Analisis Butir Soal dengan SPSS

BAB I

PENDAHULUAN

A.     Latar Belakang Masalah

Pengertian tes, menurut Jahja Umar, dkk,  adalah himpunan pertanyaan yang harus dijawab atau pernyataan-pernyataan yang harus dipilih/ditanggapi atau tugas-tugas yang harus dilakukan oleh orang yang dites (tester) dengan tujuan untuk mengukur suatu aspek (perilaku) tertentu dari orang yang dites.[1] Tes merupakan alat ukur, pengukuran merupakan proses pemberian angka yang bersifat kuantitatif dan penilaian merupakan proses pengambilan keputusan yang bersifat kualitatif berdasarkan hasil pengukuran. Pengukuran adalah proses pemberian angka atau usaha memperoleh deskripsi numerik dari suatu tingkatan di mana seorang peserta didik telah mencapai karakteristik tertentu. Kemampuan dalam pengukuran ini dibutuhkan keahlian tersendiri. Oleh sebab itu, kemampuan dalam membuat tes dan melakukan pengukuran dan penilaian merupakan kemampuan profesional yang harus dimiliki oleh guru.

Tes sebagai alat penilaian adalah pertanyaan-pertanyaan yang diberikan kepada siswa untuk mendapat jawaban dari siswa dalam bentuk lisan (tes lisan), dalam bentuk tulisan (tes tulisan), atau dalam bentuk perbuatan (tes tindakan). Tes pada umumnya digunakan untuk menilai dan mengukur hasil belajar siswa, terutama hasil belajar kognitif berkenaan dengan penguasaan bahan pengajaran sesuai dengan tujuan pendidikan dan pengajaran. Untuk dapat menentukan nilai, diperlukan adanya ukuran atau kriteria yang dijadikan dasar. Untuk menentukan bahwa suatu sistem itu baik atau kurang baik, perlu ada ketentuan tentang bagaimana yang baik tersebut, dan ketentuan inilah yang disebut kriteria.[2]

Pencapaian hasil belajar siswa yang rendah tidak selalu menunjukkan kompetensi siswa yang rendah atau pembelajaran yang kurang bermakna. Pencapaian tersebut mungkin disebabkan oleh kualitas instrumen hasil belajar yang kurang memadai. Untuk meningkatkan kualitas instrumen hasil belajar dalam bentuk tes dapat dilakukan dengan cara analisis soal. Di samping itu hasil analisis juga dapat memberikan informasi untuk perbaikan pembelajaran jika ada masalah dalam pembelajaran. Analisis butir soal menghasilkan soal yang siap direvisi.

Pengembangan bank soal akan mempermudah guru atau sekolah dalam menyediakan soal yang sudah diketahui kualitasnya dalam aspek spesifikasi dan karakteristiknya. Tes adalah satu atau seperangkat pertanyaan yang direncanakan untuk memperoleh informasi akurat tentang hasil belajar. Pertanyaan tersebut harus mempunyai jawaban yang benar. Tes dapat berupa tes formatif yang dimaksudkan untuk mengetahui apakah siswa sudah atau belum memahami materi yang diajarkan oleh guru. Tes juga dapat berupa tes sumatif yang merupakan tes hasil belajar dalam suatu periode waktu tertentu sesuai kebutuhan.

Kedudukan evaluasi dalam proses belajar mengajar sangat penting dan tidak dapat dipisahkan. Demikian juga, agar proses evaluasi itu berfungsi dengan semestinya dan sesuai tujuan, maka alat evaluasi itu sendiri harus baik. Hal ini seringkali dilupakan oleh para praktisi pendidikan di lapangan, mereka hanya berhenti pada pelaporan hasil evaluasi tanpa merasa perlu untuk mengetahui seberapa baik alat evaluasi yang telah mereka gunakan. Alat evaluasi yang dimaksud adalah tes hasil belajar yang berisi butir-butir soal.

