ANLISIS DATA EVALUASI PROGRAM Ada beberapa hal yang mendasari yang perlu dipertimbangkan evaluator Yang dapat membantu dalam memaknai setumpuk data, yaitu sebagai berikut. 1. Awali dengan Tujuan Evaluasi Mengetahui tujuan akan memudahkan dalam menyusun data dan memfokuskan analisis. 2. Hal Mendasar dalam Menganalisis Data Kuantitatif Buat salinan data dan simpan master salinannya. Gunakan salinan tersebut untukkemudian, pemotongan, atau yang lainnya. Tabuasi data, Untuk sekala dan rangking, didasarkan untuk menghitung rata-rata. 3. Hal Mendasar dalam Menganalisis Data Kualitatif Baca semua data secara saksama, Susun semua komentar pada kategori yang sejenis.misalnya, minat, perhatian, saran, kekuatan/kelemahan, output, indikator, dampak, dan lain sebagainya, Beri nama kategori tersebut. Misalnya, minat, perhatian, saran, dan seeterunya, Usahakan untuk mengenali pola, danhubungan kausal dari pola tersebut.

Memproses data adalah mengolah data mentah menjadi wujud sajian data yang siap ditafsirkan melalui beberapa tahapan, yaitu: A. Tabulasi data, dan B. Pengolahan atau analisis data

A.TABULASI DATA Istilah tabulasi data diartikan menyususun menjadi tabel. Pengertian lain tabulasi data adalah pengolahan atau pemrosesan hingga menjadi tabel. Tabulasi merupakan coding sheet yang memudahkan peneliti dalam mengolah dan menganalisisnya 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. Mengapa memahami tabel cenderung lebih mudah dibandingkan dengan uraian ? Tabel memiliki dua dimensi sajian, yaitu sajian dari kiri ke kanan dalam bentuk kolom, dan sajian dari atas ke bawah dalam bentuk baris. Dengan demikian, gambaran tentang dua demensi dapat cepat terlihat.

Data mentah diperoleh dari lapangan akan bervariasi, tergantung alat pengumpul data digunakan oleh peneliti atau evaluator, yaitu sebgai berikut. Data diperoleh dengan menggunakan angket, maka datanya tanda chek lis (√) pada pilihan-pilihan, lingkaran-lingkaran, pada angka atau huruf yang disediakan oleh instrumen, atau kalimat-kalimat jawaban sifatnya kualitatif. Data diperoleh dengan wawancara, wujud data: centangan, lingkaran, dan kaliamat jawaban diberikan responden dan dicatat oelh petugas pengumpul data. Data diperoleh dengan observasi, maka wujud data yang diperoleh bentuk centangan, lingkaran, dan kalimat-kalimat catatan petugas. Data yang diperoleh dengan menggunakan dokumentasi berupa angka-angka atau simbol-simbol yang menunjuk peringkat kondisi objek yang ditelaah. Data yang diperoleh dengan tes atau invantori berupa angka-angka yang menunjukkan skor nilai.

Dari kelima bentuk data tersebut di atas, dapat ditarik kesimpulan bahwa jenis data bisa digolongkan menjadi tiga kelompok, yaitu: Nilai jadi, berupa nilai angka yang dibuat dari intepretasi kreteria dan tes, kode atau simbol-simbol yang bisa berupa tanda centang dan lingkaran, atau memberi tanda silang pada pilihan-pilihan. Informasi dalam bentuk paparan kalimat yang memuat data kuantitatif dan kualitatif. Contoh: Instrumen yang ditunjukkan untuk mengetahui efektivitas program pelatihan calon kepala sekolah SD/MI.

Data 1. Data Narási Berpotensi Tabulasi Contoh item pertanyaan berikut. Pertanyaan: Bagaimana pendapat Bapak/Ibu tentang pentingnya pelatihan calon Kepala Sekolah SD/MI di masa yang akan datang: a. Harus dilakukan, karena …………………………………………… b.Tidak perlu dilaksanakan, karena ………………………………… c. Harus dilakukan dengan perbaikan, yaitu .................................................................................................................................................................................................................... 2. Data Narasi Nontabulasi Data narasi non tabulasi adalah data yang berwujud kalimat atau uraian yang sangat individual dan unik karena pendapat responden secara perorangan. Walupun data narasi nontabulasi tidak dapat diubah atau dimodifikasi, tetapi masih dapat disiasati agar mudah diolah. Dapat sisiasati agar mudah menghitung atau mengolahnya. Misalnya:

Tampilan Grafis Data 1) Diagram Batang (Bar Graph) 2) Diagram Histogram 3) Diagram Poligon Frekuensi Mode atau Modus Modus distribusi adalah nilai atau skor pada tabel distribusi yang frekuensi kemunculannya tertinggi. Perhatikan contoh di bawah ini.

1) Distribusi frekuensi PENGOLAHAN DATA Kuantitatif Analisis Data Kuantitatif Statistik Deskriptif Satistik deskriptif adalah suatu teknik pengolahan data yang tujuannya untuk melukiskan dan menganlisis kelompok data tanpa membuat atau menarik kesimpulan atas populasi yang diamati. 1) Distribusi frekuensi Sebaran frekuensi (distribusi frekuensi) mampu menyigkatan datayang sangat banyak sehingga dapat dicermati secara detail. Contoh terdapat 14 set data variabel sebagai berikut.

1. Analis Data Kuantitatif Ada beberapa Istilah analisis kuantitatif 1) Distribusi frekuensi 2) Frekuensi relatif dan kumulatif 3) Tampilan Grafis Data a. Diagram Batang (Bar Graph) b. Diagram Histogram c. Diagram Poligon Frekuensi 4) Mode dan modus 5) Median 6) Mean (rata-rata) 7) Standar diviasi 8) Statistik inferensial a. Statistik parametrik b. Statistik nonparametrik

Median Median merupakan indeks dari kecenderungan terpusat (central tendency), jika sebuah angka menempati posisi tengah dalam tiap distribusi yang telah diturutkan. Dari data frekuensi latar belakang pendidikan peserta, kita urutkan menjadi: 2 3 6 9 10 Titik tengah dari distribusi di atas adalah 6, maka yang disebut median dari latar belakang peserta pelatihan calon kepala sekolah adalah sarjana (S-!).

Mean (Rata-Rata) Tabel 6.8 Distribusi Frekuensi Intensitas Kursus/pelatihan Sejenis yang Pernah Diikuti oleh Peserta Pelatihan Calon Kepala Sekolah SD/MI. Intensitas (Kode) Frekuensi (f) f (kode) Belum pernah (1) 9 Pernah sekali (2) 7 14 Pernah dua kali (3) 3 Pernah tiga kali (4) 28 Pernah lebih dari tiga kali (5) 4 20 ∑ 30 80 Mean (rata-rata)

1) Statistik parametrik Tenik statistik parametrik 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 dau faktor untuk kelompok bebas, (6) korelasi product moment, dan (7) korelasi regresi linie.

2) Statistik Nonparametrik Untuk data yang sebarannya tidak normal, digunakan statistik nonparametrik. Teknik ini meliputi: (1) chi-squaqre untu data nominal, (2) tes binominal, (3) test kendal Tau, (4) test Mann-Whitney U, dan (5) test Wilcoxon. Contoh. Ada lima orang peserta pelatihan yang dipilih secara acak, diketahui selam 5 tahun telah mengikuti pelatihan sejenis sebanyak berikut.

2. Analisis Data Kualitatif Menurut Sanafiah (1999: 256) menggambarkan proses analisis data kualitatif sebgai berikut. 1) Pengumpulan Data Reduksi 2) Data Penggambaran 3) KesimpulanDisplay Data Pengumpulan Data Reduksi Data Penggambaran Kesimpulan Display Data Gambar 6.5 Proses Analisis Data Kualitatif

Dari gambar di ata dapat dijelaskan bahawa proses pengumpulan data kualitatif yang dilakukan perlu di-dislpay. Display akan sangat membantu baik objek yang ditelti itu sendiri maupun bagi orang lain, display merupakan media penjelas objek yang diteliti. Selain itu, proses reduksi reduksi data ditnjukkan untuk menyaring, memilih, dan memilah data yang diperlukan, menyusunnya ke dalam suatu urutan rasional dan logis, serta mengingaitkannya dengan aspek-aspek terkait. Hasilnya adalah berupa kesimpulan tentang objek yang diteliti. Secara lengkap, kegiatan menganalisis data kualitatif meliputi tahapan berikut. Menyiangi Data (Mereduksi Data) Display Data Menafsirkan Data Menyimpulkan dan Verifikasi Meningkatkan Keabsahan Hasil Narasi Hasil Analisis.

PENGOLAHAN DATA DENGAN KOMPUTER Proses perhitungan data biasa 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 Calon Kepala Sekolah Se-Indonesia, yang jumlah mencapai ribuan, atau bahkan puluhan ribu. Apa lagi jika variable yang diteliti banyak sekali atau kompleks. Tentu komputerlah yang menjadi satu-satunya pilihan. Ada banyak program aplikasi komputer yang biasA digunakan untuk membantu dalam melakukan perhatungan data evaluasi program. Misalnya menggunakan program computer yang telah ada, yaitu SPSS (Statistical Package for the Social Sciences).