) merupakan sebuah variabel penting dalam pembelajaran, dan dapat menyebabkan mahasiswa belajar secara efektif. Untuk menunjang hal itu, dibutuhkan pembelajaran inovatif yang melibatkan keaktifan mahasiswa secara kolaboratif dalam pemecahan masalah, menyelesaikan tugas-tugas bermakna, mengkonstruksi pengetahuan, dan menghasilkan produk nyata, sehubungan dengan materi tertentu yang dipelajari.

Salah satu pembelajaran yang menciptakan situasi yang aktif, dan kolaboratif adalah Project-Based Learning (Pembelajaran Berbasis Proyek disingkat PBP). PBP merupakan model pembelajaran yang berfokus pada konsep-konsep dan prinsip-prinsip utama dari suatu disiplin ilmu, melibatkan mahasiswa dalam kegiatan pemecahan masalah dan tugas-tugas bermakna lainnya, memberi peluang mahasiswa bekerja secara otonom mengkonstruksi belajar mereka sendiri, dan menghasilkan produk karya mahasiswa. Santyasa & Sukadi (2007) menjelaskan bahwa PBP berfokus pada konsep dan prinsip inti sebuah disiplin ilmu, memfasilitasi siswa untuk berinvestigasi, pemecahan masalah, dan tugas-tugas bermakna lainnya, student center, dan menghasilkan produk nyata. Penerapan PBP juga diperkuat adanya hasil penelitian Dierker, et al (2012) bahwa penciptaan kurikulum berbasis proyek mengarahkan mahasiswa terlibat dalam komunikasi statistik.

Proses PBP dalam pembelajaran statistika dapat memanfaatkan software Statistical Product and Service Solution (SPSS) sebagai suatu fasilitas ICT yang bergantung pada komputer dan berfungsi untuk membantu perhitungan data statistik. Menurut Ghozali (2011), software SPSS berfungsi untuk menganalisis data, melakukan perhitungan statistik baik untuk statistik parametrik maupun

statistik non-parametrik. SPSS merupakan program aplikasi komputer yang memiliki kemampuan analisis statistik cukup tinggi serta sistem manajemen data pada lingkungan grafis dengan menggunakan menu-menu deskriptif dan kotak dialog yang sederhana sehingga mudah untuk dipahami cara pengoperasiannya.

Memperhatikan fungsi tersebut, maka penggunaan software SPSS dalam penelitian ini dimaksudkan sebagai alat bantu bagi mahasiswa dalam kecepatan dan kejituannya untuk menganalisis data statistik serta efesiensi waktu proses pembelajaran. Hal ini dimaksudkan agar mahasiswa memanfaatkan waktu untuk memahami dan menelaah konsep, aturan-aturan dan proses statistik dibandingkan perhitungan-perhitungan data statistik. Wilson (Kusumah, 2012) menjelaskan bahwa komputer dengan desain software yang baik dapat menghadirkan presentasi secara berulang dan dinamis, karakteristik yang tidak dijumpai dalam media lainnya. Menurut Fey dan Heid (Kusumah, 2012), penggunaan software komputer untuk kegiatan pembelajaran sangat tidak terbatas. Selanjutnya, Fletcher (Kusumah, 2011) mengemukakan bahwa begitu besar potensi teknologi komputer sebagai media dalam pembelajaran matematika.

Menunjang diterapkannya PBP berbantuan ICT, penelitian ini juga memperhatikan faktor kemampuan awal statistis dan level kelas yang dapat meningkatkan kemampuan penalaran dan komunikasi statistis serta academic

help-seeking statistis mahasiswa. Menurut Trianto (2007), pengetahuan awal

(prior knowledge) merupakan salah satu penyebab mahasiswa mengalami kesulitan dalam memahami suatu pengetahuan tertentu. Hal ini menggambarkan bahwa kemampuan awal mahasiswa berpengaruh terhadap terbentuknya kemampuan penalaran dan komunikasi statistis serta academic help-seeking statistis mahasiswa yang diterapkan melalui PBP berbantuan ICT. Dengan demikian, dapat diprediksi bahwa peningkatan kemampuan mahasiswa juga dipengaruhi adanya interaksi antara faktor pembelajaran dan kemampuan awal.

Penerapan PBP berbantuan ICT memberikan kesempatan kepada mahasiswa untuk bekerja dengan data statistik yang bersifat otentik, mengkomunikasikan ide-ide statistik, dan memperkenalkan penggunaan software statistik dalam mengelolah dan mengeksplorasi data statistik. Selain itu, PBP

berbantuan ICT juga memberikan kesempatan kepada mahasiswa untuk mendiskusikan berbagai solusi pemecahan masalah statistik secara kolaboratif. Aktivitas tersebut akan mengembangkan kemampuan penalaran dan komunikasi statistis serta terciptanya perilaku academic help-seeking mahasiswa.