B.     Perumusan Masalah

Berdasarkan uraian latar belakang masalah di atas, maka dapat dirumuskan permasalahan-permasalahan sebagai berikut :

1.      Apa yang dimaksud dengan analisis butir soal?

2.      Bagaimana teknik menganalisis butir soal dengan SPSS?

C.     Tujuan Pembahasan

Berdasarkan uraian latar belakang dan perumusan masalah di atas, maka tujuan pembahasan dalam makalah ini adalah sebagai berikut :

1.      Untuk mengetahui apa yang dimaksud dengan analisis butir soal;

2.      Untuk mengetahui bagimana menganalisis butir soal dengan SPSS.

BAB II

PEMBAHASAN

A.    Pengertian

Analisis butir soal dengan komputer maksudnya adalah penelaahan butir soal secara kuantitatif yang penghitungannya menggunakan bantuan program komputer. Analisis data dengan menggunakan program komputer adalah sangat tepat. Karena tingkat keakuratan hitungan dengan menggunakan program komputer lebih tinggi bila dibandingkan dengan diolah secara manual atau menggunakan kalkulator/ tangan. Program komputer yang digunakan untuk menganalisis data modelnya bermacam-macam tergantung tujuan dan maksud analisis yang diperlukan.

Program yang sudah dikenal secara umum adalah EXCEL, SPSS (Statitistical Program for Social Science), atau program khusus seperti ITEMAN (analisis secara kiasik), RASCAL, ASCAL, BILOG (analisis secara item respon teori atau IRT), FACETS (analisis model Rasch untuk data kualitati f). Untuk memahami program-program komputer di atas, bacalah manual programnya secara saksama, kemudian praktikkan dengan menggunakan program komputer sebagai latihannya. Berikut ini akan disajikan contoh program analisis data dengan menggunakan komputer, seperti program ITEMAN, RASCAL, ASCAL, BIGSTEP, QUEST.

B.    SPSS (Statistical Program for Social Science)

SPSS merupakan sebuah program pengolah data yang sudah sangat dikenal di dalarn dunia pendidikan. Penggunaannya sangat mudah untuk dipahami para guru di sekolah. Semua data diketik di dalam format SPSS yang sudah disediakan. Setelah selesai, kemudian tinggal memilih statistik yang akan digunakan pada menu STATISTIC/ANALYZE. Misalnya uji validitas butir atau reliabilitas tes, diklik pada menu ANLYZE kemudian pilih CORELATE, pilih BIVARIAT, untuk uji reliabilitas pilih RELIABILITY. Di samping itu, program ini dapat digunakan untuk analisis data kuantitatif secara umum, misalnya untuk uji normalitas, homogenitas, dan linearitas data.

Agar mudah pengoperasiannya dalam menggunakan program ini, sebaiknya para guru membaca terlebih dahulu manual/buku pedoman pengoperasiannya secara saksama. Berikut ini disajikan salah satu contoh penggunaan program SPSS yang digunakan untuk menguji uji normalitas, homogenitas, dan linearitas data, serta uji kesesuaian antara butir soal dan kisi­-kisinya (analisis faktor). Program SPSS selama ini sudah diproduksi beberapa versi, diantaranya versi 11, 12, maupun versi 13. Untuk lebih jelasnya perhatikan contoh pengetikan data dan analisisnya berikut ini :

Motivasi Belajar (X)	Prestasibelajar (Y)	Jenis Kelamin
60 61 75 70 60 80 70 60 79 69	65 68 85 76 65 89 74 62 81 75	1 2 1 2 1 2 1 2 1 2

Setelah program SPSS dibuka, data di atas di masukkan ke dalam format SPSS. Caranya sangat mudah yaitu seperti berikut.

1.     Klik "Variable View" (letaknya di sebelah kiri bawah).

2.     Ketik X pada kolom "Name".

3.     Klik pada kolom "Label" kemudian ketik Motivasi Belajar.

4.     Ketik Y pada kolom "Name" (di bawah X).

5.     Klik pada kolom "Label" kemudian ketik Prestasi Belajar.

6.     Ketik JK pada kolom "Name" (di bawah Y)

7.     Klik pada kolom "Label" kemudian ketik Jenis Kelamin.

8.     Klik pada kolom "Scale" kemudian klik pada "Nominal".

9.     Klik "Data View" (letaknya di sebelah kin bawah), kemudian masukkanlah data di atas (diketik) sesuai dengan kolomnya.

1.  Menentukan Analisis Deskriptif

Analyze

                           Descriptive statistics

                                       Frequencies

§   Semua variable dimasukkan kedalam kotak ”Variables”

§   Clik :    ”statistics”

§   Klik :    mean, media, mod, sum

    Std deviation, variance, range, minimu, maximum, S.E mean.

                         Skewnes, curtosis

§   Klik: ”Continue”

§   Klik: ”Ok”

Hasil:

Statistic

	Motivasi Belajar	Prestasi Belajar	Jenis Kelamin
N     Valid        Missing Mean Std. Error of Mean Median Mode Std. Deviation Variance Skewness Std. error of skewness Kurtosis Std. error of kurtosis Range Minimum Maximum Sum Percentiles   25                    50                    75	10 0 68.4000 2.499978 69.5000 60.00 7.9499 62.48889 .243 .687 -1.512 1.334 20.00 60.00 80.00 684.00 60.0000 69.5000 76.0000	10 0 74.000 2.87131 74.5000 65.00 9.07989 82.44444 .307 ,687 -1.037 1.334 27.00 62.00 89.00 740.00 65.0000 74.5000 82.0000	10 0 1.5000 .16667 1.5000 1.00 .52705 .27778 .000 .687 -2.571 1.334 1.00 1.00 2.00 15.00 1.0000 1.5000 2.0000

Motivasi Belajar

	Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid                60.00                         61.00                         69.00 70.00 75.00 79.00 80.00	3 1 1 2 1 1 1	30.0 10.0 10.0 20.0 10.0 10.0 10.0	30.0 10.0 10.0 20.0 10.0 10.0 10.0	30.0 40.0 50.0 70.0 80.0 90.0 100.0

Total                                    10                100.0           100.0

Prestasi Belajar

	Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid                62.00                         65.00                         68.00 74.00 75.00 76.00 81.00 85.00 89.00	1 2 1 1 1 1 1 1 1	10.0 20.0 10.0 20.0 10.0 10.0 10.0 10.0 10.0	10.0 20.0 10.0 20.0 10.0 10.0 10.0 10.0 10.0	10.0 30.0 40.0 50.0 60.0 70.0 80.0 90.0 100.0

Total                                    10                100.0           100.0

Jenis Kelamin

	Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid                1.00                         2.00	5 5	50.0 50.0	50.0 50.0	50.0 100.0

Total                                    10                100.0           100.0

2.     Uji Persyaratan Analisis

a.      Contoh Uji Normalitas

Analyze

Descriptive statistics

Explore

-      Variabel X dan Y dimasukkan ke dalarn kotak "Dependent List:"

-      Klik kotak "Plot" kemudian klik pada "Normality plots with tests".

-      Klik "Continue"

-      Klik "OK"

Rumusan hipotesis :

H₀ :  sample berasal dari populasi berdistribusi normal.

H₁ :  sample tidak berasal dad populasi berdistribusi normal.

Kaidah penetapan:

-      Jika signifikan > 0,05, sampel berasal dari populasi berdistribusi normal.

-      Jika signifikan < 0,05, sampel tidak berasal dari populasi berdistribusi normal.

b.     Uji Homogenitas

Analyze

        Descriptive statistics

             Explore

-      Variabel X dan Y dimasukkan ke dalam kotak "Dependent List."

-      Variabel jenis kelamin dimasukkan ke dalam kotak ":Factor List:"

-      Klik kotak "Plot" kemudian klik pada "Normality plots with tests" dan "Untransformed"

-      Klik "Continue"

-      Klik "OK"

Rumusan hipotesis:

HO: variansi pada setiap kelompok sama (homogen).

HI : variansi pada setiap kelompok tidak sama (tidak homogen)..

Kaidah penetapan:

-      Jika signi$kan > 0,05, variansi setiap sampel sama (homogen).

c.       Contoh Uji Linearitas

Analyze

        Compare Means

             Means

-      Variabel X dimasukkan ke dalam kotak "Dependent List:"

-      Variabel Y dimasukkan ke dalam kotak "Independent List:"

-      Klik kotak "Option" kemudian klik pada "Anova table and eta" dan "Test for linearity"

-      Klik "Continue"

-      Klik "OK"

Rumusan hipotesis:

H₀:   Linearitas tidak dipenuhi.

H₁:   Linieritas dipenuhi.

Kaidah penetapan:

-      Jika signifikan > 0,05, linearitas tidak dipenuhi.

-      Jika signifikan < 0,05, linearitas dipenuhi.

-      Jika signifikan < 0,05, variansi setiap sampel tidak sama (tidak homogen).

3.     Contoh Uji Perbedaan dengan t-tes

Analyze

        Compare Means

         Independent-Sample T Test

-      Variabel Y dimasukkan ke kotak "Test Variables"

-      Variabel jenis kelamin dimasukkan ke kotak "Grouping variable"

-      Klik "Define Groups" kemudian ketik 1 pada Group 1 dan ketik 2 pada Group 2. -Klik "Continue"

-      Klik "OK"

Rumusan hipotesis:

H0 : tidak terdapat perbedaan antara variable X dan variable Y...

H1 : terdapat perbedaan antara variable X dan variable Y ...

Kaidah penetapan:

-      Jika signifikan > 0,05, HO diterima.

-      Jika signifikan < 0,05, HO ditolak.

4.     Contoh Uji Perbedaan/Pengaruh dengan ANOVA

Analyze

Compare means

         One-way ANOVA

-      Variabel Y (pada eksperimen dan control) dimasukkan ke dalarn "Dependent List:"

-      Variabel jenis kelamin dimasukkan ke dalam "Factor:"

-      Klik "Options" kemudian klik "Homogeneity of variance test".

-      Klik "Continue"

-      Klik "OK"

Rumusan hipotesis:

H0:  tidak terdapat perbedaan/pengaruh antara variable X dan variable Y

H1:  terdapat perbedaanlpengaruh antara variable X dan variable Y

Kaidah penetapan:

-      Jika signifikan > 0,05, HO diterima.

-      Jika signif kan < 0,05, HO ditolak.

5.     Contoh Uji Hubungan dengan Korelasi

Analyze

Correlate

Bivariate

-      Variabel X dan Y dimasukkan ke dalam kotak "Variables"

-      Klik "Pearson" "Two-Tailed"

-      Klik "Options" kemudian klik "means and standard deviations"

-      Klik "Continue"

-      Klik "OK"

Rumusan hipotesis:

H0 : tidak terdapat hubungan antara variable X dan variable Y.

H1 : terdapat hubungan antara variable X dan variable Y.

Kaidah penetapan:

-      Jika signifikan > 0,05, HO diterima.

-      Jika signifikan < 0,05, HO ditolak.

6.     Contoh Uji Hubungan dengan Regresi Linear

Analyze

Regression

Linear

-      Variabel Y dimasukkan ke kotak "Dependent"

-      Variabel X dimasukkan ke kotak "Independents"

-      Klik "Statistics" kemudian klik "estimates", "model fit", dan

-      klik "Continue".

-      Klik "OK"

Rumusan hipotesis:

HO  : tidak terdapat hubungan antara variable X dan variable Y.

H1   : terdapat hubungan antara variable X dan variable Y.

Kaidah penetapan:

-      Jika signifikan > 0,05, HO diterima.

-      Jika signifikan < 0,05, HO ditolak.

