KEMAMPUAN LITERASI KUANTITATIF SISWA KELAS V MENGGUNAKAN PENDEKATAN RASCH MODEL

Dameis Surya Anggara, Candra Abdillah

Abstract


Kemampuan matematika siswa banyak menghadapi masalah yang tercermin dari hasil TIMSS dan hasil PISA. Keadaan tersebut diduga dipengaruhi oleh faktor pembelajaran matematika yang belum memperhatikan kemampuan awal siswa sehingga pembelajaran tidak berjalan efektif dalam mencapai tujuan. Menindaklanjuti keadaan di atas, maka diperlukan penciptaan pembelajaran matematika yang efektif dengan memperhatikan kemampuan awal siswa. Kemampuan tersebut dapat diketahui melalui tes diagnosis literasi kuantitatif. Tujuan penelitian ini untuk menganalisis kemampuan literasi kuantitatif siswa kelas V menggunakan pendekatan pengukuran Rasch Model. Metodologi penelitian yang digunakan adalah survey sekali waktu dengan cara pemberian tes literasi kuantitatif dengan jumlah item sebanyak 40. Tes tersebut diberikan kepada 480 siswa kelas V sekolah dasar di demak dan Kota semarang. Selanjutnya, data yang telah terkumpul, dianalisis menggunakan pendekatan pengukuran Rasch Model dengan syarat-syarat tertentu seperti item dan responden harus fit, item harus mengukur satu dimensi (unidimensi), jawaban antar item dan responden tidak saling mempengaruhi (independensi local), dan karakteristik item tidak dipengaruhi responden (invariansi kelompok). Hasil yang diperoleh yaitu kemampuan literasi kuantitatif siswa dibawah tingkat kesukaran item standar. Begitu pula jika dilihat dari jenis kelaminnya, antara kemampuan literasi siswa laki-laki dan perempuan juga  di bawah tingkat kesukaran item standar. Kemudian jika dibandingkan, kemampuan literasi kuantitatif siswa perempuan lebih baik dibanding siswa laki-laki, namun pada dimensi tertentu memiliki kesamaan kemampuan, yaitu kemampuan kalkulasi. Selanjutnya jika dilihat dari dimensinya, kemampuan literasi kuantitatif dari tingkatan tinggi ke rendah, dimulai dari dimensi representasi, komunikasi, asumsi, kalkulasi, interpretasi, dan dimensi analisis. Namun pada dimensi analisis, merupakan item tersulit bagi siswa berjenis kelamin laki-laki. Sedangkan pada dimensi kalkulasi, merupakan item tersulit bagi siswa berjenis kelamin perempuan.

Keywords


kemampuan; literasi kuantitatif; rasch model

Full Text:

PDF

References


Anggara, D.S., dan Abdillah, C. 2019. Metode Penelitian. Pamulang: Unpam Press

Bookman, J., Ganter, S. L., & Morgan, R. (2008). Developing assessment methodologies for quantitative literacy: A formative study. The American Mathematical Monthly, 115(10), 911–929.

Boone, W. J., Staver, J. R., & Yale, M. S. (2013). Rasch analysis in the human sciences. Springer.

Burdette, A. M., & McLoughlin, K. (2010). Using census data in the classroom to increase quantitative literacy and promote critical sociological thinking. Teaching Sociology, 38(3), 247–257.

Christensen, K. B., Makransky, G., & Horton, M. (2017). Critical values for Yen’s Q 3: Identification of local dependence in the Rasch model using residual correlations. Applied Psychological Measurement, 41(3), 178–194.

Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2017). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches. Sage publications.

Hallett, D. H. (2003). The role of mathematics courses in the development of quantitative literacy. Quantitative Literacy: Why Numeracy Matters for School and Cholleges, 91–98.

Irianto, P. O., & Febrianti, L. Y. (2017). Pentingnya penguasaan literasi bagi generasi muda dalam menghadapi MEA. Proceedings Education and Language International Conference, 1(1).

Kang, H., Su, Y., & Chang, H. (2018). A note on monotonicity of item response functions for ordered polytomous item response theory models. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 71(3), 523–535.

Nugraha, T. H., & Pujiastuti, H. (2019). Analisis Kemampuan Komunikasi Matematis Siswa Berdasarkan Perbedaan Gender. Edumatica: Jurnal Pendidikan Matematika, 9(1), 1–7.

OECD. (2018). Pisa 2015 Result In Focus. OECD Publishing.

Reckase, M. D. (1979). Unifactor latent trait models applied to multifactor tests: Results and implications. Journal of Educational Statistics, 4(3), 207–230.

Schuhmann, P. W., McGoldrick, K., & Burrus, R. T. (2005). Student quantitative literacy: Importance, measurement, and correlation with economic literacy. The American Economist, 49(1), 49–65.

Steen, L. A. (2001). Mathematics and democracy: The case for quantitative literacy. NCED.

Sumintono, B., & Widhiarso, W. (2015). Aplikasi pemodelan rasch pada assessment pendidikan. Trim komunikata.

Suwarsono, S. (1987). Trait-Treatment Interaction dalam Pendidikan Matematika. IKIP Sanata Dharma Yogyakarta.

Sweet, S., & Strand, K. (2006). Cultivating quantitative literacy: The role of sociology. Teaching Sociology, 34(1), 1–4.

Wilkins, J. L. M. (2010). Modeling quantitative literacy. Educational and Psychological Measurement, 70(2), 267–290.




DOI: http://dx.doi.org/10.31949/jcp.v8i1.3592

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2022 Dameis Surya Anggara, Candra Abdillah

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.