Main Article Content

Abstract

Pada Sekolah Menengah Kejuruan, matematika memainkan peran penting untuk menguasai mata pelajaran yang berhubungan dengan ilmu-ilmu keteknikan dan sains. Salah satu kemampuan terpenting dalam matematika adalah kemampuan berhitung (numerik). Kemampuan numerik yang baik akan mempermudah siswa untuk mempelajari mata pelajaran lainnya disekolah. Penelitian ini dilakakukan berdasarkan rendahnya kemampuan siswa SMK khususnya kemampuan  numerik siswa SMK yang mendukung pelajaran keteknikan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui  kesahihan alat ukur yang digunakan sekolah untuk menguji kemampuan numerik siswa.  Analisis dilakukan terhadap parameter item dari tes kemampuan numerik (kesulitan & daya beda) nilai yang dapat diterima,  butir-butir soal-soal numerik yang efektif untuk digunakan untuk pengukuran, tingkat kesesuaian butir soal (item fit), dan indikator validitas uji kemampuan numerik. Penelitian ini adalah penelitian ex post facto, Teknik analisis data yang digunakan adalah analisis data secara kuantitatif pendekatan teori respon butir model logistik dua parameter dengan menggunakan bahasa pemrograman R, eirt dan SPSS.  Hasil analisis akan membantu sekolah dalam membuat program-program yang lebih efektif untuk meningkatkan hasil belajar siswa. Butir-butir soal yang ada, efektif untuk digunakan dalam pengukuran, dibuktikan dengan hasil korelasi Item-Total signifikan untuk semua butir soal. Penelitian di masa depan diharapkan sebuah tes dapat memetakan kemampuan siswa secara baik pada dimensi pengetahuan taxonomy bloom dan variable-variabel kemampuan numerik lainnya.

Keywords

Analisis Hasil Belajar item response theory

Article Details

How to Cite
Matondang, P., Jalinus, N., & Ambiyar, A. (2020). Analisis Pemetaan Kemampuan Numerik Siswa SMK Model Teori Respon Butir. INVOTEK: Jurnal Inovasi Vokasional Dan Teknologi, 20(3), 11-22. https://doi.org/https://doi.org/10.24036/invotek.v20i3.640

References

  1. [1] Gronlund, N. E. (1993). Assessment of student achievement. Allyn & Bacon Publishing. Longwood Division, 160 Gould Street, Needham Heights, MA 02194-2310; tele.
  2. [2] Wihaskoro, Ahmad Mabruri. (2013). Modul Evaluasi Pembelajaran.
  3. [3] Oriondo, L. L., & Antonio, E. M. D. (1998). Evaluating Educational. Outcomes, Manila: Rex Book Store.
  4. [4] Griffin, P., & Nix, P. (1991). Assessment and reporting: A new approach.
  5. [5] Ebel, R. L., & Frisbie, D. A. (1986) Essentials of. Educational Measurement.
  6. [6] Susongko, P. (2016). Validation of science achievement test with the rasch model. Jurnal Pendidikan IPA Indonesia, JPII 5(2), 268-277.
  7. [7] Hamblenton, R.K., Swaminathan, H. & Rogers, H.J. (1991). Fundamental of item response theory. Newbury Park, CA : Sage Publication Inc.
  8. [8] Hambleton, R.K. & Swaminathan, H. (1985). Item response theory: Principles and applications. Boston. Kluwer. Nijhoff Publishing.
  9. [9] Lord, Frederick, M. (1990). Aplications of Item Response Theory to Practical Testing Problems. New Jersey: LawrenceErlbaum Associates, Publishers.
  10. [10] M. Candiasa, N. Natajaya, and K. Widiartini. (2018). Vocational Aptitude Test. SHS Web Conf., vol. 42, p. 00044.
  11. [11] G. Sugiharti and B. J. W. Habeahan. (2018). Influence of Learning Model Using Laboratory and Numeric Ability to Student Learning Result on Thermochemical Material. Int. Educ. Stud., vol. 11, no. 5, p. 154.
  12. [12] Harususilo, YE. (2019). Skor PISA Terbaru Indonesia, Ini 5 PR Besar Pendidikan pada Era Nadiem Makarim. Retrived from: http:// ", https://edukasi.kompas.com/read/2019/12/04/13002801/skor-pisa-terbaru-indonesia-ini-5-pr-besar-pendidikan-pada-era-nadiem-makarim?page=all.
  13. Diakses : 24 Januri 2020
  14. [13] R. . Olatoye and A. . Aderogba. (2011). Performance of Senior Secondary School Science Students in Aptitude Test: The Role of Student Verbal and Numerical Abilities. J. Emerg. Trends Educ. Res. Policy Stud., vol. 2, no. 6, pp. 431 – 435.
  15. [14] Ayodelle, O. D. (2014). Teacher Instructional Time, Student–Engaged Time and Numerical Ability as Predictors of Student Achievement in Senior Secondary School Chemistry. Journal of Emerging Trends in Educational Research an Policy Studies (JETERAPS), 5(3), 377-380.
  16. [15] Othman, F. (2006). The psychology of individual differences, and mental ability. Al-Ameen press, Egypt, Cairo.
  17. [16] Simon, M. K., & Goes, J. (2013). Ex post facto research. Retrieved from. dissertationrecipes.com, 2013, Diakses 18 Nov. 2019.
  18. [17] Eirt, Retrived from https://libirt.psychometricon.net/, Diakses 18 Nov 2019.
  19. [18] Wood, J. Logistic IRT Models. Retrived from https://quantdev.ssri.psu.edu/ sites/qdev/files/IRT_tutorial_FA17.html, Diakses 18 Nov 2019.
  20. [19] Djemari Mardapi. (2012). Pengukuran, Penilaian, dan Evaluasi Pendidikan. Yogyakarta: Nuha Litera.
  21. [20] Alagumalai, S., Curtis, D. D., & Hungi, N. (2005). Applied Rasch Measurement: A Book of Exemplars. Dordrecht: Springer.
  22. [21] Hanif, A., Retrived from https://www.semestapsikometrika.com/2017/07/analisis-dan-seleksi-item-menggunakan.html , Diakses 18 Nov 2019.
  23. [22] Smith, R. M. (1991). The distributional properties of Rasch item fit statistics. Educational and psychological measurement, 51(3), 541-565.
  24. [23] https://www.spssindonesia.com/2018/12/ analisis-faktor-dan-interpretasi-spss.html, Diakses 27 Nov 2019.
  25. [24] Hattie, J. (1994). An empirical study of various indices for determining unidimensionality Multivariate. Behavioral Research, 19, 49-78, http://dx.doi.org/10.1207/ s15327906mbr1901_3.