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 2 0 0 0
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 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 re1J W leblh balk. Kenyatean tenebut menlmbulkan pertanyeen, , berepe besarkah velldifas predk!bB: 1) skor UMPTN. 2) skor moor 3) NEM dan 4) skor ujian yeng berodentas1PKSM (Skor UMPTN, skor rapor, do, VEM) tehadap IP rnahasiswa Pendidikan Seni FBSS UNP Padang?. Penelttian eksplanssi In1 menggunelcen prediktor: 1) skor UMPTN ( e n m s u b predildor); 2) skor repor SM (sembilan sub-prediktor); 3) NEM SM (dua subprediktor); 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~mentasiden dianaYi7isdengen teknlk dtternukan: anelisis regresi linear ganda. Pengujian dalam terraf slgnlfikansi 1. Deya prediksi skor U W T N terhedap: lPMmU= Qt46; lPMKDK = 0,322; PMKPB~ 0,300; ~ P = 0,412; M ~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 FMwKIPMWBM,I~YKBS mempunyai day6 prediksi yang signifikan twhadsp tPMta>~, 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% IPMmK22% l P u ~M;l;~22% IPMKBS; drn 22% ~ P K bile dibandingkan dengan masuk Pendidiken Seni UNP tanps seleksi. Skor Pendidikan Seni mempunyei daya prediksi signnmkan terhadap t A ) ~ ~ p IPMKBS e ~ , den lPKSkor Bahasa Indonesia mempunyal daya prediksi signi*Fkan d s l m tefaf 596 terhadap IPMwu.IFIPMKPBM, IPMm9den 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 IPKsignifikan 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~rpIPMKDV, 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 IPKs i p 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~silerbalk meramlrtan IPK mehasiswa Pendidikan Seni FBSS UNP sdalah skor rapor (7= 0,230), VZM (p= 0,2Q7), dan skor UMPTN @= 0,12?).
T
-
--
FBSS
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 fakultas penel i ti. Mudalimudahan 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 terjalin 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 130605231
D A F T A R IS1 ABSTRAK ......................................................................................................
PENOANTAR ................................................................................................... DAFTAR 1st ......................................................................................................
.
PEW DAHULUAN ............................................................. A. Ldar Belskang Meselah ...................................................
BAB I
B. C.
D.
E. F.
.
Mentttikasi Masalah .......................................................... Pembdesan Masaleh ........................................................ Rumusan Masalah .............................................................. Tujuan Penelltian ............................................................... Manfeat Penelitian .............................................................
BAB R TINJAUAN PUSTAKA ...................................................... A. Seleksi Mawk PTN ........................................................... B.
C. D.
E. F. G.
BAB
Days Pradiksi (VslM#as Prediktlf) ...................................... Kemampuan Mshasisws di Sakoleh Menengah (SM) ....... Prestasi Belajar Pendiknn Seni .......................................... HasW Penslitianyang Releven ........................................... Kemgke Berpikir .............................................................. Pertenyeen Penelitian ........................................................
HI. METODE PENELlTlAN ..................................................... A. Pendeketm Penelltian ...................................................... B. Populwi dm Sampel ......................................................... C
.
D.
Mentifikesi Ubahsn ............................................................. 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. B.
Kesimpulsn ........................................................................ Rekomendasi .....................................................................
......................................................................... ...................................................................................................
DAFTAR B A C MW LAMPiRAW
1. 2 3.
.
Uji Asumsi ..........................................................................
Stdistik Daser .................................................................... AnaQsis Regresi Linear Ganda ...........................................
I
'
'"DXF'TAR TABEL .
....................
12
Tabel 2 Alert Selebl PTN Dlkallkan dengsn Persyarmtan Alrt Seleksi .............
14
Tabel 1 Blaya 8eleksi dlthjsu dad Ald Sekksl yang Digunrkan
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 mProgram lntl dolam Rapor SM .................................... 21 Tabel 6 Mstr Pelajareny m g 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 DeterminaslM M dungan P ............... 42 Tabel 10 K
o K o m~M 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 pekerjaan, 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 e k e 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 : kecermdsn prediksl, eflsiensl ekonomls, dampak sistem seleksi terhadap belajar-mange jar, den keadilan (Asnawi, 1989; Suryabrata, 1989). Menurut azes kecermatan prediksi, keputusan seleksi dianggap tepat bila menerima calon mahasiswa yang kernungkinen keberhasilan belajarnya besar, dan menolak calon mahasiswa yang kemungkinan keberhasilan belajamya kecil. Calon mahasiswa yang diterima diharapkan 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 e k e
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 l d 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 1 I 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 m d a ujian yang berorientasi peda pencepsian kurikulum SMU (Mardapi 6 Amar, 1989). ~ e l b m ~ ujian o k disesoaikan dengan penjurusan 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 t umata r 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 beberapa 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 ling 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 caIon 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 kekurangcermatanhasil ujlan tulis dalsrn mempredlksi keberhasilan belajar mahasiswa. Sistem seleksi masuk PTN model tes (UMPTN) hanya membedakan prediktor berdasarkan kelompok ujian. 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 pelaksane, dan ruangan ujian yang banyak. Dl IKlP Padang, panitia pelaksana melibatken 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 mesingmaslngfskutfes (TKF). Mesingmsslng alat seleksi tersebut mempunyal kuaiitas yang berbeda. Pusiitbang 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 sokarang 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 dongan 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 melaluljabaran 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 tersebut disebabken karena data skor mpor sudah tersedie, den tlnggal rnengolahnya.
