Terminologi yang Asing dan Konsep yang Abstrak
Statistika memiliki banyak sekali istilah teknis yang terdengar asing bagi pemula. Mulai dari median, modus, standar deviasi, hingga uji-t, regresi, dan korelasi. Memahami definisi setiap istilah ini saja sudah cukup memusingkan. Lebih dari itu, setiap istilah juga punya konsep yang tidak selalu bisa divisualisasikan dengan mudah.
Ambil contoh konsep peluang (probabilitas). Kita semua tahu arti kata peluang dalam bahasa sehari-hari. Namun, dalam statistika, konsep ini jauh lebih spesifik dan matematis. Menjelaskan mengapa sebuah hasil bisa terjadi secara kebetulan atau memiliki makna statistik yang signifikan butuh pemahaman konseptual yang kuat. Konsep-konsep abstrak ini sulit untuk dipegang tanpa bantuan contoh nyata yang relevan.
Kurangnya Relevansi di Awal Pembelajaran
Di tahap awal, statistika seringkali diajarkan dengan fokus pada perhitungan manual yang melelahkan. Murid disuruh menghitung rata-rata, median, atau standar deviasi dari deretan angka yang panjang. Kegiatan seperti ini bisa membuat statistika terasa membosankan dan tidak relevan. Banyak orang berpikir, "Kenapa saya harus menghitung ini kalau ada kalkulator atau komputer?"
Padahal, esensi dari statistika bukanlah perhitungannya. Inti dari statistika adalah cara berpikir kritis untuk mengambil kesimpulan dari data. Jika pembelajaran dimulai dengan menunjukkan bagaimana statistika bisa digunakan untuk menganalisis data survei, memprediksi tren pasar, atau memahami hasil penelitian, relevansi ilmu ini akan terasa lebih nyata dan menarik. Kurangnya keterkaitan dengan masalah sehari-hari membuat motivasi untuk mempelajarinya menjadi rendah.
