Membuat Data Script Analisis Rasch Menggunakan Winstep

Analisis dengan menggunaka model Rasch memang membutuhkan perhitungan matematika yang lebih rumit jika dibandingkan dengan analisis dengan Teori Tes Klasik. Oleh karena itu beberapa software dideasain khusus untuk membantu kita memecahkan masalah ini. salah satu software yang bisa digunakan untuk analisis model Rasch adalah Winstep. Winsteps adalah perangkat lunak berbasis Windows yang membantu komuptasi model Rasch, terutama di bidang evaluasi pendidikan, survei sikap, dan analisis skala. Winstep dapat digunakan untuk analisis item dengan model dikotomi (1-0) maupun politomi (1-2-3-4-dst). Untuk dapat menggunakan Winstep kita diminta untuk membeli lisensi penggunaan terlebih dahulu, namun program ini juga menyediakan versi gratisnya yakni Ministep yang dapat didownload secara gratis di http://www.winsteps.com/ministep.htm. Hanya saja ministep ini hanya mampu digunakan untuk menganalisis maksimal 25 item dan 75 subjek.

Menyiapkan File Data
Data yang mampu dibaca oleh Winstep ada bermacam-macam, jadi kita memiliki banyak pilihan mau menyiapkan data dimana. Winstep dapat membaca data dari Excel, R, SAS, SPSS, STATA, maupun Notepad. Untuk contoh kali ini kita akan menyiapkan data kita dalam file Excel. Untuk menyipakan data kita, kita perlu membuat format file terlebh dahulu agar memudahkan Winstep dalam membaca. Format input data dapat dilihat seperti pada gambar di bawah.
Pada baris paling atas, silakan tuliskan kode untuk nama item. Dalam contoh saya menuliskan kode item i1, i2, i3, dst. Untuk kolom pertama (kolom A), silakan isikan kode subjek tes. Dalam contoh subjek pertama saya menuliskan 001LK. Nomer 001 menunjukkan nomer absen, L menunjukkan laki-laki, dan D menunjukan desa. Sedangkan subjek keempat saya menuliskan 004PK. Nomer 004 menunjukkan nomer absen, P menunjukkan perempuan, dan K menunjukan kota. Kemudian tuliskan jawaban masing-masing subjek sesuai dengan nomornya. Untuk jawaban yang tidak dijawab oleh subjek silakan diberi kode apapun, misalkan dalam contoh ini saya beri kode N. Jika data sudah siap silakan disimpan, dalam contoh ini file saya simpan denga nama TPA WINSTEP.xlsx. Untuk data mentah yang digunakan dalam contoh ini, teman-teman dapat mendownload di sini dan dapat dipakai untuk latihan.

Menjalankan Winstep
Silakan buka Winstep komputer anda, kemudian pilih import from Excel, R, SAS, SPSS, STAT, lalu pilih lagi excel. Jika sudah muncul windows excel input for Winstep, silakan pilih select excel file dan pilih pilih excel yang sudah kita siapkan tadi yakni TPA WINSTEP.xlsx. jika sudah maka akan muncul tampilan seperti ini.
Jika sudah, silakan blok tulisan A ; Subjek (01LK), kemudian cut teks tersebut dengan menekan tombol ctrl+x. Kemudian paste teks tersebut tepat di bawah tulisan person label variables. Ini menunjukkan Winstep kita untuk membaca kode subjek kita.
Lakukan hal yang sama pada kolom B, C, D, dst. Silakan blok teks B, C, D sampai item terakhir, kemudian paste tepat di bawah item response variables.  Ini menunjukkan winstep kita membaca kode untuk nomer item dan jawaban masing-masing item.
Jika sudah tekan construct winstep file, dan beri nama file tersebut (dalam contoh ini saya beri nama TPA WINSTEP.txt, kemudian save. Kemdian kita akan memperoleh file seperti ini.
Sampai disini kita sudah membuat script untuk file winstep kita. Namun kita belum memasukan kunci jawaban untuk data kita. Untuk membuat kunci jawaban kita, silakan buka kembali winstep dari awal. Abaikan tulisan yang muncul dengan mengklik tanda silang.
Kemudian pilih file – open file, lalu pilih file script winstep yang sudah kita buat tadi. Pilih TPA WINSTEP.txt
Jika sudah silakan masuk ke winstep control file dengan mengklik data setup di ujung kanan. Maka akan muncul tampilan seperti ini.

Data kita dapat kita lihat disitu. Label untuk subjek muncul di kolom ke 42. Pada CODES=Valid code, disitu tertulis "ABCD ". Itu adalah pilihan jawaban yang kita input. Ada spasi setelah huruf D karena itu adalah jawaban kosong yang tidak dikerjakan oleh subjek. Ada dua cara memperlakukan jawaban kosong ini, pertama dapat diperlakukan sebagai jawaban salah, kedua dapat diperlakukan sebagai soal yang tidak dikerjakan/tidak disajikan sehingga dihitung sebagai missing. Pada contoh di atas kita menganggap subjek tidak mengisi jawaban karena memang tidak tahu. Namun jika jawaban kosong karena soal memang tidak disajikan, kita dapat memberikan kode lain (misal huruf N), dan pada kolom CODES=Valid code tersebut kita hapus kode N, sehingga nanti dalam analisis data N tersebut akan dianggap sebagai missing. Hal ini akan menghasilkan hasil yang berbeda karena Rasch mempunyai kelebihan yakni dapat memprediksi skor subjek pada jawaban missing tersebut karena sudah diurutkan secara sistematis berdasarkan tingkat kemampuan subjek dan tingkat kesulitan item.

Untuk memasukan kunci jawaban, tekan MCQ Scoring KEY1=, kemudian akan muncul baris baru di bawah baris label. Baris itu adalah tempat kita untuk menginput kunci jawaban kita. Kemudian isikan kunci jawaban masing-masing nomor.
Jika sudah sesuai , klik files – save control with data file and exit to winstep analysis, kemudian save dan yes. Maka akan muncul windows winstep kembali. Tekan enter, kemudian tekan enter lagi dan winstep akan mulai menganalisis. Jika winstep sudah selesai menganalisis, akan muncul tampilan seperti di bawah ini.

Tampilan di atas adalah rangkuman dari hasil analisis kita. Terlihat di output rangkuman tentang item tes dan juga tentang subjek. Tes memiliki separation 4,18 dan item reliability 0,95. Hal ini berarti tes sudah berfungsi cukup baik karena memiliki range tingkat kesulitan yang beragam. Sedangkan untuk subjek hanya memiliki separation 0,99 dan person reliability 0,49. Ini berarti subjek kira kurang variatif karena hanya memiliki range ability yang sempit. Sampai di sini proses menganalisis kita sudah selesai, tinggal melihat output apa saja yang kita butuhkan. Untuk melihat output lebih detail dapat dilihat di menu di bagian atas. Itulah sekilas tentang cara menganalisis Rasch dengan Winstep. Untuk output yang lebih detail akan disajikan di tulisan berikutnya.


Untuk penjelasan lebih detail tentang penggunaan winstep, buku manualnya dapat didownload di sini







Mahasiswa PhD di ELTE, Hungaria. Dosen Psikologi di UMM, Indonesia.

Share this

Related Posts

Previous
Next Post »

13 komentar

Write komentar
February 27, 2020 at 12:42 AM delete

I wanted to leave a little comment to support you and wish you a good continuation. Wishing you the best of luck for all your blogging efforts.For more info vist website
https://360digitmg.com/course/data-analytics-using-python-r
https://360digitmg.com/course/certification-program-in-data-science

https://360digitmg.com/course/data-visualization-using-tableau

Reply
avatar
March 2, 2020 at 10:40 PM delete

nice Article "https://360digitmg.com/iot training in hyderabad-training-in-hyderabad"iot training in hyderabad

