Pengaruh Model Penskoran Terhadap Kestabilan Reliabilitas Skala Sikap Dengan Mempertimbangkan Variasi Usia Responden

Transkripsi

1 JURNAL PENDIDIKAN MATEMATIKA VOLUME NOMOR 1 JANUARI 011 Pengaruh Model Penskoran Terhadap Kestabilan Reliabilitas Skala Sikap Dengan Mempertimbangkan Variasi Usia Responden Busnawir (Lektor Kepala pada Pendidikan Matematika FKIP Universitas Haluoleo) Abstrak: Tujuan penelitian ini ialah untuk mengetahui kestabilan reliabilitas skala sikap berdasarkan penskoran terboboti dan penskoran Likert. Penelitian ini merupakan eksperimen simulasi faktorial x dengan menggunakan 1000 responden (siswa). Hasil penelitian menunjukkan bahwa: Koefisien reliabilitas berdasarkan penskoran terboboti lebih stabil dibandingkan penskoran Likert; Varians koefisien reliabilitas pada kelompok usia homogen lebih kecil dibandingkan pada kelompok usia heterogen; pada penskoran terboboti tidak ada perbedaan varians koefisien reliabilitas. Disimpulkan bahwa koefisien reliabilitas yang dihasilkan berdasarkan penskoran terboboti lebih stabil dibandingkan penskoran Likert. Kata kunci: reliabilitas skor komposit penskoran likert penskoran terboboti populasi homogen populasi heterogen. PENDAHULUAN Reliabilitas adalah masalah yang berkaitan dengan skor yang dihasilkan dari suatu pengukuran yang dinyatakan dalam bentuk skor komposit dari butir-butir instrumen pengukuran. Pendekatan yang digunakan sampai saat ini untuk menghasilkan skor komposit itu ialah pendekatan dengan penskoran Likert yang dikenal dengan summated rating. Penskoran Likert dengan pendekatan summated rating memiliki beberapa kelemahan antara lain skor komposit responden yang dihasilkan untuk setiap responden mengandung makna yang tidak jelas. Memiliki banyak pola responsi yang berbeda dari skor responden yang sama sehingga sukar untuk memberikan arti yang uniform dan melahirkan masalah terhadap validitas skala. Banyaknya kemungkinan pola responsi yang dihasilkan untuk skor yang sama merupakan galat (error) dari responsi yang terjadi. Validitas dari penskoran Likert merupakan pertanyaan yang masih memerlukan penelitian empirik (Nasir Kelemahan lain dari penskoran Likert ialah prinsip pembobotan yang diberikan untuk setiap butir adalah sama yaitu 1 (satu). Prinsip pembobotan semacam ini mengabaikan adanya korelasi antara butir-butir dalam skala sikap. Suatu hal yang kontradiktif di mana diketahui bahwa butir-butir skala sikap merepresentasikan sikap individu secara utuh bersifat konsisten dalam sebuah sistem yang terintegrasi. Variasi atau sistem dalam sikap bekerja bersama-sama dan saling berkorelasi (Lindgren 1986: 90-93). Kecenderungan timbulnya masalah overesmiate dari skor komposit responden yang dihasilkan oleh penskoran Likert dapat berpengaruh terhadap reliabilitas pengukuran (Ferguson dalam Edwards 1957:160). Secara ideal perlu dilakukan studi cross validation untuk menentukan apakah reliabilitas yang 1

2 JURNAL PENDIDIKAN MATEMATIKA VOLUME NOMOR 1 JANUARI 011 tinggi pada penskoran Likert dapat dipertahankan pada kelompok sampel yang lain (Muller 1986 : 31). Dalam hal ini reliabilitas skor hasil pengukuran berdasarkan skor komposit responden yang diperoleh melalui penskoran Likert cenderung bersifat fluktuatif (instability). Keadaan reliabilitas yang demikian berdampak pada hasil pengukuran yang tidak dapat diandalkan sehingga kesimpulan ataupun keputusan yang dihasilkan menimbulkan keragu-raguan kesangsian dan tingkat kepercayaan yang rendah bahkan tidak dapat dipercaya. Untuk mengatasi kelemahan dalam penskoran Likert salah satu pendekatan yang mungkin dilakukan ialah dengan memberi bobot butir-butir sesuai dengan konstribusinya atau disebut dengan penskoran terboboti. Penskoran terboboti dalam penelitian ini mengunakan pendekatan Analisis Komponen Utama (AKU). AKU merupakan salah satu prosedur dalam statistika yang berfungsi mereduksi jumlah variabel yang saling berkorelasi dan membuat variabel baru yang saling bebas antara satu dan lainnya memberikan bobot efektif variabel-variabel yang dianalisis sesuai dengan konstribusinya terhadap variabel baru yang terbentuk. Menurut Gasperz (1995: 444) teknik komponen utama memiliki keunggulan dalam meningkatkan ketepatan pendugaan parameter model. Menurut Jollife (1986: 10) dalam banyak gugus variabel komposit mempunyai sifat yang disebut curvature tidak linear. Salah satu cara mengatasi masalah ini ialah dengan pendekatan analisis komponen utama melalui suatu kombinasi linear data komposit dengan cara memaksimalkan varians. Menurut Nitko (1996: 7-73) selain faktor scoring beberapa faktor lain yang perlu diperhatikan sehubungan dengan kestabilan koefisien reliabilitas antara lain adalah: (1) ukuran sampel; () variasi dalam grup responden; dan (3) perbedaan metode pendugaan reliabilitas. Hal yang sama dikemukakan oleh Traub (1994:111) dan Thorndike (1997: ) bahwa faktor lain yang ikut mempengaruhi kestabilan koefisien reliabilitas adalah faktor keheterogenan populasi responden dan metode estimasi reliabilitas. Penskoran Likert dalam Pengukuran Skala Sikap Sikap adalah hubungan yang relatif menetap antara kepercayaan perasaan dan kecenderungan menghadapi obyek yang signifikan terhadap kelompok kejadian dan simbol. Perasaan yang bersifat positif atau negatif terhadap seseorang obyek atau berita (Grahan and Hogg 1995: 7; Nitko Anthony 1996: 43). Allport menerangkan sikap sebagai pernyataan mental dan moral dari kesiapan yang terorganisir melalui pengalaman yang didapatkan dari sebuah pengaruh langsung dan dinamis atas respons terhadap obyek dan situasi yang berhubungan (Taylor and David 1997: 139). Menurut Pratkanis Breckler dan Greenwald sikap tidak sekedar menyangkut perasaan positif dan negatif tetapi harus merefleksikan kenyataan yang mengandung memori pengalaman masa lalu mental image aspek-aspek kognitif dan afektif (Baron and Byrne 1991: 137).. Penskoran Likert adalah cara perolehan skor komposit responden dengan menggunakan pendekatan summated rating yang dikemukakan oleh Likert. Menurut Wiersma (1990: 454) skala model Likert merupakan salah satu prosedur penskalaan yang secara umum dihubungkan dengan pengukuran sikap menyatakan tingkatan respons untuk setiap butir atau pernyataan. Dalam prosedur pemberian skor (scoring) alternatif respons terhadap butir-butir dinyatakan dalam bentuk nilai-nilai numerik dan skor individu merupakan penjumlahan nilai-nilai numerik dari butir-butir. McDonald (1999: ) mengemukakan bahwa Likert memperkenalkan metode penskalaan yang sangat menarik untuk memberi skor terhadap respons-respons kategori dari butir-butir

3 JURNAL PENDIDIKAN MATEMATIKA VOLUME NOMOR 1 JANUARI 011 dengan kategori bertingkat (items with ordered categories). Selanjutnya dikatakan bahwa metode ini tidak memiliki kejelasan mengenai bilangan bulat yang digunakan misalnya: sangat setuju diberi angka 5; setuju dengan angka 4; tidak berpendapat diberi angka 3; tidak setuju dengan angka dan sangat tidak setuju diberi angka 1. Di lain pihak dapat digunakan aturan: sangat sering diberi angka 4 sering dengan angka 3; jarang diberi dengan angka dan tidak pernah diberi angka 1. Dari pernyataan-pernyataan yang dikemukakan di atas ada beberapa hal yang dapat digaris bawahi sebagai ancaman ringan terhadap kelemahan-kelemahan yang dimiliki oleh penskoran Likert antara lain: (1) Memiliki banyak pola responsi yang berbeda dari skor responden yang sama sehingga sukar untuk memberikan arti yang uniform dan melahirkan masalah terhadap validitas skala (Aiken 1996: 34). Banyaknya kemungkinan pola responsi yang dihasilkan untuk skor yang sama dapat dipikirkan sebagai error (galat) dari responsi yang terjadi (Nasir 1988: 398). () Skor total yang dihasilkan melalui penjumlahan skor butir untuk tiap-tiap responden mengandung makna yang tidak jelas (Muller 1986: 9). (3) Varians skor total responden sering mengandung varians himpunan-jawab sehingga bagian dari respons-respons mengandung varians ekstra yaitu varians yang bukan menjelaskan varians sikap yang sebenarnya (Kerlinger 1986: 496). Penskoran Terboboti Penskoran terboboti menggunakan analisis komponen utama (AKU) bertujuan menerangkan struktur varians-kovarians melalui kombinasi linear dari variabel-variabel asal. AKU digunakan untuk: (1) mengidentifikasi variabel-variabel baru yang mendasari data variabel ganda; () mengurangi banyaknya dimensi himpunan variabel asal yang saling berkorelasi; (3) menetralisir variabel-variabel asal yang konstribusinya relatif kecil. Variabel baru yang dimaksud di sini disebut dengan komponen utama yang berciri (a) merupakan kombinasi linear variabel-variabel asal; (b) jumlah kuadrat koefisien dalam kombinasi linear bernilai 1; (c) tidak berkorelasi; (d) mempunyai varians terurut dari terbesar ke yang terkecil (Siswadi dan Suharjo 1997: 10-11). Konsep analisis komponen utama dalam penelitian ini dapat dijelaskan seperti berikut. misalkan kita mempunyai sebanyak p variabel asal x 1 x.. x p yang memiliki sebaran variabel ganda dengan vektor rata-rata dan matriks kovarians. Komponen utama yang dihasilkan merupakan kombinasi linear dari p variabel asal. Secara matematik kombinasi linear yang dibentuk melalui AKU dijelaskan sebagai berikut (Mattjik A. A. dkk: 00: ). Komponen utama pertama dapat ditulis: a X a X a Y X p p atau Y a1 X sebesar: 1 yang memiliki varians p p S ai1a jisij a1sa Y 1 1 i1 j1 Pemilihan vektor koefisien Komponen Utama Pertama (KU1) adalah sedemikian rupa sehingga varians S Y 1 terbesar di antara vektor koefisien yang lain. Untuk Mendapatkan hal tersebut dapat dilakukan melalui persamaan 1 1 Lagrange dengan kendala a a 1 dengan memaksimumkan varians S Y 1. Persamaan Lagrange : f f ( a Sa ) ( a a 1) q( S I) a a1 Agar sistem persamaan yang terkahir tidak bersolusi trivial maka harus memenuhi syarat: S 1I 0 sehingga 1 merupakan akar ciri terbesar dari matriks kovarians S dan a 1 merupakan vektor ciri yang bersesuaian dengan 1. 3

4 JURNAL PENDIDIKAN MATEMATIKA VOLUME NOMOR 1 JANUARI 011 Selanjutnya Komponen Utama Kedua dapat ditulis sebagai berikut: a X a X a Y X 1 1 p p = a X dengan varians formulasinya dinyatakan dengan: p p i1 j1 i j ij S Y a a s a Sa. Pemilihan vektor koefisien a adalah sedemikian sehingga varians S Y maksimum dengan kendala kendala a a 1 dan a 1 a 0. Untuk mendapatkan hal tersebut prosedur yang digunakan sama seperti pemilihan vektor koefisien Komponen Utama Pertama yaitu dengan persamaan Lagrange dengan memaksimumkan varians S Y. Selanjutnya untuk komponen utama ke-i; i = 3 4 p didapatkan dari kombinasi linear p variabel asal yang memaksimumkan varians ( a i i a i X ) dengan kendala: a 1 dan memiliki kovarians yang dinyatakan dengan a i Xa k X 0 untuk k i Variabilitas Populasi Kaitannya dengan Reliabilitas Variabilitas kelompok populasi dibedakan menjadi populasi homogen dan populasi heterogen (Thorndike 198:111). Populasi homogen adalah sekumpulan individu obyek atau kejadian yang memiliki karakteristik yang relatif sama. Sifat homogen menurut Gall dan Gall (003: 79) adalah kemiripan sifat yang dimiliki dalam kelompok sehingga bila sebagian dari kelompok itu dipilih akan merepresentasikan sifat kelompoknya. Sedangkan populasi heterogen METODE Pengumpulan data dalam penelitian ini dilaksanakan pada bulan Oktober adalah sekumpulan obyek indivdiu atau kejadian yang memiliki karakteristik yang relatif berbeda. Menurut Traub (1994: 111) faktor keheterogenan populasi responden dapat mempengaruhi reliablitas hasil pengukuran. Berdasarkan uraian di atas permasalahan dalam penelitian ini dirumuskan sebagai berikut: (1) Secara keseluruhan apakah varians koefisien reliabilitas skala sikap berdasarkan penskoran terboboti lebih kecil daripada yang dihasilkan oleh penskoran Likert?; () Pada kelompok responden yang memiliki variasi usia homogen apakah varians koefisien reliabilitas skala sikap berdasarkan penskoran terboboti lebih kecil daripada yang dihasilkan oleh penskoran Likert?; (3) Pada kelompok responden yang memiliki variasi usia heterogen apakah varians koefisien reliabilitas skala sikap berdasarkan penskoran terboboti lebih kecil daripada yang dihasilkan oleh penskoran Likert?; (4) Apakah varians koefisien reliabilitas skala sikap berdasarkan skor komposit responden yang dihasilkan oleh penskoran Likert pada kelompok responden yang memiliki variasi usia homogen lebih kecil dibandingkan pada kelompok responden yang memiliki variasi usia heterogen?; (5) Apakah terdapat perbedaan varians koefisien reliabilitas skala sikap berdasarkan penskoran terboboti antara populasi kelompok usia homogen dan populasi kelompok usia heterogen? Tujuan penelitian ini ialah menemukan verifikasi empirik adanya perbedaan kestabilan koefisien reliabilitas hasil pengukuran skala sikap berdasarkan penskoran Likert dan penskoran terboboti dengan mempertimbangkan variabilitas populasi subyek ukur. Tempat pengumpulan data dilakukan di 5 (lima) SMP di Kota Kendari masing-masing 4

5 JURNAL PENDIDIKAN MATEMATIKA VOLUME NOMOR 1 JANUARI 011 adalah: (1) SMP Negeri 1 Kendari; () SMP Negeri Kendari; (3) SMP Negeri 9 Kendari; (4) SMP Negeri 10 Kendari; (5) SMP Negeri 5 Kendari. Populasi dalam penelitian ini dibedakan dalam (dua) bagian. Pertama adalah populasi siswa (sebagai responden) digunakan untuk memperoleh data penelitian mengenai skala sikap terhadap bidang studi matematika. Kedua populasi data penelitian digunakan sebagai populasi percobaan di mana ditarik sampel berulang-ulang dengan pengembalian. Penentuan jumlah siswa ditetapkan dalam dua kelompok yaitu: (1) Kelompok pertama dinyatakan sebagai populasi homogen karena siswanya berada pada tingkatan kelas yang sama yaitu kelas yang diasumsikan memiliki kelompok usia sama. Pada kelompok ini dipilih siswa sebanyak 500 orang. () Kelompok kedua dinyatakan sebagai populasi heterogen karena siswanya berasal dari tingkatan kelas yang berbeda yaitu kelas 1 Variasi Usia Responden kelas dan kelas 3 yang diasumsikan memiliki kelompok usia yang beragam. Pada kelompok ini dipilih siswa sebanyak 500 orang. Dalam penelitian ini penarikan sampel untuk keperluan unit-unit analisis data dilakukan sebanyak 50 kali untuk masingmasuing kelompok usia responden (homogen dan heterogen). Setiap kali penarikan sampel berjumlah 150 data (5 kali jumlah butir skala sikap). Penarikan sampel data untuk keperluan analisis dilakukan dengan menggunakan bantuan komputer (program Minitab 11 for windows). Penelitian ini termasuk ke dalam penelitian eksperimen. Variabel penelitian teridiri atas variabel bebas (penskoran Likert dan penskoran terboboti) variabel moderator (variasi usia responden) dan variabel terikat (koefisien reliabilitas). Desain dalam penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 1 berikut. Tabel 1. Desain Penelitian Model Penskoran Likert (A 1 ) Terboboti (A ) Homogen (B 1 ) r 1 r r 3... r 50; s r K 1 r r 3... r 50; s T Heterogen (B ) r 1 r r 3... r 50; s r K 1 r r 3... r 50; s T Keterangan: r 1 r r 3... r 50 = koefisien reliabilitas pada sampel ke-1 ke-.... sampel ke-50 s = varians koefisien reliabilitas yang K dihasilkan penskoran Likert s = varians koefisien reliabilitas yang T dihasilkan penskoran terboboti Setelah diperoleh Skor Komposit Responden (SKR) baik menggunakan pendekatan penskoran Likert maupun menggunakan pendekatan penskoran terboboti selanjutnya dihitung koefisien reliabilitas menggunakan. Analisis Varians dengan formula (Kerlinger Ve 1986: 448): rtt 1 di mana: r tt = V ind koefisien reliabilitas; V e = residual; V ind = rata-rata kuadrat antar individu. Untuk menguji hipotesis dalam penelitian ini digunakan uji F dengan formula seperti dalam Tabel. Uji signifikansi perbedaan varians dilakukan dengan membandingkan nilai statistik F hitung dengan nilai F tabel pada taraf signifiknasi = 005 (Freud & Simon 199: 345)

6 JURNAL PENDIDIKAN MATEMATIKA VOLUME NOMOR 1 JANUARI 011 Tabel Statistik Uji dan Kriteria Penerimaan Hipotesis Nol Hipotesis H 1 Statistik-Uji Terima H 0 jika Tolak H 0 jika b r AKU rl s k Keterangan Tabel : s b = varians terbesar; distribusi F pada taraf signifikan yang ditentukan. HASIL Dari lima puluh kali ulangan untuk masing-masing kelompok perlakuan diperoleh lebar selang koefisien reliabilitas pada tingkat s F F F F F s k = varians terkecil; F = nilai F hitung; F = nilai kepercayaan 95% dan besarnya koefisien variasi dari