## ANALISIS MODEL RASCH UNTUK MENGUKUR KOMPETENSI PENGETAHUAN SISWA SMKN 1 KALIANGET PADA MATA PELAJARAN PERAWATAN SISTEM KELISTRIKAN SEPEDA MOTOR
Ngadi 1* Sekolah Menegah Kejuruan Negeri 1 Kalianget, Sumenep *Corresponding Author: ngadicuk.zarofa@gmail.com

## Abstract
The  learning  curriculum  design  in  vocational  schools  covers  30%  theory  and  70%  skills.  This makes students' mindsets prioritize skills subjects, reduce motivation to study material theoretically, and are reluctant to take knowledge tests. Aspects of knowledge are important for understanding, reasoning, and  directing reasonable  actions  when  practicing.  A  measuring  tool is  needed to  diagnose  students' knowledge, the Rasch Model is a modern evaluation tool using the probability of responses to items in a distribution map, so that the characteristics of students in answering questions are known, starting from  the  level  of  ability,  the  distribution  map  of  ability  and  item  difficulty,  as  well  as  the  answer distribution map. which reflects their honesty. The research was carried out at SMKN 1 Kalianget on Ignition System Maintenance with 49 respondents. The instrument was a test. The test results show that the instrument is of good quality, namely that it meets the elements of reliability, validity (MNSQ outfit and ZSTD outfit, DIF items, unidimensional test), separation and level of item difficulty. The knowledge ability of students in the high category reached 44.9%,  medium 44.94%, and low and very low only 8.16%. Wright Map results, respondents have a 57.14% chance of answering correctly. Based on the Guttman matrix scalogram, 2.04% of students were indicated to be inaccurate, but 12.24% of students guessed the answer.
Key Words: Knowledge learning outcomes; Rasch model; Student’s ability

## Abstrak
Desain kurikulum pembelajaran di SMK mencangkup 30% teori dan 70% keterampilan. Hal ini membuat  pola  pikir  peserta  didik  lebih  mementingkan  mata  pelajaran  keterampilan,  menurunkan motivasi  untuk  mempelajari  materi  secara  teoritis,  dan  enggan  mengerjakan  tes  pengetahuan.  Aspek pengetahuan penting untuk memahami, menalar, dan mengarahkan tindakan yang masuk akal pada saat berpraktik. Alat ukur diperlukan untuk mendiagnosis pengetahuan peserta didik, Rasch Model adalah alat evaluasi modern menggunakan probabilitas respons terhadap butir dalam peta distribusi, sehingga diketahui  karakteristik  peserta  didik  dalam  menjawab  butir  soal,  mulai  dari  tingkat  abilitas,  peta distribusi abilitas dan kesulitan butir, serta peta sebaran jawaban yang mencerminkan kejujuran mereka. Penelitian  dilaksanakan  di  SMKN  1  Kalianget  materi  Perawatan  Sistem  Pengapian  dengan  49 responden,  Instrumen  berupa  tes.  Hasil  pengujian,  instrumen  dengan  kualitas  baik,  yaitu  memenuhi unsur reliabilitas, validitas ( outfit MNSQ dan outfit ZSTD, DIF item, uji unidimensional), separasi serta tingkat  kesulitan  butir.  Abilitas  pengetahuan  peserta  didik  kategori  tinggi  mencapai  44,9%,  sedang 44,94%, serta rendah dan sangat rendah hanya 8,16%. Hasil Wright Map , responden memiliki peluang menjawab benar 57,14%. Berdasar scalogram matriks Guttman , peserta didik terindikasi tidak cermat 2,04%, namun peserta didik menebak jawaban mencapai 12,24%.
Kata kunci: Hasil Belajar Pengetahuan, Model Rasch, Abilitas Peserta Didik

## PENDAHULUAN
Terdapat tiga tujuan khusus SMK, yaitu: 1) menyiapkan peserta didik mampu bekerja, baik secara mandiri atau mengisi lapangan pekerjaan sebagai tenaga kerja tingkat menengah yang ada  di  Dunia  Usaha  dan  Dunia  Industri/DUDI,  sesuai  dengan  bidang  dan  program  keahlian yang  dipilihnya,  2)  membekali  peserta  didik  agar  mampu  memilih  karir,  ulet,  gigih berkompetisi,  dan  mampu  mengembangkan  sikap  profesional  dalam  bidang  keahlian  yang dipilihnya,  serta  3)  membekali  peserta  didik  dengan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  lebih tinggi,  agar  mereka  mampu  mengembangkan  dirinya  serta  digunakan  untuk  melanjutkan pendidikan pada jenjang lebih tinggi (Depdikbud, 2005).
Fokus utama pendidikan di SMK adalah (Undang-Undang No. 20 Tahun 2003 Pasal-15) menyiapkan  peserta  didik  terutama  untuk  bekerja  di  bidang  (keahlian)  tertentu,  artinya penyelenggaraan  pendidikan  kejuruan  lebih  mendorong  tamatannya  harus  mampu  bekerja dalam bidang tertentu (Depdikbud, 1995), sehingga mereka mampu memilih karir, memasuki lapangan kerja, berkompetisi,  serta mengembangkan dirinya untuk  sukses di lapangan kerja. Unsur pembeda hasil antara pendidikan di SMK dengan sekolah non-kejuruan adalah bahwa lulusan  SMK  disiapkan  sebagai  tenaga  kerja  setingkat  pelaksana  atau  operator  atau  dalam struktur Kerangka Kompetensi Nasional Indonesia/KKNI Level- 2 Peraturan Presiden Nomor 8 Tahun  2012  yang  wajib  mampu  menunjukkan  kompetensi  kerja,  lebih  produktif,  serta berkualitas dibandingkan dengan tenaga kerja yang bukan lulusan pendidikan kejuruan (Dirjen Dikdasmen, 2018). Oleh karena itu, proporsi pembelajaran praktikum mata pelajaran produktif memiliki  persentase  70%  dari  keseluruhan  materi  ajar,  dan  penekanannya  adalah  berbasis kompetensi kerja.
Pola dan tujuan pembelajaran yang demikian tersebut mempengaruhi motivasi serta cara belajar peserta didik SMK, sebab melalui motivasi inilah memunculkan dorongan atau energi dalam  pribadi  seseorang,  sehingga  dalam  dirinya  memiliki  afektif  atau  perasaan  positif  dan reaksi untuk mencapai tujuan (Sanjaya, 2010). Motivasi utama peserta didik SMK secara umum adalah  untuk  menjadi  tenaga  kerja  menengah,  sehingga  motivasi  internal  mereka  sudah terbentuk/mengarah kepada tujuan mereka lebih awal, dan akibatnya lebih mengabaikan materi pelajaran teoritis.
Beberapa penelitian menunjukkan aktivitas belajar peserta didik SMK di kelas pada mata pelajaran  teoritis  sangat  rendah,  tetapi  berbanding  terbalik  saat  pembelajaran/aktivitas praktikum  mata  pelajaran  produktif/keahlian.  Hasil  akhirnya  jelas,  ketuntasan  belajar  aspek teoritis sangat rendah, termasuk mata pelajaran normatif/kepribadian dan adaptif/ pengetahuan dasar. Data Ujian Nasional/UNBK Kemendikbud RI tahun 2019 menunjukkan, nilai rata-rata mata  pelajaran  teoritis  50.56,  yaitu  Bahasa  Indonesia  65.58,  Bahasa  Inggris  41.76  dan
Matematika  35.25  dan  Produktif  44.13.  Sementara  itu,  nilai  produktif  Ujian  Kompetensi Kejuruan/UKK  SMK,  namun  tidak  ada  data  yang  jelas  secara  nasional,  rata-rata  baik (Santiyadnya, 2015).
Fakta  jamak  tersebut  sangat  memprihatinkan,  sebab  pembelajaran  aspek  teori  atau pengetahuan sangat penting dalam pembelajaran. Teori adalah pendapat atau cara atau aturan melakukan  sesuatu,  yang  berisi  ikhtisar  dan  hukum  ilmiah,  sehingga  dapat  digunakan  untuk memahami  sesuatu  (Wahyono,  2005).  Pada  teori  dapat  dikembangkan  pengetahuan  dan kemampuan  menalar  yang  dapat  digunakan  untuk  mengarahkan  melakukan  tindakan  yang masuk  akal,  mulai  dari:  1)  mengenal,  2)  mengerti,  3)  mengaplikasi,  4)  menganalisis,  5) mengevaluasi, dan 6) mencipta (Anderson & Krathwohl, 2001). Variabel pengetahuan memiliki kontribusi  terhadap  keterampilan  praktik  dengan  sumbangan  efektif  43.8%  dan  variabel pengetahuan  memiliki  kontribusi  terhadap  sikap  praktik  dengan  sumbangan  efektif  26.5% (Prastiyo & Sudarsono, 2017).
Mata  pelajaran  Perawatan  Sistem  Kelistrikan  Sepeda  Motor,  di  dalamnya  meliputi kompetensi: 1) sistem kelistrikan penerangan dan wirring , 2) sistem assesoris dan signal, 3) sistem pengapian, 4) sistem  pengisian, 5) sistem starter , dan 6) sistem pengamanan  (BNSP, 2017; Dirjen Dikdasmen, 2018 ), yang semuanya membutuhkan pengetahuan teoritis tentang perilaku listrik yang sangat baik. Saat peserta didik SMK akan menyelesaikan pekerjaan/ task pada tingkatan trouble shooting , maka peserta didik harus mengumpulkan informasi teori listrik yang  telah  ada  dalam  benaknya,  kemudian  dikombinasikan  dengan  pemahaman  dan  potensi untuk  untuk  digunakan  melakukan  tindakan  logis.  Melalui  pengetahuan  yang  baik,  individu dapat melakukan prediksi terhadap sesuatu sebagai hasil pengenalan atas suatu pola. Faktanya, banyak peserta didik mengabaikan penilaian teoritis, yang ditandai melalui hasil belajar rendah. Fenomena  bahwa  peserta  didik  SMK  mengabaikan  teoritis  perlu  dilakukan  analisis  yang mendalam serta terukur.
Pembelajaran  adalah  sebuah  sistem  atau  rangkaian  kegiatan  untuk  mencapai  tujuan pembelajaran, yang didalamnya tergantung pada aspek: 1) perencanaan, 2) pengajaran, dan 3) penilaian,  serta  ketiganya  saling  mempengaruhi.  Penilaian  adalah  aspek  penting,  sebab  hasil penilaian  juga  sebagai feed  back bagi  guru  yang  berkontribusi  dalam  perbaikan  proses pengajaran  guru  (Ghazali  et  al.,  2019).  Aspek  penilaian  adalah instructional  effect sebagai informasi  untuk  mengukur  pencapaian  hasil  belajar  siswa,  juga  sebagai  dasar  untuk:  1) memahami karakteristik potensial dan placement siswa, 2) melakukan follow up dalam rangka remidial dan/atau enrichment atau bahkan pelayanan konseling, 3) memperbaiki kualitas proses
pembelajaran/ instruction ,  4) communication, serta  5)  garansi  kompetensi  hasil  pembelajaran (Cole & Chan, 1994; Permendikbud, 2016; Sudirman, 1991).
Agar menjamin fungsi dan tujuan penilaian, instrumen penilaian harus memiliki kriteria: dipercaya/ reliable, sahih/ valid , memiliki daya pembeda dan tingkat kesukaran baik, obyektif, serta praktis (Arikunto, 2015). Reliabilitas adalah konsistensi/keajegan dan ketelitian instrumen tes (Purwanto, 2013; Sukardi, 2015). Validitas instrumen adalah nilai empirik dan teoritis yang menunjukkan kualitas atau tingkat kecocokan suatu tes mampu mengukur apa yang seharusnya diukur (Sukardi, 2015; Yusrizal, 2008). atau tingkat kecocokan alat ukur/butir untuk mengukur apa yang seharusnya diukur.
Validitas terbagi atas: validitas isi dan validitas konstruk. Validitas isi berarti sejauh mana suatu  butir  tes  mencerminkan  keseluruhan  kemampuan  yang  hendak  dicapai  peserta  tes. Validitas  konstruk  menunjuk  sejauh  mana  suatu  instrumen  mampu  mengukur  pengertian- pengertian  atau  konsep  yang  terkandung  dalam  materi  yang  akan  diukur  (Yusrizal,  2008). berarti semua item ,  yang berupa pertanyaan atau pernyataan  yang ada di  dalam alat ukur itu mengukur konsep yang ingin diukur, harus sesuai dengan definisi dan teori. Dalam hal capaian pembelajaran  aspek  pengetahuan,  konstruk  adalah  rekaan  psikologis  yang  berkaitan  dengan aspek-aspek ingatan/K 1 , pemahaman/K 2 , aplikasi/K 3 , analisis/K 4 , sintesis/K 5 , dan evaluasi/K 6 . Validitas  dan  reliabilitas  instrumen  untuk  menjamin  agar  instrumen  penilaian  dapat memperoleh data yang mencerminkan kemampuan yang diukur serta dapat dipertanggungjawabkan. Artinya instrumen penilaian harus memenuhi persyaratan substansi, konstruksi, dan bahasa, serta memiliki bukti validitas empiric (Permendikbud, 2016).
Objektifitas instrumen baik jika tidak ada faktor subjektif atau bias yang mempengaruhinya penilaian, artinya penilaian dilakukan oleh siapapun, hasilnya terjadi tingkat kesesuaian antar- penilai.  Sementara  praktisitas  diperoleh  jika  mudah  dilaksanakan  dan  diperiksa  (Arikunto, 2013). Selain itu, butir dikatakan baik jika tingkat kesukaran suatu butir soal, atau proporsi atau persentase  responden  yang  menjawab  butir  tes  dengan  benar  setimbang,  atau  tidak  terlalu mudah dan tidak terlalu sukar (Arikunto, 2013; Mansyur, 2011). Daya beda butir soal adalah kemampuan butir soal  untuk  membedakan kelompok pada aspek  yang  diukur sesuai  dengan perbedaan yang ada dalam kelompok itu (Bagiyono, 2017).
Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi dan menganalisis kompetensi serta karakteristik siswa  SMK  dalam  menjawab  butir  soal  pengetahuan/teoritis  menggunakan  model  Rasch. Model  Rasch  (dipopulerkan  oleh  Georg  Rasch,  matematikawan  Denmark  tahun  1960), merupakan  pemodelan  statistik  yang  menggunakan  data  mentah  untuk  menghasilkan  skala pengukuran interval yang sama (Sumintono & Widhiarso, 2015). Teknik ini merupakan teori evaluasi modern yang dapat mengklasifikasikan perhitungan barang dan orang dalam suatu peta
distribusi  (Sumintono  &  Widhiarso,  2014),  artinya  selain  memperhatikan  butir/ item dan individu/ person, juga  memperhatikan  aspek  respon  dan  korelasi  (Ardiyanti,  2016).  Model Rasch  adalah  tabel  probabilitas  respons  terhadap  butir,  di  mana  probabilitas  keberhasilan tergantung pada kemampuan/abilitas orang dan kesukaran butir (Bond & Fox, 2015).
Terdapat beberapa asumsi yang harus diperhatikan dalam model Rasch, yakni unidimensi, kesesuaian butir/ item fit , serta  abilitas person terhadap item (Bond &  Fox, 2015).  Selain itu, juga  memperhatikan  taraf  kesukaran,  daya  diskriminasi  Rasch,  dan  fungsi  informasi  butir (Akhtar,  2017b).  Analisis  Rasch  memberikan  hasil  pengukuran  yang  lebih  akurat  dan memberikan informasi yang tepat mengenai instrumen tes dan kemampuan siswa (Sumintono &  Widhiarso,  2015).  Menurut  Lord  (dalam  Nurcahyo,  2017),  model  Rasch  mengasumsikan bahwa semua butir didiskriminasikan secara sama, sehingga butir tidak dapat dijawab dengan benar berdasarkan tebakan.
Salah satu keistimewaan  pengukuran model  Rasch adalah tidak  tergantung pada  sampel yang digunakan (Kubinger et al., 2011). Pada model Rasch, data yang digunakan adalah skor peluang  (P),  yaitu  perbandingan  antara  jawaban  benar  dan  jumlah  soal/ Odds-Ratio yang diberikan . Pengukuran Rasch secara bersamaan/simultan mengurutkan secara terstruktur butir soal dari yang paling sulit sampai paling mudah, dan responden yang abilitasnya paling tinggi ke  paling  rendah.  Logikanya,  butir  yang  memiliki  tingkat  kesulitan  lebih  tinggi  memiliki probabilitas butir lebih rendah untuk dilesaikan daripada butir yang lain (Bond & Fox, 2015).
Tampilan peta Wright dapat memberikan  gambaran sebaran abilitas subyek dan sebaran tingkat kesulitan item dengan skala logit yang sama, sehingga dapat diketahui peluang subyek dapat  menyelesaikan  butir  atau  sebaliknya.  Sementara  itu,  melalui  matriks  Guttman,  dapat diperoleh pola jawaban responden terhadap butir. Sehingga, munculnya inkonsistensi jawaban responden/ misfit dan/atau  pola  yang  tidak  umum/ outlier akan  dapat  terdeteksi.  Intinya, kemampuan  responden  bukan  hanya  dilihat  dari  skor  mentahnya  saja,  tapi  juga memperhitungkan tingkat kesulitan butirnya (Akhtar, 2017d).
Melalui  analisis  hasil  tes  pengetahuan  menggunakan  model  Rasch,  dapat  dipetakan karakteristik  dan  tingkat  abilitas  siswa  secara  akurat,  serta  digunakan  untuk  perbaikan  mutu pembelajaran,  khususnya  pada  materi  pelajaran  aspek  pengetahuan/teori  secara  umum. Pertanyaan  dalam  penelitian  ini  adalah:  1)  Bagaimana  abilitas  siswa  SMK  dalam  menjawab butir  soal  pengetahuan  tentang  konsep  kelistrikan  sepeda  motor  pada  subkompetensi  sistem pengapian,  diukur  dengan  instrumen  pengukuran  standar  menggunakan  model  Rasch?;  2) Sejauh mana karakteristik khusus disiplin atau secara umum siswa dalam menjawab butir soal
konsep kelistrikan sepeda motor pada subkompetensi sistem pengapian melalui analis model Rasch?

## METODE
Jenis penelitian ini adalah penelitian non-eksperimen model penelitian survei, pendekatan deskriptif  kuantitatif.  Subyek  penelitian/responden  adalah  seluruh  peserta  didik  kelas  XII Program  Kompetensi  Keahlian/Progkomli  Teknik  dan  Bisnis  Sepeda  Motor/TBSM  SMK Negeri 1 Kalianget Tahun Pelajaran 2020/2021 yang berjumlah total 49 peserta didik, terdiri dari  27  siswa  kelas  XII-TBSM-1,  dan  25  peserta  didik  kelas  XII-TBSM-2.  Kode  responden ditulis dalam 3 digit. Digit pertama adalah nomor urut responden dalam rombel, digit kedua jenis Progkomli, dan ketiga adalah kelompok rombel.
Instrumen penelitian didesain untuk mengukur pengetahuan siswa tentang konsep sistem Perawatan  Kelistrikan  Sepeda  Motor/PKSM,  disesuaikan  Standar  Kompetensi  K-13  yang direvisi  berdasarkan  Peraturan  Dirjen  Dikdasmen,  2018.  No.  464/D.D5/KR/2018  tentang Kompetensi  Inti  dan  Kompetensi  Dasar  Mata  Pelajaran  Muatan  Nasional  (A),  Kewilayahan (B),  Dasar  Bidang  Keahlian  (C1),  Dasar  Program  Keahlian  (C2)  dan  Kompetensi  Keahlian (C3), serta mengacu pada Skema Sertifikasi Kualifikasi Level II pada Kompetensi Bisnis dan Sepeda Motor dari Badan Nasional Sertifikasi Profesi/BNSP tahun 2017.
Instrumen  pengukuran  terdiri  30  butir  soal,  terbagi  tiga  jenis  subkompetensi  capaian belajar,  yaitu:  1)  Dasar  Sistem  Pengapian  Umum/PaDa  sebanyak  10  butir;  2)  Pengapian Konvensional/PeKo  sebanyak  8  butir;  dan  3)  Sistem  Pengapian  Elektronika  atau  CDI/PeEl sebanyak 12 butir soal (Tabel 1).
Tabel 1. Rincian Jumlah Butir Soal dalam Instrumen Pengukuran
Sub kompetensi Jumlah Butir Kategori Pengetahuan Jumlah butir K 2 K 3 K 4 Pengetahuan dasar sistem pengapian (PaDa) 1 4 6 10 Sistem pengapian konvensional (PeKo) 3 1 4 8 Sistem pengapian elektronik/CDI (PeEl) 1 9 1 12 Jumlah 5 14 11 12
Pengukuran  dilakukan  secara online (karena  masa Covid-19 ),  menggunakan  aplikasi Edmodo, tampilan butir soal dilakukan secara random . Butir tes berjenis pilihan ganda dengan 5  pilihan  jawaban,  mengacu  Taksonomi  Bloom  tingkat  menengah,  yaitu  pada level : Pemahaman/K 2 ,  Penerapan/K 3 ,  dan  Menganalisis/Menguraikan/K 4 .  Komponen  instrumen diberi skor 1 untuk jawaban benar, 0 untuk jawaban salah. Sementara untuk pengelolaan data, digunakan  pengkodean  pertanyaan  untuk  memfasilitasi  analisis  dan  interpretasi  data  dalam aplikasi winstep. Pengodean butir dapat dilihat pada Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 2. Rincian Sebaran Butir Soal Subkompetensi Kode Butir Soal Jumlah Pengetahuan dasar sistem pengapian (PaDa) 1K 4 PaDa;  2K 4 PaDa;  3K 3 PaDa;  4K 4 PaDa;  5K 4 PaDa;  21K 3 PaDa; 23K 4 PaDa; 24K 2 PaDa; 27K 3 PaDa; 30K 3 PaDa 10 Sistem pengapian konvensional (PeKo) 6K 4 PeKo; 8K 3 PeKo; 9K 2 PeKo; 18K 4 PeKo; 19K 4 PeKo; 20K 2 PeKo; 25K 4 PeKo; 26K 4 PeKo. 8 Sistem pengapian elektronik/CDI (PeEl) 7K 3 PeEl;  10K 3 PeEl;  11K 3 PeEl;  12K 3 PeEl;  13K 3 PeEl;  14K 3 PeEl; 15K 2 PeEl; 16K 3 PeEl; 17K 2 PeEl; 22K 2 PeEl; 28K 3 PeEl; 29K 4 PeEl. 12 Tabel 3. Makna Kode Pertanyaan Dalam Butir Soal Kode Pertanyaan Keterangan 1,2,3, …. dst Nomor butir soal K 2 Jenis butir soal pada Taksonomi Bloom level-2 (Pemahaman) K 3 Jenis butir soal pada Taksonomi Bloom level-3 (Penerapan) K 4 Jenis butir soal pada Taksonomi Bloom level-4 (Menganalisis/Menguraikan) PaDa Jenis capaian kompetensi Pengetahuan Dasar Sistem Pengapian PeKo Jenis capaian kompetensi Pengapian Konvensional PeEl Jenis capaian kompetensi Pengapian Elektronik
Teknik analisis data menggunakan model Rasch dengan memanfaatkan software Winstep. Realiabilitas  responden  dan  butir  soal  dilakukan  dengan  melihat  nilai  logit  aspek  yang  diuji ( person dan item ). Person Reliability menunjukkan konsistensi jawaban responden, dan Item Reliability menunjukkan konsistensi butir soal yang dapat memberikan hasil dapat dipercaya saat digunakan pengukuran. Sementara untuk mengukur reliabilitas interaksi antara person dan item secara keseluruhan digunakan nilai Alhpa Cronbach.
Pengukuran validitas butir terdiri dari jenis, yaitu: 1) validasi konstruk, dan 2) validasi isi. Validasi  konstruk  terhadap  konsep  melalui review para  guru  TBSM  atau  sebagai validator , dengan  cara  menilai  butir  instrumen  yang  dipandu  lembaran  penilaian,  meliputi  aspek:  a) kesesuaian konsep, b) konstruksi butir, dan c) susunan bahasa. Kriteria validasi konstuksi dapat dilihat pada Tabel 4.  Validasi isi dilakukan melalui pengukuran content validity ratio, dapat dilihat dari hasil uji Model Rasch pada nilai kesesuaian butir/ item fit order, antara lain nilai: Outfit Mean Square/ MNSQ, Outfit Z-Standart/ ZSTD, dan Point Measure Correlation/Pt. Mean Corr. Butir  dikatakan fit berarti  soal  tersebut  berperilaku  secara  konsisten  dengan  yang diharapkan  model  (Benyamin,  1998  dalam  Akhtar,  2017),  artinya  tidak  ada  miskonsepsi responden  terhadap  butir.  Kriteria  butir  soal  yang fit jika  nilai:  1) Outfit  Mean  Square yang diterima pada nilai 0,5 < MNSQ < 1,5, dan 2) Outfit Z-Standard yang diterima pada nilai (-2,0) < ZSTD < (+2,0) (Boone et al., 2014). Artinya, nilai Outfit MNSQ ideal adalah mendekati 1, sedangkan  untuk  nilai Outfit  ZSTD yang  ideal  adalah  jika  mendekati  0.  Butir  yang  tidak fit dimungkinkan adanya kesalahan kunci jawaban, responden menjawab soal secara asal-asalan, dan atau soal memiliki daya pembeda rendah (Sumintono & Widhiarso, 2014; Akhtar, 2017a).
Nilai Rata-rata Validator Kategori Keterangan >4,2 Sangat valid Dapat digunakan tanpa revisi 3,4 - 4,2 Valid Digunakan namun perlu revisi kecil 2,6 - 3,4 Cukup valid Disarankan tidak perlu digunakan karena perlu revisi besar 1,8 - 2,6 Kurang valid Tidak boleh digunakan, perlu revisi besar-besarrran <1,8 Tidak valid Tidak boleh dipergunakan
Sumber: (Widoyoko, 2013)
Sementara Pt. Mean Corr (nilai korelasi butir) digunakan untuk mengukur daya diskrimasi, di mana jika Pt. Measure Corr 1,0 maka terindikasi responden dengan abilitas tinggi menjawab butir dengan benar, dan jika bernilai negatif terindikasi bahwa butir adalah menyesatkan, sebab terindikasi responden berkemampuan rendah mampu menjawab butir dengan benar, sementara responden  berkemampuan  tinggi  menjawab  salah.  Klasifikasikan  nilai Pt.  Mean  Corr butir tersebut sangat bagus jika memiliki nilai lebih dari 0,40 (Alagumalai et al., 2005). Soal-soal yang memiliki nilai korelasi negatif harus diperiksa untuk melihat apakah kunci jawaban salah, atau perlu direvisi, atau dihapus dari tes.
Untuk menguji butir tidak mengandung unsur bias/rancu, sehingga tidak ada satu individu lebih diuntungkan dibandingkan yang lain, dideteksi melalui Differential Item Functioning/DIF dengan nilai probabilitas butir yang kurang dari 5% (Sumintono & Widhiarso, 2015). Meski bias butir bukanlah karakteristik yang dijadikan pertimbangan utama dalam menyeleksi butir, tetapi informasi adanya butir yang bias sangat mempengaruhi akurasi pengukuran. Butir-butir yang teridentifikasi DIF (p<0,05) akan direvisi ulang dan jika perlu akan direvisi atau diganti.
Tabel 5. Kriteria Uji Kualitas Butir Soal Kualitas Butir Soal Jenis Pengukuran Keterangan Reliabilitas (Responden/Butir) Person Reliability Item reability a) n < 0,67       : Lemah b) 0,67 – 0,80   : Cukup c) 0,81 – 0,90   : Baik d) 0,91 – 0,94  : Baik Sekali e) n > 0,94        : Istimewa Reliabilitas keseluruhan Alhpa Cronbach a) n < 0,5          : Sangat buruk b) 0.5 – 0,6        : Buruk c) 0.6 – 0,7       : Cukup d) 0.7 – 0,8       : Baik e) n > 0,8          : Istimewa Separasi Separation Index a) n < 2,0          : Buruk b) 2.0 – 3,0       : Cukup c) 3.0 – 4,0       : Baik d) 4.0 – 5,0       : Sangat baik e) n > 5,0          : Istimewa Kesesuaian butir soal Items Fit Order a) Outfit  Mean  Square  (MNSQ)  value  received:  0,5  < MNSQ < 1,5 b) Value of Outfit Z-Standard (ZSTD) accepted : -2,0 < ZSTD < +2,0 c) Point Measure Correlation (Pt Mean Corr) value: 0,4 < Pt Measure Corr < 0,85 Uji Unidimensional butir soal Nilai varians mentah (kasar) a) Minimum 20% : Terpenuhi b) 40%                  : Baik c) 60%                  : Istimewa Varians yang tidak diketahui Tidak lebih dari 15%: instrumen tes kategori baik
Kualitas Butir Soal Jenis Pengukuran Keterangan Butir bias Differential Item Functioning (DIF) Nilai probabilitas butir soal yang lebih kecil dari 5% (0.05). Tingkat kesukaran butir soal Item Measure a) Measure logit > 1              : Sangat sulit b) 0,5 < Measure logit < 1     : Sulit c) -0,5 < Measure logit < 0,5 : Menengah d) -0,5 < Measure logit < -1  : Mudah e) Measure logit < -1             : Sangat mudah Peta Variabel Variable Maps Items a) Pengelompokan butir soal mudah dapat dilihat dari nilai batas bawah yang diperoleh dari rata-rata logit butir pada tabel ukuran butir soal. b) Kelompok butir soal berada di antara batas atas dan batas bawah.
c) Pengelompokan soal sulit dapat dilihat dari nilai batas atas yang diperoleh dari logit rata-rata orang dari tabel ukuran individu (peserta uji).
Sumber : (Sumintono & Widhiarso, 2015)
Kualitas  butir  juga  diuji  dari  nilai  separasi  individu  dan  separasi  butir  (Sumintono  & Widhiarso,  2014)  (Wati  &  Mahtari,  2017)  yang  bertujuan  menentukan  peta  pengelompokan (strata) responden dan butir. Semakin besar nilai separasi, butir semakin bagus, sebab mereka memiliki range panjang atau lebih bervariasi (Akhtar, 2017a). Nilai indeks separasi responden dan  butir  dapat  menunjukkan  konsistensi  tingkat  kemampuan  yang  diukur  dan  konsistensi tingkat kesulitan butir, artinya nilai indeks menunjukkan tingkat reliabilitas. Menurut  Wright &  Stone,  (1999),  indeks  separasi  di  atas  5  setara  dengan  reliabilitas  di  atas  0,90  sedangkan indeks  separasi  di  bawah  1  setara  dengan  reliabilitas  di  bawah  0,50.  Peta  pengelompokan tingkat  kemampuan  responden  dan  tingkat  kesulitan  butir  menggunakan  formula:    H  = (4 𝑥 𝑠𝑒𝑝𝑎𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛+1)
3 .
Telaah interaksi antara jawaban responden terhadap butir soal, bahwa hanya terdapat satu atribut  laten  yang  mendasari  para  responden  dalam  menjawab  butir  tes  (Lord,  1980  dalam (Ridho,  2011)  dilakukan  uji  unidemensional,  yang  dilihat  dari  nilai raw  variance  measure minimal  mencapai  20%.  Namun,  untuk  kasus unexplained  variance , kualitas  instrumen dikategorikan  baik  jika  memiliki  nilai  kurang  dari  15%  (Sumintono  &  Widhiarso,  2014) (Akhtar, 2017c).
Sementara itu, tingkat kesukaran dilihat dari nilai Logit , pada: 1) tingkat kesukaran butir, 2) kesesuaian butir, dan 3) abilitas peserta uji. Tingkat kesukaran butir/ item measure dihitung dari estimasi logit odds-ratio, di mana jika memiliki nilai semakin tinggi, maka dikatakan butir semakin sulit. Kesukaran butir juga dilihat dari Wright Map yang menampilkan grafik vertikal, menjelaskan peta distribusi responden dan butir yang diuji pada sekala yang sama. Sedangkan untuk  mengetahui tingkat  kemampuan/abilitas siswa dapat  diukur dari nilai Person  Measure (Sumintono  &  Widhiarso,  2015) . Kriteria  uji  kualitas  instrumen/butir  tes  dapat  dilihat  pada Tabel 5.
Analisis lebih mendalam dapat dilihat pada tabel skalogram atau matriks Guttman untuk mengetahui  penyebab  secara  langsung  mengapa  pola  responnya  tidak  sesuai.  Sebagaimana dalam model Rasch, mesure dilakukan secara simultan, mengurutkan butir soal dari paling sulit sampai paling mudah, dan responden yang abilitasnya paling tinggi ke paling rendah. Sehingga, muncul  pola  butir  tingkat  kesulitan  butir  terhadap  strata  responden.  Melalui  skalogram  dan matriks  Guttman,  dapat  diketahui  peserta  uji  yang  terindikasi  curang,  bekerja  sama,  atau memiliki kemampuan yang sama (Sumintono & Widhiarso, 2014; Akhtar, 2017c).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Hasil pengukuran reliabititas individu/responden dan butir dapat dilihat pada Tabel 6. Nilai Alpha  Cronbach/KR-20  menunjukkan  α  =  0,97  (istimewa),  artinya  terdapat  interaksi  positif antara  responden  terhadap butir.  Reliabilitas  responden  menunjukkan  α  =  0,89,  artinya konsistensi responden dalam menjawab butir baik, namun nilai reliabilitas butir memperoleh nilai  α = 0,56 artinya realibilitas butir berkualitas lemah. Uji  kesesuaian butir menunjukkan outfit MNSQ 1,08 dan outfit ZSTD 0,10 atau diterima. Nilai Pt. Measure Corr semua butir dapat diterima  (0,4  < Pt  Measure  Corr <  0,85),  artinya  butir  adalah fit ,  di  mana  responden berkemampuan tinggi berpeluang mampu menjawab butir dengan benar.
Tabel 6. Ringkasan Uji Reliabilitas Dan Validitas Responden Dan Butir
Kriteria Parameter (N) Responden (49) Butir (30) Outfit MNSQ 1,08 1,08 Outfit ZSTD 0,19 0,10 Separation 2,81 1,30 Reliabilitas 0,89 0,56 Reliabilitas Alpha Cronbach 0,97
Pengujian  unsur  bias  menunjukkan,  nilai  probabilitas DIF  item semua  butir  memiliki p>0,05 atau tidak ditemukan adanya butir yang bias.  Instrumen tes tidak tercemar oleh faktor- faktor dari luar kemampuan responden dan tidak bersifat deskriminatif atau tidak berpihak pada kelompok seperti latar belakang sosial, ekonomi, atau lainnya. Artinya, butir soal adalah akurat.
Uji  separasi  menunjukkan,  indeks  separasi  responden  bernilai  2,81  dan  separasi  butir menunjukkan adalah 1,3 artinya kualitas responden cukup bagus, tetapi kualitas butir adalah jelek, setara reliabilitas 0,6. Jika dihitung untuk memperoleh nilai strata, yaitu  pemisah tingkat kesulitan butir soal dan juga tingkat kemampuan peserta didik (Sumintono & Widhiarso, 2015), dapat dilihat Tabel 7, maka pada pemisah strata responden terdapat 4 batas kemampuan, yaitu peserta didik kategori sangat tinggi, tinggi, sedang, dan rendah. Sementara pada pemisah strata butir soal terdapat 2 batas yang disesuaikan dengan nilai logit yang diperoleh, yaitu butir sulit dan mudah.
Tabel 7. Ringkasan Hasil Pemisah Strata Formula Separation Nilai Separation Hasil/ Pemisah Strata H = (4 𝑥 𝑠𝑒𝑝𝑎𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛+1) 3 Responden 2,81 4 Butir 1,3 2
Hasil uji unidimensional Tabel 8, untuk raw variance measure yang diamati adalah 50% dengan  nilai  ekspektasi  sebesar  51,3%  (baik).  Sementara  untuk  nilai  varians  yang  tidak diketahui/ unexpined  variance ,  tidak  ada  yang  memiliki  nilai  lebih  dari  15%.  Ini  bermakna, instrumen bersifat unidimensional, artinya hanya terdapat satu atribut laten yang mendasari para responden dalam menjawab butir tes, atau dikatakan instrumen mampu mengukur sesuatu yang seharusnya dapat diukur.
Tabel 8. Ringkasan Uji Unidimensional Varian Mentah (Raw Variance) Nilai Eigen (Eigenvalue) Diamati (Observed) Diharapkan (Expected) Ket. Varian  mentah  dijelaskan  dengan  ukuran (raw variance explained by measure) 32,5240 52,0% 51,3% Baik Varian yang tidak dapat dijelaskan dalam kontras-1 (unexpined variance in 1 st contrast) 3,9536 6,3% 13,2% Baik Varian yang tidak dapat dijelaskan dalam kontras-2 (unexpined variance in 2 nd contrast) 3,0099 4,8% 10,0% Baik Varian yang tidak dapat dijelaskan dalam kontras-3 (unexpined variance in 3 rd contrast) 2,2405 3,6% 7,2% Baik
Varian yang tidak dapat dijelaskan dalam kontras-
4 (unexpined variance in 4 th contrast) 21747 3,5% 7,2% Baik
Varian yang tidak dapat dijelaskan dalam kontras-
5 (unexpined variance in 5 th contrast) 17167 2,7% 5,7% Baik
Pengukuran  tingkat  abilitas  responden  dalam  mengerjakan  tes  Tabel  9  menunjukkan, bahwa mean berada  pada  1.66  logit,  artinya  abilitas  siswa  rata-rata  tinggi.  Terdapat  44,90% peserta didik dikategorikan berkemampuan tinggi (2,85  - 4,83 logit), berkemampuan sedang 46,94%  (-1,78  -  1,33  logit),  berkemampuan  rendah  4,08%  (-2,42  logit),  dan  berkemampuan sangat rendah outlier 4,08% (-3,65 logit).

## Tabel 9. Ringkasan Tingkat Kemampuan Peserta Didik
Kode Responden Measure Tingkat Kemampuan Responden Persentase 20M 1 ;  22M 2 ;  2M 2 ;  7M 2 :  11M 2 ;  18M 2 ;  2M 1 ;  8M 1 ; 15M 1 ; 5M 2 ; 13M 2 ; 16M 2 ; 20M 2 ; 23M 2 ; 25M 2 ; 10M 1 ; 12M 1 ; 14M 1 ; 23M 2 ; 14M 2 ; 22M 2 ; 24M 2 2,85 - 4,83 Tinggi 44,90% 7M 1 ; 11M 1 ; 15M 2 ; 17M 2 ; 17M 1 ; 21M 1 ; 5M 1 ; 10M 2 ; 1M 1 ; 6M 1; 6M 2 ; 4M 1 ; 19M 1 ; 13M 1 ; 3M 2 ; 3M 1 ; 4M 2 ; 9M 2 ; 19M 2 ; 12M 2 ; 26M 2 ; 16M 1 ; 1M 2 -1,78 - 1,33 Sedang 46,94% 9M 1 ; 18M 1 -2,42 Rendah 4,08% 8M 2 ; 21M 2 -3,65 Sangat Rendah ( outlier) 4,08% Mean 1,66 P.SD 2,34
Sementara, tingkat kesulitan butir nampak bahwa, mean 0,00 memiliki tingkat kesulitan sangat baik Tabel 10, karena butir tidak terlalu sulit dan tidak terlalu mudah (Arikunto, 2013). Terdapat 20% butir kategori sulit (0,67) – (1,57 logit), 70% butir kategori mudah (0,63) - (0,47) logit, dan 10% butir kategori mudah (-2,00) – (-1,13) logit, serta tidak ada butir yang outlier .
Tabel 10. Ringkasan tingkat kesulitan butir soal dikotomi Kode Soal Measure Persentase   Kriteria
3K 3 PaDa; 15 K 2 PeEl; 7K 3 PeEl; 8K 3 PeKo; 12K 3
PeEl; 29K 4 PeEl 0,67 – 1,57 20,00% Sulit 5K 4 PaDa; 6K 4 PeKo; 24K 2 PaDa; 1K 4 PaDa; 10K 3 PeEl; 11K 3 PeEl; 20K 2 PeKo; 23K 4 PaDa; 2K 4 PaDa; 4K 4 Pada; 13K 3 PeEl; 16K 3 PeEl; 18K 4 PeKo; 26K 4 PaDa; 28K 3 PeEl; 9K 2 PeKo; 19K 4 PeKo; 22K 2 PeEl; 20K 2 PaDa; 14K 3 PeEl;
27K 3 PaDa (-0,63) – (0,47) 70,00% Sedang
21K 3 PaDa; 17K 2 PeKO; 25K 4 PeKo (-2,00) - (-1,13) 10,00% Mudah Mean 0,00 P.SD 0,75
Berdasar  Peta  Wright,  yaitu  pengamatan  dua  sisi  yang  berbeda  (Gambar  1),  terdapat responden memiliki tingkat kemampuan tertinggi sejumlah 12,24%  (memiliki +4,83 logit dan memperoleh maximum  measure ),  yaitu  berkode  20M 1 ,  22M 2 ,  2M 2 ,  7M 2 ,  11M 2 dan  18M 2 . Sementara,  responden  memiliki  tingkat  kemampuan  paling  rendah  sejumlah  4,08%,  yaitu berkode 21M 2 dan 8M 2 dengan nilai logit kurang dari -3 logit. Fakta menunjukkan tidak ada responden  memiliki  kecerdasan  tinggi  yang outlier ,  tetapi  terdapat  responden  yang  memiliki ketidakmampuan outlier, yaitu 21M 2 dan 8M 2 .
Sementara  itu,  peta  bagian  kanan  (Gambar  1)  menunjukkan,  butir  soal  yang  memiliki tingkat sangat tinggi ditunjukkan oleh butir berkode 3K 3 PaDa dan 15K 2 PeEl, namun probalitas responden mampu menjawab benar 57,14%, Sementara butir yang sangat mudah ditunjukkan pada kode 25K 4 PeKo, tetapi ada responden yang tidak mampu menjawab butir sebesar 8,16%, yaitu berkode 21M 2 , 8M 2 , 18M1, dan 9M 1 . Peta juga menunjukkan bahwa mean abilitas siswa di atas standar taraf kesulitan butir, sehingga probalititas kemampuan responden mengerjakan butir sangat tinggi.
Skalogram/matriks  Guttman  dapat  dilihat  pada Gambar  2.  Pola  distribusi  jawaban  sama ditunjukkan  responden  dengan  kode  20M 1 ;  22M 2 ,  2M 2 ;  7M 2 ,  11M 2 ;  18M 2 atau  12,24% ( maximum  measure ).  Responden  menunjukkan  gejala  ceroboh/ careless ,  di  mana  butir  soal dengan tingkat kesulitan rendah tetapi responden tidak dapat menjawab benar sejumlah 2,04%, yaitu responden berkode 17M 2 , sementara responden yang terindikasi menebak jawaban/ lucky guess sejumlah  12,24%,  yaitu  memiliki  kode  12M 2 ;  26M 2 ;  1M 2 ;  9M 1 ;  8M 2 ;  21M 2 .  Rincian deskribsi dan indentifikasi responden pada matriks Guttman dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Pola Distribusi Jawaban Responden Berdasar Matrik Guttman
Kode Responden Deskribsi Teridentifikasi Persentase 20M 1 ; 22M 2 , 2M 2 ; 7M 2 , 11M 2 ; 18M 2 Pola jawaban butir sama Bekerjasama 12,24%
Kode Responden Deskribsi Teridentifikasi Persentase 17M 2 Butir dengan kesukaran paling rendah Responden tidak cermat 2,04% 12M 2 ; 26M 2 ; 1M 2 ; 9M 1 ; 8M 2 ; 21M 2 Secara kebetulan jawaban benar Menebak jawaban
12,24%

## Pembahasan

## Abilitas Peserta Didik SMK dalam Tes Pengetahuan
Abilitas  peserta  didik  SMK  dalam  menjawab  tes  pengetahuan  kategori  baik,  yang ditunjukkan mean abilitas responden pada Wright Map (Gambar 1) berada pada 1,66 logit di atas mean tingkat  kesulitan  butir  pada  0,00  logit  (Sumintono  &  Widhiarso,  2015),  artinya probabilitas  responden  untuk  berhasil  menjawab  butir  soal  mencapai  73,4%.  Sementara  itu, kelompok  peserta  didik  dengan  abilitas  tinggi  (44,90%)  memiliki  kemampuan  1,5  kali  lipat dibandingkan abilitas responden kelompok median, namun tidak ada responden abilitas sangat tinggi outlier .  Responden  dengan  abilitas  rendah  (4,08%)  dan  sangat  rendah  (4.08%),  serta memiliki probabilitas tidak dapat menjawab butir sama sekali hanya 8.16%. Mereka ini berada 2 kali di bawah nilai median, bahkan untuk kelompok responden abilitas rendah outlier adalah 3 kali di bawah nilai median , sehingga butuh usaha ekstra untuk membenahi abilitas mereka.
Fakta  di  atas  menunjukkan,  secara  umum  kelas  memiliki  abilitas  homogen,  sehingga pembelajaran cukup memakai metode mengajar yang relatif sama untuk semua individu peserta didik. Menurut Arends (1996), salah satu pertimbangan pemilihan metode atau model mengajar yang  tepat  adalah  disesuaikan  dengan  karakter  unik  individu  dalam  kelas.  Sebagai pertimbangan, pembelajaran pada penelitian ini dilakukan pada masa pandemi akibat Covid- 19,  yang  harus  memenuhi  standar  protokol  kesehatan.  Oleh  karena  itu,  pembelajaran menerapkan  teknik blended  learning ,  yaitu  metode  pembelajaran  tatap  muka  konvensional yang digabung dengan metode e-learning (karena peraturan social distancing )  yang berbasis teknologi digital. Proses pembelajaran online melalui zoom meeting sesuai kesepakatan jadwal, dan dalam satu atau dua minggu berikutnya (setelah Subkompetensi Dasar Sistem Pengapian aspek pengetahuan selesai), responden diminta untuk melakukan presentasi, demonstrasi, dan evaluasi praktikum di workshop TBSM.
Berdasar  taksonomi  Bloom,  persentase  probalitias  abilitas  responden  terhadap  ranah tingkat berpikir (Tabel 12) menunjukkan, responden memiliki potensi berhasil mengerjakan tes sangat tinggi, namun peluang responden abilitas rendah hanya 9,70% dan sangat rendah 0,00%. Responden  abilitas  rendah  dan  sangat  rendah  harus  mendapat  bantuan  belajar,  sebab kemampuannya  2  s.d.  3  kali  lebih  rendah  daripada  kelompok median .  Bantuan  belajar  pada peserta  didik  kelompok  rendah  dan  sangat  rendah  harus  dilakukan  pada  semua  kualifikasi taksonomi Bloom, yaitu: Pemahaman/K2; Penerapan/K3; dan Menganalisis/Menguraikan/K4,
yang  nampak  pada  abilitas  responden  tersebut  memiliki  probabilitas  berhasil  sangat  kecil. Sementara peserta didik kelompok tinggi dan sedang dapat diberikan penguatan dan pengayaan.
Tabel 12. Persentase Probalitias Abilitas Responden Terhadap Taksonomi Bloom
Abilitas responden Persentase probabilitas responden menjawab benar K 2 K 3 K 4 Rata-rata Tinggi 100% 100% 100% 100,00% Sedang 80% 92,86% 100% 90,95% Rendah 20% 0% 9,1% 9,70%
Sementara  itu,  berdasar  jenis  capaian  subkompetensi,  persentase  probabilita  abilitas responden dapat dilihat pada Tabel 13, di mana capaian subkompetensi untuk responden abilitas rendah  (11,67%)  dan  sangat  rendah  (0,00%)  adalah  sangat  kecil.  Fakta  menunjukkan, subkompetensi  Sistem  Pengapian  Elektronik  (PeEl)  adalah  paling  rendah,  meski  demikian secara umum perlu peningkatan pada subkompetensi keseluruhan (Pengetahuan dasar sistem pengapian/PaDa; Sistem pengapian konvensional/PeKo; dan Sistem pengapian elektronik atau CDI/PeEl). Oleh karena itu, bantuan belajar juga terfokus pada capaian subkompetensi.
Tabel 13. Persentase Probabilitas Abilitas Responden Terhadap Subkompetensi
Abilitas responden Probabilitas persentase responden menjawab benar PaDa PaDa PaDa PaDa Tinggi 100% 100% 100% 100% Sedang 90% 90% 90% 90% Rendah 10% 10% 10% 10% Sangat rendah 0% 0% 0% 0%
Bantuan  belajar  dapat  dilakukan  dalam  bentuk study  guide atau  panduan  belajar, yaitu catatan  belajar  atau  teks  yang  berisi  simpulan/ringkasan  dan  sintesa  dapat  membantu meningkatkan memori dan pemahaman sejumlah besar informasi menjadi sesuatu  yang mini untuk  peserta  didik  (Thayer,  2021)  terutama  untuk  konsep  sulit/komplek.  Mempersiapkan panduan  belajar  secara  visual  lebih  efektif,  sebab  melalui  organisasi  visual  akan  membantu peserta  didik  mengaitkan  konsep  dan  membuat  hubungan  yang  bermakna  terhadap  materi, sehingga memperoleh tingkat pembelajaran lebih tinggi. Tentunya untuk mencapai tujuan yang lebih  tinggi, prior  knowledge dan level yang  rendah  harus  dipenuhi  lebih  dulu  (Santrock  & Wibowo,  2007).  Artinya,  capaian  pembelajaran  harus  dilakukan  secara  urut  sesuai  ranah terendah menuju ranah tertinggi.
Gambar 1. Distribusi Abilitas Responden Terhadap Tingkat Kesulitan Butir Dalam Peta Wrigth Gambar 2. Skalogram Jawaban Responden Terhadap Butir

## Karakteristik Peserta Didik SMK dalam  Tes Pengetahuan
Adanya pola jawaban responden (Gambar 2) yang identik sebanyak 12,24% dan terindikasi menyontek atau bekerja sama (Sumintono & Widhiarso, 2015) selama mengerjakan tes sulit diterima, sebab:  1) teknis  ujian menggunakan aplikasi  edmodo  yang tampilan butir soal  dan opsi jawaban dilakukan secara acak, 2) dikerjakan secara online di rumah responden masing- masing,  dan  3)  alokasi  waktu  pekerjaan  hanya  90  menit  atau  tiap  butir  soal  rata-rata diselesaiakan 3 menit, memberikan peluang kecil jika mereka bekerja sama. Artinya, hasil ujian di atas adalah fakta bahwa abilitas pengetahuan responden adalah baik.
Munculnya responden yang careless atau tidak cermat sebanyak 2,04% (Tabel 11) adalah relatif  sangat  kecil,  namun  responden  harus  diingatkan  agar  tidak careless dan  tetap berkonsentrasi (Santrock & Wibowo, 2007) dalam belajar dan tes. Sementara responden yang hanya  menebak  jawaban  sebanyak  12,4%  harus  mendapat  perhatian  lebih,  sebab  mereka terindikasi mengabaikan pembelajaran. Penelusuran data (sumber Bimbingan dan Konseling) menunjukkan mereka memiliki: 1) motivasi rendah;  2) sering tidak masuk kelas baik online
maupun  tatap  muka;  3)  masalah  individu  dan  keluarga;  serta  4)  tidak  memiliki  paket  data internet, terutama responden dengan kode 12M 2 , 26M 2 , 9M 1 , 9M 2 , dan 21M 2 .
Selain  bantuan  belajar  dalam  bentuk study  guide ,  peserta  didik  berabilitas  rendah  dan sangat  rendah  juga  memerlukan  penyelesaian  persuasif  yang  bersifat  mengajak  serta kekeluargaan  dengan  melibatkan  beberapa  unsur  pendidik,  termasuk  Bimbingan  dan Konseling/BK, wali kelas, guru mata pelajaran lainnya, kepala sekolah, serta orang tua peserta didik.

## SIMPULAN
Hasil analisis menggunakan model Rasch memberikan fakta, abilitas peserta didik SMK adalah baik, yang dibuktikan mean logit responden 1,62 pada Peta Wright di atas mean logit kesulitan  butir  0,00  artinya  rata-rata  probabilitas  peserta  didik  mampu  menjawab  butir  soal dengan  benar.  Namun,  peserta  didik  dengan  abilitas  rendah  (4,08%)  memiliki  probalilitas berhasil hanya 11,67%, dan abilitas sangat rendah outlier (4,08%) bahkan memiliki probalilitas keberhasilan belajar hanya 0,00%
Hasil  tampilan  matriks  Guttman,  tingkat  kejujuran  dalam  menjawab  butir  sangat  baik, namun pada abilitas peserta didik rendah (4,08%) dan sangat rendah outlier (4,08%) cenderung melakukan lucky  guess atau  tebakan.  Hasil  penelusuran  informasi,  peserta  didik  yang melakukan lucky  guess adalah  memiliki  latar  belakang:  1)  motivasi  rendah;  2)  sering  tidak masuk kelas baik online maupun tatap muka; 3) masalah individu dan keluarga; serta 4) tidak memiliki paket data internet.

## DAFTAR PUSTAKA
Akhtar,
H. (2017a). Analisis Instrumen
Tes dengan Winstep . https://www.semestapsikometrika.com/2017/07/analisis-instrumen-tes-dengan- winstep.html Akhtar, H. (2017b). Berkenalan dengan Rasch Model . https://www.semestapsikometrika.com/2017/07/berkenalan-dengan-rasch-model.html. Akhtar,  H.  (2017c). Identifikasi  Bias  Butir  dengan  Uji  DIF  pada  Winstep . https://www.semestapsikometrika.com/2017/07/identifikasi-bias-butir-dengan-uji- dif.html
Akhtar, H. (2017d). Pedoman Analisis Item Menggunakan Rasch Model . https://www.semestapsikometrika.com/2017/07/analisis-dan-seleksi-item- menggunakan.html
Alagumalai, S., Curtis, D. D., & Hungi,  N. (2005). Applied Rasch Measurement: A Book of Exemplars .  Springer;  2005th  edition.  https://www.amazon.com/Applied-Rasch- Measurement-Exemplars-Asia-Pacific/dp/140203072X
Anderson, L. W., & Krathwohl, D. . (2001). A Taxonomy for Learning, Teaching, and Assesing: A  Revision  of  Bloom’s  Taxonom  y  of  Educational  Objectives .  Addison  Wesley Longman.
Ardiyanti,  D.  (2016).  Aplikasi  Model  Rasch  pada  Pengembangan  Skala  Efikasi  Diri  dalam Pengambilan Keputusan Karir Siswa. Jurnal Psikologi , 4 (3), 248-263. https://doi.org/10.22146/jpsi.17801
Arends, R. I. (1996). Classroom Instruction and Management . McGraw Hill Companies Inc. Arikunto. (2015). Dasar-Dasar Evaluasi Pendidikan . Bumi Aksara. http://slims.unib.ac.id/index.php?p=show_detail&id=5175
Arikunto, S. (2013). Dasar-Dasar Evaluasi Pendidikan . Bumi Aksara.
http://slims.unib.ac.id/index.php?p=show_detail&id=5175
Bagiyono.  (2017).  Analisis  Tingkat  Kesukaran  dan  Daya  Pembeda  Sial  Ujian  Pelatihan
Radiografi Tingkat 1. Widyanuklida , 16 (1), 1–12. http://repo- nkm.batan.go.id/140/1/05_analisis_tingkat_kesukaran.pdf
BNSP. (2017). Skema Sertifikasi Kkni Level II Pada Kompetensi Keahlian Teknik Dan Bisnis
Sepeda Motor . BNSP Kemendikbud.
https://penyelarasan.mitrasdudi.id/assets/doc/skema/Skema_KKNI_level_II_Teknik_d an_Bisnis_Sepeda_Motor.
Bond, T. G., & Fox, C. M. (2015). Applying the Rasch Model Fundamental Measurement in the Human Sciences, Third Edition . Routledge.
Boone,  W.  J.,  Staver,  R.  J.,  &  Yale,  S.  M.  (2014). Rasch  Analysis  in  the  Human  Sciences . Springer.
Cole, G. P., & Chan, L. (1994). Teaching Principles and Practice Second Edition . Prentice Hall of Australia Pty Ltd.
Depdikbud. (1995). Perkembangan Pelaksanaan PSG pada SMK . Depdikbud.
Depdikbud. (2005). Keterampilan Menjelang 2020: Pengembangan Pendidikan dan Pelatihan Kejuruan di Indonesia . Ditjen Dikdasmen, Dit.Dikmenjur.
Dirjen Dikdasmen, R. (2018). Peraturan Direktur Jenderal Pendidikan Dasar dan Menengah Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan (Nomor 464). Kemendikbud.
Ghazali,  N.  H.  C.  M.,  Hamzah,  M.,  Abdullah,  N.,  &  Zaini,  S.  H.  (2019).  Validation  Of  An Instrument  To  Measure  The  Feedback  Conceptions  Scale. International  Journal  of
Academic Research in Business and Social Sciences , 9 (7), 55–64. https://doi.org/10.6007/ijarbss/v9-i7/6091
Kubinger,  K.  D.,  Rasch,  D.,  &  Yanagida,  T.  (2011).  A  new  approach  for  testing  the  Rasch
model. Educational Research
and Evaluation , 17 (5), 321–333. https://doi.org/10.1080/13803611.2011.630529
Mansyur,  M.  (2011).  Pengembangan  Model  Assessment  for  Learning  pada  Pembelajaran Matematika  di  SMP. Jurnal  Penelitian  dan  Evaluasi  Pendidikan , 15 (1),  71–91. https://doi.org/10.21831/pep.v15i1.1088
Nurcahyo, F. A. (2017). Aplikasi IRT dalam Analisis Aitem Tes Kognitif. Buletin Psikologi , 24 (2), 64–75. https://doi.org/10.22146/buletinpsikologi.25218.
Peraturan Presiden  Nomor 8 Tahun 2012, R. (2012). Peraturan Presiden Republik  Indonesia Nomor  8  Tahun  2012  Tentang  Kerangka  Kualifikasi  Nasional  Indonesia. https://jdih.kemnaker.go.id/asset/data_puu/PERPRES8_TAHUN_2012GABUNG.pdf Permendikbud.  (2016). Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan  RI Nomor 23 tahun 2016 Tentang Standar Penilaian Pendidikan., N.d .
Prastiyo, B., & Sudarsono. (2017). Pengaruh Pengetahuan Terhadap Keterampilan Dan Sikap Praktik Siswa Kelas Xii Pada Mata Pelajaran Power Train Di Smk N 1 Wadaslintang. Jurnal  Pendidikan  Teknik  Otomotif_Universitas  Muhammadiyah  Purworejo , 09 (02), 117–122. http://ejournal.umpwr.ac.id/index.php/autotext/article/view/3389/3182 Purwanto,  M.  N.  (2013). Prinsip-Prinsip  Dan  Teknik  Evaluasi  Pendidikan .  PT.  Remaja Rosdakarya. Bandung. https://opac.perpusnas.go.id/DetailOpac.aspx?id=647732 Ridho, A. (2011). Multidimensionalitas Pada Tes Potensi Akademik. Presented at The Second International Conference of  Indigenous and Cultural  Psychology di  Denpasar , 1–16. http://repository.uin-malang.ac.id/1855/
Sanjaya, W. (2010). Strategi Pembelajaran Berorientasi Standar Proses Pendidikan . Kencana. https://opac.perpusnas.go.id/DetailOpac.aspx?id=1146639
Santiyadnya, N. (2015). Evaluasi Program Pelaksanaan Uji Kompetensi Keahlian Produktif di SMK Negeri 3 Singaraja . Seminar Nasional Riset Inovatif III 2015.
Santrock, J. W., & Wibowo, T. (2007). Psikologi Pendidikan . Kencana. https://opac.perpusnas.go.id/DetailOpac.aspx?id=111883
Sudirman. (1991). Ilmu Pendidikan . Sinar Baru. https://onesearch.id/Record/IOS4564.JAKPU- 03100000003701
Sukardi. (2015). Metodologi Penelitian Pendidikan . PT Bumi Aksara. https://onesearch.id/Record/IOS13406.INLIS000000000032360
Sumintono,  B.,  &  Widhiarso,  W.  (2014). Aplikasi  Model  Rasch  Untuk  Penelitian  Ilmu-Ilmu Sosial . Cimahi : Trim Komunikata Publishing House.
Sumintono,  B.,  &  Widhiarso,  W.  (2015). Aplikasi  Pemodelan  Rasch  Pada  Assessment Pendidikan .Chimahi :  Trim Komunikata Publishing House.
Thayer, K. D. (2021). Making And Using Study Guides-Aids To Preparing For An Exam . Wahyono, H. (2005). Makna dan Fungsi Teori dalam Proses Berpikir Ilmiah dan Dalam Proses Penelitian Bahasa. Jurnal Penelitian Inovasi , 23 (1), 203–211.
https://www.neliti.com/id/publications/17701/makna-dan-fungsi-teori-dalam-proses- berpikir-ilmiah-dan-dalam-proses-penelitian
Wati, M., & Mahtari, S. (2017). Pengembangan Instrumen Kognitif Fisika Siswa SMP. Jurnal Penelitian dan Pengkajian Ilmu Pendidikan: e-Saintika , 1 (1), 45–56. https://doi.org/10.36312/e-saintika.v1i1.5
Widoyoko,  E.  P.  (2013). Teknik  Penyusunan  Instrumen  Penelitian .  Pustaka  Pelajar. https://onesearch.id/Record/IOS4912.ai:slims-9028
Wright,  B.,  &  Stone,  M.  (1999). Measurement  essentials  (2nd  ed. ).  Wide  Range,  Inc. https://www.rasch.org/measess/me-all.
Yusrizal. (2008). Pengujian Validitas Konstruk Dengan Menggunakan Analisis Faktor. Jurnal Tabularasa  PPs.  Unimed , 5 (1),  73–92.  http://digilib.unimed.ac.id/718/1/Pengujian validitas konstruk dengan menggunakan analisis faktor.