Post on 03-Mar-2023
LAP0,RAN PENELITIAN
&LALIDITAS PREDIKTIF SKOR UJIAN YANG BERORIENTASI PKSM TERHADAP PRESTASI
BELAJAR MAHASISWA PENDIDIKAN SEN1 FBSS UNP
Oleh :
Drs. Eswendi, M.Pd. -
Penelitian ini dibiayai oleh : Dana Rutin Universitas Negeri Padang
Tahun Anggaran 2000 Surat perjanjian kerja Nomor : 1498/K12/KU/Rutin/2000
Tanggal 1 Mei 2000
UNIVERSITAS NEGERI PADANG 2000
I
' ABSTRAK" . Eswsrrdl. (2000). Validitas Predikttf Skor UJbn yeng Bemrientasi PKSM terhadap
Prestesl Belajar Mahaslswa Penddiken Senl Ff38S UNP
Gistem seleksi masuk PTN mempergwraken teknik: nontes (PMDK) den tes (UMPTN). Penggunaan UMPTN menimbulkan berbagai kelemahan, padahai ada beberapq alat seleksi masuk PTN yang dapat digunskan, seperti: uJian tulis yang berorientssi pada kurikulurn sekolah menengoh KSM), ujian tulls ysng berorientasi T kepada kurikulurn pergunran tinggi negari (PKP ), ul an tulis ymng rnengungkapkan potensl akademik (TPA), peringkat slswa di kelas, ran tes khurrus sesuai dengan tuntulan mesingmasing fakultas (TKF). Temssuk dnlarn PKSV adalah skor rapor, NEM den skor UMPTN. Skor rapor mempunyal predikior leblh berveriasi, NEM mempunyei kualHas re1 JW leblh balk. Kenyatean tenebut menlmbulkan pertanyeen, , berepe besarkah velldifas predk!bB: 1) skor UMPTN. 2) skor moor 3) NEM dan 4) skor ujian yeng berodentas1 PKSM (Skor UMPTN, skor rapor, do, VEM) tehadap IP rnahasiswa Pendidikan Seni FBSS UNP Padang?.
Penelttian eksplanssi In1 menggunelcen prediktor: 1) skor UMPTN (enm sub predildor); 2) skor repor SM (sembilan sub-prediktor); 3) NEM SM (dua subpredik- tor); 4) skor PKSM (tiga sub-predildor). KMeris adalah IP mahasiswa Pendidikan Seni FBSS UNP. Populasi (terjangkau) adeleh mehasiswa yanq mendaflar psda Progn3Ni-program Stucli Pendidikan Seni FBSS UNP, yaitu mahnsiswa yang t ~ l a h mengikutl kuliah minimal tiga tahun dan menggunakan kurikulurn ylsng hampir sama.
Deta dikumpulkan dengan teknik doh~mentasi den dianaYi7is dengen teknlk anelisis regresi linear ganda. Pengujian dalam terraf slgnlfikansi dtternukan: - 1. Deya prediksi skor U W T N terhedap: lPMmU = Qt46; lPMKDK = 0,322; PMKPB~ -
0,300; ~ P M ~ ~ = 0,412; IPK = 0,466. Dengan asumsi rasio seleksi 30%, make 3kor UMPTN hanya dapat meningkatkan daya prediksi sebesar 20% I P u ~ u ; 13%' ~PMKDK dan 18% lPYKBS; 20% IPK bll& dibandlngkan dengan masuk Pendidlkan Seni FBSS UNP tanpa seleksi. Sksr mala ujian Bahasa Indonesia mempunyai day6 prediksi yang signifikan twhadsp tPMta>~, FMwK IPMWBM, I~YKBS d m IPK Skor mate ujian Behasa lnggris rnernpunyrsi daye prediksi yang signninkan terhadap IP-, IPMm dan IPK - 2. Daya prediksi skor rapor terhadap: lPWU = 0,417; lPMKoK = 0,448; IP#Kpe~ - 0,481; IPMKBS = 0,505; IPK = 0,480. Skor repor hanya dapat menlngkdken days prediksi sebesar 18% IPMwu; 20% IPMmK 22% l P u ~ l ~ M;; 22% IPMKBS; drn 22% ~ P K bile dibandingkan dengan masuk Pendidiken Seni FBSS UNP tanps seleksi. Skor Pendidikan Seni mempunyei daya prediksi signnmkan terhadap t A ) ~ ~ p e ~ , IPMKBS den lPK Skor Bahasa Indonesia mempunyal daya prediksi signi*Fkan d s l m tefaf 596 terhadap IPMwu. IF- IPMKPBM, IPMm9 den IPK Skor Beham Inggrls mempunyei daya prediksi yang signnifikan dalam taraf 5% terttadap IFK
3. Persamean regresi daye prediksi NEM tarhedep IPM~LI. IPMKDK, IPUWBM. IPu~es maupun IPK signifikan dalam taraf 5%. Dcngan esumsl rasio seleksl sebesar 30%, maka NEM h a m dapat meningkatkan daya prediksi sebesar 11% ~PUKDU; 9% Pwwcc 13% IPMwew.; 20% PMKes; dan 18% IPK bila dibandingkan dengan rnasuk PendidNan Seni F$SS UNP tanpa seleksi. Skor Bahasa Irponesia mempunyal daya peridiksi signifikan temrd~rp IPMKDV, lPYmY IPuKpBM. IPMKPS maupm IPK, Skor PMP mernpunyail daya peridiksi yang signmkan tem8dep IPM~IJ, dan ~PMKBS.
4. Daya prediksi skor PKSM terhadep IPUK~IJ, IPMKD~ EPMKPBM, I~MICBS mrupun IPK s ip nifikan delem taraf 5%. Dengan asumsi rasio seleksi 3Q%, maka skor PKSM hanya dapat meningkatkan daya prediksi sebeser 18% IP~KDu; 20% 'PYKDK; 13% I~MWBY.; , - 18% IPMKBS; self8 18% IPK bila dibandingkan dengan masuk Pendidlkan Sed FBSS UNP tanpa seleksi. Bobot regr~si lerbalk meramlrtan IPK mehasiswa Pendidikan Seni FBSS UNP sdalah skor rapor (7= 0,230), VZM (p= 0,2Q7), dan skor UMPTN @= 0,12?).
Kegiatan penelitian mcrupakan bagian dari darma perguruan tinggi, di samping pendidikan dan pengabdian kepada masyarakat. Kegiatan penelitian ini harus dilaksanakan oleh Universitas Negeri Padang yang dikerjakan oleh staf akademikanya ataupun tenaga fungsional lainnya dalam rangka meningkatkan mutu pendidikan, melalui peningkatan mutu staf akademik, baik sebagai dosen maupun pcneliti.
Kegiatm pmu9itlan d u k w n g pengembangan ilmu serta terapannya. Dalam ha1 ini, Lembaga Penelitian Universitas Negeri Padang berusaha mendorong dosen untuk melakukan penclitisln sebagd bagian yang tidak terpisahkan dari kegiatan mengajarnya, baik yang secara langsung dibiayai oleh dana Universitas Negeri Padang maupun dana dari suniber lain yang r c l m atau bekcrja sama dengan instansi terkait. Oleh karena itu, peningkatan mutu tenaga akademik peneliti dan hasil penelitiannya dilakukan sesuai dengan tingkatan serta kewenangan akademik peneliti.
Kami menyambut gembim usaha yang dilakukan peneliti untuk menjawab berbagai permasatahan pendidikan, baik yang bersifat interaksi berbagai faktor yang mempcngarulii praktek kependidikan, p q w m m matcri bidang studi, ataupun proses pengajaran dalam kelas yang salah satunya muncul &lam kajian ini. Hasil penelitian seperti ini jelas menambah wawasan dm panahaman kita tentang proses pendidikan. Walaupun hasil pcnelitian ini mungkin masih mmunjukkan beberapa kelemahan, namun kami yakin hasilnya dapat dipakai scbagai bagian dari upaya peningkatan mutu pendidikan pada umumnya. Kami m q h a r a p k a n di masa yang akan datang semakin banyak penclitian yang hasilnya dapst langsung diterapkan dalam peningkatan dan pengembangan teori dan praktek kependidikan.
Hasil pemlitian ini telah ditelaah oleh tim pereviu usul dan laporan penelitian Lenibaga Penelitian Universitas Negeri Padang, yang dilakukan secara "blind reviewing'. Keniudian untuk tirjm diseniinasi, hasil penelitian ini telah diseniinarkan yang nielibalkan dosenftenaga penelhi Universitas Negeri Padang sesuai dengan fakul tas penel i ti. Mudali- mudahan penelitian ini bermanfaat bagi pengembangan ilmu pada umumnya, dan peningkatari mutu staf akademik Universitas Negeri Padang.
l'ada kesempatm ini kami ingin mengucapkan terima kasih kepada berbagai piliak yang niembantu terlaksananya penelitian ini, terutama kepada pimpinan lcmbaga terkait yang nienjadi objek peneiitian, responden yang menjadi sampel penelitian, tin1 pereviu Lenibaga Penelitian dan dosen senior pada setiap fakultas di lingkungan Universi tas Negcri P'adang yang mmjadi pembahas utama dalani seminar penelitian. Secara khusus kanii menyampaikan terima kasih kepada Rektor Universitas Negeri Padang yang telah berkenan riiemberi bmtuan pendanaan bagi penclitian ini. Kami yakin tanpa dedikasi dan kerjasama yang te rjalin selama ini, penelitian ini tidak akan dapat diselesaikan sebagaimana yang diharapkan dan semoga kerjasama yang baik ini akan menjadi lebih baik lagi di masa yang akan datang.
Terirna kasih.
Desember 2000 etua Lembaga Penelitian
Universitas Negeri Padang,
Prof. Drs. Kumaidi, MA., Ph.D. NIP 13060523 1
DAFTAR IS1 ABSTRAK ...................................................................................................... PENOANTAR ................................................................................................... DAFTAR 1st ...................................................................................................... BAB I . PEW DAH U LUAN .............................................................
A . Ldar Belskang Meselah ................................................... B . . Mentttikasi Masalah .......................................................... C . Pembdesan Masaleh ........................................................ D . Rumusan Masalah ..............................................................
............................................................... E . Tujuan Penelltian ............................................................. F . Manfeat Penelitian
BAB R TINJAUAN PUSTAKA ...................................................... A . Seleksi Mawk PTN ........................................................... B . Days Pradiksi (VslM#as Prediktlf) ......................................
....... C . Kemampuan Mshasisws di Sakoleh Menengah (SM) D . Prestasi Belajar Pendiknn Seni .......................................... E . HasW Penslitian yang Releven ........................................... F . Kemgke Berpikir .............................................................. G . Pertenyeen Penelitian ........................................................
BAB HI . METODE PENELlTlAN ..................................................... A . Pendeketm Penelltian ...................................................... B . Populwi dm Sampel ......................................................... C . Mentifikesi Ubahsn ............................................................. D . Teknlk Pengumpui drn Analisis Dde ................................
BAB IV . HASlL PENELITIAN ......................................................... A .. Uji Persywatrn Anrlisls ..................................................... B . Deslaipsl Data .................................................................... C . Daya Prediksi ..................................................................... . ...................................................................... D Pembahasan
BAB V KESIMPULAW DAN SARAN .............................................. A . Kesimpulsn ........................................................................ B . Rekomendasi .....................................................................
DAFTAR BACM W ......................................................................... LAM Pi RA W ...................................................................................................
1 . Uji Asumsi .......................................................................... 2 . Stdistik Daser ....................................................................
........................................... 3 . AnaQsis Regresi Linear Ganda
I ' '"DXF'TAR TABEL .
Tabel 1 Blaya 8eleksi dlthjsu dad Ald Sekksl yang Digunrkan .................... 12
Tabel 2 Alert Selebl PTN Dlkallkan dengsn Persyarmtan Alrt Seleksi ............. 14
Tabel 3 Pedoman Msrpretasl Koefhlen Korelasl ............................................. 18
Tabel4 Mats Ujisn Tuns Selcksi Masuk PTN Kelompok IPS ........................... 19
Tabel 5 Mda P e l a J m Program lntl dolam Rapor SM .................................... 21
Tabel 6 Mstr Pelajaren ymg Diujlkan dalem Ebtanes ..................................... 23
Tabel 7 Koellslen Koreksi Genda den Deterrninssi Skor UMPTN dmgan IP .. 39
Tabel 8 Koellsien Korelasi Gmda dan Detenninssl Skor Rapor 8M dengan IP 41
Tabel9 KOensien Kwdrsl Gandr d m Determinasl M M dungan P ............... 42
Tabel 10 K o ~ ~ KomM 6.nda d m Determinrsi WSM denqen IP ............. 44
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Masalah
Raslo seleksi masuk Prognrmprogram Studi Pendldikan Senl FBSS UNP
Pedang kurang menggembimkan. Jumlah pemlnat untuk memasukl Progrem Studi
Pendidikan Seni Rupa pada tahun 1986 adalah sebanyak 383 orang, tahun 1987
sebanyek 240 orang, den tehun 1978 sebanyak 336 orang, sedangkan daya
tampung untuk ketigs tahun tersebut tetap 40 orang. Dengan demikian, rssio seleksi
masuk Program-program Studi Pendidikan Seni Rupa FBSS UNP Padang unfuk ;
tehun 1992,1993, dan 1994 tidak ieMh dari 34,48%.
Hal yang hamplr same jugs ditemul pada P'rogmm Studi Pendldikan Sen1 Tail . ' , .?:
den Musik. Rasio seleksi mssuk Program fnudi Pendidkan Seni Tari FBSS UNP
Padang untuk tahun 1992, 1993, den 1994 edalah seldtar 27,78% dan Program
Studi Pendidikan Seni Musik seldtar 38,46% (Depdlkbud, 1992; 1993; 1994).
Rasio seleksi in1 temyata tidak mengalami parubahan yang berarti pada tahun
1998. Jumlah pemlnst untuk memssuki Program Studi Seni Rupa FBSS UNP
Pedang pads tahun 1998 tersebut adalah sebanyak 47 orang sedangkan daya
tampung sebanyak 20 orang. Jumlah peminal untuk memasuki Program Stud Seni
Drama, Tarl dan Muslk FBSS UNP Padang pad0 lahun 1998 adalah sebanyak 57
orang sedangkan daya lempung juga sebanyek 20 orang. Dengan demikian, maka
raslo seleksi masuk Program-program Studi Pendidikan Seni FBSS UNP Padang
pada tahun 1998 tersebut adalah sebesar 38,46% (Depdikbud, 1999).
Tingginya mined tamatan sekolah menengah (SM) melanjutksn pendidikan ke
PTN disebabkan oleh banyak faktor, antara lain adalah biaya pendldikan relatif
murah bile dibandingkan dengan biaya pendidikan di Perguman Tinggi Swasta
(PTS), dan terbatasnya lapangan pekerjaan untuk tamatan SM. Mereka memasuki
PTN disertai dengan harapan setelah lulus akan lebih mudah memperoleh pekerjaan
dengan status yang lebih tinggi.(Mardapi & Amar, 1989). Asumsi Mardapi & Amar 4
ini sesuai dengan basil pemantauan Tim Kompas (14 Juni 1986) terhadap peserta
Sipanmaru, sebanyak 29,s % mengatakan, mereka masuk PTN untuk mendapatkan
gelar kesarjanaan, sebanyek 19 % menyatakan agar mudah mencari peke rjaan, den
untuk mendspatken status sebagai mahasisvwr (10%).
Bagi PTN, tingginya minat memasuki perguman tinggi ini menguntungkan,
karena akan dapat diseleksi calon mahasiswa yang mempunyai kemampuan eke
demik untuk mengikuli dan manyelesaikan pendidikan di PT sesuai dengan betas
waktu yang diitetapkan (Oepdikbud, 1994). Namun, untuk dapal mencapai tujuan
tersebut, PTN membutuhkan suatu sistem seleksi yang baik, yaitu sistem seleksi
yang dapet mengakomodasi kapentingan PTN, SM den masyarakat.
Slstem seleksi yang balk sekurang-kurangnya hams memenuhi a s : kecer-
mdsn prediksl, eflsiensl ekonomls, dampak sistem seleksi terhadap belajar-mange
jar, den keadilan (Asnawi, 1989; Suryabrata, 1989). Menurut azes kecermatan pre-
diksi, keputusan seleksi dianggap tepat bila menerima calon mahasiswa yang ke-
rnungkinen keberhasilan belajarnya besar, dan menolak calon mahasiswa yang ke-
mungkinan keberhasilan belajamya kecil. Calon mahasiswa yang diterima diharap-
kan dapat menyelesaikan pendldiken dl PTN dalam batas waMu yang dnetapkan.
Tepatnye wektu penyeleseian studi mahesiswa akan meningwkan efisiensi
ekonomis internal PTN. Kenyataan ini sesuei dengan pendapat Sukadji L Swediati
(1990), salah satu penyebab pentingnya kecermatan prediksi dalarn sistem seleksi
PTN adalah edanya keinginan menekan biaya operasional per mahasiswa dalam
menyelesaikan program studi mereka. Dengan demikian, peningketan efisiensi eke
nomls internal P I N akan dlcapai.
Menginget pentingnya sistem seleksi mesuk PTN, meka sistem seleksi yang
telah dllaksanakan selalu disempumakan den dlperbalki. Adanya upeya perbaikan
dan perkembangan ini dapat dillhat dad perubahan-perubahan slstem seleksf masuk
PTN. Mardapi & Arwar (1989), Puslitbang Sljian (1990), dan Suryabrata (1986)
menyatakan perubahan-perubahan sistem seleksi masuk PTN. Tahun 1956, mesing
mesing PTN melakukan seleksi dengan cam dsn a ld seleksi yang berbeda. Tahun
1971 pol8 seleksi PTN dibakukan, dan tahun 1977 lima PTN ('I, IPB, ITB, UGM,
dan Unair) melakukan ujian bersama.
Kerja sama lima PTN ini dianggap behasil, sehingga dan dladopsi menjadi
sistem seleksi masuk PTN secere naslonal dalem bentuk Proyek Perintis (PP). PP I
dilaksanakan UI, ITB, IPB, UGM, den Unair, PP I1 merupakan pemenduan bakat
yang dilaksanakan IPB, PP Ill dilaksanakan USU, Unpad, Undip, Unibraw, ITS,
Unhas, den IKlP Bandung). Tahun 1979 IKlP se Indonesia bergabung dalam PP N.
Tahun 1904, PP dikembangkan menjadl seleksl penerimaan mahasiswa baru
(Sipenmaru), sekarang dikenal dengan nama Ujian Masuk Perguruan Tinggi Negeri
(UMPTN). Sidem seleksl masuk PTN juga melaksanakan sistem seleksi non-tes,
yang dikenal dengan slstem Penelusuran Mind den Kemampuan (PMDK). Model tes
(UMPTN) menggunakan alat yang sama sebagai prediktor, yaitu butir-butir soal
seleksi. Model non-tes (PMDK) menggunakan prediktor skor rapor dan peringkat
kelas dl sekolah menengah (SM).
Sistem seleksi model tes (UMPTN), juga dlkenal dengan nama ujien tulis
(UTUL) menggunakan prediktor mda ujian yang berorientasi peda pencepsian kuri-
kulum SMU (Mardapi 6 Amar, 1989). ~ e l b m ~ o k ujian disesoaikan dengan penjurus-
an di SMU, yaitu kelompok ujian llrnu Pengetahuan Alam (IPA) dan kelompok ujian
nmu Pengetahuan Soslal (IPS).
Programprogram Studi Pendidikan Seni FBSS UNP Padang terrnasuk ke d a
lam kelompok ujian IPS. Berdasarkan kurikulurn SMA 1975, mats ujian kelompok IPS
terdiri dari Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris, Metematika, IPS den IPS-Terpadu.
Pemberlakuan Kurikulum 1984 di SM tidak mernpengaruhi penggunaan prediktor
seleksi masuk PTN. Mulai tahun 1986, mate ujian PMP yang pada muianya term*
suk ke dalam mate ujian IPS dan IPS-Terpadu diberi posisi tersendiri, sehingga
s t~k tu r mata ujian kelompok IPS menjadl Matematika Dasar, Bahasa Indonesia, den
Bahsss Inggris, PMP, dan IPS. Tehun berikutnya, mate ujian PMP dikembaiikan
pada kelompok IPS dan IPS-Terpadu.
Tahun akademik 1988 diadakan penambahan prediktor tes Kemampuan Umum,
yang dimaksudkan untuk mengungkapkan kemampuan akedemik potensial, yaitu
kemampuan yang tidak tergantung kepada pengalaman pendidikan formal dl sekolah
(Suryabrata, 1989). Mulai tahun 1992 prediktor UMPTN untuk kelompok IPS adalah:
PMP, Behasa Indonesia, Matematika Dasar, IPS, Bahasa Inggris, den IPS-Terpadu.
Bila prediktor-prediklor yang digunakan dalam sistem seleksi PTN model tes
(UMPTN) dlkaltkan dengen ezes minimel sistem seleksi, make akan dlemukan be-
berapa kelemahan. Dllihat dari dampak sistem seleksi terhadap belajar-mengajar di
SM, penggunasn prediktor yeng terbates menyebebkan tidak diperhatikennys materi
atau mats pelajarsn yang tldak diujikan, sehingga dapd mempersempit ruang l ing
kup Kurikulum SMU (Pusilbang Sijian, 1990).
Materi ujian tulis disusun berdasarkan Kurikulum SMU juga kurang memenuhi
sms keadilen. Tes yang mangacu kepada Kurlkuium SMU cendewng merugikan ca-
Ion mahasiswe yang berasal dari SMU yang memiliki sarena yang kurang memadei.
Calon mahaslswe yang sebenarnya memillM potensi tinggi, eken gegel memesukl
PTN karena tidak berhasil menjawab soal yang materinya belum diajarkan secara
baik temadap mereka. Pengalaman belajar yang belum memadai tersebut bersum
ber dari kurangnya fasilias belajar di sekolah, mutu guru dan sebagainya (Mardapi i%
Azwar, 1989; Puslabang Sijian, 1990). Ketidakadilan seleksi juga dirasakan oleh
calon mahasiswe yang berasal dari SMK. SoaCsoal ujlan tldak akan bisa dijawab
dengan baik oleh calon mahasiswa yang berasal dari SMK karena memang materi
ujian tldak dlsusun berdasarkan Kurlkulum SMK.
Bagi PTN, kerugian yang dilimbulkan ujian tulis adalah kekurangcermatan hasil
ujlan tulis dalsrn mempredlksi keberhasilan belajar mahasiswa. Sistem seleksi masuk
PTN model tes (UMPTN) hanya membedakan prediktor berdasarkan kelompok uji-
an. Kelompok IPS mempergunakan prediktor yang same, begitu juga untuk kelompok
program studi IPA. Padehal setiep program studi di PTN mempunyai kebutuhan yang
berbeda. Prediktor yang digunakan belum tentu cocok dengan kebutuhan masing
masing program studi. Teori belajar juga menyatakan (Dahar, 1988), bahwa belajar
akan berhasil lebih balk jlka eda kesiapan, latihan, kesamaan mated yang dlpelajari
den kelanjutan materi. Kekurangcocokan materi prediktor dengan kebutuhan m e
singmasing Program Studi di PTN akan mengurangi kecermatan prediksi.
Dilihat dari kriteria efisiensi ekonomis, alat seleksi masuk PTN model tes
(UMPTN) memerlukan biaya yang relalif besar, karens melibatkan penltia pelak-
sane, dan ruangan ujian yang banyak. Dl IKlP Padang, panitia pelaksana melibat-
ken dosen dan pegawai administrasi PTN, guru dan pegawal yang sekolahnya
dlpergunakan sebagai tempat ujian tulis. Dilihat dari segl pelaksanaan pendldikan,
ujian tulis meruglkan kegietan bclajar-mengajar berbagai sekolah, karena siswa
diliburkan selama pelaksaaan ujian tulis.
Sukadji & Swediati (1990) membandingkan biaya seleksi PTN, seandalnya di
samplng ujuan tulis dan PMDK, PTN juga menggunakan mlai seleksi betupa rapor,
NEM, dan Tes Kemampuan Umum (TKU). Dillhat dari lime macam alat seleksi yang
digunakan, temyata ujian tulis dan TKU memertukan biaya paling besar. Biaya
termurah adalah dengan mempergunakan alat seleksi berupa rapor atau NEM.
UMPTN dan PMDK merupakan dua anernatif alat seleksi yang dapat digunb
ken PTN, di samping kedua alat seleksi tersebut, ada beberapa alat seleksi masuk
PTN yang depot digunekan. PuslHbang Sijian (1990) menyatakan altomatif tersebut
benrpa: 1) ujlan tulis yang berwientasl pada kurikuium sekolah menengah (PKSM),
2) ujian tulis yang berorientasi kepada kurikulum perguruan tinggi negeri (PKPT), 3)
ujian tuils yang mengungkapkan potensi akademik (TPA). 4) Nilai Ebtanas Mum1
(NEW, 5) skor mpor, 6) petingkst siswa di kelas, dan 7) tes khusus sesuai dengan
tuntutan mesingmaslng fskutfes (TKF).
Mesingmsslng alat seleksi tersebut mempunyal kuaiitas yang berbeda. Pusiit-
bang Sijlan (1990) membagl kualtfes tersebut etas tlga skela, yaitu tinggi, sedang,
dan rendah. Blla kategwl tinggi, sedang dan rendah diberi skor 3, 2, 1, maka skor
masingmasing alat seleksi adalah: NEM mempunyal skor 8, rapor mempunyel skor
9, PKSM mempunyal skor 7, PKPT mempunyal skor 6, TPA memounyai skor 8 den
TKF mempunysl skor 8. DHlnjau dad keempat azas seleksi, maka ujian tulis yang
berorientasi pada Kurihlum Sekolah Menengah (PKSM) yang dilaksanakan so-
karang mempunyai kualnas terendah sesudah ujian tulis yang berorientasi pada
PKPT. Alat seleksi terbalk adalah rapor, NEM, TPA dan TKF.
Penggunsan rapor memungldnkan pemflihan prediktor seleksi yang sesual do-
ngan kebutuhan setiap program studl yang ads di PTN, sehlngga diharepkan akan
mempunyai deya prediksi tinggi. Kebutuhan program studi beradi mengkajl kesesw
elan prediktor dengan kemampuan yang dibiuhkan setiap program studi, yanu
melalul jabaran kurikulum setiap program studi di PTN. Khusus kebutuhan Program
program Studi Pendidikan Seni FBSS UNP, meteri kurikulum terbagi atas mda
kuiish dasar umum (MKDU) sebanyak 12-14 sks, makuliah dssar kependidikan
(MKDK) sebanyak 13 sks, mata kuliah proses belejar mengajar (MKPBM) sebanyak
14-18 sks, den mata kuliah bidang studi (MKBS) sebanyak 105.115 sks (Buku
Pedoman IKlP Padang, 1997). Sebagian besar mderi pengajaran termuat daiam
MKBS, yaitu berupa MKBS kesenian. Dengan demiklan, prediktor terbaik yang
dlgunakan untuk meramalkan keberhasiian belajar mahasima Psndidikan Seni
FBSS UNP adalah prediktor yang relevan dengan kelancaran belajar kesenlan.
Kelemahan skor UMPTN, skor rapor dan NEM sebagal alat seleksl adalah d e
lam segi keadilan, ha1 tersebut disebabkan skor UMPTN, skor rapor maupun NEM
berorientasi pada pencapaian Kurlkulum Sekolah Menengah. Pusliibang Sijian
(1990) mengatakan, alat seleksi masuk PTN yang berorientasi pada kurikulum
sekolah menengah tidak komparabel.
Penggunaan skor rapor mempunyai etisiensi ekonomls yang tinggi, ha1 terse-
but disebabken karena data skor mpor sudah tersedie, den tlnggal rnengolahnya.
Penggunaan skor rapor sebagal alat seleksi juga mempunyai dampak posltif terha-
dap kegiatan belajar di sekolah menengah. Nllai Ebtanas Mumi (NEM) juga bisa
dijadikan sebagai prediktor keberhasilan belajar mahasiswa di PTN. Dibandingkan
dengan skor rapor, NEM mempunyai tingkatan kualitas relatif lebih baik karena soal-
soel yang dipakai untuk mendapat-kan NEM untuk satu tingkatan sekolah sama.
Keunggulan sistem seleksl harus disertai dengan buMi emperik. Selema ini
telah dilakukan berbagal penelttlan daya prediksi terhadap keberhasilan mahaslswa,
sepertl yang diteliti Kumaldl(1992), yaitu validitas prediktlf seleksi masuk UNP model
PMDK. Penelitian yang menjadikan skor UMPTN, skor rapor, dan NEM SM yang
mengukur kemampuan yang sama antara SMU dan SMK sebagai prediktor keber-
hasilen belajar mahesiswa Pendidiken Seni belum pemah dilaksanekan.
B. Identlflkasl Masalah
1. Salah satu faMor penentu kecermatan prediksi adalah pemllihan prediktor seleksi.
Model seleksi yang digunakan PTN dl Indonesia sekarang adalah model tes dan
non-tes. Model tes (UMPTN) menggunakan alat yang sama sebagai prediktor,
yaitu skor mate ujian: PMP, Bahasa Indonesia, Matematika Dasar, IPS, Bahasa
Inggris, dan IPS-Terpadu untuk kelompok ujian IPS. Model non-tes (PMDK).
menggunakan prediMor rate-rata skor rapor sekolah menengah den peringkat
keles. Padahel, a ld seleksi masuk PTN sekurangkurangnye hews memenuhi
azas: kecennatan prediksi, efisiensi ekonomis, dampak sistem seleksi terhadap
proses belajar mengejar, den keedilan. Masalahnya edalah, apakah alet seleksi
masuk PTN tersebut memenuhi persyaratan sebagai alat seleksi yang baik?
2. Input PTN adalah tamatan SMU dan SMK yang mempunyai kuelilas berbeda,
sementara slat seleksi yang digunaken PTN mempergunakan prediktor dan
sistem pengukuran yang sama. Kenyataan lersebut menlmbulbn pertanyaan.
apakah alat seleksi yang digunakan tersebut sudah memtnuhi atas keedilan?.
Kalau ternyola belum, ussha apskeh yang dapat dllakukan sehingga alat seleksi
dapat menjaring colon mahasism potensial?
3. Apakah slat seleksi yang digunakan rnempunyal dampak posftif terhedap proses
belajar mengajar di SM?, den apakah alat seleksi tersebut memenuhi ezas
efisiensi ekonomls?, serta prediktor apakah yeng paling tepat digunekan,
sehlngga seruai dengan kebutuhan setiap program dudi yang ada di PTN?
4. Khusus untuk Program-program Stud1 Pendldlkan Seni FBSS UNP Padang,
penggunaan predlMor dalam UMPTN belum tentu sesual dtngan kebutuhan yang
diharapkan, sebab Kurikulum Program-program Stud1 Pendidikan Seni sebagien
besar berisi mated pelsjaren kesenian. Kenyataan tersebut menimbulkan pert*
nyaan, apakah skor UMPTN dapat memprediksl keberhasilan belajar mahesiswa
Pendidikan Seni FBSS UNP Padang?, kalau dapat, seberapa besar daya prediksi
skor UMPTN terhadap prestasi belajar mahaslswa?
5. Penggunaan ratarete skor rapor delam seleksi model non-tes (PMDK) berarti
member1 perlekuan yeng same terhadap setlep mata pelajaran yang tercantum
dalam rapor. Penggunaan skor rete-rata berarti mengasumsikan setiap mata
pelajaran mempunyal kekuatan yang sama dalam memprediksi keberhasilen
belajar mahaslswa. Kenyetaan tersebut luge menimbulkan masalah, seberapa
besar daya prediksi rate-rata skor rapor terhadap keberhasilan belajar mahasiswe
Pendidikan Seni FBSS UNP Padang? Diantara skor mata pelajaran dalam rapor,
skor mata pelajaran apakah yang mempunyai pengaruh positif yang signifikan
terhadap keberhasilan belajar mahasiswa Pendidikan Seni FBSS UNP Padang?
6. Di samping alal seleksi masuk PTN yang digunakan sekarang, ada beberapa
atternatif alat seleksi lain yang dapat digunakan. Di antara alat seleksi tersebut,
alat seleksi manakah yang mempunyai pengaruh paling besar terhadap keber-
hasilan belajar mahasiswe?
C. Pembatasan Masalah
Masalah penelitian dibatasi pada daya prediksi kemempuan mahasiswa di SM
terhadap keberhasilan belajar mahasiswa Pendidikan Seni FBSS UNP Padang. Ke-
mampuan mahasiswe dl SM yang dimaksudkan adalah berupa: skor UMPTN, skor
rapor, dan NEM. Sedangkan prestasi belajar adalah IP yang didapatkan mahesiswa
pada Programprogram Studi Pendidikan Seni FBSS UNP Padang.
Perbedaan Kurikulum SMU dengan SMK, mengakibatkan adanya perbedaan
veriasi mata pelajaran yang torcanturn dalam rapor, dan NEM. Skor rapor dan NEM
yang diteliti adalah skor mata pelajaran dalam kelompok program inti yang mengukur
kemampuan yang sama. Sesuai dengan deskripsi kemampuan mahasiswe di SM
dan IP mahasiswa, make secara konkrl mesalah penelftian dibatasi pada:
1. Daya prediksi skor UMPTN terhadap IP MKDU, iP MKDK, IP MKPBM. IP MKBS.
dan IPK rnehasiswa Pendidikan Seni FBSS UNP Padang.
2. Daya prediksi skor rapor terbadap IP MKDU, IP MKDK, IP MKPBM, IP MKBS, dan
IPK mahasiswa Pendidikan Seni FBSS UNP Padang.
3. Daya prediksi NEM terhadap IP MKDU, IP MKDK, IP MKPBM, IP MKBS, dan IPK
mahasiswe Pendidikan Seni FBSS UNP Padang.
4. Daya prediksi skor UMPTN, skor rapor, den NEM terhadap IP MKDU, 1P MKDK,
IP MKPBM, IP MKBS, den IPK mahasiswe Pendidikan Seni FBSS UNP Padang.
0. Rumusan Maralah
Sesud dengan pembatasan masalah, maka rumusan masalah penelnian
adalah beraps besarksh wllditas prediktlt
1. skor UMPTN lerhrdap IP mahasisws Pendidikan Seni FBSS UNP Padang?.
2. skor rapor lerhadrp IP mahasiswa Pendidikan Seni FBSS UNPPadang?.
3. NEM terhadap IP mahasiswa Pendidikan Senl FBSS UNPPadang?.
4. skor ujlen tJis yang berorlentasi PKSM (Skor UMPTN, skor repor, den NEW
terhadap IP mahasiswe Pendidikan Seni FBSS UNP Padang?.
Penell!ian M bertujuan untuk mengetahui daya prediksi:
1. skor UMPTN t ~ r p IP mshaslswa Pendldlkan Senl FBSS UNP Padang.
2. skor rapor twhwkp P mahaskwa Pendldlkan Senl FBSS UNPPadang.
3. NEM terhedap IP rnahastsrmr Pendldlksn Senl FBSS UNPPadang.
4. skar @an t d b yang berorientssi PKSM (Skor UMPTN. skor rapor, dan NEM)
terhsdap P mahrslswa Pendidikan Seni FBSS UNP Padang.
F. Manfaat Penelltlan
Hasil penelillan dlhampkan akan depet mcrnberi sumbangan teoritis, khusus-
nya sebagai lnerdur llmlah untuk penelltian selanjutnya. PraMisnya, penelitlen ini
diharapkan aksn dapat dijsdlkan sebagai umpan balik bagi:
1,. Tim penyusun meted tes ujan tulis UMPTN dalam menyempumakan rnateri tes.
2. ~ e n ~ e l o l a seleksl pemrhnaan mahasiswa baru UNP Padang dalam menentukan
ale! seleksl sebagal prediktor kebemasilan mahaslswa pendidiken seni.
BAB II KERANGKA TEORI
DAN PERTANYAAN PENELlTlAN
A. Seleksl Masuk PTN
Seleksl masuk PTN merupakan kegiatan yang bertujuan untuk menjaring dan
menyering calon mahasiswa yang rnempunyai kernarnpuan akadernik untuk mengi-
kuti den rnenyelesaikan pendldikan dl PTN sesual dengan batas waktu yang dtte-
tapkan (Depdikbud, 1994). Upaya penjaringan dan penyaringan dilakukan dilakukan
karena jumlah pelarnar leblh besar dari kebutuhan PTN. Mengingat penlingnya
putusan seleksi, make sistern seleksi sekurangkurangnya hams mernpertimbangkan
azas: kecerrnatan prediksi (prediction efiectiveness), efisiensi ekonornis (economic
emciency), dampak sistem seleksi terhadap belajar rnengajar (teething-leeming
incentive), dan keadilan (eguifyj (Asnawi, 1989; Suryabrata, 1989).
Kecermatan prediksi merupakan keakuratan sistem seleksi mernbedakan calon
rnahaslswa yang besar kernungkinannya untuk berhasil dan calon mahasiswa yang
kecil kernungkinannya untuk berhasil jika diterirna sebagai rnahasiswa PTN. Pre-
diktor seleksi yang baik h a ~ s dapat membedakan calon mahasiswa yang rnernpu-
nyal potensl skademik tinggi dengan calon mahasiswa yang mempunyai potensi
akademik rendah.
Kecermatan prediksi berkaitan dengan efisiensi ekonomis, yaitu keterkaitan
sistem seleksi dengan pernbiayaan yang dikeluarkan. Berarli, sistem seleksi hams
dapal mengidentifikasi calon rnahasiswa yang mernpunyai potensi akademik tinggi,
sedang den rendah dengan biaya yang relatif rendah. Biar pun Suryabrata (1989)
mengatakan bahwa pertambahan kecerrnatan predlksi perlu dibeli dengan tarnbahan
usahs, tambahan waklu, dan tambahan biaya. Namun, sesuai dengan hukum eko-
nomi, sistem seleksi yang baik adalah yang mempunyai biaya yang seirnbang antara
pengeluaran den masukan. Pengeluaren yang dimaksudken adelah biaye seleksi
' den biaya proses belajar-mengajar setelah mahasiswa diterima di PTN. Efislensi
ekonomis dalam proses belajar mengajar akan tercapal apabila mehas im dapat
menyelesalkan pendidken dalam bates waklu yang dftetapkan dengan indeks pres-
tasi yang memenuhi sprat.
Kecennatan prediksi dan efisiensi ekonomis amat tergantung kepada alat
saleksi yang digunakan. Sukadjl & Swedisti (1990) membandingkan bleya seleksi
sesuai dengan slat seleksi yeng digunekan dalam tabel 1.
~ab&. f Bieya Seleksi Diinjau dari Alet Seleksi yang Digunakan
Di samping kecermatan prediksi den eflsiensi ekonomis, sistem seleksi masuk
PTN jugs hams mempunyai dampak posnif terhadap proses belajar-mengajar di SM,
(Kumaidi, 1990). Sistem seleksi masuk PTN yang baik akan manimbulkan kegai-
rahan proses belajar mengajar, mernacu peningkatan mutu pendidikan menengah,
baik dad segi hasil belajar maupun perilaku belajar-mengajamya di SM.
Ciri-ciri sidem seleksi yang mempunyai dampak positif terhadap proses belajar
rnengajar di SM adalah: (I) terhindamya proses pengajaran di SM yang mernerr
tingkan persiapan mengikutl ujian masuk PTN, (2) dapat rnemberi informasi untuk
menyempurnakan proses belajar mengajar di SM, sehingga terjadi peningkatan
gaimh belajar mengajar untuk menguasai seluruh materi pengajaran, bukan hanya
rnderi pengajaran yang mementingkan persiapan mengikuti ujian masuk PTN, (3)
berkwangnya peluang penyalahan wewenang, (4) tidak te rjadi manipulasi indeks
prestasi, dan (5) berkembangnya cara belajar s i m a SM (Puslitbang Sijian, 1990).
Ciri-ciri tersebul memperlihat, sistem seleksi aken menentukan pole kegiatan
belajar-mengajar dl SM sehingga memacu peningkatan kualitas pendidikan. Predik-
lor yang digunekan untuk menentukan peningkatan kualitas pendidikan dl SM a d e
iah segala informasi yang dihasikan sistem pendidikan di SM, seperii skor rapor,
ijazah, NEM etau peringkat siswa di kelas dan lain-lain.
Persyaratan sistem seleksi berikutnya adalah keadilan, yaitu rnemberi kesem
paten yang sama untuk mendaflar dan diterima dl PTN. Mardapi & Azwer (1989)
mengaitkan azas keadilan dengan konsep keadilan sosial untuk memperoleh pendk
dikan. Setiap calon mahasiswa, darl goiongan etnis, agama, sekolah, ataupun status
sosial ekonomi yang berbeda mempunyai kesempatan yang sama untuk diterima.
Kesempatan untuk dilerima di PTN ditentukan oleh potensi calon mahasiswa.
Potensi bukan hsnya ditentukan oleh pencapaian kurikulum, karena pencapaian
kwikulurn berkaitan erat dengan fastlitas belajar mengajar dl sekolah. Sekolah yang
mempunyai fasilitas lengkap akan dapet menyelesaikan kurikulum delem batas wak-
tu yeng ditetapkan. Tamatennye akan mernpunyal pengelaman belajar lebih balk deri
tarnatan sekolah dengen fesilitas yang kureng. Tamatan sekolah dengen pengalam
an belajar lebih benyek. yang dla)<lbat fasilHes belajar lengkep, belum tentu memiliki
potensl lebih balk dari tarnatan sekolah yang mempunyal fasllnas belajar kurang.
Puslflbang Sijlsn (1990) mengasumsiksn kuelltas slat seleksi sesuai dengen
azas-eras slstem seleksl seperti tercentum pade label 2.
Tabel 2 Alet Seleksi PTN DlkeHkan dengan Persyeratan Alat Seleksi
Teaching- Econonlc Learning EWslmcy Equb
Kdwuropn. NEM P Nik iEb(8~s Mvnl. Repor = Skar mr(r pelewen &hm repcv. PKSM a Upen fulls yew b w v b n l e s i ~ kWWwRun sekabh me~ngeh. PKPT = UJlen tulls yeng m n l e s i p e d e kvlkuRur, pergvusn llnggl TPA UJien fulis yeng mngungkepksn potensl 8k&mik.. TKF = Tas khusus seswl &ngen lurWen meslngmslng fekurles.
B. Daya Predlksl (Valldltas Predlktlf)
Deya predlksl rnerupakan kecerrnatan skor tes meramelkan tingkah leku dl
mesa yang akan datang (Allen & Yen, 1979; Kerlinger, 1986). Meramelken berarti
menjelsskan per ls th yang akan datang berdasarkan data yeng didapetken
seksrang. Tes yang mempunyai daya prediksi tinggi, adalah yang dapat membantu
pengambilan keputusan seleksl. Mekin tepet prediktor yang digunaken akan rnakin
tepet pula peramalen yang dibuat.
Keputusan penerimean mahasiswa yang diembil berdasarkan seleksi ekan
tepet bile rnenerlma calon potensial den menolak calon yeng tidak potensial. Menw
rut Allen & Yen (1979), Anastasi (1979), dan Suryabrata (1989), pengambilan
keputusan seleksi dianggap tepat jika menerima orang yang benar-benar berhasil
dan menolak orang yang benar-benar tidak berhasil apabila diterima di PTN. Pre-
diktor yang baik akan menghasilken keputusan: calon mahasiswa yang diprediksi
akan berhasil, temyata rnernang berhasil setelah mengikuti pendidikan dl PTN; calon
mahasiswa yang dirarnalkan akan gagal, ternyata memang gagal apabila diberi
kesempatan mengikuti pendidlkan di PTN.
Daya prediksi tes ditentukan oleh predikior dan kriteria yang digunakan. Se-
cara teknis, ketepatan daya prediksi ditentukan oleh: krfterle keberhasilan, strategi
perlekuan, sumber pelamar, rnacam dan jumlah prediktor, cara mengkombinasikan
prediktor-prediktor, dan cara menentukan nilai batas lulus (Suryabrata, 1989). Krite-
ria merupakan indikator penentu prediksi. Keccrmatan prediksi akan dapat diketahui
setelah melakukan penilaian etas kriteria yang digunakan. Biasanya, penampilan
sesudah belajar merupakan kriteria yang sering digunakan, baik penampilan sewak-
tu menjadi maheslswa, maupun dalam kontribuslnya kepada masyarakat setelah
menamatkan pendidikan di PTN.
Strategi perlakuan mengandung arti bagairnana proses belajar mengajar dise-
lenggarakan di PTN. Suryabrata (1989) mernbagi strategi perlakuan etas dua kate-
gori. yaitu perlakuan pasti den perlakuan adaptif. Strategi perlakuan pasti merupa-
kan pemberian pengalaman belajar kepads mahasiswa berpegang kepada caracara
yang telah ditetapkan terlebih dahulu. Perlakuan yang diberikan kepada mahasiswa
tidak memerlukan modifikasl sesuai dengan karakteristik mahasiswa.
Penyelenggaraan proses belajar mengajar sistem paket merupakan salah satu
contoh dari strategi perlakuan pasti. S e l u ~ h mahasiswa diberlakukan sama, dengan
beban belajar yang sarna. Sebaliknya, strategi perlakuan adaptif merupakan hasil
rnodifikasi dari program yang telah ditetapkan terlebih dahulu sesuai dengan karak-
teristik rnahasiswa. Penyelenggaraan proses belajar-mengajar dengan sistem kredit
merupakan salah sdu contoh strategl perlekuan adaptif. Mahasiswe diberiken beban
belejar sesual dengan kemampuannye. Mahasiswa yang mempunyai indeks prestasi
tlnggi pada semester sebelumnya diberlkan beban lebih banyak dari mahasiswa
ysng mendepatkan indeks prestasi rendah.
Selanjufnya, sumber pelamar merupakan ha1 yang penting dalam mengambil
keputusan penerlmaan mahasiswa baru. Ass1 sekolah, jumlah, den kualitas maha
siswe diterime amat menentuken kecermatan prediksi. Asal sekolah berkaitan de-
ngen homogenltss. Mahasiswa yang berasal dari daerah dan jenis sekolah yang
relotif terbatas, maka homogenttas colon mahaslswa cenderung tinggi. Jumlah pela
mar berkaitan dengan kualitas pelamar. Program studi dengan jumlah pelamar y n g
benyak cendetung mempunyai kualitas mahasiswa leblh baik. Berarti, raslo seleksi
dapd menentukan kualites mahasiswa. Semakin kecil rasio seleksi akan semakin
tinggi kualilas colon mahesiswa yang diterime. karena mahesiswa yang diterima
edalah yang mempunyd kemrmpuan terllnggi deri seklan banyak jumlah pelamar.
Pemillhan predtktor yeng tepat jugs menentukan kecermaten prediksi, dengan
predlktor yang akurat akan dldapetkan data yang benar sebagai dasar untuk menye-
leks1 calon mahasiswa. Secara garis besamya Suryabrata (1 989) menge1ompo)ckan
prediklor atas dua golongan, yaitu ukuramukuran mengenai karakteristik kognitif,
dan karakteristik nomkognitif. Ukuran karakteristik kognttif yang bany8k digunakan
adalah skor pada: ujian seleksi, has11 belajar sebelum memasuki PTN, dan skor tes
potensi akademlk. Ukuran karakteristik notwkogntlif adalah berupa kepribadian,
motfvasl, minat, strategl belajar, teman sejawat, dorongan orang tua, dan lain-lain.
Umumnya seleksl masuk PTN menggunakan leblh dari satu prediktor. Cara
yang dlgunakan dalam mengkombinasikan skor dari prediktor-prediktor tersebut
menentukan kecermetan prediksi. Suryebrata (1989) menyatakan tiga metode men*
komblnaslken predMor tersebut, yaitu dengan metode: batas lulus tunggal, batas
lulus ganda, don anelisis regresi ganda. Metode batas lulus tunggal didasarkan
asumsi, bahwa setiap prediktor memainkan peranan yang sama. Putusan seleksi
didasarkan etas jumlah skor prediktor tersebut. Sebaliknya, keputusan seleksi meto-
de batas lulus ganda dldasarkan atas skor masingmasing sub predlMor. Metode
analisis regresi ganda dilakukan dengan memberi bobot optimal kepada masing
masing skor prediktor.
PrediMor yang dlgunakan dalam sistem seleksi masuk Pendidikan Seni FPBS
IMP di Indonesia adalah skor UMPTN untuk jalur tes, dan rata-rata skor rapor dan
peringket kelas untuk jalur non-tes. Jalur tes mengkombinasiken: skor mata ujian
Kemampuan Dasar dengan skor Kemampuan IPS-Bahasa. Jalur non-tes mengkom-
binasikan skor rapor semester I sampai IV dengan peringkd kelas.
Penentuan batas lulus dilakukan dengan due cara, yaitu: berdasarkan kuota,
dan berdasarkan probabilitas keberhasilan. Kuota merupakan jumlah calon maha
siswa yang dapat ditampung PTN. Calon mahasiswa yang lulus diambil dari kelom-
pok etas sesuai dengan daya tampung perguruan tinggi. Sebaliknya, penentuan
batas lulus berdasarkan probabilites keberhasilan ditentukan oleh kemungkinan
keberhasilan belajar mahasiswa dl PTN. Seluruh peserta yang mempunyai proba-
b i l k s keberhasilan besar diierima (Suryabrata, 1989).
Setiap tes yang disusun untuk keperluan seleksi memerlukan daya prediksi.
Keunggulan tes sebagai prediklor akan teruji setelah melalui analisis daya prediksi.
Pengujian daya prediksi suatu tes dilakukan dengan perhitungan statistik, yanu
melakukan korelasi antara tes prediktor dengan perilaku yang diprediksi (Sax, 1980).
Besar deya prediksi tes diketahul dari indeks koefisien korelasi ganda (mufflple R)
prediktor dengan kriteria. Makin tinggi indeks koefisien korelasi, makin tinggi daya
prediksinya, jika indeks mufiiple R 1,00, maka prediksinya pun sempurna (Keriinger,
1986; Keriinger & Pedhazur, 1973). Sedangkan besar prediksi (konstribusi) prediMor
terhadap Mer ia diketahui dari indeks koefisien determinasi (~1) (Pedhmr, 1982).
Tes yang pantas digunakan sebagai alat seleksi adalah yang memiliki daya
predlksl 0.70. Jike day6 prediksl tes sebesar 0,70 maka tes itu akan rnampu
memberikan prediksi sekitar 50 96 terhadap ubahan yang diprediksinya (Issac &
Mlchael, 1984). Batasan yang same juga disampaikan Hadl (1996), bahwa lndeks
koeflslen korelasi sebesar 0,70 atau lebih sudah layak untuk mengadakan prediksl.
Hadi (1996) dan Sugiyono (1997) memberikan pedoman interpretasi koefisien
korelasi seperli tabel 3.
Tabel 3 Pedoman Inferpretasl Koeflsien Korelasi
Sumber: H a d i (7 996) Sumber: Supvono (1997)
Dalam kegiatan belajar di perguruan tlnggi, memang banyak faktor penye
bab kegagalan belajar mahasiswa. Tetapi, bils yang menjadi fektor penyebab keg&
galan mahaslswa karena rendahnya daya predlksi alat seleksi, maka perlu
diupayakan mencari altematif alat seleksl yang tepat.
C. K e m a m p u a n Mahas l swa d i Seko lah Menengah (8M)
Persysratan UMPTN menjelaskan sumber pelamar PTN di Indonesia adalah
tamatan SMU (terrnasuk Madrasah Allah NegerilMAN) dan tamatan 6MK untuk
program studi yang sesuai (Depdikbud, 1994). Berarti, untuk depat memasuki PTN,
mehaslswa hams terlebih dahulu rnelalui pendidikan di tingkat SM. Ukurawukuran
kemampuan m a h a s i w di SM berupa: skor UMPTN, rapor, NEM dan ljazeh dapst
dijadlkan prediktor keberhasilan belajar mahasiswa di PTN.
1. Ujlan Masuk Pergurua t Tlnggl Neger i (UMPTW)
Salah satu alat seleksi masuk PTN yang digunakan sekarang adalah
UMPTN. Materi UMPTN disusun berdasarkan Kurikulum SMU, dan pengelon
I MLiK PERPUSTpq AN UffIV, NECiERr pr," ~ F I C
"-+- I - -.
pokkan ujian didasarkan kepada penjurusan program studi yang ada di SMU, ya-
nu kelompok IPA, dan kelompok IPS. Khusus untuk kelompok IPS, kemampuan
mahasiswa di SM yang diukur terbatas pad8 enam mata ujian (tebel 4).
Tabel 4 Mata Ujian Tulis Seleksi Masuk PTN Kelornpok IPS
No. I Kmampuan Dasar I Kemampuan IPS-Bhs. I Jml. Butlr Soal 1 i PMP 1 - I " 5
Prediktor UMPTN ini memperlihatkan terbatasnya mata pelajaran dalam
Kurikulum SMU yang diujikan. ~ e l o m ~ o k IPS hanya menggunakan enam p r a
diMor, padahal Kurikulum SMU memuat berbagai jenis rnata pelajaran. Penggu-
naan prediktor UMPTN ini bisa berdampak negatif terhadap proses belajar
mengajar di SM, yaifu kurang diperhatikan proses belajar mengajer pada mata
pelajaran yang tidak diujikan. Kemungkinan proses belajar mengajar akan men*
utamakan mate pelajar yang diujikan dalam UMPTN. Adanya berbagai usaha
bimbingan tes di Indonesia dan beberape negara berkembang merupakan
pengejawantahan dari ha1 tersebut (Suryabrata, 1989).
Pengelompokan materi ujian atas dua kelompok, kelornpok IPA dan kelow
pok IPS mengasumsikan, bahwa kebutuhan kemampuan calon mahasiswa setiap
program studi di PTN dapat diramalkan dari rnateri ujian kedua kelompok terse-
but. AMbatnya, tingkat kecermatasan daya prediksi diragukan ketepatannya, se-
bab kebutuhan kemampuan calon rnahasiswa untuk setiap Program Studi di PTN
berbeda, karena komposisi kurikulum setiap program studi.
Materi UMPTN yang bersumber deri pencapaian kurikulum SMU akan me-
~ g i k a n calon mahasiswa dari SM yang mempunyai sarana dan prasarana kurang
lengkap. Calon mahasiswa yang berasal dari SM dengan sarana dan prasarana
i 3 4 5 6
~ a h a s i lndonesia - do Matematika Dasar 30
- IPS 30 - Bhs. lnggris 30 - IPS Terpadu 20 Somber: Depdikbod, 1994
lengkap akan mempunyai peiuang lebih besar untuk diterima di PT. Ketidakadilan
juga akan dirasaken oleh calon mahasiswa yang berasal dari SMK, karena materi
tes ysng berorlentasi pada pencapaian Kurikulum SMU.
2. Skor Rapor
Skor rapor me~pakan skor kemampuan siswa menguasai materi pelajaran
di SM yang dicantumkan dalam rapor. Mata pelajaran dalam rapor SM dikeiom-
pokan atas program inti dan pilihan. Mata pelajaran program inti wajib diikuti oleh
s e l u ~ h siswa, sedangkan program pilihan merupakan mata pelajaran yang harus
diikuti siswa sesuai dengan program studi yang diikutinya.
Penggunaan skor rapor sebagai alat seleksi masuk PTN akan membewa
dempak posllif terhadap proses beiajar di SM (Pusillbang Sijian, 1990). Siswa
akan berusaha menguasai seluruh materi pengajaran di SM untuk mendapatkan
nllai tinggi, dengan harapan penguasaan seluruh materi pengajaran akan mem
buka peluang lebih besar masuk PTN. GUN akan berusaha mengajarkan seluruh
mated pengajamn lebih balk, tanpa membedbbadakan antare satu mated
pelajaran dengan materi pelajaran lain.
Mata pelajaran dalam rapor lebih banyak bila dibandingkan dengan mata
ujian UMPTN, atau pun dengan mata ujian dalam daflar NEM (DANEM). Berva-
riasinya mata pelajaran dalam rapor in1 menguntungkan PTN, karena akan dapat
dipilih mata pelajaran yang relevan dengan kebutuhan masing-masipg program
studi di PTN. Akibatnya, diharapkan skor rapor akan mempunyai daya prediksi
tinggi dengan prestasi belajar mahasiswa. Penggunaan skor rapor sebagai alat
seleksi masuk PTN juga akan memenuhi eres efisiensi ekonomis. Skor rapor sw
dah tersedla, sehlngga tidak memerluken blaya penyusunan butir soal.
Tabel 5 Mata Pelajaran Program Inti dalam Rapor Sekolah SM
Mata pelajaran yang tercantum dalam kelompok program inti SMU den SMK
masingmasing berjumlah 15 buah. Dari 15 mata .pelajaran tersebut, .ditemukan
sembilan mata pelajaran yang sama, yaitu: Pendidikan Agama, PMP, PSPB,
Bahasa dan Sastra Indonesia, Sejarah Nasional Indonesia dan Dunia, Pendidikan
Jasmani. Matematika, Bahasa Inggris, dan Pendidikan Seni.
Bila dibandingkan dengan kurikulum Program-program Studi Pendidikan
Seni UNP. Kesamaan mata pelajaran tersebut ditemukan pada mata pelajaran:
Pendidikan Agama, PMP, PSPB, Bahasa dan Sastra Indonesia, Pendidikan
Jasmani dan Bahasa lnggris yang tercantum dalam kurikulum Kelompok MKDU,
dan mate pelajaran Pendidikan Seni relevan dengan mata kuliah dalam MKBS.
Young (1993) menjelaskan, telah menjadi kesepakatan umum, rata-rata skor
kelas dijadikan sebagai penentu prestasi akademik siswa. Meskipun bukan meru-
pakan indikator yang sempume, namun rata-rate skor kelas sering digunakan
No. 1 2 3
, 4 , 5 6
. 7 - 8 9 10 11 12
, 13 14 15
- 1 6 17 18
. 19 20 21
Mata pelajaran Pendidikan Agarna Pendidikan Moral Pancasita Pendidikan Sejarah Perjuangan Bangsa Bahasa dan Sastra Indonesia Sejarah Nasional Indonesia dan Seiarah Dunia Ekonomi Geogaafi Pendidikan Jasmani Pendidikan Seni Pendidikan Keterampilan Matematika Biobgi Fisika Kimia Bahasa lnggris Koperasi Pengebtaan Usaha Wawasan Seni Budaya Pengetahuan Bahan dan k t Bahsa Daerah MusiMrtenggambar/Desain
$MU v'
4 4 4 4
4
4
4 d
4 - - - - - -
SMK
4 .( 4 4 - - 4
- 4 - - - 4
./ 4 4 .( 4
dalam penelitian pendidikan, karena kriteria pade setu sekoleh ditetapkan dengan
baik. Kelemahan retarata kelas adelah berbedenya krHeria kebemasilen belajar
sibwa antare satu sekolah dengan sekolah yang lain. Perbedean Mer ia menye-
babken perbedaan kualites skor rapor, sehingga skor yang sama antara satu SM
dengan SM yang laln mempunyai kuantas yang berbeda.
Menurut Young (1993). di samping perbedaan krileria, perbedaan kualitas
skor rapor jug8 disebabkan oleh: pernilihan mata pelajaran pokok dan mate pel*
jaran pillhan oleh siswa; stendar penentuan kelas (program studi); dan perbedaan
guru. Guru dalam memberlkan penilalan dipengaruhi 01th pengetahuan siswa
sebelumnya. Secara umum, perbedaan fasilitas belajar, baik fasititas belajer di
sekolah maupun fasilitas belajar di luar sekolah memberlkan konstribusi dalam
penentuan skor rapor.
3. Nllal Ebtanas Murnl (N'EM)
Ewluasi belajer tahep akhir nasional (Ebtanas) mumi yang mulai berlaku
semenjsk tahun akademlk 1983/1984 dldasarkan ates desar pemiklren: di Indo-
nesla henya dlkenal setu sistem pendidlkan neslonel, den setu kurlkulum neslo-
nal, maka dlperlukan sistem evaluasl yang bersifat nasional pula. Dengan demiki-
an, hasil pendidikan diharapkan akan sama (Kumaidi, 1986).
Sesuai dengan dasar pemikiran tersebut, maka indiketor dan kriteria untuk
mendapatkan NEM seluruh SMU di Indonesia sama. Khusus untuk kelompok IPS,
meta pelajaran yeng diujikan adalah: PMP, BahasalSastra Indonesia, Matematika
dan Bahasa lnggris untuk selumh siswa. Ekonoml, Tate Negara, dan SosiologU
Antropologi untuk Program Ilmu-ilmu Sosial (A3), Sejarah Budaye, Sastra. Sosl-
ologVAntropologi dan Bahasa Asing lainnya untuk Program Pengetehuan Budaya
(M). Sedangken mate ujian untuk mendapatkan NEM bag1 siswa Sekolah
Menengah Kejuruan adalah: PMP den BahasalSastre Indonesia.
Tabel 6 Mate Pelajaran yang Dlujikan dalam Ebtanas
Kdmngen: SMU = Sekokh Menengeh Umum SMK = Sekoleh Menengeh Kejuwn A f = P r ~ g 8 m Iknu-iknu Fkjk A2 = R~g@m\knu-iknuBkkgl A3 = -8m Ikn~lhnu Soski A4 = Program Pengdahuen Budaye
Dilihat dad kemurnian nilai, NEM merupakan skor yang paling bersih dan
SMK
PMP Bhs.&Satra Indonesia
SMU
paling terpercaya dalam menentukan kemampuan akademik siswa ataupun kuali-
A1 & A2 PMP
Bhs.&Sastra. Ind. Matemetlka
Blologl Flslka Mmla
Bahass lnggrle
tas pendidikan di SM. Menurut Mendikbud (1995), NEM masih merupakan salah
salu indikator keberhasilan pendidikan dl sekolah. NEM tidak hanya sekedar kum-
pulan angka kuantitatif, tetapi justru dapat dijadikan indikator kualitas siswa. Sa
A3 PMP
Bhs.&Sastra lnd. Matemaka
Ekonoml Tata Negara Sos. & Antrpl. Bahasa inggrir BhsAslng Lalq
ma dengan skor rapor sebagai alat seleksi masuk PTN, NEM sebagai alat seleksi
A4 PMP
Bhs. Ssastra Ind. Matemallka Se]. Budaya
Sastra Sos. & Antrpl. Bahasa lnggris
, Bhs Aslnq Lsln
mempunyal nilal ekonomls yang tlnggl, karena.data NEM sudah terse-dia. PTN
tidak perlu lagi menyusun tes dan melaksanakannya (Puslitbang Pusijian, 1990).
Di samping adanya keuntungan penggunaan NEM sebagai alat seleksi
masuk PTN, NEM juga mempunyai kelemahan, yaitu kurang komparabel karena
diperoleh dari SM yang berbeda (Puslitbang Pusijian, 1990). Penggunaan NEM
juga kurang memenuhi azas keadilan, karena hanya mengungkapkan kemarn-
puan calon mahasiswa dalam menguasai mated yang diebtanaskan. Kurang
dapat mengungkapkan kemampuan ekademlk calon mahasiswa, karena karena
sarana dan parasarana belajar di SM yang berbeda.
Kelemahan lain adalah materi kurikulum SM yang diujikan dalam Ebtanas
emet terbetes, sehingga ads kemungkinan mated kurikulum yang tidak dlujlkan
akan kurang dlperhatlken dalam proses belajar mengajar di SM. Mata ujian yang
lerbetas dalam DANEM juga menyulltkan PTN memllih prsdiktor yang relevan
dengan kebutuhan belajar untuk setiap program studi di PTN.
4. Skor IJazah
I j m h dlkenal juga dengan name surat tanda tamat belajar pada suatu
lembaga pendidikan, balk pendidikan sekolah atau pun pendidiken luar sekolah.
Kebsrhasllsn belajar seseorang dalam sudu lembsga pendidikan dicanturnkan
dolam bentuk skor m e t e d a pelajaran yang pemah dllkutinya. Berarti skor ijazah
dllentuksn oleh mats pelajmn dalsm repor tersebut.
Mete pelajaran SMU dlkelompolckan alas: program in11 dan program pilihan.
Mata pelsjaran yang terdapat peda program Inti wajib dllkuti oleh seluruh siswa,
sedangkan mate pelajsran pada program pllihan merupakan mata pelajeran yang
herus dlikuti siswa sesuai dengan bldang dudi yang diikutinya. Pengelompokkan
yang same juga berlaku untuk mata pelajeran dl SMK.
Variasi mata pelajaran yang tercentum dalam ljezah sama dengan veriasi
mate pelsjaran yang tercentum dalam rapor. Dengan dernikian, terbuka peluang
lebih besar untuk memilih prediktor yeng sesual dengan kebutuhan program studi
di PTN.
D. Prestasl BelaJar Pendldlkan Senl
Prestasl belejar mewpakan kemampuan aktual yang dapat diukur dengan tes
(Azwsr, 1987). Prestesi belajsr yang mempunyal art1 adalah hasii belejar yang dlhe
silkan oleh proses pengukuran yang sesuai dengan aturan-aturan lertentu. Para
ahli mengarliken pengukuran sebagei proses menetapkan kuantitas segala sesuatu
yang menjedi objek pengukuran (Hadari & Martini, 1992). Perkataen kuantitas
berarti objek pengukuran tersebut dinyatakan dengan angkaangka (Kerlinger,
1973). Untuk mengetahui prestasi belajar setiap individu, maka dilakukan pengu-
kuran. lnfonnasi tersebut didapatkan melalui ujian, tugas-tugas, balk berupa tugas
praktikum, tugas penullsan maupun tugas-tugas latihan pendalaman materi.
Sesuai dengan tujuan kurikuler Pendidikan seni FBSS UNP, yaitu untuk
menjadi guru yang profeslonal dan berwenang penuh mengajar dalam bidang studi
pendidikan seni di tingkat SLTP dan SLTA (Buku Pedoman IMP Padang. 1984), ma-
ka kurikulum dlbagi atas empat kelompok mata kuliah, yaitu: MKDU, MKDK, . %
MKPBM, DAN MKBS. Guru yang profesonal merupakan guru yang memiliki
landasan kemampuan personal, sosial, dan profesional (Joni, 1985).
Kompetensi personal berarti memiliki kspribadian yang utuh, yang pantas
diteladani sehiingga mampu melaksanakan kepernimpinan tut wuru handayani, ing
madye mangun karso, dan ing ngarso sung tulodo. Sedangkan kemampuan sosial
adaleh kemampuen berparlisipasi dalam kehidupen seheri-heri dalem mesyarakat
sesuei dengen kompetensi profesionel (Joni, 1985). Kemampuan personal dan
sosial akan didapatkan mahasiswe setelah menguasai MKDU sebanyak 12 - 14 sks..
Guru yang mempunyai kemampuan profesional adalah memiliki pengetahuan
tentang bahan den metodologi pengajaran. Kemampuan tersebut akan didapatkan
mahasiswa setelah menguasai KER sebanyak 1051 15 sks, den MKPBM sebanyak
14-18 sks. Landasan untuk mendapatkan kompetensi profesional adalah menguasai
maleri MKDK sebanyak 13 sks. Penguasaan terhadap materi MKPBM akan
menjadikan mahasiswa terampil menyampaikan materi pengajaran, dan materi yang
akan disampaikan kepada siswa adalah pengetahuan yang dimiliki dalam MKBS.
Pencapaian mahasiswa terhadap materi pengsjaran diketahui setelah dilaku-
kan perbandingan hasil pengukuran dengan standard penguasaan materi kuliah.
lKlP Padang (1997) mengatur standard penguasaan materi kuliah adalah: 90%
sampai 100% mendapatkan nilai A dengan bobot nilai 4 dengan prestasi sangat
begus; 80% sampal 89% akan mendepetkan nllal 8, dengan bobot nllal 3 atau
dengan prestesi di etas ratereta; penguesam 65% sampai 79% aken mendapetkan
nilel C, e(au mendepatkan bobot nilai 2 dengan prestasl bereda pada teref rattarate;
pedasi dl bawah retbmte ddapatkan mahaslswa yang mencapai tingkat pengua
saan 55% sampal64%, mereh akan mendapalken nllal D atau dengan bobot nilai
1. Tingkat penguasean kurang dari 55% berati tidak lulus/gagal dengan nilai E
dengan bobot nHal 0.
E. Hasll Penelltlan yang Relevan
Berbagai penelitian menemuken, bahwa kemampuan mahaslswa di SM p r e
dlktor terbalk dalam meremelkan keberhasllan belajer dl PTN. Glusti (1963) mene
mukan, nllal Bshasa Inggris, Matemetb, Sejarah, IPS, Kemampuan Bahasa dan
nllsl ntetmta kesehrruhan mats pclejsran dl SMU berkorelesl signlfikan dengan
prestasl belajar di PT. McDmdd & G M e s l d (1979) menemuken nilai prestasi
belajar dl SMU merupakan predtMw terbdk bile dlbandingkan dengan prediktor ke-
mempuan verbal. kemampuan matematflce delam meramalkan prestesi belajer rnaha
slswa dl PT.
Selanjulnytr Passons (1967) yang melakukan penelitian dengan prediktor: ujian
masuk PT, bakat, dan prestasi belajar di SMU dengan kriteria IP semester I.
Hesilnya, nilal prestasi belajar di SMU mempunyai prediksl yang paling baik, pre-
dlktor terbalk berikutnye adalah: kemampuen verbel. nilai gabungan ujian masuk PT,
Bahasa Inggris, IPS, IPA, kemampusn matematika, dan nilai gabungan kemarnpuan
verbal dengan kemampuan matemetlka.
Skor rapor sebagai salah satu indiketor kernarnpuan mahaslswa dl SM dapat
meremalkan keberhasllan belajer mahaslswa di PTN. Penelitian Fishrnan dan
Pasenella (1960). Garret (1949), Mundsy (1967) menemuken angka repor SM
adalah prediktor tunggal tehalk bagl keberhasllan belajar di PTN (dalem Suryabrata,
1989). Hal yang sama juga ditemukan Hamid (1994), Sayuti (1987), dan Utama
(1 992).
Hamld (1994) menemuken: skar repor catur wulen satu, catur wulan dua kelas
enam, nilai STTB dan NEM SD merupakan gabungan predikfor yang baik untuk
meramalkan prestasi belajar kumulattf rapor semester I, II atau pada semester I dan I1
kelas satu SMP Negeri. Kemudian Sayuti (1967) menernukan nilai rapor, nilai STTB,
NEM, inteligensi dan kebiasaan belajar berkorelasi positif dengan prestasi belajar di
SMU. Utama (1992) menernukan adanya prediksi yang berarti NEM SD terhadap
prestasl belajar SMP, baik dilihat dari bldang studi yang tercantum pada NEM,
maupun nilai totalnya.
Temuen yang berlawanan didapatkan Umar (1988) dan Kumaidl (1 992). Umar
menemuken, bahwa angka rapor bukan rnerupakan prediktor yang baik bag1 keber-
hasilan belajar di PTN. Kemudian Kumaidi menelii veliditas prediktif seleksi masuk
IMP Padang model Penelusuran Minat den Kemampuan (PMDK). Hasil analisis
mcnunjukkan rata-rata nilai rapor dan peringkat keles selama lima semester berk*
relasi rendah tethadap IP semesler I dan 11. Namun, menurut Kumaidi (1992), diban-
dingkan dengan peringket kelas, skor rapor mempunyai daya prediksi lebih baik.
F. Kerangka Berplklr
Seleksi masuk PTN bertujuan untuk menjaring dan menyaring calon mahasis-
wa yang mempunyai kemampuan akademik untuk mengikuti dan menyelesaikan
pendidiken di PTN sesuai dengan batas waktu yang ditetapkan. Seleksi dilakukan
dengan jalan mengadakan pengukuran terhadap kemampuan dan potensi peserta
seleksi. Alat ukur yang digunakan untuk keperluan seleksi harus mempertimbangkan
asas: kecermatan prediksi, efisiensi ekonomis, dampak sistern seleksi terhadap
proses belajer mengajar, dan keadilan.
Kecermdan predlksl sebegel selah satu azas alat seleksi akan teruji setelah
melalul analisis daya prediktisi. Seleh satu fektor penentu kecermatan prediksi
adalah pemilihan predktor yang dlgunakan. Secara gads besarnye, prediktor dapat
dikelornpokkan menjadl due golongan, yaitu kognitif, den non-kognitif. Ukuran
kamkleristik kognUK ysng benyek digunekan adalah skor pad9 ujlan seleksi den
hesll belajar sebGkwn mahaslsws rnemasuki PTN, sedangken untuk non-kognitii
adalah bowpa keprlbadan, mofhsl dl. Skor UMPTN, skor mpor. dan NEM metups-
ken kemampuan mahasisws di SM yang dapat dijadikan prediktor
Dsye p r e M menghendskl adenya krfterla ekstemal yeng dapat dlhubungkan
dengan skor tes seleksi yang diujl validftasnya. Kebehesllan sesudeh belejar
merupaksn krU& yeng sering digunakan. Seleh satu Indlkator keberhasflan belajar
rnahasiswa addah P. Kebutuhan Programprogram Studi Pendidiken Seni FBSS
UNP Padsnn sdsleh colon rnahasiswa yang mempunyal kemampuan dasar dalam
bldrng seni. Oleh ksrener lu, alat seleksl yang digunekan adalah alst yang depat I
menjating kemmpuen scrl calm mahaskwa.
6. Pertanyaan Psnelltlan
1. Berapa besar daye prediksi skor UMPTN terhadap IP mahasiswe Pendidiken Seni
FBSS UNP Padeng?
2. Berepe besar daya predlksl skor rapor terhadap IP mahasiswa Pendidikan Sen1
FBSS UNP Psdsng?
3. Bempa besrr daya prediksl NEM terhadap IP Pendidlkan Seni FBSS UNP
Padang?
4. Berapa besar daya prediksi skor tulis yang berorientasi PKSM (skor UMPTN,
skor rapor, dm NEM) terhadap IP mahasiswa Pendidikan Seni FBSS UNP
Padang?
BAB Ill
METODE PENELITIAN
A. Pendekatan PenelitIan
Penelitian ini marupakan penelitisn eksplanesi dengan pandekatan kuartlitdif
yang bersifat ex pod fecfo, yaitu melihat daya prediksi dari prediktor (vsriabel bebas)
terhadsp kdieria (variabel fergentung). Dalam penelitien ini dljadlken empat prediktor,
masingmasing prediktor jugs terdiri dad sub prediktor. Pradiktor penelnisn tersebut
adalah:
1. skor W T N dengan enam sub-prediktor, yanu skor mate ujian: PMP, Bahase
Indonesia, Matematika Dasar , IPS, Bahasa Inggris, dan IPS-Terpadu.
2. skor rapor SM dengan sembilan sub-predildor, yaitu skor mata pelajarsn: Pen-
didikan Agsma, PMP, PSPB, Behasa Indonesia, Sejarah NasioneUDunie, Pendi-
dikan Jasmanl, Matematika Dasar, Bahasa Inggrls, dan Pendldikan Kesenlan.
3. NEM SM dengan due sub-prediktor, yanu skor mata pelajamn: PMP, den Behase
Indonesia.
4. kemampusn mahasiswa di SM dcngan tiga sub-prediklor, yeilu skor UMPTN. skor
rapor, den NEM.
Kriterla rdalah prestasi belajar (IP) mahaslswa Pendldlkan Sen1 FBSS UNP.
Kriteria dibagi atas prestasi belajar mahasiswa berdasarksn kelompok mate kulish
dalam Kurikulum Program Studi Seni Rupa, yaitu: lndeks prestasi mahasiswa dalam
ketonpok mata kuliah dasar umun (IPYKDU), indeks presfasi mahaslswa dalam
kelompok mete kuliah dasar keahlian (lPYKDd, lndeks prestasl mahrsiswa dalam
kelompok mata kuliah proses belajar mengajar (lPwed, indeks prestasi mahasiswa
dalam kelompok mate kuliah bldang studi (IPYKBs).
B. Populasl dan Sampel
Populasi target adalah mahaslswa den calon mahaslswa Program-program
Studi Pendidikan Senl FBSS UNP, sedangkan populasi terjangkau adalah mehesiswa
yang mendaflar pada Program-program Studi Pendidikan Seni FBSS UNP. Sampel
diarnbil dengan teknlk purposive sempling, yaitu mahasiswa yang telah mengikuti
kullah minims1 tigs tehun dan menggunskan kurikulum yang hampir sama. Berde
sarkan perllmbangan tersebut, rnaka sampel adalah mahaslswa tahun angkatan
1993,1994, dan 1995.
Jumlah sampel adalah sebanyak 264 orang. Terdiri dari mahasiswa: Jurusan
Pendldlkan Seni Rupa 125 orang, Program Stud1 Pendidikan Seni Tari sebanyak 49
oreng, Program Studi Pendidikan Seni Musik sebanyak 39 orang, dan Jurusan
Pendldikan Seni Drama, Tari den Muslk sebanyak 51 oreng.
C. ldentlflkasl U bahan
Ubahan pada penelitian ini adelah skor ujien yang berorientasi PKSM sebegai
prediktor, den prestasi belajar di Programprogram Studi Pendidlkan Senl sebagai
kriteria. Skor ujlan yang berorientasi PKSM teridiri: skor UMPTN, skor rapor, dan
NEM. Identffikasi masingmasing ubahan tersebut adalah:
1. Skor UMPTN merupakan skor yang didapatkan mahasiswa setelah rnengikuti ujii
an tulis dalam seleksi masuk PTN. lndikator seleksi adalah mate ujian: PMP, Ma-
tematika Dasar, Bahasa Indonesia, IPS, Bahasa Inggris, dan IPS-Terpadu.
2. Skor repor adalah skor hasil belajar yang dicantumkan dalam rapor SM. lndikator
adalah skor mas pelejaran yang mengukur kemampuan yang sama pada siswa
SMU den SMK, yaHu skor rapor SM kelompok Program Inti dalam mata pelajaran
Pendidikan Agama, PMP, PSPB. Bahasa den Sastra Indonesia, Sejarah Nasional
Indonesia dan Dunia, Pendidlkan Jasmani, Matematika, Bahasa lnggris dan
Pendidikan Kesenian.
3. NEM adalah nilai ebtanas murni SM yang mengukur kemampuan yang sama
antara SMU dan SMK. lndikator NEM adalah rnata pelajaran: PMP den Bahasa
dan Sastra Indonesia.
4. PKSM adalah skor kemampuan belajar di SM yaitu skor UMPTN, skor rapor, dan
NEM.
5. IP adalah prestasi belajar mahasiswa setelah mengikuti kegiatan belajar selama
tiga tahun atau lebih di Program-proram Studi Pendidikan Seni FBSS UNP.
E. Teknlk Pengumpulan dan Anallsls Data
Data dikumpulkan dengan teknik memfotokopi/mencatat data dokumentasi da-
lam arsip Kantor BAAK UNP, Pusat Komputer UNP, dan Program-program Studi
Pendidikan Seni FPBS UNP.
Data dianalisis dengan teknik: (1) analisis korelasi Pearson untuk melihat efek
mulikoleniaritas ubahan, (2) analisis Kolmogorof-Smirnov untuk melihat normalitas
data, (3) analisis varians untuk rnengetahui kelinearan garis regresi, (4) dan analisis
regresi linear ganda untuk mengetahui daya prediksi prediktor terhadap kriteria.
BAB IV
HASIL PENELlTlAN
A. UJI P e r s y a r a t a n A n a l l s l s
1. Uj l W o r m a l l t a s
Pengujian normalitas sampling dimaksudkan untuk menguji asumsi bahwa
distribusi sampling dari rata-rata sampel mendekati atau mengikuti norrnalitas
populasi. Uji normalitas data dilakukan dengan menggunakan uji Kolmogomv-
Sdmv (uji K-S). Kriteria yang digunakan adalah data berdistribusi normal apabi-
la Ho diterima dalam taraf signiflkansi 5 %, atau p = 0.05.
Uji normalitas data dilakukan terhadap ubahanl:
a. skor UMPTN yang terdiri dari skor: Pendidikan Moral Pancasila (UPUP), Bahasa
lndonesia (UalNo). Matematika Dasar (UwmAs), llmu Pengetahuan Sosial (UIPS).
Behasa lnggris (UBING), IPSTerpadu (UIPST), dan skor total UMPTN (UMPTN);
b. Skor rapor yang terdiri dari skor mata pelajaran: Pendidikan Agarna (w, PMP (RPMP), Pendidikan Sejarah Perjuangan Bangsa (RpspB), Bahasa
lndonesia (RBIND), Sejarah Nasional lndonesia dan Dunia (RSEJ), Pendidikan
Jasmani (RpE~lAS), Maternatika (RYAT), Bahasa lnggris (RRINC), Pendidikan
Kesenian (RsEN~, dan rate-rata rapor (Rapor);
c. NEM yang terdi atas: NEM PMP @Ipyp), NEM Bahasa lndonesia (NB,~D), dan
rate-rata NEM (NEM);
d. indeks prestasi (IP) yang terdiri dari: IPMmu, IPUmK, IPYwBY, JPYKBS, den IPK.
Hasil analisis (lihat lampiran 1A) mernperlihatkan variasi harga p untuk
setiap ubshan. Seluruh harga p tersebut lebih besar dad 0,05. Dengan demiklan
dapat disimpulkan, bahwa Ho diterima dalam teraf signifikansi 5 % yang
mengandung arti data berdistribusi normal.
2. U j l Llnearltas
Ujl llnearitas hubungan dlhitung dengan menggunakan teknlk analisls vari-
ans dengan memanfaatkan program SPSSffC+ versi 3.0. Kriieria linearitas data
adalah indeks penyimpangan linearitas (F deviation from linearin&). Garis regresi
dinyataken linear apabila indeks signifikansi penyimpangan linearitas > 0,05,
(Norusis, 1986). Uji linearitas dilakukan terhadap hubungan prediktor: skor
UMPTN (enam mata ujian), skor rapor (sembilan mate pelajaran), dan NEM (dua
mata pelajaran) dengan kriteria: IPwmu, lPMKDK IPMKpeM, IP Mms, dan IPK.
Hasil analisis linearitas (lihat lampiran 2.8) menghasilkan indeks signifikansi
penyimpangan linearitas > 0,05 yang mengandung arti hubungan prediktor
dengan kriteria linear.
3. U j l Homogenitas
Uji homogenitas dilakukan untuk mengetahui apakah data setlap kelompok
mempunyai varians yang sama. Uji homogenitas dilakukan dengan teknik uji F
Bert&-Box dengan memanfaatkan program SPSS/PC+ versi 3.0. Kriteria home
genitas data adalah taraf signfikansi dari F Berletf-Box. Bila harga p dari F
Berleff-Box lebih besar dad 0,01 maka dinyatakan homogen.
Hasil anaiisis (lampiran 1 .C) menghasilkan harga taraf signifikansi F B e r M -
Box > 0,01 untuk seluruh variabel yang diuji. Dengan demikian, maka data dari
seluruh variabel bersifat hornogen.
4. Multlkolenlarltas
Mutfikoleniaritas merupakan situasi dimana terdapst korclasi yang tinggi an-
tar prediMor (Tim Litbang Wahana Komputer Semareng, 1996). Pemeriksaan
dilakukan dengan menghitung koefisiensi korelasi antar-prediktor. lndeks koefisi-
en korelasi yang tinggi memperlihatkan adanya efek mufficolinearity antar
prediktor. Norusis (1986) memberikan batasan toleransi indeks koefisien korelasi
tidak melebihi 0,80, sedangkan Edwards (1979) menyatakan indeks koefisien
korelasi sebesar 0.75 sudah rnemperlihetkan adanya efek multikoleniaritas.
Hasil enelisis (lihat lampiren l.D) menghasilkan indeks koefisien korelasi
tertinggi sebesar 0,5544 yang berarti lebih kecil dari kriteria yang ditetapkan.
Dengan demikian berarti tidak te rjadi efek muRikolineerifes antar: skor UMPTN,
skor rapor, skor ijazah, atau NEM.
6. D e s k r l p s l D a t a
1 . Skor UMPTM
Celon Mahasiswa Program-program Stud1 Pendidikan Seni hams mengikuti
UMPTN kelompok IPS dengan materi ujian:
a) Kemampuan Dasar yang terdiri atas mata ujian:
1) PMP dengan 15 butir soal,
2) Bahasa Indonesia 40 butir soal, dan
3) Matematika Dasar 30 butir soal.
a) Kamampuan IPSBahasa yang terdiri atas'mata ujian:
1) IPS 30 soal,
2) Bahasa lnggris 30 soal, dan
3) IPS Terpadu 20 soal.
Setiap butir soal terdiri atas lima (a, b, c, d, e) kemungkinan pilihan jawaban
(Depdikbud, 1994).
Variasi skor setiap mata ujian UMPTN (lihat lamplran 2) yang didepatkan
mahasiswa Pendidikan Seni adalah: UpMp ( m e n = 10.41; Sd = 8,58), UB~ND (men
=46,18; Sd = 18,88), UUAmAS (mean = 2,12; Sd = 6,19), Ulps ( m e n = 3,60; Sd =
10,44), UBING ( m e n = 17,85; Sd = 12,66), dan UIPsT (mean = 11.35; Sd = 931)-
Kenyataan ini menunjukkan kemampuan mahasiswa Pendidikan Seni dalam
rnenjawab soal-soal UMPTN masih rendah. Di samping itu, besarnya harga stan-
dard deviasl (Sd) menunjukkan heterogennya kemampuan mahasiswa, sebab
harga standard deviasi yang besar menunjukkan jeuhnya jarak masingmasing
skor individu dengan skor rata-ratanya. Renge skor masing-masing mata ujian
tersebut adalah: UpMp 50 (skor terendah -10, tertinggi 40), UBIND 96 (skor terendah
0, terlinggi 96), UwTDAS 27 (skor terendah = -10; skor tertlnggi=17), Ulps 53 (skor
terendah = -20; skor terlinggi 33), UBING 69 (skor terendah -9, tertinggi 60), dan
47 (skor terendah -7; skor tertinggi 40).
2. Skor Rapor
Skor mata pelajaran dalam rapor SM yang diamati adalah skor sembilan meta
pelajaran kelompok Program Inti yang mengukur kemampuan sama dalam Kuri-
kulum SMU dan SMK, yaitu skor mate pelajaran: Pendidikan Agama (RAcwn),
PMP (FipMp), PSPB (RpsPe), BahasaBastra Indonesia (RBINO), Sejarah Nasional
lndonesia dan Dunia (RSEm), Olah RagalPendidikan Jasmani (RPENJAS), Mate-
matika (Rw), Bahasa lnggris (RelNG), dan Pendidikan Seni (RSE~~) .
Variasi skor sembilan mata pelajaran dalam rapor yang diamati (lihat lampiran
2) menggambarkan, meratanya kemampuan mahasiswa untuk seluruh mata pel-
ajaran. Meen setiap mata pelajaran hampir sama. Dari sembilan mata pelajaran
yang diamati, materi mata pelajaran hGAMA merupakan materi yang paling
dikuasai mahasiswa, meen %GM paling tinggi bila dibandingkan dengan delapan
rnata pelajaran yang lain, yaitu 7,20. Materi pelajaran Matematika merupakan ma-
teri yang paling sulil dikuasai mahasiswa, mean bT paling rendah bila diban-
dingkan dengan delapan mata pelajaran yang lain.
MaZa pelajaran lain yang mendapatkan m e n di atas 7,00 adalah R p ~ p
(7,10), Rpspe (7,03), ROIND (7,071, RSEJ (7,04), RPEWAS q,08), dan RSENI C1,14).
Kemampuan mahasiswe delam bT dan RBINa lebih heterogen bila dibendingkan
dengan mata pelajaran lain, kenyataan tersebut terlihat dari harga standard
deviasi (Sd) yeng besar, RwT mempunyai Sd sebesar 0,822 sedangken
mempunyai Sd sebesar 0,700. Heterogennya kemampuan mahasiswa dalam R ~ T
dan Rs,~o juge terlihat dari mnge skor yang didapat. bT mempunyai skor
minimum 4.00 den skor m i m u m 8,75. Sedangkan hlNo mempunyai skor
minimum 5,00 den skor meximum 8,60.
3. Nllal Ebtanas Murnl (NEM)
Jumlah mate pelajaran yang tercantum dalam daflar NEM (Denern) SM
bervarlasi. Mela pelajaran dalam Danem SMU berkisar antare tujuh dan delapan
meta pelajaran. Tujuh mate pelejaran dltemukan dalam Danem mahasiswa yang
berasal dad Program Ilmwilmu Fisik (A,) dan Ilmwilmu Biologi (A2), yaitu mata
pelajaran: PMP, BahasaBastra Indonesia, Biologi, Fisika, Kimia, Matematika den
Bahasa Inggrls. Sedangkan Denem Program Ilmu-ilmu Sosial (&) memuat
delapan mete pelajaran, yaitu: PMP, Bahasa den Sastra Indonesia, Ekonomi,
Tata Negara, SosiologUAntropologi, Matematika, Bahasa lnggris dan Bahasa
Asing lainnya. Pengetahuan Budaya (A4) memuat delapan mata pelajaran, yaitu:
PMP, Bahasa den Sastra Indonesia, Sejarah Budaya, Sastra, SosiologiIAntro-
pologi, Behase lnggris dan Behasa Asing Iainnya. Danem SMK mencantumkan
dua mata pelajaran, yaitu PMP dan BahesalSastra Indonesia.
NEM yang diteliti adalah NEM mata pelajaran yang mangukur kernampuan
yang same pada siswa SMU dan SMK. Dengan demikian, make NEM yang diteliti
adalah NEM mata pelajaran PMP (NPYp), dan Bahasa/Sastra Indonesia (NBIND).
Meon NalNo (6.39) sedikit lebih tinggi dari m e n N p ~ ~ ( 6 3 ) . Kemampuan
mahasiswa untuk kedua mata pelajaran dalam Danem ini cukup heterogen, ha1 itu
ditandai dengan harga Sd yang besar (NalNo = 1, 023; Npmp = 0, 863 ). Skor
meximum NPYP adalah 8,83 dan skor minimum 3,38. Sedangkan skor meximum
NBlNo adalah 8,69 dan skor minimum 3,38. Meen NEM total (RN) adalah sebesar
6,36 dengan skor skor meximum 8,09 dan skor minimum4,08.
5. lndeks Prestasl (IP)
Kemampuan mahasiswa dalam kernlompok mata kuliah hampir merata, yaitu
dengan m e n berkisar antara 2,25 sampai 2,77. Mean IP terendah didapatkan
mahasiswa pada kelompok MKDK, yaitu 2,25 dan meen 1P tertinggi (2,77)
didapatkan mahasiswa pada kelompok MKBS, sedangkan mean lPUK~u adalah
sebesar 2,55, dan mean lPMKpBM adalah 2.67.
Sebaran data IP mahasiswa cenderung homogen, ha1 itu ditandai dengan
kecilnya Sd 1P setiap kelompok mata kuliah, yaitu Sd ~PMKDU (0,483), ~PMKDK
(0,629), lPw~p~w (0,644), dan lPums (0,520).
C. Daya Predlksl
Sesuai dengan tujuan penelitian, daya prediksi yang akan digambarkan
adalah: Perteme, daya prediksi skor UMPTN dengan sub prediktor PMP (Upup),
Bahasa lndonesia (UBIND), Matematika Dasar (UUATDAS), IPS (UIPS), Bahasa lnggris
OJBING), dan IPSTerpadu (UIPST) terhadap IPMKDU, ~PMKDK, ~PMKPBY, IPMKBS, den IPK.
Kedue, dsya prediksi skor rapor dengan sub prediktor skor mata pelajaran
Pendidikan Agama (%dB PMP (RpMp), PSPB (RPspe), Bahasa dan Sastra
lndonesia (FIBIND), Sejarah Nasional IndonesiaDunia (RsEJ), Pendidikan Jasmani
@PEW), Matematika @MAT), Bahasa lnggris (RelNG), dan Pendidikan Seni @S~NI)
terhadap I P M ~ " , IPuKDK, IPMkPBMr lPMmSl dan IPK. Kefige, daya prediksi NEM dengan
sub prediktor NEM PMP (NPMP) dan NEM Bahasa dan Sastra lndonesia (NRIND)
terhadap IPMmU, lPuKDK, IPMKPBM, lPMKBS, dan IPK. Keempat, daya prediksi skor
ijazeh dengsn sub prediktor skor mata pelejaran Pendidikan Agema (IAGAM), PMP
OPMP), PSPB (Ipsp~), Bahasa den Sestra Indonesia OBIND), Sejarah Nasional
Indonesien>unie (IsEJ), Pendidlken Jesmani (IPEw), Matemalika Ow), Bahase
lnggris (lel~o), dan Pendidikan Seni (lSENl) terhadap lPYKDU, IPWKD~, i P Y K ~ B ~ , IPMKBS
den IPK. Kelima. daya prediksi kemampuan di SM dengan sub prediktor skor
UMPTN, skor rapor. NEM, dan skor i j m h terhadap lPU~DU, IPWK~K. IPLIWBM, ~PWKBS
den IPK.
I. Daya Predlksl Skor UMPTN terhadap IP Mahaslswa
Persamean regresi skor UMPTN terhadap IPMmu, IPMmK, IPMKPBH, IPYKBS,
den IPK (lihat lampiran 3A) adalah:
Harga FHrrUNG regresi linear skor UMPTN dengan IPMKDU, IPYmK, I P L I ~ ~ ,
den IPK signifikan dalarn taraf 5%, sedangkan regresi skor UMPTN dengan
I P U K P ~ ~ tidak signifikan. Dengan demikian, skor UMPTN mempunyai daya
' prediksi yang berarti terhadap IPMmu, lPYKD~, IPMms, dan IPK mahasiswa (I
Pendldikan Senl FBSS UNP Padang. Beser daya predlksi skor UMPTN terhadap ?
masing 1P mahasiswa tersebut tercantum dalarn tabel 9 berlkut ini.
Tabel 7 Koeflsien Korelasl Genda dan Determinasi Skor UMPTN dengan IP
Ubahan ~ p m w Ipwa h r r u h ~ e s lpu
M ~ t l p k R .U843 -32218 .30002 .)I272 .46586
R Square Sig. F .0001 .0319 .OM8 .0006 .OOOO
Sesuai dengan pendapat Kerllnger (1986) dan Pedhazur & Kerllnger (1993),
besarnya days prediksi tes diketahui dsri mufliple R (CroeRsien korelesi ganda)
entom prediklw dengan kriterla. Koetlslen korelasl ganda antara skor UMPTN
dengan: PMwu sdaiah ssbesar 0,446, lPMKDK sebesar 0,322, IPuKBs sebesar
0,413 den dengan IPK sebesar 0,466 signifikan dalam taraf 5%. Sedmgkan Besar
prediksi yang diberikan skor UMPTN terhadap: lPMKDu adalah sebesrr 19.93 %,
IPMKDK sebesar 10,38 %, lPMms sebesar 17,03 % dan IPK sebesar 21,68 %
Dad ensm sub predlktor skor UMPTN ysng dijadlkan sebagai peramelan
keberhesilan IPK mahasisws (lihat Lampiran 3 4 , koefisien beta (8) yrng slgnifikan
dalem t a d 5% hanya ditemukan pada: UBWo (p = 0,318), dan UBING (p = 0,175).
Kenyataan tersebut mengandung arti, skor mata ujlen UMPTN ysng mampunyal
daya prediksi berarti terhadap iPK mahasiswa Pendidikan Seni FBSS UNP adalah
skor mete ujian: Bahasa Indonesia, den Bahasa Inggris.
Apabila dilihat daya prediksi skor UMPTN terhedap IP tiap kelompok mata
kulleh, ternyata UBIND mempunyai pengaruh yang signfikan terhadap seluruh IP
kelompok mata kuliah. Besar koefisien beta (p) skor UBIND terhadep: ~PMKDU (p
0,195); IPurcsK (p=0,203); lPwKpeM (p=0,193); Pums (p=0,242); den IPK (p=0,318).
Skor UslNo mempunyal pengaruh yang signifikan terhadap: lPuKou (p =
0,195) dan IPK (p=0,175). Skor UpUp mempunyai pengaruh yang signifikan terha
dap: lPuKDu (fJ = 0.238) dan iPMKss (p = 0,179). Skor UBIN~ berpengaruh signifikan
lemadap: lPMKDU (p = 0,195), IPMms (p = 0,171). den IPK (p = 0,175).
2. Daya Predlksl Skor Rapor terhadap I P Mahaslswa
PrediMor yang digunaken adelah skor sembilan meta pelajaran dalam rapor,
yaitu skor meta pelajaran: Pendidikan Agama Rcrur*), PMP (RpMp), PSPB
(RpSpe), Bahsse lndonesle Sejerah Nasional IndonesialDunia &EJ),
Pendldikan Jasmanl &EM), Matematika hi), Bahasa lnggris (RelNc). dan
Pendidikan Kesenlan (RSENI). Mteria adaleh IP,,, iPMKDY IPMKPBM, IPuKBS. IPK
Persamaan regresi skor rapor temadap masingmasing kriteria adalah:
lPMKDU = -0,0291 - 0.1061 &A)IU - 0,0190RpMp + 0,1021 Rpspe + 0,1949 bIND - 0.01 33 RsEJ+O,OO1 6 RPEW+O,O655 RWT + 0.1 046 RelNG + 0,0467 RsENl
n = 218
Fhlhrng ptrsamasn regresi skor rapor dengan IPMwu, iPMm~, ~PYKPBM, IPYKBB,
dan iPK signffiken dalem tsraf 5%. berarli kesimpulsrkkeslrnpulsn yang diambil
berkaitan dengan regresi skor rapor temadap IPwmu, IPYKDK, ~PMKPBY, ~PYKBB, den
IPK mahaslswa Pendidiksn Sen1 FBSS UNP dapat diiakukan. Informasi yang
didspatkan dari keberwtian persamaan regresi adslah, skor mpor dapst
memprediksi iPWKDu, lPYKDK, lPYKPBY, IPms msupun lerhadsp IPK mahasiswa
Pendiditcan Seni FBSS UNP. Besrr daya prediksi terhadap msslngmaslng IP
kelompok mds kuliah tercsntum pada tebel8.
Tabel 8 KoeClden Korelad Ganda dan Determlnesl Skor Rapor dengan IP Mehasiswa Pendidiken Seni FBSS UNP
Multiple R 0,41712 0,44792 0,48107 0,50530 0,48031 R Square 0.1 7399 0,20064 0,23143 0,25533 0,23070
Sia. F 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Bessr d a y prediksi skor mpor terhadap 1 P ~ u sebesar 0,417; I P ~ ~ K
sebesar 0,448; IPMKPBw sebesar 0,481; IPUKBS sebesar 0,505; dan IPK sebesar ;
0,480. Seluruh koefisien korelasi ganda tersebut slgntfiken dalam taraf 5%. Besar
konstribusi yeng dqa t diberikan skor rapor terhadap indeks prestasl dapst dllihst
dari koefisien determinasi (R Squem), yaitu terhadap: PYKDU sebesar 17,40 %;
IPWK sebesar 20.06 %; lPMKPBM sebesar 23.14 %; 1 p ~ K - s sebesar 2533 % %;
den IPKsebesar 23,07 %.
Apabiia diperhatikan bobot regresi terstandard (p), ternyata RBINo mem
punyai pengaruh positif yang signifiken terhadap lPYmU, lPMmK, IPMKPB~, IPMKBS
meupun terhadsp IPK. Bobot regresi terstandard (p) R~~NG dan R~ENI berpengamh
positif yang signifikan terhadap lPLIKPeU, lPMKBS rnau punterhedap IPK. Untuk
ketiga IP kelompok mats kullah ini, $ terbesar dldspetkan pada &ENI, kemudian
RWD dan &INO (lihat iampiran 38).
5. Daya Predlksl NEM terhadap IP Mahaslswa
Prediklor adalah NEM mate pelajaran: PMP (Np~p), dan BahasalSastra
Indonesia (N~~ND). Kriteria adalah lPUmV, I P M ~ K . IPMKPBM, IPUKBS, dan IPK
mahaslswa Pendidikan Seni FBSS UNP. Persamaan regresl NEM Sekolah
Mensngah dengan IP mahaslswa Pendidikan Seni FBSS UNP adalah:
~P'MKDU = 1,6028 + 0,0813 NpMp + 0.0679 N e l ~ o n = 218
IP'YKDK = 1,4519 + 0,0317 NpWp + 0,0940 NelND n = 218
1P'M~peu = 1,3230 + 0,0119 N p ~ p + 0,1998 N B ~ N D n = 218
I P ' w ~ s s = 0,9829 + 0,0815 NpMp + 0,2003 NelND n = 218
1P'K = 1,4455 + 0,0446 Np~p + 0,1489 NBIND n = 218
Seluruh persamaan regresi tersebut signifikan dalam taraf 5%,
berartlnya NEM dengan due sub prediktor dapat memprediksi keber-
hasllan belajar rnahaslswa Pendldlkan Sen1 FBSS UNP dalam kelompok
MKDU, MKDK, MKPBM, MKBS, dan prestasi kumulatif.
Tabel 9 Koeftsien Korelasi Ganda dan Determinasi NEM dengan IP M a h a s l m Pendidikan Seni FBSS UNP
Ubahan IPmw lprnorr ~ m c ~ e u lprnes 1Pn h41llple R .23541 .I7203 32293 .45539 44887
~ ~ -~
R Square .05542 .02859 .I0629 -20738 .20149
Sig. F .0022 .0396 .OOOO .OOOO .OOOO
Besar daya prediksi NEM terhadap: lPuKDu adalah sebesar 0,235;
IPYKDK sebesar 0,172; lPwKpeM sebesar 0,323; IPMKB, sebesar 0,455; dan
IFK sebesar 0,449. Seluruh daya prediksi NEM dengan due sub prediktor
tersebut mempunyai harga F yang signifikan dalam taraf 5 %.
43
Berdasarkan koefisiensl determinasi (R') dapat ditentukan besar
prediksi (konstribusi) yang diberikan NEM terhadap maslng-mssing IP,
yaltu terhadap: lPwKDu sebesar 534%; lPLIKD~ sebesar 2,96%; IPWKPBY
sebesar 10,43%; lPuKes sebesar 20,74%; dan IPK sebesar 20,15%.
Biis diperhatikan bobot regresi dua sub predlktor NEM terhadap IP
mahasiswa tersebut (Iihat lampiran 3C), ternyata koeflslen beta (p) NB,ND
mempunyai pengaruh positif yang signiflkan terhadap IPu~ou, IPYKDK,
~PYKPBM, IPYKBs. dan lPK. Sedangkan N p ~ p mempunyai pengaruh positif
yang signifikan terhadap IPL(K~u, dan I P Y K ~ ~ .
A Daya Predlksl PKSM terhadap IP Mahaslswa
Prediktor adalah skor UMPTN, skor rapor dan NEM SM. Kri-
terle adalah IPwKDu, lPUKDK, IPYKPBM, lPllKBS den IPK mahesiswa Pen-
didikan Sanl FBSS UNP. Persamaan regresi skor PKSM terhadep
maslng-masing kelompok IP tersebut adalah:
Persamean regresi skor PKSM dengen IPwKDu, I P U ~ ~ ~ . IPYKPBY,
l P W ~ ~ s den IPK tersebut signifikan dalsm taraf 5%, dengan demikian
bersrt i skor PKSM dapat memprediksi I P ~ K D ~ , ~PUKDK. IPUKPBY, IPYKBS
den IPK mehasiswe Pendidikan Seni FBSS UNP.
Tabti10 Koensien Korelssl Gandr don Deterrninssi PKSM dengan IP Mahasiswe Pendldikan Seni FBSS UNP
Ubahan I P IP I pH hhlipb R 0,38703 0,45708 0,31134. 0,4246439 0,39834
Daya prediksl skor PKSM terhadap: I P ~ W edalrh sebesar
0,387; sebesar 0.457; iPwKpeu sebesrr 0.31 1; IPMKB~ sebesar 0.423;
den IPK sebesar 0,398 Seluruh daya prediksi tersebut signlfikan dalam taraf
5%. Bile diperhrtlkan bobot regresi tlga prediMor PKSM terhedap IP
mrhrslswr (Ilhat lampiran 3D), ternyata koefislen beta (8) skor rrpor
mempunyrl pengaruh positif yang signlfikan terhadap IPw~ou (p=0,208);
IPWK~K (810,392); lPwKpew (8~0,228); IPwKes (p=0,300); dan IPK (8~0,230).
Koeflsien beta (p) NEM mempunyal pengaruh positif yang signifiksn
terhadap IPK (p=0,210), den koeflslen beta (p) skor UMPTN mempunyrl
pengaruh positif yang signiflkan terhadap IPMK~U (p=0,250).
8kor rapor mempunyai bobot regresi tertlnggi (p=0,230) bile dl- .
bandingkan dengan NEM (p=O,21O) den skor UMPTN (p=0,127) deism
mempredlksi IPK mrhasiswa Pendidikan Seni FBSS UNP. Dengan
demikirn berartl, bile menggunakan skor UMPTN, skor rapor, dan
NEM dalsm mersmalksn IPK mahasiswa Pendidiksn Senl FBSS UNP,
maka sub-prediktor terbsik digunaksn adalah skor rapor, sub predlk-
tor terbaik berikutnya adaieh NEM, dan terakhir skor UMPTN.
D. Pembaharan
1. Besrr Daya Predlksl8kor UMPTN tarhadap Prostas1 Bdalar Mahadma
Koeflsien korelssi ganda skor enam mats ujian UMPTN
temadap: lPwwu sebesar 0,446; lPMKoK 0,322; lPvwew 0,300; lPwKss 0,412; IPK
0,466. Daya prediksi skor UMPTN temadap IP rnahssiswa ini jauh leblh rendah dari
Meria tes yang pantas dlgunakan sebagai alat seleksi. Isaac & Michael (1984) dan
Hadl (1996) menyatakan, suatu tes pantas dlgunakan sebagal elat seleksl apabila
tes tersebut minimal memiliki daya prediksi sebesar 0,70.
Mengacu kepde efeMMtas deye prediksi tes darl Taylor-Russell (delam Allen
& Yen, 1979) berdasarkan desar prediksl 60% (spabile tidek dilakukan tes seleksi.
make besar daya prediksl sebessr 60%). Dengan asumsi resio saleksi 30%, make
skor UMPTN hanya dapat meningketkan daya prediksl sebesar 20%; IPwwu; 13%
lPwmK d m IPwKpev,; 18% IPwKBS; serta 20% RK. Daya prediksi skor UMPTN terhb
dsp IP mshasiswa Pendidikan Seni FBSS UNP ini menurut Hsdi (1986) tmasuk :,,
dslam kategorl s e w mreguken, sedangkan Sugiyono menyatakm tenpasuk,;~.~~,
kategorl re- dan mcbng. Kenyataan tenebut 'sesuai dengan'asumsi kualites alet
seleksi yang disarnpaikan Ranuwihardjo (1990). behwa ujlan tulis yang berorientasi
pads kurikulum sekolah menengah (PKSM), mempunyai days prediksi sodang.
Uruten predildor kekuatan subtes UMPTN delam meramalkan IPK rnahasls-
wa edalah: Bahasa Indonesie, Bahasa lnggris, IPS, PMP, Matemdike Dasar, dtin ,
IPSTerpadu, namun hanya Bahasa Indonesia, Bahasa lnggris yeng mempunyai s
day8 prediksi signifikan terhadap IPK mehasiswe. Skor mata ujian Behasa Indonesia
mempunyai daya prediksl yeng signnifikan dalam taref 5% terhadap I P M ~ u , IPYKDK.
IPwwBu. IPwKBS dan IPK Skor mata ujian Bahasa lnggris mempunyri daya prediksi
yang signnifikan dalam taraf 5% terhadap IPMwu, lPwws den IPK
Hesil penelitian ini sejalen dengan penelitian Ancok dkk. (1985) yeng meneiiti
velid#es prediktif ujian masuk perguruan tinggi di UGM, die menemuken skor
Behasa Indonesia mernpunyai korelasi tertinggi dengan IP semester I, sedangkan
skor Bahasa lnggris berkorelesi. randah dengan IP rnahasiswa. Temuan yang hampir
soma juga dkbpdkon Unwr (1986). yeng menelnl daya m a l NEM den subtes
Sipenmom terhrdap prestos1 belajar mahaslswa. Temuan Umar menyetaken skor
Bahasa hdonosh don Metemath mempunyai daya predlksi yang slgnWan
tefhndap prestrsl belajar molmsiswa. Perbedaan temuan Umar dengan temuen ,
penelltlm krl edoM prda pmdlklor Motemalika, ternuen Umar menyatakan skor
MatemaW rnmpunyd doyo predlksl ymg signmkan terhadnp prestesl belajar
mrrhashwcl, sedm@m pads penelMan hi mempunyal deya prediksl yeng lldak
signillken. Perbedom Ru kommgklncm kwena berbedenya ksbutuhan mahasiswe
yew ~ e l l l l . an hi nmgatnbll populetsl mshsskws Pendidikon Senl, berartl
kegletan belajmym Wrong nmmkkon moteri m d e d k a .
2. @war Dryr ProdWl Skor Rapor tuhadap Prostas1 Bd4ar Mahasima
Day0 PrsdUml Skor Rapor te~adap: lP- sebesar 0,417; lPMm sebesar
0,448; IPMKPBM s e b e s ~ 0,481; lP- sebesw 0,505; IPK sebesar 0,480. Besar daya
p rd lb l skor rapw t6rh.d.p IP mhirlmr Pendidikon Ssni FBSS UNP ini juga
lebih rendah dad Weds tar yeng pantas digunakan sebsgei alat seleksl(0,70).
Skor mpor kri (Taylor-Russell dalarn Wen & Yen, 1979) hanya dspat
meningkdkm daya predikd sebesar 20% IPMKw; 22% lPwm 22% IPwsaM;; 22%
IPM~s; dm 22% lPK bla dlbandlngkan dengan tldak dikkukan tes seleksi. Dsys
prediksl skor UMWN terhulap IP mahasiswe Pendldikrn Sen1 FBSS UNP inl
termasuk dalwn kategori s a w mre~uken (Hadi, 1986), atau termasuk kategori
-ng (Su01yano,1897). Kenydmn tersebut sesuai dengan rsumsl kuditas alst
seleksl yang disampakon R#luwlhardjo (1990). bahwa ujirn tulis yeng berorienlasi
pads kurlkulum sekolah menengah (PKSM), mempunyai daya prediksl sedsng.
Dad s e m skor mda palajam dalam mpor, hrrnys skor mde pelajarsn
Senl (p=0,212), Beham Indonesia (p0.191) dsn Bshasa inggris (p=O.18@ pn~
mempunyai daya prediksl signifikan dalam taraf 5% terhedap IPK mahesiswa
Pendldikan Senl FBSS UNP. Skor mata ujien Pendidikan Sen1 mempunyai dam
prediksi yang slgnnlfikan delam taref 5% terhadap PMwew, lPwws den IPK Skor
Bahasa Indonesia mempunyai daya prediksi yang signnifikan dalam taraf 5%
terhadap IPMKDU, lPYmK IPMwBM. lPYKBS dan lPK Skor mate ujian Bahasa lnggris
mempunyd daya prediksi yang slgnnifikan dalam taraf 5% terhadap IPK
Hasil day8 prediksi skor rapor terhadap IP mahaslswa ini leblh besar dad
lemuan Kumaidi (1992). Kumaidi menelfli daye prediksi skor seleksi masuk UNP
model PMDK. Prediktor adalah reta-rate skor rapor den perlngkat kelas slswe seko-
lah menengah selama Hma semester. Bemrii ada sepuluh predik!or yang digunakan
Kumaidi. lndeks koefislen korelasi ganda temuan Kumaidl adalah sebesar 0,266.
Perbedaan hesl temuan in1 disebabkan berbedanya sub-predlk-tor dari
lafteria yang dlgunakan. 8iarpun membahas masalah pa& objek yang soma, namun
predlMor yang digunekan Kumaidi edalah mta-rata skor rapor dan perlngkat kelas.
Berartl Kwnaidl menggunakan seluruh mata pelajaran dalam repor, sedangkan pada
penelifIan ini menggunakan sembilan skor mata pelajaran dalam rapor yang meng-
ukw kemampuan yang same sesuai dengan Kumkulum SMU dan SMK. Sela*
jutnya, krlteria yang dlgunakan Kumaidi adalah IP mahaslswa UNP, sedangkan pada
penelitIan ini menggunakan IP mahasiswa Pendldikan Seni FBSS UNP.
3. Betar Daya Pradlksi NEM terhadap Prestasl Belajar Mahaslswa
Persamaan regresl daya prediksl NEM terhsdap iP mahssiswa, baik t e h a
dap IPy-, IPum PwBM, lPuKes msupun IPK signifikan dalam taraf 5%. Dcngan
asumsl rasio seleksi sebesar 30%. make menurut Taylor-Russell (delam Allen & , Yen, 1979) NEM drpet menlngketkan prediksi sebesar 11 96 IPLIWU; 7% IPYrnY 13%
Pw~u;; 20% IPws; den 20% IPK Mla dibandingkan dengan sdeksl tanpa tes.
Bemrll deya prsdlbl E M dengan dua predFktor terhadap RK mehrslswrr PendC
dlkan Senl FBSS IINF, tmasuk sedang. Kenycttwn tersebut sesuel dengan asumsl
Puslitbang Sljlm (1990).
' Koeflden beta ($) dengan due predlldor mambertkrn Monnasl, bahwcr skor
Bahasa Indonesia rnempunyai penganrh posRI ynng slgntftkm tehrrdap IPuwu,
IPUKD~ IPW~Y, IP- mrupun IPK; ' sedengksn skor PMP mampunyai pengarh
posHHyang slgriillkrn terhadap Pwm, dan iPmS.
4. Besat Daya Pradlkrl Skor PKSM tarhadrp IP
Penamam regresl days predlksi skor PK9M terhadsp IPuKDu, IP- IPu~peu,
~PUK~S maupun IPK mhaslswa signmkan dalam taaf 5%. Mengacu kepads efektl-
Mas day9 precffksl tes dari Taylor-Russefl (dalwn Allen 44 Yen, 1979) dengm asumsl
mslo seleksi 30%. tnaka skor PKSM ciapal menfngkstkan day8 predlksl sebesar
18% IP-; 20% IP-; 13% lPweM;; 10% IPwm; S O ~ O 18% PK.
Daya predlksi sebesw ini termasuk kurcrng den sedang. Dillhat deri kriterla
IPK, penggabungan prsdlldor skor UMPTN, skor rapor den ebtanas mumi menghe
sllkan deya prediksl bbih kecll dari betasan tes seleksi yang pentes digunakan
(Issac & Michael, 1984; Hadi, 1996). Menurut lrsac 6. Machael (1984) den Had!
(1 996), tes sdeksl ysng pantas dlgunskan h i a h yang mempunyai lndeks koeflslen
korelasi minimal 0,70.
Bib diemdi bobot regresl terstendardisasl (p) setisp komponen predildor,
temyata predildw terbalk meramalkan IPK mahsslswe Pendldlkan Seni FBSS UNP
edalah skor mpor (p= O,Z30), NEM (p= 0,207), den skor UMPTN (p= 0,127). Bersrtl
skor rapor Sekolrh Menengah mempunyai p e n g a ~ h paling bessr terhadap IPK bllr
dibandingkan dengen skw UMPTN den NEM. Koefisien p skor rapor sigflken
temadap IP seluruh krlompok mda kuliah. Koenslen p NEM slgnMkan t e h d a p PK.
Koefisien p skor UMPTN signifikan terhadap IPYKDU. Kenyataan tersebut membe-
rikan informasi, bahwa skor rapor mempunyai daya prediksi teriinggi bila diban-
dingkan dengan skor UMPTN dan NEM dalam meramalkan keberhasilan belajar
mahasiswa Pendidikan Seni FBSS UNP. Prediktor terbaik berikutnya adalah NEM
dan skor UMPTN.
Temuan ini menjetaskan, bahwa seleksi masuk Progremprogram Studi
Pendidikan Seni FBSS UNP dapat menggunakan skor rapor sebagai prediktor ke-
berhasilan belajar mahasiswa. Penggunaan skor rapor sebagai alat seleksi akan
dapat mengakomodasi kepentingan PTN, Sekolah Menengah, dan masyarakat. Bagi
PTN sudah jelas asas daya prediksi terpenuhi dan bahkan lebih baik dari skor
UMPTN yang dipergunakan selama ini, asas efisiensi ekonomi juga aken terpenuhi
karena biaya yang dikeluarkan lebih murah dari UMPTN. Asas prediksi telah
dibuklikan dengan lebih tinggi daya prediksi skor rapor bila dibandingkan dengan
skor UMPTN dan NEM.
Penelitian juga menemukan, skor mata pelajaran dalam rapor yang mempu-
nyai daya prediksi paling tlnggi adalah skor mata pelajaran Pendidikan Kesenian,
Bahasa Indonesia, dan Bahasa Inggris. Hal tersebut kemungkinan karena mata
pelajaran tersebut relevan dengan kebutuhan belajar Program-program Studi Pen-
didikan Seni, dengan demikian, maka perguruan tinggi dapat menseleksi mata pela-
jaran yang relevan dengan kebutuhan setiap Program Studi di Perguruan Tinggi.
Dilihat dari segi efisiensi ekonomi, penggunaan skor rapor sebagai alat
seleksi masuk PTN mempunyai biaya reletif lebih murah. Kenyataen ini sesuai
dengan asumsi Puslitbang Sijien (1990) tentang kuaiitas elat seleksi, skor rapor dan
NEM mempunyai bieya lebih murah bila dibandingkan dengan UMPTN. Murahnya
biaya seleksi ini juga merupakan harapan masyarakat yang akan memasuki PTN.
Penggunaan skor rapor sebagai alat seleksi dapat lebih mamacu ransangan
proses belajar-mengajar di sekolah menengah, tidak membedakan materi pelajaran
yeng setu dengan materi pelajaran yang lain. Hal tersebut dlsebabkan karena rapor
memuat presfasi belajar siswa untuk seluruh mata pelajaran. Dengan demikian,
penggunaan skor rapor akan menghindarkan proses pengajeran di sekolah mene-
ngah yang mernentingkan persiapan mengikuti ujian masuk perguruan tinggi.
Kelemahan skor rapor sebagai alat seleksi masuk Pendidikan Seni FBSS
UNP adalah dalam segl keadilan. Skor rapor kurang komparabel karena didapatkan
dart sekolah menengah yang berbeda. Kualitas skor repor antar sekolah dipengaruhi
oleh kelengkapan den kualitas prasarana dan sarana yang dimiliki sekolah. Bila skor
rapor dijadihn sebagai alat seleksi masuk Pendidikan Seni FBSS UNP, diharapkan
perbedaan kualitas skor rapor ini dapat ditekan sekecil mungkin.
Temuan ini hampir sejalan dengan temuan-temuan yeng telah didapatkan
dalam penelitian terdahulu. Dikataken hampir, karena tidak seluruh skor mata
pelajaran dalam rapor dapat meramalkan dengan baik keberhasilan belajar
mahasiswa di perguruan tinggi. Prestasi belajar dl Sekolah Menengah yang dapat
meramalkan dengan baik keberhasilan belajar mahasiswa di perguruan tinggi adalah
skor mata pelajaran yang mempunyal relevansi dengan pelajaran pada pendidikan
selanjutnya. Kenyataan ini sejalan dengan prinsip keberhasilan belajar dalam teori
belajar. Belajar akan berhasil lebih baik jika ada kesiapan, latihan, kesamaan materi
yang dipelajari, dan kelanjutan materi.
Dalam penelitian ini, skor mata pelajaran Pendidikan Kesenian dalam rapor
memberikan prediksi yang paling kuat terhadap keberhasilan belajar mahasiswa
pendidikan senl. Kuatnya daya prediksi skor Pendidikan Kesenian karena adanya
kesamaan materi yang dipelajari dan atau adanya kelanjutan materi. Mahasiswa
akan berhasii belajar di Programprogram Studi Pendidikan Seni apabila sebe-
lumnya (di SM) telah menguasai materi yang relevan. Sesuai dengan spesialisasi
dan tujuan kurikuler, kurikulum Pendidikan Seni didominasi oleh mate kuliah
kesenian (h4KBS). Jumlah satuan kredit semester (sks) dalam Kurikulum Pendidikan
Seni FBSS UNP selengkapnya adalah: MKDU sebesar 12 sks, MKDK sebesar 12
sks, MKPBM sebesar 16 sks, dan MKBS sebesar 104 sarnpai 120 sks (UNP, 1995).
Distribusi mata kuliah ini menguatkan temuan penelitian, bahwa skor mata
pelajaran Pendidikan Kesenian mempunyai daya prediksi paling kuat. Sayang, skor
mata pelajaran Pendidikan Kesenian hanya ditemukan dalam rapor, indikator
UMPTN dan NEM tidak mengukur kemampuan Pendidikan Kesenian. Skor mata
pelajaran BahasalSastra lndonesia dalam rapor juga memberlkan prediksi yang kuat
terhadap keberhasilan belajar mahasiswa. Kenyataan tersebut menambah
keyakinan, bahwa materi pengajaran di Sekolah Menengah yang ada relevansinya
dengan kegiatan pengajaran di Perguruan Tinggi, akan mendukung keberhasilan
mahasiswa dalarn belajamya.
Skor Bahasa lndonesia mempunyai pengaruh yang signifikan den konsisten
terhadap prestasi belajar mahasiswa Pendidikan Seni FBSS UNP. Konsistensi
tersebut dapat dilihat dari prediktor-prediktor yang digunakan dalam meramalkan
kebehasilan belajar mahasiswa. Konsistensi skor Bahasa lndonesia dalam
memprediksi keberhasilan belajar mahasiswa Pendidikan Seni FBSS UNP ini tidak
terlepas dari keterkaitannya dengan materi pelajaran yang tercantum dalam
Kurikulum Program-program Studi Pendidikan Seni FBSS UNP. Kegiatan-kegiatan
belajar terjadwal, terstruktur, dan mandiri menggunakan Bahasa lndonesia sebagai
bahasa pengantar. lnformasi yang didapatkan mahasiswa dihasilkan dengan
menggunakan bahasa sebagai alat. Literatur llmiah kesenian umumnya berbahasa
Indonesia. Tugas-tugas perkuliahan, seperti penulisan laporan, makalah, paper,
diskusi, seminar, praktek kependidikan dan laln-lain hams menggunakan bahasa
Indonesia yang baik den benar.
Keputusan seleksi masuk Pendidikan Seni FBSS UNP didasarkan atas jumlah
skor UMPTN yang didapatkan calon mahasima. Suryabrata (1989) menyebutnya
dengan nama metode batas lulus tunggal. Penggunaan metode betas lulus tunggal
dalam sistem seleksi rnasuk Pendidikan Seni FBSS UNP ini perlu disempumakan.
Seperli yang dijelaskan oleh Suryabrata (1989), asumsi yeng mendasari pengg*
naan metode batas lulus tunggal adaleh sub-sub skala prediktor mempunyai bobot
yang sama, atau setiap prediktor memainkan peranan yang sama dalam program
yang berbedebeda. Alat seleksi yang digunakan untuk Program Studi Hukum sama
dengan alat seleksi yang digunakan untuk Program-program Studi Pendidikan Seni.
Asumsi ini jelas tidak realistik karena tidak mungkin setiap program studi di PTN
membutuhkan kemampuan yang sama dari calon mahaslswenya.
Pengambilan keputusan seleksi sebaiknya menggunakan metode analisis
regresi ganda, yaitu dengan memberlkan bobot optimal kepada masingmasing pre-
dlMor. Asumsi yang mendasari penggunaan metode analisis regresi ganda adalah:
a) kemernpuan yang satu dengan kemampua'n yang lain tidak saling terpisah dan
saling mengkornpensasi, b) peranan masingmasing prediktor untuk program studi
yang berbeda adalah tidak sama (Suryabrata, 1989). Sesuai dengan temuan
penelitian, sub-prediktor terbaik dan konsisten meramalkan prestasi belajar maha
siswa Pendidikan Seni FBSS UNP adalah Bahasa Indonesia, maka pemberian bo-
bot lebih besar terhadap subprediktor Bahasa Indonesia adalah yang paling tepat.
Temuan ini sejalan dengan temuan Hamid (1994), Sayuti (1987), dan Utama
(1992). Hamid menemukan bahwa nilai rapor catur wulen satu, catur wulan dua
kelas enam, nilai STTB dan NEM SD merupakan gabungan prediktor yang baik
untuk meramalkan prestasi belajar siswa pada nilai kumulatif rapor semester I, II atau
pada semester I dan It kelas satu SMP Negeri. Kemudian Sayuti menyatakan bahwa
nilai rapor, nilai STTB, NEM, inteligensi dan kebiasaan belajar berkorelasi positif
dengan prestasi belajar di SMA. Utama meneliti validitas prediktif NEM SD terhadap
keberhasilan belajar siswa SMP, dia menemukan adanya prediksi yang berarti NEM
SD terhadap prestasi belajar SMP, baik dilihat dad bidang studi yang tercantum
pada NEM, maupun nilai totalnya.
Ketiga penelitian tersebut dilaksanakan di SMTP atau SMTA. Kesimpulan dari
ketiga penelitian tersebut adalah: prestasi belajar di SD dapat meramalkan keber-
hasilan belajar siswa SMP, dan keberhasilan belajar siswa SMP dapat meramalkan
keberhasilan belajar siswa SMA. Kesimpulan ini sesual dengan prinsip belajar:
adanya kesiapan, Istihan, kesamaan materi yang dipelajari, dan kelanjutan materi.
Materi pelajaran SD relevan dengan materi pelajaran SMP, atau materi pelajaran
SMP materi pelajaran SMA. Tingkatan sekolah tersebut mempunyai kurikulum
dengan materi yang sama atau adanya kelanjutan materi.
Adanya kesamaan materi dan atau kelanjutan materi ini akan menjadikan
individu siap untuk belajar. Kesiapan tersebut disebabkan karena sebelumnya telah
mengenal materi yang relevan. lndiMdu yang telah mengenal atau mempelajari
materi yang relevan berarti telah melakukan berbagai kegiatan belajar dalam bidang
tersebut. Hal ini sejalan dengan prinsip belajar latihan dalam teori belajar, makin
sering pelajaran itu diulang akan makin baik pelajaran itu dikuasai.
Prinsip keberhasilan dalam teori belajar ini perlu dipertimbangkan dalam
menentukan indikator seleksi masuk perguruan tinggi. Khusus untuk Pendidikan
Kesenian FBSS UNP, skor mata pelajaran Pendidikan Kesenian, Bahasa lnggris
dan Bahasa Indonesia dalam rapor maupun dalarn daRar NEM perlu dipertim
bangkan sebagai indikator rnasuk UNP.
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
A. Keslmpulan
- 1. 0- predlksi skor UMPTN terhadap: lPMm = 0,446; P- = 0,322; IPMmu - 0,300; IPM(Q)s = 0,412; PK = 0,466. Dengsn asumsi raslo seleksl 30%, maka skor
UMPTN hanya dapat menlngkatkan dam predlkd sebessr 20% IP-; 13%
IP- d m Pwew:; 18% IP-; 20% IPK. Skor mat8 ujian Bahasa Indonesia
mempunysi daya prediksl yang signnlfkon dahm tatmf 5% terhadap IPMKW. IFmY
(PWBM, ( P M ~ ~ dan IPK Skor mda ujirn Brhasa Inggrio mempunyal daya prediksl
yang slgnnMken dalam tar# 5% terhedrp lPYKDU, lPmS d m IPK
- 2. Daya prediksl skor rapor terhadap: P- = 0,417; lP- = 0,448; lPYmY - 0,481; lPuWBs = 0,505; IPK = 0,480. Skor mpor hanya dapst meningkatkan days
prediksi sebesar 18% IPMKDU; 20% lPMm 22% IPwmu;; 22% IPYKBS; don 22% IPK.
Skor Pendldlkan Seni mempunyai daya prediksi signnlfikan terhadap P w a r
IP- dm IPK Skor Bahass Indonesia mempunyai daya predlksi signmkan dalam
Ismf 5% terhadap IPMKDU, lPMmK PMm. lP- dan \PK Skor Bahssa lnggris
mempunysi days prediksi yang signniiikm dalrm taraf 5% terhadap lPK
3. Parsamaan regresi dsya prediksl NEM terhrdap lPMwu, IPMmq (PMWB~. 1PWs
maupun lPKsigntfiksn dalam tamf 5%. Dangar asumsi msio seleksl sabesar 30%,
meks NEM hmya dapat meningkatkan daya prediksl sebesar 11% IPw-; 9%
IP- 13% PMrsew;; 20% IPMKes; dan 18% IPK mahasiswe Pendldibn Senl FBSS
UNP. Skor Bahasa Indonesia mempunyri penganrh positif yeng signifikm
lerhadap lPMKDU. IPUmK IPWBY. IPMKB~ maupun IPK, sedsngbn &or PMP
mempunyai pengaruh positif yang signmkan tefiadep IPM-, dan IPMK~s.
4. Daya predlksi skor PKSM terhadap IPlmou, lPum IPYKPBY, P Y ~ S maupun IPK s lg
nMkan dalam tarel 5%. Dengan asumsi mslo seleksl30%, maka skor PKSM hanya
dapat meningkatkan daya prediksi sebeser 18% IPMMW; 20% IPMKDK; 13% JPMKPBM;;
18% IPMKBS; serta 18% IPK mehasiswa. Bobot regresl terbalk meremalkan IPK
mahasiswe Pendidikan Senl FBSS UNP adalah skor rapor @= 0,230), NEM (p=
0,207). don skor UMPTN (p= 0,127).
B. Saran-saran
I. Penggunaan skor UMPTN sebogai dat seleksi mosuk Program-program Studi
Pendidlkan Senl FBSS UNP perlu disempurnakan. Penyempumaan dapat di la
kukan dengan: a) memberiken bobot lebih besar kepada mat8 ujian Bahasa
k.rdonesla, b) rnenambah subpredktor yang mengukur kemampusn seni.
2. Menggunakan skor rapor, terutama skor mate pelajeran Pondldlkan Kesenian,
Bshess Indonesia, den Bahass lnggris sebegai alat seleksl masuk Pendldlkan ,
Senl FBSS UNP. Penggunam skor rapor harus mernpertimbangkan perbedaan
kualitas skor rapor antar sekolah, dan kemungMnsn pemalsuan skor repor.
3. Penentuan batas lulus sebalknya menggunekan metode analisis regresi ganda,
yaitu dengan rnemberikan bobot optimal terhadap skor Pendldikan Kesenian, dan
Bahasa Indonesia.
4. Perlu dilahkan penelitian lanjut tentang dampak slstem seleksi terhadap proses
belajar-mengajar dl sekolah menengah, azas keadilan, den efislensi ekonomis
dad alat seleksi mssuk UMPTN.
C. Kderbahsan PenMan
I. Penelitian in1 belum mernpertimbangkan perbedasn kualitas skor rapor dan NEM
antar SMU, dan antera SMU dengan SMK.
2. Pemilihan sub prediktor skor rapor dan NEM dideserkan etas slat ukur yang
mengukur kemempuan yang same antars SMU drn SMK.
DAFTAR BACAAN Allen, M.J. & Yen, W.M. (1979). lnfttxhfbn to Messummn4 Tt?8uty. Monterey,
CdYomk: BrooksECde PuMhhing Company. Ansstasl, A. (1979). Psychbgkel Testing. New York: Macmlilan Pubiishkrg Co. Inc. Asnswi, S. (19fl9). Nild Plsdiksi Msi i Tes Psikolcgl temedep Rofeslensl Jebetm.
Mse~'!ssl. Pmca SerjMta Universltas Gajah Made, Yogymkarte. Azwor, S. (1986). RsWIRw dm V3Wes. YogyrMa: Libedy. - . (1987). Te&-Pmtatl: F u W den A,n(~s&enpn Psn(~ukurin Pmstesl
Bsl*. YYogyekrctr: Llberly. Doher, R.W. 0988). Teod-hod Bslmr. JaMa: Erlanggm. Depdlkbud. (1987r). Pmchm UMPTN Re)ron A. Jakarta: Depdikbud.
. (1907b). Ktuikulum Seblon Menem TIngket Ates. Jakarta: Depdikbud. - . (1992). P-n UMPTN Reyon A. Jakarta: DepdlldKld.
. (1993). Ponduen UMPTN Repn A. Jakarta: Depdlhud. - . (1994). P d e n UMnU Reyan A. Jakarta: Depdlkbud. - . (1997). P8ndu8n UMPTN Reyw, A. Jakarta: Depdlkbud. -. (1999). PetWm UMPTN Reyon A. Jekarte: DepdWud. Edwwd, A.L. (1 979). MuUIpis m s i o n 8nd the anely~is of wedance end covniem.
Sen FmchC4: W.M. Freeman and Company. Fnncesco, I.L. (1958). Ad Educdion its Mems Nd En&. New York: Harper & Row
PuMlshsn. Giusll, J.P. (1963). Relalomhip of Mgh School Curiculum Experiences to College
Grtr<k Pdnt Avsmge. Edcrcdb~F end PsychoIogtcsl ~ s u r e m n t . 23. 815. 816.
Hrdari, N d dm MadM. (1882). h d l , Sutrlsno. (1996). Hamid, A. (1994). Deye pnWksI nlW mpor, nllel STTB &n NEM fsmadep pmstosi belajer t i ~ keks I SMP Nqpd dl Jrekerte W, OK! Jekerte. Tesis. Prograrm Pascs Serjans UGM Yogyekmta.
Hrdl, Sulrlsno. (1996). StdIs4lk 2. Yogyekartr: Andi OfTset. Hemid, A. (1994). Dey. p ~ l k s l nllel v, nitei STTB den NEM t smsdep prsstesi
&l@r slswrr kelw I SMP Negad dl Jekefte Beret, DKI Jekede. Tesls, tidak dHarbHksn. Program Pssca Sarjans UGM Yogyekarta.
KIP Pedang. (1997). A~snde Penetifian /KIP PecdRng f997-200.1. Padang: Lemlft lKlP Padmg. . (1997). 0uku Plsckmen /KIP PedPng. Padmg: KIP Padang.
Issac, 8. & Mkhd, W. (1964). Hmnd Boo& In Reseeith end Eveluetion. Sen Diego, c a w : Ems PlaMi*.
Jonl, T.R. (1985). m k u m den penileien pendMiken. Suraboya: Karya Anda. Keriinger, F.N. (1986). I;aunddIlan of Behwioml Research. Hotl, Rineherl end
W o n , Inc. (Tstjemhsn) Simatupeng, L.R. 6 Koesaemanio, H.J. (1992). Ases-eses penolUlen beheviami. YYogyekerla: Galah Mada Unhnrsity Press.
Kerlinger, F.N. & Pedhazur, E.J. (1 973). Foundeflons of Multiple Regnsshn Analysis. MuR/plu Ragm~slon in Behiomi Resse~h. f-tOQ. New Yo&: HOB, Rlneharl C Winston, h. ( T a m h e n ) Taufiq, A. (1987). Kons!@st den enelisis rsgresi garnde. Yogyd<rrrta: Nur Cehsya.
Kompas. (1976, 2 Aguslus). Sdu kursl diperebutken 6-7 peserts Sipenmaru. Herlen K o ~ p s , Hal. 1 A 11. Jsbrle: PT. Kompas Media Nusmtera.
Kumaidi. (1988). Beberep Cutetan tantang EMenes. Forum Pendldikan IKlP Padang. . (1990). Insentif Pmes Bele/er Mrngarr deri UMPTN. Makalah. ~akarta: Puslitbang, Badan Penelitian den Pengembangan Pendidikan den Kebudayaan Depdikbud. - . (1 992). Velidites Prsdiktif Seleksi Mesuk /KIP Pedeng Model PMDK. Lapwan Penelttisn. Pusat Penelitian lKlP Padang.
Mardapi, D. & Azwar, S. (1989). Equity psder Si-m Seleksi Mesuk PT. Jakarla: Puslitbang, Balitbang Dikbud.
McDonald, R.T. & Gev/kesM, R.S. (1979). Prediktb Value of SAT Score and High School Achievement for Success in College Honors Program. Educational end PsychoIogicel Maesursment. 39.41 1-420.
Norusis, M.J. (1986). SPSS/PC+ forthe l0M PCMIAT. Illlnols, Chicago: SPSS inc. Owick, O.G. (1972). Ad F u d m n t e l : Theory end Pdice. Iowa: Wm. C. Brown
Company Publisher. Passons, W.R. (1967). Predlktfve Validities of the ACT, SAT md High School Gnrdes
for first semester GPA and freshman courses. Educetional end Psychobgical Meesunment. 27.1 1431 144.
Pedhszur, E.J. (1 982). Multiple Regrassion in Belrwiorel Reseemh Explanetion end Prediction. New York: Hott, Rinehart & Wnston.
Puslifbang Sijien. (1990). Sadwtan Pembukmn Dl@?# Dlkti DepdikM. delem Pussmn, Balitbeng Depdikbud.
Ranuwiherdjo. S. (1 989). Lepomn Sfudi Ugen Soringen Mwuk PT dl lndonesie talrun f988. Jakarta: Depdikbud. . (1990). m i - m o d e l Sistem Seleksi Mesuk PTN. Jakerta: Puslitbang, :
Balitbeng Dikbud. Reldor lKlP Padang. (1993, September). Pideto Pedeng&wq#iweben ReMor. Piddo
disampaikan di depan Senat IMP Padang. Sayutl, (1 987). Nilei Repor, Nllei STTB den NEM, Inteligensi den Kebies~dn BeIeM
pem S i m Kelas I SMA se Wileyel, eks Kemsidanen Pakelongwn. Tesis. Program Pasca SarJena UGM Yogyakeda.
BkQ, S. & bveciiebi, N. (1990). Tirb(iawvt BWmi Ekum#s S M m Weksi Fbmtimean lkhshmdF9:-.Ma:Rrsffbang,BalilbangWDepcWud.
Suryabrata. (1989). Seleksi Celon Mehesiswe Raru PT. Yogyakarta: Andl OfFset. Tim Litbang Wehana Komputer. (1996). Penduen lengk~p SPSS 6.0 for Windows.
Semarang: Wahana Komputer. Umfu, J. (1988). Stud1 Daya Ram1 Ebfenes Wjiien Tulis S i p e n m dan Njlaj Relpor
tehedep Pmstesi Bekbr di Beberepe PT: Sebueh Pendeketen Persomeen Strukturel. Jakarta: Depdikbud.
Ulama, B. (1 992). Veliditffs Pndiktif NEM SD tefiedep Pmstesi Belefer SNIP. Tesis. Program Pasca Sa rjana lKlP Jakarta.
Young, J.W. (1993). Grade Adjusment Method. RwIew of Educetionel Reseerch. 63. 151-162.
Lamplran 1 UJl A s m i
A. UJI Homo enltas NPAR 2s m-s [ N o R w u ALL.
I -- Kolmoaorov - Smimov Goodness ot Flt Test
Most Extreme DMerences Ubahan Absolute PosMve Negative K-S Z 2-tailed P
UI .09931 .09931 -.07324 1.137 ,151 U2 .c"O43 ,05580 -.07CW3 .806 .534 U3 .I1288 .I1288 -.OW58 1.292 .07 1 W .I0038 .lo038 -.08391 1.149 .I43 US ,0851 8 .085 18 -.a6590 .975 .298 U6 ,08800 .08800 -.04:43 1.007 ,262 UT .CPS06 ,08506 -.C406P .974 .299 R 1 .CU 146 .08146 -.07 134 1.203 .I 11 R2 .CR380 ,08380 -.07351 1.237 .094 R3 .C9058 .09058 -.09033 1.337 .056 R4 .CR548 .06709 -.08548 1.262 ,083 R5 .CR223 ,07689 -.08223 1.214 ,105 R6 .CM67 .07034 -.a8457 1.250 ,088 R 7 .CF1235 .a8235 -.08092 1.216 .1 W R8 .CT434 .07434 -.06954 1.098 .I80 R9 ,08898 .08898 -.08076 1.314 .063 RT .C6579 .a5679 -.W834 .824 .506 N1 .C%937 .ON02 -.O5!33T .877 ,426 N2 .C7684 .05236 -.071334 1.135 152 NT .G4214 .02463 -.WL_I4 ,622 .834
IP MKDU .C7 192 .06308 -.07" 92 1.062 .209 IP MKDK ,06885 ,06885 -.OM 17 1.017 ,253 IPMKPBM ,08745 .05247 -.08745 1.231 .07 1 IP MKBS .C3664 ,02349 -.036W .54 1 ,932 IPK ,05240 .05240 -.03322 .774 .588
8 . UJI Llnearltas
Anrlyslc of Varlance Ubahrn Source Sum of Wean
Squrres DF S a ~ a r e s F Slg. U1 Between Group 2593.5063 4 0 3 3 8377 1.3529 .1 200 by - Uneatlty 700.3998 1 733.3998 10.5478 .OO 16
IPDU - Dev. from Llnearlty 2893.1 065 39 71.1822 1.1 172 ,3279 U2 Between Group 18198.5178 40 454.9629 1.4554 ,0727 by - Uneartty 3263.8 159 1 3253.8159 10.4405 .OO 1 7
IPDU - Dev. from Linearity 14934.7013 39 332.941 1 1.2250 .2146- U3 B e W e n Group 1 t 63.6932 4 0 "3.0923 ,6868 .go69 by - Unearity 68.4247 1 63.4247 1.6153 ,2070
IPDU - Dev. from Llnearfty 1095.2686 39 23.0838 .6630 .9236 U4 Betmen Grouo 4834.4267 40 121 8607 1.1655 .27 18 by - Llneartty 187.3577 1 1 Ei 7.3577 1.8067 ,1823
IPDU - Dev. from Linearity 4647.0690 39 113.1556 1.1490 .2910 U5 Between Group 8683.9602 40 217.0990 1.6093 .0325 bv - Linearb 1864.2291 1 1864.2291 13.8194 ,0003
IPDU - ~ e v . frdm ~inearity 6819.7312 39 174.8649 1.2963 .I576 WI Between Group 451 2.9638 40 112.8241 1.5037 .0568 by - Uneartty 152.5377 1 152.5377 2.0330 .I574
IPDU - Dev. from LlnearHy 4360.4261 39 11 1.8058 1.4901 ,0623 Cil Beheen Group 3966.7885 6 2 63.9805 ,7765 .W32 by - Unearlty 2.0665 1 2.0665 .025 1 .8746
PDK - Dev. from Linearity 3964.7220 6 1 64.9954 .7888 .8264 U2 Between Gmup 27 187.56 19 62 439.5091 1.5574 .0576 by - Uneartty 2838.85 12 1 2833.8512 10.0826 .a022
IPDK - Dev. from Llnearlly 24348.7106 61 353.1592 1.4177 .0808 LL3 BehenGroup 2688.4497 62 3.362 1 1.2090 .I532 bv - Unearftv 47.2508 1 r 7.2508 1.4[346 240 1
Analysts OF Vaflance Ubahan Source Sum of Mean
Squares DF Squares F Slg. U4 Behveen Group 67E1.1651 62 l:t i ?736 1.0069 4875 by - Uneartty 1.1377 1 .' 377 .O 105 .9 188
IPDK - Dev. from Linearity 6780.0274 61 111.1480 1.0232 .4616 US Between Group 12525.1554 62 202.0186 1.6551 .a216 by - Llnearlty 96 1.8992 1 961.8992 7.8808 .0065
IPDK - Dev, from Llnearlty 1 1563.2562 61 189.5616 1.5531 ,0390 U6 Between Group 5949.1816 62 95.9545 1.2273 .2044 by - Uneertty 165.9208 1 165E208 2.1221 .I498
IPDK - Dev, from Llnearlty - 57F3.2608 6 1 .944€'076 1.2 126 .2 19 1 U l Between Group 4W7.4849 63 ;%.; 855 1.0871 ,3677 by - Llnearlty 08.9079 1 68 0079 ,9756 ,3268
IPBM - Dev. from Llnearlty 4768.6770 62 76.E 125 1.0889 ,3654 U2 Between Group 262f6.6261 63-67 7 18 1.3908 ,0924 - Llnearlty 2314.0515 1 2314.0515 7.7224 .007 1
I - Dev. from UnearHy 23942.5746 62 386.1706 1.2557 .I545 U3 Between Group 2560.7402 63 40.6467 1.1275 ,3140 by - Llneartty .2497 1 .2497 .0069 3339
IPBM - Dev. from Llnearlty 2660.4906 62 4 1.2982 1.1466 ,2922 U4 Between Group 6647.8636 63 105.:'216 ,9402 5967 by - Llneartty 176.5569 1 176.5589 1.5731 ,2141
IPBM - Dev. from Llnearlty 647 1.3047 62 1042759 ,9300 .6 128 U!5 Between Group 1 1 125.4053 63 176.E937 1.2198 ,2118 by - Unearity 1059.1U61 1 1059.1061 7.3158 .OD87
IPBM - Dev. from Llnearlty 10066.2992 62 162.3597 1.1215 .3221 U6 Between Group 5756.8537 63 E'i.E786 1.1113 .3349 by - Unearlty 8.9323 1 82323 .I 086 .7427
IPBM - Dev. from Uneartty 5747.9214 62 92.7084 1 .I275 3145
U4 Between Group 101 33.3906 85 119.21M 1.3298 .I480 by - Llnearlty 421.8832 1 421.8832 4.7060 ,0354
IPK - Dev. from Uneartty 97 1 1.5074 84 115.6132 1.2896 1762 US Between Group 15553.8632 85 182.9866 1.5622 .0512 by - Llneartty 1888.31 06 1 1888.C106 16.1208 .OD02
IPK - Dev. from Uneartty 13665.5526 84 1EB852 1.3889 ,1145 U6 Between Group 8358.3473 85 E8.:335 1.5279 .0619 by - Unearity 54.7386 1 W.i386 .8472 .3623
IPK - Dev. from Llnearlly 8303.6087 84 58.8525 1.5300 .0599 R1 Between Group 16.9222 44 .:ti46 1.16:2 ,2480 by - Llnearfty .4384 1 4384 1.3237 .25 15
IPDU - Dev, from Unearity 16.4838 4 3 3 3 3 1.1574 ,2539 R2 Between Group 19.4393 44 4418 1.9065 .OO 18 by - Unearlty 3.1367 1 3.1 367 13.5361 ,0003
IPDU - Dev. from Llnearlty 16.3025 43 ,3791 1.6361 ,0145 R3 Behveen Group 18.0512 44 4103 1.5790 ,0207 bv - Unearitv 4.1 722 1 4.1722 16.0585 .0001
IPDU - ~ e ~ d m ~1neark-y 13.8790 43 ,3228 1.2423 1671 R4 Between Group 20.3756 44 ,463 1 2.1 707 ,0002 by - Llneartty 6.5742 1 6.5742 30.8170 .OOOO
IPDU - Dev. from Llnearfty 13.8013 43 ,3210 1.5045 ,0354 R5 Between Group 16.0049 44 .3637 1.1615 ,2477 bv -Unearth' 3.0260 1 3.C260 9.6626 ,0022
I P D ~ - DW, frdm ~~nea r f t y 12.9789 43 .30 18 ,9638 .54 12 R6 Behveen Grouo 11.1874 44 2543 .98W ,5141 by - Llnearfty 1.5300 1 1.5 300 5.8994 .O 162
IPDU - Dev. from Llnearlty 9.6574 43 2246 ,8660 .7M9 R7 Between Group 30.8373 44 .TO08 1.0459 ,4069 bv - Llnearitv 11.0832 1 1 1 .a832 16.5391 .0001
IPDU - Dev. hdm Llnearlty 19.754 1 43 4594 .6655 .927 1 R8 Between Group 37.4280 44 .F506 2.1327 .DO03 by - Llnearlty 10.7956 1 10.7956 27.0664 .DO00
IPDU - D w . from Unearfty 26.6324 43 .!A 94 1.5528 ,0257 R9 Between Group 24.2907 44 .5521 1.6890 .0095 by - Uneartty 3.9639 1 3.9639 12.1276 ,0006
IPDU - Dev. from UnearRy 20.3268 43 .&727 1.4463 ,051 5 R1 Between Group 31.2105 84 .f716 1.1489 ,2354 by - Llneanty 1 .&I76 1 1 .W76 5.7 132 ,0182
IPDK - D w . from Llnearlty 29.3629 83 .:538 1.0939 ,3193
Anatysls of Varlance Ubahan Source urn o ean
SSuarA DF ~ y u s e s F S I ~ . R2 BehveenGroup 26.4701 84 3032 1.1641 .I908 by - Uneartty 3.8776 1 3.8776 15.1422 .OD02
IPDK - Dev. hom Uneartty 21.5925 83 .2602 1.0159 .4622 R3 Between Group 26.21 83 R4 ,3121 1.1 286 .2643 by - Unearlty 5.5332 1 5.5332 20.0081 .a000
IPPK - Dev. from Llnearlty 20.6852 83 .2492 -90 12 ,6940 RB Between Group 30.6151 R4 .3W5 1.8178 ,001 0 by - Llnearlty 8.5342 1 8.5342 42.5641 .OOOO
IPDK - Dbv. from Unearlty 22.0809 83 ,2660 1.3268 ,0729 F6 Between G~OUD 28.5343 U4 ,3397 1 .OM8 .3M3 by - Llneaw 4.6388 1 4.6388 14.81 34 .0002
IPPK - Dev. from Unearlty 23.8955 83 ,2879 ,9194 ,658 1 R6 Between Group 20.54 1.1 M ,2445 -91 58 ,6660 by - Uneartty 2.8916 1 2.F916 10.8290 .OO 1 3
IPDK - Dev. from Unearity 17.6498 83 .2 126 ,7964 .a690 RT Between Group 75.3500 84 ,8970 1.6705 .OM0 by - tineartty 7.6802 1 7.6802 14.3026 .OD02
IPDK - Dev. from Llnrarlty 67.6699 83 .8 153 1.5183 .O 159 R€I Between Group 53.3844 Fsl 6355 1.5934 .008 1 b - Unearlty 12.0592 1 12.0592 30.2357 ,0000
I P D ~ - D ~ V . from ~ n m * l 4 1 3252 83 .4979 1.2484 .I266 Betweer Grouo 37.307 5 .444 1 1.357 1 ,0576
by - Uneartty 6.2895 1 6.2895 19.21 75 .DO00 IPDK - Dev. from Uneertty 31.0180 83 .3737 1.1419 .2459
Rb Between Group 29.5586 E3 .35€1 1 .a685 .3629 by - Llnearlty 2.3783 1 2.3783 7.1356 .DO85
lPBM - Dev. from Unear#v 27.1802 82 .33 15 .9945 .5W7 R2 Between Group 24.6859 83 ,2974 1 .!a38 .2428 by - Uneartty 1.5700 1 1.5700 6.0379 .O 153
IPBM - Dev. from Unearlty 23.1 153 82 .2819 1.0841 , 3 3 6 0 R3 Between Group 22.8952 8 3 .2758 .92 17 ,6536 by - Cinaartty 1.7208 1 1.7208 5.7497 .a179
IPBM - Dev. from Unearlty 21.1744 82 ,2582 .8628 ,7648 R4 Between Group 27.104346 83 3266 1.4501 .0278 by - Uneartty 9.3209 1 9.3209 4 1.3889 .OD00
IPBM - Dev. from tinearky 17.7833 82 .2 1 69 .9630 .5668 R5 Between Group 27.4469 83 3307 1 .OX9 .4213 by - Llneartty 4.5678 1 4.5678 14.3226 .0002
IPBM - Dev. from Llneafky - 22.8791 82 .2790 3749 ,7431 R6 Between Grouo 23.4410 8 3 ,2824 1.16W .22W by - Llnearlty 1.3354 1 1.3354 5.4858 .0206
IPBM - Dev. from Unearlty 22.1055 82 .2696 1.1076 ,2973 R7 Betmen Group 54.5426 83 .657 1 .9548 5862 by - Linearity 2.0787 1 2.0787 3.0203 ,0845
IPBM - Dev. from Unearlty 52.4639 82 .6398 .9296 .6369 R8 Between Group 50.9539 83 .6 139 1 A828 .a212 by - Uneartty 8.6594 1 8.6594 20.9163 .OOOO
IPBM - Dev. from Unearlty - 42.2945 82 ,5158 1.2458 .I291 R9 Behvsen Grouo 41.6220 83 ,5015 1.3136 .0027 by - Uneartty 9.9357 1 9.9357 33.9521 ,0000
IPBM - Dev. from Unearfty 31.6863 82 3864 1.3205 .0766 R l B e h e n Group 46.6636 136 ,3431 1.0085 A897 by - Llnearty 2.7852 1 2.7852 8.1 866 .OOW
IPBS - Dev. from Unearity 43.8784 135 3250 .9553 ,5973 R2 Between Group 39.6961 136 ,2919 1.1321 ,1951 by - klneartty 4.0177 1 4.0177 16.4088 ,000 1
IPBS - Dsv. from Linearity 35.6784 135 .2643 1.0794 3574 R3 Behveen Group 35.3326 136 .2598 ,7606 ,920 1 by - Llneartty 4.2796 1 4.2796 12.5295 ,0007
IPBS - Dev. from Llnearitv 31.0530 135 .2300 .6734 .9787 R4 Bebeen Group 39.1457 136 .2878 1.2555 1092 by - Uneadty 9.6567 1 9.6567 43.1290 .0000
IPBS - Dev. born Uneartty 29.4889 135 .2 1 84 .9756 ,5560 W Between Group 45.2372 136 3326 1.0801 ,3561 by - Unearlty 6.3057 1 6.3057 20.4751 .OD00
IPBS - Dev. from Llnearlty 38.9315 135 .2984 ,9364 $358