Dicky Arisandy, 2013 Hubungan Penguasaan Mata Kuliah Rencana Anggaran Biaya Dengan Penyelesaian Tugas Mata
Kuliah Manajemen Konstruksi Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
Penafsiran nilai indeks derajat kesukaran dibagi ke dalam kategori berikut:
0,00 DK
0,30 soal sukar 0,30 DK
0,70 soal sedang 0,70 DK
1,00 soal mudah 2
Daya Pembeda Butir soal Tes Daya pembeda item adalah kemampuan suatu item untuk membedakan
antara responden yang unggul berkemampuan tinggi dengan responden yang kurang berkemampuan rendah. Untuk mengetahui daya pembeda D yang
disebut dengan indeks diskriminasi suatu butir item dapat digunakan rumus :
JB BB
JA BA
D
Dimana : D = Indeks Diskriminasi
B
A
= Banyaknya peserta kelompok atas yang menjawab soal itu benar B
B
= Banyaknya peserta kelompok bawah yang menjawab soal itu benar J
A
= Banyaknya peserta kelompok atas J
B
= Banyaknya peserta kelompok bawah JS = Jumlah seluruh siswa peserta tes
Penafsiran nilai interpretasi daya pembeda dibagi ke dalam kategori : 0,00 DP
0,20 jelek
0,20 DP
0,40 cukup
0,40 DP
0,70 baik
0,70 DP
1,00 baik sekali
Suharsimi Arikunto 2006, 211 –215
Menurut H. Daryanto Mukhlis, 2011 : 48 , ”cara menentukan daya
pembeda nilai D perlu dibedakan antara kelompok kecil kurang dari 100 dan kelompok besar 100 orang ke atas”, yaitu :
a Untuk kelompok kecil, seluruh kelompok tes dibagi dua sama besar, 50
kelompok atas J
A
dan 50 kelompok bawah J
B
.
Dicky Arisandy, 2013 Hubungan Penguasaan Mata Kuliah Rencana Anggaran Biaya Dengan Penyelesaian Tugas Mata
Kuliah Manajemen Konstruksi Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
b Untuk kelompok besar, biasanya hanya diambil kedua kutubnya saja, yaitu
27 skor teratas sebagai kelompok atas JA dan 27 skor terbawah sebagai kelompok bawah JB.
Dalam uji coba daya pembeda ini, penulis mengambil 50 kelompok atas J
A
dan 50 kelompok bawah J
B
dari jumlah responden.
3.8 Teknik Analisis Data
Analisis data menurut Uep dan Sambas 2011:158 yaitu “Upaya mengolah data menjadi informasi, sehingga karakteristik atau sifat-sifat data
tersebut dapat dengan mudah dipahami dan bermanfaat untuk menjawab masalah- masalah yang berkaitan dengan kegiatan penelitian”. Tujuan dilakukannya
analisis data antara lain untuk mendeskripsikan data, sehingga dapat dipahami karakteristiknya, juga untuk menarik kesimpulan tentang karakteristik populasi
berdasarkan data yang telah diperoleh. Kesimpulan ini biasanya dibuat berdasarkan pendugaan dan pengujian hipotesis.
Pengolahan data penelitian menggunakan bantuan Software Microsoft Excel, sedangkan teknik analisis data yang digunakan untuk penelitian ini yaitu uji
normalitas distribusi, apabila datanya berdistribusi normal maka menggunakan analisis statistik parametrik. Dalam analisis statistik parametrik ada pengujian
persyaratan analisis yaitu uji homogenitas, uji linieritas regresi, uji korelasi menggunakan korelasi Product pearson moment, koefisien determinan KD dan
pengujian hipotesis. Apabila datanya berdistribusi tidak normal maka menggunakan analisis statistik nonparametrik. Dalam analisis statistik
nonparametrik ada pengujian persyaratan analisis yaitu, pengujian uji korelasi menggunakan korelasi Spearman Rank, koefisien determinan KD dan pengujian
hipotesis.
3.8.1 Uji Normalitas Distribusi
Uji Normalitas distribusi frekuensi dilakukan untuk mengetahui normal
tidaknya distribusi data. Data yang perlu diuji normalitas distribusi frekuensi dalam penelitian ini adalah kelompok data X untuk variabel penguasaan mata
kuliah RAB dan data Y untuk variabel penyeleaian tugas mata kuliah MK.
Dicky Arisandy, 2013 Hubungan Penguasaan Mata Kuliah Rencana Anggaran Biaya Dengan Penyelesaian Tugas Mata
Kuliah Manajemen Konstruksi Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
Perhitungan uji normalitas distribusi frekuensi ini menggunakan rumus chi- kuadrat dengan langkah-langkah menurut Riduwan 2010: 121-124 sebagai
berikut : 1.
Mencari skor terbesar dan terkecil. 2.
Menentukan rentang skor R yaitu data terbesar dikurangi data terkecil R = Skor terbesar
– Skor terkecil 3.
Menentukan banyaknya kelas interval BK dengan rumus : BK = 1 + 3,3 log n , dimana n = banyaknya item
4. Menentukan panjang kelas interval i dengan rumus :
BK R
kelas banyaknya
skor g
n i
tan Re
5. Membuat daftar distribusi frekuensi variabel X dan Y
Tabel 3. 3 Tabel Format Daftar Distribusi Frekuensi
No. Kelas
F
i
X
i
X
i 2
F
i
X
i
F
i
X
i 2
6. Menghitung rata-rata skor mean dengan rumus :
n X
F x
M
i i
7. Menentukan simpangan baku SD dengan rumus :
1 .
.
2 2
n n
fx fx
n SD
i i
8. Membuat daftar frekuensi yang diharapkan dengan cara:
a. Menentukan batas kelas K, yaitu angka skor kiri kelas interval pertama
dikurangi 0,5 dan kemudian angka skor-skor kanan kelas interval ditambah 0,5 b.
Mencari Z- Skor untuk batas kelas interval dengan rumus
SD x
K Z
c. Menghitung luas 0 – Z dari tabel kurve normal dari 0 – Z dengan menggunakan
angka-angka untuk batas kelas. d.
Mencari luas tiap kelas interval dengan cara mengurangkan angka-angka 0 – Z yaitu angka baris pertama dikurangi baris kedua, angka baris kedua dikurangi
baris ketiga dan seterusnya, kecuali untuk angka yang berbeda pada baris paling tengah ditambahkan dengan angka pada baris berikutnya.
e. Mencari frekuensi yang diharapkanfe dengan cara mengalikan luas tiap
interval dengan jumlah responden n Tabel 3. 4
Tabel Format Daftar Frekuensi yang Diharapkan No.
Batas Kelas Z
Luas O - Z Luas tiap interval
Fe fo
