BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
C. Analisis Antar Kondisi
Komponen-komponen utama yang terdapat dalam analisis antar kondisi yaitu jumlah variable yang diubah, perubahan kecenderungan dan efeknya, perubahan stabilitas, perubahan level dan tumpeng tindih data. Berikut ini merupakan uraian dari masing-masing komponen pada analisis antar kondisi dalam penelitian ini.
1. Variabel yang akan diubah
Variabel yang akan diubah dalam penelitian ini berjumlah satu yaitu kemampuan berhitung permulaan yang akan disajikan dalam tabel data jumlah variabel yang akan diubah berikut ini.
Tabel 4.13
Data Jumlah Variabel yang Diubah
2. Perubahan Kecenderungan Arah dan Efeknya
Perubahan kecenderungan dalam penelitian ini diuraikan didalam tabel berikut ini:
Tabel 4.14
Data Perubahan Kecenderungan Arah dan Efeknya
Subjek B/ /B
AZF
(=) (+) (+) (=) AAD
(=) (+) (+) (=) Perbandingan Kondisi B/ (2:1) /B (3:2)
Jumlah Variabel 1 1
3. Perubahan Kecenderungan Stabilitas
Perubahan kecenderungan stabilitas dimaksudkan untuk melihat stabilitas kemampuan subjek masing-masing kondisi. Berikut ini merupakan tabel perubahan kecenderungan stabilitas untuk masing-masing subjek:
Tabel 4.15
Data Perubahan Kecenderungan Stabilitas
Subjek B/ /B
AZF Stabil ke Stabil Stabil ke Stabil AAD Stabil ke Stabil Stabil ke Stabil
4. Perubahan Level Data
Perubahan level data yang diperoleh dari kondisi baseline 1 dan intervensi ditentukan dengan cara menghitung selisih data sesi terakhir pada kondisi baseline 1 dan sesi pertama pada kondisi intervensi.
Sedangkan perubahan level data dari kondisi intervensi ke kondisi baseline 2 ditentukan dengan menghitung selisih data terakhir pada kondisi intervensi dan sesi pertama pada kondisi baseline 2. Berikut ini tabel perubahan level data masing-masing subjek:
Tabel 4.16 Perubahan Level Data
Subjek B/ /B
AZF 29,1%-29,1% = 0% 29,1%-29,1% = 0%
AAD 29,1%-16,6% = 21,4,9% 16,6%-25% = 8,4%
5. Data yang Tumpang Tindih (Overlap)
Overlap dapat diartikan sebagai kesamaan kondisi baseline (A) dan kondisi intervensi (B). Semakin kecil data overlap yang diperoleh maka semakin baik pengaruh intervensi terhadap target behaviour, sebaliknya jika lebih dari 90% data pada kondisi baseline tumpang tindih dengan data
kondisi intervensi maka pengaruh intervensi kepada target behaviour tidak dapat diyakini. Untuk menentukan adanya data overlap pada kondisi baseline dan intervensi menggunakan cara: a) melihat kembali batas atas dan batas bawah pada kondisi baseline, b) hitung ada berapa data point pada kondisi intervensi yang masuk kedalam garis batas atas dan bawah atau rentang kondisi baseline, c) perolehan dalam langkah (b) dibagi banyaknya data point dari kondisi baseline ke kondisi intervensi kemudian dikalikan 100. Berikut ini adalah uraian untuk menentukan data overlap pada masing-masing subjek:
- Overlap Data pada Subjek AZF
Berikut ini adalah grafik yang menunjukkan data overlap kondisi baseline 1 ke intervensi didalam data milik AZF:
Grafik 4.5
Data Overlap Kondisi Baseline 1 (𝑨 ) ke Intervensi (B) Subjek AZF
Berdasarkan data diatas, dapat terlihat bahwa data pada kondisi intervensi (B) memasuki garis batas atas dan batas bawah baseline 1 ( . Data point kondisi intervensi (B) yang berada dalam rentang kondisi baseline 1 ( berjumlah 3 data poin. Banyaknya data poin didalam kondisi yaitu 5 poin sehingga uraian menghitung data overlap ini adalah sebagai berikut:
x 100 = 60%
Baseline 1 (𝑨 ) Intervensi (B) Baseline 2 (𝑨 )
Jadi, dapat disimpulkan bahwa presentase data overlap dalam kondisi baseline 1 ( ke kondisi intervensi (B) untuk subjek AZF yaitu sebesar 60%.
Selanjutnya, berikut ini grafik yang akan menunjukkan data overlap kondisi intervensi (B) ke kondisi baseline 2 ( ) subjek AZF:
Grafik 4.5
Data Overlap kondisi intervensi (B) ke kondisi Baseline 2 (𝑨 ) Subjek AZF
Berdasarkan data diatas, dapat terlihat bahwa data pada kondisi intervensi (B) memasuki garis batas atas dan batas bawah baseline 2( . Data point kondisi intervensi (B) yang berada dalam rentang kondisi baseline 2 ( berjumlah 1 data poin. Banyaknya data poin didalam kondisi yaitu 3 poin sehingga uraian menghitung data overlap ini adalah sebagai berikut:
x 100 = 33,3%
Jadi, dapat disimpulkan bahwa presentase data overlap dalam kondisi kondisi intervensi (B) ke baseline 2 ( untuk subjek AZF yaitu sebesar 33,3%.
