SlideShare a Scribd company logo
1 of 17
Kualitas Alat Evaluasi
Kriteria Alat Evaluasi :
• Validitas
• Reliabilitas
• Objektivitas
• Praktikabilitas
• Derajat Kesukaran
• Daya Pembeda
• Efektivitas
• Efisiensi
Validitas Alat Evaluasi
• Sebuah tes disebut valid apabila tes itu dapat
tepat mengukur apa yang hendak diukur.
• Validitas identik dengan kevalidan atau
ketepatan atau kesahihan atau keabsahan.
• Secara Umum ada dua macam validitas:
Validitas logic (logical validity) dan validitas
ramalan empiris (empirical validity)
Validitas
Validitas
Logic
Validitas
Empiris
Valditas Isi
Validitas
muka
Validitas
Konstruksi
Validitas
BandingValiditas
Ramal
Validitas Teoritik atau logic
Validitas berdasarkan pertimbangan teori
atau logika yang dilakukan oleh evaluator
yang dianggap ahli. Judgment dilakukan
terhadap:
• Isi (content), yakni ketepatan alat evaluasi
ditinjau dari segi materi yang dievaluasikan.
Validitas ini sering juga disebut validitas
kurikuler.
• Konstruksi (construct), berkaitan dengan aspek
psikologi dalam hal ini mengukur setiap aspek
berfikir yang disebutkan dalam tujuan
pembelajaran (indikator).
• Muka (face), berkaitan dengan keabsahan
kalimat atau kata-kata dalam soal, tanda baca,
gambar, diagram, dll yang berkaitan dengan
wajah.
Validitas Kriterium/Empiris
Validitas yang ditinjau dalam hubungannya dengan
kriterium tertentu. Validitas ini diperoleh melalui
observasi atau pengalaman empirik. Ada dua macam
validitas kriterium:
• Validitas Banding (concurrent validity)
Disebut juga validitas ada sekarang. Misalkan
membandingkan tes hasil buatan guru dengan rata-rata
ulangan harian sebagai kriteria.
• Validitas Ramal (predictive validity)
Kemampuan alat penilaian dalam meramalkan hal-hal
yang akan terjadi. Misalnya tes UMPTN, UN sebagai alat
seleksi PSB, dll.
Koefisien Validitas
• Korelasi produk moment angka kasar
• Korelasi produk moment memakai simpangan
• Korelasi metode rank
• Korelasi biserial
Korelasi Product Moment Pearson
• Korelasi dengan simpangan
 

22
yx
xy
rXY
Dengan:
 
 
 










n
YX
XYxy
n
Y
Yy
n
X
Xx
YYy
XXx
YdenganXdarikorelasirXY
2
22
2
22
:
• Product Moment Angka Kasar
• Korelasi Spearman
     222
 
  



YYnXXn
YXXYn
rXY
YdenganXrangkingselisihd
dengan
nn
d
r
i
i
XY
:
:
,
)1(
6
1 2
2



Kategori nilai r dan uji signifikansinya
• Kategori nilai r menurut Guilford
• Uji signifikansi nilai r digunakan uji-t, dengan
• Jika nilai t hitung lebih besar dari t tabel dengan dk = n – 2, maka koefisien
validitas tersebut signifikan.
• Dapat juga membandingkan nilai r hitung dengan nilai r tabel. Jika r hitung
lebih besar dari r tabel, maka koefisein korelasi tersebut signifikan
Koefisien Validitas Kriteria
0,00 – 0,19 Sangat Jelek/Rendah
0,20 – 0,39 Rendah
0,40 – 0,59 Cukup
0,60 – 0,79 Baik
0,80 – 1,00 Sangat Baik
2
1
2
r
n
rt



Contoh:
• Misalkan diberikan hasi Tes X (yang akan dicari validitasnya)
dan rata-rata ulangan harian (Y) sebagai berikut:
No X Y
1 7,5 7,5
2 7,8 5,5
3 6,0 6,0
4 5,6 7,0
5 9,3 8,5
6 5,4 6,5
7 4,6 5,0
8 5,8 6,5
9 4,3 4,0
10 5,0 5,5
No X Y x y x^2 y^2 xy
1 7.5 7.5 1.37 1.3 1.877 1.69 1.781
2 7.8 5.5 1.67 -0.7 2.789 0.49 -1.169
3 6 6 -0.13 -0.2 0.017 0.04 0.026
4 5.6 7 -0.53 0.8 0.281 0.64 -0.424
5 9.3 8.5 3.17 2.3 10.05 5.29 7.291
6 5.4 6.5 -0.73 0.3 0.533 0.09 -0.219
7 4.6 5 -1.53 -1.2 2.341 1.44 1.836
8 5.8 6.5 -0.33 0.3 0.109 0.09 -0.099
9 4.3 4 -1.83 -2.2 3.349 4.84 4.026
10 5 5.5 -1.13 -0.7 1.277 0.49 0.791
6.13 6.2 22.62 15.1 13.84
Korelasi Peason dengan Simpangan
Dari tabel di atas dapat dihitung
  
749,0
1,1562,22
84,13
XYr
No X Y X^2 Y^2 XY
1 7.5 7.5 56.25 56.25 56.25
2 7.8 5.5 60.84 30.25 42.9
3 6 6 36 36 36
4 5.6 7 31.36 49 39.2
5 9.3 8.5 86.49 72.25 79.05
6 5.4 6.5 29.16 42.25 35.1
7 4.6 5 21.16 25 23
8 5.8 6.5 33.64 42.25 37.7
9 4.3 4 18.49 16 17.2
10 5 5.5 25 30.25 27.5
JMLH 61.3 62 398.4 399.5 393.9
Korelasi Produk Moment Angka Kasar
75,0
86,184
4,138
))62()5,399(10)()3,61()4,398(10(
)62)(3,61()9,393)(10(
22




XYr
No X Y Rx Ry d d^2
1 7.5 7.5 3 2 1 1
2 7.8 5.5 2 7.5 -5.5 30.25
3 6 6 4 6 -2 4
4 5.6 7 6 3 3 9
5 9.3 8.5 1 1 0 0
6 5.4 6.5 7 4.5 2.5 6.25
7 4.6 5 9 9 0 0
8 5.8 6.5 5 4.5 0.5 0.25
9 4.3 4 10 10 0 0
10 5 5.5 8 7.5 0.5 0.25
JMLH 61.3 62 55 55 0 51
Korelasi Spearman
691,0
990
306
1
)110(10
)51(6
1 2



XYr
Korelasi Biserial
q
p
s
xx
t
tp
pbi


Dengan :
: rata-rata skor dari subjek yang menjawab benar untuk
butir soal yang dicari validitasnya
: rata-rata skor toal
: simpangan baku skor total
p : Proporsi siswa yang menjawab benar pada butir soal yang
diuji
q : Proporsi siswa yang menjawab salah pada butir soal yang
diuji
px
tx
ts
Faktor-faktor yang mempengaruhi
validitas
• Petunjuk pengerjaan yang tidak jelas
• Struktur kalimat dan perbendaharaan kata yang
sulit
• Penyusunan soal yang kurang baik
• Kekaburan (multi tafsir atau ambiguitas)
• Derajat kesukaran yang tidak cocok
• Materi tidak refresentatif
• Pengaturan soal yang kurang tepat
• Pola jawaban yang teridentifikasi

More Related Content

Viewers also liked (19)

Teori Bilangan Pertemuan ke 6
Teori Bilangan Pertemuan ke 6Teori Bilangan Pertemuan ke 6
Teori Bilangan Pertemuan ke 6
 
Bilangan bulat
Bilangan bulatBilangan bulat
Bilangan bulat
 
Alat penilaian
Alat penilaianAlat penilaian
Alat penilaian
 
Teori Bilangan Pertemuan ke 8
Teori Bilangan Pertemuan ke 8Teori Bilangan Pertemuan ke 8
Teori Bilangan Pertemuan ke 8
 
Bab 7. pengujian_hipotesa1
Bab 7. pengujian_hipotesa1Bab 7. pengujian_hipotesa1
Bab 7. pengujian_hipotesa1
 
Kalkulus dan konsep yang berkaitan
Kalkulus dan konsep yang berkaitanKalkulus dan konsep yang berkaitan
Kalkulus dan konsep yang berkaitan
 
Teori Bilangan Pertemuan ke 7
Teori Bilangan Pertemuan ke 7Teori Bilangan Pertemuan ke 7
Teori Bilangan Pertemuan ke 7
 
Rent your car and profit
Rent your car and profitRent your car and profit
Rent your car and profit
 
Raker
RakerRaker
Raker
 
Teori Bilangan Pertemuan ke 5
Teori Bilangan Pertemuan ke 5Teori Bilangan Pertemuan ke 5
Teori Bilangan Pertemuan ke 5
 
Teori penaksiran1
Teori penaksiran1Teori penaksiran1
Teori penaksiran1
 
Pendahuluan
PendahuluanPendahuluan
Pendahuluan
 
Aljabar linear-2
Aljabar linear-2Aljabar linear-2
Aljabar linear-2
 
Dilatasi smp
Dilatasi smpDilatasi smp
Dilatasi smp
 
Bangun ruang
Bangun ruangBangun ruang
Bangun ruang
 
Taksonomi bloom
Taksonomi bloomTaksonomi bloom
Taksonomi bloom
 
Model transportasi
Model transportasiModel transportasi
Model transportasi
 
transformasi smp
transformasi smptransformasi smp
transformasi smp
 
Dimensi tiga
Dimensi tigaDimensi tiga
Dimensi tiga
 

Similar to Kualitas alat evaluasi

Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 18_8 Nop 2023_(Data Panel & EVIEWS).pptx
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 18_8 Nop 2023_(Data Panel & EVIEWS).pptxAminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 18_8 Nop 2023_(Data Panel & EVIEWS).pptx
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 18_8 Nop 2023_(Data Panel & EVIEWS).pptxAminullah Assagaf
 
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 19_8 Nov 2023_Inc. Data panel & Perbandinga...
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 19_8 Nov 2023_Inc. Data panel & Perbandinga...Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 19_8 Nov 2023_Inc. Data panel & Perbandinga...
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 19_8 Nov 2023_Inc. Data panel & Perbandinga...Aminullah Assagaf
 
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 19_8 Nop 2023_(Inc. Data Panel, EVIEW...
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 19_8 Nop 2023_(Inc. Data Panel, EVIEW...Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 19_8 Nop 2023_(Inc. Data Panel, EVIEW...
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 19_8 Nop 2023_(Inc. Data Panel, EVIEW...Aminullah Assagaf
 
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 19_8 Nov 2023_Inc. Data panel & Perbandinga...
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 19_8 Nov 2023_Inc. Data panel & Perbandinga...Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 19_8 Nov 2023_Inc. Data panel & Perbandinga...
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 19_8 Nov 2023_Inc. Data panel & Perbandinga...Aminullah Assagaf
 
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 19_8 Nov 2023_Inc. Data panel & Perbandinga...
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 19_8 Nov 2023_Inc. Data panel & Perbandinga...Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 19_8 Nov 2023_Inc. Data panel & Perbandinga...
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 19_8 Nov 2023_Inc. Data panel & Perbandinga...Aminullah Assagaf
 
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 19_8 Nop 2023_(Inc. Data Panel, EVIEW...
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 19_8 Nop 2023_(Inc. Data Panel, EVIEW...Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 19_8 Nop 2023_(Inc. Data Panel, EVIEW...
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 19_8 Nop 2023_(Inc. Data Panel, EVIEW...Aminullah Assagaf
 
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 20_10 April 2024_Inc. Data panel & Perbandi...
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 20_10 April 2024_Inc. Data panel & Perbandi...Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 20_10 April 2024_Inc. Data panel & Perbandi...
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 20_10 April 2024_Inc. Data panel & Perbandi...Aminullah Assagaf
 
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 21_11 April 2024.pptx
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 21_11 April 2024.pptxAminullah Assagaf_Regresi Lengkap 21_11 April 2024.pptx
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 21_11 April 2024.pptxAminullah Assagaf
 
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 21_11 April 2024.pdf
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 21_11 April 2024.pdfAminullah Assagaf_Regresi Lengkap 21_11 April 2024.pdf
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 21_11 April 2024.pdfAminullah Assagaf
 
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 19_8 Nop 2023_(Inc. Data Panel, EVIEW...
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 19_8 Nop 2023_(Inc. Data Panel, EVIEW...Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 19_8 Nop 2023_(Inc. Data Panel, EVIEW...
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 19_8 Nop 2023_(Inc. Data Panel, EVIEW...Aminullah Assagaf
 
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP_ 17 Okt 2021_(Sobel, Path, outlier).pptx
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP_ 17 Okt 2021_(Sobel, Path, outlier).pptxAminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP_ 17 Okt 2021_(Sobel, Path, outlier).pptx
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP_ 17 Okt 2021_(Sobel, Path, outlier).pptxAminullah Assagaf
 
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP_ 17 Okt 2021_(Sobel, Path, outlier).pdf
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP_ 17 Okt 2021_(Sobel, Path, outlier).pdfAminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP_ 17 Okt 2021_(Sobel, Path, outlier).pdf
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP_ 17 Okt 2021_(Sobel, Path, outlier).pdfAminullah Assagaf
 
Validitas.pptx
Validitas.pptxValiditas.pptx
Validitas.pptxIhyaUlum4
 
Aminullah assagaf virtual learning lampiran
Aminullah assagaf virtual learning lampiranAminullah assagaf virtual learning lampiran
Aminullah assagaf virtual learning lampiranAminullah Assagaf
 
29 model regresi aminullah assagaf
29 model regresi aminullah assagaf29 model regresi aminullah assagaf
29 model regresi aminullah assagafAminullahAssagaf3
 
29 model regresi aminullah assagaf
29 model regresi aminullah assagaf29 model regresi aminullah assagaf
29 model regresi aminullah assagafAminullah Assagaf
 
bab-4-estimasi-permintaan-170303075107 (2).pptx
bab-4-estimasi-permintaan-170303075107 (2).pptxbab-4-estimasi-permintaan-170303075107 (2).pptx
bab-4-estimasi-permintaan-170303075107 (2).pptxanas370247
 
VALIDITAS RELIABILITAS.ppt
VALIDITAS  RELIABILITAS.pptVALIDITAS  RELIABILITAS.ppt
VALIDITAS RELIABILITAS.pptbachtyar1
 
Pengembangan-Instrumen-UNJ.ppt
Pengembangan-Instrumen-UNJ.pptPengembangan-Instrumen-UNJ.ppt
Pengembangan-Instrumen-UNJ.pptRiskySetiawan19
 

Similar to Kualitas alat evaluasi (20)

Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 18_8 Nop 2023_(Data Panel & EVIEWS).pptx
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 18_8 Nop 2023_(Data Panel & EVIEWS).pptxAminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 18_8 Nop 2023_(Data Panel & EVIEWS).pptx
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 18_8 Nop 2023_(Data Panel & EVIEWS).pptx
 
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 19_8 Nov 2023_Inc. Data panel & Perbandinga...
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 19_8 Nov 2023_Inc. Data panel & Perbandinga...Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 19_8 Nov 2023_Inc. Data panel & Perbandinga...
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 19_8 Nov 2023_Inc. Data panel & Perbandinga...
 
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 19_8 Nop 2023_(Inc. Data Panel, EVIEW...
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 19_8 Nop 2023_(Inc. Data Panel, EVIEW...Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 19_8 Nop 2023_(Inc. Data Panel, EVIEW...
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 19_8 Nop 2023_(Inc. Data Panel, EVIEW...
 
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 19_8 Nov 2023_Inc. Data panel & Perbandinga...
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 19_8 Nov 2023_Inc. Data panel & Perbandinga...Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 19_8 Nov 2023_Inc. Data panel & Perbandinga...
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 19_8 Nov 2023_Inc. Data panel & Perbandinga...
 
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 19_8 Nov 2023_Inc. Data panel & Perbandinga...
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 19_8 Nov 2023_Inc. Data panel & Perbandinga...Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 19_8 Nov 2023_Inc. Data panel & Perbandinga...
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 19_8 Nov 2023_Inc. Data panel & Perbandinga...
 
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 19_8 Nop 2023_(Inc. Data Panel, EVIEW...
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 19_8 Nop 2023_(Inc. Data Panel, EVIEW...Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 19_8 Nop 2023_(Inc. Data Panel, EVIEW...
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 19_8 Nop 2023_(Inc. Data Panel, EVIEW...
 
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 20_10 April 2024_Inc. Data panel & Perbandi...
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 20_10 April 2024_Inc. Data panel & Perbandi...Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 20_10 April 2024_Inc. Data panel & Perbandi...
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 20_10 April 2024_Inc. Data panel & Perbandi...
 
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 21_11 April 2024.pptx
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 21_11 April 2024.pptxAminullah Assagaf_Regresi Lengkap 21_11 April 2024.pptx
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 21_11 April 2024.pptx
 
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 21_11 April 2024.pdf
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 21_11 April 2024.pdfAminullah Assagaf_Regresi Lengkap 21_11 April 2024.pdf
Aminullah Assagaf_Regresi Lengkap 21_11 April 2024.pdf
 
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 19_8 Nop 2023_(Inc. Data Panel, EVIEW...
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 19_8 Nop 2023_(Inc. Data Panel, EVIEW...Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 19_8 Nop 2023_(Inc. Data Panel, EVIEW...
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP 19_8 Nop 2023_(Inc. Data Panel, EVIEW...
 
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP_ 17 Okt 2021_(Sobel, Path, outlier).pptx
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP_ 17 Okt 2021_(Sobel, Path, outlier).pptxAminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP_ 17 Okt 2021_(Sobel, Path, outlier).pptx
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP_ 17 Okt 2021_(Sobel, Path, outlier).pptx
 
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP_ 17 Okt 2021_(Sobel, Path, outlier).pdf
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP_ 17 Okt 2021_(Sobel, Path, outlier).pdfAminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP_ 17 Okt 2021_(Sobel, Path, outlier).pdf
Aminullah Assagaf_MODEL REGRESI LENGKAP_ 17 Okt 2021_(Sobel, Path, outlier).pdf
 
Validitas.pptx
Validitas.pptxValiditas.pptx
Validitas.pptx
 
Aminullah assagaf virtual learning lampiran
Aminullah assagaf virtual learning lampiranAminullah assagaf virtual learning lampiran
Aminullah assagaf virtual learning lampiran
 
29 model regresi aminullah assagaf
29 model regresi aminullah assagaf29 model regresi aminullah assagaf
29 model regresi aminullah assagaf
 
29 model regresi aminullah assagaf
29 model regresi aminullah assagaf29 model regresi aminullah assagaf
29 model regresi aminullah assagaf
 
bab-4-estimasi-permintaan-170303075107 (2).pptx
bab-4-estimasi-permintaan-170303075107 (2).pptxbab-4-estimasi-permintaan-170303075107 (2).pptx
bab-4-estimasi-permintaan-170303075107 (2).pptx
 
VALIDITAS RELIABILITAS.ppt
VALIDITAS  RELIABILITAS.pptVALIDITAS  RELIABILITAS.ppt
VALIDITAS RELIABILITAS.ppt
 
Pengembangan-Instrumen-UNJ.ppt
Pengembangan-Instrumen-UNJ.pptPengembangan-Instrumen-UNJ.ppt
Pengembangan-Instrumen-UNJ.ppt
 
ANALISIS Data.ppt
ANALISIS Data.pptANALISIS Data.ppt
ANALISIS Data.ppt
 

More from Ngadiyono Ngadiyono

More from Ngadiyono Ngadiyono (13)

Irisan bangun ruang
Irisan bangun ruangIrisan bangun ruang
Irisan bangun ruang
 
media matematika Soccer translasi
media matematika Soccer translasimedia matematika Soccer translasi
media matematika Soccer translasi
 
materi matematika Perbandingan
materi matematika Perbandingan materi matematika Perbandingan
materi matematika Perbandingan
 
bilangan bulat
bilangan bulatbilangan bulat
bilangan bulat
 
alat permainan matematika
alat permainan matematikaalat permainan matematika
alat permainan matematika
 
media pembelajaran matematika
media pembelajaran matematikamedia pembelajaran matematika
media pembelajaran matematika
 
makna dan posisi serta urgensi bimbingan dan konseling dalam praktek pendidikan
makna dan posisi serta urgensi bimbingan dan konseling dalam praktek pendidikanmakna dan posisi serta urgensi bimbingan dan konseling dalam praktek pendidikan
makna dan posisi serta urgensi bimbingan dan konseling dalam praktek pendidikan
 
Teori Bilangan Pertemuan ke 3
Teori Bilangan Pertemuan ke 3Teori Bilangan Pertemuan ke 3
Teori Bilangan Pertemuan ke 3
 
eori Bilangan TPertemuan ke 2
eori Bilangan TPertemuan ke 2eori Bilangan TPertemuan ke 2
eori Bilangan TPertemuan ke 2
 
teori bilangan pert 1
teori bilangan pert 1teori bilangan pert 1
teori bilangan pert 1
 
Perkembangan peserta didik
Perkembangan peserta didikPerkembangan peserta didik
Perkembangan peserta didik
 
Pengujian hipotesis
Pengujian hipotesisPengujian hipotesis
Pengujian hipotesis
 
Kualitas alat evaluasi
Kualitas alat evaluasiKualitas alat evaluasi
Kualitas alat evaluasi
 

Kualitas alat evaluasi

  • 2. Kriteria Alat Evaluasi : • Validitas • Reliabilitas • Objektivitas • Praktikabilitas • Derajat Kesukaran • Daya Pembeda • Efektivitas • Efisiensi
  • 3. Validitas Alat Evaluasi • Sebuah tes disebut valid apabila tes itu dapat tepat mengukur apa yang hendak diukur. • Validitas identik dengan kevalidan atau ketepatan atau kesahihan atau keabsahan. • Secara Umum ada dua macam validitas: Validitas logic (logical validity) dan validitas ramalan empiris (empirical validity)
  • 5. Validitas Teoritik atau logic Validitas berdasarkan pertimbangan teori atau logika yang dilakukan oleh evaluator yang dianggap ahli. Judgment dilakukan terhadap: • Isi (content), yakni ketepatan alat evaluasi ditinjau dari segi materi yang dievaluasikan. Validitas ini sering juga disebut validitas kurikuler.
  • 6. • Konstruksi (construct), berkaitan dengan aspek psikologi dalam hal ini mengukur setiap aspek berfikir yang disebutkan dalam tujuan pembelajaran (indikator). • Muka (face), berkaitan dengan keabsahan kalimat atau kata-kata dalam soal, tanda baca, gambar, diagram, dll yang berkaitan dengan wajah.
  • 7. Validitas Kriterium/Empiris Validitas yang ditinjau dalam hubungannya dengan kriterium tertentu. Validitas ini diperoleh melalui observasi atau pengalaman empirik. Ada dua macam validitas kriterium: • Validitas Banding (concurrent validity) Disebut juga validitas ada sekarang. Misalkan membandingkan tes hasil buatan guru dengan rata-rata ulangan harian sebagai kriteria. • Validitas Ramal (predictive validity) Kemampuan alat penilaian dalam meramalkan hal-hal yang akan terjadi. Misalnya tes UMPTN, UN sebagai alat seleksi PSB, dll.
  • 8. Koefisien Validitas • Korelasi produk moment angka kasar • Korelasi produk moment memakai simpangan • Korelasi metode rank • Korelasi biserial
  • 9. Korelasi Product Moment Pearson • Korelasi dengan simpangan    22 yx xy rXY Dengan:                 n YX XYxy n Y Yy n X Xx YYy XXx YdenganXdarikorelasirXY 2 22 2 22 :
  • 10. • Product Moment Angka Kasar • Korelasi Spearman      222         YYnXXn YXXYn rXY YdenganXrangkingselisihd dengan nn d r i i XY : : , )1( 6 1 2 2   
  • 11. Kategori nilai r dan uji signifikansinya • Kategori nilai r menurut Guilford • Uji signifikansi nilai r digunakan uji-t, dengan • Jika nilai t hitung lebih besar dari t tabel dengan dk = n – 2, maka koefisien validitas tersebut signifikan. • Dapat juga membandingkan nilai r hitung dengan nilai r tabel. Jika r hitung lebih besar dari r tabel, maka koefisein korelasi tersebut signifikan Koefisien Validitas Kriteria 0,00 – 0,19 Sangat Jelek/Rendah 0,20 – 0,39 Rendah 0,40 – 0,59 Cukup 0,60 – 0,79 Baik 0,80 – 1,00 Sangat Baik 2 1 2 r n rt   
  • 12. Contoh: • Misalkan diberikan hasi Tes X (yang akan dicari validitasnya) dan rata-rata ulangan harian (Y) sebagai berikut: No X Y 1 7,5 7,5 2 7,8 5,5 3 6,0 6,0 4 5,6 7,0 5 9,3 8,5 6 5,4 6,5 7 4,6 5,0 8 5,8 6,5 9 4,3 4,0 10 5,0 5,5
  • 13. No X Y x y x^2 y^2 xy 1 7.5 7.5 1.37 1.3 1.877 1.69 1.781 2 7.8 5.5 1.67 -0.7 2.789 0.49 -1.169 3 6 6 -0.13 -0.2 0.017 0.04 0.026 4 5.6 7 -0.53 0.8 0.281 0.64 -0.424 5 9.3 8.5 3.17 2.3 10.05 5.29 7.291 6 5.4 6.5 -0.73 0.3 0.533 0.09 -0.219 7 4.6 5 -1.53 -1.2 2.341 1.44 1.836 8 5.8 6.5 -0.33 0.3 0.109 0.09 -0.099 9 4.3 4 -1.83 -2.2 3.349 4.84 4.026 10 5 5.5 -1.13 -0.7 1.277 0.49 0.791 6.13 6.2 22.62 15.1 13.84 Korelasi Peason dengan Simpangan Dari tabel di atas dapat dihitung    749,0 1,1562,22 84,13 XYr
  • 14. No X Y X^2 Y^2 XY 1 7.5 7.5 56.25 56.25 56.25 2 7.8 5.5 60.84 30.25 42.9 3 6 6 36 36 36 4 5.6 7 31.36 49 39.2 5 9.3 8.5 86.49 72.25 79.05 6 5.4 6.5 29.16 42.25 35.1 7 4.6 5 21.16 25 23 8 5.8 6.5 33.64 42.25 37.7 9 4.3 4 18.49 16 17.2 10 5 5.5 25 30.25 27.5 JMLH 61.3 62 398.4 399.5 393.9 Korelasi Produk Moment Angka Kasar 75,0 86,184 4,138 ))62()5,399(10)()3,61()4,398(10( )62)(3,61()9,393)(10( 22     XYr
  • 15. No X Y Rx Ry d d^2 1 7.5 7.5 3 2 1 1 2 7.8 5.5 2 7.5 -5.5 30.25 3 6 6 4 6 -2 4 4 5.6 7 6 3 3 9 5 9.3 8.5 1 1 0 0 6 5.4 6.5 7 4.5 2.5 6.25 7 4.6 5 9 9 0 0 8 5.8 6.5 5 4.5 0.5 0.25 9 4.3 4 10 10 0 0 10 5 5.5 8 7.5 0.5 0.25 JMLH 61.3 62 55 55 0 51 Korelasi Spearman 691,0 990 306 1 )110(10 )51(6 1 2    XYr
  • 16. Korelasi Biserial q p s xx t tp pbi   Dengan : : rata-rata skor dari subjek yang menjawab benar untuk butir soal yang dicari validitasnya : rata-rata skor toal : simpangan baku skor total p : Proporsi siswa yang menjawab benar pada butir soal yang diuji q : Proporsi siswa yang menjawab salah pada butir soal yang diuji px tx ts
  • 17. Faktor-faktor yang mempengaruhi validitas • Petunjuk pengerjaan yang tidak jelas • Struktur kalimat dan perbendaharaan kata yang sulit • Penyusunan soal yang kurang baik • Kekaburan (multi tafsir atau ambiguitas) • Derajat kesukaran yang tidak cocok • Materi tidak refresentatif • Pengaturan soal yang kurang tepat • Pola jawaban yang teridentifikasi