K E M E N T E R IA N P E N D ID IK A N D A N K E B U D A Y A A N P R O G R A M P A S C A S A R JA N A U N IV E R S IT A S N E G E R I Y O G Y A K A R T A
eritftkat Nomor: 7431/UN34.17/KM/2012
Diberikan kepada
©r. SamsuCjfadi Sebagai
PEMBICARA dalam Seminar Nasional Program Studi Penelitian dan Evaluasi Pendidikan Program Pascasarjana Universitas Negeri Yogyakarta Bekeijasama dengan Himpunan Evaluasi Pendidikan Indonesia (HEPI) DIY dan Layanan Evaluasi Pendidikan (LEP) dengan Tema “ Membangun Strategi Evaluasi yang Kredibel untuk Ujian Sekolah dan Ujian Nasional irektur
fardan Suyanto/Tid.D. -„NIP; 19540810 197803 1 001
Sabtu, 13 Oktober 2012 Ketua Panitia
Prof. Djerrtari 3imri Maraapi, Marflapi, Ph.D. NIP. 19470101197412 1 001
SEMINAR NASIONAL Membangun Strategi Evaluasi yang Kredibel untuk Ujian Sekolah dan Ujian Nasional”
Yogyakarta, 13 Oktober 2012
PROGRAM STUDI PENELITIAN DAN EVALUASI PENDIDIKAN BEKERJASAMA DENGAN HIMPUNAN EVALUASI PENDIDIKAN INDONESIA (HEPI) DIY DAN LAYANAN EVALUASI PENDIDIKAN PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA
BIDANG KAJIAN Com puterized A daptive Testins (CAT) 1. Pengem bangan Computerized Adaptive Test (CAT) untuk M eningkatkan K redibilitas U jian Dr. Suprananto 2. Sistem Pengujian A daptif B erdasarkan Software Cerdas CAT Dr. R ukli 3. C om puterized A daptive Testing U sing Triangle D ecision Tree M ethod (CA T-TD T) Dr. W inam o 4. Pengem bangan Sistem Pengujian H asil B elajar B erbantuan K om puter {Computerized Adaptive Testing) Dr. Sam sul H adi & Dr. H aryanto Standard Setting 1. Penentuan Skor Batas Tingkat K inerja Berdasarkan M etode K elom pok Kontras Dr. N anik Estidarsani 2. Im plem entasi M etode A ngoff dalam U jian N asional di Sekolah D asar Sri R ejeki, M.Pd. 3. Batas K elulusan (Standard Setting) U jian N asional SM A dengan M etode Bookmark Dr. H eri Retnow ati Evaluasi Prosram /Kebiiakan 1. D am pak Program Pengentasan K em iskinan di K abupaten Jayapura Dr. Istiana H erm aw ati 2. A dopsi Pengarusutam aan G ender dalam O rganisasi Fatayat N ahdlatul U lam a Dr. M ami H ajaroh 3. M odel Penilaian K inerja Guru Dr. Badrun K artow agiran
ABSTRAK PENGEMBANGAN SISTEM PENGUJIAN HASIL BELAJAR BERBANTUAN KOMPUTER (iCOM PUTERIZED A D A PTIV E TESTING)*) Samsul Hadi (sam sul_hd@ uny.ac.id) Haryanto (haryanto.ftuny@ gm ail.com ) Tujuan penelitian ini adalah m engem bangkan sistem pengujian hasil belajar berbantuan komputer. Secara rinci penelitian ini untuk m engembangkan: sistem bank soal yang dapat m enam pung butir soal yang bisa digunakan untuk berbagai keperluan tes, algoritm a yang dapat mendukung pengadm inistrasian tes dengan m ode CBT, dan algoritm a yang dapat m endukung pengadm inistrasian tes dengan m ode CAT. Penelitian ini m erupakan penelitian pengem bangan perangkat lunak. Sistem yang dikem bangkan mencakup pengujian m enggunakan kom puter (Computerized-based Testing, CBT) berdasarkan teori tes klasik dan pengujian adaptif m enggunakan kom puter (Computerized Adaptive Testing, CAT) yang m enggunakan teori respons butir. CBT pada prinsipnya sama seperti ujian m enggunakan kertas dan pensil biasa, hanya saja penyajiannya m enggunakan komputer. Jadi semua peserta tes dalam CBT m engerjakan soal yang sama. CAT m em berikan soal yang berbeda-beda kepada setiap peserta tes. Soal yang diberikan kepada peserta tes disesuaikan dengan hasil kem am puannya dan ujian selesai jik a estim asi kem am puan peserta tes telah konvergen. Jadi peserta tes satu dengan lainnya dapat m enyelesaikan tes dengan jum lah soal dan w aktu yang berbeda-beda. Hasil penelitian m enunjukkan sistem bank soal yang dapat m enampung butir soal yang bisa digunakan untuk berbagai keperluan tes dapat dibuat dengan entitas jenjang pendidikan, kelas, m ata pelajaran, SK, KD, indikator, butir, waktu pakai, tes, detail tes, peserta tes, sekolah, kabupaten, propinsi, dan user. CBT dapat dikem bangkan dengan m enyajikan soal secara random, m enguji jaw aban peserta, menghitung jaw aban benar & salah, m engecek alokasi w aktu yang tersedia. Jika waktu habis atau semua soal telah disajikan, m aka akan dihitung kem am puan akhir peserta tes. CAT dapat dikem bangkan dengan cara peserta tes diberi soal dengan tingkat kesulitan sedang dengan asumsi kem am puan awalnya (9 awal) ju g a sedang. K em udian dihitung: 1) kem am puan (9) setelah menjawab berdasarkan daya beda (a), tingkat kesulitan (b), dan tebakan semu (c) butir soal, 2) probabilitas menjawab benar berdasarkan kem am puan tersebut (P(9)), 3) probabilitas menjawab salah (Q(9)), 4) fungsi inform asi butir (I, (9)), 5) kesalahan baku (SE(9)), dan 6) harga m utlak selisih kesalahan baku antar penyajian soal. Proses diulang sampai selisih kesalahan baku antar penyajian soal sekecil mungkin atau soal atau w aktu habis. Kata kunci: CAT, CBT, computerized adaptive testing *) Hasil penelitian bersam a Djem ari M ardapi, H aryanto, dan Samsul Hadi
1
Pendahuluan Tersedianya kom puter di sejum lah sekolah dapat dim anfaatkan untuk pengem bangan proses pem belajaran atau pengujian hasil belajar siswa atau peserta didik. Penggunaan kom puter di sekolah dalam pengujian hasil belajar dapat berbentuk Computerized Base Test (CBT) atau Computerized Adaptive Testing (CAT). A gar kom puter dapat berfungsi sebagai CBT atau CAT, maka perlu dikem bangkan programnya. Program kom puter tersebut seharusnya dapat m enam pung butir soal dari berbagai jenjang pendidikan, tingkat kelas, standar kom petensi dan kom petensi dasar. CBT pada prinsipnya sama seperti ujian m enggunakan kertas dan pensil biasa, hanya saja penyajiannya m enggunakan komputer. Jadi semua peserta tes dalam CBT m engerjakan soal yang sama. Penyajan butir soal secara CBT masih dikem bangkan karena sampai saat ini CBT m asih banyak digunakan, selain itu CBT dapat digunakan untuk m enam pung respons peserta tes yang dapat digunakan dalam proses kalibrasi soal yang digunakan. Berbeda dengan CBT, CAT m em berikan soal yang berbeda-beda kepada setiap peserta tes. Soal yang diberikan kepada peserta tes disesuaikan dengan hasil kem am puannya dan ujian selesai jik a estim asi kem am puan peserta tes telah konvergen dengan kesalahan baku tertentu. Jadi peserta tes satu dengan lainnya dapat m enyelesaikan tes dengan jum lah soal yang berbeda. A da sejumlah keuntungan penggunaan CAT dalam sistem ujian. Pertam a adalah w aktu yang diperlukan untuk ujian lebih singkat, peserta didik dalam m engerjakan soal bersifat individual. Hal ini berarti bahw a butir yang disajikan untuk tiap peserta didik berbeda, sehingga m engurangi peluang bekerjasam a karena butir soal yang disajikan untuk tiap peserta didik berbeda. N am un hasil tes bisa dibandingkan karena semua butir soal dalam bank soal telah dikalibrasi, yaitu telah m em iliki param eter butir yang berupa tingkat kesulitan dan daya beda. Berdasarkan latar belakang tersebut, m aka penelitian ini bertujuan untuk m enghasilkan perangkat lunak sistem pengujian hasil pem belajaran berbantuan kom puter yang mencakup: a. Sistem bank soal yang dapat m enam pung butir soal yang bisa digunakan untuk berbagai keperluan tes b. A lgoritm a yang dapat m endukung pengadm inistrasian tes dengan m ode CBT c. A lgoritm a yang dapat m endukung pengadm inistrasian tes dengan m ode CAT 1. Teori Tes Klasik Tes yang baik dapat diketahui dari karakteristik tes atu butir penyusun tes tersebut. Karakteristik tes atau butir dapat diketahui dengan dua pendekatan teori. Kedua pendekatan tersebut yakni teori tes klasik dan teori respons butir. Teori tes klasik, atau disebut ju g a teori tes skor m um i klasik, didasarkan pada model aditif, yaitu skor am atan m erupakan penjum lahan dari skor sebenarnya dan skor kesalahan pengukuran (Allen & Yen, 1979: 57). Secara matematis pernyataan tersebut dapat dirum uskan sebagai berikut. X = T + E .............................................................................................................(1) dengan : X : skor amatan,
2
T : skor mum i, E : skor kesalahan pengukuran. Kesalahan pengukuran dalam teori tes klasik m erupakan kesalahan yang tidak sistematis atau acak. Kesalahan pengukuran m erupakan penyim pangan secara teoretis dari skor amatan yang diperoleh dengan skor am atan yang diharapkan. Kesalahan pengukuran yang sistematis dianggap bukan m erupakan kesalahan pengukuran. Asum si-asum si yang mendasari teori tes klasik ini dijadikan dasar untuk m engem bangkan m m us m atematis untuk m engestim asi validitas dan reliabilitas tes. Validitas dan koefisien reliabilitas pada perangkat tes digunakan untuk m enilai kualitas tes. Kualitas tes dalam teori tes klasik ju g a dapat ditentukan dengan indeks kesukaran dan daya pembeda. Pendekatan lain yang dapat digunakan untuk m enganalisis tes selain m enggunakan teori tes klasik adalah pendekatan teori respons butir. Pendekatan ini m em iliki kelebihan dibandingkan dengan pendekatan klasik. Pendekatan teori tes klasik m em iliki beberapa kelemahan. K eterbatasan pada teori tes klasik yakni adanya sifat groupdependent dan itemdependent (Hambleton, Swaminathan, & Rogers, 1991: 2-5), ju g a indeks daya pem beda, tingkat kesulitan, dan koefisien reliabilitas skor tes ju g a tergantung kepada peserta tes yang m engerjakan tes tersebut. U ntuk m engatasi kelem ahan-kelem ahan yang ada pada teori tes klasik, para ahli pengukuran mencari m odel alternatif. M enurut Hambleton, Swaminathan, & Rogers (1991: 2-5) serta Hulin, Drasgow, & Parsons (1983), model alternatif ini m em iliki sifat : (a) statistik butir yang tidak tergantung pada kelom pok subjek, (b) skor tes dapat m enggam barkan kem am puan subjek, (c) model dinyatakan dalam tingkatan (level) butir, tidak dalam tingkatan tes, d) model tidak m em erlukan tes paralel untuk m enghitung koefisien reliabilitas, dan e) model m enyediakan ukuran yang tepat untuk setiap skor kem am puan. M odel alternatif ini m erupakan m odel pengukuran yang disebut dengan teori respons butir (Item Response Theory).
2. Teori Respons Butir M enurut Hambleton, Swaminathan, & Rogers (1991: 2-5), teori respons butir (Item Response Theory) didasarkan pada dua buah postulat, yaitu : (a) prestasi subjek pada suatu butir soal dapat diprediksikan dengan seperangkat faktor yang disebut kem am puan laten (latent traits), dan (b) hubungan antara prestasi subjek pada suatu butir dan perangkat kem am puan yang m endasarinya sesuai dengan grafik fungsi naik m onoton tertentu, yang disebut kurva karakteristik butir (item characteristic curve, ICC). Kurva karakteristik butir ini menggam barkan bahw a semakin tinggi level kem am puan peserta tes, semakin m eningkat pula peluang menjawab benar suatu butir. Ada tiga model logistik dalam teori respons butir, yaitu logistik satu parameter, logistik dua param eter, dan logistik tiga parameter. Perbedaan dari ketiga m odel tersebut terletak pada banyaknya param eter yang digunakan dalam menggam barkan karakteristik butir dalam model yang digunakan. Parameterparam eter yang digunakan tersebut adalah indeks kesukaran, indeks daya beda butir dan indeks tebakan semu (pseudo gue s sing).
3
Sesuai dengan namanya, model logistik tiga param eter ditentukan oleh tiga karakteristik butir yaitu indeks kesukaran butir soal, indeks daya beda butir, dan indeks tebakan semu (pseudoguessing). Dengan adanya indeks tebakan semu pada m odel logistik tiga param eter, m em ungkinkan subjek yang m em iliki kem am puan rendah m em punyai peluang untuk menjawab butir soal dengan benar. Secara matem atis, model logistik tiga param eter dapat dinyatakan sebagai berikut (Hambleton, & Swaminathan, 1985: 49; Hambleton, Swaminathan, & Rogers, 1991: 17; du Toit, 2003).
Keterangan : 6 : tingkat kem am puan peserta tes P{ (6)
: probabilitas peserta tes yang m em iliki kem am puan 0 dapat menjawab
at
butir i dengan benar : indeks daya pem beda : indeks kesukaran butir ke-i
c(
: indeks tebakan semu butir ke-i
e D
: bilangan natural, nilainya m endekati 2,718 : faktor skala yang harganya 1,7. M odel 2 param eter dan 1 param eter m erupakan bagian dari model 3 param eter. M odel 2 param eter m erupakan kasus khusus dari model 3 parameter, yakni ketika c = 0. M odel 1 param eter m erupakan kasus khusus dari model 2 param eter, yakni ketika a = 1 atau a m erupakan tetapan untuk keseluruhan butir tes. Saat ini telah banyak program kom puter yang dibuat untuk mengestim asi param eter butir tes. Nilai param eter butir dan kem am puan peserta m erupakan hasil estimasi. K arena m erupakan hasil estimasi, kebenarannya bersifat probabilistik dan tidak lepas dari kesalahan pengukuran. Kesalahan pengukuran standar (Standard Error o f Measurement, SE) dalam teori respons butir berbanding terbalik kuadratik dengan fungsi informasi, Semakin besar fungsi informasi, semakin kecil SE atau sebaliknya (Hambleton, Swaminathan, & Rogers, 1991, 94). Jika nilai fungsi inform asi dinyatakan dengan k( 0 ), nilai estim asi SE dinyatakan dengan SE(0), dan N adalah jum lah butir yang ada, hubungan keduanya m enurut Hambleton, Swaminathan, & Rogers (1991 : 94) dan B aker (2001, 119) dinyatakan dengan SE(6) =
i
(3)
3. Pengujian Hasil Belajar Berbantuan Komputer (Com puterized Adaptive Testing) Pemanfaatan komputer untuk pengujian pertama kali dilakukan hanya untuk menggantikan PPT (paper-pencil test/PPT). Pemanfaatan komputer untuk pengujian
4
ini disebut dengan Computerized Based Testing (CBT). Pada prinsipnya CBT sama dengan PPT, yaitu setiap peserta tes menerima seperangkat butir tes yang sama. Karena penyajian butir soal dalam CBT tidak tercetak di kertas, maka dalam CBT dimungkinkan penyajian butir soal dilakukan secara acak. CBT yang demikian tentu dapat mengurangi kesempatan peserta tes mencontek pekeijaan peserta tes yang lain. Namun karena semua peserta tes karena jum lah butir soal, maka waktu yang tersedia untuk mengerjakan soal juga sama baik untuk peserta tes yang pandai maupun yang kurang pandai. Computerized AdaptiveTesting (CAT) adalah sistem pengujian berbantuan komputer yang lebih maju dibanding CBT. Dalam CAT butir soal yang diberikan kepada peserta tes disesuai dengan kemampuan peserta tes. Proses penyajian butir soal dalam CAT dilakukan secara berulang kali sampai tingkat kesalahan estimasi kemampuan peserta tes sekecil mungkin. Karena CAT hanya menyajikan soal yang tingkat kesukarannya sesuai dengan kemampuan peserta tes, maka soal yang disajikan dengan CAT bisa 50% lebih pendek dibanding dengan soal yang disajikan dengan PPT dengan ketelitian pengukuran yang sama atau lebih baik (Jingyu Liu, 2007). Dengan demikian, penggunaan CAT dapat mengurangi jum lah waktu yang diperlukan untuk mengadministrasikan tes dan biaya yang diperlukan untuk penyusunan butir-butir soal dalam bank soal. CAT memanfaatkan teori respons butir. Karena itu soal yang disajikan kepada peserta tes mempunyai indeks daya beda a, indeks kesukaran b, dan indeks tebakan semu c. M enurut Bim baum (Hambleton, Swaminathan & Rogers, 1991) berdasarkan ketiga param eter butir soal yang dikerjakan peerta tes, m aka dapat dihitung tingkat kem am puannya dengan rumus sebagai berikut: ................................................................ (4)
0 = ^ + ^ l n ( 0 . 5 ( l + V (l + 8 q ) dengan 6 : tingkat kem ampuan peserta tes a,
: indeks daya pem beda butir ke-i
bi
:
c(
: indeks tebakan semu butir ke-i
indeks kesukaran butir ke-i
: faktor penskalaan yang harganya 1,7. Kemampuan peserta tes (9) dalam persamaan 4 mempunyai hubungan dengan probabilitas menjawab benar P[(0) dalam persamaan 2. M aksudnya, jika 0 diketahui, maka P; (0 ) dapat dihitung. Jika P[(d) telah dihitung, maka probabilitas menjawab salah Qi(9) dapat dihitung dengan rumus: Qt(B) = 1 - Pt ( 0 ) ............................................................................................ (5) Jika probabilitas menjawab benar Pt (d) dan probabilitas menjawab salah Q i ( 0 ) telah diketahui, m aka kesalahan baku pengukuran S E (0 ) dapat dihitung m enggunakan persamaan 3. Persamaan 2 sampai dengan 5 dapat digunakan untuk m enyajikan butir soal dan mengestim asi kem ampuan peserta tes dalam CAT. Jika proses penyajian butir soal dalam CAT tersebut dilakukan secara berulang kali dengan indeks kesulitan butir yang sesuai degan kemampuan peserta tes, maka pada akhirnya dapat diperoleh kesalahan baku pengukuran SE(0) yang D
5
semakin konstan serta harga mutlak selisih SE(9) antar perulangan penyajian soal yang semakin kecil. Jika harga mutlak selisih SE(0) antar perulangan penyajian soal telah mencapai batas terkecil yang ditentukan, maka proses penyajian soal kepada peserta tes dalam CAT dapat dihentikan. Cara penghentian penyajian soal ini disebut dengan stopping rule atau stopping criterion. Linacre (dalam Sunhee Chae, Unson Kang, Eunhwa Jeon, & Linacre, 2000) menyatakan ada beberapa stopping criterion yang dapat digunakan dalam CAT, yaitu: jik a butir soal habis, jik a panjang tes telah tercapai, jik a tingkat ketelitian estim asi kem am puan telah tercapai, dan jik a hasil estim asi kem am puan jauh dari kriteria lulus-gagal yang telah ditetapkan sebelumnya. Uraian tersebut m enunjukkan bahw a stopping rule atau stopping criterion dalam CAT ada banyak alternatif. Pada prinsipnya stopping rule atau stopping criterion memastikan bahwa jum lah soal yang disajikan dalam CAT harus dibatasi. Pembatasan jum lah soal tersebut bisa karena butir soal habis, panjang tes telah tercapai, tingkat ketelitian estim asi kem am puan telah tercapai, atau hasil estimasi kem am puan jauh dari kriteria lulus-gagal. Setelah stopping rule atau stopping criterion CAT harus bisa memberikan estim asi akhir kem am puan peserta tes.
Metode Pelitian Penelitian ini m enggunakan pendekatan penelitian Research and Development perangkat lunak. M odel pengem bangan yang digunakan dalam penelitian ini adalah model linear sequential yang disebut juga sebagai classic life cycle atau model waterfall yang m em iliki 6 langkah seperti berikut ini (Sharma, 2012). M odel linear sequential dim ulai dengan rekayasa sistem untuk m enentukan seluruh kebutuhan sistem term asuk kebutuhan pengem bangan perangkat lunak. Langkah kedua, analisis, fokus pada kebutuhan perangkat lunak, yang mencakup dom ain informasi, fungsi, unjuk kerja, dan tampilan. Langkah ketiga, perancangan, untuk menterjem ahkan kebutuhan m enjadi langkah-langkah operasional untuk penulisan program. Keempat, pengkodean, untuk mengubah rancangan m enjadi perintah yang dapat dim engerti oleh m esin m enggunakan bahasa pem rogram an tertentu. Terakhir, pengujian, dilakukan untuk m engetahui keberfungsian program, sedangkan pem eliharaan untuk m eningkatkan kinerja program. 1. Rancangan Perangkat Lunak a. Arsitektur Sistem Perangkat lunak yang dihasilkan dari penelitian ini diharapkan dapat digunakan oleh peserta tes dalam jum lah banyak dalam waktu yang bersamaan, karena itu sistem client-server berbasis jaringan m utlak diperlukan. Perangkat lunak yang digunakan diharapkan ju g a dapat m enjangkau wilayah yang luas dan m udah diakses, sehingga sistem client-server berbasis web yang dapat diakses m elalui internet atau intranet m enjadi ideal. D alam penelitian ini perangkat lunak client-server berbasis web dikem bangkan m enggunakan perangkat lunak bassis data M ySQ L dan web server Apache yang m enyatu dalam XAM PP, yang semuanya bebas dikopi (open source), sedangkan bahasa pem rogram an utam a yang digunakan adalah
6
PHP.Arsitektur sistem perangkat lunak sistem pengujian hasil Belajar berbantuan kom puter yang dikem bangkan dalam penelitian ini ini adalah sebagai berikut. \
s
P HP W eb Interface
Item Database
V _
Client Machine W eb Browser
Gambar 1. A rsitektur Sistem
b. Sistem Basis Data Bank Soal Supaya sistem dapat digunakan untuk m enampung berbagai keperluan tes, maka sistem basis datanya harus mem punyai entitas yang lengkap mencakup: jenjang pendidikan, kelas, mata pelajaran, SK, KD, indikator, butir, waktu pakai, tes, detail tes, peserta tes, sekolah, kabupaten, propinsi, dan user.Relasi antarentitas sistem bank soal yang dikem bangkan dapat dilihat pada Gambar 2. Dalam sistem tersebut tabel pengguna (user) untuk menampung data admin, pengelola, dan pengguna biasa. D ata peserta tes ditam pung dalam tabel lain, yaitu tabel peserta. K ew enangan setiap pengguna adalah sebagai berikut. A dm in dapat m engelola isi semua tabel. Pengelola dapat mem anipulasi semua tabel, kecuali tabel user. Pengguna biasa hanya bisam em bantu m engelola butir soal. Peserta tes dapat mengubah secara tidak sengaja isi tabel yang terkait dengan hasil tes ketika ia m engirim kan jaw aban atas butir soal yang disajikan sistem. Semua bagian dapat diakses pengguna setelah login. U ntuk m enjam in keam anan sistem username dan passw ord dienkripsi dan semua halam an selalu redirect ke halam an login dan tidak dapat di-bypass.
c. Algoritma CBT Estim asi kem am puan peserta tes dalam CBT dilakukan secara klasik dengan m enghitung jum lah soal yang dapat dijawab dengan benar dibanding dengan
7
semua soal yang dikerjakan peserta tes. Flowchart CBT untuk setiap paket soal yang m engukur pencapaaian standar kom petensi (SK) dan kom petensi dasar (KD) darisuatu m ata pelajaran dapat dilihat pada Gam bar 3. D alam penelitian ini kem am puan peserta tes dinyatakan dengan skala 0 sampai dengan 100 berdasarkan persentase soal yang dijawab dengan benar oleh peserta tes.
Sajikan soal secara random
Cek jawaban
Hitung jawaban benar & salah
W aktu habis? Tidak Ya
__________ I__________ Hitung kem am puan peserta tes
Gam bar 3. Flowchart CBT
d. Algoritma CAT Estim asi kem am puan peserta tes dalam CAT dilakukan berdasarkan teori respons butir. M ula-m ula peserta tes diberi soal dengan tingkat kesulitan awal yang sedang pula (b awal = 0) karena dianggap mempunyai tingkat kem am puan awalnya (6 awal) sedang (6 awal = 0). Peserta tes diberi kesem patan untuk menjawab soal dengan alokasi waktu tertentu. Jika soal dengan tingkat kesulitan sedang tersebut dapat dijawab benar, peserta diberi soal baru yang lebih sulit, jik a dijawab salah m aka peserta diberi soal yang lebih mudah. Kemudian kem am puan (0) setelah menjawab soal baru P(9), Q(9),/j(0), S £ (0 ), dan harga m utlak selisih kesalahan baku antar penyajian soal dihitung. Proses ini dilakukan sampai stopping rule tercapai, kem udian kem am puan (0) akhir peserta tes dihitung. M ekanism e program CAT untuk setiap standar kom petensi (SK) dari setiap m ata pelajaran dalam penelitian ini ditunjukkan pada G am bar 4. D alam penelitian ini stopping rule yang digunakan ada 2, yaitu, sebagai berikut. a. Jika Butir Soal Habis Jika soal habis dan peserta tes pernah menjawab soal dengan benar, maka kem am puan (0) akhir peserta tes adalah kem am puan tertinggi yang pernah dicapainya. Jika soal habis dan peserta tes belum pernah menjawab soal dengan benar, m aka kem am puan (0) akhir peserta tes kem am puan terendah yang dihitung berdasarkan butir soal yang mem iliki indeks kesulitan paling rendah.
