Widyadari                                                                      DOI: 10.5281/zenodo.5575879 Vol. 22 No. 2 (Oktober 2021) e-ISSN : 2613-9308   p-ISSN : 1907-3232 Hlm. 608 - 619

## KARAKTERISTIK TES PRESTASI BELAJAR BERDASARKAN PENDEKATAN KLASIK DAN ITEM RESPONSE THEORY
Anak Agung Purwa Antara 1* , Ni Made Serma Wati 2 1,2 IKIP Saraswati purwa.antara@gmail.com ; serma.wati93@gmail.com

## ABSTRACT
This research is empirical study in order to determine (1) the characteristics of achievement test which analyzed with classical approach, (2) the characteristics of achievement test which analyzed with Item Response Theory (IRT) approach and, (3) the comparison of slope that analyzed with classical and IRT approaches. This research was conducted in an elementary school in Tabanan with data retrieval using  stratified  random  sampling  technique.  Characteristics  of  the  test  analyzed  using  Parscale Program  (Muraki &  Bock,  1977)  with Marginal Maximum likelihood  estimation. The results of the analyzed  based  on  the  classical  approach  shows  that  the  average  value  of  coefficient  Pearson correlation  0.373  and  the  average  of  coefficient  Polyserial  correlation  0.460  more  than  0.2  That means the general tests that arranged have good slope.. The results of analysis IRT approach indicated that the minimum value of probability 0.198 (greater than 0.05), which means fit with the model. The mean of slope 0.644, greater than 0.2. That means the tests have good slope. Similarly, the value of location of the test -.0.430, that means the tests have moderate level of difficulty. Analysis of test with IRT  approach  have  an  average  slope  greater  than  tests  that  analyze  with  classical  approach.  That means the analysis test with IRT approach more careful in distinguishing abilities of students with one another.

## Keywords: Slope, Classical Approach, IRT Approach

## ABSTRAK
Penelitian  ini  adalah  penelitian  empirik  dengan  tujuan  untuk  mengetahui  (1)  karakteristik  tes prestasi belajar yang dianalisis dengan pendekatan teori tes klasik, (2) karakteristik tes prestasi belajar  yang  dianalisis  dengan  pendekatan  Item  Response  Theory  (IRT),  (3)  perbandingan tingkat daya beda butir tes prestasi belajar yang dianalisis dengan pendekatan Klasik dan IRT. Penelitian  ini  dilakukan  di  Sekolah  Dasar  di  Kabupaten  Tabanan  dengan  pengambilan  data menggunakan  teknik  stratified  random  sampling.  Karakteristik  tes  yang  disusun  dianalisis menggunakan Program Parscale dengan estimasi Marginal Maximum likelihood. Hasil analisis berdasarkan pendekatan klasik menunjukkan bahwa nilai rerata koefisien korelasi Pearson 0.373 dan rerata koefisien korelasi Polyserial 0.460 lebih dari 0.2 yang berarti secara umum tes yang disusun  memiliki  daya  beda  yang  baik.  Hasil  analisis  dengan  pendekatan  IRT  menunjukkan bahwa nilai minimum probability 0.198 (lebih dari 0.05) yang berarti fit dengan model. Rerata slope 0.644, lebih besar dari 0.2. Hal ini berarti tes yang disusun memiliki daya beda butir yang baik.  Demikian  pula  nilai  location  dari  tes  sebesar  -.0.430,  yang  berati  tes  yang  disusun memiliki  tingkat  kesukaran  butir  yang  sedang.  Analisis  tes  dengan  pendekatan  IRT  memiliki rerata slope lebih besar dari tes yang dianalisis dengan pendekatan klasik. Hal ini berarti analisis tes dengan pendekatan IRT lebih teliti dalam membedakan kemampuan siswa yang satu dengan yang lainnya.
Kata kunci: Daya beda, Pendekatan Klasik, Pendekatan IRT

## PENDAHULUAN
Fokus utama penyelenggaraan pendidikan  nasional  seperti  diamanatkan oleh  Undang-Undang  Sistem  Pendidikan Nasional  No  20  Tahun  2003  adalah peningkatan  kompetensi  lulusan  dari  suatu lembaga pendidikan. Peningkatan kompetensi  lulusan  tersebut  tidak  terlepas dari aspek materi yang harus dipelajari atau diajarkan,  proses  pembelajaran  (meliputi metode atau strategi yang digunakan dalam pembelajaran sehingga materi atau pengetahuan  yang  mesti  dikuasai  siswa dapat diserap  secara maksimal  oleh siswa) dan evaluasi terhadap program pembelajaran yang telah dilakukan sehingga  diperoleh  informasi  yang  akurat apakah  tujuan  pembelajaran  telah  tercapai sesuai dengan harapan.
Menurut Mardapi (2005:5)
peningkatan  kompetensi  lulusan  dari  suatu lembaga pendidikan tersebut dapat dimulai dari peningkatan kualitas program pembelajaran  dan  peningkatan  kualitas penilaian  yang  dilakukan  guru  di  dalam kelas.  Pernyataan  tersebut  dapat  dimaknai bahwa  penilaian  yang  berkualitas  akan mampu memberikan informasi yang akurat tentang  program  pembelajaran  yang  telah dilakukan,  apakah  tujuan  pembelajaran yang  diharapkan  telah  dapat  dicapai  atau tidak. Informasi yang akurat akan
berdampak  pada  pengambilan  keputusan yang tepat dalam rangka perbaikan kualitas hasil belajar atau kompetensi lulusan. Penilaian  hasil  belajar  pada  suatu program  pembelajaran  tidak  terlepas  dari program pengukurannya. Artinya penilaian yang  berkualitas  hanya  dapat  diperoleh melalui hasil pengukuran yang berkualitas. Pengukuran  yang  berkualitas  memerlukan instrument  atau  alat  ukur  yang  berkualitas pula. Untuk mendapatkan alat ukur atau tes yang  berkualitas  diperlukan  analisis  yang akurat  dan  cermat.  Analisis  tes  selain dilakukan secara teori yang meliputi telaah butir berdasarkan aspek isi, konstruksi, dan bahasa,  perlu  juga  dilakukan  analisis  butir secara empirik.
Analisis  butir  secara  empirik  dapat dilakukan  dengan  dua  pendekatan  yaitu pendekatan teori tes klasik dan pendekatan teori  respons butir  ( Item  Response Theory, IRT ). Teori tes klasik ( classical test theory; CTT)  berkembang  dan  digunakan  secara luas  di  Indonesia  dan  menjadi  teori  utama di  kalangan ahli psikologi dan pendidikan, serta  bidang  kajian  perilaku  ( behavioral ) yang lain, selama 20 dekade (Embretson & Reise,  2000).  Teori  tes  klasik  atau  disebut teori  skor  murni  klasik  (Allen  &  Yen, 1979:57)  didasarkan  pada  suatu  model aditif,  yakni  skor  amatan  merupakan penjumlahan dari skor sebenarnya dan skor
kesalahan  pengukuran.  Secara  matematis dituliskan  dengan:  X  =  T  +  E,  di  mana  X adalah  skor  amatan,  T  skor  murni,  dan  E skor kesalahan pengukuran Analisis  tes  menggunakan  teori  tes klasik  memiliki  kelemahan  karena  bersifat examinee  sample  dependent dan item sample dependent (Hambleton & Swaminathan, 1985;
Hambleton,
Swaminathan,  &  Rogers,  1991).  Artinya statistik  yang  digunakan  dalam  model  tes klasik  seperti  tingkat  kesukaran  dan  daya pembeda  soal  sangat  tergantung  pada sampel  yang  dipergunakan  dalam  analisis. Rerata  tingkat  kemampuan,  rentang,  dan sebaran  kemampuan  siswa  yang  dijadikan sampel dalam analisis sangat mempengaruhi nilai statistik yang diperoleh. Sebagai contoh, tingkat kesukaran  soal  akan  tinggi  apabila  sampel yang akan digunakan mempunyai kemampuan  lebih  tinggi  dari  rerata kemampuan  siswa  dalam  populasinya. Daya  pembeda  soal  akan  tinggi  apabila tingkat kemampuan sampel bervariasi atau mempunyai  rentang  kemampuan  yang besar.  Demikian  pula  dengan  reliabilitas tes.  Skor  siswa  yang  diperoleh  dari  suatu tes sangat terbatas pada tes yang digunakan. Kesimpulan hasil tes tidak dapat digeneralisasikan di luar tes yang digunakan.  Skor  perolehan  seseorang
sangat tergantung pada pemilihan tes yang digunakan bukan pada kemampuan peserta tes tersebut. Karena keterbatasan penggunaan  skor  tes,  teori  tes  klasik  tidak mempunyai  dasar  untuk  mempelajari perkembangan  kemampuan  siswa  dari waktu ke waktu, kecuali jika siswa tersebut menempuh  tes  yang  sama  dari  waktu  ke waktu.  Konsep  reliabilitas  tes  dalam konteks  teori  tes  klasik  didasarkan  pada kesejajaran  perangkat  tes  yang  dalam prakteknya  sangat  sukar  untuk  dipenuhi. Jika  prosedur  tes  retes  digunakan,  sampel yang  diambil  sangat  tidak  mungkin berperilaku  sama  pada  saat  tes  dikerjakan untuk yang kedua kalinya.
Teori  tes  klasik  tidak  memberikan landasan  untuk  menentukan  bagaimana respons  seseorang  peserta  tes  apabila diberikan  butir  tertentu.  Tidak  adanya informasi ini tidak memungkinkan melakukan  desain  tes  yang  bervariasi sesuai  dengan  kemampuan  peserta  tes ( adaptive  or  tailored  testing ).  Indeks kesalahan  baku  pengukuran  diasumsikan sama  untuk  setiap  peserta  tes.  Padahal seseorang  peserta  tes  mungkin  berperilaku lebih  konsisten  dalam  menjawab  soal dibandingkan peserta tes lainnya. Demikian sebaliknya,  dan  masih  ada  kelemahan- kelemahan lainnya.
Kelemahan-kelemahan  yang  muncul dalam  teori  tes  klasik  memicu  munculnya teori  baru  yang  lebih  memadai,  yaitu  teori respon  butir  ( Item  Response  Theory;  IRT ), yang dikenal pula dengan nama latent traits theory. Menurut Embretson & Reise (2000) kelebihan IRT dibandikan CTT antara  lain (1)  simpangan  baku  pengukuran  atau standard  error  of  measurement (SEM) memiliki  nilai  yang  berbeda-beda  antar skor (atau pola-pola respon), tetapi bersifat umum  antar  populasi;  (2)  tes  yang  lebih pendek bisa jadi lebih reliabel dibanding tes yang lebih panjang; (3) perbandingan skor- skor tes antar berbagai format akan optimal jika  tingkat  kesulitan  tes  bervariasi  antar pes  erta;  (4)  estimasi-estimasi  yang  tidak bias  bisa  diperoleh  dari  sampel  yang  tidak representatif;  (5)  skor  tes  memiliki  arti manakala dibandingkan dengan karakteristik  item-itemnya;  (6)  skala  yang bersifat interval dicapai dengan menggunakan  model  pengukuran  yang lebih  logis;  (7)  tes  dengan  format  item campuran  dapat  menghasilkan  skor  tes yang optimal; (8) skor -skor yang berubah dapat  dibandingkan  secara  berarti  jika tingkat skor awal berbeda; (9) hasil analisis faktor  pada  data  skor  kasar  item menghasilkan  sebuah full  information factor  analysis ;  dan  (10)  sifat-sifat  item sebagai  stimulus  dapat  secara  langsung
berhubungan dengan sifat-sifat psikometriknya.
Prinsip  dasar  Teori  Respons  Butir ( IRT )  menurut  Hambleton,  Swaminathan,
& Rogers (1991: 5) adalah
The desirable features of an alternative  test  theory  would  include
(a)  item  characteristics  that  are  not group-dependent, (b) scores describing  examinee  proficiency  that are  not  test-dependent,  (c)  a  model that  is  expressed  at  the  item  level rather  than  at  test  level,  (d)  a  model that  does  not  require  strictly  parallel tests for assessing reliability, and (e) a model  that  provides  a  measure  of precision for each ability score.
Pernyataan  tersebut  menunjukkan  bahwa tujuan teori respons butir adalah membentuk  statistik  butir  yang  tidak bergantung  pada  kelompok,  membentuk skor  tes  yang  dapat  menggambarkan kemampuan subjek tanpa  bergantung pada indeks  kesukaran  butir  tes,  membentuk model tes yang asumsi-asumsinya mempunyai  dukungan  kuat,  membentuk model  tes  yang  tidak  memerlukan  asumsi paralel dalam pengujian reliabilitasnya, dan membentuk model tes yang dapat memberikan dasar pencocokan antara butir tes dan tingkat kemapuan subjek.
