DOI: https://doi.org/10.30996/persona.v10i2.5552 Website: http://jurnal.untag-sby.ac.id/index.php/persona
Persona: Jurnal Psikologi Indonesia E-mail: jurnalpersona@untag-sby.ac.id
Analisis Rasch Model Indonesia the International Personality Item Pool-Big Five Factor Marker s (IPIP-BFM-50)

## Timothy Ryan
Fakultas Psikologi, Universitas Surabaya, Jl. Raya Rungkut, Kali Rungkut, Rungkut,  Surabaya, Jawa Timur Stevanny Angella
Fakultas Psikologi, Universitas Surabaya, Jl. Raya Rungkut, Kali Rungkut,  Rungkut,  Surabaya, Jawa Timur Roy Surya*
Fakultas Psikologi, Universitas Surabaya, Jl. Raya Rungkut, Kali Rungkut, Rungkut,  Surabaya, Jawa Timur *E-mail : roysuroya99@gmail.com

## Abstract
Various studies have been conducted to determine human personality, then there are various theories  and  personality  scales.  IPIP-BFM-50  is  open  source  and  has  been  used  around  the world. The aims of this research is to validate IPIP-BFM-50 with rasch model. The sample used was 359 students from University of Surabaya, with an age range 17-23 years. This research used simple random sampling. The outfit-infit statistic results vary from 0.5-1.5 (except C-28), person-item reliability is above 0.7, the passable dimesionality measure.. There are several items that indicate bias based on DIF measurement: EM-44, EM-14, EM-29, EM-9, E-6, E41, C-38, A-32, and I-30. There are some items on the dimensions of emotional stability, extraversion, conscientiousness, agreeableness, and intellect with less varied levels of DIFficulty. Researche proposed choice to rework this instrument in the terms for fixed its item bias and wider its variability (DIFfuculties hierarchy). This studies also implies on similar studies to use both CTT and rasch model simultaneously for gain richer psychometrics information.
Keywords: IPIP-BFM-50; Personality; Rasch Model

## Abstrak
Berbagai penelitian telah dilakukan untuk mengetahui kepribadian manusia, yang kemudian muncul berbagai teori dan alat ukur kepribadian. IPIP-BFM-50 merupakan salah satu alat ukur kepribadian open source dan telah banyak digunakan di seluruh dunia. Penelitian ini memiliki tujuan melengkapi studi validasi IPIP BFM-50 sebelumnya, dengan menggunakan rasch model . Sampel yang digunakan yaitu 359 mahasiswa Universitas Surabaya, dengan usia 17-23 tahun. Pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  teknik  simple  random  sampling.  Diperoleh  hasil outfit-infit seluruh butir yang bervariasi pada 0.5 – 1.5 (kecuali C-28), reliabilitas person-item pada  semua  dimensi  dari  alat  ukur  ini  diatas  0.7,  hasil  uji  dimensionalitas  yang  cukup memuaskan. Terdapat beberapa butir yang terindikasi bias yaitu butir EM-44,  EM-14, EM-29, EM-9,  E-6,  E41,  C-38,  A-32,  dan  I-30.  Beberapa  butir  pada  dimensi  emotional  stability, extraversion,  dan  conscientiousness,  agreeableness,  dan  intellect  memiliki  tingkat kesulitannya kurang bervariasi. Peneliti menyarankan untuk melakukan revisi dari instrumen ini  apabila  berkeinginan  untuk  memperbaiki  butir  yang  diindikasi  mengalami  bias  dan memperluas  variasi  tingkat  kesulitan  butir.  Studi  ini  juga  berimplimkasi  pada  studi  serupa berikutnya terkait validasi dan adaptasi untuk menggunakan kedua paradigma CTT dan rasch model sehingga mendapatkan informasi psikometris yang lebih banyak dan sempurna.
Kata kunci: IPIP-BFM-50; Kepribadian; Rasch Model
Copyright © 2022. Timothy Ryan, Stevanny Angella, Roy Surya
Submitted: 2021-09-09 Revised: 2021-11-11 Accepted: 2022-03-31 Published: 2022-04-01

## Pendahuluan
Kepribadian  merupakan  salah  satu  konsep  yang  sangat  kompleks  untuk  dapat dideskripsikan  secara  sederhana.  Banyak  teori  mengenai  kepribadian  yang  terus berkembang  dan  bertambah  variasinya,  semisal  konsep  kepribadian big  five dan kepribadian big-six .  Telah  banyak  penelitian  dilakukan  untuk  mengembangkan instrumentasi  untuk  mengukur,    mengevaluasi  atau  menilai  kepribadian  manusia  yang kompleks tersebut (Schultz & Schultz, 2009). Big Five Personality merupakan salah satu teori  kepribadian  yang  sedang  berkembang  hingga  saat  ini.  Terdapat  dua  model  yang menjelaskan teori ini yaitu big five yang dikembangkan oleh Goldberg dan five factor model yang dikembangkan oleh Costa dan McCrae (Akhtar & Azwar, 2019).
IPIP  ( International  Personality  Item  Pool )  merupakan  salah  satu  sarana  yang dipergunakan  untuk  pengukuran  kepribadian,  dikembangkan  dengan  kolaborasi  skala internasional  untuk  pengembangan  inventori  kepribadiannya,  hingga  saat  ini  terdapat total 3.320 item yang berisikan berbagai macam skala di dalamnya seperti BFQ-C, (Gaio, 2012), Neo-PI-R,  (Costa, 2018), Mini IPIP, (Donnellan dkk., 2006), IPIP-Neo, (Johnson, 2014), IPIP  HEXACO,  (Babarović  &  Šverko,  2013),  dan  masih  banyak  lagi.  IPIP  pertama  kali diperkenalkan  pada  tahun  1996,  awalnya  alat  ukur  ini  berjumlah  1252,  kemudian berkembang  menjadi  lebih  dari  2000  dan  terdapat  item  baru  yang  ditambahkan  setiap tahunnya  (Goldberg  dkk.,  2006).  Alat  ukur  ini  dikembangkan  oleh the  Groningen personality  team , mereka  mengembangkan  lebih dari  1000  butir dalam  bahasa  Belanda, kemudian  Goldberg  bergabung  dan  menerjemahkannya  ke  dalam  bahasa  inggris. Terbentuklah 1.252 butir bahasa inggris dari hasil kolaborasi mereka (Maples dkk., 2014).
Hal yang membedakan antara alat ukur IPIP dengan alat ukur lain adalah memiliki cara  unik,  dalam  perkembangannya  IPIP-BFM  mengadopsi  format  butir  yang  lebih kontekstual dan lebih panjang dari trait adjektif  (Lim & Ployhart,  2006). IPIP-BFM pada awalnya memiliki skala dengan dua macam versi yang populer, berisikan 50 butir dan 100 butir,  yang  telah  diadaptasi  ke  lebih  dari  10  negara,  beberapa  diantaranya  seperti Polandia,    (Strus  dkk.,  2014),  China,    (Zheng  dkk.,  2008),  Skotlandia,  (Gow  dkk.,  2005), Argentina,  (Cupani  &  Lorenzo-Seva,  2016),  Portugal,  (Oliveira,  2019),  serta  Indonesia (Akhtar  &  Azwar,  2019).  Dimensi  kepribadian  dalam  IPIP-BFM  meliputi Extraversion , Agreeableness , Conscientiousness , Emotional  stability dan Intellect .  Hasil  dari  penelitian sebelumnya  milik  (Akhtar  &  Azwar,  2019a)  yang  telah  mengadaptasi  instrumen  BFM-50 pada populasi di Indonesia menunjukkan jika alat ukur ini telah memiliki sifat psikometri yang memuaskan serta dapat dipahami oleh responden dengan masing-masing koefisien reliabilitasnya sebesar, emotional stability α = 0.86, extraversion α = 0.87, conscientiousness α=  0.811, agreeableness α  =  0.83, intellect α  =0.768  serta  terbaginya  semua  butir  pada kelompok-kelompok  yang  pada  semestinya,  dengan  catatan  pada  butir  I45  di  dimensi intellect yang memilik nilai faktor loading rendah, 0.34.
Secara  definitif  untuk  menjelaskan  secara  singkat  bagian-bagian  dimensinya, Individu  dengan extraversion yang  tinggi  dinilai  memiliki  kecenderungan  untuk  lebih merasa  bahagia,  lebih  positif  serta  termotivasi  dalam  melakukan  interaksi  sosial; sementara Individu yang memiliki Agreeableness tinggi dapat diamati sebagai orang yang terlihat  bersahaja,  kooperatif,  sederhana,  percaya  dan  bersimpati;  berikutnya  Individu dengan Conscientiousness ,  merupakan  orang  yang  diamati  memiliki  perilaku  yang  dapat diandalkan  oleh  sesamanya,  tepat  waktu,  teratur  dan  disiplin  (Weiten,  2013). Emotional stability sering  dianggap  sebagai  kebalikan  dari Neuroticism dan merupakan  abilitas seseorang  untuk  menahan  stress  yang  dialaminya,  Individu  yang  memiliki emotional stability rendah atau emosi yang tidak stabil cenderung mudah gelisah, murung, sedih, dan penuh  ketegangan  (Sari,  2016).  Menurut  penelitian  (DeYoung,  dkk.,  2009;  Nusbaum  & Silvia,  2011  dalam  (Ingram  dkk.,  2013))  definisi  dari Intellect berkaitan  dengan  segala aktivitas otak yang mengukur working memory , serta kaitannya dengan fluid intelligence . Intellect merupakan  konsep  yang  mengakar  pada  penggambaran  kecerdasan  dan  gaya intelektual  seseorang.  Meskipun,  dimensi Intellect dan Openness sama-sama  mendasari domain  mengenai  keterbukaan,  keduanya  dinilai  berbeda  melalui  analisis  faktor  pada beberapa  studi  (DeYoung,  Peterson, & Quilty, 2007; Johnson, 1994  dalam  (Ingram  dkk., 2013)).
Peneliti  melihat  terdapat  beberapa  hal  yang  belum  dapat  dijangkau  dari  hasil validasi sebelumnya yang menggunakan basis analisis statistik CTT ( classical test theory ) terutama pada tingkat kesulitan butir, komparasi tingkat kesulitan butir serta kaitannya dengan responden, reliabilitas responden, dan validitas skala respon dari butir-butir yang ada.  Lebih  lanjut  secara  sederhana,  CTT  dapat  digambarkan  sebagai  analisis  yang berorientasi pada informasi psikometri  dari seluruh skala, sedangkan IRT ( item response theory ) memiliki abilitas lain dalam kemampuannya untuk meninjau informasi psikometri hingga tahap butir serta skala secara keseluruhan (Mallinckrodt dkk., 2016). Pendekatan IRT sendiri mempertimbangkan pola skor yang ada pada saat menyimpulkan atribut skor laten,  artinya  IRT  dapat  memperkirakan  perubahan  kecil  yang  mungkin  kurang diperhatikan jika peneliti menggunakan CTT (Jabrayilov dkk., 2016). Beberapa studi serupa terkait  validasi  alat  ukur  untuk  mencari  informasi  psikometri  yang  ada,  digunakan pendekatan statistik CTT dengan confirmatory factor analysis dan pendekatan statistik IRT dengan rasch model secara bersamaan,  (Ashley dkk., 2013; Lin dkk., 2019; Sakib dkk., 2020; Sondergeld  &  Johnson,  2014;  Taasoobshirazi  dkk.,  2015;  Yan  dkk.,  2020).  Penggunaan analisis rasch model mulai sering digunakan karena dapat memungkinkan peneliti untuk dapat  menelaah  butir sesuai  dengan  permodelan  yang  yang  berlandaskan  asumsi  rasch model, memungkinkan estimasi yang tepat dari skor sebenarnya, membantu mengurangi bias  jenis  kelamin,  membantu  untuk  melihat  tingkat  kesulitan  dari  butir-butir  yang  ada secara lebih spesifik dan detail, dengan demikian peneliti dapat memperoleh lebih banyak informasi  tentang  proses  pengukuran  (Mallinckrodt  dkk.,  2016;  Rusch  dkk.,  2012) (Mallinckrodt dkk., 2016; Rusch dkk., 2017).
Rasch model sendiri  merupakan  metode  analisis  data  yang  dikembangkan  oleh George Rasch, (Rasch, 1980 dalam (Brandt dkk., 2015)), model ini pada awalnya digunakan untuk  keperluan  di  lingkungan  pendidikan  namun  saat  ini  juga  dikembangkan  ke  dalam beberapa  penelitian  ilmiah  di  area  lainnya,  (Hagquist  dkk.,  2009). Keistimewaan  analisis apabila menggunakan model ini adalah ketidakbergantungannya analisis pada karateristik data yang diambil secara penuh sehingga pengukuran yang dihasilkan akan lebih objektif seperti halnya membuat jangkar terkait standar parameter yang lebih tinggi (sulit) atau rendah (mudah) terkait dengan abilitas seseorang dan butir, beberapa indikator lain yang dapat diamati dari analisis ini seperti infit-outfit , reliabilitas person-item, separasi person- item, point measure correlation, hasil pengukuran logit, wright map , skala peringkat, hingga grafik  ICC    (Bond  &  Fox,  2015).  Skala  logit  yang  dihasilkan  dalam  analisis  rasch  model nantinya  merupakan  hasil  dari  nilai odd  ratio yang  kemudian  ditransformasikan  dengan fungsi  logaritma  natural,  selain  itu  skala  yang  dihasilkan  akan  memunculkan  nilai  yang berdependensi  dengan  pola  responnya  sehingga rasch  model bisa  memberikan  hasil pengukuran yang lebih independen (Sumintono, 2014).
Alat  ukur  IPIP  ini  sebelumnya  telah  diadaptasi  kedalam  bahasa  Indonesia  oleh (Akhtar  &  Azwar,  2019)  dengan  menggunakan  analisis  statistik  CTT.  Saat  ini  belum  ada penelitian  serupa  yang  menggunakan rasch model.  Lebih  lanjut  penelitian  ini  dilakukan dengan  tujuan  untuk  melengkapi  kelemahan  proses  validasi  sebelumnya  serta memperkaya  data  informasi  psikometris  yang  belum  dapat  dijangkau,  dengan menggunakan analisis rasch model .

## Metode

## Partisipan Penelitian
Pada penelitian ini sampel berjumlah 359 mahasiswa Universitas Surabaya, terdiri atas  266  perempuan  (74.09%)  dan  93  laki-laki  (25.9%),  sampel  merupakan  mahasiswa berusia 17-23 tahun dengan rentang usia 17 [D1] -23 tahun. Teknik pengambilan sampel yang digunakan  adalah simple  random  sampling . Dalam  teknik simple  random sampling setiap individu  memiliki  kesempatan  yang  sama  untuk  dipilih  menjadi  sampel.  Kelebihan  dari teknik  ini  adalah  tingginya  validitas  internal  dan  eksternal  serta  kemudahan  dalam menganalisis  data.  Sedangkan  kelemahan  dari  teknik  ini  adalah  memerlukan  kerangka sampling dan biaya yang besar (Acharya dkk., 2013),  meskipun dalam analisis rasch tidak memerlukan parameter sampel yang begitu besar.
Menurut  (Linacre,  1994)  dalam  analisis rasch dengan  model polythomus data, sampel  sebanyak  minimal  50  sebenarnya  dapat  dikatakan  cukup    untuk  memberikan informasi terhadap analisis instrumen terkait dengan kalibrasi butir +- 1 logit serta tingkat kepercayaan 95%, namun apabila ukuran sampel semakin banyak tentu akan semakin baik adanya. Pada studi milik (Smith dkk., 2008), dengan asumsi rasch model untuk polytomous data ditemukan  jika  responden  dengan  jumlah  yang  kurang  dari  50  memperlihatkan banyak misfit pada analisis butir daripada 100 responden, berikutnya jika melibatkan lebih
banyak dari 100 responden hingga lebih dari 200 akan membuat pengukuran lebih robust dengan presisi yang lebih baik.

