makalahku

KATA PENGANTAR



Dengan memanjatkan puji syukur kepada Allah SWT, karena berkat taufiq dan hidayah-Nya lah penulisan makalah ini dapat diselesaikan.
Kami selaku penulis sadar bahwa penulisan makalah ini masih jauh dari kesempurnaan, oleh sebab itu, kami selalu mengharapkan kritik dan saran dari Anda demi perbaikan selanjutnya.
Selanjutnya, kami mengucapkan terima kasih yang sebanyak-banyaknya kepada : Teman-teman dan semua pihak yang telah membantu didalam proses penyusunan makalah ini.
Terlepas dari semua kekurangan penulisan makalah ini, baik dalam susunan dan penulisannya yang salah, kami memohon maaf dan berharap semoga penulisan makalah ini bermanfaat khususnya kepada kami selaku penulis dan umumnya kepada pembaca yang budiman.



Citeureup, November 2009











DAFTAR ISI

KATA PENGANTAR………………………………………………………. 1
DAFTAR ISI………………………………………………………………… 2
BAB I PENDAHULUAN …………………………………………………. 3
A. Latar belakang ……………………………………………………. 3
B. Awali dengan Tujuan Evaluasi …………………………………... 3
BAB II ANALISIS DATA DALAM EVALUASI PENDIDIKAN……… 4
A. Tabulasi Data…………………………………………………….. 4
B. Pengolahan Data …………………………………………………. 6
C. Pengolahan Data dengan Komputer ……………………………… 12
BAB III KESIMPULAN …………………………………………………….. 13
DAFTAR PUSTAKA ………………………………………………………… 14











BAB I
PENDAHULUAN

A. Latar Belakang

Tujuan evaluasi program adalah berupaya mencari rekomendasi. Rekomendasi ini didapatkan dari hasil telaah analisis data yang didapatkan dari lapangan. Dalam proses analisis, kita melakukan beberapa perlakuan atas data yang didapat, perlakuan ini disebut pengolahan. Pengolahan data merupakan faktor yang sangad menentukan kualitas hasil olahannya. Mengolah data adalah suatu proses mengubah wujud data yang diperoleh, biasanya masih termuat di dalam instrument atau catatan – catatan yang dibuat peneliti (evaluator), menjadi sebuah sajian data yang dapat disimpulkan dan dimaknai.
Analisis data kuantitatif dan kualitatif merupakan topik yang biasa dilakukan dalam metode penelitian lanjut dan evaluasi. Ada beberapa hal mendasar yang perlu dipertimbangkan evaluator/peneliti yang bias membantu dalam memaknai setumpuk data, yaitu sebagai berikut.

B. Awali dengan Tujuan Evaluasi

Ketika menganalisis data (apakah dari tes, kuesioner, wawancara, atau lainnya), selalu harus diawali dengan meninjau ulang tujuan evaluasi. Ini akan memudahkan kita dalam menyusun data dan memfokuskan analisis. Misalnya, bila kita bertujuan untuk meningkatkan program dengan cara mengenali kekuatan dan kelemahan program yang sedang dievaluasi maka kita bisa menyusun data dalam kekuatan program, kelemahan, dan saran untuk meningkatkan kualitas program. Jika kita menghendaki pemahaman menyeluruh mengenai bagaimana program berjalan, kita bisa menyusun data dalam susunan kronologis apa yang dilakukan klien kita yang dievaluasi. Jika kita ingin melakukan evaluasi dampak program, kita bisa menggolongkan data berdasar pada indikator setiap dampak.



BAB II
ANALISIS DATA DALAM EVALUASI PENDIDIKAN

Dalam penelitian data di bagi dua yaitu data kuantitatif dan kualitatif, dengan kedua jenis ini kemudian data diolah. Jenis pertama terkait dengan statistika sedangkan yang kedua sebaliknya atau nonstatistika. Dalam menganalisis dan mengolah data kuantitatif hendaknya dilakukan dengan tabulasi data. Tabulasi merupakan coding sheet untuk memudahkan peneliti dalam mengolah dan menganalisis data. Karena memahami secara tabulasi lebih mudah dibandingkan dengan bentuk uraian narasi yang panjang.
Analisis data kuantitatif dapat dilakukan dengan dua cara, Pertama. Statistik Deskriptif adalah suatu teknik pengolahan data yang tujuannya melukiskan dan menganalisis kelompok data tanpa membuat atau menarik kesimpulan atas populasi yang diamati. Kedua, Statistik Inferensial yaitu mencakup metode-metode yang berhubungan dengan analisis sebagian data yang dilakukan untuk meramalkan dan menarik kesimpulan atas data dan akan berlaku bagi keseluruhan gugus atau induk dari data tersebut. Statistik ini juga disebut dengan statistik parametrik berlaku untuk data interval atau rasional jika datanya normal. Dan apabila datanya tidak normal serta berbentuk ordinal atau nominal, maka jenis statistik yang digunakan adalah statistik nonparametrik.
Tidak semua data dilapangan berbentuk simbol-simbol yang bisa dikuantifikasi dan dihitung secara matematis. Ada kalanya datanya abstrak yang tidak dapat dimanipulasi menjadi numerik sehingga data jenis ini hanya dapat dilakukan dengan analisis kualitatif.
Kegiatan dalam menganalisis data kualitaitif dapat melalui tahapan-tahapan berikut :
1. Dengan mereduksi/menyiangi data
2. Display data
3. Menafsirkan data
4. Menyimpulkan dan verifikasi
5. Meningkatkan keabsahan hasil
6. Narasi hasil analisis.


A. TABULASI DATA
Istilah “tabulasi” dapat diartikan “menyusun menjadi tabel”. Pengertian lain, tabulasi adalah pengolahan atau pemrosesan hingga menjadi tabel.
Tabulasi merupakan coding sheet yang memudahkan peneliti dalam mengolah dan menganalisis, baik secara manual maupun komputer. Tabulasi ini berisikan variabel – variabel objek yang akan diteliti dan angka – angka sebagai simbolisasi (label) dari kategori berdasarkan variabel – variabel yang diteliti.
Data mentah yang diperoleh dari lapangan akan bervariasi, tergantung pada alat pengumpul data yang digunakan oleh evaluator, yaitu sebagai berikut.
1. Data yang diperoleh dengan menggunakan angket maka data yang diperoleh berupa centangan atau tanda check list (√) pada pilihan – pilihan, lingkaran – lingkaran pada angka atau huruf yang disediakan dalam instrumen, atau kalimat – kalimat jawaban yang sifatnya kualitatif.
2. Data yang diperoleh dengan wawancara, wujud data yang diperoleh berbentuk centangan, lingkaran, dan kalimat jawaban yang diberikan oleh responden dan dicatat oleh petugas pengumpul data.
3. Data yang diperoleh dengan observasi maka wujud data yang diperoleh berbentuk centangan, lingkaran, dan kalimat – kalimat catatan petugas.
4. Data yang diperoleh dengan menggunakan dokumentasi berupa angka – angka atau simbol – simbol yang menunjuk peringkat kondisi objek yang ditelaah.
5. Data yang diperoleh dengan tes atau inventori berupa angka – angka yang menunjukkan skor nilai.

Dari kelima bentuk data yang dijelaskan di atas, dapat ditarik kesimpulan bahwa jenis data bisa digolongkan menjadi tiga kelompok, yaitu
1. Nilai jadi, berupa nilai angka yang dibuat dari interpretasi kriteria dan tes;
2. Kode – kode atau simbol – simbol yang bisa berupa tanda centang dan lingkaran, atau memberikan tanda silang pada pilihan – pilihan;
3. Informasi dalam bentuk paparan kalimat yang memuat data kuantitatif dan kualitatif.

