## Analisis Item Soal Kimia SMA Menggunakan Rasch Model
Rina I Octaviana 1*) , Muhammad B Anggara 2 , Rayhan Jamilah 3 , Ayi Darmana 4 dan Retno D Suyanti 5
1,2,3,4,5 Universitas Negeri Medan, Sumatera Utara, Indonesia
*) E-mail: rinaikaoctaviana@gmail.com

## ORBITAL : JURNAL PENDIDIKAN KIMIA

## Website : jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/orbital
ISSN 2580-1856 (print)  ISSN 2598-0858 (online)

## ARTICLE INFO
Article History:
Received May 2022 Revised form June 2022 Accepted June 2022 Published online June 2022 Abstract: Assessment  is  a  technique  for  evaluating  student learning  outcomes  and  deciding  whether  or  not  the  learning objectives have been achieved. This study aims to determine the validity, reliability, and difficulty level of the tested items. The data collection technique used a documentation technique in the form of an answer sheet for the odd semester final exam for the 2021/2022  academic  year  for  class  XI  at  SMAS  Al-Amjad Medan  with  a  total  of  222  respondents,  and  the  form  of  the question was 45 multiple-choice questions (dichotomies) with five categories of answers. The Rasch model is used to obtain fit  items.  This  analysis  was  carried  out  with  the  help  of Winsteps  software  version  3.7.3.  Based  on  the  results  of  the analysis  of  the  results  of  the  item  analysis  using  the  Rasch model,  the  following  conclusions  can  be  drawn:  in  terms  of validity,  the  questions  consist  of  86,67%  valid  and  13,33% invalid;  Cronbach's  alpha  value  of  0,95  in  the  very  good category, the Person Reliability value is 0,93, which is included in the excellent category; the Item Reliability value is 0,95 in the  special  category;  the  distribution  of  the difficulty  level  of the item items is by the rules for making questions because 8 items  (17,78%)  are  in  the  very  difficult  category,  9  items  are about  (20%)  are  in  the  difficult  category,  23  items  are  about (51,11%) are in the easy category and 5 items (11,11%) in the very easy category.
Keywords: difficulty level, rasch model, reliability, validity
Abstrak: Penilaian  merupakan  salah  satu  teknik  untuk mengevaluasi hasil belajar siswa dan memutuskan tercapai atau tidaknya  tujuan  pembelajaran.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  validitas,  reliabilitas,  dan  tingkat  kesulitan  dari item  soal  yang  diujikan.  Teknik  pengumpulan  data menggunakan teknik dokumentasi berupa lembar jawaban ujian akhir semester ganjil tahun ajaran 2021/2022 kelas XI di SMAS Al-Amjad Medan dengan jumlah 222 responden dan

## PENDAHULUAN
Kegiatan  penilaian  merupakan  salah  satu  teknik  untuk  mengevaluasi  hasil belajar siswa dan memutuskan tercapai atau tidaknya tujuan pembelajaran. Untuk mengetahui  apakah  suatu  kegiatan  telah  dilaksanakan  sesuai  dengan  tujuan  yang telah ditetapkan, maka dilakukan evaluasi (Purniasari et al., 2021). Evaluasi hasil belajar adalah  urutan tindakan yang digunakan oleh guru untuk  memperoleh dan menganalisis informasi tentang proses dan hasil belajar siswa mereka selama proses belajar (Syadiah & Hamdu, 2020). Penilaian yang baik juga akan memberikan hasil yang positif dari segi  kualitas pembelajaran. Akibatnya, penting bagi  guru untuk melaksanakan  tugas  penilaian  yang  diperlukan  ketika  menentukan  kemampuan akademik siswa mereka (Susdelina et al., 2018). Pendidik atau guru dituntut untuk tidak hanya memiliki kemampuan mengevaluasi proses pembelajaran, tetapi juga kemampuan mengembangkan alat atau instrumen evaluasi yang digunakan dalam proses  pembelajaran  dengan  cara  yang  sesuai  dengan  jenis  hasil  belajar  yang diinginkan (Rusiyah et al., 2020). Selain itu, metode, alat, atau instrumen penilaian perlu  disesuaikan  dengan  metode  pengukuran  dan  pengumpulan  data,  yang kemudian  dapat  digunakan  sebagai  indikasi  tercapai  atau  tidaknya  tujuan pembelajaran.
Pada saat  proses  pembelajaran, salah satu metode yang digunakan guru  untuk mengetahui kemampuan dan prestasi akademik siswa adalah dengan melaksanakan penilaian.  Satu-satunya  faktor  yang  dipertimbangkan  guru  ketika  menentukan tingkat  kemampuan  siswa  adalah  jumlah  pertanyaan  yang  siswa  jawab  dengan benar    (Purniasari  et  al.,  2021).  Penilaian  sumatif  merupakan  salah  satu  bentuk evaluasi yang sering dilakukan di lembaga pendidikan. Ujian akhir semester adalah contoh penilaian sumatif. Tujuan dari penilaian sumatif adalah untuk memastikan tingkat prestasi siswa setelah jangka waktu tertentu telah berlalu. Instrumen yang
soal  yaitu  45  soal  pilihan  ganda  (dikotomi)  dengan  lima kategori jawaban. Rasch model digunakan untuk mendapatkan butir  soal  yang fit .  Analisa  ini  dilakukan  dengan  bantuan software Winsteps versi 3.7.3. Berdasarkan hasil analisis hasil analisis  item  soal  dengan  menggunakan  analisis  Rasch  model maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:  ditinjau dari validitasnya, soal terdiri dari 86,67% sudah valid dan 13,33% tidak  valid;  nilai cronbach  alpha sebesar  0,95  yang menempatkannya  pada  kategori  sangat  baik,  nilai Person Reliability sebesar  0,93  yang  menempatkan  pada  kategori bagus  sekali,  dan  nilai Item  Reliability sebesar  0,95  yang menempatkannya  pada  kategori  istimewa;  penyebaran  tingkat kesulitan  item  soal  sesuai  dengan  aturan  pembuatan  soal,
karena 8 item soal (17,78%) dengan kategori sangat sulit, 9 item soal (20%) dengan kategori sulit, 23 item soal (51,11%) dengan kategori  mudah,  dan  5  item  soal  (11,11%)  dengan  kategori sangat mudah.
Kata  Kunci: rasch  model,  reliabilitas,  tingkat  kesulitan, validitas
dimaksud di sini adalah alat ukur yang digunakan untuk melakukan evaluasi. Tes pilihan ganda adalah jenis alat penilaian yang paling sering digunakan saat ini. Jika proses  pembelajaran  dan  alat  evaluasi  berkualitas  tinggi,  hasil  belajar  yang  baik dapat  dicapai  (Alfarisa  &  Purnama,  2019).  Menurut  Arikunto  (2013),  suatu  tes dianggap sah sebagai alat untuk mengevaluasi sesuatu apabila memenuhi kriteria validitas, reliabilitas, objektivitas, kegunaan, dan keterjangkauan. Suatu instrumen yang  kompeten  akan  memastikan  bahwa  temuan  yang  dihasilkannya  valid  dan dapat  diandalkan  untuk  memberikan  penilaian  yang  akurat  terhadap  kemampuan siswa (Darmana, Sutiani, Nasution, Ismanisa, et al., 2021). Pendekatan analisis teori klasik  merupakan  salah  satu  yang  sering  digunakan  oleh  pendidik  dalam  proses penilaian kualitas instrumen penilaian. Di sisi lain, analisis berdasarkan teori klasik memiliki  banyak  kelemahan.  Oleh  karena  itu,  salah  satu  opsi  untuk  mengatasi kelemahan  pada  teori  klasik  adalah  analisis  instrumen  dengan  menggunakan analisis berdasarkan Rasch model (Alfarisa & Purnama, 2019).
Penggunaan model analisis Rasch untuk menganalisis kualitas instrumen dapat dikatakan layak. Analisis yang dilakukan dengan menggunakan Rasch model tidak hanya sangat sederhana untuk dilakukan tetapi juga menghasilkan temuan analitis yang  akurat.  Selain  itu,  analisis  item  soal  dengan  menggunakan  Rasch  model memberikan sejumlah manfaat (Darmana, Sutiani, Nasution, Ismanisa, et al., 2021). Rasch model dapat mendeteksi jawaban yang salah dan skor data yang hilang, serta fakta bahwa abilitas tidak sepenuhnya bergantung pada jawaban yang benar (Eliza &  Yusmaita,  2021).  Untuk  menentukan  kualitas  instrumen  penilaian  harus memberikan bukti validitas, reliabilitas (Sofia et al., 2020), tingkat kesukaran, daya pembeda  butir  soal  (Son,  2019)  dan  distraktor  (pengecoh)  (Damanik  &  Irfandi, 2021)  untuk  melihat  apakah  instrumen  tersebut  dapat  mengukur  apa  yang seharusnya diukur.
Penelitian  yang  telah  dilakukan  menunjukkan  bahwa  instrumen  penilaian pemecahan masalah kolaboratif memenuhi kriteria valid dengan skor rata-rata 28 dari 32 dan estimasi reliabilitas 0,70 jika menggunakan kriteria reliabel. Sebanyak 117 siswa dari kemungkinan total 124 memberikan profil kemampuan pemecahan masalah  kolaboratif  mereka,  dengan  hasil  yang  menunjukkan  kategori  sedang (Luthfiyah  &  Susilaningsih,  2021).  Selanjutnya  dalam  penelitian  analisis expert judgement butir  soal  dilakukan  dengan  menggunakan  pendekatan  model pengukuran Rasch yang menunjukkan lima panel ahli menilai butir soal berkualitas 23 dari 40 (57,5%), aspek kecocokan statistik, terlihat bahwa pakar Val.A dan Val.F paling  konsisten  (berdasarkan  MNSQ  dan  ZSTD),  dan  reliabilitas  butir  soal menunjukkan taraf baik (0,97) (Darmana, Sutiani, Nasution, Sylvia, et al., 2021). Penelitian lain menunjukkan bahwa menggunakan pemodelan Rasch dapat sangat bermanfaat  bagi  pendidik  dan  peneliti  penilaian  pendidikan  dengan  memberikan prinsip-prinsip  dasar  yang  benar  dan  model  pemrosesan  data  yang  tepat  untuk analisis  hasil  tes,  khususnya  untuk  skala  ordinal,  serta  guru  akan  dapat  menilai pertanyaan ujian yang diberikan kepada murid mereka dengan menyediakan data yang  dapat  dipercaya  dan  mendorong  analisis  pertanyaan  atau  upaya  penelitian untuk menghasilkan hasil yang sesuai (Andrich & Pedler, 2019).
Hasil  observasi  menunjukkan  bahwa  soal-soal  ujian  akhir  semester  ganjil  di SMAS Al-Amjad Medan adalah soal-soal yang disiapkan oleh guru kimia belum
pernah divalidasi oleh guru kimia lainnya, dan belum pernah diujicobakan kepada siswa  sebelumnya,  sehingga  belum  diketahui  tingkat  kualitas  soal-soal  tersebut. Menurut  penjelasan  tersebut,  Rasch  model  merupakan  salah  satu  jenis  analisis penilaian yang disarankan untuk digunakan oleh guru dalam proses menganalisis kualitas  item  soal  yang  akan  digunakan  pada  ujian  akhir  semester.  Berdasarkan pertimbangan  tersebut,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  dengan  menggunakan Rasch model untuk menyelidiki kualitas instrumen item soal yang digunakan untuk ujian akhir semester ganjil pada mata pelajaran kimia SMA kelas XI.

## METODE PENELITIAN Desain Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  deskriptif  menggunakan  analisis  data kuantitatif dengan data primer instrumen soal ujian akhir semester ganjil kelas XI. Penelitian  deskriptif  kuantitatif  dalam  hal  ini  meliputi  melihat,  mengkaji,  dan mendeskripsikan  secara  kuantitatif  topik  penelitian  untuk  menarik  kesimpulan tentangnya berdasarkan peristiwa yang diamati (Putra, 2015).

## Sasaran Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan di SMAS Al-Amjad Medan tahun ajaran 2021/2022. Subjek penelitian ini adalah siswa kelas XI MIPA yang berjumlah 222 siswa.

## Data Penelitian
Data dalam  penelitian ini  menggunakan data kuantitatif dan  data primer  yaitu data  hasil  ujian  akhir  semester  ganjil  yang  terdiri  dari  45  soal  dengan  jenis  soal berupa pilihan ganda (dikotomi) dengan lima kategori jawaban. Total siswa dalam penelitian berjumlah 222 orang. Hasil jawaban dari setiap siswa dilakukan analisis untuk mendapatkan soal yang layak menggunakan Rasch model.

## Instrumen Pengumpulan Data
Instrumen penelitian yang digunakan merupakan item soal tersusun atas 45 item soal  berbentuk  pilihan  ganda  (dikotomi)  dengan  lima  kategori  jawaban.  Teknik pengumpulan data menggunakan teknik dokumentasi berupa lembar jawaban ujian akhir semester ganjil tahun ajaran 2021/2022 kelas XI di SMAS Al-Amjad Medan pada mata pelajaran kimia.

## Analisis Data
Dalam  pengolahan  data,  teknik  analisis  data  penelitian  meliputi  analisis  data kuantitatif dan deskriptif. Data hasil belajar siswa yang dikumpulkan dalam bentuk soal ujian akhir semester mata pelajaran kimia, lembar respon siswa, dan lembar kunci  jawaban  dengan  menggunakan  pendekatan  dokumentasi.  Hasil  lembar dokumentasi memberikan analisis kuantitatif dari pertanyaan, dengan fokus khusus pada  validitas,  reliabilitas  dan  tingkat  kesulitan.  Dengan  menggunakan software Winstep versi 3.7.3, kualitas soal dianalisis dengan program komputer ( software ) yang dibuat untuk mengolah data dari tes pilihan ganda.
Dari  output  program  Winsteps,  berbagai  item  parameter  telah  diambil  yang sesuai dengan model Rasch. Informasi kesesuaian butir soal dengan kriteria yaitu
dengan melihat nilai item Outfit MNSQ, Outfit ZSTD dan Pt Measure Corr. Untuk memeriksa  kesesuaian  item  soal  adalah  jika  memenuhi  beberapa  kriteria  yang dikemukakan oleh Boone (Susdelina et al., 2018) yaitu:
a) Nilai outfit MNSQ ( Mean Square ) yang diterima adalah: 0,5 < MNSQ < 1,5.
b) Nilai outfit ZSTD ( Z–Standard ) yang diterima adalah: –2,0 < ZSTD < +2,0.
c) Nilai Pt Measure Corr ( Point Measure Correlation ): 0,4 < Pt Measure Corr < 0,85.
Nilai Person  Reliability dan  nilai Item  Reliability yang  merupakan  hasil  uji reliabilitas  item  soal.  Item  yang  valid  atau  dapat  diterima  harus  memenuhi setidaknya  dua  dari  tiga  kriteria,  diperbaiki  jika  memenuhi  salah  satunya,  dan dibuang ketika tidak ada yang cocok dengan kriteria ini (Palimbong et al., 2019).
Kualitas  item  soal  dari  aspek  reliabilitas  item  soal  menggunakan  nilai Cronbach Alpha jika  memenuhi  kriteria  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  1.  Sedangkan reliabilitas item soal dengan Rasch model memiliki kriteria dalam menentukan nilai Item  Reliability dan Person  Reliability berdasarkan  kriteria  (Erfan  et  al.,  2020) dapat dilihat pada Tabel 2 sebagai berikut.
Tabel 1. Kriteria reliabilitas menggunakan nilai Cronbach Alpha Koefisien Korelasi Korelasi Interpretasi 0,90 ≤ r ≤ 1,00 Sangat Tinggi Sangat Baik 0,70 ≤ r ≤ 0,90 Tinggi Baik 0,40 ≤ r ≤ 0,70 Sedang Cukup Baik 0,20 ≤ r ≤ 0,40 Rendah Buruk r < 0,20 Sangat Rendah Sangat Buruk Tabel 2. Kriteria reliabilitas pada pemodelan Rasch Nilai Reliability (Person/Item) Interpretasi > 0,94 Istimewa 0,91 – 0,94 Bagus Sekali 0,81 – 0,90 Bagus 0,67 – 0,80 Cukup < 0,67 Lemah
Tingkat  kesulitan  item  ( item  measure )  memberikan  gambaran  yang komprehensif  dari  nilai  logit  masing-masing  item.  Hasil output wirght  map merupakan  suatu  peta  yang  memberikan  informasi  mengenai  persebaran kemampuan person dan tingkat kesulitan item (Fajri & Yusmaita, 2021) meliputi informasi item-item yang diurutkan dari yang memiliki nilai logit measure tertinggi hingga  yang  memiliki  nilai logit  measure terendah,  menunjukkan  bahwa  soal diurutkan dari yang sangat sulit hingga yang sangat mudah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Uji Validitas
Pemodelan Rasch menghubungkan parameter butir dengan kemampuan peserta tes.  Analisis  model  Rasch  dianalisis  dengan  menggunakan  program  Winstep.
Terdapat  beberapa asumsi  yang harus dipenuhi sebelum dianalisis dengan model Rasch,  yaitu  asumsi  unidimensionalitas  dan  independensi  lokal.  Uji unidimesionalitas  dengan  program Winstep dilihat  pada output  item: dimensionality . Hasil output analisis dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Hasil asumsi unidimensionalitas dan independensi lokal
Gambar 1 menggambarkan temuan validitas konstruk pada nilai Raw variance explained by measures dijelaskan oleh pengukuran empiris, yang mencapai 36,1% sedangkan  model  Rasch  diprediksi  35,4%.  Dalam  contoh  ini,  validasi  konstruk empiris  hampir  sama  dengan  nilai  yang  diprediksi  oleh  Rasch  model.  Evaluasi validasi konstruk dinyatakan sangat baik jika Raw variance explained by measures > 40% (Hidayat et al., 2020). Penilaian validasi konstruk pada penelitian ini dinilai kurang baik. Sedangkan nilai unexplained variance yang diperoleh semuanya 15% yang tergolong kurang baik (Palimbong et al., 2019). Validasi konstruk tergolong kurang  baik  karena  validasi  konstruk  tidak  dilakukan  oleh  guru  kimia  dalam penelitian  ini.  Guru  membuat  pertanyaan  sendiri  dan  tidak  mencari  validasi  dari guru kimia lain. Validasi konstruk dapat dilakukan dengan menggunakan banyak validator untuk mendapatkan hasil yang lebih baik.
Menurut  Boone  et  al.,  (2014),  nilai outfit  means-square (MNSQ), outfit z-standard (ZSTD),  dan point  measure  correlation (Pt  Measure  Corr)  adalah kriteria yang digunakan untuk melihat tingkat kesesuaian item ( item fit ). Hasil uji validitas  dapat  dilihat dari hasil  outfit  MNSQ, ZSTD, dan Pt Measure Corr pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Outfit MNSQ, ZSTD, dan Pt Measure Corr
Item Outfit Pt Measure Corr. Keterangan MNSQ ZSTD 1 0,78 –1,5 0,56 Fit 2 0,74 –1,9 0,59 Fit 3 0,32 –5,1 0,86 Fit 4 0,71 –1,7 0,54 Fit 5 1,50 2,4 0,44 Fit 6 0,88 –0,9 0,67 Fit 7 1,61 2,4 0,44 Misfit 8 0,88 –1,0 0,62 Fit 9 0,61 –3,5 0,76 Fit 10 1,41 1,4 0,50 Fit 11 2,06 5,5 0,14 Misfit
Item Outfit Pt Measure Corr. Keterangan MNSQ ZSTD 12 0,64 –3,0 0,67 Fit 13 0,73 –2,2 0,63 Fit 14 0,86 –1,0 0,56 Fit 15 0,73 –2,3 0,65 Fit 16 1,06 0,4 0,48 Fit 17 2,73 4,4 0,12 Misfit 18 0,81 –1,5 0,61 Fit 19 0,75 –1,6 0,53 Fit 20 0,68 –2,6 0,66 Fit 21 0,86 –1,1 0,62 Fit 22 1,96 5,9 0,36 Misfit 23 1,44 2,4 0,45 Fit 24 2,56 4,0 0,17 Misfit 25 0,98 –0,1 0,61 Fit 26 0,74 –2,2 0,69 Fit 27 1,13 1,0 0,59 Fit 28 1,36 2,3 0,43 Fit 29 0,68 –2,3 0,60 Fit 30 0,84 –0,9 0,48 Fit 31 0,73 –2,2 0,65 Fit 32 0,63 –3,3 0,75 Fit 33 0,87 –0,8 0,65 Fit 34 0,81 –1,4 0,58 Fit 35 0,85 –1,2 0,64 Fit 36 0,91 –0,7 0,56 Fit 37 0,80 –1,6 0,60 Fit 38 2,25 3,8 0,33 Misfit 39 1,03 0,2 0,56 Fit 40 0,71 –2,3 0,63 Fit 41 0,92 –0,6 0,64 Fit 42 0,84 –1,3 0,64 Fit 43 1,35 2,4 0,44 Fit 44 1,21 1,6 0,42 Fit 45 0,83 –1,3 0,59 Fit
Berdasarkan  Tabel  3  jika  dilihat  dari  ketiga  kriteria,  terdapat  6  item  soal (13,33%) yang misfit , yaitu item soal nomor 7, 11, 17, 22, 24, dan 38 yang tidak memenuhi syarat outfit MNSQ, ZSTD dan Pt Measure Corr. Adanya outliers dalam analisis  menyebabkan  hasil  analisis  kesesuaian  item  soal  terganggu  sehingga menjadi kurang dapat dipercaya, oleh karena itu item soal nomor 7, 11, 17, 22, 24, dan 38 perlu dihilangkan. Sedangkan untuk 39 item soal (86,67%) lain yang hanya memenuhi  satu  atau  dua  kriteria  saja  dinyatakan fit dengan  model  (Azizah  & Wahyuningsih,  2020)  maka  item  soal  hanya  perlu  diperbaiki  (Purniasari  et  al., 2021).

## Uji Reliabilitas
Penentuan  reliabilitas  dilakukan  untuk  melihat  konsistensi  instrumen  dalam pengukuran  jika  digunakan  secara  berulang.  Nilai  reliabilitas  secara  keseluruhan dapat  dilihat  dari  nilai Cronbach  Alpha .  Untuk  mengetahui tingkat  konsistensi
responden  dapat  dilihat  dari  hasil Person  Reliability .  Sedangkan  untuk  melihat kualitas  per  item  dalam  instrumen  ditentukan  dari  nilai Item  Reliability .  Tabel  4 menampilkan  hasil  penelitian  reliabilitas  model  Rasch  terhadap  soal  ujian  akhir semester ganjil mata pelajaran kimia.
Tabel 4. Hasil analisis reliabilitas
Analisis Reliabilitas Reliabilitas Kategori Cronbach Alpha 0,95 Sangat Baik Person Reliability 0,93 Bagus Sekali Item Reliability 0,95 Istimewa
Berdasarkan  Tabel  4  diperoleh  nilai cronbach  alpha sebesar  0,95  yang menempatkannya pada kategori sangat baik, nilai Person Reliability sebesar 0,93 yang menempatkan pada kategori bagus sekali, dan nilai Item Reliability sebesar 0,95  yang  menempatkannya  pada  kategori  istimewa.  Oleh  karena  itu,  dapat dikatakan bahwa reliabilitas komponen instrumen tersebut tinggi.

## Tingkat Kesulitan Item Soal
Tingkat  kesulitan  item  soal  menentukan  berapa  banyak  responden  yang cenderung  menjawab  item  dengan  benar.  Pada  pemodelan  Rasch,  untuk  melihat seberapa sulit suatu item berdasarkan hasil tabel Item Measure . Nilai logit untuk setiap item ditampilkan di Item Measure , yang diurutkan dari tertinggi ke terendah. Nilai logit  adalah ukuran kesulitan item. Semakin sulit  item  soal, semakin tinggi nilai  logitnya.  Suatu  soal  dapat  dikatakan  baik  jika  tingkat  kesulitannya proporsional  (seimbang)  (Rusiyah  et  al.,  2020).  Distribusi  tingkat  kesulitan  item soal  menjadi  empat kategori sebagai  berikut  (Erfan et al.,  2020). Hasil  distribusi tingkat kesulitan butir soal dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil distribusi tingkat kesulitan soal Tingkat Kesulitan Nilai Measure Item Soal Jumlah Item Soal Persentase Sangat Sulit Measure logit > 0,82 10, 17, 24, 38, 39, 3, 5, 23 8 17,78% Sulit 0,00 ≤ Measure logit ≤ 0,82 33, 28, 41, 6, 32, 9, 27, 42, 35 9 20% Mudah –0,82 ≤ Measure logit ≤ 0,00 36, 7, 8, 21, 18, 25, 36, 15, 22, 31, 37, 44, 12, 13, 20, 40, 43, 45, 2, 34, 11, 14, 16 23 51,11% Sangat Mudah Measure logit < –0,82 1, 29, 19, 30, 4 5 11,11%
Rasch  model  digunakan  untuk  memeriksa  item,  dan  setiap  item  dalam  Rasch model memiliki nilai Measure logit yang menunjukkan tingkat kesulitannya. Tabel 5 menunjukkan bahwa item soal sebanyak 8 item soal (17,78%) dengan kategori sangat sulit, 9 item soal (20%) dengan kategori sulit, 23 item soal (51,11%) dengan
kategori mudah, dan 5 item soal (11,11%) dengan kategori sangat mudah.
Kategori  tingkat  kesulitan  item  ditentukan  dari  jumlah  siswa  menjawab  benar item  soal.  Nilai  logit  dapat  pula  dilihat  dengan  menggunakan  peta  persebaran hubungan person-item pada Wright  map .  Peta  pada  tabel  digambarkan  dari penggabungan nilai logit pada item dan person measure. Di bagian kiri Wright map menunjukkan nilai logit person dan bagian kanan menunjukkan nilai logit item .
Gambar 2. Distribusi kemampuan siswa dan kesulitan item soal ( person-item map )
Dapat dilihat pada Gambar 2 bahwa tidak terdapat kesenjangan yang signifikan pada tingkat kemampuan yang dimiliki siswa dalam menjawab pertanyaan. Hal ini ditunjukkan oleh fakta bahwa posisi mereka di peta cukup dekat dengan siswa lain. Di bagian kanan Wright map memberikan penjelasan tentang nilai logit item . Angka ini  menunjukkan  bahwa  item  soal  S10  merupakan  soal  dengan  tingkat  kesulitan sangat sulit. Oleh karena itu, kemungkinan siswa menjawab pertanyaan ini dengan
benar  cukup  rendah  (Kurniawan  &  Andriyani,  2018).  Sedangkan  item  soal  S4 merupakan  item  soal  dengan  tingkat  kesulitan  yang  sangat  mudah.  Hal  tersebut dibuktikan juga jumlah siswa yang menjawab benar pada item soal S4, yaitu 137 dari total 222 siswa menjawab benar item soal nomor 4.  Bila item soal memiliki nilai logit yang sama, hal ini menunjukkan bahwa tingkat kesulitan soal-soal yang berkaitan dengan objek-objek tersebut tidak berbeda satu sama lain.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil analisis item soal dengan menggunakan analisis Rasch model maka  dapat  diambil  kesimpulan  sebagai  berikut:  ditinjau  dari  validitasnya,  soal terdiri  dari  86,67%  sudah  valid  dan  13,33%  tidak  valid;  nilai cronbach  alpha sebesar  0,95  yang  menempatkannya  pada  kategori  sangat  baik,  nilai Person Reliability sebesar 0,93 yang menempatkan pada kategori  bagus sekali, dan nilai Item  Reliability sebesar  0,95  yang  menempatkannya  pada  kategori  istimewa; penyebaran tingkat kesulitan item soal sesuai dengan aturan pembuatan soal, karena 8  item  soal  (17,78%)  dengan  kategori  sangat  sulit,  9  item  soal  (20%)  dengan kategori  sulit,  23  item  soal  (51,11%)  dengan  kategori  mudah,  dan  5  item  soal (11,11%)  dengan  kategori  sangat  mudah.  Dari  hasil  penelitian  di  atas,  dapat disimpulkan  bahwa  sebagian  besar  soal  ujian  akhir  semester  ganjil  pada  mata pelajaran  kimia  SMA  kelas  XI  memiliki  pola  item  yang fit ,  oleh  karena  itu diasumsikan  bahwa  keseluruhan  instrumen  soal  ujian  akhir  semester  ganjil  mata pelajaran kimia mampu mengukur apa yang ingin diukur.
Saran dalam penelitian ini yaitu guru kimia SMA dapat memanfaatkan soal-soal ujian akhir semester ganjil yang telah akurat dan tervalidasi sebagai bank soal untuk ujian siswanya. Selanjutnya, sangat penting bahwa soal-soal yang dibuat guru kimia harus divalidasi dan diuji coba terlebih dahulu pada siswa sebelum digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
Alfarisa, F., & Purnama, D. N. (2019). Analisis Butir Soal Ulangan Akhir Semester Mata  Pelajaran  Ekonomi  SMA  Menggunakan  Rasch  Model. Jurnal Pendidikan Ekonomi , 11 (2), 366–374.
Andrich,  D.,  &  Pedler,  P.  (2019).  A  law  of  ordinal  random  error:  The  Rasch measurement model and random error distributions of ordinal assessments. Measurement:  Journal  of  the  International  Measurement  Confederation , 131 , 771–781. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2018.08.062 Arikunto, S. (2013). Dasar-Dasar Evaluasi Pendidikan Edisi 2 . Jakarta: PT Bumi Aksara.
Azizah,  &  Wahyuningsih,  S.  (2020).  Penggunaan  Model  Rasch  Untuk  Analisis Instrumen  the  Use  of  Rasch  Model  for  Analyzing  Test. JUPITEK  Jurnal Pendidikan Matematika , 3 (1), 45–50. https://doi.org/https://doi.org/10.30598/jupitekvol3iss1ppx45-50
Boone, W., J., Staver. J., R., & Yale, M., S. (2014). Rasch Analysis in The Human Science . Dordrecht: Springer.
Damanik, F. C., & Irfandi. (2021). Pengembangan Instrumen Tes Berbasis Higher Order  Thinking  Skill  (HOTS)  Bentuk  Pilihan  Ganda  Berdasarkan Taksonomi  Bloom  Revisi  Pada  Materi  Gelombang  Bunyi. Jurnal  Inovasi
Pembelajaran Fisika , 10 (1), 14–20.
Darmana,  A.,  Sutiani,  A.,  Nasution,  H.  A.,  Ismanisa,  &  Nurhaswinda.  (2021). Analysis  of Rasch Model  for the Validation of Chemistry National  Exam Instruments. Jurnal  Pendidikan  Sains  Indonesia , 9 (3),  329–345. https://doi.org/10.24815/jpsi.v9i3.19618
Darmana, A., Sutiani, A., Nasution, H. A., Sylvia, N. S. A., Aminah, N., & Utami, T.  (2021).  Analysis  of  Multi  Rater  with  Facets  on  Instruments  HOTS  of Solution  Chemistry  based  on  Tawheed. Journal  of  Physics:  Conference Series , 1819 (1), 1–6. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1819/1/012038
Eliza, W., & Yusmaita, E. (2021). Pengembangan Butir Soal Literasi Kimia pada Materi Sistem Koloid Kelas XI IPA SMA/MA. Jurnal Eksakta Pendidikan
(Jep) , 5 (2), 197–204. https://doi.org/10.24036/jep/vol5-iss2/621
Erfan,  M.,  Maulyda,  M.  A.,  Hidayati,  V.  R.,  Astria,  F.  P.,  &  Ratu,  T.  (2020). Analisis  Kualitas  Soal  Kemampuan  Membedakan  Rangkaian  Seri  Dan Paralel Melalui Teori Tes Klasik Dan Model Rasch. Indonesian Journal of Educational Research and Review , 3 (1), 11–19.
Fajri, N. M. A. K., & Yusmaita, E. (2021). Analisis Literasi Kimia Peserta Didik di SMAN  1  Batam  pada  Topik  Hukum-Hukum  Dasar  Kimia  dengan  Model Rasch. Jurnal Eksakta Pendidikan (Jep) , 5 (1), 102–109. https://doi.org/10.24036/jep/vol5-iss1/576
Hidayat, R., Patras, Y. E., Harijanto, S., & Hasanah, L. (2020). Analisis Instrumen dan  Prioritas  Tindakan  untuk  Kepuasan  Kerja  Guru  di  Indonesia Berdasarkan  Pemodelan  Rasch. Kelola  Jurnal  Manajemen  Pendidikan , 7 (2), 110–130.
Kurniawan, U., & Andriyani, K. D. K. (2018). Analisis Soal Pilihan Ganda Dengan Rasch Model. Statistika , 6 (1), 34–39.
Luthfiyah, A., & Susilaningsih, E. (2021). Pengembangan Instrumen Collaborative Problem  Solving  pada  Materi  Larutan  Elektrolit  Nonelektrolit Menggunakan  Analaisis  Rasch. Journal  of  Chemistry  In  Education , 10 (2252), 1–7.
Palimbong, J., Mujasam, M., & Allo, A. Y. T. (2019). Item Analysis Using Rasch Model in Semester Final Exam Evaluation Study Subject in Physics Class X  TKJ  SMK  Negeri  2  Manokwari. Kasuari:  Physics  Education  Journal (KPEJ) , 1 (1), 43–51. https://doi.org/10.37891/kpej.v1i1.40
Purniasari, L., Masykuri, M., & Ariani, S. R. D. (2021). Analisis Butir Soal Ujian Sekolah Mata Pelajaran  Kimia SMA N 1 Kutowinangun Tahun Pelajaran 2019/2022  Menggunakan  Model  Iteman  dan  Rasch. Jurnal  Pendidikan Kimia , 10 (2), 205–214. https://doi.org/https://doi.org/10.20961/jpkim.v10i2.48244
Putra,  E.  A.  (2015).  Anak  Berkesulitan  Belajar  di  Sekolah  Dasar  Se-Kelurahan Kalumbuk  Padang. Jurnal  Ilmiah  Pendidikan  Khusus , 1 (3),  71–76. http://103.216.87.80/index.php/jupekhu/article/viewFile/6065/4707
Rusiyah, Eraku, S. S., & Supadmi, S. (2020). Analisis Soal Ujian Akhir Semester Mata  Pelajaran  Geografi  Dengan  Menggunakan  Pemodelan  Rasch. JURNAL SWARNABHUMI : Jurnal Geografi Dan Pembelajaran Geografi , 5 (1), 11. https://doi.org/10.31851/swarnabhumi.v5i1.4136
Sofia, Permanasari, A., Sholihin, H., & Supriyanti, F. M. T. (2020). Konten Dan Konstruk  Asesmen  Keterampilan  Berpikir  Evaluatif  Pada  Tema Karbohidrat Dalam Kimia Pangan. Orbital: Jurnal Pendidikan Kimia , 4 (1),
88–98. Son,  A.  L.  (2019).  Instrumentasi  Kemampuan  Pemecahan  Masalah  Matematis: Analisis  Reliabilitas,  Validitas,  Tingkat  Kesukaran  Dan  Daya  Beda  Butir Soal. Gema Wiralodra , 10 (1), 41–52. https://doi.org/10.31943/gemawiralodra.v10i1.8 Susdelina,  Perdana,  S.  A.,  &  Febrian.  (2018).  Analisis  Kualitas  Instrumen Pengukuran  Pemahaman  Konsep  Persamaan  Kuadrat  Melalui  Teori  Tes Klasik Dan Rasch Model. Jurnal Kiprah , 6 (1), 41–48. https://doi.org/10.31629/kiprah.v6i1.574
Syadiah, A. N., & Hamdu, G. (2020). Analisis Rasch Untuk Soal Tes Berpikir Kritis Pada Pembelajaran STEM di Sekolah Dasar. Premiere Educandum : Jurnal Pendidikan Dasar Dan Pembelajaran , 10 (2), 138–148. https://doi.org/10.25273/pe.v10i2.6524