Hal ini sesuai penjelasan Garfield (2002) bahwa untuk mengembangkan kemampuan penalaran statistis siswa, guru dapat memberikan kesempatan kepada siswa bekerja dengan data nyata, mengartikulasikan alasannya melalui komunikasi tertulis atau lisan, dan memperkenalkan penggunaan software untuk mengelolah data statistik. Davis, et al (2005) menjelaskan bahwa siswa yang diajarkan penanganan data statistik yang bersifat nyata dengan melaksanakan dan menulis proyek masalah statistik lebih siap untuk berkomunikasi statistik. Sementara itu, Baran & Maskan (2010) menjelaskan bahwa PBP mendorong partisipasi aktif mahasiswa dan menciptakan aktivitas kolaborasi antar mahasiswa. Aktivitas mahasiswa dalam berkolaborasi akan mendorong terciptanya perilaku

academic help-seeking. Butler dan Newman (1995) mengatakan bahwa melalui

kolaborasi pengetahuan setiap siswa akan mengalami kesenjangan antara masalah yang dihadapi dengan kemampuannya, dan sebagai responnya diperlukan bantuan orang lain untuk mengatasi permasalahannya.

Hubungan antara kemampuan penalaran statistis, kemampuan komunikasi statistis serta academic help-seeking mahasiswa, dapat dilihat dari karakteristik PBP berbantuan ICT, yaitu: menuntut mahasiswa melakukan investigasi penyelidikan proyek masalah, mengembangkan ide-ide statistik dan memahami informasi statistik berdasarkan proyek masalah yang dibahas secara kolaboratif. Selain itu, mahasiswa juga diberi kesempatan menganalisis data statistik menggunakan software SPSS, menyusun laporan kelompok dan individu, mempersentasikan laporan kelompok dalam dikusi kelas.

Berdasarkan penjelasan di atas, peneliti termotivasi untuk melakukan penelitian dengan judul, “Kemampuan Penalaran Statistis, Komunikasi Statitis dan Academic Help-Seeking Mahasiswa dalam Pembelajaran Berbasis Proyek berbantuan ICT”.

B. Identifikasi Masalah Penelitian

Penalaran statistik dimulai dengan proses analisis data, meliputi: mengajukan

pertanyaan, mengumpulkan data, menganalisis data, membentuk dan

mengkomunikasikan kesimpulan (McKlaim & Field, 2010). Chervaney, et al (dalam Parke, 2008) menyajikan beberapa langkah proses penalaran statistis, meliputi: memahami masalah, perencanaan dan pelaksanaan metode yang tepat untuk memecahkan masalah, serta mengevaluasi dan menafsirkan hasil.

Mempelajari statistika tentunya mahasiswa diperhadapkan dengan proses penalaran statistis tersebut. Mencapai kemampuan penalaran statistis bagi mahasiswa dalam pembelajaran ilmu statistik memiliki kesulitan tersendiri. Stromberg dan Ramanathan (Parke, 2008) mengidentifikasi beberapa alasan mengapa mahasiswa mengalami kesulitan ketika belajar statistik, diantaranya: (1) kurangnya pemahaman terhadap materi; (2) karena terbiasa dengan menulis teknis; (3) belum mampu mengembangkan argumen yang meyakinkan dari fakta-fakta, dan 4) tidak mengikuti instruksi.

Kemampuan komunikasi statistis sebagai proses dapat juga dikembangkan dalam pembelajaran ilmu statistik. Selain esensinya dalam belajar, mengajar dan mengakses ilmu statistik, adanya kesesuaian antara konsep statistik dengan persoalan-persoalan kehidupan sehari-hari, maka kemampuan komunikasi statistis perlu dikembangkan kepada mahasiswa guna pembentukan kompetensi profesionalismenya. Parke (2008) menjelaskan bahwa rekomendasi (NCTM, 2000) untuk penciptaan visi pengajaran matematika yang ditekankan pada kemampuan penalaran dan komunikasi yang difokuskan pada matematika K-12, juga berlaku dalam pembelajaran statistika. Holcomb dan Ruffer (Parke, 2008) menjelaskan bahwa pembelajaran ilmu statistik tentang data dalam bentuk proyek, dimana mahasiswa bekerja dalam kelompok untuk menganalisis data dan menanggapi serangkaian pertanyaan mencapai kemampuan komunikasi statistis sebesar 50 dari skor maksimal 100.

Menurut Garfield (2002) bahwa untuk membantu mahasiswa

mengembangkan penalaran dan komunikasi statistis, proses pembelajaran diharapkan dapat memberikan kesempatan kepada mahasiswa untuk: (1) bekerja

dengan data nyata; (2) praktek mengartikulasikan alasan mereka melalui komunikasi tertulis atau lisan; (3) mendiskusikan berbagai solusi masalah statistik; (4) menggunakan teknologi untuk mengelola dan mengeksplorasi data; (5) perkenalkan software yang membantu siswa mengembangkan dan mendukung penalaran dan komunikasi statistis.

