BAB I PENDAHULUAN. Analisis profil menurut Stanton dan Reynolds dalam Kim, Davison dan

Transkripsi

1 BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Analisis profil menurut Stanton dan Reynolds dalam Kim, Davison dan Frisby (2004: 595) adalah istilah umum yang digunakan untuk menggambarkan perbedaan antar kelompok dari peserta tes berdasarkan pada konfigurasi unik mereka, atau pola, dari skor subtes. Kelebihan analisis profil adalah menggunakan plot data untuk memvisualkan antar individu atau kelompok sehingga mudah dalam interpretasinya. Dalam analisis profil, data digambarkan dengan titik-titik observasi dengan variabel amatan pada sumbu X sedangkan respon nilai pengamatan pada sumbu Y. Gambar profil berupa diagram garis masing-masing kelompok dalam satu gambar. Gambar ini kemudian dibuat menjadi profil garis yang menunjukkan nilai terhadap titik respon untuk masing-masing individu atau kelompok. Profil dapat didefinisikan sebagai kumpulan skor subtes peserta tes pada tes yang diberikan. Informasi profil dapat terbagi menjadi tiga komponen, yaitu elevation (elevasi), scatter dan shape (bentuk). Profil elevasi disebut juga level profil, yang merupakan rata-rata skor subtes seseorang. Scatter adalah ukuran penyebaran skor tes atau standar deviasi profil. Profil shape disebut juga skor ipsative. Skor ipsative merupakan perbedaan antara skor subtes dan level profil. Ukuran yang dapat memuat shape dan scatter secara bersamaan dari profil disebut pola profil. 1

2 2 Dalam praktik umum di bidang pendidikan, analisis profil dianggap oleh praktisi pendidikan hanya sebagai gambaran dalam nilai tes seseorang. Menurut Ding (2001), terminologi profil telah banyak digunakan dalam pendidikan untuk menunjukkan kinerja siswa pada satu set skor tes seperti membaca, matematika, menulis, dan ketrampilan berpikir kritis. Dari hal ini, siswa menerima laporan tes dengan profil nilai mereka yang mewakili kelebihan dan kelemahan dalam kinerja siswa pada tes yang berbeda. Untuk menganalisis profil terdapat beberapa metode. Ada dua metode yang sering digunakan untuk analisis profil yaitu analisis cluster dan Modal Profile Analysis (MPA). Menurut Aldenderfer dan Blashfield dalam Kim et al, (2004: 597) bahwa analisis cluster memberikan alternatif untuk mengidentifikasi profil laten dalam satu set data. Rata-rata dari skor setiap subtes untuk semua subjek dalam cluster digunakan untuk menggambarkan karakteristik profil dari cluster. MPA adalah campuran dari analisis cluster dan Q-faktor. Analisis Q- faktor merupakan analisis faktor yang mengidentifikasi struktur hubungan antar observasi untuk keperluan pengelompokan berdasarkan kesamaan karakteristik yang dimilik. MPA menghasilkan kelompok yang bervariasi dalam hal bentuk profil. MPA mengidentifikasi pola profil yang paling sering terjadi di kumpulan data, yang kemudian disusun untuk menciptakan modal profil. Namun, metode analisis cluster dan MPA memiliki kelemahan. Metode analisis cluster menghasilkan kelompok profil dari nilai tes cenderung bervariasi, terutama pada level profil. Dengan demikian, kelompok/klaster sebagian besar telah dijelaskan perbedaan individu dalam level profil keseluruhan, bukan perbedaan individu

