TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran

dokumen-dokumen yang mirip
PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

BAB 2. Tinjauan Teoritis

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

BAB II LANDASAN TEORI

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

Analisis Korelasi dan Regresi

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

BAB 2 LANDASAN TEORI

Regresi & Korelasi Linier Sederhana

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

Bab II Teori Pendukung

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin

Analisis Regresi dan Korelasi

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian sangat diperlukan dalam sebuah penelitian untuk

III. METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian merupakan strategi umum yang di anut dalam

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.

REGRESI LINIER SEDERHANA

Metode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

REGRESI SEDERHANA Regresi

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

2.2.3 Ukuran Dispersi

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Propinsi Gorontalo tahun pelajaran 2012/2013.

Uji Modifikasi Peringkat Bertanda Wilcoxon Untuk Masalah Dua Sampel Berpasangan 1 Wili Solidayah 2 Siti Sunendiari 3 Lisnur Wachidah

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Paleleh pada semester genap

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metodologi berasal dari kata metode yang artinya cara yang tepat untuk

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

III. METODOLOGI PENELITIAN. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimendalah suatu penelitian yang

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat

X a, TINJAUAN PUSTAKA

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.

REGRESI LINEAR SEDERHANA

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan untuk melihat apakah pembelajaran dengan

ANALISIS REGRESI. . Berdasarkan sample acak, persamaan regresi populasi (1) akan ditaksir, ini dilakukan dengan jalan menaksir parameter-parameter 1

METODOLOGI PENELITIAN. pengaruh atau akibat dari suatu perlakuan atau treatment, dalam hal ini yaitu

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:

Analisis Regresi. Oleh : Dewi Rachmatin

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

III. METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas VII semester ganjil SMP

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.

PEMBELAJARAN 4 ANALISIS REGRESI KORELASI

ANALISIS PEUBAH PREDIKTOR YANG MEMUAT KESALAHAN PENGUKURAN DENGAN REGRESI ORTOGONAL

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB

Muniya Alteza

Tabel Distribusi Frekuensi

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

BAB III ISI. x 2. 2πσ

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMAN 1 Terusan Nunyai. Populasi dalam penelitian

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

BAB III METODE PENELITIAN A.

PRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

PRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

BAB II LANDASAN TEORI. teori dan definisi mengenai variabel random, regresi linier, metode kuadrat

PENGUJIAN HIPOTESIS PROSEDUR UMUM PROSEDUR UMUM PROSEDUR UMUM. Langkah 1 : tentukan hipotesis 0 (H 0 ) dan anti hipotesis (H 1 )

Transkripsi:

TINJAUAN PUSTAKA Evaluas Pegajara Evaluas adalah suatu proses merecaaka, memperoleh da meyedaka formas yag sagat dperluka utuk membuat alteratf- alteratf keputusa. Dalam hubuga dega kegata pegajara evaluas adalah suatu proses yag sstemats utuk meetuka atau membuat keputusa sampa sejauh maa tujua-tujua pegajara yag telah dcapa oleh sswa. Fugs evaluas d dalam pegajara tdak dapat dlepaska dar tujua evaluas tu sedr. Tujua evaluas pegajara alah utuk medapat data pembukta yag aka meujukka sampa d maa tgkat kemampua da keberhasla sswa dalam mecapa tujua-tujua mater pelajara yag terdapat d dalam kurkulum. Data pembukta dalam evaluas pegajara ddapat dar pelaa sumatf. Pelaa sumatf adalah pelaa yag dlakuka utuk memperoleh data atau formas sampa dmaa peguasaa atau pecapaa belajar sswa terhadap baha ajara yag telah dpelajarya selama jagka waktu tertetu. Meurut Purwato (1984 fugs evaluas dalam peddka da pegajara adalah : 1. Utuk megetahu kemajua da perkembaga serta keberhasla sswa setelah megalam atau melakuka kegata belajar selama jagka waktu tertetu. Hasl evaluas yag dperoleh tu selajutya dapat dguaka utuk memperbak cara belajar sswa.. Utuk megetahu tgkat keberhasla program pegajara d sekolah atau lembaga peddka laya. Pegajara sebaga suatu sstem terdr atas beberapa kompoe yag salg berkata satu sama la. Kompoe-kompoe dmaksud atara la adalah tujua mater atau baha pegajara, metode da kegata belajar-megajar, alat da sumber pelajara da alat evaluas. Pelaa sumatf basaya dlaksaaka pada akhr caturwula atau setap akhr semester, setap akhr tahu ajara berupa tes atau uja. Beberapa jes uja sumatf laya msalya : Prauja Nasoal (Pra-UN, Evaluas Belajar Tahap Akhr (EBTA yag sekarag bergat ama Uja Nasoal (UN da uja masuk Pergurua Tgg. Pelaksaaa Prauja Nasoal basaya dlakuka dalam waktu yag berdekata atau tdak jauh dar pelaksaaa EBTA atau UN da uja masuk Pergurua Tgg.

