82 Rumus ini dipergunakan untuk soal obyektif. Rumusnya adalah seperti berikut
ini Nitko, 1996: 310. Tes Mengikuti Yang Siswa Jumlah
TK Kesukaran Tingkat = Soal Butir Benar Menjawab Yang Siswa Jumah
Fungsi tingkat kesukaran butir soal biasanya dikaitkan dengan tujuan tes. Misalnya untuk keperluan ujian semester digunakan butir soal yang memiliki
tingkat kesukaran sedang, untuk keperluan seleksi digunakan butir soal yang memiliki tingkat kesukaran tinggi sukar, dan untuk keperluan diagnostik biasanya
digunakan butir soal yang memiliki tingkat kesukaran rendah mudah. Untuk mengetahui tingkat kesukaran soal bentuk uraian digunakan rumus
berikut ini. Tes Mengikuti Yang Didik Peserta Jumlah
Mean = Soal Suatu Pada Tes Peserta Siswa Skor Jumah
Mean Tingkat Kesulitan =
Skor maksimum yang ditetapkan Hasil perhitungan dengan menggunakan rumus di atas menggambarkan
tingkat kesukaran soal itu. Klasifikasi tingkat kesukaran soal dapat dicontohkan seperti berikut ini.
0,00 - 0,30 soal tergolong sukar 0,31 - 0,70 soal tergolong sedang
0,71 - 1,00 soal tergolong mudah b.
Daya Pembeda DP Daya pembeda soal adalah kemampuan suatu butir soal dapat
membedakan antara warga belajar siswa yang telah menguasai materi yang
83 ditanyakan dan warga belajar siswa yang tidak kurang belum menguasai materi
yang ditanyakan. I ndeks daya pembeda setiap butir soal biasanya juga dinyatakan dalam bentuk proporsi. Semakin tinggi indeks daya pembeda soal
berarti semakin mampu soal yang bersangkutan membedakan warga belajar siswa yang telah memahami materi dengan warga belajar peserta didik
yang belum memahami materi. I ndeks daya pembeda berkisar antara -1,00 sampai dengan + 1,00. Semakin tinggi daya pembeda suatu soal, maka semakin
kuat baik soal itu. Jika daya pembeda negatif 0 berarti lebih banyak kelompok bawah warga belajar peserta didik yang tidak memahami materi menjawab
benar soal dibanding dengan kelompok atas warga belajar peserta didik yang memahami materi yang diajarkan guru.
H. Teknik Analisis Data
Menurut Suharsimi Arikunto 2002: 209, teknik analisis data adalah sesuatu cara yang akan digunakan untuk mengolah data setelah data terkumpul
agar dapat dihasilkan sesuatu simpulan yang tepat. Pada penelitian ini mengunakan teknik analisis data yang adalah statistik deskriptif dengan metode
analisis data kuantitatif. Statistik deskriptif menurut Sugiyono 2012: 29 merupakan statistik yang berfungsi untuk mendeskripsikan atau memberi
gambaran terhadap objek yang diteliti melalui data sampel atau populasi sebagai mana adanya, tanpa melakukan analisis dan membuat kesimpulan yang berlaku
secara umum. Data kuantitatif merupakan data yang berbentuk angka atau data kualitatif yang telah diberi skor atau nilai. Data ini dapat dianalisis secara statistik
deskriptif maupun inferensial dengan rumus matematika terapan Endang Mulyatiningsih, 2011: 38.
84
1. Analisis Data Pada Variabel Pengetahuan I bu Tentang Pengusunan Menu.
Dalam penelitian ini digunakan analisis data statistik deskriptif, data yang
akan diperoleh berupa modus mo, median me, rata-rata mean, standar
deviasi SD, nilai maksimum, dan nilai minimum yang mana kemudian data tersebut disajikan dalam bentuk tabel maupun diagram. Perhitungan dibantu
dengan perangkat komputer yaitu dengan menggunakan program komputer Statistical Product and Service Sulotion SPSS versi 16.0 for windows. Data yang
akan diolah atau dianalisis mengunakan analisis deskriptif yaitu tabel distribusi frekuensi,
mean rata-rata, median me, modus mo simpanan Baku SD.
a.
M ean , M ed i an , M o d u s
Dan Simpanan Baku.
1 Mean
Mean merupakan teknik penjelasan kelompok yang didasarkan atas nilai rata-rata dari kelompok tersebut. Rata-rata
mean ini didapat dengan menjumlahkan data seluruh individu dalam kelompok itu, kemudian dibagi
dengan jumlah individu yang ada pada kelompok tersebut Sugiyono, 2012: 49. Rumus yang digunakan dalam
Mean yaitu:
Dimana: Me =
mean rata-rata
∑ =
psilon baca jumlah Xi = Nilai x ke i sampai ke n
85 2
Median Median adalah salah satu teknik penjelasan kelompok yang
didasarkan atas nilai tengah dari kelompok data yang telah disusun urutannya dari yang terkecil sampai yang terbesar, atau sebaliknya dari
yang terbesar sampai yang terkecil Sugiyono, 2012: 48. Rumus yang digunakan dalam median:
Dimana : Md = Median
b = Batas bawah, dimana median akan terletak n = Banyak data jumlah sample
p = Panjang kelas interval F = Jumlah semua frekuensi sebelum kelas median
F = Frekuensi kelas median 3
Modus Mode Modus merupakan teknik penjelasan kelompok yang didasarkan atas
nilai yang sedang populasi yang sedang menjadi mode atau nilai yang
sering muncul dalam kelompok tersebut Sugiyono, 2012: 47. Rumus yang digunakan dalam Modus:
Dimana : Mo = Modus
B = Batas kelas interval dengan frekuensi terbanyak P = Panjang kelas interval
86 b 1 = Frekuensi pada kelas modus frekuensi pada kelas interval
yang terbanyak dikurangi frekuensi kelas interval terdekat sebelumnya.
B 2 = Frekuensi kelas modus dikurangi frekuensi kelas interval berikutnya.
4 Standar Deviasi Simpanan Baku
Menghitung Standar Deviasi simpangan baku dengan rumus:
Keterangan: s
2
= varian s = standar deviasi simpangan baku
xi = nilai x ke-i = rata-rata
n = ukuran sampel Sudjana, 2001: 95
b. Distribusi Kategorisasi
Langkah-langkah yang ditempuh dalam penggunaan teknik analisis ini adalah sebagai berikut:
1
Membuat tabel distribusi jawaban angket
2
Menentukan skor jawaban responden dengan ketentuan skor yang telah ditetapkan
3
Menjumlah skor jawaban yang diperoleh dari tiap-tiap responden
4
Hasil yang diperoleh dikonsultasikan dengan tabel kategori
5
Kesimpulan berdasarkan tabel kategori yang disusun melalui perhitungan sebagai berikut:
a Menentukan
Mean I deal = Mean tertinggi yang dapat dicapai instrumen
87 b
Menentukan Standar Deviasi = Standar deviasi ideal yang dapat dicapai instrumen
c Membuat tabel kategori instrumen. Sebelum membuat tabel kategori maka
ditentukan terlebih dahulu Mi mean ideal yang dapat dicapai instrumen
dan Sdi Standar deviasi ideal yang dapat dicapai instrumen, lalu dikonsultasikan dengan tabel kategori yang dapat dilihat pada Tabel 15
berikut: Tabel 16. Kategori Kecenderungan.
No Kecenderungan
Kategori 1.
2. 3.
4. M + 1,5 SD i – ke atas
M s.d M+ 1,5 SDi M – 1,5 SD i s.d M
M – 1,5 SD i – ke bawah Sangat Tinggi
Tinggi Cukup
Rendah
Sugiyono, 2010: 37 Rerata ideal Mi dan simpangan baku ideal SDi diperoleh dengan
rumus : Mi
= ½ skor tertinggi + skor terendah SD i
= 1 6 skor tertinggi – skor terendah
2. Analisis Data Status Gizi Balita
Dalam variabel status gizi balita diukur secara langsung. Dalam menentukan klasifikasi status gizi menggunakan aturan baku. Antropometri yang
digunakan adalah WHO-NCHS. I ndikator yang digunakan adalah berat badan BB Umur U. Standar yang digunakan adalah NCHS National Centre For Health
Statistics USA. Setelah itu nilai simpanan baku di kasifikasikan kedalam 3 kategori yaitu gizi buruk, gizi kurang, dan gizi baik berdasarkan klasifikasi WHO
NCNS. klasifikasi sebagai berikut:
