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