## Automasi Pembuatan Laporan Analisis dengan R Markdown
1 Muhammad Yoga Prabowo, Amin Firdaus, 2 Diding Ariadi Damanik, 4 Taufan Dedy Nurtanto
1 University of Melbourne, Victoria, Australia, 2,3 Badan Pendidikan dan Pelatihan Keuangan, Kementerian Keuangan, DKI Jakarta, Indonesia, 4 University of Hull, Hull, United Kingdom
Email: 1 aminfirdaus@kemenkeu.go.id
Abstrak. Laporan  adalah  bentuk  naskah  dinas  yang  sering  dibuat  oleh  ASN  baik  secara insidentil maupun berkala. Pembuatan laporan secara manual sering menyita waktu, tenaga, dan pikiran yang dapat didayagunakan untuk kegiatan lainnya. Selain itu, pembuatan laporan secara  manual  rentan  mengalami  kesalahan.  Automasi  pembuatan  laporan  dapat  menjadi solusi. Automasi tersebut bertujuan menjadikan pembuatan laporan lebih cepat, lebih mudah, dan  mengurangi  faktor human  error .  Selain  itu,  penerapan  IT  dalam  automasi  merupakan bentuk good  governance yang  meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas.  Automasi  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  fungsi  R  Markdown  pada  perangkat  lunak  pemrograman statistik R. R Markdown dapat menggabungkan narasi, analisis, dan visualisasi menjadi sebuah dokumen laporan yang utuh. Selain itu, perulangan dan pernyataan logikal dapat digunakan untuk  menghasilkan  deskripsi  secara  otomatis.  Pengadopsian  R  Markdown  untuk  automasi membuat  penyusunan  laporan  analisis  menjadi  lebih  efektif,  efisien,  dan  mudah  untuk direproduksi.
Kata kunci: automasi, laporan, psikometri, reproducible research , RStudio, R Markdown
Abstract. A  report  is  a  form  of  official  document  that  is  often  made  by  civil  servants.  Writing reports  manually  often  takes  time,  energy,  and  other  resources  that  can  be  utilized  for  other activities.  In  addition,  manual  report  generation  is  prone  to  errors.  Automation  of  report generation can provide a solution. The automation aims to make report generation faster, easier, and reduce the human error factor. Furthermore, the application of IT in automation of report generation  is  an  implementation  of  good  governance  to  increase  efficiency  and  effectiveness. Automation  can  be  done  using  the  R  Markdown  function  in  the  R  statistical  programming software. R Markdown can combine narrative, analysis, and visualization into a complete report. Loops and logical statements can also be used to generate automatic descriptions. The adoption of  R  Markdown  for  automation  makes  the  composition  of  analytical  reports  more  effective, efficient, and reproducible.
Keywords: automation, report, psychometrics, reproducible research, RStudio, R Markdown

## 1. PENDAHULUAN
Komunikasi adalah salah satu klaster terbesar kompetensi yang dianggap penting untuk menunjang kesuksesan Aparatur Sipil Negara (ASN) di dalam karir saat ini dan nanti (Kruyen &  Van  Genugten,  2020).  Keterampilan  komunikasi  ini  mencakup  komunikasi  secara  lisan maupun  tertulis  (Pandey  &  Garnett,  2006).  Secara  lisan,  komunikasi  dilakukan  melalui perkataan  terhadap  lawan  bicara  baik  secara  tatap  muka  langsung  maupun  melalui  media teleconference, sedangkan secara tertulis, komunikasi dilakukan melalui tulisan dalam bentuk surat-menyurat dan lazim digunakan di dunia bisnis dan pemerintahan (Kusumawati, 2016).
Salah satu bentuk komunikasi lisan dan tertulis yang sering digunakan oleh ASN adalah laporan.  Menurut  Siradjuddin  dan  Abdullah  (2018),  “Laporan  adalah  suatu  bentuk penyampaian  berita,  keterangan,  pemberitahuan  ataupun  pertanggungjawaban  baik  secara lisan maupun secara tertulis dari bawahan kepada atasan sesuai dengan hubungan wewenang ( authority ) dan tanggung jawab ( responsibility ) yang ada antara mereka.”
Terdapat beragam tipe dan jenis laporan yang dibuat ASN. Jenis-jenis laporan dapat dibagi berdasarkan fungsi, formalitas, subjek, maupun frekuensi (BPPK, 2019). Berdasarkan fungsi, laporan dapat dibedakan menjadi laporan fungsional dan laporan analitis. Laporan fungsional menyajikan  fakta  dan  perkembangan  suatu  kegiatan,  misalnya progress  report. Sementara laporan  analitis  mencantumkan  analisis-analisis  sebelum  memberikan  kesimpulan  dan rekomendasi, contohnya recommendation report. Kemudian, berdasarkan formalitas laporan dibagi menjadi laporan formal dan laporan informal. Laporan formal, atau biasa juga disebut dengan long report, adalah laporan yang memiliki lebih dari 10 halaman, sementara laporan informal ( short report) ditulis tidak lebih dari 10 halaman. Jenis laporan lain adalah laporan berdasarkan  subjek,  misalnya  laporan  personalia,  laporan  akuntansi,  laporan  produksi,  dan lain-lain. Sedangkan laporan berdasarkan frekuensi menyangkut waktu pelaporan yang terdiri dari laporan berkala dan laporan khusus. Laporan berkala ialah laporan yang disusun secara periodik,  misalnya  laporan  harian,  mingguan,  bulanan,  semesteran,  maupun  tahunan. Sedangkan  laporan  khusus  hanya  dibuat  pada  waktu-waktu  tertentu  saja,  misalnya  laporan atas suatu kejadian/kegiatan tertentu.
Banyaknya laporan yang harus dibuat ASN menyita banyak waktu, tenaga, dan pikiran. Padahal,  masih  banyak  pekerjaan  yang  harus  diselesaikan  ASN,  terutama  yang  menyangkut pelayanan kepada masyarakat. Oleh karena itu, ASN membutuhkan metode atau cara baru yang lebih efektif dan efisien. Salah satu metode yang dapat diterapkan adalah pembuatan laporan secara otomatis dan dapat direplikasi oleh ASN/peneliti lain sesuai dengan jenis laporan yang diinginkan.
Dalam  dunia  sains,  hal  ini  berkaitan  dengan  konsep  penting  mengenai reproducible research ,  yaitu  keharusan  suatu  penelitian  untuk  dapat  direplikasi  atau  diteliti  ulang  oleh peneliti  lain  dengan  prosedur  yang  konsisten  (Budiaji,  2019). Reproducibility membantu peneliti awal atau peneliti lainnya untuk mereplikasi hasil yang sama meskipun menggunakan komputer yang berbeda dan di waktu yang berbeda, sekaligus meminimalkan kemungkinan terjadinya error yang  menyebabkan  kesalahan  pada  statistik  atau  hasil  perhitungan  yang dilaporkan (Peikert et al., 2021).
Pada tulisan ini, peneliti mencontohkan penerapan reproducible research menggunakan salah  satu  contoh  laporan  yang  ada  di  Badan  Pendidikan  dan  Pelatihan  Keuangan  (BPPK),
Kementerian Keuangan, yaitu laporan analisis materi tes. Laporan ini adalah laporan khusus yang dibuat setelah pelaksanaan ujian atau tes yang berisi analisis-analisis terhadap butir soal seperti validitas, reliabilitas, tingkat kesukaran, daya pembeda, dan efektivitas pengecoh.
Masalah utama yang dihadapi oleh ASN dalam pembuatan laporan adalah bahwa laporan dibuat  secara  manual.  Padahal,  seringkali  laporan  yang  dibuat  memiliki  format  dan  bentuk laporan yang sama. Contohnya, di Kementerian Keuangan format dan bentuk laporan diatur di dalam Peraturan Menteri Keuangan Nomor 136 Tahun 2018 tentang Pedoman Tata Naskah Dinas di Lingkungan Kementerian Keuangan. Dengan format dan bentuk yang sama, maka ASN seharusnya  dapat  mereplikasi  laporan  secara  otomatis  dan  mengurangi  perulangan  manual yang cukup menghabiskan waktu.
Pembuatan  laporan  secara  manual  juga  rentan  menimbulkan  masalah  lain  yaitu kesalahan  manusia  ( human  error). Kesalahan  dapat  berupa  kesalahan  yang  bersifat leksikal/bahasa  maupun  kesalahan  substantif.  Kesalahan  leksikal/bahasa  dapat  berupa kesalahan gramatikal, ejaan, dan diksi (Harjono, 2018). Sedangkan kesalahan substantif dapat berupa  kesalahan  input,  proses,  dan  output.  Kesalahan  input  dapat  berupa  kesalahan memasukkan data. Sementara kesalahan proses dapat berupa kesalahan dalam menduplikasi data, memindahkan data, memasukkan rumus, tabulasi data, dan proses yang lain. Sedangkan kesalahan  output  dapat  berupa  kesalahan  dalam  visualisasi  data,  tampilan  laporan,  hasil analisis,  dan  output  lainnya.  Oleh  karena  itu,  dengan  automasi  pembuatan  laporan, kesalahankesalahan yang bersifat human error dapat dikurangi.
Masalah  lain  adalah  pembuatan  laporan  secara  manual  tidak  dapat  mengakomodasi analisis  terhadap  data  sekaligus.  Secara  manual,  proses  analisis  biasanya  dilakukan  secara terpisah  dari  pembuatan  narasi  laporan.  Sebagai  contoh,  pembuatan  laporan  menggunakan aplikasi word  processor seperti  Microsoft  Word,  sedangkan  proses  analisis  menggunakan aplikasi spreadsheet seperti Microsoft Excel atau aplikasi pengolah statistik seperti SPSS . Hal ini menyebabkan proses menjadi lebih lama karena hasil analisis harus disematkan secara manual ke dalam laporan. Dengan menerapkan automasi pembuatan laporan, dapat dihasilkan narasi sekaligus analisis dalam satu dokumen.
Terakhir,  masalah  yang  dihadapi  ASN  terkait  pembuatan  laporan  adalah kemampuan/kompetensi  sumber  daya  manusia  (SDM)  dalam  membuat  laporan  tertentu. Sebagai contoh, untuk membuat laporan khusus seperti laporan analisis materi tes dibutuhkan kemampuan/kompetensi  analisis  psikometri.  Jika  laporan  dibuat  secara  manual,  maka  ASN harus  memahami  terlebih  dahulu  konsep  dan  rumus  yang  digunakan  dalam  menjalankan analisis.  Oleh  karena  itu,  ASN  membutuhkan  waktu  untuk  mempelajari  konsep  dan  rumus tersebut. Dengan demikian, tidak semua ASN dapat membuat laporan dengan analisis tertentu. Oleh  sebab  itu,  kelemahan  ini  dapat  disiasati  dengan  menggunakan  aplikasi  automasi  yang dapat dijalankan oleh semua ASN tanpa harus memiliki kemampuan/kompetensi tertentu.
Tujuan  dari  automasi  pembuatan  laporan  ini  secara  umum  adalah  untuk  menjadikan proses pembuatan laporan lebih cepat, lebih mudah, dan untuk mengurangi faktor kesalahan manusia  ( human  error ).  Apa  yang  dahulu  dikerjakan  dalam  waktu  beberapa  hari  kini  dapat diselesaikan  dalam  hitungan  jam  atau  bahkan  menit.  Sesuatu  yang  dahulu  terlihat  sulit, sekarang menjadi lebih mudah. Tentu saja hal ini juga membuat pekerjaan lebih efektif dan efisien. Sementara secara khusus, tujuan dari automasi ini adalah terkait penyelenggaraan good
governance di dalam pemerintahan. Melalui penerapan information technology (IT), pemerintah dapat  meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas  di  dalam  proses-proses  pemerintahan  dengan sumber daya yang optimal.
Manfaat dari automasi pembuatan laporan ini dalam skala kecil bagi ASN adalah dapat menghemat waktu dan sumber daya sehingga ASN bisa lebih fokus pada pekerjaan lainnya yang lebih  penting/mendesak,  terutama  yang  berkaitan  dengan  pelayanan  terhadap  masyarakat. Dalam  skala  yang  lebih  besar,  prosedur  ini  dapat  diterapkan  secara  luas  di kementerian/lembaga  pemerintahan  yang  dapat  berdampak  besar  kepada  kinerja  dan pelayanan pemerintah terhadap masyarakat.

## 2 . METODE
Automasi pembuatan laporan dapat digunakan dengan menggunakan fungsi R Markdown yang ada pada perangkat lunak pemrograman statistik R. R Markdown merupakan sistem yang mudah digunakan yang memungkinkan untuk menggabungkan komputasi statistik dan analisis tertulis  dalam  satu  dokumen  (Baumer  et  al.,  2014).  Paradigma  yang  digunakan  oleh  R Markdown adalah literate programming , yaitu menggabungkan kode sumber program dengan dokumentasi atau narasi sehingga kita dapat mengambil kode sumbernya atau menjalankan kodenya untuk mendapatkan hasil eksekusi kode tersebut (Xie, 2015 sebagaimana dikutip dari Schulz, 2018).
Sebagai  sebuah  bahasa  pemrograman  yang  banyak  dipakai  oleh  saintis,  bahasa  R memungkinkan penggunanya untuk melakukan automasi berbagai analisis statistik, machine learning ,  dan  visualisasi  data  (Siddiqui  et  al.,  2017).  Meskipun  berbasis  sintaks,  terdapat beberapa aplikasi graphical user interface (GUI) yang dapat digunakan untuk menjalankan R dengan  antarmuka  yang  mudah  dioperasikan.  Salah  satu  yang  populer  digunakan  adalah RStudio.  Dibandingkan  dengan  aplikasi  pengolah  statistik  seperti  SPSS,  R  dan  RStudio menawarkan beberapa keunggulan, yaitu: 1) gratis dan open source ; 2) relatif mudah dipelajari bagi yang masih awam dalam pemrograman; 3) memiliki komunitas pengguna yang luas; 4) memiliki banyak package/library yang dapat digunakan untuk berbagai jenis analisis.
Pada laporan analisis materi tes, metodologi yang digunakan adalah pendekatan analisis psikometri. Psikometri adalah perpaduan antara ilmu statistika dan psikologi yang bertujuan untuk  menguantifikasi  dan  menganalisis  sifat-sifat  manusia  melalui  uji  psikologi  dan pengukuran-pengukuran  lainnya  (Anunciação,  2018).  Analisis  psikometri  juga  digunakan untuk menguji instrumen tes kemampuan kognitif yang banyak dimanfaatkan dalam kegiatan asesmen, seleksi, penilaian pendidikan, dan sertifikasi (Azwar, 2019).
Aplikasi R menyediakan banyak package yang sangat berguna bagi komunitas psikometri, yang  mencakup  pelbagai  teori  pengukuran  seperti classical  test  theory , Rasch  measurement theory , dan item response theory (Schumacker, 2019). Artikel ini akan menggunakan classical test  theory ,  yaitu  kerangka  teoritis  yang  paling  banyak  digunakan  dalam  pengukuran pendidikan  dan  psikologi  selama  lebih  dari  90  tahun  terakhir  (Sheng,  2019).  Fungsi-fungsi untuk menjalankan analisis berbasis classical test theory tersedia pada package CTT. Tabel 1. Fungsi-Fungsi Psikometri pada Package CTT
No. Nama Fungsi Kegunaan
1. score Melakukan skoring secara dikotomi (0 jika salah, 1 jika benar) 2. itemAnalysis Menganalisis tingkat kesukaran dan daya pembeda 3. distractorAnalysis Menganalisis pengecoh 4. cttICC
Menggambar item characteristic curve /kurva karakteristik butir
Data  yang  digunakan  dalam  automasi  penyusunan  laporan  analisis  materi  tes  ini diperoleh  dari  penyelenggara  ujian,  yang  meliputi  file  hasil  jawaban  ujian  dan  file  kunci jawaban.  Kedua  data  tersebut  diimpor  ke  dalam  aplikasi  RStudio  dan  diolah  dalam  file  R Markdown (Rmd). File tersebut berisi teks laporan dan potongan kode yang apabila dijalankan akan menghasilkan data analisis dan plot/chart . Dengan menggunakan package Knitr, seluruh teks, data analisis, dan plot/chart tersebut dapat dikompilasi ke dalam sebuah file Word, PDF, ataupun HTML. Dengan demikian, penyusunan laporan dapat dilakukan secara otomatis.

## Gambar 1. Alur Data Automasi Pembuatan Laporan
Pada  artikel  ini,  format  laporan  yang  digunakan  adalah  Word.  Kelebihan  dari  tipe dokumen Word adalah: 1) format yang umum digunakan pada perkantoran; 2) isinya dapat disunting  sehingga  memungkinkan  pengguna  menambahkan  informasi-informasi  lain, khususnya  yang  tidak  dapat  dianalisis oleh  komputer; 3) mudah dikonversi menjadi  format lainnya sesuai dengan kebutuhan.
Selain  menggunakan  fungsi-fungsi  analisis  pada  R,  automasi  pembuatan  laporan  juga menggunakan  perulangan  ( loop )  dan  pernyataan  kondisional  ( conditional  statement )  untuk menghasilkan informasi deskriptif dan diagnostik untuk seluruh butir pada alat tes yang diuji. Sebagai contoh, pada tes yang terdiri dari 50 butir soal dengan 4 pilihan jawaban, program akan secara  otomatis  menganalisis  butir  soal  dan  pengecohnya  ( item  analysis dan distractor analysis ),  membuat summary data  ujian,  membuat  kurva  karakteristik  setiap  item,  dan memberi  interpretasi  dari  analisis  yang  dihasilkan.  Kemudian,  secara  otomatis informasiinformasi  dari  50  butir  soal  tersebut  akan  dituangkan  dalam  bentuk  laporan  yang terperinci dengan narasi dan visualisasi yang membantu pembacanya untuk mendapat insight dan mengambil keputusan.
Berbeda dengan file R script pada umumnya, file R Markdown berekstensi .Rmd. Sintaks R Markdown merupakan gabungan dari plain text dan source code . Ada tiga bagian dari file R Markdown,  yaitu metadata , text ,  dan code (Xie  et  al.,  2019). Metadata adalah  bagian  yang berisikan informasi dasar dokumen, seperti title , author , date , dan output . Metadata diawali dan diakhiri dengan tiga karakter dash (---).
Text adalah bagian yang berisi narasi. Bagian ini memiliki sintaks tersendiri yang hanya berlaku pada R Markdown, berbeda dari sintaks R pada umumnya. Kata-kata yang diketikkan pada bagian ini akan tampil sebagai plain text atau teks dengan format tertentu apabila diawali atau diapit dengan tanda tertentu. Apabila source code R diletakkan pada bagian text , source code tersebut tidak akan dijalankan, tetapi ditampilkan apa adanya sebagai plain text . Tabel 2.
Sintaks Teks R Markdown
Sintaks Hasil Nama # Teks Teks First-level header ## Teks Teks Second-level header ### Teks Teks Third-level header *Teks* Teks Italic _Teks_ Teks Italic **Teks** Teks Bold ~Teks~ Teks Subscript ^Teks^ Teks Superscript
Code adalah bagian di mana source code R dapat dijalankan. Code dapat dibagi menjadi dua jenis, yaitu chunk dan inline code . Chunk merupakan ‘potongan’ besar yang berisi sintaks R, yang diletakkan antara karakter ```{r dan }, sedangkan inline code merupakan sintaks R yang disisipkan pada bagian text , yang diapit dengan karakter `r dan `. Pada umumnya, sintaks R yang diletakkan pada text hanya ditampilkan kodenya dan tidak dieksekusi, tetapi sintaks R yang merupakan inline code akan dieksekusi seperti halnya sintaks R di dalam chunk .
Secara default , tampilan dari R Markdown adalah berupa skrip seperti tampilan RStudio biasa. Variabel-variabel dapat dibuat dan diset nilainya sebagaimana sintaks R pada umumnya. Namun  demikian,  variabel-variabel  tersebut  juga  dapat  dijadikan  parameter  yang  dapat diisi/dipilih melalui graphical user interface , seperti pada gambar 2.
Gambar 2. Tampilan Pemilihan Parameter dengan Graphical User Interface Setelah  skrip  dan  narasi  R  Markdown  selesai  disusun,  laporan  dapat  dibuat  dengan menggunakan tombol Knit . Proses knitting adalah tahap terakhir dalam automasi pembuatan laporan. Knitting akan ‘menjahit’ analisis, narasi, dan plot menjadi file output berupa laporan yang siap digunakan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset yang menjadi contoh untuk pembuatan laporan automasi adalah hasil sebuah tes kognitif  yang  diujikan  pada  Kementerian  Keuangan. Dataset tersebut  digunakan  untuk memproduksi kembali hasil analisis materi tes dengan menggunakan skrip R Markdown pada automasi laporan.

## Teks
Teks pada R Markdown dapat langsung ditulis apa adanya ( plain text ), atau menggunakan sintaks  R  Markdown  pada  tabel  2  untuk  menghasilkan  teks  dengan  format  tertentu.  Pada gambar 3. diberikan contoh kode teks dengan header level 1, 2, dan 3. Setelah di- knit ke dalam format Microsoft Word, tampilan hasil akan serupa dengan gambar 4
Gambar 3. Penulisan Teks dengan Header Level 1, 2, dan 3
Gambar 4. Hasil dari penulisan teks di luar chunk pada file Word menggunakan Knit (Knit to Word)
Teks  pada  R  Markdown  dapat  digabungkan  dengan  perhitungan  atau  variabel  yang dihasilkan dari analisis. Sebagai contoh, indeks reliabilitas dapat disampaikan dalam bentuk narasi.  Untuk  menghasilkannya  diperlukan inline  code (`r  `)  agar  variabel  hasil  perhitungan dapat dijalankan di luar chunk . Pada gambar5., variabel iA[[‘alpha’]] yang merupakan indeks alpha Cronbach ditampilkan dalam inline code .
Gambar 5. Narasi yang Digabungkan dengan Hasil Perhitungan pada Inline Code

## Gambar 6. Hasil dari penulisan teks digabungkan dengan perhitungan Tabel
Tabel  pada  R  Markdown  dapat  ditampilkan  dengan  menggunakan  fungsi  kable  yang terdapat pada package knitr. Dalam chunk , fungsi kable perlu dipanggil secara lengkap dengan sintaks print(knitr::kable(nama variabel)) seperti pada gambar 7.

## Gambar 7. Skrip untuk Perhitungan yang Disusun Menjadi Tabel

## Gambar 8.  Hasil Tampilan Summary Indeks Daya Pembeda dan Tingkat Kesukaran Perhitungan
Skrip R Markdown ini telah disusun dengan dimasukan fungsi perhitungan pada package R  yang  dibutuhkan  untuk  automasi  laporan  analisis  materi  tes.  Fungsi  perhitungan  yang digunakan adalah item analysis pada package CTT, yang dapat menghasilkan perhitungan yang dibutuhkan  pada  laporan  ini,  yakni  reliabilitas,  daya  pembeda,  tingkat  kesukaran,  serta persentase  jumlah  item  untuk  daya  pembeda  dan  tingkat  kesukaran.  Untuk  menjalankan perhitungan ini, pengguna cukup menjalankan skrip yang ada, singkatnya dengan menjalankan fungsi Knit, maka hasil perhitungan-perhitungan tersebut akan muncul dalam file Word (Knit to Word).
Plot
Dalam skrip R Markdown, penyusun menyusun skrip untuk menghasilkan beberapa jenis plot untuk kemudahan dan efisiensi dalam automasi laporan analisis ini.
1. Plot sebaran  nilai  peserta  tes.  Untuk  melihat  sebaran  nilai  peserta  diwujudkan  melalui grafik  yang  berbentuk  histogram  dengan  sumbu  nilai  dan  jumlah  peserta.  Paket  R  yang digunakan adalah ggplot2 dengan fungsi ggplot.
2. Plot sebaran  posisi  item  pada  daya  pembeda  dan  tingkat  kesukaran.  Agar  memudahkan untuk  mengetahui  posisi  tiap  item  yang  menjadi  bagian  dari  materi  tes  dibandingkan dengan  nilai  daya  pembeda  dan  tingkat  kesukaran,  penyusun  memunculkan scatterplot melalui fungsi ggplot pada package ggplot2. Sehingga akan terlihat daerah konsentrasi item- item pada materi tes yang dianalisis.
3. Plot persentase  jumlah  item  yang  dikategorisasikan  pada  daya  pembeda  dan  tingkat kesukaran. Pie  chart merupakan  salah  satu  plot  yang  mudah  dipahami  untuk  melihat besaran persentase masing-masing kategori. Plot ini dapat dijalankan melalui fungsi ggplot pada package ggplot2. Sehingga pada laporan akan muncul 2 pie chart (daya pembeda dan tingkat kesukaran), dan berdampingan dengan menjalankan fungsi ggarrange pada package ggpubr.
4. Plot karakteristik  item.  Penyusun  menunjukkan  kurva  karakteristik  pada  setiap  item  di lampiran laporan dengan menggunakan fungsi cttICC pada package CTT. Conditional Statement dan Perulangan
Telah  disebutkan  sebelumnya,  skrip  automasi  pembuatan  laporan  ini  menggunakan perulangan  ( loop )  dan  pernyataan  kondisional  ( conditional  statement )  untuk  menghasilkan informasi deskriptif dan diagnostik untuk seluruh butir pada alat tes yang diuji. Hal ini akan memudahkan dalam melakukan analisis materi tes meskipun jumlah item yang diuji banyak karena peneliti tidak harus menulis ulang fungsi untuk setiap item.
Gambar 9. Penggunaan fungsi while untuk pengulangan ( loop )
Gambar 10. Penggunaan fungsi if else untuk conditional statement
Seperti  terlihat  pada  Gambar  9,  fungsi  yang  digunakan  adalah while  (nomor  <=  50). Dengan  fungsi  ini,  peneliti  memerintahkan  skrip  untuk  melakukan  pengulangan  fungsi perhitungan efektivitas pengecoh, daya pembeda, tingkat kesukaran, bahkan menggambar plot untuk  item  1  s.d.  item  50.  Dengan  fungsi  pengulangan,  diharapkan  dapat  meminimalisasi penulisan fungsi yang berulang-ulang dan pada akhirnya itu diharapkan dapat meminimalisir kemungkinan human error dalam perhitungan data yang disajikan pada laporan. Sementara  itu,  pada  Gambar  10.  dapat  dilihat  penggunaan conditional  statement menggunakan fungsi if … else. Dengan menggunakan fungsi ini, penulis dapat memasukkan satu atau lebih kondisi tertentu kemudian skrip melakukan komputasi logical statement true/false untuk menemukan kondisi yang terpenuhi. Penggunaan conditional statement pada skrip uji materi  memungkinkan  penulis  memunculkan  deskripsi  yang  berbeda  untuk  masing-masing item.
Pada Gambar 11. dapat dilihat contoh tampilan hasil uji materi untuk tiap-tiap item.
Gambar 11. Tampilan hasil uji materi tes item soal nomor 9

## Eksekusi dan Deployment Automasi Laporan
Setelah skrip automasi laporan selesai disusun, skrip tersebut dapat digunakan berulang kali  untuk  menghasilkan  laporan  dengan dataset yang  berbeda.  Penggantian dataset dapat dilakukan dengan mengganti variabel dalam skrip atau dengan menggunakan graphical user interface seperti pada gambar 2.2. Setelah dataset dipilih, dimuat pada RStudio, dan dijalankan proses knitting , output laporan dapat dihasilkan dalam waktu yang singkat. Proses tersebut umumnya memakan waktu sekitar satu menit atau kurang, tergantung kompleksitas analisis dan resolusi plot yang dihasilkan.
Program  automasi  tersebut  dapat  disebarkan  pada  pengguna  lain  (di- deploy )  dengan beberapa cara. Cara yang paling mudah adalah dengan membagikan source code -nya. Dengan cara ini, pengguna lain perlu meng- install RStudio pada komputernya, termasuk package yang digunakan. Cara lain untuk men- deploy program automasi laporan ini adalah dengan membuat antarmuka web menggunakan package Shiny (Martinková & Drabinová, 2019). Kelebihan dari cara deployment ini  adalah  program  dapat  diakses  secara online dan  pengguna  tidak  perlu meng- install perangkat lunak tambahan pada komputernya.

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  dan  pembahasan  dapat  disimpulkan  bahwa  automasi  pembuatan  laporan menggunakan R Markdown dapat dilakukan dengan mudah dan tidak membutuhkan waktu yang lama.  Dengan demikian, pembuatan laporan dapat diselesaikan dengan lebih cepat, lebih mudah,  dan  dapat  mengurangi human  error. Automasi  ini  juga  dapat  menghilangkan redundancy/ perulangan dalam pembuatan laporan. Keunggulan lain automasi ini juga dapat menggabungkan narasi, analisis, dan visualisasi menjadi sebuah dokumen laporan yang utuh. Oleh karena itu, penerapan automasi ini sangat disarankan untuk membantu ASN/pemerintah dalam mewujudkan proses-proses pemerintahan yang efektif dan efisien dengan sumber daya yang optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
Azwar, S. (2019). Konstruksi Tes Kemampuan Kognitif (Cetakan Ketiga) . Pustaka Pelajar.
Anunciação, L. (2018). An overview of the history and methodological aspects of psychometrics. Journal  for  ReAttach  Therapy  and  Developmental  Diversities,  1 (1),  1-16. https://doi.org/10.26407/2018jrtdd.1.6
Baumer,  B.,  Cetinkaya-Rundel,  M.,  Bray,  A.,  Loi,  L.,  &  Horton,  N.  J.  (2014).  R  Markdown: Integrating a reproducible analysis tool into introductory statistics. Technology Innovations in Statistics Education, 8 (1), 1–22. https://doi.org/https://doi.org/10.5070/T581020118 BPPK. (2019). E-learning konsep dasar penyusunan laporan [Modul diklat]. Kemenkeu Learning Center. https://klc2.kemenkeu.go.id/login
Budiaji, W. (2019). Penerapan reproducible research pada RStudio dengan bahasa R dan paket Knitr. Khazanah  Informatika:  Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Informatika,  5 (1),  1–5. https://doi.org/10.23917/KHIF.V5I1.7202
Frank, T., Gastine, S., Lindauer, K., Speth, H., Strougo, A., & Kovar, A. (2021). LaTeX tutorial for the standardization and automation of population analysis reports. CPT: pharmacometrics &   systems pharmacology , 10.1002/psp4.12705. Advance online publication. https://doi.org/10.1002/psp4.12705
Harjono, N. (2018). Kelaziman kesalahan berbahasa dalam menulis laporan penelitian.
Scholaria: Jurnal  Pendidikan   dan   Kebudayaan,   8 (3),   264-272. https://doi.org/10.24246/j.js.2018.v8.i3.p264-272
Kusumawati, T. I. (2016). Komunikasi verbal dan nonverbal. Al-Irsyad: Jurnal Pendidikan Dan Konseling, 6 (2), 84.
Kruyen, P. M., & Van Genugten, M. (2020). Opening up the black box of civil servants’ competencies. Public  Management  Review, 22 (1),  118–140. https://doi.org/10.1080/14719037.2019.1638442
Martinková, P., & Drabinová, A. (2019). ShinyItemAnalysis for teaching psychometrics and to enforce routine analysis of educational tests. R Journal, 10 (2), 503–515. https://doi.org/10.32614/RJ-2018-074
Pandey,  S.  K.,  &  Garnett,  J.  L.  (2006).  Exploring  public  sector  communication  performance:
Testing  a  model  and  drawing  implications. Public  Administration  Review,  66 (1),  37–51. https://doi.org/10.1111/J.1540-6210.2006.00554.X
Peikert, A., Lissa, C. J. van, & Brandmaier, A. M. (2021). Reproducible research in R: A tutorial on how to do the same thing more than once. Psych , 1–28. https://doi.org/10.31234/OSF.IO/FWXS4
Schulz, G. (2018). Automation of publications in official statistics using R. Revista Română de Statistică, 66 (1), 31–44. Schumacker, R. (2019). Psychometric packages in R. Measurement: Interdisciplinary Research and Perspectives, 17 (2), 106–112. https://doi.org/10.1080/15366367.2018.1544434
Sheng, Y. (2019). CTT package in R. Measurement: Interdisciplinary Research and Perspectives,
17 (4), 211–219. https://doi.org/10.1080/15366367.2019.1600839\
Siddiqui, T., AlKadri, M., & Khan, N. A. (2017). Review of programming languages and tools for big data analytics. International Journal of Advanced Research in Computer Science, 8 (5), 1112–1118. https://doi.org/10.26483/IJARCS.V8I5.3578
Siradjuddin, H.K., & Abdullah, S.D. (2018). Implementasi prototype aplikasi E-Lapor berbasis jejaring sosial untuk pelayanan keluhan pelanggan pada kantor PDAM. JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer), 1 (1), 27-33. http://dx.doi.org/10.33387/jiko.v1i1.1168 Xie, Y., Allaire, J. J., & Grolemund, G. (2019). R Markdown: The Definitive Guide . CRC Press, Taylor & Francis Group.