Adapun komponen identitas responden terdiri atas indikator :
1. Golongan / ruang,
2. Jenis kelamin
3. Jenis sekolah,
4. Umur,
5. Pendidikan terakhir, dan
6. Intensitas kursus sejenis yang pernah diikuti.

Komponen persepsi peserta tentang penyelenggaraan pelatihan terdiri atas indikator :
1. Persepsi tentang materi :
a. Pemahaman materi
b. Kebaruan materi
c. Struktur materi
2. Persepsi tentang evaluasi :
a. Penguasaan materi
b. Penggunaan metode yang menyenangkan
3. Persepsi tentang evaluasi
a. Relevansi tes hasil belajar
b. Pemahaman soal tes.

Untuk memudahkan pengolahan, kategori – kategori dari indikator komponen/ variabel harus diberi label/kode dalam bentuk angka. Berhubungan pilihan – pilihan dalam instrumen diatas tidak seragam berwujud nominal, interval, ataupun ordinal, tetapi bercampur – campur maka harus menyeragamkannya dalam bentuk yang sama dan harus tetap bisa diolah dengan mudah. Artinya, harus dilakukan manipulasi atas indikator – indikator tersebut dengan menggunakan kode/label. Cara termudah adalah melabelnya dengan angka.
Data yang bersifat kualitatif disebut dengan istilah “data narasi”. Dalam pembahasan kali ini, cara mengolah data narasi akan dibedakan dalam dua bentuk, yaitu
1) data narasi berpotensi tabulasi, dan
2) data narasi nontabulasi


1. Data Narasi Berpotensi Tabulasi
Data jenis ini mengacu pada jawaban responden yang tingkat kemunculannya tinggi, artinya jawaban yang sering muncul karena diminati oleh responden.
2. Data Narasi Nontabulasi
Data narasi nontabulasi adalah data yang berwujud kalimat atau uraian yang sangat individual dan unik karena merupakan pendapat responden secara perseorangan.


B. PENGOLAHAN DATA
Pengolahan data bisa dilakukan dengan bantuan statistik dan nonstatistik. Namun, ada beberapa hal yang harus dicatat, yakni bahwa evaluator harus jeli melihat rumus – rumus statistik yang tepat dengan karakteristik data yang dimiliki dan tujuan dilakukannya evaluasi. Jika salah dalam menggunakan rumus statistik maka kualitas solusi yang akan dihasilkan pun tidak akan menjawab permasalahan.
Berkaitan dengan pentingnya statistik bagi evaluasi program pendidikan, Walpole (1995 : 2) menyatakan bahwa metode statistik adalah prosedur – prosedur yang digunakan dalam pengumpulan, penyajian, analisis, dan penafsiran data. Lebih lanjut, ia membagi metode statistik ke dalam dua golongan besar, statistik deskriptif dan statistik inferensial.

1. Analisis Data Kuantitatif
Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif adalah suatu teknik pengolahan data yang tujuannya untuk melukiskan dan menganalisis kelompok data tanpa membuat atau menarik kesimpulan atas populasi yang diamati. Statistik jenis ini memberikan cara untuk mengurangi jumlah data ke dalam bentuk yang dapat diolah dan menggambarkannya dengan tepat mengenai rata –rata, perbedaan, hubungan, dan sebagainya.

1) Distribusi Frekuensi
Salah satu hal pertama yang dapat dilakukan agar data mudah dipahami adalah menyusunnya ke dalam sebaran frekuensi (distribusif rekuensi), satu distribusi untuk tiap set data variabel. Distribusif rekuensi mampu menyingkatkan data yang sangat banyak sehingga dapat dicermati secara detail.

2) Frekuensi Relatif dan Kumulatif
Frekuensi kategori variabel ada dua jenis, relatif dan kumulatif. Frekuensi relatif adalah banyaknya kategori yang muncul yang dilihat secara sendiri - sendiri, terlepas dari kategori yang lain.
Sedangkan frekuensi kumulatif dalam bentuk persentase sangat berguna untuk melihat keberadaan kategori secara individual dalam distribusi keseluruhan. Persentase nilai f kumulatif menggambarkan presentase kasus yang dimaksud atau yang dibawahnya.


Tampilan Grafis Data

Penggunaan bagan (chart) dan grafik (graph) atau juga disebut diagram sering digunakan secara bergantian.Sedangkan grafik merupakan representasi visual dari data numerik yang menunjukkan distribusi data menyatakan hubungan antara variabel-variabel dalam data.
Alasan utama dalam penggunaan grafik adalah untuk menampilkan informasi secara komparatif dan kuantitatif secara cepat dan mudah. Grafik yang baik haruslah mudah dibaca dan tidak njelimet (rumit).

Diagram Batang (Bar Graph)
Diagram batang biasanya disusun secara vertikal dan digunakan untuk rnenampilkan distribusi frekuensi untuk variabel tingkat nominal.

Diagram Histogram
Histogram dibangun oleh baris-baris yang lebarnya saling bersinggungan antara interval kategori variabel dan tingginya menyatakan frekuensi. Histogram sangat tepat untuk mengukur variabel yang ukurannya ordinal, interval, atau rasio.
Diagram Poligon Frekuensi
Cara lain untuk menggambarkan bagaimana data didistribusikan adalah dengan menampilkan distribusi frekuensi dalam bentuk poligon frekuensi. Poligon adalah gambar geometris yang dbuat dengan cara menghubungkan titik-titik tengah dari tiap kotak di bagian atas pada histogram. Poligon frekuensi merupakan diagram yang dibangun dari data yang sedemikian rupa dan digambarkan dengan grafis. Sebenarnya poligon ini hampir mirip dengan histogram.

Mode atau Modus
Modus distribusi adalah nilai atau skor pada tabel distribusi yang frekuensi kemunculannya tinggi.

Median
Median merupakan indeks dari kecenderungan terpusat (central tendency), jika sebuah angka menempati posisi tengah dalam tiap distribusi yang telah diurutkan.

Mean (Rata-Rata)
Untuk mengetahui rata-rata dari berapa kali para peserta pernah mengikuti pelatihan/kursus dengan materi yang sejenis.

Standar Deviasi
Apabila penyimpangan rata-rata didasarkan pada konsep penyimpangan absolut dari beberapa norma maka penyimpangan standar (standard deviation) didasarkan pada konsep penyimpangan yang diakarkan dari rata-rata.Satndar deviasi biasanya disingkat SD. Selain itu, juga akan ditemukan simbol-simbol lainnya, tentang deviasi standari ni, misalnya (dibaca sigma) atau s.

Statistik Inferensial
Statistik inferensial mencakup metode-metode yang berhubungan dengan analisis sebagian data yang dilakukan untuk meramalkan dan menarik kesimpulan atas data, dan akan berlaku bagi keseluruhan gugus atau induk dari data tersebut. Bagi yang sebaran datanya normal, statistik inferensi ini disebut dengan statistik parametrik. Selain datanya normal, statistik parametrik ini juga berlaku untuk data interval atau rasio. Sedangkan jika datanya tidak normal serta berbentuk ordinal dan nominal, jenis statistik yang digunakan dalam statistik inferensial adalah statistik nonparametrik.

1. Statistik Parametik
Teknik statistik parametik meliputi : 1) t-test untuk kelompok bebas, 2) t- test untuk pengukuran berulang/sampel berhubungan, 3) analisis varians faktor tunggal untuk kelompok bebas, 4) analisis varians faktor tunggal untuk pengukuran berulang, 5) analisis varians dua faktor untuk kelompok bebas, 6) korelasi product moment, dan 7) korelasi regresi linear.

T-test untuk kelompok bebas
Perbandingan rata-rata antara dua kelompok secara statistik belum tentu menggambarkan hubungan langsung. Jika terjadi perbedaan, belum tentu signifikan membedakan diantara kelompok tersebut.
T-test untuk Pengukuran Berulang
Untuk mencari adakah perbedaan penguasaan materi diantara peserta yang pernah mengikuti pelatihan serupa dengan tidak pernah mengikuti sama sekali, bisa digunakan t-test pengukuran berulang.
Korelasi Product Moment
Korelasi menunjuk pada suatu hubungan yang sistematis antara variabel-variabel. Hubungan yang terjadi pada variabel bisa negatif ataupun positif. Suatu hubungan dikatakan hubungan positif, jika suatu variabel meningkat maka variabel yang dihubunginya juga akan meningkat dan dikatakan hubungan negatif jika salah satu variabel menurun maka variabel yang dihubunginya akan meningkat.
Prosedur yang mengukur tingkat hibungan positif atau negatif antara variabel-variabel disebut teknik korelasional. Hasilnya, disebut koefisien korelasi. Korelasi product moment merupakan teknik pengukuran tingkat hubungan antara dua variabel yang datanya berskala interval atau rasio. Angka korelasinya disimbolkan dengan r.

2. Statistik Nonparametik
Untuk data yang sebarannya normal, digunakan statistik nonparametik. Teknik ini meliputi: 1) chi-square untuk data nominal, 2) tes binomial, 3) tes kendal tau, 4) tes mann-Whitney U, dan 5) tes Wilcoxon.

