skor tes sebagai gabungan [recovered]x

Chapter Report (5)

Test Score As Composites

Crocker,L & Algina,J. (1986:87), Introduction To Classical and

Modern Test Theory

Oleh:Oom S. HomdijahOom S. Homdijah

Sekolah Pascasarjana UPI

Dosen Pembina Mata kuliah: 1. Prof. Furqon, P.hD.

2. Dr. Budi Susetyo, M.Pd.

PENGANTAR

• Skor tes komposit adalah total skor tes diperoleh

dengan menjumlahkan dua atau lebih skor subtes.

• Skor item dapat didefinisikan sebagai sejumlah poin • Skor item dapat didefinisikan sebagai sejumlah poin

jawaban individu terhadap item yang diberikan

Contoh Skema Penyekoran Item

Contoh skor item dikotomi:

1. Ruang antara ahir sel saraf disebut:

a. Dendrit

b. Axon

c. Synapse

d. neutron

(Dalam item ini jawaban a, b, dan d, diberi skor 0; jawaban c diberiskor 1)

2. Guru dalam sistem sekolah public harus memiliki hak untukmemukul:

a. Setuju

b. Tidak setuju

(Dalam item ini, respon setuju diberi nilai 1 dan raspon tidak setujudiberi nilai 0)

Penyekoran contoh item-item nondikotomi

1.Penulisan kalimat dalam bahasa Jerman yang benar secaratatabahasa (grammatically) yang menggunakan bentuk orangpertama tunggal adalah katakerja verstehen.

(skor maksimum yang mungkin diberikan adalah 3 dan penghargaantelah diberikan sebagian).

2. Seorang anak tunagrahita adalah anggota masyrakat yng tidakproduktif.

a. Sangat setujua. Sangat setuju

b. Setuju

c. Tidak ada pendapat

d. Tidak setuju

e. Sangat tidak setuju.

(Rentang skor dari poin 1 sampai 5, skor tertinggi menunjukkansikap positif terhadap anggota masyarakat tunagrahita).

Jawaban 10 orang terhadap item sikap yang diskor pada skala 1-5

PesertaItem

Total1 2 3 4 5

1 5 5 4 3 2 19

2 2 2 3 1 2 10

3 4 4 3 3 2 16

4 2 2 2 1 2 9

5 5 5 3 5 4 22

6 1 1 2 2 3 9

7 1 2 3 1 1 8

8 4 1 3 4 5 17

9 5 3 4 4 3 19

10 2 2 3 3 4 14

Mean item 3.1 2.7 3.0 2.7 2.8

Varian item

2.5 2.0 0.4 1.8 1.4

• Table di atas berisi jawaban 10 orang dengan 5 item sikap

yang diskor dengan rangkaian kesatuan sangat setuju - sangat

tidak setuju

• Rentang nilai sekor dari tiap item dari 1 sampai 5

• Setiap baris dalam matrik berisi jawaban peserta ujian untuk

semua item tes.

• Setiap kolom berisi jawaban dari semua peserta ujian

terhadap item yang diberikan.terhadap item yang diberikan.

• Angka-angka dalam matrik, lokasi setiap unsur dalam matrik

ditunjukkan dengan 2 tulisan di bawah baris (subscript).

• Contoh Xrc, yang mana tulisan di bawah garis yang pertama (r)

menunjukkan baris, dan tulisan di bawah baris kedua

menunjukkan kolom.

• X11 menunjukkan nilai dalam baris dan kolom

yang pertama, atau jawaban yang ditunjukkan

oleh peserta no 1 terhadap item 1; dalam

table 5.1, X11 =5. table 5.1, X11 =5.

• Symbol X23 ditunjukkan dengan nilai dalam

baris ke dua kolom ketiga, jawaban orang

kedua pada item 3. Dalam table X23 = 3

Statistik Deskriptif Untuk Variabel Nondikotomi

Jika pembuat tes tertarik dalam menentukan

kekuatan pendapat yang diberikan oleh item

individual, itu tepat untuk menguji skor mean untuk

item itu dengan menggunakan persamaan:

Statistik Deskriptif Untuk Variabel Nondikotomi (lanjutan)

Untuk item no 1 varians dapat dihitung dengan

menggunakan persamaan:

STATISTIK DESKRIPTIF UNTUK VARIABEL DIKOTOMI

• Ketika item diskor secara dikotomi, untuk menghitung item

mean, varians dan deviasi standard menggunakan rumus

sederhana. Untuk memperoleh rumus ini kita menggunakan

kesukaran item. Kesukaran item (p) dinyatakan sebagai

proporsi peserta tes menjawab benar. Supaya tidak salah proporsi peserta tes menjawab benar. Supaya tidak salah

memaknai, yang disebut dengan kesukaran item, suatu item

dijawab dengan benar oleh 85% peserta tes akan memiliki

kesukaran item atau nilai p .85, sedangkan item yang dijawab

dengan benar oleh 50% peserta akan memiliki kesukaran item

.50. Jadi sebenarnya item yang lebih mudah memiliki nilai

kesukaran lebih tinggi

STATISTIK DESKRIPTIF UNTUK VARIABEL DIKOTOMI

(lanjutan)

• Table di bawah memperlihatkan matrik skor

item individu yang menyajikan skor peserta i

pada item j. Di bawah matrik skor item

individu nilai p disajikan untuk tiap item. individu nilai p disajikan untuk tiap item.

Jawaban 10 Peserta Terhadap 5 Item Skor Secara Dikotomi

PesertaItem 6S7kor

1 2 3 4 5

1 0 0 1 1 0 2

2 0 0 0 1 0 1

3 1 1 0 0 0 2

4 1 0 0 1 0 1

5 0 1 1 1 1 45 0 1 1 1 1 4

6 0 1 0 0 0 1

7 1 1 1 1 1 5

8 1 1 0 1 0 3

9 1 1 1 1 0 4

10 0 0 0 1 1 2

pj ( Item

Mean)0.5 0.6 0.4 0.8 0.3

pjqj (Item

Varians)0.25 0.24 0.24 0.16 0.21

STATISTIK DESKRIPTIF UNTUK VARIABEL DIKOTOMI (lanjutan)

Untuk menghitung mean item j adalah:

Ketika semua nilai X dibatasi pada 0 atau1, ΣXij akan ekuivalen denganjumlah orang dengan skor 1 pada item j. Jadi:jumlah orang dengan skor 1 pada item j. Jadi:

Pj = µj


• Ketika item diskor secara dikotomi, cara yang mudah

untuk menghitung varans item adalah:

σ²j = pjqj

• Dimana qj = (1 - pj). • Dimana qj = (1 - pj).

• Jika kita menggunakan rumus ini untuk menghitung

varians item dalam table di atas, yaitu:

σ²j = (.50)(.50) = .25


Koefisien KorelasiApabila pengembang tes tertarik dalam hubungan antara jawaban dengandua item, contoh item j dan item k. Rumus untuk menghitung koefisienkorelasi dengan menggunakan p dan q yang disebut koefisien phi:

Di mana pjk adalah proporsi bersama jawaban item j dan k secara benar


• Untuk menggambarkan penggunaan rumus di atas,

contoh proporsi jawaban siswa pada item 1 dan 2,

disajikan pada table di bawah: “+”, tanda yang disajikan pada table di bawah: “+”, tanda yang

menunjukkan jawaban benar pada item. “ - “, tanda

yang menunjukkan jawaban tidak benar


• Distribusi Proporsi Jawaban Pada Item 1 dan 2

Item 1

+ -

Item 2 - .40

+ .60

.10 .30

.40 .20

STATISTIK DESKRIPTIF UNTUK VARIABEL DIKOTOMI (lanjutan

• Bentuk umum table empat kotak untuk menggambarkan

Dostribusi Frekuensi Jawaban Item Bersama, adalah seperti

berikut (gambar 5.1):

Item j

+ -

-

Item k

+

a b

c d


Dalam kasus ini sel tangan kiri atas menyajikan proporsi kelompok yang menjawab item 1 dengan benar tetapi salah pada item2; nilai dalam sel tangankanan menyajikan proporsi yang menjawab salah pada item 1 dan 2; dsb. Jikakita menghitung phi koefisien korelasi antara item 1 dan item 2 menggunakanpersamaan seperti berikut:

= .41

STATISTIK DESKRIPTIF UNTUK VARIABEL DIKOTOMI (lanjutan

• Gambar 5.1 merupakan table empat kotak untuk

menggambarkan data frekuensi jawaban bersama

untuk pasangan item. Huruf dalam tiap sel

menyajikan angka individu yang menjawab item j dan

k dengan pola jawaban yang ditunjukan oleh label k dengan pola jawaban yang ditunjukan oleh label

sel. Contoh angka dalam label c menunjukkan angka

peserta yang menjawab kedua item j dan k dengan

benar.


• Distribusi Frekuensi Jawaban Bersama Untuk Item 1

dan 2 dari table 5.3

Item 1

+ -

Item 2 -

+

1 3

4 2


Table 5.5 adalah table kotak empat untuk data yang disajikan pada padatable 5.3 untuk item 1 dan 2. Koefisien phi antara item 1 dan 2 dapatdihitung seperti berikut:

skor tes sebagai gabungan [recovered]x

Documents