Chapter Report (5) Test Score As Composites. Crocker,L & Algina,J. (1986:87), Introduction To Classical and Modern Test Theory

Transkripsi

1 Chapter Report (5) Test Score As Composites Crocker,L & Algina,J. (1986:87), Introduction To Classical and Modern Test Theory Oleh: Oom S. Homdijah Sekolah Pascasarjana UPI DosenPembinaMata kuliah: 1. Prof. Furqon, P.hD. 2. Dr. Budi Susetyo, M.Pd.

2 PENGANTAR Skor tes kompositadalah total skor tes diperoleh dengan menjumlahkan dua atau lebih skor subtes. Skor itemdapat didefinisikan sebagai sejumlah poin jawaban individu terhadap item yang diberikan

3 Contoh Skema Penyekoran Item Contoh skor item dikotomi: 1. Ruang antara ahir sel saraf disebut: a. Dendrit b. Axon c. Synapse d. neutron (Dalamitem inijawabana, b, dand, diberiskor0; jawabanc diberi skor 1) 2. Guru dalam sistem sekolah public harus memiliki hak untuk memukul: a. Setuju b. Tidak setuju (Dalam item ini, respon setuju diberi nilai 1 dan raspon tidak setuju diberi nilai 0)

4 Penyekoran contoh item-item nondikotomi 1.Penulisan kalimat dalam bahasa Jerman yang benar secara tatabahasa(grammatically) yang menggunakan bentuk orang pertamatunggaladalahkatakerjaverstehen. (skor maksimum yang mungkin diberikan adalah 3 dan penghargaan telah diberikan sebagian). 2. Seorang anak tunagrahita adalah anggota masyrakat yng tidak produktif. a. Sangat setuju b. Setuju c. Tidak ada pendapat d. Tidak setuju e. Sangat tidak setuju. (Rentang skor dari poin 1 sampai 5, skor tertinggi menunjukkan sikap positif terhadap anggota masyarakat tunagrahita).

5 Jawaban 10 orang terhadap item sikap yang diskor pada skala 1-5 Peserta Item Total Mean item Varian item

6 Table di atas berisi jawaban 10 orang dengan 5 item sikap yang diskor dengan rangkaian kesatuan sangat setuju -sangat tidak setuju Rentang nilai sekor dari tiap item dari 1 sampai 5 Setiap baris dalam matrik berisi jawaban peserta ujian untuk semua item tes. Setiap kolom berisi jawaban dari semua peserta ujian terhadap item yang diberikan. Angka-angka dalam matrik, lokasi setiap unsur dalam matrik ditunjukkan dengan 2 tulisan di bawah baris (subscript). Contoh X rc, yang mana tulisan di bawah garis yang pertama (r) menunjukkan baris, dan tulisan di bawah baris kedua menunjukkan kolom.

7 X 11 menunjukkan nilai dalam baris dan kolom yang pertama, atau jawaban yang ditunjukkan oleh peserta no 1 terhadap item 1; dalam table 5.1, X 11 =5. Symbol X 23 ditunjukkan dengan nilai dalam baris ke dua kolom ketiga, jawaban orang kedua pada item 3. Dalam table X 23 = 3

8 Statistik Deskriptif Untuk Variabel Nondikotomi Jika pembuat tes tertarik dalam menentukan kekuatanpendapatyang diberikanolehitem individual, itu tepat untuk menguji skor mean untuk item itu dengan menggunakan persamaan:

9 Statistik Deskriptif Untuk Variabel Nondikotomi (lanjutan) Untuk item no 1 varians dapat dihitung dengan menggunakan persamaan:

10 STATISTIK DESKRIPTIF UNTUK VARIABEL DIKOTOMI Ketika item diskor secara dikotomi, untuk menghitung item mean, varians dan deviasi standard menggunakan rumus sederhana. Untuk memperoleh rumus ini kita menggunakan kesukaran item. Kesukaran item (p) dinyatakan sebagai proporsi peserta tes menjawab benar. Supaya tidak salah memaknai, yang disebut dengan kesukaran item, suatu item dijawab dengan benar oleh 85% peserta tes akan memiliki kesukaran item atau nilai p.85, sedangkan item yang dijawab dengan benar oleh 50% peserta akan memiliki kesukaran item.50. Jadi sebenarnya item yang lebih mudah memiliki nilai kesukaran lebih tinggi

11 STATISTIK DESKRIPTIF UNTUK VARIABEL DIKOTOMI (lanjutan) Table di bawah memperlihatkan matrik skor item individu yang menyajikan skor peserta i pada item j. Di bawah matrik skor item individu nilai pdisajikan untuk tiap item.

