1 / 81

Bab 16

Bab 16. Sekor Komposit dan Seleksi. --------------------------------------------------------------------------------------- Sekor Komposi dan Seleksi ------------------------------------------------------------------------------. Bab 16 Sekor Komposit dan Seleksi A. Hakikat Sekor Komposit

kelli
Download Presentation

Bab 16

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Bab 16 Sekor Komposit dan Seleksi

  2. ---------------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposi dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ Bab 16 Sekor Komposit dan Seleksi A. Hakikat Sekor Komposit 1. Pengertian • Sekor komposit merupakan gabungan dari sejumlah sekor Tiap sekor : Sekor komponen Sekor gabungan : Sekor komposit • Terdapat sejumlah cara untuk melakukan penggabungan itu

  3. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ 2. Bentuk Gabungan Sekor Penggabungan sekor komponen dapat dilakukan secara • Linier • Nonlinier Penggabungan sekor komponen dapat juga dilakukan secara • Tanpa bobot (semua bobot sama = 1) • Dengan bobot Pada umumnya penggabungan sekor komponen dilakukan secara linier, tanpa atau dengan pembobotan

  4. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ 3. Bentuk Bobot Bobot dapat berbentuk • Bobot nominal • Bobot efektif (a) Sekor komposit dengan bobot nominal linier • Ukuran bobot w1, w2, w3, . . . dengan w1 + w2 + w3 + . . . = 1 atau 100% • Sekor komposit A = w1A1 + w2A2 + w3A3 + . . . = wuAu wu = 1 atau 100%

  5. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ (b) Sekor komposit dengan bobot efektif • Bobot sekor komponen dikenal sebagai indeks kontribusi sekor komponen • Indeks kontribusi mencakup kovariansi di antara sekor komponen dengan sekor komposit u = indeks kontribusi sekor komponen ke-u 2u = variansi sekor komponen ke-u wu, wv = bobot sekor komponen ke-u, ke-v uv = kovariansi di antara sekor komponen ke-u dan ke-v

  6. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ 4. Beberapa Ciri Sekor Sekor komponen memiliki beberapa ciri • Skala • Bobot • Peringkat • Variansi Sekor komposit memiliki beberapa ciri • Skala • Peringkat • Variansi Dalam beberapa hal, terdapat hubungan di antara ciri sekor komponen dengan ciri sekor komposit

  7. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ B. Sekor Komposit Linier Berbobot Nominal 1. Bentuk Sekor Komposit • Sekor komposit linier berbobot nominal dapat ditampilkan dalam bentuk A = w1A1 + w2A2 + w3A3 + . . . = wuAu wuAu = 1 atau 100% • Skala bobot dapat dinyatakan dalam proporsi (0 sampai 1) atau dalam persentase (0% sampai 100%) • Skala sekor komponen dan skala sekor komposit biasanya terdiri atas skala yang sama, misalnya, sekor 0 sampai 100

  8. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ 2. Peranan Bobot Sekor Komponen • Setiap sekor komponen memberikan sumbangan kepada sekor komposit yang besarnya ditentukan melalui bobot • Biasanya sumbangan atau bobot ini ditetapkan berdasarkan pentingnya sekor komponen itu • Makin penting suatu sekor komponen makin besar bobot yang diberikan kepada sekor komponen itu • Sebagai misal, nilai hasil belajar merupakan sekor komposit yang menggabungkan sekor komponen tugas (T), sekor komponen ujian formatif (F), dan sekor komponen ujian sumatif (S) A = wTAT + wFAF + wSAS dengan wS terbesar, wF berikutnya, dan wT terkecil

  9. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ Contoh 1 Suatu sekor komposit hasil belajar A terdiri atas sekor komponen tugas (T) dan sekor komponen ujian (U) A = wTAT + wUAU dengan wT = 0,3 atau 30% dan wU = 0,7 atau 70% Res- Sekor Sekor Bobot Sekor pon- Komponen 30% 70% Komposit den AT AU AT AU A 1 20 50 6 35 41 2 40 45 12 31,5 43,5 3 60 60 18 42 60 4 80 55 24 38,5 62,5

  10. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ Contoh 2 Suatu sekor komposit hasil belajar A terdiri atas sekor komponen tugas (T) dan sekor komponen ujian (U) A = wTAT + wUAU dengan wT = 0,3 atau 30% dan wU = 0,7 atau 70% Res- Sekor Sekor Bobot Sekor pon- Komponen 30% 70% Komposit den AT AU AT AU A 1 45 40 2 50 20 3 55 80 4 60 60

  11. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit------------------------------------------------------------------------------ Contoh 3 Suatu sekor komposit hasil belajar terdiri atas sekor komponen tugas (T), sekor komponen ujian formatif (F), dan sekor komponen ujian sumatif (S) A = wTAT + wFAF + wSAS Res- Sekor Sekor Bobot Sekor pon- Komponen 0,1 0,4 0,5 Komposit den AT AF AS AT AF AS A 1 85 90 80 2 90 80 70 3 95 95 85 4 90 75 60 5 85 85 80 6 70 75 70 7 75 85 75 8 80 90 85 9 80 85 80

  12. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit------------------------------------------------------------------------------ Contoh 4 Suatu sekor komposit hasil belajar terdiri atas sekor komponen tugas (T), sekor komponen ujian formatif (F), dan sekor komponen ujian sumatif (S) A = wTAT + wFAF + wSAS Res- Sekor Sekor Bobot Sekor pon- Komponen 0,1 0,4 0,5 Komposit den AT AF AS AT AF AS A 1 8 9 8 2 9 8 7 3 9 9 8 4 9 7 6 5 8 8 8 6 7 7 7 7 7 8 7 8 8 9 8 9 8 8 8

  13. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit------------------------------------------------------------------------------ Contoh 5 Suatu sekor komposit hasil belajar terdiri atas sekor komponen tugas (T), sekor komponen ujian formatif (F), dan sekor komponen ujian sumatif (S) A = wTAT + wFAF + wSAS A = 4, B = 3, C = 2, D = 1, E = 0 Res- Sekor Sekor Bobot Sekor pon- Komponen 0,1 0,4 0,5 Komposit den AT AF AS AT AF AS A 1 A A B 2 B A C 3 A A B 4 B C D 5 B B B 6 E C C 7 D B C 8 C A B 9 C B B

  14. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ 3. Peranan Variansi Sekor Komponen • Variansi sekor komponen berperanan terhadap ciri sekor komposit terutama dalam hal peringkat • Peringkat pada sekor komposit banyak ditentukan oleh variansi sekor komponen • Makin besar variansi sekor komponen makin besar pengaruhnya terhadap peringkat sekor komposit • Peringkat pada sekor komposit cenderung mengikuti peringkat pada sekor komponen dengan variansi terbesar (sekalipun bobotnya kecil) • Kita lihat peranan variansi sekor komponen terhadap peringkat sekor komposit melalui contoh berupa sekor A = wXAX + wYAY

  15. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ Contoh 6 Res- Sekor Sekor Bobot Sekor pon- Komponen 5% 95% komposit den AX AY AX AY A 1 50 (1) 90 2,5 85,5 88 (1) 2 60 (2) 90 3 85,5 88,5 (2) 3 70 (3) 90 3,5 85,5 89 (3) 4 80 (4) 90 4 85,5 89,5 4)  65 90 88,75 2 125 0 0,31 variansi bobot Sekor Komponen X 125 5% Sekor Komponen Y 0 95% Peringkat sekor komposit A mengikuti peringkat sekor komponen X

  16. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ Contoh 7 Res- Sekor Sekor Bobot Sekor pon- Komponen 30% 70% komposit den AX AY AX AY A 1 20 (1) 50 (2) 6 35 41 (1) 2 40 (2) 45 (1) 12 31,5 43,5 (2) 3 60 (3) 60 (4) 18 42 60 (3) 4 80 (4) 55 (3) 24 38,5 62,5 (4)  50 52,5 51,75 2 500 31,25 91,81 variansi bobot Sekor Komponen X 500 30% Sekor Komponen Y 31,5 70% Peringkat sekor komposit A mengikuti peringkat sekor komponen X

