Uji Kualitas Soal Evaluasi Mata Pelajaran Biologi SMA yang Dikembangkan Menggunakan Gemini AI dengan Analisis Rasch Model

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh masih terbatasnya variasi soal evaluasi serta belum optimalnya jaminan kualitas soal yang dihasilkan oleh AI. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kualitas soal evaluasi mata pelajaran Biologi tingkat SMA yang dikembangkan menggunakan teknologi kecerdasan buatan, yaitu Gemini AI, dengan pendekatan Model Rasch. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kuantitatif yang dilaksanakan di SMA Pembangunan Laboratorium UNP dengan subjek siswa kelas X, XI, dan XII. Instrumen penelitian berupa soal pilihan ganda yang dikembangkan menggunakan Gemini AI melalui teknik prompt RISE, kemudian divalidasi oleh ahli dan diuji cobakan kepada peserta didik. Data dianalisis menggunakan pemodelan Rasch dengan indikator validitas, reliabilitas, indeks separasi, tingkat kesukaran soal, fungsi distraktor, serta analisis Differential Item Functioning (DIF). Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara umum soal yang dikembangkan memiliki kualitas yang baik. Sebagian besar butir soal memenuhi kriteria kesesuaian model (fit) berdasarkan nilai Outfit MNSQ, Outfit ZSTD, dan Point Measure Correlation. Nilai reliabilitas menunjukkan kategori tinggi, sedangkan indeks separasi mampu membedakan kemampuan siswa dengan baik. Tingkat kesukaran soal bervariasi dari mudah hingga sulit. Hasil analisis DIF menunjukkan adanya beberapa butir soal yang terindikasi bias. Selain itu, masih terdapat beberapa butir soal dengan distraktor yang belum berfungsi optimal, sehingga diperlukan revisi agar instrumen lebih efektif dan objektif.