Penerapan Multilevel Generalized Structured Component Analysis untuk Melihat Hubungan antara Akreditasi dan Ujian Nasional

Abstract

Standar Nasional Pendidikan (SNP) merupakan kriteria minimal tentang sistem pendidikan yang dikembangkan oleh Badan Standar Nasional Pendidikan (BSNP) sebagai acuan dalam pelaksanaan akreditasi oleh Badan Akreditasi Nasional Sekolah/Madrasah (BAN S/M). BSNP juga bertugas untuk menyelenggarakan ujian nasional (UN) yang berbasis kertas-pensil (UNKP) dan berbasis komputer (UNBK). Pada akreditasi dan UN seringkali dipengaruhi oleh unsur hirarki atau level yang lebih tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi hubungan antara SNP dan UN pada jenjang SMP/MTs di pulau Jawa yang tersarang pada wilayah provinsi. SNP merupakan peubah laten karena tidak dapat diukur secara langsung, sehingga digunakan butir-butir indikator untuk mengukurnya. Structural equation modeling (SEM) merupakan suatu metode analisis yang digunakan untuk melihat hubungan antar peubah laten atau antara peubah laten dengan peubah indikatornya. Salah satu metode dalam SEM adalah generalized structured component analysis (GSCA) yang dikembangkan untuk mengatasi permasalahan pada SEM berbasis kovarian yang harus memenuhi asumsi parametrik, seperti sebaran data bersifat normal ganda dan pengamatan saling bebas. Pada praktiknya, data seringkali memiliki struktur bejenjang (hirarki), dimana sekolah tersarang pada wilayah kabupaten/kota/provinsi. Analisis multilevel GSCA (MGSCA) digunakan untuk melihat adanya perbedaan pola hubungan SNP dan UNBK antar provinsi yang dilihat dari nilai rataan dan simpangan baku koefisien jalur. Berdasarkan analisis yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa secara multilevel standar yang berpengaruh langsung terhadap UNBK adalah standar kompetensi lulusan, sedangkan standar isi, standar proses, dan standar penilaian berpengaruh secara tidak langsung terhadap UNBK melalui standar kompetensi lulusan. Selain itu, hubungan antara standar isi dan standar kompetensi lulusan terhadap UNBK memperlihatkan adanya perbedaan yang signifikan di seluruh provinsi di pulau Jawa. Hal ini menunjukkan bahwa karakteristik provinsi memengaruhi mutu sekolah. Total keragaman dari semua peubah yang dapat dijelaskan oleh model pada data SMP/MTS di Jawa adalah sebesar 72.44%.

National Education Standards (SNP) are the minimum criteria about the education system developed by the National Education Standards Agency (BSNP) as a reference in the implementation of accreditation by the National School/ Madrasah Accreditation Board (BAN S/M). BSNP is also tasked with holding a paper-based national exam (UNKP) and computer-based national exam (UNBK). Accreditation and the national exam are often influenced by hierarchical elements or higher levels. This study aims to evaluate the relationship between SNPs and the UNBK at the level of junior high school in Java which is nested in province. The SNP is a latent variable because it cannot be measured directly, so indicator items are used to measure it. Structural equation modeling (SEM) is an analytical method used to evaluate the relationship between latent variables or between latent variables and indicator variables. One method of SEM is generalized structured component analysis (GSCA) which was developed to overcome problems in covariance-based SEM that must meet parametric assumptions, such as multivariate normal distribution of data and independent observations. In practice, data often have a hierarchical structure where the schools are nested in district/city/province. Multilevel GSCA analysis (MGSCA) is used to see differences in the pattern of SNP and UNBK relationships between provinces as seen from the average value and standard deviation of path coefficients. Based on the analysis that has been done, it can be concluded that the graduate competency standard directly influences on UNBK, while the content standard, process standard, and assessment standard have an indirect effect on UNBK through the graduate competency standard. In addition, the relationship between content standard and competency standard for UNBK shows that there are significant differences in all provinces in Java. This shows that provincial characteristics affect school quality. The total diversity of all variables can be explained by the model is 72.44%.