Model Penskoran Partial Credit pada Item Multiple True-False Bidang Fisika

Wasis, Wasis (2009) Model Penskoran Partial Credit pada Item Multiple True-False Bidang Fisika. S3 thesis, UNY.

Text disertasi-wasis-04701261003.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)

Abstract

Penggunaan format item pilihan ganda dan penskoran dikotomus untuk mengukur kemampuan di bidang fisika menunjukkan sejumlah kelemahan. Penelitian ini merupakan salah satu usaha untuk mengatasi kelemahan tersebut. Tujuan penelitian ini menghasilkan model penskoran politomus untuk respons item multiple true-false, sehingga dapat menaksir kemampuan di bidang fisika lebih akurat. Pengembangan penskoran mengikuti tahapan Four-D model dan diuji akurasinya melalui penelitian empiris dan simulasi. Penelitian empiris untuk menemukan model pengategorian partial credit yang secara nyata mampu menaksir kemampuan lebih akurat dibandingkan model pen¬skoran dikotomus. Penelitian empiris menggunakan 15 item multiple true-false yang diambil dari soal Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru (SPMB) atau Ujian Masuk Perguruan Tinggi Negeri (UMPTN) tahun 1996-2006, dan dikenakan pada 410 mahasiswa baru Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) Univer¬sitas Negeri Surabaya angkatan tahun 2007. Respons peserta tes diskor secara partial credit dengan tiga model, yaitu: (i) memperhatikan kompleksitas setiap option (pembo¬botan), yang disebut penskoran Partial Credit Model (PCM) I; (ii) tanpa memperhatikan pembo¬botan, yang disebut PCM II; dan (iii) berdasarkan tingkat kesukaran tiap option, yang disebut PCM III. Respons peserta tes juga diskor secara dikotomus. Empat hasil penskoran di atas dianalisis dengan program Quest untuk menda¬pat¬kan taksiran tingkat kesukaran item (δ) dan taksiran kemampuan peserta (θ). Dua parameter tersebut digunakan untuk menen¬tukan nilai fungsi informasi tes dan kesalahan baku taksiran. Semakin tinggi nilai fungsi informasi dan semakin kecil kesalahan baku taksiran, berarti semakin akurat model penskoran tersebut dalam menaksir kemampuan. Penelitian simulasi untuk memantapkan hasil penelitian empiris, dengan menguji pengaruh jumlah kategori, panjang tes, dan ukuran sampel terhadap akurasi taksiran kemampuan. Penelitian simulasi menggunakan data bangkitan berdasarkan parameter empiris (δ dan θ) dan parameter komputasi (δ, θ, ukuran sampel (N), dan pan¬jang tes). Pembangkitan data simulasi menggunakan program statistik SAS dan akurasi taksirannya dianalisis dengan metode root mean squared error (RMSE). Semakin rendah nilai RMSE, semakin akurat taksiran kemampuan yang dihasilkan melalui simulasi. Hasil penelitian ini menunjukkan: (i) Penskoran model partial credit dengan pembobotan mampu menaksir kemampuan lebih akurat dibandingkan bila tanpa pem-bobotan, apalagi bila dibandingkan dengan penskoran dikotomus; (ii) Semakin banyak jumlah kategori dalam penskoran partial credit, semakin akurat taksiran kemam¬pu¬an yang dihasilkan; (iii) Semakin panjang tes, semakin akurat taksiran kemampuan yang dihasilkan; (iv) Ukuran sampel tidak menunjukkan pengaruh yang signifikan terha¬dap hasil taksiran kemampuan, tetapi jumlah sampel di atas 300 responden menunjukkan hasil taksiran yang lebih stabil; dan (v) Analisis dikotomus per option pada item multiple true-false dapat digunakan untuk melacak terjadinya miskonsepsi, mengidentifikasi berba¬gai keterampilan, serta mengenali sumber kesalahan dalam penyelesaian per¬masalahan fisika. Berdasarkan hasil penelitian di atas, direkomendasikan penggunaan item multiple true-false dan penskoran politomus model partial credit dengan pembobotan pada penilaian kemampuan fisika, dan secara umum pada penilaian kemampuan bidang lain yang memiliki respons bertingkat.

Item Type:	Thesis (S3)
Uncontrolled Keywords:	model penskoran, partial credit
Subjects:	Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Fisika
Divisions:	Sekolah Pascasarjana (SPS) > Penelitian dan Evaluasi Pendidikan
Depositing User:	Users 57 not found.
Date Deposited:	20 Mar 2017 06:54
Last Modified:	06 Oct 2022 03:51
URI:	http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/48169

Actions (login required)

View Item