Jumat, 26 Agustus 2011

PPL

PPL (Program Pengalaman Lapangan) merupakan suatu matakuliah wajib ditempuh oleh mahasiswa program kependidikan, Jenjang S1, dari berbagai program studi, dengan bobot 4 SKS ( 2 SKS untuk PPL 1 dan 2 SKS untuk PPL 2). Mata kuliah ini merupakan muara dari seluruh kegiatan pembelajaran dan mempunyai kerekteristik tersendirim, karena mahasiswa yang diperbolehkan memprogram mata kuliah ini harus lulus mata kuliah kependidikan.

Tujuan Penyelenggaraan PPL
Tujuan umum, agar :
Pelaksanaan kegiatan PPL dapat berjalan secara efektif dan efisien sesuai dengan rencana program yang telah ditetapkan.
Tujuan khusus, agar :
  • Pelaksanaan PPL berlangsung sesuai jadwal yang ditetapkan
  • Setiap mahasiswa PPL mengetahui dan dapat melaksanakan tugas serta kewajiban sesuai dengan jadwal yang telah ditetapkan
  • Setiap personal dan instasi yang terlibat dalam PPL mengetahui dan dapat melaksanakan tugas dan kewajibannya
  • Sarana dan prasarana yang diperlukan dapat dipersiapkan sesuai dengan kebutuhan dan tepat waktu
  • Memperoleh balikan tentang kelebihan dan kekurangan pelaksanaan PPL yang diselenggarakan, sehingga dapat menjadi bahan refleksi dan perbaikan kegiatan PPL berikutnya.
Penyelenggaraan PPL
penyelenggaraan PPL dirancang oleh : UPT-P4, PD 1, Jurusan/Prodi, dibawah kooprdinasi PR 1. Kegiatan PPL meliputi :
PPL 1
  1. pendaftaran peserta PPL 1
  2. pengelompokan simulasi dan microteaching
  3. penetapan dosen pembimbing
  4. koordinasi dosn pembimbing
  5. penentuan jadwal dan materi kegiatan
  6. penentuan jadwal microteaching
  7. penyiapan instrumen penilaian
  8. penyiapan bahan dan alat microteaching
  9. penyiapan tenaga pendukung/teknisi
  10. penyiapan prasarana
  11. pengelolaan administrasi, laporan, dan anggaran
PPL 2
  1. penetapan dan pengelompokan mahasiswa
  2. koordinasi dengan instasi/lembaga mitra
  3. pemetaan dan penetapan sekolah mitra/lembaga tempat PPL
  4. pemetaan dan penetapan dosen pembimbing lapangan (DPL) dan dosen luar biasa (DLB).
  5. penentuan jadwal kegiatan
  6. pembekalan DPL PPL 2
  7. suvei awal DPL ke sekolah mitra/lembaga
  8. pembekalan mahasiswa peserta PPL 2
  9. upacara pemberangkatan mahasiswa PPL oleh Rektor
  10. penyerahan berkas dan mahasiswa ke sekolah mitra oleh DPL
  11. pelaksanaan PPL di sekolah mitra
  12. Supervisi dosen pembimbing lapangan dan pimpinan 
  13. penarikan mahasiswa PPL oleh DPL
  14. upacara penerimaan mahasiswa PPL oleh Rektor
  15. Pengelolaan administrasi, laporan, dan anggaran
Laporan Akhir PPL 2 
Sistematika Laporan Individu
halaman judul
halaman pengesahan
kata pengantar
daftar isi
daftar gambar (jika ada)
daftar tabel (jika ada)
abstrak
BAB I PENDAHULUAN
A. latar belakang
B. Perumusan Masalah
C. tujuan
D. metode
BAB II KAJIAN PUSTAKA
(kajian pustaka merupakan landasan teoritik sesuai masalah yang dibahas)
BAB III PENYAJIAN DATA DAN ANALISIS DATA
A. penyajian data
B. analisis data
BAB IV PENUTUP
A. Simpulan
B. Saran
DAFTAR PUSTAKA
LAMPIRAN - LAMPIRAN

Sistematika Laporan Kelompok
halaman judul
daftar nama kelompok dan NIM
halaman pengesahan
kata pengantar
daftar isi
daftar gambar, daftar tabel, daftar lampiran
BAB I PENDAHULUAN
A. latar belakang
B. pengertian PPL

C. tujuan
D. ruang lingkup kegiatan PPL
BAB II DESKRIPSI HASIL PELAKSANAAN PPL
A. keadaan sekolah/diklat tempat PPL (hasil observasi)
B. pelaksanaan PPL (hasil PPL)
    - data administrasiakademik
    - data administrasi sekolah
    - data kegiatan sekolah
C. hambatan dan penunjang pelaksanaan PPL/diklat
D. analisis secara keseluruhan pelaksanaan PPL
BAB III PENUTUP
A. Simpulan
B. Saran
DAFTAR PUSTAKA
LAMPIRAN - LAMPIRAN


Sumber : TIM UPT-P4 UNESA. 2011. Buku Pedoman Program Pengalaman Lapangan (PPL). Surabaya. UNESA

    Senin, 01 Agustus 2011

    Data dan Pengolahannya

    Data adalah informasi yang diperlukan untuk membantu kita dalam membuat keputusan dalam situasi tertentu. Alasan untuk mengumpulkan data adalah :
    a.       Bahan-bahan atau inputs bagi suatu studi penelitian
    b.      Mengukur kinerja proses produksi yang dilakukan secara terus-menerus.
    c.       Merumuskan langkah alternatif dalam proses pembuatan suatu keputusan.
    d.      Menjawab rasa ingin tahu kita.
    Macam - macam data
    a. Berdasarkan cara memperolehnya
        Data Primer: secara langsung diambil dari objek
        Data sekunder: data yang didapat dari penelitian
    b. Berdasarkan sumber data
        Data internal adalah data yang menggambarkan situasi dan kondisi pada suatu organisasi secara internal, contoh : data keuangan,
         Data eksternal adalah data yang menggambarkan situasi serta kondisi yang ada di luar organisasi, contohnya adalah data jumlah penggunaan suatu  produk pada konsumen
    c.  Berdasarkan jenis data
         data kuantitatif (dipaparkan dalam bentuk angka)
         data kualitatif (dalam bentuk kata - kata yang mengandung makna)
    d. Sifat data

        data diskrit (nilainya bilangan asli)
        data kontingue (data yang nilainya ada pada suatu interval tertentu)
    Teknik pengumpulan data
    1. Teknik wawancara
    2.  Teknik observasi
    3. Teknik dokumentasi (digunakan untuk mengumpulkan data dari sumber non insani)
    Analisis data
    Patton menjelaskan bahwa analisis data adalah proses mengatur urutan data, mengorganisasikanya ke dalam suatu pola, kategori, dan satuan uraian dasar Sedangkan menurut Taylor, mendefinisikan analisis data sebagai proses yang merinci usaha secara formal untuk menemukan tema dan merumuskan hipotesis (ide) seperti yang disarankan dan sebagai usaha untuk memberikan bantuan dan tema pada hipotesis.
    Analisis data dibedakan menjadi 2 yaitu : 
    1. Analisis kualitatif adalah aktivitas intensive yang memerlukan pengertian yang mendalam, kecerdikan, kreativitas, kepekaan konseptual, dan pekerjaan berat.
    2. Analisis kuantitatif merupakan suatu penelitian yang analisisnya secara umum memakai analisis statistik. 
    A. Ukuran Gejala Pusat (Mean, Median, Modus)
    Ukuran kecenderungan pusat merupakan suatu bilangan yang menunjukkan tendensi (kecenderungan) memusatnya bilangan – bilangan dalam distribusi. Ukuran kecenderungan memusat juga dapat digunakan untuk merangkum data dan mendiskripsikan suatu kelompok variable dengan cara mencari suatu angka atau indeks yang dapat mewakili seluruh kelompok tersebut. Ukuran kecenderungan memusat terdiri dari : mean, median, dan mode (modus)
            Mean (X)
    Mean (X) atau disebut juga dengan rata – rata adalah angka yang diperoleh dengan membagi jumlah nilai – nilai (X) dengan jumlah individu (N). Rumusnya sebagai berikut :      
    Dimana :      X       : Mean
    ∑X      : jumlah nilai dalam distribusi
    N         : number atau jumlah individu
    Misalnya kita mendapat nilai sebagai berikut : 60, 50, 40, 30, 20, 10. Cara mencari mean dari data tersebut adalah dengan membuatkan sebuah tabel, seperti yang tampak pada tabel dibawah ini :

    Tabel untuk mencari mean
    No
    Individu
    Nilai (X)
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    A
    B
    C
    D
    E
    F
    60
    50
    40
    30
    20
    10
    Jumlah
    210
    Maka berdasarkan tabel berikut didapatkan maean sebesar :
    = 210
        6
    = 35

    Contoh – contoh diatas hanya cocok untuk menghitung mean dari distribusi frekuensi tunggal. Apabila kita ingin menghitung mean dari distribusi kelompok pada hakekatnya tidak berbeda dengan menghitung mean dari distribusi frekuensi tunggal. Hanya saja nilai X tidak lagi mewakili nilai variable individu, melainkan mewakili titik tengah interval. Adapun contohnya sebagai berikut :
    Tabel untuk mencari mean pada distribusi frekuensi kelompok
    Interval nilai
    Titik tengah (X)
    f
    fX
    28 – 32
    23 – 27
    18 – 22
    13 – 17
      8 – 12
    3 – 7
    30
    25
    20
    15
    10
    5
    5
    2
    4
    3
    6
    3
    150
    50
    80
    45
    60
    15
    Jumlah
    -
    23
    400
    Maka akan diperoleh mean sebesar :
    = 400 = 17,39
        23

    Median 

    Median atau disebut juga rata – rata letak. Perhitungan median dapat diilustrasikan, bahwa apabila ada sejumlah atau sekelompok data dan kemudian diurutkan mulai dari yang terkecil sampai yang terbesar lalu dibagi menjadi dua kelompok, separuh termasuk kelompok tinggi dan separuhnya lagi termasuk kelompok rendah. Maka titik tengah yang memisahkan kedua kelompok tersebut dinamakan median.
    Median data tunggal
    Contoh didapatkan nilai – nilai sebagai berikut : 70, 60, 50, 40, 30, 20, 10. Adapun dalam bentuk tabel :
    Tabel untuk mencari Median
    No
    Nilai (X)                                         Keterangan
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    70                                                   
    60                                                    Kelompok tinggi
    50
    40                                                     Median
    30
    20                                                    Kelompok rendah
    10
    Median dari data tersebut adalah angka 40 karena angka tersebut merupakan titik tengah yang dapat membagi secara sama nilai – nilai yang terletak dikelompok atas maupun kelompok bawah. Contoh diatas adalah untuk menghitung median dari distribusi frekuensi tunggal.
    Median data kelompok
    Untuk menghitung median dari distribusi frekuensi kelompok diperlukan rumus senagai berikut:
     
    Dimana,
                       Mdn     = Median
                       Bb        = Batas bawah nyata dari interval yang mengandung median
                       fkb          = frekuensi kumulatif di bawah interval yang mengandung median
                       fd         = frekuensi interval yang mengandung median
                       i           = lebar interval
                       N         = jumlah (frekuensi) individu dalam distribusi.

    Tabel untuk mencari median pada distribusi frekuensi kelompok
    Interval Nilai
    f
    Fk
    28 - 32
    23 – 27
    18 – 22
    13 – 17
    8 – 12
    3 - 7
    5
    2
    4
    (3) - fd
    6
    3
    23
    18
    16
    12
    (9) – fkb
    3
    Jumlah
    23
    -
    Langkah-langkah yang diperlukan untuk menghitung median adalah:
    1.        Menemukan besar  1/2 N, yaitu 1/2 x 23 =11,5.
    2.        Menemukan letak 11,5 pada fk, dalam hal ini pada fk = 12 yang terletak pada interval 13-17.
    3.        Menemukan batas bawah nyata interval 13 – 17, yaitu 12,5.
    4.        Menemukan fkb yaitu fk yang berada dibawah interval 13 – 17, yaitu 9.
    5.        Menemukan frekuensi pada interval 13 – 17, yaitu 3.
    6.        Menemukan lebar interval (i) = 5.
    Maka, bila dimasukkan dalam rumus akan diperoleh harga median sebesar.


         
            =   16,67
    Mode/Modus
    Modus disingkat Mo, ukuran yang menyatakan fenomena yang paling banyak terjadi atau paling banyak terdapat. Contoh : Terdapat sampel dengan nilai-nilai data :
    12, 34, 14, 34, 28, 34, 34, 28, 14. Dalam tabel dapat disusun seperti dibawah ini :
    Tabel 3.6
    xi
    fi
    12
    14
    28
    34
    1
    2
    2
    4
    Frekuensi terbanyak, ialah f = 4, terjadi untuk data bernilai 34. Maka modus Mo = 34.
    Jika data kuantitatif telah disusun dalam daftar distribusi frekuensi, modusnya dapat ditentukan: 
    Mo = b + p 
    Untuk:
    b  = batas bawah kelas modal, ialah kelas interval dengan frekuensi   terbanyak.
    P  = panjang kelas modal.
    b1= frekuensi kelas modal dikurangi frekuensi kelas interval terdekat sebelumnya.
    b2= frekuensi kelas modal dikurangi frekuensi kelas interval terdekat sebelumnya.
    Contoh: Untuk mencari modus Mo data tabel 3.2 , maka diperoleh :
    Daftar 3.7
    Kelembaban (x)
    f
    31 – 40
    41 – 50
    51 – 60
    61 – 70
    71 – 80
    81 – 90
    91 – 100
    1
    2
    5
    15
    25
    20
    12
    Jumlah
    80
    Kelas modus = kelas kelima = 71 - 80
    b = 70,5
    b1 =  25 – 15 = 10
    b2 = 25 – 20 = 5
    p = 10.
    Mo = 70,5 + (10)  = 77,17
    Modus, dibandingkan dengan ukuran lainnya, tidak tunggal adanya. Ini berarti sekumpulan data tidak bisa mempunyai lebih dari sebuah modus.
    Mo = b + p 
    Untuk:
    b  = batas bawah kelas modal, ialah kelas interval dengan frekuensi   terbanyak.
    P  = panjang kelas modal.
    b1 = frekuensi kelas modal dikurangi frekuensi kelas interval terdekat sebelumnya.
    b2 = frekuensi kelas modal dikurangi frekuensi kelas interval terdekat sebelumnya
    VARIAN 
     Varians adalah ukuran ynag menyatakan variasi atau atau keragaman data sehingga sering disebut ragam.
    Analisis varians merupakan suatu teknik untuk menguji kesamaan beberapa kerataan. Analisis varians tidak hanya digunakan dalam satu jenis atau faktor perlakuan, tetapi dapat dari lebih dari satu faktor yang masing – masng faktor terdiri dari beberapa perlakuan. Bila perlakuan hanya terdiri dari satu faktor maka disebut klasifikasi satu arah dan apabila terdiri dari dua faktor disebut klasifikasi dua arah. Contoh : misalkan ada empat
    kelas siswa, tiap kelas banyak muridnya sama, sedang belajar bahasa Inggris, masing-masing kelas diajar oleh seorang guru dan tiap guru menggunakan metoda mengajar yang berbeda, sebut A, B, C dan D. Nilai hasil ujian akhir proses belajar untuk tiap matoda, rata-rata seperti berikut.
                                       
    Metoda
    A
    B
    C
    D
    Rata-rata
    67.3
    76.5
    56.9
    63.7
                    
            Anggap rata-rata ini sebagai data biasa lalu hitung variansnya: diperoleh varians antar kelompok A, B, C dan D. Besarnya dihitung sebagai berikut. Karena setiap kelas banyak muridnya sama. maka:
    Rata-rata untuktempat rata-rata itu =
    (67,3+ 76,5 + 56,9 + 63,7) = 66,1
    Jumiah kuadrat-kuadrat (JK) dikoreksi yaitu setiap data dikurangi rata-rat­anya lalu dikuadratkan, dan kemudian dijumlahkan, adalah
    (67,3 – 66,1)2 + (76,5 – 66,1)2 + (56,9 – 66,1)2 + (63,7 – 66,1)2 = 200
    Bagi oleh derajat kebebasannya, ialah kelompok dikurangi satu, jadi 4 – 1 = 3, diperoleh antar kelompok A,B, dan D sebesar 66,7.