L Abaci: September 2016

A. VALIDITAS

Validitas secara etimologi berasal dari kata validity yang mempunyai arti sejauh mana ketepatan dan kecermatan suatu alat ukur dalam melakukan fungsi ukurnya. Pada intinya validitas pengukuran memberikan gambaran mengenai seberapa jauh pengukuran yang kita lakukan itu memang mengukur sesuai yang ingin diukur. Untuk menguji validitas kesesuaian antara butir soal dan kisi-kisi konstruknya digunakan validitas konstruk melalui analisis faktor. Tujuan utama analisis faktor adalah untuk menguji secara empirik hubungan antar butir soal dan untuk menentukan kelompok soal yang saling menentukan sebagai suatu faktor/konstruk yang diukur melalui instrument (Gable, 1986: 85).

Konstruk-konstruk yang diperoleh secara ideal merefleksikan kategori-kategori yang ditentukan dari defenisi konseptual dan defenisi operasional dari karakteristik affektif. Ketika hal ini tidak jelas, adalah masalah validitas konstruk instrument. Secara aktual ada dua jenis masalah yang dapat terjadi. Masalah pertama bahwa analisis faktor tidak menghasilkan beberapa konsep yang menjelaskan faktor. Masalah kedua, dapat terjadi karena penjelasan faktor yang telah dihasilkan tetapi tidak berkoresponden dengan kategori yang ditentukan (Gable, 1986: 86). Jika besarnya mean variabel sangat dekat/ekstrim pada skala jawaban dan standar deviasinya rendah, maka korelasi antar variabel akan rendah dan berakibat rendah pula padahasil analisis faktor (Gabel,1986: 91).

B. RELIABILITAS

Reliabilitas adalah derajat kekonsistenan hasil/nilai siswa pada pemberian penilaian yang berulang (Nitko, Anthony J. & Susan M. B. 2011 : 64). Skor–skor yang tingkat reliabel tinggi adalah akurat, reprodusibel, dan genaralaisibel dibandingkan dengan kesempatan–kesempatan testing yang lain dan instrumen–instrumen tes serupa yang lain. Teknik yang dapat digunakan adalah konsistensi internal.

Reliabilitas konsistensi internal diestimasi menggunakan satu bentuk tes yang hanya diberikan sekali dan untuk menghindari masalah yang ditimbulkan pada tes berulang. Metode ini lebih dikenal sebagai estimasi reliabilitas dengan metode split half (metode belah dua).

Untuk mengestimasi reliabilitas tes yang komponen-komponennya parallel dapat menggunakan rumus koefisien , yaitu:

Dimana:

X = skor amatan yang dibentuk dari mengkombinasikan N komponen,

= varians populasi X

= varians populasi dari komponen ke-I , Yi

N = banyaknya komponen yang dikombinasikan ke bentuk X, contohnya jika N = 3, skor tes, X, berdasarkan 3 komponen.

Untuk mengestimasi reliabilitas tes yang komponen-komponennya dikotomi dapat menggunakan rumus Kuder- Richardson 20 (KR20), yaitu:

Dimana:

X = skor amatan yang dibentuk dari mengkombinasikan N komponen,

= varians populasi X

= proporsi peserta ujian yang mendapatkan i item benar

N = banyaknya komponen yang dikombinasikan ke bentuk X, contohnya jika N = 3, skor tes, X, berdasarkan 3 komponen.

C. SELEKSI ITEM DAN KOEFISIEN BISERIAL ATAU KOEFISIEN POINT BISERIAL

Kriteria baik tidaknya butir soal menurut Ebel dan Frisbie (1991) dalam Essentials of Educational Measurement halaman 232 adalah dengan melihat nilai koefisien biserial dan korelasi point biserial yang di tunjukkan sebagai indeks diskriminasi (discrimination indexes) seperti pada tabel berikut

Indeks diskriminan	Evaluasi item
0,40 ke atas 0,30 – 0,39 0,20 – 0,29 Di bawah 0,19	Sangat baik Baik tetapi mungkin perlu perbaikan Item dengan beberapa catatan, biasanya perlu perbaikan Tidak baik, dibuang atau diperbaiki melalui revisi

Untuk mendapatkan koefisien biserial dengan menggunakan ITEMAN dari Assessment Systems Corporation. (1984). User's Manual for the MiicroCat Testing System, USA.