- Overlap Data Subjek AAD
Berikut ini adalah grafik yang menunjukkan data overlap dari kondisi baseline 1 ke kondisi intervensi pada data milik AAD:
Baseline 1 (𝑨 ) Intervensi (B) Baseline 2 (𝑨)
Grafik 4.7
Data Overlap Kondisi Baseline 1 (𝑨 ) ke Intervensi (B) Subjek AAD
Berdasarkan data diatas, dapat terlihat bahwa data pada kondisi intervensi (B) memasuki garis batas atas dan batas bawah baseline 1 ( . Data point kondisi intervensi (B) yang berada dalam rentang kondisi baseline 1 ( berjumlah 3 data poin. Banyaknya data poin didalam kondisi yaitu 14 poin sehingga uraian menghitung data overlap ini adalah sebagai berikut:
x 100 = 21,4%
Jadi, dapat disimpulkan bahwa presentase data overlap dalam kondisi baseline 1 ( ke kondisi intervensi (B) untuk subjek AZF yaitu sebesar 21,4%.
Selanjutnya, berikut ini adalah grafik yang menunjukkan data overlap dari kondisi intervensi ke kondisi baseline 2 didalam data milik AAD:
Baseline 1 (𝑨) Intervensi (B) Baseline 2 (𝑨 )
Grafik 4.7
Data Overlap kondisi intervensi (B) ke kondisi Baseline 2 (𝑨 ) Subjek AAD
Berdasarkan data diatas, dapat terlihat bahwa data pada kondisi intervensi (B) memasuki garis batas atas dan batas bawah baseline 2( . Data point kondisi intervensi (B) yang berada dalam rentang kondisi baseline 2 ( berjumlah 3 data poin. Banyaknya data poin didalam kondisi yaitu 5 poin sehingga uraian menghitung data overlap ini adalah sebagai berikut:
x 100 = 60%
Jadi, dapat disimpulkan bahwa presentase data overlap dalam kondisi kondisi intervensi (B) ke baseline 2 ( untuk subjek AZF yaitu sebesar 60%.
Rangkuman data overlap dari seluruh kondisi milik masing-masing subjek akan disajikan dalam tabel berikut ini:
Tabel 4.17 Data Presentase Overlap
Subjek B/ /B
AZF 60% 33,3%
AAD 21,4% 60%
Baseline 1 (𝑨 ) Intervensi (B) Baseline 2 (𝑨 )
Berikut ini adalah rangkuman hasil analisis visual antar kondisi kemampuan berhitung permulaan pada masing-masing subjek penelitian:
Tabel 4.18
Rangkuman Hasil Analisis Visual antar Kondisi Kemampuan Berhitung Permulaan Subjek AZF
Stabilitas Stabil ke Stabil Stabil ke Stabil Perubahan Level Data 29,1%-29,1% = 0% 29,1%-29,1% = 0%
Overlap Data 60% 33,3%
Tabel 4.19
Rangkuman Hasil Analisis Visual antar Kondisi Kemampuan Berhitung Permulaan Subjek AAD
Stabilitas Stabil ke Stabil Stabil ke Stabil Perubahan Level Data 29,1%-16,6% = 21,4,9% 16,6%-25% = 8,4%
Overlap Data 21,4% 60%
Sebagai pendukung untuk analisis dalam kondisi dan antar kondisi dalam penelitian ini, peneliti menggunakan deskripsi dari pendapat Gast dan Ledford
yang mengemukakan bahwa efektivitas suatu intervensi dalam research single subject dapat dilihat dari perbedaan yang terdapat didalam dua kondisi yang berdampingan. Maksudnya adalah suatu intervensi dapat dikatakan efektif jika terdapat perbedaan dari data poin kondisi baseline dan intervensi.
Secara keseluruhan, subjek pertama yaitu AZF pada kondisi baseline 1 ( ) memiliki presentase rata-rata sebesar 59,7% dengan kategori nilai kurang, lalu pada kondisi intervensi (B) memiliki presentase rata-rata sebesar 63,8% dengan kategori nilai cukup, dan pada kondisi baseline 2 ( memiliki presentase rata-rata sebesar 69,3% dengan kategori nilai yang sama dengan kondisi intervensi yaitu cukup. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat perbedaan kategori antara kondisi baseline 1 ( dengan intervensi (B) yang mana menurut pendapat Gast dan Ledford dapat disimpulkan bahwa untuk subjek pertama yaitu AZF pemberian permainan pembangunan terstruktur efektif dalam meningkatkan kemampuan berhitung permulaan meskipun rentangnya tidak terlalu jauh.
Selanjutnya, secara keseluruhan subjek kedua yaitu AAD pada kondisi baseline ( memiliki presentase rata-rata sebesar 34,7% dengan kategori nilai berada di tahap sangat kurang, lalu pada kondisi intervensi (B) memiliki presentase rata-rata sebesar 44,3% dengan kategori nilai masih di sangat kurang, dan pada kondisi baeline 2 ( memiliki presentase rata-rata sebesar 59,7% yang berada di kategori kurang. Hal ini menujukkan bahwa terdapat perbedaan data poin di setiap kondisi yang mana menurut pendapat Gast dan Ledford dapat disimpulkan bahwa untuk subjek kedua yaitu AAD pemberian permainan pembangunan terstruktur efektif dalam meningkatkan kemampuan berhitung permulaan.
Berdasarkan hasil efektivitas kedua subjek yang diuraikan diatas, keduanya mengalami hasil efektif dalam pemberian permainan pembangunan terstruktur terhadap kemampuan berfikir mereka. Sehingga, secara keseluruhan, hasil dalam penelitian ini dapat dikatakan bahwa pemberian permainan pembangunan terstruktur efektif terhadap kemampuan berhitung permulaan anak usia 5-6 tahun.