JINOTEP Vol 8 (1) (2021): 47-57 DOI: 10.17977/um031v8i12021p047
JINOTEP (Jurnal Inovasi Teknologi Pembelajaran)
Kajian dan Riset Dalam Teknologi Pembelajaran http://journal2.um.ac.id/index.php/jinotep/index

## ANALISIS DATA RESPON MAHASISWA TERHADAP SISTEM PEMBELAJARAN BERBASIS MOOCS PADA MATAKULIAH ILMU LINGKUNGAN MENGGUNAKAN RASCH MODEL
Eko Risdianto, Ahmad Syarkowi * , Dewi Jumiarni
Universitas Bengkulu –Bengkulu

## Article History
Received: 05-11-2020
Accepted: 06-1-2021
Published: 1-03-2021
Available online: 15-01- 2021

## Keywords
Respon mahasiswa; MOOCs; Model Rasch

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  respon  mahasiswa  terhadap  sistem pembelajaran  online  berbasis  MOOCs.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan penyebaran  angket  yang  terdiri  dari  14  butir  pertanyaan  terhadap  20  orang mahasiswa  mengenai  tanggapan  mahasiswa  terhadap  media  pembelajaran  yang diberikan. Data dianalisis dengan Model Rasch dan diolah menggunakan software Winstep. Dari data yang diperoleh menunjukkan bahwa kualitas dari angket respon terhadap  uji  coba  terbatas  pengembangan  pembelajaran  ilmu  lingkungan menggunakan sistem MOOCs ini adalah sangat baik.  Sehingga dapat digunakan untuk  menguji  coba  terbatas  pengembangan  pembelajaran  ilmu  lingkungan menggunakan sistem MOOCs. Dan dari hasil analisis terhadap responden dan item butir  angket  menunjukkan  bahwa  mayoritas  responden  menyetujui  semua  butir angket yang diberikan sehingga menunjukkan bahwa pengembangan pembelajaran ilmu  lingkungan    menggunakan  sistem  MOOCs  ini  layak  digunakan  dan  dapat digunakan  secara  lebih  luas  untuk  mata  kuliah  yang  lain  khususnya  dalam pembelajaran daring di masa covid 19 saat ini.

## Abstract
This study aims to analyze student responses to the MOOC-based online learning system.  The  data  collection  was  carried  out  by  distributing  questionnaires consisting of 14 questions to 20 students regarding student responses to the given learning media. Data were analyzed using the Rasch Model and processed using Winstep software. From the data obtained, it shows that the quality of the response questionnaire  to  the  limited  trial  of  environmental  science  learning  using  the MOOCs  system  is  very  good.  So  that  it  can  be  used  to  study  the  limited  trial development of environmental science learning using the MOOCs system. And from the results of the analysis of the respondents and the questionnaire item items, it shows that the respondents who gave all the questionnaire items showed that the development  of  environmental  science  learning  using  the  MOOC  system  was feasible  and  could  be  used  more  widely  for  other  subjects,  especially  in  online learning in Covid 19 pandemics this time. Corresponding author : Ahmad Syarkowi Adress: Jalan WR. Supratman Kandang Limun,Bengkulu Instansi: Universitas Bengkulu, E-mail: ahmadsyarkowi@unib.ac.id
2021 Universitas Negeri Malang p-ISSN 2406-8780 e-ISSN 2654-7953
48 JINOTEP (Jurnal Inovasi dan Teknologi Pembelajaran) Kajian dan Riset dalam Teknologi Pembelajaran  Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 47-57

## PENDAHULUAN
Perkembangan  Ilmu  Pengetahuan  dan Teknologi  (IPTEK)  saat  ini  telah  memberikan pengaruh  dalam  semua  bidang  kehidupan manusia    (Sintia  et  al.,  2018).  Manusia  di  era sekarang  ini  dihadapi  dengan  revolusi  industri 4.0  yaitu  Era  Cyber-Fisik  (Risdianto  et  al., 2020). Perkembangan  revolusi  industri  4.0 muncul  dimulai  dengan  digitalisasi  sistem pendidikan  yang  mengarahkan  setiap  unsur dalam  bidang  pendidikan  dalam  upaya melakukan  penyesuaian  dengan  laju  perubahan yang terjadi (Siahaan et al., 2019).
Setiap zaman akan selalu ada perubahan yang mengarah pada kemajuan pendidikan dikarenakan adanya berbagai inovasi(Peranti et al.,  2019).  Begitupun  dengan  era  revolusi industri 4.0, era ini secara langsung berdampak pada dunia pendidikan di Indonesia (Risdianto, 2019). Peningkatan mutu pendidikan merupakan fokus utama bagi setiap negara saat ini begitupun dengan  negara  Indonesia,  banyak  strategi  dan upaya  yang  telah  dilakukan  pemerintah  dalam rangka  meningkatkan  mutu  pendidikan  itu sendiri (Sriwahyuni et al., 2019).
Salah satu upaya yang sudah mulai dilakukan yaitu adanya pengembangan media pembelajaran.  Media  pendidikan  atau  media pembelajaran  meliputi  orang,  bahan,  peralatan, atau  kegiatan  yang  menciptakan  kondisi  yang memungkinkan siswa memperoleh pengetahuan, keterampilan  dan  sikap  (Johar  et  al.,  2014). Media pembelajaran merupakan komponen yang dapat membangkitkan motivasi dan minat siswa (Putri et al., 2019).  Pengembangan suatu media pembelajaran  selalu  mengikuti  perkembangan zaman. Pada era 4.0 ini proses belajar tidak dapat lagi dibatasi oleh waktu maupun ruang. Saat ini banyak  berkembang  pembelajaran  daring  yang menjanjikan kualitas sama dengan pembelajaran tatap muka. Melihat peluang ini banyak platform yang menyediakan jasa template dan juga desain pembelajaran  daring  misalkan Moodle,  google classroom ,  dan  lainnya.  Disamping  itu  bisnis pembelajaran online ini juga menjadi lirikan oleh kampus-kampus  besar  dalam  memberikan kursus online.
MOOC merupakan salah satu inovasi terbaru dalam dunia pendidikan yang berkembang pesat
(Busri et al., 2019). MOOC adalah akronim dari Massive  Open  Online  Course.  Kulah  ini didasarkan  pada  prinsip  eksplisit  connectivism (otonomi,  keanekaragaman,  keterbukaan  dan interaktivitas) pada kegiatan agregasi, remixing, repurposing  dan  memberi  umpan  balik  pada setiap  interaksi  sumber  daya  dan  pembelajaran (Rodriguez,  2012).  MOOC  pertama  kali diperkenalkan  pada  tahun  2006  dan  muncul sebagai  mode  pembelajaran  yang  populer  pada tahun 2012 (Husna, 2019). MOOC menawarkan kursus  secara  terbuka  dan  meluas  di  mana pembelajaran,  perbincangan,  komunikasi  dan interaksi  dilakukan  secara  aktif  (Azri  et  al., 2020). Sebagai dampak dari kemajuan teknologi yang  sangat  pesat,  kursus di  MOOC  dirancang dengan  referensi  teori    belajar  yang  berbeda, yang dapat memenuhi kebutuhan pelajar (Rafiq et al., 2019). Terdapat tiga konstruk utama yang menjadi asas dasar dalam mengembangkan dan menggunakan  MOOC.  Elemen-elemen  ini termasuklah  kurikulum  yang  dicadangkan, kurikulum  yang  dilaksanakan  dan  kurikulum yang  dicapai  (Ismail,  Hashim,  et  al.,  2018). Nuansa MOOC telah memperluas pembelajaran online menjadi skala besar di seluruh dunia, serta menghadirkan peluang baru serta tantangan baru (Praherdhiono et al., 2018).
Penggunaan  MOOC  terutama  di  kalangan akademisi  membantu  meningkatkan  motivasi dan minat di antara siswa yang masih memudar dalam pembelajaran berbasis e-learning (Ismail, Utami, et al., 2018). Ada dua karakteristik model MOOC yaitu; 1) Pemanfaatan jaringan internet dan  web  sebagai  sarana  dalam  kegiatan pembelajaran  jarak  jauh.  2)  Adanya  jumlah peserta  banyak  dan  skala  pembelajaran  yang besar (Johan, 2016).  Kuliah online ini mulai di luncurkan  pada  2010  oleh  Dave  Cormier (Cormier  et  al.,  2010).  MOOC  merupakan  hit terbaru  dalam  pembelajaran  online,  dan diposisikan  sebagai  alternatif  untuk  program pendidikan  tinggi  tradisional  (Emigawaty, 2017).  MOOC  menjadi  sangat  populer  ketika Stanford  University  menggunakannya  untuk memberikan  kuliah  online  tentang  kecerdasan buatan  ( Artificial Intelligence )  (Hu,  2013). Melihat  sukses  besarnya  Stanford  University mulailah banyak kampus besar yang
menggunakannya.  bahkan  adalah  satu  kampus terbaik  dunia  Harvard  dengan  launching platform Moocs (Massive Online Open Courses) yang diberi nama edX (https://www.edX.org/).
Fenomena  maraknya  pembelajaran  Moocs membuat banyak investor tertarik dan mendesak universitas-universitas  untuk  mengembangkan hal  yang  serupa  (Yuan  &  Powell,  2013). Terhitung sejak 8 tahun pelaksanaan, Pada tahun 2019  tercatat  ada  110  juta  pengguna,  tidak termasuk China, dengan lebih dari 2.500 kursus dan 11 online degree dan 170 Microcredentials (Shah,  2019).  Perkembangan  yang  sangat  luar biasa ini membuat beberapa kampus di indonesia mengembangkan  hal  yang  serupa.  Universitas Bengkulu turut berpartisipasi dalam mengembangkan hal ini.
Perkuliahan  yang  dikembangkan  merupakan pembelajaran ilmu lingkungan. Ilmu lingkungan menjadi  pilihan  dikarenakan  kemungkinan untuk  dikontrak  oleh  beberapa  program  studi dalam  rangka  mengimplementasikan  kebijakan merdeka belajar kampus merdeka. Sebagaimana salah satu pokok kegiatan pembelajaran MBKM adalah  memberikan  kepada  mahasiswa  untuk kuliah diluar prodi selama 3 semester (Arifin & Muslim,  2020).  Kesempatan  untuk  kuliah  3 semester  ini  sangat  bermanfaat  dalam menambah  wawasan  ilmu  pengetahuan  dan pengalaman  belajar  mahasiswa  sehingga mereka  lebih  matang  dalam  menghadapi  dunia kerja  (Siregar  et  al.,  2020).  Di  sisi  lain Perkuliahan  ilmu  lingkungan  merupakan  suatu matakuliah  unggulan  Universitas  Bengkulu dimana terdapat perkuliahan tentang konservasi kura-kura  Sumatera  yang  memang  selama  ini menjadi salah satu ciri khas kampus ini (Enersy et al., 2017).
Adapun capaian pada pembelajaran ini terdiri dari:
1.  Mahasiswa  mampu  mengumpulkan  dan mengolah  konsep  dan  informasi  yang berkaitan  dengan  Ilmu  Lingkungan  dan mempresentasikannya
2.  Mahasiswa  mampu  mengambil  keputusan yang  tepat  terkait  dengan  pemanfaatan Sumber  Daya  Alam,  untuk  kesejahteraan manusia dari segi sosial, budaya, produktivitas ekonomi, dan keberlangsungan sistem lingkungan
3.  Mahasiswa  mampu  melakukan  upaya pemanfaatan limbah di lingkungan sekitarnya sebagai upaya pengelolaan lingkungan yang berkesinambungan
4.  Mahasiswa  mampu  memahami  langkah- langkah dalam melakukan Analisis Mengenai Dampak  Lingkungan  (AMDAL)  secara umum
5.  Mahasiswa  mampu  melakukan  upaya pendidikan lingkungan bagi masyarakat
Lima capaian ini diturunkan menjadi 7 topik kegiatan  pembelajaran  yang  didesain  dengan menggunakan  media  Moocs.  Adapun  topiknya adalah  pertama  Kedudukan  manusia  dan hubungannya  terhadap  lingkungan,  kedua Prinsip-prinsip/  azas-azas  lingkungan  dan masalah-masalah  lingkungan,  ketiga  Sumber Daya Alam, keempat Pencemaran, kelima Etika Lingkungan dan Manusia Pembina Lingkungan, keenam Pembangunan
Berkelanjutan
Berwawasan  Lingkungan  ketuju  Analisis Mengenai Dampak Lingkungan (AMDAL)
Dalam mengembangkan suatu media pembelajaran  sangat  penting  untuk  dilakukan ujicoba  baik  itu  ujicoba software maupun ujicoba yang melibatkan responden. Tanggapan para  responden  terhadap  hasil  pengembangan sangat penting. Hal ini bertujuan untuk menelaah kelemahan-kelemahan,  kelayakan  dan  sebagai acuan dalam merevisi media. Pada penelitian ini dilakukan pengujian respon mahasiswa terhadap media  MOOCs  yang  telah  dikembangkan menggunakan  instrumen  tes.  Data  yang diperoleh dianalisis dengan model Rasch.
Model  Rasch  merupakan  suatu  penilaian modern  yang  mampu  mengklasifikasikan perhitungan  item  dan  person  dalam  suatu  peta distribusi  (Rozeha  et  al.,  2007).  Dalam  model Rasch, peserta tes dengan kemampuan (ability) tinggi  seharusnya  memiliki  kemungkinan  yang lebih  besar  untuk  menjawab  benar  setiap  soal daripada  mahasiswa  lainnya.  Sebaliknya, mahasiswa  memiliki  peluang  kecil  untuk menjawab  benar  suatu  soal  memiliki  tingkat kesulitan lebih tinggi (Sumintono & Widhiarso, 2015).
Menurut  Sumintono  &  Widhiarso  (2014) kelebihan  pemodelan  Rasch  dibanding  metode lainnya,  khususnya  teori  tes  klasik,  adalah kemampuan  melakukan  prediksi  pada  data
50 JINOTEP (Jurnal Inovasi dan Teknologi Pembelajaran) Kajian dan Riset dalam Teknologi Pembelajaran  Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 47-57
hilang,  berdasarkan  pola  respon  individu. Keunggulan  ini  menjadikan  hasil  interpretasi analisis statistik model Rasch lebih akurat, dan yang lebih penting lagi, pemodelan Rasch dapat menghasilkan  nilai  pengukuran  eror  standar pada instrumen yang digunakan sehingga dapat meningkatkan  ketepatan  perhitungan.  Kalibrasi data dilakukan dalam model ini secara sekaligus dalam  tiga  hal,  yaitu  skala  pengukuran, responden,  dan  item.  Kalibrasi  ini  mencegah kemungkinan  menghasilkan  data  yang  tidak valid dan bisa menyebabkan kegiatan riset yang dilakukan mengalami kegagalan.
Software Winstep  merupakan  alat  bantu perhitungan pada model Rasch untuk menganalisis  skor  respon  yang  dihasilkan  dari instrumen  dengan  maksud  mengetahui  Outfit MNSQ, Outfit ZSTD, Point Measure Correlation,  Item  reliability  dan  Alpha Cornbach.  Outfit  MNSQ  bermanfaat  untuk melihat  kesesuaian  data  dengan  model  yang digunakan. Nilai mean square yang diharapkan yaitu 1 (satu). Jika Nilai mean-square pada infit lebih  dari  satu,  variasi  dari  instrumen  lebih banyak dari prediksi yang dapat dilakukan oleh Rasch model. Jika nilai infit kurang dari 1, maka variasi pada instrumen menjadi lebih sedikit jika dibandingkan  dengan  prediksi  yang  dilakukan oleh  Rasch  model  (Azizah  dan  Wahyuningsih, 2020).
Penelitian  ini  dilakukan  bertujuan  untuk menganalisis respon mahasiswa terhadap sistem pembelajaran  online  berbasis  MOOCs  yang dianalisis  dengan  Model  Rasch  menggunakan sofware Winstap.

## METODE
Penelitian  ini  merupakan  bagian  dari rangakain  penelitian  dan  pengembangan  (R  & D), dengan menggunakan desain model ADDIE yaitu  pada  tahap  uji  coba  terbatas  dan  untuk mengetahui respon terhadap penggunaan produk yang  dikembangkan  pengembangan,  yaitu sistem pembelajaran MOOCS. Uji coba terbatas dilakukan oleh 20 orang responden yang berasal dari  mahasiswa  FKIP  biologi  Universitas Bengkulu  dengan  teknik  pusposive  sampling. Teknik pengumpulan data menggunakan angket dengan skala likert modifikasi 7 pilihan jawaban.
Angket yang diberikan merujuk pada 7 indikator tanggapan setelah belajar.
Uji terbatas dilakukan secara daring dengan menggunakan  website  Moocs  yang  telah dikembangkan  oleh  fakultas.  Dimana  mata kuliah  ilmu  lingkungan  sebagai pilot  project. Data  angket  dikumpulkan  tepat  setelah mahasiswa menyelesaikan program pembelajaran yang diberikan di website.
Adapun  indikator  yang  menjadi  acuan adalah  kemudahan  untuk  dipahami,  variasi konten,  Ketertarikan,  Fokus,  kandungan  teori, Kemudahan dikuasi, kesesuaian dengan harapan (Korpershoek  et  al.,  2013).  Angket  tersebut terdiri dari 14 butir pertanyaan. Setiap indikator memiliki  2  pernyataan.  Peryataan  pertama berkaitan  dengan  tanggapan  positif  dan  yang berikutnya  adalah  tanggapan  negatif..  angket- angket  ini  yang  diisi  oleh 20  orang  mahasiswa biologi  FKIP  Universitas  Bengkulu  sebagai responden uji coba terbatas dengan menggunakan google form.
Data  yang  diperoleh  dianalisis  dengan model  Rasch  menggunakan  aplikasi  Winstep. Dari  hasil  analisis  data  respon  yang  diperoleh nanti akan tergambar kualitas data angket respon yang  meliputi  abilitas  responden  (person), kualitas butir angket, kesesuaian responden yang nantikan  dapat  memberikan  gambaran  apakah produk  yang  dikembangkan  layak  digunakan dan di pergunakan lebih lanjut secara luas pada mata  kuliah  yang  lain  khususnya  dalam pembelajaran daring di masa Covid 19 saat ini. Di lain pihak perkuliahan dengan menggunakan Moocs ini juga diharapkan dapat menjadi salah satu  solusi  penerapan  kurikulum  MBKM  di Universitas Bengkulu.

## HASIL
Analisis  data  respon  uji  coba  terbatas pengembangan  pembelajaran  ilmu  lingkungan menggunakan sistem MOOCs. Uji coba terbatas dilakukan  untuk  menguji  item  respon  angket data  respon  pengembangan  pembelajaran  ilmu lingkungan  menggunakan  sistem  MOOCs terhadap  20  responden  dengan  14  butir  soal. Penilaian menggunakan skala likert dengan skor maksimum  item  butir  angket  tersebut  adalah  7 dan minimum adalah 1. Data hasil respon peserta
ini  disimpan  dalam  bentuk  excel  lalu  diproses menggunakan program winstep. Dari data yang di  dapat  dari  proses  pengolahan  data menggunakan winstep data variable maps seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1 Uji Variabel Maps (Person)
Pada  Gambar  1  Uji  Variabel  Map    terdiri dari measure (menunjukkan skala logit), person menunjukkan sebaran abilitas peserta, item yang menunjukkan  sebaran  tingkat  kesulitan  item butir angket yang dijawab oleh responden. Dari data  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  hampir  semua responden memiliki tingkat abilitas yang tinggi dalam  menjawab  item  butir  angket  yang diberikan.    Pada  sebelah  kanan  peta  wright terlihat  20  responden  yang  memiliki  tingkat abilitas  tertinggi  salah  satunya  dengan  kode nomor  15,  10  dan  11  dengan  rata-rata  logit person  +2,99.  Dari  data  variable  map  person terlihat bahwa responden/peserta yang memiliki nilai tertinggi kemampuan menjawab pertanyaan dan memiliki abilitas tertinggi ada 20 responden, dan  untuk  responden  yang  memiliki  abilitas terendah adalah responden no. 07 dan 17. Dari data  variable  map  terlihat  bahwa  meskipun responden no.07 dan 17 memiliki abilitas paling rendah namun tetap mampu menjawab item butir respon yang paling sulit yaitu no 03 (P3). Hal ini
berarti  hampir  semua  responden  menyetujui semua item butir angket respon yang diberikan kepada  peserta,  hampir  semua  responden menyatakan bahwa pengembangan
pembelajaran  ilmu  lingkungan  menggunakan sistem MOOCs dinyatakan layak digunakan.
Kelayakan  pembelajaran  menggunakan MOOC  juga  dilaporkan  Suyetno et  al. (2019), pada materi pembelajaran Pengelasan.
Berdasarkan  data  angket  yang  disebar didapatkan hasil bahwa MOOC yang dikembangkan  Suyetno et  al. (2019)  memiliki angka  kelayakan  tinggi  dengan  persentase 83,22%. Dengan nilai kelayakan tersebut, maka MOOC  yang  dikembangkan  dianggap  layak untuk digunakan menilai respon mahasiswa dan memiliki  tingkat  kelayakan  yang  tinggi. Berdasarkan  angket  yang  disebar  didapatkan hasil  bahwa  MOOC  yang  dikembangkan memiliki  angka  kemudahan  penggunaan  tinggi dengan  persentase  84,40%.  Dengan  tingkat kemudahan  tersebut,  maka  MOOC  yang dikembangkan dianggap layak untuk digunakan dalam penunjang perkuliahan dan mudah untuk digunakan.
Pada item butir soal angket yang memiliki tingkat  abilitas  tertinggi  untuk  dijawab  oleh responden  adalah  no.  03  (P3  merupakan pertanyaan  butir  angket  no  1)  dengan  rata-rata logit item 3,04. Pada sebelah kanan peta Wright terlihat  14  butir  angket  respon  memiliki variabilitas  tingkat  kesulitan  yang  beragam seperti P3 dan P5 yang merupakan butir angket respon  yang  paling  sulit,  dan  untuk  yang memiliki  abilitas  butir  respon  paling  rendah adalah P1.
Apabila  kita  melihat  sebaran  butir  respon tersebut beragam dan berkelompok. Berikutnya kita  akan  menganalisis  jarak  M-S-T  yang terdapat pada peta Wright di atas. Terlihat bahwa abilitas  responden  hanya  sedikit  lebih  lebar dibandingkan  dengan  sebaran  yang  terdapat  di tingkat  kesulitan  butir  respon.  Dalam  kontek tingkat  kesulitan  yang  terdapat  di  butir  respon hal  ini  berarti  butir  respon  soal  memiliki keragaman  yang  tidak  terlampau  jauh  dan abilitas  responden  tidak  jauh  berbeda.  Hal  ini sesuai  dengan  jika  terdapat  sebaran  abilitas person  yang  lebih  lebar  dibandingkan  dengan sebaran  butir  soal  maka  dapat  disimpulkan
52 JINOTEP (Jurnal Inovasi dan Teknologi Pembelajaran) Kajian dan Riset dalam Teknologi Pembelajaran  Vol. 8, No. 1, Maret 2021, Hal. 47-57
bahwa  tingkat  abilitas  person  (responden) berbeda beda.

## Gambar 2 Uji Variabel Maps (Item)
Analisis  pada  perbandingan  logit  person dan  logit  butir  item/respon  berdasarkan  peta variabel  map  menunjukkan  bahwa  logit person jauh lebih tinggi dibandingkan dengan logit butir respon.    Hal  ini  menunjukkan  bahwa  abilitas responden  keseluruhan  lebih  tinggi  daripada tarap kesulitan butir respon. Hal ini ditunjukkan dengan  hampir  semua  responden  menyetujui semua aspek butir respon yang diberikan.
Dari Gambar 3 tabel Analisis Butir Respon di  atas  dapat  terlihat  bahwa  pada  total  count semua  terisi  dengan  20.  Hal  ini  menunjukkan bahwa semua responden menjawab semua item butir  yang  diberikan.  Dari gambar  diatas dapat kita lihat pada kolom item menunjukkan tingkat kesulitan  butir  soal  yang  ditunjukkan  pada kolom  measure  yaitu  dari  butir  angket  respon yang paling sulit yaitu P3 dan yang paling mudah yaitu  P1.  Tingkat  kesulitan  butir  pertanyaan memudahkan  kita  mengidentifikasi  mana  soal yang sulit dan mana yang mudah.
Hal ini berbeda dengan pendekatan teori tes klasik,  pada  pemodelan  Rasch  digunakan analisis  pada  tingkat  abilitas  individu  sebagai alat  untuk  membedakan  kemampuan  peserta didik  yang  mampu  menjawab  soal  dan  yang tidak  mampu  menjawab  soal.  Selain  itu,  dapat pula  menggunakan  cara  mengidentifikasi kelompok  responden  berdasarkan  indeks separasi responden. Semakin besar nilai separasi item  maka  kualitas  instrumen  dalam  hal keseluruhan  responden  dan  butir  soal  makin bagus, karena dapat mengidentifikasi kelompok responden  dan  kelompok  butir  (Sumintono  & Widhiarso, 2015).
