Pengolahan Data Hasil Nontes

3. Pengolahan Data Hasil Nontes

Pada umumnya data hasil nontes bertujuan untuk mendeskripsikan hasil pengukuran sehingga dapat dilihat kecenderungan jawaban responden melalui alat ukur tersebut. Misalnya bagaimana kecenderungan jawaban yang diperoleh dari wawancara, kuesioner, observasi, skala.

a. Pengolahan data hasil wawancara dan kuesioner

Dari data hasil wawancara dan atau kuesioner pada umumnya dicari frekuensi jawaban responden untuk setiap alternatif yang ada pada setiap soal. Frekuensi yang paling tinggi ditafsirkan sebagai kecenderungan jawaban alat ukur tsb, seperti; Contoh: Melalui kuesioner ataupun wawancara diungkapkan pandangan siswa mengenai guru yang diharapkan dalam:

1) Kemampuan mengajar

2) Hubungan dengan siswa Kuesioner atau wawancara diajukan kepada 40 orang siswa dengan pertanyaan sebagai berikut.

1) Guru yang saya harapkan adalah guru yang:

2) Menguasai bahan pelajaran atau pandai dalam bidang ilmunya.

3) Cara menjelaskan bahannya dapat saya pahami sekalipun tidak begitu pandai/

4) Pandai dalam bidang ilmunya dan dapat menjelaskannya kepada siswa dengan baik.

5) Sebaiknya dimulai dari yang umum, kemudian dibahas secara khusus

6) Sebaiknya dimulai dari yang khusus, kemudian menuju kepada yang umum.

7) Dimulai dari mana saja asal dijelaskan secara sistematis.

8) Pada waktu mengerjakan bahan pelajaran: …dan seterusnya…

Kuesioner yang telah diisi oleh siswa kemudian diperiksa dan diolah dengan menghitung frekuensi jawaban seluruh siswa terhadap setiap pertanyaan tersebut. Misalnya hasil pemeriksaan tersebut sbb.

Tabel 1: Frekuensi jawaban siswa Mengenai masalah kemampuan guru mengajar (n=40)

Peringkat Masalah yang diungkapkan

F % jawaban

1. Kemampuan mengajar

1030 32 1.1. Kemampuan mengajar 1. Menguasai bahan

24 60 1 2. Mampu menjelaskan bahan

10 25 2 3. Menguasai bahan dan mampu menjelaskannya

6 12 3 1.2. Prosedur mengajarkan bahan pelajaran

24 60 1 1. Dimulai dari yang umum 2. Dimulai dari yang khusus 3. Harus sistematis

Cara lain dalam mengolah data diatas ialah dengan menggunakan khi kuadrat (x2) rumus yang digunakan : Dalam khi kuadrat, yang dicari ialah adakah perbedaan yang berarti di antara frekuensi hasil; pengamatan atau jawaban nyata (fo ) dengan frekuensi jawaban yang diharapkan ( fe ). Jika ada perbedaan, artinya jawaban tersebut betul-betul adanya, bukan karena faktor kebetulan.

Contoh: Kita ambil jawaban nomor 1 dari tabel 1

fe a.menguasai bahanb.mampu

Jawaban

fo

6,500,138,61 menjelaskanc. menguasai bahan dan dapat menjelaskannya

2 X = 15,24 Ket: 

Fe = 13,3 diperoleh dari 40 / 3 = 13 3  2 Harga x = 15,24 kemudian dibandingkan dengan harga tabel untuk tingkat

kepercayaan 0,05 dengan derajat bebas 3-1 (alternatif jawaban = 3)  2 Harga x dalam tabel = 5,99.

Dengan demikian x 2 = 15,24 > 5,99 sehingga perbedaan itu cukup berarti ini berarti bahwa interpretasi yang menyatakan bahwa guru yang diharapkan adalah

guru yang menguasai bahan dan dapat menjelaskannya pada siswa adalah sah sebagai kesimpulan dari data tsb.

b. Pengolahan data hasil observasi

Contoh:

OBSERVASI KEMAMPUAN GURU DALAM MENGAJAR

Nama guru : ……………………….. Pendidikan :…………………….. Nilai pengamatan

Aspek yang diamati 4 3 2 1

1. Penguasaan bahan

vvv 2. Kemampuan menjelaskan bahan 3. Hubungan dengan siswa 4. Penguasaan kelas 5. Keaktifan belajar siswa

vv

Pengamat, …………………………

Dari contoh di atas skor hasil observasi adalah

3 + 4 + 3 + 4 + 3 = 17 Nilai rata-rata untuk kelima aspek tsb. Adalah 17/5 = 3,4. Skor ini cukup tinggi sebab maksimum rata-rata atau skor maksimum untuk setiap aspek adalah 4 atau

20 untuk semua aspek (5×4).

Skor ini bisa juga dikonversikan ke dalam bentuk standar 100 atau standar 10. 

Konversi ke dalam standar 100 adalah 17/20 x 100 = 85

Konversi ke dalam standar 10 adalah 17/20 x 10 = 8,5 Jika dibuat interpretasi untuk setiap aspek, maka dapat disimpulkan bahwa guru tersebut sangat istimewa dalam hal kemampuan menjelaskan dan penggunaan kelas, sedangkan dalam penguasaan bahan, komunikasi dengan siswa, dan dalam mengaktifkan siswa termasuk memuaskan.

c. Pengolahan data skala penilain atau skala sikap

Data hasil skala pengolahannya hampir sama dengan pengolahan data hasil observasi yang menggunakan skor atau nilai dalam pengamatannya. Dengan demikian, untuk setiap siswa yang diukur melalui skala penilaian atau skala sikap bisa ditentukan;

1) Perolehan skor dari seluruh butir pertanyaan,

2) Skor rata-rata dari setiap pertanyaan dengan membagi jumlah skor oleh banyaknya pertanyaan

3) Interpretasi terhadap pertanyaan mana yang positif atau baik dan pertanyaan atau aspek mana yang negatif atau kurang baik Lebih jauh lagi data hasil penilaian dan skala sikap sebenarnya menyerupai data hasil tes, dengan demikian dapat diolah seperti mengolah data hasil tes. Untuk skala sikap, berilah skor terhadap jawaban siswa dengan ketentuan sbb: untuk pernyataan positif (mendukung) ialah 5 untuk sangat setuju, dst. Untuk pernyataan negatif (menolak) ialah 5 untuk sangat setuju, dst.

d. Konversi Nilai

Standar yang sering digunakan dalam menilai hasil belajar dapat dibedakan ke dalam bebrapa kategori, yakni:

1) Standar seratus (0-100)

2) Standar sepuluh (0-10)

3) Standar empat (1-4) atau dengan huruf (A-B-C-D)

Dalam konversi nilai digunakan dua cara, yakni: