Bab 3 membahas tentang skala ukur, yang merupakan aturan untuk mengaitkan atribut dengan bilangan. Terdapat beberapa jenis skala ukur seperti nominal, ordinal, interval, dan rasio, yang masing-masing memiliki tingkat informasi yang berbeda. Bab ini juga menjelaskan ciri-ciri skala ukur seperti nilai, sifat, dan level skalanya, yang mempengaruhi pengolahan data hasil pengukuran.
Bab 11 membahas reliabilitas yang merupakan tingkat kepercayaan terhadap suatu skor. Terdapat dua jenis reliabilitas yaitu reliabilitas stabilitas yang menggunakan uji ulang untuk melihat kestabilan jawaban, dan reliabilitas ekivalensi yang menggunakan uji setara untuk melihat ekivalensi pengukuran. Koefisien reliabilitas digunakan untuk mengukur tingkat kecocokan antara hasil uji dan menentukan apakah al
Bab 1 Pendahuluan membahas konsep-konsep dasar pengukuran psikologi seperti evaluasi, asesmen, metode pengukuran, teori pengukuran, sasaran ukur, skala ukur, alat ukur, cara pengukuran, matriks sekor, pensekoran, reliabilitas, validitas, dan karakteristik butir. Bab ini juga menjelaskan proses penyediaan alat ukur mulai dari pembuatan, uji coba, dan perbaikan.
Bab 12 membahas reliabilitas penilai dan pengamat dalam pengukuran. Terdapat beberapa poin penting, yaitu:
1. Penilai dan pengamat digunakan untuk menentukan skor dengan mengikuti kriteria tertentu.
2. Diperlukan kesesuaian antara hasil penilaian dan pengamatan oleh lebih dari satu penilai atau pengamat.
3. Kecocokan dapat berupa kecocokan peringkat atau kategori dan diuk
Bab 3 membahas tentang skala ukur, yang merupakan aturan untuk mengaitkan atribut dengan bilangan. Terdapat beberapa jenis skala ukur seperti nominal, ordinal, interval, dan rasio, yang masing-masing memiliki tingkat informasi yang berbeda. Bab ini juga menjelaskan ciri-ciri skala ukur seperti nilai, sifat, dan level skalanya, yang mempengaruhi pengolahan data hasil pengukuran.
Bab 11 membahas reliabilitas yang merupakan tingkat kepercayaan terhadap suatu skor. Terdapat dua jenis reliabilitas yaitu reliabilitas stabilitas yang menggunakan uji ulang untuk melihat kestabilan jawaban, dan reliabilitas ekivalensi yang menggunakan uji setara untuk melihat ekivalensi pengukuran. Koefisien reliabilitas digunakan untuk mengukur tingkat kecocokan antara hasil uji dan menentukan apakah al
Bab 1 Pendahuluan membahas konsep-konsep dasar pengukuran psikologi seperti evaluasi, asesmen, metode pengukuran, teori pengukuran, sasaran ukur, skala ukur, alat ukur, cara pengukuran, matriks sekor, pensekoran, reliabilitas, validitas, dan karakteristik butir. Bab ini juga menjelaskan proses penyediaan alat ukur mulai dari pembuatan, uji coba, dan perbaikan.
Bab 12 membahas reliabilitas penilai dan pengamat dalam pengukuran. Terdapat beberapa poin penting, yaitu:
1. Penilai dan pengamat digunakan untuk menentukan skor dengan mengikuti kriteria tertentu.
2. Diperlukan kesesuaian antara hasil penilaian dan pengamatan oleh lebih dari satu penilai atau pengamat.
3. Kecocokan dapat berupa kecocokan peringkat atau kategori dan diuk
Dokumen tersebut membahas tentang estimasi parameter secara serentak pada model logistik satu parameter (L1P). Terdapat beberapa langkah yang dijelaskan seperti mengeluarkan responden dan butir dengan jawaban semua benar atau salah, menghitung logit sukses dan gagal, serta mengestimasi parameter kemampuan responden dan kesukaran butir menggunakan prosedur PROX.
Bab 22 membahas estimasi parameter secara terpisah pada model logistik tiga parameter. Terdapat tiga kemungkinan estimasi parameter yaitu parameter responden, parameter butir, atau keduanya. Estimasi dilakukan dengan cara coba-coba menghitung kemungkinan jawaban benar dengan berbagai nilai kemampuan atau dengan metode Newton-Raphson untuk memperoleh nilai maksimum kemungkinan. Prosedur lengkapnya melibatkan penentuan nilai awal, perhitungan
Bab 25 membahas pencocokan model pada teori respons butir. Ada beberapa cara untuk melakukan pencocokan model, yaitu cara statistika melalui prosedur PROX, cara pemenuhan syarat model, dan cara kecermatan pada prediksi model. Cara statistika menggunakan statistik uji-t untuk menguji kecocokan data dengan model. Cara pemenuhan syarat model menguji syarat-syarat seperti unidimensi dan independensi lokal. Cara kecermatan
Bab 21 membahas teori responsi butir yang menjelaskan hubungan antara kemampuan responden dan kesukaran butir. Teori ini memisahkan kemampuan responden dan kesukaran butir menjadi independen untuk meningkatkan akurasi pengukuran. Terdapat model satu, dua, dan tiga parameter yang menentukan karakteristik butir berdasarkan respon responden. Teori ini memenuhi syarat unidimensi, invarian kelompok, dan independensi lokal untuk mencapai kemand
Bab 8 membahas nilai acuan kriteria yang digunakan untuk menentukan apakah siswa sudah menguasai suatu kemampuan. Terdapat penjelasan tentang wilayah kriteria, format butir alat ukur, contoh butir, standar batas penguasaan, dan prosedur penilaian untuk menghasilkan nilai acuan kriteria berupa sudah menguasai atau belum menguasai. Juga diberikan contoh-contoh penyusunan alat ukur berdas
Bab 17 membahas estimasi melalui pensampelan matriks. Terdapat beberapa metode pensampelan seperti pensampelan responden, butir, dan matriks. Pensampelan matriks melibatkan penarikan sampel responden dan butir secara acak. Rancangan pensampelan matriks mempertimbangkan ukuran sampel, pengembalian, dan kelengkapan butir/responden. Metode ini digunakan untuk memperkirakan atribut responden, butir, dan program secara umum
Bab ini membahas nilai acuan norma yang digunakan untuk memberikan arti terhadap skor hasil pengukuran. Ada beberapa pendekatan untuk menentukan nilai acuan seperti pendekatan intuitif, ipsatif, kesempurnaan, dan ke kelompok norma. Nilai acuan dapat berupa angka, huruf, atau predikat. Kelompok norma dapat berupa populasi maupun sampel yang digunakan untuk menentukan tara perkembangan, tingkat, umur, dan peringkat
Bab ini membahas tentang ketidakwajaran skor yang terjadi karena ketidakcocokan antara kemampuan responden dengan skor yang diperoleh. Dijelaskan beberapa metode untuk mengukur ketidakwajaran skor seperti metode Ghiselli, Jacob, dan Donlon-Fisher yang memanfaatkan tingkat kesulitan butir dan frekuensi jawaban yang benar.
Bab 27 membahas tentang bank butir dan perangkat ujian. Bank butir adalah kumpulan butir-butir ujian yang telah diseleksi dan dicatat kualitasnya untuk keperluan penyusunan perangkat ujian. Bank butir perlu disiapkan dengan baik melalui proses seleksi, pengembangan, dan kalibrasi butir-butir agar kualitasnya terjaga.
Bab 2 membahas sasaran ukur yang mencakup hakikat, komponen, bentuk, dimensi, keterukuran, dan jenis atribut yang dapat diukur. Atribut dapat berupa konstanta atau variabel, unidimensi atau multidimensi, manifes atau laten, dan jenisnya meliputi fisik, status, kemampuan, keberhasilan, dan kepribadian. Pengukuran dilakukan dengan alat ukur untuk menghasilkan data kuantitatif tentang ob
Bab 4 membahas alat ukur yang digunakan dalam pengukuran. Jenis alat ukur mencakup alat ukur fisik, alat ukur ujian, dan alat ukur survei. Alat ukur ujian dan survei dibuat melalui proses konstruksi atau pemilihan alat ukur jadi, dan perlu memenuhi persyaratan tertentu seperti format, bahasa, dan isi.
Bab 18 membahas karakteristik butir dalam pengukuran. Butir merupakan komponen dasar dalam alat ukur dan pengukuran. Alat ukur dibentuk melalui perakitan butir-butir berdasarkan tata cara tertentu. Setiap butir memiliki parameter seperti taraf kesukaran dan daya beda yang menunjukkan kemampuannya untuk membedakan responden.
Bab 16 membahas tentang sekor komposit dan seleksi. Sekor komposit merupakan gabungan dari beberapa sekor komponen, dan dapat digabung secara linier maupun nonlinier, dengan atau tanpa bobot. Bobot sekor komponen menentukan kontribusi masing-masing komponen terhadap sekor komposit. Variansi dan kovariansi sekor komponen juga mempengaruhi ciri sekor komposit khususnya peringkatnya.
Bab 20 membahas karakteristik butir model logistik. Terdapat tiga model logistik yaitu satu parameter, dua parameter, dan tiga parameter. Model logistik satu parameter (L1P) mirip dengan model Rasch. L1P dan Rasch menggunakan fungsi logistik dengan satu parameter butir. Model L1P dua parameter (L2P) dan tiga parameter (L3P) menggunakan dua dan tiga parameter. Nilai konstanta D pada umumnya diambil 1,7 agar model logistik mendek
Dokumen ini membahas tentang korelasi dan teknik analisis korelasi Pearson product moment. Korelasi menyatakan derajat hubungan linier antara dua variabel atau lebih. Teknik Pearson product moment digunakan untuk variabel skala interval atau rasio untuk mengetahui ada tidaknya hubungan dan besarnya sumbangan satu variabel terhadap yang lain. Hasil korelasi akan diuji signifikasinya.
Dokumen tersebut membahas tentang estimasi parameter secara serentak pada model logistik satu parameter (L1P). Terdapat beberapa langkah yang dijelaskan seperti mengeluarkan responden dan butir dengan jawaban semua benar atau salah, menghitung logit sukses dan gagal, serta mengestimasi parameter kemampuan responden dan kesukaran butir menggunakan prosedur PROX.
Bab 22 membahas estimasi parameter secara terpisah pada model logistik tiga parameter. Terdapat tiga kemungkinan estimasi parameter yaitu parameter responden, parameter butir, atau keduanya. Estimasi dilakukan dengan cara coba-coba menghitung kemungkinan jawaban benar dengan berbagai nilai kemampuan atau dengan metode Newton-Raphson untuk memperoleh nilai maksimum kemungkinan. Prosedur lengkapnya melibatkan penentuan nilai awal, perhitungan
Bab 25 membahas pencocokan model pada teori respons butir. Ada beberapa cara untuk melakukan pencocokan model, yaitu cara statistika melalui prosedur PROX, cara pemenuhan syarat model, dan cara kecermatan pada prediksi model. Cara statistika menggunakan statistik uji-t untuk menguji kecocokan data dengan model. Cara pemenuhan syarat model menguji syarat-syarat seperti unidimensi dan independensi lokal. Cara kecermatan
Bab 21 membahas teori responsi butir yang menjelaskan hubungan antara kemampuan responden dan kesukaran butir. Teori ini memisahkan kemampuan responden dan kesukaran butir menjadi independen untuk meningkatkan akurasi pengukuran. Terdapat model satu, dua, dan tiga parameter yang menentukan karakteristik butir berdasarkan respon responden. Teori ini memenuhi syarat unidimensi, invarian kelompok, dan independensi lokal untuk mencapai kemand
Bab 8 membahas nilai acuan kriteria yang digunakan untuk menentukan apakah siswa sudah menguasai suatu kemampuan. Terdapat penjelasan tentang wilayah kriteria, format butir alat ukur, contoh butir, standar batas penguasaan, dan prosedur penilaian untuk menghasilkan nilai acuan kriteria berupa sudah menguasai atau belum menguasai. Juga diberikan contoh-contoh penyusunan alat ukur berdas
Bab 17 membahas estimasi melalui pensampelan matriks. Terdapat beberapa metode pensampelan seperti pensampelan responden, butir, dan matriks. Pensampelan matriks melibatkan penarikan sampel responden dan butir secara acak. Rancangan pensampelan matriks mempertimbangkan ukuran sampel, pengembalian, dan kelengkapan butir/responden. Metode ini digunakan untuk memperkirakan atribut responden, butir, dan program secara umum
Bab ini membahas nilai acuan norma yang digunakan untuk memberikan arti terhadap skor hasil pengukuran. Ada beberapa pendekatan untuk menentukan nilai acuan seperti pendekatan intuitif, ipsatif, kesempurnaan, dan ke kelompok norma. Nilai acuan dapat berupa angka, huruf, atau predikat. Kelompok norma dapat berupa populasi maupun sampel yang digunakan untuk menentukan tara perkembangan, tingkat, umur, dan peringkat
Bab ini membahas tentang ketidakwajaran skor yang terjadi karena ketidakcocokan antara kemampuan responden dengan skor yang diperoleh. Dijelaskan beberapa metode untuk mengukur ketidakwajaran skor seperti metode Ghiselli, Jacob, dan Donlon-Fisher yang memanfaatkan tingkat kesulitan butir dan frekuensi jawaban yang benar.
Bab 27 membahas tentang bank butir dan perangkat ujian. Bank butir adalah kumpulan butir-butir ujian yang telah diseleksi dan dicatat kualitasnya untuk keperluan penyusunan perangkat ujian. Bank butir perlu disiapkan dengan baik melalui proses seleksi, pengembangan, dan kalibrasi butir-butir agar kualitasnya terjaga.
Bab 2 membahas sasaran ukur yang mencakup hakikat, komponen, bentuk, dimensi, keterukuran, dan jenis atribut yang dapat diukur. Atribut dapat berupa konstanta atau variabel, unidimensi atau multidimensi, manifes atau laten, dan jenisnya meliputi fisik, status, kemampuan, keberhasilan, dan kepribadian. Pengukuran dilakukan dengan alat ukur untuk menghasilkan data kuantitatif tentang ob
Bab 4 membahas alat ukur yang digunakan dalam pengukuran. Jenis alat ukur mencakup alat ukur fisik, alat ukur ujian, dan alat ukur survei. Alat ukur ujian dan survei dibuat melalui proses konstruksi atau pemilihan alat ukur jadi, dan perlu memenuhi persyaratan tertentu seperti format, bahasa, dan isi.
Bab 18 membahas karakteristik butir dalam pengukuran. Butir merupakan komponen dasar dalam alat ukur dan pengukuran. Alat ukur dibentuk melalui perakitan butir-butir berdasarkan tata cara tertentu. Setiap butir memiliki parameter seperti taraf kesukaran dan daya beda yang menunjukkan kemampuannya untuk membedakan responden.
Bab 16 membahas tentang sekor komposit dan seleksi. Sekor komposit merupakan gabungan dari beberapa sekor komponen, dan dapat digabung secara linier maupun nonlinier, dengan atau tanpa bobot. Bobot sekor komponen menentukan kontribusi masing-masing komponen terhadap sekor komposit. Variansi dan kovariansi sekor komponen juga mempengaruhi ciri sekor komposit khususnya peringkatnya.
Bab 20 membahas karakteristik butir model logistik. Terdapat tiga model logistik yaitu satu parameter, dua parameter, dan tiga parameter. Model logistik satu parameter (L1P) mirip dengan model Rasch. L1P dan Rasch menggunakan fungsi logistik dengan satu parameter butir. Model L1P dua parameter (L2P) dan tiga parameter (L3P) menggunakan dua dan tiga parameter. Nilai konstanta D pada umumnya diambil 1,7 agar model logistik mendek
Dokumen ini membahas tentang korelasi dan teknik analisis korelasi Pearson product moment. Korelasi menyatakan derajat hubungan linier antara dua variabel atau lebih. Teknik Pearson product moment digunakan untuk variabel skala interval atau rasio untuk mengetahui ada tidaknya hubungan dan besarnya sumbangan satu variabel terhadap yang lain. Hasil korelasi akan diuji signifikasinya.
Analisis jalur digunakan untuk menguji hubungan antar variabel penelitian. Variabel penelitian meliputi kepemimpinan kepala sekolah, profesionalisme guru, kerajinan belajar murid, dan prestasi belajar. Hasil analisis menunjukkan profesionalisme guru dan kerajinan belajar berpengaruh langsung terhadap prestasi belajar, sedangkan kepemimpinan kepala sekolah berpengaruh tidak langsung melalui variabel lain.
Terdapat tiga tes statistik yang dijelaskan dalam dokumen tersebut, yaitu Tes "t", Tes Kai Kuadrat, dan Uji Z. Tes "t" digunakan untuk menguji hipotesis nihil mengenai perbedaan rata-rata dua sampel. Contoh penggunaan Tes "t" untuk menguji apakah terdapat perbedaan prestasi belajar siswa sebelum dan sesudah diterapkannya metode baru mengajar. Hasilnya menunjukkan adanya perbedaan
Dokumen tersebut membahas tentang penggunaan uji kai kuadrat untuk menguji perbedaan frekuensi antara data yang diamati dengan yang diharapkan secara teoritis. Metode kai kuadrat digunakan untuk menganalisis beberapa contoh, termasuk pendapat staf pengajar tentang sistem kredit semester dan sikap pegawai terhadap pemotongan gaji. Dokumen ini menyimpulkan bahwa tidak terdapat perbedaan prestasi belajar yang signifikan
Dokumen ini membahas tentang uji Z, yaitu salah satu uji statistika yang menggunakan distribusi normal. Uji Z digunakan untuk menguji hipotesis dengan sampel besar dan varians yang diketahui. Dokumen ini menjelaskan pengertian, kriteria penggunaan, rumus, dan contoh soal uji Z dua pihak dan satu pihak beserta analisisnya.
Dokumen tersebut membahas tentang uji persyaratan data untuk analisis varian, yaitu uji normalitas dan uji homogenitas. Secara khusus membahas tentang pengertian dan teknik uji normalitas dengan menggunakan teknik Shapiro-Wilk beserta contoh penyelesaiannya, serta pengertian dan teknik uji homogenitas menggunakan uji Fisher.
Teks tersebut membahas tentang landasan sosiologi pendidikan di Indonesia. Secara garis besar, teks tersebut menjelaskan bahwa pendidikan di Indonesia didasarkan pada pendekatan integralistik dimana setiap anggota masyarakat saling terkait dan berhubungan erat untuk mencapai tujuan bersama. Teks tersebut juga membahas ruang lingkup kajian sosiologi pendidikan yaitu hubungan antara sistem pendidikan dengan aspek masyarak
1. Dokumen tersebut membahas tentang aliran pendidikan progresivisme, yang muncul pada abad ke-19 di Amerika Serikat. Aliran ini menekankan pendidikan berpusat pada peserta didik dan pengalaman belajar mereka.
2. Prinsip-prinsip progresivisme antara lain melihat pendidikan sebagai bagian dari kehidupan, berkaitan dengan minat peserta didik, dan belajar melalui pemecahan masalah. Kurikulum progresivisme
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 7 Fase D Kurikulum Merdeka - [abdiera.com]Fathan Emran
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 7 SMP/MTs Fase D Kurikulum Merdeka - abdiera.com. Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 7 SMP/MTs Fase D Kurikulum Merdeka. Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 7 SMP/MTs Fase D Kurikulum Merdeka. Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 7 SMP/MTs Fase D Kurikulum Merdeka. Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 7 SMP/MTs Fase D Kurikulum Merdeka. Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 7 SMP/MTs Fase D Kurikulum Merdeka.
Ppt landasan pendidikan Pai 9 _20240604_231000_0000.pdffadlurrahman260903
Ppt landasan pendidikan tentang pendidikan seumur hidup.
Prodi pendidikan agama Islam
Fakultas tarbiyah dan ilmu keguruan
Universitas Islam negeri syekh Ali Hasan Ahmad addary Padangsidimpuan
Pendidikan sepanjang hayat atau pendidikan seumur hidup adalah sebuah system konsepkonsep pendidikan yang menerangkan keseluruhan peristiwa-peristiwa kegiatan belajarmengajar yang berlangsung dalam keseluruhan kehidupan manusia. Pendidikan sepanjang
hayat memandang jauh ke depan, berusaha untuk menghasilkan manusia dan masyarakat yang
baru, merupakan suatu proyek masyarakat yang sangat besar. Pendidikan sepanjang hayat
merupakan asas pendidikan yang cocok bagi orang-orang yang hidup dalam dunia
transformasi dan informasi, yaitu masyarakat modern. Manusia harus lebih bisa menyesuaikan
dirinya secara terus menerus dengan situasi yang baru.
Paper ini bertujuan untuk menganalisis pencemaran udara akibat pabrik aspal. Analisis ini akan fokus pada emisi udara yang dihasilkan oleh pabrik aspal, dampak kesehatan dan lingkungan dari emisi tersebut, dan upaya yang dapat dilakukan untuk mengurangi pencemaran udara
Workshop "CSR & Community Development (ISO 26000)"_di BALI, 26-28 Juni 2024Kanaidi ken
Dlm wktu dekat, Pelatihan/WORKSHOP ”CSR/TJSL & Community Development (ISO 26000)” akn diselenggarakan di Swiss-BelHotel – BALI (26-28 Juni 2024)...
Dgn materi yg mupuni & Narasumber yg kompeten...akn banyak manfaat dan keuntungan yg didpt mengikuti Pelatihan menarik ini.
Boleh jga info ini👆 utk dishare_kan lgi kpda tmn2 lain/sanak keluarga yg sekiranya membutuhkan training tsb.
Smga Bermanfaat
Thanks Ken Kanaidi
2. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
Bab 24
METRIK DAN KALIBRASI
A. Parameter Kemampuan dan Butir
1. Pendahuluan
Estimasi dilakukan terhadap parameter
kemampuan dan parameter butir
q a, b, c
Parameter
kemampuan
Parameter
butir
3. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
2. Metrik pada parameter
(a) Parameter butir diketahui
• Jika parameter butir diketahui, maka parameter
butir berada pada metrik tertentu
• Estimasi parameter kemampuan q akan terletak
pada metrik tertentu itu
(b) Parameter kemampuan diketahui
• Jika parameter kemampuan diketahui, maka
parameter kemampuan berada pada metrik tertentu
• Estimasi parameter butir a, b, dan c, akan terletak
pada metrik tertentu itu
4. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
Analogi
• Untuk memahami metrik, sebagai analogi kita
melihat ukuran panjang
• Ukuran panjang dapat dinyatakan dalam inci dan
cm
• Jika parameter yang diketahui dinyatakan dalam
inci maka parameter yang diestimasi ikut
dinyatakan dalam inci
Di sini, metrik yang digunakan adalah inci
• Jika parameter yang diketahui dinyatakan dalam
cm maka parameter yang diestimasi ikut dinyatakan
dalam cm
Di sini, metrik yang digunakan adalah cm
5. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
3. Indeterminasi
• Jika parameter kemampuan dan parameter butir
kedua-duanya tidak diketahui, maka estimasi
mereka menjadi indeterminasi
• Jika q1 dan a1, b1 pada a(q – b) adalah hasil
estimasi, maka
q2 = kq1 + d
b2 = kb1 + d
a2 = a1 / k
juga merupakan hasil estimasi
• Melalui substitusi, kita peroleh kesamaan mereka
a2 (q2 – b2) = (a1 / k)(kq1 + d – kb1 – d)
= (a1 / k) k (q1 – b1)
= a1 (q1 – b1)
6. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
-----------------------------------------------------------------------------
• Analogi
• Untuk memahami metrik, sebagai analogi kita
melihat ukuran panjang
• Ukuran panjang dapat dinyatakan dalam inci dan
cm
• Pada estimasi indeterminasi, hasil ukurnya boleh
dalam inci dan boleh juga dalam cm (tidak
ditentukan)
• Jika kita menentukan metrik cm, maka estimasi
dalam inci dapat diubah menjadi cm melalui,
misalnya
b2 (inci) = kb1 (cm) dengan k = 2,54
• Ubahan ini dinamakan kalibrasi yakni metrik inci
dikalibrasikan ke metrik cm
7. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
4. Penentuan metrik
• Pada dasarnya, kita bebas memilih suatu metrik
tertentu sebagai patokan
• Salah satu pilihan adalah metrik dengan nilai baku
(rerata dan simpangan baku) tertentu, misalnya,
salah satu di antara
Parameter Nilai baku
q mq = 0 sq = 1
b mb = 0 sb = 1
• Pada nilai baku, bentangan nilai teoretis adalah dari
– ¥ sampai + ¥ tetapi pada umumnya yang
digunakan adalah
negatif, nol, positif
dari – 4 sampai + 4
8. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
5. Kalibrasi
• Transformasi suatu hasil estimasi ke metrik yang
sudah ditentukan dikenal sebagai kalibrasi
• Kalibrasi dapat dilaksanakan melalui penyetaraan
hasil estimasi ke metrik yang ditentukan (sebagai
analogi: inci ke cm, foot ke m, atau cm ke inci)
• Penyetaraan yang banyak digunakan adalah
penyetaraan dengan responden gandeng atau butir
gandeng
• Responden gandeng terdapat pada kalibrasi butir
sedangkan parameter butir gandeng terpada pada
kalibrasi parameter kemampuan
• Dikenal sejumlah metrik beserta skala yang
digunakannya
9. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
B. Metrik pada Hasil Estimasi
1. Macam Metrik
• Ada sejumlah metrik dan skala yang digunakan
pada estimasi parameter indeterminasi
• Metrik ini pada umumnya ditentukan melalui
transformasi (kalibrasi) dalam bentuk
q2 = kq1 + d
b2 = kb1 + d
a2 = a1 / k
dengan bermacam nilai k dan d
• Beberapa metrik di antara macam metrik itu
dikemukakan dan dibahas di sini
10. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
2. Skala Logit pada Model Rasch
oleh Hambleton dan Swaminathan
• Logit adalah logaritma terhadap karakteristik
butir yang memiliki fungsi eksponensial
ln e(q – b)
sehingga skala yang digunakan adalah e
Jarak e1 = 2,718
Satuan = logit
Dengan demikian skala logit adalah skala interval
11. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
• Satuan ini berasal dari log-odd sukses pada model
Rasch
( q ) ( q
)
= = -
( )
e
O P
Q
q
O b
s
ln ( )
s
b
= q
-
• Untuk dua responden dengan q1 dan q2
ln Os1 = q1 – b1
ln Os2 = q2 – b2
Selisih kemampuan mereka pada butir sama
yakni pada b1 = b2 adalah
q2 – q1 = ln Os2 – ln Os1 = ln (Os2 / Os1)
Jika q2 – q1 = 1 maka ln (Os2 / Os1) = 1
yakni
(Os2 / Os1) = e1 = 2,718
Jarak 1 logit adalah sebesar e1 atau 2,718
• Hal yang sama berlaku untuk parameter b
12. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
3. Skala RIT
• Salah satu skala pada kemampuan dan taraf
sukar butir adalah RIT (Rasch unIT)
• Besaran RIT adalah
10 RIT = 1 logit
1RIT = 0,1 logit
• Dengan demikian maka
1 RIT = 0,2718
• Dikembangkan oleh NWEA (Northwest
