Tujuan penelitian ini adalah untuk mengestimasi parameter butir yang
dihasilkan pada model linier dan model nonlinier. Jenis penelitian ini adalah jenis
eksperimen yang membandingkan hubungan antara model linier dan model nonlinier
dengan mengukur model mana yang lebih presisi berdasarkan variansi dari nilai Root
Mean Square Error (RMSE). Penggunaan data menggunakan tiga macamukuran sampel
500, 1000, 1500 dengan masing-masing tiga macam panjang tes yakni 20, 30, dan 40.
Estimasi parameter butir pada ukuran sampel 500 dan panjang tes 20, 30, dan 40
menunjukkan bahwa lebih presisi menggunakan model linier dibandingkan model
nonlinier. Pada estimasi parameter butir untuk ukuran sampel 1000 dan panjang tes 20
menunjukkan bahwa lebih presisi menggunakan model linier dibandingkan model
nonlinier. Hasil yang berbeda ketika panjang tes lebih besar yakni 30 dan 40
menunjukkan bahwa model nonlinier lebih kecil variansinya. Pada estimasi parameter
butir untuk ukuran sampel 1500 dan panjang tes 20, 30, dan 40 menunjukkan bahwa lebih
presisi menggunakan model nonlinier dibandingkan model linier. Dari hasil ini
menunjukkan bahwa semakin besar ukuran sampel yang digunakan dalam menilai tingkat
kesalahan estimasi parameter butir maka dapat menunjukkan bahwa semakin kecil tingkat
kesalahan setiap dimensi pengukuran dan hasil semakin presisi.
Penelitian selanjutnya dapat mengukur sekor dari fungsi informasi butir dengan
mempertimbangkan fungsi likelihood di lihat berdasarkan RMSE (Root Mean Square
Error), RMSD (Root Mean Square Difference), MSE (Mean Square Error), MAD (Mean
Absolute Deviation), MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Analisis butir juga dapat
menggunakan skala politomi dengan software yang berbeda. Peneliti selanjutnya dapat
melihat hubungan panjang tes yang diberikan dengan waktu peserta didik dalam
menjawab butir tes.
Key words: Model Nonlinier, Multidimensional, RMSE