## STANDART KINERJA PENGAJARAN DOSEN PENDIDIKAN MATEMATIK

## Agus Miftakus Surur
Institut Agama Islam Negeri Kediri, surur.math@gmail.com
Abstrak: Tugas  seorang  dosen  adalah  melaksanakan  tri  darma perguruan tinggi,  pengajaran,  pengabdian  dan  penelitian.  Pengajaran  dan  penelitian dapat dilakukan satu waktu, sehingga setiap pembelajaran memperoleh hasil suatu  penelitian.  Penelitian  ini  menganalis  mengenai  kinerja  dosen  dalam melakukan  pembelajaran.  Tidak  jarang  satu  dosen  mengampu  beberapa mata  kulian  yang  berbeda.  Hal  ini  berdampak  pada  model  pembelajaran yang  berbeda.  Akan  tetapi  dari  perbedaan  tersebut,  terdapat  persamaan, yaitu  tentang  penilaian.  Pembelajaran  dosen  hingga  tahap  penilaian mengharuskan  dosen  mempunyai  kinerja  yang  baik  disesuaikan  dengan mata  kuliah  yang  diampunya.  Dosen  membuat  pembelajaran  seimbang antara mata kuliah satu dengan mata kuliah yang lain. Pembelajaran tidak menggunakan  cara  yang  sama  dalam  mata  kuliah  yang  berbeda,  karena karakter  mata  kuliah  pasti  juga  berbeda.  Penelitian  ini  ingin  mengetahui kinerja dosen pada dua mata kuliah yang berbeda dengan subjek yang sama. Dari  hasil  penelitian  dihasilkan  kesimpulan  bahwa  walaupun  mata  kuliah berbeda  dan  system  pembelajaran  yang  berbeda,  tapi  mempunyai persamaan kinerja yang dibuktikan dengan perhitungan analisis statistika. Kata kunci : standart kinerja, dosen, pendidikan matematika
Abstract : The task of lecturer is carrying out "the three obligations of the College", teaching, service and research. Teaching and research can be done one  time,  so  that  each  result  of  a  research  study.  This  research  analysed regarding  the  performance  of  a  lecturer  in  conducting  the  study.  Not uncommon one lecturer educates a few different subjects. This has an impact on  different  learning  models.  However,  there  are  differences  from  the equation,  which  is  about  the  assessment.  Learning  lecturer  until  stage assessment  requires  a  lecturer  had  good  performance  with  customized courses that are taught. Lecturer makes learning balanced between subjects with one of the other courses. Learning does not use the same method in different  courses,  because  the  characters  are  certainly  subjects  are  also different. This research would like to know the performance of lecturers on two different subjects with the same subject. From the results of research produced the conclusion that despite different courses and different learning system, but the performance equation has proved by statistical analysis.
Keyword : Standard Performance, Lecturer, mathematics education
Factor M: F ocus ACT ion O f R esearch M athematic p-ISSN: 2655-3511; e-ISSN: 2656-307X
Volume 2, Nomor 1, Desember, 2019, 66 – 84

## Pendahuluan
Perguruan  tinggi  adalah  salah satu  jenjang  yang  di  tempuh  dalam pendidikan  formal  setelah  sekolah menengah  atas.  Program  yang ditempuh  bermacam-macam,  mulai diploma  1  (D1),  diploma  2  (d2), diploma  3  (D3),  diploma  4  (D4)  dan strata  1  (S1).  Setelah  itu,  juga  dapat melanjutkan  ketingkat  yang  lebih tinggi yaitu strata 2 (S2) atau program magister,  strata  3  (S3)  atau  program doktor.  Masa  studi  masing-masing beragam,  tergantung  mahasiswa yang menempuh. Standart ketentuan lulus  tepat  waktu  dalam  menempuh program  strata  yaitu  S1  selama  4 tahun  (XIII  semester),  S2  selama  2 tahun (IV semester), dan S3 selama 3 tahun  (VI  semester).  Program- program tersebut menawarkan jurusan-jurusan  dan  program  studi (konsentrasi keilmuan) yang beragam disesuaikan dengan minat dan bakat calon  mahasiswa  melalui  proses seleksi. Salah satu program studi yang dapat  dipertimbangkan untuk  dipilih dan dilakukan pendalaman keilmuannya  adalah  program  studi pendidikan matematika. Mengapa  memilih  pendidikan matematika?? Program studi pendidikan matematika  mengupas  seluk  beluk pendidikan dan matematika.
Pendidikan  diamati  dan  dicermati sebagai  bekal  untuk  memahami kondisi pendidikan di negara saat ini dan inovasi-inovasi yang dibutuhkan dalam  pembelajaran.  Isu-isu  terkini
mengenai pendidikan dikupas dalam perkuliahan guna memancing ide-ide baru  dalam  dunia  pendidikan. Sedangkan matematika juga dilakukan  pendalaman  materi,  ada beberapa  konsentrasi  spesifik  dalam pemahaman  matematika.  Diantara dari  konsentrasi  matematika  adalah bidang aljabar, analisis, statistika dan matematika  terapan.  Keselurahan tersebut  dipelajari,  tetapi  menitik- beratkan pada salah satu konsentrasi yang  lebih  dipahami  juga  penting, demi membantu memudahkan langkah  kedepannya  dalam  menulis skripsi. Lulusan pendidikan matematika tidak menutup kemungkinan untuk berkarir di dunia selain pendidikan, seperti berwirausaha,  menjadi  pengusaha, petani  yang  sejahtera,  pegawai pemerintah  yang  taat  janji,  dan sebagainya.  Umumnya.  Lulusan  dari pendidikan matematika adalah menjadi seorang guru atau dosen.
Guru  di  sekolah  minimal mempunyai  ijazah  S1.  Khususnya lulusan  program  studi  pendidikan matematika  menjadi  guru  tingkat madrasah  tsanawiyah  dan  madrasah
Aliyah. Guru Madrasah Ibtidaiyah (MI) mata pelajaran matematika ditentukan  dengan  guru  lulusan program  studi  PGMI/PGSD.  Lulusan S2 nantinya dapat mengajar di tingkat
S1  sesuai  dengan  bidang  yang ditekuni,  jika  lulusan  pendidikan matematika berarti mengajar mengenai materi yang berhubungan dengan  pendidikan  matematika  dan untuk lulusan S3 mengajar tingkat S1
dan S2. Pendidik pada jenjang S1 dan S2 disebut dengan dosen.
Peraturan  Pemerintah  Republik Indonesia  Nomor  37  Tahun  2009 Tentang  Dosen,  BAB  I  Ketentuan Umum Pasal 1, dosen adalah pendidik profesional  dan  ilmuwan  dengan tugas  utama  mentransformasikan, mengembangkan,  dan  menyebar- luaskan ilmu pengetahuan, teknologi, dan seni melalui pendidikan, penelitian,  dan  pengabdian  kepada masyarakat.  Selanjutnya  pada  BAB  II
Sertifikasi  Pasal  2,  dosen  wajib memiliki kualifikasi
akademik,
kompetensi, sertifikat pendidik, sehat jasmani  dan  rohani,  dan  memenuhi kualifikasi  lain  yang  dipersyaratkan satuan  pendidikan  tinggi  tempat bertugas, serta memiliki kemampuan untuk mewujudkan tujuan pendidikan nasional.
Dosen merencanakan pembelajaran  yang  akan  dilakukan. Ini  semacam  RPP  untuk  guru,  jika untuk dosen dinamakan dengan RPS (SAP).  Pada  RPS  yang  disusun, didalamnya  terdapat  keseluruhan mengenai  pembelajaran  yang  akan dilakukan  oleh  dosen.  Terdapat pertemuan,  materi,  tugas  yang diberikan,  bobot  nilai,  sumber,  dan proses pembelajaran (pengajaran).
Metode pembelajaran yang baik dipilih  oleh  dosen  sebaiknya  harus disesuaikan  dengan  materi  sehingga menimbulkan  kesan  yang  positif dalam  diri  mahasiswa  (Pritandhari, 2015:  2).  Pembelajaran  mempunyai fungsi  yang  paling  penting,  yaitu belajar. Belajar adalah sebuah proses pengembangan pengetahuan,
keterampilan,  dan  sikap  yang  terjadi dengan  melakukan  interaksi  secara intensif  dengan  sumber-sumber belajar  (Trinova,  2012:  209).  Belajar adalah  menuntut  ilmu,  hal  ini ditekankan  oleh  hadits  mengenai menuntut  ilmu,  yaitu  tuntutlah  ilmu dari  lahir  hingga  liang  lahat (meninggal).  Betapa  pentingnya kemampuan seorang pendidik dalam proses  belajar  di  kelas.  Kemampuan pendidik  mempengaruhi  serapan ilmu yang dialami oleh peserta didik. Kekayaan ilmu yang dimiliki pendidik membuat  penyampaiannya  dapat bervariasi sesuai dengan materi yang dipelajari.  Kemampuan  tersebut mampu  membuat  kinerja  pendidik meningkat seiring dengan bertambahnya  pengalaman  dan pengamalan dalam dunia pendidikan ataupun penelitian.
Kata  kinerja  berasal  kata  dasar kerja  dengan  tambahan  sisipan (infiks) in. Kerja, menurut KBBI berarti melakukan  sesuatu  atau  yang dilakukan. Sedangakan kinerja adalah sesuatu yang dicapai atau kemampuan  kerja.  Sehingga  makna dari kinerja tersebut tercapai apabila sudah  melakukan  suatu  pekerjaan (kerja).  Kinerja  tidak  secara  tiba-tiba muncul, akan tetapi didahului dengan melakukan suatu perbuatan.
Kinerja  sebagai  hasil  dari  suatu pekerjaan  sehingga  mampu  diukur tingkat keberhasilannya. Keberhasilan dipengaruhi  oleh  tindakan-tindakan yang dilakukan sebelumnya. Keberhasilan  suatu  kinerja  diukur dengan menggunakan alat ukur yang
Factor M: F ocus ACT ion O f R esearch M athematic p-ISSN: 2655-3511; e-ISSN: 2656-307X
Volume 2, Nomor 1, Desember, 2019, 66 – 84
reliabel dan valid. Reliabel suatu alat ukur  mengindikasikan  bahwa  alat tersebut  dapat  digunakan  secara konsisten. Sedangkan valid menggambarkan  alat  ukur  susuai dengan  variable  yang  diukur.  Hal  ini sesuai  dengan  pendapat  dari Matondang  mengenai  reliabel  dan validitas  bahwa  reliabilitas  berasal dari  kata  reliability  berarti  sejauh mana  hasil  suatu  pengukuran  dapat dipercaya  (Matondang  2009:  93). Sedangkan, Azwar (dalam Matondang  2009:  89)  menyatakan bahwa  validitas  berasal  dari  kata validitas yang mempunyai arti sejauh mana  ketepatan  dan  kecermatan suatu instrumen pengukur (tes) dalam melakukan  fungsi  ukurnya.  Kinerja disini  sangat  penting  untuk  seorang pendidik untuk mengetahui tindakan yang telah dilakukan dan kesesuaian dengan objek pembelajaran.
Pendidik dalam dunia pendidikan  mempunyai  berbagai macam nama/sebutan. Teknik penyebutan  disini  juga  tidak  hanya terbatas pada pendidikan formal saja, bahkan  pendidikan  non-formal  juga mempunyai  penyebutan  kepada pendidikan  dengan  menggunakan kata  lebih  dari  satu.  Penyebutan- penyebutan  disini  secara  umum menunjukkan tingkat keilmuan seseorang  atau  tingkat  kewibawaan seseorang.  Semakin  tinggi  ilmu seseorang  maka  penyebutannya semakin terhormat dan/atau
kewibawaan  seseorang  juga  akan meningkat. Pendidikan non-formal, pendidik mempunyai sebutan: ustadz, guru,  gus,  kyai,  habib  dan  syech. Umumnya  dunia  pendidikan  ini menyebut seorang pendidikan dengan  ustadz,  tentunya  dengan keilmuan  yang  lebih  tinggi  dan kewibawaan  lebih  tinggi  sebutan tersebut dapat berubah. Bisa menjadi kyai,  atau  bahkan  syech.  Sedangkan pendidikan formal penyebutan pendidik  mempunyai  sebutan  yang konsisten,  karena  penyebutannya dapat berdasarkan tempat tugas atau gelar  yang  tergantung  dalam namanya. Tingkatan sekolah/ madrasah (SD/MI, SMP/MTs, SMA/MA)  pendidik  disebut  dengan guru. Tingkatan perguruan tinggi (S1, S2,  S3)  pendidik  disebut  dengan dosen.  Sebutan  untuk  guru  besar suatu  perguruan  tinggi  adalah professor (prof). Penyebutan- penyebutan seorang pendidik tentunya  memiliki  standart  dalam melakukan  proses  pembelajaran, tujuannya  adalah  demi  terwujudnya dan tercapainya rencana pembelajaran yang telah disusun.
Selanjutnya  penelitian  ini  akan mengfokuskan  pada  penelitian  pada tingkatan  perguruan  tinggi  dimana dosen  mengajar  pada  perguruan tinggi tingkat S1. Penelitian dilakukan pada jurusan pendidikan matematika di  IAIN  Kediri.  Penelitian  dilakukan adalah  sebagai  upaya  dosen  dalam melihat hasil pembelajaran dari mata kuliah  yang  berbeda  dan  kelas  yang berbeda  akan  tetapi  mempunyai standart yang sama. Jurusan
pendidikan matematika baru berumur satu  semester  dan  ini  memasuki semester yang kedua.
Standart  diperlukan  dalam penilaian  untuk  menjaga  kegiatan yang  dilakukan  dosen  constant  dan tidak  berpihak  dalam  kelas  tertentu atau  mata  kuliah  tertentu.  Dengan penetapan standart dapat memudah- kan  juga  bagi  dosen  dalam melakukan  penilaian  dan  evaluasi pembelajaran.

## METODE PENELITIAN

## Jenis Penelitian
Penelitian ini menganalisis hasil belajar  siswa  setelah  melakukan proses pembelajaran dari mata kuliah yang berbeda. Data yang diperoleh di lapangan berupa angka, tidak berupa kata-kata. Jika data belum berbentuk angka,  maka  dilakukan  pengalihan data  dari  kata-kata  menjadi  data angka.  Menurut  Erwinsyah  (2014, 275),  metode  penelitian  kuantitatif merupakan  metode  penelitian  yang digunakan  untuk  meneliti  pada populasi  atau  sampel  tertentu, random, pengumpulan data menggunakan  instrumen  penelitian, analisis  data  bersifat  kuantitatif, statistik dengan tujuan untuk menguji hipotesis  yang  telah  ditetapkan. Penelitian  kuantitatif  menggunakan data  berupa  angka-angka  atau symbol  yang  diperoleh  dari  objek penelitian.  Objek  penelitian  adalah mahasiswa  pendidikan  matematika semester  hanjil  kelas  A  dan  B  pada mata kuliah kapita selekta matematika  SMP  dan  logika  dasar matematika.  Kedua  kelas  dipilih karena  memang  dalam  jurusan tersebut mempunyai 2 kelas. Pemilihan  mata  kuliah  didasarkan pada  penilaian  kedua  mata  kuliah tersebut  sama  yaitu  mempunyai komponen yang jumlahnya sama.

## Data dan Sumber Data
Data  adalah  fakta  yang  yang terjadi  karena  adanya  kegiatan organisasi  yang  terjadi  pada  lini transaksi,  manajemen lini bawah,  lini tengah  dan  lini  atas  (Amsyah,  2005: 83).  Kegiatan  organisasi  yang dimaksud adalah proses pembelajaran  pada  mata  kuliah Kapita  selekta  matematika  SMP  dan
Logika  matematika.  Terjadi  proses transaksi  dengan  adanya  transaksi dari dosen dan mahasiswa mengenai materi  kuliah.  Manajemen  di  semua lini  ditandai  dengan  terlaksananya pemberian  tugas  dan  pelaksanaan ujian-ujian.  Pemilihan  data  tersebut didasarkan keperluan untuk menunjukkan  tingkat  keajegan  dari dosen  yang  mengajar  mata  kuliah tersebut.  Data  tersebut  dianalisis dengan  menggunakan  metode  yang sudah ditentukan. Data yang digunakan  adalah  data  tes.  Hasil  tes diperoleh dari tugas setiap pertemuan,  ujian  tengah  semester dan ujian akhir semester.
Data  tes  diperoleh  dari  objek penelitian. Data tersebut diambil dari hasil ujian akhir semester dari 4 kelas. Akan tetapi nantinya yang digunakan hanya  dua  kelas  saja  dengan
Factor M: F ocus ACT ion O f R esearch M athematic p-ISSN: 2655-3511; e-ISSN: 2656-307X
Volume 2, Nomor 1, Desember, 2019, 66 – 84
ketentuan  kelas  yang  sama  dengan mata  kuliah  berbeda.  Selain  itu  juga mengambil  data  hasil  ujian  tengah semester.  Ujian  tengah  semester dilaksanakan pada pertemuan Sembilan dari enam belas pertemuan yang  direncanakan.  Sedangkan  ujian akhir  semester  dilaksanakan  pada pertemuan  terakhir  yaitu  pertemuan enam belas.
Data tugas diperoleh dari rekap nilai  setiap  pertemuan.  Setiap pertemuan  diakhir  tatap  muka  akan diberikan  tugas  sebagai  penguat materi yang telah dipelajari.

## Sumber Data
Sumber data pada penelitian ini adalah mahasiswa pendidikan matematika  IAIN  Kediri  semester ganjil  (I).  Kelas  yang  diambil berjumlah  dua  kelas  dan  juga  dua mata kuliah. Tiap kelas berjumlah 25 mahasiswa. Sumber data merupakan tempat  melekatnya  data-data  yang dibutuhkan  dalam  penelitian.  Hal  ini merujuk  pada  pendapat  Pritandhari (2015: 7) mengenai sumber data yaitu sumber dimana data dapat diperoleh. Sehingga dalam memilih sumber data harus tepat karena menentukan data yang dibutuhkan dalam penelitian.

## Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data adalah  metode  yang  digunakan peneliti demi memperoleh data yang diperlukan. Teknik pengumpulan data berisikan  informasi  kegiatan  yang dilakukan peneliti untuk memperoleh data  (Surur,  2017:  122).  Data  tes diperoleh dari pengerjaan mahasiswa
terhadap  soal  ujian  akhir  semester yang  diberikan  oleh  dosen.  Ketika jadwal  sudah  menunjukkan  waktu ujian  diselenggarakan,  mahasiswa masuk ruangan dengan duduk sesuai dengan nomor urut absennya. Hal ini untuk  memudahkan  dosen  dalam pengawasan.
Selain itu juga memudahkan  dalam  pengum-pulan lembar  jawaban  yang  sudah  sesuai dengan  absen.  Proses  ini  berlanjut hingga  entri  data  nilai  yang  mudah karena data sudah berurutan.
Salah satu dari data penunjang adalah  nilai  ujian  tengah  semester. Proses  ujian  ini  tekniknya  mirip seperti pada saat ujian akhir semester. Data  penunjang  selanjutnya  adalah dari  nilai  tugas.  Nilai  tugas  yang diperoleh  dari  tugas  setiap  minggu. Setiap  akhir  pertemuan  setelah penyampaian materi, dosen
memberikan  tugas  yang  berkaitan dengan  materi  yang  telah  dibahas. Tugas dikumpulkan pada pertemuan selanjutnya. Setelah tugas terkumpul, dosen mengoreksi dan  memasukkan nilai  pada  lembar/file  yang  sudah ditentukan.
Data  yang  ketiga  adalah kontribusi  kehadiran.  Data  ini diperoleh  dari  absen  mahasiswa setiap  minggunya.  Absen  disini mempunyai ketentuan, yaitu
ketidakhadiran maksimal 4 kali dari 16 kali  pertemuan  yang  ditetapkan setiap  mata  kuliah.  Jika  mendapati mahasiswa  tidak  masuk  lebih  dari  4 kali,  mereka  langsung  memperoleh nilai  akhir  berpredikat  mengulang, walaupun  nilai-nilai  yang  lain  baik.
Tidak masuk antara yang ada ijin dan
tanpa keterangan
dibedakan.
Perbedaan disini ditunjukkan dengan jika nilai kehadiran penuh adalah 99, maka setiap tidak masuk dengan ijin dikurangi  5  poin  dan  seterusnya.
Apabila tidak hadirnya tanpa
keterangan,  maka  akan  dikurangi  10 poin dan seterusnya. Hal ini dilakukan sebagai apresiasi yang diberikan oleh dosen  kepada  mahasiswa  yang mempunyai  etika  yang  baik  karena tidak  menghadiri  perkuliahan  tapi bertekad  baik  dengan  melayangkan surat  perijinan.  Akan  tetapi  data  ini tidak  dimasukkan  dalam  uji  karena dalam penelitian ini variable tersebut merupakan variable atribut.
Variabel  atribut  adalah  yang tidak  dapat  dimanipulasi  atau  kata lain variabel yang sudah melekat dan merupakan ciri dari subyek penelitian. Misalnya:  Intelegensi,  bakat  jenis kelamin, status sosial-ekonomi, sikap, daerah  geografis  suatu  wilayah,  dan seterusnya.  Ketika  kita  melakukan penelitian atau kajian subyek-subyek penelitian  kita  sudah  membawa variabel-variabel  (atribut-atribut)  itu. Yang  membentuk  individu  atau subyek  penelitian  tersebut  adalah lingkungan,  keturunan,  dan  situasi- situasi  lainnya.  Perbedaan  variabel aktif  dan  variabel  atribut  ini  bersifat umum.  Akan  tetapi  variabel  atribut dapat  pula  menjadi  variabel  aktif (Siyoto, 2015: 47).

## Analisis Data
Setiap pengujian dengan menggunakan uji statistic, menggunakan urutan-urutan khusus. Urutan tersebut yaitu ada 6 langkah.
1. Menentukan H0 dan Ha
2. Menentukan  taraf  signifikansi (nilai 𝛼 )
3. Kriteria pengujian
4. Menentukan nilai uji hitung
5. Menentukan  nilai  uji  pada tabel
6. Penarikan kesimpulan Analisis  data  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan  Uji-t.  Uji  tersebut digunakan  adalah  uji  –t  dua  sampel. Uji-t  dua  sampel  menggunakan  2 sampel/populasi yang berbeda, selanjutnya akan dilihat perbedaanya. Uji-t yang digunakan adalah Independent  t  test,  yaitu  digunakan untuk membandingkan dua kelompok mean dari dua sampel yang berbeda (independent), ingin
mengetahui  apakah  ada  perbedaan mean  antara  dua  populasi,  dengan membandingkan  dua  mean  sample- nya.  Uji  statistik  t  pada  dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel bebas secara individual dalam menerangkan variasi variabel  terikat  (Kuncoro  (dalam Widodo,  2013:  11)).  Rumus  yang digunakan pada uji-t ini adalah:
𝑡 = 𝑥̅ 1 − 𝑥̅ 2 √𝑆 1 2 𝑛 1 + 𝑆 2 2 𝑛 2
Factor M: F ocus ACT ion O f R esearch M athematic p-ISSN: 2655-3511; e-ISSN: 2656-307X
Volume 2, Nomor 1, Desember, 2019, 66 – 84
Keterangan: 𝑡 = nilai uji 𝑡 ( 𝑡 hitung) 𝑥̅ 1 = rata-rata sampel 1 𝑥̅ 2 = rata-rata sampel 2 𝑆 1 2 = varians sampel 1 𝑆 2 2 = varians sampel 2 𝑛 1 = jumlah data sampel 1 𝑛 2 = jumlah data sampel 2
Rumus  tersebut  digunakan karena  mempunyai  jumlah  sampel yang  sama  antara  sampel  1  dan sampel 2. Untuk mencari varians ( 𝑆 2 ) dapat menggunakan rumus:
𝑆 2 = 𝑛 ∑ 𝑥 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 − (∑ 𝑥̅ 𝑛 𝑖 ) 2 𝑛(𝑛 − 1)
Data yang dapat dilakukan uji-t adalah  data  yang  normal  dan
homogen,  sehingga  data  tersebut sebelum di uji-t. Terlebih dahulu akan dilakukan uji normalitas Lilliefors.  Uji Liliefors bertujuan untuk mengetahui distribusi  populasi  dari  sampel  yang diambil  secara  acak.  Perhitungan  uji normalitas  Lilliefors  menggunakan bantuan  program  Ms.  Excell  2016. Setiap  data  terlebih  dahulu  dicari rata-ratanya  ( 𝑥̅ )  dan  standart  deviasi (S).  Kemudian  data  diurutkan  dari terkecil  hingga  terbesar,  kemudian dibentuk  tabel  frekuensi.  Standart deviasi  secara  manual  merupakan akar  pangkat  dari  varians  ( √𝑆 2 = 𝑆 ). Kemudian  berturut-turut  membuat tabel  dengan  judul  kolom  sebagai berikut;
x i f i Z f(z) s(z)  |f(z)-s(z)|
Keterangan  : 1
x i = data f i = frekuensi data x i z = 𝑥 𝑖 −𝑥̅
𝑆 f(z) = Probabilitas komulatif normal (formula Ms. Excell  “=NORMSDIST(Z)”) s(z)   = Probabilitas komulatif empiris
( (𝑓 𝑖−1 + 𝑓 𝑖 ) 𝑛 )
 Gambaran proses membuat tabel
x i f i Z f(z) s(z) |f(z)-s(z)|
Missal data ada 10: 6, 8, 9, 5, 7, 8, 9, 7, 6, 9. Dicari rata-rata dan standart deviasi dari data tersebut (dapat diletakkan dibawah table). x i diisikan data yang diperoleh. f i banyaknya data x i. z dan f(z) sesuai dengan rumus pada program excel. s(z) merupakan f i /n. s(z) data selanjutnya yaitu (f i + f i+1 )/n. sehingga data tersebut menjadi:
x i f i Z f(z) s(z) |f(z)-s(z)| 5 1 -1.68 0.05 0.1 0.05 6 2 -0.98 0.16 0.3 0.14 7 2 -0.28 0.39 0.5 0.11 8 2 0.42 0.66 0.7 0.04 9 3 1.12 0.87 1 0.13 𝑥̅ 7.4 𝑆 1.43 𝑚𝑎𝑥 0.14
Signifikansi uji, nilai | F (x) – S (x) | terbesar dibandingkan dengan nilai tabel Lilliefors. Sebaliknya, jika nilai | F (x)  –  S  (x)  |  terbesar  <  nilai  tabel Lilliefors,  maka  Ho  diterima;  Ha ditolak. Jika nilai | F(x) – S(x) | terbesar >  dari  nilai  tabel  Lilliefors,  maka  Ho ditolak; Ha diterima. ( 𝛼 = 5% ) setelah data diuji normalitas, kemudian diuji homogenitasnya (Uji- F).  Pengujian  homogenitas  untuk memperlihatkan  bahwa  data-data
tersebut  berasal  dari  populasi  yang tidak  jauh  berbeda  keragamannya. Rumus uji-F adalah sebagai berikut.
𝐹 = 𝑆 1 2 𝑆 2 2
Kriteria  Pengujian:  Jika:  F  hitung ≥ F tabel, maka H0 ditolak. Jika: F hitung < F tabel, maka H0 diterima ( 𝛼 = 5% ). Perhitungan  uji  homogenies  ini  juga menggunakan bantuan program Ms. Excell 2016.
Gambar 1. Diagram alur penelitian

## Pembahasan

## Pra Penelitian
Penelitian  diawali  dengan menentukan  objek  penelitian.  Objek penelitian  yang  diambil  adalah mahasiswa Program Studi Pendidikan Matematika Kelas B, Jurusan Tarbiyah, IAIN  Kediri.  Mata  kuliah  yang  dipilih adalah  Kapita  Selekta  Matematika
SMP dan Logika Matematika. Jumlah mahasiswa dalam kelas tersebut ada 25 mahasiswa.
Selanjutnya  peneliti  menentu- kan  metode  yang  sesuai  dengan penelitian  yang  akan  dilakukan. Metode  yang  dipilih  adalah  metode kuantitatif.  Tujuannya  adalah  ingin mengetahui standart mengajar dosen pada mata kuliah yang berbeda, yang

## Pra
Penelitian •menentukan objek •pemilihan metode •penetapan uji Penelitian •pengumpulan data •analisis data •penarikan kesimpulan
Pasca Penelitian •hasil penelitian •kesimpulan •laporan penelitian
Factor M: F ocus ACT ion O f R esearch M athematic p-ISSN: 2655-3511; e-ISSN: 2656-307X
Volume 2, Nomor 1, Desember, 2019, 66 – 84
nantinya ditarik kesimpulan mengenai  kinerja  dosen  dalam mengajar,  apakah  dosen  melakukan pembelajaran  dengan  standart  yang sama atau beda antar mata kuliah.
Metode  kualitatif  mengarah pada  perhitungan  statistic.  Sehingga selanjutnya  peneliti  menentukan  uji yang  digunakan  dalam  penelitian.
Peneliti memilih uji-t untuk mengetahui  persamaan  rata-rata setiap  variable,  apakah  sama  atau beda  antar  mata  kuliah.  Setelah  itu peneliti  melakukan  persiapan  untuk melakukan penelitian.

## Penelitian
Tahap  penelitian  diawalai dengan  proses  pengumpulan  data.
Pengumpulan data disesuaikan dengan variable yang akan diteliti dan sudah  ditentukan  pada  tahap sebelumnya (pra penelitian). Variable- variabel  tersebut  yaitu  tugas  harian, nilai ujian tengah semester, dan ujian akhir  semester.  Ketiga  data  tersebut dapat  diperoleh  setelah  dosen mengadakan  ujian  akhir  semester, kemudian mengoreksi dan nilai. Nilai- nilai  tersebut  dilakukan  proses tabulasi. Untuk nilai harian diperoleh dari  rekapan  nilai  setiap  minggunya yang sudah dikoreksi dan dinilia oleh dosen.  Untuk  data  ujian  tengah semester mirip dengan data nilai ujian akhir semester.
Data dilapangan nanti dipaparkan seperti table berikut. TUGAS K TUGAS L  UTS K UTS L UAS K UAS L
𝑥̅
𝑆 2
Keterangan.  Symbol  huruf  “K” dan  “L”  berturut-turut  menunjukkan singkatan  dari  mata  kuliah,  yaitu  K adalah  Kapita  selekta  matematika SMP dan L adalah Logika matematika. Sedangkan 𝑥̅ adalah  rata-rata  tiap variable  dan 𝑆 2 adalah  standart deviasi.  Selanjutnya  data  akan dilakukan uji normalitas.

## Uji Normalitas (L)
Uji  normalitas  menggunakan bantuan  program  excel  Ms.  2016 dengan  membuat  table  sebagai berikut.
x i f i
Z f(z)  s(z)  |f(z)-s(z)|
Dari  table  tersebut  akan diketahui nilai maksimal dari |f(z)-s(z)|, yang nantinya akan digunakan untuk menentukan  kesimpulan  dari  uji normalitas.  Uji  normalitas  terdapat tiga  jenis  karena  variable  yang digunakan terdapat tiga variabel.
1. Menentukan H0 dan Ha H0 = data variable UTS, tugas harian  dan  UAS  berdistribusi normal Ha = data variable UTS, tugas harian dan UAS tidak berdistribusi normal
2. Menentukan  taraf  signifikansi (nilai 𝛼 )
𝛼 = 5 %

## 3. Kriteria pengujian
L hitung <  L tabel  terima  H0
sehingga  data  berdistribusi normal L hitung <  L tabel  tolak  H0, terima H1 sehingga data tidak berdistribusi normal
4. Menentukan nilai uji hitung (L) Tabel uji L TUGAS K TUGAS L  UTS*K  UTS* L  UAS* K  UAS* L Rata-rata 88.67 91.00 89.21 88.22 89.79 87.92 Standart deviasi 3.91 3.86 5.79 5.60 5.86 4.83 Lv = max |f(z)-s(z)|  0.06 0.10 0.11 0.12 0.08 0.15 Lv  adalah  hasil  perhitungan dari  data  yang  digunakan sebagai L hitung
5. Menentukan  nilai  uji  pada table 𝛼 = 5%; n = 25, sehingga L tabel
(0,05), 25 = 0,177
6. Penarikan kesimpulan
a. Data tugas K Diperoleh  L hitung 0,06  dan
L tabel (0,05), 25 = 0,177
L hitung < L tabel (0,05), 25  0,06
<  0,177 Maka data tugas K berdistribusi normal
b. Data tugas L
Diperoleh  L hitung 0,10  dan
L tabel (0,05), 25 = 0,177 L hitung < L tabel (0,05), 25  0,10
<  0,177 Maka data tugas L berdistribusi normal c. Data UTS K Diperoleh  L hitung 0,11  dan
L tabel (0,05), 25 = 0,177
L hitung < L tabel (0,05), 25  0,11 <  0,177
Maka data UTS K berdistribusi normal d. Data UTS L Diperoleh  L hitung 0,12  dan L tabel (0,05), 25 = 0,177 L hitung < L tabel (0,05), 25  0,12
<  0,177 Maka data UTS L berdistribusi normal e. Data UAS K
Diperoleh  L hitung 0,08  dan L tabel (0,05), 25 = 0,177 L hitung < L tabel (0,05), 25  0,08
<  0,177 Maka data UAS K berdistribusi normal
f. Data UAS L
Diperoleh  L hitung 0,15  dan L tabel (0,05), 25 = 0,177 L hitung < L tabel (0,05), 25  0,15
<  0,177 Maka data UAS L berdistribusi normal Jadi semua data yang digunakan berdistribusi normal, karena L hitung < L tabel
Factor M: F ocus ACT ion O f R esearch M athematic p-ISSN: 2655-3511; e-ISSN: 2656-307X
Volume 2, Nomor 1, Desember, 2019, 66 – 84

## Uji Homogenitas (F)
Langkah  selanjutnya  adalah menguji  data  penelitian  apakah homogeny atau tidak. Dalam pengujian menggunakan uji-F dengan menggunakan bantuan program Ms. Excell 2016. Cara proses memperoleh  uji-F  adalah  sebagai berikut.  Masukkan  data  pada program Ms. Excell 2016. Selanjutnya pilih menu Data  Data Analysis  F-Test  Two-Sample  for  Variances  masukkan data-data yang akan di uji
 masukkan taraf signifikansi (5%) 
OK. Nanti akan memperoleh hasil dari uji-F  pada  sheet  yang  baru.  Data dikatakan homogen jika menunjukkan F hitung < F tabel .
1. Menentukan H0 dan Ha H0 = data variable tugas, UTS dan UAS variansi data homogen Ha = data variable tugas, UTS dan  UAS  variansi  data  tidak homogen
2. Menentukan  taraf  signifikansi (nilai 𝛼 ) 𝛼 = 5%
3. Kriteria pengujian
Jika F hitung < F tabel maka terima H0, variansi data homogen Jika  F hitung >  F tabel maka  tolak
H0, variansi data tidak homogen 4. Menentukan nilai uji hitung
a. Tugas F-Test Two-Sample for Variances TUGAS K TUGAS L Mean 88.67272727  91.00364 Variance 15.25826446  14.90942 Observations 25 25 Df 24 24 F 1.023397486 P(F<=f) one-tail 0.477645334 F Critical one-tail 1.983759568 b. UTS
F-Test Two-Sample for Variances
UTS*K UTS* L Mean 89.21333  88.22 Variance 33.474 31.37667 Observations 25 25 Df 24 24 F 1.066844 P(F<=f) one-tail 0.437686 F Critical one-tail 1.98376

## c. UAS
F-Test Two-Sample for Variances UAS* K UAS* L Mean 89.78667  87.92 Variance 34.29827  23.32667 Observations 25 25 Df 24 24 F 1.470346 P(F<=f) one-tail 0.175758 F Critical one-tail 1.98376 5. Menentukan  nilai  uji  pada table
𝛼 =  5%;  n  =  25,  df  =  24 sehingga  F tabel  (0,05;  24;  24) =
1,98376
6. Penarikan kesimpulan
a. Tugas
Diperoleh  nilai  F hitung =
1,023 dan F tabel (0,05; 24; 24) = 1,98376 Sehingga F hitung < F tabel (0,05;
24; 24)  1,023 < 1,98376 Maka variansi data homogeny b. UTS Diperoleh  nilai  F hitung = 1,067 dan F tabel (0,05; 24; 24) = 1,98376 Sehingga F hitung < F tabel (0,05;
24; 24)  1,067 < 1,98376 Maka variansi data homogen c. Tugas Diperoleh  nilai  F hitung =
1,470 dan F tabel (0,05; 24; 24) =
1,98376
Sehingga F hitung < F tabel (0,05;
24; 24)  1,470 < 1,98376 Maka variansi data homogeny Jadi  variansi  data  tugas,  UTS dan  UAS  homogeny,  karena diperoleh  F hitung <  F tabel  (0,05;  24;
24)

## Uji-t
Hasil  dari  uji  normalitas  dan homogenitas  menunjukkan  bahwa keseluruhan data berdistribusi normal dan  variansi  data  homogeny.  Hal  ini dapat dilanjutkan dengan melakukan uji-t, yaitu digunakan untuk membandingkan  dua  kelompok mean dari dua sampel yang berbeda. Pengujian  menggunakan  bantuan program  MS.  Excell  2016.  Uji-t  yang digunakan adalah Independent t test.
1. Menentukan H0 dan Ha
H0  =  data  (Tugas,  UTS,  UAS) mempunyai mean yang sama Ha  =  data  (Tugas,  UTS,  UAS) mempunyai  mean  yang  tidak sama
2. Menentukan  taraf  signifikansi (nilai 𝛼 ) 𝛼 = 5%
3. Kriteria pengujian
Jika t hitung < t tabel maka terima H0 Jika t hitung > t tabel maka tolak H0
Factor M: F ocus ACT ion O f R esearch M athematic p-ISSN: 2655-3511; e-ISSN: 2656-307X
Volume 2, Nomor 1, Desember, 2019, 66 – 84

## 4. Menentukan nilai uji hitung
a. Tugas
t-Test: Paired Two Sample for Means TUGAS K  TUGAS L Mean 88.67273  91.00364 Variance 15.25826  14.90942 Observations 25 25 Pearson Correlation 0.602609 Hypothesized Mean Difference 0 Df 24 t Stat -3.36584 P(T<=t) one-tail 0.001282 t Critical one-tail 1.710882 P(T<=t) two-tail 0.002564 t Critical two-tail 2.063899 b. UTS t-Test: Paired Two Sample for Means UTS*K UTS* L Mean 89.21333  88.22 Variance 33.474 31.37667 Observations 25 25 Pearson Correlation 0.32891 Hypothesized Mean Difference 0 Df 24 t Stat 0.752769 P(T<=t) one-tail 0.229455 t Critical one-tail 1.710882 P(T<=t) two-tail 0.458909 t Critical two-tail 2.063899 c. UAS t-Test: Paired Two Sample for Means UAS* K UAS* L Mean 89.78667  87.92 Variance 34.29827  23.32667 Observations 25 25 Pearson Correlation 0.479923 Hypothesized Mean Difference 0 Df 24 t Stat 1.690685 P(T<=t) one-tail 0.051923 t Critical one-tail 1.710882 P(T<=t) two-tail 0.103845 t Critical two-tail 2.063899
5. Menentukan  nilai  uji  pada table t tabel ((0,025); 24) = 2,064
6. Penarikan kesimpulan
a. Tugas t hitung diperoleh  (-3,366)
dan t tabel ((0,025); 24) = 2,064 maka t hitung < t tabel ((0,025); 24)
 (-3,366) < 2,064 sehingga  terima  H0,  data tugas  mempunyai  mean yang sama
b. UTS t hitung diperoleh  0,753  dan
t tabel ((0,025); 24) = 2,064 maka t hitung < t tabel ((0,025); 24)
 0,753 < 2,064 sehingga  terima  H0,  data
UTS  mempunyai  mean yang sama
c. UAS t hitung diperoleh  1,691  dan t tabel ((0,025); 24) = 2,064 maka t hitung < t tabel ((0,025); 24)
 1,691 < 2,064 sehingga  terima  H0,  data
UAS  mempunyai  mean yang sama Jadi  data  yang  digunakan dalam penelitian ini mempunya  mean  yang  sama karena t hitung < t tabel .