Davis, et al (2005) merekomendasikan dua fungsi guru dalam penanganan data statistik, yaitu: (1) mengingatkan peserta didik bahwa data dikumpulkan untuk mendapatkan informasi statistik, dan (2) terdapat beberapa kejadian penting yang harus diikuti dalam siklus kegiatan penanganan data, meliputi: menentukan masalah dan rencana, mengumpulkan data, proses dan merepresentasikan data, serta menginterpretasikan dan membahas data. Hogg (Davis, et al, 2005) berpendapat bahwa pembelajaran statistik harus menekankan pada komponen pemikiran statistik dengan memasukkan lebih banyak data dan konsep, perhitungan lebih otomatis, dengan menggunakan data realistis, dan mendorong pembelajaran aktif. Davis, et al (2005) menyimpulkan bahwa mahasiswa yang diajarkan melalui siklus kegiatan penanganan data statistik lebih siap untuk berkemampuan penalaran dan komunikasi statistis, terutama ketika para mahasiswa harus melaksanakan dan menulis proyek masalah mereka.

Baran & Maskan (2010) menjelaskan bahwa pembelajaran berbasis proyek (PBP) mengembangkan kemampuan berpikir tingkat tinggi, mendorong partisipasi aktif mahasiswa dan bertujuan memberikan kesempatan kepada mahasiswa melakukan penyelidikan, mengumpulkan data, melakukan analisis dan menarik kesimpulan. PBP mendukung penggunaan alat dan sumber yang sangat berbeda, terbentuknya keterampilan sosial, dan keterampilan hidup secara bersama-sama. Realisasi PBP diharapkan pendidik untuk berusaha menciptakan kondisi pembelajaran yang memotivasi mahasiswa agar bersifat aktif dan

kolaboratif, menganalisis konteks pelajaran, dan mengembangkan

kemampuannya.

Implementasi karakteristik dan langkah-langkah PBP secara optimal, mengantarkan mahasiswa saling berdiskusi dan melakukan kolaborasi pengetahuan diantara sesamanya, dengan dosen, maupun dengan media atau

sumber lain yang relevan dalam mengatasi permasalahan yang dihadapinya, akan mendorong mahasiswa untuk mencari bantuan akademik. Hal ini sesuai yang dikatakan Butler dan Newman (1995) bahwa cepat atau lambat mahasiswa akan mengalami kesenjangan antara beban tugas dengan kemampuannya, dan sebagai respon terhadap kesenjangan ini diperlukan mencari bantuan akademik. Mahasiswa yang memanfaatkan bantuan orang lain sebagai kesempatan untuk meningkatkan kompetensinya dalam belajar, dan dilakukan secara optimal akan memberikan performa yang lebih baik terhadap kecerdasan kognitif-nya dalam mempelajari statistika.

Berdasarkan uraian di atas identifikasi masalah penelitian ini adalah: 1) Mahasiswa masih mengalami kesulitan dalam belajar statistik disebabkan oleh:

kurangnya pemahaman terhadap materi, belum terbiasa dengan menulis teknis, belum mampu mengembangkan argumen yang meyakinkan dari fakta-fakta, dan tidak mengikuti instruksi (Stromberg & Ramanathan dalam Parke, 2008). 2) Rekomendasi (NCTM, 2000) tentang pengajaran matematika yang ditekankan

pada kemampuan penalaran dan komunikasi yang difokuskan pada matematika K-12, juga berlaku dalam pembelajaran statistika (Parke, 2008).

3) Membantu mahasiswa mengembangkan penalaran dan komunikasi statistis diperlukan proses pembelajaran yang memberikan kesempatan kepada mahasiswa bekerja dengan data nyata, praktek mengartikulasikan alasan melalui komunikasi tertulis atau lisan, mendiskusikan berbagai solusi masalah statistik, menggunakan teknologi dan memperkenalkan software yang membantu mahasiswa mengelola dan mengeksplorasi data (Garfield, 2002). 4) Pembelajaran statistik harus ditekankan pada komponen pemikiran statistik

dengan memasukkan lebih banyak data dan konsep, perhitungan lebih otomatis, menggunakan data realistis, dan mendorong pembelajaran aktif (Hogg dalam Davis, et al, 2005).

5) Mahasiswa yang diajarkan dengan penanganan data statistik melalui proyek masalah lebih siap untuk berkemampuan penalaran dan komunikasi statistis (Davis, et al, 2005).

6) Kerja proyek merupakan bentuk open-ended contextual activity-based

learning, dan bagian dari proses pembelajaran yang memberi penekanan pada

pemecahan masalah sebagai suatu usaha kolaboratif (Richmond & Striley dalam Wena, 2013).

7) Pembelajaran berbasis proyek (PBP) mengembangkan kemampuan berpikir tingkat tinggi, mendorong partisipasi aktif mahasiswa dan bertujuan memberikan kesempatan kepada mahasiswa melakukan penyelidikan, mengumpulkan data, melakukan analisis dan menarik kesimpulan, terbentuknya keterampilan sosial, memotivasi mahasiswa agar bersifat aktif dan kolaboratif, menganalisis konteks pelajaran, dan mengembangkan kemampuannya (Baran & Maskan, 2010). Penerapan PBP secara optimal, mengantarkan mahasiswa untuk kolaborasi pengetahuan antara sesamanya, dengan ahli, maupun dengan sumber lain dalam mengatasi permasalahan yang dihadapinya, akan mendorong mahasiswa untuk mencari bantuan akademik. 8) Dalam mempelajari suatu bidang ilmu termasuk statistika setiap mahasiswa

akan mengalami kesenjangan antara beban tugas dengan kemampuannya, dan sebagai respon terhadap kesenjangan ini diperlukan mencari bantuan akademik (Butler dan Newman, 1995).

