Membuat Data Script Analisis Rasch Menggunakan Winstep

Analisis dengan menggunaka model Rasch memang membutuhkan perhitungan matematika yang lebih rumit jika dibandingkan dengan analisis dengan Teori Tes Klasik. Oleh karena itu beberapa software dideasain khusus untuk membantu kita memecahkan masalah ini. salah satu software yang bisa digunakan untuk analisis model Rasch adalah Winstep. Winsteps adalah perangkat lunak berbasis Windows yang membantu komuptasi model Rasch, terutama di bidang evaluasi pendidikan, survei sikap, dan analisis skala. Winstep dapat digunakan untuk analisis item dengan model dikotomi (1-0) maupun politomi (1-2-3-4-dst). Untuk dapat menggunakan Winstep kita diminta untuk membeli lisensi penggunaan terlebih dahulu, namun program ini juga menyediakan versi gratisnya yakni Ministep yang dapat didownload secara gratis di http://www.winsteps.com/ministep.htm. Hanya saja ministep ini hanya mampu digunakan untuk menganalisis maksimal 25 item dan 75 subjek.

Menyiapkan File Data

Data yang mampu dibaca oleh Winstep ada bermacam-macam, jadi kita memiliki banyak pilihan mau menyiapkan data dimana. Winstep dapat membaca data dari Excel, R, SAS, SPSS, STATA, maupun Notepad. Untuk contoh kali ini kita akan menyiapkan data kita dalam file Excel. Untuk menyipakan data kita, kita perlu membuat format file terlebh dahulu agar memudahkan Winstep dalam membaca. Format input data dapat dilihat seperti pada gambar di bawah.

Pada baris paling atas, silakan tuliskan kode untuk nama item. Dalam contoh saya menuliskan kode item i1, i2, i3, dst. Untuk kolom pertama (kolom A), silakan isikan kode subjek tes. Dalam contoh subjek pertama saya menuliskan 001LK. Nomer 001 menunjukkan nomer absen, L menunjukkan laki-laki, dan D menunjukan desa. Sedangkan subjek keempat saya menuliskan 004PK. Nomer 004 menunjukkan nomer absen, P menunjukkan perempuan, dan K menunjukan kota. Kemudian tuliskan jawaban masing-masing subjek sesuai dengan nomornya. Untuk jawaban yang tidak dijawab oleh subjek silakan diberi kode apapun, misalkan dalam contoh ini saya beri kode N. Jika data sudah siap silakan disimpan, dalam contoh ini file saya simpan denga nama TPA WINSTEP.xlsx. Untuk data mentah yang digunakan dalam contoh ini, teman-teman dapat mendownload di sini dan dapat dipakai untuk latihan.

Menjalankan Winstep

Silakan buka Winstep komputer anda, kemudian pilih import from Excel, R, SAS, SPSS, STAT, lalu pilih lagi excel. Jika sudah muncul windows excel input for Winstep, silakan pilih select excel file dan pilih pilih excel yang sudah kita siapkan tadi yakni TPA WINSTEP.xlsx. jika sudah maka akan muncul tampilan seperti ini.

Jika sudah, silakan blok tulisan A ; Subjek (01LK), kemudian cut teks tersebut dengan menekan tombol ctrl+x. Kemudian paste teks tersebut tepat di bawah tulisan person label variables. Ini menunjukkan Winstep kita untuk membaca kode subjek kita.

Lakukan hal yang sama pada kolom B, C, D, dst. Silakan blok teks B, C, D sampai item terakhir, kemudian paste tepat di bawah item response variables.  Ini menunjukkan winstep kita membaca kode untuk nomer item dan jawaban masing-masing item.

Jika sudah tekan construct winstep file, dan beri nama file tersebut (dalam contoh ini saya beri nama TPA WINSTEP.txt, kemudian save. Kemdian kita akan memperoleh file seperti ini.

Sampai disini kita sudah membuat script untuk file winstep kita. Namun kita belum memasukan kunci jawaban untuk data kita. Untuk membuat kunci jawaban kita, silakan buka kembali winstep dari awal. Abaikan tulisan yang muncul dengan mengklik tanda silang.

Kemudian pilih file – open file, lalu pilih file script winstep yang sudah kita buat tadi. Pilih TPA WINSTEP.txt

Jika sudah silakan masuk ke winstep control file dengan mengklik data setup di ujung kanan. Maka akan muncul tampilan seperti ini.

Data kita dapat kita lihat disitu. Label untuk subjek muncul di kolom ke 42. Pada CODES=Valid code, disitu tertulis "ABCD ". Itu adalah pilihan jawaban yang kita input. Ada spasi setelah huruf D karena itu adalah jawaban kosong yang tidak dikerjakan oleh subjek. Ada dua cara memperlakukan jawaban kosong ini, pertama dapat diperlakukan sebagai jawaban salah, kedua dapat diperlakukan sebagai soal yang tidak dikerjakan/tidak disajikan sehingga dihitung sebagai missing. Pada contoh di atas kita menganggap subjek tidak mengisi jawaban karena memang tidak tahu. Namun jika jawaban kosong karena soal memang tidak disajikan, kita dapat memberikan kode lain (misal huruf N), dan pada kolom CODES=Valid code tersebut kita hapus kode N, sehingga nanti dalam analisis data N tersebut akan dianggap sebagai missing. Hal ini akan menghasilkan hasil yang berbeda karena Rasch mempunyai kelebihan yakni dapat memprediksi skor subjek pada jawaban missing tersebut karena sudah diurutkan secara sistematis berdasarkan tingkat kemampuan subjek dan tingkat kesulitan item.

Untuk memasukan kunci jawaban, tekan MCQ Scoring KEY1=, kemudian akan muncul baris baru di bawah baris label. Baris itu adalah tempat kita untuk menginput kunci jawaban kita. Kemudian isikan kunci jawaban masing-masing nomor.

Jika sudah sesuai , klik files – save control with data file and exit to winstep analysis, kemudian save dan yes. Maka akan muncul windows winstep kembali. Tekan enter, kemudian tekan enter lagi dan winstep akan mulai menganalisis. Jika winstep sudah selesai menganalisis, akan muncul tampilan seperti di bawah ini.

Tampilan di atas adalah rangkuman dari hasil analisis kita. Terlihat di output rangkuman tentang item tes dan juga tentang subjek. Tes memiliki separation 4,18 dan item reliability 0,95. Hal ini berarti tes sudah berfungsi cukup baik karena memiliki range tingkat kesulitan yang beragam. Sedangkan untuk subjek hanya memiliki separation 0,99 dan person reliability 0,49. Ini berarti subjek kira kurang variatif karena hanya memiliki range ability yang sempit. Sampai di sini proses menganalisis kita sudah selesai, tinggal melihat output apa saja yang kita butuhkan. Untuk melihat output lebih detail dapat dilihat di menu di bagian atas. Itulah sekilas tentang cara menganalisis Rasch dengan Winstep. Untuk output yang lebih detail akan disajikan di tulisan berikutnya.

Untuk penjelasan lebih detail tentang penggunaan winstep, buku manualnya dapat didownload di sini

Author : Hanif Akhtar

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

Share this

Related Posts