6 Uj McNemar Sampel Tak Bebas dalam Tabel x Uj kh kuadrat ( χ dguaka utuk meguj apakah dua peubah salg bebas atau tdak da frekues amata basaya dsajka dalam betuk tabel kotges atau tabel kemugka. Besarya la χ drumuska : χ = ( o e e (1 dmaa : o = frekues observas ke- e = frekues harapa ke- dega hpotess H 0 : tdak ada hubuga (asosas atara peubah bars da peubah kolom. Krtera keputusaya adalah bla χ > χ dega derajat bebas v = (b -1(l -1 α dmaa b adalah bayakya bars da l adalah bayakya kolom, maka hpotess ol dtolak (Walpole & Myers, 1989. Adakalaya dguaka sampel yag sama utuk dua perlakua amu dalam waktu yag berbeda. D s dkataka kedua sampelya tdak bebas (Steel & Torre, 1980. Msalya dua perlakua tersebut berkategor sukses atau gagal da dtabelka sebaga berkut : Tabel 3 Tabulas slag x utuk sampel tdak bebas Perlakua pertama Sukses (S 1 Gagal (G 1 Perlakua kedua Sukses Gagal (S (G Total 11 1 1. 1. Total. 1...

7 Hpotessya adalah : H 0 : P ( S 1 = P ( S H 1 : P ( S 1 P ( S frekues Kategor Keyataa Harapa ( bla Ho bear ( o ( e 1 + S1 G 1 1 + G1 S 1 1 1 Jumlah 1 + 1 1 + 1 ( o = e χ e ( = ( = 1 1 1 + 1 + 1 + 1 1 1 1 + ( 1 1 + 1 + 1 dega derajat bebas sama dega 1 Dalam Agrest & Flay (1986 persamaa dkeal dega ama uj McNemar 1 (McNemar s test. Meurut McNemar (1969 bla la + 0, maka perlu dlakuka koreks dega persamaa : 1 1 1 1 < ( 1 1 1 χ = (3 + ( Krtera keputusaya adalah bla χ > χ maka hpotess ol dtolak. α Korelas da Regres Ler Sederhaa Koefse korelas adalah koefse yag meggambarka tgkat keerata hubuga ler atara dua peubah atau lebh. Besara dar koefse korelas tdak

8 meggambarka hubuga sebab akbat atara dua peubah atau lebh tetap semata-mata meggambarka keterkata ler atarpeubah. Koefse korelas serg dotaska dega r da laya berksar atara 1 da 1 (-1 r 1, la r yag medekat 1 atau 1 meujukka semak erat hubuga ler atara kedua peubah tersebut. Sedagka la r yag medekat ol meggambarka hubuga kedua peubah tersebut tdak erat atau tdak ler. Tada dar la r dapat dlhat dar dagram pecar pegamata dar kedua peubah. Bla ttk-ttk pegamata meggerombol megkut gars lurus dega kemrga postf, maka korelas atara kedua peubah tersebut postf. Sebalkya bla ttk-ttk pegamata tersebut meggerombol megkut gars lurus dega kemrga egatf, maka korelas atara kedua peubah tersebut bertada egatf. Koefse korelas atara peubah X da peubah Y dapat drumuska sebaga berkut : 1/ r = S xy ( S x S y (4 dmaa S xy = = 1 ( x x( y 1 y S x = = 1 ( x x 1 S y = = 1 ( y y 1 utuk regres ler sederhaa maka kuadrat dar koefse korelas aka sama dega koefse determas tetap tdak berlaku utuk regres ler bergada. (Mattjk & Sumertajaya, 000. Bla hasl plot meujukka kecederuga hubuga X da Y membetuk persamaa ler maka sudah tepat peggambara hubuga X da Y dalam persamaa regres ler. Persamaa regres yag terdr atas satu peubah bebas da satu peubah terkat dsebut regres sederhaa, sedagka persamaa regres yag terdr atas satu peubah terkat da beberapa peubah bebas dsebut regres bergada. Regres ler sederhaa dapat dtulska dalam betuk persamaa :

9 Y = α + β + ε (5 X dmaa : α = tersep β = grade (kemrga ε = galat = 1,, 3,, Keteradala dar model yag dperoleh dapat dlhat dar kemampua model meeragka keragama la peubah Y. Ukura serg dsebut koefse determas. Semak besar la koefse determas berart model semak mampu meeragka keragama la peubah Y. Dalam Draper & Smth (1981 selag kepercayaa ( 1 α 100% bag la dvdual Y 0 utuk suatu la X 0 tertetu drumuska : ^ α 1 Y0 ± t( db, 1+ + ( X 0 ( X X X 1/ s (6 Keteradala Istrume Peelta Keteradala (Relablty meujuk pada pegerta apakah sebuah strume dapat megukur sesuatu yag dukur secara kosste dar waktu ke waktu. Meurut Ary et al. (005 utuk megestmas koefse keteradala dega megguaka satu betuk tes yag haya sekal dujka pada sekelompok subjek dguaka pedekata kosstes teral (Iteral Cosstecy. Pedekata bertujua utuk melhat kosstes atarbutr pertayaa atau atarbaga dalam tes tu sedr. Dalam Kapla & Saccuzzo (005 metode utuk meduga koefse kekosstea teral adalah metode Kuder-Rchardso. Metode dguaka karea butr-butr pertayaa berskor dkotom, yatu skor 1 atau 0 (jawaba bear atau salah. Metode Kuder-Rchardso drumuska : KR_0 = k (1 k 1 pq σ (7 dmaa : KR_0 = koefse keteradala meurut Kuder-Rchardso 0

10 k = bayakya butr pertayaa p = propors jawaba bear per butr pertayaa q = propors jawaba salah per butr pertayaa σ = ragam / vara skor total Persamaa 7 dkeal dega rumus Kuder Rchardso 0 (KR_0. Sedagka rumus Kuder Rchardso 1 (KR _1 : k x( k x KR_1 = (1 k 1 kσ (8 dmaa : KR_1 = koefse keteradala meurut Kuder-Rchardso 1 k = bayakya butr pertayaa x = rata-rata htug skor uja σ = ragam skor total Dlhat dar seg efses perhtuga, KR_1 jauh lebh efse dbadgka dega KR-0. Hal dkareaka perhtuga propors jawaba bear da jawaba salah rumus KR_0 memerluka kerja aalss butr soal per sswa per butr. Sebalkya persamaa KR _1 haya dbutuhka rata-rata htug da ragam skor total. Istrume peelta dkataka adal bla mempuya la KR_1 lebh besar atau sama dega 0.70 (Ka, 1990. Meurut Fraekel & Walle (1990 utuk keperlua peelta la koefse keteradala seharusya lebh besar atau sama dega 0.70.