TEAM OSCA JURUSAN KEBIDANAN POLTEKKES SURAKARTA

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
MEDIAN Median digunakan untuk menentukan letak data setelah data disusun menurut urutan nilainya. Contoh: 4, 12, 5, 7, 8, 10, 10 Dit: median ? Jwb: 4,
Advertisements

UKURAN NILAI PUSAT UKURAN NILAI PUSAT ADALAH UKURAN YG DAPAT MEWAKILI DATA SECARA KESELURUHAN JENIS UKURAN NILAI PUSAT : MEAN , MEDIAN, MODUS KUARTIL,
BAB 7. KURVA NORMAL DAN NILAI STANDAR
Teori Graf.
Statistika Deskriptif: Distribusi Proporsi
SUBBIDANG DATA DAN INFORMASI
START.
LINGKARAN.
STATEMEN READ-DATA 10 READ A10 READ A,B,C 20 DATA 2,3,420 PRINT A,B,C 30 READ B,C30 END 35 PRINT A,B,C40 DATA 2,3,4 40 ENDOk Ok STATEMEN RESTORE 10 READ.
BAB 8 Estimasi Interval Kepercayaan
Tata Tertib Perkuliahan Komposisi oleh Budi Prayitno Februari 2012 Batam.
Bulan maret 2012, nilai pewarnaan :

Z - SCORE Presented by Astuti Mahardika, M.Pd.
TENDENSI SENTRAL.
PENGOLAHAN DATA HASIL TES
UKURAN PEMUSATAN Rata-rata, Median, Modus Oleh: ENDANG LISTYANI.
di Matematika SMA Kelas XI Sem 1 Program IPS
Soal-Soal Latihan Mandiri
Distribusi Probabilitas 1
BADAN KOORDINASI KELUARGA BERENCANA NASIONAL DIREKTORAT PELAPORAN DAN STATISTIK DISAJIKAN PADA RADALGRAM JAKARTA, 4 AGUSTUS 2009.
Pengujian Hipotesis.
Uji Non Parametrik Dua Sampel Independen
BOROBUDUR (4) FAHMI BASYA
Mari Kita Lihat Video Berikut ini.
Statistika Deskriptif
Bab 6B Distribusi Probabilitas Pensampelan
Ali Syaifulloh, S.Kom. 1. Installasi Win Server Konfigurasi Aktif Directory 3. Konfigurasi DNS 4. Konfigurasi User & Group 5. Installasi Win XP.
WEEK 6 Teknik Elektro – UIN SGD Bandung PERULANGAN - LOOPING.
KURVE NORMAL. Distribusi Normal – Suatu alat statistik untuk menaksir dan meramalkan peristiwa-peristiwa yang lebih luas dan akan terjadi. Ciri –Ciri.
STATISTIK - I.
BAB V ukuran pemusatan Dipersiapkan oleh : Ely Kurniawati
UKURAN PENYEBARAN DATA
1 Nilai rapot Adlina pada semester ganjil adalah sebagai berikut :
METODE Statistika BAB 1. PENDAHULUAN.
REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA
Ukuran Pemusatan dan Ukuran Penyebaran
DISTRIBUSI FREKUENSI oleh Ratu Ilma Indra Putri. DEFINISI Pengelompokkan data menjadi tabulasi data dengan memakai kelas- kelas data dan dikaitkan dengan.
Soal Latihan.
Pengujian Hipotesis Parametrik 2
EXPLORE. Nama variabelTipeLabelKeterangan Prestasinumerik1=sangat baik 2=baik 3=cukup baik 4=jelek 5=sangat jelek Ukuran prestasi untuk seorang karyawan.
Luas Daerah ( Integral ).
PENGUKURAN PENYEBARAN DATA
Penilaian Dalam Tes Bahasa
UKURAN PEMUSATAN DATA Sub Judul.
UKURAN PEMUSATAN DAN LETAK DATA
PENGUKURAN GEJALA PUSAT / NILAI PUSAT/UKURAN RATA-RATA
STATISTIKA DAN PROBABILITAS
NURANDINI SETIANINGRUM, PENERAPAN MODEL PEMBELAJARAN KOOPERATIF UNTUK MENINGKATKAN HASIL BELAJAR PESERTA DIDIK KELAS II PADA MATERI POKOK PERKALIAN.
PENDEKATAN PENILAIAN HASIL BELAJAR
Bab 16 Sekor Komposit dan Seleksi Sekor Komposi dan Seleksi
- Pengolahan Skor Pengadministrasian Tes Pengolahan Skor
Kuliah ke 12 DISTRIBUSI SAMPLING
Bulan FEBRUARI 2012, nilai pewarnaan :
AREAL PARKIR PEMERINTAH KABUPATEN JEMBRANA
DISTRIBUSI NORMAL.
PENGUJIAN HIPOTESA Probo Hardini stapro.
Bab 8A Estimasi 1.
ESTIMASI (PENDUGAAN) Mugi Wahidin, M.Epid Prodi Kesehatan masyarakat
DISTRIBUSI FREKUENSI.
Statistika Deskriptif: Distribusi Proporsi
Nilai Ujian Statistik 80 orang mahasiswa Fapet UNHAS adalah sebagai berikut:
DISTRIBUSI NORMAL.
• Perwakilan BKKBN Provinsi Sulawesi Tengah•
Sistem Pakar Dr. Kusrini, M.Kom
JIKA ORANG INI SAJA BISA APALAGI ENGKAU PASTI LEBIH DARI DIA
UKURAN PEMUSATAN DAN LETAK DATA
PENGOLAHAN DAN PENGGUNAAN TES HASIL BELAJAR
DISTRIBUSI PELUANG Pertemuan ke 5.
ANALISIS SOAL- PENENTUAN KELULUSAN
Transcript presentasi:

TEAM OSCA JURUSAN KEBIDANAN POLTEKKES SURAKARTA STANDAR SETTING TEAM OSCA JURUSAN KEBIDANAN POLTEKKES SURAKARTA

PUSING?

CERIA

ASSESSMENT The process of collecting, interpreting, recording & using information of student achievement The information should be interpreted by comparing with a group or criterion

Definisi A standard is a statement about whether an examination performance is good enough for a particular purpose Standar: identifikasi point-point tertentu dari suatu skala nilai dengan standar prestasi tertentu Standar: batas antar lulus atau tidak lulus, atau batas antara kompeten dan tidak kompeten

Standard setting: penetapan suatu hasil ujian sesuai atau tidak dengan tujuan ujian

Standard setting Metode yg digunakan utk mendefinisikan level pencapaian/kemampuan Merupakan bagian integral dari pengembangan suatu test

Metode seharusnya Valid ( harus dapat dijustifikasi) Kredibel Didukung oleh evidence Realistik Dapat diterima oleh semua stakeholder

Standard Setting OSCE Standard Setting OSCE Hasil Tidak Lulus Lulus/

Masalah Standard Setting Competent Incompetent Lulus Tidak Lulus

The examiner’s role in standard setting Uses the examiner’s clinical expertise to judge the candidate’s performance Examiner allocates a global judgement based on the candidate’s performance at that station Remember the level of the examination Pass Borderline Fail

Standard setting OSCE Compromise (Relative) Methods Absolute Methods Angoff (modified) Ebel Compromise (Relative) Methods The Hofstee Method The Borderline Group Method The Borderline regression method

METODE PENILAIAN PAP (PENILAIAN ACUAN PATOKAN): pendekatan penilaian yg membandingkan hasil pengukuran seorang mahasiswa dengan patokan batas lulus yg telah ditetapkan PAN (PENILAIAN ACUAN NORMATIF): pendekatan penilaian yg membandingkan hasil pengukuran seorang mahasiswa dlm kelompoknya

Gambaran Absolute Satandard ^ Lebih kooperative ^ Penampilan mandiri anggota grup, contoh : jika semua anggota melakukan dengan baik, setiap orang lulus ^ Digunakan dalam ujian berdasarkan kompetensi ^ Lebih sulit untuk di set Normativ Standar ^ menyulut kompetisi yang kuat ^Penampilan dari satu mahasiswa relative tergantung dari penampilan yang lain ^Tidak valid dalam ujian berdasarkan kompetensi ^ Sedikit usaha keras

Metode masukan bagi standard Beberapa metode yang berbeda untuk memilih standard Tidak ada satu metode yang sempurna Proses adalah kuncinya

Proses Proses yang systematis, reproduktif dan tidak bias. Menjastifikasi penampilan yang diujikan Mempertimbangan batasan karateristik kandidat

