feed back
2.7 Pengembangan Model Pembelajaran PKn sebagai Pembangun
Karakter
Tujuan akhir penelitian ini adalah menemukan model yang tepat mengenai model manajemen pembelajaran Pendidikan Kewarganegaraan sebagai pembangun karakter, yang dikembangkan berdasarkan permodelan
structural ecuation modelling (SEM). Pembuatan model yang lengkap berdasarkan permodelan SEM dilakukan melalui delapan langkah, yaitu pengembangan model berbasis teori, pengembangan diagram untuk
menunjukkan hubungan kausalitas, konversi diagram alur ke dalam serangkaian persamaan struktural dan spesifikasi model pengukuran, pemilihan matriks input dan teknik estimasi atas model yang dibangun, menilai problem identifikasi, evaluasi model, interpretasi dan modifikasi model, dan validasi silang (Ferdinand, 2000:78; Ghozali dan Ferdinand, 2005:142).
2.7.1 Pengembangan Model Teoritis
Setelah dilakukan pengkajian pustaka secara mendalam, disinyalir bahwa proses pembelajaran Pendidikan Kewarganegaraan yang mengemban misi sebagai pembangun karakter banyak dipengaruhi oleh berbagai faktor. Faktor tersebut adalah apresiasi guru tentang pembangunan karakter meliputi kognisi, afeksi, dan psikomotorik para guru yang menjadi anggota sampel penelitian, mengenai pengembangan karakter; kepemimpin kepala sekolah yang dimaknai sebagai otoritas kepala sekolah dalam membina, memfasilitasi kreatifitas guru, dan bekerja sama dengan para guru yang menjadi bawahannya dalam membinakan pembangunan karakter; kultur sekolah yang berarti tata nilai, sikap hidup, dan kebiasaan yang terjadi di lingkungan sekolah yang dibentuk oleh para warga sekolah mengenai yang berkenaan dengan National Character Building; dan rancangan pembelajaran meliputi bahan ajar, media pembelajaran, dan metode pembelajaran.
Faktor-faktor tersebut muncul dari teori-teori behavioral science sebagai disiplin ilmu yang memberi kontribusi terhadap pengembangan pembelajaran.
Sebagai penemuan di bidang keilmuan, teori-teori tersebut ada yang sudah lama dikembangkan dan ada pula yang merupakan sebuah teori baru yang dikembangkan oleh peneliti. Oleh karena itu, teori-teori tersebut bersifat
confirmatory technique, yaitu untuk menguji sebuah teori bukan untuk membentuk sebuah teori kausalitas. Hal ini pula yang menjadi persyaratan ketika akan menggunakan pemodelan SEM.
2.7.2 Pengembangan Diagram Alur (Path Diagram)
Selanjutnya untuk mengetahui hubungan kausalitas antar variabel atas dasar model teoritis yang telah dibangun, digambarkan dalam sebuah path diagram. Hal ini dimaksudkan untuk mempermudah peneliti melihat hubungan kausalitas yang diuji. Dalam pemodelan SEM yang dikembangkan, peneliti bekerja berdasarkan construct atau faktor berupa konsep-konsep yang memiliki pijakan teoritis untuk menjelaskan berbagai bentuk hubungan. Dalam hal ini peneliti menentukan diagram alur sebab akibat dari berbagai konstruk yang digunakan atas dasar variabel-variabel untuk mengukur konstruk yang dicari.
Atas dasar model teoritis yang telah diuraikan pada langkah pertama, keterkaitan path diagram penelitian tentang model manajemen pembelajaran Pendidikan Kewarganegaraan sebagai pembangun karakter pada beberapa sekolah dasar di Kota Semarang, tervisualisasikan pada gambar berikut.
Gambar 11. Pengembangan Diagram Alur Model Pembelajaran Pembangunan Karakter
Dengan mencermati path diagram tersebut di atas, terdapat dua konstruk yang berbeda yaitu, konstruk eksogen dan konstruk endogen. Konstruk eksogen (exogenous construct) merupakan idependent variables yang tidak diprediksi oleh variabel lain dalam model. Dalam diagram yang menjadi konstruk eksogen adalah faktor pemahaman guru, kepemimpinan kepala sekolah, kultur sekolah, dan rancangan pembelajaran. Sedangkan konstruk endogen (endogenous construct) adalah faktor-faktor yang diprediksi oleh satu atau beberapa konstruk. Dalam penelitian ini yang menjadi konstruk endogen adalah pembelajaran yang bermuatan pembangunan karakter.
Pembelajaran PKn yang mengembangkan Pembangunanan Karakter Rancangan Pembelajaran Kultur Sekolah Kepemimpinan Kepala Sekolah Apresiasi Guru
2.7.3 Konversi Diagram Alur ke dalam Persamaan
Ada dua persamaan yang dibangun dalam penelitian ini yaitu persamaan struktural dan persamaan spesifikasi model. Jika persamaan struktural dirumuskan untuk menyatakan hubungan kausalitas antar berbagai konstruk, maka persamaan struktural pada dasarnya dibangun dengan pedoman : variabel endogen = variabel eksogen + variabel endogen + error.
Selanjutnya dalam hal persamaan spesifikasi model pengukuran, peneliti menentukan variabel yang mengukur konstruk dan menentukan serangkaian matriks yang menunjukkan korelasi yang dihipotesiskan antar konstruk atau variabel yang menjadi objek pengamatan penelitian.
