Reka Bentuk, Pengumpulan dan Analisis Data (Kuantitatif)

1. Reka Bentuk Kajian

Apa maksudnya?
Reka bentuk kajian ialah pelan atau rancangan bagaimana kajian dijalankan. Dalam kaedah kuantitatif, ia lebih kepada mengukur sesuatu dengan angka.

Contoh di sekolah rendah:
Seorang guru ingin mengetahui sama ada penggunaan kaedah pembelajaran berasaskan lagu dapat meningkatkan markah murid Tahun 3 dalam Matematik.

• Persoalan kajian: Adakah terdapat perbezaan pencapaian antara murid yang belajar dengan lagu dan murid yang belajar secara biasa?

• Reka bentuk: Guru bahagikan murid kepada dua kumpulan (kumpulan eksperimen dengan lagu, kumpulan kawalan tanpa lagu). Selepas beberapa minggu, guru bandingkan markah ujian kedua-dua kumpulan.

---

2. Klasifikasi Data

Data boleh dibahagi mengikut jenis dan skala pengukuran.

a) Jenis Data

• Data primer – data yang cikgu sendiri kumpul.
  Contoh: Markah ujian Matematik murid Tahun 3.

• Data sekunder – data yang sudah sedia ada.
  Contoh: Rekod kehadiran murid daripada pejabat sekolah.

b) Skala Pengukuran

1. Nominal – kategori tanpa susunan.
   Contoh: Jantina murid (lelaki/perempuan).

2. Ordinal – kategori dengan susunan.
   Contoh: Kedudukan tempat pertama hingga ke-30 dalam kelas.

3. Interval – nombor dengan jarak sama, tapi tiada sifar mutlak.
   Contoh: Skor motivasi murid (skala 1–5).

4. Ratio – nombor dengan sifar mutlak.
   Contoh: Markah peperiksaan (0–100), umur murid.

---

3. Kaedah Pengumpulan Data

Kaedah ini bermaksud bagaimana guru dapatkan maklumat.

Contoh di sekolah rendah:

• Soal selidik: Guru beri borang kepada murid untuk tandakan tahap minat mereka belajar Sains (suka, sederhana, tidak suka).

• Ujian: Guru beri ujian Matematik sebelum dan selepas guna kaedah baharu.

• Pemerhatian: Guru perhatikan berapa ramai murid yang angkat tangan untuk menjawab soalan dalam kelas.

• Rekod: Guru ambil data kehadiran murid dari buku rekod kedatangan.

---

4. Kaedah Persampelan

Sampel bermaksud siapa yang dipilih untuk dikaji.

Contoh di sekolah rendah:

• Persampelan rawak mudah: Daripada 120 murid Tahun 3, guru cabut undi untuk pilih 30 murid.

• Persampelan berstrata: Guru mahu pastikan murid lelaki dan perempuan diwakili sama. Jadi, guru bahagikan ikut jantina, kemudian pilih sampel.

• Persampelan kemudahan: Guru pilih murid dalam kelas yang cikgu ajar kerana lebih mudah.

---

5. Statistik Deskriptif dan Inferensi

a) Statistik Deskriptif

Digunakan untuk meringkaskan data.

• Min: Purata markah Matematik murid = 70.

• Median: Markah tengah = 68.

• Mod: Markah yang paling kerap = 75.

• Sisihan piawai: Mengukur sama ada markah murid rapat atau jauh dari purata.

b) Statistik Inferensi

Digunakan untuk membuat kesimpulan atau ramalan.

• Ujian-t: Bandingkan markah murid kumpulan lagu vs kumpulan tanpa lagu.

• Korelasi: Lihat sama ada masa ulang kaji ada hubungan dengan markah ujian.

• Regresi: Cuba ramal markah berdasarkan kehadiran murid ke sekolah.

---

6. Pemprosesan dan Perwakilan Data Secara Grafik

Selepas data dikumpul, guru boleh guna Excel atau SPSS untuk proses. Data boleh dipersembahkan dalam bentuk grafik.

Contoh di sekolah rendah:

• Carta bar: Bilangan murid lelaki dan perempuan yang lulus Sains.

• Carta pai: Peratusan murid ikut tahap minat membaca (tinggi, sederhana, rendah).

• Graf garisan: Perubahan purata markah Matematik murid dari Januari hingga Jun.

• Histogram: Taburan markah ujian murid.

---

Kesimpulan

Sebagai guru, memahami reka bentuk, pengumpulan dan analisis data kuantitatif penting kerana ia membantu kita:

• menilai keberkesanan kaedah mengajar,

• memahami keperluan murid,

• membuat keputusan berdasarkan bukti (evidence-based).

Dengan data yang sistematik, guru dapat menambah baik strategi pengajaran dan meningkatkan pencapaian murid.

📘 Contoh 1: Guru Bahasa Inggeris Tahun 2

Tajuk Kajian

Keberkesanan penggunaan flashcards dalam meningkatkan penguasaan kosa kata Bahasa Inggeris murid Tahun 2.

1. Reka Bentuk Kajian

• Jenis: Kuasi-eksperimen.
• Kumpulan eksperimen: Murid Tahun 2A belajar kosa kata dengan flashcards.
• Kumpulan kawalan: Murid Tahun 2B belajar kosa kata dengan kaedah biasa (chalk & talk).
• Tempoh: 4 minggu.

2. Pengumpulan Data

• Instrumen: Ujian pra dan ujian pasca (20 perkataan asas Bahasa Inggeris).
• Contoh soalan: Padankan perkataan dengan gambar (cat, dog, apple).

3. Data Contoh

Kumpulan	Min markah pra	Min markah pasca
2A (flashcards)	6/20	16/20
2B (biasa)	7/20	12/20

4. Analisis

• Statistik deskriptif: Min meningkat lebih tinggi dalam kumpulan flashcards.
• Inferensi (Ujian-t): Ada perbezaan signifikan antara kumpulan (p < 0.05).

5. Perwakilan Grafik

• Carta bar: Perbandingan markah pra & pasca dua kumpulan.
• Graf garisan: Peningkatan markah dari pra → pasca.

👉 Kesimpulan: Flashcards berkesan meningkatkan kosa kata murid Tahun 2.

---

🎨 Contoh 2: Guru Pendidikan Seni Visual Tahun 5

Tajuk Kajian

Hubungan antara tahap minat murid terhadap seni dengan pencapaian hasil lukisan Tahun 5.

1. Reka Bentuk Kajian

• Jenis: Kajian korelasi.
• Sampel: 30 murid Tahun 5.
• Tujuan: Lihat sama ada minat berkait dengan pencapaian seni.

2. Pengumpulan Data

• Soal selidik minat: 10 item skala Likert (1 = sangat tidak setuju, 5 = sangat setuju).
  Contoh item: “Saya suka melukis dalam masa lapang.”
• Markah hasil seni: Berdasarkan rubrik pemarkahan (0–100).

3. Data Contoh (ringkas)

Murid	Skor minat (1–50)	Markah lukisan (0–100)
A	45	88
B	20	55
C	35	72

4. Analisis

• Statistik deskriptif: Min skor minat = 32, min markah seni = 70.
• Inferensi (Korelasi Pearson): r = 0.68, p < 0.01 → hubungan positif yang kuat.

5. Perwakilan Grafik

• Graf taburan (scatter plot): Titik menunjukkan semakin tinggi skor minat, semakin tinggi markah lukisan.

👉 Kesimpulan: Murid yang mempunyai minat tinggi dalam seni cenderung menghasilkan lukisan yang lebih baik.

---

✨ Ringkasan

• Guru Bahasa Inggeris Tahun 2: Kajian kuasi-eksperimen bandingkan kaedah pengajaran (flashcards vs biasa).
• Guru PSV Tahun 5: Kajian korelasi lihat hubungan minat dengan pencapaian seni.