8
Beri peserta tes butir soal dengan indeks kesukaran butir (b) aw al = O
▼ ►
M
----------------------
▼ r, . u Baca ja w aban peserta tes J r
.
—
Beri peserta tes butir soal . K . . . , dengan b < b sebelum nya
Hitung 0 setelah jaw ab, P(0), Q(0), IIF, SE(0), dan Selisih SE(0) antar-iterasi
Jaw aban salah atau w aktu habis? ..
Hitung 0 setelah jaw ab, P(0), Q(0), IIF, SE(0), dan Selisih SE(0) antar-iterasi
stoo p ing rule tercapai?
Ya
▼ Stopping rule tercapai?
-►
Hitung 0 akhir
Beri peserta tes butir soal d engan b > b sebelum nya
Gambar 4. Flowchart CAT b. Jika Tingkat Ketelitian Estimasi Kemampuan Telah Tercapai Jika soal yang disajikan kepada peserta tes belum habis tetapi hasil setimasi kem ampuan peserta tes telah konsisten yang ditandai dengan harga mutlakselisih SE antar iterasi sangat kecil (<= 0,01), maka penyajian soal dihentikan. D alam hal ini kemampuan (0)peserta tes adalah kemampuan tertinggi yang pernah dicapainya Rumus yang digunakan untuk menghitung kem ampuan (0),probabilitas menjawab benar berdasarkan kem ampuan tersebut (P (9)), probabilitas menjawab salah (Q(9)), fungsi informasi butir (/((0)), dan kesalahan baku (5£'(0)adalah sebagai berikut (Birnbaum dalam Hambleton, Swaminathan & Rogers, 1991; Hambleton, Swaminathan & Rogers, 1991; Baker, 2001). e = bi
+ ^ - l n ( 0 . 5 ( l + V(1 + 8 Ci)
(1 - c,)eDa^0_b^ Pi(9) = Ci+ 1 + eDa;(0-&i) Qi(6) = 1 - Pi(6) h(9) = Pi(0)Qi(0)
SE (9 )=
1 JZ iL iW )
Kemampuan peserta tes (d) dan juga tingka kesulitan butir soal (b) dalam teori respons butir dapat bernilai positif atau negatif seperti halnyapada skor baku. D alam penelitian ini kemampuan peserta tes (0)terendah dibatasi -3 dan
9
tertingginya adalah +3. Alasan pem batasan ini adalah karena dalam kondisi atau distribusi normal data yang lebih kecil dari -3 atau lebih besar dari +3 jum lahnya sangat sedikit. Supaya hasil CAT lebih mudah diterima oleh banyak pihak, kemampuan peserta tes (0) yang dapat bernilai positif atau negatif tersebut kem udian diubah m enjadi skor denganskala terendah 0 dan tertinggi 100. Rumus yang digunakan untuk m em peroleh kem am puan dalam skor dalam skala tersebut adalah sebagai berikut. 50 Skor ( 100) = 5O + y 0 Rumus tersebut akan m enghasilkan Skor (100)< 0 jik a 0< -3 dan akan m enghasilkan Skor (100)> 100 jik a 0> 3. A gar tidak ada Skor (100)< 0 atau Skor (100)> 100, m aka perangkat lunak yang dikem bangkan harus dapat m em aksa atau mem bulatkan Skor (100) < 0 m enjadi 0 dan Skor (100) > 100 m enjadi 100 m enggunakan logika pem rogram an sebagai berikut: J i k a S k o r ( 100) < 0, maka S ko r (100) = 0 J i k a S k o r ( 100) > 100, maka S k o r (100) = 100
e. Analisis Data D alam penelitian ini pengujian kebenaran program dilakukan dengan blackbox testing. Black-box testing adalah m etode pengujian fungsionalitas program dengan cara m em beri kondisi atau data pada program untuk m engetahui kesesuaian spesifikasi program dengan rancangan. Jika spesifikasi program belum sesuai dengan yang diharapkan kem udian dilakukan penyesuaian-penyesuaian sampai program bisa berjalan seperti yang diharapkan. Hasil Penelitian dan Pembahasan 1. Hasil Simulasi CBT Hasil simulasi CBT dari peserta tes ditunjukkan dalam Tabel 1.Kolom terakhir dari Tabel 1 tersebut m enunjukkan bahw a kem am puan peserta tes pada CBT ini kem am puan peserta tes dinyatakan dengan skala 0 sampai dengan 100 berdasarkan persentase soal yang dijawab dengan benar oleh peserta tes. Simulasi ini sesuai dengan rancangan yang telah dikem ukakan sebelumnya. Tabel 1. H asil CBT No.
Kode Butir
Daya Beda
Tingkat Kesulitan
Tebakan
Skor Jawaban
0 (Skala 100)
1
11
1.67
0.7
0.15
0
28.571
2
50
0.75
0.03
0.88
1
3
43
0.69
0.44
0.52
0
4
62
1.28
0.38
0.05
0
5
22
0.92
0.2
0.97
0
6
59
1.58
1.04
0.44
1
7
18
1.55
1.69
0.82
0
10
2. Hasil Simulasi CAT H asil simulasi CAT dari peserta tes berkem am puan rendah ditunjukkan dalam Tabel 2. H asil pengolahan data Tabel 2 secara grafik m em peroleh riwayat hasil peserta tes seperti ditunjukkan pada Gam bar 5. Pada simulasi tersebut mulam ula peserta tes dianggap mem punyai tingkat kem am puan awalnya (6 awal) sedang (0 awal = 0) dan diberi soal dengan tingkat kesulitan awal yang sedang pula (b awal = 0). Peserta tes diberi kesem patan untuk menjawab soal dengan alokasi waktu tertentu. Berdasarkan jaw aban yang diberikan peserta tes, kem udian dihitung: kem am puan (0) peserta tes setelah menjawab butir soal, probabilitas menjawab benar berdasarkan kem am puan tersebut (P (0)), probabilitas menjawab salah (Q(0)), fungsi inform asi butir (/£(0)), kesalahan baku (SE(6)), dan harga m utlak selisih kesalahan baku antar penyajian soal. K arena jaw aban pertanyaan pertam a salah, yaitu ditandai dengan skor jaw aban = 0, m aka pada putaran kedua peserta diberi soal yang lebih mudah, yaitu dengan tingkat kesulitan -0,45. Soal kedua ini ternyata dapat dijawab dengan benar. M enggunakan rumus-rumus yang telah dikem ukakan m aka dapat dihitung kem bali: kem am puan (0) peserta tes setelah menjawab butir soal, probabilitas menjawab benar berdasarkan kem am puan tersebut (P (0)), probabilitas menjawab salah (Q(0)), fungsi inform asi butir (/£(0)), kesalahan baku (SE(6)), dan harga m utlakselisih kesalahan baku antar penyajian soal. Tabel 2. Hasil Simulasi CAT pada Siswa Berkem am puan Rendah
No.