Penggunaan skor rapor sebagal alat seleksi juga mempunyai dampak posltif terhadap 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 soalsoel 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 keberhasilen 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 l d 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 keberhasilan belajar mahasiswe?
C. Pembatasan Masalah Masalah penelitian dibatasi pada daya prediksi kemempuan mahasiswa di SM terhadap keberhasilan belajar mahasiswa Pendidikan Seni FBSS UNP Padang. Kemampuan 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 UMPTNlerhrdap 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 IP p mshaslswa Pendldlkan Senl FBSS UNP Padang.
2. skor rapor t w h w k p 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, khususnya 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 oseleksl la pemrhnaan mahasiswa baru UNP Padang dalam menentukan ale! seleksl sebagal prediktor kebemasilan mahaslswa pendidiken seni.
BAB II KERANGKA TEORI DAN PERTANYAAN PENELlTlAN
A. S e l e k s l Masuk PTN Seleksl masuk PTN merupakan kegiatan yang bertujuan untuk menjaring dan menyering calon mahasiswa yang rnempunyai kernarnpuan akadernik untuk mengikuti den rnenyelesaikan pendldikan dl PTN sesual dengan batas waktu yang dttetapkan (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. Prediktor seleksi yang baik h a ~ dapat s membedakan calon mahasiswa yang rnernpunyal 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 ekonomi, 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 m e h a s i m dapat menyelesalkan pendidken dalam bates waklu yang dftetapkan dengan indeks prestasi 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.
~ a b & . 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 kegairahan 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 terjadi 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. Prediklor 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)
Tabel 2 Alet Seleksi PTN DlkeHkan dengan Persyeratan Alat Seleksi Teaching-
Learning
Kdwuropn.
NEM
Repor PKSM
PKPT TPA
TKF
Econonlc EWslmcy
Equb
N i k i E b ( 8 ~ Mvnl. s Skar mr(r pelewen &hm repcv. a Upen fullsyew b w v b n l e s i ~ kWWwRun sekabh m e ~ n g e h . = UJlentulls yeng m n l e s i p e d e kvlkuRur, pergvusn llnggl UJienfulis yeng mngungkepksn potensl 8k&mik.. = Tas khusus seswl &ngen lurWen meslngmslng fekurles. P
=
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 p e r l s t h 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. Prediktor 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. Secara 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). Kriteria 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 sewaktu menjadi maheslswa, maupun dalam kontribuslnya kepada masyarakat setelah menamatkan pendidikan di PTN. Strategi perlakuan mengandung arti bagairnana proses belajar mengajar diselenggarakan di PTN. Suryabrata (1989) mernbagi strategi perlakuan etas dua kategori. yaitu perlakuan pasti den perlakuan adaptif. Strategi perlakuan pasti merupakan 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 ~ hmahasiswa diberlakukan sama, dengan beban belajar yang sarna. Sebaliknya, strategi perlakuan adaptif merupakan hasil rnodifikasi dari program yang telah ditetapkan terlebih dahulu sesuai dengan karakteristik rnahasiswa. Penyelenggaraan proses belajar-mengajar dengan sistem kredit
merupakan salah s d u 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 dengen 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 menyeleks1 calon mahasiswa. Secara garis besamya Suryabrata (1989) 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 metode 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 mengkombinasikan skor rapor semester Isampai 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 kelompok 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 probab 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 M e r i a 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: Supvono (1997)
Sumber: H a d i (7 996)
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 M a h a s l s w a d i S e k o l a h M e n e n g a h (8M)
Persysratan UMPTN menjelaskan sumber pelamar PTN di Indonesia adalah tamatan SMU (terrnasuk Madrasah Allah NegerilMAN) dan tamatan 6 M K 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 P e r g u r u a t Tlnggl N e g e r 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
No. 1
i3 4 5 6
I
i
Mata Ujian Tulis Seleksi Masuk PTN Kelornpok IPS Kmampuan Dasar
PMP ~ a h a slndonesia i Matematika Dasar
-
-
I Kemampuan IPS-Bhs. I 1 I IPS Bhs. lnggris IPS Terpadu
Jml. Butlr Soal "5 do
30 30 30 20
Somber: Depdikbod, 1994 Prediktor UMPTN ini memperlihatkan terbatasnya mata pelajaran dalam k hanya menggunakan enam p r a Kurikulum SMU yang diujikan. ~ e l o m ~ oIPS diMor, padahal Kurikulum SMU memuat berbagai jenis rnata pelajaran. Penggunaan 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 tersebut. AMbatnya, tingkat kecermatasan daya prediksi diragukan ketepatannya, sebab 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 ncalon mahasiswa dari SM yang mempunyai sarana dan prasarana kurang lengkap. Calon mahasiswa yang berasal dari SM dengan sarana dan prasarana
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~pakanskor kemampuan siswa menguasai materi pelajaran di SM yang dicantumkan dalam rapor. Mata pelajaran dalam rapor SM dikeiompokan atas program inti dan pilihan. Mata pelajaran program inti wajib diikuti oleh selu~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). Bervariasinya 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
No.
Mata pelajaran
1 Pendidikan Agarna 2 Pendidikan Moral Pancasita 3 Pendidikan Sejarah Perjuangan Bangsa , 4 Bahasa dan Sastra Indonesia Sejarah Nasional Indonesia dan Seiarah Dunia 5 6 Ekonomi Geogaafi .7 - 8 Pendidikan Jasmani 9 Pendidikan Seni 10 Pendidikan Keterampilan 11 Matematika 12 Biobgi Fisika , 13 14 Kimia 15 Bahasa lnggris - 1 6 Koperasi 17 Pengebtaan Usaha 18 Wawasan Seni Budaya Pengetahuan Bahan dan k t . 19 20 Bahsa Daerah 21 MusiMrtenggambar/Desain
$MU
v'
,
SMK 4
4 4 4
.(
4
4
4
-
4
4 4
-
4
4 d
-
4
4
-
-
-
./
4 4 .(
4
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 merupakan indikator yang sempume, namun rata-rate skor kelas sering digunakan
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 M e r i a menyebabken 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 Indonesla henya dlkenal setu sistem pendidlkan neslonel, den setu kurlkulum neslonal, maka dlperlukan sistem evaluasl yang bersifat nasional pula. Dengan demikian, 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. SoslologVAntropologi 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
A1 & A2 PMP Bhs.&Sastra. Ind. Matemetlka Blologl Flslka Mmla Bahass lnggrle
SMU A3 PMP
Bhs.&Sastra lnd. Matemaka Ekonoml Tata Negara Sos. & Antrpl. Bahasa inggrir BhsAslng Lalq
SMK
A4 PMP Bhs. Ssastra Ind. Matemallka Se]. Budaya Sastra Sos. & Antrpl. Bahasa lnggris , BhsAslnq Lsln
PMP Bhs.&Satra Indonesia
Kdmngen: SMU SMK Af A2 A3
=
A4
=
= = = =
Sekokh Menengeh Umum Sekoleh Menengeh Kejuwn P r ~ g 8 mIknu-iknuFkjk R~g@m\knu-iknuBkkgl -8m Ikn~lhnuSoski Program Pengdahuen Budaye
Dilihat dad kemurnian nilai, NEM merupakan skor yang paling bersih dan paling terpercaya dalam menentukan kemampuan akademik siswa ataupun kualitas pendidikan di SM. Menurut Mendikbud (1995), NEM masih merupakan salah salu indikator keberhasilan pendidikan dl sekolah. NEM tidak hanya sekedar kumpulan angka kuantitatif, tetapi justru dapat dijadikan indikator kualitas siswa. Sa ma dengan skor rapor sebagai alat seleksi masuk PTN, NEM sebagai alat seleksi 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 kemarnpuan 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), maka 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 105115 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 dilakukan 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 kemempuan 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, predlktor 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 (1992). 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 1 I 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 keberhasilan 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), dibandingkan dengan peringket kelas, skor rapor mempunyai daya prediksi lebih baik.
F. Kerangka Berplklr Seleksi masuk PTN bertujuan untuk menjaring dan menyaring calon mahasiswa 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 metupsken 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: Pendidikan Agsma, PMP, PSPB, Behasa Indonesia, Sejarah NasioneUDunie, Pendidikan 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, Matematika 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 d a n Anallsls Data Data dikumpulkan dengan teknik memfotokopi/mencatat data dokumentasi dalam 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. U j 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 apabila 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 dan rate-rata rapor (Rapor); Kesenian (RsEN~,
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 varians dengan memanfaatkan program SPSSffC+ versi 3.0.Kriieria linearitas data adalah indeks penyimpangan linearitas (Fdeviation 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,lPMKDKIPMKpeM, 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 antar 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 terjadi 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 . S k o r 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 standard 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: UpMp50 (skor terendah -10, tertinggi 40), UBIND96 (skor terendah 0, terlinggi 96), UwTDAS27 (skor terendah = -10; skor tertlnggi=17), Ulps 53 (skor terendah = -20; skor terlinggi 33), UBING69 (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 Kurikulum 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 ( R S E ~ ~ ) . Variasi skor sembilan mata pelajaran dalam rapor yang diamati (lihat lampiran 2) menggambarkan, meratanya kemampuan mahasiswa untuk seluruh mata pelajaran. 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 materi yang paling sulil dikuasai mahasiswa, mean bT paling rendah bila dibandingkan 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 RSENIC1,14).
