Normalized Gain: Kapan dan Bagaimana Menggunakannya?

Bagi mahasiswa pendidikan fisika (perkiraan penulis), tentu akan mengenal atau pernah berkenalan dengan Normalized Gain (gain ternormalisasi). Biasanya mahluk ini digunakan untuk menganalisis peningkatan skor. Apakah ini tepat atau tidak, sering kali mahluk ini diberikan uji statistik tertentu untuk melihat signifikansinya.

Mahluk apa Normalized Gain (gain ternormalisasi)? Gain secara bahasa menunjukkkan 'peningkatan'. Pertama kalinyanya diperkenalkan oleh seseorang yang berkecimpung dibidang fisika yaitu R. Hake (1999). Normalized gain diperkenalkan oleh Hake sebagai sebuah ukuran kasar dari efektivitas pembelajaran fisika dalam meningkatan pemahaman konsep. Hake mendefinisikan normalized gain <g> dalam suatu persamaan berikut:

Tanda kurung dalam persamaan di atas mengindikaskan rata-rata kelas. Nilai atau angka 100 menunjukkan skor ideal untuk hasil pembelajaran. Kategori untuk analisis ini dibedakan tiga yaitu rendah (< 0.3), sedang (0.3 < g < 0.7) dan tinggi (<g> 0.7).

Ada keuntungan ketika normalized gain digunakan sebagai alat analisis. Menilik pada alasan yang diusulkan Hake, keuntungan tersebut adalah ukuran ini sangat berbeda untuk setiap metode pembelajaran yang diterapkan namun mengizinkan sebuah anlisis konsisten untuk populasi siswa yang besar dan keadaaan awal yang berbeda. Dengan kata lain, analisis ini dapat membandingkan pembelajaran siswa satu dengan pembelajaran lain dari institusi yang berbeda dengan latar belakang berbeda pula. Sebuah keuntungan yang dapat dikatakan luar biasa, bagaimana tidak tanpa melihat kondisi awal sebuah perlakuan bisa bisa dibandingkan.

Disisi yang lain, berbagai kritik tentunya bermunculan terhadap analisis normalized gain. Karena analisis ini sangat populer di kalangan orang fisika, beberapa peneliti dalam bidang lain seperti peneliti dibidang sosial tidak mengenal sama sekali analisis ini. Kritikan yang pertama adalah sulit sekali untuk tidak menghubungkan keadaan awal siswa terhadap perlakukan yang diberikan. Beberapa penelitian justru menunjukkan adanya korelasi yang kuat antara keadaan awal dengan perlakukan. Kedua, analisis ini tidak bertanggung jawab untuk laju penurunan. Jika mendapatkan skor post-test yang kecil atau sama dengan pre-test, apa makna effektivitas dalam kasus ini. Apakah ketika normalized gain nol, pembelajaran tidak mempunyai efektivitas sama sekali seolah-olah sama dengan tidak belajar. Atau ketika nilai analisis ini negatif menunjukkkan bahwa pada siswa terjadi penurunan pengetahuan setelah pembelajaran dilakukan.

Sebuah alternatif untuk analisis ini tentunya datang dari analisis keilmuan sosial. Dalam ranah sosial sering kali memunculkan analisis "effect size" yang menunjukkan seberapa signifikan sebuah perbedaan terjadi akibat sebuah perlakukan. Aanalisis ini jauh lebih awal keberadaannya dibandingkan dengan normalized gain yang dikemukakan oleh Hake tahun 1999.