Jurnal Psikologi                                                                                                                       ISSN 0215-8884 (Print) Volume 45, Nomor 2, 2018: 81 – 97                                                                                     ISSN 2460-867X (Online) DOI: 10.22146/jpsi.29818
https://jurnal.ugm.ac.id/jpsi

## Aplikasi Model Rasch dalam Pengembangan Instrumen Deteksi Dini Postpartum Depression
Difa Ardiyanti 1 & Siti Muthia Dinni 2
1,2 Fakultas Psikologi Universitas Ahmad Dahlan
Abstract. After  giving  birth,  women  will  face  a  lot  challange  as  a  mother.  That  situation demands  an  adaptation  process,  so  that  it  is  risky  for  women  to  diagnosed  postpartum depression (PPD) disorder. Late detection and treatment may endanger the lives of the mother and baby. This condition indicates that PPD is a serious long term mental health problem and related to mother-child safety issues. Unfortunately, in Indonesia, the postpartum depression detection  tool  has  never  been  developed.  This  study  developed  an  early  detection  tool  of postpartum  depression  (PPD)  using  the  Rasch  model  which  considered  having  advantages compared to the classical test theory. The subjects were 78 women who had just given birth last 2-6 weeks. Based  on the results of the analysis using  Winsteps, 13 items of  17 items met the grain-model fit index, with an alpha reliability coefficient of 0,90. Overall, it can be concluded that  this  early  detection  instrument  of  postpartum  depression  has  good  psychometric properties. Hence, it can be used for an early assessment and research.
Keywords : depression;  mental  health  of  postpartum  mother;  postpartum  depression;  rasch model
Abstrak. Tingginya  tantangan  seorang  ibu  setelah  melahirkan  menuntut  sebuah  proses adaptasi  yang  besar  sehingga  berisiko  mencetus  gangguan  depresi  setelah  melahirkan ( postpartum  depression atau  PPD).  Deteksi  dan  penanganan  yang  terlambat  dapat membahayakan  nyawa  ibu  dan  bayinya.  Kondisi  ini  menunjukkan  bahwa  PPD  merupakan permasalahan kesehatan mental keluarga serius dalam jangka panjang dan terkait dengan isu keselamatan ibu-anak. Sayangnya, di Indonesia, alat deteksi PPD belum pernah dikembangkan. Penelitian ini bertujuan untuk  mengembangkan instrumen  deteksi  dini postpartum depression (PPD) menggunakan model Rasch, suatu pendekatan yang dipandang memiliki keunggulan dibandingkan teori tes klasik. Subjek penelitian adalah 78 wanita yang baru saja melahirkan 2- 6 minggu terakhir. Berdasarkan hasil analisis menggunakan program Winsteps, didapatkan 13 aitem  (dari  17  aitem) yang  memenuhi  tingkat  kesesuaian  butir-model , dengan  koefisien reliabilitas alpha 0,90 . Secara keseluruhan, dapat disimpulkan bahwa  instrumen deteksi dini postpartum  depression ini memiliki  properti psikometris  yang baik  sehingga dapat digunakan untuk asesmen awal maupun penelitian.
Kata kunci : depresi,  kesehatan  mental  ibu  setelah  melahirkan,  model  rasch,  postpartum depression
Seorang ibu setelah melahirkan mengalami banyak  tantangan  yang  bersumber  dari keharusan  untuk  menyesuaikan  diri
1 Korespondensi mengenai artikel ini dapat melalui: difa.ardiyanti@psy.uad.ac.id, 2 s.m.dinni@gmail.com
dengan  proses  perawatan  bayi,  sekaligus kebutuhan ibu untuk memulihkan kondisi fisiknya.  Proses  perawatan  bayi  juga
memengaruhi  kewajiban  seorang  ibu dalam  peran  lain  seperti  dalam  keluarga, pernikahan,  kehidupan  sosial,  dan  peker- jaan. Proses penyesuaian besar ini terutama dirasakan pada ibu yang baru pertama kali mengalami  kelahiran  dan  ibu-ibu  yang mengalami kelahiran dengan anak kembar (Choi, Bishai, & Minkovit, 2009; Rosenthal, 2003).  Banyaknya  tantangan  ibu  setelah melahirkan  ini  menuntut  proses  adaptasi yang  besar  sehingga  berisiko  mencetus gangguan  depresi  setelah  melahirkan postpartum depression atau PPD.
Postpartum  depression (PPD)  adalah salah  satu  jenis  depresi  yang  dialami setelah  proses  persalinan  dengan  onset pada satu bulan pertama setelah melahirkan,  yaitu  pada  minggu  ke-2 hingga  ke-6  dan  terjadi  pada  13%  ibu-ibu setelah  melahirkan  (Depkes  RI,  2007; Gilbert & Harmon, 2003; O’Hara & Swain, 1996;  APA,  1994).  Diagnosis  PPD  dalam Diasnostic  Statistical  Manual (DSM)  tidak dipisahkan  dengan  diagnosis  depresi mayor. PPD dianggap sebagai bagian dari episode  berulang  dari  depresi  mayor dengan karakteristik onset setelah melahir- kan sehingga penanganannya tidak berbeda  dengan  gangguan  depresi  mayor (Barlow  &  Durand,  2012;  Kring,  Johnson, Davison,  &  Neale,  2010;  Carr,  2001). Penegakan diagnosis gangguan depresi ini memerlukan waktu sekurang-sekurangnya dua minggu. PPD biasanya diawali dengan sindroma  gangguan  afek  ringan  yaitu postpartum  blues ( baby  blues  syndrome ). Apabila PPD tidak tertangani dengan baik, maka gejalanya dapat berkembang menjadi gejala  gangguan  yang  lebih  serius  yaitu postpartum  psychosis (Bobak,  2004;  O’Hara, 1897).
Gejala PPD meliputi kondisi mood yang tertekan  atau  sedih,  kehilangan  minat hampir  di  semua  aktivitas,  penurunan berat badan yang signifikan, insomnia atau
hypersomnia, agitasi atau retardasi psikomotor,  kelelahan  atau  kehilangan tenaga,  perasaan  tidak  berharga  atau perasaan  bersalah  yang  amat  sangat, kesulitan  dalam  berfikir  atau  berkon- sentrasi,  dan  pikiran  tentang  kematian yang berulang (APA, 1994). Gejala minimal yang  harus  muncul  adalah  munculnya mood tertekan/sedih  atau  berkurangnya minat  dalam  hampir  segala  hal  termasuk aktivitas yang dilakukan sehari-hari (APA, 2000). Dalam Pedoman Penggolongan dan Diagnosis  Gangguan  Jiwa  atau  PPDGJ-III (Departemen Kesehatan Republik Indonesia,  2003;  Maslim,  2001)  pun dijelaskan  bahwa  ada  tiga  gejala  utama yang  harus  muncul  pada  gangguan depresi,  yakni  afek  depresif,  kehilangan minat dan kegembiraan, serta berkurangnya energi yang menuju meningkatnya  keadaan  mudah  lelah  (rasa lelah yang nyata sesudah kerja sedikit saja) dan  menurunnya  aktivitas.  Di  Indonesia, prevalensi PPD  menunjukkan  angka  yang cukup tinggi, yakni berkisar antara 50-70% pada  tahun  2009  (Ratna  dalam  Kurniasari & Astuti, 2015) dan 20,5% pada tahun 2016 di Kota Denpasar (Dira & Wahyuni, 2016).
PPD  membawa  efek  serius  bagi  kese- hatan,  kualitas  hubungan  ibu  dan  anak serta kesehatan mental anak ke depannya. Ibu yang mengalami PPD akan menunjuk- kan  penurunan  minat  dan  ketertarikan terhadap  anak  bayinya  (Fiona,  2004). PPD juga  berkaitan  dengan  perilaku  dalam pengasuhan  yang  buruk  (seperti  permu- suhan,  penolakan,  kurangnya  sensitivitas dan  kehangatan),  interaksi  ibu-anak  yang kurang baik, kesulitan dalam pengasuhan, dan  persepsi  yang  buruk  terhadap  anak. Kondisi  ini  akan  mengakibatkan  anak mengalami  permasalahan  dalam  pemben- tukan  kelekatan  dan bonding dengan  ibu sehingga cenderung mengembangkan insecure  attachment .  Anak  dari  ibu  yang
mengalami  PPD  juga  cenderung  menga- lami  hambatan  sepanjang  perkembangan-
nya seperti permasalahan perilaku, perkembangan  kognitif,  maupun  sosial- emosi  seperti  temperamen  (Newland  & Parade,  2016;  Beck,  1998;  Beck,  1996). Ancaman  terkait  tindak  bunuh  diri  dan kekerasan  pada  anak  juga  merupakan  hal serius  yang  perlu  diwaspadai  dalam permasalahan ibu-ibu dengan PPD. Seorang  ibu  yang  putus  asa  berisiko mengakhiri  hidupnya  dan  atau  anaknya (Bick,  Mac  Arthur,  Knowles,  &  Winter, 2001).  Kondisi  ini  menunjukkan  bahwa PPD  merupakan  permasalahan  kesehatan mental  keluarga  serius  dalam  jangka panjang  dan  terkait  dengan  isu  kesela- matan ibu-anak.
Pengembangan  alat  deteksi  dini  PPD merupakan  salah  satu  hal  yang  dapat dilakukan sebagai usaha preventif mencegah munculnya permasalahan kesejahteraan  mental  akibat  PPD.  Hingga saat  ini,  setidaknya  ada  dua  instrumen yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur PPD  yakni, Edinburgh  Postnatal  Depression Scale (EPDS)  dan Postpartum  Depression Screening Scale (PDSS). EPDS berisi 10 aitem pernyataan dengan empat pilihan jawaban yang  skornya  berkisar  dari  0–3  (Cox, Holden,  &  Sagovsky,  1987).  EPDS  telah diterjemahan  ke  berbagai  bahasa  seperti Bahasa Perancis, Belanda, Swedia, Spanyol, Cina,  Thailand,  Turki,  Arab,  dan  Iran (Montazeri,  Torkan,  &  Omidvari,  2007). Koefisien  reliabilitas  EPDS  versi  asli  dan terjemahannya  tersebut  berkisar  di  angka 0,7 – 0,98 (Kheirabadi, Maracy, Akbaeripor, Apaeli, 2012; Montazeri, et al ., 2007; Aydin, Inandi, Yigit, Houdoglugil, 2004; Guedeney &  Fermanian,  1998).  PDSS  berisi  35  aitem pernyataan  dengan  lima  pilihan  jawaban (Beck  &  Gable,  2000).  Beberapa  hasil penelitian menunjukkan koefisien reliabilitas  PPDS  berkisar  di  angka  0,8  –
0,94. PPDS juga terbukti berkorelasi positif dengan EPDS dan Beck Depression Inventory (Karacam & Kitis, 2008).
Di  Indonesia,  EPDS  lebih  populer digunakan  oleh  para  praktisi  dan  peneliti kesehatan  dibandingkan  PDSS.  EPDS memang tergolong mudah diadministrasi- kan  dan  memiliki  proses  skoring  yang mudah dan cepat. Para praktisi dan peneliti kesehatan  di  Indonesia  menggunakan EPDS yang sudah diterjemahkan ke bahasa Indonesia untuk mendeteksi PPD, padahal Gondo  (2012)  menyebutkan  bahwa  EPDS Bahasa  Indonesia  tersebut  belum  melalui proses  validasi.  Berbagai  penelitian  yang menggunakan  EPDS  Bahasa  Indonesia sebagai  instrumen  penelitian  (Diniyah, 2017;  Dira  &  Wahyuni,  2016;  Soep,  2011) juga  tidak  menyampaikan  adanya  proses adaptasi  maupun  uji  coba  dalam  tahapan penelitian,  serta  tidak  ditemukan  adanya informasi properti psikometris dari instrumen  tersebut.  Apabila  ditinjau  dari psikometrika, maka EPDS Bahasa Indonesia  yang  digunakan  di  Indonesia selama  ini  belum  dapat  dipercayai ketepatan dan keterhandalan hasil pengukurannya.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  belum  adanya  proses  adaptasi terhadap  EPDS  sesuai  prosedur  yang seharusnya  dan  belum  ada  pula  upaya pengembangan  instrumen  PPD  yang  lain di  Indonesia,  padahal  PPD  merupakan permasalahan  kesehatan  mental  ibu  yang penting  untuk  diperhatikan.  Oleh  karena- nya,  diperlukan  penelitian  yang  berfokus pada  pengembangan  instrumen  deteksi dini PPD.
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menyu- sun  instrumen  deteksi  dini  PPD berdasar- kan  tiga  gejala  utama  gangguan  depresi dalam  PPDGJ  III  (Maslim,  2001;  Depar- temen  Kesehatan  Republik  Indonesia, 2003),  yakni  (1)  afek  depresif,  (2) kehilangan  minat  dan  kegembiraan,  (3)
berkurangnya energi yang menuju meningkatnya  keadaan  mudah  lelah  dan menurunnya aktivitas, serta ditambah satu gejala  pendukung  yang  spesifik,  yakni gagasan  atau  perbuatan  membahayakan diri atau bunuh diri. Peneliti memilih tiga gejala  ini  karena  ketiga  gejala  tersebut merupakan gejala-gejala yang  harus muncul  pada  gangguan  depresi.  Untuk gejala  pendukung,  peneliti  memilih  satu gejala  yakni  bunuh  diri/menyakiti  diri karena gejala ini dipandang mengindikasi- kan gejala depresi berat sehingga nantinya seseorang  dapat  dideteksi  lebih  awal apabila  ia  memiliki  indikasi  gangguan depresi  berat.  Instrumen  ini  dirancang sebagai  alat  deteksi  dini  saja,  bukan instrumen  penegakan  diagnosis  sehingga dari  instrumen  deteksi  dini  ini  baru diperoleh  indikasi-indikasi  awal  ada tidaknya gejala PPD yang kemudian perlu ditindaklanjuti dengan asesmen yang lebih detail dan mendalam.
Penelitian  ini  berfokus  pada  pengem- bangan instrumen deteksi dini PPD meng- gunakan  pemodelan  Rasch.  Pemodelan Rasch  dipilih  karena  dianggap  lebih mampu  mengembalikan  data  sesuai kondisi alamiahnya dibandingkan teori tes klasik karena data skor mentah dikonversi dulu  ke  dalam  bentuk odds  ratio dan selanjutnya dilakukan transformasi logaritma  menjadi  unit  logit  sebagai manisfestasi probabilitas responden dalam merespons  suatu  aitem.  Melalui  pemo- delan  Rasch,  suatu  respon  yang  bersifat ordinal dapat ditransformasikan ke dalam bentuk rasio yang memiliki tingkat akurasi lebih tinggi dengan mengacu pada prinsip probabilitas. Pemodelan Rasch juga mampu melakukan prediksi terhadap data hilang ( missing data ), yang didasarkan pada pola  respon  yang  sistematis.  Hal  ini  jelas menjadikan  hasil  analisis  statistik  yang lebih  akurat  dan  mampu  menghasilkan
nilai  pengukuran  standar  eror  untuk instrumen  yang  digunakan  yang  dapat meningkatkan ketepatan perhitungan. Kalibrasi  dilakukan  dalam  pemodelan Rasch secara sekaligus dalam tiga hal, yaitu skala pengukuran, responden ( person ), dan butir  soal  ( item ).  Suatu  instrumen  yang tidak dikalibrasi maka mempunyai kemungkinan  menghasilkan  data  yang tidak valid dan bisa menyebabkan kegiatan riset yang dilakukan mengalami kegagalan (Sumintono  &  Widhiarso,  2014;  Wibisono, 2016).  Penggunaan  model  Rasch  dalam validasi  instrumen  akan  menghasilkan informasi  yang  lebih  holistik  tentang instrumen  dan  lebih  memenuhi  definisi pengukuran  (Bond  &  Fox,  2007).  Oleh karenanya,  penelitian  ini  pun  menggu- nakan  pemodelan  Rasch  dalam  analisis datanya.  Dalam  penelitian  ini,  untuk memperjelas  hasil  analisis  model  Rasch, dilakukan  pula  uji  reliabilitas  menggu- nakan pendekatan teori tes klasik sehingga akan tampak perbandingannya antara hasil analisis model Rasch dan hasil analisis teori tes  klasik.  Sejauh  ini  di  Indonesia,  sudah ada  beberapa  riset  pengembangan  alat ukur  menggunakan  pemodelan  Rasch seperti pengembangan instrumen persepsi siswa  terhadap  karakter  moral  guru (Misbach  &  Sumintono,  2014),  pengujian alat ukur kesehatan mental di tempat kerja (Aziz,  2015),  pengembangan  instrumen pengukuran fundamentalisme agama (Wibisono, 2016), dan pengembangan skala efikasi diri dalam pengambilan keputusan karir  (Ardiyanti,  2016),  namun  belum  ada yang  menggunakan  pemodelan  Rasch untuk mengembangkan instrumen deteksi dini PPD.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan  instrumen  deteksi  dini PPD  menggunakan  model  Rasch.  Hasil dari  penelitian  adalah  alat  ukur  yang memiliki properti psikometris yang
memadai sehingga dapat digunakan untuk memperoleh informasi yang akurat tentang kondisi psikologis wanita setelah melahirkan, terutama ada tidaknya indikasi  awal  gejala postpartum  depression . Hal ini sangat berguna bagi ibu-ibu setelah melahirkan  sebagai  bentuk  evaluasi  dan deteksi  dini,  serta  Psikolog,  terutama Psikolog  yang  bertugas  di  instansi pelayanan  kesehatan  (puskesmas,  rumah sakit, dll), dan juga Tenaga Kesehatan lain (Dokter,  Bidan,  dan  Perawat)  dalam melakukan pendampingan psikologis bagi wanita setelah melahirkan.

## Metode
Subjek  dari  penelitian  ini  adalah  wanita dengan karakteristik baru saja melahirkan (bersalin) antara 2-6 minggu. Karakteristik ini  didasarkan  pada  konsep  teoritik Postpartum Depression . Dalam penelitian ini, terdapat  78  orang  wanita  yang  baru  saja melahirkan  (bersalin)  antara  2-6  minggu sebagai subjek penelitian.
Terdapat  beberapa  tahapan  dalam penelitian  pengembangan  alat  ukur  ini, yakni: pertama ,  identifikasi  tujuan  ukur (penetapan  konstrak  teoritik).  Konstrak yang diungkap adalah Postpartum
Depression . Postpartum  Depression (PPD) adalah  salah  satu  jenis  depresi  yang dialami  ibu  setelah  proses  persalinan dengan onset pada minggu ke-2 hingga ke- 6  setelah  melahirkan. Kedua ,  merumuskan aspek  keperilakuan  dan  indikator  keperi- lakuan  yang  dituangkan  dalam blueprint. Instrumen  deteksi  dini  ini  disusun berdasarkan  tiga  gejala  utama  dan  satu gejala  pendukung  gangguan  depresi  yang
tertuang  dalam  PPDGJ  III.  Keempat gejala/kriteria  yang  digunakan  sebagai indikator  keperilakuan  dalam  mengukur adanya  indikasi  PPD  pada  diri  seseorang adalah  (1)  afek  depresif  (munculnya mood tertekan  di  sebagian  besar  waktu,  hampir setiap  hari  seperti  merasa  sedih,  berduka, atau  kosong),  (2)  kehilangan  minat  dan kegembiraan  (berkurangnya  minat  atau kesenangan  dalam  hampir  segala  hal termasuk  aktivitas  yang  dilakukan  sehari- hari),  (3)  berkurangnya  energi  yang menuju  meningkatnya  keadaan  mudah lelah  (rasa  lelah  yang nyata  sesudah  kerja sedikit  saja)  dan  menurunnya  aktivitas, dan  (4)  gagasan  atau  perbuatan  memba- hayakan  diri  atau  bunuh  diri  (pikiran berulang  tentang  kematian,  dapat  berupa pikiran  berulang  tentang  kematian  tanpa rencana  yang  spesifik,  percobaan  bunuh diri,  atau  rencana  spesifik  untuk  melaku- kan  bunuh  diri). Blueprint instrumen deteksi  dini Postpartum  Depression tersaji dalam Tabel 1.
Metode  penskalaan  yang  digunakan dalam  pengembangan  instrumen  ini adalah  metode summated  ratings (Likert) dengan  lima  pilihan  respon,  yakni  Selalu, Sering, Kadang-kadang, Jarang, dan Tidak Pernah.  Untuk  mengantisipasi  keguguran aitem,  maka  jumlah  aitem  yang  dibuat lebih banyak dari yang diharapkan. Jumlah aitemnya  dirancang  tidak  terlalu  banyak karena  instrumen  ini  diharapkan  dapat mudah  digunakan  ( user  friendly ),  meski demikian  aitem-aitemnya  disusun  agar memiliki  properti  psikometri  yang  baik sehingga dapat menjadi instrumen deteksi dini PPD yang berkualitas.

## Tabel 1
Blueprint instrumen deteksi dini postpartum depression No Gejala/Indikator Perilaku Jumlah aitem yang diharapkan Jumlah aitem yang dibuat Bobot
1 Munculnya mood tertekan  di  sebagian  besar waktu,  hampir  setiap  hari  seperti  merasa  sedih, berduka, atau kosong 3 5 30% 2 Berkurangnya  minat  atau  kesenangan  dalam hampir  segala  hal  termasuk  aktivitas  yang dilakukan sehari-hari 3 5 30% 3 Berkurangnya  energi  yang  menuju  meningkat- nya keadaan mudah lelah (rasa lelah yang nyata sesudah  kerja  sedikit  saja)  dan  menurunnya aktivitas 3 5 30% 4 Gagasan  atau  perbuatan  membahayakan  diri atau bunuh diri (pikiran berulang tentang kema- tian,  dapat  berupa  pikiran  berulang  tentang kematian tanpa rencana yang spesifik, percobaan bunuh  diri,  atau  rencana  spesifik  untuk melakukan bunuh diri) 1 2 10%
Reviu  aitem  dilakukan  baik  dari  sisi bahasa maupun isi ( professional judgement ). Reviu  aitem  ini  bertujuan  untuk  melihat kesesuaian aitem yang telah ditulis dengan aspek  yang  diungkap  serta  kesesuaian bahasa  yang  digunakan.  Proses  ini dilakukan agar skala yang dibuat memiliki validitas  isi  yang  baik.  Proses  reviu  aitem dilakukan  oleh  para  ahli  yang  kompeten, yakni  dua  orang  psikolog  puskesmas  dan satu  orang  bidan.  Hasilnya,  ada  beberapa aitem yang perlu direvisi agar lebih mudah dipahami  oleh  responden.  Setelah  dilaku- kan perbaikan, aitem-aitem tersebut dinilai kembali  dan  didapatkan  hasil  yakni, koefisien  validitas  isi  aitem  (Aiken’s  V) berkisar dari 0,667 – 0,917. Instrumen yang telah  disusun  diuji  coba  pada  78  wanita yang  baru  saja  melahirkan  antara  2-6 minggu.

## Prosedur analisis data
Analisis  data  dilakukan  dengan  pende- katan  model  Rasch  melalui  program Winsteps. Pendekatan model Rasch, selain
memperhatikan aitem juga memperhatikan aspek  responden.  Hasil  analisis  yang ditampilkan  adalah  reliabilitas  aitem, reliabilitas  responden,  reliabilitas  instru- men,  tingkat  kesesuaian  aitem,  tingkat kesesuaian  responden,  skalogram,  unidi- mensionalitas,  peta  aitem-responden,  dan analisis peringkat ( rating scale ). Reliabilitas aitem  menunjukkan  keterpercayaan  suatu aitem  untuk  mengungkap  suatu  konstrak psikologi. Semakin tinggi koefisien reliabi- litas  aitem,  maka  aitem-aitem  tersebut semakin berkualitas. Reliabilitas responden menunjukkan  keajegan  atau  konsistensi jawaban yang diberikan responden. Reliabilitas instrumen menunjukkan kualitas  instrumen  yang  merupakan  hasil interaksi  antara  responden  dan  aitem secara keseluruhan.
Tingkat  kesesuaian  aitem  digunakan untuk mengetahui sejauhmana suatu aitem memiliki ketepatan dengan model. Tingkat kesesuaian  responden  digunakan  untuk mengetahui sejauhmana sekelompok responden  memiliki  ketepatan  dengan
model.  Dalam  penelitan  ini,  kriteria  yang digunakan  untuk  menilai  ketepatan  aitem dan  ketepatan  responden  dengan  model adalah  (1)  nilai outfit  mean  square ;  (2)  nilai outfit Z-standard ; dan (3) nilai point measure correlation .  Nilai  MNSQ  yang  diharapkan adalah antara 0,5  – 1,5. Nilai yang kurang dari  nilai  tersebut  mengindikasikan  data terlalu  mudah  ditebak,  sedangkan  nilai yang  lebih  besar  mengindikasikan  data tidak  mudah  diprediksi.  Sama  halnya dengan  MNSQ,  ZSTD  juga  digunakan untuk  memantau  kesesuaian  data  dengan model.  Nilai  ZTSD  yang  diharapkan adalah  -1,9  –  1,9.  Nilai  ZSTD  yang  terlalu besar  (z  >  +2)  atau  terlalu  rendah  (z  <  -2) menunjukkan  bahwa  aitem  tidak  kompa- tibel dengan model yang diharapkan. Jika suatu aitem tidak memenuhi kedua kriteria tersebut, artinya aitem tersebut tidak bagus dan  perlu  direvisi  atau  diganti.  Pada prinsipnya, point  measure  correlation (Pt Measure  Corr)  sama  seperti point-biserial correlation atau  daya  diksriminasi  aitem dalam  teori  tes  klasik.  Nilai  Pt  Measure Corr yang diharapkan antara 0,4 – 0,85.
Untuk memperjelas hasil analisis data dari pendekatan model Rasch ini dilakukan pula analisis dengan menggunakan pendekatan teori tes klasik. Dalam pende- katan  teori  tes  klasik,  reliabilitas  diuji
dengan  menggunakan  formula  alpha Cronbach.  Pada  tahap  kompilasi  final, dilakukan finalisasi instrumen berdasarkan hasil  analisis  yang  telah  dilakukan sebelumnya.

## Hasil
Berdasarkan  hasil  analisis  menggunakan model  Rasch  didapatkan  informasi  dari segi aitem, responden, maupun instrumen secara  keseluruhan.  Dalam  penelitian  ini, analisis data dilakukan empat kali sampai didapatkan sejumlah aitem yang memenu- hi tingkat kesesuaian butir-model. Tahapan analisis terangkum dalam Tabel 2.
Pada  analisis  tahap  pertama,  24 responden  teridentifikasi  sebagai outliers atau kurang tepat dengan model. Menurut Boone,  Staver,  dan  Yale  (2014),  parameter yang digunakan untuk mengetahui ketepatan  atau  kesesuaian  responden antara  lain:  (1)  nilai outfit  mean  square (MNSQ) yang diterima: 0,5 < MNSQ < 1,5; (2)  nilai outfit  Z-standard (ZSTD)  yang diterima:  -2,0  <  ZSTD  <  +2,0;  dan  (3)  nilai point  measure  correlation (Pt  Mean  Corr) diterima: 0,4 < Pt Measure Corr < 0,85. Nilai yang  di  luar  batas  kriteria  menunjukkan pola respon yang perlu diidentifikasi lebih jauh.  Setelah  dicermati  pada  skalogram
Tabel 2
Rangkuman tahapan analisis
Tahapan Jumlah Responden yang Dianalisis Jumlah Aitem yang Dianalisis Hasil Tindakan I 78 17 24 responden teridentifikasi kurang tepat dengan model Mengeliminasi responden yang teridentifikasi kurang tepat dengan model II 54 17 2 aitem teridentifikasi kurang tepat dengan model Mengeliminasi aitem yang teridentifikasi kurang tepat dengan model III 54 15 Tidak ada lagi aitem yang kurang tepat dengan model Memilih aitem terbaik sesuai blueprint IV 54 13 Semua aitem yang terpilih sudah sesuai dengan model -
diketahui bahwa 24 orang ini memiliki pola respons inkonsisten dan tidak wajar. Untuk lebih  jelasnya  dapat  dilihat  dari  Tabel  3 berikut.
Tabel 3 Pola jawaban responden Nomor Responden Jawaban Responden * R63 55351443145421233 R72 45415434431244311 R01 44141442455532111 R61 43421434213254211
Keterangan:  *  ditulis  sesuai  urutan  aitem  dari yang  memiliki tingkat kesulitan rendah hingga tinggi
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  ada sejumlah  responden  yang  memiliki  pola respon yang unik. Salah satunya responden R63.  Pada  aitem  A10,  ia  menjawab  tidak pernah,  padahal  untuk  aitem-aitem  selan- jutnya  yang  memiliki  tingkat  kesukaran lebih  tinggi  (lebih  susah  untuk  disetujui), intensitas  jawabannya  justru  meningkat menjadi  sering.  Hal  ini  mengindikasikan bahwa  responden  R63  kurang  sungguh- sungguh  dalam  merespons.  Responden R72  juga  menunjukkan  keunikan  respon, yakni  ia  menjawab  tidak  pernah  pada aitem A7, padahal untuk aitem selanjutnya yang tingkat kesukarannya lebih tinggi, ia justru  menjawab  selalu.  Begitu  pula dengan  responden  yang  lainnya.  Semua responden  ini  kemudian  dieliminasi  dari data  sehingga  total  responden  menjadi  54 orang.
Pada  tahap  kedua  hingga  keempat, dilakukan analisis untuk mengetahui aitem yang  tidak  sesuai  dengan  model.  Kriteria yang  digunakan  untuk  memeriksa  kese- suaian  aitem  sama  halnya  dengan  kriteria
ketepatan responden, yakni nilai outfit mean square , outfit  z-standard ,  dan point  measure correlation (Boone,  Staver,  &  Yale,  2014). Aitem-aitem  yang  kurang  tepat  dengan model dieliminasi  dari  proses  analisis. Analisis berhenti saat tidak ada lagi aitem yang terindikasi memiliki ketepatan model yang  rendah  ( misfit ).  Pada  akhirnya,  pada tahap  ketiga,  tidak  ada  lagi  aitem  yang teridentifikasi kurang tepat dengan model sehingga  total  aitem  yang  memenuhi tingkat  kesesuaian  butir-model  berjumlah 15  aitem.  Dengan  pertimbangan  propor- sionalitas  bobot  tiap  indikator  perilaku (mengacu blueprint ), maka dipilih 13 aitem dari 15 aitem dengan memperhatikan nilai logit, tingkat kesulitan aitem, dan koefisien validitas  aitem  (Aiken’s  V).  Hasil  analisis akhir dari instrumen deteksi dini postpartum depression tersaji dalam Tabel 4.
Harga  reliabilitas  aitem  sebesar  0,92 menunjukkan bahwa kualitas aitem dalam instrumen  ini  tergolong  tinggi.  Dengan kata  lain,  ketiga  belas  aitem  yang teridentifikasi  memiliki  ketepatan  dengan model tersebut memang merupakan aitem- aitem  yang  berkualitas.  Nilai  reliabilitas responden  sebesar  0,87  tergolong  bagus. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  konsistensi jawaban  dari  responden  tergolong  cukup tinggi.  Para  responden  menjawab  keselu- ruhan  aitem  dengan  sungguh-sungguh (tidak  asal-asalan).  Untuk  memperjelas gambaran hasil yang diperoleh, berikut ini ditampilkan  informasi  sebaran  aitem berdasarkan  tingkat  persetujuan  respon- den.
Tabel 4 Rangkuman hasil analisis akhir
Statistik Hasil Aitem Reliabilitas aitem 0,92 Indeks separasi 3,47 Pemisahan strata (H) 4,96 Nilai logit tertinggi 6,95 logit (A17) Nilai logit terendah -1,33 logit (A8) Responden Reliabilitas responden 0,87 Nilai rata-rata -2,25 Indeks separasi 2,59 Pemisahan strata (H) 3,79 Nilai logit tertinggi 2,04 (R39) Nilai logit terendah -4,59 (R71) Instrumen Alpha Cronbach 0,90 Varians yang dijelaskan oleh instrumen 54,9% Varians yang tidak terjelaskan oleh instrumen 7,9% Pilihan skor 1 (tidak pernah) -3,26 Pilihan skor 2 (jarang) -2,39 Pilihan skor 3 (kadang-kadang) -1,22 Pilihan skor 4 (sering) 0,61 Pilihan skor 5 (selalu) 1,83
Berdasarkan  Gambar  2  diketahui bahwa  aitem  yang  paling  susah  disetujui oleh  responden  adalah  aitem  A17, ditunjukkan  dari  nilai  6,95  logit  yang merupakan nilai tertinggi di antara aitem- aitem  lain.  Aitem  yang  paling  mudah disetujui oleh responden adalah aitem A8, ditunjukkan  dari  nilai  -1,33  logit  yang merupakan  nilai  paling  rendah.  Dengan kata  lain,  aitem  A17  memiliki  tingkat kesulitan tertinggi (6,95 logit) dan aitem A8 memiliki  tingkat  kesulitan  terendah  (-1,33 logit).  Besarnya  nilai  rata-rata  responden dalam  instrumen  deteksi  dini postpartum depression ini sebesar -2,25 logit. Responden yang mempunyai level postpartum depression tertinggi  adalah  responden nomor 39, ditunjukkan dari nilai 2,04 logit yang  merupakan  nilai  logit  tertinggi. Responden yang mempunyai level postpartum  depression terendah  adalah responden nomor 71, ditunjukkan dari nilai -4,59  logit  yang  merupakan  nilai  logit terendah.
Pengelompokkan responden dan aitem dapat diketahui dari indeks separasi . Indeks separasi responden sebesar 2,59 dan indeks  separasi  aitemnya sebesar  3,47. Artinya,  terdapat  3  kelompok  responden dan  3  kelompok  aitem.  Untuk  melihat pengelompokkan secara lebih detail dapat digunakan persamaan pemisahan strata H =  {(4  x  indeks  separasi)  +  1)/3}.  Hasilnya, untuk responden H = 3,79 (dibulatkan jadi 4). Hal ini menunjukkan bahwa responden dapat  dibagi  ke  dalam  empat  kelompok. Untuk  aitem  H  =  4,96  (dibulatkan  jadi  5). Artinya,  aitem-aitem  yang  digunakan dalam penelitian ini dapat dibagi ke dalam lima level berdasarkan tingkat kesulitannya  untuk  disetujui  responden.
Semakin tinggi indeks separasi
menunjukkan semakin tinggi pula kualitas instrumen  secara  keseluruhan  karena mampu mengidentifikasi kelompok responden  dan  kelompok  aitem  secara detail.
Gambar 2. Peta Aitem-Responden Gambar 3. Fungsi Informasi Pengukuran
Harga alpha Cronbach yang diperoleh dari  hasil  analisis  instrumen  adalah  0,90. Artinya,  reliabilitas  yang  diperoleh  alat ukur  ini  tergolong  tinggi.  Dalam  pemo- delan  Rasch,  tidak  hanya  informasi reliabilitas  saja  yang  penting,  namun  juga fungsi  informasi  pengukuran.  Fungsi informasi  pengukuran  akan  menunjukkan untuk apa pengukuran dilakukan sehingga tujuan  penggunaan  instrumen  pun  akan tepat.  Gambar  3  menunjukkan  grafik fungsi  informasi  pengukuran,  yakni  pada level postpartum  depression (PPD)  sedang hingga  cenderung rendah,  informasi  yang diperoleh  dari  pengukuran  tergolong cukup tinggi. Pada level PPD yang tinggi, informasi yang diperoleh dari pengukuran tergolong  agak  rendah.  Hal  ini  menun- jukkan bahwa instrumen deteksi dini PPD ini  menghasilkan  informasi  yang  optimal ketika  diberikan  pada  individu  dengan level postpartum  depression cenderung rendah hingga sedang.
Hasil  penting  lain  yang  perlu  diketa- hui  dalam  pengembangan  alat  ukur psikologi  adalah  unidimensionalitas  alat ukur.  Hal  ini  berguna  untuk  mengetahui ketepatan tujuan ukur dari instrumen yang dikembangkan.  Dalam  konteks  penelitian ini,  konstrak postpartum  depression .  Pada Tabel  4  terlihat  bahwa  hasil  pengukuran raw  variance  data sebesar  54,9%.  Menurut
Sumintono  &  Widhiarso  (2014),  syarat minimal  unidimensionalitas  adalah  20%, dan jika nilainya lebih dari 40%, maka lebih baik  lagi,  serta  varians  yang  tidak  dapat dijelaskan  oleh  instrumen  idealnya  tidak melebihi  15%.  Berdasarkan  penjelasan tersebut, maka hasil raw variance data sebe- sar 54,9% menunjukkan bahwa persyaratan unidimensionalitas  minimal  20%  dapat terpenuhi  dan  bahkan  tergolong  baik karena lebih dari 40%. Artinya, instrumen deteksi  dini postpartum  depression ini memang  mampu  mengungkap postpartum depression . Hasil analisis varians yang tidak dapat  dijelaskan  oleh  instrumen  sebesar 7,9%  juga  memenuhi  kriteria  yakni,  tidak melebihi 15%.
Pada Tabel 4 tampak bahwa nilai rata- rata observasi dimulai dari logit -3,26 untuk pilihan  skor  1  (tidak  pernah),  -2,39  untuk pilihan skor 2, dan meningkat hingga logit 1,83 untuk pilihan skor 5 (selalu). Hasil ini menunjukkan bahwa dari pilihan 1 hingga pilihan 5 selalu terjadi kenaikan nilai logit. Adanya  kenaikan  secara  monotonik  ini memperlihatkan  bahwa  pengukuran  telah berlangsung  dengan  baik.  Tidak  adanya nilai  yang  setara  pada  kelima  opsi  ini menunjukkan  bahwa  responden  tidak mengalami kebingungan dan dapat membedakan  dengan  jelas  antar  pilihan
jawaban  dari  sangat  tidak  sesuai  hingga sangat sesuai.
Berdasarkan  hasil  akhir  model  Rasch, diperoleh  13  aitem  dengan  tingkat  kese- suaian butir-model sesuai kriteria. Ketigabelas aitem tersebut mewakili empat gejala/indikator  perilaku  yang  diungkap dalam  instrumen  deteksi  dini postpartum depression , yakni tiga gejala utama dan satu gejala  pendukung  yang  spesifik.  Sebaran aitem  dari  tiap  aspek  setelah  dianalisis menggunakan  model  Rasch  tersaji  dalam Tabel 5.
Berdasarkan  Tabel  5  tampak  bahwa aitem A1 dan A4 memiliki nilai logit yang sama. Kedua aitem tersebut tetap dipertahankan dalam instrumen versi final meskipun  memiliki  nilai  logit  yang  sama dan  mengukur  gejala  yang  sama  dengan pertimbangan  proporsionalitas  bobot  dari tiap  gejala/indikator  perilaku  seperti  yang telah termuat di blueprint . Dari Tabel 5 juga diketahui  bahwa  jumlah  aitem  pada  tiap
indikator  perilaku  menunjukkan  ketidak- sesuaian  dengan  rancangan  di blueprint awal,  yakni  empat  aitem  untuk  gejala utama  (indikator  perilaku  satu  sampai tiga),  sementara  di blueprint dirancang masing-masing  tiga  aitem  untuk  gejala utama.
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  pula analisis  terhadap  17  aitem  yang  diperoleh dari  78  responden  menggunakan  pende- katan  teori  tes  klasik.  Hasilnya,  diketahui ada  satu  aitem  yang  gugur,  yakni  aitem A17.  Kriteria  pemilihan  aitem  menggu- nakan  acuan  dari  Azwar  (2012),  yakni aitem  yang  baik  adalah  yang  memiliki besaran  indeks  daya  beda  aitem  ( corrected item-total  correlation )  ≥  0,30.  Dengan  demi- kian,  total  aitem  yang  sahih  berjumlah  16 aitem  dengan  indeks  daya  beda  aitem berkisar  dari  0,351  –  0,747.  Koefisien reliabilitas  dari  instrumen  ini  dinyatakan dengan nilai alpha Cronbach sebesar 0,897.
Tabel 5

## Sebaran aitem setelah dianalisis
Gejala/Indikator Perilaku Aitem yang Sesuai Model Frekuensi Pernyataan (Contoh Aitem) Munculnya mood tertekan disebagian besar waktu, hampir setiap hari seperti merasa sedih, berduka, atau kosong A1 (0,4 logit) A2 (0,25 logit) A3 (0,30 logit) A4 (0,4 logit) 4 - Saya merasa tertekan dengan peran sebagai ibu (Aitem A4) Berkurangnya minat atau kesenangan dalam hampir segala  hal  termasuk  aktivitas yang dilakukan sehari-hari A6 (0,44 logit) A7 (-0,47 logit) A8 (-1,33 logit) A9 (1,63 logit) 4 - Sulit bagi saya untuk menikmati aktivitas merawat bayi saya (Aitem A6) Berkurangnya energi yang menuju  meningkatnya  keadaan mudah  lelah  (rasa  lelah  yang nyata sesudah kerja sedikit saja) dan menurunnya aktivitas A12 (-0,13 logit) A13 (-1,23 logit) A14 (0,79 logit) A15 (-0,32 logit) 4 - Setiap hari saya merasa kehilangan tenaga untuk merawat bayi saya (Aitem A14) Gagasan atau perbuatan membahayakan diri atau bunuh diri A17 (6,95 logit) 1 - Terlintas dalam pikiran saya untuk mengakhiri hidup saya dan atau bayi saya (Aitem A17)

## Diskusi
Berdasarkan  hasil  analisis  dengan  model Rasch, diketahui bahwa instrumen deteksi dini postpartum depression (PPD) ini terbukti mengungkap  satu  konstrak  psikologis (unidimensi),  yakni postpartum  depression . Limabelas aitem (dari 17 aitem) dinyatakan sesuai dengan model, namun hanya dipilih 13  aitem  saja  dengan  pertimbangan proporsionalitas bobot dari tiap gejala PPD yang tertuang dalam blueprint . Hasil akhir analisis menunjukkan koefisien reliabilitas alpha sebesar 0,90. Nilai alpha ini merupa- kan ukuran reliabilitas yang dalam praktek pengukurannya  berupa  interaksi  antara responden  dan  aitem  secara  keseluruhan. Hasil  koefisien  reliabilitas  alpha  sebesar 0,90  menunjukkan  bahwa  instrumen deteksi dini postpartum depression ini memi- liki koefisien reliabilitas yang tinggi. Hasil analisis  reliabilitas  instrumen  mengguna- kan  pendekatan  teori  tes  klasik  pun menunjukkan  hasil  yang  memuaskan yakni  0,897.  Hasil  ini  memperjelas  bahwa instrumen deteksi dini postpartum depression ini  memang  merupakan  alat ukur  yang  berkualitas  karena  mampu memberikan  hasil  pengukuran  yang konsisten dan dapat dipercaya.
Nilai koefisien reliabilitas yang dihasil- kan melalui pendekatan model Rasch dan teori  tes  klasik  memang  hanya  selisih sedikit, namun hasil perhitungan menggu- nakan model Rasch dapat dikatakan lebih akurat karena mempertimbangkan tingkat kesesuaian responden dengan model. Para responden  yang  tidak  memenuhi  kriteria tingkat kesesuaian responden-model merupakan outliers yang perlu dikeluarkan dari  proses  analisis  sehingga  dalam penelitian  ini,  jumlah  responden  yang dinyatakan tepat dengan model berjumlah 54  (dari  78  responden).  Menurut  Linacre (1994), 50 sampel yang layak sudah cukup untuk  mendapatkan  hasil  estimasi  yang
stabil  dan  dalam  skala  +1  logit  dengan tingkat kepercayaan 99%.
Setelah  dikaji  lebih  mendalam,  para outliers ini memiliki pola respon yang tidak konsisten dan tidak wajar. Hal ini mengin- dikasikan bahwa mereka menjawab secara asal-asalan  dan  tidak  konsisten.  Karena data  yang  digunakan  sudah  bebas  dari outliers ,  maka  hasil  analisis  model  Rasch pun  lebih  akurat  dibandingkan  dengan teori  tes  klasik  yang  tidak  mempertim- bangkan  adanya outliers tersebut  dan menganalisis data secara keseluruhan. Hal ini  pulalah  yang  menyebabkan  adanya perbedaan aitem yang gugur. Hasil analisis model  Rasch  menunjukkan  bahwa  aitem A17  merupakan  aitem  yang  memiliki ketepatan  atau  kesesuaian  dengan  model, namun  tidak  demikian  saat  dilakukan analisis menggunakan pendekatan teori tes klasik.  Aitem  A17  merupakan  aitem  yang disarankan  untuk  digugurkan  karena memiliki  indeks  daya  beda  aitem  kurang dari 0,3.
Dalam model Rasch,  koefisien reliabi- litas instrumen (alpha Cronbach) bukanlah satu-satunya  penentu  kualitas  intrumen. Fisher  (2007) menyampaikan  bahwa koefisien  reliabilitas  aitem  dan  koefisien reliabilitas  responden  merupakan  infor- masi  yang  penting  untuk  mengetahui kualitas instrumen skala peringkat. Sebuah instrumen  skala  peringkat  ( rating  scale ) diklasifikasi  baik  jika  koefisien  reliabilitas aitem  dan  respondennya  minimal  0,81. Hasil analisis menunjukkan bahwa koefisien  reliabilitas  aitem  dan  koefisien reliabilitas responden tergolong baik, yakni 0,92 dan 0,87. Hal ini menunjukkan bahwa ketiga  belas  aitem  ini  merupakan  aitem yang  berkualitas  dan  kelompok  respon- dennya  pun  menjawab  dengan  sungguh- sungguh.  Kedua  hasil  ini  semakin  mem- perkuat dan menegaskan bahwa instrumen deteksi  dini postpartum  depression ini
memanglah  alat  ukur  yang  berkualitas karena  tidak  hanya  hasil  pengukurannya yang  dapat  dipercaya,  namun  juga ketigabelas  aitemnya  merupakan  aitem yang berkualitas tinggi.
Berdasarkan  hasil  analisis,  terdapat dua  aitem  yang  teridentifikasi  tidak  tepat dengan  model,  yakni “Setelah  melahirkan, saya  malas  melakukan  tugas  rumah  tangga sehari-hari” (A10)  dan “Saya  berpikir  untuk melukai  diri  saya  dan  atau  bayi  saya” (A16).
Kedua  aitem  tersebut  memiliki  ketepatan model  yang  rendah  sehingga  perlu digugurkan. Aitem A10 merupakan  aitem yang dirancang untuk mengungkap indikator  perilaku  berkurangnya  minat atau kesenangan dalam hampir segala hal termasuk  aktivitas  yang  dilakukan  sehari- hari,  namun  gugur.  Aitem  A16  dirancang untuk  mengungkap  indikator  perilaku gagasan  atau  perbuatan  membahayakan diri atau bunuh diri, namun gugur juga.
Berdasarkan  hasil  analisis  terhadap ketigabelas  aitem  yang  tepat  model, diketahui  bahwa  aitem  yang  paling  susah disetujui oleh responden adalah aitem A17, “Terlintas dalam pikiran saya untuk mengakhiri  hidup  saya  dan  atau  bayi  saya” dengan  nilai  logit  6,95.  Aitem  ini  menjadi aitem  yang  paling  sulit  disetujui  oleh responden  karena  aitem  ini  memang mengungkap  gejala  pendukung  spesifik yang  mengarah  pada  indikasi  gangguan depresi  berat.  Tidak  semua  orang  dapat dengan  mudah  menyatakan  persetujuan- nya pada aitem A17 karena memang tidak semua  orang  yang  mengalami  gangguan depresi  setelah  melahirkan  mengalami kondisi  ini.  Hanya  orang-orang  tertentu saja  yang  dapat  menyetujui  aitem  A17  ini dan  hal  tersebut  mengindikasikan  adanya gangguan depresi berat setelah melahirkan.
Aitem  yang  paling  mudah  disetujui oleh  responden  adalah  aitem  A8: “Saya
semakin  malas  merawat  tubuh  saya  sendiri setelah melahirkan” dengan nilai logit  -1,33. Tampaknya aitem ini sangat mudah disetu- jui  oleh  responden  karena  tidak  terlalu spesifik  dalam  menyebutkan  aktivitas merawat  tubuh  sehingga  para  responden dapat  memberikan  pemaknaan  yang bervariasi  menurut  pandangan  pribadi. Artinya,  aktivitas  merawat  tubuh  yang dipikirkan  oleh  si  A  ketika  menjawab belum tentu sama dengan yang dipikirkan si  B.  Misal,  bagi  A  merawat  tubuh  adalah mandi  dengan  bersih.  Sementara  bagi  B, merawat  tubuh  adalah  melakukan  pera- watan  secara  khusus  di  salon  kecantikan atau spa. Oleh karenanya, responden tidak mengalami  kesulitan  dalam  menyetujui aitem  ini  karena  setiap  responden  dapat memaknainya  sesuai  kondisi  diri  masing- masing.
Menurut Fisher (2007), indeks separasi atau pemisahan strata aitem dan responden merupakan komponen yang juga menentu- kan  kualitas  instrumen  skala  peringkat ( rating  scale ).  Sebuah  instrumen  skala peringkat  diklasifikasi  baik  jika  indeks separasi/pemisahan  strata  aitem  dan respondennya  berkisar  dari  3-4.  Hasil analisis  menunjukkan  indeks  separasi responden adalah 2,59 dan indeks separasi aitem  adalah  3,47.  Menurut  Sumintono  & Widhiarso  (2014),  semakin  besar  nilai separasi maka  kualitas  instrumen  dalam hal  keseluruhan  responden  dan  aitem semakin bagus  karena mampu  mengiden- tifikasi  kelompok  responden  dan  aitem. Apabila  dilihat  lebih  detail  menggunakan persamaan  pemisahan  strata  (H),  maka untuk responden H = 3,79 (dibulatkan jadi 4) dan untuk aitem H = 4,96 (dibulatkan jadi 5). Hasil ini menunjukkan bahwa responden  dapat  dibagi  ke  dalam  lima kelompok  besar,  yaitu  kelompok  yang memiliki nilai postpartum depression sangat tinggi,  tinggi,  sedang,  rendah,  dan  sangat
rendah.  Aitem  dapat  dibagi  ke  dalam empat level berdasarkan tingkat kesulitan- nya  untuk  disetujui  responden,  yakni mudah, sedang, sulit, dan sangat sulit. Hal ini  dapat  dimaknai  bahwa  aitem-aitem yang digunakan telah secara teliti mampu menilai  jawaban  responden,  kaitannya dengan  konstrak postpartum  depression . Nilai indeks separasi, baik pada aitem dan responden  tergolong  cukup  besar.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  skala  ini  memiliki kualitas  baik  karena  mampu  mengiden- tifikasi  kelompok  responden  dan  aitem dengan cukup teliti.
Berdasarkan  grafik  fungsi  informasi pengukuran,  diketahui  bahwa  pada  level postpartum depression (PPD) sedang hingga cenderung rendah, informasi yang diperoleh  dari  pengukuran  sangat  tinggi. Pada  level  PPD  tinggi,  informasi  yang diperoleh  dari  pengukuran  tergolong cukup rendah. Hal ini menunjukkan bahwa instrumen deteksi dini PPD ini menghasil- kan  informasi  yang  optimal  ketika diberikan pada individu dengan level PPD sedang hingga cenderung rendah. Sebagai instrumen  deteksi  dini,  instrumen  ini memang  diharapkan  memiliki  fungsi informasi  pengukuran  yang  optimal  pada level PPD rendah hingga sedang sehingga dapat dilakukan penanganan sedini mungkin.  Seseorang  dengan  level  PPD rendah hingga sedang akan dapat dideteksi lebih  awal  dan  dapat  dilakukan  tindakan preventif agar gejala PPD yang ditunjukkan dapat teratasi dengan baik dan tidak  berlanjut  ke  tingkatan  yang  lebih tinggi.
Pemodelan  Rasch  memiliki  keung- gulan  dibandingkan  pendekatan  teori  tes klasik, yakni mampu memverifikasi ketepatan penggunaan rating atau peringkat pilihan jawaban dalam alat ukur. Hasil  analisis rating  scale menunjukkan adanya  kenaikan  nilai  rata-rata  observasi
secara  bertahap  dimulai  dari  pilihan  1 yakni  -3,26  logit  hingga  pilihan  5  yakni logit  1,83.  Adanya  kenaikan  secara monotonik ini menunjukkan bahwa pengukuran  telah  berlangsung  dengan baik.  Responden  tidak  mengalami  kebi- ngungan  dalam  memastikan  perbedaan antar  pilihan  respon  jawaban.  Dengan demikian, kelima opsi pilihan pada instru- men  deteksi  dini postpartum  depression ini sudah tepat digunakan.
Berdasarkan  hasil  analisis  diketahui bahwa  dari  13  aitem  yang  sesuai  model terdapat  dua  aitem  yang  memiliki  nilai logit  yang  sama,  yakni  A1  dan  A4. Meskipun  memiliki  kesamaan  dalam nilai logit dan indikator perilaku yang diungkap,  kedua  aitem  tersebut  tetap dipertahankan dalam instrumen versi final. Hal  ini  didasarkan  pada  pertimbangan proporsionalitas bobot dari tiap
gejala/indikator perilaku seperti yang telah termuat  di blueprint .  Jumlah  akhir  aitem yang  sesuai  model  juga  menunjukkan ketidaksesuaian  dengan  rancangan  di blueprint awal,  yakni  4  aitem  untuk  gejala utama  (indikator  perilaku  1  sampai  3), sementara  di blueprint dirancang  masing- masing 3 aitem untuk gejala utama. Jumlah akhir  aitem  (13  aitem)  yang  berbeda dengan blueprint awal  (10  aitem)  ini tidaklah  menjadi  masalah  karena  yang terpenting adalah bobot dari tiap indikator perilaku  tidak  berubah,  tetap  sesuai blueprint awal,  yakni  30%  untuk  indikator perilaku  1  hingga  3  dan  10%  untuk indikator perilaku 4.

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dengan  pemo- delan  Rasch,  instrumen  deteksi  dini postpartum  depression ini  terbukti  membe- rikan  hasil  yang  konsisten  dan  terbukti mengungkap  satu  konstrak  psikologis
(unidimensi),  yakni postpartum  depression . Terdapat  13  aitem  yang  sesuai  model, dengan  koefisien  reliabilitas  instrumen 0,90,  koefisien  reliabilitas  aitem  0,92,  dan koefisien  relibilitas  responden  0,87.  Arti- nya,  instrumen  ini  menghasilkan  skor pengukuran  yang  konsisten  dan  dapat dipercaya dengan kualitas aitem yang baik. Kelima  alternatif  jawaban  (tidak  pernah, jarang, kadang-kadang, sering, selalu) yang tersediapun sudah tepat digunakan karena responden  tidak  mengalami  kebingungan dalam memastikan perbedaan antar pilihan respon jawaban. Secara
keseluruhan  dari  hasil  analisis,  dapat disimpulkan bahwa instrumen deteksi dini postpartum  depression ini  terbukti  memiliki properti  psikometris  yang  baik  sehingga dapat  digunakan  sebagai  instrumen  ases- men  deteksi  dini  adanya  gejala  gangguan depresi setelah melahirkan.

## Saran
Untuk penelitian selanjutnya, dapat disarankan  untuk  menambah  jumlah sampel penelitian sehingga dapat dilakukan  pengelompokkan  sampel  pada kelompok homogen yang lebih kecil seperti berdasarkan  usia,  tempat  tinggal,  jumlah kelahiran,  dan  metode  melahirkan  untuk mengetahui kestabilan aitem dalam situasi pengukuran yang berbeda.

## Kepustakaan
American  Psychiatric  Association.  (1994).
Diagnostic  and  statistical  manual  of mental disorders .
Washington. Washington DC: APA.
American  Psychiatric  Association.  (2000).
Diagnostic  and  statistical  manual  of mental  disorders  (4th  ed.,  text  revision). Washington, DC: APA.
Ardiyanti, D. (2016). Aplikasi model Rasch pada  pengembangan  skala  efikasi  diri
dalam  pengambilan  keputusan  karier siswa. Jurnal  Psikologi,  43 (3),  248-263,
doi: 10.22146/jpsi.17801.
Aydin,  N.,  Inandi,  T.,  Yigit,  A.,  & Hodoglugil, N. N. S. (2004). Validation of the turkish version of the Edinburgh postnatal  depression  scale  among women  within  their  first  postpartum year. Social  Psychiatry  &  Psychiatric Epidemiology, 39 (6),  483-486. doi: 10.1007/s00127-004-0770-4.
Aziz,  R.  (2015).  Aplikasi  model  Rasch dalam  pengujian  alat  ukur  kesehatan mental di tempat kerja. Jurnal Psikoislamika, 12 (1), 1-16.
Azwar, S. (2012). Penyusunan skala psikologi edisi 2 . Yogyakarta : Pustaka Pelajar.
Barlow,  D.  H.  &  Durand,  V.  M.  (2012).
Abnormal  psychology:  An  integrative approach (6 th edition). Belmont: Cengage
Learning.
Beck,  C.  T.  (1996).  A  meta-analysis  of  the relationship between postpartum depression  and  infant  temperament. Nursing Research, 45 (4), 225-230.
Beck, C. T. (1998). The effects of postpartum depression  on  child  development:  A meta-analysis. Archives  of  Psychiatric Nursing,  12 (1).  12-20.  doi:  10.1016/ S0883-9417(98) 80004-6.
Beck,  C.  T.  &  Gable,  R.  K.  (2000). Postpartum depression screening scale:
Development and
psychometric testing, Nursing Research, 49 (5), 272-282.
Bick,  D.,  Mac  Arthur,  C.,  Knowles,  H.,  &
Winter,  H.  (2001). Post  natal  care, evidence  and  guidelines  for  management . London : Churchill Livingstone.
Bobak.  (2004). Buku  ajar  keperawatan maternitas edisi 4 . Jakarta: EGC.
Bond, T. G., & Fox, C. (2007). Applying the Rasch model. Fundamental measurement in
the  human  sciences .  New  Jersey: Lawrence Erlbaum.
Boone,  W.  J.,  Staver,  J.  R.,  &  Yale,  M.  S. (2014). Rasch  analysis  in  the  human sciences. Dordrecht: Springer.
Carr,  A.  (2001). Abnormal  psychology . Sussex:  Psychology  Press,  Taylor  & Francis Group.
Choi,  Y.  J.,  Bishai,  D.,  &  Minkovit,  C.  S. (2009). Multiple births are a risk factor for  postpartum  maternal  depressive symptoms. Pediatric, 123 (4), 1147-1154. doi: 10.1542/peds.2008-1619.
Cox,  J.  L.,  Holden,  J.  M.,  &  Sagovsky,  R.
(1987). Detection of postnatal depression:  Development  of  the  10- item  edinburgh  postnatal  depression scale. British  Journal  of  Psychiatry,  150 , 782–786. doi: 10.1192/bjp.150.6.782.
Departemen  Kesehatan  Republik  Indone- sia.  (2003). Pedoman  Penggolongan  dan
Diagnosis  Gangguan  Jiwa  di  Indonesia (PPDGJ) III . Jakarta: Depkes RI. Departemen Kesehatan Republik
Indonesia.  (2007). Pharmaceutical  care untuk  penderita  gangguan  depresif. Jakarta: Depkes RI.
Diniyah,  K.  (2017).  Gambaran  depresi postpartum di RSIA Sadewa. Media Ilmu Kesehatan , 6 (2), 162-167.
Dira, I. K. P. A. & Wahyuni, A. A. S. (2016). Prevalensi  dan  faktor  risiko  depresi postpartum di  kota  Denpasar  menggu- nakan edinburgh  postnatal  depression scale . E-Jurnal Medika, 5 (7), 1-5.
Fiona,  M.  (2004). Mengatasi  depresi  pasca melahirkan . Jakarta: Arcan.
Fisher,  W.  P.  Jr.  (2007).  Rating  scale instrument  quality  criteria. Rasch Measurement  Transactions , 21 (1),  1095. Diunduh  dari:  http://www.rasch.org/ rmt/rmt211m .htm  tanggal  29  Oktober
2015.
Gilbert, E. S. & Harmon, J. S. (2003). Manual of  high  risk  pregnancy  and  delivery  (3 th edition). Missouri : Mosby Elsevier.
Gondo,  H.  K.  (2012).  Skrining  Edinburgh Postnatal  Depression  Scale  (EPDS) pada  post  partum  blues. Jurnal  Ilmiah Kedokteran, I (2), 7-19.
Guedeney,  N.  &  Fermanian,  J.  (1998). Validation study of the french version of the Edinburgh postnatal depression scale (epds): New results about use and psychometric properties. European Psychiatry,  13 (2),  83-89.  doi:  10.1016/ S0924-9338(98)80023-0.
Linacre, J. M. (1994). Sample size and item calibration stability. Rasch Measurement Transactions , 7 (4),  328.  Diunduh  dari https://www.rasch.org/rmt/rmt74m.ht m tanggal 31 Januari 2017.
Karacam,  Z.  &  Kitis,  Y.  (2008). The postpartum depression screening scale: Its  reliability  and  validity  for  the turkish  popula ti on. Turkish  Journal  of Psychiatry, 19 (2), 1-10.
Kheirabadi,  G.  R.,  Maracy,  M.  R., Akbaripour,  S.,  &  Masaeli,  N.  (2012). Psychometric  properties  and  diag- nostic  accuracy  of  the  edinburgh postnatal depression scale in a sample of  iranian  women. Iranian  Journal  of Medical Sciences , 37 (1), 32–38.
Kring, A. M., Johnson, S. L., Davison, G. C., &  Neale,  J.  M.  (2010). Abnormal psychology  (11 th edition) .  New  Jersey  : John Wiley & Sons, Inc.
Kurniasari,  D.  &  Astuti,  Y.  A.  (2015).
Hubungan  antara  karakteristik  ibu, kondisi  bayi  dan  dukungan  sosial suami  dengan postpartum  blues pada ibu  dengan  persalinan  SC  di  Rumah Sakit Umum Ahmad Yani Metro tahun 2014. Jurnal Kesehatan Holistik, 9 (3), 115-
125.
Maslim, R. (2001). Diagnosis gangguan jiwa, rujukan  ringkas  dari  PPDGJ-III . Jakarta: Bagian  Ilmu  Kedokteran  Jiwa  FK- Unika Atmajaya & PT Nuh Jaya.
Montazeri,  A.,  Torkan,  B.,  &  Omidvari,  S. (2007).  The  Edinburgh  Postnatal Depression  Scale  (EPDS):  Translation and  validation  study  of  the  iranian version. BMC Psychiatry , 7 (11), 1-6. doi: 10.1186/1471-244X-7-11.
Misbach,  I.  H.  &  Sumintono,  B.  (2014). Pengembangan dan validasi instrumen “persepsi  siswa  tehadap  karakter moral  guru”  di  Indonesia  dengan model Rasch. Prosiding Seminar Nasional Psikometri “Pengembangan
Instrumen  Penilaian  Karakter  yang Valid” , 148-162.
Newland,  R.  P.,  &  Parade,  S.  H.  (2016). Screening and treatment of postpartum depression:  Impact  on  children  and families. The Brown University Child and Adolescent Behavior Letter, 32 (1), 4-6. doi: 10.1002/cbl.30092.
O’Hara, M. W. (1987). Post-partum ‘blues,’ depression,  and  psychosis:  A  review.
Journal  of  Psychosomatic  Ohstetric  und Gynuecology,  7 ,  2015-227.  doi:  10.3109/
0167482 8709040280.
O’Hara, M. W., & Swain, A. M. (1996). Rates and risk of postpartum depression – a meta-analysis. International  Review  of Psychiatry,  8, 37–54.  doi:  10.3109/
0954026960903 7816.
Rosenthal, M. S. (2003). Woman depression: A sane  approach  to  mood  disorder .  Los Angeles : Lowell House.
Soep.  (2011).  Penerapan edinburgh  post- partum  depression  scale sebagai  alat deteksi  risiko  depresi  nifas  pada primipara dan multipara. Jurnal Keperawatan Indonesia, 14 (2), 95-100.
Sumintono,  B.,  &  Widhiarso,  W.  (2014). Aplikasi  model  Rasch  untuk  penelitian ilmu-ilmu sosial. Jakarta: Tim Komunikata Publishing House.
Wibisono, S. (2016). Aplikasi model Rasch untuk  validasi  instrumen  pengukuran fundamentalisme  agama  bagi  respon- den muslim. Jurnal Pengukuran
Psikologi dan Pendidikan Indonesia (JP3I),
5 (1), 1-30.