Landasan pemikiran pada teori respons butir  didasarkan  pada  dua  postulat,  yaitu: (a)  performansi  subjek  pada  suatu  butir dapat  diprediksi  oleh  seperangkat  faktor yang disebut latent traits atau kemampuan laten, dan (b) hubungan antara performansi subjek  pada  suatu  butir  dan  perangkat kemampuan  laten  yang  mendasarinya digambarkan  oleh  fungsi  monoton  naik yaitu kurva karakteristik butir (Hambleton, Swaminathan  &  Rogers,  1991:  7). Pernyataan  tersebut  menunjukkan  bahwa performansi  peserta  tes  dalam  merespons suatu butir tes tergantung dari kemampuan yang dimilikinya. Semakin tinggi kemampuan  yang  dimiliki  semakin  baik performansi  yang  ditampilkan  peserta  tes, sebagai  mana  digambarkan  dengan  kurva monoton naik.
Model matematis IRT mengekspresikan  probabilitas  menjawab benar  oleh  peserta  tes  bergantung  kepada kemampuan yang dimiliki dan karakteristik butir soal. Model IRT memuat sekumpulan asumsi  tentang  data  terhadap  model  yang digunakan  yaitu  unidimensi,  independensi lokal dan invariansi parameter (Hambleton, Swaminathan & Rogers, 1991: 8). Asumsi unidimensi dimaksudkan bahwa  setiap  tes  hanya  mengukur  satu kemampuan. Jika butir-butir soal mengukur lebih  dari  satu  kemampuan,  maka  respons
terhadap  butir  soal  tersebut  merupakan kombinasi  dari  berbagai  kemampuan peserta  tes.  Kontribusi  setiap  kemampuan terhadap  respons  peserta  tidak  diketahui, dan hal ini bertentangan dengan tujuan IRT . Asumsi independensi lokal menyatakan  bahwa  kinerja seseorang  pada suatu  butir  soal  tidak  mempengaruhi kinerja  pada  butir  soal  lain.  Jika kemampuan  yang  mempengaruhi  kinerja dibuat  konstan,  maka  respons  subjek terhadap  butir  soal  manapun  akan  bebas secara statistik.
Asumsi invariansi parameter menyatakan  bahwa  karakteristik  butir  soal tidak  berubah  meskipun  subjek  yang menjawab butir tersebut berubah-ubah dan berbeda  tingkat  kemampuannya.  Fungsi logistik  digunakan  untuk  mengembangkan fungsi  probabilitas  model IRT yang  terdiri dari:  (a)  model  1-P  dengan  parameter tingkat  kesulitan,  (b)  model  2-P  dengan parameter tingkat kesulitan dan daya beda, (c)  model  3-P  dengan  parameter  tingkat kesulitan,  daya  beda  dan  tebakan,  untuk butir  soal  dikotomus.  Model  1-P  yang dikenal  dengan  sebutan  model  Rasch dikembangkan  menjadi  model  politomus Partial  Credit  Model ( PCM )  yaitu  dengan menjabarkan lokasi butir menjadi beberapa katagori.  Muraki  (1992)  mengembangkan kembali PCM yang  memungkinkan  butir
dalam skala memiliki perbedaan dalam hal parameter  lereng.  Model  ini  kemudian diberi  nama Generalized  Partial  Credit Model ( GPCM ).
Pendekatan  teori  tes  klasik  dan IRT secara  fundamental  memang  berbeda, walaupun  demikian  teori  klasik  memiliki hubungan  erat  dengan IRT .  Hubungan tersebut dapat dijadikan dasar dalam tahap awal untuk memahami IRT . Hasil pengamatan  di  Bali,  sebagian  besar  guru masih  terpaku  pada  penggunaan  teori  tes klasik  dalam  analisis  tes  untuk  mengukur hasil  belajarnya,  sehingga  informasi  yang diperoleh  masih  sangat  terbatas.  Oleh karena  itu  penelitian  tentang  perbandingan karakteristik  tes  berdasarkan  pendekatan teori  tes  klasik  dan  IRT  perlu  dilakukan. Guru perlu memperoleh informasi bagaimana  melakukan  analisis  tes  hasil belajar berdasarkan teori yang ada sehingga dapat diperoleh informasi hasil belajar yang telah dilakukan secara cermat dan akurat. Studi  yang  relevan  telah  dilakukan oleh beberapa ahli seperti, Using Classical Test  Theory  in  Combination  With  Item Response Theory (Bechger, Maris,
Verstralen,  &  Beguin,  2003), Item Response  Theory  and Classical  Test Theory: An Empirical Comparison of Their Item/Response  Pers  on Statistics (Fan, 1998),  dan A  Monte Carlo  Comparison of
Item  and  Person  Statistics  Based  on  Item Response  Theory  Versus Classical  Test Theory (McDonald & Paunonen, 2002).
Penelitian  ini  dilakukan  di  Sekolah Dasar,  pada  pelajaran  matematika  dengan menggunakan tes model campuran. Tujuan penelitian  adalah  untuk  mengetahui  (1) karakteristik tes prestasi belajar matematika jika  dilakukan  analisis  dengan  pendekatan klasik;  (2)  karakteristik  tes  prestasi  belajar matematika jika dianalisis dengan pendekatan IRT ;  (3)  perbandingan  tingkat daya  beda  butir  tes  jika  dianalisis menggunakan pendekatan klasik dan IRT . Secara teoretis, penelitian ini diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi bagi  perkembangan  pengukuran  dalam pendidikan  matemaika,  antara  lain:  (1) memberikan  informasi  tentang  analisis karakteristik  tes  prestasi  belajar  dengan pendekatan  klasik  dan IRT yang  lebih dikembangkan  untuk  jenjang  SMP  dan SMA/SMK;  (2)  memberikan  informasi tentang  analisis  karakteristik  tes  dengan pendekatan  Klasik  dan IRT untuk  bidang- bidang strudi IPA lainnya.
Secara praktis hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan dalam: (1) melakukan seleksi butir dalam menyusun tes yang berkualitas; (2) memberikan petunjuk bagi guru, dalam menyusun tes secara professional sehingga
mampu  melakukan  pembelajaran  lebih profesional dan bertanggung jawab.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini adalah penelitian empirik yang  diawali  dengan  pengembangan intrumen  (tes)  prestasi  belajar  matematika model  campuran  untuk  kelas  VI  Sekolah Dasar  yang  diujikan  pada  semester  2  (tes sumatif)  yang  disusun  berdasarkan  pokok bahasan  bilangan,  geometri,  pengukuran dan  pengolahan  data.  Penyusunan  kisi-kisi dan penulisan soal dilakukan oleh tim yang terdiri  dari  dua  orang  guru  senior  mata pelajaran  matematika  Sekolah  Dasar. Validitas isi dan keterbacaan soal melibatkan dua  ahli  ( expert ) dalam  bidang pendidikan matematika dan pengukuran, 10 guru dan 20 orang siswa kelas VI Sekolah Dasar. Instrumen (tes) yang telah diperbaiki berdasarkan  analisis expert diujicoba  di lima  belas  Sekolah  Dasar.  Data  hasil ujicoba dianalisis menggunakan pendekatan  Klasik  dan IRT menggunakan program Parscale (Muraki & Bock, 1977)
dengan  estimasi Marginal  Maximum Likelihood ( MML ).
Pengumpulan data penelitian dilakukan dengan stratified random sampling melibatkan sampel sebanyak 260 siswa  kelas  VI.  Penerapan  random dilakukan pada tingkat sekolah, sedangkan
penentuan strata sekolah dengan memperhatikan  letak  sekolah  dan  katagori sekolah.  Respon  siswa  dikoreksi  oleh  dua orang rater untuk  mendapatkan  skor  yang baik. Untuk menjamin konsistensi penilaian, skor dari dua orang rater tersebut diuji  relabilitasnya  dengan  menggunakan uji reliabilitas inter rater dengan pendekatan Hoyt (Mardapi, 2012: 86).
Pemenuhan  asumsi  unidimensi  dan validitas konstruk dari tes dilakukan dengan analisis faktor exploratori dan konfirmatori. Banyaknya  dimensi  yang  diukur  oleh  tes, dilihat  dari sree  plot nilai Eigen .  Hal  ini sesuai dengan pendapat Demars (2010: 39) bahwa eigenvalue dari  inter-item  matrik korelasi  adalah  salah  satu  metode  yang simple untuk uji dimensionalitas. Pengujian kecocokan  model  hipotetik  pengukuran terhadap data empiris menggunakan analisis  faktor  konfirmatori.  Program  yang digunakan  adalah  Lisrel  8.54  dengan indikator goodness  of  fit (Joreskog  &
Sorbom, 1996: 27)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Koefisien  reliabilitas  ( r 11 )  inter- rater skor  diperoleh  sebesar  0.926.  (lebih  dari 0.700  sesuai  kriteria).  Hal  tersebut  berarti bahwa  kedua rater memberikan  penilaian yang  konsisten.  Dengan  demikian  skor yang  diberikan  oleh  kedua rater dapat
digunakan secara acak. Hal ini juga berarti unsur subjektivitas dari  masing-masing rater (penilai)  tidak  berpengaruh  terhadap pemberian  skor  pada  tes,  sehingga  skor yang  diberikan  dapat  digunakan  sebagai data penelitian.