  17. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ Contoh 8 Res- Sekor Sekor Bobot Sekor pon- Komponen 30% 70% komposit den AX AY AX AY A 1 45 (1) 40 (2) 13,5 28 41,5 (2) 2 50 (2) 20 (1) 15 14 29 (1) 3 55 (3) 80 (4) 16,5 56 72,5 (4) 4 60 (4) 60 (3) 18 42 60 (3)  52,5 50 50,75 2 31,25 500 279,31 variansi bobot Sekor Komponen X 31,25 30% Sekor Komponen Y 500 70% Peringkat sekor komposit A mengikuti peringkat sekor komponen Y

  18. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ 4. Peranan Bobot dan Variansi Sekor Komponen • Dalam hal peringkat sekor komposit, peranan variansi sekor komponen lebih kuat dari peranan bobot sekor komponen • Peranan bobot sekor komponen dapat diperkuat dengan menetralkan peranan variansi sekor komponen • Penetralan variansi sekor komponen dapat dilakukan melalui nilai baku sekor komponen atau tara nilai baku sekor komponen (TNB) A = w1TNB1 + w2TNB2 + w3TNB3 + . . . = wuTNBu wu = 1 atau 100% • Di sini digunakan TNB dengan skala yang sama dengan skala sekor komponen atau skala sekor komposit

  19. Contoh 9 Kita kembali ke contoh 7. Kita menggunakan Tara Nilai Baku (TNB) yang memberikan skala sama dengan skala sekor komponen yakni TNB = 10z + 50 TNBX = (10)(22,36) + 50 TNBY = (10)(5,59) + 50 sehingga Resp Sekor Komponen Sekor TNB AX AY TNBX TNBY 1 20 (1) 50 (2) 48,58 45,53 2 40 (2) 45 (1) 45,53 36,58 3 60 (3) 60 (4) 54,47 63,42 4 80 (4) 55 (3) 63,42 54,47 ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------

  20. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ Dengan sekor TNB dan bobot dihasilkan sekor komposit Res- Sekor TNB Sekor Bobot Sekor pon- Komponen 30% 70% komposit den AX AY AX AY A 1 48,58 45,53 14,57 31,87 46,44 (2) 2 45,53 36,58 13,66 25,61 27,27 (1) 3 54,47 63,42 16,34 44,39 60,73 (4) 4 63,42 54,47 19,03 38,13 57,16 (3) Bandingkan kembali dengan contoh 7 Tampak di sini bahwa peringkat sekor komposit A tidaklagi mengikuti peringkat pada sekor komponen X (variansi terbesar) melainkan mengikuti peringkat pada sekor komponen Y (bobot terbesar)

  21. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ C. Sekor Komposit Berbobot Efektif 1. Indeks Kontribusi dan Sekor Komposit • Setiap sekor komponen memberikan kontribusi kepada sekor komposit • Besar kontribusi selain, berupa bobot, juga berupa variansi dan kovariansi di antara sekor komponen • Bentuk umum sekor komposit A = 1A1 + 2A2 + 3A3 + . . . uAu u = w2u2u + wuwvuv untuk u ≠ v

  22. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ 2. Sekor Komposit Nilai Baku Jika kita menggunakan nilai baku maka • Variansi 2u = 1 dan • Kovariansi uv = uv (koefisien korelasi) sehingga u = w2u + wuwvuv 3. Sekor Komposit Nilai Baku Bobot Satu Jika bobot wu = 1, maka indeks kontribusi u = 1 + uv untuk u ≠ v dan untuk dua sekor komponen 1 dan 2 1 = 1 + 12 2 = 1 + 21

  23. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ D. Koefisien Reliabilitas pada Sekor Komposit 1. Reliabilitas pada Selisih Sekor Sekor akhir ditentukan oleh selisih sekor 1 dan sekor 2 sementara setiap sekor memiliki koefisien reliabilitas masing-masing Ada beberapa kemungkinan untuk memperoleh sekor 1 dan sekor 2 • Dua ujian waktu sama pada kelompok responden yang sama • Dua ujian beda waktu pada kelompok responden yang sama Sekor selisih = sekor 1 – sekor 2

  24. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ Rumus Koefisien Reliabilitas Selisih Sekor Koefisien reliabilitas selisih sekor ini diturunkan dari koefisien reliabilitas masing-masing sekor asal dengan SL = koefisien reliabilitas selisih sekor 11 = koefisien reliabilitas sekor 1 22 = koefisien reliabilitas sekor 2 12 = koefisien korelasi di antara sekor 1 dan sekor 2 Koefisien reliabilitas selisih sekor ditentukan oleh korelasi di antara kedua sekor itu

  25. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ Contoh 10 Misalkan 11 = 0,86 dan 22 = 0,80 sehingga rerata mereka adalah 0,83. Berikut adalah koefisien reliabilitas selisih sekor 1 – sekor 2 untuk berbagai harga koefisien korelasi 12. 12 rel 0,83 0,00 0,80 0,15 0,70 0,43 0,60 0,58 0,50 0,67 0,40 0,72 0,30 0,76 0,20 0,79 0,10 0,81 0,00 0,83

  26. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ Pembahasan Sekor 1 dan sekor 2 masing-masing mengandung sekor tulen dan sekor keliru A1 = T1 + K1 A2 = T2 + K2 sehingga selisih mereka adalah Asel = A1 – A2 = (T1 – T2 ) + (K1 – K2) Koefisien korelasi tinggi berarti bahwa T2 T1 atau (T1 – T2)  0, sehingga koefisien reliabilitas rel ditentukan oleh sekor keliru (K1 – K2) yang acak dengan akibat rel 0

  27. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ 2. Reliabilitas pada Jumlah Dua Sekor Sekor akhir ditentukan oleh jumlah sekor 1 dan sekor 2 sementara setiap sekor memiliki koefisien reliabilitas masing-masing Ada beberapa kemungkinan untuk memperoleh sekor 1 dan sekor 2 • Dua ujian waktu sama pada kelompok responden yang sama • Dua ujian beda waktu pada kelompok responden yang sama Sekor jumlah = sekor 1 + sekor 2

  28. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ Rumus Koefisien Reliabilitas Jumlah Dua Sekor Koefisien reliabilitas gabungan dua sekor ini diturunkan dari koefisien reliabilitas masing-masing sekor asal dengan rel = koefisien reliabilitas jumlah sekor 11 = koefisien reliabilitas sekor 1 22 = koefisien reliabilitas sekor 2 12 = koefisien korelasi di antara sekor 1 dan 2 Makin besar koefisien korelasi 12 makin besar koefisien reliabilitas gabungan dua sekor

  29. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ Contoh 11 Misalkan 11 = 0,86 dan 22 = 0,80 maka untuk berbagai harga koefisien korelasi di antara sekor 1 dan sekor 2, koefisien reliabilitas gabungan sekor adalah 12 rel 1,0 0,89 0,8 0,88 Makin tinggi koefisien 0,6 0,87 korelasi 12 makin tinggi 0,4 0,86 koefisien reliabilitas gabungan 0,2 0,85 rel 0,0 0,83 Pembahasan Makin tinggi korelasi di antara sekor makin setara kedua sekor itu sehingga seolah-olah alat ukur diperpanjang dengan akibat peningkatan koefisien reliabilitas (lihat pilah L Spearman-Brown)

  30. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ 3. Koefisien Reliabilitas pada Jumlah k Sekor Gabungan dua sekor kita perluas menjadi gabungan k sekor Koefisien reliabilitas meningkat menurut rumus berikut Peningkatan koefisien reliabilitas gabungan sekor bergantung kepada besar kecilnya rerata koefisien korelasi di antara mereka Makin tinggi rerata koefisien korelasi makin tinggi pula koefisien reliabilitas gabungan sekor karena seolah-olah alat ukur diperpanjang

  31. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ Contoh 12 Sekor komposit (gabungan) terdiri atas 3 sekor, masing-masing dengan koefisien reliabilitas 0,70, 0,75, dan 0,80 serta dengan rerata interkorelasi 0,39 k = 3 Koefisien reliabilitas sekor komposit menjadi

  32. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ Pembahasan Sekor gabungan menyebabkan seolah-olah ujian menjadi panjang sehingga dengan interkorelasi yang memadai koefisien reliabilitas cenderung meningkat Namun peningkatan ini dipengaruhi oleh kesetaraan di antara hasil ujian yang berkenaan dengan interkorelasi di antara butir Kalau ujian formatif dan ujian sumatif memiliki kesetaraan yang tinggi, maka sekor komposit hasil belajar akan dicapai dengan koefisien reliabilitas yang lebih tinggi daripada koefisien reliabilitas setiap ujian

  33. ------------------------------------------------------------------------------Penyetaraan Sekor dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ E. Seleksi Penerimaan 1. Tujuan • Untuk suatu penerimaan, misalnya, penerimaan mahasiswa baru atau penerimaan pegawai baru, biasanya diadakan ujian seleksi • Tujuan ujian seleksi berkaitan dengan validitas kriteria yakni untuk memperoleh penerimaan baru yang kelak dapat berhasil dengan baik • Ada beberapa hal yang terkait di dalam seleksi penerimaan meliputi di antaranya validitas kriteria, sekor prediktor, batas seleksi, sekor kriteria, dan angka sukses (keberhasilan)

  34. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ 2. Hakikat Penerimaan • Biasanya tidak semua peserta seleksi dapat diterima Rasio seleksi (selection ratio) • Rasio seleksi adalah rasio dari kelompok peserta seleksi yang diterima terhadap seluruh kelompok peserta seleksi Batas seleksi (selection cutoff) • Batas seleksi adalah nilai batas yang membagi peserta seleksi menjadi dua kelompok yakni kelompok di atas nilai batas yang diterima dan kelompok di bawah nilai batas yang tidak diterima • Pada umumnya kelompok yang sama dengan nilai batas juga diterima

  35. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ Sukses dan gagal • Kelompok yang diterima kelak menunjukkan apakah mereka sukses atau gagal Rasio sukses (success ratio) • Rasio sukses adalah rasio dari kelompok sukses terhadap seluruh kelompok yang diterima • Rasio gagal adalah rasio kelompok gagal terhadap seluruh kelompok yang diterima Batas sukses (success cutoff) • Batas sukses adalah nilai batas yang membagi kelompok yang diterima ke dalam dua kelompok yakni kelompok sukses yang terletak di atas nilai batas dan kelompok gagal yang terletak di bawah nilai batas • Biasanya kelompok yang sama dengan nilai batas juga termasuk ke kelompok sukses

  36. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ Angka hit (hit rate) • Angka hit adalah rasio sukses (dan gagal) yang sesungguhnya terjadi • Biasanya angka hit digunakan pada kelompok yang diterima apabila tidak seluruh peserta seleksi diterima Angka dasar (base rate) • Angka dasar adalah rasio sukses (dan gagal) yang paling mungkin terjadi melalui segala jenis prosedur • Biasanya angka dasar digunakan pada kelompok yang diterima sekiranya seluruh peserta seleksi diterima Validitas kriteria • Validitas kriteria adalah validitas kriteria pada pengukuran yang mengkorelasikan sekor prediktor (ujian seleksi pada kelompok peserta seleksi) dengan sekor kriteria (ujian kesuksesan pada kelompok yang sudah diterima)

  37. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ Dalam bentuk diagram, berbagai besaran itu adalah sebagai berikut Angka hit Angka dasar Batas sukses Sekor kriteria Batas seleksi Rasio seleksi Sekor prediktor

  38. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ Dalam bentuk diagram, berbagai besaran itu adalah sebagai berikut Angka hit Angka dasar Batas sukses Sekor kriteria Batas seleksi Rasio seleksi Sekor prediktor

  39. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ Dalam bentuk diagram lainnya, angka ini dapat ditampilkan sebagai berikut. proporsi a = angka hit proporsi a + b = angka dasar proporsi d = positif palsu (false positive) proporsi b = negatif palsu (false negative)

  40. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ 2. Seleksi Penerimaan dengan Lebih dari Satu Prediktor Model Kompensasi (Linear Multiple Regression Model) • Sekor seleksi merupakan sekor komposit dari beberapa sekor subujian • Kekurangan pada sekor satu subujian dapat dikompensasi oleh kelebihan pada sekor subujian lain • Dalam bentuk nilai baku, mereka membentuk regresi linier z’Y = b1z1 + b2z2 + b3z3 + . . . + bkzk dengan b1, b2, b3, . . . , bk sebagai bobot • Untuk dua sekor subujian berbobot sama, bentuknya menjadi z’Y = z1 + z2

  41. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ Contoh 13 Dalam bentuk nilai baku, sekor seleksi terdiri atas dua subsekor berbobot sama z’Y = z1 + z2 dengan batas seleksi z’Y = – 1,0 sehingga secara diagram 2,0 1,0 diterima 0,0 – 1,0 ditolak – 2,0 – 2,0 – 1,0 0,0 1,0 2,0

  42. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ 3. Seleksi Penerimaan dengan Lebih dari Satu Prediktor Model Konjunktif (Multiple Cutoff Model) • Sekor seleksi terdiri atas beberapa sekor subujian seleksi • Setiap subujian memiliki batas seleksi sendiri (multiple cutoff), dapat sama atau dapat berbeda-beda • Penerimaan dilakukan apabila semua sekor subujian terletak di atas (atau sama dengan) semua batas seleksi sekor subujian masing-masing • Apabila ada satu saja sekor subujian terletak di bawah batas seleksi, maka peserta itu tidak diterima • Untuk dua sekor subujian, terdapat dua batas seleksi

  43. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ Contoh 14 Dalam bentuk nilai baku, sekor seleksi terdiri atas dua subsekor dengan batas seleksi sama batas seleksi z1 = z2 = – 1,0 sehingga secara diagram 2,0 1,0 diterima 0,0 – 1,0 – 2,0 – 2,0 – 1,0 0,0 1,0 2,0

  44. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ Perbandingan kedua model seleksi yakni model kompensasi dan model konjunktif dalam bentuk diagram A : diterima melalui dua model D : ditolak melalui dua model B dan E: diterima melalui model kompensasi tetapi ditolak melalui model konjunktif C : diterima melalui model konjunktif tetapi ditolak melalui model kompensasi B 2,0 1,0 A 0,0 C – 1,0 E – 2,0 D – 2,0 – 1,0 0,0 1,0 2,0

  45. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ 5. Seleksi Penerimaan Satu Predikor Model Angka Hit Terbesar Data terandalkan Diperlukan data yang dapat diandalkan tentang sekor prediktor dan sekor kriteria berikut batas sukses (atau batas gagal) Angka hit Dari kenyataan sukses dan gagal diperoleh matriks Prediksi sukses gagal sukses a b Kenyataan gagal c d

  46. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ Batas seleksi Batas seleksi diletakkan pada angka hit tertinggi Contoh 15 Dari data yang terandalkan (dengan validitas kriteria yang baik) diperoleh sekor kriteria (frekuensi) prediktor sukses gagal 20 3 0 19 5 0 18 12 2 17 8 1 16 10 2 15 4 5 14 1 8 13 1 10 12 2 7 11 1 5 10 1 4 9 0 3 8 0 2 Jumlah 48 49

  47. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ Batas seleksi Kita dapat menghitung angka hit untuk berbagai batas seleksi, misalnya, 17, 16, 15 Angka hit Jika batas seleksi = 17 Prediksi sukses gagal Kriteria sukses 28 20 48 gagal 3 46 49 Jumlah 97 Angka hit = (28 + 46)/ 97 = 72/97 = 74,2%

  48. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ Jika batas seleksi = 16 Prediksi sukses gagal Kriteria sukses 38 10 48 gagal 5 44 49 Jumlah 97 Angka hit = (38 + 44)/97 = 82/97 = 84,5% Jika batas seleksi = 15 Prediksi sukses gagal Kriteria sukses 42 6 48 gagal 11 38 49 Jumlah 97 Angka hit = (42 + 38)/97 = 80/97 = 82,5% Angka hit tertinggi pada batas seleksi = 16

  49. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi----------------------------------------------------------------------------- 5. Seleksi Penerimaan Menurut Tabel Taylor-Russel Tabel Taylor-Russell • Taylor-Russel menyusun tabel yang menghubungkan angka dasar, validitas kriteria, rasio seleksi, dan kiraan angka hit • Di sini disediakan tabel untuk angka dasar 0,50 dan 0,60. Tabel lainnya perlu dicari • Kita mulai dengan memperkirakan berapa persen perserta seleksi akan berhasil sekiranya seluruhnya diterima (angka dasar) • Dengan angka dasar itu, kita dapat melakukan prediksi untuk beberapa hal yang bersangkutan dengan validitas kriteria, rasio seleksi, dan kiraan angka hit

  50. ------------------------------------------------------------------------------Sekor Komposit dan Seleksi------------------------------------------------------------------------------ Tabel Taylor-Russel Angka dasar 0,50 XX 0,05 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 0,95 0,00 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,05 0,54 0,54 0,53 0,52 0,52 0,52 0,51 0,51 0,51 0,50 0,50 0,10 0,58 0,57 0,56 0,55 0,54 0,53 0,53 0,52 0,51 0,51 0,50 0,15 0,63 0,61 0,58 0,57 0,56 0,55 0,54 0,53 0,52 0,51 0,51 0,20 0,67 0,64 0,61 0,59 0,58 0,56 0,55 0,54 0,53 0,52 0,51 0,25 0,70 0,67 0,64 0,62 0,60 0,58 0,56 0,55 0,54 0,52 0,51 0,30 0,74 0,71 0,67 0,64 0,62 0,60 0,58 0,56 0,54 0,52 0,51 0,35 0,78 0,74 0,70 0,66 0,64 0,61 0,59 0,57 0,55 0,53 0,51 0,40 0,82 0,78 0, 73 0,69 0,66 0,63 0,61 0,58 0,56 0,53 0,52 0,45 0,85 0,81 0,75 0,71 0,68 0,65 0,62 0,59 0,56 0,53 0,52 0,50 0,88 0,84 0,78 0,74 0,70 0,67 0,63 0,60 0,57 0,54 0,52 0,55 0,91 0,87 0,81 0,76 0,72 0,69 0,65 0,61 0,58 0,54 0,52 0,60 0,94 0,90 0,84 0,79 0,75 0,70 0,66 0,62 0,59 0,54 0,52 0,65 0,96 0,92 0,87 0,82 0,77 0,73 0,98 0,64 0,59 0,55 0,52 0,70 0,98 0,95 0,90 0,85 0,80 0,75 0,70 0,65 0,60 0,55 0,53 0,75 0,99 0,97 0,92 0,87 0,82 0,77 0,72 0,66 0,61 0,55 0,53 0,80 1,00 0,99 0,95 0,90 0,85 0,80 0,73 0,67 0,61 0,55 0,53 0,85 1,00 0,99 0,97 0,94 0,88 0,82 0,76 0,69 0,62 0,55 0,53 0,90 1,00 1,00 0,99 0,97 0,92 0,86 0,78 0,70 0,62 056 0,53 0,95 1,00 1,00 1,00 0,99 0,96 0,90 0,81 0,71 0,63 0,56 0,53 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,83 0,71 0,63 0,56 0,53

More Related