PENYUSUNAN SKALA MOTIVASI BELAJAR MATEMATIKA DENGAN PENERAPAN MODEL RASCH

Nur Aeni, Purwo Susongko, M Shaefur Rokhman

Abstract


Penelitian ini bertujuan untuk (1) Menyusun tes motivasi belajar matematika yang terstandarisasi, (2) Memvalidasi tes motivasi belajar matematika dengan penerapan model Rasch dilihat dari aspek isi, substantif, struktur, eksternal, dan konsekuensi. Populasi dalam penelitian ini adalah semua peserta didik SMA N 1 Pagerbarang. Sampel dalam penelitian ini adalah peserta didik kelas X SMA N 1 Pagerbarang. Pengambilan sampel menggunakan teknik convenience sampling.  Sampel  dalam penelitian ini adalah lembar jawab angket motivasi belajar matematika sebanyak 180 lembar. Jenis penelitian ini adalah penelitian Research and development (RnD) yang mengikuti tahapan model Plomp dengan dimodifikasi sesuai kebutuhan penelitian . Tahapan model Plomp terdiri dari 4 tahap yaitu: (1) tahap investigasi awal; (2) tahap perancangan; (3) tahap realisasi/konstruk ; (4) tahap tes, evaluasi dan revisi. Analisis data secara rasional berbantuan para ahli, sedangkan analisis data secara empiric menggunakan teori respon butir model Rasch dengan bantuan program R versi 3.1.2 dan SPSS versi 17.0 Hasil penelitian menunjukan bahwa , (1)  Penyusunan tes motivasi belajar matematika yang terstandarisasi dilakukan dengan, (a) menganalisis teori yang mendukung dalam penyusunan skala motivasi belajar matematika; (b) pendefinisian konsep dan operasional; (c) menetukan dimensi dan indikator; (d) menyusun butir-butir tes; (e) butir tes divalidasi secara rasional; (f) uji coba lapangan; (g) data divalidasi secara empiric menggunakan teori respon butir model Rasch dengan bantuan program R versi 3.1.2 dan SPSS versi 17.0  (2) Validitas tes motivasi belajar matematika dengan penerapan model Rasch dilihat dari aspek isi, substantif, struktur, eksternal dan konsekuensi terbukti bahwa tes motivasi belajar matematika valid.

 

Kata Kunci: Motivasi Belajar Matematika, Model Rasch, Validitas Messick


Full Text:

PDF

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2017 JPMP



JPMP index: