## Measurement in Educational Research
Volume 3, Issue 2, 2023, 59-68 Available online: https://ejournal.ressi.id/index.php/meter

## Rating Scale Model: Self-evaluation mahasiswa melalui pembelajaran online
Magy Gaspers 1 a *, Farida Agus Setiawati 2 b , Heri Retnawati 2 c 1 Universitas Pattimura. Jl. Ir. M. Putuhena – Kampus Poka, Ambon 97233, Indonesia
2 Universitas Negeri Yogyakarta. Jl. Colombo No. 1, Yogyakarta 55281, Indonesia
a magygspz.mg@gmail.com ; b farida_as@uny.ac.id; c heri_retnawati@uny.ac.id * Corresponding Author. E-mail:
Received: 26 May 2023; Revised: 7 September 2023; Accepted: 30 September 2023
Abstrak : Penelitian ini bertujuan untuk mengukur self-evaluation mahasiswa pendidikan matematika terhadap materi perkuliahan analsis real melalui pembelajaran online. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan pengambilan  sampel  berdasarkan  pertimbangan  tertentu  (purposive  sampling)  yaitu  mahasiswa  Program  Studi Pendidikan Matematika FKIP Universitas Pattimura yang mengikuti mata kuliah analisis real sebanyak 106 responden. Data diperoleh dengan menyebarkan angket self evaluation melalui Google Form dan berupa angket respon dengan metode  skala  Likert.  Analisis  awal  dilakukan  untuk  mengetahui  validitas  dan  reliabilitas  instrumen  melalui perhitungan Exploratory Factor Analysis (EFA) untuk mengetahui validitas konstruk instrumen dan Cronbach’s Alpha untuk mengetahui reliabilitas. Selanjutnya dilakukan analisis Item Response Teory (IRT) politomus Rating Scale Model (RSM) untuk mengukur self-evaluation mahasiswa. Hasil analisis EFA menggunakan program R menghasilkan 7 faktor laten dari 30 item indikator dengan nilai Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) adalah 0. 79 dan MSA tiap item menunjukkan hasil > 0.5, loading faktor tiap item > 0.3 dan estimasi reliabilitas 0.877. Hasil perhitungan IRT politomus RSM menunjukkan model fit untuk setiap item dan diperoleh hasil IIF = 94.99%, TIF = 94.89%.  Kategori respon mahasiswa untuk self evaluation terhadap materi perkuliahan analisis real melalui pembelajaran online dengan θ = -1.55 sampai 1.89 yaitu kategori mudah, sedang dan sulit. Berdasarkan hasil analisis maka instrumen dapat digunakan untuk mengukur self evaluation .    Penelitian  ini  berkonstribusi  terhadap  implementasi  praktek  penskalaan  pada  instrumen  penelitian pengukuran data kuantitatif.
Kata Kunci: Self-evaluation ; Rating Scale Model; Pembelajaran Online

## Rating Scale Model: Student self-evaluation through online learning
Abstract: This study aims to measure the self-evaluation of mathematics education students on real analysis lecture material  through  online  learning.  This  research  uses  a  quantitative  approach  with  sampling  based  on  certain considerations  (purposive  sampling),  namely  student  of  Mathematics  Education  Study  Program,  FKIP  Pattimura University  who  take  real  analysis  courses  as  many  as  106  respondents.  Data  was  obtained  by  distributing  self- evaluation questionnaires through Google Form and in the form of a response questionnaire with the Likert scale method.  Initial  analysis  was  carried  out  to  determine  the  validity  and  reliability  of  the  instrument  through  the calculation of Exploratory Factor Analysis (EFA) to determine the construct validity of the instrument and Cronbach's Alpha to determine reliability. Furthermore, Item Response Theory (IRT) analysis of the polytomus Rating Scale Model (RSM)  was  carried  out  to  measure  student  self-evaluation.  The  results  of  the  EFA  analysis  using  the  R  program resulted in 7 latent factors from 30 indicator items with a Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) value of 0. 79 and MSA for each item showing results > 0.5, factor loading for each item > 0.3 and a reliability estimate of 0.877. The results of the RSM polynomial IRT calculation show a fit model for each item and the results obtained IIF = 94.99%, TIF = 94.89%.  Student response categories for self-evaluation of real analysis lecture material through online learning with θ = -1.55 to 1.89 are  easy,  moderate  and  difficult  categories.  Based  on  the  results  of  the  analysis,  the  instrument  can  be  used  to measure  self-evaluation.  The  research  contributes  to  implementation  of  scaling  practices  in  quantitative  data measurement research instruments.
Keywords: Self-evaluation; Rating Scale Model; Online Learning
How to Cite: Gaspersz, M., Setiawati, F., & Retnawati, H. (2023). Rating Scale Model: Self-evaluation mahasiswa melalui
pembelajaran online. Measurement
In Educational
Research, 3(2), 59-68. doi:http://dx.doi.org/10.33292/meter.v3i2.242

## Measurement in Educational Research, 3 (2), 2023 - 60 Magy Gaspers, Farida Agus Setiawati, Heri Retnawati

## PENDAHULUAN
Matematika merupakan salah satu bidang ilmu yang berhubungan erat dengan kehidupan sehari-hari, oleh  karena  itu  matematika  diajarkan  dari  tingkat  pendidikan  rendah  sampai  pada  pendidikan  tinggi. Konsep matematika dapat membantu untuk memahami bidang ilmu lain yang memiliki kaitan erat, dengan mempelajari matematika akan membantu daya pikir manusia. Hal ini disebabkan karena proses belajar matematika  merupakan  suatu  proses  aktif  untuk  memperoleh  pengetahuan  (Kusmaryono  et  al.,  2018). Namun kenyataannya matematika selalu dijadikan momok bagi peserta didik dan anggapan inilah yang menjadikan  matematika  sulit  dipelajari  dan  dipahami  setiap  orang  yang  mempelajarinya  (Kusmaryono, 2014; Laurens et al., 2017). Apalagi jika pembelajaran yang dilakukan secara online, yaitu dengan bantuan internet dan aplikasi online. Putra et al., (2020) menjelaskan bahwa perkuliahan online atau e-learning merupakan proses pengiriman materi pembelajaran yang tidak terbatas pada waktu dan tempat dengan menggunakan berbagai teknologi dalam lingkungan pembelajaran yang terbuka, fleksibel, dan terdistribusi (Putra et al., 2020; Widodo & Nursaptini, 2020).
Perkuliahan online harus tetap memperhatikan kompetensi yang diajarkan, tidak hanya sekedar mem- berikan materi dan penugasan yang dikirim lewat aplikasi. Menurut Mulyasa, (2011) pendidik harus menya- dari pembelajaran yang bersifat kompleks dengan melibatkan berbagai aspek; pedagogik, psikologis dan didaktis. Oleh karena itu dalam pembelajaran online harus ada perencanaan, pelaksanaan, dan evaluasi secara jelas untuk setiap pertemuan, dengan memperhatikan perkuliahan apa yang akan diberikan. Eva- luasi bukan hanya dari dosen atau pendidik saja, namun evaluasi juga diperlukan dari semua pihak yang terlibat dalam perkuliahan online. Untuk mengetahui keberhasilan dan sikap terhadap perkuliahan perlu dilakukan evaluasi seseorang terhadap perkuliahan yang telah dilaksanakan khususnya perkuliahan anali- sis real yang merupakan mata kuliah yang membutuhkan kompetensi untuk menganalisis teorema-teore- ma bilangan real. Evaluasi perkuliahan online dilakukan untuk mengetahui tingkat keefektifan pelaksanaan perkuliahan online atau daring untuk mengetahui sejauh mana pencapaian perkuliahan (Kusumaningrum & Wijayanto, 2020) Oleh karena itu perlu adanya respon atau self evaluation terhadap materi perkuliahan yang digunakan sebagai alat ukur. Hal ini dikarenakan bahwa atribut psikologis tidak dapat diukur secara langsung.  Menurut  (Suryabrata,  2016:182) atribut  psikologis  hanya  dapat  diukur  secara  tidak  langsung melalui respon yang ditampilkan oleh subjek, jika subjek itu dihadapkan kepada perangsang.
Self-evaluation  merupakan salah  satu  teknik  dalam  asesmen otentik  yang  relatif jarang  digunakan karena sifatnya yang lebih berorientasi pada proses sedangkan secara umum orang masih berpikir bahwa asesmen dilakukan dalam rangka mengukur produk atau hasil belajar saja dengan pendapat bahwa hanya dosen saja yang dapat melakukan evaluasi dalam pembelajaran (Afik, 2014). Hal senada diungkapkan oleh (Arifin, 2009, p.301), evaluasi diri merupakan evaluasi yang dilakukan oleh dan terhadap diri sendiri. Eva- luasi tidak hanya menuntut kejujuran tetapi juga kecermatan. Evaluasi diri dapat dilakukan melalui hasil angket  dan  proses  analisis  dapat  dimulai  dari  menilai  hasil-hasil  pengukuran.  Oleh  karena  itu  dalam penetian ini self-evaluation merupakan evaluasi oleh diri sendiri terhadap materi perkuliahan. Pengukuran adalah kuantifikasi, yaitu peneraan bilangan pada suatu atribut psikologis tertentu untuk menyatakan kuantitas atau jumlah. Menurut Nunnally pengukuran terdiri dari aturan-aturan untuk menge- nakan  bilangan  kepada  objek  sedemikian  rupa  guna  menunjukkan  kuantitas  atribut  pada  objek  itu (Suryabrata,  2016).  Pokok  permasalahan  dalam  pengukuran  psikologis  terletak  pada  interpretasi  yang dapat diberikan, oleh karena itu di dalam psikologi bisa diukur dalam penskalaan. Skala yang digunakan harus  sesuai  dengan  modelnya.  Pengukuran self-evaluation  merupakan  pengukuran  terhadap  sikap sehingga dapat digunakan model Skala Likert. Skala Likert tergolong skala untuk orang dan rancangan dasar disusun untuk mengukur sikap, walaupun kemudian penerapannya juga dilakukan terhadap hal-hal lain selain sikap. Terdapat dua pengukuran sikap, yaitu sikap mempunyai objek (sasaran sikap) dan teori sikap dalam satu kontinum dari negatif, netral dan positif (Suryabrata, 2016, p.184). Berdasarkan permasa- lahan  tersebut,  maka  peneliti  tertarik  untuk  melakukan  penelitian  tentang self-evaluation  mahasiswa pendidikan matematika terhadap materi perkuliahan analisis real melalui pembelajaran online.

## METODE
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan pengambilan sampel berdasarkan tujuan tertentu yaitu responden dalam penelitian ini adalah mahasiswa Pendidikan Matematika FKIP Universitas

## Measurement in Educational Research, 3 (2), 2023 - 61 Magy Gaspers, Farida Agus Setiawati, Heri Retnawati
Pattimura yang mengikuti perkuliahan Analisis Real secara online selama masa pandemi tahun akademik 2021/2022  dengan  alasan  bahwa  responden  tersebut  dapat  memberikan informasi  atau  sikap  terhadap pembelajaran yang baru selesai diikuti. Responden yang bersedia mengisi angket sebanyak 106 mahasiswa melalui pengisian angket setelah materi perkuliahan selesai diberikan. Data penelitian ini diperoleh dengan menyebarkan angket secara online melalui Google Form. Angket respon dikembangkan sebanyak 30 butir pernyataan dalam bentuk Skala Likert dengan tujuan mengukur self-evaluation. Atribut psikologis tidak dapat diukur secara langsung dan hanya dapat diukur secara tidak langsung melalui respons yang diberi- kan oleh subjek/responden. Oleh karena itu untuk mengukur self evaluation digunakan alat ukur berupa angket  respon  dengan  metode  skala  Likert.  Sebelum  dilakukan  pengukuran  terhadap self-evaluation, konstruk instrumen angket respon telah memenuhi syarat valid dan reliabel. Setelah data diperoleh pene- liti melakukan analisis Exploratory Factor Analysis (EFA) dan dilanjutkan dengan analisis Item Respons Theory (IRT), kedua analisis tersebut menggunakan aplikasi R.
Analisis terhadap instrumen dan pengukuran dilakukan dengan bantuan aplikasi program R yaitu perhi- tungan Exploratory  Factor  Analysis  (EFA) dengan  menggunakan  library  ” psych ”  dikembangkan  oleh (Revelle, 2022), tujuannya untuk memenuhi validitas konstruk, terutama untuk membuktikan suatu skor mengukur kemampuan yang akan diukur (Retnawati, 2016, p.21). Langkah awal dalam analisis ini dengan menguji kecukupan sampel. Menurut (Prihono, 2022), uji kecukupan sampel dapat dilihat dari besarnya indeks Kaiser Meyer-Olkin (KMO) Measure of Sampling adequacy (MSA). Nilai KMO yang diterima antara 0,5 sampai 1 menunjukkan bahwa analisis faktor tepat digunakan. Selanjutnya untuk mengetahui apakah mat- rik korelasi berbentuk matriks identitas atau bukan. Jika matriks korelasi membentuk matriks identitas, maka tidak terdapat krelasi. Analisis tersebut akan melihat nilai Chi-kuadrat pada uji Barlet selanjutnya melihat nilai Eigen dan scree plot sebagai representasi nilai Eigen. Nilai Eigen digunakan untuk menentukan faktor yang terbentuk (Retnawati, 2016, p.47).
Penentuan  signifikan  faktor  loading  dilakukan  dengan  menggunakan  level  signifikan  ( α )  0,05  untuk mengidentifikasi loading factor yang signifikan berdasarkan ukuran sampelnya (Gorsuch, 1983). Sedangkan untuk item memiliki loading factor yang baik apabila item tersebut memiliki nilai > 0,3 (Watson, 2017). Untuk mengestimasi  reliabilitas  instrumen  angket  respon  dihitung    dengan  menggunakan  Cronbach”s  Alpha. Reliabilitas dikatakan baik jika > 0.6 (Guilford, 1956, p.145).
Pengukuran skala psikologis menggunakan teori tes modern yaitu analisis Item Respons Theory (IRT) data politomus analisis Rating Scale Model (RSM). RSM digunakan untuk mengukur Self Evaluation maha- siswa terhadap materi perkuliahan analisis real . Istiyono, (2020, p.493) menjelaskan bahwa kemampuan yang diestimasi dengan teori tes modern lebih adil dari pada teori tes klasik. Tingkat kesukaran butir berada pada -2,00 logit < b < +2,00 logit dan dibagi menjadi tiga kategori, yaitu butir soal termasuk kategori mudah jika nilai b mendekati -2,00 logit , butir soal termasuk kategori sedang jika -1,00 logit < b < +1,00 logit, dan butir soal termasuk kategori sulit jika nilai b mendekati +2,00 logit. Apabila butir soal memiliki nilai b > +2,00 logit termasuk kategori butir soal sangat sulit dan apabila butir soal memiliki nilai b < -2,00 logit termasuk kategori butir soal sangat mudah. Kriteria yang digunakan untuk mengambil keputusan bahwa model  fit  dengan  data  didasarkan  pada p-value. Kriteria penerimaan  model  adalah  p-value  >  0,05  dan RMSEA <0.08 (Mueller, 1996, p.163). Sedangkan Fungsi Informasi Tes (TIF) adalah jumlah dari banyaknya fungsi informasi butir (Hambleton & Swaminathan, 1985, p.94). TIF digunakan untuk melihat kekuatan suatu tes.  Pada  IRT  koefisien  reliabilitas  tes  dinyatakan  dengan  fungsi  informasi  tes  yang  menrupakan penjumlahan  fungsi  informasi  semua  butir  tes.  Besarnya  fungsi  informasi  tes  dapat  diestimasi  melalui Persamaan Rumus [1] sebagai berikut (Hambleton & Swaminathan, 1985). Berdasarkan Persamaan Rumus [1] tersebut diketahui bahwa 𝐼 𝑖 (𝜃) merupakan fungsi informasi tes; D adalah faktor skala; E adalah bilangan natural mendekati 2,718; θ adalah tingkat kemampuan subjek n; dan bi adalah indeks kesukaran butir ke-i 𝐼 𝑖 (𝜃) = ∑ 𝐷2 𝑒𝐷(𝜃−𝑏𝑖)
[1+𝑒𝐷(𝜃−𝑏𝑖] 2 𝑛 𝑖=1 .................................................................................................................................................................. [1]

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  dilakukannya  perkuliahan  pada  mata  kuliah  analisis  real,  selanjutnya  angket  disebarkan kepada mahasiswa untuk diisi melalui Google Form. Hasil respon mahasiswa kemudian dilakukan analisis dengan menggunakan Program R. Sebelum melakukan analisis EFA terlebih dahulu peneliti menguji kecu-

## Measurement in Educational Research, 3 (2), 2023 - 62 Magy Gaspers, Farida Agus Setiawati, Heri Retnawati
kupan sampel dan bentuk dari matriks korelasi yaitu berdasarkan nilai KMO-MSA. Hasil analisis diperoleh seluruh item yaitu 0,79 > 0,5 dan MSA setiap butir untuk 30 butir > 0,5 sehingga dapat dilakukan analisis EFA. Analisis EFA mengisyaratkan korelasi yang signifikan antar item pengukuran, agar item-item tersebut dikelompokan pada faktor tertentu. Pengujian korelasi Chi Square = 460,211 signifikan (p < 0,05) = 0,022 dan df = 435, menunjukkan bahwa item saling berkorelasi. Hasil matriks korelasi menunjukkan nilai loading factor  masing-masing  item  >  0,3  dan  terbentuk  7  faktor. Untuk  menunjukkan  relasi  nilai  Eigen  dengan faktornya dapat ditunjukkan pada Gambar 1. Faktor yang mempunyai Eigen value ≥ 1 akan dipertahankan untuk analisis lebih lanjut. Scree plot menunjukkan banyaknya faktor yang akan diekstraksi.
Gambar 1. Scree Plot Eigen Value
Berdasarkan Gambar 1 terdapat 7 faktor yang paling dominan mengukur self-evaluation. Dengan demi- kian  asumsi  unidimensi  terpenuhi  untuk  satu  faktor  yang  dominan. Item-item  dapat  dikelompokkan  ke dalam 7 faktor dengan nilai Eigen di atas 1. Hal ini dapat diperjelas dengan menggunakan diagram jalur (path diagram) yang dihasilkan oleh analisis faktor pada Gambar 2.

## Measurement in Educational Research, 3 (2), 2023 - 63 Magy Gaspers, Farida Agus Setiawati, Heri Retnawati
Hasil analisis 30 butir diperoleh 7 faktor dengan pengelompokan faktor 1 (MR1-Metakognitif (Pemaham- an Konsep)) terdiri dari 6 item/butir (butir 13, butir 14, butir 21, butir 15, butir 16, dan butir 30); faktor 2 (MR2- Motivasi Instrinsik) berisi 5 butir (butir 26, butir 27, butir 19, butir 24 dan butir 17; faktor 3 (MR3-Perilaku dan Koneksi) terdiri dari 8 butir (butir 5, butir 4, butir 3, butir 2, butir 1, butir 23, butir 7, dan butir 25; faktor 4 (MR4-Motivasi Ekstrinsik) terdiri dari 3 butir (butir 22, butir 28, dan butir 8); faktor 5 (MR5-Interaksi dengan sumber lain) terdiri dati 2 butir (butir 16 dan butir 12); faktor 6 (MR6-Strategi Metakognitif) berisi 4 butir (butir 10, butir 25, butir 20, dan butir 19) dan faktor 7 (MR7-Komunikasi) terdiri dari 2 butir (butir 11 dan butir 6). Analisis EFA menunjukkan bahwa 30 butir yang dikembangkan untuk mengukur self-evaluation mahasiswa memenuhi syarat untuk digunakan sebagai analisis lanjut dengan menggunakan analisis IRT. Butir-butir yang terbentuk dalam 7 kelompok yang akan dianalisis dapat diklasifikasikan dalam Tabel 1.
Tabel 1. EFA Self-evaluation No item Indikator MR1 MR2 MR3 MR4 MR5 MR6 MR7 Metakognitif (Pemahaman konsep) Butir 13  Saya mengerti dan bisa menjelaskan topik tersebut kepada orang lain 0.977 Butir 14  Saya mengerti dan dapat mengerjakan sendiri.  0.976 Butir 21  Saya mengevaluasi setiap jawaban yang saya kerjakan. 0.965 Butir 15  Saya belum mengerti materi yang dijelaskan dosen 0.961 Butir 16  Saya membaca sumber lain jika materi yang saya pelajari belum saya mengerti 0.951 Butir 30  Saya perlu kembali ke awal untuk meyakinkan apakah yang ditanyakan sudah terjawab 0.778 Motivasi Intrinsik Butir 26  Saya berusaha mengingat apa yang pernah saya pelajari 0.974 Butir 27  Saya mencoba memvisualisasikan apa yang saya baca 0,905 Butir 19  Saya mengingat kembali apa yang pernah saya pelajari sebelumnya 0.96 Butir 24  Saya menyadari apa yang saya tidak pahami dalam mempelajari matematika 0.945 Butir 17  Saya sadar bahwa saya tidak memahami bagaimana menyelesaikan masalah matematika yang saya hadapi 0.849 Perilaku dan Koneksi Butir 5 Saya dapat membuat kaitan antara setiap materi dalam bentuk peta konsep 0,966 Butir 4 Saya mencoba menuliskan kembali point-point yang penting dari apa yang saya baca 0.908 Butir 3 Saya dapat menjawab pertanyaan yang diberikan 0.782 Butir 2 Saya memahami apa yang saya baca 0.732 Butir 1 Saya membaca dengan teliti materi yang diberikan dosen 0.727 Butir 23  Saya menyadari apa yang saya kerjakan belum tepat 0.674 Butir 7 Saya mencatat hal-hal yang tidak saya mengerti dan pahami 0.473 Butir 25  Saya selalu membuat catatan pinggir dalam setiap bahan ajar yang saya baca. 0.305 Motivasi Ekstrinsik Butir 22  Saya akan mencari alternatif lain dalam penyelesaian masalah yang sudah saya buat 0.961

## Measurement in Educational Research, 3 (2), 2023 - 64 Magy Gaspers, Farida Agus Setiawati, Heri Retnawati
No item Indikator MR1 MR2 MR3 MR4 MR5 MR6 MR7 Butir 28  Saya mencoba berbagai cara agar dapat menemukan jawaban karena saya merasa jawaban saya belum tepat 0.948 Butir 8 Saya merasa terganggu jika materi yang saya tidak pahami belum saya temukan jawabannya 0.51 Interaksi dengan sumber lain Butir 16  Saya membaca sumber lain jika materi yang saya pelajari belum saya mengerti 1.055 Butir 12  Saya mengerti tapi masih butuh sedikit bantuan. 1.021 Strategi metakognitif Butir 10  Saya membuat rangkuman dalam setiap materi atau bahan perkuliahan 0.876 Butir 25  Saya selalu membuat catatan pinggir dalam setiap bahan ajar yang saya baca. 0.838 Butir 20  Saya mengambil keputusan yang tepat terhadap apa yang saya kerjakan. 0.802 Butir 9 Saya menggaris bawahi apa yang saya anggap penting 0.446 Komunikasi Butir 11 Saya menanyakan hal yang tidak saya pahami pada teman sekelompok 0.992 Butir 6 Saya menanyakan hal yang tidak saya mengerti pada orang lain 0.918 Tabel 2. Item Parameter item a1 b1 b2 b3 c location Butir 13 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 0.000000e+00 0.2365976 Butir 14 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 6.822275e-05 0.2365976 Butir 21 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 7.831237e-02 0.2365976 Butir 15 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 6.822275e-05 0.2365976 Butir 16 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 3.134040e-02 0.2365976 Butir 30 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 -2.046076e-01 0.2365976 Butir 26 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 4.695371e-01 0.2365976 Butir 27 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 5.329563e-01 0.2365976 Butir 19 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 5.011997e-01 0.2365976 Butir 24 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 3.907342e-01 0.2365976 Butir 17 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 4.695371e-01 0.2365976 Butir 5 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 3.134040e-02 0.2365976 Butir 4 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 4.696367e-02 0.2365976 Butir 3 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 2.029796e-01 0.2365976 Butir 2 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 5.170657e-01 0.2365976 Butir 1 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 9.248423e-01 0.2365976 Butir 23 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 1.405911e-01 0.2365976 Butir 7 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 2.341899e-01 0.2365976 Butir 25 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 2.966841e-01 0.2365976 Butir 22 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 7.750641e-01 0.2365976 Butir 28 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 6.128184e-01 0.2365976 Butir 8 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 6.772692e-01 0.2365976 Butir 16 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 7.423030e-01 0.2365976 Butir 12 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 8.744539e-01 0.2365976 Butir 10 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 5.488726e-01 0.2365976 Butir 25 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 7.915103e-01 0.2365976 Butir 20 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 6.611050e-01 0.2365976 Butir 9 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 6.449759e-01 0.2365976 Butir 11 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 5.648159e-01 0.2365976 Butir 6 1 -1.143812 0.1614599 1.692145 5.488726e-01 0.2365976

## Measurement in Educational Research, 3 (2), 2023 - 65 Magy Gaspers, Farida Agus Setiawati, Heri Retnawati
Analisis EFA menunjukkan bahwa instrumen valid dan estimasi reliabilitas Cronbach”s Alpha diperoleh nilai 0.877 atau kategori tinggi. Sehingga instrumen dapat dinyatakan valid dan reliabel untuk digunakan. Analisis dilanjutkan untuk mengukur self-evaluation mahasiswa dengan menggunakan analisis IRT polito- mus  unidimensi  RSM.  RSM  merupakan  model  skala  penilaian  yang  dapat  berfungsi  dengan  baik  pada instrumen yang memiliki bentuk respon struktural yang sama atau diasumsikan berfungsi dengan cara yang sama di semua item, yaitu instrumen yang mengandung skala Likert (Ismail et al., 2022).
Tabel 2 menunjukkan bahwa parameter diskriminan adalah 1 untuk semua item. Hal ini dikarenakan RSM merupakan politomus model Rasch yang mengharuskan semua item memiliki parameter diskriminan yang sama. Kolom b1 sampai b3 mewakili parameter ambang kategori meningkat, yang sama untuk semua item, dan c adalah parameter lokasi yang diperkirakan secara unik untuk setiap item dalam kumpulan data rse. Parameter lokasi yang diperkirakan menunjukkan bahwa item yang  sulit. Menurut Istiyono (2020, p. 493), jika parameter butir diketahui, maka akan lebih mudah dalam mengestimasi kemampuan, namun jika belum  ada  parameter  butir,  maka  dilakukan  estimasi  secara  serempak  antara  parameter  butir  dan parameter kemampuan.
Tabel 3. Item Fit Item S_X2 df.S_X2  RMSEA.S_X2  p.S_X2 Item S_X2 df.S_X2  RMSEA.S_X2  p.S_X2 Butir 13 18.235 19 0.000 0.507 Butir 1 12.580 19 0.000 0.859 Butir 14 18.235 18 0.011 0.440 Butir 23  26.065 18 0.065 0.098 Butir 21 18.879 18 0.022 0.399 Butir 7 26.005 17 0.071 0.074 Butir 15 18.235 18 0.011 0.440 Butir 25 21.900 17 0.052 0.189 Butir 16 17.205 18 0.000 0.509 Butir 22 23.531 19 0.048 0.215 Butir 30 17.952 18 0.000 0.459 Butir 28  29.538 19 0.073 0.058 Butir 26  34.305 19 0.088 0.017 Butir 8 24.908 19 0.054 0.164 Butir 27  33.749 19 0.086 0.020 Butir 16 29.030 19 0.071 0.066 Butir 19 30.655 19 0.076 0.044 Butir 12 27.283 19 0.064 0.098 Butir 24  25.748 18 0.064 0.106 Butir 10 21.661 19 0.037 0.301 Butir 17 25.036 19 0.055 0.159 Butir 25  23.650 20 0.042 0.258 Butir 5 29.524 18 0.078 0.042 Butir 20 19.351 19 0.013 0.435 Butir 4 27.203 18 0.070 0.075 Butir 9 22.966 19 0.045 0.239 Butir 3 23.040 17 0.058 0.148 Butir 11 27.033 19 0.063 0.104 Butir 2 20.355 19 0.026 0.374 Butir 6 26.737 19 0.062 0.111
Berdasarkan hasil analisis menggunakan aplikasi R studio Tabel 3 item fit menunjukkan nilai RMSEA per item dari 0.000 sampai 0.08 memiliki nilai < 0.08 dan Chi-Quare per item > 0.05 kecuali nilai p untuk butir 26, butir 27, butir 19, dan butir 5 memiliki nilai < 0.05;  sedangkan Item Information Function (IIF) memi- liki proporsi yang tinggi yaitu 94.99% untuk semua item dan Test Information Function (TIF) juga memiliki nilai  proporsi  tinggi  sebesar  94,89%  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  semakin  tinggi  nilai  TIF  maka semakin rendah nilai eror tes dan secara jelas dapat ditunjukkan pada Gambar 4 yaitu IIF per item dan infoSE total item. Selain perhitungan statistik sikap mahasiswa oleh dirinya sendiri (self-evaluation) dapat ditunjukkan melalui Item Characteristic Curve (ICC) pada Gambar 3. Kategori berdasarkan kemampuan merespon item-item untuk nilai MLE menunjukkan bahwa butir memiliki kemampuan berada pada θ = -1.55 sampai 1,89, yaitu butir yang paling mudah dijawab adalah indikator motivasi ekstrinsik buti r 8 yaitu ” Saya merasa terganggu jika materi yang saya tidak pahami belum saya temukan jawabannya” dan butir 14 paling sulit  indikator  metakonitif  (pemahaman  konsep)  yaitu  ”saya  mengerti  dapat  mengerjakan  sendiri”  dan. (Istiyono, 2020, p.494) menjelaskan bahwa dalam estimasi kemampuan, nilai negatif menunjukkan bahwa kemampuan peserta didik kurang pandai dalam menjawab butir tes. Sedangkan nilai positif menunjukkan bahwa kemampuan peserta didik pandai dalam menjawab butir tes.
Hasil analisis IRT RSM memberikan hasil fit atau baik dengan respon mahasiswa menunjukkan self- evaluation  terhadap  perkuliahan  analisis  real  secara  online  berada  pada  kategori  mudah  sampai  sulit artinya bahwa sikap mahasiswa terhadap diri sendiri sesuai dengan kejujuran dan kecermatan dalam me- respon angket yang diberikan. Sehingga menjelaskan bahwa materi analisis real yang diterima oleh maha- siswa melalui pembelajaran online belum seluruhnya dapat dipahami sehingga berdampak pada hasil yang diperoleh. Widodo dan Nursaptini (2020) menyatakan bahwa berbagai masalah yang dihadapi mahasiswa dalam pembelajaran online. Banyak hal yang mempengaruhi faktor keberhasilan mahasiswa khususnya

## Measurement in Educational Research, 3 (2), 2023 - 66 Magy Gaspers, Farida Agus Setiawati, Heri Retnawati
dari aspek afektif. Berdasarkan hasil penelitian Kurniawati dan Azis (2022); Purwono dan Supriyoko (2022), dari aspek afektif prestasi belajar dipengaruhi oleh faktor pemanfaatan sumber, motivasi, kedisiplinan bel- ajar, dan perhatian orang tua. Apalagi pembelajaran dilakukan secara online, diperlukan adanya diagnosis diri  dan  pemantauan  diri  sebagai  proses  evaluasi  diri (sef-evaluation).  Seseorang  berhasil  melakukan diagnosis diri tetapi tidak dapat melakukan pemantauan diri dalam perkembangan pembelajaran dan um- pan balik yang konstruktif. Hal ini disebabkan karena orang tersebut memiliki pengetahuan terbatas ten- tang self-evaluation mencakup refleksi diri sehingga memberikan dampak yang negatif. (Ramaligela, 2014).
Sedangkan self-evaluation  juga  dapat  menunjukkan  hasil  positif.  Self-evaluation  mahasiswa  terhadap pembelajaran memiliki sikap baik dan self-evaluation yang akurat tercapai jika adanya keadaan yang men- dukung dan eksploitasi instrument tertentu, selain itu self-evaluation tidak dapat mengabaikan kesadaran diri dan metakognisi (Kurniawan Afik, 2014; Mogonea & Mogonea, 2013). Melalui hasil penelitian ini sikap mahasiswa merespon diri sendiri dapat menggambarkan kemampuan terhadap materi pembelajaran yang diterima.
Gambar 3. Item Characteristic Curve
Gambar 4. Item Information Function (IIF) dan InfoSE Total Item

## Measurement in Educational Research, 3 (2), 2023 - 67 Magy Gaspers, Farida Agus Setiawati, Heri Retnawati

## SIMPULAN
Penelitian ini memberikan hasil pengukuran fit untuk mengukur self-evaluation mahasiswa pendidikan matematika terhadap materi perkuliahan analisis real melalui pembelajaran online. Kategori respos me- menuhi kriteria mudah, sedang dan sukar sehingga menunjukkan bahwa secara jujur dan cermat maha- siswa memberikan respon terhadap self-evaluation. Selain itu instrumen self-evaluation telah dinyatakan valid  dan  reliabel  dan  menunjukkan bahwa  Instrumen self-evaluation ini layak digunakan. Selanjutnya dapat  digunakan  untuk  penelitian  dengan  sampel  yang  lebih  besar.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan pemilihan sampel untuk satu universitas saja sehingga parameter-parameter pada RSM masih memiliki ukuran  sampel  kecil  pada  analisis  IRT.  Namun,  kontribusi  penelitian  ini  dapat  memberikan  hasil  untuk digunakan pada implementasi praktek penskalaan pada instrumen penelitian pengukuran data kuantitatif.

## DAFTAR PUSTAKA
Arifin,  Z.  (2009). Membangun  kopetensi  pedagogis  guru  matematika  (landasan  filosofi,  histori,  dan psikologi). Lentera Cendikia.
Gorsuch, R. L. (1983). Factor analysis (2nd ed). Erlbaum. Guilford, J. (1956). Fundamental statistic in psychology and education. (3rd ed.). McGraw-Hill Book Company, Inc.
Hambleton, R. K., & Swaminathan, H. (1985). Item response theory. principles and aplications (G. F. & S. D. L. Madaus, Ed.). MA: Kluwer Inc.
Ismail, R., Rahmaningtyas, N. A., & Hadi, S. (2022). IRT unidimensi penskoran politomi. In S. & R. H. Hadi (Ed.), Analisis instrumen penelitian dengan teori tes klasik dan modern menggunakan program R (pp. 142 – 176). UNY Press. Istiyono, E. (2020). Pengembangan instrumen penilaian dan analisis hasil belajar fisika. dengan teori tes klasik dan modern. UNY Press.
Kurniawan Afik. (2014). Evaluasi oleh diri sendiri (self evaluation) dalam pembelajaran mata kuliah studio perancang arsitektur. UPI.
Kurniawati,  I.,  &  Azis,  D.  K.  (2022).  Prestasi  belajar  siswa  ditinjau  dari  aspek  afektif. Measurement  In Educational Research (Meter), 2(2), 62. https://doi.org/10.33292/meter.v2i2.188
Kusmaryono, I. (2014). The importance of mathematical power in mathematics learning. In International Conference on Mathematics.
Kusmaryono, I., Suyitno, H., Dwijanto, D., & Dwidayati, N. (2018). Developing assessment instrument as a mathematical power measurement. Journal of Education and Learning (EduLearn), 12(3), 382 – 391. https://doi.org/10.11591/edulearn.v12i3.7343
Kusumaningrum, B., & Wijayanto, Z. (2020). Apakah pembelajaran matematika secara daring efektif? (Studi kasus  pada  pembelajaran  selama  masa  pandemi  Covid-19). Kreano,  Jurnal  Matematika  Kreatif- Inovatif, 11(2), 136 – 142. https://doi.org/10.15294/kreano.v11i2.25029
Laurens, T., Batlolona, F. A., Batlolona, J. R., & Leasa, M. (2017). How does realistic mathematics education (RME) improve  students’  mathematics  cognitive  achievement ? EURASIA  Journal  of  Mathematics, Science and Technology Education, 14(2). https://doi.org/10.12973/ejmste/76959
Mogonea, F., & Mogonea, F.-R. (2013). Practical and applied aspects regarding the development of the Self- evaluation ability of students-future teachers. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 76, 531 – 535. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.04.159
Mueller, R. O. (1996). Basic analysis of structural equantion modeling. Springer-Verlag New York, Inc. Mulyasa, E. (2011). Menjadi pendidik profesional. menciptakan pembelajaran kreatif dan menyenangkan. PT Remaja Rosdakarya.
Prihono,  E.  W.  &  R.  H.  (2022).  Analisis  faktor  eksploratori.  In  S.  &  R.  H.  Hadi  (Ed.), Analisis  Instrumen Penelitian dengan Teori Tes Klasik dan Modern menggunakan Program R (pp. 47 – 62). UNY Press.

## Measurement in Educational Research, 3 (2), 2023 - 68
Magy Gaspers, Farida Agus Setiawati, Heri Retnawati
Purwono, Y., & Supriyoko, S. (2022). Prestasi belajar ditinjau dari aspek afektif: Sebuah analisis hipotetik regresi  dan  korelasi  ganda. Measurement  In  Educational  Research  (Meter),  2(1),  34. https://doi.org/10.33292/meter.v2i1.186
Putra, E.  A.,  Sudiana,  R.,  & Pamungkas,  A.  S.  (2020).  Pengembangan  smartphone learning  management system  (S-LMS)  sebagai  media  pembelajaran  matematika  di  SMA. Kreano,  Jurnal  Matematika Kreatif-Inovatif, 11(1), 36 – 45. https://doi.org/10.15294/kreano.v11i1.21014
Ramaligela, S. M. (2014). Assessing fourth year student- teachers’ understanding of self-evaluation report writing. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 116, 3838 – 3842. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2014.01.851
Retnawati, H. (2016). Validitas reliabilitas & karakteristik butir. Parama Publishing. Revelle, W. & R. M. W. (2022). Pasckage “psych.” In The Comprehensive R Archieve Network (pp. 337 – 338). Suryabrata Sumadi. (2016). Psikologi kepribadian (Cetakan ke-23). PT Rajagrafindo Persada.
Watson, J. C. (2017). Establishing evidence for internal structure using exploratory factor analysis. Measurement and Evaluation in Counseling and Development, 50(4), 232 – 238. https://doi.org/10.1080/07481756.2017.1336931
Widodo, A., & Nursaptini, N. (2020). Problematika pembelajaran daring dalam perspektif mahasiswa. ELSE (Elementary School Education Journal) : Jurnal Pendidikan Dan Pembelajaran Sekolah Dasar, 4(2), 100. https://doi.org/10.30651/else.v4i2.5340
Conflict of Interest Statement: The Author(s) declares that the research was conducted in the absence of any commercial or financial relationship that could be construed as a potential conflict of interest.
Copyright: @Measurement in Educational Research. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International Licence (CC-BY 4.0), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited.
Measurement in Educational Research is an open access and peer-reviewed journal published bt Research and Social Study Institute, Indonesia.