3 3 dalam pola profil. Sedangkan metode MPA tidak menyediakan informasi mengenai level dari profil. Selain itu, Davison dan Kuang dalam Kim et al (2004: 598) menyatakan bahwa kedua metode tersebut sulit digunakan ketika ukuran sampelnya besar karena matriks untuk pengklasteran adalah matriks person person. Jika ukuran sampelnya besar, maka matriks tersebut sangat sulit untuk dianalisis. Dengan demikian perlu ditemukan sebuah metode yang dapat mencakup level profil dan pola profil sekaligus dapat dengan mudah menangani ukuran sampel besar. Untuk alasan tersebut, Davison bersama rekannya mengembangkan analisis profil yang disebut Profile Analysis via Multidimensional Scaling (PAMS) atau bisa disebut Analisis Profil dengan Multidimensional Scaling (MDS) yang dapat memberikan informasi tentang level profil dan pola profil dan dapat menganalisis sampel dari berbagai ukuran. PAMS didasarkan pada generalisasi dari model Q-faktor dan menggunakan teknik MDS. PAMS menggunakan teknik MDS untuk mengidentifikasi profil laten dalam dataset dan memodelkan profil seseorang. Profil laten di sini diartikan sebagai dimensi pada MDS. Nilai profil setiap individu diinterpretasikan ke dalam hubungan profil laten PAMS. Analisis profil menggambarkan profil seseorang jika dilihat dari skor subtes seseorang. Profil tersebut menunjukkan kemampuan seseorang dalam kinerja pada tes tersebut. Nilai ujian akhir sekolah merupakan salah satu tes yang menentukan kinerja siswa pada subtes. Subtes terdiri dari mata pelajaran yang diajukan sebagai bahan uji tes. Penulis menggunakan data nilai ujian akhir

4 4 sekolah untuk kasus PAMS dan menggambarkan pola profil nilai ujian. Siswa sebagai respondennya dan nilai ujian siswa sebagai penentu profil siswa. B. Identifikasi Masalah Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan, maka yang menjadi permasalahan adalah: 1. Untuk menganalisis profil terdapat beberapa metode, antara lain analisis cluster dan MPA (Modal Profile Analysis), namun kedua metode tersebut memiliki kelemahan. Kedua metode tersebut sulit digunakan ketika ukuran sampelnya besar dan tidak selalu memberikan informasi profil baik dari segi level dan pola. 2. Analisis profil diperlukan untuk menggambarkan dan mengidentifikasi profil seseorang jika dilihat dari skor tes mereka. Nilai ujian sekolah merupakan salah satu tes yang menggambarkan kemampuan siswa dalam tiap subtes. Analisis profil dengan multidimensional scaling (PAMS) mengidentifikasi profil siswa dilihat dari pola profil siswa dan level profilnya. C. Pembatasan Masalah Pembahasan skripsi ini akan difokuskan pada aplikasi Analisis Profil dengan Multidimensional Scaling (PAMS) untuk menggambarkan pola profil nilai ujian sekolah (Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris, Matematika, IPA, Agama, PKn, IPS, Seni Budaya, Penjasorkes, dan TIK/Ketrampilan) menggunakan metode Multidimensional Scaling yang mampu menghasilkan nilai skala (koordinat stimuli) kedalam bentuk spatial map. Nilai ujian sekolah yang digunakan adalah Nilai Ujian Akhir Sekolah (UAS) Siswa kelas IX SMP Negeri 5 Yogyakarta.

5 5 D. Rumusan Masalah Rumusan masalah adalah sebagai berikut: 1. Bagaimana prosedur Analisis Profil dengan Multidimensional Scaling? 2. Bagaimana hasil aplikasi Analisis Profil dengan Multidimensional Scaling untuk menggambarkan pola profil pada nilai ujian sekolah? E. Tujuan Penelitian Tujuan penelitian adalah sebagai berikut: 1. Mendeskripsikan Analisis Profil dengan Multidimensional Scaling dan prosedur-prosedur Analisis Profil dengan Multidimensional Scaling dalam menganalisis profil seseorang. 2. Mengetahui hasil aplikasi Analisis Profil dengan Multidimensional Scaling untuk menggambarkan pola profil pada nilai ujian sekolah. F. Manfaat Penelitian Manfaat penelitian adalah sebagai berikut: 1. Bagi Penulis Penulisan skripsi ini dapat memperdalam ilmu statistika yang pernah didapat selama perkuliahan statistika multivariat terapan, dan menambah ilmu baru yang belum pernah ada di perkuliahan. 2. Bagi Mahasiswa Skripsi ini dapat menambah pengetahuan tentang model Analisis Profil dengan Multidimensional Scaling (PAMS).

6 6 3. Bagi Pembaca Dapat menggunakan model Analisis Profil dengan Multidimensional Scaling (PAMS) untuk menganalisis data profil. 4. Bagi perpustakaan Jurusan Pendidikan Matematika UNY, skripsi ini juga bermanfaat untuk menambah referensi baru dan sumber belajar bagi mahasiswa Jurusan Pendidikan Matematika.