Tabel 1 Ringkasan Reliabilitas Hoyt
Nilai Chi-Square pada  uji  Bartlet  tes kelas  VI  sebesar  1786.476  dengan  derajat kebebasan 596 dan niali-p kurang dari 0.01. Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  ukuran sampel  sebesar  260  yang  digunakan  pada penelitian telah cukup.
Tabel 2
KMO and Bartlett's Test a Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 865 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1786.476 df 596 Sig. .000 Hasil scree  plot tes  kelas  VI (Gambar1)  menunjukkan  bahwa  nilai Eigen tampak  mulai  landai  pada  faktor  ke dua.  Hal  ini  menunjukkan  terdapat  satu
faktor  yang  dominan  yaitu  kemampuan matematika. Faktor-faktor yang lain berkaitan  dengan  kemampuan  matematika tersebut.  Dengan  demikian  tes  yang disusun hanya mengukur satu dimensi atau satu  kemampuan  saja  yaitu  kemampuan matematika.
Gambar 1
Scree Plot Nilai Eigen Tes Kelas VI
Hasil running lisrel (Gambar 2) mendapatkan  nilai chi-square sebesar 122.07 dengan df = 100 dan p =0.066, Nilai Root  Mean  Square  Error  Approximation ( RMSEA )  =  0.045,  nilai Non-Normed  Fit Index ( NNFI )  =  0.963, Comparative  Fit
Index ( CFI )  =  0.969  dan
2  /df  = 122.07/100=1.22< 3. Hal tersebut menunjukkan hipotesis nol diterima artinya model  yang  digunakan fit dengan  data, dimana  nilai p-valuae =  0.066  lebih  besar dari  nilai  α=0,05.  Dukungan  terhadap model  yang  dikembangkan  oleh  data empirik  (sampel)  dapat  dilihat  juga  dari besarnya RMSEA =0.045  yang  lebih  kecil dari α=0.08 dan nilai index kesesuaian yang diperoleh menggambarkan kesesuaian
Sum ber Varia si JK dk dk  RJK 11 r Anta r- penil ai 11366.62 9 1 11366. 629 0. 92 6 Anta r- butir 841523.8 00 3 4 2475 0.70 0
model dengan data sebesar 0.879. Hasil ini menggambarkan  bahwa  tes  matematika yang  dikonstruk  atas  4  variabel  laten dengan 16 indikator fit dengan model.
F1=Bilangan, F2=Geometri, F3=Pengukuran, F4=Pengolahan Data Gambar 2 Diagram Path Hasil Runing Lisrel

## Karakteristik Butir Tes Berdasarkan Teori Tes Klasik
Karakteristik  butir  tes  dengan  pendekatan Klasik  dibaca  pada output Parscale PH1 .
Daya  beda  butir  yaitu  sejauh  mana  butir tesebut  mampu  membedakan  antara  siswa yang mampu dan kurang mampu ditunjukkan  oleh  korelasi Pearson  & polyserial. Butir  yang  memiliki  nilai korelasi Pearson  (r p )  &  Polyserial ( r ps ) > 0.2 adalah butir yang baik.
Tabel 3 menunjukkan bahwa rerata skor dari tes kelas VI adalah 27.660 berarti sedikit di atas rerata ideal (24.50). Varians skor  keempat  tes  cukup  besar  ini  berarti
distribusi  skor  cukup  besar.  Hal  ini  juga ditunjukkan  oleh  rentang  skor  yang  cukup lebar.  Rentang  skor  tes  terletak  antara  10 dan  42.  Distribusi  skor  siswa  membentuk curve sedikit  juling  ke  kiri,  karena  nilai reratanya  lebih  rendah  dari  median. Curve yang  juling  ke  kiri  menunjukkan  sebagian besar  siswa  mendapat  skor  tinggi,  sedang curve yang  juling  ke  kanan  sebaliknya. Nilai  rerata  koefisien  korelasi Pearson adalah  0. 373  dan rerata  koefisien  korelasi Polyserial adalah 0. 460. Semuanya berada di atas 0.2 yang berarti tes yang disusun (tes kelas IV) secara umum memiliki daya beda yang baik.