Kode
Daya
T in g k a t
B u tir
Beda
Kesulitan
Tebakan
Skor
e
Jaw aban
A w al
Selisih
e Setelah
P(6)
Jaw ab
Q(0) i-P (6 )
IIF
SE
SE
(6)
A n ta r Iterasi
1
93
0.13
0
0.3
0
0.00
0.00
0.50
0.50
0.25
2.00
2.00
2
87
0.61
-0.45
0.81
1
0.00
-0.45
0.50
0.50
0.25
1.41
0.59
3
6
0.6
-0.25
0.13
0
-0.45
-0.45
0.58
0.42
0.24
1.16
0.25
4
63
0.91
-0.05
0.55
1
-0.45
-0.05
0.50
0.50
0.25
1.00
0.16
5
69
1.37
0.15
0.71
1
-0.05
0.15
0.50
0.50
0.25
0.90
0.11
6
83
0.95
0.35
0.1
1
0.15
0.35
0.50
0.50
0.25
0.82
0.08
7
88
1.36
0.55
0.39
0
0.35
0.35
0.58
0.42
0.24
0.76
0.06
8
76
1.67
0.75
0.11
0
0.35
0.35
0.66
0.34
0.22
0.71
0.04
9
86
1.79
0.95
0.26
0
0.35
0.35
0.73
0.27
0.19
0.68
0.03
10
28
0.49
1.15
0.55
0
0.35
0.35
0.80
0.20
0.16
0.67
0.01
Penyajian soal dan perhitungan tersebut diulang-ulang sampai akhirnya stopping rule tercapai, yaitu harga absolut selisih SE antar iterasi sangat kecil (<= 0,01) atau soal habis. Kem am puan akhir peserta tes adalah kem am puan tertinggi dari jaw aban soal yang benar. H asil pengolahan angka dari Tabel 2 secara grafis ditunjukkan pada G am bar 5.
11
R iw a y a t Hasil Tes P eserta
2.50 p
rn “
1.50
< 1.00
\
a 5
\
0.50 0 00
\
■ 9 S e te la h J a w a b
— ■>
-S e l is i h S E A n t a r Ite ra s i
K— ~ y "
-0.50
V
i/
S
" 11 ■ m
79
1.00 Soal K e ...
Gambar 5. Riw ayat H asil Tes Peserta CAT Berkem am puan Rendah Hasil simulasi CAT dari peserta tes berkem am puan tinggi ditunjukkan dalam Tabel 3. Cara perhitungan angka-angka yang ada dalam kolom dari tabel tersebut sama dengan cara perhitungan yang digunakan simulasi CAT dengan peserta tes berkem am puan rendah. Pengolahan data secara grafik angka-angka yang ada di Tabel 3 ditunjukkan pada Gam bar 6. Gambar 6 m enunjukkan bahw a untuk lim a kali peserta menjawab salah estim asi kem am puan peserta tes sudah konvergen. Hasil CBT m aupun CAT dari simulasi ini m enyim pan data jaw aban benar atau salah dari peserta tes untuk setiap butir yang dikerjakan. K arena setiap butir soal m em punyai kode butir dan butir tersebut m em punyai relasi secara langsung dengan indikator dan tidak langsung dengan KD dan SK, m aka seharusnya jum lah soal dengan indikator tertentu yang dijawab benar atau dijawab salah oleh peserta tes dapat diketahui. Dengan dem ikian sistem ini juga dapat digunakan untuk diagnosti kesulitan belajar siswa. Tabel 3. Hasil Simulasi CAT pada Siswa Ber cemampuan Tinggi No.
Kode B u tir
Daya Beda
T in g ka t K esulitan
Tebakan
Skor
e
Jaw aban
A w al
Selisih
e Setelah
Pi(0)
Q(0)= 1-P(0)
IIF
SE (0)
Jaw ab
SE A n ta r Iterasi
1
55
0.29
0
0.14
1
0.00
0.00
0.50
0.50
0.25
2.00
2.00
2
70
1.37
0.5
0.75
1
0.00
0.50
0.50
0.50
0.25
1.41
0.59
3
74
0.78
1
0.02
1
0.50
1.00
0.50
0.50
0.25
1.15
0.26
4
19
1.18
1.5
0.4
1
1.00
1.50
0.50
0.50
0.25
1.00
0.15
5
65
0.89
2
0.55
1
1.50
2.00
0.50
0.50
0.25
0.89
0.11
6
4
1.9
2.5
0.44
1
2.00
2.50
0.50
0.50
0.25
0.82
0.08
7
3
0.02
3
0.43
1
2.50
3.00
0.50
0.50
0.25
0.76
0.06
8
47
0.27
3.5
0.01
1
3.00
3.50
0.50
0.50
0.25
0.71
0.05
9
12
0.48
4
0.16
1
3.50
4.00
0.50
0.50
0.25
0.67
0.04
10
70
1.78
4.5
0.52
0
4.00
4.00
0.70
0.30
0.21
0.64
0.03
11
19
0.35
5
0.16
0
4.00
4.00
0.85
0.15
0.13
0.62
0.02
12
50
1.09
5 .5
0.24
0
4.00
4.00
0.93
0.07
0.07
0.61
0.01
13
25
1.21
6
0.27
0
4.00
4.00
0.97
0.03
0.03
0.61
0.00
14
98
0.65
6.5
0.61
0
4.00
4.00
0.99
0.01
0.01
0.61
0.00
12
Riwayat Hasii Tes Peserta
9 Setelah Jawab
Selisih SE Antar Ite rasi
B u t i r Ke..
