Model Simultan antara Model Logistik Satu Parameter dengan Waktu Respon

Hidayah, Noer (2016) Model Simultan antara Model Logistik Satu Parameter dengan Waktu Respon. S3 thesis, UNY.

Text disertasi-noer-hidayah-08701269020.pdf Restricted to Registered users only Download (5MB)

Abstract

Tujuan penelitian ini adalah (1) memformulasikan model simultan antara model respon butir ML 1P dengan waktu respon untuk power test (2) Mengestimasi parameter pada model simultan antara model respon butir ML 1P dengan waktu respon untuk power test, (3) Mengetahui uji kecocokan model simultan antara model respon butir ML 1P dengan waktu respon untuk power test dengan data, dan (4) Menguji keakuratan proses estimasi parameter pada model simultan antara model respon butir ML 1P dengan waktu respon untuk power test berdasarkan banyaknya peserta tes dan banyaknya soal tes Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan, yaitu mengembangkan model matematis yang berkaitan dengan Model Logistik Satu Parameter. Pengembangan model dilakukan dengan menggunakan konsep joint distribution. Data yang digunakan adalah data simulasi. Skenario pembangkitan data dilakukan berdasarkan banyaknya peserta tes (500, 1000) dan banyaknya soal tes (11, 20, 40). Metode estimasi parameter menggunakan metode Bayesian, Markov Chain Monte Carlo. Uji kecocokan model menggunakan Predictive Posterior Model Checking (PPMC) dan ukuran discrepancy nya adalah distribusi total skor. Ukuran ketepatan estimasi parameter adalah RMSE, SE, Bias dan korelasi. Model yang dihasilkan dalam penelitian ini merupakan model simultan antara ML-1P dengan waktu respon. Waktu respon dianggap sebagai variabel random, dan dimodelkan berdasarkan distribusi lognormal. Parameter yang terdapat dalam model adalah tingkat kemampuan peserta tes, tingkat kesulitan soal, faktor kelambatan soal tes, kecepatan peserta tes dan besarnya usaha untuk menyelesaikan soal tes. Estimasi parameter dilakukan dengan menentukan distribusi prior, distribusi likelihood dan distribusi posterior. Distribusi prior yang digunakan untuk setiap parameter adalah distribusi normal. Distribusi likelihood yang digunakan adalah distribusi Bernoulli. Distribusi posterior yang dihasilkan bukanlah distribusi yang sederhana, sehingga pendekatan Bayesian diselesaikan dengan metode numerik Markov Chain Monte Carlo dan diimplementasikan dengan program WinBUGS 1.4. Berdasarkan metode PPMC, yaitu dengan membandingkan distribusi total skor data observasi dengan distribusi total skor data prediksi dapat diketahui bahwa terdapat kecocokan antara data dan model yang dihasilkan. Hasil estimasi parameter adalah akurat untuk digunakan karena korelasinya mendekati satu. Performance hasil estimasi parameter yang terdapat dalam soal tes (tingkat kesulitan soal, kelambatan soal, dan besarnya usaha untuk soal ke-j), tidak dipengaruhi oleh banyaknya soal tes. Performance hasil estimasi parameter dalam peserta tes (kecepatan dan kemampuan peserta tes) dipengaruhi oleh banyaknya soal tes, dimana semakin banyak soal tes maka hasil estimasi parameternya akan semakin mendekati nilai parameter yang sebenarnya

Item Type:	Thesis (S3)
Uncontrolled Keywords:	Metode Bayesian, Model Logistik Satu Parameter, Waktu respon
Subjects:	Pendidikan > Teori dan Praktek Pendidikan Pendidikan > Kurikulum dan Teknologi Pendidikan
Divisions:	Sekolah Pascasarjana (SPS) > Penelitian dan Evaluasi Pendidikan
Depositing User:	Perpustakaan Pascasarjana
Date Deposited:	11 May 2016 03:59
Last Modified:	08 Mar 2022 06:29
URI:	http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/32556

Actions (login required)

View Item