## Measurement in Educational Research
Volume 3, Issue 1, 2023, 17-26 Available online: https://ejournal.ressi.id/index.php/meter

## Efek Summated Rating Scale pada instrumen Community of Inquiry dalam pembelajaran daring selama masa pandemi
Mobinta Kusuma 1, a *, Insih Wilujeng 2, b , Purwo Susongko 1, c , Farida Agus Setiawati 2, d , Chokchai Yuenyong 3, e 1 Universitas Pancasakti Tegal. Jl. Halmahera KM. 01, Mintaragen, Kota Tegal, 52121, Indonesia
2 Universitas Negeri Yogyakarta. Jl. Colombo No. 1, Yogyakarta 55281, Indonesia
3 Khon Kaen University. 123 หมู่ที่ 16 Thanon Mittraphap, Mueang Khon Kaen District, Khon Kaen 40002, Thailand a mobintakusuma@upstegal.ac.id ; b insih@uny.ac.id; c purwosusongko@upstegal.ac.id; d farida_as@uny.ac.id; e ychok@kku.ac.th * Corresponding Author
Received: 19 May 2023; Revised: 5 June 2023; Accepted: 1 July 2023
Abstrak : Pandemi Covid-19 telah memberikan dampak yang signifikan terhadap revolusi dunia pendidikan. Perubahan yang massif terjadi pada dunia pendidikan dengan peralihan pembelajaran tatap muka ke dalam pembelajaran online sebagai  upaya  pencegahan  penyebaran  infeksi  Covid-19.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  efek summated  rating  scale  pada  analisis  faktor  eksploratori  instrumen  Community  of  Inquiry  (CoI).  Penelitian  ini merupakan penelitian expost facto dengan jenis deskriptif eksploratif kuantitatif. Data merupakan data sekunder dan diperoleh melalui laman http://data.mendeley.com. Kontributor data berasal dari Divisi Ilmu Pengetahuan, Teknik dan Studi Kesehatan, Sekolah Tinggi Profesi dan Berkelanjutan Pendidikan, Universitas Politeknik Hong Kong. Responden yang berpartisipasi dalam penelitian merupakan mahasiswa D3 Ilmu Teknik dan Bisnis sebanyak 212 orang. Analisis efek  metode Summated  Rating  Scaling  dengan  transformasi  data  yang  kemudian  dilanjutkan  analisis  faktor eksploratori  instrumen Community  of  Inquiry  (CoI)  pada  data  sebelum  dan  sesudah  transformasi.  Analisis  data dilakukan  dengan  menggunakan  program  R.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  tidak  terjadi  perbedaan  yang signifikan pada hasil EFA pada data Instrumen CoI sebelum dan sesudah transformasi dengan  metode Summated Rating  Scaling.  Penelitian  ini  berkontribusi  terhadap  implementasi  praktek  penskalaan  data  kuantitatif  dalam penelitian pengukuran.
Kata  Kunci :  Analisis  Faktor  Eksploratori, Community  of  Inquiry  (CoI),  Validitas  Konstruk Instrumen, Pembelajaran Online, Pandemi Covid-19

## Effects of Summated Rating Scale on Community of Inquiry instrument in online learning during the pandemic
Abstract : The Covid-19 pandemic has significantly impacted the revolution in education. Massive changes occur in the world of education with the transition of face-to-face learning to online learning as an effort to prevent the spread of Covid-19 infection. This study aims to analyze the effect of a summated rating scale on exploratory factor analysis of Community of Inquiry (CoI) instruments. This research is an ex-post facto research with quantitative explorative, descriptive type. Data is secondary data and obtained through the page http://data.mendeley.com. Data contributors came from the Division of Science, Engineering and Health Studies, College of Professional and Continuing Education, Hong Kong Polytechnic University. Respondents who participated in the study were 212 D3 Engineering and Business Science students. Analysis of the effects of the Summated Rating Scaling method with data transformation which is then followed by exploratory factor analysis of the Community of Inquiry (CoI) instrument on the data before and after transformation. Data analysis was carried out using the R program. The results showed that there was no significant difference in the EFA results on the CoI Instrument data before and after transformation with the Summated Rating Scaling  method.  This  research  contributes  to  the  implementation  of  quantitative  data  scaling  practices  in measurement research.
Keywords :  Exploratory  factor  analysis,  Community  of  Inquiry  (CoI),  instrument  construct  validity,  online  learning, Covid-19 pandemic
How to Cite : Kusuma, M., Wilujeng, I., Susongko, P., Setiawati, F., & Yuenyong, C. (2023). Efek summated rating scale pada  instrumen  Community  of  Inquiry  dalam  pembelajaran  daring  selama  masa  pandemi. Measurement  In Educational Research, 3(1), 17-26. doi:http://dx.doi.org/10.33292/meter.v3i1.232
Measurement in Educational Research, 3 (1), 2023 - 18
Mobinta Kusuma, Insih Wilujeng, Purwo Susongko, Farida Agus Setiawati, Chokchai Yuenyong

## PENDAHULUAN
Pandemi Covid-19 memberikan dampak yang sangat menyeluruh terhadap berbagai activitas manusia serta sektor yang ada di berbagai belahan dunia. Menurut data WHO (2020), Covid-19 pertama kali terde- teksi di Wuhan, China telah menyebar ke 188 negara dalam jangka waktu  tiga bulan. Covid-19 memiliki tingkat infeksi yang sangat tinggi, sehingga banyak negara yang terdeteksi warga negaranya tertular virus tersebut melakukan pilihan kebijakan pembatasan aktivitas hingga penutupan akses keluar masuk negara untuk mengurangi penyebaran masih dari infeksi virus Covid-19. China adalah yang pertama menerapkan e-learning & teaching untuk mengekang penyebaran pandemi ini (Cai & Wang, 2020; Xia, 2020). Selama periode ini, yang disebut sebagai “Sekolah Keluar, t etapi Kelas Aktif”, jadwal sekolah dipatuhi dengan ketat agar epidemi tidak mempengaruhi pembelajaran, kesehatan mental, dan perkembangan siswa (Cai & Wang, 2020; Zhou et al., 2020). Lembaga pendidikan di Malaysia juga menerapkan pengajaran jarak jauh darurat (Chung et al., 2020) setelah situasi Covid-19 yang muncul. Tak terkecuali dengan negara Hongkong pun ter- kena dampak pandemic Covid-19. Hongkong dikenal dengan negara yang memiliki infrastruktur teknologi yang luar biasa yang mampu berkonstribusi pada kebutuhan penduduk serta berperan dalam efisiensi per- kembangan ekonomi negara. Berdasarkan data M-Lab, Hongkong merupakan negara yang memiliki kece- patan internet terbaik kedua dari 192 Negara.
Dampak pandemic terhadap perubahan mekanisme pembelajaran tatap muka menjadi pembelajaran online merupakan sebuah yang lazim karena kesiapan sarana prasarana serta dukungan SDM sangat ter- fasilitasi. Bagi siswa di Hongkong, pembelajaran online memberikan peningkatan pengalaman belajar yang flesibel  serta  adaptif  (Wood  &  Shirazi,  2020).  Siswa  yang  memiliki  kesempatan  untuk  mengakses  atau menggunakan sistem pembelajaran online dapat terlibat dalam bahan ajar tanpa batasan waktu dan tem- pat (Lee, 2008). Selain itu, siswa dapat memperoleh proses pembelajaran dari penilaian rekan dan pem- buatan pertanyaan melalui berbagai gaya media secara bersamaan (Yu & Wu, 2011). Selain itu, siswa dapat berpartisipasi dalam mengelola konten dan kemajuan belajar mereka (Lee, 2008). Wood dan Shirazi (2020) menjelaskan bahwa kendali lingkungan belajar secara bertahap berubah dari pembelajaran berpusat pada Guru menjadi pembelajaran berpusat pada siswa. Namun, guru diharapkan dapat memberikan materi pem- belajaran dan desain mata pelajaran yang lebih terstruktur dengan baik untuk meningkatkan partisipasi siswa dan memastikan relevansinya.
Salah satu desain pembelajaran yang diterapkan pada pembelajaran online di masa pandemik Covid- 19 adalah pembelajaran inkuiri. Penerapan pembelajaran inkuiri dapat dilakukan dengan dengan Commu- nity  of  Inquiry  (CoI)  melalui  pembentukan kelompok  mahasiswa  atau  komunitas  belajar,  dimana  setiap individu diharapkan dapat berpartisipasi aktif dalam kelompok dan memberikan kontribusi serta mampu berkolaborasi (Bell et al., 2010; Kirana et al., 2021; Pratiwi et al., 2016). Community of Inquiry (CoI) juga dapat disebut  sebagai  inkuiri  kolaboratif  yang  menyajikan  pembelajaran  inkuiri  dengan  pelibatan  mahasiswa dalam kelompok dalam suatu kegiatan pembelajaran mandiri dengan didukung oleh pengajar. Dalam CoI, mahasiswa  membentuk  komunitas  dinamis  dimana  masing-masing  bertanggungjawab  mengkonstruk makna  dan  mengkonfirmasi  pemahaman  melalui  partisipasi  aktif  dalam  proses  inkuiri  (Garrison  & Vaughan, 2008). Menurut teori belajar konstruktivistik sosial, pengetahuan muncul dengan penyelesaian masalah dalam kelompok melalui distribusi  informasi di antara anggotanya.  