Kemampuan mahasiswe delam bT dan RBINalebih 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 R s , ~ juge o 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, SosiologiIAntropologi, 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 NPYPadalah 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 l P U K ~adalah u adalah 2.67. sebesar 2,55, dan mean lPMKpBM Sebaran data IP mahasiswa cenderung homogen, ha1 itu ditandai dengan (0,483), ~PMKDK kecilnya Sd 1P setiap kelompok mata kuliah, yaitu Sd ~PMKDU (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 lnggris (lel~o), dan Pendidikan Seni
Ow),
Bahase
terhadap lPYKDU,IPWKD~, i P Y K ~ BIPMKBS ~,
(lSENl)
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 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
hrru
M~tlpR k R Square Sig. F
.U843
-32218
.30002
.0001
.0319
.OM8
h ~ e s .)I272
lpu .46586
.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, lPMKDKsebesar 0,322, IPuKBs sebesar 0,413 den dengan IPKsebesar 0,466 signifikan dalam taraf 5%. Sedmgkan Besar prediksi yang diberikan skor UMPTN terhadap: lPMKDuadalah sebesrr 19.93 %, IPMKDK sebesar 10,38 %, lPMmssebesar 17,03 % dan IPKsebesar 21,68 % Dad ensm sub predlktor skor UMPTN ysng dijadlkan sebagai peramelan keberhesilan IPKmahasisws (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 iPKmahasiswa 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 UBINDmempunyai pengaruh yang signfikan terhadap seluruh IP
(p kelompok mata kuliah. Besar koefisien beta (p) skor UBINDterhadep: ~PMKDU 0,195); IPurcsK(p=0,203); lPwKpeM (p=0,193); Pums (p=0,242); den IPK(p=0,318).
(I ?
Skor UslNo mempunyal pengaruh yang signifikan terhadap: lPuKou
(p =
0,195) dan IPK(p=0,175). Skor UpUpmempunyai 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 Pendldikan Jasmanl
&EM),
Sejerah Nasional IndonesialDunia
&EJ),
Matematika hi) Bahasa , lnggris (RelNc). dan
Pendidikan Kesenlan (RSENI).Mteria adaleh,P ,I,
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,OO16 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 m d s kuliah tercsntum pada tebel8. Tabel 8
KoeClden Korelad Ganda dan Determlnesl Skor Rapor dengan IP Mehasiswa Pendidiken Seni FBSS UNP
Multiple R R Square
Sia. F
0,41712 0,44792 0.1 7399 0,20064 0.0000 0.0000
0,48107 0,23143 0.0000
0,50530 0,25533 0.0000
0,48031 0,23070 0.0000
Bessr d a y prediksi skor mpor terhadap 1 P ~ sebesar u 0,417; I P ~ ~ K sebesar 0,448; IPMKPBw sebesar 0,481; IPUKBSsebesar 0,505; dan IPKsebesar 0,480. Seluruh koefisien korelasi ganda tersebut slgntfiken dalam taraf 5%. Besar konstribusi yeng d q a 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 - sebesar s 2533 % %; den IPKsebesar23,07 %. 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 ~ ~ N dan G R~ENI berpengamh positif yang signifikan terhadap lPLIKPeU,lPMKBSrnau punterhedap IPK. Untuk ketiga IP kelompok mats kullah ini, $ terbesar dldspetkan pada &ENI, RWD dan &INO (lihat iampiran 38).
kemudian
;
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
+
n = 218
0,0813 NpMp + 0.0679 N e l ~ o
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
= 1,4455 + 0,0446 N p ~ p+ 0,1489 NBIND
n = 218
1P'K
Seluruh persamaan regresi tersebut signifikan dalam taraf 5%, berartlnya NEM dengan due sub prediktor dapat memprediksi keberhasllan 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
h41llple R ~
R Square Sig. F
~
-~
IPmw .23541 .05542 .0022
lprnorr .I7203 .02859 .0396
~ m c ~ e u lprnes
32293 .I0629 .OOOO
.45539 -20738 .OOOO
1Pn 44887 .20149 .OOOO
Besar daya prediksi NEM terhadap: lPuKDu adalah sebesar 0,235; IPYKDKsebesar 0,172; lPwKpeMsebesar 0,323; IPMKB, sebesar 0,455; dan
IFKsebesar 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: lPwKDusebesar 534%; l P L I K Dsebesar ~ 2,96%; IPWKPBY sebesar 10,43%; lPuKessebesar 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 ~ pmempunyai 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. Kriterle adalah IPwKDu,lPUKDK,IPYKPBM, lPlKBS
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 ~den ~ s IPK tersebut signifikan dalsm taraf 5%, dengan demikian bersrti 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 IP
Ubahan hhlipb R
0,38703
0,45708
0,31134.
Daya prediksl skor PKSM terhadap: 0,387;
IP 0,4246439
IpH 0,39834
I P ~ Wedalrh sebesar
sebesar 0.457; iPwKpeusebesrr 0.31 1; I P M K Bsebesar ~ 0.423;
den IPKsebesar 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); I P W K ~(810,392); K 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 dlbandingkan 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 predlktor 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; lPMKoK0,322; 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 k e p d e 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) t m a s u k
:,,
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 ~ uIPYKDK. IPwwBu. IPwKBSdan IPK Skor mata ujian Bahasa lnggris mempunyri daya prediksi yang signnifikan dalam taraf 5% terhadap IPMwu,lPwwsden 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. @warDryr ProdWl Skor Rapor tuhadap Prostas1 Bd4ar Mahasima
Day0 PrsdUml Skor Rapor te~adap:lP0,448; IPMKPBM sebes~ 0,481; lP-
sebesar 0,417; lPMm sebesar
sebesw 0,505; IPKsebesar 0,480. Besar daya
p r d l b 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% I P M ~ sdm ; 22% lPKbla 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.lPYKBSdan 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 sekolah 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 mengukw 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,lPuKesmsupun IPKsignifikan dalam taraf 5%. Dcngan
asumsl rasio seleksi sebesar 30%. make menurut Taylor-Russell (delam Allen & Yen, 1979) NEM drpet menlngketkan prediksi sebesar 1196 IPLIWU; 7% IPYrnY13%
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,t m a s u k sedang. Kenycttwntersebut 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 I P Penamam regresl days predlksi skor PK9M terhadsp IPuKDu, IP-
IPu~peu,
~PUK~S maupun IPKmhaslswa signmkan dalam taaf 5%. Mengacu kepads efektlMas day9 precffksltes 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;
SO~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! (1996), 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 ~ hpaling 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 dibandingkan 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 keberhasilan 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 mempunyai 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 Pendidikan Seni, dengan demikian, maka perguruan tinggi dapat menseleksi mata pelajaran 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 menengah 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 predlMor. 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 bobot 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, IIatau
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 keberhasilan 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-; IP-
d m Pwew:; 18% IP-;
13%
20% IPK. Skor mat8 ujian Bahasa Indonesia
mempunysi daya prediksl yang signnlfkon dahm tatmf 5% terhadap IPMKW.IFmY (PWBM, ( P Mdan ~ ~ 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-
d m IPKSkor 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-; IP-
9%
13% PMrsew;; 20% IPMKes;dan 18% IPKmahasiswe 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, PY~ maupun S IPKs l g
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 dila
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 M s i i Tes Psikolcgl temedep Rofeslensl Jebetm. Mse~'!ssl. Pmca SerjMta Universltas Gajah Made, Yogymkarte. Azwor, S. (1986). R s W I R w dm V3Wes. YogyrMa: Libedy. (1987). Te&-Pmtatl: F u W den A,n(~s&enpn Psn(~ukurinPmstesl Bsl*. YYogyekrctr: Llberly. Doher, R.W. 0988). Teod-hod Bslmr. JaMa: Erlanggm. Depdlkbud. (1987r). Pmchm UMPTN Re)ron A. Jakarta: Depdikbud. (1907b). Ktuikulum Seblon M e n e m TIngket Ates. Jakarta: Depdikbud. (1992). P-n UMPTN Reyon A. Jakarta: DepdlldKld. (1993). Ponduen UMPTN Repn A. Jakarta: Depdlhud. (1994). P d e n U M n U Reyan A. Jakarta: Depdlkbud. (1997). P8ndu8n UMPTN Reyw,A. Jakarta: Depdlkbud. (1999). PetWm UMPTN Reyon A. Jekarte: DepdWud. Edwwd, A.L. (1979). MuUIpis m s i o n 8nd the anely~isof 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
-.
-.. -.. -. -.
Kumaidi. (1988). Beberep Cutetan tantang EMenes. Forum Pendldikan IKlP Padang. . (1990). Insentif P m e s Bele/er Mrngarr deri UMPTN. Makalah. ~akarta: Puslitbang, Badan Penelitian den Pengembangan Pendidikan den Kebudayaan Depdikbud. . (1992). 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 1431144. Pedhszur, E.J. (1982). 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. (1989). 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, (1987). Nilei Repor, Nllei STTB den NEM, Inteligensi den Kebies~dnBeIeM 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 B W m i 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~pSPSS 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. (1992). Veliditffs Pndiktif NEM SD tefiedep Pmstesi Belefer SNIP. Tesis. Program Pasca Sarjana lKlP Jakarta. Young, J.W. (1993). Grade Adjusment Method. RwIew of Educetionel Reseerch. 63. 151-162.
-
Lamplran 1 UJlA s m i A. UJIHomo enltas NPAR m-s [ N o R w u ALL. -Kolmoaorov Smimov Goodness ot Flt Test
2s
I
-
Most Extreme DMerences Ubahan
Absolute
UI
.09931 .c"O43 .I1288 .I0038 ,08518 ,08800 .CPS06 .CU 146 .CR380 .C9058 .CR548 .CR223 .CM67 .CF1235 .CT434 ,08898 .C6579 .C%937 .C7684 .G4214 .C7 192 ,06885 ,08745
U2 U3 W
US U6
UT R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 R9 RT N1 N2 NT IP MKDU
IP MKDK IPMKPBM IP MKBS IPK
.C3664 ,05240
PosMve .09931 ,05580 .I1288 .lo038 .085 18 .08800 ,08506 .08146 ,08380 .09058 .06709 ,07689 .07034 .a8235 .07434 .08898 .a5679 .ON02 .05236 .02463 .06308 ,06885 .05247 ,02349 .05240
Negative -.07324 -.07CW3 -.OW58 -.08391 -.a6590
-.04:43 -.C406P -.07 134 -.07351 -.09033 -.08548 -.08223 -.a8457 -.08092 -.06954 -.08076
-.W834 -.O5!33T -.071334 -.WL_I4 -.07" 92 -.OM17 -.08745 -.036W -.03322
K-S Z 1.137 .806 1.292 1.149 .975 1.007 .974 1.203 1.237 1.337 1.262 1.214 1.250 1.216 1.098 1.314 .824 .877 1.135 ,622 1.062 1.017 1.231 .54 1 .774
2-tailed P ,151 .534 .07 1 .I43 .298 ,262 .299 .I11 .094 .056 ,083 ,105 ,088 .1W .I80 .063 .506 ,426 152 .834
.209 ,253 .07 1 ,932 .588
8 . UJI Llnearltas
Ubahrn
U1 by
IPDU
U2 by
IPDU U3 by IPDU U4 by
IPDU
U5 bv
IPDU WI by IPDU Cil by PDK
U2 by
IPDK LL3 bv
Source
Between Group
-- Uneatlty Dev. from Llnearlty Between Group -- Uneartty Dev. from Linearity B e W e n Group
- Unearity - Dev. from Llnearfty Betmen Grouo - Llneartty
-Between Dev. from Linearity Group - Linearb -Between ~ e vfrdm . ~inearity Group -- Uneartty Dev. from LlnearHy Beheen Group - Unearlty -Between Dev. from Linearity Gmup - Uneartty - Dev. from Llnearlly BehenGroup
- Unearftv
Sum of Squrres 2593.5063 700.3998 2893.1 065 18198.5178 3263.8 159 14934.7013 1 t 63.6932 68.4247 1095.2686 4834.4267 187.3577 4647.0690 8683.9602 1864.2291 6819.7312 451 2.9638 152.5377 4360.4261 3966.7885 2.0665 3964.7220 27 187.56 19 2838.85 12 24348.7106 2688.4497 47.2508
Anrlyslc of Varlance
Wean
DF 40 1 39 40 1 39 40 1 39 40 1 39 40 1 39 40 1 39 62 1 61 62 1 61 62 1
Sa~ares 3 3 8377 733.3998 71.1822 454.9629 3253.8159 332.941 1 "3.0923 63.4247 23.0838 121 8607 1Ei 7.3577 113.1556 217.0990 1864.2291 174.8649 112.8241 152.5377 111.8058 63.9805 2.0665 64.9954 439.5091 2833.8512 353.1592 3.362 1 r 7.2508
F 1.3529 10.5478 1.1 172 1.4554 10.4405 1.2250 ,6868 1.6153 .6630 1.1655 1.8067 1.1490 1.6093 13.8194 1.2963 1.5037 2.0330 1.4901 ,7765 .025 1 .7888 1.5574 10.0826 1.4177 1.2090 1.4[346
Slg. .1200 .OO 16 ,3279 ,0727 .OO 17 .2146.go69 ,2070 .9236 .27 18 ,1823 .2910 .0325 ,0003 .I576 .0568 .I574 ,0623 .W32 .8746 .8264 .0576 .a022 .0808 .I532 240 1
Ubahan
U4 by IPDK US by IPDK U6 by IPDK Ul by IPBM U2 I U3 by IPBM U4 by IPBM
U5!
by IPBM
U6 by IPBM
U4
by
IPK US by IPK U6 by IPK R1 by IPDU R2 by IPDU
R3 bv
IPDU R4 by IPDU
R5
Source Behveen Group Uneartty Dev. from Linearity Between Group Llnearlty Dev, from Llnearlty Between Group Uneertty - Dev, from Llnearlty Between Group - Llnearlty - Dev. from Llnearlty Between Group Llnearlty Dev. from UnearHy Between Group Llneartty Dev. from Llnearlty Between Group Llneartty Dev. from Llnearlty Between Group Unearity Dev. from Llnearlty Between Group - Unearlty Dev. from Uneartty
--
-
-
-
Group --Between Llnearlty Dev. from Uneartty Between Group Llneartty --Between Dev. from Uneartty Group
-- Unearity Dev. from Llnearlly Between Group
- Llnearfty
- Dev, from Unearity Between Group
- Unearlty
- Dev. from Llnearlty Behveen Group -- ~Unearitv e ~ ~1neark-y d m Between Group
- Llneartty - Dev. from Llnearfty Between Group
bv -Unearth' I P D ~ DW, frdm ~ ~ n e a r f t y R6 by IPDU R7 bv IPDU R8 by IPDU
R9 by IPDU R1 by IPDK
Behveen Grouo - Llnearfty - Dev. from Llnearlty Between Group - Llnearitv - Dev. hdm Llnearlty Between Group - Llnearlty - D w . from Unearfty Between Group
- Uneartty
- Dev. from UnearRy Between Group -- Llneanty D w . from Llnearlty
Sum o f Squares 67E1.1651 1.1377 6780.0274 12525.1554 96 1.8992 11563.2562 5949.1816 165.9208 57F3.2608 4W7.4849 08.9079 4768.6770 262f6.6261 2314.0515 23942.5746 2560.7402 .2497 2660.4906 6647.8636 176.5569 647 1.3047 11125.4053 1059.1U61 10066.2992 5756.8537 8.9323 5747.9214 10133.3906 421.8832 97 11.5074 15553.8632 1888.3106 13665.5526 8358.3473 54.7386 8303.6087 16.9222 .4384 16.4838 19.4393 3.1367 16.3025 18.0512 4.1 722 13.8790 20.3756 6.5742 13.8013 16.0049 3.0260 12.9789 11.1874 1.5300 9.6574 30.8373 11.0832 19.754 1 37.4280 10.7956 26.6324 24.2907 3.9639 20.3268 31.2105 1& . 7I6 29.3629
Analysts OF Vaflance Mean DF Squares 62 l:t i ?736 .' 377 1 61 111.1480 62 202.0186 1 961.8992 61 189.5616 62 95.9545 165E208 1 61 .944€'076 63 ;%.; 855 1 68 0079 62 76.E 125 63-67 7 18 1 2314.0515 62 386.1706 63 40.6467 1 .2497 62 4 1.2982 63 105.:'216 1 176.5589 1042759 62 176.E937 63 1 1059.1061 62 162.3597 63 E'i.E786 1 82323 62 92.7084 85 1 84 85 1 84 85 1 84 44 1 43 44 1 43 44 1 43 44 1 43 44 1 43 44 1 43 44 1 43 44 1 43 44 1 43 84 1 83
119.21M 421.8832 115.6132 182.9866 1888.C106 1EB852 E8.:335 W.i386 58.8525 .:ti46 4384 333 4418 3.1 367 ,3791 4103 4.1722 ,3228 ,463 1 6.5742 ,3210 .3637 3.C260 .30 18 2543 1.5 300 2246 .TO08 11.a832 4594 .F506 10.7956 !.A 94 .5521 3.9639 .&727 .f716 1.W76 .:538
F 1.0069 .O 105 1.0232 1.6551 7.8808 1.5531 1.2273 2.1221 1.2 126 1.0871 ,9756 1.0889 1.3908 7.7224 1.2557 1.1275 .0069 1.1466 ,9402 1.5731 ,9300 1.2198 7.3158 1.1215 1.1113 .I086 1.I275
Slg. 4875 .9 188 .4616 .a216 .0065 ,0390 .2044 .I498 .2 19 1 ,3677 ,3268 ,3654 ,0924 .007 1 .I545 ,3140 3339 ,2922 5967 ,2141 .6 128 ,2118 .OD87 .3221 .3349 .7427 3145
1.3298 4.7060 1.2896 1.5622 16.1208 1.3889 1.5279 .8472 1.5300 1.16:2 1.3237 1.1574 1.9065 13.5361 1.6361 1.5790 16.0585 1.2423 2.1 707 30.8170 1.5045 1.1615 9.6626 ,9638 .98W 5.8994 ,8660 1.0459 16.5391 .6655 2.1327 27.0664 1.5528 1.6890 12.1276 1.4463 1.1489 5.7 132 1.0939
.I480 ,0354 1762 .0512 .OD02 ,1145 .0619 .3623 .0599 ,2480 .25 15 ,2539 .OO 18 ,0003 ,0145 ,0207 .0001 1671 ,0002 .OOOO ,0354 ,2477 ,0022 .54 12 ,5141 .O 162 .7M9 ,4069 .0001 .927 1 .DO03 .DO00 ,0257 .0095 ,0006 ,0515 ,2354 ,0182 ,3193
