R&D Ekosistem Literasi Data STAI Al-Bahjah Cirebon

Tentang StatsLab

StatsLab adalah media pembelajaran statistika interaktif berbasis web yang memadukan eksplorasi visual data nyata dengan nilai-nilai keislaman. Platform ini dikembangkan sebagai bagian dari penelitian pengembangan (R&D) untuk memfasilitasi kemampuan literasi data siswa pada jenjang pendidikan menengah.

Literasi Data Tingkat Lanjut: Kerangka Watson-Callingham

Instrumen tugas pada StatsLab dikembangkan menggunakan kerangka literasi data Watson-Callingham — kemampuan memahami struktur data, membaca data, hingga membuat keputusan berdasarkan data. Tingkat kompetensi siswa dipetakan secara dinamis melalui kombinasi skor per tugas dan rubrik penilaian berbasis level.

Tiga Pilar Pendidikan Islam

Tabayyun (Kritis)

Menanamkan kebiasaan memeriksa validitas sumber data, mendeteksi outlier, dan memverifikasi keterwakilan sampel sebelum menarik kesimpulan.

Amanah (Integritas)

Melatih penyajian data yang jujur melalui visualisasi ber-skala nol (zero-based axis), menghindari distorsi grafik yang menyesatkan pembaca.

Tawazun (Keseimbangan)

Membangun pemahaman ukuran pemusatan data secara objektif, seperti membandingkan mean dan median dalam membaca distribusi data.

Metodologi Penelitian

  • Validasi instrumen tugas melalui penilaian pakar (expert validation).
  • Uji keterbacaan dan kepraktisan dengan System Usability Scale (SUS).
  • Uji coba skala kecil (small-scale) sebelum implementasi skala besar (large-scale).
  • Analisis psikometri menggunakan model Rasch (Winsteps) dan analisis SEM (LISREL).

Instrumen Penelitian

SUS-Extended StatsLab (14 Butir) — adaptasi dari SUS standar Brooke (1996): 10 item standar + 4 item tambahan konteks Islamic EdTech (nilai keislaman, kepercayaan visualisasi, responsivitas mobile, kepuasan media). Formula adaptif:totalScore = ((oddSum + evenSum) / (14 × 4)) × 100Adjective rating: Poor < 52 < Good < 72 < Excellent < 85 < Best Imaginable (Bangor et al., 2009).

Aiken's V — koefisien validitas isi penilaian pakar:V = Σs / [n(c − 1)], s = skor − 1, c = 5Interpretasi: V ≥ 0.75 = valid (Aiken, 1985). Rekam skor via panel Admin → Validasi Pakar.

Rasch PCM (Partial Credit Model) — analisis data jawaban tugas (Masters, 1982) dengan ekspor Winsteps .ctl dan CFA/SEM via lavaan (R) atau LISREL.

Referensi: Brooke (1996); Watson & Callingham (2003); Masters (1982); Aiken (1985); Bangor et al. (2009); Jöreskog & Sörbom (1996).

Mulai Belajar di Dasbor