## Instrumen Penelitian
Alat ukur yang dipergunakan adalah International Personality Item Pool (IPIP)-BFM 50  yang  sudah  diadaptasi  sebelumnya  oleh  (Akhtar  &  Azwar,  2019) ,    sehingga  peneliti terlebih  dahulu  peneliti  mengurus  perizinan  sebelum  menggunakannya.  IPIP-BFM  50 memiliki komposisi 10 butir pada setiap dimensinya, menggunakan skala likert mulai dari skala 1 yang menggambarkan sangat tidak sesuai hingga 5 yang menggambarkan sangat sesuai, dengan demikian sebelum memulai analisis, peneliti akan mengasumsikan semua butir adalah favorable dengan upaya membalik hasil skoring pada butir-butir unfavorable . Uji  validitas  isi  dari  alat  ukur  ini  telah  dilakukan  oleh  (Akhtar  &  Azwar,  2019)  dengan menggunakan metode Aiken’s V, terbukti bahwa seluruh item memiliki nilai indeks diatas 0.69.  Lalu  diketahui  juga  bahwa  alat  ukur  ini  memiliki  reliabilitas  yang  diatas  0.7,  yang menandakan bahwa setiap dimensi memiliki konsistensi dalam pengukuran yang baik.

## Teknik Analisis Data
Analisis data yang digunakan untuk uji validitas dan reliabilitas dalam penelitian ini menggunakan pendekatan rasch model . Analisis data akan berfokus pada nilai infit-outfit meansquare untuk  melihat  ketepatan  data  yang  diperoleh  dengan  model,  reliabilitas person-items untuk  melihat  kemungkinan  adanya outliers atau  responden  yang  tidak  fit dengan model, hasil pengukuran logit untuk melihat tingkat kesulitan butir, wright map untuk meninjau relasi person dan item ,  menggunakan Winstep 5.2.2 (Linacre, 2022) serta sebagai analisis tambahan, DIFferential item functioning (DIFF) untuk melihat adanya bias dari butir-butir yang ada ditinjau dari jenis kelamin (laki-laki dan perempuan) menggunakan DIFAS 5.0, (Penfield, 2013).
Analisis  dimensionalitas  dilakukan  secara  terpisah  pada  masing-masing  dimensi, sesuai hasil confirmatory factor analysis pada penelitian sebelumnya, mulai dari emotional stability , extraversion , conscientiousness , agreeablesness ,  hingga intellect ,  karena  asumsi dimensionalitas pada analisis rasch yang menurut (Bond & Fox, 2015) merupakan asumsi yang  unidimensional.

## Hasil
Pada  uji  unidimensionalitas  diketahui  4  dari  5  dimensi  mengahsilkan unidimensionalitas  nilai  presentase  diatas  40%.  Pada  dimensi emotional  stability (EM)  = 46.2%;  dimensi extraversion (E) = 47.7%; dimensi agreeableness (A) = 44.5%; dimensi intellect (I) = 41%. Berdasarkan (Linacre, 2011),  nilai uji dimensionalitas yang berada lebih dari 40% menunjukkan  kesesuaian  dari  butir-butir  didalamnya  dengan  konstruksi  definisi  dimensi yang dimaksud. Keempat dimensi tersebut memiliki butir-butir yang mengukur apa yang memang  benar  ingin  diukur,  dan  semakin  besar  nilai  presentasi  menandakan  semakin berkurangnya pengotor yang mengganggu infit-outfit statistik butir.  Uji dimensionalitas pada  dimensi Conscientiousness (C)  =  36.6%,  hal  ini  secara  umum  dimungkinkan  terjadi
karena  dimensi ini memiliki butir-butir yang terlalu underfit/overfit atau noise dari analisis statistik infit-outfit beberapa  responden  yang  tidak  sempurna  berada pada permodelan rasch yang  menurut  (Bond  &  Fox,  2015)  memiliki  batas  mnsq  (0.5  <  x  <  1.5),  meskipun demikian, analisis infit-outfit responden menunjukan mayoritas responden telah memiliki nilai fit yang telah mengikuti permodelan rasch .
Reliabilitas dari alat ukur ini dinilai memuaskan, dengan Item reliability yang dimiliki oleh kelima dimensi berada pada rentang 0.83-0.99. Jika dilihat dari person reliability -nya, diketahui bahwa skor berada pada rentang 0.75-0.83, baik pada reliabilitas item dan person sama-sama  menunjukkan  nilai  diatas  batas  yang  dianjurkan  (x<0.7),  hal  ini  menurut (Linacre, 2011) menunjukkan jika sampel yang digunakan cukup besar untuk dianalisis serta menandakan  cukup  tingginya  peluang  orang/butir  yang  diukur  dengan  abilitas  tinggi sebenarnya memang benar memiliki abilitas yang tinggi, sebaliknya demikian juga dengan orang/butir  dengan  abilitas  rendah.  Jika  diamati,  dimensi  C,  A,  dan  I  memiliki  nilai reliabilitas yang lebih tinggi dibanding dengan dimensi  EM dan E, hal ini mungkin untuk terjadi  dikarenakan  butir-butir  dalam  dimensi  C,  A,  dan  I  lebih  bervariasi  tingkat kesulitannya. Indeks separasi menandakan persebaran butir/orang pada mistar logit pada wright  map ,  semakin  tinggi  nilai  separasi  orang  menandakan  instrumen  memiliki sensitifitas yang tinggi untuk membedakan orang dengan kemampuan rendah atau tinggi sementara itu semakin tinggi separasi butir menandakan sampel dari responden semakin beragam, (Linacre, 2011).  Indeks separasi person pada kelima dimensi berada para nilai 2.21 - 1.74, menandakan jika butir-butir pada kelima dimensi tersebut dinilai kurang bervariasi untuk  mendiskriminasikan  keberagaman  sampel  yang  ada.  Meskipun  demikian,  indeks separasi butir EM, E, dan C dengan rentang nilai 1.81-2.24 menandakan jika  sampel yang menggambarkan responden dengan abilitas di masing-masing dimensi EM, E dan C dinilai kurang  baik  dalam  menggambarkan  kesulitan  butir-butir  pada  dimensi  tersebut, sementara  itu  orang-orang  dengan  abilitas  pada  dimensi  A  dan  I,  dinilai  lebih  baik  dan beragam untuk menggambarkan berbagai tingkat kesulitan butir-butir pada dimensi A dan I.   Nilai yang disarankan untuk batas indeks separasi butir dan orang berada pada diatas 3 untuk hasil yang lebih baik, (Linacre, 2011).

## Tabel 1
Analisis Umum Ke-5 Dimensi
Dimensi Reliabilitas I tem Reliabilitas Person Dimensionalitas Indek  Separasi I tem Indeks  Separasi Person Emotional Stability (EM) 0.83 0.83 46.2% 2.24 2.21 Extraversion (E) 0.83 0.83 47.7% 2.24 2.22 Conscientiousness (C) 0.96 0.75 36.6% 1.81 1.74 Agreeableness (A) 0.99 0.76 44.5% 8.58 1.77 Intelect (I) 0.98 0.76 41% 7.42 1.79
Pada analisis validitas skala peringkat untuk  setiap dimensi, ditemukan nilai yang memuaskan pada kolom andrich treshold dan category measure . Hal ini menandakan skala peringkat  yang  digunakan  tidak  membingungkan  responden  dan  dengan  baik  mampu membedakan  responden  dengan  kemampuan  rendah  hingga  tinggi.  Asumsinya  adalah seharusnya  orang  dengan  kemampuan  rendah  memiliki  probabilitas  yang  tinggi  dalam memilih skala peringkat 1 dan akan turun seiring dengan meningkatnya kemampuan orang lain dengan kemampuan yang lebih tinggi, begitu pun juga sebaliknya pada skala peringkat 5, (Bond & Fox, 2015).

## Emotional Stability
Point  measure  correlation pada dimensi  ini  berkisar  pada nilai  0.52-0.72 dan  tidak ditemukan  nilai  yang  negatif.  Hal  tersebut  menandakan  bahwa  butir-butir  yang  ada  di dalam  dimensi  ini  mampu  dengan  baik  mendiskriminasikan  orang  dengan  kemampuan rendah dan tinggi. Batas nilai ideal yang dianjurkan untuk point measure correlation adalah lebih  dari  0.3,  (Linacre,  2011).  Apabila  dilihat  dari  nilai  logit,  diketahui  bahwa  butir  yang paling sulit untuk mendapatkan persetujuan oleh responden adalah butir EM-14 dengan skor 0.75, sementara EM-9 dan EM-49 merupakan butir yang paling mudah mendapatkan persetujuan  responden.  Nilai  infit-outfit meansquare pada  dimensi emotional  stability , menunjukkan  jika  butir-butir  di  dalam  dimensi  ini  fit  atau  sesuai  dengan  model,  dengan batas yang menurut (Bond & Fox, 2015) berkisar antara 0.5-1.5.

