Analisis model simultan model logistik satu parameter dengan waktu respon berdasarkan data simulasi - Noer Hidayah; Kumaidi Kumaidi (Jurnal Penelitian dan Evaluasi Pendidikan, 2016)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis model simultan model logistik satu parameter (ML1P) dengan waktu respon. Analisis terhadap model menggunakan data simulasi, yang  skenario pembangkitan data simulasi dilakukan berdasarkan banyaknya peserta tes (500, 1000) dan banyaknya soal tes (11, 20, 40). Setiap skenario direplikasi sebanyak 30 kali. Metode estimasi parameter model menggunakan metode Bayesian, Markov Chain Monte Carlo. Analisis terhadap model dilakukan dengan menghitung selisih antara besaran parameter bangkitan (true value) dengan besaran parameter estimasi. Metode analisis menggunakan Root Mean Square Error (RMSE), Standart Error (SE) dan bias. Hasil penelitian menunjukkan bahwa performance hasil estimasi parameter model yang terdapat dalam  soal tes (tingkat kesulitan soal, kelambatan soal, dan besarnya usaha untuk soal ke-j), tidak dipengaruhi oleh banyaknya soal tes. Performancehasil estimasi parameter model dalam peserta tes (kecepatan dan kemampuan peserta tes) dipengaruhi oleh banyaknya soal tes, yang semakin banyak soal tes maka hasil estimasi parameternya akan semakin mendekati nilai parameter yang sebenarnya.Kata kunci: model simultan ML1P dengan waktu respon, data simulasi, metode analisis ANALYSIS OF SIMULTANEOUS MODEL OF ONE PARAMETER LOGISTIC MODEL AND RESPONSE TIME BASED ON SIMULATION DATAAbstractThe aim of this research is to analyse simultaneous model One Parameter Logistic Model (1-PLM) and respon time. The analysis of model used the simulation data, where the data  generation scenario was done  based  on the number of test takers (500, 1000) and the number of test  items (11, 20, 40). Parameter estimation method used the Bayesian method, Markov Chain Monte Carlo.  The analysis of model was done with the accounting of the distance of  true value and estimated parameter. The Analysis methods use Root Mean Square Error (RMSE), Standart Error (SE) and bias.The result of research reveals the performance of parameter estimation result for the test item (the test item difficulty, test item slowness, and the effort to complete the item test) is not influenced by the number of the test items. However, the performance of parameter estimation result for the test takers (the speed  and ability of the test takers) is influenced by the number of the test items. The more test items there are, the closer is the parameter estimation result to the true parameter.Keywords: simultaneous model one parameter logistic model (1-PLM) and respon time, simulation data, analysis methods