## INSAN
Jurnal Psikologi dan Kesehatan Mental http://e-journal.unair.ac.id/index.php/JPKM p-ISSN 2528-0104 | e-ISSN 2528-5181

## RESEARCH ARTICLE / ARTIKEL PENELITIAN

## Psychometric Properties Analysis of Self-Reported Questionnaire (SRQ)-20 Instrument with Rasch Model
Nurul Fajriyah Prahastuti
Departemen Ilmu Kesejahteraan Sosial, Fakultas Dakwah dan Komunikasi, UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta

## ABSTRACT
Screening instruments for mental disorders is useful for society in identifying the possibility of mental disorders in themselves or others. Screening instruments are tools used to examine early symptoms of mental  disorders,  early  detection,  intervention  for  mental  disorders,  as  well  as  research.  The  Self- Reported  Questionnaire-20  (SRQ-20)  is  an  instrument  for  screening  mental  disorders  through individual  assessment.  This  study  aims  to  determine  the  quality  of  SRQ-20  instrument  using  Rasch model analysis techniques with the assistance of Jamovi software version 2.3.18.0. The participants in this study were individuals aged 12 – 44 years. The number of participants was 165. The instrument used was SRQ-20 with a total of 20 items. The results of the study showed that all 20 items met the item- model fit. The reliability coefficient value was 0.823. Overall, SRQ-20 has good psychometric properties.
Keywords: psychometric properties, rasch model, self-reported questionnaire-20, srq-20

## ABSTRAK
Instrumen skrining gangguan mental berguna bagi masyarakat dalam mengidentifikasi kemungkinan adanya gangguan mental pada diri mereka sendiri atau orang lain. Instrumen skrining adalah alat yang digunakan  untuk  memeriksa  gejala  awal  dari  gangguan  mental,  deteksi  dini,  intervensi  terhadap gangguan mental, maupun penelitian. Self-Reported Questionnaire-20 (SRQ-20) adalah instrumen untuk melakukan skrining terhadap gangguan mental dengan melakukan asesmen individual. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kualitas instrumen SRQ-20 dengan menggunakan teknik analisis model rasch dengan bantuan software Jamovi versi 2.3.18.0. Partisipan penelitian ini adalah individu berusia 12 – 44  tahun.  Jumlah  partisipan  sebanyak  165.  Instrumen  yang  digunakan  adalah  SRQ-20 dengan jumlah  butir  butir  sebanyak  20.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  20  butir  memenuhi  ketepatan butir-model.  Nilai  koefisien  reliabilitas  sebesar  0,823.  Secara  keseluruhan  SRQ-20 memiliki  kualitas properti psikometris yang baik.
Kata kunci: model rasch, properti psikometris, self-reported questionnaire-20, srq-20
INSAN Jurnal Psikologi dan Kesehatan Mental, 2023, Vol. 8(2), 148-173, doi: 10.20473/jpkm.v8i22023.148- 173 Submitted: 30/05/2023 Accepted: 21/09/2023 Published: 11/12/2023

## Editor: Rahkman Ardi
*Corresponding Author’s Email: nurulfajriyahprahastuti@gmail.com
This  manuscript  is  under  the  open  access  policies  and  the  Creative  Common  Attribution License ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 ); therefore, any use, distribution, and reproduction of this article, in any media, is not restricted as long as its original source is properly cited.

## I N T R O D U C T I O N
Mental  health  issues are a  significant global  challenge  due  to  the  high  prevalence and  high  levels  of suffering experienced by individuals, families, communities, and countries. It was found that there was a visible increase in cases of mental disorders across the globe (Handayani et al., 2020; Prasetio et al., 2022).  According  to  Dianovinina  (2018),  the  prevalence  of  depression  in  adolescents  was  8%  and adolescents have the potential to experience mental disorders of 28%.  The problem of mental disorders has  worsened  with  the  Covid-19  pandemic  situation.  Covid-19  survivors  revealed  that  despite recovering from Covid-19, the mental recovery process did not happen instantly (Santoso et al., 2023). Mental  disorders  refer  to  behavioral  or  psychiatric  patterns  that  cause  considerable  suffering  or interfere  with  one's  functioning  (Xiao  et al.,  2023).  According  to  Nurhaeni  et  al.  (2022),  anyone  can experience  mental  or  psychiatric  disorders.  Mental  disorders  are  regardless  of  age,  gender,  social background, or other factors. This emphasizes the importance of understanding and support for mental health issues in society.
Mental health is a key element in the conception of general health (Ayuningtyas et al., 2018). Mental health, according to Law No. 18/2014 on Mental Health, includes conditions in which individuals can experience balanced development physically, mentally,  spiritually, and socially (Kemenkes RI, 2014). This law underscores the importance of maintaining balance and well-being in various aspects of life, including physical, mental, spiritual, and social aspects. Mental health is recognized as a serious issue which  includes  not  only  patients,  but  also  general  population  (Lee  et  al.,  2020).  Mentally  healthy individuals have an awareness of their own potential, are able to cope with stress, productive, and are able to contribute to society. According the law, mental health is emphasized as an important component in maintaining balance and quality of life. Through this understanding, the government and citizens are expected to pay more attention to mental health and ensure adequate support and access for individuals in maintaining their mental balance and well-being.
Based on previous explanation, it is necessary to do mental health screening. Mental health screening aims to identify the possibility of mental disorders, prevention, provision of appropriate referrals, and also stress management. By recognizing the importance of mental health status screening, it is hoped that people can be more proactive in maintaining their mental health and providing support to those around them who may need it. An instrument used for screening purposes is expected to have good quality, both overall and per items. This quality can be tested by conducting item analysis, an analysis to  determine  the  items ’  quality of  an  instrument,  one  of  which  is  by  analyzing  the  difficulty  level  or difficulty  index (Suryana, 2015). According to  Embretson & Reise (2000), the ideal difficulty level in screening  or  diagnostic  instruments  depends  on  various  factors,  such  as  the  characteristics  of  the population being tested, the purpose of the test usage, and the type of construct to be measured. Ideal statement items have balanced difficulty levels, not too easy, nor difficult (Amalia & Widayati, 2012). An ideal statement item is a type of item that is carefully designed so that it has a balanced level of difficulty, thus  neither  too  easy  nor  too  difficult  for  participants.  With  a  balanced  difficulty  level,  the  test  can
provide more accurate information about the level of understanding or ability of the test taker. If an item is too easy, there is no significant difference in the performance of each participants, making it difficult to distinguish between their ability levels. On the other hand, if an item is too difficult, many participants  may  fail  to  answer  and  test  administrators  will  have  difficulty  in  distinguishing  ability among participants. With a balanced level of difficulty, the test can measure more precisely the range of abilities of the participants, helping to identify those who excel, those who need attention, or those who need further help in understanding the material being tested. A balanced difficulty level also provides a fairer  experience  for  all participants, ensuring  that  they  are  tested proportionally  according  to  their ability. Therefore, in the test designing process, it is necessary to consider and ensure the right difficulty level in order to achieve better evaluation and more valuable information about participants.
Self-Reported  Questionnaire  (SRQ-20)  is  an  instrument  used  for  screening  for  mental  disorders, consisted of 20 statements (Netsereab et al., 2018). SRQ-20 is widely used due to its convenience and time efficiency (Sunjaya et al., 2022). SRQ-20 was developed for screening non-psychotic disorders as part  of  a  WHO  collaborative  study  on  strategies  for  mental  health  care  expansion,  particularly  in developing  countries (Husain  et al.,  2016).  SRQ-20  is  generally  completed  by  individuals  themselves where  they  respond  to  questions  with  reference  to  their  own  experiences  and  circumstances.  The purpose  of  designing  SRQ-20  is  to  identify  the  possible  presence  of  general  and  specific  mental disorders, such as depression, anxiety, and other emotional problems (Chua et al., 2022; Dharmayanti et al., 2018). SRQ-20 has been used in various research and clinical contexts as an initial tool to identify individuals who may require further evaluation related to their mental health.
SRQ-20 has five factors: energy, cognitive, depression, physiological, and anxiety (Prasetio et al., 2022). The energy factor reflects some of the characteristics of people who have decreased physical and mental energy. Cognitive factors describe some signs of cognitive problems, such as decreased quality of work output, loss of interest, and difficulty in making decisions. The depression factor describes some of the emotional  and  cognitive  symptoms  associated  with  depressive  conditions,  such  as  feelings  of unhappiness and worthlessness, as well as suicidal thoughts. The physiological factor is characterized by the effect of psychological disorders on the digestive system. The anxiety factor describes several physical and psychological symptoms, such as feelings of tension or fear, and trembling hands. Given the high  prevalence  of  mental  disorders,  it  is  important  to  have  accurate  and  effective  measurement instruments  to  identify  symptoms  of  mental  disorders.  The  use  of  these  instruments  is  beneficial  in improving  the  prevention and/or  immediate treatment  of  individuals  with  mental problems,  so  that they can develop their potential.
There are several previous studies to identify the quality of SRQ-20. Prasetio et al. (2022) investigated the factor structure of SRQ-20 and collect its psychometric properties. The one-factor SRQ-20 model stated that the variable measured is general mental disorders, while the five-factor model indicated the presence of specific factors that help professionals on more targeted actions. Both models can be used as a reference for interpretation. For five-factor model, further analysis and the use of a wider sample population are needed. Stratton et al. (2013) have evaluated the psychometric properties of the 20-item WHO  Self-Reporting  Questionnaire  (SRQ-20)  in  an epidemiological  survey  of  adults  in  Vietnam.  The results of Stratton et al. (2013) mentioned that the scree plot and EFA results, two latent structures were considered  feasible  and  then  subjected  to  further  modeling.  The  bi-factor  model  (BFM)  and  the correlated  three-factor  model  solution  (Negative  Affect,  Somatic  Complaints,  and  Hopelessness) provided adequate results. The BFM determined a single Generalized Distress Dominant factor (all SRQ- 20  items)  with  orthogonal  group  factors  for  a  subset  of  items:  Negative  Affect  (9  items),  Somatic Complaints (8 items), and Hopelessness (3 items). This model fits the data as well or even better than the  three-factor  model.  Netsereab  et  al.  (2018)  mentioned  that  SRQ-20  has  good  internal  reliability
INSAN Jurnal Psikologi dan Kesehatan Mental 2023, Vol. 8(2), 148-173 doi: 10.20473/jpkm.v8i22023.148-173
(α=0.78). Factor analysis yielded two factors that explained 31.2% of the total variance. The instrument performed well in detecting common mental disorders, with an area under the curve (AUC) of 0.879 (SE=0.23, 95% CI 0.83-0.92) in the overall sample, with an optimal cut-off score of 5/6 with a sensitivity of 78.6% and specificity of 81.5%. The cut-off score differed between females (5/6) and males (4/5). For male participants, the AUC statistics were 0.877 (SE=0.04, 95% CI 0.79-0.96) and 0.871 (SE = 0.02, 95% CI 0.81-0.92) for female participants.
Of  the  few  studies  that  have  been  conducted  to  test  the  quality  of  SRQ-20  psychometric  properties, research using the Rasch model has not been widely conducted. The purpose of Rasch analysis is not to identify dimensions that appear in the data as a result of shared variance between indicators, but to test and measure the psychometric characteristics of measurement instruments that rely on the assumption that  a  person's  probability  of  successfully  answering  an  item  is  related  to  individual  ability  and  the difficulty level of the item (Stolt et al., 2022; Widhiarso, 2018). In the context of research using Rasch model analysis on SRQ-20, the aim is to test the validity and psychometric quality of SRQ-20 using Rasch approach that produces item difficulty levels in logit units (Urbayatun & Widhiarso, 2012). As part of Item Response Theory, Rasch model analysis has several advantages when compared to classical model analysis. First, it is dependent on group characteristics. According to Magno (2009) and Steyer (2001), reliance on group characteristics in classical test theory means that it is assumed that the group being tested is a reflection of the entire population to be measured. The generalizability of the results can be improved  because  the  results  obtained  are  more  specific  to  each  individual,  not  just  limited  to  a particular  test  group  (Steyer,  2001).  Second,  there  are  difficulties  in  estimating  item  parameters. Classical test theory faces the problem of precisely estimating the difficulty of an item. This estimate relies on group performance, which does not always accurately reflect the true difficulty of the item (Magno, 2009).
Based on previous statements, our purpose for conducting this study is to determine the quality of Self- Reported  Questionnaire  (SRQ-20)  developed  by  WHO  by  analyzing  it  using  the  Rasch  approach. Although  considered  a  rigorous  approach,  Rasch  model  can  still  be  influenced  by  the  interaction  of individuals  working  with  the  scale,  as  well  as  the  heterogeneity  of  individual  characteristics (Preinerstorfer & Formann, 2011; Widhiarso, 2013). There has not been much research on analyzing the  quality  of  SRQ-20  with  Rasch  approach  on  adolescent  subject  groups  in  Indonesia,  thus  we considered the test is necessary.

## M E T H O D

## Research Design
This study used a quantitative approach, namely Rasch model analysis. Data collection was carried out using the help of Google Form. Data collection took place from August 30, 2022 to November 5, 2022.

## Participants
The total number of participants was 165 Indonesian citizens; 113 women and 52 men within the age range of 12 – 44 years.  I used convenience sampling method, a non-probability sampling method where participants  were  willing  to  work  on  their  own  decisions  after  getting  access  to  filling  out  this  scale (Stratton, 2021; Firmansyah & Dede, 2022).
On Google Form, I put informed consent on the first page, preceding the identity form. Participants were allowed to write their full names or initials, and all data collected are confidential and only used for research purposes. I provided our contacts in case they had further questions. Participants were allowed to withdraw themselves in case they felt uncomfortable.

## Measurement
The measurement instrument is Self-Reported Questionnaire (SRQ-20) developed by WHO and consists of 20 close-ended questions (WHO, 1994). Correct answers get a score of 1 and a score of 0 for incorrect answers. Theoretically, the maximum score of SRQ-20 is 20 points and the minimum score is 0. The higher the score, the higher the number of symptoms experienced (Fatahya & Abidin, 2017).

## Data Analysis
Data analysis was carried out using Rasch analysis to obtain reliability values, item fit, Wright Map, and scale dimensionality. Data analysis was carried out with the help of Jamovi software version 2.3.18.

## R E S U L T S
The Rasch analysis output from Jamovi shows the item statistics for proportion, measure, SE Measure, infit, and outfit. Details of the output can be seen in the following table.
Table 1. Statistics Item Proportion Measure S.E. Measure Infit Outfit 1 0.448 0.352 0.200 1.502 1.941 2 0.327 1.185 0.210 1.212 1.421 3 0.406 0.635 0.202 1.281 1.469 4 0.418 0.554 0.202 0.998 0.991 5 0.164 2.587 0.256 1.200 1.287 6 0.533 -0.208 0.200 0.924 0.940 7 0.236 1.895 0.228 1.042 1.050 8 0.376 0.842 0.205 0.907 0.808 9 0.364 0.926 0.206 0.843 0.665 10 0.212 2.109 0.235 1.213 1.307 11 0.358 0.968 0.206 0.921 0.781 12 0.497 0.032 0.200 0.854 0.708 13 0.291 1.455 0.215 0.848 0.760 14 0.309 1.318 0.212 0.705 0.477 15 0.291 1.455 0.215 0.747 0.523 16 0.358 0.968 0.206 0.835 0.697 17 0.176 2.460 0.249 0.859 0.706 18 0.376 0.842 0.205 0.899 0.697 19 0.364 0.926 0.206 1.184 1.258 20 0.600 -0.656 0.204 0.976 0.942
Note. Infit: Information-weighted mean square statistic; Outfit: Outlier-sensitive means square statistic. Based on the results of the study, it was found that SRQ-20 has a good reliability (0.823). Meanwhile, the analysis  results  also  showed  that  the  person  separation  reliability  is  0.837.  According  to  Widhiarso (2013), the reliability value is acceptable because it is in the range of 0.81 ≤ p <0.90 (good).
Participants received scores ranging from 2 to 20, with a mean of 7.1 and SD of 5.83. Infit values ranged from 0.705 to 1.502. All items were fit as there were no INFIT MNSQ values >2. The results of the OUTFIT MNSQ  analysis  were  0.477  to  1.941  and  2  invalid  statement  items  were  found  because  they  had  an OUTFIT MNSQ value> 1.5, namely item number 1 with a value of 1.941 and item number 14 with a value of 0.477.  Item fit refers to the extent to which individual items in a test or instrument are in line with the  Rasch  model  used  to  measure  individual  abilities.  Item  fit  relates  to  the  residual,  which  is  the difference between the actual response and the expected response. The expected response is calculated based  on  the  probability  of  a  particular  response  based  on  individual  ability  and  item  difficulty. According to Müller (2020), item fit statistics present a summary of the standardized residuals for all items in a test or instrument. These statistics provide a measure of how well the observed response matches the expected response based on the Rasch model and can be used to measure the ability of the subject. If the items in the test have a good item fit, it indicates that the test as a whole fit the Rasch model and can be relied upon to accurately measure individual ability (Linda Crocker, 1986; Müller, 2020).  Conversely,  if  the  observed  response  pattern  is  not  as  expected,  it  indicates  that  the  item  is problematic, does not fit the Rasch model and needs to be revised or deleted (Kurniawan & Andriyani, 2018; Linacre, 2011).
The proportion value ranges from 0.164 to 0.6. The proportion of this value serves to assess the extent to  which  the  data  obtained  is  in  accordance  with  the  assumptions  of  the  Rasch  model  being  used. According  to  Veas  et  al.  (2016),  the  measure  value  and  proportion  in  Rasch  model  analysis  were interconnected and both had an important role in ensuring the accuracy and validity of measurement results. A good measure will produce a good proportion as well. A good measure value indicates that respondents have a good ability to answer questions, so they tend to give answers that are in accordance with the Rasch model. This will increase the proportion of values that fit the Rasch model, so that the data obtained is more in line with the assumptions of the Rasch model. A good proportion will produce a good measure. A good proportion of values indicates that the data obtained is in accordance with the assumptions of the Rasch model, so that it can improve the accuracy of estimating item parameters and respondents'  abilities.  This  will  result  in  better  measure  values,  thus  improve  the  overall  quality  of measurement.
Further analysis was to examine the results of Wright Map aiming to find out which  statement items were difficult and easy for participants to answer.
Figure 1. Wright Map
Based on figure 1, it is shown that there were no statement items that are lower than the -2 logit value. There are statement items that have a value of more than 2 logits, namely numbers 10, 17, and 5, which means that the statements in these numbers are difficult to answer. According to Linacre (2009, 2011), individual and item abilities are represented as points or lines on the Wright Map. The location of the individual on the x-axis indicates the level of ability, while the location of the item on the y-axis indicates the difficulty of the item. The distance between the individual's point and the item line illustrates the extent to which the individual can answer correctly on that item (Alagumalai, S. et al., 2005; Boone et al., 2014). If the subject's ability exceeds the item difficulty level, then the subject is considered capable of answering the item correctly. Meanwhile, if the subject's ability is lower than the item difficulty level, then the subject is considered unable to answer the item (Hilaliyah et al., 2019).

## D I S C U S S I O N
Yessimov et al. (2023) mentioned that Rasch model is a probabilistic model used to study categorical data  by  taking  into  account  the  correlation  between  the  ability  of  test  takers  and  the  level  of  item difficulty. The reliability coefficient obtained in this study is quite high, which is 0.823. However, there is  no  specific  number  that  can  be  considered  a  satisfactory  level  of  reliability  coefficient.  Previous research  on  SRQ-20  test  quality  conducted  in  primary  health  care  in  Eritrea  resulted  in  a  reliability coefficient  of  0.78  (Netsereab  et  al.,  2018).  Meanwhile  Scholte  (2013),  mentioned that  the  reliability coefficient of SRQ-20 used in Rwanda was 0.85 for the female group and 0.81 for men. Kröner et al., (2017) mentioned the results of SRQ-20 reliability analysis of adolescent participants in Germany gave a coefficient of 0.88. The reliability coefficient obtained in this study produces a number that is not much different from previous studies. The higher the reliability coefficient, the greater the confidence that can be  given  to  the  test  results  (Azwar,  2016).  High  stakes  standardized  tests  are  expected  to  have  a reliability  value  of  0.9,  while  lower  levels  are  expected  to  have  a  reliability  value  of  0.8  or  0.85 (Santamaría-Vázquez  et  al.,  2023;  Wells  &  Wollack,  2003).  In  conclusion,  SRQ-20  is  a  screening instrument to determine the potential of mental disorders that has good reliability.
In addition, to find out unsuitable items can be seen from the mean square (MNSQ) value, where the accuracy  of  the  item  can  be  seen  from  the  ideal  item  through  the  MNSQ  value  (Linacre,  2009).  The guideline for assessing item suitability criteria according to the MNSQ outfit value is 0.5 < MNSQ < 1.5 (Ramdani  et  al.,  2020).  Linacre  (2009)  explained  that  MNSQ  items  are  in  the  range  of  0.5  to  1.5,  In addition, it can also be known by summing the average value of the center square infit (mean MNSQ Infit) (Sumintono & Widhiarso, 2013). The results of the OUTFIT MNSQ analysis were 0.477 to 1.941. The  proportion  value  refers  to  the percentage  or  proportion  of  the  level  of  conformity  between  the responses given by participants in the test or questionnaire with the Rasch model being used (Suminto & Wening, 2022).
The Wright Map graph is a visualization used in the Rasch model to depict individual ability levels and item difficulty levels on a measurement scale. This graph illustrated the relative location of individuals and items on a single axis. Based on the results on figure 1, items number 5, 10, and 17 were difficult items. According to Prasetio et al. (2022), item number 5 is an anxiety factor, " are your hands shaking? ". Item  number  10  does  not  belong  to  any  factor,  which  said  " do  you  cry  more  often  than usual? ".  Item number  17  is  from  the  depression  factor,  stated  " do  you  have  thoughts  of  ending  your  life? ".  In  the measurement context of SRQ-20, an individual's high score indicated a possible mental health problem. Low scores indicated that the participants have few or no mental health symptoms as measured by the questionnaire (van der Westhuizen et al., 2016; WHO, 1994). This means that the individual may not currently have a mental health problem or the symptoms are so mild that they cannot be detected.

## Item Characteristic Curve
The  Item  Characteristic  Curve  (ICC)  in  the  Rasch  model  is  a  logit-shaped  curve  that  describes  the correlation between an individual's measured ability and their probability of answering correctly on a particular test item (Nguyen et al., 2014). ICC is one of the important components in Rasch model used to quantify and validate measurement instruments. This curve can help identify items that are too easy or  too  difficult  for  the  intended  population,  as  well  as  items  that  cannot  differentiate  between participants with different ability levels. The curve has an almost S-shape as the probability of correct answers tends to be low at very low and very high skill levels, but increases sharply at intermediate skill levels. Each item will have a different shape from the others. The output of Rasch analysis results in the form of Item Characteristic Curve (ICC) can be seen in the following figure. Each graph has an x and y axis. The x-axis shows the ability or ability level. The y-axis shows the probability of answering correctly on each item. The black colored curve shows the empirical ICC and the blue colored curve shows the theoretical  ICC.  The  slope  shown  by  the  blue  graph  indicates  that  the  item  has  good  sensitivity  to measure individual ability.
Figure 2. Item Characteristic Curve Factor 1: Energy
INSAN Jurnal Psikologi dan Kesehatan Mental 2023, Vol. 8(2), 148-173 doi: 10.20473/jpkm.v8i22023.148-173
Figure 3. Item Characteristic Curve Factor 2: Cognitive
Figure 4. Item Characteristic Curve Factor 4: Depression
Figure 5. Item Characteristic Curve Factor 4: Physiology
INSAN Jurnal Psikologi dan Kesehatan Mental 2023, Vol. 8(2), 148-173 doi: 10.20473/jpkm.v8i22023.148-173
Figure 6. Item Characteristic Curve Factor 5: Anxiety
Figure 7. Item Characteristic Curve Without Factor
In  figure  2  there  were  6  Item  Characteristic  Curve  (ICC)  graphs.  The  ICC  graph  on  item  1  showed  a graphical pattern that was less close together. Item number 1 has Infit and Outfit MNSQ values of 1.502 and 1.941 where the limit is 0.5<MNSQ<1.5, it can be concluded that item number 1 is less fit because the output value exceeds 1.5. Furthermore, statement item number 14 has MNSQ infit and outfit values of 0.705 and 0.477 where the item had an outfit value that was below the standard 0.5 so it is less fit. The ICC image for item number 14 can be seen in figure 3 where the curves were less close together. There was a relationship between ICC, infit, and outfit in Rasch analysis. In the context of the SRQ-20, the  ICC  would  provide  an  overview  of  the  difficulty  level  and  discrimination  of  each  item  on  the questionnaire. Then, infit and outfit were used to evaluate the extent to which participants' responses to each item fit the Rasch model and the sensitivity of the item to variations in participants' abilities. If an item has a good ICC (appropriate difficulty and discrimination), then it is expected that the infit and outfit values will also be good. Conversely, if the test item has a poor ICC (inappropriate difficulty and discrimination), then the infit and outfit values are likely to be poor as well.

## Differential Item Functioning (DIF)
Based on the results of the analysis, it was known that DIF occured in item number 8 ( p =0.001), number 10 ( p <0.001), and number 18 ( p =0.028). There were 3 items that indicate DIF. DIF or measurement bias occured  when  individuals  from  different  groups  gave  different  responses  to  an  item,  resulting  in variations in the estimated parameters within the same ability level (Nguyen et al., 2014).

## Unidimensionality
The dimensionality test using Jamovi did not show information about unidimensionality. I conducted a unidimensionality analysis using confirmatory factor analysis (CFA). The analysis results showed that the CFI value was 0.872 and the RMSEA was 0.078.

## Figure 8. Path Diagram CFA
Based on figure 8, it can be seen that all items in SRQ-20 were in the same construct and labeled as mental  health  factors.  The  items  in  SRQ-20  were  confirmed  to  fulfill  the  assumption  of unidimensionality.

## C O N C L U S I O N
Using  Rasch  model,  this  study  focuses  on  analyzing  the  quality  of  SRQ-20  which  is  a  screening instrument for mental health. Rasch model is a probabilistic model used to study categorical data by taking into account the correlation between test taker ability and item difficulty. The higher a person's ability  compared  to  the  difficulty  level  of  the  item,  the  more  likely  the  person  is  to  give  the  correct answer. The results of this study indicates that in general SRQ-20 has good reliability and the items that fit the model are as many as 18. This study still has population limitations so it would be better if the sample used is wider with a larger number. There is a DIF analysis conducted but there is a possibility of inaccurate results due to limited samples.

## Analisis Properti Psikometris pada Instrumen Self-Reported Questionnaire (SRQ)-20 dengan Rasch Model
Masalah kesehatan mental menjadi sebuah tantangan global yang signifikan karena tingginya prevalensi dan  tingkat  penderitaan  yang  dialami  oleh  individu,  keluarga,  komunitas,  dan  negara.  Terdapat peningkatan yang terlihat secara global dalam kasus gangguan mental (Handayani dkk., 2020; Prasetio dkk., 2022). Menurut penelitian Dianovinina (2018), prevalensi depresi pada remaja sebesar 8% serta remaja memiliki potensi mengalami gangguan mental sebesar 28%.  Gangguan mental pun memburuk dengan  adanya  situasi  pandemi  Covid-19.  Penyintas  Covid-19  mengungkapkan  bahwa  meskipun dinyatakan pulih dari Covid-19, proses pemulihan secara mental tidak terjadi secara instan (Santoso dkk.,  2023).  Gangguan  mental  merujuk  pada  pola  perilaku  atau  kejiwaan  yang  menyebabkan penderitaan cukup besar dan mengganggu fungsi individu secara pribadi (Xiao dkk., 2023). Menurut Nurhaeni dkk., (2022), siapa pun bisa mengalami gangguan mental. Gangguan mental tidak memandang usia, jenis kelamin, latar belakang sosial, atau faktor lainnya. Hal ini menunjukkan pentingnya untuk meningkatkan pemahaman dan dukungan terhadap masalah kesehatan mental dalam masyarakat.
Kesehatan  mental adalah elemen  pokok  dalam  konsepsi  kesehatan  secara  umum  (Ayuningtyas  dkk., 2018).  Menurut  Undang-Undang  Nomor  18  Tahun  2014  tentang  Kesehatan  Jiwa,  kesehatan  mental mencakup  kondisi  di  mana  individu  dapat  mengalami  perkembangan  yang  seimbang  secara  fisik, mental,  spiritual,  dan  sosial  (Kemenkes  RI,  2014).  Undang-undang  ini  menggarisbawahi  pentingnya menjaga  keseimbangan  dan  kesejahteraan  dalam  berbagai  aspek  kehidupan,  termasuk  aspek  fisik, mental,  spiritual,  dan  sosial.  Kesehatan  mental  semakin  dikenal  sebagai  isu  serius  yang  tidak  hanya mencakup pasien, tetapi juga populasi secara umum (Lee dkk., 2020). Individu yang sehat secara mental memiliki kesadaran akan potensi diri, mampu mengatasi tekanan, dapat berfungsi secara produktif, dan mampu berkontribusi bagi komunitasnya. Berdasarkan undang-undang, kesehatan mental ditekankan sebagai  komponen  penting  dalam  menjaga  keseimbangan  dan  kualitas  hidup  seseorang.  Melalui pemahaman ini, diharapkan pemerintah dan masyarakat dapat memberikan perhatian yang lebih besar terhadap kesehatan mental, serta memastikan adanya dukungan dan akses yang memadai bagi individu dalam menjaga keseimbangan dan kesejahteraan mentalnya.
Berdasarkan penjabaran di atas, tindakan skrining status kesehatan mental diperlukan. Skrining status kesehatan mental bertujuan untuk untuk mengidentifikasi dini potensi gangguan mental pada individu, pencegahan,  pemberian  rujukan  yang  tepat,  dan  juga  pengelolaan  stres.  Dengan  memperhatikan pentingnya  skrining  status  kesehatan  mental,  diharapkan  masyarakat  dapat  lebih  proaktif  dalam menjaga  kesehatan  mental  mereka  dan  memberikan  dukungan  kepada  orang-orang  di  sekitar  yang mungkin  membutuhkan.  Sebuah  instrumen  yang  digunakan  untuk  keperluan  skrining  diharapkan memiliki  kualitas  yang  bagus,  baik  secara  keseluruhan  maupun  per  butir.  Kualitas  tersebut  dapat diperoleh  dengan  melakukan  analisis  butir  untuk  mengetahui  kualitas  butir  pada  instrumen,  salah satunya dengan melakukan analisis tingkat kesukaran atau difficulty index (Suryana, 2015). Menurut Embretson  &  Reise  (2000),  tingkat  kesukaran  ideal  untuk  instrumen  skrining  atau  diagnostik bergantung pada berbagai faktor, seperti karakteristik populasi yang diuji, tujuan penggunaan tes, dan jenis  konstruk  yang  ingin  diukur.  Butir  pernyataan  ideal  memiliki  tingkat  kesulitan  seimbang,  tidak terlalu mudah dan tidak terlalu sulit (Amalia & Widayati, 2012). Butir pernyataan yang ideal adalah jenis butir  yang  dirancang  dengan  cermat  hingga  memiliki  tingkat  kesulitan  seimbang  untuk  dijawab partisipan.  Dengan  tingkat  kesulitan  yang  seimbang,  tes  dapat  memberikan  informasi  lebih  akurat tentang  tingkat  pemahaman  atau  kemampuan  partisipan.  Jika  butir  terlalu  mudah,  maka  tidak  ada perbedaan  yang  signifikan  dalam  performa peserta  yang  berbeda  sehingga  sulit  untuk membedakan antara tingkat kemampuan mereka. Di sisi lain, jika butir terlalu sulit, banyak peserta mungkin gagal
menjawab dan penyelenggara tes akan kesulitan dalam membedakan kemampuan di antara peserta tes. Dengan tingkat kesulitan yang seimbang, tes dapat lebih tepat mengukur rentang kemampuan peserta, membantu mengidentifikasi peserta yang unggul, yang memerlukan perhatian, atau yang memerlukan bantuan  tambahan  dalam  pemahaman  materi  yang  diuji.  Tingkat  kesulitan  yang  seimbang  juga memberikan pengalaman yang lebih adil bagi semua peserta, memastikan bahwa mereka diuji secara proporsional  sesuai  dengan  kemampuan  mereka.  Oleh  karena  itu,  dalam  merancang  tes  perlu mempertimbangkan dan memastikan tingkat kesulitan yang tepat demi mencapai tujuan evaluasi yang lebih baik dan informasi yang lebih berharga tentang peserta.
Self-Reported  Questionnaire (SRQ-20)  adalah  sebuah  instrumen  skrining  atau  penapisan  terhadap gangguan mental yang terdiri dari 20 pernyataan (Netsereab dkk., 2018). Penggunaan skrining dengan SRQ-20  sangat  luas  karena  mudah  digunakan  dan  membutuhkan  waktu  yang  singkat  (Sunjaya  dkk., 2022).  SRQ-20  dikembangkan  untuk  skrining  gangguan  non-psikotik  sebagai  bagian  dari  studi kolaboratif WHO tentang strategi perluasan perawatan kesehatan mental, terutama di negara-negara berkembang  (Husain  dkk.,  2016).  SRQ-20  umumnya  diisi  oleh  individu  sendiri,  di  mana  mereka merespons  pertanyaan-pertanyaan  dengan  mengacu  pada  pengalaman  dan  keadaan  diri  mereka sendiri.  Tujuan  perancangan  SRQ-20 adalah  untuk mengidentifikasi  potensi  gangguan  mental  umum maupun  spesifik,  seperti  depresi,  kecemasan,  dan  masalah  emosional  lainnya  (Chua  dkk.,  2022; Dharmayanti dkk., 2018). SRQ-20 telah digunakan dalam berbagai penelitian dan konteks klinis sebagai alat  awal  untuk  mengidentifikasi  individu  yang  mungkin  memerlukan  evaluasi  lebih  lanjut  terkait kesehatan mental mereka.
SRQ-20 memiliki lima faktor: energi, kognitif, depresi, fisiologis, dan kecemasan (Prasetio dkk., 2022). Faktor energi mencerminkan beberapa ciri orang yang mengalami penurunan energi fisik dan mental. Faktor kognitif menggambarkan beberapa tanda-tanda mengenai masalah kognitif, seperti penurunan kualitas  hasil  kerja,  kehilangan  minat,  dan  kesulitan  dalam  mengambil  keputusan.  Faktor  depresi menggambarkan beberapa gejala emosional dan kognitif yang terkait dengan depresi, seperti perasaan tidak bahagia dan merasa tidak berharga, serta pemikiran untuk bunuh diri. Faktor fisiologis dicirikan oleh  pengaruh  gangguan  psikologis  pada  sistem  pencernaan.  Faktor  kecemasan  menggambarkan beberapa  gejala  fisik  dan  psikologis,  seperti  perasaan  tegang  atau  takut,  dan  tangan  gemetaran. Mengingat tingginya prevalensi gangguan mental, penting untuk memiliki instrumen pengukuran yang akurat dan efektif guna mengidentifikasi gejala gangguan mental. Penggunaan instrumen ini bermanfaat dalam  meningkatkan  pencegahan  dan/atau  pengobatan  yang  dapat  segera  dilakukan  pada  individu yang memiliki permasalahan mental, sehingga mereka dapat mengembangkan potensi mereka dengan lebih baik.
Terdapat  beberapa penelitian  terdahulu  untuk  mengidentifikasi  kualitas  SRQ-20.  Penelitian  Prasetio dkk.  (2022)  bertujuan  untuk  menginvestigasi  struktur  faktor  SRQ-20  serta  mengumpulkan  properti psikometrisnya. Model SRQ-20 satu faktor menyatakan bahwa variabel yang diukur adalah gangguan mental umum, sementara model lima faktor menunjukkan adanya faktor spesifik yang dapat membantu psikolog  pada  tindakan  yang  lebih  terarah.  Kedua  model  dapat  digunakan  sebagai  referensi  untuk interpretasi. Pada model lima faktor, masih dibutuhkan analisis lebih lanjut dan penggunaan sampel populasi lebih luas. Stratton dkk. (2013) telah mengevaluasi properti psikometris dari SRQ-20 dalam survei epidemiologi pada orang dewasa di Vietnam. Hasil penelitian Stratton dkk. (2013) menyebutkan bahwa plot scree dan hasil EFA, dua struktur laten dianggap layak dan kemudian dikenakan pemodelan lebih lanjut. Model bi-faktor (BFM) dan solusi model tiga faktor terkorelasi ( Negative Affect, Somatic Complaints, dan Hopelessness )  memberikan  hasil  yang  memadai.  BFM  menentukan  faktor  Dominan Distress  Umum  tunggal  (semua item SRQ-20)  dengan  faktor  kelompok  ortogonal  untuk  subset item : Negative  Affect (9  butir), Somatic  Complaints (8  butir),  dan Hopelessness (3  butir).  Model  ini  sesuai
INSAN Jurnal Psikologi dan Kesehatan Mental 2023, Vol. 8(2), 148-173 doi: 10.20473/jpkm.v8i22023.148-173
dengan data atau bahkan lebih baik daripada model tiga faktor. Netsereab dkk. (2018) menyebutkan bahwa SRQ- 20 memiliki reliabilitas internal yang baik (α=0,78). Analisis faktor menghasilkan dua faktor yang menjelaskan 31,2% dari varians total. Instrumen ini memiliki performa baik dalam mendeteksi gangguan mental umum, dengan area di bawah kurva (AUC) sebesar 0,879 (SE=0,23, 95% CI 0,83 – 0,92) pada sampel keseluruhan, dengan skor pemotongan optimal pada 5/6 dengan sensitivitas 78,6% dan spesifisitas  81,5%.  Skor  pemotongan  berbeda  antara  perempuan  (5/6)  dan  laki-laki  (4/5).  Untuk partisipan laki-laki, statistik AUC adalah 0,877 (SE=0,04, 95% CI 0,79 – 0,96) dan 0,871 (SE = 0,02, 95% CI 0,81 – 0,92) untuk partisipan perempuan.
Dari beberapa penelitian yang pernah dilakukan untuk menguji kualitas properti psikometris SRQ-20, penelitian menggunakan model Rasch belum banyak dilakukan. Tujuan dari analisis Rasch bukanlah untuk mengidentifikasi dimensi-dimensi yang muncul dalam data sebagai akibat dari adanya varians bersama antar indikator, tetapi untuk menguji dan mengukur karakteristik psikometris dari instrumen pengukuran  yang  bergantung  pada  asumsi  bahwa  probabilitas  seseorang  untuk  berhasil  menjawab suatu butir terkait dengan kemampuan individu dan tingkat kesulitan butir tersebut (Stolt dkk., 2022; Widhiarso, 2018). Dalam konteks penelitian yang menggunakan analisis model Rasch pada instrumen SRQ-20, tujuannya adalah menguji validitas dan kualitas psikometris SRQ-20 menggunakan pendekatan Rasch  yang  menghasilkan  tingkat  kesulitan  butir  dalam  unit  logit  (Urbayatun  &  Widhiarso,  2012). Sebagai  bagian  dari Item  Response  Theory, analisis model  Rasch memiliki  beberapa  kelebihan dibandingkan  dengan  analisis  model  klasik.  Pertama,  ketergantungan  pada  karakteristik  kelompok. Menurut Magno (2009) dan Steyer (2001), ketergantungan pada karakteristik kelompok dalam teori tes klasik  berarti  diasumsikan  bahwa  kelompok  yang  diuji  adalah  cerminan  dari  seluruh  populasi  yang ingin  diukur.  Generalisasi  hasil  dapat  ditingkatkan  karena  hasil  yang  diperoleh  lebih  spesifik  untuk masing-masing  individu,  bukan  hanya  terbatas  pada  kelompok  uji  tertentu  (Steyer,  2001).  Kedua, adanya kesulitan dalam memperkirakan parameter butir. Teori tes klasik menghadapi permasalahan dalam mengestimasi dengan tepat tingkat kesulitan suatu item . Perkiraan ini bergantung pada kinerja kelompok yang tidak selalu mencerminkan tingkat kesulitan aktual butir tersebut secara akurat (Magno, 2009).
Berdasarkan uraian yang telah disampaikan, tujuan peneliti adalah untuk mengetahui kualitas SRQ-20 yang dikembangkan oleh WHO dengan melakukan analisis menggunakan pendekatan Rasch.  Meskipun dianggap  sebagai  pendekatan  yang  ketat,  pemodelan  Rasch  masih  dapat  dipengaruhi  oleh  interaksi individu yang mengerjakan dengan skala, serta heterogenitas karakteristik individu (Preinerstorfer & Formann, 2011; Widhiarso, 2013). Penelitian analisis kualitas SRQ-20 dengan pendekatan Rasch pada kelompok usia remaja di Indonesia masih belum banyak dilakukan sehingga peneliti memandang hal ini perlu untuk diuji.

## M E T O D E

## Desain Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif,  yakni  analisis  model  Rasch.  Pengumpulan  data dilakukan dengan menggunakan bantuan Google Form. Pengumpulan data berlangsung dari tanggal 30 Agustus 2022 hingga 5 November 2022.

## Partisipan
Total partisipan adalah 165 Warga Negara Indonesia, dengan rincian 113 perempuan dan 52 laki-laki, dengan rentang usia 12 – 44 tahun.  Prosedur pengambilan sampel menggunakan metode convenience sampling ,  yaitu  metode  sampling  non  probabilitas  dimana  partisipan  merupakan  individu  yang
INSAN Jurnal Psikologi dan Kesehatan Mental 2023, Vol. 8(2), 148-173 doi: 10.20473/jpkm.v8i22023.148-173
berkehendak  mengerjakan  atas  keputusan  sendiri  setelah  mendapatkan  akses  pengisian  skala  ini (Firmansyah & Dede, 2022; Stratton, 2021).
Dalam  laman  Google  Form , peneliti  memberikan  penjelasan  mengenai informed  consent sebelum pengisian identitas. Peneliti menuliskan bahwa partisipan penelitian diperkenankan menuliskan nama lengkap  atau  inisial,  serta  seluruh  data  terkumpul  akan  dijaga  kerahasiaannya  dan  hanya  digunakan untuk  kepentingan  penelitian.  Partisipan  diperkenankan  menghubungi  peneliti  melalui  kontak yang tertera apabila memiliki pertanyaan. Partisipan diizinkan untuk tidak melanjutkan pengisian apabila partisipan merasa kurang nyaman selama pengisian skala.

## Pengukuran
Self-Reported Questionnaire (SRQ-20) adalah instrumen yang dikembangkan oleh WHO dan terdiri atas 20  pernyataan  dengan  bentuk  respons  jawaban  ya/tidak  (WHO,  1994).  Setiap  jawaban  benar mendapatkan  skor  1  dan  skor  0  untuk  jawaban  salah.  Secara  teoretis,  nilai  maksimum  dari  SRQ-20 adalah  20  poin  dan nilai  minimum adalah  0.  Semakin  tinggi  nilai,  menunjukkan adanya peningkatan jumlah gejala yang dialami (Fatahya & Abidin, 2017).

## Analisis Data
Analisis data dilakukan dengan menggunakan analisis Rasch untuk mendapatkan nilai reliabilitas , item fit, Wright Map, serta dimensionalitas skala. Analisis data dilakukan dengan bantuan software Jamovi versi 2.3.18.

## H A S I L   P E N E L I T I A N
Hasil analisis Rasch dari Jamovi menunjukkan item statistic untuk proportion, measure, SE measure, infit, dan outfit. Rincian output dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 1. Item Statistic Proportion Measure S.E. Measure Infit Outfit 1 0,448 0,352 0,200 1,502 1,941 2 0,327 1,185 0,210 1,212 1,421 3 0,406 0,635 0,202 1,281 1,469 4 0,418 0,554 0,202 0,998 0,991 5 0,164 2,587 0,256 1,200 1,287 6 0,533 -0,208 0,200 0,924 0,940 7 0,236 1,895 0,228 1,042 1,050 8 0,376 0,842 0,205 0,907 0,808 9 0,364 0,926 0,206 0,843 0,665 10 0,212 2,109 0,235 1,213 1,307 11 0,358 0,968 0,206 0,921 0,781 12 0,497 0,032 0,200 0,854 0,708 13 0,291 1,455 0,215 0,848 0,760 14 0,309 1,318 0,212 0,705 0,477 15 0,291 1,455 0,215 0,747 0,523 16 0,358 0,968 0,206 0,835 0,697 17 0,176 2,460 0,249 0,859 0,706
Proportion Measure S.E. Measure Infit Outfit 18 0,376 0,842 0,205 0,899 0,697 19 0,364 0,926 0,206 1,184 1,258 20 0,600 -0,656 0,204 0,976 0,942
Note. Infit: Information-weighted mean square statistic; Outfit: Outlier-sensitive means square statistic.
Berdasarkan  hasil  analisis,  SRQ-20  memiliki  nilai  reliabilitas  yang  baik  (0,823)  dan  nilai person separation reliability sebesar 0,837. Menurut Widhiarso (2013), nilai reliabilitas tersebut dapat diterima karena berada pada rentang 0,81≤ p <0,90 (bagus).
Partisipan mendapatkan skor dengan rentang 2 sampai 20, dengan mean 7,1 dan SD sebesar 5,83. Nilai infit berkisar dari 0,705 hingga 1,502. Seluruh butir  fit karena tidak ditemukan nilai INFIT MNSQ>2. Hasil analisis OUTFIT MNSQ sebesar 0,477 hingga 1,941 dan ditemukan 2 butir pernyataan yang tidak valid karena memiliki nilai OUTFIT MNSQ>1,5 yaitu butir nomor 1 dengan nilai 1,941 dan butir nomor 14 dengan nilai 0,477. Kesesuaian butir mengacu pada sejauh mana butir-butir individual dalam tes atau instrumen sejalan dengan model Rasch yang digunakan untuk mengukur kemampuan individu. Item fit berhubungan  dengan  residual,  yang  merupakan  selisih  antara  respons  aktual  dengan  respons  yang diharapkan. Respons yang diharapkan dihitung berdasarkan probabilitas respons tertentu berdasarkan kemampuan individu dan tingkat kesulitan butir. Menurut Müller (2020), item fit statistics menyajikan ringkasan  dari  residual  yang  sudah  distandardisasi  untuk  semua  butir  dalam  tes  atau  instrumen. Statistik  ini  memberikan  ukuran  tentang  seberapa  baik  respons  yang  diamati  cocok  dengan  respons yang  diharapkan  berdasarkan  model  Rasch  dan  dapat  digunakan  untuk  mengukur  kemampuan subjeknya. Jika butir-butir dalam tes memiliki item fit yang baik, hal itu menandakan bahwa tes tersebut secara  keseluruhan  sesuai  dengan  model  Rasch  dan dapat  diandalkan  untuk mengukur  kemampuan individu dengan akurat (Linda Crocker, 1986; Müller, 2020). Sebaliknya, jika pola respons yang diamati tidak sesuai dengan yang diharapkan menunjukkan adanya masalah pada butir tersebut, tidak cocok dengan model Rasch dan perlu direvisi atau dihapus (Kurniawan & Andriyani, 2018; Linacre, 2011).
Nilai proportion berkisar dari 0,164 sampai 0,6. Proporsi nilai ini berfungsi untuk menilai sejauh mana data  yang  diperoleh  sesuai  dengan asumsi  model  Rasch  yang  sedang  digunakan.  Menurut  Veas  dkk. (2016),  nilai measure dan  proporsi  dalam  analisis  model  Rasch  saling  berhubungan  dan  keduanya memiliki peranan penting dalam memastikan akurasi dan validitas hasil pengukuran. Measure yang baik akan menghasilkan proporsi yang baik pula. Nilai measure yang baik menunjukkan bahwa partisipan memiliki  kemampuan  yang  baik  dalam  menjawab  pertanyaan  sehingga  cenderung  memberikan jawaban yang sesuai dengan model Rasch. Hal ini akan meningkatkan proporsi nilai yang sesuai dengan model Rasch sehingga data yang diperoleh lebih sesuai dengan asumsi model Rasch. Proporsi yang baik akan  menghasilkan measure yang  baik.  Proporsi  nilai  yang  baik  menunjukkan  bahwa  data  yang diperoleh sesuai dengan asumsi model Rasch sehingga dapat meningkatkan akurasi estimasi parameter butir dan kemampuan responden. Hal ini akan menghasilkan nilai measure yang lebih baik dan pada gilirannya memperbaiki kualitas pengukuran secara keseluruhan.
Analisis  selanjutnya  adalah  melihat  hasil  pengujian  dengan  Wright  Map yang  tujuannya  untuk mengetahui butir pernyataan yang sulit dan mudah dijawab oleh partisipan.
INSAN Jurnal Psikologi dan Kesehatan Mental 2023, Vol. 8(2), 148-173 doi: 10.20473/jpkm.v8i22023.148-173

## Gambar 1. Wright Map
Berdasarkan grafik tersebut diketahui bahwa tidak ada butir pernyataan yang lebih rendah dari nilai -2 logit. Terdapat butir pernyataan yang memiliki nilai lebih dari 2 logit yaitu nomor 10, 17, dan 5. Artinya, pernyataan  pada  nomor  ini  sulit  untuk  dijawab  dengan  benar.  Menurut Linacre  (2009,  2011) , kemampuan  individu  dan  butir  direpresentasikan  sebagai  titik  atau  garis  pada  Wright  Map.  Lokasi individu  pada  sumbu  x  menunjukkan  tingkat  kemampuan,  sedangkan  lokasi  butir  pada  sumbu  y menunjukkan tingkat kesulitan butir. Jarak antara titik individu dan garis butir menggambarkan sejauh mana  individu  dapat  menjawab  dengan  benar pada butir  tersebut  (Alagumalai,  S.  dkk.,  2005;  Boone dkk.,  2014).  Jika  kemampuan  subjek  melebihi  tingkat  kesulitan  butir, maka  subjek  dianggap mampu menjawab  butir  tersebut  dengan  benar.  Namun,  jika  kemampuan  subjek  lebih  rendah  dari  tingkat kesulitan butir, maka subjek dianggap tidak mampu menjawab butir tersebut (Hilaliyah dkk., 2019).

## D I S K U S I
Yessimov  dkk.,  (2023)  menyebutkan  bahwa  model  Rasch  adalah  suatu  model  probabilistik  yang digunakan untuk mempelajari data kategorial dengan memperhitungkan hubungan antara kemampuan peserta uji dan tingkat kesulitan butir. Koefisien reliabilitas yang diperoleh dalam penelitian ini cukup tinggi, yaitu sebesar 0,823. Meskipun begitu, tidak terdapat angka tertentu yang dapat dianggap sebagai tingkat  koefisien  reliabilitas  yang memuaskan.  Penelitian  sebelumnya  mengenai  kualitas  tes  SRQ-20 yang  dilakukan  di primary  health  care di  Eritrea  menghasilkan  koefisien  reliabilitas  sebesar  0,78 (Netsereab  dkk.,  2018).  Sementara  itu  Scholte  (2013)  menyebutkan  bahwa  koefisien  reliabilitas instrumen SRQ-20 yang digunakan di Rwanda sebesar 0,85 untuk kelompok perempuan dan 0,81 untuk laki-laki. Kröner dkk. (2017) menyebutkan hasil analisis reliabilitas SRQ-20 dari partisipan remaja di Jerman memberikan hasil koefisien sebesar 0,88. Koefisien reliabilitas yang diperoleh dalam penelitian ini  menghasilkan  angka  yang  tidak  jauh  berbeda  dengan  penelitian-penelitian  sebelumnya.  Semakin tinggi  koefisien  reliabilitas,  semakin  besar  kepercayaan  yang  dapat  diberikan  terhadap  hasil  tes tersebut  (Azwar,  2016).  Tes  standar  yang  memiliki  konsekuensi  besar  ( high  stakes )  diharapkan
memiliki nilai  reliabilitas sebesar  0,9,  sementara  untuk  level  lebih  rendah  diharapkan  memiliki  nilai reliabilitas 0,8 atau 0,85 (Santamaría-Vázquez dkk., 2023; Wells & Wollack, 2003). Kesimpulannya, SRQ- 20 adalah instrumen skrining untuk mengetahui kemungkinan adanya gangguan mental dan memiliki reliabilitas yang baik dan mampu menghasilkan data yang tepercaya.
Selain itu, untuk mengetahui butir yang tidak sesuai dapat dilihat dari nilai mean square (MNSQ), dimana ketepatan butir dapat dilihat dari butir ideal melalui nilai MNSQ (Linacre, 2009). Pedoman penilaian kriteria  kesesuaian  butir  menurut  nilai  outfit  MNSQ  adalah  0,5<MNSQ<1,5  (Ramdani  dkk.,  2020). Linacre (2009) menjelaskan bahwa butir MNSQ berada dalam kisaran 0,5 hingga 1,5. Selain itu, dapat juga diketahui dengan menjumlahkan nilai rata-rata infit kuadrat tengah (mean MNSQ Infit) (Sumintono & Widhiarso, 2013). Hasil analisis OUTFIT MNSQ sebesar 0,477 hingga 1,941. Nilai proportion merujuk pada persentase  atau  proporsi  tingkat  kesesuaian antara  respons atau jawaban  yang  diberikan  oleh peserta  dalam  uji  atau  kuesioner  dengan  model  Rasch  yang  sedang  digunakan  (Suminto  &  Wening, 2022).
Grafik  Wright  Map  adalah  visualisasi  yang  digunakan  dalam  Rasch  Model  untuk  menggambarkan tingkat  kemampuan  individu  dan  tingkat  kesulitan  butir  pada  suatu  skala  pengukuran.  Grafik  ini menggambarkan lokasi  relatif  individu  dan  butir pada  suatu  sumbu  tunggal.  Berdasarkan  hasil  yang muncul  dan  dapat  dilihat  pada  gambar  1,  diketahui  bahwa  butir  pernyataan  nomor  5,  10,  dan  17 termasuk  butir  yang  sulit  untuk  dijawab.  Menurut  Prasetio  dkk.  (2022),  butir  pernyataan  nomor  5 berasal dari faktor kecemasan dengan bunyi, “ apakah tangan Anda gemetar?” . Butir pernyataan nomor 10  tidak  termasuk  dalam  faktor  mana  pun,  berbunyi, “apakah  Anda  lebih  sering  menangis  dari biasanya?” . Butir pernyataan nomor 17 berasal dari faktor depresi dengan bunyi pernyataan, “apakah Anda memiliki pemikiran untuk mengakhiri hidup?”. Dalam konteks pengukuran SRQ-20, perolehan nilai tinggi  individu  menunjukkan  kemungkinan  adanya  masalah  atau  gangguan  kesehatan  mental.  Nilai rendah pada SRQ-20 mengindikasikan bahwa partisipan memiliki sedikit atau bahkan tidak ada gejala kesehatan mental yang terukur oleh kuesioner tersebut (van der Westhuizen dkk., 2016; WHO, 1994). Hal  ini  mengartikan  bahwa  individu  tersebut  mungkin  saat  ini  tidak  memiliki  masalah  kesehatan mental, atau gejala yang dialami sangat ringan sehingga tidak dapat terdeteksi.

## Item Characteristic Curve
Item Characteristic Curve (ICC) dalam Rasch model adalah kurva berbentuk logit yang menggambarkan hubungan antara kemampuan individu yang diukur dan probabilitas mereka untuk menjawab dengan benar pada suatu butir tes tertentu (Nguyen dkk., 2014). ICC merupakan salah satu komponen penting dalam Rasch model yang digunakan untuk mengukur dan memvalidasi instrumen pengukuran. Kurva ini  dapat membantu  mengidentifikasi  butir  yang terlalu  mudah  atau  terlalu  sulit  bagi populasi  yang dituju,  serta  butir  yang  tidak  dapat  membedakan  antara  peserta  dengan  tingkat  kemampuan  yang berbeda. Kurva ini memiliki bentuk menyerupai huruf S karena probabilitas jawaban benar cenderung rendah pada tingkat keterampilan yang sangat rendah dan sangat tinggi, tetapi meningkat tajam pada tingkat keterampilan menengah. Setiap butir akan memiliki bentuk yang berbeda satu sama lain. Output hasil analisis Rasch berupa Item Characteristic Curve (ICC) dapat dilihat pada gambar berikut. Setiap grafik  memiliki  sumbu  x  dan  y.  Sumbu  x  menunjukkan  tingkat  kemampuan.  Sumbu  y  menunjukkan probabilitas menjawab benar pada setiap butir. Kurva berwarna hitam menunjukkan ICC empiris dan kurva  berwarna  biru  menunjukkan  ICC  teoretis.  Kemiringan  yang  ditunjukkan  oleh  grafik  berwarna biru  menunjukkan  bahwa  butir  pernyataan  memiliki  sensitivitas  yang  baik  untuk  mengukur kemampuan individu.
INSAN Jurnal Psikologi dan Kesehatan Mental 2023, Vol. 8(2), 148-173 doi: 10.20473/jpkm.v8i22023.148-173
Gambar 2. Item Characteristic Curve Faktor 1: Energi
Gambar 3. Item Characteristic Curve Faktor 2: Kognitif
Gambar 4. Item Characteristic Curve Faktor 4: Depresi
Gambar 5. Item Characteristic Curve Faktor 4: Fisiologis
Gambar 6. Item Characteristic Curve Faktor 5: Kecemasan
INSAN Jurnal Psikologi dan Kesehatan Mental 2023, Vol. 8(2), 148-173 doi: 10.20473/jpkm.v8i22023.148-173
Gambar 7 . Item Characteristic Curve Tanpa Faktor
Pada gambar 2 terdapat enam grafik Item Characteristic Curve (ICC) yang dapat dilihat. Grafik ICC pada butir 1 menunjukkan pola grafik yang kurang berhimpit. Butir nomor 1 memiliki nilai Infit dan Outfit MNSQ sebesar 1,502 dan 1,941 dimana batasnya adalah 0,5<MNSQ<1,5, dapat disimpulkan bahwa butir nomor 1 kurang fit karena nilai output melebihi 1,5. Selanjutnya, butir pernyataan nomor 14 memiliki nilai  infit  dan  outfit  MNSQ  sebesar  0,705  dan  0,477  dimana  butir  tersebut memiliki nilai  outfit  yang berada di bawah standar 0,5 sehingga kurang fit. Gambar ICC untuk butir nomor 14 dapat dilihat pada gambar  3  dimana  kurva  kurang  berhimpit.  Terdapat  keterkaitan  antara  ICC,  infit,  dan  outfit  dalam analisis Rasch. Dalam konteks SRQ-20, ICC akan memberikan gambaran tentang tingkat kesulitan dan diskriminasi masing-masing butir pada kuesioner tersebut. Setelah itu, infit dan outfit digunakan untuk mengevaluasi sejauh mana respons peserta pada masing-masing butir sesuai dengan model Rasch dan sejauh mana sensitivitas butir terhadap variasi kemampuan peserta. Jika butir memiliki ICC yang baik (tingkat kesulitan dan diskriminasi yang sesuai), maka diharapkan nilai infit dan outfit juga akan baik. Sebaliknya, jika item tes memiliki ICC yang buruk (tingkat kesulitan dan diskriminasi yang tidak sesuai), maka nilai infit dan outfit cenderung buruk pula.

## Differential Item Functioning (DIF)
Berdasarkan hasil analisis, diketahui terjadi DIF pada butir nomor 8 ( p =0,001), nomor 10 ( p <0,001), dan nomor 18 ( p =0,028). Terdapat 3 butir yang terindikasi DIF. DIF atau bias pengukuran terjadi saat individu  dari  kelompok  yang  berbeda  memberikan  tanggapan  yang  berbeda  terhadap  suatu  butir, sehingga  mengakibatkan  variasi  dalam  parameter  yang  diestimasi  dalam  tingkat  kemampuan  yang sama (Nguyen dkk., 2014).

## Unidimensionalitas
Uji  dimensionalitas  yang  dilakukan  oleh  peneliti menggunakan  Jamovi  tidak  menunjukkan  informasi mengenai  unidimensionalitas.  Peneliti  melakukan  analisis  unidimensionalitas  dengan  menggunakan confirmatory  factor  analysis (CFA).  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  nilai  CFI  sebesar  0,872  dan RMSEA sebesar 0,078.
INSAN Jurnal Psikologi dan Kesehatan Mental 2023, Vol. 8(2), 148-173 doi: 10.20473/jpkm.v8i22023.148-173

## Gambar 8. Path Diagram CFA
Berdasarkan gambar 8 dapat dilihat bahwa seluruh butir dalam SRQ-20 berada dalam satu konstruk yang sama dan diberi label faktor kesehatan mental (KsM) oleh peneliti. Butir-butir dalam SRQ-20 terkonfirmasi memenuhi asumsi unidimensionalitas.

## S I M P U L A N
Dengan  menggunakan  model  Rasch,  studi  ini  berfokus  untuk  menganalisis  kualitas  SRQ-20  yang merupakan  instrumen  skrining  pengukuran  kesehatan  mental.  Model  Rasch  adalah  suatu  model probabilistik yang digunakan untuk mempelajari data kategorikal dengan memperhitungkan hubungan antara  kemampuan  peserta  uji  dan  tingkat  kesulitan  butir.  Semakin  tinggi  kemampuan  seseorang dibandingkan dengan tingkat kesulitan  butir, semakin besar kemungkinan orang tersebut menjawab benar. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa secara umum SRQ-20 memiliki reliabilitas yang baik dan butir-butir  yang  fit  dengan  model  sebanyak  18.  Penelitian  ini  masih  memiliki  keterbatasan populasi sehingga  akan  lebih  baik  lagi  apabila  sampel  yang  digunakan  lebih  luas  dengan  jumlah  yang  lebih banyak.  Terdapat  analisis  DIF  yang  dilakukan  namun  terdapat  kemungkinan  ketidakakuratan  hasil karena sampel yang terbatas.

## A C K N O W L E D G E M E N T S   / U C A P A N   T E R I M A   K A S I H
Praise be to God Almighty who has provided opportunities and help in every step taken in the process of this research and writing this article. I would also like to thank my family and colleagues who provided support.  / Puji  syukur  atas kehadirat  Tuhan  Yang  Maha  Esa  yang  telah  memberikan  kesempatan  dan pertolongan dalam setiap langkah yang ditempuh peneliti dalam proses penelitian dan penulisan artikel jurnal.  Peneliti  juga  mengucapkan  terima  kasih  kepada  keluarga  dan  rekan-rekan  yang  memberikan dukungan dalam bentuk apa pun sehingga penelitian berjalan lancar.
INSAN Jurnal Psikologi dan Kesehatan Mental 2023, Vol. 8(2), 148-173 doi: 10.20473/jpkm.v8i22023.148-173
D I S C L O S U R E   O F   P O T E N T I A L   C O N F L I C T S   O F   I N T E R E S T   / D E K L A R A S I P O T E N S I   T E R J A D I N Y A   K O N F L I K   K E P E N T I N G A N
Nurul Fajriyah Prahastuti tidak bekerja, menjadi konsultan, memiliki saham, atau menerima dana dari perusahaan  atau  organisasi  manapun  yang  mungkin  akan  mengambil  untung  dari  diterbitkannya naskah ini. / Nurul Fajriyah Prahastuti tidak bekerja, menjadi konsultan, memiliki saham, atau menerima dana  dari  perusahaan  atau  organisasi  manapun  yang  mungkin  akan  mengambil  untung  dari diterbitkannya naskah ini.

## R E F E R E N C E S   / P U S T A K A   A C U A N
Alagumalai,  S.,  Curtis,  D.  D.,  &  Hungi,  N.  (2005). Applied  Rasch  Measurement:  A  Book  of  Exemplars . Springer.
Amalia, A. ., & Widayati, A. (2012). Analisis Butir Soal Tes Kendali Mutu Kelas XII SMA Mata Pelajaran Ekonomi Akuntansi di Kota Yogyakarta Tahun 2012. Jurnal Pendidikan Akuntansi Indonesia , 10 (1),
1 – 26.
Ayuningtyas,  D.,  Misnaniarti,  M.,  &  Rayhani,  M.  (2018).  Analisis  Situasi  Kesehatan  Mental  Pada Masyarakat  Di  Indonesia  Dan  Strategi  Penanggulangannya. Jurnal  Ilmu  Kesehatan  Masyarakat ,
9 (1), 1 – 10. https://doi.org/10.26553/jikm.2018.9.1.1-10
Azwar, S. (2016). Reliabilitas dan Validitas (4th ed.). Pustaka Pelajar.
Boone, W. J., Yale, M. S., & Staver, J. R. (2014). Rasch analysis in the human sciences. In Rasch Analysis in the Human Sciences . https://doi.org/10.1007/978-94-007-6857-4
Chua, K.-C., Hahn, J. S., Farrell, S., Jolly, A., Khangura, R., & Henderson, C. (2022). Mental health literacy: A focus on daily life context for population health measurement. SSM - Mental Health , 2 (October 2021), 100118. https://doi.org/10.1016/j.ssmmh.2022.100118
Dharmayanti,  I.,  Tjandrarini,  D.  H.,  Hidayangsih,  P.  S.,  &  Nainggolan,  O.  (2018).  Pengaruh  Kondisi Kesehatan  Lingkungan  Dan  Sosial  Ekonomi  Terhadap  Kesehatan  Mental  Di  Indonesia. Jurnal Ekologi Kesehatan , 17 (2), 64 – 74. https://doi.org/10.22435/jek.17.2.149.64-74
Dianovinina, K. (2018). Depresi pada Remaja : Gejala dan Permasalahannya Depression in Adolescent : Symptoms and the Problems. Jurnal Psikogenesis , 6 (1), 69 – 78.
Embretson,  S.  E.,  &  Reise,  S.  .  (2000). Item  Response  Theory  for  Psychologists .  Psychology  Press. https://doi.org/https://doi.org/10.4324/9781410605269
Fatahya, & Abidin, F. A. (2017). Higeia Journal of Public Health. Higeia Journal of Public Health Research and Development , 1 (3), 625 – 634.
Firmansyah,  D.,  &  Dede.  (2022).  Teknik  Pengambilan  Sampel  Umum  dalam  Metodologi  Penelitian:
Literature Review. Jurnal Ilmiah Pendidikan Holistik (JIPH) , 1 (2), 85 – 114. https://doi.org/10.55927/jiph.v1i2.937
Handayani, T., Ayubi, D., & Anshari, D. (2020). Literasi Kesehatan Mental Orang Dewasa dan Penggunaan Pelayanan  Kesehatan  Mental. Perilaku  Dan  Promosi  Kesehatan:  Indonesian  Journal  of  Health Promotion and Behavior , 2 (1), 9. https://doi.org/10.47034/ppk.v2i1.3905
Hilaliyah, H., Agustin, Y., Setiawati, S., Hapsari, S. N., Rangka, I. B., & Ratodi, M. (2019). Wright-Map to investigate the actual abilities on math test of elementary students. Journal of Physics: Conference Series , 1318 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1318/1/012067
Husain, N., Chaudhry, N., Rhouma, A., Sumra, A., Tomenson, B., & Waheed, W. (2016). Validation of the self-reporting questionnaire (SRQ 20) in British Pakistani and White European population in the United Kingdom. Journal of Affective Disorders , 189 , 392 – 396. https://doi.org/10.1016/j.jad.2015.08.068
Kemenkes RI. (2014). Stop stigma dan diskriminasi terhadap orang dengan gangguan jiwa (ODGJ) .
Kröner, J., Goussios, C., Schaitz, C., Streb, J., & Sosic-Vasic, Z. (2017). The construct validity of the German academic Self-Regulation Questionnaire (SRQ-A) within primary and secondary school children. Frontiers in Psychology , 8 (JUN). https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.01032
Kurniawan,  &  Andriyani,  K.  D.  K.  (2018).  Analisis  Soal  Pilihan  Ganda  dengan  Rasch  Model. Jurnal Statistika , 6 (1), 34 – 39.
Lee, H. Y., Hwang, J., Ball, J. G., Lee, J., Yu, Y., & Albright, D. L. (2020). Mental health literacy affects mental health attitude: Is there a gender difference? American Journal of Health Behavior , 44 (3), 283 – 291. https://doi.org/10.5993/AJHB.44.3.1
Linacre,  J.  .  (2009).  Local  independence  and  residual  covariance:  A  study  of  olympic  figure  skating ratings. Journal of Applied Measurement , 10 (2), 157 – 169. Linacre, J. M. (2011). Winsteps Help for Rasch Analysis . http://homes.jcu.edu.au/~edtgb/%5Cnpapers3://publication/uuid/D56B724A-62FF-4D00- 84E1-ECC888298B70
Linda Crocker, J. A. (1986). Introduction to Classical and Modern Test Theory . Harcourt Brace Jovanovich College.
Magno,  C.  (2009).  Demonstrating  the  Difference  between  Classical  Test  Theory  and  Item  Response Theory  Using  Derived  Test  Data. The  International  Journal  of  Educational  and  Psychological Assessment , 1 (1), 1 – 11.
Müller,  M.  (2020).  Item  fit  statistics  for  Rasch  analysis:  can  we  trust  them? Journal  of  Statistical Distributions and Applications , 7 (1). https://doi.org/10.1186/s40488-020-00108-7
Netsereab, T. B., Kifle, M. M., Tesfagiorgis, R. B., Habteab, S. G., Weldeabzgi, Y. K., & Tesfamariam, O. Z. (2018). Validation of the WHO self-reporting questionnaire-20 (SRQ-20) item in primary health care settings in Eritrea 11 Medical and Health Sciences 1117 Public Health and Health Services. International Journal of Mental Health Systems , 12 (1), 1 – 9. https://doi.org/10.1186/s13033-018- 0242-y
Nguyen, T. H., Han, H. R., Kim, M. T., & Chan, K. S. (2014). An introduction to item response theory for patient-reported outcome measurement. Patient , 7 (1), 23 – 35. https://doi.org/10.1007/s40271- 013-0041-0
Nurhaeni,  A.,  Erna  Marisa,  D.,  &  Oktiany,  T.  (2022).  Peningkatan  Pengetahan  Tentang  Gangguan Kesehatan  Mental  Pada  Remaja. Jurnal  Pengabdian  Masyarakat  Kesehatan , 1 (1),  29 – 34. http://download.garuda.kemdikbud.go.id/article.php?article=3234124&val=28314&title=PENIN

## GKATAN PENGETAHUAN TENTANG GANGGUAN KESEHATAN MENTAL PADA REMAJA
Prasetio,  C.  E.,  Triwahyuni,  A.,  &  Prathama,  A.  G.  (2022).  Psychometric  Properties  of  Self-Report
Questionnaire-20 (SRQ-20) Indonesian Version. Jurnal Psikologi , 49 (1), 69. https://doi.org/10.22146/jpsi.69782
Preinerstorfer, D., & Formann, A. K. (2011). Parameter recovery and model selection in mixed Rasch models. British  Journal  of  Mathematical  and  Statistical  Psychology,  No-No. , 65 . https://doi.org/10.1111/j.2044- 8317.2011.02020.x
Ramdani, R., Hanurawan, F., Ramli, M., Lasan, B. B., & Afdal, A. (2020). Development and Validation of Indonesian  Academic  Resilience  Scale  Using  Rasch  Models. International  Journal  of  Instruction , 14 (1), 105 – 120. https://doi.org/10.29333/IJI.2021.1417A
Santamaría-Vázquez, M., Guijo-Blanco, V., Puente-Martínez, A., & Ubillos-Landa, S. (2023). Psychometric properties of the Spanish version of the Activities Scale for Kids (ASK): reliability, validity and the Rasch model. BMJ Open , 13 (4). https://doi.org/10.1136/bmjopen-2022-069248
Santoso, P. S., Utami, A. B., & Rista, K. (2023). Kecenderungan gangguan pasca trauma pada penyintas covid-19 berusia dewasa akhir: Menguji peran dukungan sosial Pendahuluan . 2 (4), 808 – 814.
Scholte,  P.  (2013).  Psychometric  properties  and  longitudinal  validation  of  the  Self-Reporting Questionnaire (SRQ-20) in a Rwandan community setting: a validation study. Mental Health in War- Affected Populations , 91 – 111.
Steyer,  R.  (2001).  Classical  (Psychometric)  Test  Theory. International  Encyclopedia  of  the  Social  & Behavioral Sciences , 1 , 1955 – 1962. https://doi.org/10.1016/B0-08-043076-7/00721-X
Stolt, M., Kottorp, A., & Suhonen, R. (2022). International Journal of Nursing Studies The use and quality of reporting of Rasch analysis in nursing research : A methodological scoping review. International Journal of Nursing Studies , 132 , 104244. https://doi.org/10.1016/j.ijnurstu.2022.104244
Stratton, K. J., Aggen, S. H., Richardson, L. K., Acierno, R., Kilpatrick, D. G., Gaboury, M. T., Tran, T. L., Trung, L. T., Tam, N. T., Tuan, T., Buoi, L. T., Ha, T. T., Thach, T. D., & Amstadter, A. B. (2013). Evaluation of the  psychometric  properties  of  the  Self-Reporting  Questionnaire  (SRQ-20)  in  a  sample  of Vietnamese adults. Comprehensive Psychiatry , 54 (4), 398 – 405.
https://doi.org/10.1016/j.comppsych.2012.10.011
Stratton,  S.  J.  (2021).  Population  research:  convenience  sampling  strategies. Prehospital  and  Disaster Medicine , 36 (4), 373 – 374. https://doi.org/10.1017/S1049023X21000649
Suminto,  M.  F.,  &  Wening,  S.  (2022).  The  Rasch  Model  for  Analysing  the  Indonesian  Language Examination  Instrument. Proceedings  of  the  5th  International  Conference  on  Current  Issues  in Education (ICCIE 2021) , 640 (Iccie), 383 – 388. https://doi.org/10.2991/assehr.k.220129.070 Sumintono, B., & Widhiarso, W. (2013). Aplikasi model Rasch untuk Penelitian Sosial . Trim Komunikata Publishing House.
Sunjaya, D. K., Sumintono, B., Gunawan, E., Herawati, M. D., & Hidayat, T. (2022). Online Mental Health Survey  for  Addressing  Psychosocial  Condition  During  the  COVID- 19  Pandemic  in  Indonesia : Instrument Evaluation Online Mental Health Survey for Addressing Psychosocial Condition During the  COVID- 19  Pandemic  in  Indonesia :  Instrument  Ev. Psychology  Research  and  Behavior
INSAN Jurnal Psikologi dan Kesehatan Mental 2023, Vol. 8(2), 148-173 doi: 10.20473/jpkm.v8i22023.148-173
Management , 15 , 161 – 170. https://doi.org/10.2147/PRBM.S347386
Suryana,  Y.  (2015).  Re-analisis  tingkat  kebakan  item  tes  intelegensi:  Advanced  progresive  matrices.
Jurnal Pendidikan Pascasarjana Magister PAI , 2 (1), 1 – 21. https://journal.unsika.ac.id/index.php/pendidikan/article/view/1033
Urbayatun,  S.,  & Widhiarso,  W.  (2012).  Variabel  mediator  dan moderator  dalam  penelitian psikologi kesehatan masyarakat. Jurnal Psikologi , 39 (2), 180 – 188.
van der Westhuizen, C., Wyatt, G., Williams, J. K., Stein, D. J., & Sorsdahl, K. (2016). Validation of the Self Reporting  Questionnaire  20-Item  (SRQ-20)  for  Use  in  a  Low-  and  Middle-Income  Country Emergency  Centre  Setting. International  Journal  of  Mental  Health  and  Addiction , 14 (1),  37 – 48. https://doi.org/10.1007/s11469-015-9566-x
Veas, A., Gilar, R., Miñano, P., & Castejón, J. L. (2016). Estimation of the proportion of underachieving students in compulsory secondary education in Spain: An application of the Rasch model. Frontiers in Psychology , 7 (MAR). https://doi.org/10.3389/fpsyg.2016.00303
Wells, C., & Wollack, J. (2003). An Instructor’s Guide to Understanding Test Reliability, Paper, Testing, & Evaluation Services . University of Winconsin.
WHO. (1994). A user’s guide to The Self -Report Questionnaire (SRQ) . World Health Organization.
Widhiarso,  W. (2013).  Aplikasi  Model  Rasch  Campuran  Dalam  Mengevaluasi  Pengukuran  Harga  Diri.
Jurnal Penelitian Dan Evaluasi Pendidikan , 17 (1), 172 – 187. https://doi.org/10.21831/pep.v17i1.1367
Widhiarso, W. (2018). Penggunaan Testlet dalam Pengembangan Tes Psikologi. INSAN Jurnal Psikologi Dan Kesehatan Mental , 3 (1), 44. https://doi.org/10.20473/jpkm.v3i12018.44-61
Xiao, Y., Yu, Y., Zhou, Z., Liu, W., Luo, Z., Tang, C., Xiao, P., Wen, S. W., Zeng, X., Zhong, W., & Shen, M. (2023). Hospital spending and length of hospital stay for mental disorders in Hunan, China. Heliyon , 9 (4). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e14968
Yessimov, B., Hussein, R. A., Mohammed, A., & Hassan, A. Y. (2023). Detecting Measurement Disturbances : Graphical Illustrations of Item Detecting Measurement Disturbances: Graphical Illustrations of Item Characteristic Curves . May . https://doi.org/10.22034/IJLT.2023.391731.1247