ANALISIS VALIDITAS UKUR DAN KONSISTENSI INTERNAL TES PEMAHAMAN MEMBACA NARASI BERBASIS TEKS DIGITAL MENGGUNAKAN MODEL PARTIAL CREDIT RASCH

Authors

  • Luh Putu Adhi Laksmini Susila Universitas Pendidikan Ganesha
  • Ida Bagus Putrayasa Universitas Pendidikan Ganesha
  • Anjelina Septiana Harianja Universitas Pendidikan Ganesha
  • Ni Putu Eva Fransiska Dewi Universitas Pendidikan Ganesha
  • Yunita Ratna Alfin Universitas Pendidikan Ganesha
  • I Nengah Martha Universitas Pendidikan Ganesha
  • Kadek Wirahyuni Universitas Pendidikan Ganesha

DOI:

https://doi.org/10.23969/jp.v10i04.39270

Keywords:

Validitas ukur, evaluasi, konsistensi

Abstract

Paradigma pendidikan global telah bergeser secara masif menuju literasi digital, menuntut evaluasi yang mampu menangkap navigasi kognitif kompleks dalam membaca narasi digital. Penelitian ini bertujuan untuk mengkalibrasi kualitas psikometrik instrumen "Tes Pemahaman Membaca Narasi Digital" (TPMND) menggunakan pendekatan Item Response Theory (IRT), khususnya Model Partial Credit (PCM) Rasch, yang dianggap lebih unggul dari Teori Tes Klasik (CTT) yang terbatas dalam mengukur skor bertingkat. Penelitian dengan desain deskriptif kuantitatif ini melibatkan 450 siswa yang dipilih melalui multistage random sampling. Instrumen, yang terdiri dari 25 butir soal esai pendek dengan rubrik analitik skor 0-3, dianalisis menggunakan perangkat lunak Winsteps untuk menguji unidimensialitas, kesesuaian butir, reliabilitas, dan keberfungsian kategori skor. Hasil analisis menunjukkan instrumen memiliki validitas konstruk sangat kuat dengan raw variance explained by measures sebesar 46,2% dan unexplained variance pada kontras pertama hanya 5,8%, membuktikan sifat unidimensionalnya. Dari 25 butir, 23 butir sesuai model, dengan dua butir (Item 14 dan 22) perlu revisi karena terminologi yang membingungkan. Indeks reliabilitas item (0,96) dan person (0,89) tergolong sangat baik, menunjukkan konsistensi internal tinggi dan kemampuan membedakan siswa ke dalam beberapa strata kemampuan. Analisis PCM membuktikan struktur penskoran 0-3 berfungsi optimal dengan ambang batas yang terurut. Temuan ini menegaskan bahwa model Rasch tidak hanya memberikan presisi pengukuran yang lebih tinggi, tetapi juga menawarkan fungsi diagnostik yang krusial, memungkinkan pendidik mengidentifikasi hambatan kognitif spesifik siswa dan memberikan umpan balik yang lebih targetted dalam evaluasi literasi digital.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Bond, T. G., & Fox, C. M. (2020). Applying the Rasch Model: Fundamental Measurement in the Human Sciences. Routledge.

Boone, W. J. (2016). Rasch analysis for instrument development: Why, when, and how? CBE—Life Sciences Education.

Chen, H. J. (2021). Digital reading performance and its relationship with cognitive strategies. Journal of Educational Computing Research.

Delgado, P., et al. (2018). Don't throw away your printed books: A meta-analysis on the advantage of reading narrative texts on paper. Educational Research Review.

Englehard, G., & Wind, S. A. (2018). Invariant Measurement with R. Routledge.

Hahne, C. (2020). Rasch Analysis in Educational Research. Springer.

Kintsch, W. (2019). Revisiting the Construction-Integration Model of Text Comprehension. Educational Psychologist.

Leu, D. J., et al. (2017). The new literacies of online research and comprehension. The Reading Teacher.

Lin, S. W. (2018). Validating a reading comprehension test using the Rasch model. Language Testing.

Masters, G. N. (2016). A partial credit model for objective measurement. Psychometrika.

Mayer, R. E. (2021). Multimedia Learning (3rd ed.). Cambridge University Press.

OECD. (2023). PISA 2022 Results: Learning During Disruptions. OECD Publishing.

Panfalov, A. (2022). Psychometric evaluation of reading tests in the digital age. Assessment in Education.

Prieto, G., & Nieto, C. (2019). Analysis of polytomous items in educational assessment. Journal of Applied Measurement.

Putnam, S. M. (2020). Narrative comprehension in digital vs. print media. Reading Research Quarterly.

Reckase, M. D. (2015). Multidimensional Item Response Theory. Springer.

Salmerón, L., et al. (2018). Comprehension of digital texts: A review. Psicothema.

Schoor, C., et al. (2021). Multiple document comprehension in digital environments. Frontiers in Psychology.

Sumintono, B., & Widhiarso, W. (2015). Aplikasi Model Rasch untuk Penelitian Ilmu-Ilmu Sosial. Trim Komunikata.

Toste, J. R., et al. (2020). Reading comprehension and digital texts: A psychometric study. Journal of Learning Disabilities.

Van der Vlies, R. (2020). Digital Reading Habits of Students. OECD Education Working Papers.

Wang, W. C. (2017). Rasch measurement and its applications in education. International Journal of Quantitative Research.

Wolf, A. D., et al. (2019). The impact of digital formats on reading comprehension. Journal of Literacy Research.

Winsteps. (2024). Winsteps Rasch Measurement Software User Guide. Winsteps.com.

Zhu, M., et al. (2022). Measuring digital literacy with IRT models: A systematic review. Educational Psychology Review.

Downloads

Published

2025-12-30

Most read articles by the same author(s)