Berdasarkan identifikasi masalah di atas dapat diduga bahwa penerapan pembelajaran berbasis proyek berbantuan ICT dalam pengajaran mata kuliah pengantar statistika dengan menyiapkan proyek masalah statistik melalui penangan data nyata, dapat memotivasi mahasiswa untuk menunjukkan kemampuan memahami konsep-konsep statistika. Implementasi dari penerapan PBP berbantuan ICT diharapkan dapat meningkatkan kemampuan penalaran statistis dan kemampuan komunikasi statistis serta academic help-seeking statistis

mahasiswa. Hal ini sesuai yang dikemukakan Garfield dan Change (Ying Cui,

et al, 2010) bahwa pembelajaran berbasis proyek merupakan pendekatan alternatif

yang dapat membantu pendidik untuk mendapatkan pemahaman tentang kemampuan penalaran dan komunikasi mahasiswa dengan ide-ide statistik.

C. Rumusan Masalah

Berdasarkan uraian latar belakang masalah di atas, maka masalah utama dalam penelitian ini adalah: Apakah pencapaian dan peningkatan kemampuan penalaran statistis (KPS), kemampuan komunikasi statistis (KKS), dan pencapaian

academic help-seeking (AHS) mahasiswa yang memperoleh pembelajaran

berbasis proyek berbantuan ICT lebih tinggi secara signifikan daripada yang memperoleh pembelajaran konvensional? Rumusan masalah utama tersebut diperinci dalam beberapa pertanyaan yang dijawab dalam penelitian ini yaitu: 1. Apakah pencapaian dan peningkatan kemampuan penalaran statistis mahasiswa

yang memperoleh PBP berbantuan ICT lebih tinggi daripada mahasiswa yang

memperoleh pembelajaran konvensional ditinjau berdasarkan: (a) level kelas; (b) keseluruhan; dan (c) kemampuan awal statistis?

2. Apakah pencapaian dan peningkatan kemampuan komunikasi statistis mahasiswa yang memperoleh PBP berbantuan ICT lebih tinggi secara signifikan daripada mahasiswa yang memperoleh PK ditinjaudari: (a) level kelas; (b) keseluruhan; dan (c) kemampuan awal statistis?

3. Apakah pencapaian academic help-seeking statistis mahasiswa yang memperoleh PBP berbantuan ICT lebih tinggi secara signifikan daripada mahasiswa yang memperoleh PK ditinjau dari: (a) level kelas; (b) keseluruhan; dan (c) kemampuan awal statistis (KAS)?

4. Apakah terdapat pengaruh interaksi antara faktor pembelajaran dan KAS: a. terhadap KPS mahasiswa ditinjau dari level kelas dan keseluruhan? b. terhadap KKS mahasiswa ditinjau dari level kelas dan keseluruhan? c. terhadap AHS mahasiswa ditinjau dari level kelas dan keseluruhan?

5. Apakah ada asosiasi antara: (a) kemampuan penalaran dan komunikasi statistis mahasiswa; (b) kemampuan penalaran dan academic help-seeking statistis mahasiswa; dan (c) kemampuan komunikasi dan academic help-seeking statistis mahasiswa yang diterapkan pembelajaran berbasis proyek berbantuan ICT dan pembelajaran konvensional?

D. Tujuan Penelitian

Tujuan utama dilaksanakannya penelitian ini sebagai upaya menganalisis secara komprehensif kemampuan penalaran statistis, komunikasi statistis, dan

academic help-seeking statistis mahasiswa yang memperoleh pembelajaran

berbasis proyek berbantuan ICT (PBP berbantuan ICT) dan yang memperoleh pembelajaran konvensional (PK). Tujuan khusus penelitian ini adalah untuk: 1. Mengkaji secara komprehensif kemampuan penalaran statistis mahasiswa yang

memperoleh PBP berbantuan ICT dan perbedaannya dengan mahasiswa yang memperoleh PK ditinjau dari:(a) level kelas; (b) keseluruhan; dan (c) kemampuan awal statistis.

2. Mengkaji secara komprehensif kemampuan komunikasi statistis mahasiswa yang memperoleh PBP berbantuan ICT dan perbedaanya dengan kemampuan komunikasi statistis mahasiswa yang memperoleh PK ditinjau dari: (a) level kelas; (b) keseluruhan; dan (c) kemampuan awal statistis.

3. Mengkaji secara komprehensif academic help-seeking statistis mahasiswa yang memperoleh PBP berbantuan ICT dan perbedaannya dengan perilaku academic

help-seeking mahasiswa yang memperoleh PK ditinjau dari: (a) level kelas; (b)

keseluruhan; dan (c) kemampuan awal statistis.

4. Mengkaji secara komprehensif pengaruh interaksi antara faktor pembelajaran dan kemampuan awal statistis (tinggi, sedang, rendah) terhadap kemampuan penalaran statistis mahasiswa ditinjau dari: (a) level kelas; dan (b) keseluruhan. 5. Mengkaji secara komprehensif pengaruh interaksi antara faktor pembelajaran

dan kemampuan awal statistis (tinggi, sedang, rendah) terhadap kemampuan komunikasi statistis mahasiswa (a) level kelas; dan (b) keseluruhan.

6. Mengkaji secara komprehensif pengaruh interaksi antara faktor pembelajaran

dan kemampuan awal statistis (tinggi, sedang, rendah) terhadap academic

help-seeking (AHS) statistis mahasiswa (a) level kelas; dan (b) keseluruhan.

7. Mengkaji secara komprehensif asosiasi antara kemampuan penalaran statistis, kemampuan komunikasi dan academic help-seeking statistis mahasiswa yang diterapkan melalui pembelajaran berbasis proyek berbantuan ICT dan pembelajaran konvensional.

E. Manfaat Penelitian

Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat teoritis dan praktis.

1. Manfaat Teoritis

Model pembelajaran merupakan suatu pola mendasar sebagai gambaran lengkap dari yang dikerjakan dan hasil yang dicapai. PBP berbantuan ICT merupakan salah satu model pembelajaran untuk mengarahkan mahasiswa agar mudah memecahkan permasalahannya. Penerapan PBP berbantuan ICT lebih terfokus pada upaya mengaktifkan mahasiswa mengembangkan potensinya dalam memecahkan masalah dan mengkaji materi tertentu secara kolaboratif untuk mencapai tujuan pembelajaran. Sementara itu, penalaran statistis dan komunikasi statistis serta academic help-seeking merupakan konsep penting untuk diketahui mahasiswa, guru, dan dosen dalam peningkatan kualitas pembelajaran.

2. Manfaat Praktis

_{PBP berbantuan ICT sebagai strategi dalam rangka membangkitkan}

kondisi pembelajaran dapat bermanfaat bagi mahasiswa sebagai calon guru, dosen, guru atau pemerhati pendidikan matematika untuk memaksimalkan peningkatan kemampuan penalaran statistis dan komunikasi statistis mahasiswa. Hasil penelitian tentang sejauh mana peningkatan kemampuan penalaran statistis, komunikasi statistis, dan academic help-seeking mahasiswa dalam mempelajari statistik sebagai akibat penerapan model PBP berbantuan ICT dapat menjadi bahan masukan bagi guru dan dosen dalam peningkatan kualitas pembelajaran. Bagi peneliti, hasil penelitian ini merupakan landasan pengembangan diri dalam menjalankan fungsi keilmuan bagi kepentingan pendidikan masa depan.

F. Struktur Organisasi Disertasi

Disertasi ini disajikan dalam lima BAB, yaitu: BAB I memuat latar belakang masalah, indentifikasi masalah, tujuan dan manfaat penelitian; BAB II memuat kajian pustaka, kerangka pemikiran, dan hipotesis penelitian; BAB III memuat lokasi dan subyek penelitian, desain dan metode, definisi operasional, instrumen penelitian, proses pengembangan instrumen penelitian, teknik pengumpulan data, serta teknik analisis data; BAB IV memuat hasil penelitian dan pembahasan, dan BAB V memuat kesimpulan, implikasi dan rekomendasi.

KAJIAN PUSTAKA, KERANGKA PEMIKIRAN, DAN HIPOTESIS PENELITIAN

Pada bab ini akan diuraikan hasil kajian pustaka, kerangka pemikiran dan hipotesis penelitian.

A.Kajian Pustaka

1. Kemampuan Penalaran Statistis (Statistical Reasoning Ability) a. Penalaran Matematis (Mathematical Reasoning)

Mengawali penjelasan tentang kemampuan penalaran matematis, terlebih dahulu akan dikemukakan definisi penalaran. Menurut Partanto & Al Barry (1994: hlm.582), penalaran merupakan proses pemikiran secara logis untuk menarik kesimpulan dari suatu kenyataan sebelumnya. Keraf (1985: hlm.5) berpendapat bahwa penalaran adalah suatu proses berpikir dengan menghubung-hubungkan bukti, fakta-fakta atau evidensi-evidensi yang diketahui menuju kepada suatu kesimpulan. Shuter dan Pierce (Ulpah, 2013) menjelaskan bahwa penalaran (reasoning) merupakan suatu proses pencapaian kesimpulan logis berdasarkan fakta dan sumber yang relevan, transformasi yang disajikan dalam urutan tertentu untuk menjangkau kesimpulan.

Berdasarkan beberapa definisi tersebut dapat dikatakan bahwa penalaran merupakan proses atau suatu aktivitas berpikir dalam menghubungkan fakta-fakta sebelumnya sehingga menghasilkan kesimpulan baru yang benar. Artinya, kesimpulan yang dihasilkan merupakan suatu proses berpikir berdasarkan alasan atau kenyataan sebelumnya. Mempelajari matematika diperlukan proses penalaran berdasarkan pengetahuan sebelumnya sehingga menghasilkan suatu kesimpulan matematis, baik yang bersifat deduktif maupun bersifat induktif.

Menurut Sumarmo (2013), penalaran matematis dapat digolongkan pada dua jenis, yaitu: yang bersifat induktif dan bersifat deduktif. Penalaran induktif berdasarkan contoh-contoh terbatas yang teramati, sedangkan penalaran deduktif didasarkan pada aturan yang disepakati. Beberapa penalaran induktif diantaranya:

solusi, dan menyusun konjektur. Beberapa penalaran tergolong deduktif diantaranya: melakukan operasi hitung (tingkat rendah), menarik kesimpulan logis, memberi penjelasan terhadap model, fakta, sifat, hubungan, atau pola, mengajukan lawan contoh, mengikuti aturan inferensi, memeriksa validitas argumen, membuktikan, dan menyusun argumen yang valid, merumuskan definisi dan menyusun pembuktian langsung, pembuktian tak langsung, dan pembuktian dengan induksi matematis (semuanya tergolong pada berpikir matematis tingkat tinggi) (Sumarmo, 2013).

Menurut Wildan (2008), penalaran induktif adalah suatu proses berpikir yang bertolak dari sejumlah fenomena individual untuk menurunkan suatu kesimpulan (inferensi). Proses penalaran induktif bergerak dari penelitian dan evaluasi atas fenomena-fenomena yang ada. Fenomena individual sebagai landasan penalaran induktif diartikan sebagai data-data maupun sebagai pernyataan-pernyataan, yang tentunya bersifat faktual. Proses penalaran induktif dibedakan atas: penalaran analogi dan generalisasi. Penalaran analogi adalah proses penarikan kesimpulan berdasarkan fakta atau kesamaan data. Penalaran generalisasi adalah proses penarikan kesimpulan umum berdasarkan kesimpulan-kesimpulan khusus.

Berdasarkan penjelasan tersebut dapat dikatakan bahwa, seseorang yang memiliki kemampuan penalaran berarti orang tersebut dapat menarik kesimpulan logis dari kasus yang bersifat khusus ke pernyataan yang bersifat umum atau sebaliknya menarik kesimpulan logis dari pernyataan yang bersifat umum ke kasus yang bersifat khusus. Kesimpulan yang diambil sebagai suatu kemampuan penalaran tersebut berdasarkan fakta dan sumber yang relevan serta menghasilkan kesimpulan yang benar.

Mempelajari dan mengembangkan matematika akan menghasilkan

terbentuknya penalaran matematis. Berkaitan dengan pentingnya penalaran dalam matematika, Sumarmo (2013) mengatakan bahwa penalaran matematis merupakan kemampuan dan kegiatan dalam otak yang harus dikembangkan berkelanjutan melalui suatu konteks. Dengan demikian, kemampuan penalaran matematis sangat penting dalam pemahaman konsep matematika, terutama dalam mengeksplor idea,

yang relevan, serta memahami bahwa matematika itu bermakna.

Pembelajaran dan evaluasi matematika harus menekankan pada penalaran sehingga siswa didorong untuk berpikir kritis, serta membuat jastifikasi berdasarkan proses berpikir dan proses estimasi. Kemampuan penalaran matematis merupakan kemampuan seseorang dalam memahami, mengeksplor ide-ide, memperkirakan solusi, dan menerapkan ekspresi matematis dalam kontek matematika yang relevan secara bermakna baik bersifat induktif maupun bersifat deduktif. Hal ini sesuai rekomendasi Depdiknas (2002) bahwa materi matematika dan penalaran matematis merupakan dua hal yang saling berkaitan dan tidak dapat dipisahkan, karena materi matematika dipahami melalui penalaran matematis. Sebaliknya, penalaran matematis dipahami melalui latihan dalam belajar matematika.

Selanjutnya, Ottaviani & Gattuso (Lutfianto, 2012) menguraikan beberapa perbedaan antara penalaran dalam matematika dan statistika, yaitu: (1) matematika cenderung menggunakan penalaran deduktif sedangkan statistika menekankan kepada penalaran induktif; (2) matematika menyajikan abstraksi sedangkan statistika memberikan wawasan dengan penginterpretasikan situasi nyata; (3) matematika melihat bilangan sebagai bagian dari operasi, generalisasi, dan abstraksi sedangkan statistika memandang bilangan yang dihubungkan dengan situasi nyata, sehingga penting dalam pembuatan pemodelan dan penalaran serta mengambilan keputusan.

Misalkan, mahasiswa diminta untuk menunjukkan bahwa mean (rata-rata) dari suatu himpunan angka (bilangan) merupakan hasil jumlah dari keseluruhan angka bilangan yang ada dibagi dengan banyaknya bilangan tersebut. Kemudian mahasiswa diminta untuk membuat model matematis untuk membuktikan kebenaran pernyataan tersebut. Diantara mahasiswa mungkin terdapat sejumlah variasi himpunan angka (bilangan) dan sejumlah simbol yang digunakan sebagai peubah himpunan suatu bilangan bilangan. Dari hasil yang diperoleh, mahasiswa menemukan pernyataan atau makna yang sama. Proses penarikan kesimpulan mencapai kebenaran pernyataan tersebut menunjukkan mahasiswa telah melakukan proses penalaran induktif. Sebaliknya, jika diberikan rumus menentukan rata-rata dan mencobanya dengan

pesertanya lebih sedikit mengikuti remedial?Jelaskanlah alasan jawaban Anda.