setiap metode perolehan SKR dirangkum pada Tabel 3. Tabel 3 Lebar Selang Kepercayaan 95% dan Koefisien Variasi Reliabilitas Hasil Pengukuran Skala Sikap dari Setiap Model Penskoran Variasi Usia Responden Lebar SK 95% Koefisien Variasi Likert Terboboti Likert Terboboti Homogen % 363% Heterogen % 59% Total % 1% Rekapitulasi karakteristik dari koefisien reliabilitas masing-masing kelompok perlakuan dirangkum dalam Tabel 4 di bawah ini. Tabel 4. Deskripsi Karakteristik Koefisien Reliabiltas Skala Sikap Berdasarkan Model Penskoran dan Variasi Usia Responden Variasi Usia Responden Model Penskoran Likert Terboboti Mean Var Me Mo Mean Var Me Mo Homogen Heterogen Keseluruhan Hasil pengujian hipotesis dirangkum dalam Tabel 5. Dari tabel tersebut terlihat bahwa hasil pengujian hipotesis 1 3 dan 4 adalah signifikan yang berarti hipotesis H 0 ditolak pada taraf signifikan = 005. Sedangkan untuk pengujian hipotesis 5 tidak signifikan yang berarti terima H 0 pada taraf signifikansi = 005. Hasil ini mengandung

7 JURNAL PENDIDIKAN MATEMATIKA VOLUME NOMOR 1 JANUARI 011 makna bahwa penskoran terboboti menghasilkan koefisien reliabilitas yang sama besar pada populasi homogen dan populasi Hipotesis Tabel 5 Rangkuman Hasil Pengujian Hipotesis F-hitung heterogen sehingga dapat dikatakan bersifat konsisten (stabil). F-tabel = 005 = 001 Keputusan Tolak H Tolak H Tolak H Tolak H Terima H 0 PEMBAHASAN Berdasarkan hasil yang dideskripsikan pada Tabel 3 dapat dijelaskan bahwa lebar selang kepecayaan 95% yang dihasilkan oleh penskoran Likert lebih besar dibandingkan yang dihasilkan oleh penskoran terboboti baik pada kelompok responden yang memiliki variasi usia homogen pada kelompok responden yang memiliki variasi usia heterogen maupun secara keseluruhan. Dilihat dari besarnya koefisien variasi yang dihasilkan penskoran Likert memberikan nilai yang lebih besar dibandingkan penskoran terboboti baik pada kelompok responden yang memiliki variasi usia homogen pada kelompok responden yang memiliki variasi usia heterogen maupun secara keseluruhan. Hal ini memberikan verifikasi bahwa pendekatan penskoran Likert berfluktuasi lebih besar dibandingkan penskoran terboboti. Besarnya fluktuasi mencerminkan tingkat ketepatan pengukuran. Semakin besar fluktuasi yang dihasilkan menunjukkan tingkat ketepatan yang rendah. Sebaliknya fluktuasi yang lebih kecil memberikan hasil pengukuran yang lebih akurat. Berdasarkan besarnya flkutuasi yang dihasilkan oleh kedua pendekatan penskoran yang digunakan memberikan indikasi yang kuat bahwa pendekatan penskoran terboboti memberikan hasil pengukuran yang lebih akurat dibandingkan dengan penskoran Likert. Berdasarkan Tabel 4 dapat dilihat bahwa besarnya nilai-nilai varians yang dihasilkan oleh penskoran Likert maupun penskoran terboboti pada semua kelompok responden. Dalam hal ini penskoran Likert memberikan nilai-nilai varians yang relatif lebih besar dari pada yang dihasilkan oleh penskoran terboboti. Hal ini memberikan indikasi bahwa koefisien reliabilitas yang dihasilkan oleh penskoran terboboti lebih konsisten daripada yang dihasilkan oleh penskoran Likert. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa penskoran terboboti menghasilkan koefisien reliabilitas yang lebih stabil daripada penskoran Likert. Selain memperhatikan nilai-nilai varians dari Tabel 4 juga ditemukan adanya perbedaan karakteristik dari kedua model penskoran duilihat dari nilai tengah yang dihasilkan. Secara keseluruhan rata-rata koefisien reliabilitas yang dihasilkan oleh penskoran Likert lebih besar daripada penskoran terboboti. Namun jika dilihat berdasarkan variabilitas populasi responden pada populasi yang homogen rata-rata koefisien reliabilitas lebih tinggi pada penskoran konvensional sedangkan pada populasi heterogen rata-rata koefisien reliabilitas lebih tinggi pada

8 JURNAL PENDIDIKAN MATEMATIKA VOLUME NOMOR 1 JANUARI 011 penskoran terboboti. JIka dilihat dari skor modus dan median secara keseluruhan mapun secara terpisah penskoran Likert memberikan nilai-nilai yang relatif lebih besar daripda penskoran terboboti. Secara konseptual dapat dijelaskan bahwa besarnya nilai-nilai karakteristik yang dihasilkan oleh penskoran Likert disebabkan KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Berdasarkan temuan-temuan yang telah dikemukakan maka hasil dari penelitian ini memberikan kesimpulan sebagai berikut: Pertama: Untuk meningkatkan kestabilan koefisien reliabilitas hasil pengukuran skala sikap penggunaan model penskoran terboboti dalam perolehan skor komposit responden lebih tepat dibandingkan dengan penskoran Likert baik pada kelompok responden yang memiliki variasi usia homogen pada kelompok responden yang memiliki variasi usia heterogen maupun gabungan antara kedua respnden tersebut. Saran Dengan hasil-hasil penelitian verifikasi berdasarkan pengujian hipotesis kesimpulan serta implikasi hasil penelitian yang telah dikemukakan maka beberapa saran dapat diberikan dalam upaya pemanfaatan hasil penelitian ini: (1) Validasi instrumen skala sikap sebaiknya menggunakan pendekatan penskoran terboboti. Dengan model penskoran ini dihasilkan pendugaan koefisien reliabilitas yang stabil sehingga dapat memberikan kesimpulan penelitian yang sahih. oleh akumulasi varians yang berlebihan yang bersifat over estimate. Kondisi yang demikian berpeluang melahirkan bias sehingga berimplikasi pada kurang-tepatnya kesimpulan yang dihasilkan. Dan ini merupakan faktor sangat penting untuk dicermati dalam suatu penelitian yang memerlukan generalisasi. Kedua: Apabila menggunakan pendekatan penskoran Likert untuk memperoleh pendugaan koefisien reliabilitas hasil pengukuran yang relatif tinggi maka pemilihan responden uji coba yang berasal dari kelompok responen yang memiliki variasi usia heterogen lebih tepat dibandingkan dengan kelompok responen yang memiliki variasi usia homogen. Sedangkan dengan menggunakan pendekatan model penskoran terboboti dihasilkan koefisiein reliabilitas yang tidak berbeda antara kelompok responen yang memiliki variasi usia homogen dan kelompok responen yang memiliki variasi usia heterogen. Model penskoran terboboti dapat diterapkan pada populasi yang homogen maupun pada populasi yang heterogen atau gabungan kedua karakteristik populasi tersebut. () Apabila penskoran Likert digunakan untuk validasi instrumen skala sikap maka sebaiknya memilih responden yang berasal dari populasi heterogen karena populasi dengan karakteristik inidivdiu yang heterogen cenderung mempertinggi pendugaan koefisiein reliabilitas.

9 JURNAL PENDIDIKAN MATEMATIKA VOLUME NOMOR 1 JANUARI 011 DAFTAR RUJUKAN Baron Robert A. and Donn Byrne Social Psychology Understanding Human Interaction.6 th Edition. (Boston: Allyn and Bacon). Edwards Allen L Techniques of Attitude Scale Construction. (New York: Appleton Century-Crofts Inc). Ferguson George A Statistical Analysis in Psychology & Education 4 th Edition (New York : McGraw-Hill Book Company). Freud John E. and Simon Gary A Modern Elementary Statistics 8 th Edition. (New York: Prentice-Hall International Edition Inc). Gall Meredith D. Joyce P. Gall and Walter R. Bobg Educational Research. 7 th Edition. (Boston: Pearson Education Inc). Gasperz Vincent Teknik Analisis Dalam Penelitian Percobaan. Edisi ke-. (Bandung: Tarsito). Jollife I. T Priciple Componen Analysis. (New York: Springer Verlag). Lindgren Henry Clay An Introduction to Social Psochology nd Edition. (New York: John Wiley & Sons Inc). Mattjik A. A. dkk. 00. Aplikasi Analisis Peubah Ganda. (Bogor: PKSDM Depdiknas Jurusan Statistika Fakultas Matematika dan IPA Institut Pertanian Bogor). McDonald Roderick P Test Theory: A Unified Treatment. (New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates Publisher). Muller Daniel J Measuring Social Attitude. New York : Teachers College Columbia University. Nasir Moh Metode Penelitian. (Jakarta.: Ghalia Indonesia Anggota IKAP). Nitko Anthony J Educational assessment of Sudent nd Edition. (New Jersey : Prentice Hall Inc. A Simon & Schuster Company Englewood Cliffs). Thorndike Robert M Measurement and Evaluation in Psychology and Education 6 th Edition (New Jersey: Prentice- Hall Inc). Traub Ross E Reliability for the Social Science: Theory and Applications Volum 3. (New Delhi: SAGE Publications India Pvt Ltd). Wiersma C. William and Stephen G. Jurs Educational Measurement and Testing. nd Edition. (Boston: Allyn and Bacon A Division of Simon & Schuster Inc). Aiken Lewis R Rating Scales & Checklists Evaluating Behavior Personality and Attitude. (Canada: John Wiley & Sons Inc). Baron Robert A. and Donn Byrne Social Psychology Understanding Human Interaction.6 th Edition. (Boston: Allyn and Bacon). Edwards Allen L Techniques of Attitude Scale Construction. (New York: Appleton Century-Crofts Inc). Ferguson George A Statistical Analysis in Psychology & Education 4 th Edition (New York : McGraw-Hill Book Company). Freud John E. and Simon Gary A Modern Elementary Statistics 8 th Edition. (New York: Prentice-Hall International Edition Inc). Gall Meredith D. Joyce P. Gall and Walter R. Bobg Educational Research. 7 th Edition. (Boston: Pearson Education Inc). Gasperz Vincent Teknik Analisis Dalam Penelitian Percobaan. Edisi ke-. (Bandung: Tarsito).

10 JURNAL PENDIDIKAN MATEMATIKA VOLUME NOMOR 1 JANUARI 011 Jollife I. T Priciple Componen Analysis. (New York: Springer Verlag). Lindgren Henry Clay An Introduction to Social Psochology nd Edition. (New York: John Wiley & Sons Inc). Mattjik A. A. dkk. 00. Aplikasi Analisis Peubah Ganda. (Bogor: PKSDM Depdiknas Jurusan Statistika Fakultas Matematika dan IPA Institut Pertanian Bogor). McDonald Roderick P Test Theory: A Unified Treatment. (New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates Publisher). Muller Daniel J Measuring Social Attitude. New York : Teachers College Columbia University. Nasir Moh Metode Penelitian. (Jakarta.: Ghalia Indonesia Anggota IKAP). Nitko Anthony J Educational assessment of Sudent nd Edition. (New Jersey : Prentice Hall Inc. A Simon & Schuster Company Englewood Cliffs). Thorndike Robert M Measurement and Evaluation in Psychology and Education 6 th Edition (New Jersey: Prentice- Hall Inc). Traub Ross E Reliability for the Social Science: Theory and Applications Volum 3. (New Delhi: SAGE Publications India Pvt Ltd). Wiersma C. William and Stephen G. Jurs Educational Measurement and Testing. nd Edition. (Boston: Allyn and Bacon A Division of Simon & Schuster Inc).