Pada  Gambar  4  tabel  Tingkat  Kesesuaian Soal tingkat kesesuaian pertanyaan di atas berisi tabel  item  fit  (kesesuaian  butir).  Untuk menentukan  data  butir  respon  memiliki kesesuaian  yang  baik  jika  nilai  Outfit  Mean square  (0,5<MNSQ<1,5),  Outfit    Z-standar  (- 2,0<ZSTD<+2,0) dan Point measure colrrelation (0,4  <  t  Measure  Corer  <  0,85)  (Untary, Helverasari; Risdianto, 2020).
Dari data pada gambar 4 dapat terlihat dari seluruh  butir  item  untuk  nilai  Outfit  Mean Square,  item  no.05  memiliki  MNSQ  sebesar 2,64, untuk ZSTD sebesar 3,9 dan nilai Corr nya -0,23  semuanya  melebihi  kriteria  yang  telah ditentukan. Jadi untuk item P5 perlu untuk dikaji kembali.  Jika  semua  nilai  yang  didapat  tidak terdapat pada range nilai yang ditentukan, maka butir tersebut perlu dikaji kembali.
Jika  terdapat  1  kriteria  yang  masih memenuhi  dari  kriteria  yang  dipersyaratkan maka butir soal tersebut tidak perlu diganti atau dapat  tetap  dipertahankan.    Nilai  ZSTD dipengaruhi  oleh  ukuran  sampel.  Jika  kita menggunakan  sampel  yang  sangat  besar  maka nilai ZSTD akan selalu di atas nilai 3. Berikut di perlihatkan kurva kesesuaian untuk butir respon no.05  pada  gambar  kurva  di  bawah  ini  terlihat bahwa  terdapat  3  respon  yang  berada  di  luar batas ruang kepercayaan Outfit. Hal ini juga bisa ditunjukan  dengan  grafik  ICC  seperti  pada gambar 5.
Gambar 3 Tabel Analisis Butir Respon
Gambar 4 Tabel Tingkat Kesesuaian Soal

## Gambar 5 Grafik Expected Score ICC
Untuk menganalisis abilitas dari responden yang  mengisi  butir  angket  kelayakan  yang diberikan dapat dilihat pada gambar 6.
Pada gambar 6 Tabel Person Measure Order kolom total count adalah jumlah butir angket di jawab  oleh  responden.  Sedangkan  kolom  total score  melihat  total  nilai  yang  di  dapat  oleh masing responden. Semua responden menjawab 14  butir  angket  respon  yang  di  berikan.  Pada gambar  di  atas  pada  kolom  measure menunjukkan  abilitas  tiap  responden  dalam satuan  logit.  Responden  yang  memiliki  nilai tertinggi ada 20 responden salah satunya adalah responden no 15 dengan nilai measure = +2,99, dapat dilihat pada tabel nilai infit dan outfit pada 20 responden yang memiliki abilitas tertinggi ini sudah Maximun measure. Untuk responden yang memiliki nilai terendah dengan measure = 0,22 yaitu responden no 17. Dapat dilihat dari data di atas ada beberapa responden memiliki nilai logit yang sama, ini berarti menunjukkan bahwa skor mentah  yang  sama  (total  score)  demikian  pula juga abilitasnya. Untuk melihat lebih jauh mana responden  yang  memiliki  abilitas  yang  lebih tinggi  dapat  diketahui  dari  skalogram. Skalogram dapat digunakan untuk melihat mana responden  yang  memiliki  abilitas  lebih  tinggi meski  memiliki  nilai  logit  yang  sama.  Tingkat abilitas  disini  adalah  data  respon  uji  coba terbatas  dalam  menyetujui  butir  respon  angket yang  diberikan  terhadap  uji  coba  terbatas pengembangan  pembelajaran  ilmu  lingkungan menggunakan sistem MOOCs.
Data  pada  gambar  7  untuk  menganalisis kesesuaian responden. Disamping menganalisis abilitas  responden  kali  ini  kita  juga  akan menganalisis hasil kesesuaian responden. Hal ini bertujuan untuk mengetahui konsistensi berfikir dari  responden  dalam  mengisi  angket  respon angket yang diberikan.
Pada gambar 7 Tabel Misfit Person di atas dapat terlihat bahwa semua responden memiliki minimal  1  nilai  kriteria  batas  yang  telah ditentukan seperti pada Tabel Misfit Person. Dan untuk  melihat  kesesuaian  lebih  lengkap  dapat dilihat  pada  matriks  Guttmann  sebagaimana terlihat pada gambar 8.
Dari gambar diatas kita dapat melihat pola jawaban  dari  tiap  responden  dapat  kita  lihat terdapat kemiripan jawaban antara 20 responden yang  memiliki  abilitas  tertinggi  salah  satunya dari  responden  no  02  dan  08.  Dari  kemiripan pola jawaban dari responden tersebut hal ini bisa merupakan  indikasi  bahwa  responden  tersebut bisa saja saling kerjasama atau mencontek dalam pelaksanaan  pengisian  butir  angket  tersebut sehingga  perlu  di  evaluasi  atau  di  cross  check kembali.
Dapat dilihat pada scologram memiliki pola respon  yang  tidak  beraturan/  tidak  konsisten dengan  jawabanya,  hal  ini  juga  menunjukkan pada  butir  tertentu  dia  cenderung  menyetujui pernyataan  (mendapatkan  skor  butir  yang tinggi/sulit) yang diajukan sedangkan pada butir lainnya cenderung menolak  (mendapatkan skor butir yang rendah/mudah). Hal ini kemungkinan karena  saat  itu  responden  kurang  memiliki motivasi  dalam  merespons  skala.  Rendahnya motivasi ini menyebabkan mereka memberikan respons asal-asalan. Dampaknya adalah respons mereka  bervariasi  dan  tidak  konsisten, tergantung  pada  mood  mereka  saat  merespons butir. Meskipun demikian ini tidak mempengaruhi terhadap hasil respon keseluruhan  (Untary,  Helverasari;  Risdianto, 2020).

## Gambar 6 Tabel Person Measure Order

## Gambar 8 Scalogram

## SIMPULAN
Dari  analisis  yang  telah  dilakukan berdasarkan angket analisis item respon  angket data  respon  uji  coba  terbatas  pengembangan pembelajaran  ilmu  lingkungan    menggunakan sistem  MOOCs  ini  maka  dapat  disimpulkan bahwa  kualitas  dari  angket  respon  terhadap  uji coba terbatas pengembangan pembelajaran ilmu lingkungan  menggunakan  sistem  MOOCs  ini adalah sangat baik.  Sehingga dapat digunakan untuk  menguji  coba  terbatas  pengembangan pembelajaran  ilmu  lingkungan  menggunakan sistem MOOCs.
Hasil analisis terhadap responden dan item butir  angket  menunjukkan  bahwa  mayoritas responden menyetujui semua butir angket yang diberikan  sehingga  menunjukkan  bahwa pengembangan  pembelajaran  ilmu  lingkungan
menggunakan  sistem  MOOCs  ini  layak digunakan. Meskipun demikian perlu dilakukan penelitian lebih lanjut untuk menguji keefektifan pengembangan  pembelajaran  ilmu  lingkungan menggunakan  sistem  MOOCs  ini  dapat digunakan  untuk  jenis  materi  matakuliah  yang lain  khususnya  dalam  pembelajaran  daring  di masa Covid 19 saat ini.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH Terimakasih penulis ucapkan pada
Belmawa  Kemdikbud  yang  telah  mendanai kegiatan ini melalui program Pengembangan dan Penyelenggaraan Inovasi Pembelajaran Digital.

## DAFTAR RUJUKAN
Arifin,  S.,  &  Muslim,  M.  O.  H.  (2020).  Tantangan Implementasi  Kebijakan  “Merdeka  Belajar, Kampus  Merdeka”  pada  Perguruan  Tinggi Islam Swasta di Indonesia. Jurnal Pendidikan Islam Al-Ilmi , 3 (1).
Azri, N., Halim, A. A., Othman, N., & Manusia, F. E.
(2020). Pembelajaran Bercirikan Kepelbagaian Dan  Global  Dalam. Jurnal  Wacana  Sarjana ,
4 (June), 1–9.
Busri, E., Zulirfan, Z., & Fakhruddin, F. (2019). The Development  of  MOOC  Media  to  Increase Recall Memory Skill on Physics at Vocational High  School. Journal  of  Physics:  Conference
Series , 1 (1), 1–4. https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1351/1/012017
Cormier, D., Stewart, B., Siemens, G., & McAuley, A. (2010). What is a MOOC?
Emigawaty.  (2017).  Perancangan  Arsitektur  dan Purwarupa Model Pembelajaran Massive Open Online  Course  (Moocs)  Di  Perguruan  Tinggi Menggunakan Layanan Mobile. Jurnal Ilmiah DASI , 18 (1), 25–30.
Enersy,  D.,  Karyadi,  B.,  &  Winarni,  E.  W.  (2017). Studi  Komunitas  Nekton  Di  Kawasan Konservasi  Kura-Kura  Universitas  Bengkulu Dan  Pengembangan  Pembelajaran  Berbasis Lingkungan. PENDIPA  Journal  of  Science Education , 1 (1), 55–61.
Hu, H. (2013). MOOC migration. Diverse Issues in Higher Education , 30 (4), 10.
Husna,  J.  (2019).  Implementasi  MOOCs  di Pendidikan  Ilmu  Perpustakaan  dan  Informasi (Sebuah Peluang dan Tantangan di Indonesia). Anuva:  Jurnal  Kajian  Budaya,  Perpustakaan, Dan Informasi , 3 (3), 247–256. Ismail, M. E., Hashim, S., Ismail, I. M., Ismail, A., Daud,  K.  A.  M.,  &  Khairudin,  M.  (2018). Penggunaan  Massive  Open  Online  Course (Mooc)  Dalam  Kalangan  Pelajar  Vokasional. Journal of Nusantara Studies , 3 (1), 30–41.
Ismail, M. E., Utami, P., Ismail, I. M., Hamzah, N., &
Harun,  H.  (2018).  Development  of  massive open  online  course  (MOOC)  based  on  addie model for catering courses. Jurnal Pendidikan Vokasi , 8 (2), 184–192.
https://doi.org/10.21831/jpv.v8i2.19828
Johan,  R.  C.  (2016).  Massive  Open  Online  Course (Mooc)  Dalam  Meningkatkan  Kompetensi Literasi  Informasi  Guru  Pustakawan  Sekolah.
Pedagogia  Jurnal  Ilmu  Pendidikan , 13 (1), 203–213.
https://doi.org/10.17509/pedagogia.v13i1.3382
Johar, A., Risdianto, E., & Indriyati, D. A. F. (2014).
Perancangan Dan Implementasi Media
Pembelajaran Berbasis Web Pada Bidang Studi Bahasa Inggris Di Kelas Vii Smp Negeri 1 Kota Bengkulu  Dengan  Menggunakan  Php  Dan Mysql. Rekursif , 2 (1), 1–9.
Korpershoek, H., Kuyper, H., Bosker, R., & van der Werf, G. (2013). Students’ preconceptions and perceptions  of  science-oriented  studies. International  Journal  of  Science  Education , 35 (14), 2356–2375.
Peranti,  Purwanto,  A.,  &  Risdianto,  E.  (2019). Pengembangan
Media Pembelajaran
Permainan Mofin (Monopoli Fisika Sains) Pada Siswa SMA Kelas X. Jurnal Kumparan Fisika , 2 (1), 41–47.
Praherdhiono,  H.,  Adi,  E.  P.,  &  Prihatmoko,  Y. (2018). Konstruksi Demokrasi Belajar Berbasis Kehidupan Pada Implementasi LMS dan Mooc. Edcomtech , 3 (1), 21–28.
Putri,  R.  M.,  Risdianto,  E.,  &  Rohadi,  N.  (2019). Pengembangan Media  Pembelajaran Interaktif Dengan  Menggunakan  Adobe  Captivate  Pada Materi  Gerak  Harmonik  Sederhana. Jurnal Kumparan Fisika , 2 (2), 113–120. https://doi.org/10.33369/jkf.2.2.113-120
Rafiq,  K.  R.  M.,  Hashim,  H.,  Yunus,  M.  M.,  &
Pazilah, F. N. (2019). Developing a MOOC for communicative english: A battle of instructional  designs. International  Journal  of Innovation,  Creativity  and  Change , 7 (7),  29– 39.
Risdianto,  E.  (2019).  Development  of  Blended Learning  Based  on  Web  and  Augmented Reality. 1st  International  Conference  on
Educational  Sciences  and  Teacher  Profession (ICETeP 2018) , 295 , 144–147. Risdianto,  E.,  Dinissjah,  M.  J.,  &  Kristiawan,  M. (2020).  The  Effect  of  Ethno  Science-Based Direct  Instruction  Learning  Model  in  Physics Learning on Students ’ Critical Thinking Skill. Universal  Journal  of  Educational  Research ,
8 (2),
611–615. https://doi.org/10.13189/ujer.2020.080233
Rodriguez,  C.  O.  (2012).  MOOCs  and  the  AI- Stanford  Like  Courses:  Two  Successful  and Distinct  Course  Formats  for  Massive  Open Online  Courses. European  Journal  of  Open, Distance and E-Learning . Shah, D. (2019). By The Numbers: MOOCs in 2019 . Class Central. https://www.classcentral.com/report/mooc- stats-2019/#:~:text=MOOCs in
2015- ,Courses,were launched by 450 universities.
Siahaan, A. D., Medriati, R., & Risdianto, E. (2019). Pengembangan  Penuntun  Praktikum  Fisika Dasar Ii Menggunakan Teknologi  Augmented Reality  Pada  Materi  Rangkaian  Listrik  Dan Optik  Geometris. Jurnal  Kumparan  Fisika ,
2 (2),
91–98. https://doi.org/10.33369/jkf.2.2.91-98
Sintia,  W.,  Hamdani,  D.,  &  Risdianto,  E.  (2018).
Rancang Bangun Sistem Monitoring
Kelembaban  Tanah  dan  Suhu  Udara  Berbasis GSM  SIM900A  dan  Arduino  Uno. Jurnal Kumparan Fisika , 1 (2), 60–65. Siregar,  N.,  Sahirah,  R.,  &  Harahap,  A.  A.  (2020). Konsep  Kampus  Merdeka  Belajar  di  Era Revolusi  Industri  4.0. Fitrah:  Journal  of Islamic Education , 1 (1), 141–157.
Sriwahyuni,  I.,  Risdianto,  E.,  &  Johan,  H.  (2019).
Pengembangan Bahan Ajar Elektronik
Menggunakan  Flip  Pdf  Professional  Pada Materi  Alat-Alat  Optik  Di  Sma. Jurnal Kumparan Fisika , 2 (3), 145–152.
https://doi.org/10.33369/jkf.2.3.145-152
Untary,  Helverasari;  Risdianto,  E.  dan  K.  (2020).
Analisis Data Penelitian dengan Model Rasch dan Winstep . Halaman Moeka.
Yuan, L., & Powell, S. J. (2013). MOOCs and open education: Implications for higher education .