2. Analisis Data Kualitatif
Data kualitatif didapat dari upaya pengumpulan data dengan menggunakan berbagai metode pengumpulan data, seperti observasi (pengamatan), wawancara, diskusi kelompok terfokus, dan lain sebagainya.
Dalam pelaksanaannya, analisis data kualitatif bertujuan pada proses penggalian makna, penggambaran, penjelasan, dan penempatan data pada konteksnya masing-masing. Uraian data jenis ini berupa kalimat-kalimat, bukan angka-angka atau tabel-tabel. Untuk itu, data yang diperoleh harus diorganisir dalam struktur yang mudah dipahami dan diuraikan.
Secara lebih lengkap kegiatan menganalisis data kualitatif meliputi tahapan berikut ini.
1. Menyiangi Data (Mereduksi Data). Data yang diperoleh dari lapangan disiangi. Pada tahapan ini yang dilakukan adalah memilih dan memilah mana yang sesuai atau sekelompok dengan kelompok variabel atau penggolongan/kategori yang telah kita buat sebelumnya, yang jelas-jelas kategori atau variabel ini harus mengacu pada tujuan evaluasi program yang telah ditentukan
2. Display Data. Data yang diperoleh dikategorisasikan menurut pokok permasalahan dan dibuat dalam bentuk matriks sehingga memudahkan peneliti untuk melihat pola-pola hubungan satu data dengan data lainnya.
3. Menafsirkan Data. Dalam menafsirkan data, kita bisa menggunakan model Analisis konten. Dalam model ini kegiatan yang kita lakukan adalah mengklarifikasi istilah-istilah, tanda, simbol, atau kode yang dipakai dalam komunikasi, dengan menggunakan beberapa patokan dalam klasifikasi, dan menggunakan teknik analisis dalam memprediksikan.
4. Menyimpulkan dan Verifikasi. Data yang telah ditafsirkan kemudian disimpulkan. Untuk mengecek kebenaran dari apa yang telah kita tafsir dan simpulkan, kita lakukan verifikasi. Kegiatan ini mencocokkan kembali apakah penafsirannya sesuai, apakah perlu ada konfirmasi ulang pada sumber data atau informan, apakah perlu perbaikan format tafsiran atau perlu data pendukung untuk memperkuat.
5. Meningkatkan Keabsahan Hasil. Kegiatan ini adalah untuk menjawab kelemahan yang sering dialami oleh para ahli pendekatan kuantitatif, berkaitan dengan validitas dan rehabilitas data dalam pendekatan kualitatif. Untuk meningkatkan keabsahan hasil, upaya yang evalator lakukan atas hasil yang diperoleh, ada beberapa prinsip utama yang harus diperhatikan, yakni sebagai berikut.
Kredibilitas (Validitas Internal)
Untuk meningkatkan kredibilitas hasil yang diperoleh, evaluator harus :
 Meningkatkan kualitas keterlibatan dirinya dalam kegiatan pengumpulan data di lapangan, jangan hanya sekedar duduk di meja mendengarkan dan memeriksa berkas-berkas tertulis, atau mencermati gambar, model/ maket yang ada, atau artifak lainnya.
 Melakukan pengamatan secara terus menerus
 Melakukan trianggulasi, baik metode maupun sumber untuk mencek kebenaran data, yaitu dengan membandingkannya dengan data yang diperoleh sumber lain. Hal ini dilakukan untuk mempertajam analisis evalator terhadap hubungan sejumlah data.
 Pelibatan para pakar metodologi dan/atau substansi program yang dievaluasi, untuk berdiskusi, memberikan masukan dan kritik dalam proses evaluasi.
 Menggunakan bahan referensi untuk meningkatkan nilai kepercayaan akan kebenaran data yang diperoleh, dalam bentuk rekaman, tulisan, kopian, dan lain-lain.
 Member check, pengecekan terhadap hasil yang diperoleh guna perbaikan dan tambahan dengan kemungkinan kekeliruan atau kesalahan dalam memberikan data yang dibutuhkan evaluator.
Transferabilitas
Rekomendasi yang dihasilkan dapat diaplikasikan oleh lembaga pemakai. Kegiatan evaluasi ini bernilai tinggi apabila para pembaca laporan evaluasi memperoleh gambaran dan pemahaman yang jelas tentang konteks dan fokus evaluasi.
Dependabilitas dan Conformabilitas
Dilakukan dengan audit trail berupa komunikasi dengan pakar lain dalam bidangnya guna membicarakan permasalahan-permasalahan yang dihadapi dalam evaluasi berkaitan dengan data yang harus dikumpulkan
6. Narasi Hasil Analisis. Pembahasan dalam evaluasi yang menggunakan pendekatan kualitatif dalam penggalian datanya, menyajikan informasi dalam bentuk teks tertulis atau bentuk-bentuk gambar mati atau hidup seperti foto, video, dan lain-lain. Dalam menarasikan data kualitatif ada beberapa hal yang perlu diperhatikan yaitu 1) tentukan bentuk (form) yang akan digunakan dalam menarasikan data, 2) hubungkan bagaimana hasil yang berbentuk narasi itu menunjukan tipe/bentuk keluaran yang sudah didesain sebelumnya, dan 3) jelaskan bagaimana keluaran yang berupa narasi itu mengkomparasiakan antara teori dan literasi-literasi lainnya yang mendukung topik.




















C. PENGOLAHAN DATA DENGAN KOMPUTER
Proses perhitungan data bisa dilakukan secara manual dan komputer. Secara manual biasanya hanya dengan menggunakan bantuan kalkulator dan hanya efektif dilakukan untuk data yang jumlahnya sedikit. Tetapi bayangkan kalau kita akan mengevaluasi Program Pelatihan Calon Kepala Sekolah se-Indonesia, yang jumlahnya bisa mencapai ribuan atau bahkan puluhan ribu, mungkinkah digunakan perhitungan secara manual? Apalagi jika nvariabel yang diteliti banyak sekali dan kompleks. Tentu komputerlah yang menjadi satu-satunya pilihan. Ada banyak program aplikasi komputer yang bisa digunakan untuk membantu dalam melakukan perhitungan data evaluasi program.
Untuk pengolahan data kuantitatif, kita bisa menggunakan program komputer yang telah ada, misalnya SPSS (Statistical Package for the Social Sciences). Namun walaupun komputer sepertinya hebat, tetap saja hasil yang didapat akan tetap tergantung pada manusia sebagai pengendalinya. Komputer hanyalah alat, jika mengoperasikan atau memberikan intruksinya salah, atau datanya salah maka komputer tidak dapat mengoreksi kesalahan-kesalahan tersebut. Artinya, jika terjadi kesalahan di awal atau ketika pengoperasian maka kesimpulan yang dihasilkan pun bisa salah.
SSPS pertama kali diluncurkan dengan versi 1.0-nya pada tahun 1968. waktu bertahan yang cukup lama, membuat program ini sudah sangat luas dikenal dan digunakan oleh semua kalangan dibidang penelitian sosial, termasuk dibidang pendidikan, khususnya manajemen pendidikan.
Dalam program ini, teknik statistik yang bisa kita temukan antara lain :
1) Statistik deskriptif, berisikan tabulasi silang, frekuensi, deskripsi, eksplorasi, statistik rasio deskriptif.
2) Statistik bivariat : mean, t-test, ANOVA, korelasi (bivariat, parsial, jarak), dan tes nonparametik.
3) Prediksi bagi out come numerik, regresi linear.
4) Prediksi mengenali kelompok : analisis faktor, analisis kluster (dua langkah, K-means, hierarkis), dan diskriminan.



BAB III
KESIMPULAN

Data yang diperoleh dari lapangan bisa berbentuk kualitatif dan kuantitatif, tergantung jenis data yang digali. Untuk mengolahnya, memerlukan teknik yang berbeda-beda. Untuk data kuantitatif biasanya menggunakan teknik statistika, sedangkan untuk data kualitatif menggunakan teknik analisais nonstatistika.
Dalam pengolahan data kuantitatif, langkah pertama yang harus dilakukan adalah melakukan tabulasi data. Cara ini akan sangat membantu dalam mengolah data yang didapat. Setelah data ditabulasi dalam coding sheet, barulah kita melakukan pengolahan data.
Teknik pengolahan dengan statistik, terbagi atas dua jenis, yaitu statistik deskriptif dan inferensial. Statistik deskriptif adalah teknik pengolahan data yang tujuannya melukiskan dan menganalisis kelompok data tanpa bermaksud membuat atau menarik kesimpulan atas populasi yang diteliti. Sedangkan statistik inferensial adalah berupaya menganalisis sebagian data yang dilakukan untuk meramalkan dan menarik kesimpulan atas data tersebut yang nantinya akan berlaku bagi keseluruhan gugus atau induk dari data itu. Statistik inferensial ini terbagi dalam dua jenis, parametik dan nonparametik. Statistik parametik berlaku bagi data yang sebarannya normal dan berbentuk interval atau rasio. Sedangkan nonparametik, berlaku bagi data yang sebarannya tidak normal dan berbentuk ordinal atau nominal.
Pengolahan data akan lebih mudah dilakukan jika menggunakan bantuan komputer. Dengan komputer hanya memasukan coding sheet lalu memprosesnya maka hasilnya akan diperoleh dengan cepat.









DAFTAR PUSTAKA

Arikunto,Suharsimi, 2009 Evaluasi Program Pendidikan : pedoman teoritis praktis bagi mahasiswa dan praktisi pendidikan, Jakarta, Bumi Aksara.















































Diajukan untuk
Memenuhi salah satu tugas
Mata Kuliah Evaluasi Pendidikan
Dosen Pembimbing Bpk Yusran Pasaribu S.Pd,


Disusun oleh :
1. Indri Listiyaningsih
2. Khoerudin
3. Leni
4. Sri Jayanti
5. Iwan