2. Memenuhi sebagai data statistik apakah setiap pernyataan di bawah ini jika ditinjau berdasarkan penggolongan data statistik? Jelaskan alasan jawaban anda.

a. Dari 100 mahasiswa pendidikan matematika, 20 % memperoleh beasiswa berprestasi.

b. Rata-rata pendapatan perkapita masyarakat pedagang ikan segar suatu kota pantai di Indonesia kurang dari Rp. 1,5 Juta.

c. 56 % dari jumlah siswa salah satu SMA Negeri di Kota Ternate adalah wanita.

3. Skor capaian hasil ujian akhir semester (UAS) mata kuliah Statistka Dasar oleh 50 mahasiswa ditunjukkan pada tabel distribusi frekuensi berikut:

a. Hitunglah mean, median, dan modus dari data disamping.

b.Tuliskan rumus lalu hitunglah simpangan baku data mahasiswa tersebut.

c. Berikan kesimpulan Anda sehubungan dengan simpangan baku dan koefisien variasi (KV) yang diperoleh pada poin c di atas.

4. Seorang guru matematika ingin mengetahui hasil pembelajarannya dengan menggunakan model A dan Model B. Model A diterapkan pada 36 siswa, menghasilkan rata-rata 60,2 dengan varians 24,7. Model B yang diterapkan pada 40 siswa diperoleh nilai rata-rata 70,4 dan varians 37,2.

a. Tentukanlah interval taksiran rata-rata hasil pembelajaran model A pada tingkat kepercayaan 95% dan ungkapkan kesimpulan apakah yang dapat dinyatakan dari interval taksiran rata-rata tersebut.

b. Tentukanlah interval taksiran simpangan baku model B pada tingkat kepercayaan 99% dan ungkapkan kesimpulan apa yang dapat dinyatakan dari interval taksiran simpangan baku itu.

ALTERNATIF JAWABAN

TES KEMAMPUAN AWAL MAHASISWA

No Uraian Jawaban Skor

1a

Mencermati distribusi data nilai ujian Statistika 60 Mahasiswa pada diagram batang, untuk menghitung skor rata-rata datanya dapat disajikan dalam bentuk tabel sebagai berikut:

x _{f1 f1x f2 f2x f3 f3x f4 f4x}

4 5 20 4 16 13 52 10 40

5 9 45 6 30 7 35 10 50

6 11 66 9 54 14 84 10 60

7 15 95 11 77 6 42 10 70

8 10 80 14 112 15 120 10 80

9 10 90 16 144 5 45 10 90

∑ 60 376 60 433 60 378 60 390

Skor rata-rata nilai ujian Statistika 60 mahasiswa tersebut dihitung dengan rumus:

̅ ∑ _∑ , dimana i = 1, 2, 3, 4 Sehingga: ̅̅̅

; ̅̅̅

; ̅̅̅

;

dan ̅̅̅

Distribusi diagram batang ke-dua yang menunjukkan skor rata-rata nilai ujian terbesar, yaitu 7,217. Hal ini karena: (1) nilai yang diperoleh 60 siswa adalah berurutan (4, 5, 6, 7, 8, 9); (2) frekuensi nilai yang diperoleh 60 siswa secara berturutan adalah lebih besar dari frekuensi sebelumnya; (3) distribusi datanya adalah menceng kiri.

Distribusi diagram batang pertama yang menunjukkan skor rata-rata nilai ujian terkecil, yaitu 6,267. Hal ini karena: (1) nilai yang diperoleh 60 siswa adalah berurutan (4, 5, 6, 7, 8, 9); (2) frekuensi terbesarnya berada pada angka 7, sedangkan frekuensi angka kurang dari dan lebih dari 7 secara berturutan adalah lebih kecil; (3) Distribusi datanya adalah berdistribusi normal.

4

1b

Mencermati distribusi data nilai ujian Statistika 60 Mahasiswa pada empat diagram batang menunjukkan bahwa nilai yang diperoleh berbentuk data tunggal, maka untuk menentukan median dari data tersebut dapat disajikan dalam bentuk tabel frekuensi (f) dan frekuensi kumulatif (fk) sebagai berikut:

No Uraian Jawaban Skor

1b

x f1 f1k f2 f2k f3 f3k f4 f4k

4 5 5 4 4 13 13 10 10

5 9 14 6 10 7 20 10 20

6 11 25 9 19 14 34 10 30

7 15 40 11 30 6 40 10 40

8 10 50 14 44 15 55 10 50

9 10 60 16 60 5 60 10 60

Median data 60 siswa terletak antara data ke-30 dan ke-31.

Median data pertama terletak pada angka 7, maka jumlah yang remedial sebanyak 25 siswa.

