Analisis Instrumen Tes dengan Winstep

Selain menyajikan hasil analisis pada level item, Winstep juga mampu menyediakan hasil analisis pada tes. Script yang sudah kita buat dalam tulisan sebelumnya untuk latihan dapat didownload di sini. Untuk mendapatkan informasi mengenai ringkasan statistik dari alat tes yang disajikan kita bisa munculkan dari menu output tables lalu pilih tabel 3.1 summary statistics. Akan muncul tampilan seperti ini

Keterangan dari output tersebut akan dijelaskan di bawah

• Mean measure pada person adalah sebesar -0,85. Nilai mean yang lebih kecil dari 0 menunjukkan bahwa kecenderungan abilitas subjek lebih kecil dibandingkan dengan tingkat kesulitan soal.

• Nilai Alpha Cronbach (KR-20) adalah koefisien reliabilitas yang dihitung berdasarkan pendekatan teori tes klasik. Nilai ini merupakan interaksi antara person dan item secara keseluruhan. Nilai Alpha adalah sebesar 0,54. Hal ini menunjukan reliabilitas tes ecara umum masih belum memuaskan

• Nilai person reliability adalah 0,49 dan nilai item reliability adalah 0,95. Hal ini menunjukkan bahwa konsistensi jawaban dari subjek kita masih lemah, namun kualitas butir soal dalam instrumen aspek reliabilitasnya cukup baik.

• Nilai INFIT dan OUTFIT MNSQ niai yang ideal adalah yang mendekati 1 sedangkan untuk nilai INFIT dan OUTFIT ZSTD nilai yang ideal adalah mendekati 0. Untuk tabel person dan item, nilai meannya INFIT dan OUTFIT MNSQ serta INFIT dan OUTFIT ZSTD sudah mendekati ideal.   

• Nilai separation juga menunjukkan kualitas instrumen maupun kualitas subjek kita. Semakin besar nilai separation semakin bagus karena bisa mengidentifikasi kelompok subjek (mampu – tidak mampu) dan kelompok butir (sulit – mudah) yang lebih luas. Rumus yang bisa digunakan untuk melihat pengelompokan secara lebih teliti disebut pemisahan strata dengan formula sebagai berikut:

           H = [(4 X separation) + 1] / 3

• Jadi misalkan item separation kita adalah 4,18 maka H = [(4 X 4,18) + 1] / 3 yakni 5,9 atau dibulatkan 6, yang berarti terdapat 6 kelompok butir soal.

Secara lebih lengkap, Fisher, W.P. Jr memberikan panduan untuk menilai kualitas instrumen yang dapat dilihat di tabel di bawah.

Sumber: http://www.rasch.org/rmt/rmt211m.htm

Fungsi Informasi Pengukuran

Setiap pengukuran menghasilkan informasi mengenai hasil pengukuran. Informasi pengukuran yang diinginkan bukan berdasar pada individu yang diukur, melainkan informasi pada fokus pengukuran. Informasi pengukuran ini berdasar pada hubungan antara tes dengan individu. Sumintono dan Widhiarso (2015) menjelaskan beberapa manfaat dari fungsi informasi tes adalah sebagai berikut:

1. Fungsi informasi akan menunjukkan untuk apa pengukuran dilakukan. Sebagai contoh, untuk tes screening, tes remidi, dan tes untuk Anak Berkebutuhan Khusus memusatkan tes dengan fungsi informasi seperti grafik warna merah. Sebaliknya jika tes dilakukan untuk seleksi yang ketat, fungsi informasi tes yang dibutuhkan adalah tes dengan fungsi informasi seperti pada grafik warna hitam.
2. Fungsi informasi menunjukkan reliabilitas pengukuran yang dilakukan. Model Rasch menekankan pada koefisien separasi (item separation). Semakin tinggi puncak informasi yang dapat dicapai, semakin tinggi nilai reliabilitas pengukuran yang dilakukan.

Untuk melihat fungsi informasi pengukuran, kita dapat melihat melalui menu graph kemudian pilih test information function, maka akan diperoleh outut seperti di bawah ini.

Dari grafik di atas kita dapat menyimpulkan bahwa dari 40 soal yang kita sajikan pada 185 subjek menunjukkan item-item soalnya cocok untuk menetahui tingkat abilitas siswa yang sedang saja.

Referensi

Sumintono, B., & Widhiarso, W. (2015). Aplikasi Pemodelan Rasch pada Assessment Pendidikan. Cimahi: Trim Komunikata.

Author : Hanif Akhtar

Mahasiswa PhD di ELTE, Hungaria. Dosen Psikologi di UMM, Indonesia.

Share this

Related Posts