12 Jawaban 10 Peserta Terhadap 5 Item Skor Secara Dikotomi Peserta p j ( Item Mean) Item S7kor p j q j (Item Varians)

13 STATISTIK DESKRIPTIF UNTUK VARIABEL DIKOTOMI (lanjutan) Untuk menghitung mean item j adalah: Ketika semua nilai X dibatasi pada 0 atau1, ΣXij akan ekuivalen dengan jumlah orang dengan skor 1 pada item j. Jadi: P j = µ j

14 STATISTIK DESKRIPTIF UNTUK VARIABEL DIKOTOMI (lanjutan) Ketika item diskor secara dikotomi, cara yang mudah untuk menghitung varans item adalah: Dimana q j= (1-p j). σ² j = p j q j Jika kita menggunakan rumus ini untuk menghitung varians item dalam table di atas, yaitu: σ²j = (.50)(.50) =.25

15 STATISTIK DESKRIPTIF UNTUK VARIABEL DIKOTOMI (lanjutan) Koefisien Korelasi Apabila pengembang tes tertarik dalam hubungan antara jawaban dengan dua item, contoh item j dan item k. Rumus untuk menghitung koefisien korelasi dengan menggunakan p dan q yang disebut koefisien phi: Di mana pjk adalah proporsi bersama jawaban item j dan k secara benar

16 STATISTIK DESKRIPTIF UNTUK VARIABEL DIKOTOMI (lanjutan) Untuk menggambarkan penggunaan rumus di atas, contoh proporsi jawaban siswa pada item 1 dan 2, disajikan pada table di bawah: +, tanda yang menunjukkan jawaban benar pada item. -, tanda yang menunjukkan jawaban tidak benar

17 STATISTIK DESKRIPTIF UNTUK VARIABEL DIKOTOMI (lanjutan) Distribusi Proporsi Jawaban Pada Item 1 dan 2 Item Item

18 STATISTIK DESKRIPTIF UNTUK VARIABEL DIKOTOMI (lanjutan Bentuk umum table empat kotak untuk menggambarkan Dostribusi Frekuensi Jawaban Item Bersama, adalah seperti berikut (gambar 5.1): Item k - + Item j + - a c b d

19 STATISTIK DESKRIPTIF UNTUK VARIABEL DIKOTOMI (lanjutan) Dalam kasus ini sel tangan kiri atas menyajikan proporsi kelompok yang menjawab item 1 dengan benar tetapi salah pada item2; nilai dalam sel tangan kanan menyajikan proporsi yang menjawab salah pada item 1 dan 2; dsb. Jika kita menghitung phi koefisien korelasi antara item 1 dan item 2 menggunakan persamaan seperti berikut: =.41

20 STATISTIK DESKRIPTIF UNTUK VARIABEL DIKOTOMI (lanjutan Gambar 5.1 merupakan table empat kotak untuk menggambarkan data frekuensi jawaban bersama untuk pasangan item. Huruf dalam tiap sel menyajikan angka individu yang menjawab item j dan k dengan pola jawaban yang ditunjukan oleh label sel. Contoh angka dalam label c menunjukkan angka peserta yang menjawab kedua item j dan k dengan benar.

21 STATISTIK DESKRIPTIF UNTUK VARIABEL DIKOTOMI (lanjutan) Distribusi Frekuensi Jawaban Bersama Untuk Item 1 dan 2 dari table 5.3 Item Item

22 STATISTIK DESKRIPTIF UNTUK VARIABEL DIKOTOMI (lanjutan) Table 5.5 adalah table kotak empat untuk data yang disajikan pada pada table 5.3 untuk item 1 dan 2. Koefisien phi antara item 1 dan 2 dapat dihitung seperti berikut: