## ANALISIS BUTIR TES OBJEKTIF UJIAN AKHIR SEMESTER MAHASISWA UNIVERSITAS TERBUKA BERDASARKAN TEORI TES MODERN
Dewi Juliah Ratnaningsih ( djuli@ut.ac.id ) Isfarudi
FMIPA-UT, Jl. Cabe Raya, Pondok Cabe, Pamulang 15418 – Tangerang Selatan

## ABSTRACT
Universitas Terbuka has been applying a test of final examination for measuring student learning outcomes. Type of final examination that developed is objective test consisting of stem and option. Option of test covering answer key and detractors. A good question should have detractors relatively homogenous, so that it is difficult to guessed by a student. Criteria of good question can be determined by item analysis with using classical test theory and modern test theory. Universitas Terbuka has been doing item analysis based on classical test theory. This theory has the limitations characteristic of the index items were highly dependent on the group of test. Unlike the case with modern test theory (item response theory). Item response theory is based on the ability of individual test. The purpose of this paper is to determine: (1) how the result of the final exam item analysis using item response analysis, (2) how the comparison of the number of valid and invalid between item response analysis and classical test analysis, and (3) how to determine item characteristics of the items and estimate the ability of participants to the test item response using Rasch models. The data used are student answers that took exams on subjects selected sample in 2009.1 and 2009.2. The total sample used by 8 subjects consisting of 16 sets of questions. The study results showed: (1) average difficulty level of the sample items was subject to item response items (Rasch Model) is between 0.618 to 1.417, (2) comparison of the results of the analysis of test items using classical analysis and the Rasch model analysis is very significant, and (3) on the number of examinees who many (over 1,500 people), the number or percentage of items was valid by using item response analysis more than the classical analysis.
Keywords: classical theory, final exam, item response theory, rasch model, Universitas Terbuka

## ABSTRAK
Universitas Terbuka menerapkan tes berupa Ujian Akhir Semester untuk mengukur hasil belajar mahasiswa. Tipe soal UAS yang dikembangkan berbentuk tes objektif yang meliputi pernyataan (stem) dan alternatif jawaban (option). Option suatu tes meliputi kunci jawaban dan bukan kunci jawaban (pengecoh). Soal yang baik harus memiliki pengecoh yang relatif homogen, sehingga sulit ditebak oleh mahasiswa. Kriteria soal yang baik dapat diketahui dengan melakukan analisis butir soal baik menggunakan teori tes klasik maupun teori tes modern. Universitas Terbuka melakukan analisis butir soal UAS berdasarkan teori tes klasik. Teori ini memiliki keterbatasan yakni indeks karakteristik butir soal sangat bergantung pada kelompok peserta tes. Pada teori tes modern (teori respon butir), analisis butir soal didasarkan pada kemampuan individu peserta tes bukan berdasarkan kemampuan kelompok peserta tes. Tujuan penulisan artikel ini adalah untuk menentukan: (1) bagaimana hasil analisis butir soal UAS menggunakan teori respon butir, (2) bagaimana perbandingan jumlah soal valid dan tidak valid antara analisis respon butir dengan analisis tes klasik, dan (3) bagaimana menentukan karakteristik soal dan estimasi kemampuan peserta tes dengan analisis respon butir menggunakan model Rasch. Data yang digunakan adalah jawaban mahasiswa yang mengikuti ujian pada 8 mata kuliah sampel terpilih masa ujian 2009.1
dan 2009.2 yang terdiri atas 16 set soal. Hasil penelitian menunjukkan, rata-rata tingkat kesukaran soal mata kuliah sampel dengan teori respon butir (model Rasch) berkisar antara 0,618 sampai dengan 1,417. Perbandingan hasil analisis butir soal model klasik dengan model Rasch sangat signifikan. Pada jumlah peserta ujian yang banyak (lebih dari 1.500 orang), jumlah atau persentase butir soal yang valid dengan menggunakan item respon butir lebih banyak dibanding dengan analisis klasik.
Kata Kunci: Model Rasch, teori respon butir, teori tes klasik, UAS, Universitas Terbuka
Evaluasi hasil belajar dilakukan untuk mengukur pemahaman dan penguasaan mahasiswa terhadap materi yang diberikan. Salah satu bentuk evaluasi hasil belajar yang diberikan UT terhadap mahasiswa adalah Ujian Akhir Semester (UAS). Tipe soal UAS yang dikembangkan UT pada umumnya berbentuk tes objektif (pilihan ganda). Konstruksi soal pilihan ganda dibagi menjadi dua bagian, yaitu pernyataan (stem) dan alternatif jawaban (option). Stem soal bisa berupa pernyataan atau pertanyaan, sedangkan option soal berupa beberapa pilihan jawaban. Salah satu dari alternatif pilihan jawaban merupakan kunci jawaban, sedangkan yang lainnya disebut sebagai pengecoh (distractors). Soal yang baik harus memiliki pengecoh yang relatif homogen, sehingga tidak mudah ditebak oleh mahasiswa (Sanaky, 1998).
Selain itu, soal yang baik harus dapat membedakan kemampuan setiap mahasiswa. Semakin tinggi kemampuan mahasiswa memahami materi mata kuliah, semakin tinggi peluang menjawab benar soal. Semakin rendah kemampuan mahasiswa memahami materi mata kuliah, semakin kecil peluang untuk menjawab benar soal. Analisis butir soal ujian sangat diperlukan untuk mempresentasikan kemampuan mahasiswa. Metode yang dikembangkan untuk menganalisis butir soal dapat menggunakan pendekatan teori tes klasik dan teori tes modern. Pendekatan klasik menggunakan teori tes klasik, sedangkan pendekatan modern menggunakan teori respon butir (item response theory, IRT).
Dalam teori tes klasik, tingkat kesukaran dan daya beda sangat menentukan kualitas butir soal. Namun, karakteristik butir soal yang dihasilkan teori tes klasik inkonsisten (berubah) bergantung pada kelompok peserta ujian. Hal inilah yang menjadikan tes teori klasik memiliki kelemahan dalam mengukur kompetensi peserta ujian. Selain itu, kelemahan lainnya adalah tingkat kesukaran butir dan daya beda butir bergantung pada kelompok peserta ujian. Pada kenyataannya, kemampuan seseorang untuk menjawab benar dari suatu butir soal bergantung pada kemampuan individu peserta ujian itu sendiri, bukan berdasarkan kemampuan kelompok peserta ujian. Artinya, seseorang yang belajar dan memahami mata kuliah yang dipelajari akan dapat mengerjakan soal dengan baik. Hal ini berarti, peluang menjawab benar soal yang diujikan lebih tinggi dibanding peserta yang tidak belajar.
Untuk mengatasi kelemahan pada teori tes klasik para ahli pengukuran mengembangkan model yang tidak terikat dengan sampel (sample free). Model ini selanjutnya dikenal dengan nama teori tes modern. Menurut teori respon butir, perilaku seseorang dapat dijelaskan oleh karakteristik orang yang bersangkutan sampai pada batas-batas tertentu (Djemari, 2008). Hambleton dan Swaminathan (1985) menyatakan bahwa teori respons butir merupakan salah satu cara untuk menilai kelayakan butir dengan membandingkan rerata penampilan butir terhadap tampilan bukti kemampuan kelompok yang diramalkan oleh model. Embretson dan Reise (2000) menyebut teori respon butir sebagai independent test. Tujuan dikembangkan teori respon butir adalah untuk mengatasi kelemahan teori tes klasik yang tidak independent terhadap kelompok peserta yang
mengerjakan tes maupun terhadap tes yang diujikan. Hubungan antara keberhasilan pada setiap butir soal dengan kemampuan seseorang digambarkan oleh fungsi monoton naik yang disebut dengan fungsi karakteristik butir (Lord, 1980).
Model pengukuran untuk teori respon butir dibedakan berdasarkan jumlah parameter butir yang dimasukkan ke dalam model, yaitu model satu parameter atau model Rasch, model dua parameter, dan model tiga parameter. Dalam artikel ini model yang digunakan adalah model satu parameter (model Rasch), karena model Rasch sangat dekat den8gan model tes klasik yang selama ini digunakan UT, sehingga dapat diperbandingkan. Tujuan penulisan artikel ini adalah untuk mengetahui: (1) bagaimana hasil analisis butir soal UAS UT menggunakan teori tes modern dengan model satu parameter (model Rasch), (2) bagaimana perbandingan jumlah soal valid dan tidak valid dengan teori tes klasik dan teori tes modern, dan (3) menentukan karakteristik soal dan estimasi kemampuan peserta ujian dengan menggunakan model Rasch.
Data yang digunakan adalah jawaban mahasiswa yang mengikuti ujian mata kuliah sampel terpilih masa ujian 2009.1 dan 2009.2. Kriteria pemilihan mata kuliah sampel adalah 1) naskah ujian yang memiliki peserta tes terbanyak, dan (2) mewakili untuk naskah ujian yang bersifat eksakta dan non eksakta yang ada di empat fakultas UT yakni FKIP, FISIP, FEKON, dan FMIPA. Total sampel dalam penelitian ini sebanyak 8 mata kuliah yang terdiri dari 16 set soal (8 set soal eksakta dan 8 set soal non eksakta). Rincian mata kuliah sampel disajikan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Mata Kuliah Sampel per Fakultas
Fakultas Kode MTK Nama Mata Kuliah Keterangan FKIP MKDU4111 Pendidikan Kewargenegaraan Non Eksakta PEMA4210 Statistika Pendidikan Eksakta FISIP MKDU4109 Ilmu Sosial dan Budaya Dasar Non Eksakta ISIP4215 Pengantar Statistika Sosial Eksakta FEKON EKMA4214 Manajemen Sumber Daya Manusia Non Eksakta ESPA4112 Matematika Ekonomi I Eksakta FMIPA BIOL4110 Biologi Umum Non Eksakta BIOL4119 Fisika Umum I Eksakta
Data mentah yang dikumpulkan berdasarkan sampel mata kuliah terpilih diolah dan dianalisis untuk melihat validitas dan reliabilitasnya. Formulasi yang digunakan untuk menentukan validitas tes berdasarkan teori klasik adalah korelasi biserial dan point biserial (Nunnally, 1981) dengan rumus:
        z pq σ M M r u s bis
dengan: M s =  skor rata-rata untuk grup yang sukses M u =  skor rata-rata untuk grup yang gagal
 =  standar deviasi total grup
p =  proporsi peserta tes yang sukses (n/N)
q =  proporsi peserta tes yang gagal (1-p)
z =  nilai distribusi normal dari peserta yang sukses
Sementara itu, reliabilitas tes dihitung menggunakan Cronbach Alpha dengan rumus sebagai berikut.
                  2 t 2 b σ σ 1 1) (k k r
dengan:
r =  koefisien reliabilitas tes (Cronbach Alpha)
k =  banyaknya butir pertanyaan atau banyaknya soal
 2 b σ =  total varians butir 2 t σ =  total varians
Untuk menentukan fungsi karakteristik butir model Rasch dapat dinyatakan sebagai berikut (Hambleton, Swaminathan, & Rogers,1991).
) ( ) i i D( θ b ) i D( θ b e P 1 e      dengan i = 1, 2, …, n
P i (  )  =  peluang menjawab benar peserta yang berkemampuan  pada butir ke-i b i =  tingkat kesukaran butir ke-i e =  bilangan yang bernilai 2,718
n =  banyaknya butir tes
 =  skala kemampuan
D =  konstanta bernilai 1,7 sebagai simpangan baku distribusi logistik
Sementara itu, fungsi parameter pada model logistik satu parameter (1P) memenuhi persamaan berikut.
  2 1 ) b D( θ ) b D( θ i i i e e I      ) (
I i (  )  =  fungsi parameter butir b i =  tingkat kesukaran butir ke-i, i = 1, 2, …, n
n =  banyaknya butir tes
e =  bilangan yang bernilai 2,718
 =  skala kemampuan
D =  konstanta bernilai 1,7 sebagai simpangan baku distribusi logistik
Perangkat lunak yang digunakan untuk mengolah data adalah program ITEMAN versi 3.5 yang dikeluarkan oleh Microcat (Assessment System Corporation). Hasilnya berupa karakteristik tes berdasarkan teori tes klasik. Untuk teori tes modern (teori respon butir) digunakan program RASCAL versi 3.5 yang juga dikeluarkan oleh Microcat (Assessment System Corporation). Hasil dari kedua analisis ini akan dibandingkan untuk setiap karakteristik butir soal tes.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Deskripsi Mata Kuliah Sampel
Berdasarkan data dari Pusjian UT (2010), pada masa ujian 2009.1 dan 2009.2 mata kuliah pilihan ganda yang diujikan seluruhnya sebanyak 856 mata kuliah. Jumlah peserta ujian dari mata kuliah sampel disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Jumlah Peserta Ujian Masa Registrasi 2009.1 dan 2009.2 untuk Mata Kuliah Sampel
Fakultas Kode MTK Masa Ujian 2009.1 2009.2 FKIP MKDU4111 9.807 16.668 PEMA4210 1.518 1.401 FISIP MKDU4109 4.443 5.708 ISIP4215 3.145 3.239 FEKON EKMA4214 2.155 2.309 ESPA4112 3.145 3.239 FMIPA BIOL4110 481 530 BIOL4119 490 418
Tabel 2 memperlihatkan bahwa peserta ujian pada tiga fakultas yakni FIKIP, FISIP, dan FEKON lebih banyak dibanding dengan FMIPA. Peserta ujian ketiga fakultas pada dua masa registrasi ujian masing-masing di atas 1.000 orang. Dengan jumlah peserta ujian seperti itu, penggunaan analisis respon butir terhadap jawaban ujian mahasiswa sangat memadai. Penggunaan analisis respon butir dalam menganalisis butir soal UAS UT diharapkan dapat mengukur kemampuan peserta ujian yang sebenarnya.

## Hasil Analisis Tes Modern (Model Rasch) terhadap Butir Soal Mata Kuliah Sampel
Kajian ini menggunakan analisis respon butir satu parameter (model Rasch). Hal ini dikarenakan, model Rasch sangat dekat dengan model tes klasik yang selama ini digunakan UT. Tingkat signifikansi yang digunakan adalah 5%, dengan demikian nilai  2 dengan derajat bebas 19 adalah 30,1. Butir soal dikatakan valid apabila nilai  2 yang dihasilkan dari analisis lebih besar dari nilai  2 0,05 tabel . Penggunaan teori respon butir sangat ditentukan oleh banyaknya peserta ujian. Ringkasan hasil analisis butir soal yang valid dari mata kuliah sampel masa ujian 2009.1 disajikan pada Tabel 3.
Dari Tabel 3 terlihat persentase butir soal yang valid yang paling banyak adalah EKMA4214 dengan jumlah peserta 2.155 orang. Kemudian, ISIP4215 dengan jumlah mahasiswa 3.145 orang. Untuk mata kuliah FMIPA yang memiliki jumlah peserta relatif lebih sedikit dibanding peserta lainnya memiliki persentase butir soal valid yang sangat rendah. Hal ini sangat dimungkinkan karena sampel yang digunakan kurang memadai sebagai syarat utama penggunaan teori respon butir.
Hasil yang sama juga dianalisis untuk mata kuliah sampel masa ujian 2009.2. Analisis RASCAL untuk mata kuliah sampel masa ujian 2009.2 disajikan pada Tabel 4. Dari Tabel 4 terlihat bahwa mata kuliah MKDU4111 dengan peserta ujian 16.668 orang memiliki persentase butir soal valid tertinggi yakni mencapai 94,00%, sedangkan mata kuliah BIOL4119 yang diikuti oleh sebanyak 418 orang peserta memiliki persentase butir soal valid yang sangat rendah (26,67%). Hal ini menunjukkan bahwa jumlah peserta ujian sangat menentukan hasil analisis butir soal menggunakan tes modern.

## Tabel 3.  Butir Soal Valid dan Tidak valid Berdasarkan Analisis RASCAL Versi 3.5 terhadap Sampel
Mata Kuliah Terpilih pada Masa Ujian 2009.1
Fakultas Kode Mata Kuliah Nama Mata Kuliah Jumlah Peserta Jumlah Butir % Butir Valid Butir Valid Butir Tidak Valid Nomor Butir Soal Tidak Valid FKIP MKDU4111  Pendidikan Kewargenegaraan 9.807 50 8,00 39 11 1,3,6,9,11,12,22,35,43,4 5,49 FKIP PEMA4210 Statistika Pendidikan 1.518 30 40,00 12 18 1,6,7,8,9,12,13,14,15,16, 18,19,21,23,26,28,29,30 FISIP MKDU4109  Ilmu Sosial dan Budaya Dasar 4.443 50 68,00 34 16 3,11,12,17,22,23,26,27,2 8,31,33,34,40,42,46,48 FISIP ISIP4215 Pengantar Statistika Sosial 3.145 35 88,57 31 4 1,2,8,26 FEKON EKMA4214 Manajemen Sumber Daya Manusia 2.155 50 94,00 47 3 13,17,26 FEKON ESPA4112 Matematika Ekonomi I 1.754 30 76,67 23 7 1,15,19,20,21,27,30 FMIPA BIOL4110 Biologi Umum 481 45 28,89 13 32 1,2,3,4,7,9,11,13,14,16,1 8,19,21,22,23,24,25,26,2 7,29,31,33,35,36,37,38,3 9,40,41,42,43,45 FMIPA BIOL4119 Fisika Umum I 490 30 50,00 15 15 3,4,5,8,11,12,13,14,15,1 6,21,23,25,26,27
Tabel 4.  Butir Soal Valid dan Tidak valid Berdasarkan Analisis RASCAL Versi 3.5 terhadap Sampel Mata Kuliah Terpilih pada Masa Ujian 2009.2
Fakultas Kode Mata Kuliah Nama Mata Kuliah Jumlah Peserta Butir Soal % Butir Valid Butir Valid Butir Tidak Valid Nomor Butir Soal Tidak Valid FKIP MKDU4111 Pendidikan Kewargenegaraan 16.668 50 94,00 47 3 6,44,45 FKIP PEMA4210 Statistika Pendidikan 1.401 30 66,67 20 10 1,3,7,12,15,16,19,21, 22,30 FISIP MKDU4109 Ilmu Sosial dan Budaya Dasar 5.708 50 86,00 43 7 8,13,15,18,19,32,36 FISIP ISIP4215 Pengantar Statistika Sosial 3.239 35 85,71 30 5 2,5,11,28,31 FEKON EKMA4214 Manajemen Sumber Daya Manusia 2.309 50 90,00 45 5 16,28,31,37,46 FEKON ESPA4112 Matematika Ekonomi I 1.984 30 70,00 21 9 3,7,11,14,16,17,20,2 7,30 FMIPA BIOL4110 Biologi Umum 530 45 48,89 22 23 1,2,3,4,6,7,8,10,12,1 4,18,20,22,23,26,27, 29,31,32,34,37,40,43 FMIPA BIOL4119 Fisika Umum I 418 30 26,67 8 22 2,4,5,6,7,9,10,12,13, 14,15,16,18,20,23,24 ,25,26,27,28,29,30

## Perbandingan Hasil Analisis Tes Klasik dan Tes Modern (Model Rasch) terhadap Butir Soal Mata Kuliah Sampel
Perbandingan hasil analisis butir soal yang valid dan tidak valid berdasarkan tes klasik dan tes modern pada masa registrasi 2009.1 dan 2009.2 disajikan pada Gambar 1 dan Gambar 2. Dari Gambar 1 terlihat pada mata kuliah FKIP yang diwakili oleh MKDU4111 dan PEMA4210 yang memiliki peserta ujian terbanyak, jumlah butir soal yang valid lebih banyak. Persentase valid pada MKDU4111 sebanyak 78,00%, sedangkan pada PEMA4210 sebanyak 40,00%. Hal ini menunjukkan bahwa jumlah peserta ujian berpengaruh terhadap hasil analisis kedua model tersebut. Secara umum dapat dilihat bahwa pada jumlah peserta ujian yang lebih besar atau sama dengan 1.500 model Rasch memberikan analisis butir yang lebih baik daripada model klasik. Sementara itu, pada peserta ujian yang kurang dari 1.500 analisis butir soal dengan menggunakan model klasik memberikan analisis yang lebih baik. Hal yang serupa pun terjadi pada masa ujian 2009.2 yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Pada masa ujian 2009.2 pun menunjukkan persentase butir soal yang valid dengan menggunakan model klasik terdapat pada mata kuliah FMIPA yang cenderung memiliki peserta ujian paling sedikit. Sementara itu, pada jumlah peserta ujian yang banyak (di atas 1.500) persentase butir soal yang valid dengan menggunakan model Racsh sangat banyak. Hal ini terlihat pada mata kuliah MKDU4111 persentase butir soal yang valid sebanyak 94,00%; sedangkan model soal yang valid berdasarkan model klasik pada mata kuliah BIOL4119 sebanyak 90,00%.
Peserta 9.807
1.518 4.443 3.145 2.155 1.754 481 490
Gambar 1. Perbandingan jumlah butir soal yang valid model klasik dan rasch pada masa ujian 2009.1
Gambar 2. Perbandingan jumlah butir soal yang valid model klasik dan rasch pada masa ujian 2009.2

## Karakteristik Soal dan Estimasi Kemampuan Peserta Ujian dengan Menggunakan Model Rasch
Berdasarkan uraian pada analisis sebelumnya dapat diungkap bahwa untuk mata kuliah yang jumlah peserta ujiannya banyak (minimal 1.500 orang), maka analisis butir soal dengan menggunakan model Rasch memberikan hasil yang cukup baik. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa untuk mata kuliah sampel yang ada pada fakultas FKIP, FEKON, dan FISIP dimana jumlah peserta ujiannya banyak, butir soal sangat dianjurkan menggunakan teori respon butir yakni model Rasch (1 parameter) yang cenderung mendekati hasil analisis model klasik. Sementara itu, untuk mata kuliah dengan peserta ujiannya kurang dari 1.500 seperti halnya FMIPA, maka analisis butir soal menggunakan ITEMAN dengan model klasik cenderung memberikan analisis yang cukup baik.
Analisis dengan menggunakan model Rasch dapat menghasilkan karakteristik butir soal dan kemampuan peserta ujian (  ). Karakteristik butir soal dapat digambarkan melalui kurva karaktersitik butir. Sebagai contoh, karakteristik butir soal yang baik pada kedua masa untuk mata kuliah MKDU4111 dan MKDU4109 disajikan pada Gambar 3a dan 3b.
Gambar 3a. Kurva karakteristik butir soal yang baik mata kuliah MKDU4111 masa ujian 2009.1
Peserta   16.668 1.401 5.708 3.239 2.309 1.984 530 418
Dari Gambar 3a dapat dijelaskan bahwa dengan kemampuan mahasiswa -0,5 maka peluang mahasiswa menjawab benar soal tersebut adalah sekitar 0,19. Artinya hanya 19% mahasiswa dengan kemampuan -0,5 dapat menjawab dengan benar soal no. 14. Demikian juga halnya degan kemampuan mahasiswa 0,5 maka peluang menjawab benar soal no. 14 sekitar 0,375. Artinya, hanya sekitar 37,5% mahasiswa yang menjawab benar soal no 14 dengan kemampuan mahasiswa 0,5. Sementara itu, pada soal no.24, peluang menjawab dengan benar mahasiswa dengan kemampuan - 0,5 sebesar 0,375 (sebanyak 37,5%); sedangkan peluang menjawab benar mahasiswa dengan kemampuan 0,5 sebesar 0,625 (sebanyak 62,5%). Hal ini menujukkan bahwa soal no. 14 lebih sulit dibanding soal no. 24. Lain halnya dengan soal pada Gambar 3b.
Gambar 3b. Kurva karakteristik butir soal yang baik mata kuliah MKDU4109 masa ujian 2009.1
Dari Gambar 3b terlihat bahwa tingkat kesukaran kedua soal tersebut cenderung sama. Hal ini dapat dilihat dari peluang menjawab benar pada tingkat kemampuan tertentu relatif sama.
Kurva karakteristik butir soal untuk butir soal yang kurang valid dapat dilihat pada Gambar 4a dan Gambar 4b. Dari Gambar 4a dan 4b dapat terlihat bahwa kurva yang dihasilkan cenderung sama. Pada kurva tersebut peserta ujian yang memiliki kemampuan antara 0,00 sampai dengan 3,00 cenderung memiliki peluang yang sama untuk menjawab benar. Artinya, soal tersebut tidak dapat membedakan kemampuan peserta ujian. Hal ini mungkin disebabkan oleh adanya faktor tebakan (guessing) yang tinggi dari soal tersebut.
Gambar 4a. Kurva karakteristik butir soal yang kurang baik mata kuliah MKDU4111 masa ujian 2009.1
Gambar 4b. Kurva karakteristik butir soal No. 9 pada mata kuliah MKDU4111 masa ujian 2009.1
Statistik deskriptif mengenai kemampuan peserta ujian pada dua masa ujian disajikan pada Tabel 5. Dari Tabel 5 terlihat bahwa rata-rata kemampuan peserta ujian berkisar antara -0,01 sampai dengan 0,00. Artinya kemampuan peserta ujian yang mengambil mata kuliah sampel sangat rendah. Hal ini pun dapat terlihat dari rata-rata skor ujian yang diperoleh yakni berkisar antara 9,83 sampai dengan 22,70 untuk masa ujian 2009.1 dan 10,04 sampai dengan 23,03 untuk masa ujian 2009.2. Statistik deskriptif skor ujian mata kuliah sampel masa ujian 2009.1 dan 2009.2 dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 5.   Statistik Deskriptif Kemampuan Peserta Ujian (  ) Mata Kuliah Sampel
Kode Mata Kuliah N Range Minimum Maximum Mean 2009.1 2009.2 2009.1 2009.2 2009.1 2009.2  2009.1  2009.2 2009.1 2009.2 BIOL4110 481 530 6,64 6,31 -2,31 -2,75 4,34 3,56 0,00 0,00 BIOL4119 490 418 6,08 7,20 -2,61 -3,08 3,47 4,12 0,00 0,00 EKMA4214 2.155 2.309 7,20 6,95 -2,60 -2,95 4,61 4,00 0,00 0,00 ESPA4112 1.754 1.984 12,63 12,64 -9,00 -9,00 3,63 3,64 -0,01 -0,01 MKDU4109 4.443 3.239 9,69 6,79 -3,11 -3,63 6,57 3,17 0,00 0,00 MKDU4111 9.807 5.708 12,63 8,40 -9,00 -3,70 3,63 4,70 0,00 0,00 ISIP4215 3.145 16.668 7,36 10,58 -3,07 -6,64 4,29 3,94 0,00 0,00 PEMA4210 1.518 1.401 7,41 8,24 -4,18 -4,51 3,23 3,73 0,00 0,00

## Tabel 6.  Statistik Deskriptif Skor Mentah Peserta Ujian Berdasarkan Model Rasch pada Mata Kuliah Sampel
Kode Mata Kuliah N Range Minimum Maximum Mean 2009.1  2009.2  2009.1  2009.2 2009.1  2009.2 2009.1 2009.2 2009.1 2009.2 BIOL4110 481 530 33 32 7 5 40 37 18,38 17,33 BIOL4119 490 418 24 24
2
2 26 26 10,52 10,18 EKMA4214 2155 2.309 42 38 5 6 47 44 20,11 21,26 ESPA4112 1754 1.984 26 25 0 0 26 25 11,63 10,08

## Tabel 6. (lanjutan)
Kode Mata Kuliah N Range Minimum Maximum Mean 2009.1  2009.2  2009.1  2009.2 2009.1  2009.2 2009.1 2009.2 2009.1 2009.2 MKDU4109 4443 3.239 38 24 7 2 45 26 18,28 11,82 MKDU4111 9807 5.708 38 34 0 6 38 40 22,7 19,2 ISIP4215 3145  16.668 29 36 3 3 32 39 13,63 23,03 PEMA4210 1518 1.401 19 23 2 1 21 24 9,83 10,04

## PENUTUP
Hasil penelitian menunjukkan bahwa: (1) Pada model Rasch (1 parameter), karakteristik butir yang diperoleh adalah b yakni tingkat kesukaran soal. Rata-rata tingkat kesukaran soal dari mata kuliah sampel antara 0,618 sampai dengan 1,417, (2) Perbandingan hasil analisis butir soal model klasik dengan model Rasch sangat signifikan. Hasil kajian menunjukkan, pada jumlah peserta ujian yang banyak (lebih dari 1.500 orang), jumlah atau persentase butir soal yang valid dengan menggunakan pendekatan modern lebih banyak dibanding dengan pendekatan klasik, (3) Estimasi kemampuan peserta ujian pada mata kuliah sampel dengan menggunakan model Rasch cukup beragam. Pada masa ujian 2009.1 dan 2009.2 kisaran estimasi kemampuan peserta ujian sama yakni berkisar antara -0,01 sampai dengan 0,00 dengan kisaran skor antara 10,04 sampai dengan 23,03. Hal ini menunjukkan bahwa kemampuan peserta ujian pada mata kuliah sampel pada dua masa ujian sangat rendah. Hal ini mungkin disebabkan karena peserta ujian tidak atau belum belajar dengan maksimal.
Sebaiknya sistem pengujian di UT terutama untuk mata kuliah tertentu dimana peserta ujiannya cukup banyak, disarankan sudah mengarah ke pendekatan tes yang modern. Namun demikian, pendekatan tes klasik pun masih cukup memadai untuk mata kuliah-mata kuliah yang pesertanya masih sedikit seperti halnya mata kuliah di FMIPA-UT.
Adapun kelemahan dalam kajian ini adalah tidak mengkaji hasil analisis butir soal dengan kisi-kisi dan lembar indikator soal setiap mata kuliah sampel. Untuk penelitian selanjutnya, diharapkan kajian yang komprehensif dengan mengelaborasi hasil analisis butir soal dan dokumen soal yang terkait seperti soal ujian, kisi-kisi, dan lembar indikator.

## REFERENSI
Djemari, M. (2008). Teknik penyusunan instrument tes dan nontes. Yogyakarta: Mitra Cendekia Press.
Embretson, E. & Reise, S.P. (2000). Item response theory for psychologists. Mahwah: NJ
Publications, Lawrence Erlbaum Associates.
Hambleton, R.K. & Swaminathan, H. (1985). Item response theory, principles, and aplications.
Boston: Kluwer. Nijhoff Publishing.
Hambleton, R. K., Swaminathan. H., & Rogers, H. J. (1991). Fundamentals of item response Theory. California: Sage Publications, The International Professional Publishers.
Lord, M.L. (1980). Application of item response theory to practical testing problems. New Jersey:
Lawrence Erlbaum Associates, Publisher.
Nunnally, J.C. (1981). Psychometric theory, (3 rd ed). New Delhi: McGraw-Hill Publishing Company Limited.
Sanaky, H. (1998). Teknik menyusun alat evaluasi belajar mata pelajaran Al-Islam dan bahasa Arab.
Makalah disajikan pada Acara Pembinaan Guru Madrasah Mu’allimat Muhammadiyah, tanggal 26 September 1998. Diambil 20 Februari 2010, dari http://www.docstoc.com/docs/18529273.