Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui kelayakan software untuk mendeteksi dan mereduksi miskonsepsi peserta didik dengan strategi Conceptual Change Text pada materi ikatan kimia. Jenis penelitian ini merupakan Research & Development dengan subjek penelitian peserta didik kelas X IPA MAN Sidoarjo. Instrumen yang digunakan adalah lembar respon, observasi aktivitas, dan pretest-posttest. Software berupa media yang dirancang dengan program Hypertext Preprocessor. Data hasil penelitian diolah dengan metode deskriptif kuantitatif sehingga dapat disimpulkan bahwa (1) Software dinyatakan valid yang ditunjukkan oleh persentase rata-rata validitas isi sebesar 88.57% yang termasuk dalam kategori sangat valid dan validitas konstruk sebesar 88.89 % yang termasuk dalam kategori sangat valid (2) Kepraktisan software memperoleh persentase sebesar 87,41 % yang termasuk dalam kategori sangat praktis (3) Software efektif dalam mendeteksi dan mereduksi miskonsepsi yang ditunjukkan oleh persentase rata-rata hasil pergeseran miskonsepsi peserta didik menjadi paham konsep sebesar 83,53 % yang termasuk dalam kategori sangat baik.

Kata kunci : Software, Mendeteksi dan Mereduksi Miskonsepsi, Conceptual Change Text, Ikatan Kimia.

The aims of this research is to determine the feasibility of software to detect and reduce misconception on students using conceptual change text strategy on chemical bonding matter. This research is using Research & Development design with X IPA MAN Sidoarjo’s students as a subject. Instrument used are response, activity observation, and pretest-posttest sheet. Software developed using Hypertext Preprocessor programming language. The result analyzed by a descriptive quantitative method that can be conclude as (1) The validity of software is valid showed by content validity average percentage is 88,57% with very valid  criteria and construct validity average percentage is 88,89% with very valid  criteria (2) the practicity of software got 87,41% with very practice criteria (3) Software effective in detect and reduce misconception that showed by percentage the average shift of conception from misconception to know concept is 83.53%.

Keywords : Software, Detect and Reduce Misconception, Conceptual Change Text, Chemical Bonding.