Source
Ubahan
BehveenGroup by Uneartty IPDK Dev. hom Uneartty R3 Between Group by - Unearlty IPPK Dev. from Llnearlty RB Between Group by Llnearlty IPDK Dbv. from Unearlty F6 Between G~OUD by Llneaw IPPK Dev. from Unearlty R6 Between Group by Uneartty IPDK Dev. from Unearity RT Between Group by tineartty IPDK Dev. from Llnrarlty R€I Between Group b Unearlty I P D ~ D ~ Vfrom . ~nm*l Betweer Grouo by Uneartty IPDK Dev. from Uneertty Rb Between Group by Llnearlty lPBM Dev. from Unear#v R2 Between Group by Uneartty IPBM Dev. from Unearlty R3 Between Group by Cinaartty IPBM Dev. from Unearlty R4 Between Group by Uneartty IPBM Dev. from tinearky R5 Between Group by Llneartty IPBM Dev. from Llneafky R6 Between Grouo by - Llnearlty IPBM Dev. from Unearlty R7 Betmen Group by Linearity IPBM Dev. from Unearlty R8 Between Group by Uneartty IPBM Dev. from Unearlty R9 Behvsen Grouo by Uneartty IPBM Dev. from Unearfty Rl B e h e n Group by Llnearty IPBS Dev. from Unearity Between Group R2 by klneartty IPBS Dsv. from Linearity Behveen Group R3 by Llneartty IPBS Dev. from Llnearitv R4 Bebeen Group by Uneadty IPBS Dev. born Uneartty W Between Group by Unearlty IPBS Dev. from Llnearlty
R2
--
---
-
-
-
--
---
--
-
-
-
---
---
--
---
urn o
SSuarA
26.4701 3.8776 21.5925 26.21 83 5.5332 20.6852 30.6151 8.5342 22.0809 28.5343 4.6388 23.8955 20.54 1.1 2.8916 17.6498 75.3500 7.6802 67.6699 53.3844 12.0592 4 13252 37.3075 6.2895 31.0180 29.5586 2.3783 27.1802 24.6859 1.5700 23.1 153 22.8952 1.7208 21.1744 27.104346 9.3209 17.7833 27.4469 4.5678 22.8791 23.4410 1.3354 22.1055 54.5426 2.0787 52.4639 50.9539 8.6594 42.2945 41.6220 9.9357 31.6863 46.6636 2.7852 43.8784 39.6961 4.0177 35.6784 35.3326 4.2796 31.0530 39.1457 9.6567 29.4889 45.2372 6.3057 38.9315
Anatysls of Varlance ean
DF 84 1 83 R4
1 83 R4 1 83 U4 1 83
M
1 83 84 1 83 Fsl
1 83
1 83 E3 1 82
83 1 82 83
1
82 83
1 82 83 1 82 83
1 82 83 1 82 83 1 82 83 1 82 136 1 135 136 1 135 136 1
135 136 1 135 136 1 135
~yuses 3032 3.8776 .2602 ,3121 5.5332 .2492 .3W5 8.5342 ,2660 ,3397 4.6388 ,2879 ,2445 2.F916 .2 126 ,8970 7.6802 .8 153 6355 12.0592 .4979 .444 1 6.2895 .3737 .35€1 2.3783 .3315 ,2974 1.5700 .2819 .2758 1.7208 ,2582 3266 9.3209 .2 1 69
3307 4.5678 .2790 ,2824 1.3354 .2696 .657 1 2.0787 .6398 .6139 8.6594 ,5158 ,5015 9.9357 3864
,3431 2.7852 3250 ,2919 4.0177 .2643 .2598 4.2796 .2300 .2878 9.6567 .2 1 84
3326 6.3057 .2984
F 1.1641 15.1422 1.0159 1.1286 20.0081 -9012 1.8178 42.5641 1.3268 1.OM8 14.8134 ,9194 -9158 10.8290 ,7964 1.6705 14.3026 1.5183 1.5934 30.2357 1.2484 1.357 1 19.21 75 1.1419 1.a685 7.1356 .9945 1.!a38 6.0379 1.0841 .92 17 5.7497 .8628 1.4501 4 1.3889 .9630 1 .OX9 14.3226 3749 1.16W 5.4858 1.1076 .9548 3.0203 .9296 1A828 20.9163 1.2458 1.3136 33.9521 1.3205 1.0085 8.1 866 .9553 1.1321 16.4088 1.0794 ,7606 12.5295 .6734 1.2555 43.1290 .9756 1.0801 20.4751 ,9364
SI~. .I908 .OD02 .4622 .2643 .a000 ,6940 ,0010 .OOOO ,0729 .3M3 .0002 ,6581 ,6660 .OO 1 3 .a690 .OM0 .OD02 .O 159 .008 1 ,0000 .I266 ,0576 .DO00 .2459 .3629 .DO85 .5W7 .2428 .O 153 ,3360 ,6536 .a179 ,7648 .0278 .OD00 .5668 .4213 .0002 ,7431
.22W
.0206 ,2973 5862 ,0845 .6369 .a212 .OOOO .I291 .0027 ,0000 .0766 A897 .OOW ,5973 ,1951 ,0001 3574 ,9201 ,0007 .9787 1092 .0000 ,5560 ,3561 .OD00 $358
