FKIP Universitas Palangka Raya

## Aplikasi Andrich Rating Scale Model Pada Analisis Psikometrik Tes Uraian Kimia Dasar I
Rizki Nor Amelia (1) , Anggi Ristiyana Puspita Sari (2) , Sri Rejeki Dwi Astuti (3) , Dian Normalitasari Purnama (4)
1 Prodi Pendidikan IPA, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Semarang, Indonesia
2 Prodi Pendidikan Kimia, Fakultas Ilmu Pendidikan, Universitas Palangka Raya, Indonesia
3 Prodi Pendidikan Kimia, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Yogyakarta, Indonesia
4 Prodi Pendidikan Akuntansi, Fakultas Ekonomi, Universitas Negeri Yogyakarta, Indonesia
Email Author: rizkinoramelia@mail.unnes.ac.id
Diterima:07-12-2022; Diperbaiki:08-01-2023; Disetujui:10-01-2023

## ABSTRAK
Kimia  Dasar  I  merupakan  mata  kuliah  wajib  yang  ditempuh  oleh  calon  Guru  IPA  dimana penguasaan  terhadap  mata  kuliah  tersebut  dapat  digali  melalui  tes  uraian.  Tujuan  penelitian  ini adalah mendeskripsikan karakteristik psikometrik tes uraian Kimia Dasar I menggunakan Andrich Rating Scale Model dengan bantuan program Winsteps. Penelitian yang dilakukan pada Semester Gasal Tahun  Akademik 2022/2023 melibatkan 46  mahasiswa  yang terpilih  melalui teknik cluster random  sampling.  Meskipun  hasil  analisis  psikometrik  menunjukkan  bahwa  rating  scale  belum berfungsi  sebagai  mana  mestinya,  namun  instrumen  tes  uraian  Kimia  Dasar  I  terbukti  memiliki validitas  konstruk  yang  baik  (unidimensi)  dengan  keseluruhan  butir  berada  pada  kategori  tingkat kesukaran  sedang.  Penelitian  ini  sekaligus  membuktikan  bahwa  tidaklah  mudah  membuat  dan menetapkan  kategori  dalam  tes  uraian.  Penggunaan  Andrich  Rating  Scale  Model  memberikan informasi  yang  sangat  bermanfaat  untuk  menggambarkan  dan  memperbaiki  kualitas  psikometrik tes uraian pada pengukuran kemampuan Kimia Dasar I calon guru IPA.
Kata kunci: andrich rating scale model, tes uraian, analisis psikometrik, kimia dasar I

## PENDAHULUAN
Pasal  10  ayat  (1)  Undang-Undang  Nomor  14  Tahun  2005  tentang  Guru dan  Dosen  mengamanatkan  bahwa  Guru  harus  memiliki  kompetensi  pedagogik, kompetensi  kepribadian,  kompetensi  sosial,  dan  kompetensi  profesional,  yang keempatnya  bersifat  holistik  dan  merupakan  suatu  kesatuan  dari  ciri  guru  yang profesional.  Guna  mewujudkan  dan  memenuhi  kebutuhan  pendidik  yang profesional  dan  berkompeten  tersebut,  dibentuklah  suatu  lembaga  bernama Lembaga  Pendidikan  Tenaga  Kependidikan (LPTK),  dimana  lembaga  ini  terdiri atas  perguruan  tinggi  dibawah  naungan  Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan, Riset,  dan  Teknologi  serta  Kementerian  Agama,  yang  diberi  tugas  oleh pemerintah  untuk  menyelenggarakan  program  pengadaan  guru  pada  pendidikan anak  usia  dini  jalur  pendidikan  formal,  pendidikan  dasar,  dan/atau  pendidikan menengah serta untuk menyelenggarakan dan mengembangkan ilmu kependidikan dan  nonkependidikan  (Pasal  1  ayat  3,  Permenristekdikti  No  55  Tahun  2017 tentang  Standar  Pendidikan  Guru).  Sebagai  lembaga  pencetak  guru,  LPTK berpedoman  pada  Permenristekdikti  No  55  Tahun  2017  tentang  Standar Pendidikan Guru.
DOI: https://doi.org/10.37304/jikt.v14i1.180
Dewasa  ini,  Indonesia  dihadapkan  pada  empat  tantangan  besar,  yakni bonus demografi, globalisasi, pluralisme, dan revolusi industri 4.0 yang menuntut LPTK  sebagai  institusi  yang  menghasilkan  pendidik  generasi  bangsa  memiliki tanggung jawab yang sangat tinggi (Arifian, 2019). Salah satu langkah yang dapat ditempuh  untuk  menjawab  tantangan  tersebut  adalah  melakukan  pembenahan intrakurikuler.  Pembenahan  ini  dapat  dilakukan  melalui  dua  cara.  Pertama, penataan dengan cermat standar isi kurikulum dan standar evaluasi untuk melihat ketercapaian  tujuan  pembelajaran  yang  dihubungkan  dengan  standar  isi  dan proses, dan kedua, penyelarasan kurikulum dengan Kerangka Kualifikasi Nasional Indonesia (KKNI) sesuai Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor 8 Tahun 2012  (Arifian,  2019).  Kurikulum  merupakan  “jantung”  institusi  pendidikan  atau sistem  pembelajaran.  Tanpa  kurikulum  proses  pembelajaran  menjadi  tidak  jelas arah dan orientasinya (Maslhahah, 2018). Dengan penyelarasan kurikulum dalam konteks  KKNI,  artinya  LPTK  telah  menyesuaikan  pendidikan  sebagai  pemasok Sumber Daya Manusia dengan dunia kerja yang memiliki kebutuhan dan tuntutan yang  dinamis  (Maslhahah,  2018)  serta  memiliki  acuan  kesetaraan  kompetensi  di tengah kebervariasaian persoalan mutu pendidikan di dalam negeri dan di tengah tuntutan  dan  persaingan  mutu  sumber  daya  manusia  tingkat  global  (Payong, 2015).
Kimia dasar adalah salah satu mata kuliah wajib dalam struktur kurikulum Universitas Negeri Semarang  yang harus ditempuh calon guru Ilmu Pengetahuan Alam  (IPA).  Mata  kuliah  ini  bertujuan  untuk  membekali  penguasaan  teori  dan praktik mengenai Materi, Karakteristik, dan Pengukurannya; Atom, Molekul, dan Ion;  Teori  Atom  dan  SPU,  Konsep  Mol  dalam  Zat  dan  Larutan;  Stoikiometri dalam  Reaksi  Kimia;  Termokimia;  Ikatan  Kimia  dan  Bentuk  Geometri  Molekul; Tinjauan Fase Gas, Cair dan Padat; Kimia Unsur, Kimia Inti; Kimia Organik dan Biokimia.  Salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  penguasaan terhadap  mata  kuliah  ini  adalah  melalui  tes  uraian.  Tes  uraian  merupakan  salah satu  teknik  penilaian  tertua,  yang  telah  ada  jauh  sebelum  tes  pilihan  ganda,  dan merupakan  bagian  utama  dari  sebuah  pendidikan  formal  (Allanson  &  Notar, 2019). Pada dasarnya tidak ada alat penilaian yang sempurna, tidak terkecuali tes uraian, namun jenis tes ini menawarkan berbagai keuntungan kepada pembuat tes ketika bentuk pilihan ganda, benar-salah, atau format serupa lainnya tidak cukup untuk menggali informasi yang dibutuhkan. (Boye, 2019).
Tes uraian dibagi menjadi dua jenis, yakni extended response ( open ended ) dan restricted  response (Allanson  &  Notar,  2019).  Uraian extended  response biasanya digunakan untuk mengukur hasil belajar yang meliputi mengungkapkan, mengorganisasikan,  menganalisis,  mengevaluasi  ide,  menghubungkan,  dan mengintegrasikan  ide  dengan  informasi  faktual  lainnya  (Linn  &  Miller,  2005), sedangkan  uraian restricted  response biasanya  digunakan  untuk  menilai  tujuan pembelajaran  taksonomi  Bloom  yang  rendah  seperti  membuat  daftar, mendefinisikan,  atau  sekedar  menggambarkan  (Reynolds,  Livingston,  &  Wilson, 2006).  Ditinjau  dari  kemudahan  penilaian, restricted  response memang memungkinkan  pendidik  menilai  hasilnya  dengan  mudah  karena  adanya pembatasan  terhadap  tanggapan,  sehingga  skor  tanggapan  juga  cenderung  lebih reliabel (Linn & Miller, 2005).
Umumnya  tes  uraian  dipilih  karena  tes  ini  menantang  siswa  untuk memberikan  respons  dibandingkan  sekedar  memilih  respons  (Reiner,  Bothell,
FKIP Universitas Palangka Raya DOI: https://doi.org/10.37304/jikt.v14i1.180
Sudweeks,  & Wood, 2002).  Meskipun  tetap tidak kebal  terhadap perilaku tebak- tebakan (Clay, 2001), tes  uraian lebih  mampu mengungkap  kemampuan  berpikir tingkat  tinggi  (Nilson,  2017)  maupun  hasil  belajar  pada  materi  yang  lebih kompleks  (Minbashian, Huon, & Bird, 2004), memfasilitasi  penilaian  yang lebih otentik  (Wiggins,  2011),  melatih  kemampuan  komunikasi  (proses  berpikir, mengorganisasi  dan  logika)  hingga  membuat  siswa  membangun  strategi  belajar lebih  mendalam  (Nilson,  2017).  Dari  segi  waktu  konstruksi,  tes  uraian  dapat dibuat  lebih  cepat  dibandingkan  tes  pilihan  ganda  (Clay,  2001;  Nilson,  2017). Namun itu tidak berarti pertanyaan uraian yang bagus mudah dikonstruksi. Makna “lebih  mudah”  ini  dalam  arti  relatif,  artinya  konstruksi  pertanyaan  uraian  tetap membutuhkan  waktu  dan  usaha  (Reiner,  Bothell,  Sudweeks,  &  Wood,  2002). Salend  (2011)  menegaskan  bahwa  tes  yang  dirancang  dengan  tergesa-gesa  dapat berdampak negatif pada pertumbuhan akademik.
Tantangan  lain  dalam  konstruksi  tes  uraian  adalah  pemilihan  skala penilaian  ( rating  scale )  yang  tepat  dan  penetapan  kriteria  berdasarkan  tujuan evaluasi  (Bacha,  2001)  yang  umum  terangkum  dalam  pola  penskoran.  Pola penskoran  merupakan  salah  satu  faktor  yang  diklaim  bertanggungjawab  pada ketidakandalan  (Ebuoh,  2018)  karena  kesesuaian  antara  jenis  penskoran  dengan indikator  yang  diukur  berimplikasi  pada  validitas  dan  reliabilitas  informasi  yang menggambarkan  hasil  belajar  siswa  (Wahyuni,  Gumela,  &  Maulana,  2020). Setidaknya terdapat dua jenis pola penskoran yang dapat dipilih, yakni penskoran analitik  (berupa  daftar  elemen  utama  yang  diharapkan  ada  pada  respon  siswa, lebih cocok diaplikasikan pada restricted response ) (Ebuoh, 2018) dan penskoran holistik (mempertimbangkan seluruh tanggapan tertulis, lebih ringkas karena tidak memasukkan  kriteria  evaluasi  secara  terperinci,  dan  lebih  cocok  diaplikasikan pada extended response ) (Ghalib & Al-Hattami, 2015).
Terkait rating  scale ,  Andrich  Rating  Scale  Model  (Andrich  RSM) merupakan  salah  satu  model  dalam  Teori  Tes  Modern  yang  dapat  dimanfaatkan untuk  menentukan  keberfungsian rating  scale ,  baik  dari  segi  jumlah  opsi  dan labelnya  (Zile-Tamsen,  2017).  Konsep  Andrich  RSM  bekerja  untuk  data  ordinal pada rating  scale dengan  memperkirakan  nilai  abilitas  responden  dan  lokasi (tingkat  kesukaran)  butir  pada  suatu  skala  pengukuran  interval  yang  dikenal sebagai  logits  ( logarithm  of  odds )  (Chong,  Mokshein,  &  Mustapha,  2022).  Di Indonesia,  penelitian  yang  menggali  karakteristik  psikometrik  tes  uraian  Kimia Dasar  I  menggunakan  Andrich  RSM  cukup  sulit  ditemukan,  umumnya karakteristik  hanya  dieksplorasi  menggunakan  Teori  Tes  Klasik.  Padahal  sudah jelas Teori Tes Klasik memiliki berbagai kelemahan dan sudah mulai ditinggalkan (Auné,  Abal,  &  Attorresi,  2020).  Untuk  itu,  penelitian  ini  dilakukan  untuk mendeskripsikan  psikometrik  dari  instrumen  tes  uraian  Kimia  Dasar  I menggunakan Andrich Rating Scale Model.

## METODOLOGI PENELITIAN
Secara  umum,  penelitian  ini  merupakan  penelitian  deskriptif  kuantitatif. Penelitian  ini  dilakukan  pada  Semester  Gasal  Tahun  Akademik  2022/2023. Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  92  mahasiswa  Semester  I  (Angkatan  2022) Program  Studi  Pendidikan  IPA  Universitas  Negeri  Semarang  yang  mendapatkan mata  kuliah  Kimia  Dasar  I  dan  terbagi  ke  dalam  4  rombongan  belajar.  Dari
FKIP Universitas Palangka Raya DOI: https://doi.org/10.37304/jikt.v14i1.180
populasi ini, digunakan teknik cluster random sampling , sehingga terpilih sampel sebanyak dua rombel (N = 46, Perempuan = 35; Laki-laki = 11 mahasiswa).
Instrumen penelitian yang digunakan berupa tes uraian yang terdiri atas 10 butir pertanyaan (skor total minimum = 0 dan skor total maksimum  = 9) dengan spesifikasi sebagaimana dalam Tabel 1.
Tabel 1. Spesifikasi Instrumen Tes Uraian Kimia Dasar I
No Materi Indikator Dimensi Kognitif Tingkat Kesukaran Butir soal ke- 1. Materi, Karakteristik, dan Pengukurannya Diberikan  berbagai  data  sifat  senyawa dan campuran, mahasiswa dapat mengklasifikasikan  dasar  perbedaan sifat  yang  dimiliki  oleh  senyawa  dan campuran tersebut C3 sedang 1 Diberikan  data  komponen  senyawa pada  gula  hasil  pengolahan  tebu, mahasiswa  dapat  memutuskan  teknik pemisahan campuran yang tepat disertai alasannya C5 sukar 2 2. Teori Atom dan Sistem Periodik Unsur Diberikan  grafik  sifat  keperiodikan unsur  dalam  satu  golongan  dan  satu periode, mahasiswa dapat  menganalisis kecenderungan  afinitas  elektron  atom- atom dalam satu golongan C4 sukar 3 Diberikan  data  nomor  atom  beberapa unsur  yang  terdapat  dalam  cangkang telur,  mahasiswa  dapat  menentukan letaknya dalam Sistem Periodik Unsur C3 sedang 4 Diberikan  data  energi  ionisasi  unsur- unsur  periode  tiga  yang  secara  umum naik,  mahasiswa  dapat  menganalisis mengapa ada penyimpangan pada unsur alumunium dan silikon C4 sukar 6 3. Ikatan kimia dan bentuk geometri molekul Diberikan  data  nomor  atom  beberapa unsur dalam  suatu  molekul,  mahasiswa dapat  mengkorelasikan  tipe  bentuk molekul  terhadap  bentuk  geometri molekulnya berdasarkan teori VSEPR C4 sukar 5 4. Konsep Mol dalam Zat dan Larutan Diberikan  data-data  untuk  membuat suatu  larutan  basa  kuat,  mahasiswa dapat  menghitung  konsentrasi  larutan yang dibuat tersebut C3 sedang 7 Diberikan  data  mol  suatu  senyawa, mahasiswa  dapat  menghitung  jumlah partikel yang terkandung dalam senyawa tersebut C3 sedang 8 5. Stoikiometri dalam reaksi kimia Diberikan data untuk melakukan reaksi pembakaran glukosa menggunakan oksigen,  mahasiswa  dapat  mengitung massa oksigen yang bereaksi C3 sedang 9 Diberikan  data  yang  dibutuhkan  untuk mengetahui  konsentrasi  suatu  asam kuat pekat, mahasiswa dapat menghitung volume yang harus diambil untuk membuat larutan yang C3 sedang 10
FKIP Universitas Palangka Raya
No Materi Indikator Dimensi Kognitif Tingkat Kesukaran Butir soal ke- diencerkan  dari  asam  kuat  pekat tersebut
Data  berupa  respon  jawaban  politomus  diolah  menggunakan  program Winsteps.  Formulasi  Andrich  untuk  Rating  Scale  Model  disajikan  dalam persamaan (1). Pada persamaan tersebut, and berturut-turut adalah parameter abilitas  responden  ke-n  dan  parameter  lokasi  (tingkat  kesukaran)  butir  ke-i, adalah  parameter  lokasi  dari  langkah j pada  setiap  butir  dan k menunjukkan kategori (Andrich, 1978)
[  ∑ ( ) ] ∑ [  ∑ ( ) ] ….. (1)

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Deskripsi karakteristik  psikometrik tes uraian Kimia Dasar  I dimulai dari pembuktian  validitas  konstruk  (unidimensi).  Pada  Teori  Tes  Modern,  dimensi adalah  asumsi  kunci  yang  menunjukkan  jumlah  sifat  laten  yang  menentukan respon butir (Chou & Wang, 2010). Asumsi ini sangat penting untuk memastikan bahwa  semua  butir  dalam  tes  mengukur  sifat  laten  yang  sama  (Apple,  2013). Analisis unidimensi dengan Winsteps menggunakan default Principal Component Analysis (PCA).  Dalam  ukuran  unidimensi,  varians  yang  diamati  diharapkan dapat  dijelaskan  dengan  langkah-langkah  yang  cocok  dengan  varians  yang diharapkan  oleh  model  (Ee,  Yeo,  &  Mohd  Kosnin,  2018).  Umumnya  digunakan kriteria  minimum  pada raw  variance  explained  by  measures sebesar  40%  dan unexplained  variance  in  the  first  factor seharusnya  tidak  boleh  lebih  dari  15%
(Conrad,  Conrad,  Passetti,  Funk,  &  Dennis,  2015;  Fisher,  2007).  Berdasarkan kriteria tersebut, Tabel 2 menunjukkan bahwa asumsi unidimensi telah terpenuhi ( raw  variance  explained  by  measures =  62.7%  dan unexplained  variance  in  the first factor = 7.9%) atau validitas konstruk telah terbukti.
Tabel 2. Varians Residu Standar (Eigenvalue unit) pada instrumen Kimia Dasar I Empirical Modeled Total raw variance in observations = 44.6 100.0% 100.0% Raw variance explained by measures = 29.6 66.4% 66.7% Raw variance explained by persons = 18.0 40.3% 40.5% Raw variance explained by items = 11.6 26.0% 26.2% Raw unexplained variance (total) = 15.0 33.6% 100.0% Unexplained variance in 1 st contrast = 6.1 13.6% 40.5% Unexplained variance in 2 nd contrast = 2.3 5.1% 15.0% Unexplained variance in 3 rd contrast = 1.7 3.9% 11.5% Unexplained variance in 4 th contrast = 1.6 3.5% 10.4% Unexplained variance in 5 th contrast = 1.2 2.7% 8.1%
Karakteristik psikometrik selanjutnya yang dieksplorasi adalah reliabilitas. Hasil  analisis  menunjukkan  jika  instrumen  tes  uraian  Kimia  Dasar  I  telah memiliki keandalan yang baik, terbukti dari koefisien model person reliability dan real  person  reliability berturut-turut  sebesar  0.80  dan  0.62;  serta  koefisien item model  reliability dan item  real  reliability keduanya  sebesar  0.96.  Sementara  itu,
FKIP Universitas Palangka Raya DOI: https://doi.org/10.37304/jikt.v14i1.180
kecocokan  butir  ( item  fit )  digunakan  untuk  mengevaluasi  apakah  masing-masing butir berkontribusi pada unidimensionalitas (Conrad, et.al., 2015) dan sejauhmana pola  sampel  respon  terhadap  suatu  butir  itu  konsisten  seperti  respon  orang  lain dalam  menanggapi  butir-butir  yang  lain  (Razak,  Khairani,  &  Thien,  2012). Setelah diidentifikasi, butir yang terdeteksi misfit dapat diperiksa secara kualitatif untuk menentukan penyebab masalah, apakah susunan kata yang membingungkan atau  butir  tersebut  justru  mengukur  konstruk  yang  berbeda  dari  konstruk  utama yang diukur (Conrad, et.al., 2015). Adapun kriteria yang dapat diacu adalah 0.5 ≤ outfit  MNSQ  ( outlier-sensitive  or  information-weighted  fit Mean  Square )  ≤  1.5 (Linacre, 2021).
Tingkat kesukaran butir ( b ) sering disebut sebagai parameter lokasi karena menunjukkan  titik  dalam  skala  kemampuan  yang  memiliki  peluang  50%  untuk dijawab  dengan  benar  (Mahmud,  2017)  dan  biasanya  berkisar  dari  -2.5  hingga +2.5  logit  (Meijer  &  Tendeiro,  2018).  Dari  range  tersebut,  dapat  dikategorikan sebagai berikut: range butir mudah -2.5 ≤ b < -1.0; range butir sedang -1.0 ≤ b < +1.0; dan range butir sukar 1.0 ≤ b ≤ +2.5. Dalam kurva karakteristik butir, butir sukar  berada  di  kanan  skala  yang  mengindikasikan  semakin  tinggi  kemampuan yang  dibutuhkan  untuk  merespon  dengan  benar,  sedangkan  butir  yang  lebih mudah  berada  di  sebelah  kiri  skala.  Hasil  analisis  item  fit  dan  tingkat  kesukaran butir  disajikan  pada  Tabel  3.  Berdasarkan  tabel  tersebut,  terindikasi  40%  item misfit dan keseluruhan butir berada dalam kategori tingkat kesukaran sedang.
Tabel 3. Karakteristik Psikometrik Butir Uraian Kimia Dasar I Butir No OUTFIT MNSQ b 1 2.50 -0.75 2 0.44 0.58 3 1.04 -0.11 4 0.79 0.21 5 0.67 0.65 6 2.67 -0.48 7 1.48 -0.41 8 1.01 -0.04 9 1.10 0.74 10 1.66 -0.39
Karakteristik  psikometrik  terakhir  yakni  kategorisasi  Andrich  RSM  yang disajikan  pada  Tabel  4.  Terdapat  lima  kriteria  yang  dapat  digunakan  untuk memaknai  hasil analisis dari Tabel  4. Pertama, setiap kategori  memiliki minimal 10 observasi. Pada aspek ini, tidak semuanya terpenuhi karena hanya kategori 3, 6,  dan  9  yang  memiliki observed  count lebih  dari  10.  Oleh  sebab  itu,  dapat disimpulkan jika secara umum, frekuensi observasi tidak cukup digunakan untuk melakukan estimasi rating scale yang stabil. Kedua, observed average mengalami peningkatan secara monoton seiring dengan meningkatnya kategori. Pada kategori 1  didapatkan observed  average sebesar  -1.28  logit,  ini  berarti  rata-rata  perkiraan abilitas  untuk  semua  responden  yang  menjawab  kategori  1  pada  butir  apapun dalam  instrumen  tes  uraian  Kimia  Dasar  I  juga  -1.28  logit.  Nilai  ini  harus meningkat  seiring  dengan  meningkatnya  kategori  respons  karena  menunjukkan bahwa  responden  yang  memiliki  abilitas  tinggi  akan  mendukung  kategori  yang lebih tinggi secara progresif, dan demikian pula sebaliknya (Bond & Fox, 2015).
DOI: https://doi.org/10.37304/jikt.v14i1.180
Pada  aspek  ini,  secara  umum  terjadi  peningkatan,  kecuali  pada  kategori  2  dan kategori 8 yang justru mengalami penurunan.
Ketiga,  nilai  OUTFIT  MNSQ  dibawah  2.0.  Untuk  kriteria  ini,  outfit MNSQ berkisar pada 0.02-3.30 dimana kategori 4 dan 6 tidak memenuhi kriteria yang  dipersyaratkan.  Tingginya  nilai  OUTFIT  pada  kedua  kategori  tersebut mengindikasikan  bahwa  kedua  kategori  memberikan  lebih  banyak noise dibandingkan  makna  pengukuran.  Kategori  semacam  ini  memerlukan penyelidikan  empiris  lebih  lanjut  apakah  lebih  baik  disederhanakan  atau  tidak (Bond  &  Fox,  2015).  Hal  ini  selaras  dengan  Andrich  &  Luo  (2002)  yang menyebutkan jika terlalu banyak kategori atau pendefinisian kategori yang kurang sesuai dapat menjadi sumber utama yang menyebabkan disordered category yang pada akhirnya berimplikasi pada item misfit.
Keempat, Step  Callibration pada Andrich  Treshold mengalami peningkatan secara monoton seiring dengan meningkatnya kategori. Secara umum hasil  analisis  pada  kriteria  ini  juga  menunjukkan  jika  tidak  ada  konsistensi peningkatan Andrich Treshold seiring dengan meningkatkanya kategori, misalnya kategori  2  yang  terdeteksi  lebih mudah  daripada  kategori  1  atau  kategori  7  yang terdeteksi  lebih  sukar  daripada  kategori  9.  Sama  halnya  dengan  kriteria  ketiga, ketika  ambang  batas  kategori  mengalami  gangguan,  masalahnya  sering  kali karena memiliki terlalu banyak opsi respons, dan ini biasanya dapat diselesaikan dengan  menciutkan  respons  dengan  pertimbangan  tertentu  (Andrich  &  Luo, 2002).  Terakhir,  Selisih  ( width ) Step  Callibration pada Andrich  Treshold berada pada  range  1.4-5.0  logit.  Konsisten  dengan  sebelumnya,  secara  umum  untuk kriteria ini juga kurang terpenuhi.
Tabel 4. Struktur Kategorisasi Andrich Rating Scale Model Category Observed Count (%) Observed Average OUTFIT MNSQ Andrich Treshold Thresholds between category (width) 1 4 (1) -1.28 0.97 NONE 2 2 (0) -1.54* 0.36 0.29 Category 1-2 (0.29) 3 223 (48) 0.17 1.27 -4.71 Category 2-3 (5.00) 4 6 (1) 0.48 3.30 3.87 Category 3-4 (8.55) 5 7 (2) 0.54 0.39 0.31 Category 4-5 (-3.58) 6 36 (8) 0.80 2.30 -1.00 Category 5-6 (-1.31) 7 3 (1) 0.97 0.02 3.28 Category 6-7 (4.28) 8 8 (2) 0.89* 0.34 -0.04 Category 7-8 (-3.32) 9 171 (37) 1.12 1.08 -1.99 Category 8-9 (-1.95)
Hasil  analisis  pada  lima  kriteria  keberfungsian rating  scale menunjukkan bahwa bukti empiris pada kategori rating scale instrumen tes uraian Kimia Dasar I belum dapat berfungsi sebagaimana mestinya. Oleh sebab itu, solusi yang dapat diambil adalah melakukan penyederhanaan kategori (terutama pada kategori yang berdekatan)  untuk  meningkatkan  arti  dan  fungsi rating  scale dalam  suatu pengukuran (Linacre, 2002).

## KESIMPULAN
Ditinjau dari validitas konstruk (unidimensionalitas), instrumen tes uraian Kimia  Dasar  I  sudah  terbukti  memiliki  validitas  konstruk  yang  baik.  Demikian pula  jika  ditinjau  dari  aspek  reliabilitas  person  maupun  reliabilitas  item  nya. Sementara itu, masih ada beberapa butir yang tidak cocok dengan Andrich RSM,
DOI: https://doi.org/10.37304/jikt.v14i1.180
artinya butir-butir ini perlu direvisi kembali dibandingkan harus dibuang. Analisis tingkat kesukaran butir secara empiris memberikan hasil 100% butir berada pada kategori  tingkat  kesukaran  sedang.  Hal  ini  sedikit  berbeda  dengan  tingkat kesukaran teoritis yang di judgement bahwa tingkat kesukaran butir menyebar dari mudah, sedang, hingga sukar.
Pada  akhirnya,  analisis  Andrich  RSM  menyimpulkan  bahwa rating  scale yang  digunakan  dalam  instrumen  tes  kimia  dasar  belum  dapat  berfungsi  dengan baik.  Judgement  9  kategori  yang  diberikan  dalam  menilai  langkah-langkah pengerjaan soal  Kimia  Dasar  I ternyata tidak konsisten, sehingga mengakibatkan kerancuan  dalam  interpretasi  abilitas.  Penelitian  ini  juga  membuktikan  bahwa tidaklah mudah membuat dan menetapkan kategori dalam tes uraian. Penggunaan Andrich  RSM  memberikan  informasi  yang  sangat  bermanfaat  dalam  melakukan analisis  psikometrik,  sehingga  kedepannya  dapat  dilakukan  perbaikan  agar kemampuan kimia dasar calon guru IPA dapat tergambarkan dengan tepat.

## DAFTAR RUJUKAN
Allanson,  P.E.,  &  Notar,  C.E.  2019.  Design,  construction,  grading  of  essay questions  1.0 for teachers. American International Journal of  Humanities and Social Science , 5 (3), 1-11.
Andrich,  D.  (1978).  A  rating  formulation  for  ordered  response  categories. Psychometrika , 43 (4), 561-573.
Andrich, D. & Luo, G. 2002. Conditional pairwise estimation in the Rasch model for  ordered  response  categories  using  principal  component. J  Appl  Meas , 4 , 205-221.
Apple,  M.T.  2013.  Using  rasch  analysis  to  create  and  evaluate  a  measurement instrument  for  foreign  language  classroom  speaking  anxiety. JALT Journal , 35 (1), 5-28.
Arifian,  F.D. 2019. Peran lembaga pencetak tenaga kependidikan (LPTK) dalam mempersiapkan  generasi  emas  bangsa. Jurnal  Pendidikan  dan Kebudayaan Missio , 11 (1), 26-38.
Auné,  S.  E.,  Abal,  F.  J.  P.,  &  Attorresi,  H.  F.  2020.  Análisis  psicométrico mediante la Teoría de la Respuesta  al  Ítem:  modelización  paso a paso de una Escala de Soledad. Ciencias Psicológicas , 14 (1), 1–15. https://doi.org/10.22235/cp.v14i1.2179
Bacha,  N.  2001.  Writing  evaluation:  What  can  analytic  versus  holistic  essay scoring tell us?. System , 29 , 371-383 Bond,  T.G.,  &  Fox,  C.M.  2015. Applying  the  rasch  model:  Fundamental mesurement in the human sciences (Third ed). New York: Routledge. Boye, A.P. 2019. Writing better essay exams . Manhattan: IDEA Paper.
Chong, J., Mokshein, S.E., & Mustapha, R. 2021. Applying the rasch rating scale model  (RSM)  to  investigate  the  rating  scales  function  in  survey  research instrument. Cakrawala Pendidikan , 41 (1), 97-111.
https://doi.org/10.21831/cp.v41i1.39130
Chou,  Y.T.,  &  Wang,  W.C.  2010.  Checking  dimensionality  in  item  response models  with  principal  component  analysis  on  standardized  residuals. Education and Psychological Measurement , 70 (5), 717-731. Clay,  B.  2001. Is  this  a  trick  question?  A  short  guide  to  writing  effective  test questions . Lawrence, KS: Kansas Curriculum Center.
DOI: https://doi.org/10.37304/jikt.v14i1.180
Conrad,  K.M.,  Conrad,  K.J.,  Passetti,  L.L.,  Funk,  R.R.,  &  Dennis,  M.L.  2015. Validation  of  the  full  and  short-form  self-help  involvement  scale  against the rasch measurement model. Eval Rev , 39 (4), 395-427. https://doi.org/10.1177/0193841X15599645.
Ebuoh,  C.N.  2018.  Effects  of  analytical  and  holistic  scoring  patterns  on  scorer reliability  in  biology  essay  tests. World  Journal  of  Education , 8 (1),  111- 117. https://doi.org/10.5430/wje.v8n1p111
Ee, Ng.Sar., Yeo, K.J.,  & Mohd Kosnin, A.bt. 2018. Item analysis for the adopted motivation  scale  using  rasch  model. International  Journal  of  Evaluation and Research in Education , 7 (4), 264-269. https://doi.org/10.11591/ijere.v7.i4.pp264-269
Fisher,  W.  2007.  Rating  scale  instrument  quality  criteria. Rasch  Measurement Transaction , 21 , 1095-1098.
Ghalib,  T.K.,  &  Al-Hattami,  A.A.  2015.  Holistic  versus  analytic  evaluation  of EFL writing: A case study. English Language Teaching , 8 (7), 225-236. Indonesia. Undang-Undang  Nomor  14  Tahun  2005  tentang  Guru  dan  Dosen . Lembaran  Negara  RI  Tahun  2005  Nomor  157,  Tambahan  Lembaran Negara Republik Indonesia Nomor 4586. Sekretariat Negara. Jakarta.
Linacre. J.M. 2021. A user’s guide to WINSTEPS . Chicago. IL.
Linacre,  J.  M.  2002.  Optimizing  rating  scale  category  effectiveness. Journal  of Applied Measurement , 3 (1), 85–106 Linn, R.L., & Miller, M.D. 2005. Measurement and assessment in teaching . New Jersey: Pearson Education.
Mahmud, J. 2017.  Item  response theory: A basic concept. Educational  Research and Reviews , 12 (5), 258-266. https://doi.org/10.5897/ERR2017.3147 Mashlahah,  A.U.  2018.  Penerapan  kurikulum  mengacu  KKNI  dan  implikasinya terhadap  kualitas  pendidikan  di  PTKIN. Edukasia:  Jurnal  Pendidikan Islam , 13 (1). 227-248.
Meijer, R.R., & Tendeiro, J.N. 2018. Unidimensional item response theory. In P. Irwing,  T.  Booth,  &  D.  J.  Hugh  (Eds.), The  Wiley  handbook  of psychometric  testing  :  A  multidisciplinary  reference  on  survey,  scale  and test development (pp. 413-433). Wiley. https://doi.org/10.1002/9781118489772.ch15
Minbashian,  A.,  Huon,  G.F.,  &  Bird,  K.D.  2004.  Approaches  to  studying  and academic  performance  in  short-essay  exams. Higher  Education , 47 ,  161– 176.
Nilson,  L.  (2017) Teaching  at  its  best:  A  research-based  resource  for  college instructors (4th ed.) . San Francisco: Jossey-Bass.
Payong, M.R. 2015. Guru sebagai pekerjaan profesional dalam konteks kerangka kualifikasi  nasional  indonesia  (KKNI). Jurnal  Pendidikan  dan Kebudayaan Missio , 7(1), 62-69.
Peraturan  Menteri  Riset,  Teknologi,  dan  Pendidikan  Tinggi  Nomor  55  Tahun 2017 tentang Standar Pendidikan Guru (Berita Negara Republik Indonesia Tahun 2017 Nomor 1146).
Razak. N. bin Abd.. Khairani. A.Z. bin. & Thien. L.M. 2012. Examining quality of  mathemtics  test  items  using  rasch  model:  Preminarily  analysis. Procedia - Social and Behavioral Sciences . 69 . 2205-2214. https://dx.doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.12.187
FKIP Universitas Palangka Raya DOI: https://doi.org/10.37304/jikt.v14i1.180
Reiner,  C.M.,  Bothell,  T.W.,  Sudweeks,  R.R.,  &  Wood,  B.  2002. Preparing effective  essay  questions:  A  Self-directed  workbook  for  educators . Stillwater, OK: New Forums Press.
Reynolds,  C.R.,  Livingston,  R.B.,  &  Wilson,  V.L.  2006. Measurement  and assessment in education . Boston: Pearson. Salend,  S.J.  2011.  Creating  Student-Friendly  Tests. Educational  Leadership , 69 (3), 52-58.
Wahyuni,  L.D.,  Gumela,  G.,  &  Maulana,  H.  2020.  Interrater  reliability: Comparison  of  essay’s  tests  and  scoring  rubrics. Journal  of  Physics:
Conference Series , 1933, 1-6. https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1933/1/012081
Wiggins, G. 2011. A true test: Toward a more authentic and equitable assessment. Phi Delta Kappa , 92 (7), 81–93.
Zile-Tamsen, C.V. 2017. Using rasch analysis to inform rating scale development. Res High Educ , 58 , 922-933. https://doi.org/10.1007/s11162-017-9448-0