## ANALISIS HASIL UJI KOMPETENSI PELAJARAN BAHASA INGGRIS DENGAN MODEL LOGISTIK

## Nur Hidayanto
FBS Universitas Negeri Yogyakarta email: nur_hidayanto@uny.ac.id
Abstrak Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hasil uji kompetensi pelajaran bahasa Inggris dengan  menggunakan  Model  Logistik  1  Parameter,  2  Parameter,  dan  3  Parameter  logistik. Penelitian ini diawali dengan pengumpulan hasil uji coba tes dari seluruh peserta di Indonesia dengan menggunakan dokumentasi. Data yang terkumpul dianalisis dengan software Komputer Bilog MG. Program ini memberikan informasi yang cukup untuk menganalisis butir soal dengan IRT (Teori Respon Butir). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Model Logistik 3 Parameter (3PL) merupakan model yang paling sesuai untuk memberikan informasi mengenai estimasi tingkat kemampuan peserta , kesalahan pengukuran , kecocokan data dengan model , serta korelasi daya beda butir soal karena model ini mampu menunjukkan lebih banyak butir soal yang menunjukkan informasi tersebut.
Kata kunci: uji kompetensi, pelajaran bahasa inggris, model logistik

## ANALYSIS OF COMPETENCE TEST RESULTS OF ENGLISH SUBJECTS USING THE LOGISTICS MODEL
Abstract The study is aimed at analyzing the results of the competence assessment of English subjects using the logistics model using the logistic parameter 1, parameter 2, and parameter 3. The study begins with the collection of the results of the test try-outs of the participants through out Indonesia using the documentation technique. The collected data are analyzed using the Computer Bilog MG software. This program gives adequate information to analyze test items using the IRT (Item Response Theory). Research results show that the Parameter 3 Logistics Model (3PL) turns out to be the most suitable model to give information on the estimation of the participants levels of competence, standard error of measurement, compatibility of data and model, and correlation of item discriminating power. The findings exert the Parameter 3 Logistics Model (3PL) test can show more information about test items.
Keywords: competency testing, english subjects, logistics model
PENDAHULUAN Tantangan  dunia  global  yang  sarat dengan muatan persaingan mengisyaratkan bahwa seseorang yang ingin berhasil dalam memerangi  dunia  nyata  perlu  memiliki kemahiran  yang  diakui  oleh  dunia  global.
Terkait  dengan  hal  ini,  prestasi  seseorang juga mesti diukur dengan cara dan hasil yang
dapat  diakui  oleh  dunia  global.  Mengikuti alur  berpikir  ini,  kemahiran  berbahasa Inggris juga perlu diukur dengan cara yang tidak hanya diakui di Indonesia tetapi juga di manca negara sehingga kesempatan untuk melanjutkan study dan  atau  mencari  kerja tidak hanya di negeri sendiri, tetapi juga di mancanegara.
Selama ini, alat ukur yang digunakan untuk  mendapatkan  informasi  tentang kemahiran berbahasa Inggris adalah tes yang dibuat oleh lembaga asing, seperti TOEFL, IELTS, dan TOEIC. Namun, biaya yang harus dibayar  ke  lembaga  asing,  yang  berarti  ke negara asing, untuk menempuh tes-tes tersebut tentu  saja  kurang  menguntungkan.  Untuk memberi kesempatan kepada siswa/lulusan SMA mengukur kemahiran berbahasa Inggris/ kompetensi  komunikatif  serta  mengurangi ketergantungan dunia pendidikan Indonesia pada  pihak  asing  dalam  hal  pengukuran kemahiran berbahasa Inggris, sejak tahun 2007 sampai dengan 2011, Direktorat Pendidikan SMA telah mengembangkan tes profisiensi bahasa Inggris (Test of English Proficiency
atau  TOEP ) untuk  mengukur  kemahiran menggunakan bahasa Inggris. Beberapa paket soal TOEP  telah  diujicobakan  di  beberapa SMA di seluruh provinsi Indonesia. Analisis hasil dengan 1 PL (teori tes klasik) juga telah dilakukan  sebelumnya.  Namun  demikian, analisis dengan teori tes klasik masih kurang memberikan  informasi  yang  cukup  untuk mengetahui  keefektifan  butir-butir  soal dalam tes tersebut karena terdapat asumsi- asumsi yang tidak terpenuhi jika butir-butir tes  tersebut  hanya  diukur  dengan  teori  tes klasik. Hasil analisis dengan teori tes klasik hanya memberikan informasi tentang tingkat kesulitan soal, daya beda, serta keberfungsian pengecoh. Terkait  dengan  hal  tersebut  di  atas, diperlukan  suatu  analisis  lanjut  dengan analisis 2 PL dan 3 PL untuk memperoleh data output yang  memberikan  informasi  dalam mengestimasi  tingkat  kemampuan  peserta ( measure of difficulty ), kesalahan pengukuran ( standard error of measurement ), kecocokan data  dengan  model  ( infit  dan  outfit ),  serta korelasi daya beda butir soal ( point bisserial ). Hasil  analisis  tersebut  diharapkan  dapat memberikan informasi mengenai karakteristik butir  soal  tersebut  yang  nantinya  dapat digunakan  dalam  penyusunan  bank  soal
ataupun Computer Adapted Testing . Dengan demikian, tujuan penelitian ini adalah untuk memperoleh informasi hasil Test of English Proficiency (TOEP)  dalam  mengestimasi tingkat  kemampuan  peserta  ( measure  of difficulty ), kesalahan pengukuran ( standard error  of  measurement ),  kecocokan  data dengan model ( infit dan outfit ), serta korelasi daya  beda  butir  soal  ( point  bisserial )  jika dianalisis dengan model logistik 1 Parameter, 2 Parameter, dan 3 Parameter.
TOEP merupakan sebuah tes kemampuan Berbahasa Inggris yang dikembangkan oleh Kementerian Pendidikan Nasional sejak tahun 2007. Tes  ini  disusun  oleh  pakar  tes  yang berasal dari beberapa universitas di Indonesia. Tes tersebut disusun dalam beberapa paket.
Setiap  paket  soal  dikembangkan  sesuai dengan  standar  minimal  kemampuan berbahasa Inggris yang dikuasai oleh lulusan sekolah menengah atas (SMA). Setiap paket terdiri atas beberapa bagian, yakni Listening Comprehension dan Reading Comprehension .
Bagian  tes  ini  digunakan  untuk mengukur kemampuan dasar peserta tes dalam hal  menyimak  dan  merespon  percakapan pendek,  percakapan  yang  agak  panjang, serta monolog. Jumlah butir soal menyimak dalam  setiap  paket  adalah  50  butir.  Setiap butir disusun sesuai dengan SK dan KD yang ditetapkan untuk SMA.
Bagian  tes  ini  dimaksudkan  untuk mengukur kemampuan peserta tes dalam hal memahami makna bacaan serta mendapatkan berbagai  informasi  rinci  dari  sebuah  teks. Setiap  paket  terdiri  dari  50  soal reading comprehension . Jenis bacaan yang digunakan dalam  setiap  paket  tes  bermacam-macam, seperti pengumuman, memo, sampai dengan teks akademik pendek. Analisis butir soal dengan teori respon butir pada dasarnya merupakan perkembangan dari teori tes klasik. Dalam perkembangannya, Teori  Tes  Klasik  dianggap  memiliki kekurangan  antara  lain  hasil  pengukuran terikat  pada  sampel  dan  keberadaan  skor

## J URNAL K EPENDIDIKAN, Volume  43, Nomor 1, Mei 2013, Halaman 61 - 68
murni.  Untuk  mengakomodasi  kekurangan tersebut,  munculah  teori  modern  atau lebih  dikenal  dengan Teori  Respon  Butir. Pemikiran  munculnya  teori  ini  adalah karena kemungkinan menjawab benar tidak dipengaruhi  oleh  sampelnya,  akan  tetapi oleh  kondisi  subjek  pada  saat  pengukuran sehingga hasil pengukuran dapat diprediksi berdasarkan kemampuan atau dikenal dengan trait yang  dimiliki  oleh  subjek. Teori  ini menganut  beberapa  asumsi  dasar,  antara lain  unidimensi,  independensi  lokal,  dan invariansi parameter. Unidimensionalitas  sebuah  tes  dapat
diartikan  bahwa  butir-butir  soal  dalam perangkat tes tersebut hanya mengukur satu kemampuan saja. Namun dalam kenyataannya, asumsi ini sulit dipenuhi sehingga unidimensi dapat  dilihat  dari  item  yang  dominan. Asumsi  independensi  lokal  digunakan untuk mengukur kemampuan bahwa respon terhadap suatu butir tidak akan mempengaruhi ataupun  dipengaruhi  oleh  respon  terhadap butir yang lain. Asumsi ketiga menyangkut parameter. Yang dimaksud dengan parameter di sini adalah ciri-ciri butir atau karakteristik butir. Seperti halnya dalam Teori Tes Klasik, dalam Teori Respon Butir dikenal beberapa parameter  butir  antara  lain  daya  beda  dan tingkat  kesulitan.  Dalam  Teori  Respon Butir  juga  dikenal  adanya pseudoguessing atau  kemungkinan  jawaban  tebakan  yang dilakukan oleh peserta tes. Pseudoguessing ini juga dapat dimaknai sebagai kondisi butir dijawab  benar  bukan  karena  kemampuan tetapi hanya tebakan semata. Menurut  Mardapi  (2008:135) trait merupakan dimensi kemampuan seseorang seperti  kemampuan  verbal,  kemampuan psikomotor,  kemampuan  kognitif  dan sebagainya.  Postulat  kedua  adalah  bahwa hubungan  antara  kemampuan  subjek  pada suatu item dan perangkat kemampuan laten yang mendasarinya dapat digambarkan melalui kurva karakteristik butir ( Item Caracteristic
Curve ).  Model-model  kurva  karakteristik
butir  tergantung  pada  bentuk  matematis fungsi  karakteristik  butirnya  dan  pada banyaknya parameter yang dilibatkan dalam model yang dilibatkan (Azwar, 2008b: 82). Suatu  kurva  karakteristik  butir adalah  suatu  rumusan  matematis  yang menghubungkan  probabilitas  keberhasilan menjawab  dengan  benar  pada  suatu  butir soal dengan kemampuan yang diukur oleh tes tersebut dan karakteristik soal bersangkutan. Model-model  kurva  karakteristik  butir tergantung  pada  bentuk  matematis  fungsi karakteristik  butirnya  dan  banyaknya parameter yang dilibatkan dalam model yang digunakan. Hal ini dikarenakan tidak semua model respon butir cocok untuk perangkat data  tes  yang  lain.  Maka  langkah  pertama yang  harus  dilakukan  dalam  menganalisis dengan  menggunakan  teori  respon  butir adalah menentukan kecocokan antara model dengan  perangkat  data  tes  yang  hendak dianalisis. Jika hal ini telah dilakukan, hasil yang akan didapat adalah item independence dan subject independence . Item independence yaitu bahwa estimasi kemampuan butir tidak tergantung pada butir. Subject independence bermakna estimasi kemampuan subjek tidak tergantung pada tes. Selain hal-hal yang telah disebutkan  di  atas,  berbeda  dengan  teori tes  klasik  yang  tidak  dapat  mengestimasi kekeliruan  kemampuan  individual,  teori respon  butir  dapat  memberikan  perkiraan tentang standard error untuk setiap estimasi kemampuan  individu  dan  bukan  estimasi kekeliruan untuk semua peserta tes seperti dalam teori tes klasik. Model  ogive  normal  pada  awalnya adalah model yang paling dominan digunakan dalam  pengembangan  teori  respon  butir. Namun model tersebut saat ini sudah jarang digunakan  dan  digantikan  dengan  model- model logistik. Model logistik lebih sering digunakan  karena  prosedur  komputasinya lebih  mudah  dan  sederhana  dibandingkan model ogive normal. Ada tiga model logistik yang sering digunakan saat ini, yaitu (1) model
logistik  satu  parameter,  (2)  model  logistik dua  parameter  dan  (3)  model  logistik  tiga parameter. Pemilihan model yang digunakan tergantung  pada  asumsi  yang  cocok  bagi perangkat  data  yang  akan  dianalisis  serta selera pada pemakainya. Menurut Naga (1992:255) dalam Teori Respon Butir terdapat dua jenis parameter yang satu sama lain saling berhubungan. Dalam hal ini parameter ciri peserta dapat diketahui bila parameter ciri butir telah diketahui atau dikenal dengan  estimasi  model  logistik.  Estimasi model  inilah  yang  kemudian  berkembang menjadi model logistik 1 sampai 3 parameter, dan  sebaliknya,  parameter  ciri  butir  dapat diukur bila parameter ciri peserta diketahui atau  dikenal  dengan  estimasi maximum likelihood atau  estimasi  kebolehjadian maksimum. Pada awal perkembangan teori ini digunakan distribusi normal, namun pada masa sekarang berkembang menjadi distribusi logistik  karena  lebih  sederhana  analisis matematikanya. Kurva karakteristik butir soal dinyatakan  dalam  tiga  fungsi  dan  menjadi model logistik (Azwar, 2008a: 88-94).