Evaluation Association)
qRIT = 200 + 10 qlogit RIT
13. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
Contoh
Hasil estimasi q memiliki satuan logit
Misal qlogit = - 2 logit
maka qRIT = 200 + 10 qlogit RIT
= 200 + (10)(- 2) RIT
= 180 RIT
Misal lain qlogit = 2,5 logit
maka qRIT = 200 + 10 qlogit RIT
= 200 + (10)(2,5) RIT
= 225 RIT
NWEA menyusun dan merinci Learning Continuum
untuk bahasa dan matematika untuk sekolah dari
150 RIT sampai 300 RIT
14. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
Skala RIT pada NWEA
Dari log odd sukses ditemukan untuk model
Rasch
b p
-
- =
1
ln
b p
= +
q
q
dalam satuan logit
p
p
-
1
ln
Dengan 1 logit = 10 Rit serta menggunakan
dasar 200, NWEA menetapkan
Rit
b p ÷ ÷ø
p
ö
æ
ç çè
-
= + +
1
q 200 10 ln
15. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
Contoh
Seorang siswa mengerjakan butir dengan taraf
sukar butir b = – 4 dengan probabilitas
jawaban betul 0,75
Kemampuan siswa ini adalah
1
æ
ç çè
q = + +
200 10 ln
ö
÷ ÷ø
-
200 10 4 ln 0,75
= + - +
Rit
p
b p
171
ö 1 -
0,75
çè
=
÷ø
æ
Pada NWEA, siswa tingkat 2 sampai 10
mencapai kemampuan 150 sampai 300 Rit
16. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
4. National Reference Scale (NRS) dari
Rentz dan Bashaw
Dengan tujuan agar rentangan menjadi lebar
serta tidak terdapat niliai negatif, metrik ini
menetapkan
rerata (d) = 200
simpangan baku (k) = 10
Kalibrasi dilakukan melalui
10 q + 200
Untuk nilai q dari – 4 sampai + 4, rentangan
menjadi
rerata : 200
rentangan : 160 sampai 240
17. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
5. Skala W pada model Rasch
oleh Woodcok-Johnson
pada Psycho-Educational Battery
Kalibrasi yang digunakan adalah
Karena
W = C log
eq +C
q 1 9 2 q q q 0 455q
log e = log e = =
9 9 ,
ln
maka Wq = 0,455 C1 q + C2
Untuk C1 = 20 dan C2 = 500 diperoleh
Wq = 9,1 q + 500
Dengan cara sama diperoleh juga
Wb = 9,1 b + 500
18. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
6. Skala WIT pada model Rasch
ubahan Wq oleh Wright
Benjamin Wright mengubah skala Wq serta
memberikannya satuan WIT
Ubahan Wright adalah
10 100 3 = q +
q W log e
Perhitungan lebih lanjut menghasilkan skala
WIT
Wq = 9,1 q + 100
Dengan cara yang sama, skala WIT pada
parameter b adalah
Wb = 9,1 b + 100
19. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
Contoh 1
Kemampuan q pada beberapa metrik
q NRS Wq WIT
– 2,40 176,0 478,160 78,160
– 1,12 188,8 489,808 89,808
– 0,14 198,6 498,726 98,726
0,84 208,4 507,644 107,644
2,12 221,2 519,292 119,292
Contoh 2
Taraf sukar butir pada beberapa metrik
b NRS Wb WIT
– 2,28 177,2 479,252 79,252
– 1,07 189,3 490,263 90,263
– 0,25 197,5 497,725 97,725
1,31 213,1 511,921 111,921
2,52 225,2 522,932 122,932
20. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
7. Skala Ujian Akhir Nasional tahun 2004
• UAN (Ujian Akhir Nasional) tahun 2004
menggunakan skala di antara 0 sampai 10
• Parameter kemampuan pada UAN diubah
menjadi 0 < kemampuan < 10
• Sementara itu, keberhasilan pada ujian yakni
proporsi jawaban betul diubah juga menjadi
0 < keberhasilan < 10
- 4 0 + 4
1,0
0,5
0
q
N
n
10
0
10
21. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
8. Satuan Lexile (L)
Penggunaan
Khusus digunakan pada bacaan. Kemampuan
membaca dinyatakan dalam satuan Lexile.
Kesukaran bacaan juga dinyatakan dalam
satuan Lexile.
Level Skala
Satuan Lexile memiliki level skala interval
Rentangan
Kemampuan membaca serta kesukaran
bacaan merentang dari
Di bawah 200 L sampai di atas 1700 L
22. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
Kriteria Kemampuan Membaca dan Kesukaran
Bacaan
Berdasarkan kecocokan di antara kemampuan
membaca dan kesukaran bacaan dengan
pengertian ada 75% pemahaman
Sumber Satuan Lexile
Merupakan kombinasi dari kesukaran semantik
dan kompleksitas sintaktik
Persamaan Lexile
Bacaan dipecah dalam irisan; melalui
persamaan Lexile diperoleh ukuran Lexile.
Melalui model Rasch, diperoleh ukuran Lexile
untuk seluruh bacaan
23. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
Beberapa contoh
• Buku Harry Porter 880 L sampai 950 L
• Buku Little Women 1300 L
• Buku Don Quixote 1410 L
Keterbacaan
Keterbacaan dalam batas kesukaran 100 L di
atas dan 100 L di bawah kemampuan
Tingkat di Sekolah (berbeda-beda), contoh
Tingkat 1 200 L sampai 400 L
Tingkat 2 300 L sampai 500 L
Tingkat 3 500 L sampai 700 L
Tingkat 4 650 L sampai 850 L
Tingkat 5 750 L sampai 950 L
Tingkat 6 850 L sampai 1050 L
24. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
C. Kalibrasi Sekor
1. Pendahuluan
• Kalibrasi sekor dilakukan melalui penyetaraan
sekor parameter ke metrik yang telah
ditentukan
• Kalibrasi ini dapat disusun ke dalam tabel
sebagai tabel konkordansi di antara metrik yang
akan dikalibrasi dengan metrik kalibrasi
• Rumus kalibrasi mencakup translasi dan rotasi
q2 = kq1 + d
b2 = kb1 + d
a2 = a1 / k
• Ada beberapa cara kalibrasi yang serupa
dengan cara penyetaraan sekor (Bab 15)
25. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
2. Dasar Kalibrasi
• Kalibrasi melibatkan paling sedikit dua sekor yakni
Sekor X yang akan dikalibrasi
Sekor Y yang menjadi patokan kalibrasi
• Melalui penyetaraan, kalibrasi ini menyebabkan
sekor X disetarakan ke sekor Y
• Besaran yang dikalibrasi adalah parameter
kemampuan dan parameter butir meliputi
qX menjadi q*
Y
bX menjadi b*
Y
aX menjadi a*
Y
Dengan catatan bahwa c tidak dikalibrasi,
artinya, c kalibrasi sama dengan c sebelum
kalibrasi
26. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
3. Koefisien Kalibrasi
• Hubungan di antara sekor yang telah dikalibrasi Y
dengan sekor yang belum dikalibrasi X adalah
q*Y = kqX + d
b*
Y = kbX + d
a*
Y = aX / k
• Di sini koefisien kalibrasi adalah k dan d. Jika k dan
d dihitung maka kalibrasi ini dapat disusun ke
dalam tabel kalibrasi
• Perhitungan koefisien kalibrasi k dan d melibatkan
penyetaraan sekor yakni
Rancangan penyetaraan
Metoda penyetaraan
• Mereka adalah sama dengan penyetaraan sekor
tersebut pada Bab 15
27. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
• Koefisien kalibrasi pada L1P dan L2P
Pada model L1P
L1P hanya memiliki satu parameter butir yakni
parameter taraf sukar b, sehingga
a*
Y = aX = 1 sehingga k = 1
Di sini hanya diperlukan translasi dan tidak
diperlukan rotasi sehingga
k = 1
Koefisien kalibrasi menjadi
q*
Y = qX + d
b*
Y = bX + d
28. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
Pada model L2P
L2P memiliki dua parameter butir yakni
parameter taraf sukar b dan daya beda a,
sehingga terdapat translasi dan rotasi
Koefisien kalibrasi menjadi
q*
Y = kqX + d
b*
Y = kbX + d
a*
Y = aX / k
Dalam hal ini, k dan d merupakan koefisien
kalibrasi yang berkaitan
k dengan rotasi
d dengan translasi
29. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
4. Rancangan Kalibrasi
Ada sejumlah rancangan yang dapat digunakan
pada kalibrasi sekor, melibatkan sekor dan
kelompok responden, meliputi
• Dua kelompok responden (K1 dan K2) yang
unik dan gandeng
• Dua pengukuran (X dan Y) dengan butir yang
unik dan gandeng
• Kelompok responden gandeng (KG)
• Kelompok butir gandeng (Z)
Sekor adalah sekor X dan Y
Kelompok responden adalah K1 dan K2
Seperti halnya pada penyetaraan sekor, lima
macam rancangan ini dapat diilustrasikan sebagai
berikut
33. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
5. Metoda kalibrasi
Ada sejumlah metoda kalibrasi untuk menghitung
koefisien kalibrasi k dan d, meliputi
Metoda regresi
Metoda rerata dan simpangan baku
Metoda tegar rerata dan simpangan baku
Metoda lengkungan karakteristik
6. Rancangan dan Metoda yang Digunakan
Cara hitung koefisien kalibrasi di sini menggunakan
rancangan dan metoda rerata dan simpangan baku
Rancangan D
Metoda rerata dan simpangan baku
34. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
D. Penentuan Koefisien Kalibrasi
1. Koefisien Kalibrasi pada Model L1P
• Terdapat butir X, butir Y, dan butir gandeng Z
dengan rancangan
Kelompok K1 dengan butir X + Z
Kelompok K2 dengan butir Y + Z
• Butir Z terdapat pada kelompok K1 dan juga
terdapat pada kelompok K2 , sehingga
penyetaraan dapat dilakukan melalui butir
gandeng Z
• Kelompok K1 berkaitan dengan X dan
kelompok K2 berkaitan dengan Y sehingga
melalui butir gandeng Z diperoleh penyetaraan
di antara X dan Y
35. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
Hasil dari bagian Z pada K1
Sekor responden AZX
Estimasi parameter b bZX
Rerata mbZX
Simpangan baku sbZX
Hasil dari bagian Z pada K2
Sekor responden AZY
Estimasi parameter b bZY
Rerata mbZY
Simpangan baku sbZY
36. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
Dari penyetaraan untuk L1P diperoleh k =1
bZY = k bZX + d = bZX + d
sehingga
mbZY = mbZX + d
sbZY = sbZX
Dari persamaan ini diperoleh
d = mbZY – mbZX
Dengan nilai d ini dapat dilakukan kalibrasi untuk
mengubah parameter bX ke b*
Y
b*
Y = bX + d
q*
Y = qX + d
37. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
Contoh 3
Hasil estimasi parameter b pada model L1P melalui
penilaibakuan q adalah
Butir bX+ZX bZY+Y b*Y
1 2,70 1,95
2 1,20 0,45
X 3 – 0,85 – 1,60
4 0,46 – 0,29 mbZX = 0,70
5 – 1,63 – 2,38
mbZY = – 0,05
6 1,50 0,75
7 2,35 1,60 d = –0,05 – 0,70
Z 8 – 0,75 – 1,50 = –0,75
9 – 0,20 – 0,95
10 0,60 – 0,15 b*
Y = bX – 0,75
11 0,64
12 – 0,23
Y 13 – 1,42
14 0,38
15 1,43
38. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
2. Koefisien Kalibrasi pada Model L2P
• Terdapat butir X, butir Y, dan butir gandeng Z
dengan rancangan
Kelompok K1 dengan butir X + Z
Kelompok K2 dengan butir Y + Z
• Butir Z terdapat pada kelompok K1 dan juga
terdapat pada kelompok K2 , sehingga
penyetaraan dapat dilakukan melalui butir
gandeng Z
• Kelompok K1 berkaitan dengan X dan
kelompok K2 berkaitan dengan Y sehingga
melalui butir gandeng Z diperoleh penyetaraan
di antara X dan Y
39. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
Hasil dari bagian Z pada K1
Sekor responden AZX