Median data ke-dua terletak antara angka 7 dan 8 maka mediannya 7,5 sehingga jumlah yang remedial sebanyak 30 siswa.

Median data ke-tiga terletak pada angka 6, maka jumlah yang remedial sebanyak 20 siswa.

Median data ke-empat terletak antara angka 6 dan 7, maka mediannya adalah 6,5 sehingga jumlah yang remedial sebanyak 30 siswa.

Jadi, data ke-tiga yang lebih sedikit mengikuti remedial, yaitu sebanyak 20 siswa.

4

2a

“Dari 100 mahasiswa pendidikan matematika, 20 % memperoleh beasiswa berprestasi”.

Ditinjau dari penggolongan data statistik, pernyataan tersebut memenuhi syarat data statistik, yaitu data diskrit. Karena berhubungan dengan jumlah mahasiswa dan presentasi yang memperoleh beasiswa berprestasi.

Catatan: Data diskrit ialah data statistik yang tidak mungkin berbentuk pecahan. (Sudijono, 2009)

4

2b

“Rata-rata pendapatan perkapita masyarakat pedagang ikan segar suatu kota pantai di Indonesia kurang dari Rp. 1,5 Juta”.

Ditinjau dari penggolongan data statistik, pernyataan tersebut memenuhi syarat data statistik, yaitu data kontinyu. Karena satuan angka data pendapatan perkapita masyarakat merupakan suatu kontinuan.

Catatan: Data kontinyu adalah data statistik yang angka-angkanya merupakan deretan angka yang sambung menyambung atau data yang deretan angkanya merupakan suatu kontinuan. (Sudijono, 2009)

4

2c

“56 % dari jumlah siswa salah satu SMA Negeri di Kota Ternate adalah wanita”.

Ditinjau dari penggolongan data statistik, pernyataan tersebut memenuhi syarat data statistik, yaitu data nominal. Karena cara penyusunan angkanya didasarkan atas klasifikasi gender.

Catatan: Data nominal ialah data statistik yang cara penyusunan angkanya didasarkan atas penggolongan atau klasifikasi tertentu. (Sudijono, 2009)

No Uraian Jawaban Skor

3a

Menghitung mean, median, dan modus data berkelompok pada tabel distribusi yang disediakan, dapat diuraikan sebagai berikut:

No Interval f ci fci ci2 fci2 fk

1 31 - 40 3 -3 -9 9 27 3

2 41 - 50 6 -2 -12 4 24 9

3 51 - 60 8 -1 -8 1 8 17

4 61 - 70 12 0 0 0 0 29

5 71 - 80 9 +1 9 1 9 38

6 81 - 90 7 +2 14 4 28 45

7 91 - 100 5 +3 15 9 45 50

∑ - 50 - 9 - 141 -

Mean dapat dihitung dengan rumus:

∑ _∑

Median ditentukan dengan rumus:

( ₎

Modus ditentukan dengan rumus:

Berdasarkan hasil perhitungan tersebut, maka median > mean > modus, atau dapat dikatakan bahwa nilai mean, median dan modus dari data tersebut adalah berbeda.

No Uraian Jawaban Skor

3b

Berdasarkan jawaban 3a diketahui nilai mean = 67,3 Akan dihitung simpangan baku dengan rumus:

√ ∑ ∑

; √

√ ; √ ; √ ; dan Jadi, diperoleh simpangan baku 16,85.

Dari mean = 67,3 dan simpangan baku 16, 85, maka koefisien variasi (KV) dihitung dengan rumus:

Diperoleh,

.

Jadi koefisien variasi data KV hasil UAS Statistika Dasar 60 mahasiswa adalah 25,03%.

4

4a

Diketahui: Model A yang diterapkan pada 36 siswa diperoleh nilai rata-rata 60,2 dan variansi 24,7 dan simpangan baku 4,97.

Penyelesaian:

Rumus interval taksiran rata-rata yang digunakan:

̅ _√ ̅ _√

Interval taksiran rata-rata model A pada tingkat kepercayaan 95% diperoleh: p = ½ (1 + 0,95) = ½ (1,95) = 0,975

dk = 36-1=35, dari tabel distribusi student’s-tdiperoleh t0,975 = 1,987. Sehingga interval taksiran rata-rata model A adalah:

_{√ √}

Dengan demikian, dipercaya 95% bahwa nilai rata-rata capaian penggunaan model A berada antara 58,555 dan 61, 845.

4

4b

Diketahui: Model B yang diterapkan pada 40 siswa diperoleh nilai rata-rata 70,4 dengan variansi 37,2 dan simpangan baku 6,09.

Rumus interval taksiran simpangan baku yang digunakan:

Pada taraf kepercayaan 95 %, dari tabel distribusi chi-kuadrat diperoleh: dan

pada n = 40 dan s2 = 37,2, maka interval taksiran simpangan baku adalah:

Jadi, 95 % dipercaya bahwa simpangan baku model B akan ada dalam interval yang dibatasi oleh 5, 634 dan 9,522

A.12. Surat Ijin Penelitian