## DIFFRACTION: Journal for Physics Education and Applied Physics
http://jurnal.unsil.ac.id/index.php/Diffraction e-ISSN: 2685-7723

## Instrumen Kemampuan Pemecahan Masalah pada Tema Perubahan Iklim: Analisis Rasch Model
Irwan Muhammad Ridwan 1,2* , Ida Kaniawati 1 , Andi Suhandi 1 , Taufik Ramlan Ramalis 1 , Rahmat Rizal 2 , Eko Sujarwanto 2
1 Program Pendidikan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung, Indonesia
2 Departemen Pendidikan Fisika, Universitas Siliwangi, Tasikmalaya, Indonesia

## Abstrak
Tujuan  penelitian  ini  untuk  menganalisis  instrumen  soal kemampuan  pemecahan  masalah  pada  tema  perubahan  iklim. Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif.  Data  diperoleh dengan  mengembangkan  instrumen  tes  kemampuan  pemecahan masalah tema perubahan iklim sebanyak delapan soal berbentuk esai.  Responden  sebanyak  54  mahasiswa  pendidikan  fisika  di salah  satu  kampus  di  kota  Tasikmalaya.  Analisis  data menggunakan  perangkat  lunak Winstep versi 4.00.  Metode  yang digunakan  dalam  analisis  ini  yaitu  pemodelan Rasch .  Hasil analisis  dengan  pemodelan Rasch menunjukkan  nilai  0,50  logit untuk person reliability dan 0,98 logit untuk item reliability yang menunjukkan  bahwa  item  instrumen  yang  dibuat  termasuk kriteria  istimewa,  meskipun  ada  dua  soal  S3  dan  S7  yang memerlukan  perbaikan.  Nilai raw  variance sebesar  42,4% menunjukkan syarat validitas konstruk data politomi terpenuhi, hal  ini  diperkuat  oleh  nilai separation 6,61  yang  menunjukkan item  soal  ini  mempunyai  sebaran  respon  yang  baik  dan  dapat mengukur  kemampuan  pemecahan  masalah  pada  tema perubahan iklim sehingga dapat digunakan untuk penelitian.
Masuk: 18 April 2023 Diterima:
28 Juni 2023
Diterbitkan: 30 Juni 2023 Kata kunci: Kemampuan Pemecahan  Masalah, Pemodelan Rasch , Perubahan Iklim.

## PENDAHULUAN
Kemampuan  pemecahan  masalah merupakan  salah  satu  kemampuan penting yang harus dimiliki oleh mahasiswa  (Dostál,  2015;  Nayazik,  2017). Kemampuan ini
memungkinkan mahasiswa  untuk  dapat  terus  bersaing  di masa yang akan datang (Care dkk., 2015). Hal  ini  diperkuat  dalam Partnership  for 21st  Century  Skill yang  menyebutkan bahwa salah satu kemampuan yang perlu dikuasai agar sukses dalam kehidupan dan bekerja  adalah  kemampuan  pemecahan masalah (Baker & Baker, 2017; Martz dkk., 2017). Pentingnya kemampuan pemecahan masalah  ini  terlihat  dari  banyaknya penelitian saat ini yang mengkaji tentang kemampuan  pemecahan  masalah.  (Eyisi,
2016)  mengkaji  secara  kritis  kegunaan pendekatan  kualitatif  dan  kuantitatif dalam  meneliti  kemampuan  pemecahan masalah  dalam  kurikulum  pendidikan sains.  Penelitian  terbaru  dilakukan terhadap  pengaruh  strategi  pembelajaran berbasis  masalah  terhadap  keterampilan pemecahan  masalah  siswa  dan  perannya dalam  membangun  motivasi  mereka (Argaw dkk., 2016).
Banyaknya penelitian yang mengkaji kemampuan pemecahan masalah tentu membutuhkan instrumen yang tepat dan  dipercaya  dapat  digunakan  untuk mengukur kemampuan pemecahan masalah (Kurniawan & Taqwa, 2018). Tes kemampuan  pemecahan  masalah  yang tidak tepat dapat menyebabkan
pengukuran  yang  tidak  tepat  pula.  Maka diperlukan  instrumen  yang  tepat  untuk mengukur kemampuan
pemecahan masalah mahasiswa.
Jenis penelitian dan pengembangan tes kemampuan pemecahan masalah telah pernah  dilakukan  sebelumnya.  Salah satunya  adalah  mengembangkan  tes kemampuan  masalah  (Argaw  dkk.,  2016). Pengembangan tes kemampuan pemecahan  masalah  berbentuk  pilihan ganda  dan  Identifikasi  pembekalan keterampilan  abad  21  (Jayadi  dkk.,  2020;
Setyono dkk., 2016), analisis tes kemampuan peserta didik dengan menggunakan  teori respon  butir  (Mulyani dkk., 2021), dan pengembangan instrumen kemampuan pemecahan masalah berbentuk pilihan ganda dengan pemodelan Rasch (Ningsih  dkk.,  2018), karakteristik tes keterampilan proses sains berdasarkan teori respon butir (Darmawan dkk.,  2019),  bahkan  mengkaji  antara analisis teori klasik dan teori respon butir dalam perakitan soal  (Awopeju &  Afolabi, 2016).  Berdasarkan  literatur  yang  telah dipaparkan, belum banyak laporan berkaitan  dengan  analisis  pemodelan
Rasch dalam instrumen tes yang mengukur kemampuan pemecahan masalah
berbentuk esai pada tema perubahan iklim dengan.
Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan pengembangan dan analisis instrumen tes kemampuan  pemecahan  masalah  pada tema  perubahan  iklim  untuk  mahasiswa pendidikan  fisika  yang  mengambil  mata kuliah IPBA. Instrumen disusun berdasarkan  kisi-kisi  yang  diambil  dari empat  indikator  kemampuan  pemecahan masalah. Indikator tersebut yaitu mendefinisikan  masalah,  mendefinisikan akar  masalah,  mencari  solusi  alternatif, dan memilih solusi terbaik dari solusi yang ditawarkan (Chang, 1998; Willison, 2018). Suatu  instrumen  yang  baik  harus  dapat mengukur apa yang hendak diukur. Untuk mengetahui  kualitas  instrumen  yang disusun  maka  dilakukan  analisis  dengan pemodelan Rasch terhadap  instrumen tersebut (Sumintono & Widhiarso, 2015)

## METODE PENELITIAN
Data  yang  dianalisis  dengan pemodelan Rasch diperoleh  melalui pengembangan instrumen tes kemampuan pemecahan  masalah  dengan  langkah penelitian  dan  pengembangan  yang mengadaptasi  langkah  penelitian  model ADDIE (Alnajdi, 2018). Sebelum diujicobakan,  instrumen  ini  terlebih dahulu  divalidasi  oleh  oleh  tiga  orang dosen  Jurusan  pendidikan  Fisika  FMIPA UPI  Bandung  dan  satu  orang  dosen Jurusan  pendidikan  fisika  Universitas Siliwangi, yang terdiri dari dua dosen ahli materi fisika, satu dosen ahli bahasa, dan satu  ahli  media.  Validasi  ini  meliputi empat  aspek,  yaitu:  (a)  kesesuaian  butir soal  dengan  indikator,  (b)  tingkat kesukaran  butir  soal  (konsep  soal),  (c) penggunaan bahasa dalam butir soal, dan (d)  kebenaran  konsep  kunci  jawaban. Selain  itu,  validasi  isi  juga  dilakukan untuk mendapatkan saran  terhadap  butir soal  tes  dari  ahli.  Analisis  data  dari  hasil validasi  isi  dilakukan  dengan  metode deskripsi  rata-rata.  Selain  itu,  butir  soal tes  juga  direvisi  berdasarkan  saran  dari ahli.
Instrumen  yang  digunakan  adalah instrumen  tes  kemampuan  pemecahan masalah  terkait  tema  perubahan  iklim berbentuk  esai  sebanyak  delapan  soal. Delapan soal ini dikembangkan dari empat indikator kemampuan pemecahan masalah. Indikator tersebut yaitu mendefinisikan  masalah,  mendefinisikan akar  masalah,  mencari  solusi  alternatif, dan memilih solusi terbaik dari solusi yang ditawarkan (Chang, 1998; Willison, 2018). Sampel  penelitian  yaitu  54  mahasiswa pendidikan fisika di salah satu kampus di kota  Tasikmalaya.  Validasi  empiris  ini digunakan untuk mengetahui validitas dan reliabilitas instrumen tes, bahkan menguji kesesuaian  person  dan  item  secara simultan.
Pada penelitian ini instrumen akan dianalisis  dengan  pemodelan Rasch menggunakan  perangkat  lunak Winstep . Pemodelan ini dipilih karena
menggunakan  model  probabilistik  dengan asumsi  bahwa  probabilitas  subjek  untuk
menjawab  butir  dengan  benar  tidak bergantung  pada  butir  saja  namun mempertimbangkan  pada  kemampuan subjek  dan  karakteristik  butir.  Artinya, peserta tes berkemampuan tinggi mempunyai  probabilitas  menjawab  benar lebih besar dibandingkan peserta tes yang berkemampuan rendah (Chusni & Suherman,  2021;  Eleje  dkk.,  2018; Sharkness & DeAngelo, 2011). Analisis dilakukan untuk menghasilkan  instrumen  yang  memiliki validitas  dan  reliabilitas  yang  baik  untuk mengukur kemampuan
pemecahan
masalah.  Pemodelan Rasch memiliki beberapa kelebihan karena memenuhi lima prinsip  model  pengukuran  yaitu:  pertama mampu  memberikan  skala  liner  dengan interval  yang  sama;  kedua,  dapat melakukan  prediksi  terhadap  data  yang hilang;  ketiga,  bisa  memberikan  estimasi yang  lebih  tepat;  keempat,  mampu mendeteksi  ketidaktepatan  model:  dan kelima,  menghasilkan  pengukuran  yang replicable (Sharkness  &  DeAngelo,  2011; Sumintono & Widhiarso, 2015).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perubahan  iklim  merupakan  tema yang  sangat  menarik  dalam  satu dasawarsa terakhir. Hal ini tidak terlepas dari fakta terus meningkatnya suhu Bumi secara  berlebihan  yang  mengakibatkan dampak yang merugikan terhadap kehidupan  di  Bumi.  Hal  ini  sebenarnya terjadi  secara  alami,  namun  sejak  tahun
1800-an,  aktivitas  manusia  telah  menjadi penyebab utama perubahan iklim terutama akibat pembakaran bahan bakar fosil  seperti  batu  bara,  minyak  dan  gas (UNESCO,  2017).  Tren  peningkatan  suhu planet Bumi dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tren peningkatan Suhu Bumi
(Zhang dkk., 2018) Mahasiswa  diberi  waktu  60  menit untuk  mengerjakan  butir  soal  tes  secara mandiri.  Setelah  mahasiswa  mengerjakan tes, jawaban mahasiswa kemudian dikoreksi  dan  dianalisis  dengan  aplikasi Winstep . Berdasarkan analisa data aplikasi Winstep ,  terdapat  enam  Item  yang  fit dengan pemodelan Rasch . Hasil analisis ini secara lengkap disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Nilai Logit, Reliabilitas, Validitas Person dan Item
Variabel logit Separation Reliability Validity Person 0,05 0,99 0,50 42.4% Item 0,00 6,61 0,98
Tabel  1  menjelaskan  bahwa  secara keseluruhan  tentang  kualitas  pola  respon mahasiswa  secara  keseluruhan,  kualitas instrumen  yang  digunakan,  maupun interaksi  antara  person  dan  butir.  Selain itu  nilai person  measure =  0,05,  ini menunjukkan kecenderungan kemampuan mahasiswa yang lebih tinggi daripada rata- rata  tingkat  kesulitan  soal  dengan  0,00 logit.
Nilai Person  Reliability 0,50  yang berarti  konsistensi  jawaban  mahasiswa lemah  dan  Nilai Item  Reability 0,98  yang menunjukkan  kualitas  butir-butir  soal yang  dikembangkan  dalam  instrumen aspek reliabilitasnya istimewa. Selain itu, nilai separation 6,61  yang  menunjukkan item  soal  ini  mempunyai  sebaran  respon yang baik.
Data  lain  yang  bisa  dilihat  adalah validitas instrumen. Nilai validitas instrumen  dari  soal  berbentuk  politomi harus memiliki raw variance >20% dan jika datanya  politomi    harus  memeiliki raw variance >40%.  Berdasarkan  Tabel  2 didapat  nilai raw  variancenya sebesar
42,4%  yang  mengindikasikan  bahwa instrumen yang dibuat memenuhi validitas konstruk yang diharapkan dan dinyatakan valid.
Untuk  melihat  sebaran  abilitas mahasiswa  dan  sebaran  peta  kesulitan soal, dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Sebaran abilitas mahasiswa (bagian kiri) dan  kesulitan butir soal (bagian kanan)
Gambar  2  memperlihatkan  dua orang mahasiswa dengan abilitas tertinggi yaitu  44P  dan  46P.  Nilai  logit  dari  dua orang mahasiswa ini adalah 0,86. Adapun mahasiswa  dengan  abilitas  paling  rendah yaitu  mahasiswa  01L  dengan  nilai  logit  - 0,71.
Peta sebelah kanan menggambarkan  peta  kesulitan  soal. Terlihat  delapan  butir  soal  mempunyai variabilitas tingkar kesulitan yang beragam  dari  S8    yang  paling  susah menuju  ke  S4  yang  paling  mudah dikerjakan. Hal ini menunjukkan hal yang bagus,  dalam  hal  ini  butir  soal  yang diberikan  bisa  memberi  informasi  yang berguna mengenai kemampuan mahasiswa
yang  diuji;  tidak  bagus  jika  semua  soal berada pada satu tingkat kemampuan yang sama,  misalnya  berkumpul  di  kanan  atas (susah  dikerjakan  mahasiswa),  atau mengumpul  di  kanan  bawah  (terlalu mudah untuk diselesaikan).
Pada  peta  juga  terlihat  hampir semua mahasiswa dapat mengerjakan soal ini kecuali untuk soal S8 dan S3 (1,04 logit dan  0,90  logit)  yang  logitnya  lebih  tinggi dari  logit  kemampuan  mahasiswa  paling tinggi (0,86 logit).
Gambar  3  memperlihatkan  soal paling  banyak  dijawab  benar  oleh mahasiswa  dengan  kode  soal  S4  yang menunjukkan  soal  tersebut  relatif  mudah dikerjakan.
Berikut data hutan Indonesia!
Sumber: https://datasehingga banjir dan longsor.boks.katadata.co.id Tingkat  kehilangan  hutan  primer  di  daerah  tropis  sangat  konsisten  selama  beberapa tahun  terakhir,  namun  di  tahun  2021  daerah  tropis  kehilangan  11%  lebih  sedikit  hutan primer dibandingkan tahun 2020, setelah meningkat sebelumnya sebanyak 12% sejak 2019 hingga 2020 yang sebagian besar disebabkan oleh kebakaran hutan
Berdasarkan diagram dan teks berita di atas, jawablah pertanyaan-pertanyaan berikut!
a. Apa yang menjadi pokok permasalahan dari teks berita tersebut?
b. Apa akar masalah dari permasalahan dalam teks berita tersebut?
c. Bagaimana alternatif solusi yang bisa ditawarkan untuk mengatasi permasalahan dalam teks berita tersebut? (kemukakan minimal 2 solusi)
d. Dari  tindakan  yang  anda  kemukakan,  manakah  tindakan  yang  menurut  anda  paling tepat?

## Gambar 3. Soal yang paling mudah dengan kode soal S4
Soal  dengan  kode  S8  menjadi  soal yang  paling  sedikit  dijawab  benar  oleh mahasiswa.  Gambar  4  memperlihatkan soal yang paling sedikit dijawab benar oleh mahasiswa  yang  berarti  soal  tersebut relatif sulit dengan kode soal S8.

## Jokowi Teken Inpres Mobil Listrik Jadi Kendaraan Dinas Pemerintah
Direktorat  Jenderal  Anggaran  Kementerian  Keuangan  tengah  menyusun  standar  kebutuhan anggaran  biaya  sewa  dan  pengadaan mobil  listrik bagi  para  pejabat  negara,  baik  di  tingkat  pusat maupun daerah. Persiapan ini menyusul terbitnya Instruksi Presiden Nomor 7 Tahun 2022 tentang Penggunaan  Kendaraan  Bermotor  Listrik  Berbasis  Baterai  ( Battery  Electric  Vehicle )  sebagai Kendaraan Dinas Instansi Pemerintah Pusat dan Pemerintah Daerah.
Inpres  Nomor  7/2022  ditujukan  ke  seluruh  menteri  di  Kabinet  Indonesia  Maju,  sekretaris kabinet,  kepala  staf  kepresidenan,  jaksa  agung,  panglima  TNI,  kepala  Kepolisian  Indonesia,  para kepala lembaga pemerintah non-kementerian, para pimpinan kesekretariatan lembaga negara, para gubernur, serta para bupati/wali kota. Melalui Inpres itu, Jokowi memerintahkan agar setiap menteri hingga  kepala  daerah  menyusun  dan  menetapkan  regulasi  untuk  mendukung  percepatan pelaksanaan  penggunaan  kendaraan  listrik.  Presiden  juga  menginstruksikan  penyusunan  alokasi anggaran untuk mendukung program tersebut.
Berdasarkan teks berita di atas, jawablah pertanyaan-pertanyaan berikut!
a. Apa yang menjadi pokok permasalahan dari teks berita tersebut?
b. Apa akar masalah dari permasalahan dalam teks berita tersebut?
c. Bagaimana alternatif solusi yang bisa ditawarkan untuk mengatasi permasalahan dalam teks berita tersebut? (kemukakan minimal 2 solusi)
d. Dari tindakan yang anda kemukakan, manakah tindakan yang menurut anda paling tepat? Gambar 4. Soal yang paling sukar dengan kode soal S8
Tingkat kesesuaian butir soal ( item fit )  dapat  dengan  jelas  melihat  kualitas kesesuaian soal dengan model. Kesesuaian butir  soal  ini  dapat  melihat  apakah  butir soal berfungsi normal melakukan pengukuran atau tidak. Jika didapati soal
yang  tidak  fit,  hal  ini  mengindikasikan terjadinya  miskonsepsi  pada  mahasiswa terhadap butir soal tersebut.
Gambar  5  memperlihatkan  tingkat kesesuaian  butir  dari  urutan  tertinggi  ke urutan terendah.
Gambar 5. Tingkat Kesesuaian Butir Soal
Kriteria yang digunakan untuk memeriksa kesesuaian butir soal yang tidak sesuai (Sumintono & Widhiarso, 2015):
▪ Nilai outfit Mean Square (MNSQ) yang diterima 0.5 < MNSQ < 1.5
▪ Nilai outfit Z-Standar (Z-STD) yang diterima -2.0 < Z-STD < +2.0
▪ Nilai Point Measure Correlation (Pt Measure Corr ) yang diterima 0.4 < Pt Measure Corr < 0.85 Jika  ditemukan  salah  satu  butir soal di mana nilai MNSQ dan Pt Measure Corr tidak memenuhi kriteria akan tetapi nilai Z-STD memenuhi kriteria maka butir tersebut  masih  dianggap fit,  artinya  butir tersebut  tetap  dipertahankan  (Bond  dkk., 2020; Boone, 2016).
Berdasarkan Gambar 5 ditemukan hasil analisis sebagai berikut:
▪ Tidak memenuhi outfit MNSQ yaitu S6, S3, dan S7
▪ Tidak memenuhi outfit ZSTD yaitu S6, S2, dan S7
▪ Tidak memenuhi Pt Measure Corr yaitu S3, S8, dan S1.
Berdasarkan  kriteria,  soal  S6  dan S7 cenderung tidak fit dan harus diperbaiki karena terdapat dua kriteria outfit MNSQ dan ZSTD tidak terpenuhi.
Pemodelan Rasch bisa  mendeteksi jika  didapati  adanya  individu  yang  pola responnya  berbeda/tidak  sesuai.  Adapun yang  dimaksud  pola  respon  berbeda/tidak sesuai  adalah  adanya  ketidaksesuaian jawaban  yang  diberikan  berdasarkan kemampuannya dibandingkan model ideal. Hal ini bisa digunakan untuk mengetahui konsistensi  berpikir  mahasiswa  maupun dapat  digunakan  untuk  mengetahui  jika terdapat kecurangan yang dilakukan.
Sebagai catatan, nilai Z-STD sangat terpengaruh  oleh  ukuran  sampel.  Ketika ukuran  sampel  sangat  besar,  maka  bisa dipastikan bahwa nilai Z-STD akan selalu di  atas  3.  Dengan  demikian,  beberapa pakar  merekomendasikan  untuk  tidak menggunakan  nilai  Z-STD  ketika  ukuran sampel  yang  dipakai  dalam  kalibrasi adalah  besar  (N>500)  (Sumintono  & Widhiarso, 2015).
Gambar 6. Tingkat Kesesuaian Individu ( person fit )
Dari  tabel  di  atas,  terdapat mahasiswa  28L  dan  mahasiswa  22P  yang tidak  memenuhi ketiga  syarat kesesuaian dengan  model. Untuk mengetahui  kenapa mahasiswa-mahasiswa  tersebut  tidak  fit dengan  model,  perlu  diperiksa  dengan bantuan  skalogram.  Melalui  matrik guttman ini  akan  diketahui  penyebab secara  langsung  kenapa  pola  responnya tidak sesuai dengan model.
Matrik ini digunakan untuk melihat informasi  pada  respon  yang  tidak  biasa dari person  measure bisa  diketahui  lebih jauh  dengan  melihat  pada  skalogram. Melalui  matrik  Guttman  ini  akan diketahui  penyebab  secara  langsung kenapa pola responnya tidak sesuai dengan model.  Keuntungan  lain  skalogram  yaitu bisa  mendeteksi  adanya  kecurangan (mahasiswa saling menyontek) (Sumintono
&  Widhiarso,  2015).  Hal  ini  akan  terlihat jelas di skalogram pada Gambar 7.

## Gambar 7. Pola Jawaban Mahasiswa
Indikasi  awal  adalah  dengan melihat jika didapati nilai person logit yang
sama, dilanjutkan dengan pengecekan soal yang  dijawab  benar  sama  dan  dijawab salah  yang  sama.  Sebagai  contoh, mahasiswa  08P  terlihat  tidak  cermat ( careless )  dan  mengindikasikan  adanya tebakan  ( lucky  guess )  di  mana  butir  soal termudah  tidak  mengerjakan  secara  baik yaitu  S4  (skor  5  dari  8  skor  maksimum), padahal untuk soal kategori lebih sulit (S1, S5) justru dapat diselesaikan dengan lebih baik. Contoh lainnya akibat ketidakcermatan  dan  diduga  faktor menebak  yaitu  mahasiswa  27P,  14L,  dan 50P

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengembangan dan analisis data dengan pemodelan Rasch , diketahui bahwa enam butir soal esai pada tema perubahan iklim yang dikembangkan memenuhi  karakteristik  tes  yang  baik, butir soal tersebar merata pada peta person item dan  dapat  menjangkau  kemampuan mahasiswa.  Semua  butir  soal  memenuhi kriteria  nilai  MNSQ,  0.5  <  MNSQ  <  1.5. Begitu juga untuk nilai Z-STD, semua butir soal  memenuhi,  -2.0  <  Z-STD  <  +2.0. Terdapat  dua  butir  soal  S6  dan  S7  yang tidak memenuhi kriteria outfit MNSQ dan ZSTD dan soal ini memerlukan perbaikan. Nilai raw  variance sebesar  42,4%
menunjukan  bahwa  syarat  validitas konstruk  untuk  data  politomi  terpenuhi dan  nilai Item  Reability 0,98  yang menunjukan kualitas butir-butir soal yang dikembangkan  dalam  instrumen  aspek reliabilitasnya istimewa. Hal ini diperkuat nilai separation 6,61  yang  menunjukkan item  soal  ini  mempunyai  sebaran  respon yang baik dan dapat mengukur kemampuan  pemecahan  masalah  pada tema perubahan iklim.

## REFERENSI
Alnajdi, S. M. (2018). The Effectiveness of Designing and Using a Practical Interactive Lesson Based on ADDIE Model to Enhance Students’ Learning Performances in University of Tabuk. Journal of Education and Learning , 7 (6), 212 – 221.
Argaw, A. S., Haile, B. B., Ayalew, B. T., &
Kuma, S. G. (2016). The effect of problem based learning (PBL) instruction on students’ motivation and problem solving skills of physics. Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education , 13 (3), 857 – 871. Awopeju, O. A., & Afolabi, E. R. I. (2016).
Comparative Analysis of Classical Test Theory and Item Response
Theory Based Item Parameter
Estimates of Senior School Certificate Mathematics Examination. European
Scientific Journal , 12 , 263.
https://eujournal.org/index.php/esj/art icle/view/8180 Baker, R., & Baker, R. (2017). Problem- solving. Agile UX Storytelling: Crafting Stories for Better Software Development , 107 – 116. Bond, T., Yan, Z., & Heene, M. (2020).
Applying the Rasch model: Fundamental measurement in the human sciences . Routledge.
Boone, W. J. (2016). Rasch analysis for instrument development: Why, when, and how? CBE — Life Sciences Education , 15 (4), rm4.
Care, E., Griffin, P., Scoular, C., Awwal, N., & Zoanetti, N. (2015).
Collaborative problem solving tasks. Assessment and Teaching of 21st Century Skills: Methods and Approach , 85 – 104. Chang, R. Y. (1998). Step By Step Problem Solving . Pustaka Binaman Pressindo.
Darmawan, M. D., Tarigan, D. E., &
Wijaya, A. F. C. (2019). Karakteristik
Tes Keterampilan Proses Sains Siswa pada Materi Fluida Statis berdasarkan Analisis Teori Respon
Butir. WaPFi (Wahana Pendidikan Fisika) , 4 (2), 148 – 154.
Dostál, J. (2015). Theory of Problem Solving. Procedia - Social and Behavioral Sciences , 174 , 2798 – 2805. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.0
1.970 Eyisi, D. (2016). The usefulness of qualitative and quantitative approaches and methods in researching problem-solving ability in
science education curriculum. Journal of Education and Practice , 7 (15), 91 – 100.
Jayadi, A., Putri, D. H., & Johan, H. (2020). Identifikasi pembekalan keterampilan abad 21 pada aspek keterampilan pemecahan masalah siswa sma kota bengkulu dalam mata pelajaran fisika. Jurnal Kumparan Fisika , 3 (1 April), 25 – 32. Kurniawan, B. R., & Taqwa, M. R. A.
(2018). Pengembangan instrumen tes kemampuan pemecahan masalah fisika pada materi listrik dinamis. Jurnal Pendidikan: Teori, Penelitian, Dan Pengembangan , 3 (11), 1451 – 1457.
Martz, B., Hughes, J., & Braun, F. (2017). Creativity and problem-solving: Closing the skills gap. Journal of Computer Information Systems , 57 (1),
39 – 48.
Mulyani, S., Efendi, R., & Ramalis, T. R.
(2021). Karakterisasi tes keterampilan pemecahan masalah fisika berdasarkan teori respon butir. Jurnal Pendidikan Dan Ilmu Fisika , 1 (1), 1 – 14. Nayazik, A. (2017). Pembentukan Keterampilan Pemecahan Masalah melalui Model IDEAL Problem
Solving dengan Teori Pemrosesan Informasi . 8 (2), 182 – 190.
Ningsih, D. R., Ramalis, T. R., & Purwana, U. (2018). Pengembangan tes keterampilan berpikir kritis berdasarkan analisis teori respon butir. WaPFi (Wahana Pendidikan Fisika) , 3 (2), 45 – 50.
Setyono, A., Nugroho, S. E., & Yulianti, I. (2016). Analisis kesulitan siswa dalam memecahkan masalah fisika berbentuk grafik. UPEJ Unnes Physics Education Journal , 5 (3), 32 –
39.
Sharkness, J., & DeAngelo, L. (2011).
Measuring Student Involvement: A Comparison of Classical Test Theory and Item Response Theory in the Construction of Scales from Student
Surveys. Research in Higher
Education , 52 (5), 480 – 507.
https://doi.org/10.1007/s11162-010-
9202-3
Sumintono, B., & Widhiarso, W. (2015).
Aplikasi Pemodelan Rasch: pada
Assessment Pendidikan (I). Trim Komunikata. UNESCO. (2017). UNESCO moving forward the 2030 Agenda for Sustainable Development . Willison, J. W. (2018). Research skill development spanning higher
education: Critiques, curricula and connections. Journal of University Teaching and Learning Practice , 15 (4). Zhang, X., Tang, Q., Liu, X., Leng, G., & Di, C. (2018). Nonlinearity of runoff response to global mean temperature change over major global river basins. Geophysical Research Letters , 45 (12),
6109 – 6116.
.