Jurnal Evaluasi Pendidikan Vol. 4, No. 2, Oktober 2013, 198-208

## DETECTION OF GRAIN INSTRUMEN SCOORING WITH CORRECT SCORE AND PUNISHMENT SCORE

## Wardani Rahayu
Jurusan Matematika FMIPA Universitas Negeri Jakarta Jl. Rawamangun Muka, Jakarta wardani9164@yahoo.com

## Yuliatri Sastra Wijaya
Fakultas Teknik, Universitas Negeri Jakarta Jl. Rawamangun Muka, Jakarta yuliatri_s@yahoo.com

## Abstract
The  aim  of  this  study  was  to  determine  the  number  of  Differential  Item Functioning (DIF) in correct score and punishment score scoring model based on sample size.  DIF  detection  using  Lord  Chi  Square  and  score  equating  using  sigma  and  mean method.  The  amount  of  DIF  scors  for  each  scoring  model  was  obtained  from  30 repetition.  Data  analisis  was  using  two  factor  Anava.  The  result  of  this  study  was  the bigger amount of sample size then the less of DIF score detected using Lord Chi Square in correct score scoring model and the less amount of sample size then the more DIF score detected using Lord Chi Square methode in correct score scoring model
Keywords : c orrect score , punishment score, DIF , sample size, Lord Chi Square methode

## DETEKSI DIF PADA BUTIR INSTRUMEN

## DENGAN PENSKORAN CORRECT SCORE DAN PUNISHMENT SCORE

## Wardani Rahayu,
Jurusan Matematika FMIPA Universitas Negeri Jakarta Jl. Rawamangun Muka, Jakarta wardani9164@yahoo.com

## Yuliatri Sastra Wijaya
Fakultas Teknik, Universitas Negeri Jakarta Jl. Rawamangun Muka, Jakarta yuliatri_s@yahoo.com

## Abstrak
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui banyaknya butir Differential Item Fungtioning ( DIF )  pada  model  penskoran correct  score dan punishment  score berdasarkan ukuran sampel. Deteksi DIF dengan menggunakan metode Lord Chi Square dan  penyetaraan  skor  dengan  metode  rerata  dan  sigma.  Banyaknya  butir DIF pada setiap model penskoran diperoleh dari 30 pengulangan. Analisis data dengan Anava dua faktor.  Hasil  penelitian  ini  adalah  semakin  besar  ukuran  sampel  maka  semakin  sedikit butir DIF yang terdeteksi dengan metode Lord Chi Square pada model penskoran correct score dan semakin kecil ukuran sampel maka semakin banyak butir DIF yang terdeteksi dengan metode Lord Chi Square pada model penskoran correct score.
Kata  kunci: correct  score , punishment  score,  DIF ,  ukuran  sampel,  metode Lord  Chi Square

## PENDAHULUAN
Perangkat tes hasil belajar yang berbentuk pilihan ganda diantaranya tes Ujian  Nasional  (UN),  Seleksi  Perguruan  Tinggi, the  Trend  in  International Mathematics  and  Science  Studies (TIMMS), Indonesian  National  Asessment Program (INAP).    Bentuk  tes  ini  dapat  mengukur  lebih  efektif  dari  pada  tes bentuk uraian pada skala yang besar. Bentuk tes pilihan ganda dapat mengukur cakupan  materi  yang  cukup  luas  meliputi  ranah  kognitif  pengetahuan, pemahaman,  penerapan,  analisis,  sintesis  dan  evaluasi.  Pada  perangkat  tes pilihan  ganda  diperlukan  pengecoh  yang  berfungsi  dengan  baik  sehingga mengurangi  tebakan  yang  dilakukan  oleh  peserta  tes.  Oleh  karena  itu  ada beberapa  tes  seleksi  menerapkan  model  penskoran punishment score untuk mengurangi tebakan pada tes pilihan ganda seperti tes Seleksi Masuk Perguruan Tinggi Negeri.
Ada  beberapa  model  penskoran  pada  bentuk  tes  pilihan  ganda  yaitu correct score , punishment  score dan reward  punishment  score (Linda  &  Algina:
Jurnal Evaluasi Pendidikan Vol. 4, No. 2, Oktober 2013, 198-208
1986, 399). Model penskoran pada bentuk tes pilihan ganda yang digunakan oleh sebagian  besar  tingkat  satuan  pendidikan  adalah  dengan  cara  menjumlahkan jawaban  betul  pada  lembar  jawaban  peserta  tes.  Model  penskoran  demikian dinamakan correct  score .  Pada  model  penskoran  ini  memberi  peluang  peserta tes  untuk  menebak  jawaban  yang  telah  tersedia  pada  perangkat  tes  sehingga memiliki dua kemungkinan jawaban peserta tes yaitu benar atau salah. Tebakan (guessing) dalam  tes  pilihan  ganda  dapat  menurunkan  nilai  validitas  butir  dan reliabilitas tes (Hopkins & Antes dikutip Santosa: 2011: 135).  Model penskoran untuk menghindari sedikit peluang menebak adalah punishment score . Model ini menghitungkan  jawaban  salah  yang  direspon  oleh  peserta  tes  dengan  jalan memberikan hukuman dalam bentuk mengurangi skor (Santosa, 2011: 136)
Sebuah butir pilihan ganda yang direspon oleh dua kelompok peserta tes yang berbeda dan memiliki kemampuan yang sama akan menghasilkan estimasi parameter taraf sukar butir, daya beda butir atau faktor kebetulan jawaban betul berbeda.  Butir  tersebut  tidak  mengukur  aspek  yang  sama  pada  dua  kelompok peserta tes yang berbeda (Naga, 1992 : 442).  Butir itu turut  mengukur  aspek lain yang seharusnya tidak diukur, sehingga skor dari dua kelompok peserta  tes yang seharusnya tidak berbeda menjadi berbeda. Butir demikian dinamakan bias atau differential  item  functional ( DIF )  (Barr  dan  Raju:  2003). DIF merupakan perbedaan  yang  tak terduga  antara  dua  kelompok  peserta tes  yang  seharusnya sama  pada  atribut  yang diukur dengan  item  (Dorans&Holland,  1993:  37).  Suatu butir menunjukkan DIF apabila peserta tes yang memiliki kemampuan yang sama berada dalam kelompok yang berbeda, tidak mempunyai probabilitas yang sama untuk  menjawab  betul  ( Barr  dan  Raju,  2003; Hsin-Hung  dan  Stot,  1995; Hambleton, Swaminathan, & Rogers, 1991)
Deteksi DIF pada  suatu butir  menggunakan  analisis  statistika  parametrik diantaranya    lord's  chi-square  test,  log  linear  models,  IRT  LRT,  likelihood  ratio test,  logistik  regression (Wiberg,  2007:  27).  Untuk  mendeteksi  suatu  butir mengandung DIF dengan  menggunakan  metode Lord's  Chi-Square maka terlebih  dahulu  parameter  butir  dari  dua  kelompok  peserta  tes  yang  berbeda disetarakan  skornya.  Penyetaraan  skor  berdasarkan  teori  responsi  butir dinamakan metode equating . Salah satu metode equating adalah metode rerata dan sigma. Hasil penelitian Rahayu (2010) menyatakan metode rerata dan sigma, dan    metode  kurva  karakteristik  merupakan  metode  yang  paling  akurasi  untuk penyetaraan skor pada pendeteksian DIF .
Penyetaraan skor parameter butir dari dua kelompok berbeda diperlukan respon  peserta  tes.  Respon  peserta  tes  ini  diestimasi  parameter  butir  dan paramater  kemampuan  peserta  tes  dari  dua  kelompok  berbeda  dapat menggunakan  ukuran  sampel  kecil,  sedang  dan  besar.  Pada  model  logistik  satu parameter  biasa  menggunakan  ukuran  sampel  250,    pada  model  logistik  dua parameter  menggunakan  ukuran  sampel  500,  dan  pada  model  logistik  tiga parameter  menggunakan ukuran sampel 1000. Cohen dan Seock (1998), Candel dan  Drasgow  (1988),  Rahayu  (2008)  membandingkan  metode linking dalam
pendektesian DIF .  Cohen dan Seock menggunakan ukuran sampel 300 dan 600, Candell  dan  Drasgow    menggunakan  ukuran  sampel  300  dan  500,    Rahayu menggunakan  ukuran  sampel  300  dan  600.  Variabel  terikat  pada  penelitian Cohen  dan  Seock  adalah  butir false  positive dan  butir false  negative ,  variabel terikat  pada  penelitian  Candell  dan  Drasgrow  adalah  banyaknya  butir DIF , variabel terikat pada penelitian Rahayu adalah butir hit .
Penelitian  yang  berkaitan  dengan DIF pada butir  yang  berbentuk  pilihan ganda  dengan  model  penskoran correct score telah  banyak  dilakukan diantaranya  oleh  Effendi  (2011)  dan  Sudaryono  (2012),  Rahayu  (2008), sedangkan penelitian yang berkaitan dengan DIF dengan memperhatikan model penskoran dan metode equating belum ada. Oleh karena itu tujuan penelitian ini untuk  menentukan  apakah  semakin  panjang  ukuran  sampel,  maka  semakin sensitif  deteksi  DIF  dengan  menggunakan  metode Lord  Chi-Square berdasarkan model  penskoran correct score dan punishment  score pada  model  logistik  dua parameter.

## METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan adalah metode eksperimen. Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa skor pekerjaan siswa pada mata pelajaran kimia di Jakarta pada tahun ajaran 2000. Skor hasil pekerjaan siswa ini berbentuk nol (0) dan satu (1).  Butir perangkat tes yang cocok model dengan L2P adalah  46 butir.
Tabel 1. Disain Penelitian Deteksi DIF ditinjau Model Penskoran dan Ukuran Sampel
Ukuran Sampel Model Penskoran (A)
Correct Score
Punishment Score Kecil Y 1.1.1 . . Y 1.1.30 Y 1.2.1 . . Y 1.2.30
Sedang Y 2.1.1 . . Y 2.1.30 Y 2.2.1 . . Y 2.2.30
Besar Y 3.1.1 . . Y 3.1.30 Y 3.2.1 . .
Y 3.3.30
Keterangan Y ijk = banyak butir DIF
Variabel bebas dalam penelitian ini adalah model penskoran yaitu model penskoran correct score dan punishment score dan ukuran sampel yaitu 300, 500
Jurnal Evaluasi Pendidikan Vol. 4, No. 2, Oktober 2013, 198-208
dan 800. Variabel terikat adalah banyak butir DIF . Ukuran sampel  300, 500 dan 800  berturut-turut  dinamakan  sampel  kecil,  sampel  sedang  dan  sampel  besar. Skor pekerjaan siswa diambil dengan teknik random sampling dan pengulangan sebanyak 30 kali.
Equating menggunakan metode rerata dan sigma (RS) hanya melibatkan taraf sukar butir. Untuk penyetaraan skor  menggunakan rumus * jF jF b Ab K   ,
dengan R F b b A    dan R F b b K A     . Rumus penyetaraan skor ini mengandung koefisien A dan K . Koefisien A diperoleh dari perbandingan antara simpangan baku  taraf  sukar  butir  kelompok  referensi  dan  kelompok  fokal,  sedangkan koefisien K diperoleh  dari  perbedaan  rerata  taraf  sukar  butir  kelompok referensi,  dan  perkalian A dengan  rerata    taraf  sukar  butir    kelompok  fokal. Estimasi parameter butir kelompok  fokal dan referensi dilakukan secara tepisah.
Lord  memberikan  rumus  transformasi  linear  untuk  taraf  sukar  butir (Cohen dan Seock, 1998) adalah * 2 2 j j b Ab K   ,* menyatakan nilai transformasi,
sehingga  estimasi  parameter  taraf  sukar  butir  ke-j    pada  kelompok  dua    sama skalanya dengan kelompok satu. Hasil equating parameter butir kelompok fokal dipengaruhi  oleh  nilai A dan K ,  sedangkan  nilai A dan K dipengaruhi  oleh nilai taraf sukar butir kelompok fokal dan kelompok referensi.
Stark  dan  Chernyshenko  (2002:7)  mengemukakan  langkah-langkah  yang dilakukan  dalam  pendektesian DIF dengan  menggunakan  metode Lord's  Chi- Square lebih jelas dibandingkan dengan yang dikemukan Segal adalah:
1)  Mengestimasi  parameter  butir  dan  variansi  kovariansi  kelompok  kelompok fokal  dan kelompok referensi  secara terpisah.
2)  Menyamakan skala dari kelompok fokal ke kelompok referensi
3)  Menghitung nilai 2  dan membandingkan harga kritis 2  .
Prosedur  pelaksanaan  tes  hasil  belajar  dengan  menerapkan  model penskoran  adalah  sebelum  peserta  merespon  perangkat  tes  hasil  belajar, pengawas  menginformasikan  bahwa  model  penskoran  yang  digunakan  adalah correct  score dan punishment  score .  Respon  peserta  tes  yang  digunakan  untuk deteksi  DIF  pada  model  penskoran correct  score dan punishment  score adalah skor dengan perhitungannya sama yaitu benar diberi skor 1 dan salah diberi skor 0.
Tahap  pendeteksian  DIF  yang  dilakukan  yaitu  langkah  pertama menggandakan  respon  peserta  tes  dari  wilayah  Jakarta  Utara  dan  Jakarta Selatan.    Langkah  kedua  menentukan    butir  yang  cocok  model  dengan  model logistik  dua  parameter  (L2P),  langkah  ketiga    mengambil  secara  acak  300,  500 dan 800 skor responden untuk kelompok fokal dan kelompok referensi, masing- masing  dilakukan  sebanyak  30  pengulangan.  Langkah  keempat,  melakukan estimasi parameter taraf sukar butir dan daya beda butir, selanjutnya dilakukan penyetaraan  skor  dengan  metode  rerata  dan  sigma.  Langkah  kelima  deteksi
DIF nya dengan metode Lord Chi-Square . Langkah keenam melakukan  pengujian hipotesis dengan menggunakan anava dua faktor.