Metode Absolut

Metode ANGOFF Memilih Juri (pakar sesuai bidang ilmu) Mendiskusikan karakteristik peserta ujian kelompok borderline Membuat konsensus kualitas peserta ujian kelompok borderline

KRITERIA JURI AHLI DALAM BIDANGNYA TERBIASA DG METODE UJIAN SEORANG PEMECAH MASALAH YANG BAIK TERBIASA DAN MENGETAHUI TINGKAT KOMPETENSI MAHASISWA TERTARIK DLM BIDANG PENDIDIKAN

Metode ANGOFF Setiap Juri memperkirakan performa kelompok borderline pada setiap item penilaian (1 / 100) Observer Independent mencatat penjurian Setiap juri mengestimasi soal demi soal dan memberi proporsi minimal (%) dari tiap soal tsb berapa banyak dr teruji menjawab benar dari satu item soal Seluruh penjurian dikumpulkan (dijumlah dan dirata-rata) untuk ditetapkan sebagai nilai batas lulus

contoh Standard setter judges percent Mean Chosing crrect point question juri1 juri2 juri3 juri4 juri5 Mean 1 .90 .85 .80 .75 .83 2 .60 .55 .40 .35 .50 .48 3 .70 .65 4 5 .95 6 7 8 .45 .47 .54 Cut score 5,27

Metode EBEL Memilih Juri (pakar sesuai bidang ilmu) Setiap juri mengklasifikasikan setiap item berdasarkan: Tingkat Kesulitan/DIFFICULTY (easy, medium, atau hard); Relevansi/RELEVANCE (acceptable, important , or essential). Kesepakatan karakteristik kel.borderline Juri memperkirakan setiap kotak menurut katagori relevansi &tingkat kesulitan berapa banyak soal yg msk pd kategori tsb dan berapa persen mhs borderline yg mampu menjawab

Metode EBEL MUDAH SEDANG SULIT MEAN SANGAT PENTING PENTING RELEVANSI MUDAH SEDANG SULIT MEAN SANGAT PENTING 0,75 (20 item) 0,55 (10 item) 0,15 (5 item) 0,48 PENTING 0,65 (15 item) 0,50 (12 item) 0,10 (5 item) 0,42 DPT DIPERTIMBANGKAN 0,55 (12 item) 0,45 (10 item) 0,08 (5 item) 0,36 DIPERTANYAKAN 0,25 (2 item) 0,05 (2 item) 0.03 (2 item) 0,11

Metode EBEL Hasil dari penjumlahan dirata-rata, hasilnya merupakan nilai batas lulus 0,48+0,42+0,36+0,11= 1,37/4 =0,34 sehingga nilai batas lulusnya 34

Keuntungan Metode Absolut Fokus perhatian pada isi item Mudah untuk digunakan Banyak evidence Sering digunakan dalam high stakes testing

Kerugian Metode Absolut Kelompok “borderline” kadang sulit didefinisikan Juri kadang membuat “perkiraan terlalu tinggi” Metode dapat membosankan

Metode Kompromi

Metode HOFSTEE Memilih Juri (pakar sesuai bidang ilmu) Menganalisis item penilaian: Berapa minimum acceptable cut score? Berapa maximum acceptable cut score? Berapa minimum acceptable fail rate? Berapa maximum acceptable fail rate? Keempat nilai tengah di atas dr seluruh juri, masing-masing nilai digambarkan ke dlm grafik Tarik garis diagonal dr nilai lulus minimum ke nilai maksimum Setelah ujian, buat grafik distribusi nilai dan nilai batas lulus ditetapkan (perpotingan : cut score)

Metode HOFSTEE

Borderline Group Method Pada setiap Station, peserta dinilai berdasarkan 2 metode: check list based method Global performance (e.g. fail, borderline, pass, outstanding) Juri menelaah nilai setiap mahasiswa dan mengidentifikasikan mhs yg termasuk kel.borderline (mhs yg mempunyai nilai minimal) Nilai dimasukkan dlm grafik Nilai tengah (median) kelompok borderline ditetapkan sebagai standar

contoh Sebaran nilai mahasiswa: 30 30 40 40 40 50 60 60 70 70 80 80 90 100 100 Juri menentukan nilai kelompok borderline: 30 30 40 40 40 50 (digambar dlm grafik) Nilai median (nilai tengah) sebagai Nilai Batas Lulus (cut score)

Borderline Method