## Tabel 2
Analisis Dimensi Emotional Stability
Pada analisis persebaran butir, didapati terlalu banyak butir dengan nilai logit yang kurang bervariasi atau memiliki perbedaan nilai yang sangat dekat seperti butir EM-34=(- 0.2196),  EM-29=(-0.2462),  EM-4=(-0.2462),  EM-24=(-0.16),  EM-44=(-0.17),  dan  EM-19=(- 0.22).  Lebih  lanjut  butir  EM-49=(-0.25)  dan  EM-9=(-0.25)  memiliki  nilai  logit  yang  sama. Butir  yang  memiliki  nilai  logit  hampir  sama  atau  sama,  nantinya  akan  sulit  untuk mendiskriminasikan  abilitas  individu  dengan  baik,  mengingat  dasar  persamaan rasch
Measure S.E.Measure Infit MS Outfit MS Point measure corr. EM14 0.75 0.07 1.01 0.95 0.63 EM39 0.42 0.06 0.86 0.86 0.69 EM34 0.06 0.06 0.91 0.90 0.71 EM29 -0.08 0.06 0.89 0.88 0.69 EM4 -0.10 0.06 0.92 0.89 0.72 EM24 -0.16 0.06 1.22 1.27 0.58 EM44 -0.17 0.06 0.90 0.89 0.69 EM19 -0.22 0.06 1.16 1.27 0.57 EM49 -0.25 0.06 1.02 0.99 0.71 EM9 -0.25 0.06 1.12 1.35 0.52
model yang tidak menyertakan fungsi linear dengan α (θ- 𝛿 𝐽 ), (de Ayala, 2009). Butir-butir pada  dimensi emotional  stability akan  sangat  efektif  untuk  mengukur  individu  dengan abilitas menengah keatas dibandingkan dengan abilitas yang lebih rendah, oleh karena itu pada  dimensi  ini  orang-orang  dengan  tingkat emotional  stability yang  rendah,  kurang mampu untuk bisa atau dengan kata lain butir-butir pada dimensi ini akan sangat cocok untuk diberikan kepada orang dengan abilitas emotional stability yang tinggi. Butir dengan nilai  yang  berdekatan  juga  memberikan  inefisiensi  dalam  tes  dikarenakan  memberikan informasi abilitas yang hampir sama.

## Gambar 1
Wright Map Dimensi Emotional Stability

## Extraversion
Point measure correlation yang dianjurkan beradalebih dari nilai 0.3, (Linacre, 2011), pada dimensi ini nilainya berkisar pada 0.48-0.74 dan tidak ditemukan adanya nilai yang negatif.  Hal  ini  menandakan  bahwa  butir-butir  yang  ada  mampu  dengan  baik  untuk membedakan orang-orang dengan abilitas yang rendah dan tinggi. Apabila dilihat dari nilai logit,  diketahui  bahwa butir yang  cenderung  sulit untuk  mendapatkan persetujuan  oleh responden  adalah  butir  E-16  =  0.80  dan  E-46  =  0.64,  sementara  itu  butir  E-21  =  (-0.07) merupakan  butir  yang  cenderung  paling  mudah  mendapatkan  persetujuan  responden, terutama  bagi  responden  dengan  abilitas  yang  tinggi.  Nilai infit-outfit meansquare pada dimensi emotional stability , menunjukkan jika butir-butir di dalam dimensi ini fit atau sesuai dengan model, dengan batas yang menurut (Bond & Fox, 2015) berkisar antara 0.5-1.5.

## Tabel 3

## Analisis Dimensi Extraversion
Measure S.E.Measure Infit MS Outfit MS Point measure corr. E16 0.80 0.07 1.24 1.32 0.48 E46 0.64 0.06 0.95 0.93 0.66 E36 0.39 0.06 1.07 1.05 0.67 E26 0.00 0.06 0.90 0.89 0.70 E41 -0.04 0.06 1.16 1.13 0.66 E6 -0.11 0.06 0.93 0.92 0.74 E1 -0.17 0.06 0.86 0.86 0.68 E31 -0.20 0.06 1.10 1.12 0.67 E11 -0.61 0.06 0.94 0.99 0.54 E21 -0.70 0.06 0.82 0.80 0.68
Pada  analisis  persebaran  butir,  didapati  beberapa  butir  dengan  nilai  logit  yang memiliki perbedaan nilai yang dekat seperti butir E-26=(0.00) dan E-41=(-0.04), serta E-1=(- 0.17)  dan  E-31=(-0.20).  Butir-butir  dengan  nilai  logit  yang  berdekatan  akan  memberikan informasi abilitas orang yang juga hampir sama serta lebih lanjut akan kesusahan untuk benar-benar membedakan abilitas individu dengan lebih baik, hal ini serupa dengan butir- butir pada dimensi emotional stability , meskipun tidak terlalu banyak butir yang bernilai terlalu berdekatan.

## Gambar 2
Wright Map Dimensi Extraversion

## Conscientiousness
Batasan point measure correlation yang disarankan bernilai lebih dari 0.3, (Linacre, 2011),  sementara  pada  dimensi  ini  nilainya  berkisar  pada  rentang  0.40-0.65  dan  tidak ditemukan  adanya  nilai  yang  negatif.  Hal  ini  menandakan  bahwa  butir-butir  yang  ada mampu  dengan  baik  untuk  membedakan  orang-orang  dengan  abilitas  yang  rendah  dan tinggi sehingga tidak menyesatkan. Apabila dilihat dari nilai logit, diketahui bahwa butir yang cenderung sulit untuk mendapatkan persetujuan oleh responden terutama dengan abilitas yang rendah adalah butir C-23 = 0.46, sementara itu butir C-38 = (-0.58) merupakan butir  yang  cenderung  paling  mudah  mendapatkan  persetujuan  responden.  Melalui  nilai infit-outfit meansquare ,  menunjukkan  jika  butir-butir  di  dalam  dimensi  ini  fit  atau  sesuai dengan  model,  dengan  batas  yang  menurut  (Bond  &  Fox,  2015)  berkisar  antara  0.5-1.5. Namun pada butir C-28 nilai infit-outfit meansquare menunjukkan nilai yang melebihi batas, hal ini dapat diasumsikan jika butir ini underfit dengan permodelan yang ideal dan hal ini bisa  berdampak  pada  analisis  dimensionalitas  karena  hubungannya  dengan  validitas konstruk. Setelah peneliti melakukan analisis ulang tanpa mengikutkan butir C-28, didapati nilai uji dimensionalitas yang meningkat dari 36.6% menjadi 39.9% . Sementara pada butir C-8 nilai infit-outfit meansquare yang mulai mendekati batasan atas ideal menandakan jika menurut  rasch  model  butir  ini  tidak  terlalu  baik  validitasnya  untuk  mengukur  apa  yang ingin diukur jika dibandingkan dengan butir yang semakin mendekati nilai 1 seperti butir C- 23 atau C-33.

## Tabel 4
Analisis Dimensi Conscientiousness
Measure S.E.Measure Infit MS Outfit MS Point measure corr. C23 0.46 0.06 1.04 1.04 0.59 C48 0.36 0.06 0.68 0.69 0.65 C28 0.35 0.06 1.52 1.60 0.40 C13 0.17 0.06 0.82 0.80 0.63 C43 0.06 0.06 0.80 0.80 0.65 C8 -0.02 0.06 1.41 1.44 0.51 C3 -0.21 0.07 0.70 0.68 0.64 C18 -0.29 0.07 1.00 1.15 0.52 C33 -0.29 0.07 0.81 0.82 0.61 C38 -0.58 0.07 1.25 1.22 0.49
Pada  analisis  persebaran  butir,  didapati  beberapa  butir  dengan  nilai  logit  yang memiliki jarak nilai yang dekat seperti butir C-48=0.36 dan C-28=0.35, serta C-43=0.06 dan C-8=(-0.02).  Butir-butir  dengan  nilai  logit  yang  berdekatan  dinilai  akan  memberikan informasi abilitas orang yang juga hampir sama  sehingga tidak efisien jika dibandingkan dengan instrumen yang memiliki tingkat kesulitan butir yang bervariasi, lebih lanjut akan
kesusahan untuk benar-benar membedakan abilitas individu dengan lebih baik. Meskipun demikian ditemukan juga butir dengan nilai logit yang sama, C-18=(-0.29) dan C-33=(-0.29). Jika mengacu pada nilai indeks separasi item-person , dimensi ini memiliki nilai yang paling rendah,  hal  ini  dapat  terjadi  dikarenakan  butir-butir  yang  memiliki  daya  diskriminasi cenderung  rendah  dan  tingkat  kesulitan  yang  terlalu  mudah  jika  dibandingkan  dengan persebaran  responden  sehingga  kurang  dapat  menjangkau  individu-individu  dengan abilitas conscientiousness yang tinggi.
Gambar 3 Wright Map Dimensi Conscientiousness

## Agreeableness
Batasan  point  measure  correlation yang  disarankan  seharusnya  bernilai  lebih  dari 0.3, jika mengacu pada (Linacre, 2011), sementara pada dimensi ini nilainya berkisar pada rentang 0.45-0.66 dan tidak ditemukan adanya nilai yang negatif. Hal ini mengindikasikan jika  butir-butir  yang  ada  mampu  dengan  baik  untuk  membedakan  orang-orang  dengan abilitas yang rendah dan tinggi sehingga membuat kebingungan. Apabila dilihat dari nilai logit,  diketahui  bahwa butir yang  cenderung  sulit untuk  mendapatkan persetujuan  oleh responden terutama dengan abilitas yang rendah adalah butir A-27 = 1.35, sementara pada butir  A-17  =  (-0.79)  ditemukan  merupakan  butir  yang  cenderung  paling  mudah mendapatkan persetujuan responden. Melalui nilai infit-outfit meansquare , diindikasikan jika  butir-butir  di  dalam  dimensi  ini  fit  atau  sesuai  dengan  model,  dengan  batas  yang menurut (Bond & Fox, 2015) berkisar antara 0.5-1.5

## Tabel 5

## Analisis Dimensi Agreeableness
Measure S.E.Measure Infit Outfit Point measure corr. A27 1.35 0.07 1.30 1.34 0.47 A22 0.97 0.07 1.26 1.34 0.56 A32 0.47 0.07 1.29 1.33 0.58 A2 0.44 0.07 1.14 1.16 0.63 A47 -0.15 0.08 0.81 0.83 0.63 A37 -0.42 0.08 0.70 0.69 0.66 A42 -0.42 0.08 0.74 0.78 0.62 A7 -0.71 0.09 0.63 0.60 0.66 A12 -0.73 0.09 1.34 1.34 0.45 A17 -0.79 0.09 0.70 0.68 0.62
Dari  persebaran  pada wright  map ,  diketahui  jika  persebaran  butir  telah  cukup tervariasi  sehingga  lebih  mampu  untuk  menjangkau  dan  mendiskriminasikan  individu- individu  dengan  lebih  efisien  dibandingkan  dimensi emotional  stability dam  juga extraversion ,  hal  ini  juga  dapat  ditinjau  dari  nilai  indeks  separasi  meskipun  dapat ditingkatkan lagi daya jangkau dan variasinya. Butir-butir seperti A-37=(-0.42) dan A-42=(- 0.42) dinilai tidak cukup memiliki untuk memiliki  perbedaan nilai yang variatif untuk lebih mudah membedakan individu-individu pada aspek agreeableness- nya.
Gambar 4
Wright Map Dimensi Agreeableness

## Intellect
Apabila  ditinjau  dari  b atasan  point  measure  correlation yang  disarankan  bernilai lebih dari 0.3, (Linacre, 2011), maka butir-butir yang ada di dimensi ini  mampu dengan baik untuk membedakan orang-orang dengan abilitas yang rendah dan tinggi sehingga tidak menyesatkan,  dengan  rentang  nilai  pada  0.43-0.74.  Tidak  adanya  nilai  negatif  juga menandakan bahwa butir-butir yang ada mampu dengan baik untuk membedakan orang- orang dengan abilitas yang rendah dan tinggi sehingga tidak menyesatkan. Apabila dilihat dari  nilai  logit,  diketahui  bahwa  butir  yang  cenderung  sulit  untuk  mendapatkan persetujuan oleh responden terutama dengan abilitas yang rendah adalah butir I-40 = 1.27, sementara  itu  butir  I-45  =  (-0.58)  merupakan  butir  yang  cenderung  paling  mudah mendapatkan persetujuan responden. Melalui nilai infit-outfit meansquare , menandakan jika  butir-butir  di  dalam  dimensi  ini  fit  atau  sesuai  dengan  model,  dengan  batas  yang menurut (Bond & Fox, 2015) berkisar antara 0.5-1.5. Jika diamati dari nilai logitnya,  butir I- 15 = (-0.45) dan I-30 = (-0.48) merupakan butir dengan nilai logit yang berdekatan. Hal ini mengindikasikan  kesamaan  tingkat  kesulitan  butir  dan  akan  mempersulit  untuk mendiskriminasikan individu-individu dengan abilitas di dimensi intellect yang serupa. Nilai infit-outfit pada butir I-25 yang mendekati batasan bawah di satu sisi juga mengindikasikan jika butir ini cenderung overfit dengan model yang ada. Meskipun menurut (Bond & Fox, 2015) overmisfit dalam  intrumen  psikometri  dapat  lebih  di  toleransi  jika  dibandingkan dengan  underfit,  karena  jika  demikian  maka  butir  tersebut  tidak  memenuhi  validitas konstruk yang akan menyumbang pada analisis dimensionalitas yang buruk (kurang dari 40%).

## Tabel 6

## Analisis Dimensi Intellect
Measure S.E.Measure Infit Outfit Point measure corr. I40 1.27 0.07 1.19 1.17 0.52 I10 0.39 0.07 1.22 1.25 0.50 I5 0.28 0.07 0.87 0.89 0.56 I25 0.21 0.07 0.53 0.54 0.72 I50 -0.10 0.07 0.69 0.70 0.74 I35 -0.19 0.07 0.84 0.84 0.54 I20 -0.36 0.07 1.21 1.20 0.53 I15 -0.45 0.07 0.85 0.82 0.69 I30 -0.48 0.07 1.28 1.26 0.54 I45 -0.58 0.07 1.37 1.41 0.43
Ditinjau  dari  persebaran  butir  di wright  map ,  variasi  kesulitan  butir  dinilai  telah cukup  memadai  individu-individu  dengan  variasi  abilitas  dari intellect yang  beragam, meskipun dapat ditingkatkan lagi. Butir-butir pada dimensi ini dinilai lebih memiliki variasi
yang  lebih  baik  jika  dibandingkan  dimensi emotional  stability atau extraversion sebelumnya.
Gambar 5 Wright Map Dimensi Intellect

## DIFF (DIFferential Item Functioning)
Butir-butir  instrumen  bisa  saja  terindikasi  oleh  bias,  dalam  analisis  ini  peneliti mencari butir yang berpotensi untuk bias berdasarkan jenis kelamin, peneliti memilih dua variabel dalam jenis kelamin yang umum digunakan pada budaya di Indonesia, laki-laki dan perempuan.  Butir  yang  dinyatakan  terindikasi  bias  dapat  dilihat  berdasarkan  nilai mantelnya, dengan titik kritis 3.84 (Penfield, 2013).
Pada dimensi agreeableness terdapat 1 butir yang terdeteksi bias jenis kelamin, A-32 =  4.91 . Berikutnya  pada  dimensi conscientiousness ,  ditemukan  butir  yang  memiliki  nilai mantel yang menunjukan adanya bias, C-38 = 5.63 . 2 butir pada dimensi extraversion yang memiliki  nilai  mantel  lebih  dari  3.84,  yaitu  E-6  =  7.36  dan  E41=  8.97. Dimensi intellect , memiliki 1 butir yang teridentifikasi bias, butir  I-30 = 5.47. Pada dimensi emotional stability , berikutnya butir EM-44 = 4.67 , EM-14 = 5.51, EM-29 = 4.53 dan EM-9 = 10.42 merupakan butir yang teridentifikasi jenis kelamin dengan EM-9 dengan butir yang memiliki nilai paling tinggi.

## Pembahasan
Butir-butir pada kelima dimensi secara garis besar menunjukkan nilai point measure correlation yang memuaskan dengan nilai diatas 0.3 dan tidak ada satu butir pun memiliki
nilai  negatif.  Pada  pendekatan  CTT point measure  correlation identik  keberfungisannya dengan item  discrimination indeks,  hanya  saja  menurut  (Smiley,  2015)  analisis  dari rasch model bertujuan untuk memberikan pengukuran yang lebih adil dengan pengukuran pada level interval yang mana tidak diakomodai melalui pendekatan CTT. Nilai outfit-infit sendiri merupakan nilai residual antara model dengan data empirik yang ada, (Bond & Fox, 2015), semakin besar diskrepansi residual yang ada maka tentunya berpengaruh pada validitas konstruknya.
Apabila  nilai infit-outfit terlalu  fit  dengan  model  ( overmisfit )  maka  nilainya  akan semakin  mendekati  0,  sebaliknya  jika  kurang  fit  dengan  model  ( underfit )  maka  nilainya semakin  menjauh  dari  1.  Seluruh  butir  dimulai  dari  dimensi emotional  stability hingga intellect yang dianalisis, memiliki ketepatan dengan ambang nilai standar yang disarankan, yang  mengindikasikan  butir-butir  instrumen  ini  pada  setiap  dimensinya  telah  memiliki pernyataan-pernyataan yang telah sesuai dengan konstruksi teori yang ada meskipun pada butir C-28 ditemukan nilai infit-outfit nya yang diatas 1.5,  apabila peneliti gugurkan, analisis pada  dimensionalitas  meningkat  sebesar  3.33%  menjadi  39.9%,  namun  apabila  mengacu pada  penelitian  sebelumnya,  sebenarnya  peneliti  tidak  melihat  sebuah  hal  yang  besar, mengingat  butir  C-28  memiliki  informasi  psikometri  yang  baik  pada  saat  melalui  proses adaptasi pada studi milik (Akhtar & Azwar, 2019). Secara garis besar, jika melihat hasil uji infit-outfit meansquare , ke empat dimensi lainnya yaitu, emotional stability, extraversion, intellect ,  hingga agreeableness telah  mengindikasikan  dimensionalitas  yang  baik (unidimensional) dengan batasan diatas 40%, meskipun nilainya berkisar antara 41% - 46.2% yang  menandakan tidak  berada terlalu  jauh dari  batas  40%.  Namun sebenarnya  batasan minimal dalam asumsi unidimensionalitas berada pada batasan 20% seperti halnya studi uji dimensionalitas  milik  (Misbach  & Sumintono,  2011;  Zahirah  & Susanto, 2021), sementara pada  studi  lainnya  digunakan  asumsi  batasan  40%,  seperti  pada  milik  (Natanael,  2021). Bagaimanapun  juga  apabila  peneliti  mengacu  pada  (Linacre,  2011)  dan  meninjau  nilai unexplained variance in 1st contrast pada keseluruh dimensi, didapatkan nilai lebih dari 2, yang mana hal ini tidak ditemukan pada unexplained variance in 2nd contrast hinnga 5th contrast di keseluruh dimensi, hal ini menunjukkan bukti tersendiri jika kelima dimensi yang diuji secara terpisah telah memenuhi syarat unidimensionalitasnya masing-masing.
Persebaran person-item pada wright  map menunjukan  dimensi emotional  stabilty extraversion,  conscientiousness,  agreeablesness dan intellect memiliki  variasi  butir  yang tidak  terlalu  variatif  dikarenakan  terdapat  beberapa  butir  dengan  tingkat  abilitas  yang serupa, bahkan pada beberapa dimensi ditemukan butir dengan tingkat abilitas sama. Hal ini dapat ditunjukan dengan nilai indeks separasi person yang berada dibawah 3. Sorotan lebih  lanjut  sebenarnya  ditujukan  kepada  dimensi emotional  stability,  extraversion,  dan conscientiousness yang  juga  memiliki  indeks  separasi item tidak  begitu  memuaskan (dibawah 3), hal ini mengindikasikan jika sampel yang diperoleh sebenarnya tidak cukup beragam  untuk  menggambarkan  variasi  tingkat  kesulitan  butir  yang  ada,  sementara ketidakmerataan  sampel  terjadi  dengan  indikasi  indeks  separasi  butir  pada  dimensi agreeableness =  8.58  dan intellect =  7.42  yang  sangat  memuaskan,  dengan  demikian
responden-responden  yang  didapat  pada  penelitian  ini  merepresentasikan  orang-orang dengan agreeableness dan intellect yang lebih beragam jika dibandingkan dengan dimensi lainnya.  Terkait dengan analisis reliabilitas person-items kelima dimensi yang ada memiliki nilai reliabilitas person-item yang memuaskan, menurut (Linacre, 2011) hal ini menandakan keajegan  dari  responden  dan  butir  itu  sendiri.  Menurut  (Schumacker  &  Smith,  2007) dengan  penggunaan  standar  eror  yang  bersifat  individu,  analisis  reliabilitas rasch  model memiliki  keunggulan  pada  kejelasan  diagnosis  tersendiri  jika  dibandingkan  CTT  yang memiliki satu standar eror untuk semua, selain daripada itu perbedaan lainnya yang juga dapat diamati dari analisis reliabilitas terdapat.
Kelima  dimensi  pada  alat  ukur  BFM-50  terindikasi  memiliki  bias  jenis  kelamin dengan  proporsi  kuantitas  butir  yang  berbeda-beda.  Dimensi  yang  paling  banyak mengandung bias  adalah dimensi emotional stability sebanyak empat butir (EM-44, EM-14, EM-29 dan EM-9), kemungkinan hal ini dapat terjadi karena adanya bias terkait persepsi kolektif pada masyarakat  Indonesia  terhadap pemilihan diksi  hasil  terjemahan  dari  versi asli  (bahasa  Inggris).  Sebagai  sebuah  gambaran  pada  butir  EM-9  yang  telah  melalui  uji adaptasi pada penelitian (Akhtar & Azwar, 2019), berbunyi ” merasa tenang hampir setiap saat ”, dengan adanya bias dapat kita simpulkan jika butir ini memiliki tingkat kesulitan / kemudahan yang berbeda jika dikerjakan oleh perempuan dan laki-laki, yang semestinya tingkat kesulitan tersebut tidak seharusnya ditentukan oleh jenis kelamin melainkan pada substansi  kalimat  dalam  butirnya  agar  diperoleh  pengukuran  yang  setara.  Tentunya memoDIFikasi  bunyi  butir  dengan  pemilihan  diksi  yang  berbeda  perlu  dipertimbangkan untuk dilakukan untuk didapatkan butir-butir yang bebas dari bias jenis kelamin.
Dari  penelitian  yang  sudah  dilakukan  masih  terdapat  keterbatasan  yaitu  analisis data  yang  dilakukan  dengan  cara  terpisah  pada  setiap  dimensinya.  Menurut  (Baghaei, 2012), menganalisis data menggunakan asumsi rasch model dengan terpisah pada setiap dimensinya  dapat  mengakibatkan  pengukuran  yang  kurang  akurat  jika  dibandingkan analisis  yang  serentak  pada  semua  dimensinya.  Selain  daripada  itu  teknik  dan  jumlah sampling  sebenarnya  dapat  ditingkatkan  lagi,  mengingat  terdapat  persebaran  individu- individu  yang  tidak  merata  dengan  indikasi  nilai  indeks  separasi  butir  yang  rendah  dan tinggi  pada  beberapa  dimensi,  peneliti  juga  menyarankan  untuk  melakukan  seleksi responden dengan lebih selektif, dalam hal ini adalah proses pengguguran responden yang tidak sesuai dengan analisis infit-outfit , bahkan yang nilainya mendekati 1.5 atau 0.5, hal ini dilakukan  untuk  menambah  presisi  pengukuran  dan  mengurangi  pengotor  yang  dapat mengganggu analisis validitas.
Berikutnya  untuk  ide  pengembangan  hasil  temuan  ini,  peneliti  berpikir  untuk adanya  perbaikan  jika  dirasa  memang  perlu,  pada  butir-butir  yang  terindikasi  bias  jenis kelamin dan butir-butir yang kurang memiliki variasi tingkat kesulitan yang beragam untuk melalui  proses  peninjauan  ulang.  Diharapkan  juga  pada  penelitian-penelitian  berikutnya dalam  proses  adaptasi  maupun  validasi  alat  ukur,  dapat  dipertimbangkan  untuk melakukan analisis statistik yang kolaboratif antara pengukuran berbasis CTT dengan IRT dalam  hal  ini rasch  model dikarenakan,  kedua  pendekatan  ini  masing-masing  akan
memberikan informasi psikometri khasnya tersendiri, yang akan semakin mempermudah peneliti  untuk  merancang  atau  mengkonstruksi  intrumen  dengan  lebih  percaya  diri dikarenakan informasi yang terbilang lebih banyak antara kedua pendekatan untuk saling dipertimbangkan dan melengkapi satu dengan lainnya.
Apabila  menjumpai  instrumen  yang  bersifat  multidimensional  penelti  berharap untuk  dipertimbangkan  dalam  penggunaan  aplikasi  analisis rasch  model yang mengakomodasi  permodelan  statistik  untuk  multidimensional rasch  model .  Pada pengaplikasiannya  ditemukan  beberapa  peneliti  menggunakan  aplikasi ConQuest yang dikembangkan  oleh    (Adams,  Wu,  Cloney,  &  Wilson,  2020)  untuk  menganalisis  data bermodelkan rasch yang multidimensional, seperti pada penelitian milik  (Yan & Mok, 2012) yang memvalidasi instrumen Coping Scale for Chinese Athletes (CSCA) dengan komposisi empat  dimensi,  tentunya  hal  ini  menarik  untuk  menjadi  pertimbangan  penelitian berikutnya  pada  alat  ukur  kepribadian.  Berkaitan  dengan DIFferential  item  functioning tentunya tidak terbatas hanya pada jenis kelamin (laki-laki dan perempuan) namun dapat juga digunakan variabel lainnya yang setara, hal ini dapat menjadikan DIF sebagai analisis alternatif lain untuk mendeteksi bias dalam sebuah instrumen psikometri.

## Kesimpulan
Berdasarkan  proses  validasi  IPIP-BFM  50  menggunakan rasch  model secara  garis besar dapat  disimpulkan  bahwa  pada  dimensi emotional  stability , extraversion, conscientiousness,  agreeableness ,  dan intellect memiliki  butir-butir  yang  telah  memenuhi syarat  untuk  setidaknya  bersesuaian  mengikuti  model  rasch  yang  ada.  Harga outfit-infit meansquare untuk ke-49 butir berkisar antara 0,5 - 1,5, dengan demikian residu yang ada pun tidak terlalu berpengaruh terhadap akurasi butir-butir pada dimensi-dimensi tersebut dengan  pemodelan rasch .  Butir  C-28  yang  mengalami underfit dengan  nilai infit-outfit meansquare yang  sedikit  melebihi  diatas  1.5  mengindikasikan  jika  butir  ini  dapat dikategorikan  sebagai  pengotor  yang  bisa  merusak  validitas  konstruk  dari  dimensi conscientiousness ,  meskipun  pada  proses  validasi  studi  sebelumnya  butir  C-28  tidak menunjukkan  adanya  indikasi  bermasalah.  Terdapat  dimensi emotional  stability, extraversion, dan conscientiousness , agreeableness, dan intellect yang memiliki butir-butir dengan  tingkat  kesulitan  yang  kurang  variatif  atau  beragam  bahkan  dengan  nilai  logit sama. Tentunya hal ini berpengaruh efisiensi pada daya beda instrumen ini yang kurang baik  untuk  membedakan  orang-orang  dalam  sebuah  kelompok  dengan  abilitas  yang beragam.  Seluruh dimensi  pada alat ukur  ini  memiliki  setidaknya  satu butir dengan  bias jenis  kelamin,  dengan emotional  stability sebagai  dimensi  dengan  jumlah  butir  paling banyak (EM-44, EM-14, EM-29, dan EM-9).
Peneliti  menyarankan  adanya  perubahan  butir  yang  terindikasi  bias  dan  untuk memperbaiki adanya variasi tingkat kesulitan butir yang tidak terlalu baik. Selain daripada itu, pada  penelitian-penelitian serupa berikutnya, diharapkan  dapat mempertimbangkan untuk tidak ragu menggunakan pendekatan kolaboratif antara paradigma CTT dan rasch model seperti pada studi adaptasi, pengembangan instrumen, validasi, dkk.  Penggunaan
analisis rasch model secara simultan apabila bertemu dengan instrumen yang multidimensi tentu juga menjadi catatan dalam penelitian ini dikarenakan abilitasnya yang lebih baik jika dibandingkan  dengan  analisis  secara  terpisah.  Berkaitan  dengan DIFferential  item functioning tentunya  tidak  terbatas  hanya  pada  jenis  kelamin  (laki-laki  dan  perempuan) namun dapat juga dipertimbangkan variabel lainnya yang memungkinkan untuk dilakukan uji DIF.

