Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Edu Society: Jurnal Pendidikan, Ilmu Sosial dan Pengabdian Kepada Masyarakat
Elfera, Ayu
Unknown Affiliation
Education Social Sciences Other

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Pemberian Skor dan Sistem Penilaian Almaida, Lesti; Arpan, Arpan; Insyra, Athala Rania; Pionita, Alpina; Elfera, Ayu
EDU SOCIETY: JURNAL PENDIDIKAN, ILMU SOSIAL DAN PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT Vol. 5 No. 3 (2025): Oktober 2025 - Januari 2026
Publisher : Association of Islamic Education Managers (Permapendis) Indonesia, North Sumatra Province

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56832/edu.v5i3.2408

Abstract

Pemberian skor dan sistem penilaian merupakan inti dari asesmen pendidikan dan pelatihan karena menentukan kualitas keputusan akademik: kelulusan, pemeringkatan, umpan balik, hingga perbaikan pembelajaran. Tantangan utama dalam penilaian modern adalah menjaga validitas (apakah skor benar-benar merepresentasikan kompetensi yang dituju), reliabilitas (konsistensi skor), keadilan/fairness (minim bias), serta kegunaan (mendukung pembelajaran). Artikel ini membahas konsep, desain, dan implementasi sistem penilaian dari pendekatan klasik (rubrik analitik/holistik, skala penilaian, pembobotan) hingga pendekatan berbasis pengukuran (generalizability theory, many-facet Rasch) dan tren terkini seperti penilaian otomatis berbasis kecerdasan buatan (AI) untuk esai dan tugas kompleks. Metode yang digunakan adalah studi literatur terarah (2021–2025) dan sintesis konseptual. Hasil pembahasan merumuskan kerangka desain sistem penilaian yang dapat diterapkan di sekolah/perguruan tinggi: (1) penyelarasan capaian pembelajaran–tugas–kriteria, (2) pemilihan model skor dan pembobotan yang transparan, (3) kalibrasi rater dan pengendalian variasi penilai, (4) verifikasi reliabilitas dan bukti validitas, (5) tata kelola data dan audit fairness, serta (6) integrasi umpan balik formatif. Artikel menutup dengan rekomendasi praktis: penggunaan rubrik yang “dapat diaudit”, analisis reliabilitas multi-facet untuk tugas ber-rater, dan kehati-hatian pada AI-grading melalui evaluasi bias, keamanan data, serta validasi berkelanjutan.
Co-Authors Almaida, Lesti Arpan, Arpan Insyra, Athala Rania Pionita, Alpina