Reply
avatar
May 5, 2020 at 4:09 AM delete

Video Tutorial Uji Validitas dan Reliabilitas STATA 16 Lengkap
(Dilengkapi File Materi Dan Software STATA 16)
Merupakan Panduan Yang Lengkap Dan Detail
Klik Link Dibawah Untuk Mendapatkannya
https://bit.ly/UjiSTATA

Reply
avatar
July 5, 2020 at 7:39 AM delete

As always your articles do inspire me. Every single detail you have posted was great.
Data Science Course in Bangalore

Reply
avatar
July 5, 2020 at 7:40 AM delete

It’s good to check this kind of website. I think I would so much from you.
Data Science Training in Bangalore

Reply
avatar
July 16, 2020 at 5:20 AM delete

salam sejatera Prof, boleh saya dapat data mentah dan buku manual untuk latihan rash model di atas, sebab kedua-dua link tak dapat bahan bahan tersebut, sebab saya ingin belajar aplikasi rasch, atau boleh email sya [email protected], thanks in advanced prof.

Reply
avatar
September 5, 2020 at 9:17 PM delete

kak, untuk data politomus bagaimana ya?

Reply
avatar
March 17, 2022 at 1:40 AM delete

I would also motivate just about every person to save this web page for any favorite assistance to assist posted the appearance.
data analytics training in hyderabad

Reply
avatar
April 15, 2022 at 11:24 AM delete

Great details in this article. Please make sure you check out our Instagram Reels Downloader, one of the top tools of its kind.

Reply
avatar
April 29, 2022 at 1:43 PM delete

This is a very interesting and, in general, amazing post. This post was exactly what I was searching for and I thoroughly enjoyed reading it. Keep writing. Sharing is an obligation to show appreciation. 360DigiTMG Data Science Courses

Reply
avatar
June 21, 2022 at 1:22 AM delete

Enjoyed reading the article above ,really explains everything in detail, the article is very interesting and effective.
Wish to see much more like this
Thank you and good luck in the upcoming articles.

prince2 agile training in india

knowlathon.com

Reply
avatar
July 3, 2022 at 11:14 PM delete

In these days Data Science Career become one of the most option for so many job seekers. I even my self looking for opportunity in Data Science. Well there is a saying"De Facto Partner Visa Australia"

Reply
avatar
Analisis dengan menggunaka model Rasch memang membutuhkan perhitungan matematika yang lebih rumit jika dibandingkan dengan analisis dengan Teori Tes Klasik. Oleh karena itu beberapa software dideasain khusus untuk membantu kita memecahkan masalah ini. salah satu software yang bisa digunakan untuk analisis model Rasch adalah Winstep. Winsteps adalah perangkat lunak berbasis Windows yang membantu komuptasi model Rasch, terutama di bidang evaluasi pendidikan, survei sikap, dan analisis skala. Winstep dapat digunakan untuk analisis item dengan model dikotomi (1-0) maupun politomi (1-2-3-4-dst). Untuk dapat menggunakan Winstep kita diminta untuk membeli lisensi penggunaan terlebih dahulu, namun program ini juga menyediakan versi gratisnya yakni Ministep yang dapat didownload secara gratis di http://www.winsteps.com/ministep.htm. Hanya saja ministep ini hanya mampu digunakan untuk menganalisis maksimal 25 item dan 75 subjek.

Menyiapkan File Data
Data yang mampu dibaca oleh Winstep ada bermacam-macam, jadi kita memiliki banyak pilihan mau menyiapkan data dimana. Winstep dapat membaca data dari Excel, R, SAS, SPSS, STATA, maupun Notepad. Untuk contoh kali ini kita akan menyiapkan data kita dalam file Excel. Untuk menyipakan data kita, kita perlu membuat format file terlebh dahulu agar memudahkan Winstep dalam membaca. Format input data dapat dilihat seperti pada gambar di bawah.
Pada baris paling atas, silakan tuliskan kode untuk nama item. Dalam contoh saya menuliskan kode item i1, i2, i3, dst. Untuk kolom pertama (kolom A), silakan isikan kode subjek tes. Dalam contoh subjek pertama saya menuliskan 001LK. Nomer 001 menunjukkan nomer absen, L menunjukkan laki-laki, dan D menunjukan desa. Sedangkan subjek keempat saya menuliskan 004PK. Nomer 004 menunjukkan nomer absen, P menunjukkan perempuan, dan K menunjukan kota. Kemudian tuliskan jawaban masing-masing subjek sesuai dengan nomornya. Untuk jawaban yang tidak dijawab oleh subjek silakan diberi kode apapun, misalkan dalam contoh ini saya beri kode N. Jika data sudah siap silakan disimpan, dalam contoh ini file saya simpan denga nama TPA WINSTEP.xlsx. Untuk data mentah yang digunakan dalam contoh ini, teman-teman dapat mendownload di sini dan dapat dipakai untuk latihan.

Menjalankan Winstep
Silakan buka Winstep komputer anda, kemudian pilih import from Excel, R, SAS, SPSS, STAT, lalu pilih lagi excel. Jika sudah muncul windows excel input for Winstep, silakan pilih select excel file dan pilih pilih excel yang sudah kita siapkan tadi yakni TPA WINSTEP.xlsx. jika sudah maka akan muncul tampilan seperti ini.
Jika sudah, silakan blok tulisan A ; Subjek (01LK), kemudian cut teks tersebut dengan menekan tombol ctrl+x. Kemudian paste teks tersebut tepat di bawah tulisan person label variables. Ini menunjukkan Winstep kita untuk membaca kode subjek kita.
Lakukan hal yang sama pada kolom B, C, D, dst. Silakan blok teks B, C, D sampai item terakhir, kemudian paste tepat di bawah item response variables.  Ini menunjukkan winstep kita membaca kode untuk nomer item dan jawaban masing-masing item.
Jika sudah tekan construct winstep file, dan beri nama file tersebut (dalam contoh ini saya beri nama TPA WINSTEP.txt, kemudian save. Kemdian kita akan memperoleh file seperti ini.
Sampai disini kita sudah membuat script untuk file winstep kita. Namun kita belum memasukan kunci jawaban untuk data kita. Untuk membuat kunci jawaban kita, silakan buka kembali winstep dari awal. Abaikan tulisan yang muncul dengan mengklik tanda silang.
Kemudian pilih file – open file, lalu pilih file script winstep yang sudah kita buat tadi. Pilih TPA WINSTEP.txt
Jika sudah silakan masuk ke winstep control file dengan mengklik data setup di ujung kanan. Maka akan muncul tampilan seperti ini.

Data kita dapat kita lihat disitu. Label untuk subjek muncul di kolom ke 42. Pada CODES=Valid code, disitu tertulis "ABCD ". Itu adalah pilihan jawaban yang kita input. Ada spasi setelah huruf D karena itu adalah jawaban kosong yang tidak dikerjakan oleh subjek. Ada dua cara memperlakukan jawaban kosong ini, pertama dapat diperlakukan sebagai jawaban salah, kedua dapat diperlakukan sebagai soal yang tidak dikerjakan/tidak disajikan sehingga dihitung sebagai missing. Pada contoh di atas kita menganggap subjek tidak mengisi jawaban karena memang tidak tahu. Namun jika jawaban kosong karena soal memang tidak disajikan, kita dapat memberikan kode lain (misal huruf N), dan pada kolom CODES=Valid code tersebut kita hapus kode N, sehingga nanti dalam analisis data N tersebut akan dianggap sebagai missing. Hal ini akan menghasilkan hasil yang berbeda karena Rasch mempunyai kelebihan yakni dapat memprediksi skor subjek pada jawaban missing tersebut karena sudah diurutkan secara sistematis berdasarkan tingkat kemampuan subjek dan tingkat kesulitan item.

Untuk memasukan kunci jawaban, tekan MCQ Scoring KEY1=, kemudian akan muncul baris baru di bawah baris label. Baris itu adalah tempat kita untuk menginput kunci jawaban kita. Kemudian isikan kunci jawaban masing-masing nomor.
Jika sudah sesuai , klik files – save control with data file and exit to winstep analysis, kemudian save dan yes. Maka akan muncul windows winstep kembali. Tekan enter, kemudian tekan enter lagi dan winstep akan mulai menganalisis. Jika winstep sudah selesai menganalisis, akan muncul tampilan seperti di bawah ini.

Tampilan di atas adalah rangkuman dari hasil analisis kita. Terlihat di output rangkuman tentang item tes dan juga tentang subjek. Tes memiliki separation 4,18 dan item reliability 0,95. Hal ini berarti tes sudah berfungsi cukup baik karena memiliki range tingkat kesulitan yang beragam. Sedangkan untuk subjek hanya memiliki separation 0,99 dan person reliability 0,49. Ini berarti subjek kira kurang variatif karena hanya memiliki range ability yang sempit. Sampai di sini proses menganalisis kita sudah selesai, tinggal melihat output apa saja yang kita butuhkan. Untuk melihat output lebih detail dapat dilihat di menu di bagian atas. Itulah sekilas tentang cara menganalisis Rasch dengan Winstep. Untuk output yang lebih detail akan disajikan di tulisan berikutnya.


Untuk penjelasan lebih detail tentang penggunaan winstep, buku manualnya dapat didownload di sini







13 comments

  1. I wanted to leave a little comment to support you and wish you a good continuation. Wishing you the best of luck for all your blogging efforts.For more info vist website
    https://360digitmg.com/course/data-analytics-using-python-r
    https://360digitmg.com/course/certification-program-in-data-science

    https://360digitmg.com/course/data-visualization-using-tableau

    ReplyDelete
  2. nice Article "https://360digitmg.com/iot training in hyderabad-training-in-hyderabad"iot training in hyderabad

    ReplyDelete
  3. Video Tutorial Uji Validitas dan Reliabilitas STATA 16 Lengkap
    (Dilengkapi File Materi Dan Software STATA 16)
    Merupakan Panduan Yang Lengkap Dan Detail
    Klik Link Dibawah Untuk Mendapatkannya
    https://bit.ly/UjiSTATA

    ReplyDelete
  4. As always your articles do inspire me. Every single detail you have posted was great.
    Data Science Course in Bangalore

    ReplyDelete
  5. It’s good to check this kind of website. I think I would so much from you.
    Data Science Training in Bangalore

    ReplyDelete
  6. salam sejatera Prof, boleh saya dapat data mentah dan buku manual untuk latihan rash model di atas, sebab kedua-dua link tak dapat bahan bahan tersebut, sebab saya ingin belajar aplikasi rasch, atau boleh email sya [email protected], thanks in advanced prof.

    ReplyDelete
  7. kak, untuk data politomus bagaimana ya?

    ReplyDelete
  8. I would also motivate just about every person to save this web page for any favorite assistance to assist posted the appearance.
    data analytics training in hyderabad

    ReplyDelete
  9. Great details in this article. Please make sure you check out our Instagram Reels Downloader, one of the top tools of its kind.

    ReplyDelete
  10. This is a very interesting and, in general, amazing post. This post was exactly what I was searching for and I thoroughly enjoyed reading it. Keep writing. Sharing is an obligation to show appreciation. 360DigiTMG Data Science Courses

    ReplyDelete
  11. Enjoyed reading the article above ,really explains everything in detail, the article is very interesting and effective.
    Wish to see much more like this
    Thank you and good luck in the upcoming articles.

    prince2 agile training in india

    knowlathon.com

    ReplyDelete
  12. In these days Data Science Career become one of the most option for so many job seekers. I even my self looking for opportunity in Data Science. Well there is a saying"De Facto Partner Visa Australia"

    ReplyDelete

Artikel Lainnya