Piaget (1936) menjelaskan pentingnya interaksi sosial bagi munculnya konflik kognitif. Konflik sosial-kognitif ini membentuk dasar kognitif yang cukup untuk perkembangan dan prestasi serta dapat muncul dalam proses pembelajaran inkuiri. Kerangka model CoI yang dikembangkan oleh Garrison et al. (1999) didasari oleh Teori Belajar John Dewey.  Dewey  (1916)  meyakini  bahwa  pengalaman  belajar  harus  memadukan  kepentingan  individu  dan kelompok, yaitu melalui kolaborasi yang dihormati individu sehingga mahasiswa akan bertanggung jawab untuk secara aktif membangun dan mengkonfirmasi makna. Dewey (1916) mengungkapkan bahwa penga- laman belajar harus memadukan kepentingan individu dan kelompok, yaitu melalui kolaborasi yang dihor- mati individu sehingga mahasiswa akan bertanggung jawab untuk secara aktif membangun dan mengkon- firmasi makna dalam proses pembelajaran. Kerangka pengembangan konsep teori CoI menurut Garrison et al. (1999) meliputi tiga konsep partisipasi yaitu partisipasi sosial, partisipasi kognitif serta partisipasi pengajaran.  Partisipasi  sosial  adalah  kemampuan  peserta  untuk  memproyeksikan  kepribadian  individu mereka untuk mengidentifikasi dan berkomunikasi dengan masyarakat dan mengembangkan hubungan antar pribadi. Partisipasi kognitif menjelaskan sejauh mana peserta didik mampu membangun dan meng-
Measurement in Educational Research, 3 (1), 2023 - 19
Mobinta Kusuma, Insih Wilujeng, Purwo Susongko, Farida Agus Setiawati, Chokchai Yuenyong
konfirmasi makna melalui refleksi berkelanjutan dan wacana. Partisipasi pengajaran adalah desain, fasili- tasi, dan arah proses sosial dan kognitif untuk tujuan mewujudkan hasil belajar yang relevan. Secara jelas gambaran konsep CoI dijelaskan dalam Gambar 1.
Gambar 1. Konsep Community of Inquiry (CoI) diadaptasi dari Garrison et al. (1999)
Dalam penelitian ini dikembangkan instrumen evaluasi pembelajaran online dengan menerapkan peng- gunaan skala likert dalam pengambilan data. Skala ini telah banyak digunakan sejak diterbitkan pada tahun 1932 oleh Likert (1932). Pada sebagian besar kuesioner survei menggunakan skala Likert untuk opsi respons item (H.-J. Jeong et al., 2020; Lee, 2008). Untuk mengilustrasikannya, pada instrumen ini menggunakan 5 poin Skala likert (1 = sangat tidak setuju, 2 = agak tidak setuju, 3 = netral, 4 = agak setuju, 5 = setuju kuat) untuk mengukur sikap responden terhadap item. Namun, skala Likert adalah skala ordinal menurut definisi, dimana perbedaan antara dua opsi respons yang berdekatan belum tentu merupakan perbedaan yang sama antara pasangan lain dari pilihan yang berdekatan (Carifio & Perla, 2008). Dengan demikian, kami tidak da- pat memastikan perbedaannya antara “sangat tidak setuju” dan “sedikit tidak setuju” sama dengan antara “sedikit setuju” dan “setuju dengan kuat." Selain itu, perbedaan ini bervariasi antar item. Oleh karena itu, tidak seperti skala interval yang dibangun dengan interval yang sama pada kontinum sifat, skala Likert tidak memungkinkan kita untuk menghitung tradisional skor rata-rata item (H. J. Jeong & Lee, 2016; Lee, 2008).
Dalam penelitian ini digunakan metode transformasi data dari ordianal menjadi interval yaitu metode Summated Rating Scale. Metode Summated Rating Scale (MSRS) merupakan proses mengubah data ordinal menjadi data interval (Brower, 1949; Tafreshi & Racine, 2016). Transformasi MSRS adalah sebuah metode transformasi data ordinal menjadi data interval dengan mengubah proporsi kumulatif setiap peubah pada kategori menjadi nilai kurva normal bakunya. Metode transformasi summated rating dilakukan dengan tahapan-tahapan sebagai berikut (Ningsih & Dukalang, 2019), (1) Menghitung frekuensi observasi untuk se- tiap kategori; (2) Menghitung proporsi pada masing-masing kategori; (3) Dari proporsi yang diperoleh, dihi- tung proporsi kumulatif untuk setiap kategori; (4) Menghitung nilai Z (distribusi normal) dari proporsi kumu- latif; (5) Menentukan nilai batas Z (nilai probability density function pada absis Z) untuk setiap kategori; (6) Menghitung scale value (interval rata-rata) untuk setiap kategori;  dan (7) Menghitung score (nilai hasil transformasi) untuk setiap kategori. Melalui penelitian ini diharapkan dapat  mengetahui perbedaan EFA pada Instrumen COI sebelum dan sesudah dilakukan summated rating sehingga dapat mengklasifikasikan lagi dimensi-dimensi terkait berdasarkan muatan faktor item-item dari skala COI dengan menggunakan Exploratory Factor Analysis (EFA). Tujuan dari EFA adalah untuk menemukan struktur laten dari variabel teramati dengan mengungkap faktor-faktor yang sama dan dimensi-dimensi yang tersembunyi yang dapat mempengaruhi variabel terukur (Park, 2002).

## METODE
Penelitian ini merupakan penelitian expost facto dengan jenis deskriptif eksploratif kuantitatif. Peneliti- an expost facto merupakan penelitian yang dilakukan dengan menggunakan data yang telah tersedia di basis data dan melakukan analisa sesuai dengan tujuan penelitian dan ketersediaan informasi data (Banawi et al., 2022). Data yang digunakan merupakan data yang diperoleh secara riil dengan kategori data sekun- der. Data diunduh melalui laman  http://data.mendeley.com yang telah diunggah oleh kontributor Simon Wong dari Divisi Ilmu Pengetahuan, Teknik dan Studi Kesehatan, Sekolah Tinggi Profesi dan Berkelanjutan
Measurement in Educational Research, 3 (1), 2023 - 20
Mobinta Kusuma, Insih Wilujeng, Purwo Susongko, Farida Agus Setiawati, Chokchai Yuenyong
Pendidikan, Universitas Politeknik Hong Kong, Hong Kong, Cina. Responden yang berpartisipasi dalam pene- litian merupakan mahasiswa D3 Ilmu Teknik dan Bisnis sebanyak 212 orang. Instrumen yang dikembangkan oleh Lau et al. (2021) merupakan instrumen evaluasi penggunaan teknologi pembelajaran terhadap aspek CoI. Data merupakan data survey tertutup yang disajikan dalam form online (Kusuma et al., 2020; Wong, 2020). Survei dibuka selama 3 minggu setelah dimulainya pengajaran online pada 10 Februari 2020. Perta- nyaan survei didiskusikan dengan pendidik dan peneliti untuk mengidentifikasi konten dan desain perta- nyaan  yang  sesuai.  Untuk  itu,  dapat  menumbuhkan  validitas  isi  dan  memastikan  kebenaran  instrumen survei. Secara khusus, kata-kata yang ambigu dan pertanyaan berlaras ganda telah sepenuhnya dihilang- kan. Proses ini disebut validitas isi (Ngai et al., 2008). Dalam lembar survey diperoleh tanggapan tentang CoI pada pembelajaran tatap muka, pembelajaran tatap maya, pembelajaran bauran. Dalam analisis faktor eksploratori artikel ini hanya dibatasi pada analisa item survey pada pembelajaran tatap maya atau sering disebut sebagai pembelajaran online. Data selanjutnya dianalisis dengan Program R untuk mengetahui hasil eksploratori faktor (EFA) yang terbentuk sebelum dan sesudah dilakukan Metode Summated Rating Scale (MSRS). Exploratory Factor Analysis adalah teknik statistik multivariat yang digunakan untuk meng- ekstraksi indikator-indikator dari intrumen CoI. Setiap indikator diranking berdasarkan persentase terting- gi dari variasi yang dihitung. Metode ekstraksi faktor yang digunakan adalah Maximum Likelihood (ML) dengan rotasi faktor Varimax. Dipilihnya metode ekstraksi Maximum Likelihood karena metode ini membe- rikan hasil uji yang signifikan untuk menentukan jumlah faktor yang tepat untuk sebuah variabel terukur. Rotasi faktor Varimax dipilih karena metode rotasi ini membuat faktor-faktor saling independen  (Park, 2002). Secara tampilan interface butir COI dalam sistem penilaian terlihat seperti Gambar 2.
Measurement in Educational Research, 3 (1), 2023 - 21
Mobinta Kusuma, Insih Wilujeng, Purwo Susongko, Farida Agus Setiawati, Chokchai Yuenyong

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengembangan instrumen dilakukan dengan mengkaji konsep dan teori CoI  menurut Garrison et al. (1999) dengan tiga konstruk awal seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Indikator Instrumen diadopsi dari Garrison et al. (1999) Kontruk Indikator Kode Butir Partisipasi pengajaran (MR1) desain, fasilitasi, dan arah proses sosial dan kognitif untuk tujuan mewujudkan hasil belajar yang relevan. O-TP1, O-TP2, O-TP3, O-TP4, O- TP5,  O-TP6,  O-TP7,  O-TP8,  O- TP9, O-TP10, O-TP11, O-TP12, O- TP13 Partisipasi kognitif (MR2) Siswa mampu membangun dan mengkonfirmasi makna melalui refleksi berkelanjutan dan wacana. O-CP1, O-CP2, O-CP3, O-CP4, O- CP5,  O-CP6,  O-CP7,  O-CP8,  O- CP9, O-CP10, O-CP11, O-CP12 Partisipasi sosial (MR3) Siswa memproyeksikan kepribadian individu mereka untuk mengidentifikasi dan berkomunikasi dengan masyarakat dan mengembangkan hubungan antar pribadi O-SP1, O-SP2, O-SP3, O-SP4, O- SP5,  O-SP6,  O-SP7,  O-SP8,  O- SP9
Dari konstruk yang telah dikembangkan ke dalam item survey, telah diperoleh sebanyak 34 item. Tahap- an yang dilakukan sebelum melakukan analisa EFA adalah melakukan iterasi dengan Uji Sphericity Bartlett dan ukuran kecukupan sampling Kaiser-Meyer-Olkin (KMO). Uji KMO diterapkan untuk menilai kecukupan pengambilan sampel untuk setiap variabel dalam struktur sedangkan uji Bartlett digunakan untuk menge- tahui tanda signifikansi korelasi antar variabel penelitian. Untuk uji KMO, nilai batas signifikansi berada di atas 0,60 untuk menunjukkan kecukupan sampel, sedangkan Uji Bartlett digunakan untuk menyelidiki hipo- tesis, dengan hasil yang menunjukkan penolakan hipotesis nol atau menerima hipotesis alternatif tergan- tung pada p-value signifikan. Baik uji KMO maupun Bartlett sangat penting untuk analisis faktor eksplorasi. Tabel 2 menunjukkan hasil uji kesesuaian KMO untuk 34 soal pada data sebelum dan setelah dilakukan metode Summated Rating Scale (MRSR) memiliki nilai yang sama sebesar 0,96. Hal tersebut juga ditegas- kan oleh (Hair-Jr. et al., 2014; Hair et al., 2010), bahwa signifikansi nilai KMO antara 0,8 dan 1 mengindikasi- kan kecukupan sampel yang sangat tinggi dan dapat dilanjutkan dengan EFA. Uji Bartlett menggambarkan tingkat signifikansi 0,000 sebagai sangat signifikan, senada dengan Watkins (2018) yang menyatakan bahwa tingkat signifikansi P-value harus kurang dari 0,05 untuk menunjukkan korelasi yang cukup antara varia- bel. Pada uji Bartlett terhadap data sebelum dan setelah dilakukan metode Summated Rating Scale (MRSR) memperoleh nilai p-value yang sama yaitu 0, hal tersebut memperlihatkan korelasi yang cukup dan meme- nuhi  kriteria.  Perbedaan  nilai Chi-Square  dari  data  sebelum  dan  setelah  dilakukan  metode  Summated Rating Scale (MRSR) juga tidak signifikan, keduanya memiliki chisquare yang mendekati nilai yang sama.
Tabel 2. Uji KMO Bartlet Sebelum MSRS Setelah MSRS Kaiser-Meyer-Olkin factor adequacy Call: KMO (r = x) Overall MSA = 0.96 Kaiser-Meyer-Olkin factor adequacy Call: KMO (r = x) Overall MSA = 0.96 $chisq
[1] 14227.81
$p.value [1] 0 $df [1] 561 $chisq [1] 14187.93 $p.value [1] 0 $df [1] 561
Metode: Kaiser-Meyer-Olkin dan cortest.bartlett
Tahapan selanjutnya adalah melakukan perhitungan eigen value untuk mengetahui jumlah faktor yang terbentuk berdasarkan nilai kecukupan eigen value yang berada di atas 1. Berdasarkan scree plot diperoleh tiga  faktor  yang  memiliki  nilai  kecukupan  di  atas  1.  Perolehan  factor  secara  detail  dapat  dilihat  pada Gambar 2. Berdasarkan Gambar 2 diperoleh informasi bahwa faktor pertama sangat dominan dibandingkan kedua faktor lainnya, hal tersebut dapat memperlihatkan bahwa instrumen memenuhi kriteria asumsi uni- dimensi. Menurut Kartowagiran (2008) ada perancangan, perakitan tes, dan analisis butir tes, pendekatan
Measurement in Educational Research, 3 (1), 2023 - 22
Mobinta Kusuma, Insih Wilujeng, Purwo Susongko, Farida Agus Setiawati, Chokchai Yuenyong
teori yang digunakan pendekatan tes unidimensi, yang hanya mengukur dimensi tunggal saja. Unidimensi, artinya setiap butir tes hanya mengukur satu kemampuan. Asumsi unidimensi dapat ditunjukkan hanya jika tes mengandung hanya satu komponen dominan yang mengukur prestasi suatu subyek. Dalam hal ini unidi- mensi yang dimaksud adalah instrument CoI dapat digunakan untuk mengukur kemampuan siswa dalam pembelajaran berbasis CoI.
(A)                                                                                                (B)
Gambar 3. Hasil perhitungan eigen value (A) sebelum MSRS (B) Setelah MRSR
Secara lebih detail untuk mengetahui prosentase nilai pembentuk faktor pada Gambar 3 dapat dilihat dalam Tabel 3. Berdasarkan nilai yang membentuk faktor pada data sebelum dan setelah dilakukan metode Summated  Rating  Scale  (MRSR)  juga  tidak  berpengaruh  secara  signifikan.  Muatan  faktor  1  pada  data setelah dilakukan metode Summated Rating Scale (MRSR) lebih kecil jika dibandingkan dengan sebelum dilakukan metode Summated Rating Scale (MRSR), namun tidak memiliki perbedaan yang signifikan.
Tabel 3. Eigen Value dan Muatan Nilai Faktor Faktor >1 Sebelum MSRS Setelah MSRS Faktor 1 25.287763232 24.60247288 Faktor 2 3.099378530 3.45789039 Faktor 3 1.056347884 1.34103040
Gambar 4. Exploratory Factor Analysis (EFA) pada data (A) sebelum MSRS(B) Setelah MRSR
Berdasarkan Gambar 4, Faktor MR1 terbentuk dari item O-TP1 sampai dengan O-TP 11. Faktor MR2 ter- bentuk dari item O-CP 1 sampai dengan O-CP12 dan Faktor MR3 terbentuk dari MR3. Jika merunut pada konstruk instrumen maka dapat dikaitkan bahwa faktor terbesar yang mempengaruhi validasi konstruk instrument evaluasi pembelajaran online berbasis CoI adalah Faktor 1 (MR1) yaitu partisipasi pengajaran dalam bentuk desain, fasilitasi, dan arah proses sosial dan kognitif untuk tujuan mewujudkan hasil belajar yang relevan. Sementara Faktor II (MR2) menjadi faktor kedua yang memberikan pengaruh terhadap kons- truk instrument faktor partisipasi kognitif dan Faktor III (MR3) membentuk konstruksi partisipasi sosial.
(B)
(A)
Mobinta Kusuma, Insih Wilujeng, Purwo Susongko, Farida Agus Setiawati, Chokchai Yuenyong
Metode ekstraksi faktor yang digunakan adalah Maximum Likelihood (ML) dengan rotasi faktor Varimax. Dipilihnya metode ekstraksi Maximum Likelihood karena metode ini memberikan hasil uji yang signifikan untuk menentukan jumlah faktor yang tepat untuk sebuah variabel terukur. Rotasi faktor Varimax dipilih karena metode rotasi ini membuat faktor-faktor saling independen (Park, 2002). Secara detail nilai Loading Factor pada setiap item dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Loading Factor pada tiap Item Item Loading Factor Sebelum MSRS Loading Factor Setelah MSRS O-TP1 0,92 0,92 O-TP2 1,04 1,03 O-TP3 0,96 0,95 O-TP4 0,78 0,80 O-TP5 0,92 0,92 O-TP6 0,96 0,94 O-TP7 0,85 0,88 O-TP8 0,88 0,90 O-TP9 0,81 0,83 O-TP10 0,91 0,92 O-TP11 0,99 0,99 O-TP12 0,90 0,92 O-TP13 0,89 0,92 O-CP1 0,91 0,91 O-CP2 0,84 0,85 O-CP3 0,88 0,89 O-CP4 0,91 0,92 O-CP5 0,93 0,93 O-CP6 0,88 0,88 O-CP7 0,93 0,92 O-CP8 0,94 0,94 O-CP9 0,94 0,94 O-CP10 0,92 0,92 O-CP11 0,94 0,95 O-CP12 0,90 0,90 O-SP1 0,88 0,91 O-SP2 0,92 0,93 O-SP3 0,93 0,93 O-SP4 0,94 0,95 O-SP5 0,96 0,98 O-SP6 1,00 1,01 O-SP7 0,95 0,96 O-SP8 0,89 0,89 O-SP9 0.93 0,92
Tahapan selanjutnya dilakukan uji reliabilitas Cronbach Alpha. Uji reliabilitas Cronbach Alpha diverifi- kasi untuk mengkonfirmasi dimensi yang tepat dari faktor setelah melakukan EFA (Tabel 5).
Tabel 5. Reliabilitas Cronbach Alpha Sebelum MSRS Setelah MSRS 0,99 0,99
Nilai alpha untuk 34 item adalah 0,99. Menurut Bonett dan Wright (2015) menyarankan agar dapat diteri- ma nilai koefisien alfa Cronbach harus lebih dari 0,60. Selanjutnya, koefisien Cronbach Alpha nilai mende- kati 1,0 menunjukkan bahwa konsistensi internal item dalam skala sangat baik (George, 2011).