## Referensi
Adams, R. J., Wu, M. L., Cloney, D., & Wilson, M. R. (2020). ACER ConQuest: Generalised Item Response  Modelling  Software  [Computer  software]  Version  5. Victoria:  Australian Council for Educational Research.
Akhtar,  H.,  &  Azwar,  S.  (2019).  Indonesian  Adaptation  and  Psychometric  Properties Evaluation of the Big Five Personality Inventory: IPIP-BFM-50. Jurnal Psikologi , 46 (1), 32. https://doi.org/10.22146/jpsi.33571
Ashley, L., Smith, A. B., Keding, A., Jones, H., Velikova, G., & Wright, P. (2013). Psychometric evaluation of the Revised Illness Perception Questionnaire (IPQ-R) in cancer patients: Confirmatory factor analysis and Rasch analysis. Journal of Psychosomatic Research , 75 (6), 556–562. https://doi.org/10.1016/j.jpsychores.2013.08.005
Babarović,  T.,  &  Šverko,  I.  (2013).  HEXACO  dimenzije  ličnosti  u  hrvatskom  uzorku. Drustvena Istrazivanja , 22 (3), 397–411. https://doi.org/10.5559/di.22.3.01
Baghaei,  P.  (2012).  The  application  of  multidimensional  rasch  models  in  large  scale assessment  and  validation:  An  empirical  example. Electronic  Journal  of  Research  in Educational Psychology , 10 (1), 233–252. https://doi.org/10.25115/ejrep.v10i26.1493
Bond, T. G., & Fox, C. M. (2015). Applying the Rasch Model (Routledge (ed.); III).
Brandt,  S.,  Moulton,  M.,  &  Duckor,  B.  (2015).  Advances  in  Rasch  modeling :  New applications  and  directions  Guest  Editorial. Psychological  Test  and  Assessment Modelling , 57 (3), 338–341.
Costa, P. (2018). Neo PI-R professional manual . January 1992 .
Cupani, M., & Lorenzo-Seva, U. (2016). The development of an alternative IPIP inventory measuring  the  Big-Five  factor  markers  in  an  Argentine  sample. Personality  and Individual DIFferences , 91 (March), 40–46. https://doi.org/10.1016/j.paid.2015.11.051
Donnellan, M. B., Oswald, F. L., Baird, B. M., & Lucas, R. E. (2006). The Mini-IPIP scales: Tiny- yet-effective  measures  of  the  Big  Five  factors  of  personality. Psychological Assessment , 18 (2), 192–203. https://doi.org/10.1037/1040-3590.18.2.192
Goldberg, L. R., Johnson, J. A., Eber, H. W., Hogan, R., Ashton, M. C., Cloninger, C. R., & Gough, H. G. (2006). The international personality item pool and the future of public- domain  personality  measures. Journal  of  Research  in  Personality , 40 (1),  84–96. https://doi.org/10.1016/j.jrp.2005.08.007
Gow,  A.  J.,  Whiteman, M. C.,  Pattie, A.,  & Deary, I. J. (2005). Goldberg’s  “IPIP”  Big-Five factor markers: Internal consistency and concurrent validation in Scotland. Personality and Individual DIFferences , 39 (2), 317–329. https://doi.org/10.1016/j.paid.2005.01.011
Hagquist,  C.,  Bruce,  M.,  &  Gustavsson,  J.  P.  (2009).  Using  the  Rasch  model  in  nursing research:  An  introduction  and  illustrative  example. International  Journal  of  Nursing Studies , 46 (3), 380–393. https://doi.org/10.1016/j.ijnurstu.2008.10.007
Ingram, P. B., Boan-Lenzo, C., & Vuyk, M. A. (2013). Openness/Intellect in a 50-Item IPIP Instrument. Journal of Psychoeducational Assessment , 31 (6), 600–605. https://doi.org/10.1177/0734282913481448
Jabrayilov, R., Emons, W. H. M., & Sijtsma, K. (2016). Comparison of Classical Test Theory and  Item  Response  Theory  in  Individual  Change  Assessment. Applied  Psychological Measurement , 40 (8), 559–572. https://doi.org/10.1177/0146621616664046
Johnson,  J.  A.  (2014).  Measuring  thirty  facets  of  the  Five  Factor  Model  with  a  120-item public  domain  inventory:  Development  of  the  IPIP-NEO-120. Journal  of  Research  in Personality , 51 , 78–89. https://doi.org/10.1016/j.jrp.2014.05.003
Lim, B. C., & Ployhart, R. E. (2006). Assessing the convergent and discriminant validity of Goldberg’s  international  personality  item  pool:  A  multitrait-multimethod examination.
Organizational
Research
Methods , 9 (1), 29–54.
https://doi.org/10.1177/1094428105283193
Lin, C. Y., Hwang, J. S., Wang, W. C., Lai, W. W., Su, W. C., Wu, T. Y., Yao, G., & Wang, J. Der.
(2019).  Psychometric  evaluation  of  the  WHOQOL-BREF,  Taiwan  version,  across  five kinds of Taiwanese cancer survivors: Rasch analysis and confirmatory factor analysis. Journal of the Formosan
Medical
Association , 118 (1P2), 215–222. https://doi.org/10.1016/j.jfma.2018.03.018 Linacre, J.
M. (2011). Winsteps Help for Rasch Analysis .
http://homes.jcu.edu.au/~edtgb/%5Cnpapers3://publication/uuid/D56B724A-62FF- 4D00-84E1-ECC888298B70
Linacre,  J.  M.  (2022). Winsteps®  Rasch  measurement  computer  program  (Version  5.2.2). Diambil kembali dari https://www.winsteps.com/
Mallinckrodt, B., Miles, J. R., & Recabarren, D. A. (2016). Using Focus Groups and Rasch Item  Response  Theory  to  Improve  Instrument  Development.  In Counseling Psychologist (Vol. 44, Issue 2). https://doi.org/10.1177/0011000015596437
Maples,  J.  L.,  Guan,  L.,  Carter,  N.  T.,  &  Miller,  J.  D.  (2014).  A  test  of  the  international personality  item  pool  representation  of  the  revised  NEO  personality  inventory  and development of a 120-item IPIP-based measure of the five-factor model. Psychological Assessment , 26 (4), 1070–1084. https://doi.org/10.1037/pas0000004
Misbach, I. H., & Sumintono, B. (2011). PENGEMBANGAN DAN VALIDASI INSTRUME “PERSEPSI SISWA TEHADAP KARAKTER MORAL GURU” DI INDONESIA DENGAN MODEL RASCH . 59– 66.
Natanael, Y. (2021). Analisis Rasch model Indonesia Problematic Internet Use Scale (IPIUS). Persona:Jurnal
Psikologi Indonesia , 10 (1), 167–186. https://doi.org/10.30996/persona.v10i1.4827
Oliveira, J. P. (2019). Psychometric Properties of the Portuguese Version of the Mini-IPIP five-Factor  Model  Personality  Scale. Current  Psychology , 38 (2),  432–439. https://doi.org/10.1007/s12144-017-9625-5
Penfield, R. D. (2013). DIFas 5.0 .
Rusch, T., Lowry, P. B., Mair, P., & Treiblmaier, H. (2012). Breaking Free From The Limitation of Classical Test Theory : Developing and Measuring Information Systems Scales Using Item Response Theory . December , 0–5.
Sakib, N., Bhuiyan, A. K. M. I., Hossain, S., Al Mamun, F., Hosen, I., Abdullah, A. H., Sarker, M. A., Mohiuddin, M. S., Rayhan, I., Hossain, M., Sikder, M. T., Gozal, D., Muhit, M., Islam, S. M. S., Griffiths, M. D., Pakpour, A. H., & Mamun, M. A. (2020). Psychometric Validation  of  the  Bangla  Fear  of  COVID-19  Scale:  Confirmatory  Factor  Analysis  and Rasch  Analysis. International  Journal  of  Mental  Health  and  Addiction . https://doi.org/10.1007/s11469-020-00289-x
Sari,  U.  P.  P.  (2016).  Relationship  Between  personality  (Openness,  Conscientiousness, Extraversion,  Agreeableness,  Emotional  Stability)  With  Student’s  Environmental Moral Behavior. Indonesian Journal of Environmental Education and Management , 1 (2), 1–13.
Schultz,  D.  P.,  &  Schultz,  S.  E.  (2009).  Theories  of  Personality.  In Wadsworth  Cengage Learning . Wadsworth Cengage Learning. https://doi.org/10.1093/oxfordjournals.jbchem.a126528
Schumacker, R. E., & Smith, E. V. (2007). A rasch perspective. Educational and Psychological Measurement , 67 (3), 394–409. https://doi.org/10.1177/0013164406294776
Smiley, J. (2015). Classical test theory or Rasch: A personal account from a novice user . 19 (1).
Smith, A. B., Rush, R., Fallowfield, L. J., Velikova, G., & Sharpe, M. (2008). Rasch fit statistics and  sample  size  considerations  for  polytomous  data. BMC  Medical  Research Methodology , 8 , 1–11. https://doi.org/10.1186/1471-2288-8-33
Sondergeld, T. A., & Johnson, C. C. (2014). Using Rasch Measurement for the Development and Use of Affective Assessments in Science Education Research. Science Education , 98 (4), 581–613. https://doi.org/10.1002/sce.21118
Strus,  W.,  Cieciuch,  J.,  &  Rowiński,  T.  (2014).  The  polish  adaptation  of  the  IPIP-BFM-50 questionnaire  for  measuring  five  personality  traits  in  the  lexical  approach. Roczniki Psychologiczne , 17 (2), 327–366.
Sumintono,  B.  (2014).  Model  Rasch  untuk  Penelitian  Sosial  Kuantitatif. Makalah  Kuliah Umum  Di  Jurusan  Statistika,  ITS  Surabaya,  21  November  2014 , November  201 ,  1–9. http://deceng3.wordpress.com
Taasoobshirazi, G., Bailey, M. L., & Farley, J. (2015). Physics Metacognition Inventory Part II:  Confirmatory  factor  analysis  and  Rasch  analysis. International  Journal  of  Science Education , 37 (17), 2769–2786. https://doi.org/10.1080/09500693.2015.1104425
Weiten, W. (2013). Psychology Themes and Variations 10th Edition .
Yan, Z., Brubacher, S., Boud, D., & Powell, M. (2020). Psychometric properties of the Self- assessment  Practice  Scale  for  professional  training  contexts:  evidence  from confirmatory factor analysis and Rasch analysis. International Journal of Training and Development , 24 (4), 357–373. https://doi.org/10.1111/ijtd.12201
Yan,  Z.,  &  Mok,  M.  M.  C.  (2012).  Validating  the  coping  scale  for  Chinese  athletes  using
multidimensional  Rasch  analysis. Psychology  of  Sport  and  Exercise , 13 (3),  271–279. https://doi.org/10.1016/j.psychsport.2011.11.013
Zahirah, A., & Susanto, H. (2021). Aplikasi model Rasch pada adaptasi skala personal fable remaja  di  Jawa  Barat. Persona:Jurnal  Psikologi  Indonesia , 10 (1),  63–80. https://doi.org/10.30996/persona.v10i1.5097
Zheng,  L.,  Goldberg,  L.  R.,  Zheng,  Y.,  Zhao,  Y.,  Tang,  Y.,  &  Liu,  L.  (2008).  Reliability  and concurrent  validation  of  the  IPIP  Big-Five  factor  markers  in  China:  Consistencies  in factor structure between Internet-obtained heterosexual and homosexual samples.
Personality and Individual DIFferences , 45 (7), 649–654.
https://doi.org/10.1016/j.paid.2008.07.009