Gambar 6. Riw ayat Hasil Tes Peserta CAT Berkem am puan Tinggi
3. Hasil Pengembangan Perangkat Lunak Tam pilan pertam a perangkat lunak untuk Admin, Pengelola, dan Pengguna bukan peserta tes m em inta nam a pengguna (user name) dan sandi (password). K arena itu tidak semua orang bisa m enggunakan menu yang ada. Jika pengguna dapat m em asukkan nam a pengguna dan sandi pada level admin dengan benar, m aka akan m uncul tam bilan seperti Gambar 7 dalam lampiran. Gam bar tersebut m enunjukkan menu untuk m engelola soal, m engatur tes, m engelola peserta tes, m engelola laporan tes, dan m engelola pengguna. Jika pengguna m em asukkan nam a pengguna dan sandi pada level pengelola maka menu kelola pengguna tidak muncul, sedangkan jika pengguna m em asukkan nam a pengguna dan sandi pada level pengguna biasa, m aka menu yang m uncul hanya kelola soal. Bagian perangkat lunak sistem pengujian online yang paling krusial adalah bagian yang banyak m enggunakan rumus dan perulangan. Bagian ini ada pada bagian yang dapat m enam pilkan hasil tes.Tam pilan hasil CBT yang diakses dari menu adm in ternyata telah sesuai dengan rancangan. Kem am puan akhir peserta tes dalam CBT dinyatakan dalam skala 0 sampai dengan 100 berdasarkan persentase soal yang dijawab benar. Hal ini ditunjukkan dalam Gambar 8. Tam pilan hasil CAT yang diakses dari menu admin ditunjukkan pada Gambar 9. M eskipun angka-angka yang ada dalam tabel berbeda dengan hasil simulasi, tetapi besarnya angka-angka yang ada dalam tam pilan hasil CAT telah sesuai dengan rumus yang digunakan dalam sumulasi CAT pada Tabel 2 dan Tabel 3. Perbedaan angka yang ada disebabkan karena dalam ujicoba program pengguna tidak tahu kunci soal yang disajikan CAT, sehingga tidak bisa m engatur benar atau salah seperti pada data simulasi. U ntuk peserta tes, agar bisa mengakses tes yang diselenggarakan dalam mode CBT m upun CAT harus m em ilih provinsi, kabupaten/kota, jenjang pendidikan, nam a sekolah, serta mengisi nom or peserta tes dan kode akses masuk. Jika m asukan dari peserta tes tersebut valid dengan data yang disim pan di database, m aka akan tam pil menu seperti Gambar 10.
13
Gam bar 10 m enunjukkan menu untuk peserta tes, yaitu berupa daftar tes yang tersedia. Tes yang waktu aktifnya sesuai w aktu login peserta tes bisa diakses dan dikerjakan peserta tes. Gam bar 10 m enunjukkan ada 2 tes yang tersedia untuk peserta tes. Jum lah tes yang tersedia tersebut diatur dari menu admin. Jika peserta tes m em ilih tes yang pertam a (klasik) m aka akan ditam pilkan soal CBT seperti ditunjukkan pada G am bar 11. Peserta tes m engerjakan soal CBT dengan cara m em ilih jaw aban yang sesuai dari semua soal yang telah ditetapkan oleh admin, kem udian m engklik tom bol kirim. Langkah ini akan ditanggapi server dengan m enam pilkan hasil tes seperti ditunjukkan pada Gam bar 12. G am bar 12 m enunjukkan bahw a selain skor, peserta tes ju g a dapat m engetahui indikator soal yang dijawab dengan benar atau salah oleh peserta tes. Jika pada tam pilan Gam bar 10 peserta tes m em ilih tes yang kedua (1 PL) m aka akan ditam pilkan soal CAT seperti ditunjukkan pada G am bar 13. Berbeda dengan CBT, penyajian soal pada CAT disajikan satu butir untuk setiap tampilan. B utir soal berikutnya akan ditam pilkan ke peserta tes berdasarkan benar atau salahnya jaw aban peserta tes. Jika jaw aban benar, tingkat kesulitan soal akan lebih tinggi, sedangkan jik a jaw aban salah tingkat kesulitan soal akan lebih rendah. Proses penyajian soal dalam CAT dilakukan berulang-ulang sampai stopping rule tercapai. Jika stopping rule tercapai kem udian disajikan hasil tes yang bisa dilihat oleh peserta. H asil CAT peserta ditunjukkan pada Gam bar 14. H asil CAT pada penelitian ini m enunjukkan skor tiap standar kom petensi dan skor rata-rata seluruh kom petensi yang diujikan. Uraian dan gam bar yang telah disajikan sebelum nya m enunjukkan bahw a sistem pengujian hasil belajar berbantuan kom puter yang dikem bangkan dalam penelitian ini telah berfungsi seperti yang diharapkan. U ntuk m engetahui efek penggunaan sistem ini kepada peserta tes dan praktisi pendidikan diperlukan penelitian lebih lanjut.
Kesimpulan Dan Saran 1. Kesimpulan Berdasarkan hasil analisis data dan pem bahasan, hasil penelitian ini dapat simpulkan sebagai berikut. a. Sistem bank soal yang dikem bangkan m am pu m enam pung butir soal yang bisa digunakan untuk berbagai keperluan tes dan dapat dibuat dengan entitas jenjang pendidikan, kelas, m ata pelajaran, standar kom petensi, kom petensi dasar, indikator, butir, waktu pakai, nam a tes, detail tes, peserta tes, sekolah, kabupaten, propinsi, dan pengguna. b. CBT dapat dikem bangkan dengan m enyajikan soal secara random, m enguji jaw aban peserta, menghitung jaw aban benar & salah, m engecek alokasi waktu yang tersedia. Bila waktu habis atau semua soal telah disajikan, selanjutnya dihitung kem am puan akhir peserta tes. c. CAT dapat dikem bangkan dengan cara peserta tes diberi soal dengan tingkat kesulitan sedang dengan asumsi kem am puan aw alnya (6 awal) juga sedang. Kemudian dihitung: 1) kem am puan (0) setelah menjawab
14
berdasarkan daya beda (a), tingkat kesulitan (b), dan tebakan semu (c) butir soal, 2) probabilitas menjawab benar berdasarkan kem am puan tersebut (P (0)), 3) probabilitas menjawab salah (Q(0)), 4) fungsi inform asi butir (li(0)), 5) kesalahan baku (SE(0)), dan 6) harga absolut selisih kesalahan baku antar penyajian soal.Proses diulang sampai selisih kesalahan baku antar penyajian soal sekecil mungkin, soal atau waktu habis.