Perhitungan Exploratory  Factor  Analysis  (EFA)  pada  data  sebelum  dan  setelah  dilakukan  metode Summated Rating Scale (MRSR) pada instrument Community of Inquiry (CoI) menunjukkan pengaruh yang tidak  signifikan.  Hasil  EFA  pada  data  sebelum  dan  setelah  dilakukan  metode Summated  Rating  Scale (MRSR) memiliki hasil yang sama dengan perbedaan nilai yang tidak signifikan, hal ini disebabkan karena
Measurement in Educational Research, 3 (1), 2023 - 24
Mobinta Kusuma, Insih Wilujeng, Purwo Susongko, Farida Agus Setiawati, Chokchai Yuenyong
instrumen COI merupakan instrumen yang berkualitas dari sisi penyusunan butir sebagai konstruk instru- men.  Hasil EFA data sebelum dan setelah dilakukan metode Summated Rating Scale (MRSR) menunjukkan 3  faktor  membentuk  konstruksi  instrument  evaluasi  pembelajaran  daring  berbasis  CoI  selama  masa pandemic Covid-19 diantaranya partisipasi pengajaran (MR1), partisipasi kognitif (MR2) serta partisipasi sosial (MR3). Faktor I (MR1) terbentuk dari item O-TP1 sampai dengan O-TP 11. Faktor II (MR2) terbentuk dari item O-CP 1 sampai dengan O-CP12 dan Faktor MR3 terbentuk dari MR3. Hasil reliabilitas konstruksi instru- men dinyatakan dengan koefisien Cronbach Alpha yang tinggi sebesar 0,99 pada data sebelum dan setelah dilakukan metode Summated Rating Scale (MRSR). Penelitian ini memberikan konstribusi dalam imple- mentasi praktek penskalaan dalam bidang pengukuran. Penentuan jenis skala sebagai bagian dari instru- men penilaian memberikan informasi jenis data yang tepat untuk selanjutnya dilakukan proses analisis data sesuai dengan jenis data yang didapatkan.

## SIMPULAN
Metode Summated  Rating  Scale  (MRSR)  pada  instrument  Community  of  Inquiry  (CoI)  menunjukkan pengaruh yang tidak signifikan. Hasil EFA pada data sebelum dan setelah dilakukan metode Summated Rating Scale (MRSR) memiliki hasil yang sama dengan perbedaan nilai yang tidak signifikan, hal ini dise- babkan karena instrumen COI merupakan instrumen yang berkualitas dari sisi penyusunan butir sebagai konstruk instrumen.
DAFTAR PUSTAKA
Banawi, A., Syafit, M., Basta, I., Ridwan, M., & Sulaeman, S. (2022). Evaluating educational concepts mastery of prospective teachers in Ambon: An-ex-post-facto study from comprehensive examination result. Jurnal Pendidikan Progresif, 12(2), 621 – 634.
Bell, T., Urhahne, D., Schanze, S., & Ploetzner, R. (2010). Collaborative inquiry learning: Models, tools, and challenges. International Journal of Science Education, 32(3), 349 – 377. https://doi.org/10.1080/09500690802582241
Bonett, D. G., & Wright, T. A. (2015). Cronbach’s alpha reliability: Interval estimation, hypothesis testing, and sample size planning. Journal of Organizational Behavior, 36(1), 3 – 15. https://doi.org/https://doi.org/10.1002/job.1960
Brower, D. (1949). The problem of quantification in psychological science. Psychological Review, 56(6), 325.
Cai, R., & Wang, Q. (2020). A six-step online teaching method based on protocol-guided learning during the COVID-19 epidemic: A case study of the first middle school teaching practice in Changyuan City, Henan Province, China. Best Evidence of Chinese Education, 4(2), 529 – 534. https://doi.org/10.15354/bece.20.rp010
Carifio, J., & Perla, R. (2008). Resolving the 50-year debate around using and misusing Likert scales. In Medical Education (Vol. 42, Issue 12, pp. 1150 – 1152). WILEY-BLACKWELL COMMERCE PLACE, 350 MAIN ST, MALDEN 02148, MA USA. https://doi.org/10.1111/j.1365-2923.2008.03172x
Chung, E., Subramaniam, G., & Christ Dass, L. (2020). Online learning readiness among university students in Malaysia amidst Covid-19. Asian Journal of University Education, 16(2), 45. https://doi.org/10.24191/ajue.v16i2.10294
Dewey, J. (1916). Democracy and education: An introduction to the philosophy of education. Columbia University Press.
Garrison, D. R., Anderson, T., & Archer, W. (1999). Critical inquiry in a text-based environment: Computer conferencing in higher education. The Internet and Higher Education, 2(2), 87 – 105. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S1096-7516(00)00016-6
Garrison, D. R., & Vaughan, N. D. (2008). Blended learning in higher education: Framework, principles, and guidelines. John Wiley & Sons.
George, D. (2011). SPSS for windows step by step: A simple study guide and reference, 17.0 update, 10/e.
Measurement in Educational Research, 3 (1), 2023 - 25
Mobinta Kusuma, Insih Wilujeng, Purwo Susongko, Farida Agus Setiawati, Chokchai Yuenyong
Pearson Education India.
Hair-Jr., J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2014). Multivariate data analysis. In Pearson New International Edition (7th ed.). Pearson Education Limited.
Hair, J. F., Black, W. C., & Babin, B. J. (2010). Multivariate data analysis: A global perspective (7th ed.). Prentice Hall.
Jeong, H.-J., Liao, H.-H., Han, S. H., & Lee, W.-C. (2020). An application of item response theory to scoring patient safety culture survey data. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(3), 854. https://doi.org/10.3390/ijerph17030854
Jeong, H. J., & Lee, W. C. (2016). Item response theory-based evaluation of psychometric properties of the safety attitudes questionnaire-Korean version (SAQ-K). Biometrics & Biostatistics International Journal, 3(5), 1 – 15.
Kartowagiran, B. (2008). Validasi dimensionalitas perangkat tes Ujian Akhir Nasional SMP mata pelajaran matematika 2003-2006. Jurnal Penelitian Dan Evaluasi Pendidikan, 12(2). https://doi.org/10.21831/pep.v12i2.1426
Kirana, N. C., Anggraeni, S., & Diana, S. (2021). Pengaruh penerapan community of inquiry menggunakan LINE terhadap keterampilan berpikir kreatif siswa SMA pada materi energi terbarukan. Assimilation: Indonesian Journal of Biology Education, 4(1), 24 – 31. https://doi.org/10.17509/aijbe.v4i1.34822
Kusuma, M., Arfiani, Y., & Hayati, M. N. (2020). Pembelajaran online berbasis Community of Inquiry (CoI) di masa pandemi Covid-19: Studi analisis faktor eksploratori. PSEJ (Pancasakti Science Education Journal), 5(2), 49 – 56. https://doi.org/10.17632/s2h69tyg2k.1
Lau, Y., Tang, Y. M., Chau, K. Y., Vyas, L., Sandoval-Hernandez, A., & Wong, S. (2021). COVID-19 crisis:
Exploring community of inquiry in online learning for sub-degree students. Frontiers in Psychology, 12. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.679197
Lee, Y.-C. (2008). The role of perceived resources in online learning adoption. Computers & Education, 50(4), 1423 – 1438. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2007.01.001
Likert, R. (1932). A technique for the measurement of attitudes. Archives of Psychology, 140, 5 – 55.
Ngai, E. W. T., Lai, K.-H., & Cheng, T. C. E. (2008). Logistics information systems: The Hong Kong experience. International Journal of Production Economics, 113(1), 223 – 234. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2007.05.018
Ningsih, S., & Dukalang, H. H. (2019). Penerapan metode suksesif interval pada analsis regresi linier berganda. Jambura Journal of Mathematics, 1(1), 43 – 53. https://doi.org/10.34312/jjom.v1i1.1742
Park, H. S. (2002). The use of exploratory factor analysis and principal components analysis in communication research. Human Communication Research, 28(4), 562 – 577. https://doi.org/10.1093/hcr/28.4.562
Piaget, J. (1936). The origins of intelligence in the child. In M. C. (trans.) (Ed.), Original work published (Vol. 1977). Penguine.
Pratiwi, E. R., Wonorahardjo, S., & Arief, M. (2016). Partisipasi online dalam pembelajaran Community of Inquiry (CoI) pada materi distilasi. Jurnal Pendidikan: Teori, Penelitian, Dan Pengembangan, 1(7), 1410 — 1416. https://doi.org/10.17977/jp.v1i7.6585
Tafreshi, D., & Racine, T. P. (2016). Children’s interpretive theory of mind: The role of mothers’ personal epistemologies and mother-child talk about interpretation. Cognitive Development, 39, 57 – 70. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.cogdev.2016.04.003
Watkins, M. W. (2018). Exploratory factor analysis: A guide to best practice. Journal of Black Psychology, 44(3), 219 – 246. https://doi.org/10.1177/0095798418771807 Wong, S. (2020). Survey data of students’ community of inquiry adjustments . https://doi.org/10.17632/s2h69tyg2k.1
Wood, R., & Shirazi, S. (2020). A systematic review of audience response systems for teaching and
Measurement in Educational Research, 3 (1), 2023 - 26
Mobinta Kusuma, Insih Wilujeng, Purwo Susongko, Farida Agus Setiawati, Chokchai Yuenyong
learning in higher education: The student experience. Computers & Education, 153, 103896. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2020.103896
Xia, J. (2020). Practical exploration of school-family cooperative education during the COVID-19 epidemic:
A case study of Zhenjiang experimental school in Jiangsu Province, China. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3555523
Yu, F.-Y., & Wu, C.-P. (2011). Different identity revelation modes in an online peer-assessment learning environment: Effects on perceptions toward assessors, classroom climate and learning activities. Computers & Education, 57(3), 2167 – 2177. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2011.05.012
Zhou, L., Wu, S., Zhou, M., & Li, F. (2020). 'School’s out, but class’ on’, the largest online education in the world today: Taking China’s practical exploration during the COVID -19 epidemic prevention and control as an example. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3555520
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.