## HASIL PENELITIAN
Butir perangkat tes mata pelajaran kimia  tahun 2003 yang cocok model dengan  model  logistik  dua  parameter  terdiri  4  butir  tidak  cocok  model  dan  46 butir cocok model.  Banyak butir DIF dengan metode Lord Chi-Square pada model penskoran punishment score dengan ukuran sampel kecil adalah 42 butir sampai dengan  46  butir.  Banyak  butir  DIF  yang  sering  terdeteksi  sebanyak  43  butir terjadi 7 pengulangan yakni pengulangan ke 2, 4, 10, 12, 13, 15, dan 19.  Banyak butir  pada  model  penskoran correct  score adalah  10  butir  sampai  dengan  46 butir.  Banyak  butir  yang  terdekteksi  pada  model  penskoran  ini  lebih  beragam dan  banyak  butir  DIF  kurang  dari  20  butir  yaitu  sebanyak  10  butir  muncul  satu kali pengulangan yaitu pada pengulangan ke 10.
Banyak butir DIF dengan metode Lord Chi-Square pada model penskoran punishment score dengan ukuran sampel sedang adalah 43 butir sampai dengan 46 butir. Banyak butir DIF yang sering terdeteksi adalah sebanyak 44 butir yakni pada  pengulangan  11,  12,  13,  14,  16,  18,  20  dan  25  dan  45  butir  pada pengulangan ke 1, 3, 5, 6, 19, 22, 23, dan 26. Banyak butir pada model penskoran correct  score adalah  21  butir  sampai  dengan  42  butir.  Banyaknya  butir  yang terdeteksi  pada  model  penskoran  ini  lebih  beragam  dan  banyaknya  butir  DIF kurang  dari  30  butir  yaitu  sebanyak  lima  kali  pengulangan  yaitu  sebanyak  21 butir, 22 butir, 25 butir dan 26 butir pada pengulangan ke-5, 16, 23, 27 dan 28.
Gambar 1. Banyak Butir DIF pada Ukuran Sampel Kecil
Jurnal Evaluasi Pendidikan Vol. 4, No. 2, Oktober 2013, 198-208
Gambar 2. Banyak Butir DIF pada Ukuran Sampel Sedang
Gambar 3. Banyak Butir DIF pada Ukuran Sampel Besar
Banyak butir DIF dengan metode Lord Chi-Square pada model penskoran correct  score dengan  ukuran  sampel  besar  adalah  12  butir  sampai  dengan  41 butir.  Banyak  butir  setiap  pengulangan  berbeda  kecuali  pada  pengulangan  16 dan  18,  15  dan  21,  3  dan  11.  Sementara  banyak  butir  pada  model  penskoran punishment  score adalah  40  butir  sampai  dengan  48  butir.  Banyak  butir  yang terdeteksi hanya sekali pengulangan yakni  42 butir.
Hasil  pengujian diperoleh  pada baris model  penskoran  nilai  sgn. 0,000 < 0.05,  ini  berarti  terdapat  perbedaan  banyaknya butir DIF dengan  menggunakan model penskoran correct score dan punishment score . Rata-rata banyak butir DIF dengan menggunakan model penskoran correct score 32 butir, model penskoran punishment score 44 butir, sehingga dapat disimpulkan banyak butir DIF dengan menggunakan model penskoran punishment score butir lebih banyak dari model penskoran correct score .
Tabel 2. Hasil Pengujian dengan Anava Dua Jalan
Hasil  pengujian  banyak  butir  DIF  dengan  model  penskoran correct  score antara ukuran sampel kecil, sedang, dan  besar diperoleh nilai sign. 0,000 < 0,05 maka  ada  perbedaan  banyak  butir  DIF  dengan  model  penskoran correct  score pada  ukuran  sampel  kecil,  sedang,  dan  besar.  Pada  ukuran  sampel  kecil  dan sedang  didapat  nilai  sign.  0,684  >  0,05  maka  dapat  disimpulkan  tidak  ada perbedaan  banyaknya  butir  DIF  pada  model  penskoran correct  score antara ukuran  sampel  kecil  dan  sedang.  Pada  ukuran  sampel  kecil  dan  besar  didapat nilai sign. 0,008 < 0,05 maka banyaknya butir DIF pada model penskoran correct score dengan ukuran sampel  kecil lebih banyak dari  ukuran sampel besar. Pada ukuran sampel sedang dan besar didapat nilai sign. 0,027 < 0.05 maka banyaknya butir  DIF  pada  model  penskoran correct  score dengan  ukuran  sampel  sedang lebih banyak dari ukuran sampel besar.
Tabel 3. Hasil Uji Perbandingan Pada Model  Penskoran Correct Score
Hasil  pengujian  banyak  butir DIF dengan  model  penskoran punishment score antara ukuran sampel kecil, sedang, dan besar diperoleh nilai sign. 0,006 < 0,05  maka  ada  perbedaan  rata-rata  banyak  butir DIF dengan  model  penskoran punishment  score antara  ukuran sampel  kecil,  sedang, dan  besar. Pada ukuran sampel kecil dan sedang didapat nilai sign. 0,022 < 0,05 maka dapat dsimpulkan banyaknya  butir DIF pada  model  penskoran punishment  score dengan  ukuran sampel sedang lebih banyak dari ukuran sampel kecil. Pada ukuran sampel kecil dan besar didapat nilai sign. 0,000 < 0,05 maka banyaknya butir DIF pada model penskoran correct  score antara  ukuran  sampel  besar  lebih  banyak  dari  ukuran
Jurnal Evaluasi Pendidikan Vol. 4, No. 2, Oktober 2013, 198-208
sampel  kecil.  Pada  ukuran  sampel  sedang  dan  besar  didapat  nilai  sign.  0,008  < 0,05  maka  banyaknya  butir DIF pada  model  penskoran correct  score dengan ukuran sampel besar lebih banyak dari ukuran sampel sedang.
Tabel 4. Hasil Uji Perbandingan Pada Model  Penskoran Punishment Score

## PEMBAHASAN
Hasil  pengujian  pertama,  banyaknya  butir DIF pada  model  penskoran correct score dengan ukuran sampel kecil lebih banyak dari ukuran sampel besar, dan  banyaknya  butir  DIF  pada  model  penskoran correct  score dengan  ukuran sampel sedang lebih banyak dari ukuran sampel besar. Dapat disimpulkan pada ukuran sampel kecil dan sedang lebih banyak terdeteksi butir DIF dengan metode Lord  Chi  Square daripada  ukuran  sampel  besar  pada  model  penskoran correct score .  Ini  sejalan  dengan  penelitian  Rahayu  (2008)  yaitu  dengan  model penskoran correct score, penyamaan skala dengan metode rerata dan sigma dan deteksi DIF dengan Lord  Chi-Square pada  model  logistik  dua  parameter menyatakan  bahwa  deteksi DIF dengan  metode Lord  Chi-Square pada  model penskoran correct  score paling  akurat  pada  ukuran  sampel  kecil.  Temuan  ini didukung data secara deskripsi yaitu rata-rata banyaknya butir DIF pada ukuran sampel kecil 34 butir dan sedang 33 butir sedangkan pada ukuran sampel besar 38  butir,  demikian  pula  sebaran  banyaknya  butir  DIF  yang  terdeteksi,  ukuran sampel sedang lebih homogen dibandingkan ukuran sampel kecil dan besar.
Gambar 4. Boxplot Banyaknya Butir DIF dengan Model Correct Score pada Ukuran Sampel Kecil, Sedang dan Besar
Hasil  penelitian  kedua  menunjukkan  banyaknya  butir DIF dengan  model penskoran punishment score pada ukuran sampel kecil lebih banyak dari ukuran sampel sedang, pada ukuran sampel kecil lebih banyak dari ukuran sampel besar, pada  ukuran  sampel  sedang  lebih  banyak  dari  ukuran  sampel  besar.  Sehingga didapat  temuan  kedua  pada  penelitian  ini  adalah  deteksi DIF dengan  metode Lord Chi-Square pada model penskoran punishment score adalah semakin sedikit ukuran  sampel  makan  makin  sedikit  butir  terdeteksi  DIF.  Temuan  ini  didukung data  secara  deskripsi  yaitu  rata-rata  banyaknya  butir  DIF  pada  ukuran  sampel kecil dan besar 46 butir, sedangkan pada ukuran sampel besar 48 butir, demikian pula sebaran banyaknya butir DIF yang terdeteksi.
Gambar 5. Boxplot Banyaknya Butir DIF dengan Model Punishment Score pada Ukuran Sampel kecil, Sedang dan Besar
Hasil  penelitian  menunjukkan  pada  gabungan  ukuran  sampel  kecil, sedang  maupun  besar  adalah  banyaknya  butir DIF dengan  model  penskoran punishment  score lebih  banyak  dari  banyaknya  butir DIF dengan  model penskoran correct score . Dengan demikian temuan penelitian ini adalah deteksi DIF dengan  metode Lord  Chi-Square menghasilkan  banyaknya  butir DIF dengan model  penskoran punishment  score lebih  banyak  dari  banyaknya  butir DIF dengan  model  penskoran correct  score tidak  dipengaruhi  oleh  ukuran  sampel. Banyaknya  butir  DIF  yang  terdeteksi  pada  model  penskoran corecct  score dan punishment score nampak jelas sekali perbedaannya secara visual pada gambar 6.
Gambar 6. Boxplot Banyaknya Butir DIF dengan Model Punishment Score dan Correct Score
Jurnal Evaluasi Pendidikan Vol. 4, No. 2, Oktober 2013, 198-208
Perbedaan banyaknya butir DIF pada model penskoran corecct score dan punishment  score terjadi  disebabkan  pada  model  penskoran correct  score memberi peluang peserta tes menebak jawaban butir tes sehingga memiliki dua kemungkinan  jawaban  peserta  tes  yaitu  benar  atau  salah.  Peserta  tes  akan melakukan  tebakan  terhadap  butir  yang  tidak  ditemukan  jawabannya.  Model penskoran correct score akan akan menyebabkan peserta tes berspekulasi dalam menjawab tes (Santosa, 2011: 135 ).  Penyebab peserta tes melakukan tebakan terhadap  jawaban  butir  tes  karena  butir  tes  tersebut  terlalu  sulit  untuk  tingkat kemampuannya.  Sementara  model  penskoran punishment  score memberikan sedikit peluang menebak sehingga skor yang diperoleh melalui model penskoran ini dapat menggambarkan kemampuan peserta tes yang sesungguhnya. Peserta tes akan menjawab butir tes sesuai dengan tingkat kemampuannya.
Faktor  banyaknya  butir DIF pada  tes  dengan  model  penskoran punishment  score adalah  kecemasan,  dan  rasa  takut  peserta  tes  terhadap punishment yang  dilakukan  yaitu  berupa  pengurangan  nilai  pada  butir  yang dijawab  salah.  Santrock  menyatakan  kecemasan  berupa  perasaan  tidak menyenangkan  akan  ketakutan  (Naswati,  2012:  60).  Ini  mengakibatkan  peserta tes  akan  menghasilkan  respon  peserta  tes  terhadap  butir  yang  diukur  dengan perangkat  tes.  Peserta  tes  yang  merespon  instrumen  dengan  model  penskoran punishment score juga memiliki sifat kehati-hatian yang lebih tinggi dibandingkan dengan peserta tes dengan model penskoran correct score.
Pada  model  penskoran punishment  score menunjukkan  banyaknya  butir DIF  lebih  banyak  dibandingkan  dengan  model  penskoran correct  score .  Ini menunjukkan  bahwa  dua  kelompok  peserta  yang  berbeda  yang  memiliki kemampuan  yang  sama  merespon  sebagian  besar  butir  tes  dengan  model penskoran punishment  score ,  mendapatkan  probabilitas  jawaban  benar  yang tidak sama pada butir tersebut. Perserta tes memiliki rasa kecemasan, rasa takut dan  kehati-hatian  yang  tinggi,  merespon  butir  yang  tidak  sesuai  dengan  tingkat kemampuannya,  sehingga  diperoleh  butir DIF yang  lebih  banyak  dengan menggunakan  model  penskoran punishment  score. Banyaknya  butir  DIF disebabkan  kecemasan  peserta  tes  ketika  mengerjakan  tes,  ketidakhati-hatian responden ketika mengerjakan soal tes dan belum terbiasa dengan sistem baru yang digunakan. Naga (1992: 391) menyatakan kecemasan merupakan salah satu penyebab ketidakwajaran skor pada responden. Ini mengakibatkan butir menjadi DIF.

## SIMPULAN
Semakin  besar  ukuran  sampel  maka  semakin  sedikit  butir  DIF  yang terdeteksi dengan metode Lord Chi Square pada model penskoran correct score dan semakin kecil ukuran sampel maka semakin banyak butir DIF yang terdeteksi dengan metode Lord Chi Square pada model  penskoran correct score. Penelitian
ini  dapat  dilanjutkan  pada equating dua  tahap  dengan  memanipulasi  model penskoran dan ukuran sampel dengan menggunakan teori klasik.

## DAFTAR PUSTAKA
Barr,  Michael A. and Nambury S. Raju. (2003). “IRT-Based Assessments of Rater Effects in Multiple-Source Feedback Instruments. “ Organizational Research Methods , Vol. 6(1).
Candell, G. L., & Drasgow, F. (1988). “An Iterative Procedure for Linking Metrics and  Assessing  Item  Bias  in  Item  Response  Theory.” Applied  Psychological Measurement , Vol. 12(3).
Cohen,  Allan  S.  dan  Seock-Ho  Kim.  (1998). Comparison  of  Linking  and Concurenrent  Calibration  Under  Item  Rersponse  Theory .  Journal  Applied Psychological Measurement. Vol 22(2).
Effendi.  (2012).  “Detection  of  Crossing  Dif:  A  Comparison  of  Raju’s  Area Measure,  Lord’s  Chi-Square,  And  Likelihood  Ratio  Test .” Jurnal  Evaluasi Pendidikan . Vol. 2(2).
Hambleton,  Ronald  K,  H.  Swaminathan,  dan  H.  Jane  Rogers.  (1991). Fundamentals of Item Response Theory.  London : Sage Publications.
Hsin-Hung, Li. dan William Stout. (2003). New Prosedure for Detecting of Crossing DIF .  University  of  Illinois  at  Urbana-Champaign  online.  dari  http://www. stat.uiuc.edu/paper/Li 941,pdf.
Linda, Crocker  dan  James  Algina. (1986). Introduction to Clasiical and Modern Test Theory . Florida: Harcourt Brace Jovanovicch.
Naga,  Dali  Santun.  (1992). Teori  Sekor  pada  Pengukuran  Mental .  Jakarta:
Nagarani Citrayasa.
Naswati.  (2012).  “Kecemasan  dalam  Ketidakwajaran  Skor.” Jurnal  Evaluasi Pendidikan , Vol. 3(1)
Rahayu,  Wardani.  (2008).  “Linking  Method  and  Flase  Positive  Item  on  DIF Detection  Based  on  Item  Respons  Theory.” Jurnal  Penelitian  dan  Evaluasi Pendidikan , Tahun 14 (1).
Jurnal Evaluasi Pendidikan Vol. 4, No. 2, Oktober 2013, 198-208
Stark, S. dan Oleksandr Chernyshenko. (2002). Detection of differential item/test functioning (DIF/DTF) Using IRT . University of Illinois at Urbana  Champain online. http://www.work.psych.uiuc.edu/irt/.
Sudaryono. (2012). “Perbandingan Sensitivitas Metode Chi-Square Scheuneman, Mantel-Haenszel, Dan Teori Responsi Butir Model Rasch Pada Pendeteksian Differential Item Functioning ( DIF ).” Jurnal Evaluasi Pendidikan , Vol. 3(1).
Wiberg, Marie. (2007). Measuring and Detecting Differential Item Functioning in Criterion-Referenced  Licencing  Test .  ISSN  1103-2685 Universitas  UMEA http://www.edusci.umu.se.