2.7.4 Memilih Matriks Input dan Estimasi Model
Penelitian ini menggunakan pemodelan SEM, sehingga matriks yang digunakan adalah matriks varians/kovarians atau matriks korelasi sebagai data input untuk keseluruhan estimasi yang dilakukan, seperti yang disarankan oleh Baumgartner dan Homburg (dalam Ferdinand, 2000:72). Matriks varians/kovarians digunakan untuk lebih memenuhi asumsi-asumsi metodologis dan merupakan bentuk data yang lebih sesuai untuk memvalidasi hubungan-hubungan kausalitas.
Selanjutnya, guna kepentingan pemilihan matriks input dan estimasi model, Hair (dalam Ferdinand, 2000:72) mengemukakan bahwa ukuran sampel yang sesuai adalah antara 100-200. Oleh karena itu, sampel yang diambil untuk kepentingan penelitian ini adalah sebanyak 200 orang.
SEM memiliki berbagai program, akan tetapi penelitian ini menggunakan program Linear Structural Relation (LISREL).
2.7.5 Kemungkinan Munculnya Masalah Identifikasi
Jika model yang dikembangkan tidak mampu untuk menghasilkan estimasi yang unik, timbulllah apa yang disebut dengan problem identifikasi. Wujudnya adalah berupa gejala-gejala seperti yang ditengarai oleh Ferdinand (2000:72) sebagai berikut (1) standar error untuk satu atau beberapa koefisien adalah sangat besar, (2) program tidak mampu menghasilkan matrik informasi yang seharusnya disajikan, (3) muncul angka-angka yang aneh seperti adanya varians error yang negatif, (4) munculnya korelasi yang sangat tinggi antar koefisien estimasi yang didapat.
Untuk mengantisipasi ada-tidaknya problem identifikasi, penelitian ini menempuh cara-cara sebagai berikut, seperti dituturkan oleh Rachman (2007:164).
1) Model yang akan dikembangkan diestimasi berulang-ulang kali, dan setiap kali estimasi dilakukan dengan menggunakan “starting value” yang berbeda-beda. Bila ternyata hasilnya tidak konvergen pada titik yang sama pada saat reestimasi dilakukan, masalah identifikasi akan diamati lebih dalam sebab hal itu menunjukkan ada indikasi kuat terjadinya problem ini. 2) Model yang akan dikembangkan diberi lebih banyak konstrain, yang
berarti mengeliminasi jumlah etimated koefisiens. Dengan cara seperti itu akan muncul model yang diharapkan.
2.7.6 Evaluasi Kriteria Goodness-of-fit
Evaluasi ini dimaksudkan untuk mengkaji model dengan kreiteria goodness-of-fit. Langkah yang ditempuh untuk melakukan evaluasi kriteria
goodness-of-fit ini adalah menguji model dengan cara sebagai berikut (1) melihat ukuran sampel apakah lebih dari 100 sampel, (2) melihat sebaran data, apakah asumsi normalitas dipenuhi, (3) meliht kecermatan dalam mencatat data jangan sampai terjadi outliers yaitu observasi yang muncul dengan nilai-nilai ekstrim baik secara univariate maupun multivariate karena kesalahan memasukkan data atau mengkoding data atau karena profil datanya lain dari yang lain, (4) meneliti ulang data yang digunakan untuk mengetahui bila terdapat kombinasi linier dari variabel determinan matriks kovarians yang dianalisis dengan memperhatikan fasilitas ”warning” yang disediakan program komputer SEM, setiap kali terdapat identifikas multikolinearitas atau singularitas, (5) uji kesesuaian dan uji statistik, yaitu melakukan pengujian dengan menguunakan beberapa fit indeks untuk mengukur “kebenaran” model yang diajukan seperti melalui indeks x2-Chi-Square Statistic, RMSEA-The Root Mean Square Error of Approximation, GFI-Goodness of Fit Index, (6) uji reliabilitas dengan cara menilai besaran composite reliability serta variance extracted dari masing-masing konstruk.
2.7.7 Interpretasi dan Modifikasi Model
Tahap selanjutnya adalah melakukan interpretasi dan modifikasi model, yaitu tindakan menafsir dan memodifikasi pemenuhan persyaratan model yang
diuji. Caranya adalah dengan melihat besaran residualnya. Pemenuhan persyaratan dipenuhi bila residualnya kecil atau mendekati nol dan distribusi dari kovarian bersifat simetrik. Modifikasi yang mungkin terhadap sebuah model yang diuji dapat dilakukan dengan menguji standardized residual yang dihasilkan oleh model itu. Cut-off value sebesar 2,58 dapat digunakan untuk menilai signifikan tidaknya residual yang dihasilkan oleh model (Joreskog, 1993:52).
Modifikasi model dapat dilakukan dengan menggunakan bantuan indeks modifikasi yang dikalkulasi oleh program untuk tiap-tiap hubungan antar variabel yang tidak diestimasi. Indeks modifikasi memberikan gambaran mengenai mengecilnya nilai chi-square atau pengurangan nilai chi-square bila sebuah koefisien diestimasi.
2.7.8 Validasi Silang Model
Untuk melakukan pengujian terhadap fit tidaknya model terhadap suatu data baru (atau validasi sub-data sampel yang diperoleh melalui prosedur pemecahan sampel) dilakukanah validasi silang model. Validasi silang model ini penting apabila terdapat modifikasi substansial yang dilakukan terhadap model asli yang dilakukan pada langkah interpretasi dan modifikasi model (Ghozali dan Fuad, 2005:147).
Dalam penelitian ini validasi silang model dilakukan jika terjadi ketidaksesuaian model asli (model awal) yang diajukan dengan data empiris.