D. ANALISIS KUANTITATIF TES

Berdasarkan hasil tes prestasi matematika mengunakan instrument soal pilihan ganda pada pokok bahasan lingkaran (lampiran 1). Diperoleh distribusi jawaban siswa dan skor siswa (lampiran 3).

Penghitungan analisis faktor

Dengan menggunakan SPSS analisis faktornya langkahnya adalah sebagai berikut:

1. Masukkan data ke dalam SPSS

2. Pilih Analyze– Dimension Reduction– Factor. Kemudian masukkan ke-10 variabel yang hendak dianalisis.

3. Pilih descritives – pada correlation Matrix beritanda conteng pada KMO and Bartlett’s test of sphericity dan Anti-image selanjutnya continue

4. Klik menu Rotation, lalu pilih Method Varimax. Kemudian continue

5. Klik ok

6. Output SPSS yang diperoleh

Descriptive Statistics
	Mean	Std. Deviation	Analysis N
soal_1	.74	.442	39
soal_2	.62	.493	39
soal_3	.51	.506	39
soal_4	.72	.456	39
soal_5	.64	.486	39
soal_6	.62	.493	39
soal_7	.54	.505	39
soal_8	.46	.505	39
soal_9	.51	.506	39
soal_10	.79	.409	39

Jika besarnya mean variabel sangat dekat/ekstrim pada skala jawaban dan standar deviasinya rendah, maka korelasi antarvariabel akan rendah dan berakibat rendah pula pada hasil analisis faktor

KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.		.525
Bartlett's Test of Sphericity	Approx. Chi-Square	63.693
	df	45
	Sig.	.035

Bartlett's Test of Sphericity adalah uji statistic untuk menunjukkan ada tidaknya korelasi antar variable. Dilhat dari nilainya yang besar dan angka signifikansinya yang kecil, maka dapat dikatakan bahwa matriks korelasi pupulasi adalah signifikan. KMO merupakan suatu indeks perbandingan besarnya koefisien korelasi observed dan besarnya koefisien korelasi parsial. Besarnya KMO yang diperoleh adalah 0.525.

Communalities
	Initial	Extraction
soal_1	1.000	.818
soal_2	1.000	.549
soal_3	1.000	.709
soal_4	1.000	.608
soal_5	1.000	.611
soal_6	1.000	.571
soal_7	1.000	.719
soal_8	1.000	.500
soal_9	1.000	.742
soal_10	1.000	.577
Extraction Method: Principal Component Analysis.

Communalities merupakan ukuran persentasi variansi variable yang dijelaskan oleh factor-faktor. Estimasi 0.00 berarti suatu variable tidak berkorelasi dengan variable lainnya, sementara estimasi 1.00 berarti variansi variable secara sempurna disebabkan oleh sejumlah factor bersama. Untuk item_1 menunjukkan pernyataan tersebut sebesar 81.8% tingkat persamaannya dengan variable lain yang disebabkan oleh faktor bersama, sedangkan 18.2% adalah keunikan dari item pernyataan tersebut. Hasil yang diperoleh menunjukkan semua item memiliki nilai communalities yang tinggi. Sehingga item-item tersebut memiliki persamaan dengan item lainnya dalam satu kelompok

Total Variance Explained
Component	Initial Eigenvalues			Extraction Sums of Squared Loadings			Rotation Sums of Squared Loadings
Component	Total	% of Variance	Cumulative %	Total	% of Variance	Cumulative %	Total	% of Variance	Cumulative %
1	2.515	25.149	25.149	2.515	25.149	25.149	1.946	19.459	19.459
2	1.534	15.335	40.484	1.534	15.335	40.484	1.767	17.665	37.124
3	1.269	12.689	53.173	1.269	12.689	53.173	1.400	14.005	51.129
4	1.085	10.855	64.028	1.085	10.855	64.028	1.290	12.899	64.028
5	.906	9.062	73.090
6	.776	7.758	80.847
7	.670	6.697	87.545
8	.519	5.190	92.734
9	.485	4.846	97.580
10	.242	2.420	100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.

SPSS mengelompokkan ke-10 item kedalam 4 faktor berdasarkan pada nilai eigen value > 1, yaitu factor 1 eigen value 2.515, factor 2 eigen value 1.534, factor 3 eigen value 1.269, dan faktor 4 eigen value 1.085. Dari tampilan tersebut terlihat bahwa factor 1 mampu menjelaskan variansi 25.149%, factor 2 mampu menjelaskan variansi 15.335%, factor 3 mampu menjelaskan variansi 12.689%, dan factor 4 mampu menjelaskan variansi 10.855%.

Berikut tampilan keempat factor sebelum dilakukan rotasi:

Component Matrix^a
	Component
	1	2	3	4
soal_1	.722	.402	-.240	.277
soal_2	.547	-.132	.142	-.462
soal_3	-.124	.028	.832	.003
soal_4	.685	.144	.050	-.340
soal_5	.367	.129	.675	.062
soal_6	.677	.111	-.052	.312
soal_7	.178	.828	-.032	-.009
soal_8	.406	-.419	-.171	-.361
soal_9	.286	-.452	.088	.670
soal_10	.582	-.488	.004	.014
Extraction Method: Principal Component Analysis.
a. 4 components extracted.

Hasil rotasi dengan metode varimax adalah sebagai berikut.

Rotated Component Matrix^a
	Component
	1	2	3	4
soal_1	.884	.140	.090	-.088
soal_2	.114	.710	-.067	.168
soal_3	-.216	-.094	-.014	.808
soal_4	.435	.617	-.144	.135
soal_5	.235	.151	.079	.725
soal_6	.657	.200	.311	.052
soal_7	.623	-.192	-.532	.103
soal_8	-.065	.661	.148	-.192
soal_9	.149	-.076	.841	.080
soal_10	.118	.559	.501	.003
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 5 iterations.

Hasil rotasi menunjukkan bahwa soal_1, soal_6, soal_7 mengelompok pada faktor 1, soal_ 2, soal_4, soal_8, soal_10 mengelompok pada faktor 2, soal_9 pada faktor 3, soal_3, soal_5 mengelompok pada faktor 4.

Penghitungan Reliabilitas

Dengan menggunakan KR-20 diperoleh:

Item and Test Analysis (ITEMAN)

Dengan menggunakan ITEMAN, langkahnya adalah sebagai berikut:

1. memasukkan (entry) jawaban siswa (respons) ke dalam suatu file data dalam bentuk text. Salah satu program yang dapat digunakan untuk membuat file data adalah menggunakan notepad, yang dapat dilakukan melalui Klik Start lalu All Programs pilih Accessories dan klik Notepad.

Agar file data dapat dianalisis dengan ITEMAN diperlukan 4 baris perintah sebagai baris kontrol yang diketik mulai dari baris pertama kolom pertama. Empat baris pertama sebagai baris kontrol adalah sebagai berikut:

Baris pertama

Pada baris pertama Notepad ada sepuluh karakter yaitu _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ (selanjutnya disebut kolom).Kesepuluh kolom tersebut harus diisi dengan informasi yang sesuai dengan kaidah yang ditetapkan oleh ITEMAN. Kaidah tersebut yaitu

a. Kolom 1-3 merupakan respon atau jumlah aitem yang akan dianalisis, apabila jumlah aitem yang akan dianalisis 10 maka pada strip awal dikosongkan (di spasi) kemudian pada kolom ke 2 dan ke 3 diisi 10

b. Kolom 4, blank, dibiarkan kosong (hanya di spasi)

c. Kolom 5, kode OMIT, yaitu apabila ada subjek yang tidak menjawab pada suatu aitem mau di skor apa, biasanya ditulis dengan huruf O (bukan nol)

d. Kolom 6, blank, dibiarkan kosong (hanya di spasi)

e. Kolom 7, adalah informasi untuk soal yang tidak dapat diselesaikan subjek karena waktu habis (NOT REACH), ditulis N

f. Kolom 8, blank. Dibiarkan kosong (hanya di spasi)

g. Kolom 9-10 adalah jumlah data awal yang tidak akan diikutsertakan dalam analisis. Apabila semua data akan dianalisis maka pada baris tersebut diisi 0 (nol), karena ada3 data awal yang tidak diikutsertakan dalam analisis maka diisi 03.