Model logistik satu parameter (model Rasch) Asumsi utama model ini adalah bahwa tingkat  kesulitan  butir  soal  menunjukkan fungsi  kemampuan  seseorang.  Persamaan matematik  model  logistik  satu  parameter, yaitu:
P i (θ) =  probabilitas  seorang  subjek  yang memiliki  kemampuan  untuk menjawab butir i dengan benar θ     =   tingkat kemampuan bi    =   parameter tingkat kesulitan butir i n     =   banyaknya butir dalam tes e     =   angka transendental yang bernilai 2,718 Sebagai salah satu model yang paling banyak dikenal, model ini hanya menggunakan parameter tingkat kesulitan butir soal sebagai karakteristik butir. Tingkat kesulitan butir soal didefinisikan sebagai kemungkinan seorang testee (subjek) mendapatkan  50%  jawaban benar dari butir i jika level trait testee (subjek) sesuai  dengan  tingkat  kesulitan  butir  soal. Model ini mengasumsikan  bahwa daya beda semua  butir  soal  dalam  tes  yang  diujikan adalah sama.

## Model logistik dua parameter
Model ini dikembangkan berdasarkan pada distribusi normal kumulatif. Persamaan matematik  model  logistik  dua  parameter, yaitu:
P i (θ)  =  probabilitas  seorang  subjek  yang memiliki  kemampuan  untuk menjawab butir i dengan benar
θ     =   tingkat kemampuan bi    =   parameter tingkat kesulitan butir i n     =   banyaknya butir dalam tes e    =   angka transendental yang  bernilai 2,718 D    =  faktor  penyekalan  yang  diikutkan untuk  menjadikan  fungsi  logistik semirip  mungkin  dengan  fungsi ogive normal ai =   parameter  daya  beda  atau  daya diskriminasi Selain  menggunakan  parameter kesulitan butir soal, model ini juga mengguna- kan parameter daya diskriminasi. Parameter daya beda ini sejalan dengan kecuraman/ slope ICC di titik bi pada skala kemampuan. Model logistik tiga parameter Model  ini  dikembangkan  dari  dua model  sebelumnya  dengan  menambahkan satu parameter lagi yakni parameter pseudo- chance  level atau  lebih  dikenal  dengan

## J URNAL K EPENDIDIKAN, Volume  43, Nomor 1, Mei 2013, Halaman 61 - 68
probabilitas testee (subjek) menjawab benar secara kebetulan.
Persamaan matematik model logistik tiga parameter, yaitu:
P i (θ)  =  probabilitas  seorang  subjek  yang memiliki  kemampuan  untuk menjawab butir i dengan benar θ     =   tingkat kemampuan bi    =   parameter tingkat kesulitan butir i n     =   banyaknya butir dalam tes e    =   angka transendental yang bernilai 2,718 ci =   parameter pseudo-chance  level atau probabilitas menebak dengan benar Asumsi yang mendasari model ini adalah bahwa  subjek  dengan  kemampuan  paling rendahpun  masih  memiliki  kemungkinan untuk menjawab benar melalui tebakan atau guessing. Asumsi inilah yang digunakan oleh pengembang model ini untuk memasukkan parameter  probabilitas testee  (subjek) menjawab benar secara kebetulan. Seperti  telah  diungkap  sebelumnya,
estimasi prameter butir dapat dilakukan jika parameter kemampuan peserta telah diketahui. Untuk menghitung parameter ciri butir, atau maximum likelihood, yang didapatkan dari respon peserta yang dilambangkan dengan 0 untuk jawaban salah (Q) dan 1 untuk jawaban benar (P). Rumus  untuk  menghitung maximum
likelihood adalah sebagai berikut: Dimana: L  = maximum likelihood P  =  probabilitas menjawab benar θ  =  parameter kemampuan peserta Q  =  probabilitas menjawab salah
Program komputer Bilog MG digunakan dalam penelitian ini untuk memperoleh data output yang  memberikan  informasi  untuk mengetahui  estimasi  tingkat  kemam pu an peserta  ( measure  of  difficulty ),  kesalahan pengukuran ( standard error of measurement ), kecocokan  data  dengan  model  ( infit  dan outfit ),  serta  korelasi  daya  beda  butir  soal
( point bisserial ).  Program  ini  memberikan informasi  yang  cukup  untuk  menganalisis butir soal dengan IRT (Teori Respon Butir).

## METODE
Penelitian ini dilaksanakan di Universitas Negeri Yogyakarta  dan  dilaksanakan  dari bulan September–November 2012. Penelitian ini  merupakan  penelitian ex-post  facto yang  menggunakan  pendekatan  kuantitatif deskriptif untuk mendeskripsikan hasil tes uji kompetensi pelajaran bahasa Inggris TOEP dengan metode1 parameter, 2 parameter dan 3  parameter. Analisis  kuantitatif  dilakukan dengan teori respon butir (Program Komputer Bilog MG ). Dari hasil analisis didapatkan data output yang memberikan informasi  mengenai model yang paling sesuai untuk mengetahui estimasi tingkat kemampuan peserta ( measure of difficulty ), kesalahan pengukuran ( standard error  of  measurement ),  kecocokan  data dengan model ( infit dan outfit ), serta korelasi daya beda butir soal ( point bisserial ). Asumsi  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah bahwa pelaksanaan uji tes  kemampuan  bahasa  Inggris  terlaksana dengan baik dan bersih serta sesuai standar yang telah ditetapkan. Penelitian  ini  merupakan  penelitian tindak  lanjut  dari  penelitian  sebelumnya yang dilakukan oleh peneliti, yakni tentang karakteristik  butir  soal  ulangan  kenaikan Nur Hidayanto: Analisis Hasil Uji Kompetensi Pembelajaran...
kelas Bahasa Inggris di Gunungkidul pada tahun 2009 serta rintisan bank soal Bahasa Inggris  kelas  VII  Sekolah  Menengah Pertama  di  Daerah  Istimewa Yogyakarta pada tahun 2010. Selain itu, penelitian ini juga merupakan kelanjutan analisis sebelumnya yang  dilakukan  oleh  Retnowati  (2011) tentang  analisis  butir TOEP  dengan  1  PL.
Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat digunakan untuk penyusunan bank soal uji kompetensi  pelajaran  Bahasa  Inggris  ( Test of English Proficiency ) serta pengembangan computer  based uji  kompetensi  pelajaran Bahasa Inggris. Alir penelitian dapat dilihat pada Gambar 1: Prosedur  yang  digunakan  dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2.
Seperti  yang  dilihat  pada  Gambar  2  pada prosedur  penelitian,  penelitian  ini  diawali dengan pengumpulan data berupa soal serta hasil  jawaban  peserta TOEP  dalam  kurun waktu 2007 – 2011. Selanjutnya, data tersebut akan dimasukkan dan diolah dengan program komputer Bilog MG untuk mengetahui model parameter logistic yang paling sesuai untuk estimasi tingkat kemampuan peserta ( measure

## J URNAL K EPENDIDIKAN, Volume  43, Nomor 1, Mei 2013, Halaman 61 - 68
Gambar 1. Roadmap Penelitian
Gambar 2. Alur Penelitian yang Direncanakan untuk Dilakukan
of difficulty ), kesalahan pengukuran ( standard error  of  measurement ),  kecocokan  data dengan model ( infit dan outfit ), serta korelasi daya beda butir soal ( point bisserial ).

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Untuk  memastikan  kelancaran pelaksanaan  penelitian  ini,  tim  peneliti melakukan  pertemuan  rutin  tiap  2  minggu sekali  untuk  memantau  kemajuan  atau progress check sebagai persiapan penelitian.
Pertemuan-pertemuan  tersebut  membahas tentang jadwal pertemuan berikutnya serta persiapan pengumpulan data penelitian. Selain itu, tim peneliti juga melakukan pertemuan dengan ahli pengukuran, yakni Ibu Dr. Heri Ratnawati, untuk mengonsultasikan langkah pengumpulan data, proses menganalisis data, serta pemaknaan hasil analisis.
Pelaksanaan Kegiatan
Seperti yang diungkapkan pada bagian design  penelitian  pada  bab  sebelumnya, penelitian ini diawali dengan pengumpulan paket  soal  serta  hasil Tes  Uji  Kompetensi Bahasa Inggris (Test of English Proficiency/
TOEP) dari  tahun  2007-2011.  Sebelum terjun  untuk  keperluan  pengambilan  data, tim  penelitian  terlebih  dahulu  melakukan pembagian  tugas.  Setelah  itu,  kemudian tim  peneliti  bersama-sama  mengambil data  dari  petugas  Direktorat  Pendidikan Sekolah Menengah Atas yang ditunjuk untuk menyimpan  hasil  uji  coba TOEP.  Namun demikian, sumber yang memiliki data hanya mengizinkan peneliti untuk mengambil sampel dari salah satu tahun. Untuk itu tim peneliti kemudian memutuskan untuk mengambil data ujicoba tahun 2008 yang terdiri dari 4 paket soal dengan masing –masing 100 butir soal. Langkah  selanjutnya  adalah analisis dengan  hasil Tes  Uji  Kompetensi  Bahasa Inggris (Test of English Proficiency/TOEP.
Pada langkah ini, tim peneliti menganalisis data  yang  telah  terkumpul  kemudian
menganalisisnya dengan Bilog MG untuk 1, 2 dan 3 parameter Logistik (PL).
Tabel 1. Hasil Analisis Bilog
Tabel di atas menunjukkan hasil analisis data penelitian dengan menggunakan Bilog MG 1, 2, serta 3 Parameter Logistik. Dari table  tersebut  diperoleh  informasi  bahwa model 3 Parameter merupakan model yang paling  baik  dibandingkan  dengan  model  1 dan 2 parameter. Hal ini dapat dilihat dari jumlah  butir  soal  yang  informasi  estimasi tingkat  kemampuan  peserta  ( measure  of difficulty ), kesalahan pengukuran ( standard error  of  measurement ),  kecocokan  data dengan model ( infit dan outfit ), serta korelasi daya  beda  butir  soal  ( point  bisserial )  dari model logistik 3 parameter (207 butir) paling banyak dibanding dengan model logistik 1 (23 butir) dan 2 (166 butir) parameter. Hasil analisis  tersebut  selanjutnya  digunakan untuk dapat memberikan informasi mengenai karakteristik butir soal tersebut yang nantinya ditindaklanjuti dengan pelaksanaan penelitian lanjutan yang bertujuan untuk penyusunan Bank  Soal  ataupun Computer  Adapted
Testing. Untuk keperluan penelitian selanjutnya, penelitian  ini  telah  memberikan  informasi yang  cukup  untuk  menyatakan  bahwa model  3  PL  nantinya  dapat  digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan bahwa untuk pengambilan butir yang sesuai untuk pengembangan bank soal dan CAT nantinya dilakukan dengan model 3 PL. Hal ini senada dengan pernyataan Andreswari (2007:3), yang menyatakan  bahwa  model  3  PL  dianggap
lebih  baik  dan  juga  lebih  rumit,  namun demikian  model  ini  dianggap  memberikan perhitungan estimasi yang lebih teliti. Selain itu, model ini merupakan model yang paling memenuhi untuk soal pilihan ganda. Model 3 PL ini memberikan informasi mengenai parameter pembeda soal, tingkat kesulitan  dan  juga  kemungkinan  menebak dengan benar. Parameter pembeda soal ( a ) adalah diskriminasi atau daya beda butir soal.
Daya beda soal adalah kemampuan suatu soal untuk membedakan antara peserta tes yang berkemampuan  tinggi  dan  berkemampuan rendah. Daya beda soal dapat diketahui dengan melihat besar kecilnya indeks diskriminasi atau angka yang menunjukkan besar kecilnya daya  beda.  Fungsi  daya  beda  soal  adalah mendeteksi  perbedaan  individual  yang sekecil-kecilnya diantara para peserta tes. Paramater  tingkat  kesulitan  soal  ( b ) adalah  satu  titik  pada  skala  kemampuan dimana kemungkinan untuk menjawab benar sebesar  0,5.  Semakin  besar  parameter bi semakin besar pula kemampuan yang dituntut dari seorang subjek untuk memperoleh 50% peluang menjawab dengan benar. Parameter tebakan  soal  ( c )  yaitu  kemungkinan  untuk menjawab  benar  secara  kebetulan  yang biasanya  dikenal  dengan pseudo  -  chance level . Dengan demikian dalam model logistik tiga  parameter  juga  terdapat  satu  asumsi dimana  seorang  subjek  yang  memiliki kemampuan rendah pun bisa menjawab butir dengan benar. Hal ini biasanya berlaku untuk format tes pilihan ganda. Harga c biasanya diasumsikan akan lebih kecil daripada harga yang akan diperoleh bila subjek menjawab dengan  tebakan  secara  acak.  Seperti  di ungkap di awal, ketiga karakteristik butir yang dihasilkan dari penelitian ini nantinya dapat digunakan sebagai dasar untuk penyusunan Bank  Soal  Bahasa  Inggris  SMA  dan  juga
CAT yang rencananya akan dilakukan setelah penelitian ini selesai.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan juga pembahasan  pada  bab  sebelumnya,  dapat ditarik  beberapa  simpulan.  Pertama,  di antara model logistik 1 Parameter (1 PL), 2 Parameter (2 PL) dan 3 Parameter (3 PL) yang diguanakan untuk menganalisi Hasil Uji Coba Tes  Kompetensi  Bahasa  Inggris  (TOEP), model  logistik  yang  paling  sesuai  untuk mengukur  kesesuaian  butir  dengan  model adalah model logistic 3 Parameter (3PL) yang melibatkan tingkat kesulitan daya beda serta pseudoguessing . Kedua, ketiga karakteristik butir yang dihasilkan dari analisi dengan 3 PL dari penelitian ini nantinya dapat digunakan sebagai dasar untuk penyusunan Bank Soal Bahasa  Inggris  SMA  dan  juga  CAT  yang rencananya akan dilakukan setelah penelitian ini selesai.
DAFTAR PUSTAKA Andreswari,  D.  2007. Penerapan  Metode
Item Response Theory Three Parameter Dalam Tes Potensi Akademik Berbasis Cat  (Computer  Adaptive  Test ). Bengkulu: Fakultas Teknik Universitas Bengkulu.
Azwar, S. 2008a. Dasar-dasar Psikometri. Yogyakarta: Pustaka Pelajar.
Azwar, S. 2008b. Reliabilitas dan Validitas. Yogyakarta: Pustaka Pelajar.
Naga,  D.  S.  1992. Pengantar  Teori  Skor. Jakarta: Gunadarma.
Mardapi,  Dj.  2008. Teknik  Penyusunan Instrumen Tes dan Nontes. Yogyakarta: Mitra Cendikia.

## J URNAL K EPENDIDIKAN, Volume  43, Nomor 1, Mei 2013, Halaman 61 - 68