7.     Uji Kesesuaian antara Butir Soal dan Kisi-kisinya (Uji Konstruk dengan Analisis Faktor)

a.     Analisis Faktor Eksploratori

Kegiatan memvalidasi konstruk dilaksanakan setelah tes digunakan/diuji coba. Analisis faktor terdiri dari dua yaitu analisis faktor eksploratori dan konfirmatori. Analisis faktor konfirmatori menekankan pada estimasi parameter dan tes hipotesis, sedangkan analisis faktor eksploratori menekankan pada beberapa faktor yang menjelaskan hubungan antar-indikator dan estimasi muatan faktor.

Untuk menguji validitas kesesuaian antara butir soal dan kisi-kisi konstruknya digunakan analisis faktor. Konsep validitas berhubungan dengan: (1) ketepatan, (2) kebermaknaan, dan (.3) kegunaan suatu skor tes.[3] Macam-macam validitas adalah validitas: (1) konten yang meliputi: definisi konsep dan definisi operasional; (2) konstruk, dan (3) kriterion-related. Terdapat empat teknik untuk menganalisis konstruk, yaitu dengan: (I) korelasi antarvariabel, (2) analisis multitrait­ multimethod, (3) analisis faktor, dan (4) prosedur known-groups.

Analisis faktor dikembangkan oleh Charles Spearman tahun 1904 di USA. Analisis faktor adalah suatu nama generik yang diberikan pada suatu kelas metode statistik multivariat yang tujuan utamanya adalah Untuk mendefinisikan struktur dalam matriks data.[4] Tujuan utama analisis faktorr adaalah untuk menguji secara empirik huburngan antar butir soal dan untuk menentukan kelompok soal yang saling menentukan sebagai suatu faktor/konstruk yang diukur melalui instrumen. Jadi tujuan utamanya dapat disimpulkan menjadi 3, yaitu untuk menentukan: (1) faktor umum yang diperlukan terhadap jumlah patern korelasi antar semua pasangan tes dalam satu set tes; (2) faktor umum sesungguhnya (asli) yang menghitung untuk tes interkorelasi; (3) proporsi varian untuk suatu variabel observasi yang dihubungkan dengan varian faktor umum[5] atau sebagai pengenalan struktur melalui peringkasan data atau reduksi/pengurangan data.

Adapun manfaat analisis faktor adalah: (1) memberitahu kita tes-tes dan ukuran­-ukuran yang saling dapat serasi atau sama tujuannya dan sejauhmana kesamaannya, (2) membantu menemukan dan mengidentifikasi kebutuhan- kebutuhan atau sifat-sifat fundamental yang melandasi tes dan pengukuran.

Langkah atau prosedur penggunaan analisis factor eksploratori selalu memproses melalui 4 tahap, yaitu: (1) perhitungan korelasi matriks untuk semua variabel, (2) ekstraksi faktor untuk menentukan jumlah faktor, (3) rotasi, untuk membuat faktor lebih bermakna, dan (4) perhitungan skor setiap faktor untuk setiap case.

Cara pengoperasional dalarn program SPSS adalah seperti berikut :

Pilih menu STATISTIC atau ANALYZE

DATA REDUCTION

FACTOR

Pada boks dialog variabel yang akan dianalisis dimasukkan ke kotak VARIABLES. Klik pada kotak DESCRIPTIVE (misal: klik "initial solution" pada kolom statistics dan "KMO and Bartlett's test of sphericity" pada kolom correlation Matrix), EXTRACTION, ROTATION, SCORES, atau OPTION. Hasil print outnya terdiri dari beberapa tabel dan sebuah grafik "scree plot".

Berikut beberapa hasil print out analisis faktor eksploratori dan penafsirannya.

(1)      Statistik Deskriptif

(2)      Bartlett test of sphericity

(3)      Pengukuran Sampling Kaiser Meyer Olkin (KMO)

(4)      Matriks Korelasi antarbutir

(5)      Matriks Korelasi Anti-image

(6)      Ekstraksi Faktor

(7)      Residuals

(8)      Rotasi

BAB III

PENUTUP

A.     Kesimpulan

Analisis butir soal dengan komputer maksudnya adalah penelaahan butir soal secara kuantitatif yang penghitungannya menggunakan bantuan program komputer. Analisis data dengan menggunakan program komputer adalah sangat tepat. Karena tingkat keakuratan hitungan dengan menggunakan program komputer lebih tinggi bila dibandingkan dengan diolah secara manual atau menggunakan kalkulator/ tangan. Program komputer yang digunakan untuk menganalisis data modelnya bermacam-macam tergantung tujuan dan maksud analisis yang diperlukan. Program yang sudah dikenal secara umum adalah EXCEL, SPSS (Statitistical Program for Social Science).

SPSS merupakan sebuah program pengolah data yang sudah sangat dikenal di dalarn dunia pendidikan. Penggunaannya sangat mudah untuk dipahami para guru di sekolah. Semua data diketik di dalam format SPSS yang sudah disediakan. Setelah selesai, kemudian tinggal memilih statistik yang akan digunakan pada menu STATISTIC/ANALYZE. Misalnya uji validitas butir atau reliabilitas tes, diklik pada menu ANLYZE kemudian pilih CORELATE, pilih BIVARIAT, untuk uji reliabilitas pilih RELIABILITY. Di samping itu, program ini dapat digunakan untuk analisis data kuantitatif secara umum, misalnya untuk uji normalitas, homogenitas, dan linearitas data.

B.     Saran

1.      Analisis butir soal dengan SPSS memerlukan ketelitian dan pengetahuan yang lebih, sehingga seyogyanya analisis ini dilakukan dengan hati-hati atau oleh para pakar dari berbagai disiplin ilmu yang terkait;

2.      Analisis butir soal secara modern hendaknya dilaksanakan oleh para penganalisis melaksanakannya seobjektif mungkin, agar hasilnya optimal dan akuntabel;

3.      Penganalisis hendaknya menggunakan prosedur standar yang telah dibakukan dalam menganalisis butir soal, sehingga tingkat error dapat diminimalisir.

DAFTAR PUSTAKA

Crocker, L. & Algina, J. 1986. Introduction to Classical and Modern Test, Theory. New York: Holt, Rinehart and Winston, Inc.

Gable. Robert K. I986. Instrument Development in the Affective Domain. Boston: Kluwer-Nijhoff Publishing.

Hair, J. F.; Anderson, R. E., Tatham, R. L., and Black, W. C. 1998. Multivariate Data, Analysis. New Jersey. Prentice-I-lall International, Inc.

Sudjana, Nana Sudjana & Ibrahim. 2009. Penelitian dan Penilaian Pendidikan, Cetakan  5. Bandung : Sinar Baru Algensindo.

Umar, Jahja, dkk. 2000. Penilaian dan Pengujian untuk Guru SLTP, Edisi Ke-1, Cetakan Ke-1. Jakarta : Direktorat Jenderal Pendidikan Dasar dan Menengah Direktorat Sekolah Lanjutan Tingkat Pertama Departemen Pendidikan Nasional.

---

[1] Jahja Umar, Ph.D, dkk, Penilaian dan Pengujian untuk Guru SLTP, Edisi Ke-1, Cetakan Ke-1, (Jakarta : Direktorat Jenderal Pendidikan Dasar dan Menengah Direktorat Sekolah Lanjutan Tingkat Pertama Departemen Pendidikan Nasional, 2000), hal. 11.

[2] Dr. Nana Sudjana & Dr. Ibrahim, M.A, Penelitian dan Penilaian Pendidikan, Cet. 5,  (Bandung : Sinar Baru Algensindo, 2009), hal. 219.

[3] Robert K Gable,  Instrument Development in the Affective Domain, Boston: Kluwer-Nijhoff Publishing, 1986, hal. 71 – 77.

[4] Hair, J. F.; Anderson, R. E., Tatham, R. L., and Black, W. C, Multivariate Data, Analysis. New Jersey, Prentice-I-lall International, Inc., 1998,  hal. 90.

[5] Crocker, L. & Algina, J.,  Introduction to Classical and Modern Test, Theory,  New York: Holt, Rinehart and Winston, Inc, 1986, hal. 305 – 306.