ANALISIS KARAKTERISTIK BUTIR TES HOTS MATEMATIKA SMA DENGAN KONTEKS KEHIDUPAN TANJUNG PALAS MENGGUNAKAN GRM
Siti Julaiha 1 , Suciati 2 , Eka Widyawati 3
1,2,3 Pendidikan Matematika, Universitas Borneo Tarakan
1 julaiha7math@gmail.com * 2 cauchy_my@yahoo.com
3 eka.adel48@gmail.com

## Abstract
This  study  aims  to  analyze  the  characteristics  of  the  Higher  Order  Thinking  Skill  (HOTS)  high  school mathematics  test  instrument  with  the  context  of  Tanjung Palas  life.  This  type  of  research  is  qualitative  research with a descriptive approach. The subject of the study was a class XII learner of 100 people. Hots test instrument developed in the form of Two Tier Multiple Choice (TTMC) as many as 7 items. The test participant score data obtained  was  analyzed  with  a  grain  response  theory  approach  using  the  Graded  Response  Model  (GRM)  2- Parameter  Logistic  (PL)  using  the  help  of  the  R  program. The  difficulty  level of  the  grain  is  located  between  – 4,848  to  5,097  with  an  average  of  0.0136  and  the  power  index  of  different  grains  is  located  between  –0.658  to 3.993. The estimated ability of test takers is at a moderate level with a percentage of 80.26% and a high level with a percentage of 11.84%.
Keywords: GRM; HOTS; polytomus, R program, item response theory.

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  karakteristik  instrumen  tes Higher  Order  Thinking  Skill (HOTS) matematika SMA dengan konteks kehidupan Tanjung Palas.  Jenis penelitian ini merupakan penelitian kualitatif dengan  pendekatan deskriptif.  Subjek  penelitian  adalah peserta  didik kelas  XII  sebanyak  100 orang.  Instrumen tes HOTS yang dikembangkan berupa Two Tier Multiple Choice (TTMC) sebanyak 7 butir. Data skor peserta tes yang diperoleh dianalisis dengan pendekatan teori respon butir menggunakan Graded Response Model (GRM) 2- Parameter  Logistic (PL)  menggunakan  bantuan  program  R.  Tingkat  kesulitan  butir    terletak  antara  –4,848 sampai dengan 5,097 dengan rata-rata 0,0136 dan indeks daya beda butir terletak antara  –0,658 sampai dengan 3,993.  Estimasi  kemampuan  peserta  tes  berada  pada  level  sedang  dengan  persentase  80.26%dan  level  tinggi dengan persentase 11.84%.
Kata kunci: GRM, HOT, Politomus, Program R, Teori Respon Butir.
Cara  Menulis  Sitasi: Julaiha,  S.,  Suciati.,  &  Widyawati,  E.  (2022).  Analisis  Karakteristik  Butir  Tes  HOTS Matematika  SMA  dengan  Konteks  Kehidupan  Tanjung  Palas  menggunakan  GRM. Mathematic  Education  and Aplication Journal, 4 (1) , hal. 14-25
Peningkatan  kualitas  sumber  daya  manusia  salah  satunya  dapat  dilakukan  melalui  pendidikan. Perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  di  abad  21  berdampak  pada  sistem  pendidikan  untuk menyiapkan individu yang memiliki kecakapan hidup yang diperlukan di masyarakat. Kecakapan hidup atau  kemampuan  abad  21  antara  lain  (1)  berpikir  kritis,  (2)  kreatif,  (3)  penelitian  dan  penemuan,  (4) pengarahan  diri,  inisiatif  dan  kegigihan,  (5)  penggunaan  informasi,  (6)  berpikir  sistematis,  (7) komunikasi,  dan  (8)  refleksi  (OECD,  2018,  h.  31).  Jika  dicermati,  kemampuan  tersebut  merupakan aspek dari kemampuan berpikir tingkat tinggi ( Higher Order Thinking Skill) /(HOTS).
Siti Julaiha, Suciati, & Eka Widyawati .
Tujuan  pendidikan  nasional  dapat  tercapai  dengan  penggunaaan  kurikulum  sebagai  pedoman. Kurikulum 2013 atau dikenal dengan K-13 merupakan kurikulum yang digunakan pemerintah saat ini, selain  itu  terdapat  kurikulum  merdeka  yang  mulai  diterapkan  secara  bertahap.  K-13  disusun  untuk meningkatkan  kemampun  di  abad  21,  yang  mengharuskan  tenaga  pendidik  berperan  penting  dalam melatih  peserta  didik  untuk  mengembangkan  HOTS  (Yuliandini,  Hamdu  &  Respati,  2019,  h.  38-39). HOTS wajib dimiliki oleh  siswa, hal ini disebabkan HOTS adalah salah satu kompetensi penting pada dunia  modern  (Susanti,  Purwanto,  &  Hidayanto,  2019).  Penerapan  K-13  akan  mengarahkan  peserta didik  untuk  mampu  memiliki  kemampuan  berpikir  dan  bernalar  ke  level  yang  lebih  tinggi  dalam menentukan solusi dari masalah yang dihadapi.
HOTS merupakan bagian dari kemampuan berpikir yang penting untuk dikembangkan seseorang termasuk peserta didik (Apino & Retnawati, 2017, h. 1). Kemampuan proses berpikir kompleks dalam menjabarkan  materi,  menganalisis  serta  menciptakan  solusi  pada  persoalan  merupakan  makna  dari HOTS (Budiarta, Harahap, Faisal, & Mailani, 2018, h. 103). Proses  HOTS terjadi ketika peserta didik telah  mampu  menghasilkan  buah  pikiran  atas  pengetahuan  yang  mereka  miliki  dengan  menghasilkan sesuatu  yang  baru.  Peserta  didik  diharapkan  memiliki  HOTS  ditandai  dengan  mampu  mengakses, memilah,  menganalisis,  dan  mengelola  informasi  secara  efektif  untuk  sampai  pada  kesimpulan permasalahan yang diselesaikan, tidak hanya mampu mengetahui ataupun  menghafal sebuah konsep.
Pendidikan  di  Indonesia  masih  membutuhkan  penguatan  HOTS (penalaran)  (Kemendikbud, 2018). Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Hartatiana, Wardani & Megawati (2020) siswa yang belum  bisa  menuliskan  jawaban  secara  tepat  pada  saat  menyelesaikan  soal  PISA  pada  indikator kemampuan  mengevaluasi  ada  sekitar  80%.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  kemampuan  berpikir  tingkat tinggi  belum  dikuasi  sebagian  besar  siswa  pada  saat  menyelesaikan  soal-soal  HOTS.  Salah  satu penyebabnya  peserta  didik  belum  terbiasa  ataupun  terlatih  untuk  menyelesaikan  soal  yang  mengukur HOTS.
Pemberian tes kemampuan berpikir tingkat tinggi dapat membantu perkembangan HOTS peserta didik (Istiyono, Mardapi & Suparno, 2014). Soal-soal yang memuat HOTS telah pemerintah sematkan pada  Ujian  Nasional  (UN)  tahun  2019.  Pelaksanaan  UN  ini  menuai  banyak  keluhan  lantaran  sulitnya soal-soal yang diberikan, khususnya soal UN matematika pada jenjang SMA/MA (Dirjen-GTK, 2018, h. 1). Berdasarkan grafik capaian hasil UN di Indonesia pada tahun 2019 (Pusmenjar, 2019), rata-rata nilai UN matematika pada jenjang SMP adalah 46,56, sedangkan pada jenjang SMA rata-rata nilai UN matematika adalah 39,33 (Jurusan IPA), dan 34,46 (Jurusan IPS). Rata-rata nilai UN matematika pada jenjang SMA memiliki nilai yang jauh lebih rendah dari jenjang SMP.
Pendidikan  SMA/MA  pada  dasarnya  bertujuan  untuk  fokus  melanjutkan  pendidikan  ke  jenjang yang  lebih  tinggi.  Berdasarkan  Standar  Kompetensi  Lulusan  (SKL)  SMA/MA  dalam  Permendiknas Nomor  21  Tahun  2016,  setiap  lulusan  SMA/MA  wajib  memiliki  kemampuan  minimal  HOTS  yaitu
kemampuan  menganalisis  dan  kemampuan  mengevaluasi.  Jika  dibandingkan  dengan  SKL  SMP/MTs, kemampuan  peserta  didik  SMP  yang  harus  dimilki  hanya  sampai  pada  kemampuan  menerapkan. Kemampuan yang harus dimiliki peserta didik SMA menjadi alasan yang tepat untuk mengembangkan soal HOTS mata pelajaran matematika pada jenjang SMA.
Soal HOTS menuntut peserta didik untuk memikirkan bagaimana menerapkan fakta atau konsep yang  sudah  mereka  kuasai.  Artinya,  soal  HOTS  memberikan  tantangan  kepada  peserta  didik menyelesaikan permasalahan tidak dengan prosedur rutin seperti yang dicontohkan oleh guru.  Selama proses  menyelesaikan  persoalan  tersebut,  soal  HOTS  menuntut  peserta  didik  untuk  menggunakan kemampuan  berpikir  dan  bernalar  agar  mereka  belajar  lebih  dari  sekedar  mengingat  atau  mengulang saja. Peserta didik diharapkan dapat menyelesaikan permasalahan yang baru baginya, berupa soal atau masalah non rutin dan terbuka ( open ended ).
Soal  HOTS  disusun  menggunakan  stimulan  yang  tepat  dalam  konteks  tertentu  sesuai  dengan kompetensi  yang  akan  diukur  dan  materi  yang  akan  dijadikan  dasar  pertanyaan.  Permasalahan- permasalahan yang ada di lingkungan sekitar satuan pendidikan yang bersifat kontekstual dan menarik dapat diangkat menjadi stimulan (Widana, 2017). Stimulan semacam ini dapat membantu peserta didik terlatih  dalam  menyelesaikan  permasalahan  kontekstual  yang  membutuhkan  pemikiran,  argumentasi dan  kreativitas  dalam  mengembangkan  berbagai  strategi  pemecahan  masalah.  Konteks  merupakan bagian  penting  dalam  pembelajaran  dan  penilaian  untuk  menghadirkan  masalah  yang  sesuai  dengan daerah atau wilayah domisili peserta didik.
Salah  satu  kabupaten  yang  memiliki  satuan  pendidikan  terbanyak  di  Kalimantan  Utara  adalah Kabupaten Bulungan. Rata-rata nilai UN matematika yang diperoleh lulusan dari Kabupaten Bulungan lebih rendah dibandingkan dengan rata-rata UN pada skala nasional. Rata-rata nilai UN matematika di Kabupaten Bulungan (Pusmenjar, 2019) untuk jenjang SMP adalah 41,32, untuk jenjang SMA adalah 34,20  (Jurusan  IPA),  dan  30,25(Jurusan  IPS).  Tercatat  dari  10  kecamatan  di  Kabupaten  Bulungan, jumlah  satuan  pendidikan  terbanyak  terletak  di  Kecamatan  Tanjung  Selor  dan  urutan  kedua  adalah Kecamatan  Tanjung  Palas.  Letak  dua  kecamatan  ini  saling  besebrangan  yang  dibatasi  langsung  oleh sungai kayan.
Tanjung  Selor  adalah  Ibu  Kota  Kalimantan  Utara,  sedangkan  Tanjung  Palas  menjadi  tempat berdirinya  museum  bersejarah  Kesultanan  Bulungan.  Jika  dilihat  berdasarkan  salah  satu  karakteristik mutu pendidikan, yaitu standar tertentu berupa akreditasi sekolah dan pemenuhan standar minimal ujian nasional, maka satuan pendidikan di Tanjung Selor lebih unggul dari Tanjung Palas. Sebagai kecamatan tertua di Kalimantan Utara dan letaknya yang sangat strategis, Tanjung Palas memiliki banyak potensi untuk  dikembangkan  menjadi  konteks  stimulan  soal  HOTS.  Penyelesaian  masalah  secara  kontekstual dapat mendorong peserta didik mengembangkan HOTS.
Siti Julaiha, Suciati, & Eka Widyawati .
Data hasil UN matematika di Tanjung Palas juga tidak jauh berbeda dengan rata-rata pada skala nasional. Nilai UN matematika di Tanjung Palas dengan rata-rata nilai terendah dimiliki peserta didik pada  jenjang  SMA.    Guna  mencapai  tujuan  pendidikan,  pemberian  soal  HOTS  dalam  pembelajaran sekolah jenjang SMA diharapkan dapat menciptakan lulusan dengan kemampuan yang dibutuhkan abad 21 yaitu, peserta didik yang kreatif, fleksibel, dapat berpikir kritis, mengambil keputusan dengan tepat, dan terampil dalam memecahkan masalah.
Permasalahan yang umum terjadi di sekolah jenjang SMA, peserta didik lebih banyak diberikan soal-soal yang menguji pada level mengingat, memahami, dan menerapkan daripada soal yang menguji proses berpikir tingkat tinggi. Penggunaan soal HOTS merupakan suatu yang baru dan sulit bagi peserta didik.  Peserta  didik  tidak  memahami  informasi  ataupun  mengelola  informasi  yang  diberikan  dengan efektif  sehingga  tidak  dapat  menyelesaikan  soal  HOTS  yang  diberikan.  Selain  itu,  kemampuan  guru dalam  memahami  dan  mengembangkan  instrumen  tes  HOTS  yang  masih  kurang,  sehingga  perlu dikembangkan soal-soal berbasis situasi nyata yang dapat mengukur HOTS  peserta didik.
Pengembangan soal-soal HOTS yang sesuai dengan konteks Tanjung Palas dan dapat digunakan untuk  proses  penilaian  di  kelas  perlu  dilakukan  agar  konteks  soal  tersebut  dapat  menyatu  dengan kehidupan  peserta  didik  Tanjung  Palas.  Belum  adanya  soal-soal  HOTS  yang  menggunakan  konteks Tanjung Palas menjadi suatu peluang bagi penulis untuk mengembangkannya.
Soal  pilihan  ganda  (soal  objektif)  dan  soal  uraian  (soal  subjektif)  merupakan  bentuk  soal  yang sering  digunakan  dalam  menyusun  instrumen  tes.  Soal  uraian  memiliki  kelemahan  pada  subjektivitas sedangkan soal pilihan ganda biasa memiliki kelemahan pada sulitnya mengukur kemampuan berpikir peserta  didik  dan  pemilihan  jawaban  yang  berpotensi  asal  menjawab  atau  gambling.  Altenatif  bentuk soal yang dapat digunakan dalam menulis butir tes dengan tujuan untuk mengukur HOTS peserta didik adalah Two Tier Multiple Choice (TTMC)/(pilihan ganda dua tingkat).
TTMC  adalah  perbaikan  dari  soal  berbentuk multiple  choice konvensional,  dimana multiple choice konvensional  hanya  terbatas  pada  mengetahui  pilihan  jawaban  peserta  didik  dan  memberikan kesempatan kepada peserta didik untuk menerka jawaban. Penggunaan TTMC menuntut peserta didik bertanggung  jawab  atas  pilihan  jawaban  dari  pertanyaan  sebelumnya,  sebab  bentuk  soal  ini mengharuskan  peserta  didik  untuk  memberikan  alasan  yang  sesuai  dengan  jawaban  yang  telah dipilihnya.  Alasan  yang  diberikan  peserta  didik  dapat  digunakan  untuk  melihat  bagaimana  proses berpikir peserta didik hingga sampai pada suatu jawaban yang dipilih.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  untuk  meningkatkan  HOTS  peserta  didik  yang  berada  pada  jenjang SMA,  perlu  dilakukan  sebuah  pengembangan  soal  HOTS.  Potensi  yang  ada  di  Tanjung  Palas  dapat digunakan sebagai stimulan  soal  HOTS  agar  lebih dekat  dengan peserta  didik  di  Tanjung  Palas.  Oleh karena  itu,  penulis  telah  mengembangan  instrumen  tes  HOTS  Matematika  SMA  dengan  Konteks Kehidupan  Tanjung  Palas.  Instrumen  tes  HOTS  yang  dikembangkan  selanjutnya  diberikan  kepada
peserta didik untuk memperoleh data respon peserta didik. Data respon peserta didik tersebut diperlukan untuk menganalisis kualitas instrumen meliputi analisis karakteristik butir.

## METODE
Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian kualitatif dengan pendekatan deskriptif. Peserta didik kelas XII SMA Negeri 1 Tanjung Palas adalah subjek dalam penelitian ini. Teknik pengumpulan data menggunakan tes HOTS matematika SMA dengan konteks kehidupan Tanjung Palas pada materi program  linear  yang  dikembangkan  oleh  penulis.  Seluruh  peserta  didik  diminta  mengerjakan keseluruhan butir tes HOTS sesuai dengan alokasi waktu yang telah ditetapkan.
Uji  lapangan  diperlukan  untuk  memperoleh  data  empiris  yang  kemudian  dapat  dianalisis  lebih lanjut. Setelah melakukan uji lapangan dan penulis memperoleh data respon peserta didik, selanjutnya dilakukannya  penskoran  tiap  butir.  Analisis  karakteristik  butir  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan hasil  penskoran  data  respon  peserta  didik  tersebut.  Data  skor  peserta  tes  yang  diperoleh  dianalisis dengan  pendekatan  teori  respon  butir  menggunakan Graded  Response  Model (GRM)  2- Parameter Logistic (PL) menggunakan bantuan program R.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penskoran  seluruh  jawaban  peserta  tes  dari  uji lapangan instrumen  tes  HOTS  matematika SMA berupa data politomus. Data yang diperoleh kemudian di analisis menggunakan pendekatan teori respon butir untuk mendeskripsikan karakteristik butir tes. Analisis karakteristik butir tes menggunakan Graded Response Model (GRM) 2- Parameter Logistic (PL) melalui bantuan program R. Hasil ( output ) dari  analisis  menggunakan  program  R,  yaitu  1)  kurva  karakteristik  butir,  2  tingkat  kesulitan  butir,  3) indeks daya pembeda, dan 4) estimasi kemampuan peserta tes.
Sebelum  melakukan  analisis  karakteristik  butir,  perlu  dilakukan  uji  asumsi  yang  berlaku  pada teori  respon  butir,  yaitu  asumsi  unidimensi  dan  independensi  lokal.  Asumsi  unidimensi  sekaligus asumsi independensi lokal dibuktikan dengan analisis faktor menggunakan bantuan IBM SPSS Statistic 20 .  Analisis  didahului  dengan  analisis  kecukupan  sampel.  Analisis  kecukupan  sampel  dianggap  layak jika besaran KMO nilainya minimal 0,5 (Sudarya, Bagia, & Suwendra, 2014).
Berdasarkan  analisis  tentang  kecukupan  sampel  menunjukkan  nilai  KMO-MSA  adalah  0.516, Khi-kuadrat  pada  uji  Bartlet  sebesar  64.295  dengan  derajat  kebebasan  21  dan  signifikan  uji  Bartlett adalah  0,000.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  ukuran  sampel  yang  digunakan  pada  penelitiaan ini telah memenuhi persyaratan kecukupan sampel.
Siti Julaiha, Suciati, & Eka Widyawati .
Tabel 1 . Hasil Uji KMO Bartlett Kaiser-Meyer-Oikin Measure of Sampling Edequacy 0.516 Bartlett’s Test of Sphericity Approx. Chi Square Df Sig 64.295 21 0.000
Analisis  selanjutnya  dengan  melihat  besarnya  nilai  eigen  dan  varians  pada  output  total  varians dari hasil analisis faktor. Rekapitulasi nilai eigen dan persentase varians disajikan pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Nilai Eigen dan Persentase Varians Komponen Nilai Eigen Perbedaan Nilai Eigen %Varians %Varians Komulatif 1 1.712 0.241 24.464 24.464 2 1.473 0.366 21.050 45.514 3 1.107 0.195 15.810 61.324 4 0.912 0.213 5 0.699 0.036 6 0.663 0.230 7 0.433
Berdasarkan  nilai  eigen  dan  persentase  varians  hasil analisis faktor,  diperoleh  bahwa tes  HOTS Matematika  SMA  memuat  3  nilai  eigen  yang  lebih  besar  dari  1,  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  tes HOTS Matematika SMA memuat 3 faktor (nilai eigen yang nilainya lebih dari satu menunjukkan satu faktor). Dari ketiga faktor tersebut, ada 61.324% varians yang dapat dijelaskan.
Gambar 1 . Scree Plot Hasil Analisis Faktor Eksploratori
Scree  plot menunjukkan  nilai  eigen . Banyaknya  dimensi  ditunjukkan  dengan  banyaknya curaman,  dan  landainya  perubahan  nilai  eigen  tidak  menunjukkan  adanya  dimensi  (Retnawati,  2016, h.142).  Pada  gambar  1  nampak  nilai  eigen  lebih  curam  pada  faktor  keempat,  artinya  ada  1  faktor dominan pada tes HOTS Matematika SMA.
Terpenuhinya  asumsi  unidimensi  berdasarkan  hasil  di  atas  menunjukkan  bahwa  asumsi independensi  lokal  juga  terpenuhi  (A.  Isgiyanto,  2013).  Dengan  kata  lain,  setiap  butir  tes  HOTS
matematika SMA hanya mengukur satu kemampuan dan tidak dipengaruhi oleh kemampuan lain. Hasil ini menunjukkan bahwa data respons peserta tes terhadap tes HOTS matematika SMA cocok dianalisis dengan pendekatan teori respon butir karena memenuhi asumsi unidimensi dan independensi lokal.
Parameter  butir  tes  HOTS  matematika  SMA  yang  dikembangkan  dianalisis  dengan Graded Response  Model (GRM)  2- Parameter  Logistic (PL).  Plot  kurva  karakteristik  menunjukkan  peluang menjawab benar yang lebih besar akan dimiliki peserta tes dengan kemampuan tinggi. Hubungan antara peluang menjawab benar dengan kemampuan peserta tes pada GRM digambarkan dengan kurva fungsi respon kategori ( Categorical Response Function , CRF) (Retnawati, 2016, h. 163). Untuk mendapatkan kurva CRF, penulis menggunakan bantuan program R. Keseluruhan kurva CRF disajikan pada gambar 2 sebagai berikut:
Gambar 2 . Kuva CRF Butir Tes HOTS Matematika SMA
GRM    merupakan  salah  satu  model  teori  respon  butir  dengan    penskoran  butir  tes  politomus dimana  butir  diskor  dalam  kategori  berjenjang.  Tingkat    kesulitan    tiap    kategori    pada    butir    tes politomus  disusun    secara    berurutan    sehingga  jawaban  peserta    tes  juga  terurut  dari  kategori  yang rendah  hingga  kategori  yang  tinggi.  Berdasarkan  gambar  2  pada  item:  B2  (CRF  butir  tes  nomor  2), peluang  menjawab  benar  dari  kategori  kekategori  selanjutnya  dimiliki  oleh  peserta  tes  dengan kemampuan yang tinggi (semakin kekanan).
Siti Julaiha, Suciati, & Eka Widyawati .
Gambar 3 . Hasil Output R Tingkat Kesulitan dan Daya Pembeda
Butir  dikatakan  baik  jika  indeks  kesulitan  lebih  dari −2,0 atau  kurang  dari 2,0 (−2,0  <  𝑏  < 2,0) .  Tes  HOTS  Matematika  SMA  yang  dikembangkan  mempunyai    lima    kategori  dengan  kategori penyekoran    0,  1,  2,  3,  dan  4.  Namun,  tidak  ada  peserta  tes  yang  tidak  menjawab  butir  tes  yang diberikan,  sehingga  tidak  ada  peserta  tes  yang  memperoleh  skor  0.  Keadaan  tersebut  menghasilkan analisis dengan 3 Extrmt (tingkat kesulitan dari kategori satu ke kategori selanjutnya) untuk setiap butir. Extrmt 1  dari    kategori    1  ke  kategori    2; Extrmt 2  dari    kategori    2    ke  kategori    3; Exrtrmt 3  dari kategori 3 ke kategori 4.
Berdasarkan hasil estimasi tingkat kesulitan dengan R, tingkat kesulitan butir (difficulty) terletak antara −4.848 sampai dengan 5.097 dengan rata-rata 0.0136. Rekapitulasi extrmt dan difficulty ketujuh butir disajikan pada Tabel 3 berikut:
Tabel 3. Tingkat Kesulitan Butir Tes HOTS Matematika SMA No Nama Butir Delta Diffculty Simpulan Extrmt1 Extrmt2 Extrmt3 1 Butir 1 -0.745 2.889 5.647 2.597 Sangat Sukar 2 Butir 2 0.027 0.431 1.350 1.808 Sukar 3 Butir 3 -1.273 -3.604 -5.904 -3.594 Sangat Mudah 4 Butir 4 -0.939 4.112 12.120 5.097 Sangat Sukar 5 Butir 5 -2.722 -3.418 -7.312 -4.484 Sangat Mudah 6 Butir 6 -1.782 -2.361 -4.260 -2.801 Sangat Mudah 7 Butir 7 0.932 1.502 1.983 1.472 Sukar
Hasil estimasi parameter tingkat kesulitan butir di atas memperlihatkan bahwa 1) butir tes yang sukar dan sangat sukar untuk mencapai kategori nilai yang semakin tinggi diperlukan kemampuan yang semakin  tinggi,  dan  2)  butir  tes  yang  sangat  mudah  untuk  mencapai  kategori  nilai  yang  tinggi  dapat dicapai dengan kemampuan rendah. Misalnya, pada butir 2, tingkat kesulitan untuk mencapai kategori nilai 3 (peserta didik menjawab benar hanya pada first tier ) adalah 0,431, dan tingkat kesulitan untuk mencapai  kategori  nilai  4  (jawaban  benar  pada first  dan  second  tier )  adalah  1,350  yang  artinya
diperlukan  kemampuan  yang  lebih  tinggi  dari  sebelumnya.  Berdasarkan difficulty, tingkat  kesulitan butir instrumen terdiri dari 2 butir dengan kategori baik dan 5 butir dengan kategori kurang baik.
Untuk menentukan daya pembeda dapat digunakan indeks dscrmn berdasakan ouput program R pada  Gambar  4.  Butir  tes  yang  memiliki  indeks  daya  beda  yang  baik  jika  terletak  antara  0  dan  2. Rekapitulasi dcrmn ketujuh butir disajikan pada Tabel 4 berikut:
Tabel 4. Indeks Daya Pembeda Butir Tes HOTS Matematika SMA No. Nama Butir Dscrmn Simpulan 1 Butir 1 0.510 Baik 2 Butir 2 3.993 Kurang Baik 3 Butir 3 -0.484 Kurang Baik 4 Butir 4 0.290 Baik 5 Butir 5 -0.658 Kurang Baik 6 Butir 6 -0.609 Kurang Baik 7 Butir 7 1.153 Baik
Dari  Tabel  4  dapat  dilihat  bahwa  indeks  daya  beda  butir  tes  HOTS  matematika  SMA  terletak antara -0.658 sampai dengan 3.993. Terdapat 3 butir dengan indeks daya beda kategori baik dan 4 butir dengan kategori kurang baik. Butir yang memiliki daya pembeda yang rendah ditunjukkan dengan daya pembeda kurang dari 0. Dengan kata lain, butir tersebut tidak mampu untuk membedakan antara peserta tes yang berkemampuan tinggi dengan peserta tes yang berkemampuan rendah.
Kriteria  butir  tes  berdasarkan  teori  respon  butir    dengan  menggunakan  GRM  2-PL    adalah  1) kriteria  baik  apabila  memiliki  tingkat  kesulitan −2,0 < 𝑏 < 2,0 dengan  daya  beda 0,0 < 𝑎 < 2,0 ,  2) kriteria  kurang baik  apabila  memiliki  tingkat  kesulitan < −2,0 atau > 2,0 dan  daya  pemebda  butir < 0,0 atau > 2,0 (Friyatmi, 2018). Berdasarkan kriteria butir tes tersebut, maka dapat ditentukan berapa banyak  butir  tes  yang  baik.  Hasil  analisis  kualitas  butir  tes  berdasarkan  tingkat  kesulitan  dan  daya pembeda butir disajikan pada tabel 5 berikut:
Tabel 5. Kesimpulan Hasil Analisis Parameter Butir Nama Butir Tingkat Kesulitan Daya Pembeda Simpulan Butir 1 2,597 0,510 Kurang Baik Butir 2 1,808 3,993 Kurang Baik Butir 3 -3,594 -0,484 Kurang Baik Butir 4 5,097 0,290 Kurang Baik Butir 5 -4,484 -0,658 Kurang Baik Butir 6 -2,801 -0,609 Kurang Baik Butir 7 1,472 1,153 Baik
Berdasarkan Tabel 5, dari 7 butir tes yang dianalisis menggunakan GRM 2-PL hanya terdapat 1 butir (14,28%) yang memiliki kualitas butir yang baik, yaitu butir tes yang memiliki daya pembeda dan tingkat  kesulitan  yang  baik.  Sedangkan  6  butir  sisanya  (85,72%)  masuk  kategori  kurang  baik  karena variasi tingkat kesulitan dan daya pembeda butirnya.
Siti Julaiha, Suciati, & Eka Widyawati .
Estimasi  kemampuan  peserta  tes  di  analisis  menggunakan  bantuan  program  R.  Tingkat kemampuan  peserta  tes  diukur  dengan  satuan  logit  ( logarithm  odd  unit ).  Estimasi  kemampuan  yang bernilai positif menunjukkan tingkat kemampuan di atas rata-rata, sebaliknya estimasi kemampuan yang bernilai  negatif  menunjukkan  tingkat  kemampuan  dibawah  rata-rata  (Hikamudin,  E.  2017).  Tingkatan kemampuan peserta tes diperoleh dengan mengubah bentangan nilai tingkat kemampuan ( −4.0 ≤ 𝜃 ≤ 4.0 )  berbentuk  skala  ordinal.  Berdasarkan  pada  skala  nilai  tingkat  kemampuan  tersebut,  tingkatan kemampuan peserta tes dapat dikategorikan menjadi 5 level seperti terdapat pada Tabel 6 berikut:
Tabel 6. Kategori Kemampuan Peserta Tes Interval Kategori 𝜃 ≤ −3 Sangat Rendah −3.0 < 𝜃 ≤ −1.0 Rendah −1.0 < 𝜃 ≤ 1.0 Sedang 1.0 < 𝜃 < 3.0 Tinggi 𝜃 ≥ 3.0 Sanggat Tinggi
Kemampuan  peserta  tes  HOTS  matematika  SMA  diestimasi  dengan  menggunakan  metode Bayes:EAP.  Dari  100  peserta  tes  terdapat  76  peserta  tes  yang  terambil  atau  terestimasi.  Berikut rangkuman hasil estimasi kemampuan peserta tes HOTS matematika SMA menggunakan R.
Gambar 4. Hasil Output R Estimasi Kemampuan Peserta Tes
Kemampuan  peserta  tes  pada  R  ditunjukkan  dengan  kolom  z1.  Selanjutnya,  hasil  estimasi kemampuan peserta tes HOTS Matematika SMA secara keseluruhan ditunjukan dalam Tabel 7 berikut:
Tabel 7. Distribusi Frekuensi Hasil Estimasi 𝜽 Peserta Tes Interval Kategori Frekuensi Persentase − Sangat Rendah 0 0% −1.26 ≤ 𝜃 ≤ −1.041 Rendah 6 7.89% −0.988 ≤ 𝜃 ≤ 0.952 Sedang 61 80.26% 1.06 ≤ 𝜃 < 1.973 Tinggi 9 11.84% − Sanggat Tinggi 0 0% TOTAL 76 100%
Berdasarkan  Tabel  7  diperoleh  hasil  bahwa  tidak  ada  peserta  tes  yang  kemampuannya  sangat rendah  atau  kemampuannya  sangat  tinggi,  artinya  tidak  terdapat  kemampuan  peserta  tes  yang  sangat ekstrim.  Peserta  tes  yang  memiliki  kemampuan  tinggi  jumlahnya  masih  relatif  sedikit  (11,84%), demikian  pula  peserta  tes  dengan  kemampuan  rendah  jumlahnya  relatif  sedikit  (7,89%),  namun kemampuan peserta tes berada pada level sedang (80.26%) relatif besar.

## KESIMPULAN
Instrumen  tes  HOTS  matematika  SMA  dengan  konteks  kehidupan  Tanjung  Palas  yang dikembangkan terdiri dari konstruk instrumen, kisi-kisi, kartu soal, butir tes, kunci jawaban, pedoman penskoran, dan pembahasan. Instrumen tes HOTS terdiri dari 7 butir tes HOTS berbentuk tes objektif yaitu Two  Tier  Multiple  Choice (TTMC)/(pilihan  ganda  dua  tingkat)  pada  materi  program  linear. Berdasarkan  hasil  analisis  dengan  pendekatan  teori  respon  butir  menggunakan  GRM  2-PL,  koefisien reliabilitas  berupa  nilai  fungsi  informasi  tes  yang  akurat  jika  digunakan  untuk  mengukur  HOTS matematika  SMA  peserta didik  pada rentang kemampuan  -5.20  sampai  +3.30. Tingkat  kesulitan  butir terletak antara −4,848 sampai dengan 5,097 dengan rata-rata 0,0136. Kemudian indeks daya beda butir terletak  antara  -0,658  sampai  dengan  3,993.Berdasarkan  parameter  tingkat  kesulitan,  terdapat  2  butir dengan  kategori  baik  dan  5  butir  dengan  kategori  kurang  baik.  Sedangkan  parameter  indeks  daya pembeda, terdapat 3 butir yang memiliki daya beda dengan kategori baik dan 4 butir dengan kategori kurang  baik.  Dari  tujuh  butir  tes  yang  dianalisis  menggunakan  GRM  2-PL  hanya  terdapat  1  butir (14,28%)  yang  memiliki  kualitas  butir  yang  baik,  yaitu  butir  tes  yang  memiliki  tingkat  kesulitan  dan daya  pembeda  yang  baik.  Sedangkan  6  butir  sisanya  (85,72%)  masuk  kategori  kurang  baik  karena variasi tingkat kesulitan dan daya pembeda butirnya.Estimasi kemampuan peserta tes berada pada level sedang dengan persentase 93,4% dan level tinggi dengan persentase 6,6%.

## DAFTAR PUSTAKA
Apino, E., & Retnawati, H. (2017, February). Developing instructional design to improve ma thematical higher order thinking skills of students . In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 812, No. 1, p. 012100). IOP Publishing.
Budiarta, K., Harahap, M. H., Faisal, & Mailani, E. (2018). Potret Implementasi Pembelajaran Berbasis High  Order  Thinking  Skills (HOTS)  di  Sekolah  Dasar  Kota  Medan. Jurnal  Pembangunan Perkotaan , 6(2), 102–111.
Siti Julaiha, Suciati, & Eka Widyawati .
Dirjen-GTK  (2018). Buku  pegangan  pembelajaran  berorientasi  pada  kemampuan  berpikir  tingkat tinggi . Jakarta : Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Hak.
Hartatiana.,  Wardani,  K.  A.,  &  Megawati.  (2020).  Kemampuan  Berpikir  Tingkat  Tinggi  Siswa  SMP dalam Menyelesaikan Soal Matematika Model PISA. Jurnal Pendidikan Matematika , 14 (01), 15- 24.
Isgiyanto,  A.  (2013).  Perbandingan  Penyekoran  Model  Rasch  dan  Model  Partial  Credit  pada Matematika. J. Kependidikan Peneliti. Inov. Pembelajaran, 43(1).
Istiyono, E., Mardapi, D., & Suparno, S. (2014). Pengembangan tes kemampuan berpikir tingkat tinggi fisika ( pysthots) peserta didik SMA . Jurnal Penelitian dan Evaluasi Pendidikan , 18(1), 1-12.
Kemendikbud  (2018).  Hardiknas  2018:  Pendidikan  Indonesia  Butuh  Penguatan High  Order  Thinking Skills. Diakses pada tanggal 22 Juni 2021, dari
https://www.kemdikbud.go.id/main/blog/2018/05/hardiknas-2018-pendidikan-indonesia-butuh- penguatan-high-order-thinking-skillss
OECD. (2018). PISA 2021 Mathematics Framework (draft). OECD Publishing
Permendikanas Nomor 21. (2016). Standar Isi Pedidikan Dasar dan Menengah.
Pusmenjar. (2019). Laporan Hasil Ujian Nasional tahun 2019. Pusat Penilaian Pendidikan Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan. Diakses pada 7 Juli
2021, dari https://hasilun.puspendik.kemdikbud.go.id/
Retnawati, H. (2014). Teori Respon Butir dan Penerapannya. Yogyakarta: Nuha Medika
Retnawati, H. (2016). Validitas reliabilitas dan karakteristik butir. Yogyakarta: Parama Publishing.
Sudarya,  I.  W.,  Bagia,  I.  W.,  &  Suwendra,  I.  W.  (2014).  Analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi stres  pada  mahasiswa  dalam  penyusunan  skripsi  Jurusan  Manajemen  Undiksha  Angkatan 2009. Jurnal Manajemen Indonesia , 2 (1).
Susanti,  D.,  Purwanto,  P., &  Hidayanto,  E.  (2019).  Pseudo  Siswa  Dalam  Menyelesaikan  Soal  Bertipe Higher  Order  Thinking  Skills  Berdasarkan  Aktivitas  Problem  Solving. Mathematic  Education And Aplication Journal (META) , 1 (1), 85-95.
Wakhinuddin,  S.  (2012).  Pengaruh  Pembobotan  Dan  Jenis  Penilai  Terhadap  Fungsi  Informasi  Tes Performansi . Jurnal Penelitian dan Evaluasi Pendidikan , 16(1), 384-406.
Widana,  I,  W.  (2017).  Modul  Penyusunan Higher  Order  Thinking  Skill (HOTS).  Jakarta:  Direktorat Pembinaan SMA DEPDIKBUD.
Yuliandini,  N.,  Hamdu,  G.,  &  Respati,  R.  (2019).  Pengembangan  Soal  Tes  Berbasis  Higher  Order Thinking Skill (HOTS) Taksonomi Bloom Revisi di Sekolah Dasar. PEDADIDAKTIKA: Jurnal Ilmiah Pendidikan Guru Sekolah Dasar , 6(1), 37–46.