2. Saran a. Perlu im plem entasi sistem yang telah dikem bangkan pada sampel terbatas dan sampel yang lebih luas. b. Perlu penelitian dam pak penggunaan sistem yang telah dikem bangkan ini kepada peserta tes dan praktisi pendidikan.
DAFTAR PUSTAKA Allen, M. J. & Yen, W . M. (1979). Introduction to m easurem ent theory. M onterey, CA: Brooks/Cole Publishing Company. Baker, F. B. 2001. The basics o f item response theory. ERIC Clearinghouse on Assessm ent and Evaluation. Hambleton, R.K. & Swaminathan, H. (1985). Item response theory. Boston, MA: Kluwer Inc. Hambleton, R.K., Swaminathan, H., & Rogers, H.J. (1991). Fundam ental o f item response theory. N ew bury Park, CA: Sage Publication Inc. Hulin, C.L., Drasgow, F. & Parsons, C.K. (1983). Item response theory: Application to psychological measurement. H om ewood, IL: Dow JonesIrwin. Jingyu Liu. (2007). Comparing m ulti-dim ensional and uni-dimensional computer adaptive strategies in psychological and health assessment. Dissertation of U niversity of Pittsburgh. Linacre, J.M. (2000). Com puter-Adaptive Testing: A M ethodology W hose Time Has Come. Published in Sunhee Chae, Unson Kang, Eunhw a Jeon, and J. M. Linacre. (2000) D evelopm ent o f C om puterized M iddle School A chievem ent Test [in Korean]. Seoul: Komesa Press. M islevy, R.J. & Bock, R.D. (1990). BILO G 3: Item analysis & test scoring with binary logistic models. M oorseville: Scientific Sofware Inc. Sharma, G. ((2012). Software engineering notes. D iam bil pada tanggal 20 N ovem ber 2012 dari http://guideforengineers.com /w ordpress/wpcontent/uploads/2009/10/se notes .pdf.
15
LAMPIRAN
4*
r
P|
a
O'
ft SISTEM TES ONLINE
■
1
Gambar 7. M enu Admin r*
♦
t M
|
■|
S *» *T V Ck»v
♦
fi | *
• CH't
.
A SISTEM TES ONLINE Ujkcib» tIN MalctnAliU SUP (KlmU») Nm i i ( W iUi Alamal Pm m U A tal M>kuUh • 9
W fflw l H«M U m i i m Toy* alurta SMV M«|u l*r»
Pengaturan T#» Kalota P v t x l j Tm Lapa»«n t*»
Gambar 9. H asil CBT dari Peserta Tes
16
1
U
Tesonine
5 Ur«v«9tas Negen Yogyakarta
l+l ~ fi\
SISTEM TES ONLINE
X admin
Ujicoba UN Matematika SMP{1 PL) 131413378 Samsul Hadi Slem an Yogyakarta SMP Maju Jaya
No. Peserta Nama Peserta A lam at Peserta Asal sekolah
Kode sk = 1 sk = Menemukan unsur, bagia
ukurannya.
lingka
Skor
e Awal
fl Stl Jwb
Pi|9)
Q(e)
IIF
SEiej
0
1
0
0
O.S
0.5
0.25
2
2
0
1
0
0.012
0.5
0.5
0 25
1 414
0 586
0.079
0.5
0.5
0 25
1.155
0 259
0.079
0.519
0461
0.25
1
0155
0
0.5
0.5
0 25
0 894
0 106
0
0.556
0.442
0247
0.817
0077
0
0
05
05
0 25
0.757
0 06
0
-0.055
0.5
0.5
0.25
0 708
0 049
0
-0 055
-0.055
0.563
0.417
0 243
0 666
0 04
0
-0 055
-0.055
0.494
0 506
0 25
0 634
0 034
a
b
c
260
1
0
192
1
0.012
273
1
0.079
0
1
0.012
204
1
0.123
0
0
0.079
265
0.228
0
0
1
0 079
96
1
0.130
0
0
0
212
1
-0.001
0
0
3
1
-0.055
0
1
248
1
0.141
0
B
1
-0.07
0
Gambar 9. H asil CAT dari Peserta Tes j
fr n m im > + *
Gambar 10. M enu untuk Peserta Tes
Gambar 11. Penyajian Soal CBT
17
Selisih SE
*
C -
I ^Vuniveratas Negen Yogyakarta
SistemTes Orine | Be
p| • c-
c ||a -
9 locahost'ca
A SISTEM TES ONLINE Nama Tes No. Peserta Nama Peserta Alamat Peserta Asal sekalah
: Ujicoba UN Matematika SMP (Klasik) :131413379 : Samsul Hadi : Sleman Yogyakarta : SMP Maju Jaya
Skor Akhir = 30
Butir yang dijawab benar No.
Jumlah
indikator
1
Menentukan rumus keliling lingkaran |ika diketahui keliling dan jari-jari
1
2
Menentukan luas permukaan limas yang alasnya berbentuk persegi panjang dengan panjang, le diketahui
1
3
Menghilung luas permukaan balok jika volum, panjang, dan lebarnya diketahui
Butir yang dijawab salah No.
Indikator
Jumlah
1
Menghilung panjang jari-jari roda mobil jika banyaknya putaran dan jarak yang ditempuh diketahui
1
Gambar 12. H asil Tes CBT
f
Gambar 13. Penyajian Soal CAT SistemTes Onine |Baanda
x j" +
C | | j j -Google
T. SISTEM TES ONLINE Nama Tes No. Peserta Nama Peserta Alamat Peserta Asal sekolah
: Ujicoba UN Matematika SMP (1 PL) :131413378 : Samsul Hadi : Sleman Yogyakarta : SMP Maju Jaya
Skor per SK No.
Standar Kompetensi
1
Menentukan unsur, bagian lingkaran serta ukurannya.
Skor 52.300
2
Memahami sifat-sifat kubus, balok, prisma, limas, dan bagian-bagiannya, serta menentukan ukurannya.
53.750
3
Menggunakan teorema Pythagoras dalam pemecahan masalah.
55.303
Skor Rata-rata : 53.811
Butir yang dijawab benar No,
indikator
Jumlah
1
Menyebutkan daerah pada lingkaran yang dibatasi oleh dua jari-jari dan salu busur
1
Gambar 14. H asil Tes CAT
18
•
o-