Table 3 Karakteristik Tes Berdasarkan Pendekatan Teori Tes Klasik Component Characteristics Test Mean score 27.660 Variance 46.822 Standard Deviation 6.843 Skewness -0.090 Curtosis -0.614 Minimum Score 10 Maximum Score 42 Median 28 Mean korelasi pearson (r p ) 0.373 Mean korelasi point biserial (r ps ) 0.460 Test length 35 Subject 260
Karakteristik Butir Tes Berdasarkan Pendekatan IRT
Analisis butir tes menurut IRT menggunakan  model  campuran  dikotomus dan  politomus GPCM .  Karakteristik  butir pada  masing-masing  tes  meliputi slope (daya  beda) ,  location (tingkat  kesukaran), dan items  fit  statisticts  (probability) yang dibaca  pada output  Parscale  PH2 .  Suatu butir  dikatakan  baik  jika  memiliki  nilai slope (a) terletak pada interval 0.2 < a < 2, nilai location (b) antara  -2  dan 2  dan nilai probability  (p) lebih  dari  0.05  (Hambleton &  Swaminathan  (1985:  37).  Berikut disajikan  nilai  rerata,  standar  deviasi, varians,  nilai  minimum,  nilai  maksimum, median, skewnwss ,  dan kurtosis dari parameter-parameter tersebut.
Table 4 Karakteristik Tes Berdasarkan Pendekatan IRT Component Characteristics Slope  Location  Probability Mean 0.654  -0.430 0.590 Standard Deviation 0.317 0.309 0.218 Variance 0.100 0.095 0.047 Minimum 0.255  -1.243 0.198 Maximum 1.502 0.029 0.962 Skewness 1.364  -0.881 -0.001 Curtosis 1.242 0.575 -0.893 Median 0.533  -0.351 0.586 Test Length 35 Respondents 260
Nilai  probabilitas  ( probability )  dari butir  pada  tes  kelas  VI  yang  ditunjukkan oleh tabel 4 memiliki nilai lebih besar dari 0.05  yang  berarti  semua  butir  pada  tes
tersebut fit dengan  model.  Hal  itu  dapat dilihat  dari  nilai  minimum probability tes sebesar  0.198. Nilai rerata parameter slope adalah  0.654,  lebih  besar  dari  0.2.  Hal  ini berarti tes yang disusun memiliki daya beda butir  yang  baik.  Demikian  pula  nilai location dari tes sebesar  -.0.430,  berada  di sekitar  titik  nol  yang  berati  tes  memiliki tingkat kesukaran butir yang sedang.
Informasi  hubungan  antara  fungsi informasi  tes  dengan  kesalahan  baku pengukuran ( Standard Error of
Measurement ) ditunjukkan Gambar 3.
-3 -2 -1 0 1 2 3 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Scale Score I n f o r m a t i o n Test   1; Name: MATH 0 0.13 0.25 0.38 0.51 0.63 S t a n d a r d E r r o r
Gambar 3
Grafik Hubungan skor dan Standard Error Tes Kelas VI Keterangan:
= Kesalahan BakuPengukuran
= Informasi Tes
Gambar  3  menunjukkan  bahwa tes  yang  disusun  memiliki error yang rendah  pada  rentang  skala  berkisar  dari  -2 dampai  dengan  +2  skala  logit,  artinya  tes akan  memberikan  informasi  yang  optimal jika digunakan untuk mengukur kemampuan siswa pada rentang
kemampuan  antara  -2  sampai  dengan  +2 skala logit. Hal ini sesuai dengan pendapat Hambleton,  Swaminathan,  &  Rogers, (1991:  13)  yang  menyatakan  bahwa parameter b akan  diterima pada  nilai yang berkisar antara -2.0 hingga +2.0 skala logit. Nilai b kurang  dari  -2.0  dikatakan  butir tersebut  sangat  mudah  atau  memiliki probability  of  endorsement sangat  tinggi dan  di  atas  +0.2  dikatakan  sulit  atau probabilitas kemendukungan sangat rendah.
Perbandingan Tingkat Daya beda butir Tes yang dianalisis dengan Pendekatan Klasik dan IRT
Hasil  analisis  tes  dengan  menggunkan pendekatan  teori  tes  klasik  memperoleh rerata daya beda sebesar 0.373 atau 0.460. Nilai  tesebut  ditunjukkan  oleh  koefisien korelasi  Pearson  atau  koefisien  korelasi polyserial  yang  dapat  dibaca  pada  output parscale PH1. Hali ini menunjukkan bahwa tes  yang  disusun  mampu  mengestimasi perbedaan  kemampuan  siswa  menjadi  4 kelompok atau lima kelompok.  Sedangkan hasil analisis tes menggunakan pendekatan
IRT menunjukkan nilai rerata daya beda tes sebesar  0.644  yang  ditunjukkan  oleh  nilai rerata slope yang dapat dibaca pada output parscale PH2. Hali ini berarti daya beda tes yang  dianalisis  dengan  pendekatan  IRT mampu mengestimasi perbedaan
kemampuan siswa menjadi tujuh kelompok.  Jika  hasil  analisis  kedua pendekatan  tersebut  dibandingkan  tampak bahwa  penggunaan  pendekatan IRT dalam analisis  daya  beda  tes  lebih  teliti dibandingkan pendekatan teori tes klasik.

## SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan pembahasan hasil
penelitian di atas dapat diambil kesimpulan bahwa  (1)  analisis  tes  prestasi  belajar matematika bentuk
campuran menggunakan teori tes klasik menghasilkan daya  beda  sebesar  0.373  atau  0.460  yang berarti  bahwa  tes  yang  disusun  mampu mengelompokkan kemampuan siswa menjadi  4  kelompok  atau  lima  kelompok; (2)  analisis  tes  prestasi  belajar  matematika bentuk campuran menggunakan pendekatan IRT memperoleh  rerata slope sebesar 0.654 yang berarti tes yang disusun mampu  mengelompokkan  kemampuan siswa  menjadi  tujuh  kelompok,  dan  (3) analisis  tes  dengan  pendekatan IRT lebih teliti dalam menentukan perbedaan kemampuan siswa.
Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  sumbangan  pemikiran  bagi guru dalam menyusun tes untuk mengukur prestasi  belajar  siswanya.  Tidak  terpaku pada penggunaan teori tes klasik tetapi juga
menggunakan  pendekatan IRT sehingga diperoleh informasi yang lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
Allen,  M.J.  &  Yen,  W.M.  (1979). Introduction to measurement theory. Belmont, CA : Wadsworth, MC.
Bechger, T. M., Maris, G., Verstralen, H. H., & Beguin, A. A. (2003). Using Classical Test Theory in
Combination With Item Response
T heory. Applied Psychological Measurement, 27 (5), 319–334.
Depdiknas,  (2003).  Undang-Undang  RI
Nomor  20,  Tahun  2003,  tentang Sistem Pendidikan Nasional.
DeMars,  C.  (2002).  Incomplete  data  and item  parameter  estimates  under JMLE  and  MML  estimation. Applied Measurement in Education, 15, 15-31. Embretson,  S.  E.,  &  Reise,  S.  P.  (2000). Item Response Theory for Psychologist. NJ: Lawrence Erlbaum Associates Inc. Fan, X. (1998). Item Response Theory and Classical Test Theory: An Empirical  Comparison  of  Their Item/Response  Person  Statistics. Educational and
Psychological  Measurement,  58 (3),  357- 381 Hambleton,  R.K.,  &  Swaminathan,  H.
(1985). Item  response  theory. Boston, MA: Kluwer Inc.
Hambleton,  R.K.,  Swaminathan,  H.,  & Rogers,  H. J.  (1991). Fundamental of item  response theory. Newbury
Park, CA: Sage Publication Inc.
Joreskog,  K.G.  &  Sorbom,  D.  (1996).
LISREL  8:  structural  equation modeling. Chicago: Scientific
Software International.
Mardapi, D.  (2008). Teknik penyusunan tes dan  nontes .  Yogyakarta:  Mitra
Cendikia(2012).
Pengukuran, penilaian,  &  evaluasi  pendidikan .
Yogyakarta: Nuha Medika
McDonald, P., & Paunonen, S. V. (2002).
A Monte Carlo Comparison of Item and Person Statistics Based on Item Response Theory Versus Classical Test Theory. Educational and Psychological Measurement, 62 (6), 921-94
Muraki,  E.  (1992).  A  generalized  partial credit  model.  Aplication  of  an algorithm. Applied  Psychological Measurement , 16, 159-176. Muraki,E., & Bock, R.D. (1997). Parscale : IRT  item  analysis  and  test  scoring for  rating-scale  data. Chicago: Scientific Software International. Ridho A. (2005). Karakteristik Psikometrik Tes Berdasarkan Pendekatan Teori TesKlasik dan Teori Respon Aitem . Fakultas Psikologi UIN. Malang Ridho A. (2007) . Karakteristik Psikometrik Tes  Berdasarkan  Pendekatan  Teori TesKlasik dan Teori Respon Aitem Jurnal  Psikologi  INSAN,  2  (2),  1- statslab-rshiny.fmipa.unej.ac.i