JKPK (JURNAL KIMIA DAN PENDIDIKAN KIMIA) , Vol 2, No 1, April 2017 Program Studi Pendidikan Kimia  Universitas Sebelas Maret https://jurnal.uns.ac.id/jkpk
Hal. 1-12
ISSN 2503-4146 ISSN 2503-4154 (online)

## IMPLEMENTASI ITEM RESPONSE THEORY SEBAGAI BASIS ANALISIS KUALITAS BUTIR SOAL DAN KEMAMPUAN KIMIA SISWA KOTA YOGYAKARTA
Implementation of Item Response Theory for Analysis of Test Items Quality and Students’ Ability in Chemistry
Rizki Nor Amelia * dan Kriswantoro
Penelitian dan Evaluasi Pendidikan, Program Pascasarjana, Universitas Negeri Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia
* Untuk Korespondensi, Telp: 085743144516, e-mail: rizkinoramelia@gmail.com
Received: March 29, 2017
Accepted: April 26, 2017
Online Published: April 30, 2017
DOI : 10.20961/jkpk.v2i1.8512

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendeskripsikan  kualitas  butir  soal  hasil  pengembangan alat ukur (soal mid semester 1 mata pelajaran kimia bagi kelas XI-IPA) yang dibuat oleh guru dan mengetahui karakteristik hasil pengukuran kemampuan kimia siswa SMA. Desain penelitian yang digunakan adalah penelitian deskriptif dengan subjek penelitian sebanyak 101 pola respon siswa terhadap  perangkat  tes  berupa  soal  pilihan  ganda  lima  alternatif  jawaban  pada  mid  semester  I mata  pelajaran  kimia  kelas  XI  IPA  Tahun  Ajaran  2015/2016  yang  dikumpulkan  melalui  teknik dokumentasi. Objek dalam penelitian ini adalah kualitas alat ukur dan prestasi belajar siswa yang dilihat dari estimasi kemampuannya. Pola respon yang diperoleh akan dianalisis secara kuantitatif menggunakan  pendekatan modern ( Item Response Theory atau IRT) dengan bantuan program BILOG  MG  V3.0  model  1-PL,  2-PL,  dan  3-PL;  dan  untuk  melihat  apakah  terdapat  perbedaan kemampuan yang signifikan pada kemampuan siswa yang diestimasi menggunakan model 1-PL, 2-PL,  dan  3-PL  maka  digunakan  uji One-Way  Anova  Repeated  Measure (Anova  pengukuran berulang). Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa rerata tingkat kesukaran ( b )  baik, daya  beda ( a ) baik, dan pseudo-guessing ( c ) baik Alat ukur yang disusun guru cocok bagi siswa yang memiliki kemampuan  kimia  sedang  karena  hanya  mampu  mengukur  kemampuan  kimia  pada  kisaran interval  [-1,0  sampai  +1,7].  Fungsi  informasi  tes  maksimum  diperoleh  sebesar  68,83  (SEM  = 0,121)  pada  kemampuan  0,2  logit.  Selain  menjadi  model  yang  paling  cocok  dengan  data penelitian  ini,  model  2-PL  menghasilkan  estimasi  kemampuan  yang  paling  tinggi  dibandingkan kedua  model  lainnya.  Rerata  kemampuan  siswa  kelas  XI  IPA  sebesar  -0,0185  logit  termasuk dalam kategori sedang.
Kata Kunci : kualitas butir soal, kemampuan kimia, Item Response Theory

## ABSTRACT
This  first  aim  of  this  study  is  to  describe  the  quality  of  chemistry  test  item  made  by teacher.  The  test  was  developed  for  11 th grade students’  science  class  in  the  first  semester  on academic  year  2015/2016.  The  second  aim  of  this  study  is  to  describe  the  characteristic  of measurement’s result for students’ ability in chemistry. This is descriptive research design with the 101 student’s responses patterns from multiple choice test device with 5 answer alternatives. The responses patterns were collected by documentation technique and analyzed quantitatively using Item Response Theory software such as BILOG MG V3.0 with 1-PL, 2-PL, and 3-PL models. The
differences of students’  ability in chemistry  in  model 1-PL, 2-PL, dan  3-PL  were  analyzed  using One-Way Anova Repeated Measure. The result showed that the mean of item difficulties level (b), item  differentiate  (a),  and  pseudo-guessing  (c)  are  good.  The  measurement  tools  arranged  by teacher were suitable for students who have the ability from -1.0 to +1.7. The maximum score of item  information  function  is  68.83  (SEM  =0.121)  with  ability  in  0.2  logit.  T he  highest  ability’s estimation score was showed by Model 2-PL. The mean of students ’ ability for 11 th grade students is -0.0185 logit and consider as moderate category.
Keyword : test Item quality, chemistry’s ability, item response theory

## PENDAHULUAN
Dalam  pasal  8  dijelaskan  bahwa  guru sebagai  pendidik  profesional  wajib  memiliki kualifikasi akademik, kompetensi, dan sertifikat pendidik serta sehat jasmani dan rohani  demi mewujudkan  tujuan  pendidikan  nasional  [1]. Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  salah  satu kompetensi  yang  wajib  dimiliki  guru  adalah kompetensi  pedagogi.  Kompetensi  pedagogi yang  dimiliki  khususnya  adalah  kemampuan dalam  menyelenggarakan  penilaian  proses dan  hasil  belajar  yang  terdiri  dari:  (a) memahami  prinsip-prinsip  penilaian  hasil belajar  sesuai  dengan  karakteristik  mata pelajaran  yang  diampu,  (b)  menentukan aspek-aspek  penilaian  hasil  belajar  yang penting untuk dinilai, (c) menentukan prosedur penilaian  hasil  belajar,  (d)  mengembangkan instrumen penilaian hasil belajar, (e) mengadministrasikan  penilaian  proses  dan hasil belajar secara berkesinambungan dengan  menggunakan  berbagai  instrumen, serta  (f)  melakukan  evaluasi  proses  dan  hasil belajar [2]. Dalam melakukan evaluasi khususnya  evaluasi  hasil  belajar,  umumnya guru menggunakan sistem ujian.
Ujian  atau  tes  adalah  prosedur evaluasi  yang  biasa  dilakukan  oleh  seorang guru  terhadap  pengetahuan  dan  ketrampilan siswa  untuk  mengetahui  kinerjanya  dengan meng-gunakan instrumen tertentu [3].
Pemilihan  bentuk  tes  yang  tepat  ditentukan oleh  tujuan  tes,  jumlah  peserta  tes,  waktu yang  tersedia  untuk  memeriksa  lembar jawaban  tes,  ca-kupan  materi  tes,  dan karakteristik mata pelajaran yang diujikan [4]. Tes  prestasi  be-lajar  ( achievement  test ) merupakan  salah  satu  bentuk  tes  untuk mendapatkan data yang merupakan informasi  untuk  melihat  seberapa  banyak pengetahuan  yang telah dimiliki dan dikuasai oleh seseorang sebagai akibat dari pendidikan  dan  pelatihan [5].  Tes  prestasi belajar  yang  digunakan  dapat  berupa  tes yang  telah  distandarkan  ( standardized  test ) maupun
tes buatan guru sendiri ( teachermade test atau informal test ) [6]. Tes buatan  guru  adalah  tes  hasil  belajar  yang disusun oleh guru sendiri untuk kepen-tingan pengukuran  dan  penilaian  prestasi  belajar siswa,  baik  pada  setiap  penyajian  satu- satuan pelajaran maupun pada ujian formatif dan sumatif [7,8].
Tes  pilihan  ganda  merupakan  salah satu  bentuk tes selected response  yang luas penggunaannya  untuk  berbagai  macam keperluan misalnya: ulangan umum, ulangan kenaikan  kelas,  ujian  akhir  sekolah,  ujian akhir  nasional,  survey  internasional  seperti Trends  in  Mathematics  and  Science  Study
(TIMSS) maupun Programme for International Student Assessment (PISA), tes
bahasa  Inggris  yang  diselenggarakan  oleh lembaga testing di luar negeri seperti TOEFL,
IELTS, TOEIC, GRE, dan bakat skolastik. Hal tersebut  tidak  terlepas  dari  keunggulan bentuk  tes  pilihan  ganda  yang  efektif  untuk mengukur  berbagai  jenis  pengetahuan  dan hasil  belajar  yang kompleks [9], sangat tepat untuk  ujian  yang  pesertanya  banyak  dan hasilnya  harus  segera  diumumkan  [10],  serta karena  jumlah  dapat  banyak  maka  faktor reliabilitas  bertambah  [11].  Namun,  rupanya terdapat beberapa kelemahan, yaitu: (a) siswa tidak  mempunyai  keleluasaan  dalam  menulis, mengorganisasikan,  dan  mengekspresikan gagasan  yang  mereka  miliki  yang  dituangkan ke  dalam  kata  atau  kalimatnya  sendiri;  (b) tidak  dapat  digunakan  untuk  mengukur kemampuan problem  solving ;  (c)  sangat sensitif  terhadap  terkaan;  (d)  penyusunan  tes yang baik memerlukan waktu yang relatif lama dibandingkan dengan bentuk tes yang lainnya; serta  (e)  sangat  sukar  menentukan  alternatif jawaban ( distractor ) yang benar-benar homogen, logis, dan berfungsi [10].
Hasil  prasurvey  di  beberapa  SMA Negeri Kota Yogyakarta menunjukkan bahwa bentuk  tes  pilihan  ganda  merupakan  bentuk tes  yang  paling  sering  digunakan  guru  untuk mengukur  kemampuan  kognitif  siswa,  tidak terkecuali  guru  kimia.  Contoh  instrumen  tes bentuk  pilihan  ganda  yang  umumnya  dibuat sendiri oleh guru untuk melakukan pengukuran  kemampuan  kimia  siswa  di sekolahnya adalah  instrumen  tes  mid semester,  baik  semester  ganjil  maupun genap.  Tes  buatan  guru  ini  tentu  saja termasuk tes yang tidak standar karena tidak didahului  ujicoba,  butir  belum  terkalibrasi,
serta  aspek  validitas  dan  reliabilitas  yang belum diketahui.
Instrumen  tes  mid  semester  kimia yang  disusun  guru  haruslah  memenuhi kriteria  sebagai  alat  ukur  yang  baik  agar dapat memberikan gambaran tentang kemampuan maupun kompetensi yang dimiliki siswa. Untuk menguji setiap butir soal yang pada akhirnya digunakan untuk melaksanakan  tes,  maka  perlu  dilakukan analisis butir soal [12]. Kegiatan menganalisis butir  soal  merupakan  suatu  kegiatan  yang harus  dilakukan  guru  untuk  meningkatkan mutu butir soal yang ditulis. Dari hasil analisis tersebut,  pada  akhirnya  akan  mencerminkan karakteristik  yang  dimiliki  oleh  perangkat  tes itu sendiri,
Dalam pengukuran pendidikan, terdapat  dua  pendekatan  yang  sering digunakan  untuk  melakukan  analisis  butir soal,  yaitu Classical Test Theory , CTT (Teori Tes  Klasik)  dan Item  Response  Theory,  IRT (Teori  Respons  Butir)  [13,  14,  15,  16]. Gulliksen  (1950)  menyatakan  bahwa  CTT merupakan  cikal  bakal  berkembangnya  teori pengukuran  [17].  Namun  apabila  CTT  yang digunakan, hasil pengukuran kurang merefleksikan kemampuan siswa yang sebenarnya. Hal ini disebabkan karena siswa menjawab  butir  soal  suatu  tes  yang berbentuk  pilihan  ganda  akan  diberi  skor  1 jika  benar  dan  skor  0  jika  salah,  sehingga kemampuan  siswa  dinyatakan  dengan  skor total  yang  diperolehnya.  Prosedur  tersebut kurang memperhatikan interaksi antara setiap  orang  siswa  dengan  butir.  Namun, pendekatan  IRT  merupakan  pendekatan alternatif  yang  dapat  digunakan  dalam menganalisis  suatu  tes.  Hal  ini  dikarenakan
IRT menggunakan model probabilistik. Model ini bermakna bahwa probabilitas subjek untuk menjawab  butir  dengan  benar  bergantung pada  kemampuan  subjek  dan  karakteristik butir.  Artinya,  peserta  tes  berkemampuan tinggi  mempunyai  probabilitas  menjawab benar  lebih  besar  dibandingkan  peserta  tes yang  berkemampuan  rendah.  Selain  itu, masih ada beberapa kelemahan yang dimiliki oleh  CTT,  yaitu:  (a)  tingkat  kesukaran  dan daya  beda  butir  soal  tergantung  pada kelompok  peserta  yang  mengerjakannya,  (b) karakteristik  butir  tes  berubah  seiring  waktu, (c)  penggunaan  metode  dan  teknik  untuk desain dan analisis tes dengan memperbandingkan  kemampuan  siswa  pada pembagian  kelompok  atas,  tengah,  dan bawah,  (d)  skor  tes  berada  dalam  fungsi linear, (e) konsep reliabilitas skor didefinisikan  dari  istilah  tes  paralel,  (f)  tidak ada dasar teori untuk menentukan bagaimana  peserta  memperoleh  tes  yang sesuai  dengan  kemampuan  peserta  yang bersangkutan,  dan  (g) Standard  Error Measurement (SEM)  berlaku  pada  seluruh peserta tes [18, 19]. Berdasarkan kelemahan tersebut,  maka  IRT  muncul  untuk  mengatasi kelemahan yang ada pada CTT.
Salah  satu  program  analisis  butir  soal yang  berbasis  IRT  adalah  BILOG-MG  V3.0. Analisis menggunakan program ini melibatkan  tiga  model  logistik  yaitu  model logistik satu parameter (1-PL), dua parameter (2-PL),  dan  tiga  parameter  (3-PL).  Analisis dengan program BILOG menghasilkan output dalam  bentuk  tiga  fase.  Fase  pertama merupakan  estimasi  butir  berdasarkan  teori tes  klasik,  fase  kedua  estimasi  parameter
butir  berdasarkan  IRT,  dan  fase  ketiga estimasi kemampuan peserta tes [20].
Pada fase pertama diperoleh informasi tentang  banyaknya testee yang  menjawab benar,  proporsi  peluang  menjawab  benar dibagi  peluang  menjawab  salah,  serta koefisien korelasi biserial. Item yang memiliki nilai koefisien biserial negatif dapat mengganggu  proses  analisis,  sehingga  item tersebut  tidak  diikutkan  dalam  tahap  analisis berikutnya.  Fase  kedua,  estimasi  parameter butir.  Pada  fase  ini  diperoleh  informasi tentang parameter butir sesuai dengan model Parameter  Logistik  (PL)  yang  digunakan. Untuk  model  1-PL  didapatkan  estimasi tingkat  kesukaran,  model  2-PL  didapatkan estimasi  tingkat  kesukaran  dan  daya  beda, serta model 3-PL didapatkan estimasi tingkat kesukaran,  daya  beda,  dan  tebakan  semu atau pseudo-guessing [21]. Selain parameter butir,  pada  fase  kedua  juga  dihasilkan statistik kecocokan suatu butir dengan model atau goodness  of  fit .  Model  yang  digunakan untuk  estimasi  parameter  adalah  model logistik  yang  banyak  menerima  butir  cocok. Kecocokan  butir  ini  sangatlah  penting mengingat  penerapan  IRT  dapat  dibenarkan hanya  ketika  data  sudah  sesuai  dengan modelnya [22]
Program BILOG menggunakan statistik uji likelihood  ratio  chi-square (selanjutnya disebut chi  square )  untuk  menguji  kecocokan model.  Secara  empiris, kualitas  butir  ditelaah berdasarkan  kecocokan  data  dengan  model dan  nilai  parameter  butir.  Kecocokan  suatu item dengan model dapat dilihat dari nilai chi square item dibandingkan dengan harga kritik distribusi chi  square sesuai  dengan  dk  item yang  bersangkutan  pada  taraf  signifikansi  α.
Butir  dikatakan  cocok  dengan  model  jika  nilai 𝜒 2 item  lebih  kecil  atau  sama  dengan  nilai distribusi 𝜒 2 ;  atau  dikatakan  cocok  model  jika probabilitas 𝜒 2 ≥ 0,01. Taraf signifikansi (α) = 0,01  merupakan  nilai  default  dari  program BILOG  dengan  derajat  bebas  ( degree  of freedom ,  df)  yang  sudah  ditetapkan  oleh program  [20].  Sementara  itu,  fase  ketiga menampilkan estimasi parameter kemampuan ( θ )  peserta  tes  dan  fungsi  informasi  tes.
Estimasi  parameter,  baik  butir  maupun kemampuan peserta digunakan metode Bayessian karena metode tersebut
merupakan  metode  default  yang  sudah ditetapkan oleh program [20].
Berdasarkan uraian yang telah dipaparkan  di  atas,  maka  penelitian  ini bertujuan untuk: (a) mendeskripsikan kualitas butir soal hasil pengembangan alat ukur (soal mid  semester  1  mata  pelajaran  kimia  bagi kelas  XI-IPA)  yang  dibuat  oleh  guru  ditinjau dari  rerata  tingkat  kesukaran,  daya  beda, pseudo guessing ,  model  logistik  yang  paling fit  dengan  data  penelitian,  fungsi  informasi tes maksimum, serta kesalahan pengukuran; dan  (b)  mengetahui  hasil  pengukuran kemampuan kimia siswa.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian deskriptif  yang  menggambarkan  karakteristik soal  kimia  buatan  guru  di  salah  satu  SMA
Negeri di Kota Yogyakarta beserta karakteristik  kemampuan  siswa  dalam  mata pelajaran  kimia.  Subjek  dalam  penelitian adalah  101  pola  respon  siswa  terhadap perangkat tes berupa soal pilihan ganda lima alternatif  jawaban  pada  mid  semester  I mata
pelajaran  kimia  kelas  XI  IPA  Tahun  Ajaran 2015/2016  yang  dikumpulkan  melalui  teknik dokumentasi. Sedangkan objek dalam penelitian  ini  adalah  kualitas  alat  ukur  dan prestasi  belajar  siswa  yang  dilihat  dari estimasi  kemampuan  ( θ ).  Pola  respon  yang diperoleh  akan  dianalisis  secara  kuantitatif menggunakan  pendekatan  modern  ( Item Response Theory atau IRT) dengan bantuan program  BILOG  MG  V3.0  model  1-PL,  2-PL, dan  3-PL.  Untuk  melihat  apakah  terdapat perbedaan kemampuan yang signifikan pada kemampuan siswa yang diestimasi
menggunakan  model  1-PL,  2-PL,  dan  3-PL maka digunakan uji One-Way Anova Repeated  Measure (Anova  pengukuran berulang).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## a. Kualitas Butir Soal Kimia Buatan Guru
Hasil  analisis  butir  soal  menggunakan pendekatan  modern  menghasilkan  informasi bahwa sebanyak 28 butir fit dengan model 1- PL,  37  butir  fit  dengan  model  2-PL,  dan  36 butir fit dengan model 3-PL. Berdasarkan hal tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  model yang paling sesuai untuk soal mid semester I mata pelajaran kimia adalah model 2-PL, hal ini dikarenakan model tersebut menghasilkan butir  fit  yang  paling  banyak.  Selanjutnya, selain  merupakan  model  yang  paling  fit, model  2-PL  juga  menghasilkan  33  butir (84,62%) yang termasuk dalam kategori butir baik. Sementara model 1-PL dan 3-PL hanya menghasilkan berturut-turut 27 butir (67,50%) dan 28 butir (75,68%) butir baik.
Output pada phase 1 memuat informasi  tentang  estimasi  parameter  butir
berdasarkan  teori  tes  klasik  yaitu  berupa indeks daya beda butir yang dapat ditafsirkan dari nilai korelasi bisernya. Meskipun diestimasi  menggunakan  model  logistik  yang berbeda,  hasil  output  dari  phase  1  tetaplah sama. Berdasarkan daya bedanya, butir soal dikatakan  baik  (diterima)  apabila  daya bedanya  ( r bis )  minimal  0,3  [23,  24,  25,  26].
Hasil  analisis  kuantitatif  menunjukkan  bahwa terdapat  80%  butir  soal  memiliki  daya  beda yang  baik,  artinya  32  butir  tersebut  dapat membedakan  siswa  berkemampuan  tinggi dengan siswa berkemampuan rendah. Sementara  20%  sisanya,  butir  soal  tidak cukup  mampu  dalam  membedakan  siswa berkemampuan tinggi dengan siswa berkemampuan  rendah,  bahkan  diantaranya terdapat  3  butir  memiliki  daya  beda  yang negatif  yaitu  butir  nomor  3,  6,  dan  37.  Daya beda  negatif  mengindikasikan  bahwa  siswa dengan  kemampuan  tinggi  (kelompok  atas) menjawab  butir  dengan  salah,  sementara siswa dengan kemampuan rendah (kelompok bawah) menjawab butir dengan benar. Selain memberikan informasi mengenai indeks daya beda,  output  phase  1  juga  mengidentifikasi kelayakan  masing-masing  butir  soal.  Untuk model  1-PL,  semua  butir  layak  dianalisis. Untuk model 2-PL, butir nomor 37 tidak layak dianalisis; dan untuk model 3-PL butir nomor 3, 6, serta 37 tidak layak dianalisis.
Output pada phase 2 memuat informasi  tentang  estimasi  parameter  butir sesuai  model  logistik  yang  digunakan.  Untuk parameter  tingkat  kesukaran  butir,  pada masing-masing  model  1-PL,  2-PL,  dan  3-PL diperoleh  hasil  berturut-turut  sebagai  berikut: 92,5%  (37  butir);  100%  (39  butir);  dan 94,59%  (35  butir)  berkategori  baik.  Ditinjau
dari tujuan pelaksanaan tes, perlu diperhatikan  bahwa  butir  soal  yang  terlalu mudah  atau  terlalu  sukar  mungkin  memang kurang  memberikan  informasi  yang  berguna bagi  peserta  tes  pada  umumnya.  Hasil analisis menunjukkan informasi yang bervariasi terkait indeks kesukaran butir soal. Tingkat  kesukaran  butir  soal  yang  baik berkisar  antara  -2  logit ≤ b i ≤  2  logit  [18,27].
Nilai  yang  semakin  mendekati  -2  logit mengindikasikan  butir  semakin  mudah,  dan nilai yang mendekati +2 logit mengindikasikan butir  semakin  sukar.  Tingkat  kesukaran  yang telah  dirumuskan  oleh  guru  memang  tidak sesuai dengan tingkat kesukaran hasil empirik. Hal  ini  dikarenakan  dalam  membuat  item tersebut,  guru  mengklasifikasikan  item  ke dalam  tingkat  kesukaran  tertentu  (mudah, sedang,  dan  sukar)  hanya  berdasarkan intuisinya  [28].  Belum  tentu  item  yang dianggap  guru  sebagai  item”sulit”  juga dirasakan  sulit  oleh  siswa  karena  sangat  sulit menentukan  seberapa  sulit  item  dalam  suatu tes sebelum siswa melakukan tes [29].
Pada analisis butir berdasarkan pendekatan  modern,  daya  beda  butir  ( a ) hanya  akan  muncul  jika  parameter  butir diestimasi  menggunakan  model  2-PL  dan  3- PL.  Biasanya  rentang  daya  beda  berada antara  0-2  logit  [18],  meskipun  sebenarnya batasnya adalah positif tak hingga [29]. Hasil analisis  memperlihatkan  bahwa  rerata  daya beda yang diestimasi menggunakan model 3- PL  lebih  tinggi  daripada  daya  beda  yang diestimasi menggunakan model 2-PL (2,03414>1,55664).  Artinya,  model  3-PL memberikan  butir-butir  yang  lebih  sensitif dalam  membedakan  kemampuan  siswa. Setidaknya terdapat dua beberapa penyebab
suatu butir memiliki daya beda rendah, yaitu: (a)  tingkat  kesukaran  butir  soal  yang  terlalu rendah  (butir  soal  terlalu  sukar)  atau  terlalu tinggi (butir soal terlalu mudah), (b) pengecoh yang  tidak  masuk  akal  meskipun  butir  soal tersebut  memiliki  tingkat  kesukaran  yang diterima  [30].  Keberadaan  pengecoh  yang tidak  masuk  akal  ini  akan  memudahkan siswa  untuk  memutuskan  bahwa  pengecoh tersebut  salah  sehingga  kemungkinan  siswa menjawab  benar  dengan  menebak  sangat tinggi  dan  menyebabkan  butir  soal  menjadi terlalu  mudah.  Sebaliknya,  pengecoh  yang terlalu  dekat  nilai  kebenarannya  dengan kunci dapat menyebabkan  butir soal menjadi terlalu sulit.
Indeks tebakan semu ( pseudo- guessing ) hanya akan muncul jika parameter butir  diestimasi  menggunakan  model  3-PL. Indeks  ini  merefleksikan  hasil  perilaku menebak  jawaban,  dimana  besarnya  indeks pada  tes  pilihan  ganda  terletak  di  sekitar seperbanyaknya  pilihan  jawaban.  Misalnya pada  tes  dengan  pilihan  4  jawaban,  maka nilai 𝑐 𝑖 terletak di sekitar ¼ atau 0,25 [31, 32].
Dalam instrumen tes ini, banyaknya alternatif jawaban adalah 5, maka nilai 𝑐 𝑖 akan terletak di  sekitar 1 / 5 atau  0,20.  Hasil  analisis menunjukkan rerata pseudoguessing sebesar 0,13422  tergolong cukup baik karena dibawah 0,20 (untuk lima alternatif jawaban). Meskipun begitu, terdapat 20% (8 butir) yang memiliki  indeks  tebakan  semu  yang  cukup tinggi  yaitu  butir  nomor  2,  8,  14,  22,  27,  28, 36,  dan  38.  Dari  kedelapan  butir  tersebut, butir  nomor  28  adalah  butir  yang  memiliki indeks  tebakan  semu  tertinggi  ( c =0,271). Penyebab  dari  tingginya  indeks  tebakan
semu  dari  butir-butir  tersebut  sebenarnya tidak  terlepas  dari  peranan  pengecoh  seperti yang  telah  dijelaskan  di  pembahasan  daya beda.

## b. Kemampuan Kimia Siswa
Hasil
pengukuran
terhadap
kemampuan  kimia  siswa  dapat  ditafsirkan dari output phase 3.
Tabel  1.  Statistik  Deskriptif θ pada  Ketiga Model Logistik
Statistics teta_1PL  teta_2PL teta_3PL N Valid 101 101 101 Missi ng 0 0 0 Mean -,2521 -,0185 -,0475 Median -,5414 -,3495 -,3036 Std. Deviation 1,10191 1,00153 1,03435 Skewness ,525 ,314 ,335
Mencermati  hasil  pada  Tabel  1, tampak  bahwa  rerata θ berdasarkan  model 2-PL  hampir  sama  dengan  3-PL, dan  rerata θ dari kedua model ini lebih tinggi dari rerata berdasarkan  model 1-PL.  Jika  dilihat berdasarkan nilai
simpangan baku,
penyebaran θ dari  model  2-PL  dan  3-PL relatif  sama.  Sementara θ model  1-PL  lebih menyebar  dari  reratanya.  Meskipun  begitu, distribusi θ hasil  estimasi  dari  ketiga  model logistik  menunjukkan  nilai  skewness  yang positif,  artinya  distribusi θ juling  ke  kanan yang  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar siswa  memiliki  kemampuan  kimia  yang sedikit  dibawah  rata-rata,  atau  cenderung sedang.
Untuk melihat apakah terdapat perbedaan  kemampuan  yang  signifikan pada  siswa  yang  diestimasi  menggunakan
model 1-PL, 2-PL, dan 3-PL maka digunakan  uji One-Way  Anova  Repeated Measure (Anova  pengukuran  berulang).
Analisis variansi dengan rancangan
pengukuran  berulang  diterapkan  karena semua  subjek  yang  sama  terlibat  pada semua kondisi percobaan [33, 34]. Keakurasian  uji  F  pada  Anova  dengan pengukuran  tidak  berulang  tergantung  pada asumsi bahwa teta-teta (kemampuan- kemampuan)  yang  diperoleh  dari  kondisi yang berbeda bersifat independen sedangkan  Anova  pengukuran  berulang melanggar asumsi tersebut. Hal ini disebabkan  karena  teta-teta  yang  diperoleh dari  masing-masing  model  logistik  saling berhubungan
sebagai akibat dari penggunaan  subjek  yang  sama.  Oleh karena  itu,  asumsi  tambahan  diperlukan untuk  analisis  lebih  lanjut.  Asumsi  tersebut
disebut dengan  asumsi Sphrecity . Sphrecity mengacu pada kesamaan variansi perbedaan teta antar pelakuan [35]. Analisis dengan anova pengukuran berulang diperoleh dengan bantuan SPSS 21. Selanjutnya, untuk menentukan model  logistik  manakah  yang  lebih  baik digunakan pada analisis
variansi pengukuran  berulang  ( repeated  measures ) dengan  model-model  logistik  dianggap sebagai perlakuan. Penerapan Anova dengan pengukuran berulang menggunakan asumsi sphrecity .  Asumsi  ini  terpenuhi  jika ada  kesamaan  “secara  kasar”  variansi selisih  teta  antar  perlakuan.  Tabel  2 merupakan  uji  Mauchly  untuk  menguji asumsi sphrecity dengan  tingkat signifikansi α  =  0,05.  Uji  ini  menguji  hipotesis  bahwa variansi  selisih  teta  antar  perlakuan  sama [35].
Tabel 2. Uji Mauchly untuk menguji asumsi sphrecity
Mauchly's Test of Sphericity a
Measure:   MEASURE_1 Within Subjects Effect Mauchl y's W Approx. Chi-Square df Sig. Epsilon b Greenhous e-Geisser Huynh- Feldt Lower- bound teta ,899 10,566 2 ,005 ,908 ,924 ,500
Hasil  pada  Tabel  2  menunjukkan bahwa p-value sebesar 0,005 lebih kecil dari tingkat signifikansi α = 0,05 sehingga dapat disimpulkan  bahwa  ada  perbedaan  yang signifikan variansi selisih teta antar perlakuan  artinya  asumsi sphrecity telah dilanggar.  Pelanggaran  terhadap  asumsi  ini menyebabkan  perlu  ada  koreksi  terhadap derajat  bebas  (df)  sehingga  menghasilkan rasio F  yang valid. SPSS menghasilkan tiga
koreksi berdasarkan estimasi Sphrecity yang diberikan oleh Greenhose & Geisser (dinyatakan  dengan  έ)  Huynh  &  Feldt
(dinyatakan  dengan 𝜀 ),  dan  menggunakan batas bawah [35].
Tabel. 3. Tabel Anova dengan Nilai Sphrecity Terkoreksi
Tests of Within-Subjects Effects Measure:   MEASURE_1 Source Type III Sum of Squares df Mean Squar e F Sig. Partial Eta Squar ed Noncen t. Parame ter Obser ved Power Teta Sphericity Assumed 3,275 2 1,638 54,775 ,000 ,354 109,550 1,000 Greenhous e-Geisser 3,275  1,816 1,803 54,775 ,000 ,354 99,480 1,000 Huynh- Feldt 3,275  1,848 1,772 54,775 ,000 ,354 101,217 1,000 Lower- bound 3,275  1,000 3,275 54,775 ,000 ,354 54,775 1,000 Error (teta) Sphericity Assumed 5,979 200 ,030 Greenhous e-Geisser 5,979  181,6 ,033 Huynh- Feldt 5,979  184,7 ,032 Lower- bound 5,979 100 ,060
Tabel  3  adalah  tabel  Anova  dengan nilai  yang  sudah  dikoreksi  untuk  masing- masing  estimasi Sphrecity. Ketiga  hasil koreksi tersebut menunjukkan nilai signifikansi  sebesar  0,000  yang  kurang  dari α=0,05.  Artinya,  terdapat  perbedaan  yang signifikan  variansi  selisih  teta  antarperlakuan sehingga  asumsi Sphrecity belum  terpenuhi.
Oleh  karena  itu,  diperlukan  analisis  variansi
multivariate  (Manova)  karena  Manova  tidak tergantung  pada  asumsi Sphrecity [35]. Selain  itu,  Anova  pengukuran  berulang merupakan  kasus  khusus  dari  Manova  [36].
Prosedur Anova pengukuran berulang dengan SPSS secara otomatis menghasilkan uji  multivariat  seperti  ditunjukkan  pada  Tabel 4.
Tabel 4. Uji Multivariate Multivariate Tests a Effect Value F Hypothe sis df Error df Sig.  Partial Eta Squared Noncent. Parameter Observe d Power c teta Pillai's Trace ,464 42,819 b 2,000  99,000 ,000 ,464 85,637 1,000 Wilks' Lambda ,536 42,819 b 2,000  99,000 ,000 ,464 85,637 1,000 Hotelling's Trace ,865 42,819 b 2,000  99,000 ,000 ,464 85,637 1,000 Roy's Largest Root ,865 42,819 b 2,000  99,000 ,000 ,464 85,637 1,000
Tabel  4  merupakan  hasil  empat  uji statistik  multivariat  yang  paling  umum digunakan  [35,  36]  dengan  masing-masing eigen  value  yang  ekuivalen  dengan  nilai  F- hitung  pada  Anova  masing-masing  dari keempat  kriteria  tersebut  memiliki p-value
0,000  yang  lebih  kecil  dari  α=0,05.  Hal  ini mengindikasikan bahwa estimasi teta memiliki  perbedaan  yang  signifikan  antara model logistik. Selanjutnya, akan diuji model- model  logistik  manakah  yang  berbeda dengan  menggunakan  analisis  univariate.
Berdasarkan  hasil  sebelumnya  diketahui bahwa  asumsi Sphrecity tidak  terpenuhi, sehingga  uji  perbandingan  ganda  dilakukan menggunakan  metode  Bonferroni.  Metode
Bonferroni  digunakan  karena  metode  ini paling  tahan  terhadap  pelanggaran  asumsi Sphrecity [35].  Hasil  uji  perbandingan  ganda ditunjukkan pada Tabel 5.

## Tabel 5. Uji Perbandingan Ganda
Pairwise Comparisons Measure:   MEASURE_1 (I) teta (J) teta Mean Difference (I-J) Std. Error Sig. b 95% Confidence Interval for Difference b Lower Bound Upper Bound 1 2 -,234 * ,028 ,000 -,301 -,166 3 -,205 * ,024 ,000 -,263 -,147 2 1 ,234 * ,028 ,000 ,166 ,301 3 ,029 ,021 ,511 -,022 ,080 3 1 ,205 * ,024 ,000 ,147 ,263 2 -,029 ,021 ,511 -,080 ,022
Berdasarkan  Tabel  5  diperoleh  bahwa perbandingan  antar θ menunjukkan  bahwa perbedaan rerata yang tidak signifikan terjadi hanya  antara  model  2-PL  dengan  3-PL karena  memiliki p-value sebesar  0,511  yang lebih  besar  dari  α  =  0,05.  Namun  jika  dilihat dari mean difference , dapat dikatakan bahwa model 2-PL menghasilkan
estimasi
kemampuan yang lebih tinggi daripada model 3-PL,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa model  2-PL  lebih  baik  daripada  model  3-PL
maupun model 1-PL. Model
2-PL menghasilkan  estimasi  kemampuan  yang paling  tinggi  dibandingkan  kedua  model lainnya,  dikarenakan  model  ini  merupakan model  yang  paling  cocok  bagi  data  respon yang  dianalisis  ini.  Model  yang  cocok  akan memiliki kemampuan melakukan generalisasi untuk memprediksi data berikutnya atau data yang berbeda.
Berdasarkan kesimpulan di atas, maka pembahasan  yang  lebih  mendalam  hanya dilakukan  berdasarkan  IRT  model  2-PL.  Dari model  tersebut,  hasil  analisis  kemampuan siswa menunjukkan rerata kemampuan siswa sebesar  -0,0185  logit  yang  artinya  rerata
kemampuan kimia siswa kelas XI IPA SMA N Yogyakarta termasuk dalam kategori sedang.
Informasi
maksimum dicapai pada kemampuan  0,2  logit  [kisaran  interval  -1,0 sampai  +1,7  logit]  dengan  nilai  fungsi informasi 66,83 dan kesalahan baku pengukuran  0,121.  Dari  hasil  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  perangkat  tes  yang dianalisis  cocok  untuk  kelompok  siswa  yang berkemampuan  sedang.  Hal  ini  konsisten dengan  hasil  sebelumnya  bahwa  rerata tingkat  kesukaran  butir  soal  ( 𝑏 =  -0,00182 logit)  yang  sedikit  lebih  rendah  dari  rerata kemampuan ( 𝜃 = -0,0185 logit).

## KESIMPULAN
Analisis menggunakan pendekatan IRT untuk model  1-PL,  2-PL,  dan  3-PL  secara keseluruhan menyimpulkan:
1.  Kualitas Butir Soal Kimia Buatan Guru
a.  Rerata  tingkat  kesukaran  ( b )  baik, daya  beda  ( a )  baik,  dan guessing ( c ) baik.
b.  Model  2-PL  adalah  model  yang  paling cocok dengan data penelitian ini.
c.   Perangkat  tes  yang  disusun  guru cocok  bagi  siswa  yang  memiliki kemampuan  kimia  sedang  karena hanya  mampu  mengukur  kemampuan kimia  pada  kisaran  interval  [-1,0  logit sampai +1,7 logit].
d.  Fungsi informasi tes maksimum
diperoleh  sebesar  68,83  (SEM  = 0,121) pada kemampuan +0,2 logit.
2.  Rerata  kemampuan  kimia  siswa  kelas  XI IPA  SMA  N  Yogyakarta  tergolong  dalam kategori sedang (-0,0185 logit).

## UCAPAN TERIMAKASIH
1. Universitas Negeri Yogyakarta
2. Lembaga Pengelola Dana Pendidikan

## DAFTAR RUJUKAN
[1]  Republik  Indonesia.  (2005). Undang- Undang  RI  Nomor  14,  Tahun  2005, tentang Guru dan Dosen.
[2]  Kementrian  Pendidikan  dan  Kebudayaan. (2007). Permendiknas  No.16,  Tahun 2007, tentang Standar Kualifikasi Akademik dan Kompetensi Guru.
[3]  Bambang  Sumintono.  (Maret  2016).
Aplikasi Permodelan Rasch pada Asesmen Pendidikan: Implementasi Penilaian Formatif (Assessment for Learning) . Makalah disajikan dalam Kuliah Umum  pada  Jurusan  Statistika  Institut Teknologi Sepuluh November, di Surabaya.
[4]  Djemari  Mardapi.  (2012). Pengukuran, Penilaian, dan Evaluasi Pendidikan . Yogyakarta: Nuha Litera.
[5]  Anastasi,  A.  &  Urbina,  S.  (2008). Psychological Testing . New Jersey: Prentice Hall, Inc.
[6]  Grondlund,  N.E.  (1986). Measurement and Evaluation in Teaching (4th Ed) . New York: MacMillan Publishing Company.
[7] P opham, W.J. (1995). Classroom Assessment:  What  Teachers  Need  To Know . Boston: Allyn and Bacon.
[8]  Cangelosi,  J.S.  (1995). Merancang  Tes Untuk Menilai Prestasi Siswa (Terjemahan
Lilian D. Tedjasudjana) . Bandung: Penerbit  ITB.  (Buku  asli  diterbitkan  tahun 1990).
[9]  Miller,  M.D.,  Linn,  R.L.,  &  Grondlund  N.E. (2009). Measurement  and  Assessment  in Teaching  (10 th Ed). New  Jersey:  Pearson Education, Inc.
[10]  Sumarna  Surapranata.  (2005). Panduan Penulisan Tes Tertulis (Penilaian Berbasis Kelas) . Bandung: Remaja Rosdakarya.
[11]  Tresna  Sastrawijaya.  (1988). Proses Belajar Mengajar Kimia . Jakarta:
Depdiknas.
[12]  Kaplan, R.M., & Saccuzo. (1982). Psychological Testing, Principles Applications and Issue. Monterey California: Books/Cole Publishing Company.
[13]  Awopeju,  O.  A.  &  Afolabi,  E.  R.  I.  (2016). European  Scientific  Journal .  12(28).  263- 284.
[14]  Guler,  N.,  Uyanik,  G.  K.,  &  Teker,  G.  T. (2013). European Journal of Research on Education . 2(1). 1-6.
[15]  Sharkness,  J.  &  DeAngelo,  L.  (2011). Research  in  Higher  Education .  52.  480- 507.
[16]  Fan, X. (1998). Educational and Psychological  Measurement .  58(3).  357- 673.
[17]  Engruven, M. (2013). Journal of
Education . ISSN 2298-0172. 23-30.
[18]  Hambleton,  R.K.,  &  Swaminathan,  H. (1985). Items Response
Theory: Principles and Application. Boston: Kluwer-Nijjhoff Publish.
[19]  Qasem,  M.  A.  N.  (2013). Journal  of Research  and  Method  in  Education .  3(5).
77-81.
[20]  Mislevy, R.J,. & Bock, R.D. (1990). BILOG 3:  Item  Analysis  and  Test  Scoring  with Binary Logistic Models (2 nd Ed.) .
Mooresville: Scientific Software Inc.
[21]  Kalekar,  S.  (2015). Scholarly  Research Journal  for  Humanity  Science  &  English Language . 2(10). 2564-2568.
[22]  Kose,  I.  A.  (2014). Educational  Research and Reviews , 9(17). 642-649.
[23]  Mardapi,  D.  (2008). Teknik  Penyusunan Instrumen  Tes  dan  Nontes .  Yogyakarta: Mitra Cendekia.
[24]  Talebi, G. A., Ghaffari, R., Eshandarzadeh,  E.,  &  Oskouei,  A.  E. (2013). Research  and  Development  in Medical Education . 2(2). 20-23.
[25]  Kartowagiran,  B.  (2012). Penulisan  Butir Soal . Makalah disampaikan
pada
Pelatihan penulisan dan analisis butir soal bagi  Sumber  daya  PNS  Dik-Rekinpeg,  di Hotel  Kawanua  Aerotel,  Jakarta  pada tanggal 10 Oktober 2012.
[26]  Sayyah, M., Vakili, Z., Alavi, N. M., Bidgeli, M., Solemani, A., Assaian, M., & Azarbad, Z. (2012). Nursing  and  Midwifery  Studies . 1(2). 83-87.
[27]  Adedoyin,  O.O.,  &  Mokobi,  T.  (2013). International  Journal  of  Asian  Social Sciences . 3 (4). 992-1011.
[28]  Stanley,  J.C.,  &  Wang  M.D.  (1968). Differential  Weighting:  A  Survey  of Methods  and  Empirical  Studies .  USA:
Departmen  of  Health,  Education,  & Welfare .
[29]  Baker,  F.B.  (2001). The  Basics  of  Item Response  Theory  (2 nd Ed ).  USA:  ERIC Clearinghouse on Assessment and Evaluation.
[30]  Thorndike,  R.M.  (2005). Measurement and  Evaluation  in  Psychology  and
Education  (7 th Ed). New  Jersey:  Pearson Education Inc.
[31]  Naga,  D.  S.  (1992). Teori  Sekor  pada Pengukuran Pendidikan . Jakarta: Gunadarma.
[32]  Huriaty,  D.,  &  Mardapi,  D.  (2014). Jurnal Penelitian dan Evaluasi Pendidikan . 18(2). 188-201.
[33]  Park, E., Cho, M., & Ki, C. (2009). Korean Journal of Laboratory Medicine . 29(1). 1-9.
[34]  Hager,  W.  (2007). Psychology  Science . 49(3). 209-222.
[35]  Field,  A.  (2009).  Discovering  Statistics Using  SPSS  (3 rd Ed.)  London:  Sage Publication, Inc.
[36]  Hair, J.F., Black, W.C., & Babin, W.J., dkk. (2006). Multivariate Data Analysis (6 th Ed.) .
New Jersey: Pearson Prentice Hall