Pada Data di atas ada 10 aitem yang akan dianalisis, dan mulai dari awal, kita mengisinya menjadi 10 o N 03

Baris kedua:

Berisi alternative jawaban/kunci jawaban (option yang benar).Penulisan kunci jawaban harus sesuai dengan kode untuk data baik alphabetic maupun numeric.

Baris ketiga

Jumlah pilihan jawaban (option). Diisi dengan angka, misalnya 2,3,4,…. dan seterusnya sesuai dengan jumlah option.

Baris keempat:

Berisi kode/skala tes: ‘Y’ = butir soal yang dianalisis dan ‘N’ =butir soal yang tidak dianalisis.

Baris kelima dan seterusnya: Berisi jawaban responden yang bisa diketik dengan alphabetic maupun numeric, dengan ketentuan setiap satu baris menunjukkan jawaban dari satu responden.

Bentuk akhir notepad sebelum dianalisis menggunakan iteman pada gambar di atas.Data pada Notepad tersebut di save as dalam satu folder program iteman dengan ekstensi file bentuk .DAT. Sebagai contoh, data di atas disimpan dengan nama TES.dat. Data tersebut siap untuk dianalisis menggunakan iteman.

2. Buka file ITEMAN melalui double click pada file ITEMAN

3. Ketika ditanya input. Masukkan file yang kita buat di atas, misalnya TES.dat

4. Ketika di tanya “Enter the name of the output file:” Tulis nama sembarang. Misalnya HASIL lalu tekan ENTER

5. Ketika di tanya “Do you want the scores written to a file? (Y/N)” Jawab saja Y – Jika anda menginginkan skor tiap individu dibuat dalam file. Jika tidak ingin maka tulis N. lalu tekan ENTER

6. Hasil analisis akan menjadi file baru di folder yang berisi ITEMAN dan file latihan tadi

7. Selanjutnya perhatikan kolom point biserial. Diperoleh nilai koefisien Point Biserial seperti pada tabel dibawah ini

Nomor Soal	Point Biserial	Keterangan
1	0.599	Sangat Baik
2	0.529	Sangat Baik
3	0.198	Dengan beberapa catatan, perlu diperbaiki
4	0.610	Sangat Baik
5	0.508	Sangat Baik
6	0.625	Sangat Baik
7	0.266	Dengan beberapa catatan, perlu diperbaiki
8	0.393	Baik, mungkin perlu perbaikan
9	0.362	Baik, mungkin perlu perbaikan
10	0.561	Sangat Baik

E. ANALISIS KUANTITATIF NON TES

Berdasarkan hasil angket minat siswa (lampiran 2). Diperoleh distribusi jawaban siswa dan skor siswa (lampiran 4).

Penghitungan analisis faktor

Penghitungan menggunakan SPSS dengan langkah yang sama dengan analisis faktor pada tes. Diperoleh Output SPSS sebagai berikut:

Descriptive Statistics
	Mean	Std. Deviation	Analysis N
butir_1	3.00	.577	31
butir_2	2.29	.588	31
butir_3	3.39	.495	31
butir_4	3.10	.700	31
butir_5	2.97	.657	31
butir_6	2.71	.693	31
butir_7	3.13	.499	31
butir_8	2.71	.461	31
butir_9	2.87	.499	31
butir_10	3.16	.454	31
butir_11	2.81	.703	31
butir_12	3.42	.502	31
butir_13	2.94	.772	31
butir_14	2.74	.729	31
butir_15	3.39	.495	31
butir_16	3.32	.475	31
butir_17	2.84	.583	31
butir_18	3.16	.523	31
butir_19	2.97	.482	31
butir_20	2.97	.547	31

Jika besarnya mean variabel sangat dekat/ekstrim pada skala jawaban dan standar deviasinya rendah, maka korelasi antarvariabel akan rendah dan berakibat rendah pula pada hasil analisis faktor

KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.		.613
Bartlett's Test of Sphericity	Approx. Chi-Square	263.572
	df	190
	Sig.	.000

Communalities
	Initial	Extraction
butir_1	1.000	.688
butir_2	1.000	.776
butir_3	1.000	.861
butir_4	1.000	.802
butir_5	1.000	.858
butir_6	1.000	.836
butir_7	1.000	.604
butir_8	1.000	.821
butir_9	1.000	.657
butir_10	1.000	.846
butir_11	1.000	.741
butir_12	1.000	.716
butir_13	1.000	.676
butir_14	1.000	.803
butir_15	1.000	.623
butir_16	1.000	.782
butir_17	1.000	.756
butir_18	1.000	.792
butir_19	1.000	.707
butir_20	1.000	.624
Extraction Method: Principal Component Analysis.

Communalities merupakan ukuran persentasi variansi variable yang dijelaskan oleh factor-faktor. Estimasi 0.00 berarti suatu variable tidak berkorelasi dengan variable lainnya, sementara estimasi 1.00 berarti variansi variable secara sempurna disebabkan oleh sejumlah factor bersama. Untuk item_1 menunjukkan pernyataan tersebut sebesar 68.8% tingkat persamaannya dengan variable lain yang disebabkan oleh faktor bersama, sedangkan 31.2% adalah keunikan dari item pernyataan tersebut. Hasil yang diperoleh menunjukkan semua item memiliki nilai communalities yang tinggi. Sehingga item-item tersebut memiliki persamaan dengan item lainnya dalam satu kelompok

Total Variance Explained
Component	Initial Eigenvalues			Extraction Sums of Squared Loadings			Rotation Sums of Squared Loadings
Component	Total	% of Variance	Cumulative %	Total	% of Variance	Cumulative %	Total	% of Variance	Cumulative %
1	5.365	26.824	26.824	5.365	26.824	26.824	2.779	13.894	13.894
2	2.265	11.326	38.150	2.265	11.326	38.150	2.514	12.572	26.466
3	2.149	10.743	48.894	2.149	10.743	48.894	2.376	11.880	38.346
4	1.618	8.090	56.984	1.618	8.090	56.984	2.183	10.916	49.262
5	1.268	6.342	63.327	1.268	6.342	63.327	2.009	10.045	59.307
6	1.219	6.094	69.420	1.219	6.094	69.420	1.781	8.904	68.211
7	1.082	5.412	74.832	1.082	5.412	74.832	1.324	6.621	74.832
8	.903	4.517	79.349
9	.811	4.057	83.405
10	.640	3.202	86.607
11	.592	2.961	89.568
12	.435	2.174	91.742
13	.423	2.113	93.855
14	.326	1.631	95.487
15	.276	1.381	96.868
16	.196	.981	97.849
17	.131	.657	98.505
18	.114	.568	99.073
19	.095	.473	99.546
20	.091	.454	100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.

SPSS mengelompokkan ke-23 item kedalam 8 faktor berdasarkan pada nilai eigen value > 1, yaitu factor 1 eigen value 5.365, factor 2 eigen value 2.265, factor 3 eigen value 2.149, factor 4 eigen value 1.618, factor 5 eigen value 1.268, factor 6 eigen value 1.219, dan factor 7 eigen value 1.082. Dari tampilan tersebut terlihat bahwa factor 1 mampu menjelaskan variansi 26.824%, factor 2 mampu menjelaskan variansi 11.326%, factor 3 mampu menjelaskan variansi 10.732%, factor 4 mampu menjelaskan variansi 8.090%, factor 5 mampu menjelaskan variansi 6.342%, factor 6 mampu menjelaskan variansi 6.094%, dan factor 7 mampu menjelaskan variansi 5.412%.

Berikut tampilan ketujuh factor sebelum dilakukan rotasi:

Component Matrix^a
	Component
	1	2	3	4	5	6	7
butir_1	.479	.041	.248	-.306	-.254	.162	.459
butir_2	.468	-.178	.593	.160	.242	-.205	.216
butir_3	.316	.484	.532	.461	.007	-.099	-.145
butir_4	.570	-.088	-.496	.337	-.089	-.104	-.301
butir_5	.599	.318	-.516	.264	-.044	-.225	-.099
butir_6	.630	-.475	.077	-.037	.317	.192	.262
butir_7	.607	.319	-.143	.292	-.032	-.080	.145
butir_8	.679	-.423	.090	.328	-.023	-.024	.253
butir_9	.538	-.378	-.121	.432	-.125	.056	.071
butir_10	.579	-.143	-.075	-.199	.571	.162	-.305
butir_11	.743	-.008	-.255	-.332	-.010	.110	.023
butir_12	.447	.593	.149	-.220	-.233	.130	-.151
butir_13	.547	-.028	.406	.227	-.270	.125	-.267
butir_14	.510	.107	.556	-.347	-.189	-.210	-.143
butir_15	.348	.586	-.150	-.069	.127	.207	.269
butir_16	-.038	.193	-.197	.217	-.108	.798	.092
butir_17	.505	-.217	.210	-.245	.085	.340	-.477
butir_18	.002	.649	.137	.126	.569	-.011	.111
butir_19	.538	.053	-.384	-.348	.211	-.316	.037
butir_20	.549	.063	-.227	-.322	-.354	-.149	.125
Extraction Method: Principal Component Analysis.
a. 7 components extracted.

Hasil rotasi dengan metode varimax adalah sebagai berikut.

Rotated Component Matrix^a
	Component
	1	2	3	4	5	6	7
butir_1	-.145	.338	.723	.148	-.004	.039	.077
butir_2	-.141	.664	.052	.381	.097	.201	-.343
butir_3	.126	.113	-.102	.796	-.114	.416	-.042
butir_4	.837	.151	-.033	.064	.208	-.166	.044
butir_5	.884	.022	.174	.063	.035	.200	-.019
butir_6	.034	.758	.206	-.102	.455	.007	.007
butir_7	.562	.256	.254	.231	-.051	.315	.062
butir_8	.300	.813	.140	.157	.088	-.135	-.023
butir_9	.446	.602	-.006	.118	.056	-.243	.140
butir_10	.201	.222	.023	-.032	.841	.201	-.086
butir_11	.383	.185	.587	-.041	.462	.010	.017
butir_12	.166	-.269	.523	.493	.152	.254	.109
butir_13	.153	.271	.119	.704	.192	-.164	.082
butir_14	-.115	.066	.481	.586	.233	-.025	-.394
butir_15	.216	-.038	.413	.019	.033	.581	.256
butir_16	.011	-.026	.021	-.015	.025	.092	.878
butir_17	-.005	.101	.133	.331	.757	-.197	.076
butir_18	-.023	-.098	-.124	.095	.022	.870	-.016
butir_19	.449	.052	.405	-.264	.329	.166	-.365
butir_20	.366	.040	.670	.009	.054	-.142	-.123
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 11 iterations.

Hasil rotasi menunjukkan bahwa butir_4, butir_5, butir_7, butir_19, butir_20 mengelompok pada faktor 1, butir_2, butir_6, butir_8, butir_9 mengelompok pada faktor 2, butir_1, butir_12 mengelompok pada faktor 3, butir_3, butir_13, butir_14 mengelompok pada faktor 4, butir_10, butir_11, butir_17 mengelompok pada faktor 15, butir_18 mengelompok pada faktor 6, dan butir_16 mengelompok pada faktor 7.

Penghitungan Reliabilitas

Dengan menggunakan rumus Alpha Cronbach diperoleh:

Langkah uji reliabilitas dengan SPSS adalah sebagai berikut:

1. Gunakan data yang ada pada contoh Validitas diatas

2. Klik menu ANALYZE → SCALE → RELIABILITY ANALYSIS

3. Blok semua item (item_1 – item_12),kecuali total tidak ikut diblok, lalu klik ok

4. Tampilan hasil Output adalah sebagai berikut:

Case Processing Summary
			N	%
Cases	Valid		31	100.0
	Excluded^a		0	.0
	Total		31	100.0
a. Listwise deletion based on all variables in the procedure.
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha		N of Items
.836		20

Item and Test Analysis (ITEMAN)

Dengan menggunakan ITEMAN, langkahnya hampir sama dengan analisis kuantitatif tes, hanya saja untuk empat kolom entry perintah ada perbedaan:

memasukkan (entry) jawaban siswa (respons) ke dalam suatu file data dalam bentuk text, disini menggunakan notepad.

Baris pertama

h. Kolom 1-3 merupakan respon atau jumlah aitem yang akan dianalisis, apabila jumlah aitem yang akan dianalisis 20 maka pada strip awal dikosongkan (di spasi) kemudian pada kolom ke 2 dan ke 3 diisi 20

i. Kolom 4, blank, dibiarkan kosong (hanya di spasi)

j. Kolom 5, kode OMIT, yaitu apabila ada subjek yang tidak menjawab pada suatu aitem mau di skor apa, biasanya ditulis dengan huruf O (bukan nol)

k. Kolom 6, blank, dibiarkan kosong (hanya di spasi)

l. Kolom 7, adalah informasi untuk soal yang tidak dapat diselesaikan subjek karena waktu habis (NOT REACH), ditulis N

m. Kolom 8, blank. Dibiarkan kosong (hanya di spasi)

n. Kolom 9-10 adalah jumlah data awal yang tidak akan diikutsertakan dalam analisis. Apabila semua data akan dianalisis maka pada baris tersebut diisi 0 (nol), karena ada3 data awal yang tidak diikutsertakan dalam analisis maka diisi 03.

Pada Data di atas ada 10 aitem yang akan dianalisis, dan mulai dari awal, kita mengisinya menjadi 20 o N 03

Baris kedua:

Berisi alternative jawaban/kunci jawaban (option yang benar).Penulisan kunci jawaban harus dinyatakan dengan tanda “+“ atau “-“ sesuai dengan tipe item.

Baris ketiga

Jumlah pilihan jawaban (option). Diisi dengan angka, misalnya 2,3,4,…. dan seterusnya sesuai dengan jumlah option.

Baris keempat:

Berisi kode/skala tes: ‘Y’ = butir soal yang dianalisis dan ‘N’ =butir soal yang tidak dianalisis.

Baris kelima dan seterusnya: Berisi jawaban responden yang bisa diketik dengan alphabetic maupun numeric, dengan ketentuan setiap satu baris menunjukkan jawaban dari satu responden.

Bentuk akhir notepad sebelum dianalisis menggunakan iteman pada gambar di atas. Data di atas disimpan dengan nama NONTES.dat. Data tersebut siap untuk dianalisis menggunakan iteman.

8. Buka file ITEMAN melalui double click pada file ITEMAN

9. Ketika ditanya input. Masukkan file yang kita buat di atas, misalnya NONTES.dat

10. Ketika di tanya “Enter the name of the output file:” Tulis nama sembarang. Misalnya HASIL1 lalu tekan ENTER

11. Ketika di tanya “Do you want the scores written to a file? (Y/N)” Jawab saja Y – Jika anda menginginkan skor tiap individu dibuat dalam file. Jika tidak ingin maka tulis N. lalu tekan ENTER

12. Sebelum program menganalisis data maka akan muncul peringatan seperti pada gambar di bawah. Dapat diisi dengan 1, 2, 3 sesuai ketentuan yang dipilih.

13. Hasil analisis akan menjadi file baru di folder yang berisi ITEMAN dan file angket tadi

Lampiran 1

TES PRESTASI MATEMATIKA

Pokok Bahasan : Lingkaran

Kelas/Semester : VIII / 2

Waktu : 45 menit

Petunjuk pengisian

Kerjakanlah pada lembar jawab yang telah tersedia.
Tulislah nama, nomor absen dan kelas pada lembar jawab yang tersedia.
Bacalah setiap pertanyaan di bawah ini dengan seksama.
Pilihlah salah satu jawaban yang sesuai dengan jawaban anda dengan memberi tanda silang (X).
Bila sudah selesai mengerjakan soal, serahkan lembar jawab dan naskah soal pada pengawas.

1. Lingkaran merupakan himpunan semua titik yang berjarak sama dari sebuah titik tertentu, titik tertentu itu disebut…

Pusat lingkaran
Garis tengah lingkaran
Jari-jari lingkaran
Tali busur lingkaran

2. Tini akan membuat anyaman hiasan dinding berbentuk lingkaran dengan panjang jari-jari 4 cm, diameter anyaman hiasan dinding Tini adalah…

2 cm
4 cm
6 cm
8 cm

3. Pada gambar di bawah diketahui jari-jari lingkaran adalah 21 cm, keliling lingkaran tersebut adalah ...

a. 132 cm

b. 131,88 cm

c. 1386 cm

d. 1384,74 cm

4. Pada gambar di bawah ini, yang merupakan apotema adalah …

5. Ridwan mempunyai kolam ikan berbentuk lingkaran dibelakang rumahnya. Jika jari-jari kolam tersebut adalah 7 m, luas kolam ikan Ridwan adalah…

a. 22 m²

b. 38,5 m²

c. 44 m²

d. 154 m²

6. Sebuah roda sepeda mempunyai 12 buah jeruji. Setiap jeruji yang berdekatan membentuk sudut yang sama dan poros roda dianggap sebagai titik pusat lingkaran. Jika panjang jeruji sepeda sama dengan 42 cm, maka panjang busur di hadapan dua jeruji yang berdekatan adalah…

a. 22 cm

b. 21,98 cm

c. 44 cm

d. 10,99 cm

7. Panjang jari-jari sebuah roda 21 cm. berapakah panjang lintasannya jika roda itu berputar atau menggelinding sebanyak 200 kali?

a. 132 m

b. 264 m

c. 420 m

d. 332 m

8. Gambar di bawah ini merupakan sebuah lingkaran yang menyinggung semua sisi sebuah persegi. Jika luas daerah persegi 400 cm², maka luas daerah yang diarsir adalah... (

a. 314 cm²

b. 62,8 cm²

c. 86 cm²

d. 78,5 cm²

9. Perhatikan gambar berikut, dan panjang jari-jari lingkaran 7 cm. Luas daerah yang diarsir adalah...

a. 77 cm²

b. 39 cm²

c. 38,5 cm²

d. 77,5 cm²

10. Pada gambar di bawah ini diketahui luas persegi panjang adalah 48 cm². Panjang jari-jari masing-masing lingkaran adalah...

a. 5 cm

b. 3 cm

c. 2 cm

d. 4 cm

KUNCI JAWABAN TES PRESTASI MATEMATIKA

1. A

2. D

3. A

4. B

5. D

6. A

7. B

8. C

9. C

10. C

Lampiran 2

ANGKET MINAT

PETUNJUK PENGISIAN

1. Berilah tanda cek (√) pada pada kotak yang tersedia.

2. Setelah selesai, form ini dikumpulkan kembali.

3. Jawaban yang anda berikan tidak akan mempengaruhi nilai pelajaran.

No	Aspek yang dinilai	Pilihan
No	Aspek yang dinilai	SL	SR	JR	TP
1	Saya berusaha memahami materi matematika
2	Saya membolos pada jam pelajaran matematika
3	Saya tidak mengumpulkan tugas matematika
4	Saya membaca buku matematika
5	Saya berusaha menyelesaikan tugas matematika dengan sebaik-baiknya
6	Saya hanya mempelajari matematika jika akan ada ulangan
7	Saya hadir tepat waktu pada jam pelajaran matematika
8	Saya bertanya kepada teman tentang matematika
9	Saya mengerjakan hal-hal yang tidak berkaitan dengan matematika selama pembelajaran matematika
10	Saya berdiskusi tentang pelajaran matematika dengan teman
11	Saya menyiapkan pertanyaan untuk diajukan pada saat pembelajaran matematika
12	Saya tidak mengerjakan tugas matematika
13	Saya tidak berusaha memahami rumus matematika
14	Saya berusaha memahami rumus matematika
15	Saya membuka buku/catatan ketika ulangan
16	Saya menyelesaikan tugas matematika tepat waktu
17	Saya menyalin/ menyontek tugas matematika tepat waktu
18	Saya malas berdiskusi tentang matematika dengan siapa pun
19	Saya menyalin jawaban milik teman pada saat ulangan matematika
20	Saya tidak bertanya kepada guru matematika walaupun saya tidak mengerti