## Pasca Penelitian
Pengujian telah dilakukan dan sudah  memperoleh  hasil.  Hasil  yang terlihat adalah bahwa data-data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  nilia uji-t  hitung  kurang  dari  t  tabel.  Dari data tersebut dapat ditarik kesimpulan  bahwa  data  mempunya
mean  yang  sama.  Selanjutnya  akan disusun  laporan  mengenai  hasil penelitian beserta uji yang dilakukan dan  kesimpulan  yang  diperoleh dalam bentuk laporan.

## Diskusi
Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 37 Tahun 2009 tentang Dosen Pasal 28 ayat (2) berbunyi:  dosen memiliki  Kebebasan akademik  yaitu  kebebasan  yang dimiliki  dosen  untuk  melaksanakan kegiatan  akademik  yang  terkait dengan pendidikan dan pengembangan  ilmu  pengetahuan, teknologi,  seni,  budaya,  dan/atau olahraga secara mandiri dan bertanggung jawab. Hal ini menunjukkan  bahwa  dosen  bebas mengemas  perkuliahan  yang  sebaik mungkin  guna  mengurangi  efek jenuh  mahasiswa  dalam  menerima materi,  tetapi  harus  tetap  ada  nilai akademik dan nilai penelitiannya. (3) Kebebasan mimbar akademik berlaku sebagai  bagian  dari  kebebasan akademik yang memungkinkan dosen menyampai-kan pikiran dan pendapat  akademik  dalam  forum akademik. Tidak harus tatap muka di kelas,  tetapi  dapat  menggunakan media-media lain. Selain itu membantu masyarakat dengan berinteraksi sosial jika dapat digunakan untuk materi pembelajaran.  (4)  Otonomi keilmuan merupakan kemandirian dan
kebebasan  suatu  cabang  ilmu pengetahuan, teknologi, seni, budaya,
dan/atau olahraga yang melekat pada kekhasan atau keunikan cabang ilmu
Factor M: F ocus ACT ion O f R esearch M athematic p-ISSN: 2655-3511; e-ISSN: 2656-307X
Volume 2, Nomor 1, Desember, 2019, 66 – 84
pengetahuan, teknologi, seni, budaya, dan/atau olahraga dalam mengungkap, menemukan,  dan/atau mempertahankan kebenaran menurut  paradigma  keilmuannya untuk  menjamin  pertumbuhan  ilmu secara berkelanjutan.
Proses pembelajaran yang baik adalah  mampu  diukur  dengan instrument yang jelas. Pengukuran ini menghasilkan  data  yang  dapat  diuji. Uji  yang  tersedia  banyak  teknik, model dan jenisnya. Data yang dapat diuji  nantinya  dapat  dipertanggung- jawabkan secara ilmiah.Ilmiah sendiri merupakan  sesuatu  yang  dilakukan berdasarkan prosedur dan pedoman. Semua  tindakan  yang  dilakukan berdasarkan  data  di  lapangan  dan tanpa rekayasa. Data dipaparkan apa adanya  sesuai  yang  diperoleh  dari lapangan.  Data-data  tersebutdapat diamati  oleh  pancaindra.  Dari  hasil pengamatan  pancaindra  inilah  yang nantunya  akan  dituangkan  dalam bentuk tulisan.
Pembelajaran matematika identic  dengan  angka-angka.  Hal  ini memudahkan dalam mengoreksi hasil pengerjaan siswa. Dalam
pembelajaran  di  sekolah  maupun  di perguruan  tinggi,  tugas  tidak  akan lepas  dari  keseharian  mahasiswa. Hasil  dari  pengerjaan  mahasiswa  ini nantinya  akan  Direkap.  Kemudian sebagai  acuan  dalam  memberi  nilai akhir (indeks prestasi) pada mahasiswa.  Tugas-tugas  tersebut diantaranya  tugas  harian,  ujian tengah  semsester  (UTS),  ujian  akhir sekolah (UAS).
Selain  itu  data  tersebut  juga dapat  digunakan  untuk  melihat system  mengajar  dosen.  Tentunya dapat  terlihat  apabila  minimal mengajar mata kuliah yang serumpun,  minimal dua mata  kuliah. Hasil  dari  nilai  mahasiswa  dari  mata kuliah yang berbeda dapat dilakukan uji statistic untuk melihat hubungan- hubungan  tertentu.  Salah  satunya untuk  melihat  standart  mengajar dosen dengan melihat hasil nilai dari mata kuliah yang berbeda. Tujuannya untuk mencari persamaan pembelajaran pada mata kuliah yang berbeda.
Banyak  sekali  yang  dapat dipilih  dari  uji  statistic  yang  dapat dilakukan. Kasus diatas uji yang dipilih adalah  uji-t  terhadap  dua  kelompok data  yang  independen.  Independen berarti  dua  kelompok  tersebut  tidak ada  hubungan  atau  tidak  saling mempengaruhi.  Ada  uji  yang  harus dilakukan  pada  data  tersebut sebelum melakukan uji-t. uji tersebut yaitu  uji  normalitas  dan  uji homogenitas. Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui distribusi  populasi  dari  sampel  yang diambil  secara  acak.  Sedangkan  uji homogenitas  untuk  memperlihatkan bahwa data-data tersebut berasal dari populasi  yang  tidak  jauh  berbeda keragamannya.
Langkah pertama adalah mengumpulkan  data-data  kemudian merekap  data  dalam  bentuk  table untuk memudahkan pengujian. Perhitungan  uji  dapat  dilakukan secara  manual,  akan  tetapi  dalam
penelitian ini perhitungan
menggunakan bantuan program Ms. Excell  2016.  Langkah  selanjutnya adalah  melakukan  uji  normalitas. Tahap  uji  normalitas  diperoleh kesimpulan bahwa data berdistribusi normal, sehingga dapat dilakukan uji selanjutnya.  Langkah  selanjutnya adalah  melakukan  uji  homogenitas. Hasil analisis data dari uji ini terlihat bahwa data homogen.
Bagaimana  jika  data  tidak normal dan tidak homogeny?
Menurut Arne Buthmann
(2018)  Ada  beberapa  cara  dalam menormalkan  data,  salah  satunya yaitu nilai-nilai ekstrim. Terlalu banyak nilai-nilai  ekstrim  dalam  sebuah  set data  akan  mengakibatkan  distribusi yang  miring.  Normalitas  data  dapat dicapai  dengan  membersihkan  data.
Ini melibatkan
menentukan pengukuran  kesalahan,  kesalahan entri  data  dan  outliers,  dan menghapus  data  tersebut  untuk alasan  yang  sah.  Penting  bahwa outliers diidentifikasi
sebagai penyebab  yang  benar-benar  khusus sebelum mereka dieliminasi.
Sedangkan  untuk  membuat tidak  homogen  menjadi  data  yang homogen, menurut Bazley (2014, 470) dapat  melakukan  cara  yaitu  memilih ukuran aktivitas yang lebih erat terkait dengan pengeluaran overhead. Sehingga data yang terlalu menyimpang  dari  data-data  yang dapat  membuat  data  tersebut menjadi  overhead.  Langkah  yang
diambil  adalah  mengeluarkan  data tersebut.
Data sudah berdistribusi normal  dan  homogen,  sehingga langkah selanjutnya adalah melakukan  uji-t.  hasil  analisis  uji-t menunjukkan  bahwa  t hitung dari keseluruhan  data  kurang  dari  t tabel . Hasil  ini  dapat  disimpulkan  bahwa rata-rata  dari  data  tersebut  sama. Hasil  uji-t  ini  selanjutnya  akan dilakukan  penarikan  kesimpulan  dan deskripsi kesimpulan.
Berbicara  mengenai  standart pasti tidak pilih-pilih mana yang akan dibuat perlakukan khusus, semuanya disamakan.  Persamaan  ini  bukan berarti  materi  dimudahkan  semua atau  disulitkan  semua,  akan  tetapi standart  sesuai  dengan  tujuan pembelajaran  mata  kuliah.  Proses pembelajaran tentu tetap memperhatikan materi yang dibahas dan  sedang  dipelajari.  Jika  suatu materi  sesuai  dengan  menggunakan metode ceramah, pembelajaran menggunakan metode ceramah. Jika sesuai dengan berkelompok, pembelajaran berkelimpik yang diterapkan. Sehingga tidak menyamakan  pembelajaran  menjadi satu metode pembelajaran saja.
Hasil  pembelajaran  yang  baik dapat  diukur,  dilihat  dan  dilakukan analisis. Hasil dari pembelajaran mata kuliah kapita selekta matematika SMP dan logika matematika telah disajikan dalam bentuk table hingga dilakukan uji  statistik.  Hasilnya  menunjukkan kesamaan  antara  data  mata  kuliah
Factor M: F ocus ACT ion O f R esearch M athematic p-ISSN: 2655-3511; e-ISSN: 2656-307X
Volume 2, Nomor 1, Desember, 2019, 66 – 84
kapita  selekta  matematika  SMP  dan logika matematika. Hal ini menunjukkan  bahwa  kinerja  dosen standart,  tidak  membedakan  mata kuliah satu dengan mata kuliah yang lain.  Hal  ini  sangat  penting  dalam dunia  pendidikan.  pembelajaran harus  terukur  dan  standart  dalam mempelajari apapun, dalam mengamalkan  apapun.  Tidak  kurang atau  lebih,  karena  sesuatu  yang berlebih  atau  kekurangan  itu  tidak baik.
… اَل َو ا  ا ٓوُف ِر ۡسُت ۥُهَّنِإ اَل ا بِحُي اَنيِف ِر ۡسُمۡلٱ ١٣

## … dan janganlah berlebih-lebihan.
Sesungguhnya Allah tidak menyukai orang-orang yang berlebih-lebihan (Q.S
Al A’Raf: 31) Dengan demikian pembelajaran  perlu  memperhatikan materi.  Tujuannya  untuk  melihat metode  pembelajaran  yang  tepat untuk  mempelajari  materi  tersebut. Kesesuaian  metode  pembelajaran dengan  materi  dapat  membuat mahasiswa  (peserta  didik)  dapat mencapai target sesuai dengan yang direncanakan dan diharapkan.

## Kesimpulan
Pembelajaran  harus  terukur dengan  dapat  dilihatnya  proses pembelajaran dan hasil pembelajarannya.  Penilaian  suatu pembelajaran  yang  dilihat  dari  hasil tentu  saja  dapat  mempengaruhi variable yang lain. Metode pembelajaran  menyesuaikan  dengan materi  yang  dipelajari.  Mempelajari materi yang berbeda harus mempunyai  standart  yang  sama sehingga  tidak  memberatkan  pada salh  satu  pihak.  Pembelajaran  yang terukur  selanjutnya  dapat  diuji hasilnya.

## Saran
1. Hendaknya  menghasilkan  suatu karya dari hasil pembelajaran.
2. Materi  atau  mata  kuliah  yang serumpun  dibentuk  menjadi variable penilaian yang sejenis.
3. Suatu  yang  sudah  menjadi keahlian  dapat  meningkatkan standart diri.

## Daftar Pustaka
Amsyah,  Z.  (2005). Manajemen  Sistem  Informasi.  Jakarta:  Gramedia  Pustaka Utama.
Bazley, M., Hancock, P., & Robinson, P. (2014). Contemporary Accounting PDF. Australia: Cengage Learning.
Buthmann, A. (2018, March Thusday, 2:46 PM). Dealing with Non-normal Data:
Strategies and Tools. Retrieved from dealing-non-normal-data-strategies- and-tools/:
https://www.isixsigma.com/tools- templates/normality/dealing-non-normal-data-strategies-and-tools/
Erwinsyah, A. (2014). Pemahaman Penelitian Kuantitatif Bagi Mahasiswa Program Studi Manajemen Pendidikan Islam . Jurnal Tadbir, Vol. 2, No. 2, 275-280.
Matondang, Z. (2009). Validitas dan Reliabilitas Suatu Instrumen Penelitian. Jurnal Tabularasa PPS Unimed, Vol. 6, No. 1, 87-97.
Pritandhari,  M.,  &  Ratnawuri,  T.  (2015).  Evaluasi  Penggunaan  Video  Tutorial sebagai  Media  Pembelajaran  Semester  IV  Program  Studi  Pendidikan Ekonomi Universitas Muhammadiyah Metro. Jurnal Promosi, 11-20.
Siyoto , S., & Sodik, M. A. (2015). Dasar Metodologi Penelitian. Yogyakarta: Literasi Media Publishing.
Surur,  A.  M.  (2017).  Formasi  4-1-5  Penakhluk  Masalah  (Studi  Kasus:  Penulisan Karya Tulis Ilmiah Proposal Skripsi Stain Kediri 2017). PROSIDING SEMINAR NASIONAL PPKn III, 105-113.
Trinova, Z. (2012). Hakikat Belajar dan Bermain Menyenangkan Bagi Peserta Didik.
Jurnal Al-Ta’lim, Vol. 1, No. 3, 209-215.
Widodo.  (2013).  Analisis  Pengaruh  Antara  Faktor  Pendidikan,  Motivasi  dan Budaya  Kerja  Terhadap  Kinerja  Pegawai  dalam  Pelaksanaan  Pelayanan Publik  (Studi  Kasus  pada  Badan  Pelayanan  Perijinan  Terpadu  Kota Pontianak) . Jurnal Manajemen dan Bisnis, Vol. 1, No. 1, 1-20.