Estimasi parameter b bZX
Rerata mbZX
Simpangan baku sbZX
Hasil dari bagian Z pada K2
Sekor responden AZY
Estimasi parameter b bZY
Rerata mbZY
Simpangan baku sbZY
40. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
Dari penyetaraan pada butir gandeng Z diperoleh
hubungan
bZY = kbZX + d
dan selanjutnya
mbZY = k mbZX + d
sbZY = k sbZX
Dari hubungan ini diperoleh
s
s
d k
sehingga
ZY
ZX
b
b
= -
b b
ZY ZX
b*
Y = k bX + d
a*
Y = aX / k
q*
Y = k qX + d
k
m m
=
42. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
Dari sekor ini dapat dihitung
mbZX = 0,63 sbZX = 1,83
mbZY = 0,38 sbZY = 1,74
sehingga
k = sbZY / sbZX = 1,74 / 1,83 = 0,951
d = mbZY – k mbZX = 0,38 – (0,951(0,63)
= – 0,219
Kalibrasi menjadi
b*
Y = 0,951 bX – 0,219
a*
Y = aX / 0,951
43. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
E. Keberhasilan
1. Pendahuluan
Keberhasilan adalah sekor yang diperoleh dari
hasil pada suatu pengukuran atau ujian
Keberhasilan dapat dinyatakan melalui
sejumlah cara mencakup
A = jumlah sekor jawaban
m = rerata jawaban
s2 = variansi jawaban
Pada ujian, keberhasilan ditentukan oleh
jawaban betul sehingga
A = jumlah jawaban betul
m = rerata jawaban betul
s2 = variansi jawaban betul
44. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
2. Keberhasilan pada Teori Klasik
Pada teori klasik, keberhasilan yang diperoleh
responden ke-g dapat dinyatakan dalam
beberapa bentuk
Untuk sekor dikotomi, rerata sama dengan
proporsi sehingga selain jumlah sekor,
digunakan juga proporsi sekor
Untuk responden ke-g pada N butir ujian
N
å
N
å
=
A =
X
g i
i
=
= =
i
i
1
A
p g
1
g
X
N N
1
Keberhasilan p terletak di antara 0 dan 1
45. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
3. Keberhasilan pada Teori Responsi Butir
Teori responsi butir melakukan estimasi pada
paramater kemampuan dan parameter butir
Hasil ukur pada teori responsi butir adalah
kemampuan dan bukan keberhasilan
Di sini kita coba mencari hubungan di antara
keberhasilan pada teori klasik dengan kemampuan
pada teori responsi butir
Dalam hal ini kita coba mencari hubungan di antara
Ag pada teori klasik, dengan
qg pada teori responsi butir
P(q) pada teori responsi butir
46. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
4. Kaitan di antara A dan P(q)
Pada teori klasik
A = T + K
A = sekor amatan
T = sekor tulen
K = sekor keliru
Dari asumsi
E(K) = 0
E(A) = T + E(K)
sehingga T = E(A)
= E[S(Xi)]
= S[E(Xi)]
47. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
Pada skala dikotomi
Jawaban betul Xi = 1
Jawaban salah Xi = 0
E(XI) = 1.P(q) + 0.Q(q)
= P(q)
sehingga
T = S[E(Xi)]
= SP(q)
Pada model karakteristik butir logistik, P(q)
berbentuk logistik dan tidak linier
Hubungan di antara T atau A dengan P(q) adalah
hubungan yang tidak linier (seperti pada ujian akhir
nasional UAN)
48. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
-----------------------------------------------------------------------------
Dengan T sebagai keberhasilan, diperoleh
( )
N
P
å
1
p q
P Q
( ) ( )
=
g i
N
i
=
1
1
å
N
2
s =
q q
p i
i
i
N
=
1
2
Sekor p dikenal juga sebagai sekor wilayah
(domain score)
Bentangan skala
p terletak di antara 0 sampai 1
q terletak di antara –∞ sampai +∞
Kaitan dengan butir
p dependen kepada butir yang dipilih
q independen kepada butir yang dipilih
49. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
5. Transformasi
Untuk evaluasi, ada kalanya, parameter
kemampuan q ditransformasi ke sekor tulen atau
sekor wilayah
T = S[E(Xi)]
= SP(q)
p = T / N
Dari sekor wilayah dapat ditentukan nilai sesuai
dengan skala yang digunakan
Misalkan p = 0,75 sedangkan skala adalah 0
sampai 100, maka nilai menjadi 75
Selanjutnya jika ada kriteria kelulusan, baik pada
skala wilayah atau nilai, maka dapat ditentukan
kelulusan atau ketidaklulusannya
50. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
Contoh 5
Tiga butir ujian dikerjakan oleh sejumlah
responden. Karakteristik butir L3P adalah
Butir a b c
1 0,80 – 2,00 0,00
2 1,00 – 1,00 0,00
3 1,20 0,00 0,10
Hasil estimasi parameter responden dan
transformasi q sekor ke T dan p
q P1(q) P2(q) P3(q) T p
– 3 0,20 0,03 0,10 0,33 0,11
– 2 0,50 0,15 0,11 0,76 0,25
– 1 0,80 0,50 0,20 1,50 0,50
0 0,94 0,85 0,55 2,34 0,78
1 0,98 0,97 0,90 2,85 0,95
2 0,99 0,99 0,99 2,97 0,99
51. ------------------------------------------------------------------------------
Metrik dan Kalibrasi
------------------------------------------------------------------------------
6. Tabel Konkordansi TOEFL
• TOEFL (Test of English as a Foreign Language)
memiliki dua macam ujian
• Ujian dengan kertas dan pinsil menghasilkan
keberhasilan dengan transformasi sekor
dari 200 sampai 677
• Ujian adaptif melalui komputer menghasilkan
kemampuan dengan transformasi sekor
dari 0 sampai 300
• Penyetaraan di antara sekor keberhasilan dan
sekor kemampuan menghasilkan tabel konkordansi
mencakup bentangan sekor
keberhasilan 310 sampai 677
kemampuan 40 sampai 300